Câu hỏi thường gặp đối với Marketer tại các công ty lớn: Làm thế nào có thể quản lý hết lượng dữ liệu không ngừng tăng và thực sự sử dụng nó để đưa ra những quyết định thông minh hơn?

Cho dù có kinh nghiệm hay thông minh thế nào đi nữa, Marketer vẫn phải vật lộn để tìm ra cách tốt nhất củng cố dữ liệu và sử dụng nó để mang lại giá trị thực sự cho công ty mình. Vấn đề đó là không có giải pháp dữ liệu “một cho tất cả”, đặc biệt đối với các doanh nghiệp.

Với dữ liệu đến từ mọi hướng và truyền thống trước giờ dựa vào trực giác hơn là bằng chứng rõ ràng, các doanh nghiệp đang phải vất vả chỉ đạo các chiến dịch sáng tạo dựa trên phân tích dữ liệu. Điều này đặt ra câu hỏi tại sao các nhà khoa học dữ liệu không đứng đầu đội ngũ Marketing?

Điều này nghe có vẻ khác thường. Tuy kinh nghiệm Marketing có ích cho người đứng đầu đội ngũ Marketing, nhưng kiến thức về dữ liệu mới là quan trọng. Cho dù đó là văn bằng đại học về tự động hóa hoặc kinh nghiệm trước đó điều hành đội ngũ chuyên về dữ liệu, lãnh đạo Marketing ngày nay cần phải tự tin phân tích số liệu để dẫn dắt những chiến dịch không tưởng.

Tất cả các chương trình Marketing thành công đều cần có sự sáng tạo, nhưng giờ đây còn cần dữ liệu. Marketing đang trở thành trung tâm sinh lợi nhuận hơn là ngốn chi phí, và cách duy nhất để nó làm việc hiệu quả đó là chỉ khi đội ngũ Marketing gửi đúng thông điệp đến đúng khách hàng tiềm năng, và vào đúng thời điểm.

Vì sử dụng dữ liệu là cách duy nhất đảm bảo Marketer nói chuyện với đúng khách hàng tiềm năng, nên nhà khoa học dữ liệu cần đảm đương trọng trách dẫn dắt đội ngũ Marketing nhắm mục tiêu và cá nhân hóa các chiến dịch.

Những gì họ có thể mang lại

Các nhà khoa học dữ liệu mang lại nhiều lợi thế cho đội ngũ Marketing. Ví dụ họ biết làm thế nào để xác định dữ liệu quan trọng nhất.

Có dữ liệu không có nghĩa là nó sẽ tạo nên sự khác biệt cho kết quả Marketing. Đầu tiên các công ty cần phải xác định ưu tiên kinh doanh của họ và sau đó nhà khoa học dữ liệu cần vạch ra những dữ liệu cần thiết để đạt được thành công. Trong một số trường hợp, nhà khoa học dữ liệu sẽ cần triển khai những công nghệ mới để sử dụng tốt hơn các dữ liệu mà họ thu thập được, trong nhiều trường hợp khác, họ chỉ cần tích hợp các hệ thống có sẵn để tất cả dữ liệu chung về một mối, chứ không phải nằm riêng lẻ. Khi tổ chức được bộ dữ liệu, đội ngũ Marketing sẽ có khả năng phân tích dữ liệu, có được thông tin để hành động.

Các nhà khoa học dữ liệu mặc nhiên được lập trình sử dụng dữ liệu trong tất cả mọi hoạt động của họ. Dữ liệu có thể không chỉ được sử dụng cho Programmatic, mà cần phải trở thành một phần không thể tách rời của toàn bộ hoạt động Marketing từ quá trình tuyển dụng đến đánh giá hiệu suất và toàn bộ quá trình hoạch định tác động hiệu suất và doanh thu. Các nhà khoa học dữ liệu nghĩ bằng con số vì vậy họ mặc nhiên sẽ áp dụng các phép đo định lượng cho các hành động chiến thuật, biến dữ liệu thành một phần quan trọng trong hoạt động nghiệp vụ của công ty.

Hơn nữa, vì bộ phận Marketing tương tác với nhiều phòng ban khác, việc đưa vào dữ liệu ở đây có thể tạo động lực đưa toàn bộ tổ chức đi theo định hướng dữ liệu.

Google là một ví dụ hoàn hảo ở mức độ phân tích dữ liệu và hành động. Khi công ty nhận ra họ mất đi lao động nữ, họ mổ xẻ các con số và nhận ra chính sách thai sản là thủ phạm chính. Nhờ dữ liệu này, Google đã điều chỉnh chính sách cho phép nhân viên nữ nghỉ 5 tháng thai sản. Điều này làm giảm đáng kể số lượng nhân viên nữ tự ý nghỉ việc.

Các kỹ năng còn trống

Việc thiếu hụt kỹ năng STEM (khoa học, công nghệ, kỹ thuật và toán học) mà chúng ta đang đối mặt hiện nay thật đáng sợ, và nó có thể trở nên tồi tệ hơn khi các báo cáo gần đây cho thấy một sự sụt giảm chung trong điểm toán ở bậc trung học trên toàn quốc. Điều này có nghĩa là các công ty sẵn sàng đầu tư thêm nguồn lực cho những ứng viên hàng đầu có thể chứng tỏ kiến thức và niềm đam mê cho dữ liệu.

Đưa một nhà khoa học dữ liệu phụ trách đội ngũ Marketing là một bước quan trọng hướng tới xóa bỏ khoảng trống kỹ năng STEM. Các nhân viên hiện tại cần phải được trang bị thực tiễn định hướng dữ liệu để rút ngắn khoảng cách này. Ví dụ nhà khoa học dữ liệu có thể giúp các thành viên trong nhóm của họ hiểu chiến lược dữ liệu và khuyến khích các nhà lãnh đạo tương lai trau dồi các kỹ năng STEM cần thiết để mang lại các chiến dịch nhắm mục tiêu cao.

Hơn nữa, nhà khoa học dữ liệu làm việc hiệu quả nhất trong việc truyền đạt nhu cầu của bộ phận Marketing đến CTO và CIO, những người thường được xem như chuyên gia STEM trong công ty.

Các Marketer truyền thống vẫn có những kỹ năng quan trọng và tầm nhìn sáng tạo. Tuy nhiên, nếu thiếu nhà khoa học dữ liệu để giúp họ định hướng đúng khách hàng vào đúng thời điểm, các chiến dịch Marketing sẽ ít có tác động đáng kể lên mục tiêu của công ty.

(Theo www.adexchanger.com)