Làm thế nào để tăng hiệu suất thương hiệu của bạn với tiếp thị theo hướng dữ liệu.

Lời mở đầu

Mặc dù tập trung vào tiếp thị theo hướng dữ liệu trong những năm gần đây, nhiều công ty chỉ làm trầy xước bề mặt của khả năng dữ liệu. Thường xuyên hơn không, các thương hiệu dựa vào các số liệu cơ bản như nhấp chuột, lượt xem và hiển thị để đưa ra quyết định, bỏ lỡ những hiểu biết có giá trị từ việc đào sâu hơn vào bộ dữ liệu của họ.

Bằng cách khám phá dữ liệu hơn nữa, các thương hiệu có thể điều chỉnh hoạt động tiếp thị của họ theo nhu cầu và sở thích cụ thể của khách hàng. Điều này giúp tạo ra trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa và hấp dẫn hơn, mang lại cho các công ty lợi thế cạnh tranh. 

Nhưng nếu tiếp thị theo hướng dữ liệu của bạn không đạt được kỳ vọng, đừng lo lắng - bạn không đơn độc. 

Bước đầu tiên là thừa nhận có chỗ để cải thiện. Bước tiếp theo là sử dụng dữ liệu để thông báo các quyết định tiếp thị của bạn có ý nghĩa hơn. Đó là lý do tại sao bài viết của chúng tôi thảo luận về cách thực sự giới thiệu tiếp thị theo hướng dữ liệu vào chiến lược công ty của bạn.

Làm thế nào để bạn bắt đầu xác định và thu thập dữ liệu có liên quan? 

Tiếp thị theo hướng dữ liệu đã trở thành một từ thông dụng trong ngành. Nhưng nhiều công ty còn lại tự hỏi làm thế nào bạn xác định và thu thập dữ liệu có liên quan. 

Chà, nó không khó như bạn nghĩ.

1. Bắt đầu bằng cách phân tích mục tiêu kinh doanh và mục tiêu tiếp thị của bạn. Khi bạn đã hiểu rõ về mục tiêu của mình, bạn có thể bắt đầu xác định các điểm dữ liệu phù hợp nhất. 
2. Thu thập dữ liệu bằng các công cụ và nền tảng khác nhau, như Google Analytics, phân tích phương tiện truyền thông xã hội, hệ thống quản lý quan hệ khách hàng và hơn thế nữa. Mỗi nền tảng sẽ cung cấp những hiểu biết có giá trị về khách hàng của bạn và hành vi của họ.
3. Thu thập dữ liệu trực tiếp từ đối tượng của bạn. Cho dù khảo sát, biểu mẫu phản hồi hay hỏi ý kiến của khách hàng, việc thu thập phản hồi trực tiếp sẽ giúp bạn hiểu sâu hơn về sở thích của khách hàng. 

Với các bước này, bạn sẽ sớm khám phá ra một thế giới dữ liệu giúp cải thiện nỗ lực tiếp thị của bạn và giúp thúc đẩy kết quả kinh doanh. 

Tại sao phân tích và giải thích dữ liệu là rất quan trọng cho sự thành công của thương hiệu của bạn

Phân tích và giải thích dữ liệu là rất quan trọng đối với bất kỳ chiến lược tiếp thị dựa trên dữ liệu nào. Để bắt đầu, bạn sẽ cần phần mềm trực quan hóa dữ liệu nâng cao để tổ chức và cấu trúc dữ liệu của mình để dễ dàng phân tích. 

Nếu bạn không có phần mềm dữ liệu, một cách giải quyết dễ dàng là thuê ngoài tiếp thị của bạn. Với việc thuê ngoài, bạn sẽ dựa vào bên thứ ba để cung cấp thông tin chi tiết về công nghệ và dữ liệu phù hợp để thúc đẩy hiệu suất tiếp thị của mình. 

Khi phần mềm của bạn được thiết lập và chạy, hãy tìm các mẫu, xu hướng và mối tương quan. Điều này sẽ giúp bạn xác định những hiểu biết chính sẽ thông báo cho chiến lược tiếp thị của bạn. 

Nhưng bạn sẽ phải vượt ra ngoài xu hướng bề mặt để hiểu dữ liệu của mình một cách thực sự. 

Ví dụ: nếu dữ liệu của bạn cho thấy lưu lượng truy cập trang web của bạn đã tăng lên, bạn sẽ muốn biết lý do tại sao và ý nghĩa của nó đối với công ty của bạn. Bạn có thể sử dụng các công cụ dữ liệu nâng cao, như Google Analytics, để cung cấp thông tin chi tiết về những gì có thể gây ra sự gia tăng lưu lượng truy cập trang web. Với thông tin này, bạn sẽ có kiến thức tốt hơn về khách hàng và thương hiệu của mình, giúp bạn đưa ra quyết định có tác động hơn.  

Cách giới thiệu thông tin chi tiết về dữ liệu vào quá trình ra quyết định của bạn

Một trong những khía cạnh quan trọng nhất của tiếp thị theo hướng dữ liệu là sử dụng thông tin chi tiết để đưa ra quyết định tốt hơn và cải thiện chiến lược tiếp thị của bạn.

Dưới đây là cách giới thiệu thông tin chi tiết về dữ liệu vào quá trình ra quyết định của bạn:

• Đầu tư vào các công cụ và công nghệ phù hợp. 

Bằng cách sử dụng công nghệ phân tích dữ liệu của bạn trong thời gian thực, bạn có thể nhanh chóng xác định các khu vực cải tiến chiến dịch và thực hiện hành động phù hợp.

• Xây dựng văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu. 

Mở rộng thương hiệu của bạn cho những ý tưởng và chiến lược mới được hỗ trợ bởi thông tin chi tiết về dữ liệu.

• Làm cho dữ liệu của bạn có liên quan và có thể hành động. 

Gắn dữ liệu của bạn với các mục tiêu và KPI cụ thể, trình bày dữ liệu cho những người ra quyết định theo cách dễ hiểu và có thể hành động.

• Thử nghiệm và thử nghiệm. 

Ví dụ: bằng cách tiến hành thử nghiệm A / B, bạn sẽ xác định điều gì phù hợp nhất với khán giả của mình, giúp bạn tinh chỉnh chiến lược và cải thiện kết quả tiếp thị của mình.

Nền tảng dữ liệu khách hàng là gì và nó hoạt động như thế nào?

Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) thu thập và quản lý dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau, như email, phương tiện truyền thông xã hội và tương tác trang web. CPD sau đó sử dụng thông tin này để cung cấp cái nhìn toàn diện về từng khách hàng, giúp các nhà tiếp thị cung cấp trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa. 

Một lợi ích khác của CDP là nó cho phép các nhà tiếp thị theo dõi và phân tích hành vi của khách hàng trên nhiều điểm tiếp xúc. Điều này giúp các thương hiệu xác định cơ hội tham gia, tạo ra các chiến dịch tiếp thị hiệu quả hơn.

CDP cũng giúp tạo các chiến dịch được nhắm mục tiêu dựa trên các phân khúc khách hàng cụ thể, như nhân khẩu học, hành vi và sở thích, cho phép các nhà tiếp thị điều chỉnh thông điệp và khuyến mãi cho khách hàng.

Bằng cách thu thập và quản lý dữ liệu khách hàng và sử dụng dữ liệu đó để xây dựng trải nghiệm tiếp thị được cá nhân hóa, CDP giúp các công ty tạo ra các chiến dịch hiệu quả và hấp dẫn hơn, tạo mối quan hệ khách hàng mạnh mẽ hơn và thúc đẩy kết quả tốt hơn. 

Giới thiệu tính năng tự động hóa và cá nhân hóa dựa trên dữ liệu để xây dựng kết nối khách hàng lớn hơn

Tự động hóa và cá nhân hóa theo hướng dữ liệu là những chiến lược thay đổi cuộc chơi cho các nhà tiếp thị hiện đại. Bằng cách sử dụng thông tin chi tiết về dữ liệu, các công ty sẽ tạo ra trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa hơn, dẫn đến mức độ tương tác, tỷ lệ chuyển đổi và lòng trung thành của khách hàng cao hơn.

Vậy, tự động hóa theo hướng dữ liệu chính xác là gì? 

Nói một cách đơn giản, nó sử dụng dữ liệu để tự động hóa các quy trình tiếp thị, như quảng cáo truyền thông xã hội và đề xuất nội dung. Tự động hóa này cho phép các nhà tiếp thị cung cấp thông điệp khách hàng có liên quan và kịp thời dựa trên hành vi và sở thích của họ.

Ví dụ: giả sử một khách hàng đã từ bỏ giỏ hàng trực tuyến của họ. Trong trường hợp đó, bạn có thể sử dụng tự động hóa theo hướng dữ liệu để gửi ưu đãi qua email được cá nhân hóa nhằm khuyến khích họ hoàn tất giao dịch mua. Điều này không chỉ cải thiện trải nghiệm của khách hàng mà còn tăng khả năng bán hàng.

Kết hợp tự động hóa theo hướng dữ liệu với cá nhân hóa sẽ cải thiện trải nghiệm khách hàng của bạn, giúp thúc đẩy chuyển đổi và tạo mối quan hệ lâu dài hơn.

Suy nghĩ cuối cùng của chúng tôi 

Tiếp thị theo hướng dữ liệu mang đến một cơ hội đáng kinh ngạc cho thương hiệu của bạn. Với thực tiễn dữ liệu và công nghệ phù hợp, bạn sẽ đưa ra quyết định chính xác hơn, sáng suốt hơn và hiểu khách hàng của mình tốt hơn. Điều này sẽ thúc đẩy hiệu suất tiếp thị của bạn, giúp bạn xây dựng thành công thị trường lâu dài.