Khi việc thu thập dữ liệu ngày càng dễ dàng, các mô hình dự báo sẽ càng trở nên  phát triển . Tuy vậy Marketer vẫn còn khá nhiều việc phải làm.

Internet nói chung và công nghệ số nói riêng vẫn đang tiếp tục đà phát triển vượt bậc. Khi chưa thấy được “điểm tới hạn” thì Marketer vẫn phải liên tục hoàn thiện các chiến lược, hoặc sẽ phải đối diện với rủi ro bị nhấn chìm bởi lượng dữ liệu dồi dào. Trong trường hợp này, một trong những công cụ hiệu quả nhất hỗ trợ lên chiến lược cho Marketer là các “phân tích dự báo” (predictive analytics).

Ông Emad Georgy, Phó chủ tịch cấp cao của tập đoàn Experian chuyên cung cấp dịch vụ Marketing dựa trên dữ liệu, cho rằng: “Phân tích dự báo xoay quanh người dùng và mang lại những góc nhìn toàn diện nhất về họ. Để làm được điều này, Marketer phải hiểu về hồ sơ người dùng chứ không chỉ đơn thuần quan tâm đến các phân khúc. Hiện nay công nghệ đã bắt kịp được ý niệm này. Với cơ sở là Big Data, chúng ta có thể sở hữu công nghệ giúp mang lại những phân tích dự báo chính xác trong tầm tay”.

Phân tích dự báo không phải khái niệm mới nhưng chính sự bùng nổ trong công nghệ đã truyền sức sống mới cho hoạt động này. Sử dụng đúng dữ liệu, Marketer có thể gặt hái được thành quả đáng kinh ngạc. Hay hơn nữa, họ còn có thể tận dụng các phân tích này để thực hiện hoạt động Marketing thực sự lấy khách hàng là trung tâm.

Nhưng trước tiên, Marketer cũng cần phải lưu ý một số hiện thực đáng cảnh tỉnh trong công tác phân tích dự báo.

Phân tích phải tập trung vào “trải nghiệm người dùng”

Marketer phải biết họ đang sở hữu những dữ liệu gì, và quan trọng hơn là làm cách nào chúng có thể góp phần tạo nên những trải nghiệm tốt hơn cho người dùng. Làn sóng Big Data đã giúp thúc đẩy xu hướng cá nhân hóa (personalization) ở hiện tại, tuy nhiên Marketer cũng không nên bỏ qua những bài học nền tảng từ dữ liệu trong quá khứ.

Như Marcelo Wiermann, Giám đốc công nghệ của nền tảng quảng cáo di động The Mobile Majority cho hay: “Sử dụng dữ liệu lịch sử (historical data) để xác định xu hướng và mẫu hình từ tập cơ sở người dùng trong một chiến dịch có thể tiết lộ nhiều hiểu biết về người dùng (insight) có giá trị. Ngoài ra, nó còn giúp xác định trước các yếu tố như ở đâu, khi nào, và làm cách nào một chiến dịch quảng cáo nên được tiến hành”.

Tuy nhiên, vấn đề là các chiến lược Marketing phải luôn lấy “khách hàng” và những trải nghiệm của họ làm trọng tâm.  Trong khi đó, khi Marketer tập trung quá nhiều vào các kênh giao tiếp và Big Data, họ lại bắt đầu trở nên lạc hướng, và dần rời xa suy nghĩ về khách hàng. Nhưng Marketer nên nhớ, việc tối ưu hóa hoạt động Marketing phải tập trung vào các phân tích người dùng để thu được những hiểu biết: Đâu là phân khúc khách hàng mang lại hiệu quả nhất? Họ là ai? Nhóm này có đang có xu hướng biến đổi như thế nào? Những câu trả lời trên có thể chỉ là nhất thời”.

Phân tích dự báo không dành cho tất cả mọi người

Các yếu tố như khối lượng dữ liệu, mức độ ổn định của nguồn ngân sách, quy mô chiến dịch và độ lớn công ty đóng vai trò to lớn quyết định – liệu các phân tích dự báo có mang lại lợi ích hay không.

“Phân tích dự báo dựa trên lượng dồi dào các dữ liệu ‘sạch’ và ‘an toàn’ sẽ giúp rút ra những bài học giá trị. Vì thế nếu dữ liệu không chính xác ngay từ đầu thì sẽ không có cơ sở để triển khai các phân tích dự báo tiếp sau”, Wiermann giải thích.

Đối với quy mô doanh nghiệp, nếu quá nhỏ thì sẽ không có đủ nguồn để chắt lọc hiểu biết sâu sắc và toàn diện về khách hàng. Bên cạnh đó là một số rào cản khác như tập khách hàng mục tiêu quá nhỏ hay thiếu các cam kết về một mô hình dự báo. Thậm chí một giải pháp thu thập dữ liệu quá sức đơn giản cũng có thể khiến mô hình dự báo không thể hoạt động.

Ông Stephen Yu, Quản lý cấp cao tại eClerx, công ty chuyên cung cấp nguồn nhân công trí thức cho thị trường, cho hay: “Không phải doanh nghiệp nào cũng có cơ sở để tiến hành dự báo hiệu quả. Một số ngành mà cơ sở khách hàng hiện tại cũng như tập khách hàng tiềm năng có quy mô khá nhỏ, hoặc ngân sách quá thắt chặt, và chúng gây khó khăn cho việc triển khai một mô hình phân tích dự báo hiệu quả. Nếu dữ liệu không tương xứng với mức độ tiên tiến của các phân tích thì những kết quả thu được sẽ không thực sự có ý nghĩa cho công tác hoạch định chiến lược”.

Khoảng trống cho cải tiến

Dù đầy hứa hẹn nhưng các mô hình phân tích dự báo hiện tại vẫn còn nhiều điểm yếu. Và theo thời gian, tất yếu sẽ xuất hiện những cải tiến để lấp đầy các “khoảng trống” này.

Ông Yu giải thích: “Tốc độ triển khai chính là thách thức chủ yếu đối với các mô hình dự báo. Nó liên quan đến quy trình và các hoạt động đi kèm như làm sạch, chuẩn hóa, phân loại, định vị, tổng kết dữ liệu và việc tạo ra các yếu tố thay đổi khác. Tính chính xác của dự báo cũng phải được cải thiện và điều này đòi hỏi thử nghiệm nhiều kỹ thuật khác nhau trong việc mô hình hóa. Bên cạnh đó, vấn đề chất lượng dữ liệu đầu vào cũng không thể xem nhẹ. Các yêu cầu này phải được giám sát và tuân thủ khắt khe, bởi vì một khi sai lầm trong dự báo, doanh nghiệp có thể phải trả một cái giá rất đắt”.

Nhìn chung, quy trình phân tích dự báo bắt đầu và kết thúc với “dữ liệu”. Và mỗi loại dữ liệu đều có khả năng mở rộng của riêng nó. Chính vì vậy, Marketer cần lưu  ý, dữ liệu phải bắt đầu từ nền tảng cơ bảng là ‘hiểu về khách hàng’ để đảm bảo sẽ hỗ trợ cho tiến trình dự báo tốt nhất có thể.

(Theo www.dmnews.com)