Hướng Dẫn Phân Tích Dữ Liệu Marketing Hiệu Quả Tăng Kỹ Năng Cho Nghề Nghiệp

Phân tích dữ liệu là hoạt động cực kỳ quan trọng đối với những người làm marketing. Quá trình này giúp bạn hiểu và dự đoán hành vi của người dùng để, từ đó tối ưu hóa trải nghiệm của họ và thúc đẩy doanh số bán hàng. Trong bài viết hôm nay, Regudemy xin đưa ra hướng dẫn phân tích dữ liệu marketing cho những ai còn bỡ ngỡ về hoạt động này.

Phân tích ý nghĩa của các chỉ số

Trong marketing, bất cứ chỉ số nào cũng đều có ý nghĩa riêng của nó. Ví dụ như chỉ số click through rate, bounce rate và conversion rate giúp bạn đánh giá hiệu quả hoạt động phễu khách hàng và sales sau đó tìm ra vấn đề trong từng giai đoạn.

Click through (tỷ lệ nhấp chuột) cho thấy độ thu hút của các thông điệp, nội dung đối với khách hàng tiềm năng. Nếu chỉ số này quá thấp thì bạn hãy cân nhắc tối ưu thông điệp, nội dung tiếp cận sao cho hấp dẫn hơn.

Bounce rate (tỷ lệ thoát) thấp và conversion rate (tỷ lệ chuyển đổi) cao sẽ giúp ROI dương (lợi tức đầu tư). Nếu trường hợp ngược lại xảy thì bạn cần xem xét lại customer journey (hành trình khách hàng) để tìm ra nơi vấn đề phát sinh. Có thể là do nội dung website của bạn không liên quan đến nhu cầu của khách hàng hoặc khách hàng cảm thấy doanh nghiệp không thực hiện được những gì đã truyền tải trong thông điệp.

Phân tích dữ liệu gắn với mục tiêu

Customer insight (những suy nghĩ, mong muốn ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng của khách hàng) là một trong những yếu tố quan trọng của chiến dịch quảng cáo nhưng không phải tất cả chúng đều có thể làm điểm tựa chuyển đổi.

Trong quá trinh phân tích dữ liệu, bạn cần xác định mục tiêu ban đầu, có nghĩa là bạn đang cố lý giải, đánh giá điều gì? Ví dụ, bạn không hiểu vì sao hiệu quả marketing đột nhiên tăng cao trong vài tuần nhưng sau đó trở lại bình thường. Lúc này, việc bạn cần làm là tìm và phân tích những dữ liệu có thể giúp làm sáng tỏ vấn đề.

Sau khi xác định được mục tiêu và các dữ liệu cần phân tích thì doanh nghiệp cần thiết lập những công thức tự động để theo dõi ngay từ đầu. Nếu không thì việc bóc tách dữ liệu sẽ ngày càng khó khăn hơn vì nguồn dữ liệu sẽ đầy thêm mỗi ngày.

Đặt KPI dựa theo mục tiêu của chiến dịch

Bạn có thể sử dụng rất nhiều chỉ số (metrics) để đo lường và đánh giá hiệu quả của chiến dịch marketing. Tuy nhiên, không phải tất cả các chỉ số đều được xem là KPI của chiến dịch đâu nhé.

Chẳng hạn, nếu doanh nghiệp muốn đánh giá khả năng bán hàng thì cần lấy các chỉ số cost per lead, lead, lifetime value làm KPI vì chúng liên quan thiết thực đến cái cần đánh giá. Đối với chiến dịch sales, các chỉ số đo lường độ phủ, tần suất, tương tác sẽ không quá ý nghĩa nên không lấy làm KPI.

Nếu bạn không xác định KPI ngay từ đầu mà gom hết các chỉ số thì các thông tin trình bày sẽ bị lộn xộn. Chính vì thế, Regudemy khuyên bạn nên đặt ra các KPI theo mục tiêu của chiến dịch trước rồi mới tiến hành phân tích dữ liệu marketing để tránh gây lãng phí thời gian và nguồn lực.

Kết nối dữ liệu online và offline

Khi tiến hành xây dựng chân dung khách hàng tiềm năng, doanh nghiệp có thể đấu nối dữ liệu về các tương tác online – offline thay vì chỉ dựa vào các dữ liệu hành vi số.

Ví dụ, bạn sử dụng CRM để tạo ra một nguồn dữ liệu chung cho phép bộ phận sales và marketing cùng chia sẻ dữ liệu, từ đó tạo điều kiện cho người làm marketing hiểu được nhiều insight và có cái nhìn tổng quan hơn. Nhờ đó mà họ có thể xây dựng cách tiếp cận tối ưu hoặc cá nhân hóa nội dung chăm sóc cho từng nhóm khách hàng, rút ngắn quá trình chăm sóc hoặc chuyển đổi,…

So sánh kết quả và mục tiêu

Điều cấm kỵ trong quá trình chạy các chiến dịch quảng cáo là điều chỉnh một cách tùy hứng. Trước tiên, bạn hãy đặt ra một mục tiêu sau đó thực hiện các thử nghiệm hoặc điều chỉnh để tối ưu nó.

Chẳng hạn như bạn muốn tăng lead thêm 10% hoặc giảm cost per lead xuống một con số cụ thể. Lúc này, việc tối ưu 1 mục tiêu duy nhất mỗi lần sẽ giúp các chiến thuật hoặc điều chỉnh mang đến hiệu quả cụ thể. Dù kết quả mang lại tích cực hay tiêu cực thì cũng giúp bạn lý giải được mức độ đóng góp của chiến thuật, điều chỉnh cũng như học được những insight mới khi nhìn vào báo cáo cuối tháng.

Xác định nguồn tăng trưởng doanh thu

Trong quá trình phân tích dữ liệu marketing, bạn cần theo dõi hành trình của đối tượng mục tiêu kể từ lần đầu họ truy cập vào website cho đến khi để lại thông tin và trở thành khách hàng chính thức. Sau đó bạn lần ngược theo dấu chân của họ trở về các kênh digital để tìm ra những nguồn thu hút khách hàng làm tăng trưởng doanh thu.

Bạn đừng dừng chân ở đó mà hãy nghiên cứu sâu hơn, ví dụ như “Làm sao để tăng lead cho kênh mang lại nhiều khách hàng?” hoặc “Tại sao kênh mang nhiều lead nất lại không mang về những khách hàng thực tế?”.

Tùy theo từng trường hợp mà doanh nghiệp sẽ phải tối ưu các khía cạnh để nâng cao chất lượng lead hoặc tập trung làm tăng tối đa lượng lead thu được.

Sử dụng Google Analytics để phân tích dữ liệu

Sau khi dẫn dắt được khách hàng tiềm năng về website bằng SEO hoặc inbound marketing thì doanh nghiệp cần tiến hành phân tích dữ liệu về hành vi tương tác của đối tượng bằng Google Analytics. Việc này giúp xác định đâu là những nội dung cần tối ưu hoặc tìm ra cách điều hướng nội dung sao cho dẫn dắt được khách hàng đến trang có khả năng thuyết phục chuyển đổi!

Xây dựng cái nhìn tổng thể bằng cách liên kết các nguồn dữ liệu

Một trong những bước quan trọng khi phân tích dữ liệu marketing là liên kết mọi nguồn dữ liệu sẵn có để tạo ra cái nhìn tổng thể. Chẳng hạn khi bạn muốn phân tích dữ liệu khách hàng nhưng chỉ lấy dữ liệu từ các nguồn như Facebook, Google Analytics, Email Marketing,… thì rất khó để có được cái nhìn chắc chắn về chân dung khách hàng và hành trình trải nghiệm của họ. Bởi vậy, bạn cần thu thập thêm dữ liệu từ các kênh, các phòng ban, bộ phận sao cho thành một mạch thống nhất.

Ví dụ, doanh nghiệp sử dụng phần mềm CRM giúp kết nối dữ liệu để có cái nhìn toàn diện về nhóm khách hàng tiềm năng, sự thay đổi trong hành vi tiêu dùng, xác suất chuyển đổi của từng đối tượng giúp xác định thứ tự ưu tiên,…

Trên đây là hướng dẫn phân tích dữ liệu marketing mà Regudemy muốn gửi đến bạn. Hy vọng những thông tin trong bài viết sẽ hữu ích cho quá trình phân tích dữ liệu marketing mà bạn đang hướng tới. Hẹn gặp lại bạn trong các bài viết sau nhé!