Có một qui tắc bất biến cho bất kỳ trò chơi nào đó là: trước khi có thể ghi điểm phải hiểu về “luật chơi”  – biết cách chơi như thế nào để chiến thắng, và những điều nên tránh để không biến mình thành kẻ thua cuộc.

Điều này hoàn toàn có thể áp dụng trong hoạt động tiếp thị định hướng dữ liệu (data-driven marketing) – một cuộc chơi lớn và hấp dẫn, trong đó, việc ứng dụng dữ liệu để tạo nên mức độ gắn kết khách hàng cao hơn được xem như hành động “ghi điểm” để dẫn trước các đối thủ cạnh tranh và đi đến thắng lợi sau cùng. Nhưng trước tiên cần phải định nghĩa phạm vi và những qui tắc được áp dụng cho “cuộc chơi” này.

Mặc dù hầu hết Advertiser đều thiết lập các chỉ số KPI (Key Performance Indicator) rõ ràng để đánh giá mức độ thành công của chiến lược Marketing dựa trên mục tiêu đã đề ra, nhưng hiệu quả của việc đo lường thành công này vẫn phụ thuộc chủ yếu vào các dữ liệu đằng sau nó. Do đó, hiểu chính xác dữ liệu nào là cần thiết để theo dõi thành công cũng quan trọng như việc nhận ra nhu cầu theo dõi này ngay từ đầu.

Định nghĩa rõ “thành công” cần phải đo lường

“Thành công” có thể được định nghĩa rất khác nhau tùy thuộc vào từng công ty. Nhìn chung, mỗi thương hiệu sở hữu những đặc tính riêng và sẽ trải qua từng giai đoạn khác nhau trong hành trình phát triển, vì vậy quan trọng nhất là phải đảm bảo mục tiêu của từng chiến lược phù hợp và phản ánh được mục tiêu tổng thể của doanh nghiệp.

Ví dụ như: các thương hiệu định hướng phát triển dựa trên thành quả (như tập đoàn cá cược Bet365, hay công ty cho thuê xe Hertz) thường triển khai các chiến lược – tập trung vào tìm kiếm càng nhiều khách hàng tiềm năng càng tốt (lead generation strategy) – làm được như vậy có nghĩa là đã “thành công”. Trong khi loại hình doanh nghiệp như Apple có định hướng – xây dựng cộng đồng fan hâm mộ say mê sản phẩm của mình bất chấp lí do,  thì sẽ triển khai những chiến dịch với mục tiêu gia tăng mức độ gắn kết của khách hàng nhiều hơn.

Hay như các công ty đang tăng trưởng sẽ có xu hướng thực hiện những tiếp cận “mang tính cá nhân” để nâng cao hơn nữa mức độ nhận biết thương hiệu (awareness), gia tăng số lượng điểm tiếp xúc với khách hàng, và đẩy mạnh “share of voice” (mức độ thương hiệu được nhắc đến so với đối thủ cạnh tranh). Ví dụ: khi một công ty nhắm đến 1 triệu đối tượng nam giới trong độ tuổi 18-34 để xúc tiến cho dòng sản phẩm mới chuyên chăm sóc da mặt cho nam, họ sẽ áp dụng chiến lược targeting với độ phủ lớn – có thể thông qua kênh TV, qua hình thức quảng cáo hiển thị trên nhiều website lớn với dữ liệu người dùng dồi dào. Bằng cách này thương hiệu có thể kết nối với các cuộc thảo luận trực tiếp trên mạng xã hội, và sau đó liên hệ chúng với dữ liệu bán lẻ theo thời gian thực.

Ngược lại, các tập đoàn lớn và có chỗ đứng trên thị trường sẽ không tập trung vào phủ sóng mức độ nhận thức thương hiệu trên diện rộng bởi vì ai cũng biết đến họ (Ví dụ như Coca-Cola). Thay vào đó, họ muốn thiết lập một kết nối sâu hơn với người dùng. Điều này có nghĩa là sử dụng các nền tảng xã hội để tiếp cận nhóm đối tượng được định hướng cao. Cách tiếp cận trực tiếp và cá nhân này trở thành phương pháp cực kỳ hiệu quả để tạo nên tập hợp người hâm mộ và trung thành với thương hiệu giữa những khách hàng đang sử dụng sản phẩm.

Điển hình chính là thành công của chiến dịch “Share a Coke” do Coca-Cola thực hiện năm ngoái. Với ý tưởng sáng tạo – chọn in những  tên riêng phổ biến tại từng quốc gia lên sản phẩm của mình, Coca-Cola đã khuyến khích người mua chụp ảnh khoe lon/chai Coca có tên mình trên mạng xã hội, tạo ra một trào lưu không ngừng lan tỏa và hình ảnh thương hiệu tràn ngập khắp toàn cầu. Rõ ràng chiến dịch thành công vang dội khi mục tiêu cuối cùng của chiến dịch đã vượt mức mong đợi: tần số được nhắc đến của Coca trên mạng xã hội vượt hẳn “đối thủ truyền kiếp” – Pepsi, và mức độ gắn kết người dùng cũng gia tăng vượt bậc khi cả khách hàng trung thành của sản phẩm hoặc chưa thuộc dạng này đều bị hấp dẫn bởi chiến dịch. Có thể kiểm nghiệm điều này tại các quầy hàng đồ uống, khi hầu như mọi người bước vào đều bỏ qua quầy hàng Pepsi và thẳng tiến đến nơi bán Coca để tìm kiếm tên của mình được in trên chai.

Tóm lại, ở mỗi giai đoạn phát triển, doanh nghiệp sẽ có mục tiêu và chiến lược khác nhau, đòi hỏi quá trình thực hiện và đo lường thành quả cũng khác nhau. Do đó, quan trọng là ngay từ đầu thương hiệu nên quyết định thành công sẽ “trông như thế nào” và các tiêu chí nào sẽ quyết định sự thành công cho từng mục tiêu cụ thể để có biện pháp theo dõi và đo lường hợp lí. Dĩ nhiên quá trình này sẽ không thể tách rời với “gia tài” dữ liệu doanh nghiệp sở hữu cũng cách thức vận dụng hiệu quả chúng vào hoạt động kinh doanh.

Tầm quan trọng của dữ liệu

Bằng cách dần dần chuyển đổi từ cách tiếp cận truyền thống thuần túy, sang tập trung vào các chỉ số đơn lẻ như reach (độ bao phủ), engagement (tính gắn kết) và action (khả năng thúc đẩy hành động), các thương hiệu giờ đây đã có thể tạo nên một dòng thông tin liên tục – được thu thập dựa trên dữ liệu bán hàng theo thời gian thực, hoặc hành vi lướt web của khách hàng trực tuyến, kết nốivới nhau trong cùng một hệ thống lưu trữ dữ liệu chính chủ.

Điều này hỗ trợ rất lớn cho Marketer trong việc xác định các chiến lược Marketing được triển khai đã ảnh hưởng như thế nào đến thành quả của doanh nghiệp, và quan trọng nhất là tác động như thế nào lên hành vi của khách hàng.

Các thương hiệu nên chuẩn bị sẵn sàng để thích ứng và phát huy tối đa khả năng tiềm tàng của dữ liệu. Có như vậy Marketer mới có được lời giải thích rõ ràng cho những quyết định ngân sách và cách phân bổ chi tiêu vào các kênh giao tiếp sao cho hợp lí, qua đó mang đến giá trị đích thực và ROI (tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư) cao hơn.

Chiến lược dữ liệu có thể được triển khai theo hai hướng: sử dụng dữ liệu một cách chủ động (proactive strategy) khi hành trình khách hàng có thể được dự tính – đây thực chất là quá trình “cá nhân hóa”, hoặc sử dụng dữ liệu theo kiểu đối phó (reactive strategy) để phản ứng ngay lập tức với những tín hiệu từ khách hàng theo thời gian thực.

Nếu như trước đây việc đánh giá ROI của hoạt động tiếp thị dựa trên dữ liệu gần như không khả thi và làm đau đầu cho nhiều Marketer, thì giờ đây đang dần được giải quyết nhờ những bước tiến lớn trong khoa học. Đó là khả năng mô hình hóa hỗn hợp, những phân tích tiến trình nhấp chuột, các báo cáo và công cụ tối ưu hóa cũng như phối hợp giữa các dữ liệu online và offline.

Dù là với mục tiêu tạo ra nhận thức, thúc đẩy gắn kết, nâng cao trải nghiệm khách hàng hay gia tăng doanh số, thì việc vận dụng dữ liệu cũng mang đến cho thương hiệu cơ hội chứng tỏ tính hiệu quả trong kinh doanh và đảm bảo sự hài lòng cho khách hàng.

(Theo www.adexchanger.com)