Allen Mason, phó giám đốc chiến lược của 84.51 (8451.com) chia sẻ tầm quan trọng của dữ liệu mua sắm đối với Marketing thương hiệu.

Allen tự hỏi phân biệt gia đình của ông với khoảng 50 gia đình khác sống trong cùng khu phố theo dữ liệu như thế nào. Hầu hết đang đi làm và có con nhỏ, một số ít sắp hoặc đã về hưu và sống một mình. Nếu theo cách nhìn của một nhà quảng cáo, hàng xóm của ông có thể trông rất giống với gia đình ông nếu dựa trên số lượng trẻ con và xe hơi hoặc giá trị căn nhà. Ông gọi đây là hồ sơ một chiều.

Bức tranh thực tế của gia đình Allen trở nên hoàn toàn khác nếu tiếp tục đào sâu hơn. Ví dụ như ông thích làm vườn và các việc lặt vặt xung quanh nhà. Luôn tìm kiếm cơ hội để mua một món đồ mới để thực hiện một dự án mới nào đó. Ngược lại, hàng xóm của ông dường như luôn bận rộn với những công việc nhàm chán nhất và chọn thuê người giúp việc mọi thứ, từ chăm sóc cỏ đến bảo trì nhà. Gia đình ông rất tích cực chạy bộ, chơi tennis và các môn thể thao ngoài trời. Hàng xóm của Allen lại hiếm khi ra ngoài nhưng vào một ngày nhất định lại thường xuyên ra khỏi nhà. Khi nhìn vào hồ sơ đa chiều của gia đình Allen, nó rất khác với hàng xóm của ông.

Ý tưởng về định nghĩa đa chiều một cá nhân là yếu tố rất quan trọng cho hiệu quả quảng cáo, và khả năng tận dụng nó ngày càng được hiện thực hóa. Cách đây không lâu Allen dựa vào sự phân loại kém hiệu quả được xác định bằng cách sử dụng thông tin nhân khẩu học và các định nghĩa khách hàng chung chung, chẳng hạn như “phụ nữ tuổi từ 18-55 thích dọn dẹp”. Allen vẫn thán phục các Agency khi phát hiện ra nhóm phụ nữ này.

Dữ liệu chính chủ đang làm thay đổi mức độ chính xác trong việc tìm và kết nối nội dung với khách hàng mục tiêu mong muốn. Marketer có một vài sự lựa chọn cho việc truy cập và tận dụng dữ liệu bên thứ ba. Thứ nhất, nền tảng chính, chẳng hạn như Google và Facebook, tích lũy một lượng lớn dữ liệu chính chủ trong hệ sinh thái khép kin và tạo ra các giải pháp cho các nhà quảng cáo. Thứ hai, các marketer có thể xây dựng cơ sở dữ liệu của mình bằng cách kết hợp các thông tin nhận dạng cá nhân (PII) từ các chương trình CRM hoặc danh sách email với hành vi trực tuyến. Việc này có thể tốn kém và mất nhiều thời gian trước khi mang lại giá trị, và yêu cầu các đối tác quản lý dữ liệu và PII phải so khớp khách hàng với dữ liệu cookie.

Lựa chọn thứ ba là tận dụng dữ liệu mua sắm, một lựa chọn có ý nghĩa, tiềm năng chưa được khai thác. Ý tưởng của việc sử dụng dữ liệu mua sắm không phải mới, và các công ty như Amazon đã cung cấp các giải pháp truyền thông sử dụng dữ liệu bán hàng từ lâu. Các nhà bán lẻ điện tử có một số lợi thế vì họ có thể có địa chỉ email, lịch sử mua hàng và khả năng thực hiện đánh giá khép kín. Những lợi thế này bị giảm đi bởi sự xâm nhập của bán lẻ điện tử so với bán hàng trực tiếp, đặc biệt là với những chủng loại hàng hóa nhất định. Tuy nhiên bán lẻ phi trực tuyến vẫn là kênh bán hàng chiếm ưu thế và là phương tiện truyền thông hữu hiệu đối với các nhà quảng cáo.

Đây là một sự thay đổi văn hóa mà cả nhà quảng cáo và các nhà bán lẻ có thể phải đấu tranh để nắm lấy. Tuy nhiên phát triển mối quan hệ này tốt cho cả hai bên và khách hàng. Bằng cách sử dụng dữ liệu mua sắm để tạo ra một hồ sơ cá nhân đa chiều về khách hàng, marketer có thể kết nối chính xác hơn đúng thông điệp đến đúng khách hàng. Hơn nữa, các nhà bán lẻ với hệ thống dữ liệu khách hàng dồi dào có thể giúp đo lường tác động của truyền thông và phương tiện truyền thông vì họ có một hệ thống khép kín. Điều này làm hé lộ những bí ẩn việc phân bổ truyền thông và cung cấp cho các nhà bán lẻ lợi thế cạnh tranh so với các giải pháp truyền thông khác. Các nhà bán lẻ với các chương trình khách hàng thân thiết hiện tại rất thích hợp cho việc này, miễn là họ có lưu giữ lịch sử mua hàng lâu dài. Những nhài bán lẻ không thực hiện thẻ khách hàng (thân thiết) hoặc chương trình tương tự nên đánh giá lại giá trị tiềm năng của các dữ liệu cấp hộ gia đình để có cái nhìn chiến lược hơn.

Còn có một lý do khiến Allen tin cách tiếp cận mục tiêu đa chiều, dựa trên dữ liệu mua sắm, nên được các nhà tiếp thị thương hiệu chú ý. Dữ liệu mua sắm có thể được sử dụng để xây dựng mô hình các phân khúc giống nhau rất hiệu quả. Điều này có ý nghĩa khi bạn nghĩ về những thứ bạn mua sắm so với những gì bạn bè của bạn và gia đình mua sắm. Những người bạn thân của Allen và ông có xu hướng quan tâm và mua những thứ tương tự.

Dữ liệu mua sắm cũng cung cấp cho các nhà Marketing thương hiệu cơ hội để mở rộng chiến lược tiếp thị vào vùng cấm của Marketing nhắm đến sự trung thành của khách hàng. Trong quá trình giữ vai trò marketer thương hiệu cho CPG, tìm khách hàng mới là ưu tiên hàng đầu của Alelen mặc dù biết rằng khách hàng rời bỏ thương hiệu cũng nhanh như chúng ta có được khách hàng mới. Và ngân sách cho việc tìm khách hàng mới luôn phải nhường cho những khoản đầu tư liên quan đến chiến thuật trung thành. Marketing dựa trên dữ liệu mua sắm cung cấp một cách cực kỳ hiệu quả và có khả năng tăng sự gắn bó của các khách hàng hiện có. Gắn bó tăng xây dựng lòng trung thành, và việc xây dựng lòng trung thành của khách hàng nên là mục tiêu cuối cùng của mỗi marketer thương hiệu.

(Theo www.adexchanger.com)