Thời đại mà người ta chỉ đọc được nửa bài báo, thì rất ít ông chủ dành đủ thời gian để hiểu sâu sắc những giá trị Big Data có thể mang lại cho việc kinh doanh của họ. Trong khi đó Marketer lại tập trung nhiều vào cách thức tận dụng đủ loại phương tiện truyền thông, bàn luận về các kênh tiếp thị nào hiệu quả, điện toán đám mây và dữ liệu hơn là bàn về chính khách hàng.

Thực trạng này gợi lên một câu hỏi: Hệ sinh thái Marketing sẽ như thế nào khi nó tập trung vào khách hàng? Và câu trả lời sẽ là khái điện toán đám mây, phân tích dữ liệu lớn (Big Data)… không phải là thứ chính để bàn mà tất cả sẽ lấy khách hàng làm trung tâm để vận hành.

Hiểu người dùng thông qua các kênh tương tác và công nghệ là việc cần làm. Tuy nhiên tập trung quá nhiều vào câu hỏi – sử dụng Big Data như thế nào – có thể làm mờ đi những nguyên nhân thực sự cho lý do tại sao chúng ta “kết giao” với dữ liệu lớn. Nó rất giống với tình huống vài người đang nhìn chằm chằm vào một xu thế bùng nổ dữ liệu lớn và tự hỏi “Chúng ta có thể làm gì với dữ liệu này? Làm thế nào nó mang lại lợi ích cho việc kinh doanh?”.

Đây chính là cách nhìn lỗi thời thường thấy. Khi dữ liệu trong hệ sinh thái Marketing nhiều lên, mức độ phức tạp của việc khai thác và dự báo sẽ gia tăng tương ứng. Kết quả là ngày càng có nhiều nhà quản lý Marketing đang đầu tư vào các chuyên gia nghiên cứu khoa học dữ liệu.

Mô hình và công cụ dự đoán ngày càng phổ biến, dễ sử dụng. Phân tích dự trên Big Data có thể tự động hóa phát hiện bí ẩn chứa trong dữ liệu. Khiến chuyên gia trong mọi lĩnh vực có khả năng trả lời nhanh chóng các câu hỏi trước đây từng tiêu tốn tiền bạc và thời gian để đi tìm câu trả lời.

Nhưng ở ngoài kia có một số thứ khác còn quan trọng hơn cả Big Data đó chính là những câu hỏi lớn.

Đặt đúng câu hỏi

Trước khi xác định đâu là câu hỏi đúng thì điều quan trọng là phải hiểu như thế nào là một câu hỏi sai.

Ở vai trò CMO phải chịu nhiều áp lực trong việc dự đoán đâu sẽ là nơi chi tiền trong tương lai và điều chỉnh ngân sách phù hợp cho các kênh. Do vậy họ thường xem phân tích dự báo như một giải pháp giải quyết vấn đề.

Các phân tích dự báo theo thời gian thực cho phép phòng ban Marketing có số liệu mà không cần chờ đến các báo cáo vào cuối tháng. Đây là một quyết định quan trọng mà chức năng phân tích có thể giúp ích.

Nhưng Marketer cần vượt khỏi suy nghĩ phân tích dự báo sẽ giải quyết vấn đề ngân sách không thôi mà còn xem xét vai trò của khách hàng trong việc phân tích. Khách hàng mang đến nhiều dữ liệu tại các điểm tiếp xúc khi họ tương tác với nhãn hiệu và Marketer có trách nhiệm sử dụng những thông tin đó để nâng cấp trải nghiệm hàng ngày của khách hàng.

Câu hỏi tập trung về khách hàng có thể như:

1. Đâu là phân khúc khách hàng tốt nhất? Hãy ghi nhớ rằng đây là câu hỏi ngắn hạn và nó có thể thay đổi theo thời gian.
2. Ai đang có dấu hiệu hoặc khả năng trở thành khách hàng phân khúc tốt nhất kế tiếp?
3. Trải nghiệm khách hàng có được trên kênh tiếp thị nào? Lan truyền ra sao? Khi nào và ở đâu?
4. Những khách hàng nào đang có hành vi mà chúng ta có thể lường trước rằng họ sẽ “tạm biệt” hoặc giảm dần mức độ gắn kết với nhãn hiệu?

Bằng việc hỏi đúng, Marketer có thể thoát khỏi “ám ảnh” chuyện ngân sách trong triển khai Marketing Mix. Phân tích dự báo có thể cung cấp nhiều hiểu biết cho người làm Marketing như phân khúc khách hàng đang họat động, kênh giao tiếp, thời điểm “nóng” trong ngày, sản phẩm gì và lúc nào trong hành trình mua hàng.

Ngoài ra phân tích dự báo có thể cho biết về điều sắp xảy ra với loại khách hàng có đánh dấu “có thể trở thành khách hàng tốt nhất của bạn” hoặc cảnh báo sắp có khách hàng không “yêu” sản phẩm/dịch vụ nữa.

Phân tích theo thời gian thực giúp Marketer tương tác thông minh và tối ưu hóa theo cá nhân người mua dễ dàng. Có thể thấy ngay một trong số khả năng đó là triển khai chiến dịch Markketing mà thông điệp phù hợp từng cá nhân hợp theo ngữ cảnh.

Tránh “cưỡi ngựa xem hoa”

Những phân tích dự báo cũng cần thiết cho tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng. Vì thực tế điều đó thay đổi từng ngày. Bất kể là sở thích, hành vi hay mong muốn giao tiếp với người khác.

Các mô hình phản hồi trải nghiệm có thể không tạo ra từ các biến thống kê nhưng phải được cải tiến theo thời gian thực. Khi nhu cầu tiềm ẩn của khách hàng có thể dự báo và không ngừng điều chỉnh để phù hợp thì bước chuyển đổi quan trọng sẽ diễn ra. Điều này cho thấy khách hàng đã quyết định chứ không phải công nghệ Marketing giúp tạo ra đơn hàng!

Đừng tập trung quá nhiều vào cách làm thế nào phân tích dữ liệu mà quên đi phần con người. Các thuật toán và công nghệ chúng ta xây dựng rất ấn tượng và hữu ích một cách kinh ngạc. Nhưng phân tích dự báo không thể hoàn toàn dựa vào máy tính.

Sự thật là yếu tố con người tồn tại phía sau dữ liệu. Con người thực tế và “phi lí trí” với những thay đổi liên tục và không thể nào đoán trước. Marketer không được để nỗi ám ảnh về – cách – xử lý dữ liệu ra sao chi phối – lý do – tại sao lại quan tâm đến dữ liệu. Điều mà khách hàng muốn là những trải nghiệm xuyên suốt, toàn diện và phù hợp với mong muốn và nhu cầu của họ. Đó cũng chính là thách thức người làm Marketing luôn phải đối mặt.

 (Theo www.adexchanger.com)