[MKT] Data Driven Marketing.pdf

Data Driven
marketing
ĐÁNH BẠI ĐỐI THỦ VỚI
Viện Đổi mới Doanh nghiệp, MISA

04
MỤC LỤC
Lời mở đầu
Data driven marketing
Từ chiến lược tới thực thi
Phỏng vấn
Người trong ngành: Dữ liệu chỉ là bề nổi,
quan trọng là phải biến nó thành thông
tin chiến lược
Kết luận
01
02
03

1.LỜI MỞ ĐẦU
Trong thế kỷ 21, chúng ta đang chứng kiến một cuộc cách mạng vô cùng quan
trọng trong lĩnh vực tiếp thị - sự bùng nổ của Data Driven Marketing. Thông tin,
từng một byte dữ liệu, đang trở thành tài sản quý báu của các doanh nghiệp, và
việc khai thác hiệu quả nó đã trở thành chìa khóa thành công.
Trước khi đi sâu vào chủ đề, hãy cùng nhìn vào một trường hợp điển hình. Cách
đây không lâu, một tập đoàn lớn trong ngành bán lẻ đã đối mặt với nguy cơ phá
sản sau khi một chuỗi cửa hàng của họ gặp khó khăn trong việc tiếp cận và duy trì
khách hàng. Tuy nhiên, thay vì rút lui, họ đã quyết định sử dụng dữ liệu để phân
tích hành vi của khách hàng. Kết quả là họ đã tạo ra một chiến dịch tiếp thị tập
trung vào việc cá nhân hóa sản phẩm và dịch vụ, thực sự đáp ứng nhu cầu cụ thể
của từng người tiêu dùng, ví dụ như cung cấp các ưu đãi, khuyến mãi và sản phẩm
độc quyền dựa trên lịch sử mua sắm của khách hàng và sở thích cá nhân... Kết
quả là một tăng trưởng lợi nhuận đáng kinh ngạc và một lượng khách hàng trung
thành tăng lên đáng kể.
Trong trường hợp này, dữ liệu đã là yếu tố quyết định giúp doanh nghiệp này đảm
bảo sự tồn tại và phát triển. Và đây chỉ là một ví dụ nhỏ trong hàng loạt các thành
công của Data Driven Marketing.
Dữ liệu đã trở thành trái tim của mọi chiến dịch tiếp thị, giúp chúng ta hiểu rõ hơn
về khách hàng, dự đoán hành vi của họ và tối ưu hóa chiến lược tiếp thị. Điều này
không chỉ giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực, mà còn đảm bảo hiệu suất và hiệu
quả cao hơn cho doanh nghiệp. Có thể nói, Data Driven Marketing không chỉ là một
xu hướng, nó đã trở thành một sự cần thiết trong môi trường cạnh tranh khốc liệt
của ngày nay.
Trong cuốn Ebook này, chúng ta sẽ đi sâu vào thế giới của Data Driven Marketing,
khám phá các phương pháp, công cụ và chiến lược để biến dữ liệu thành lợi ích
thực sự cho doanh nghiệp. Bên cạnh đó, chúng ta cũng sẽ được lắng nghe chia sẻ
về góc nhìn của một người trong ngành để có thể nắm bắt được các thông tin một
cách thiết thực, hiệu quả hơn.
Trân trọng kính mời quý độc giả theo dõi Ebook!

2.DATA DRIVEN MARKETING –
TỪ CHIẾN LƯỢC TỚI THỰC THI
Cuối năm 2022, trong bản cập nhật iOS mới, Apple cho phép khách hàng lựa chọn
“Yêu cầu ứng dụng không theo dõi” khi tải và cài đặt tất cả ứng dụng từ Apple
Store. Điều này đã ảnh hưởng trực tiếp tới các nhà cung cấp dịch vụ quảng cáo trả
phí trên chợ ứng dụng này, tiêu biểu như Facebook đã giảm tới 16,6% giá trị cổ
phiếu (theo tổng hợp từ kinhtedothi.vn).
Sự ảnh hưởng rõ rệt này là do Facebook và các nhà cung cấp dịch vụ quảng cáo
trả phí khác đang kiếm tiền dựa trên việc thu thập dữ liệu (data) của người sử dụng
ứng dụng, sau đó điều hướng tới các quảng cáo phù hợp. Như vậy, khi bị chặn tiếp
cận tới nguồn dữ liệu cũng đồng nghĩa với các quảng cáo trở nên kém hiệu quả.
Ví dụ trên cho thấy dữ liệu có tầm ảnh hưởng ngày càng lớn đến giá trị của doanh
nghiệp.

Những công ty tận dụng được nguồn dữ liệu sẽ đạt được ưu thế trên thị trường bởi
có thể đưa ra quyết định nhanh chóng, kịp thời. Đặc biệt, ở những lĩnh vực liên tục
thay đổi như marketing, dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong chiến lược, kế hoạch
và thực thi.
Đó là lý do ngày nay Data driven marketing được rất nhiều doanh nghiệp quan tâm
và mong muốn áp dụng.
1. Từ marketing truyền thống đến Data driven marketing
Năm 1902, khái niệm “marketing” lần đầu được sử dụng tại Trường Đại học Tổng
hợp Michigan (Mỹ) và nhanh chóng trở thành môn học được quan tâm tại nhiều
trường đại học trọng điểm khác bởi tính thời thượng của nó.
Đến thập niên 30 của thế kỷ 20, kỷ
nguyên nỗ lực bán mới mở ra, các
doanh nghiệp hiểu rằng muốn bán
được nhiều hàng cần thêm nhiều nỗ
lực để tiêu thụ, thúc đẩy kênh bán và
khuyến mại. Họ bắt đầu thực hiện các
khảo sát khách hàng, thu thập thông
tin và dữ liệu để đưa ra quyết định
kinh doanh. Đây chính là tiền thân của
ngành nghiên cứu thị trường, một
mảng rất quan trọng trong marketing
truyền thống.
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu tốn nhiều công sức, xử lý data thô rất cồng
kềnh. Quá trình này dễ dẫn tới sai lệch, mỗi thông tin chỉ phản ánh một khía
cạnh cụ thể, dẫn đến kết quả các cuộc khảo sát không liên kết với nhau và
không mang đến được góc nhìn toàn diện. Điều này khiến hoạt động nghiên
cứu, báo cáo số liệu trở thành gánh nặng đối với marketing truyền thống.

Với sự xuất hiện của máy tính, kết nối internet, cùng các nền tảng chia sẻ và tương
tác online, việc phân tích dữ liệu cho marketing đã được nâng lên một tầm cao
mới. Nhiều phần mềm có thể xử lý hàng trăm ngàn dữ liệu chỉ sau vài giây, trả ra
những báo cáo rõ ràng, đẹp mắt, có chế độ lọc để lựa chọn kết quả tổng thể hay
chi tiết, … Quá trình này giúp công việc của người làm marketing trở nên dễ dàng,
các quyết định đưa ra cũng nhanh chóng và chính xác hơn. Đây chính là cơ sở đầu
tiên của Data driven marketing – một xu hướng hoàn toàn mới, hứa hẹn thay đổi
hoàn toàn cách làm marketing truyền thống.
2. Data driven marketing là gì?
Theo thống kê từ tạp chí Forbes, trong năm 2010 thế giới đã tạo ra khoảng 2 ZB
(zettabyte) dữ liệu số, tương đương 22,000,000,000,000 GB. Nếu chia nhỏ dữ liệu
này thành các USB 1GB và đặt nối tiếp nhau có thể tạo nên quãng đường dài bằng
184 triệu sân bóng đá. Đến năm 2020, Diễn đàn Kinh tế Thế giới công bố báo cáo
cho biết con số này đã tăng lên 44 ZB và sẽ tiếp tục tăng theo cấp số nhân.
2 ZB
2 ZB
NĂM 2010 NĂM 2020
44 ZB
44 ZB

Nguyên nhân chính của sự bùng nổ này là do sự phát triển mạnh mẽ của các thiết
bị sử dụng nền tảng và công nghệ kỹ thuật số để tương tác như điện thoại, máy
tính bảng, màn hình cảm biến và các thiết bị khác được kết nối với nhau.
Phần lớn những gì chúng ta chạm vào sẽ tự động tạo ra dữ liệu, tự động được ghi
nhận và chuyển về các máy chủ thông tin để đợi được xử lý. Quá trình xử lý thông
tin này dành cho các hoạt động marketing được gọi chung là data – driven
marketing.
Chưa có định nghĩa chính thức cho khái niệm Data driven marketing, nhưng có thể
hiểu:
Data driven marketing là một hình thức marketing trong đó mọi
quyết định được đưa ra dựa trên dữ liệu và thông tin khách hàng
Đó có thể là các thông tin cá nhân, sở thích, hành vi, thói quen tiêu dùng, các mối
quan hệ xã hội, thương hiệu yêu thích, tin tức … bất cứ thông tin nào của khách
hàng mà doanh nghiệp thu thập được đều có thể trở thành dữ liệu hữu ích để
doanh nghiệp khai thác.
Đây chính là khác biệt lớn nhất của data driven marketing. Với hình thức marketing
truyền thống, do cần phải thu thập và xử lý số liệu một cách thủ công, nên đơn vị
khảo sát thường phải xác định rõ mục tiêu, triển khai khảo sát bằng bộ câu hỏi để
có câu trả lời.
Các khảo sát này cũng mất rất
nhiều thời gian và chi phí để thực
hiện, và kết quả thường có sai số
cao. Vì thế, các quyết định
marketing đưa ra có độ trễ, kích
cỡ mẫu nhỏ và không mang giá
trị dự đoán cho doanh nghiệp.

Đối với hình thức data-driven
marketing, tất cả các vấn đề này
được giải quyết một cách nhanh
chóng. Với lượng thông tin khổng
lồ thu được trong quá trình theo
dõi hành vi khách hàng, doanh
nghiệp có thể trích xuất dữ liệu
mọi lúc mọi nơi, phục vụ cho các
quyết định marketing của mình.
3. Vai trò của Data driven marketing
Không chỉ là xu hướng nhất thời, data-driven marketing là hoạt động các doanh
nghiệp nhất định phải triển khai nếu không muốn bị tụt lại trong cuộc chiến thương
hiệu và bán hàng.
Có thể thấy rõ tầm quan trọng của data-driven marketing đối với doanh nghiệp
thông qua 3 điểm sau:
Data-driven là căn cứ cho các
nhận định và mục tiêu marketing
Tầm quan trọng của data-driven
với hoạt động marketing đó là
việc sử dụng dữ liệu để tối ưu
các chiến dịch quảng cáo
Doanh nghiệp có lượng data đủ lớn
có thể sử dụng dữ liệu để dự đoán
xu hướng thị trường, thậm chí điều
hướng để tránh các nguy cơ trong
tương lai
Điển hình như cho các hoạt động
phân tích hành vi, tìm hiểu nhu cầu,
mong muốn và tạo ra các trải nghiệm
mang tính cá nhân hoá,…Quan trọng
hơn, data-driven marketing còn là
công cụ giúp doanh nghiệp dự đoán
được các xu hướng mua sắm, tiêu
dùng trong tương lai. Đây chính là
nguồn thông tin vô giá mà doanh
nghiệp nào cũng muốn nắm bắt.

Thứ nhất, data-driven là căn cứ cho các nhận định và mục tiêu marketing
Thay vì đánh giá và đưa ra các mục tiêu kinh doanh dựa theo kinh nghiệm, người
làm marketing hoàn toàn có thể sử dụng lượng dữ liệu đã thu thập được để xây
dựng phễu hành vi khách hàng theo một logic cụ thể. Đồng thời, nhờ vậy mà các
con số mục tiêu đưa ra sẽ sát với thực tế hơn.
Bên cạnh đó, với lượng data đủ lớn, doanh nghiệp hoàn toàn có căn cứ để đánh giá
lại các nhận định. Đây là ưu thế vượt trội của hình thức marketing dựa trên dữ liệu
lớn so với marketing theo cách truyền thống.
So sánh phễu hành vi mua hàng từ hoạt động marketing với dữ liệu nhỏ
So sánh phễu hành vi mua hàng từ hoạt động marketing với dữ liệu lớn

60%
Ví dụ trong biểu đồ trên, marketing đo lường hiệu quả từ video ra đơn hàng. Khi
tiếp cận 100 khách hàng, video mang lại 60 đơn thành công, tỷ lệ từ đầu phễu đến
cuối phễu là 60%. Nhận định tỉ lệ ra đơn từ video đang cao hơn các bài post chạy
quảng cáo (đang là 30%).
100 KHÁCH HÀNG
100 KHÁCH HÀNG 60 ĐƠN
60 ĐƠN
TỶ LỆ TỪ ĐẦU PHỄU
ĐẾN CUỐI PHỄU
Nhưng khi tiếp cận 10.000 khách hàng, tỉ lệ ra đơn từ đầu phễu đến cuối phễu chỉ
còn là 24% với 2.400 đơn hàng / 10.000 người tiếp cận.
24%
10.000 KHÁCH HÀNG
10.000 KHÁCH HÀNG 2.400 ĐƠN
2.400 ĐƠN

Những con số này mang nhiều ý nghĩa
THỨ NHẤT
THỨ NHẤT
THỨ HAI
THỨ HAI
THỨ BA
THỨ BA
01
02
03
Khi chạy trên diện
rộng, tiếp cận ra đơn
bằng video chưa chắc
đã tốt hơn vượt trội so
với tiếp cận bằng bài
post.
Do đó vẫn cần phân bổ
nguồn lực cho cả 2 để
tiếp tục test.
Nếu cần ra 6.000 đơn
hàng, nếu tính theo tỉ lệ
của bảng (1) thì chỉ cần
tiếp cận 10.000 người,
nhưng thực tế cho thấy
tiếp cận 10.000 người
chỉ ra được 2.400 đơn
hàng (đạt 40% kế
hoạch).
Như vậy, khi nhận định
trên lượng mẫu nhỏ, mục
tiêu đưa ra cực kỳ rủi ro
và không sát với thực tế.
Khi mở rộng quy mô
càng lớn, sai số càng
tăng và marketing càng
khó kiểm soát.
Khi mở rộng trên quy
mô lớn, các tỉ lệ trung
gian của mô hình thấp
hẳn.
Từ đó marketing
có thể biết điểm nào
cần cải thiện và
đưa phương án vào
chiến dịch.

Như vậy có thể thấy, với các doanh nghiệp có lượng data
đủ lớn, cơ sở dữ liệu chắc chắn, tỉ lệ trung gian rõ ràng, chỉ
cần nhận mục tiêu về doanh số, người làm marketing hoàn
toàn lên được một kế hoạch marketing hoàn thiện, sát với
thực tế. Bởi nhờ thông tin mà các dữ liệu mang lại, bạn có
thể tính được cần tiếp cận bao nhiêu khách hàng, triển khai
trên các kênh nào, chi phí dự kiến bao nhiêu... Đây là ý
nghĩa quan trọng của mô hình data driven marketing.
Đây là cách các doanh nghiệp lớn triển khai khi muốn tiếp cận thị trường nước
ngoài. Do đặc trưng văn hoá của mỗi nơi khác nhau, thay vì phải tuyển nhân sự bản
địa thông hiểu thị trường, doanh nghiệp có thể sử dụng các dữ liệu phân tích thị
trường để lựa chọn sản phẩm, nội dung, thông điệp, hình ảnh phù hợp.
Q
uan trọng hơn, khi sử dụng hình thức data-driven marketing, doanh nghiệp có
thể khảo sát đồng thời trên nhiều thị trường, nhiều tệp khách hàng khác nhau
cùng lúc, mà không bị giới hạn bởi thời gian hay khoảng cách địa lý.

Điểm thứ hai cho thấy tầm quan trọng của data-driven với hoạt động marketing
đó là việc sử dụng dữ liệu để tối ưu các chiến dịch quảng cáo
Nhờ hệ thống báo cáo tự động, hiện nay hầu hết các nền tảng như Facebook,
TikTok, đến sàn thương mại điện tử Shopee, Lazada đều đưa ra các phân tích chỉ
số cụ thể, chi tiết với lượng mẫu đủ lớn.
Qua đó, người làm marketing dễ dàng đánh giá dạng quảng cáo nào thích hợp nhất
với từng tệp khách hàng, nội dung, hình ảnh và thông điệp nào tương tác tốt nhất,
giờ nào đăng dễ bán hàng nhất. Doanh nghiệp có thể tiết kiệm chi phí và tăng tối
đa hiệu quả quảng cáo nhờ tăng giảm ngân sách hợp lý cho từng chiến dịch.

Cuối cùng, doanh nghiệp có lượng data đủ lớn có thể sử dụng dữ liệu để dự
đoán xu hướng thị trường, thậm chí điều hướng để tránh các nguy cơ trong tương
lai
Đây là ý nghĩa cực kỳ quan trọng của data-driven marketing. Ví dụ, thông qua thống
kê lượng bán hàng qua từng tháng trong 10 năm trở lại đây, doanh nghiệp nhận
thấy hàng năm vào mùa hè, nhu cầu sử dụng bông tẩy trang tăng lên. Và xu hướng
tìm kiếm sản phẩm này chủ yếu là loại 100% cotton nhập khẩu, khi đó doanh
nghiệp có thể chủ động đặt hàng từ nhà sản xuất vào tháng 1 để có đủ hàng đáp
ứng cho thị trường trong mùa hè.
4. Sai lầm thường gặp khi triển khai data driven marketing
Một thí nghiệm mới đây của trường đại học Boston cho thấy, ngay cả với những trí
tuệ nhân tạo AI thông minh nhất cũng không thể phát huy hiệu quả nếu thông tin
nhập vào không chính xác.
Các công cụ phân tích của hình thức data-driven hiện nay hầu như đơn thuần là
nhập và xuất số liệu, do đó người làm marketing cần tránh 4 sai lầm sau để tận
dụng được tối đa ưu thế của công nghệ này.
Nguồn số liệu
không thống nhất
01 02 03 04
Không sắp xếp
khoa học
Nhiều số liệu
trung gian
Không chú trọng
bảo mật dữ liệu

4.1. Nguồn số liệu không thống nhất
Số liệu không cùng chu kì thời gian, không cùng đơn
vị đo, không cùng một hệ quy chiếu sẽ dẫn tới những
tỉ lệ sai và nhận định sai. Như trong ví dụ về phễu
bán hàng ở trên, các chỉ số về lượt tiếp cận, lượt
tương tác, lượt đặt hàng, lượt thanh toán phải tính
trong cùng một chiến dịch, một khoảng thời gian
nhất định và cut-off theo đơn.
Nếu số lượng đặt hàng là 3.000 đơn trong tháng, trong
đó 2.700 đơn đã giao và thanh toán 2.300 đơn; còn
300 đơn đang trên đường giao và dự kiến thanh toán
100 đơn. Vậy hiệu quả chiến dịch phải tính trên tổng
2.400 đơn giao thành công chứ không phải 2.300 đơn
giao trong tháng. Như vậy các chỉ số đo lường mới
chính xác và nhận định về tỷ lệ đúng với thực tế.
4.2. Nhiều số liệu trung gian
Tận dụng ưu thế tự động hóa tính toán của các công cụ,
người làm marketing đôi khi đưa ra quá nhiều chỉ số trung
gian. Như vậy vừa khó kiểm soát, vừa dễ dẫn đến sai lệch
bởi tính năng làm tròn số. Do đó, khi tính toán, cần quy
ước về nguyên tắc làm tròn số, cách lấy số tuyệt đối,
tương đối … để đảm bảo có được dữ liệu chính xác nhất.

4.3. Không sắp xếp khoa học
Một sai lầm lớn các doanh nghiệp gặp phải khi triển khai
data-driven marketing là cố gắng thu thập càng nhiều số
liệu càng tốt, nhưng lại không tận dụng được số liệu; cũng
như không kết nối được các số liệu với nhau để tạo nên
báo cáo hoàn chỉnh. Doanh nghiệp có thể sử dụng các
phần mềm báo cáo tự động, vừa lưu trữ vừa phân tích số
liệu để đảm bảo có thể trích xuất ngay khi cần, hạn chế
những data không cần thiết sẽ làm phân tán sự tập trung
trong khi lập kế hoạch và đưa ra nhận định.
4.4. Không chú trọng bảo mật dữ liệu
Đây là sai lầm lớn nhất các doanh nghiệp nhiều dữ liệu
hay gặp phải. Ngày nay, nhiều doanh nghiệp được định
giá dựa trên lượng data sở hữu. Việc để mất dữ liệu sẽ
gây ảnh hưởng trực tiếp tới quyền lợi của khách hàng và
doanh nghiệp, thậm chí khiến doanh nghiệp bị phạt.
Giống như trường hợp British Airways nhận án phạt 230
triệu USD mới đây. Doanh nghiệp cần có cơ chế bảo mật,
phân quyền truy cập và truy xuất thông tin, đảm bảo dữ
liệu được bảo vệ tối đa và không lộ lọt ra ngoài.

5. Ứng dụng của data driven marketing
Data-driven marketing có rất nhiều tác dụng trong hoạt động marketing, tiêu biểu
có thể kể đến 4 ứng dụng sau:
Kết hợp và
phân tích các dữ liệu
khách hàng
Dự đoán và dẫn dắt
xu hướng thị trường
Cải thiện hiệu suất
Hỗ trợ xây dựng
chiến lược
ỨNG DỤNG CỦA
DATA DRIVEN
MARKETING
01
02
03
04

5.1. Kết
hợp và
phân tích
các dữ liệu
khách
hàng
Nhờ mô hình data-driven marketing, các dữ liệu sẽ
được tập hợp, phân loại và kết hợp trong một góc nhìn
chung nhất, giúp người làm marketing có được sự
chuẩn bị tốt nhất cho từng chiến dịch với những mục
tiêu khác nhau. Đồng thời, thông qua các số liệu được
tập hợp đầy đủ, có thể đánh giá hiệu quả của hoạt
động marketing một cách tường minh, đây là điều các
marketers đều mong muốn.
5.2. Dự
đoán và
dẫn dắt
xu hướng
thị trường Hơn thế nữa, với khả năng nắm bắt thị trường tốt, chiến
dịch marketing dựa trên mô hình data-driven hoàn toàn
có thể đạt vị thế tiên phong và trở thành người dẫn dắt
thị trường; Thông qua việc đi trước đón đầu, đưa ra các
sản phẩm mới, khơi gợi nhu cầu và khao khát của
người dùng khi họ chưa tự nhận ra.
Với quy mô doanh nghiệp càng lớn, dữ liệu càng
nhiều thì lượng data cần xử lý càng khổng lồ. Nhất
là với sự phát triển của các kênh bán hàng online,
offline hiện nay, hoạt động quảng cáo, truyền thông
được diễn ra liên tục với rất nhiều điểm chạm.
ới lượng dữ liệu lớn và kết hợp các máy học AI
thông minh, mô hình data-driven marketing có thể
V
dự đoán sức mua và xu hướng tiêu dùng của thị
trường. Từ đó, giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết
định nhanh chóng và chính xác hơn.

5.3. Cải
thiện
hiệu suất
Mô hình data-driven đảm bảo mọi kết quả của hoạt
động marketing được tập trung tại một nơi, phân tích
và đánh giá cụ thể, chỉ ra “điểm gãy” để doanh nghiệp
có thể nhanh chóng cải thiện. Đồng thời, với lượng mẫu
(dữ liệu) lớn, hiệu suất làm việc sẽ được tính toán chính
xác hơn, từ đó đánh giá được khách quan hiệu quả
marketing và truyền thông mang lại.
5.4. Hỗ trợ
xây dựng
chiến lược
Thông thường, doanh nghiệp cần kết hợp cả phân tích
vi mô, vĩ mô, cơ hội, nguy cơ, trên cơ sở đánh giá số liệu
nội bộ và ngoại lực, tính mùa vụ, các áp lực cạnh tranh
để đưa ra chiến lược hay quyết định … Tuy nhiên, đối
với mô hình marketing truyền thống, các yếu tố này hầu
hết dựa vào kinh nghiệm của người làm kế hoạch là
chính, dẫn tới tỷ lệ rủi ro cao.
Tính toán hiệu suất là một trong những điểm khó
của hoạt động marketing theo phương pháp truyền
thống, do mỗi hoạt động lại có KPI khác nhau. Điều này
dẫn đến vô số các chiến dịch marketing tốn nhiều chi
phí nhưng không mang lại hiệu quả tương xứng mà
ngay cả chính các marketers cũng không thể nhận định
vấn đề ở đâu.
hông thường, một chiến lược marketing được xây
dựng dựa trên các chỉ số như doanh thu, chi phí,
T
lợi nhuận, CTR, CPM … Tuy nhiên, marketing là hoạt
động bị ảnh hưởng rất nhiều và rất nhanh bởi yếu tố thị
trường, do đó các công thức không thể tạo nên một
bản chiến lược hoàn chỉnh.
Data-driven marketing giúp chiến lược marketing và kinh doanh của doanh nghiệp
có căn cứ thông qua những con số một cách rõ ràng, do đó các mục tiêu trong bản
kế hoạch sẽ rõ ràng và cụ thể hơn, từ đó tăng hiệu quả của chiến dịch.
Như vậy data-driven marketing có rất nhiều ứng dụng giúp các doanh nghiệp giải
bài toán khó trong năm 2024. Vậy những xu hướng data-driven marketing nào sẽ
thống trị trong năm tới? Hãy cùng theo dõi ở phần tiếp theo.

6. Những xu hướng data driven marketing đáng chú ý nhất 2024
Bán hàng và
chăm sóc
khách hàng tự động
SEO web
tự động hoá
Nhận diện
một chạm
Bùng nổ số lượng
các công cụ theo dõi
hành vi khách hàng
Kết hợp
dữ liệu
Tạo ra
ảnh hưởng trên
diện rộng
Đầu năm 2023, McDonald’s đã mở cửa hàng không người phục vụ đầu tiên trên thế
giới. Đồng nghĩa với việc McDonald’s mở ra một hình thức kinh doanh mới cho
ngành F&B, vốn được biết đến là phụ thuộc nhiều vào nhân lực, các trao đổi mang
tính cá nhân giữa người bán và người mua.
6.1. Bán hàng và chăm sóc khách hàng tự động
Thông qua việc thu thập các câu hỏi và câu trả lời
thường gặp, doanh nghiệp có thể đưa ra kịch bản
bán hàng và chăm sóc khách hàng tự động, giúp
giảm thiểu chi phí nhân sự cho các công việc lặp đi
lặp lại, tối ưu thời gian phản hồi. Thậm chí tại một
số công ty, luồng bán hàng, chăm sóc khách hàng
đã được tự động hoá tới 90%, chỉ cần một người
duy nhất để kiểm soát hệ thống hoạt động ổn định.
Đây là giải pháp để doanh nghiệp dễ dàng mở rộng
hoặc thu hẹp kinh doanh mà không lệ thuộc vào số
lượng nhân sự hiện hữu.

Nhờ việc thu thập các đoạn hội thoại trong hệ thống cửa hàng toàn thế giới,
McDonald’s có sẵn hệ thống máy móc có thể tương tác tự nhiên bằng nhiều ngôn
ngữ, hiểu rõ tâm lý khách hàng và làm họ hài lòng.
Trong tương lai không xa, mô hình này sẽ được nhân rộng giúp duy trì hiệu suất
bán hàng 24/24 của nhiều cửa hàng trong hệ thống.
6.2. SEO web tự động hoá
Thay vì lọc từ khoá và viết bài thủ công, mô hình data-driven marketing mang đến
cho doanh nghiệp một lựa chọn mới, nhanh chóng và toàn diện hơn trong việc SEO
web. Cụ thể, các công cụ sẽ thu thập và sàng lọc những từ khóa được khách hàng
tiềm năng quan tâm nhất, sau đó kết hợp với công nghệ AI như Dall-E hay mới đây
nhất là ChatGPT để tạo thành những văn bản hoàn chỉnh. Loại văn bản này tương
thích với thuật toán của nền tảng như Google, Facebook… giúp website thăng hạng
nhanh chóng.

35%
6.3. Nhận diện một chạm
Bằng việc thu thập và lưu lại thông tin trên mọi kênh khách hàng đã tiếp cận dù chỉ
một lần, các doanh nghiệp có thể giúp các thao tác của người dùng trở nên đơn
giản và nhanh chóng chỉ với một chạm.
Ví dụ, khi điền một form khảo sát trên Facebook, người dùng sẽ được gợi ý các câu
trả lời sẵn có dựa trên thông tin đã từng khai báo trước đó, lúc này chỉ cần bấm
“Đồng ý” là hoàn thành. Hoặc việc một số website có thể lưu lại thông tin của
người mua theo số đo, kích cỡ hoặc sản phẩm đã xem, từ đó đưa ra gợi ý phù hợp.
Theo thống kê từ trang bán lẻ trực tuyến Amazon, việc lưu thông tin và đưa ra các
gợi ý mang tính cá nhân hoá, rút ngắn thời gian mua và tối ưu “một chạm” đã giúp
doanh số của hãng tăng thêm 35% trong năm 2020.
DOANH SỐ CỦA
DOANH SỐ CỦA
TĂNG THÊM
TĂNG THÊM
TRONG 2020
TRONG 2020

6.4. Bùng nổ số lượng các công cụ theo dõi hành vi khách hàng
Với giá trị to lớn của data, không khó hiểu khi 2024 sẽ tiếp tục là năm bùng nổ của
các ứng dụng và phần mềm theo dõi hành vi khách hàng. Đây là xu hướng tất yếu
mà nhiều doanh nghiệp theo đuổi.
Không chỉ theo dõi khách hàng online (website yêu
thích, thông tin tìm kiếm, thông tin cá nhân…) doanh
nghiệp còn có thể theo dõi hành vi của khách hàng
tại điểm bán (như nhận diện gương mặt, đo lường
thời gian trong cửa hàng, màu sắc và dạng trang
phục yêu thích), từ đó gợi ý cho người bán hàng
cách tư vấn phù hợp. Những công cụ này đã được
áp dụng phổ biến tại các quốc gia như Trung Quốc,
Mỹ… và chắc chắn sẽ nhanh chóng có mặt tại Việt
Nam trong thời gian tới.
6.5. Kết hợp dữ liệu
Sức mạnh thật sự của data-driven marketing nằm ở việc các công cụ có thể phân
tích và kết nối nhiều mảng dữ liệu với nhau. Cho dù đó là những dữ liệu đến từ
nhiều nguồn khác nhau, chúng đều sẽ được đặt vào một hệ quy chiếu và trả ra
những kết quả báo cáo hoàn chỉnh chỉ trong tích tắc. Từ đó, chân dung khách hàng
sẽ hiện lên hoàn chỉnh với đầy đủ insight và bối cảnh, giúp cho việc nhắm mục tiêu
quảng cáo và xây dựng chiến dịch marketing hiệu quả hơn.

6.6. Tạo ra ảnh hưởng trên diện rộng
Xu hướng của 2024 là cá nhân hoá
triệu để, khi các phần mềm đều
tập trung vào việc mô tả chi tiết
hành vi khách hàng và truyền
thông bám theo hành vi đó. Tuy
nhiên, khi người dung được bám
đuổi quá chặt chẽ, họ lại mất niềm
tin vào quảng cáo và dần nghiêng
về việc tự tìm hiểu hoặc nhận lời
khuyên từ chuyên gia (người nổi
tiếng, người có tầm ảnh hưởng,
bạn bè, người thân…)
Lúc này, các doanh nghiệp dần nhận
ra, nếu chỉ tác động tới từng cá nhân
sẽ không mang đến hiệu quả toàn
diện. Thay vào đó, doanh nghiệp sẽ
tạo các chiến dịch data-driven
marketing trong đó gom nhóm
những khách hàng có mối quan tâm
chung, chia sẻ một thông điệp
chung. Qua đó, như một cách để
khách hàng tình cờ tiếp cận (tiếp
cận “giả” tự nhiên) thông tin về sản
phẩm, dịch vụ; Hoạt động này sẽ
khiến khách hàng bớt đề phòng và
dễ dàng đón nhận thương hiệu hơn.
7. Tạm kết
Theo thống kê của marketingai.vn, 88% doanh nghiệp đã sử dụng dữ liệu để phân
tích nhằm hiểu hơn về khách hàng của mình. Và chiến lược data driven marketing
giúp họ có khả năng đạt được lợi thế cạnh tranh và lợi nhuận cao hơn gấp 6 lần;
Theo đó, 62% doanh nghiệp được khảo sát khẳng định sẽ tiếp tục ứng dụng chiến
lược này trong những năm sắp tới. Có thể nói, kỷ nguyên marketing đang bước vào
một trang mới với sự đồng hành của công nghệ, giúp các hoạt động marketing trở
nên tự nhiên, bài bản và hiệu quả hơn.
Qua nội dung trên, hy vọng các độc giả đã có được cái nhìn đúng về tầm quan
trọng của chiến lược data-driven marketing đối với doanh nghiệp. Hãy tập trung
vào hoạt động này ngay hôm nay để sẵn sàng bứt phá trên thị trường trong năm
2024 sắp tới.
Theo thống kê của marketingai.vn, 88% doanh nghiệp đã sử dụng dữ liệu để phân
tích nhằm hiểu hơn về khách hàng của mình. Và chiến lược data driven marketing
giúp họ có khả năng đạt được lợi thế cạnh tranh và lợi nhuận cao hơn gấp 6 lần;
Theo đó, 62% doanh nghiệp được khảo sát khẳng định sẽ tiếp tục ứng dụng chiến
lược này trong những năm sắp tới. Có thể nói, kỷ nguyên marketing đang bước vào
một trang mới với sự đồng hành của công nghệ, giúp các hoạt động marketing trở
nên tự nhiên, bài bản và hiệu quả hơn.
Qua nội dung trên, hy vọng các độc giả đã có được cái nhìn đúng về tầm quan
trọng của chiến lược data-driven marketing đối với doanh nghiệp. Hãy tập trung
vào hoạt động này ngay hôm nay để sẵn sàng bứt phá trên thị trường trong năm
2024 sắp tới.

3.PHỎNG VẤN
NGƯỜI TRONG NGÀNH
“Dữ liệu chỉ là
bề nổi, quan
trọng là phải
biến nó thành
thông tin
chiến lược.”
Anh Lê Minh Duy - Senior Digital Marketing với
hơn 10 năm kinh nghiệm

Trong phần 3, MISA cùng Quý độc giả gặp gỡ anh Minh Duy với hơn 10 năm kinh
nghiệm về Digital Marketing với chủ đề “Data-Driven Marketing”.
3.PHỎNG VẤN
MISA: Chào anh Minh Duy, MISA rất vui và vinh
dự được mời anh chia sẻ về chủ đề “Data-Driven
Marketing” hôm nay. Những chia sẻ của anh sẽ
là nguồn thông tin hữu ích cho cộng đồng độc
giả, xin cảm ơn anh. Trước tiên, MISA rất mong
muốn được nghe anh giới thiệu một số thông tin
về bản thân để MISA cung cấp tới Quý độc giả.
Chào các bạn, mình là Lê Minh Duy. Mình đã Tốt nghiệp MBA khoa Kinh doanh
quốc tế (Marketing) tại Trường Đại học Kinh tế TP Hồ Chí Minh (UEH). Mình đã có
hơn 10 năm kinh nghiệm làm về Digital Marketing cho khá là đa dạng lĩnh vực
ngành nghề tại các doanh nghiệp như Couple TX, Golden Gate, s6kLabs. Hiện mình
đang đảm nhận vị trí Senior Digital Marketing cho một Startup về Game Blockchain
tại Việt Nam. Công việc của mình là phát triển User thông qua các hoạt động
Marketing trên các kênh Online.
Hy vọng những chia sẻ của mình hôm nay sẽ giúp ích cho các bạn trong việc sử
dụng Data hiệu quả cho hoạt động Digital Marketing, giúp tiết kiệm chi phí cũng
như đạt hiệu quả tốt nhất.

Theo mình, có thể hiểu đơn giản Data-driven Marketing là việc sử dụng Data (dữ
liệu) trong các hoạt động Marketing, giúp tiếp cận đúng đối tượng khách hàng mục
tiêu chứ không phải thông qua những suy đoán hoặc kinh nghiệm cá nhân. Bên
cạnh đó, Data-driven Marketing thường được phân tích trên lượng mẫu lớn một
cách tự động, chính xác và nhanh chóng, là căn cứ để quá trình ra quyết định
marketing diễn ra kịp thời và trúng đích hơn.
Về cơ bản, hoạt động Marketing Online sẽ bao gồm 4 giai đoạn tương ứng với các
giai đoạn mà người dùng trải qua để đưa ra quyết định mua hàng, mà chúng ta hay
được nghe đến với thuật ngữ A-I-D-A hay nói cụ thể là:
MISA: Cảm ơn anh Duy. Ngoài ra, MISA được biết anh cũng có sản
xuất một số khóa học E-Learning về Marketing online. Vậy thưa anh,
hiện nay có khá là nhiều cách định nghĩa khác nhau về Data-driven
Marketing. Dưới vai trò vừa là một người đào tạo, vừa là một người
tham gia trực tiếp vào việc triển khai hoạt động marketing tại nhiều
doanh nghiệp, theo anh Data driven marketing là gì và nó có tầm
quan trọng như thế nào?
3.PHỎNG VẤN
Attention (Thu hút)
Interest (Thích thú)
Desire (Khao khát)
Action (Hành động)

3.PHỎNG VẤN
Do đó, doanh nghiệp cần xác định
mỗi nhóm khách hàng mục tiêu của
mình đang ở giai đoạn nào, để triển
khai các hoạt động marketing phù
hợp. Đây cũng chính là lúc mà Data
phát huy tác dụng. Ví dụ, theo kinh
nghiệm của mình, thì có 2 yếu tố
ảnh hưởng lớn nhất đến hiệu quả
hoạt động Marketing trên kênh
Online là nội dung truyền tải và đối
tượng sẽ nhìn thấy quảng cáo.
Đối với nội dung truyền tải, hiệu
quả phụ thuộc vào cảm quan của
đối tượng tiếp cận, do đó, điều
doanh nghiệp cần làm là chạy
Testing nhiều nội dung, hình ảnh,
định dạng quảng cáo để tìm ra
content có tiếp cận, tương tác với
chi phí tối ưu nhất và hiệu quả tốt
nhất (hay còn gọi là A/B Testing).
Về đối tượng nhìn thấy quảng cáo, doanh
nghiệp có thể sử dụng Dữ liệu đối tượng
trong nền tảng quảng cáo (ví dụ Google
Ads, Facebook Ads, …) để đưa ra chọn
lựa phù hợp. Ứng dụng Data-driven
marketing giúp cho người chạy quảng
cáo có căn cứ cụ thể để đưa ra các quyết
định cho target quảng cáo, giúp giảm chi
phí thử nghiệm, đồng thời có lưu vết để
tra cứu lịch sử khi cần thiết.
Như vậy có thể thấy, việc ứng dụng Data giúp cho doanh nghiệp tiết kiệm chi phí
nhờ vào việc sử dụng dữ liệu phù hợp, có thể hiểu đơn giản là việc bạn tiếp cận lại
khách hàng (Remarketing) hoặc tìm các tệp có hành vi tương tự (Lookalike) để mở
rộng đối tượng cho chiến dịch quảng cáo của mình.

3.PHỎNG VẤN
MISA: Anh đánh giá như thế nào về việc ứng dụng data-driven
marketing của Việt Nam so với thế giới?
Data thì có mặt ở mọi nơi, mình có
thể tạm chia thành 2 nguồn phổ
biến đó là Online và Offline. Trong
phạm vi chia sẻ này, mình chỉ tập
trung nói về Data từ các kênh
Online, hoặc sử dụng dữ liệu từ
Offline (ví dụ: số điện thoại, địa chỉ,
tên khách hàng, đơn hàng dưới
cửa hàng thu thập được…) để áp
dụng cho hoạt động Marketing
trên các kênh Online.
Hầu hết các nền tảng đi tiên phong
cho phép quảng cáo trên kênh Online
đều có nguồn gốc nước ngoài, từ
Google, Facebook (Meta) đến
LinkedIn, Twitter, … Chưa kể, chính
sách bảo vệ quyền riêng tư của người
dùng trên thế giới có phần khắt khe
hơn. Do đó cũng có thể dễ dàng nhận
thấy việc ứng dụng Data-driven
marketing ở Việt Nam có phần chậm
hơn so với thế giới.
Dù vậy, mình nhận thấy các doanh nghiệp Việt thích nghi rất nhanh và có rất nhiều
cơ hội màu mỡ để ứng dụng data các các hoạt động kinh doanh. Một phần là như
chúng ta biết, hàng triệu người Việt sử dụng internet mỗi ngày; bên cạnh đó tính
đến thời điểm hiện tại việc khai thác thông tin người dùng Việt diễn ra khá dễ dàng
và thuận tiện, chưa có nhiều rào cản. Hiện nay cuộc chạy đua trên nền tảng số
đang diễn ra cực kỳ gay gắt, và để có thể bứt phá và tăng lợi thế cạnh tranh buộc
doanh nghiệp phải nhanh chóng ứng dụng Data-driven Marketing.

3.PHỎNG VẤN
MISA: Có ý kiến cho rằng “Có dữ liệu chưa đủ, bạn còn cần phải
biến nó thành thông tin chiến lược, đó mới là điều quan trọng”, quan
điểm của anh như thế nào? Từ đó, với kinh nghiệm của mình, theo
anh để việc áp dụng data-driven hiệu quả, doanh nghiệp cần chuẩn
bị những gì bên cạnh việc sẵn sàng đầu tư vào các công cụ?
Việc lựa chọn dữ liệu nào cho phù hợp với
từng giai đoạn trong hành trình của khách
hàng cũng là vấn đề mà Doanh nghiệp cần
phải xem xét. Tùy thuộc vào quy mô, nguồn
lực mà mỗi doanh nghiệp có chiến lược
trong việc ứng dụng Data riêng. Chúng ta
hay nghe rằng, phải hiểu số mới tăng được
số. Để làm được điều này, thì con người
chính là chìa khóa. Đầu tư cho đội ngũ nhân
sự nói chung hay Marketing nói riêng theo
mình cũng nên được đưa lên làm mục tiêu
trong mỗi doanh nghiệp.
Đúng là như vậy, dữ liệu chỉ là phần nổi, điều quan
trọng là việc bạn sử dụng chúng như thế nào vào
các chiến dịch Marketing cho Doanh nghiệp để có
được kết quả tốt nhất.

3.PHỎNG VẤN
MISA: Theo anh, data-driven marketing đến từ đâu, hay nói cách
khác có những công cụ phổ biến nào có thể giúp doanh nghiệp thu
thập được nguồn data cho marketing?
Nhìn chung, có rất nhiều nguồn để
thu thập data, ví dụ như analytics
platforms, testing platform, social
media tool, CDP, CRM … Mỗi công
cụ sẽ tương ứng với quy trình thu
thập, đặc điểm data, output (đầu
ra) của dữ liệu khác nhau, và người
làm marketing cần kết hợp phân
tích từ nhiều nền tảng để có cái
nhìn đa chiều, đầy đủ, khái quát
nhất giúp đưa ra các quyết định
toàn diện và hiệu quả nhất.
Thông thường thì các công cụ này
sẽ bao gồm công cụ có phí và
công cụ miễn phí.
Cụ thể, công cụ miễn phí như Google
Analytics, Google Sheets … Với nhóm
công cụ này, doanh nghiệp có thể tự
upload (cập nhật) data khách hàng
sẵn có hoặc phân tích dữ liệu lớn từ
cộng đồng, ứng dụng vào hoạt động
chạy quảng cáo, email marketing,
phân tích hành vi, chu kỳ mua sắm…
Có một điều cần lưu ý, đó là khi các
bạn sử dụng công cụ miễn phí, cần
tìm hiểu kỹ nguồn gốc của công cụ,
hạn chế sử dụng các website, phần
mềm lạ, để tránh bị lộ thông tin
khách hàng hoặc gặp phải các rắc rối
không đáng có.
Còn đối với công cụ trả phí, bạn sẽ được hướng dẫn, hỗ trợ, đồng thời được bảo
mật data khách hàng và sử dụng những tính năng phân tích sâu hơn mà công cụ
miễn phí không có. Như phần mềm quản lý bán hàng MISA AMIS CRM của các bạn
chính là một ví dụ điển hình cho loại hình công cụ này.

Mình có thể sử dụng data thu được từ các kênh online (Facebook Ads, Google Ads,
Website, …) hoặc Offline (khi khách đến mua hàng và điền thông tin) của doanh
nghiệp. Sau đó, thực hiện bán chéo hoặc bán thêm các sản phẩm khác thông qua
nền tảng thứ ba như email marketing hoặc App (Ứng dụng) đối với danh sách data
mà bạn đã thu được. Đồng thời, triển khai thêm hoạt động làm tăng tỉ lệ khách
hàng mua lặp lại bằng cách gửi các Ưu đãi hay Mã giảm giá cho khách hàng đặt
hàng thành công, khuyến khích khách hàng đánh giá hoặc chụp hình feedback để
nhận thêm quà tặng, giúp tăng uy tín của doanh nghiệp và tạo niềm tin cho khách
hàng đến sau.
3.PHỎNG VẤN
MISA: Anh có thể chia sẻ về cách mà data-driven marketing thường
được áp dụng và triển khai trong thực tế?
Vấn đề này khá là rộng, việc áp dụng và triển khai tùy thuộc vào đặc thù, nguồn lực,
mục tiêu,… của mỗi doanh nghiệp. Nên cá nhân mình cho rằng, không có một công
thức chung nào cho việc này. Tuy nhiên, để các bạn dễ hình dung mình sẽ chia sẻ
một ví dụ về việc sử dụng Data-driven Marketing.
Có thể nói, Data là tiền, do vậy khi các bạn
càng có nhiều Data thì việc phân loại
khách hàng càng cần được tiến hành một
cách cẩn trọng, chính xác và liên tục
nhằm tăng hiệu quả hoạt động marketing
và không bỏ sót hay lãng phí tài nguyên.

3.PHỎNG VẤN
MISA: Theo anh, việc đầu tư cho data-driven nên phân bổ như thế
nào và chiếm bao nhiêu % trong tổng ngân sách marketing của
doanh nghiệp?
Về ngân sách thì theo mình tùy thuộc vào quy mô và lĩnh vực hoạt động của Doanh
nghiệp cũng như mức độ sẵn sàng đầu tư, nên sẽ không có con số % cụ thể nào.
Mỗi doanh nghiệp cần có sự cân đo, linh hoạt theo mỗi thời điểm để đưa ra quyết
định này.

Mình xin chia sẻ Case Study về Data-driven mình áp dụng cho chuỗi Doanh nghiệp
F&B. Đầu năm 2021, sau một thời gian dịch bệnh căng thẳng, giãn cách xã hội kéo
dài đã thanh lọc khá nhiều tên tuổi lớn nhỏ trong ngành. Các đối thủ cạnh tranh
còn lại cũng đang thoi thóp cắt giảm chi phí, chờ được mở cửa trở lại, toàn bộ hoạt
động marketing đóng băng.
Khi đó, thông qua các công cụ lắng nghe dư luận xã hội (social listening), mình
thấy rằng tệp khách hàng mục tiêu đang trong tâm trạng u uất, nặng nề, tin tức tiêu
cực bủa vây khắp nơi và họ cần những thông điệp tích cực để giải tỏa. Doanh
nghiệp của mình đã thử nghiệm dùng các KOLs giải trí để lan tỏa, quảng cáo sản
phẩm và thương hiệu, nhờ đó, thu hút được một lượng lớn khách hàng theo dõi.
3.PHỎNG VẤN
MISA: Như anh đã chia sẻ ở trên, anh đã có kinh nghiệm làm việc
tại khá nhiều doanh nghiệp, vậy anh có thể chia sẻ một ví dụ về việc
ứng dụng Data-driven Marketing mà anh thấy ấn tượng không?
Nhờ đó, thang điểm đánh giá về Social Listening của
thương hiệu thời điểm đó đã tăng gấp rưỡi so với trước
dịch bệnh và doanh nghiệp đồng thời có được lượng lớn
Data “trúng đích” là những người yêu thích, quan tâm
đến thương hiệu và lĩnh vực nhà hàng. Điều này không
chỉ giúp mình phân tích được tệp khách hàng mục tiêu
sẽ tương tác tích cực với dạng nội dung nào, mà còn có
được thông tin về sở thích, hành vi của nhóm đó, trở
thành căn cứ cho các hoạt động quảng cáo về sau.
Tận dụng hiệu ứng này, doanh nghiệp của mình đã đẩy
mạnh phát triển hệ thống App để chăm sóc và duy trì
kết nối hơn 1.500.000 thành viên; góp phần thúc đẩy
tăng trưởng doanh thu, duy trì sự hiện diện trong tâm
trí khách hàng.

3.PHỎNG VẤN
MISA: Ngày nay, dòng chảy dữ liệu hay còn gọi là dữ liệu lớn, làm
chúng ta khó có thể phân tích, tách biệt và tiếp cận thông tin mình
thực sự cần. Vậy anh có lời khuyên nào cho các doanh nghiệp trong
vấn đề này không?
Điều quan trọng là doanh nghiệp cần xác định sẽ sử dụng data vào mục đích gì, từ
đó phân loại ra nguồn cấp data, công cụ xử lý data để đạt được mục đích. Rất
nhiều doanh nghiệp bỏ lỡ nhiều cơ hội kinh doanh và rơi vào trạng thái bối rối,
không biết sử dụng thế nào khi có quá nhiều data. Theo kinh nghiệm của mình,
doanh nghiệp có thể tiến hành các bước sau:
Tập hợp tất cả data vào một nơi (google sheets, folder
chung) và phân theo nguồn cấp data, điều này sẽ giúp
doanh nghiệp có cái nhìn khái quát về lượng data cần xử lý
1
2
Vẽ chân dung khách hàng cụ thể dựa trên những yếu tố
được thống kê nhiều nhất trong data theo nhân khẩu học,
sở thích, hành vi,…
Phân tách giả định theo từng giai đoạn, sử dụng các hình
thức quảng bá, quảng cáo để đánh giá xem tệp khách
hàng nào là đúng và hiệu quả nhất, thay đổi dần các yếu tố
đến khi có được chân dung phù hợp
3
4
Thống kê lại từ hiệu quả và nguồn cấp data, cách thức
phân tích để rút ra quy trình, từ đó nhân bản mô hình

3.PHỎNG VẤN
MISA: Theo anh, với SMEs, khi đang có nhiều hạn chế về nguồn lực
liệu có cơ hội, cách thức nào để triển khai data-driven marketing
hiệu quả, tối ưu chi phí?
Doanh nghiệp có thể ứng dụng Data-driven trong bất cứ giai đoạn nào của
Marketing mà không nhất thiết phải có thật nhiều dữ liệu (Data). Nếu nguồn lực
của SMEs còn hạn chế, bạn cần sử dụng hiệu quả các nguồn dữ liệu (Data) hiện có
bằng cách xây dựng và tối ưu các kịch bản bán hàng, chăm sóc khách hàng, kế
hoạch chạy ads, đo lường hiệu quả và lưu vết quảng cáo. Thực tế cho thấy, kể cả
với quy mô nhỏ, bạn vẫn có thể sử dụng data driven để tìm thấy tệp khách hàng
tiềm năng cũng như thị trường đại dương xanh của mình.
Như mình đã chia sẻ, việc ứng dụng Data trong hoạt động Marketing có thể giúp
Doanh nghiệp SMEs thu thập được các Dữ liệu lớn (Big Data). Các hoạt động
Marketing sau đó sẽ được triển khai dựa trên việc tổng hợp và phân tích dữ liệu.
Việc hiểu các dữ liệu này giúp các Marketers trong Doanh nghiệp SMEs hiểu được
các nhu cầu tiềm ẩn (Insights) của người dùng, cũng như hành vi của khách hàng
trong tương lai, làm tăng trải nghiệm khách hàng và có các hoạt động truyền thông
hiệu quả. Data giúp doanh nghiệp ra quyết định thông qua phân tích số liệu và dữ
liệu một cách chính xác nhất.

3.PHỎNG VẤN
MISA: Anh dự đoán như thế nào về tương lai của data-driven
marketing trong thời gian tới?
Theo mình, có 4 xu hướng về Data-driven Marketing đang nổi trội ở thời điểm hiện
tại và trong tương lai. Có thể kể đến như:
Đồng nhất dữ liệu cả trên
Offline và Online
1
Điều này sẽ giúp giảm sai số trong quá trình phân tích khi số liệu của một khách
hàng không bị lặp lại nhiều lần và hạn chế lượng data không được nhận dạng, lọc
data ảo.
Tiếp thị đa kênh –
Omnichannel
2
Hành vi của mỗi khách hàng trên các nền tảng khác nhau cũng rất khác nhau, do
đó, khi doanh nghiệp thực hiện tiếp thị đa kênh, đa dạng điểm chạm cũng sẽ thu
được chân dung đầy đủ, toàn diện của khách hàng, từ đó phân tích và đưa ra
phương án quảng cáo, quảng bá phù hợp cho từng kênh.

3.PHỎNG VẤN
Khắt khe hơn trong thu thập
và quản lý dữ liệu
3
Thay vì thu thập mọi dữ liệu có thể, các doanh nghiệp sẽ xây dựng đích đến, từ đó
xác định mục tiêu cần đạt từ dữ liệu, loại dữ liệu cần thu thập và công cụ, quy trình
phải có. Điều này giúp doanh nghiệp nâng cao chất lượng data, tập trung vào
những chỉ số cốt lõi tạo nên khác biệt, tránh xao nhãng vào các dữ liệu gây rối, tiết
kiệm chi phí, công sức và thời gian xử lý dữ liệu mà vẫn đạt được hiệu quả cao
nhất.
Triển khai
Inbound Marketing
4
Từ data đã có, các doanh nghiệp sẽ xây dựng lộ trình cung cấp thông tin hữu ích
nhắm đích tới khách hàng mục tiêu, nhằm duy trì giá trị lâu dài và giảm chi phí vào
quảng cáo hao phí (ví dụ như chạy facebook ads…). Đây là xu hướng marketing
bền vững mà các doanh nghiệp đang hướng tới.
Khi các công cụ tìm kiếm và phân tích data ngày càng nhiều, khách hàng ngày
càng thông minh và cẩn trọng hơn trong việc chia sẻ thông tin thì hoạt động
marketing càng cần tinh tế, bài bản và tự nhiên hơn. Mình nghĩ đây là thách thức
và cũng là bài toán thú vị cho người làm marketing.
Nhìn chung, theo mình thời điểm phát triển nóng
về lượng data đã qua, giờ là thời điểm lượng phải
đi đôi với chất.

3.PHỎNG VẤN
MISA: Cuối cùng, anh có lời khuyên gì cho các doanh nghiệp, nhất là
SMEs trong việc áp dụng data-driven marketing không?
Khi áp dụng data-driven marketing, doanh nghiệp
cần có bộ phận hoặc nhân sự chuyên trách về
Digital để theo dõi, đánh giá, nhận định, đưa ra
chiến lược và hành động cụ thể dựa trên các báo
cáo phân tích đã có.
Doanh nghiệp cũng cần quan tâm đến giai đoạn
thử nghiệm (A/B testing) để kiểm tra độ chính xác
của target, chân dung khách hàng và dạng nội
dung khách hàng quan tâm. Quan trọng nhất, mọi
nhận định cần dựa trên căn cứ dữ liệu để có sự
khách quan.
MISA: Một lần nữa cảm ơn anh Duy đã dành thời gian để trao đổi và
mang tới nhiều thông tin giá trị, hữu ích cho độc giả.

Việc áp dụng các công cụ và phương pháp phân tích dữ liệu một cách thông minh
có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, nguồn lực và tài chính. Nó cũng mang
lại khả năng đo lường hiệu suất một cách rõ ràng, giúp bạn điều chỉnh chiến lược
tiếp thị để đạt được kết quả tốt nhất.
Tuy nhiên, để thành công với Data Driven Marketing, chúng ta cần lưu ý về quyền
riêng tư và bảo mật dữ liệu. Phải đảm bảo rằng chúng ta thu thập và sử dụng
thông tin một cách đúng đắn, tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân của
khách hàng. Điều này không chỉ giúp bảo vệ danh tiếng của doanh nghiệp mà còn
xây dựng niềm tin của khách hàng. Tóm lại, Data Driven Marketing không chỉ là
một xu hướng, mà còn là một yếu tố quyết định đối với sự thành công của doanh
nghiệp trong thời đại số hóa.
Để cuốn Ebook được hoàn thiện hơn, chúng tôi rất mong nhận được những ý kiến
đóng góp và chia sẻ của Quý độc giả.
MISA xin cảm ơn Quý độc giả đã chung tay cùng chúng tôi xây dựng kho tàng kiến
thức miễn phí phục vụ cộng đồng.
Hẹn gặp lại Quý độc giả tại các Ebook tiếp theo!
4. KẾT LUẬN
*Tài liệu được biên soạn bởi Viện Đổi mới doanh nghiệp, Công ty cổ phần MISA

[MKT] Data Driven Marketing.pdf

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Similar to [MKT] Data Driven Marketing.pdf

Similar to [MKT] Data Driven Marketing.pdf (20)

More from MisaTaichinhketoan

More from MisaTaichinhketoan (10)

[MKT] Data Driven Marketing.pdf