Cách đây chục năm, không ai trong lĩnh vực marketing kỹ thuật số quan tâm đến dữ liệu tích hợp, và khái niệm “dữ liệu lớn” (Big Data) thậm chí còn chưa ra đời. Có lẽ hơi cường điệu một chút … nhưng thực tế là những nỗ lực tiếp thị thường thời đó bị bưng bít, rời rạc hoặc cả hai.

Hiếm khi dữ liệu hiệu suất từ nhiều kênh được đặt cạnh nhau để cho thấy bức tranh đầy đủ. Vì vậy, có thể nói vào thời đó dữ liệu kết hợp không được xem trọng.

Chúng ta đã đi được những bước dài

Ngày nay dữ liệu tích hợp không chỉ cần thiết để chứng minh những nỗ lực tiếp thị, mà còn tràn ngập “dữ liệu lớn” nhiều tiềm năng nhưng khó khai thác. Nếu biết cách khai thác, nó có thể đem lại doanh thu nhiều hơn bao giờ hết.

Tất cả điều này đặt ra những thách thức riêng: không chỉ số lượng dữ liệu có sẵn để khai thác, mà số nguồn dữ liệu cần thiết để đối chiếu dữ liệu cũng rất nhiều, thường có các định dạng khác nhau và dễ sai sót.

Trong thế giới mới với hoạt động kỹ thuật số tích hợp và khối lượng dữ liệu khổng lồ, làm thế nào chúng ta có thể thu thập, sử dụng và diễn dịch dữ liệu chính xác để hỗ trợ việc ra quyết định chiến lược mà không bị quá tải bởi dữ liệu?

“Vừa đủ”

Phải mất nhiều nỗ lực để có thể tìm ra thứ phù hợp. Đây là cốt lõi của Nguyên tắc Goldilocks – theo đó sự vật phải trong chừng mực nhất định, không được thái quá.

Yêu cầu dữ liệu “vừa đủ” rất cần thiết cho những công ty muốn đứng đầu trên thị trường. Dữ liệu không đủ, người ra quyết định bị những điểm mù, và tệ nhất đó là đưa ra các giả định không chính xác dựa trên chỉ một phần dữ liệu mà họ có. Quá nhiều dữ liệu có thể dẫn đến hiệu ứng tương tự, làm cho việc tìm thông tin có liên quan khó khăn và tốn nhiều thời gian, thậm chí bỏ sót thông tin quan trọng bởi quá tải dữ liệu.

Nhiều Marketer kỹ thuật số có những kế hoạch lớn muốn thực hiện với rất nhiều dữ liệu, nhưng bối rối không biết bắt đầu thực hiện ý tưởng của mình như thế nào. Bước đầu tiên của họ thường là đầu tư vào công nghệ tinh vi để hiểu dữ liệu, mặc dù điều đó cần thiết, nhưng công nghệ không có khả năng kỳ diệu tự giải quyết vấn đề.

Dưới đây là một vài yêu cầu then chốt để đảm bảo bạn có dữ liệu “vừa đủ”.

1. Bắt đầu với kết quả đầu ra

Những quyết định nào phụ thuộc dữ liệu này? Ai cần sử dụng dữ liệu này? Làm thế nào thể hiện nó và làm thế nào truyền đạt và chia sẻ nó?

Hãy bắt đầu từ kết quả đầu ra. Điều này nghe có vẻ vô lý, nhưng mọi người thường quên lý do tại sao họ bắt tay vào “hành trình khám phá dữ liệu” – không nên sử dụng dữ liệu chỉ vì nó có sẵn. Để sử dụng hiệu quả dữ liệu, đầu tiên cần phải hiểu những gì bạn đang cố gắng để đạt được. Đó là bước thiết lập nên các chỉ số đo lường hiệu suất then chốt (KPIs). Nghe thì hiển nhiên nhưng đáng ngạc nhiên đó là nó thường bị quên lãng khi có rất nhiều  thông tin béo bở có sẵn để sử dụng.

KPIs có thể và nên thay đổi trong quá trình hoạt động của doanh nghiệp, đặc biệt là trong lĩnh vực kỹ thuật số do tốc độ phát triển nhanh. Tuy nhiên một số chỉ số vẫn nên giữ nguyên để có thể so sánh theo thời gian.

Ví dụ, nhiều chuyên gia SEO đã giảm độ ưu tiên của dữ liệu xếp hạng công cụ tìm kiếm, một phần bởi vì dữ liệu lưu lượng từ khóa trở nên khó thu thập hơn (các trang kết quả của công cụ tìm kiếm hiện nay rất phức tạp bởi địa phương hóa và tìm kiếm đa năng), và chỉ đơn thuần xem như bước đệm để đạt được những ưu tiên quan trọng hơn (ví dụ, xếp hạng + lưu lượng + chuyển đổi = doanh thu).

Đối với hầu hết các doanh nghiệp thương mại, chỉ số quan trọng sẽ không thay đổi đó là doanh thu và lợi nhuận. Trong hầu hết các trường hợp, toàn bộ hoạt động doanh nghiệp, bao gồm tiếp thị kỹ thuật số, nên nhằm mục đích tăng doanh thu và các chỉ số  khác cần hỗ trợ mục tiêu này. Nhiều khi Marketer không thể liên kết trực tiếp hoạt động tiếp thị với doanh thu nhưng dữ liệu vẫn có thể cho thấy mối tương quan ngay cả khi không có quan hệ nhân quả.

2. Truyền đạt rõ ràng mục tiêu

Mọi người trong đội hiểu mục tiêu cuối cùng? Đội ngũ công nghệ có hiểu những gì đội ngũ tiếp thị kỹ thuật số cần thấy và ngược lại?

Một khi tất cả mọi người đi đến thống nhất, bạn có thể thấy rằng không cần nhiều dữ liệu như bạn nghĩ ban đầu.

Ví dụ, một tổ chức lớn cấp cho Agency một ngân sách rất lớn để đảm bảo các sản phẩm của mình được xếp hạng tốt trong tìm kiếm tự nhiên và tìm kiếm trả tiền và mang lại lưu lượng truy cập cho các trang sản phẩm chủ chốt. Báo cáo hàng tháng mất nhiều thời gian để tổng hợp do số lượng cao ngất của các từ khóa và chiến dịch được theo dõi. Lưu lượng truy cập các trang sản phẩm cao nhờ những nỗ lực này, và do đó KPIs của Agency đạt yêu cầu.

Tuy nhiên khách hàng không chuyển sang hành động mua sắm. Họ đến và đi khỏi trang sản phẩm vì dịch vụ hàng hóa không cạnh tranh. Tóm lại, tất cả các chương trình khuyến mãi sẽ không mang lại doanh thu trừ khi các sản phẩm đáp ứng cái mà khách hàng tìm kiếm. Tuy tất cả các báo cáo cho thấy chiến dịch thành công, nhưng tổ chức này lại không hài lòng.

Số lượng lớn dữ liệu ở mức độ chi tiết có sẵn để nhìn thấy vấn đề và đưa ra giải pháp, tuy nhiên tất cả mọi người đã quá tập trung vào chi tiết mà bỏ qua bức tranh toàn cảnh. Báo cáo của họ quá phức tạp và bỏ qua chỉ số quan trọng nhất – chuyển đổi khách hàng.

Tất cả dữ liệu trở nên vô ích nếu các mục tiêu quan trọng nhất không được xác định và truyền đạt một cách hiệu quả.

3. Đánh giá các yếu tố đầu vào

Nguồn dữ liệu nào cần thiết để đạt kết quả đầu ra? Những giới hạn kỹ thuật, pháp lý hoặc chi phí nào cần chú ý? Làm thế nào thu thập và quản lý dữ liệu?

Với quá nhiều thông tin được tạo ra mỗi ngày, khi tập hợp và báo cáo số liệu, bạn sẽ rất dễ bị quá tải. Thay vì sử dụng một số dữ liệu, bạn lại quyết định không sử dụng dữ liệu nào cả vì không thể kiểm soát. Khi KPIs được xác định, công nghệ có thể xử lý nhiều tập hợp dữ liệu và đầu ra hơn so với nhu cầu của hầu hết các công ty, thường là với giá phải chăng. Việc tìm kiếm các công nghệ phù hợp để đáp ứng các yêu cầu chính xác sẽ giúp bạn thoát khỏi cơn bão “dữ liệu”.

Tuy nhiên công nghệ mới chỉ là một phần của vấn đề. Liệu bạn có thể sử dụng một cách hợp pháp dữ liệu? Bạn có phải trả tiền cho nó và nó có đáng không? Dữ liệu có đáng tin cậy và sẽ vẫn còn phù hợp trong tương lai? Có thể bạn không cần dữ liệu chi tiết mà chỉ cần thông tin tổng hợp.

Nếu không thể trích xuất được những thông tin hữu ích để hành động, thì dữ liệu bạn thu thập không có giá trị.

4. Khởi đầu nhỏ, suy nghĩ lớn

Đừng để bị cuốn vào sự thổi phồng dữ liệu lớn và cho rằng mọi công ty đều nên đầu tư ngân sách lớn cho việc thu thập và phân tích tất cả dữ liệu có sẵn ngay lập tức. Thực tế là hầu hết các doanh nghiệp có thể đạt được chính xác điều họ cần bắt đầu chỉ với một vài bộ dữ liệu quan trọng và sử dụng công nghệ hiện có trên thị trường. Cần tránh bị quá tải với khối lượng dữ liệu khổng lồ nếu khởi đầu bạn không có nguồn lực để sử dụng nó một cách hiệu quả.

Tìm hiểu dữ liệu nào có hiệu quả và tiếp tục thêm vào, nhưng tránh thêm chỉ để có dữ liệu – đảm bảo rằng bất kỳ số liệu bổ sung nào cũng tăng cường khả năng đo lường các mục tiêu và tiêu chí của bạn.

Đừng phạm sai lầm mà Goldilocks đã mắc phải do nhắm đến cái “lớn nhất hoặc tốt nhất”, mà hãy dành một chút thời gian để tìm ra những gì phù hợp với mình, nó sẽ đem lại nhiều giá trị hơn.

(Theo www.econsultancy.com)