0

Dữ liệu lớn, phân tích và tương lai của tiếp thị & bán hàng

Dữ liệu lớn là cơ hội lớn nhất để thay đổi cục diện ngành tiếp thị và bán hàng kể từ khi Internet trở thành xu thế chủ đạo trong gần 20 năm qua.

Dữ liệu lớn, phân tích và tương lai của tiếp thị & bán hàng

Các tổ chức công ty ngày nay phải đối mặt với số lượng áp đảo của dữ liệu, sơ đồ tổ chức ngày một phức tạp hơn, sự thay đổi nhanh chóng về hành vi của khách hàng và áp lực cạnh tranh ngày càng gia tăng. Công nghệ mới cùng sự gia tăng như vũ bão các phương tiện truyền thông và nền tảng đã tạo ra môi trường phức tạp. Đồng thời, sự bùng nổ của dữ liệu và công nghệ kỹ thuật số đã mở ra một cái nhìn sâu sắc chưa từng có về nhu cầu và hành vi của khách hàng.

Một số công ty đã chuyển thành công những triển vọng của Big Data thành hiện thực. Những công ty sử dụng hiệu quả Big Data cũng như khả năng phân tích đều cho kết quả tỷ lệ năng suất và lợi nhuận cao hơn 5-6% so với các đơn vị, tổ chức khác cùng nhành. McKinsey, tập đoàn hàng đầu thế giới về tư vấn, đã phân tích hơn 250 doanh nghiệp tham gia trong vòng 5 năm và nhận thấy rằng những công ty đưa Big Data trở thành trung tâm của các quyết định tiếp thị và bán hàng đã cải thiện tỷ lệ hoàn vốn đầu tư từ 15 đến 20%.

Bản thân dữ liệu chỉ là những con số 1, 0, không hơn không kém và để thành công, các công ty đã tận dụng dữ liệu theo các bước sau:

1. Sử dụng phân tích để xác định giá trị của cơ hội

Những phát hiện thành công đòi hỏi phải xây dựng được một lợi thế dữ liệu bằng cách thu hút được một tập hợp dữ liệu có liên quan từ cả trong và ngoài công ty. Dựa trên phân tích khối lượng của những dữ liệu, thường là công thức của sự thất bại, các nhà phân tích hàng đầu sẽ dành thời gian để phát triển “tư duy điểm đến”, với các vấn đề kinh doanh cần được giải quyết hay các câu hỏi cần phải trả lời, được viết dưới dạng các câu đơn giản.

Cách tiếp cận này cũng có nghĩa là dịch chuyển ra khỏi “cách làm việc thông thường”. Hầu hết các nhà lãnh đạo kinh doanh triển khai những nguồn lực, ví dụ, trên cơ sở hiệu suất hiện hành hoặc lịch sử của một khu vực bán hàng nhất định. Sử dụng dữ liệu cụ thể mở khóa những cơ hội mới đòi hỏi phải xem xét dữ liệu theo một cách mới. Một công ty hóa chất đã quyết định xem xét thị phần khách hàng trong một ngành công nghiệp tại từng địa hạt cụ thể của Mỹ, thay vì nhìn vào doanh số bán hàng hiện tại của cả khu vực, như họ luôn thực hiện từ trước đến nay. Kết quả phân tích thị trường chia nhỏ tiết lộ rằng, mặc dù chiếm 20% toàn thị trường, và thậm chí chiếm đến 60% tại một số khu vực, nhưng tại một số thị trường quan trọng, công ty chỉ chiếm trên dưới 10%, kể cả những phân khúc phát triển nhanh nhất.

2. Bắt đầu với hành trình ra quyết định của người tiêu dùng

Người tiêu dùng hiện đại có khả năng sử dụng thoải mái một loạt thiết bị, công cụ và công nghệ để thực hiện một nhiệm vụ. Sự hiểu biết về hành trình ra quyết định rất quan trọng trong việc tìm kiếm khách hàng mới cũng như giữ chân khách hàng hiện có. Khoảng 35% các hoạt động trước khi mua B2B, ví dụ, là các hoạt động liên quan đến kỹ thuật số, có nghĩa các công ty B2B cần đầu tư vào các trang web để tiếp thị giá trị sản phẩm một cách hiệu quả hơn, công nghệ SEO (Search Engine Optimization) để đảm bảo rằng khách hàng có thể tìm kiếm chúng và phương tiện truyền thông xã hội giám sát để phát hiện cơ hội kinh doanh mới. Chẳng hạn, một nhà may trực tuyến có thể chào bán và giảm giá dựa trên dự đoán về nhược điểm cơ thể của khách hàng tiềm năng.

Các nhà tiếp thị và bán hàng hàng đầu cần phải phát triển hình ảnh hoàn chỉnh của khách hàng để có thể tạo tin nhắn và các sản phẩm có liên quan đến họ. Theo nghiên cứu từ McKinsey, cá nhân hóa có thể đem lại 5-8 lần lợi nhuận ròng trên chi phí tiếp thị bỏ ra và nâng doanh thu lên 10% hoặc hơn.

3. Nhanh chóng và đơn giản

Dữ liệu trên toàn thế giới đang gia tăng 40% mỗi năm và với tốc độ tăng trưởng như vậy, sẽ rất khó khăn cho mọi chuyên gia tiếp thị và bán hàng. Các công ty cần phải đầu tư vào một “algorithmic marketing – thuật toán tiếp thị” tự động, một phương pháp cho phép xử lý một lượng lớn dữ liệu qua một quá trình “self-learning – tự tìm hiểu” để tạo ra các tương tác tốt hơn đến người tiêu dùng. Điều này bao gồm các số liệu dự báo, học máy (machine learning – một phương pháp để tạo ra các chương trình máy tính bằng việc phân tích các tập dữ liệu), và khai thác ngôn ngữ tự nhiên. Các hệ thống này có thể theo dõi các từ khóa tự động, ví dụ như cập nhật mỗi 15 giây trên cơ sở thay đổi thuật ngữ tìm kiếm được sử dụng, chi phí quảng cáo, hoặc hành vi của khách hàng. Nó có thể làm thay đổi giá cả hàng nghìn sản phẩm dựa trên sở thích của khách hàng, so sánh giá cả, hàng tồn kho, và phân tích tiên đoán.

Mỏ vàng dữ liệu này là công cụ quan trọng để các chuyên gia tiếp thị và giới lãnh đạo kinh doanh nắm bắt thời điểm nhạy cảm của thị trường. Tuy nhiên, chỉ những cá nhân có thể khai thác hiệu quả mỏ vàng mới là người có khả năng thúc đẩy tăng trưởng trên thị trường.

Theo Forbes

dred