Những tiến bộ công nghệ như “beacon”, DMP, nền tảng Attribution và quảng cáo định vị đã tạo ra khối lượng lớn dữ liệu chính xác hơn, nảy sinh nhiều cơ hội hiểu rõ các kênh khác nhau đang hoạt động ra sao. Điều này làm tăng giá trị của việc đo lường và phân tích, cũng như chi phí đầu tư. Theo khảo sát gần đây của Duke trên 300 CMO, ngân sách Marketing dự kiến sẽ tăng gần gấp đôi lên 12% vào năm 2018.

Điều này khiến cho nhiều Marketer trở nên hoang mang vì hai lý do. Thứ nhất, họ e sợ những gì họ không biết và không chắc chắn làm thế nào để bắt đầu khắc phục. Thứ hai, phân tích Marketing kỹ thuật số không theo kịp với Marketing kỹ thuật số, và việc theo đuổi sự hoàn hảo khiến cho các Marketer bỏ lỡ nhiều cơ hội.

Kết quả là Marketing không còn hiệu quả như mong đợi, cùng với sự đầu tư vào các công cụ và sản phẩm không phù hợp.

Marketer hiện đại nên học cách quen thuộc với dữ liệu và phân tích, điều đó có thể thực hiện bằng chương trình học phân tích có mục đích và nền tảng cho việc phân tích và thử nghiệm các công cụ đo lường. Điều này cho phép một chiến lược dữ liệu chủ động ngày càng tốt hơn theo thời gian và thúc đẩy kết quả kinh doanh.

Kế hoạch đo lường

Mỗi tổ chức đều có kế hoạch trước cho công nghệ, tài chính, dữ liệu và R&D , nhưng không nhiều công ty làm như vậy với việc đo lường. Cách tiếp cận tương tự cần phải được áp dụng cho kế hoạch hai hoặc ba năm cho việc đo lường nghiêm ngặt hơn. Điều này buộc ban điều hành đầu tư một kế hoạch dài hạn bao gồm ngân sách thử nghiệm cho các Marketer thời gian và nguồn lực để thực hiện chương trình học tập và triển khai các công cụ đo lường và nền tảng thích hợp thay vì cuốn vào các cuộc kiểm tra. Điều này không chỉ cho phép các Marketer tìm và đánh giá đúng đối tác, đồng thời phát triển hệ sinh thái công nghệ đo lường.

Kế hoạch cần làm rõ các mục tiêu thương hiệu trước khi đi vào chiến thuật. Nhiều tổ chức vội vàng thử nghiệm hệ thống đo lường hoặc Attribution mà chưa làm rõ những vấn đề Marketing cần được giải quyết. Ví dụ nếu mục tiêu là để đánh giá các tác động của kỹ thuật số tại một cửa hàng offline, các chiến thuật hỗ trợ mục tiêu học tập đó có thể phù hợp hơn với thử nghiệm beacon hoặc CRM thay vì Attribution.

Văn hóa ham thích dữ liệu

Có thể phát triển văn hóa cho phép đầu tư mạo hiểm bằng cách phân bổ một tỷ lệ phần trăm ngân sách truyền thông và phân tích để thử nghiệm – khoảng 5% tổng ngân sách. Điều này sẽ giúp các Marketer luôn đi trước và xác định dữ liệu mới tiềm năng và các nguồn phân tích với ít rủi ro hơn.

Ngân sách thử nghiệm đó có thể được sử dụng để thách thức đội ngũ Marketer xác định và khám phá 3 cách thức mới để đo lường tác động trực tiếp trong 6 tháng tiếp theo mà không chỉ dựa trên các mô hình cũ. Các Marketer nên xem xét thử một cái gì đó đơn giản hơn nhưng vẫn ý nghĩa. Ví dụ, một thương hiệu bán lẻ hoặc công ty du lịch có danh sách email khách hàng có thể xem xét xây dựng các phân nhóm khách hàng trên Facebook bằng cách sử dụng công cụ phân tích CRM và đeo bám các nhóm này, hoặc tiên đoán các mô hình tương tự. Điều này cho phép các thương hiệu tối ưu hóa CRM hoặc nền tảng quản lý dữ liệu của mình mà không cần phải đầu tư lớn, và nó tăng hiểu biết phân nhóm khách hàng để dự đoán các cơ hội tương lai.

Các thử nghiệm khác có thể bao gồm nghiên cứu Datalogix để hiểu tác động offline từ các quảng cáo xã hội hoặc phân tích mức độ đa hướng giữa tìm kiếm và hiển thị để hiểu những con đường có lợi nhất dẫn đến hành động mua hàng.

Ngân sách này cũng cho phép các Marketer tham gia vào những kênh quan trọng có dữ liệu dồi dào chưa được đo lường. Ví dụ, mặc dù tiếp thị điện thoại di động là một trong những lĩnh vực có triển vọng nhất để xây dựng thương hiệu tuy nhiên gần một nửa các Marketer không đủ vốn đầu tư cho lĩnh vực này, bởi vì các công cụ theo dõi không được phát triển như những công cụ đo lường ROI trên máy tính để bàn.

Làm cho đội ngũ sáng tạo nền tảng và hứng thú với dữ liệu

Công việc sẽ hiệu quả hơn nếu có những dữ liệu tốt để giúp sáng tạo. Ví dụ, nếu một thương hiệu sản xuất video, dữ liệu có thể giúp đội ngũ sáng tạo hiểu được ý nghĩa của rào cản quảng cáo trên YouTube, tùy chọn âm thanh của quảng cáo trên Facebook hoặc cơ hội tiếp thị bằng câu chuyện liên hoàn trả tiền trên mạng xã hội. Đội ngũ sáng tạo có thể tập trung truyền tải tất cả những gì quan trọng trong 5 giây đầu tiên khi mà quảng cáo thu hút sự chú ý của người xem trước khi bị bỏ qua. Và đội ngũ sáng tạo vận dụng dữ liệu uyển chuyển sẽ biết chính xác đoạn nào bị bỏ qua để lặp lại video thu hút sự chú ý của người dùng tốt hơn.

Cách tiếp cận hướng dữ liệu này cũng cung cấp cho các đội ngũ sáng tạo thông tin phản hồi nhanh chóng về hiệu quả của các chiến dịch nhờ vậy họ có thể điều chỉnh kịp thời. Khả năng kích hoạt nhiều phần của nội dung video và biết được nhanh chóng (có thể trong vòng 24 giờ) tỷ lệ hoàn thành của một video vượt trội hơn những video khác cho thông tin phản hồi nhanh hơn, hiệu quả hơn giữa các Marketer và Agency.

Đội ngũ phân tích hiện đại

Một nhân viên phân tích hiện đại cho dù là nội bộ hay từ một đối tác thứ ba, bao gồm bốn vị trí cốt lõi. Đầu tiên là một chuyên gia về cơ sở dữ liệu để giúp thao tác dữ liệu và thiết lập một cơ sở dữ liệu phân tích mà Marketer có thể sở hữu. Đặc biệt công ty tài chính nên đầu tư cho vị trí này, bởi vì họ có khả năng tổ chức dữ liệu và chia sẻ nó một cách hiệu quả với các Agency và các Publisher để tối ưu hóa.

Vị trí cốt lõi thứ hai là chuyên gia giải pháp kinh doanh thông minh, thông thạo truy xuất dữ liệu và các gói phần mềm trực quan, chẳng hạn như Tableau để hình dung trước giá trị từ nguồn dữ liệu vô tận. Người này sẽ giúp làm dữ liệu trở nên có ý nghĩa đối với tổ chức để đưa ra quyết định dựa trên nó.

Đừng bỏ qua nhà thống kê, người biết và yêu thích dự báo, SQL, R và mô hình hóa và sẽ đào sâu dữ liệu để trích xuất giá trị và thông tin cho các quyết định Marketing tốt hơn. Người này sẽ giúp ích với việc dự báo, phân tích sụt giảm lợi nhuận và thử nghiệm đa biến phức tạp trên các vị trí quảng cáo.

Cuối cùng, điều quan trọng là phải có được một developer (lập trình viên) với chuyên môn API (giao diện lập trình ứng dụng), người sẽ sử dụng dữ liệu để phát triển các giải pháp độc đáo cho những thách thức kinh doanh. Ví dụ, người này có thể giúp các Marketer xác định API nào cần kiểm tra và làm thế nào để kết nối nó với Google để đưa ra chiến lược đấu giá truyền thông dựa trên thời tiết hoặc tìm mô hình lưu lượng để điều chỉnh quảng cáo trên điện thoại di động trong thời gian thực.

Bằng cách áp dụng văn hóa phân tích cho việc học tập và thử nghiệm với các cách làm việc mới, các Marketer sẽ đến gần hơn với việc đo lường hiệu quả cho tổ chức của mình và ngành quảng cáo.

(Theo www.adexchanger.com)