Với vai trò của một Marketer trong thời đại Big Data không khó để nhận ra rằng dữ liệu và phân tích dữ liệu là một lĩnh vực còn khá non trẻ.

Trong khi dữ liệu thu thập được ngày càng nhiều thì thử thách quan trọng lại rơi vào việc làm cách nào khai thác và mang lại giá trị có thể đo lường được hoặc ít nhất nhận ra công dụng của nó.

“Đi rồi sẽ thành đường” có lẽ là cách mà nhóm tiên phong trong ngành Digital Marketing đã và đang làm nhằm khái phá ra quy cách chuẩn biến dữ liệu thành gia trị thương mại.

Và hành trình vạn dặm bắt đầu từ bước đâu tiên.

Học từ quá khứ

Phân tích sự kiện trong quá khứ là bước dễ dàng nhất mà con người đã và đang thực hiện từ trước đến giờ.

Một nhà điều hành doanh nghiệp có thể nắm bắt tình hình công ty qua báo cáo được đặt trên bàn mỗi buổi sáng đầu tuần. Đó có thể là số liệu chi tiết về bán hàng, tiếp thị, vận hành, tài chính hay bất cứ thứ gì cần để hiểu biết và giúp đưa ra quyết định tốt hơn.

Những kênh dữ liệu khổng lồ mà trước đây nhà chiến lược Marketing không cách nào để thu thập, thì lúc này rất nhiều công cụ và công nghệ có thể hỗ trợ quản lí và truy vấn chúng một cách dễ dàng. Hơn nữa còn tự động hóa nhiều nhiệm vụ phức tạp hơn một cách nhanh nhất.

Một số điểm Marketing Leader cần chú ý để phân tích sự kiện quá khứ nhằm mang lại hiểu quả cao hơn.

1. Phát hiện thú vị qua thể hiện trực quan

Có lẽ người ta đã từng chỉ biết thở dài và vẽ biểu đồ biểu diễn khi muốn hiểu rõ có cái gì trong một bảng Excel 25 cột và 150,000 dòng.

Tin tốt là với công nghệ xử lý dữ liệu lớn thì 150.000 dòng là “chuyện nhỏ”. Như hình minh họa bên dưới, phân nhóm các thông tin trên thành một biểu đồ cây trong tíc tắc, chỉ ra đâu là nơi mang lại doanh thu cao nhất (vùng màu hồng lớn nhất), đâu là nơi lợi nhuận đạt được tối đa (vùng màu xanh đậm).

Báo cáo hiển thị phân loại 150.000 dòng từ khóa trong một chiến dịch Marketing sử dụng công cụ tìm kiếm

Thể loại báo cáo lặp đi lặp lại như file excel hàng tuần hay tháng cần giảm bớt. Thay vào đó thể hiện chúng qua công cụ trực quan hóa dữ liệu. Vì chúng khuyến khích người đọc số liệu nhấp chuột vào các vùng khác nhau. Đi sâu vào từng mức để hiểu chi tiết hơn. Với ví dụ trên chỉ cần một cú nhấp vào các vùng, Marketer sẽ phát hiện chính xác những từ khóa nào nên chấm dứt, những từ khóa nào nên được mở rộng.

2. Đặt dữ liệu trong bối cảnh có ý nghĩa

Một quy tắc quan trọng khi làm việc với phân tích dữ liệu quá khứ là cần đặt chúng trong một bối cảnh có ý nghĩa nhất định.

Ví dụ như có ai nói về doanh số bán hàng 10,000 USD thì thật khó để có thể biết chính xác điều gì?

Sẽ rõ ràng hơn khi xác định khoảng thời gian của con số này lúc nào, như tuần thứ hai của tháng 4. Sau đó so sánh với doanh số bán hàng cùng chu kỳ quý/năm để xem nó tốt hay xấu ra sao.

Nếu trong bối cảnh doanh số tuần trước đó là 200,000 USD thì 10, 000$ tuần này thực sự không ổn. Nhưng ngược lại con số tuần trước là 10$ thì đây đúng là một kết quả tuyệt vời.

Một chú ý khác khi đặt dữ liệu doanh số bán hàng trong bối cảnh thời gian. Yếu tố mùa có thể ảnh hưởng lớn lên kết luận của người phân tích. Không có gì phải lo ngại khi so sánh doanh số tuần lễ Phục sinh  đạt 200.000$ với 10,000 $ một tuần sau đó. Nguồn tác động vào 2 tuần liền kề hoàn toàn khác biệt nên không thể xem đó là vấn đề.

Để chắc chắn hơn trong phân tích, cần quan tâm thêm số liệu tương ứng cùng kì những năm trước. Nhưng khi làm điều này, các yếu tố ảnh hưởng như kinh tế vĩ mô, các quyết định và chiến lược kinh doanh nội bộ, thị trường thay đổi hay thậm chí yếu tố thời tiết cũng có thể tác động lên việc so sánh.

Bối cảnh liên quan đến dữ liệu mà chúng ta đặt vào thực sự rất đa dạng và không phải đơn giản để lựa chọn. Do đó hiểu lí do vì sao lại có được như vậy sẽ giúp chúng ta hiểu và học được nhiều hơn từ dữ liệu.

3. Lồng dữ liệu vào câu chuyện và tạo động lực hành động

Việc kể một câu chuyện hay sẽ mang lại hiệu quả thu hút sự chú ý, và trở thành chất xúc tác cho hành động. Do vậy, Marketer có thể tận dụng nhiều công cụ báo cáo dữ liệu trực quan có sẵn tích hợp vào bộ thuyết trình PowerPoint để “thôi miên” người theo dõi trình bày, đồng thời đề xuất bước hành động cụ thể.

(Còn tiếp)