Marketing Analytics là nghiên cứu dữ liệu thu được thông qua các chiến dịch tiếp thị nhằm phân biệt các mẫu giữa những thứ như cách một chiến dịch đóng góp vào chuyển đổi, hành vi của người tiêu dùng, sở thích vùng, sở thích sáng tạo và hơn thế nữa. Mục tiêu của phân tích tiếp thị như một phương pháp thực hành là sử dụng những mẫu và phát hiện này để tối ưu hóa các chiến dịch trong tương lai dựa trên những gì đã thành công.
Marketing Analytics mang lại lợi ích cho cả nhà tiếp thị và người tiêu dùng. Phân tích này cho phép các nhà tiếp thị đạt được ROI cao hơn khi đầu tư tiếp thị bằng cách hiểu điều gì thành công trong việc thúc đẩy chuyển đổi, nhận thức về thương hiệu hoặc cả hai. Analytics cũng đảm bảo rằng người tiêu dùng nhìn thấy một số lượng lớn hơn các quảng cáo được nhắm mục tiêu, được cá nhân hóa đáp ứng nhu cầu và sở thích cụ thể của họ, thay vì các thông tin đại chúng có xu hướng gây khó chịu.
Dữ liệu tiếp thị có thể được phân tích bằng nhiều phương pháp và mô hình khác nhau tùy thuộc vào KPI được đo lường. Ví dụ: phân tích nhận thức về thương hiệu dựa trên dữ liệu và mô hình khác với phân tích chuyển đổi. Một số mô hình và phương pháp phân tích phổ biến bao gồm:
- Mô hình kết hợp phương tiện (MMM): Mô hình phân bổ xem xét dữ liệu tổng hợp trong một khoảng thời gian dài.
- Phân bổ đa chạm (MTA): Mô hình phân bổ cung cấp dữ liệu cấp độ người trong suốt hành trình của người mua.
- Đo lường tiếp thị hợp nhất (UMM): Một hình thức đo lường tích hợp các mô hình phân bổ khác nhau bao gồm MMM và MTA vào các chỉ số tương tác toàn diện.
Tầm quan trọng của Marketing Analytics
Trong bối cảnh tiếp thị hiện đại, phân tích chính xác quan trọng hơn bao giờ hết. Người tiêu dùng đã trở nên có lựa chọn cao trong việc lựa chọn phương tiện truyền thông có thương hiệu mà họ tương tác và phương tiện truyền thông mà họ bỏ qua. Nếu các thương hiệu muốn thu hút sự chú ý của người mua lý tưởng, họ phải dựa vào phân tích để tạo quảng cáo cá nhân được nhắm mục tiêu dựa trên sở thích của từng cá nhân, thay vì liên kết nhân khẩu học rộng hơn. Điều này sẽ cho phép các nhóm tiếp thị phân phát quảng cáo phù hợp, vào đúng thời điểm, trên đúng kênh để đưa người tiêu dùng xuống kênh bán hàng.
Cách các tổ chức sử dụng Marketing Analytics
Dữ liệu phân tích tiếp thị có thể giúp doanh nghiệp của bạn đưa ra quyết định về các vấn đề bao gồm cập nhật sản phẩm, xây dựng thương hiệu và hơn thế nữa. Điều quan trọng là lấy dữ liệu từ nhiều nguồn (trực tuyến và ngoại tuyến) để ngăn chế độ xem bị phân mảnh. Sử dụng dữ liệu này, nhóm của bạn có thể hiểu rõ hơn về những điều sau:
Sản phẩm thông minh
Thông minh về sản phẩm liên quan đến việc tìm hiểu sâu về các sản phẩm của thương hiệu cũng như cách các sản phẩm đó xếp chồng lên nhau trên thị trường. Thông thường, được thực hiện bằng cách nói chuyện với người tiêu dùng, thăm dò ý kiến đối tượng mục tiêu hoặc thu hút họ tham gia khảo sát, các tổ chức có thể hiểu rõ hơn về những điểm khác biệt và lợi thế cạnh tranh của sản phẩm của họ. Từ đó, các nhóm có thể sắp xếp sản phẩm tốt hơn cho phù hợp với sở thích và vấn đề riêng của người tiêu dùng giúp thúc đẩy chuyển đổi.
Xu hướng và Sở thích của Khách hàng
Phân tích có thể cho biết nhiều điều về người tiêu dùng của bạn. Thông điệp / quảng cáo nào cộng hưởng với họ? Họ đang mua sản phẩm nào và họ đã nghiên cứu sản phẩm nào trong quá khứ? Quảng cáo nào đang dẫn đến chuyển đổi và quảng cáo nào bị bỏ qua?
Xu hướng phát triển sản phẩm
Analytics cũng có thể cung cấp thông tin chi tiết về các loại tính năng sản phẩm mà người tiêu dùng muốn. Nhóm tiếp thị có thể chuyển thông tin này để phát triển sản phẩm cho các lần lặp lại trong tương lai.
Hỗ trợ khách hàng
Analytics cũng giúp khám phá các lĩnh vực trong hành trình của người mua có thể được đơn giản hóa hoặc cải thiện. Khách hàng của bạn đang gặp khó khăn ở đâu? Có những cách nào bạn có thể đơn giản hóa sản phẩm của mình hoặc làm cho quá trình thanh toán dễ dàng hơn không?
Nhắn tin và Phương tiện
Phân tích dữ liệu có thể xác định nơi các nhà tiếp thị chọn để hiển thị thông điệp cho những người tiêu dùng cụ thể. Điều này trở nên đặc biệt quan trọng vì số lượng kênh tuyệt đối. Ngoài các kênh tiếp thị truyền thống như báo in, truyền hình và phát sóng, các nhà tiếp thị cũng phải biết người tiêu dùng ưa thích các kênh kỹ thuật số và mạng xã hội nào. Analytics trả lời những câu hỏi chính sau: Bạn nên mua phương tiện nào? Cái nào đang thúc đẩy doanh số bán hàng nhiều nhất? Thông điệp nào gây được tiếng vang với khán giả của bạn?
Sự cạnh tranh
Làm thế nào để nỗ lực tiếp thị của bạn so sánh với đối thủ cạnh tranh của bạn? Làm thế nào bạn có thể thu hẹp khoảng cách đó nếu có? Có những cơ hội nào mà đối thủ cạnh tranh của bạn đang tận dụng mà bạn có thể đã bỏ lỡ không?
Dự đoán kết quả trong tương lai
Nếu bạn hiểu rõ về lý do tại sao một chiến dịch hoạt động, bạn sẽ có thể áp dụng kiến thức đó cho các chiến dịch trong tương lai để tăng ROI.
Những thách thức của việc Marketing Analytics
Mặc dù phân tích tiếp thị là rất quan trọng đối với các chiến dịch thành công, nhưng quá trình phân tích đặt ra những thách thức chính vì số lượng lớn các nhà tiếp thị dữ liệu hiện có thể đạt được. Điều này có nghĩa là các nhà tiếp thị phải xác định cách tổ chức tốt nhất dữ liệu thành một định dạng dễ tiêu hóa để thu được những thông tin chi tiết hữu ích.
Một số thách thức phân tích tiếp thị lớn nhất phải đối mặt ngày nay là:
Số lượng dữ liệu: Dữ liệu lớn xuất hiện trong thời đại kỹ thuật số, cho phép các nhóm tiếp thị ghi lại mọi nhấp chuột, hiển thị và lượt xem của người tiêu dùng. Tuy nhiên, lượng dữ liệu này không liên quan nếu nó không thể được cấu trúc và phân tích để tìm hiểu thông tin chi tiết cho phép tối ưu hóa trong chiến dịch. Điều này khiến các nhà tiếp thị phải vật lộn với cách tổ chức dữ liệu tốt nhất để đánh giá ý nghĩa của nó. Trên thực tế, nghiên cứu cho thấy rằng các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm dành phần lớn thời gian của họ để tìm hiểu và định dạng dữ liệu, thay vì phân tích nó.
Chất lượng dữ liệu: Không chỉ có một vấn đề mà các tổ chức thông tin khổng lồ phải sàng lọc, mà dữ liệu này thường được coi là không đáng tin cậy. Theo Forrester, 21% ngân sách truyền thông của những người được hỏi đã bị lãng phí do chất lượng dữ liệu kém. Điều này có nghĩa là một đô la trong số 5 đô la đã không được sử dụng một cách hiệu quả. Trong suốt một năm, số đô la này có thể cộng lại, dẫn đến 1,2 triệu đô la và 16,5 triệu đô la ngân sách bị lãng phí cho các công ty quy mô vừa và cấp doanh nghiệp. Các tổ chức cần một quy trình để duy trì chất lượng dữ liệu, để nhân viên có thể tận dụng thông tin chính xác để đưa ra quyết định đúng đắn.
Thiếu các nhà khoa học dữ liệu: Ngay cả khi các công ty có quyền truy cập vào đúng dữ liệu, nhiều công ty không có quyền truy cập vào đúng người. Trên thực tế, theo một cuộc khảo sát của The CMO, chỉ 1,9% công ty tin rằng họ có đúng người để tận dụng đầy đủ các phân tích tiếp thị.
Chọn mô hình phân bổ: Việc xác định mô hình cung cấp thông tin chi tiết phù hợp có thể khá phức tạp. Ví dụ: mô hình kết hợp phương tiện và phân bổ đa chạm cung cấp những thông tin chi tiết hoàn toàn khác nhau – tổng hợp dữ liệu tập trung vào chiến dịch và dữ liệu người tiêu dùng cấp độ người tương ứng. Các mô hình mà các nhà tiếp thị chọn sẽ quy định các loại thông tin chi tiết mà họ nhận được. Phân tích mức độ tương tác trên nhiều kênh có thể tạo ra sự bối rối khi đến lúc chọn mô hình phù hợp.
Dữ liệu tương quan: Cũng theo cách này, bởi vì các nhà tiếp thị đang thu thập dữ liệu từ rất nhiều nguồn khác nhau, họ phải tìm cách chuẩn hóa dữ liệu để làm cho dữ liệu đó có thể so sánh được. Việc so sánh tương tác trực tuyến và ngoại tuyến đặc biệt khó khăn vì chúng thường được đo lường bằng các mô hình phân bổ khác nhau. Đây là nơi các nền tảng phân tích tiếp thị và đo lường tiếp thị thống nhất thể hiện giá trị thực, tổ chức dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
Phần mềm Marketing Analytics được sử dụng để làm gì?
Phần mềm phân tích tiếp thị chống lại những thách thức này bằng cách thu thập, sắp xếp và tương quan dữ liệu có giá trị một cách nhanh chóng, cho phép các nhà tiếp thị thực hiện tối ưu hóa chiến dịch theo thời gian thực.
Các nền tảng tiếp thị hiện đại có giá trị về tốc độ mà chúng có thể lưu trữ và xử lý một lượng lớn dữ liệu. Một trong những hạn chế lớn của việc tiếp cận quá nhiều dữ liệu là các nhà tiếp thị không thể phân tích cú pháp tất cả các dữ liệu đó kịp thời để thực hiện tối ưu hóa theo thời gian thực. Đó là lúc sức mạnh xử lý của các nền tảng phân tích nâng cao phát huy tác dụng, cho phép các nhà tiếp thị điều chỉnh quảng cáo hoặc vị trí đặt quảng cáo nếu cần trước khi chiến dịch kết thúc, nâng cao ROI tiềm năng.
Ngoài ra, nhiều nền tảng hiện tận dụng phép đo lường tiếp thị thống nhất, để chuẩn hóa và tổng hợp dữ liệu tiếp thị từ nhiều kênh và chiến dịch khác nhau, giúp đơn giản hóa việc phân tích.
Cuối cùng, các nền tảng phân tích nâng cao còn vượt ra ngoài việc đo lường mức độ tương tác của người tiêu dùng để cung cấp thông tin chi tiết về giá trị thương hiệu và cách các phân khúc đối tượng nhất định phản ứng với các yếu tố sáng tạo. Điều này giúp các nhà tiếp thị xác định tốt hơn ROI xây dựng thương hiệu, cũng như cách cá nhân hóa hơn nữa trải nghiệm có thương hiệu.
Phần mềm Marketing Analytics – Tính năng & Khả năng
Khi triển khai giải pháp đo lường tiếp thị, hãy xem xét các tính năng và khả năng chính sau đây của phần mềm phân tích tiếp thị:
- Phân tích thời gian thực và thông tin chi tiết
- Khả năng đo lường thương hiệu
- Dữ liệu cấp độ người, chi tiết
- Khả năng so sánh các chỉ số phân bổ trực tuyến và ngoại tuyến
- Thông tin chi tiết về khách hàng và thị trường được ngữ cảnh hóa
- Khuyến nghị về gói truyền thông hàng năm
Các kỹ năng mà nhà quản lý Marketing Analytics cần
Khi các nhóm tiếp thị tìm cách thực hiện phân tích chất lượng dẫn đến các chiến dịch hấp dẫn hơn, có lợi hơn, họ phải tập trung vào việc sử dụng các nhà quản lý phân tích có thể:
Tiến hành phân tích chất lượng: Đầu tiên và rõ ràng nhất, người quản lý phân tích phải có kinh nghiệm đánh giá các tập dữ liệu lớn để phân biệt thông tin chi tiết bao gồm các mẫu mua và xu hướng tương tác trong đối tượng mục tiêu.
Đưa ra các đề xuất về tối ưu hóa: Sau khi có được thông tin chi tiết về dữ liệu, khả năng đưa ra các đề xuất để cải thiện các chiến dịch hoạt động kém dựa trên xu hướng là rất quan trọng. Ví dụ: dữ liệu có thể cho thấy một người tiêu dùng chỉ tương tác với nội dung có thương hiệu vào buổi tối, thông báo về sự thay đổi chiến lược để phân phát quảng cáo trên đường đi làm về nhà của người tiêu dùng thay vì đường đi làm vào buổi sáng.
Hiểu xu hướng của người tiêu dùng và MarTech: Các nhà quản lý phân tích cũng nên theo sát xu hướng của người tiêu dùng và MarTech. Việc hiểu nhu cầu của người tiêu dùng về trải nghiệm đa kênh liền mạch và cách người mua tương tác với thực tế ảo và tăng cường chắc chắn sẽ đóng một vai trò trong việc xác định các bước tiếp theo để có cơ hội tối ưu hóa.
Làm việc với Công cụ phân tích: Tiếp theo, người quản lý phân tích phải được tích hợp và sử dụng thoải mái các công cụ tự động hóa và nền tảng phân tích khác nhau, vì vai trò quan trọng của các công cụ này trong việc giảm thời gian từ mức độ tương tác của người tiêu dùng đến thông tin chi tiết của người tiêu dùng.
Cộng tác với các bên liên quan: Cuối cùng, các thành viên của nhóm phân tích phải có khả năng sử dụng dữ liệu mà họ làm việc cùng để kể một câu chuyện hấp dẫn cho các bên liên quan và chứng minh cách các bộ phận khác, chẳng hạn như bán hàng hoặc phát triển sản phẩm, có thể sử dụng những phát hiện này để thúc đẩy sự tương tác và chuyển đổi.
Cách bắt đầu quy trình Marketing Analytics
Nếu bạn đang tìm cách nâng cao khả năng phân tích, đây là bốn bước cần thực hiện khi bắt đầu chương trình của bạn:
Hiểu những gì bạn muốn đo lường
Có nhiều khía cạnh đối với một chiến dịch tiếp thị mà bạn có thể đo lường: tỷ lệ chuyển đổi, khách hàng tiềm năng thu được và nhận diện thương hiệu, cho đến một vài khía cạnh. Hiểu vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết hoặc hiểu biết sâu sắc bạn đang cố gắng thu thập khi bắt đầu phân tích dữ liệu của mình.
Thiết lập một điểm chuẩn
Một chiến dịch thành công trông như thế nào? Điều này sẽ xác định các loại dữ liệu và số liệu mà nhà tiếp thị thu thập. Ví dụ: nếu mục tiêu là tăng nhận thức về thương hiệu – thì tiêu chuẩn thành công có thể là tỷ lệ phần trăm tăng lên của lòng trung thành với thương hiệu được thể hiện trong bảng khách hàng, chứ không phải là một lần nhấp hoặc lần hiển thị trực tuyến.
Đánh giá khả năng hiện tại của bạn
Công ty của bạn làm gì hôm nay? Điểm yếu của bạn là gì? Cho dù đánh giá kết quả chiến dịch ngoại tuyến hay xác định phương tiện có nhiều khả năng chuyển đổi nhất, việc hiểu rõ những điểm yếu này có thể giúp bạn củng cố chương trình của mình.
Triển khai Công cụ Marketing Analytics
Các công cụ phân tích tiếp thị sẽ tăng tầm quan trọng khi người tiêu dùng trở nên chọn lọc hơn và bộ dữ liệu ngày càng phát triển. Một nền tảng nâng cao, chẳng hạn như Nền tảng đo lường và tối ưu hóa tiếp thị của chúng tôi sử dụng phép đo lường tiếp thị thống nhất để giúp các nhà tiếp thị xác định các thông điệp gây tiếng vang và các loại phương tiện truyền thông chuyển đổi. Điều này cung cấp một cái nhìn tổng thể về chiến dịch nào thành công và chiến dịch nào hoạt động kém hiệu quả trong thời gian thực.
