Từ việc phân tích một nhóm người đến nhắm mục tiêu vào một người, làm cách nào để dự báo dữ liệu lớn có thể kiếm tiền từ hoạt động marketing?|InsHat

Từ việc phân tích một nhóm người đến nhắm mục tiêu vào một người, làm cách nào để dự báo dữ liệu lớn có thể kiếm tiền từ hoạt động marketing?

2919 InsHat

Tiếp thị dự đoán dữ liệu lớn

Sự phát triển của đại dịch mới rất khó dự đoán, nhưng việc sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và ứng dụng phân tích dữ liệu lớn có thể giúp cho việc kiểm soát dịch trở nên chính xác hơn. Trong thời đại hậu dịch, việc áp dụng “công nghệ loại A” một lần nữa phát huy tác dụng, chiến lược thương hiệu tiếp theo là gì chắc chắn là tâm điểm chú ý của mọi người. 

Năm 2015, bùng nổ dữ liệu lớn trên toàn thế giới, trên các tạp chí và phương tiện truyền thông chính thống ở khắp mọi nơi, “Dữ liệu lớn” (Big Data) đã xuất hiện trên trang bìa của các phương tiện truyền thông chính thống. 

Dữ liệu lớn giống như một con voi đột nhập vào khu rừng kinh doanh. Mọi người đều muốn biết “Dữ liệu lớn chính xác là gì?” Về vấn đề này, hãy hỏi các chuyên gia từ các nền tảng khác nhau và câu trả lời mà ta nhận được cũng khác nhau. Do đó, dữ liệu lớn thực sự là một con voi, và mọi người đều nói về nó với những ý khác nhau. Nhiều người cho rằng dữ liệu trên mạng gọi là dữ liệu lớn, chỉ e đây là những ý nghĩ thấy cây mà không thấy rừng. Có bốn nguồn dữ liệu lớn chính: 

Dữ liệu nội bộ doanh nghiệp

Ví dụ, trong hệ thống ERP hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (Enterprise Resource Planning), có rất nhiều dữ liệu sản xuất và thu mua của doanh nghiệp. 

Dữ liệu do doanh nghiệp thu thập từ bên ngoài

Ví dụ: trong hệ thống Quản lý quan hệ khách hàng (Customer Relationship Management), có nhiều dữ liệu khác nhau về hành vi mua hàng của khách hàng; cũng có nhiều chỉ số kinh tế và xã hội chính thức khác nhau của các trang chủ, cũng như các báo cáo nghiên cứu thị trường và người tiêu dùng do các tổ chức phi chính phủ phát hành, v…v... 

Dữ liệu mạng(Web Data)

Ví dụ: thời gian thành viên đăng nhập vào trang web chính thức, khi cư dân mạng lướt web, mua sản phẩm từ một công ty thương mại điện tử và các thông tin thanh toán trực tuyến khác nhau đều được tính là dữ liệu mạng. 

Mạng máy tính(Network Data)

Sự khác biệt lớn nhất giữa dữ liệu mạng và mạng máy tính là ngoài dữ liệu được tạo ra từ bốn màn hình máy tính, máy tính bảng, điện thoại di động, TV, v…v..., còn có Internet of Things (các đồ vật hoặc thiết bị hàng ngày được kết nối qua Internet), sản xuất thông minh và Internet khác. Thông tin thu thập bên ngoài internet thuộc về dữ liệu mạng.

Bốn loại dữ liệu, nội bộ và bên ngoài, cũng như trực tuyến và ngoại tuyến, tạo nên bức tranh toàn cảnh về dữ liệu lớn.

Một số người nói rằng dữ liệu lớn đã có từ lâu và chúng ta đang sử dụng nó chỉ là một phần của thực tế, đó là dữ liệu khách hàng ERP và CRM nội bộ truyền thống của doanh nghiệp. Đối với các công ty Internet, trọng tâm là dữ liệu trên Internet.

Hiện tại, các công ty thực thể cũng có các bản sao trực tuyến (chẳng hạn như các trang web chính thức, trang người hâm mộ, hành vi tiêu dùng trực tuyến của khách hàng, v…v...). Trong tương lai, sau đại dịch, việc tích hợp nội bộ và bên ngoài doanh nghiệp, cũng như trực tuyến và ngoại tuyến để phát huy hết giá trị của dữ liệu lớn, tất nhiên đây cũng là bước khó khăn nhất. Vì vậy, Jack Ma cho rằng “dữ liệu lớn chính là mỏ dầu của tương lai”, cách nói này dùng để so sánh xem ai sẽ là người khai thác nó trước! 

Phân tích dự đoán dữ liệu lớn

Khái niệm cơ bản của dữ liệu lớn là tiến hành phân tích 1-1 của một sự kiện. Cái được gọi là sự kiện đề cập đến các vai trò khác nhau của chúng ta trong thế giới ảo hoặc thế giới vật lý. Bạn có thể là một người tiêu dùng trong những lúc bình thường, một bệnh nhân khi bạn bị ốm, và một con nợ khi bạn đang mua sắm. Các công ty thu thập dữ liệu từ chúng ta trong các tình huống khác nhau và họ có thể sử dụng chúng để dự đoán hành vi của chúng ta trong các tình huống khác nhau. Hầu hết các ví dụ đến từ thế giới ảo, chẳng hạn như Uber, Amazon, Booking.com, v…v..., vì vậy bạn sẽ nghĩ rằng marketing dự đoán dữ liệu lớn có thể chỉ được áp dụng trong thế giới ảo. Trên thực tế, 80% hành vi giáo dục của chúng ta vẫn đến từ thế giới vật lý, vì vậy chúng ta nên suy nghĩ cẩn thận về cách sử dụng khái niệm marketing dự đoán dữ liệu lớn trong thế giới vật lý của chúng ta. Khi nói về marketing dự báo dữ liệu lớn, chúng ta nên chú trọng đến nội dung mà thương hiệu vật lý quan tâm. Trên Internet, chúng ta có thể tìm thấy không dưới 10 KPI (Các chỉ số hoạt động chính), nhưng đối với chủ sở hữu thương hiệu mà nói, thực tế chỉ có sáu chỉ số mà họ quan tâm. 

6 chỉ số KPI quan trọng

Bốn chỉ số dự đoán: lưu lượng truy cập (T), lượng tiếp xúc (I), tham số tham gia (E), số lượng chuyển đổi (C).

Hai chỉ số tài chính: chi phí mỗi lần tương tác (CPA), chỉ số lợi nhuận gộp (OPI) .

Lưu lượng truy cập

Lưu lượng truy cập là tổng lượng thông tin thương hiệu tiềm năng tối đa có thể đến được với người tiêu dung. Dưới góc độ marketing dự đoán, mỗi thông điệp phải có một nội dung khác nhau để được thực hiện hoàn toàn. Marketing dự đoán 1-1. Hơn nữa, tổng lượng tin tức được đưa ra hoặc gửi đi chính là lưu lượng truy cập. Tin tức này cho bạn biết độ phủ của thương hiệu có đủ rộng hay không và tiếp cận được bao nhiêu người. Tất nhiên, nó cũng liên quan đến chi phí marketing và kỳ vọng của bạn về thị trường .

Lượng tiếp xúc

Lượng tiếp xúc là sự tiếp xúc tin tức của thương hiệu với lưu lượng người tiêu dùng không lặp lại. Nếu thông điệp của chúng ta được gửi đến 1.000.000 người tiêu dùng, trên thực tế có thể chưa đến một nửa số người thực sự xem thông điệp đó. Nó liên quan gì đến chúng ta? Nó liên quan đến đối tượng mục tiêu mà chúng tôi tuyên truyền và mức độ sạch của dữ liệu. Để biết liệu tiêu đề và nội dung của chúng ta có hấp dẫn hay không, có thể nói sự tiếp xúc là cơ sở của KPI.

Tham số tham gia

Tỷ lệ tham gia và tỷ lệ chuyển đổi được KPI tính toán dựa trên lượng tiếp xúc. Có nghĩa là, nếu bạn gửi tin nhắn cho người tiêu dùng hoặc email cho khách hàng, khách hàng hoặc người tiêu dùng của bạn chưa chắc đã nhìn thấy nó, vì vậy ở giai đoạn này chúng ta quan tâm đến việc liệu người tiêu dùng có tham gia vào hoạt động của chúng ta hay không. Cách được gọi là tham gia có thể có nhiều hình thức, bao gồm lượt thích, bình luận, xem ảnh và mở email, những hành động này đều được coi là tham gia. 

Số lượng chuyển đổi

Trong bốn chỉ số, điều quan trọng nhất cần chú ý là liệu người tiêu dùng đã hoàn thành việc chuyển đổi hay chưa. Ví dụ: tải ứng dụng để đăng ký thành viên hoặc thực hiện giao dịch, đây là những con số quan trọng mà chúng ta quan tâm xem có đạt được hiệu quả mục tiêu hay không. Số lượng chuyển đổi ảnh hưởng rất nhiều đến mục tiêu marketing của chúng ta. Nếu mục tiêu marketing của chúng ta là thu hút 50.000 thành viên với tỷ lệ doanh thu là 10.000, khi tỷ lệ hiển thị của chúng ta đạt 400.000, điều này đưa tỷ lệ chuyển đổi thành viên của chúng ta tăng lên 12,5%, tỷ lệ chuyển đổi giao dịch thành công là 2,5%, đây được coi là đã đạt được mục tiêu của nhiệm vụ marketing của chúng ta, vì vậy chúng ta phải tăng tỷ lệ chuyển đổi marketing càng nhiều càng tốt. 

Chi phí mỗi lần tương tác

Nếu bạn muốn hiểu chi phí của mỗi hoạt động, trước tiên bạn phải biết chi phí hoạt động là bao nhiêu, sau đó tính số lượng chuyển đổi. Tổng số lượng chuyển đổi có thể là chi phí của một lượt thích, một bình luận, một lượt chia sẻ hoặc một giao dịch. 

Chỉ số lợi nhuận gộp

Chúng ta sẽ quan tâm đến lợi nhuận mà hoạt động này mang lại cho công ty là bao nhiêu. Thông thường, các công ty sẽ nói với chúng ta rằng họ có rất nhiều người hâm mộ, nhưng nếu những người hâm mộ này không thể chuyển chúng thành những con số tài chính có ý nghĩa thì đối với các công ty mà nói điều này thực sự không mang lại lợi nhuận cho họ. Xét cho cùng, bản chất của một doanh nghiệp vẫn là lợi nhuận, nếu chỉ số lợi nhuận gộp của bạn là dương, nghĩa là bạn đã có lãi; nếu chỉ số lợi nhuận gộp của bạn là âm, có nghĩa là bạn đã thua lỗ. Nếu bạn thua lỗ, bạn phải tiếp tục tối ưu hóa để tạo ra một chỉ số lợi nhuận gộp mới để công ty có lãi. 

Các vấn đề mà phân tích dữ liệu lớn phải đối mặt

80% dữ liệu trong doanh nghiệp có thể là vô nghĩa và dữ liệu sau khi làm sạch thậm chí có thể sẽ càng ít hơn. Nhiều người sẽ hỏi tôi phải làm gì nếu tôi chỉ có 2000 dữ liệu? Đây là sự bối rối mà các công ty phải đối mặt trong quá trình chuyển đổi. Điều này phụ thuộc vào việc dữ liệu của bạn sẽ được sử dụng để phân tích kinh doanh hay phân tích dự đoán. Nếu nó được sử dụng trong phân tích dự đoán, chẳng hạn như xây dựng mô hình dự đoán dữ liệu lớn thông qua Machine Learning (Học máy), thì tất nhiên tại thời điểm này, chúng ta càng có nhiều dữ liệu thì càng tốt.

Nhưng nếu dữ liệu của bạn được sử dụng để phân tích kinh doanh, thì 2000 dữ liệu khách hàng hoặc bán hàng chắc chắn có ý nghĩa hơn 200.000 dữ liệu không được sắp xếp, sàng lọc. Nếu bạn muốn sử dụng 2.000 dữ liệu khách hàng để phát triển và tuyển dụng thành viên mới, nó chắc chắn sẽ đạt được tỷ lệ chuyển đổi cao hơn so với 200.000 dữ liệu không được sàng lọc, sắp xếp kia. Khi tỷ lệ chuyển đổi càng cao thì chi phí sẽ càng thấp, phân tích dữ liệu lớn thì không tốt nếu số lượng nhiều, thứ chúng ta lo sợ không phải là dữ liệu ít mà là dữ liệu không chất lượng, đây là lý do phân tích dữ liệu lớn nhiều sẽ không mang lại hiệu quả tốt, vì vậy trước khi chúng ta đưa ra phân tích dự đoán, việc sàng lọc và sắp xếp dữ liệu là rất quan trọng. 

Kết luận

Chúng ta đã hiểu về 6 chỉ số KPI của marketing dự báo dữ liệu lớn. Tiếp theo, để cải thiện độ chính xác của marketing dự báo, chúng ta cần xử lý dữ liệu. Là một nền tảng, bạn phải cân bằng giữa cung và cầu, và các thành viên điều hành phải cân bằng giữa khách hàng mới và thành viên cũ; sử dụng quy tắc 80/20 để tạo ra giá trị cao nhất. Nó thay đổi hàng ngày và kiến ​​thức của ngày hôm nay có thể không còn hiệu quả vào ngày mai; điều duy nhất chúng ta có được là tâm trí và lòng dũng cảm để tiếp tục học hỏi và ứng dụng kiến ​​thức vào cuộc sống. Dữ liệu lớn thực sự có thể giúp các công ty tiến hành phân tích dữ liệu, nhưng trước tiên chúng ta phải làm rõ mục đích của việc áp dụng cây lớn này là gì? Chúng ta muốn giải quyết vấn đề gì hoặc mục tiêu gì? Dữ liệu từ dữ liệu lớn, các thuật toán có thể giúp chúng ta xử lý dữ liệu, nhưng nó chỉ có thể đưa ra kết quả chứ vẫn chưa thể đánh giá được vấn đề, để tạo ra giá trị của dữ liệu, cần sử dụng những nhà quản lý chuyên nghiệp có kinh nghiệm để phán đoán và diễn giải thông tin để nó trở nên hữu ích, đừng mù quáng đi theo một đống con số và định dạng hình ảnh. .

 

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm các kiến thức về marketing, hãy xem bài tiếp theo: Phân tích marketing về trường hợp kinh điển của sữa yến mạch Oatly, đã tăng vọt 2 tỷ đô la Mỹ trong 5 năm.

Đọc xong bài viết hướng dẫn mà bạn vẫn chưa biết làm thế nào để bắt đầu kiếm tiền online thì hãy tham gia kết bạn zalo ngay, sẽ có người giải đáp và chỉ cho bạn nhiều thông tin tài chính hơn.

Similar

Recommend