Để nhìn thấu insight khách hàng, phục vụ cho các chiến lược marketing của doanh nghiệp, bạn phải dựa vào các dấu hiệu từ các con số, dữ liệu thu thập được. Quá trình thu thập dữ liệu và phân tích những dữ liệu đó chính là data analytics. Để hiểu kỹ hơn khái niệm data analytics là gì cũng như quy trình phân tích dữ liệu hiệu quả, mời bạn đọc cùng LPTech tìm hiểu chi tiết trong bài viết sau!

Data analytics là gì?

Data analytics, hay còn gọi là phân tích dữ liệu, là quá trình nghiên cứu, thu thập, chắt lọc từ các dữ liệu thô để tìm ra thông tin hữu ích cho quá trình kinh doanh.

Ở đây phân tích dữ liệu là một thuật ngữ rộng bao gồm nhiều loại phân tích dữ liệu đa dạng. Bất kỳ loại thông tin nào cũng có thể được áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu để có được cái nhìn sâu sắc có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất/ vấn đề hay tiết lộ các xu hướng. Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình nhằm tăng hiệu quả tổng thể của một doanh nghiệp hoặc hệ thống.

Trong marketing và bán hàng, thông qua thu thập nhiều loại dữ liệu khác nhau từ nhiều nguồn, doanh nghiệp có thể nắm được các thông tin về hành vi của khách hàng, chẳng hạn, họ có thể nhấp vào quảng cáo, mua hàng, bình luận về một bài báo hoặc thích một bài đăng trên mạng xã hội.

Dữ liệu này và các loại dữ liệu khác có thể tiết lộ thông tin về sở thích của khách hàng, như thông qua các hành động đăng ký danh sách email của bạn. Họ cũng có thể gián tiếp bày tỏ sự quan tâm đến một chủ đề bằng cách đọc về chủ đề đó trên trang web của bạn hay nhấp vào một trong những quảng cáo của bạn cho sản phẩm đó. Một số nguồn dữ liệu về sở thích khách hàng tiềm năng khác bao gồm câu trả lời khảo sát, lượt thích trên mạng xã hội và lượt xem video.

Bằng cách kết hợp dữ liệu này với thông tin về nhân khẩu học của khách hàng hiện tại, bạn có thể hiểu rõ hơn về các phân khúc khách hàng có nhiều khả năng quan tâm đến thương hiệu, nội dung hoặc sản phẩm của bạn. Thông tin nhân khẩu học bao gồm thông tin về tuổi, giới tính, thu nhập, tình trạng hôn nhân và nhiều đặc điểm khác của khách hàng.

Ví dụ: thông qua phân tích dữ liệu, bạn có thể thấy rằng những người trong độ tuổi từ 18 đến 35 có nhiều khả năng mua sản phẩm của bạn nhất. Bạn cũng có thể thấy rằng những người đã kết hôn chiếm hầu hết khán giả trên trang web của bạn. Bằng cách nhắm mục tiêu nhiều đặc điểm, bạn có thể tạo ra nhiều đối tượng cụ thể hơn có khả năng chuyển đổi cao. Sau đó, bạn có thể sử dụng thông tin này để dự đoán hành vi của nhiều loại người dùng khác nhau và nhắm mục tiêu quảng cáo và nội dung của bạn hiệu quả hơn.

Điển hình như Case study của The Coffee House. Để hiểu rõ hành vi khách hàng của mình, TCH đã thu thập dữ liệu thông qua các giao dịch tại quán, app, đặt hàng online…từ đó đưa ra các chiến dịch marketing/sale cá nhân hoá cho từng nhóm khách, từng sản phẩm và từng thời điểm. Ví dụ sáng nay, Bình Thạnh âm u như sắp đổ mưa thì sẽ cần code gì cho thật “chill” và push tới nhóm nào trên app để ra được lượng đặt hàng tốt nhất. Việc đó dĩ nhiên không thể tự ngồi đoán bằng cơm.

>> Xem thêm: Dữ liệu khách hàng là gì? Ảnh hưởng của dữ liệu trong content marketing

Tầm quan trọng của việc phân tích dữ liệu

Data analytics là bước quan trọng mà các công ty đều phải thực hiện bởi dữ liệu là những thông tin tiềm năng cung cấp nhiều giá trị cho doanh nghiệp, nhưng để mở khóa giá trị đó cần phải thực hiện phân tích. Thông qua phân tích dữ liệu giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu suất của mình.

1. Thúc đẩy quá trình ra quyết định hiệu quả

Các công ty có thể sử dụng thông tin chi tiết mà họ có được từ phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định của họ, dẫn đến kết quả tốt hơn.

Phân tích dữ liệu giúp loại bỏ nhiều phỏng đoán từ việc lập kế hoạch các chiến dịch tiếp thị, chọn nội dung để tạo đến phát triển sản phẩm và hơn thế nữa. Nó cung cấp cho doanh nghiệp cái nhìn 360 độ về khách hàng của mình, có nghĩa là bạn thấu hiểu được hành vi và sở thích của họ bạn sẽ đáp ứng nhu cầu của họ tốt hơn.

Ngoài ra, với công nghệ phân tích dữ liệu hiện đại, bạn có thể liên tục thu thập và phân tích dữ liệu mới để cập nhật sự thay đổi và xu hướng để ứng biến chủ động.

2. Hỗ trợ tiếp thị hiệu quả hơn

Khi doanh nghiệp thấu hiểu khách hàng của mình, họ có thể tiếp thị họ hiệu quả hơn. Bằng việc phân tích dữ liệu sẽ giúp bạn nắm rõ về phân khúc đối tượng nào có nhiều khả năng tương tác với chiến dịch và chuyển đổi nhất.

Doanh nghiệp có thể sử dụng thông tin này để điều chỉnh tiêu chí nhắm mục tiêu của mình theo cách thủ công hoặc thông qua tự động hóa. Hoặc sử dụng các thông tin đã được phân tích này để phát triển các thông điệp và quảng cáo khác nhau cho các phân khúc khác nhau. Việc cải thiện nhắm mục tiêu này của bạn dẫn đến nhiều chuyển đổi tiềm năng hơn và ít lãng phí chi phí quảng cáo hơn.

>> Xem thêm: Customer insight là gì? Cách để xác định “sự thật ngầm hiểu” của khách hàng

3. Nâng cao dịch vụ khách hàng

Phân tích dữ liệu cung cấp cho doanh nghiệp nhiều thông tin chi tiết về khách hàng như hành vi, sở thích và mỗi quan tâm,...Từ đó dễ dàng điều chỉnh dịch vụ khách hàng theo nhu cầu của họ, cá nhân hóa và xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn.

4. Hoạt động hiệu quả hơn

Data analytics có thể giúp bạn hợp lý hóa các quy trình của mình, tiết kiệm tiền và tăng lợi nhuận. Khi bạn hiểu rõ hơn về những gì khách hàng muốn, bạn sẽ lãng phí ít thời gian hơn vào việc tạo quảng cáo và nội dung không phù hợp với sở thích của khán giả.

Điều này có nghĩa là ít lãng phí tiền hơn cũng như cải thiện kết quả từ các chiến dịch và chiến lược nội dung của bạn. Ngoài việc giảm chi phí của bạn, phân tích cũng có thể tăng doanh thu của bạn thông qua việc tăng chuyển đổi, doanh thu quảng cáo hoặc đăng ký.

Ví dụ của phân tích dữ liệu

Giả sử bạn là nhà tiếp thị đang chạy chiến dịch quảng cáo điện thoại thông minh phiên bản mới nhất. Bạn có thể bắt đầu bằng cách nhắm mục tiêu quảng cáo đến những người đã mua phiên bản trước của điện thoại được đề cập. Khi chiến dịch của bạn chạy, bạn sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu để chọn lọc dữ liệu được tạo khi mọi người nhấp vào quảng cáo.

Bằng cách kiểm tra dữ liệu về sở thích của những người dùng này, bạn suy ra được nhiều người trong số họ quan tâm và rất yêu thích chụp hình. Có lẽ điều này là do điện thoại mới của bạn có camera tốt hơn so với mẫu trước đó. Sử dụng thông tin này, bạn có thể tinh chỉnh quảng cáo của mình để tập trung vào những người dùng đã mua điện thoại trước đó và thích chụp ảnh. Bạn cũng có thể tìm thấy những khán giả mới gồm những người không mua điện thoại cũ hơn nhưng quan tâm đến nhiếp ảnh.

Một ví dụ khác, giả sử bạn xuất bản một trang web có các video về thể thao. Khi mọi người truy cập trang web của bạn, bạn có thể thu thập dữ liệu về những video mà khách truy cập khác nhau xem cũng như mức độ đánh giá của họ về video, họ nhận xét về video nào và hơn thế nữa.

Bạn cũng có thể thu thập thông tin về nhân khẩu học của từng người dùng. Bạn có thể sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để xác định phân khúc khán giả nào có nhiều khả năng xem các video nhất định nhất. Sau đó, bạn có thể đề xuất video cho mọi người dựa trên các phân đoạn mà họ phù hợp nhất. Ví dụ, bạn có thể thấy rằng nam giới lớn tuổi có xu hướng thích chơi gôn nhất, trong khi nam giới trẻ tuổi có khả năng quan tâm đến bóng rổ nhất.

>> Có thể bạn quan tâm: Google Analytics 4 là gì? Cách chuyển đổi từ GA Universal sang GA4 mới nhất

Quy trình phân tích dữ liệu

Để phân tích dữ liệu hiệu quả tối ưu hiệu suất kinh doanh thì doanh nghiệp cần nắm được quy trình sau đây:

Bước 1: Xây dựng chân dung khách hàng

Để xây dựng chân dung khách hàng, bạn cần xác định được đối tượng khách hàng mục tiêu mà doanh nghiệp đang hướng tới là ai. Đối tượng khách hàng càng được phác hoạ rõ nét, bạn càng dễ tìm ra được insight trong quá trình phân tích dữ liệu.

Từ đối tượng khách hàng, bạn có thể phân vùng được mục tiêu doanh nghiệp hướng đến. Các số liệu phân tích sẽ cụ thể hơn và đem đến hiệu quả tốt nhất cho doanh nghiệp.

Bước 2: Tiến hành thu thập, tìm kiếm dữ liệu

Bạn có thể phân loại theo cách để tìm kiếm dữ liệu ví dụ như thu thập thông tin online hoặc offline. 

Tại kênh offline bạn có thể lấy ý kiến trực tiếp từ các khách hàng đến sử dụng sản phẩm hoặc nằm trong phân khúc sản phẩm đó. Thông qua nhiều cách như khảo sát, phỏng vấn trực tiếp, sử dụng bảng hỏi,...để tiếp cận sát nhất với khách hàng. Bạn cũng có thể check thông tin hoá đơn của khách hàng để biết những thông tin cơ bản như sản phẩm mua là gì, ở đâu, thời gian mua hàng mất bao lâu,... Một cách khác để nhận phản hồi khách hàng là cho nhân viên tổng đài gọi đến từng khách để nhận đánh giá.

Tại kênh online, tất cả những hành vi của khách hàng thực hiện online có liên quan đến sản phẩm đều có thể là dấu hiệu để bạn tìm kiếm. Dấu hiệu thông tin lấy từ kênh online rất đa dạng và khá lớn nhưng số lượng thông tin này lại thường đầy đủ và hữu dụng nhất. Do đó, đừng coi thường bất cứ hành vi gì của khách hàng mà bạn có thể tìm kiếm trên này.

Bước 3: Xử lý dữ liệu ở dạng "thô"

Tất cả khối dữ liệu số, chữ bạn thu được đang ở dạng "thô", chưa được xử lý nên nhìn rối rắm và khó phân tích. Do đó bạn phải "sàng lọc" dữ liệu để có thể dễ dàng phân tích.

Đưa số liệu về dưới dạng bảng, hình vẽ hoặc biểu đồ một cách sinh động và chân thực, có thể thêm màu sắc các kí hiệu cho dễ nhận biết. Bạn cần lưu ý lựa chọn hình thức thể hiện để dễ nhận biết insight, nếu chưa có nhiều kinh nghiệm hãy thử một vài hình thức.

Ví dụ, nếu bạn muốn thể hiện doanh thu sản phẩm X theo tháng thì nên chọn biểu đồ đường hoặc biểu đồ cột. 

Bước 4: Phân tích

Phân tích dữ liệu là bước khó nhất, đòi hỏi bạn phải dày dặn kinh nghiệm và có sẵn tố chất nhạy bén với con số. Bạn phải sở hữu kỹ năng làm việc với con số và chịu được áp lực trong công việc đặc biệt này.

1. Tìm hiểu ý nghĩa từ những con số, dữ liệu thể hiện điều gì đặc biệt?
2. Sắp xếp chúng thành từng nhóm dữ liệu khác nhau có sự tương đồng về ý nghĩa (bán hàng, khách hàng, thương hiệu).
3. Tìm điểm bất thường trong sự thay đổi số liệu giữa các giai đoạn, lưu ý những giai đoạn tăng giảm mạnh. Đây là dấu hiệu để tìm ra insight khách hàng rõ rệt nhất.
4. Đưa ra dự đoán về insight khách hàng
5. Sau khi nhận ra sự bất thường của con số, bạn sẽ bắt đầu đưa ra các dự đoán của mình về insight khách hàng. Thường thì có nhiều đáp án cho một câu hỏi mở, bởi vậy bạn cần phải quyết định chọn insight nào để tiến hành marketing chuyên sâu.

Lưu ý khi thực hiện quy trình data analytics

Một số lưu ý doanh nghiệp cần nắm khi thực hiện phân tích dữ liệu:

1. Dữ liệu "thô" cần sự chính xác cao độ, tránh đưa doanh nghiệp đi lạc hướng, tốn kém thời gian công sức và tiền của. 
2. Hình thức biểu đạt con số phải phù hợp với từng loại dữ liệu để "phô diễn" hết tất cả các góc dữ liệu cho bạn dễ phân tích.
3. Chú ý tới những biến động mạnh mẽ, insight khách hàng có thể đang "ẩn giấu" trong đó.
4. Bạn phải hết sức tập trung, sự xao nhãng có thể khiến bạn phải quay lại làm việc từ đầu.

Tổng Kết

Vận dụng Data analytics vào marketing có thể khiến doanh nghiệp bạn thắng lợi hoặc thua lỗ. Nhưng nếu bạn không sử dụng data Analytics thì chuyện doanh nghiệp thua lỗ sẽ là chuyện sớm muộn. Tìm hiểu thật kỹ, học hỏi từ các chuyên gia đầu ngành sẽ giúp bạn biết cách biến data analytics thành công cụ có ích cho doanh nghiệp.

>> Xem thêm: Customer retention là gì? Làm thế nào để tăng tỷ lệ giữ chân khách?