Data-Driven Là Gì

  -  

Trong thời kỳ công nghệ số, khi hành vi của người tiêu dùng các khó xác định thì data driven là một phương pháp tiếp cận thông tin tối ưu nhất mà các doanh nghiệp sử dụng trong thời điểm hiện tại. Thông qua Data driven, doanh nghiệp sẽ bám sát hành trình KH, xây dựng chiến lược marketing phù hợp giúp tăng doanh thu, ra quyết định đúng đắn và chính xác hơn.

Bạn đang xem: Data-driven là gì


Mục lục

I. Data – Driven là gì?2. 5 Lợi ích khi doanh nghiệp ra quyết định theo hướng Data drivenII. Các bước ứng dụng Data Driven vào chiến dịch marketing của doanh nghiệpIII. 5 xu hướng Data Driven Marketing mới nhất 2022

I. Data – Driven là gì?

1. Data driven là gì? Data driven marketing là gì?

Data driven: Có thể nói, định hướng dữ liệu là việc xây dựng các công cụ, khả năng và quan trọng nhất là văn hóa hành động dựa trên dữ liệu. Bằng việc xác định thông tin theo hướng dữ liệu, các quỹ định được đưa ra dựa trên các con số thay vì trực giác và nó có thể đo lường được.Data driven – Công cuộc dữ liệu hóa giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt độngData driven marketing (Tiếp thị theo hướng dữ liệu): Là cách tối ưu hóa thương hiệu truyền thông của doanh nghiệp bạn dựa trên dữ liệu khách hàng. Dựa vào dữ liệu của khách hàng mà doanh nghiệp có, bạn có thể xác định được mong muốn, nhu cầu từ đó ra quyết định cho các chiến dịch marketing, quảng bá một cách chính xác, nhanh chóng hơn.

2. 5 Lợi ích khi doanh nghiệp ra quyết định theo hướng Data driven

Để có thể đánh giá tới những lợi ích mà doanh nghiệp đạt được khi tiến hành dữ liệu hoá MKT, trước tiên ta hãy phân biệt marketing truyền thống khác Data driven marketing ở điểm nào:

Có thể thấy, ở MKT truyền thống, để có thể đạt được mục tiêu, người lao động thường phụ thuộc vào 2 yếu tố:

Các nghiên cứu về thị trường có sẵn tại thời điểm đóGiả định của họ về mục tiêu

Nhận thấy, đây chỉ là những đánh giá dựa trên trực giác. Vì vậy, để hiểu thêm về Data-driven marketing, ta có thể xét tới những lợi ích mà nó mang lại cho doanh nghiệp:

2.1 Ra quyết kinh doanh dựa trên dữ liệu thay vì cảm nhận trực tiếp

Các quyết định được đưa ra theo hướng dữ liệu sẽ chính xác hơn so với những giả định thực tế. Bằng cách phân tích dữ liệu như vậy sẽ cung cấp sự rõ ràng về luồng thông tin mà bạn không thể có bằng việc đưa ra giả định hay là các quan điểm cá nhân. Nó sẽ trợ giúp cho bạn đánh giá hiệu suất hiện tại và tạo nên chu trình phát triển của dự án trong tương lai một cách chính xác từ đó giúp cho tỷ lệ CTA tăng cao.

2.2 Xác định các mối đe dọa mới, xu hướng mới nổi trong ngành

Việc phân tích lượt truy cập tìm kiếm các từ khóa hàng tuần là một làm thường xuyên đối với marketer. Vì vậy, nhờ vào việc phân tích lượt truy cập như vậy sẽ giúp bạn xác định được đâu là xu hướng mới nhờ vào mức độ quan tâm của người dùng để từ đó doanh nghiệp có thể có các chiến dịch quảng cáo, bài viết có thể thu hút sự quan tâm của người lao động, giúp gia tăng số lượng truy cập website và lập kế hoạch bán hàng hiệu quả hơn.

2.3 Nâng cao hiệu quả hoạt động, tiết kiệm chi phí

Nhờ vào việc phân tích số liệu rồi từ đó mới đưa ra các quyết định sẽ giúp doanh nghiệp không tốn chi phí vào việc thực hiện các công việc kém hiệu quả. Bởi, khi đưa ra quyết định theo hướng data driven, ta đã có thể xác định nó có phải xu hướng trong thời gian sắp tới hay không.

Với việc sử dụng dữ liệu, doanh nghiệp sẽ kết nối tốt hơn với tệp khách hàng tiềm năng của họ dù ở bất kỳ quy mô nào của tổ chức. 

*
*
Ứng dụng Data Driven – 7 yếu tố để đánh giá chất lượng của một nguồn dữ liệuTính vẹn toàn (Integrity): Một tập dữ liệu không đảm bảo Integrity được coi là tập dữ liệu thiếu thông tin, thiếu giá trị tại các ô quan sát, dữ liệu bên trong không thể sử dụng vì bị sai lệch, bị sửa đổi, dữ liệu bị trùng lặp, bị lỗi,…Mức độ liên quan (Relevance): dữ liệu thu thập phải liên quan đến mục tiêu kinh doanh, mục tiêu nghiên cứu của tổ chức, có hữu ích cho các chiến lược, sáng kiến trong tương lai hay không? Còn tính hợp lý thể hiện ở chỗ liệu mẫu dữ liệu đáp ứng sự kỳ vọng của tổ chức, công ty không? 

Ví dụ: Việc phân phối các điểm bán hàng trong khu vực thành phố Hồ Chí Minh có ý nghĩa không? dựa trên việc phân tích dữ liệu khách hàng trong chính khu vực này.

Tính kịp thời (Timeliness): Dữ liệu về một sự kiện, về một hiện tượng, đối tượng nghiên cứu nào đó phải được thu thập càng sớm càng tốt khi nó vừa xuất hiện, vì dữ liệu qua thời gian sẽ không còn chính xác, giảm giá trị, không còn phù hợp để sử dụng trong các bối cảnh hiện tại hay tương lai.Tính hợp lệ (Validity): Liên quan đến cách dữ liệu được thu thập, chuyển đổi chứ không phải bản chất của chính dữ liệu. Dữ liệu được coi là hợp lệ, có hiệu lực sử dụng nếu nó đạt yêu cầu về định dạng, loại dữ liệu, giá trị, thông tin dữ liệu cung cấp nằm trong phạm vi phù hợp,…

Phân loại dữ liệu:

Các nguồn dữ liệu trong 1 tổ chức có thể chia thành các loại dữ liệu:

Dữ liệu có thể tham gia: Là những dữ liệu ở dạng có thể kết hợp với dữ liệu doanh nghiệp khác khi cần thiếtDữ liệu có thể chia sẻ: Trong một tổ chức, các phòng ban phải chia sẻ những nguồn dữ liệu cần thiết với nhau và nó có thể gọi là văn hóa chia sẻ dữ liệu trong doanh nghiệp. Ví dụ: Phòng sales chia sẻ thông tin khách hàng để bộ phận CSKH có thể thực hiện nhiệm vụ của họ sau bán.Dữ liệu có thể truy vấn: Phải có các công cụ thích hợp để truy vấn và chia nhỏ dữ liệu. Tất cả các báo cáo và phân tích đều yêu cầu lọc, nhóm và tổng hợp dữ liệu để giảm lượng lớn dữ liệu thô thành một tập hợp nhỏ hơn giúp chúng ta hiểu được những gì đang xảy ra trong một doanh nghiệp. Từ đó, người lao động có khả năng nhìn thấy xu hướng hoặc hiểu sự khác biệt giữa các phân khúc khách hàng.

Xem thêm: One Piece: Top 10 Trái Ác Quỷ Mạnh Nhất Trong One Piece, Top

3. Báo cáo dữ liệu

Việc báo cáo dữ liệu được thực hiện sau khi doanh nghiệp đã tiến hành xử lý và phân loại dữ liệu. Báo cáo dữ liệu sẽ chỉ ra rằng tệp data nào phù hợp với chiến dịch marketing mà doanh nghiệp đang chạy. Để có thể báo cáo dữ liệu một cách hiệu quả, người lao động phải nắm được một số tips:

Nắm rõ mục tiêu, nhiệm vụ phân tích là gì cũng như dữ liệu cần xuất raPhân tích và liên kết các dữ liệu: Data marketing càng trọng tâm, ngắn gọn càng tốt bởi khi có tệp data quá lớn sẽ khiến quá trình phân tích và ra quyết định trở nên khó khăn.Nắm rõ một số loại biểu đồ thường gặp trong Data driven marketing: Biểu đồ cột, biểu đồ tròn,…

4. Phân tích dữ liệu

Thông qua quá trình phân tích dữ liệu, các vấn đề mà tổ chức đang phải đối mặt sẽ xuất hiện. Các vấn đề sẽ được thể hiện một cách cụ thể thông qua báo cáo phân tích. Nhưng vì chỉ là những con số cho nên chúng sẽ không cho bạn biết tại sao vấn đề đó lại xảy ra cũng như việc bạn phải làm để có thể khắc phục vấn đề.

Nâng cao hiệu quả bán hơn với chiến lược cải thiện tỷ lệ giữ chân khách hàng Đọc thêm chi tiết:

Retention rate là gì? Phương pháp cải thiện tỷ lệ giữ chân khách hàng hiệu quả

III. 5 xu hướng Data Driven Marketing mới nhất 2022

1. Tích hợp dữ liệu giúp quảng cáo nhắm được mục tiêu

Bản chất:

Nó thể hiện ở việc khi bạn lấy dữ liệu offline về khách hàng của mình và chuyển dữ liệu đó sang môi trường online. Từ đó tiến hành phân tích và sử dụng cho nhu cầu marketing của mình.

Dự đoán phát triển:

Đây là một yếu tố quan trọng trong việc tạo ra các quảng cáo nhắm mục tiêu phù hợp, tạo điều kiện cho mọi người có được trải nghiệm 1:1 đáng nhớ.

Trường hợp áp dụng:

Chiến lược này song hành với tiếp thị đa kênh, giúp các công ty cá nhân hóa hoạt động marketing của mình để kết nối với mọi người trên nhiều thiết bị khác nhau.

2. Tiếp thị đa kênh ở mọi nơi

Tại thời điểm khoa học và công nghệ phát triển, mọi người đang sử dụng nhiều thiết bị nhất có thể, từ website, social media và các phương pháp khác để tìm kiếm, mua sắm.

*
*
Progressive – Một trong các doanh nghiệp thành công trong việc dữ liệu hóa

Tuy nhiên, khi mà họ nhìn vào dữ liệu thu về và nghiên cứu hành vi sử dụng ứng dụng của người tiêu dùng, họ đã phát hiện ra phần lớn người dùng quan tâm đến việc mua bảo hiểm trực tiếp luôn trên ứng dụng. Do đó, tính năng “mua hàng” đã được thêm vào, giúp công ty tăng hơn 2 tỷ lợi USD lợi nhuận trong năm đó.

Xem thêm: Top #1 Tải Game Miễn Phí Cho Điện Thoại Cảm Ứng, Android, Nokia

V.  Giải pháp CRM yamada.edu.vn – Phân tích dữ liệu để tối ưu chiến lược bán hàng

Việc sử dụng các dữ liệu và tiến hành phân tích nó dựa trên phần mềm là một trong những hoạt động giúp doanh nghiệp tối ưu hóa dữ liệu, dữ liệu được xử lý một cách nhanh chóng. Với việc sử dụng CRM của yamada.edu.vn, bạn sẽ có: 

Qua bài viết trên đã giúp người đọc có một cái nhìn cụ thể về Data driven và Data driven marketing. Bên cạnh đó, ta còn xác định được những lợi ích và hiểu rõ lý do vì sao các doanh nghiệp lại ưa chuộng dữ liệu hóa trong thời buổi “số” như hiện tại. Nếu bạn vẫn đang băn khoăn không biết nên hay không nên sử dụng phần mềm quản lý CRM thì bạn có thể tham khảo đến phần mềm quản lý khách hàng CRM – yamada.edu.vn giúp lưu trữ và khai thác data, bảo mật cao phù hợp với mọi quy mô doanh nghiệp. 

Để đăng ký trải nghiệm phần mềm quản lý khách hàng CRM giúp quản lý thông tin, dữ liệu khách hàng và lưu trữ khách hàng hiệu quả. Bạn vui lòng để lại số điện thoại, đội ngũ chuyên gia của yamada.edu.vn liên hệ tư vấn cho bạn ngay trong ngày hôm nay.