Làm thế nào để phân tích dữ liệu marketing ra được vấn đề mà không dừng lại ở những kết quả ‘vô thưởng vô phạt’ lãng phí thời gian? Để tiếp nối chuỗi bài viết về data-driven marketing, hãy cùng iSharedigital thảo luận qua bài viết dưới đây nhé!
1. KPI trước, phân tích dữ liệu marketing sau!
Có muôn vàn metrics (chỉ số) để đo lường hiệu quả chiến dịch hoặc các thay đổi sau mỗi điều chỉnh, thử nghiệm. Thế nhưng trong performance marketing, không phải mọi metric đều là KPI. Chẳng hạn như nếu mục tiêu doanh nghiệp là sales thì các chỉ số đo lường về độ phủ (reach), tần suất, chỉ số tương tác sẽ không quá ý nghĩa. Ngược lại các chỉ số liên quan đến khả năng bán hàng như cost per lead, lead, lifetime value sẽ mang tới những góc nhìn thiết thực hơn.
Bởi vậy một trong những lời khuyên đầu tiên trước khi bắt tay vào phân tích dữ liệu marketing đó là hãy đặt ra các KPI dựa theo mục tiêu doanh nghiệp và điều chỉnh cấu trúc báo cáo dựa trên các KPI đó theo tuần/ tháng/ quý. Nếu không, sự ‘lộn xộn’ trong các thông tin trình bày sẽ dẫn bạn đi ‘đây một tí, kia một ít’ và cuối cùng là sự lòng vòng chẳng đi tới đâu!
2. Đi tìm ý nghĩa đằng sau mỗi chỉ số
Mỗi chỉ số và sự thay đổi đều mang ý nghĩa riêng. 3 chỉ số căn bản như click-through rate (tỷ lệ nhấp chuột), bounce rate (tỷ lệ thoát ngay khi vừa vào website mà không thực hiện bất kỳ hoạt động nào) and conversion rate (tỷ lệ chuyển đổi) là ví dụ, chúng giúp các marketer lý giải về hiệu quả hoạt động của ‘phễu marketing và sales’ và khoanh vùng vấn đề trong từng giai đoạn.
Nếu bạn là người trực tiếp triển khai các hoạt động quảng cáo/ chạy ad, chắc hẳn sẽ quen thuộc với ý nghĩa của 3 chỉ số trên:
- Click-through rate chỉ ra độ ‘thu hút’ của các thông điệp truyền thông đối với đối tượng mục tiêu. Nếu CTR quá thấp, hãy cân nhắc thay đổi lại nội dung tiếp cận (cả câu từ lẫn hình ảnh, màu sắc)
- Tỷ lệ thoát thấp và tỷ lệ chuyển đổi cao (khoảng 1-3%), sẽ giúp ROI dương. Ngược lại hãy cân nhắc về hành trình khách hàng để xem đâu là điểm ‘đứt gãy’. Đôi lúc đó có thể là web quá nặng, nội dung website không liên quan hoặc do doanh nghiệp đã tạo ra ‘kỳ vọng ảo’ ngay từ thông điệp nhưng không ‘làm được như đã hứa’ trong landingpage/ website!
3. Chỉ phân tích dữ liệu liên quan với ‘câu hỏi ban đầu’
Không phải insight nào cũng có thể trở thành ‘điểm tựa chuyển đổi’ cho chiến dịch quảng cáo. Khi phân tích dữ liệu hãy bắt đầu với mục tiêu – bạn đang cố lý giải cho điều gì? Chẳng hạn như bạn bất ngờ thấy hiệu quả marketing gia tăng đột biến trong vài tuần trước khi trở lại bình thường, lúc này hãy bắt đầu với những câu hỏi ‘vì sao’ và tìm những dữ liệu giúp bạn làm sáng tỏ điều đó.
Khi xác định được mục tiêu và các dữ liệu cần nghiền ngẫm, đôi lúc doanh nghiệp có thể thiết lập các công thức tự động để tiện theo dõi. Bằng không khi nguồn dữ liệu tích lũy mỗi ngày trở nên ‘phình to’, việc bóc tách dữ liệu từ đầu sẽ ngày càng khó khăn hơn, nhất là khi nhiều dữ liệu doanh nghiệp không ‘tracking’ từ đầu!
4. Hướng tầm nhìn vào vào bức tranh lớn
Hãy liên kết các ‘nguồn dữ liệu’ sẵn có để tạo ra cái nhìn tổng thể. Lấy ví dụ như khi phân tích dữ liệu khách hàng, chỉ nhìn đơn độc vào dữ liệu báo cáo của Facebook, Adwords, Google Analytics hay các phần mềm Email marketing sẽ rất khó giúp bạn hình dung cụ thể về các nhóm khách hàng cũng như hành trình trải nghiệm tương ứng. Bởi lẽ, cũng như ‘thầy bói xem voi’, đâu đó luôn có sự ‘đứt gãy’ khiến các giả định đưa ra thiếu phần chắc chắn!
Ngược lại nếu xâu chuỗi được dữ liệu từ nhiều kênh, nhiều phòng ban bộ phận thành một mạch thống nhất – ví dụ ứng dụng phần mềm CRM để kết nối dữ liệu – doanh nghiệp sẽ có các nhìn hoàn thiện hơn về:
- Xác suất chuyển đổi của từng đối tượng từ đó xác định thứ tự ưu tiên
- Nhóm khách hàng tiềm năng cho từng dòng sản phẩm/ dịch vụ – những ai sẽ quan tâm đến những dịch vụ giá trị lớn, ai là khách hàng nhỏ!
- Sự thay đổi trong hành vi hay những nhu cầu mới nổi chưa được thỏa mãn
- Cơ hội khai thác thêm từ nhóm khách hàng cũ
5. So sánh kết quả và mục tiêu
Khi chạy các chiến dịch quảng cáo, điều chỉnh một cách ‘tùy hứng’ là điều tối kỵ nhất!
Khi triển khai các thử nghiệm hoặc điều chỉnh, hãy đặt ra mục tiêu và cố gắng tối ưu theo mục tiêu đó. Ví dụ như ‘tăng lead thêm 10%’ hoặc ‘giảm cost per lead xuống X ngàn đồng’ – mỗi lần tối ưu 1 mục tiêu duy nhất, lúc này các tactic (chiến thuật)/ điều chỉnh trong nội dung, cách nhắm, ngân sách, nhóm từ khóa, thời gian chạy đều sẽ mang đến những hiệu quả tích cực hoặc tiêu cực.
Dù kết quả như thế nào, khi nhìn vào báo cáo cuối tháng, bạn sẽ ‘học’ được những insight vô cùng thú vị sau mỗi điều chỉnh. Để dễ dàng lý giải mức độ đóng góp của từng chiến thuật hay điều chỉnh vào con số cuối cùng, hãy dành vài phút tham khảo thêm về cách triển khai A/B testing nhé!
6. Đấu nối dữ liệu online – offline nếu có thể
Xây dựng chân dung khách hàng mục tiêu dựa trên các dữ liệu hành vi sô là tốt nhưng sẽ càng tốt hơn nếu doanh nghiệp có khả năng kết nối các dữ liệu online – offline về các tương tác của họ với thương hiệu. Lấy ví dụ như ứng dụng CRM vào quy trình hoạt động để tạo ra một ‘giao diện chung’ để 2 phòng ban sales và marketing cùng chia sẻ dữ liệu, các marketer sẽ có nhiều insight và cái nhìn tổng quan hơn để:
- Tối ưu cách tiếp cận cho từng đối tượng mục tiêu
- Cá nhân hóa nội dung chăm sóc từng nhóm đối tượng
- Rút ngắn quá trình chăm sóc, chuyển đổi
Bởi vậy khi phân tích dữ liệu marketing, nếu sở hữu các báo cáo, nghiên cứu offline, đừng bỏ lỡ ‘mỏ vàng tiềm năng’ này nhé!
7. Phân tích dữ liệu website ở cấp độ ‘page’
Sẽ thật lãng phí khi dắt được đối tượng mục tiêu về bài viết của bạn một cách tự nhiên qua SEO hay các hoạt động inbound marketing nhưng lại để họ ‘thoát đi’. Bởi vậy khi phân tích sâu vào hành vi tương tác của đối tượng mục tiêu trong Google Analytics – ví dụ như trong ‘site content’ doanh nghiệp sẽ nhận ra ngay đâu là những nội dung cần cải thiện hoặc cách điều hướng nội dung sao cho đối tượng mục tiêu bị dẫn dắt đến những trang có khả năng thuyết phục chuyển đổi!
8. Xác định ‘nguồn’ khách hàng chính
Khi phân tích dữ liệu marketing, hãy nhìn dọc theo hành trình khách hàng từ khi họ mới vào website (visitor) đến khi để lại thông tin (lead) và chính thức trở thành khách hàng. Lần ngược lại theo dấu chân của họ trên các kênh digital, bạn sẽ khoanh vùng được đâu là những nguồn/ kênh chính cho sự ‘tăng trưởng’ doanh thu.
Tuy nhiên đừng dừng lại ở đó, hãy nghĩ sâu hơn chẳng hạn như
- Nếu kênh mang lại nhiều khách hàng nhất không phải là kênh mang đến nhiều lead nhất, vậy làm thế nào để tăng lượng lead ở kênh này!
- Nếu các kênh mang đến nhiều lead nhất lại thất bại trong việc ‘chuyển đổi’ họ thành khách hàng thực tế, vậy vấn đề là do đâu
Đôi lúc doanh nghiệp sẽ cần tối ưu nhiều khía cạnh để đề cao ‘chất lượng lead’. Đôi lúc doanh nghiệp cũng có thể tập trung về ‘lượng’ – gia tăng tối đa lượng lead thu được bởi ‘thay đổi về lượng đến một cấp độ nhất định sẽ tạo ra những thay đổi về chất”!
Vừa rồi là những lời khuyên vụn vặt ở nhiều phân mảng, góc nhìn khác nhau. Dù không được sắp xếp theo hệ thống nhưng hy vọng bài viết sẽ hữu ích phần nào và giúp quá trình phân tích dữ liệu marketing trở nên tinh gọn, định hướng hơn! Hãy tiếp tục theo dõi các bài viết mới trên blog của iSharedigital để ‘đào sâu’ hơn về data-driven marketing và các cách thức phân tích dữ liệu nhé!
