6 cách phân tích dữ liệu dự đoán đang định hình lại marketing

Phân tích dữ liệu dự đoán đang nhanh chóng trở thành động lực thúc đẩy tiếp thị hiện đại. Phân tích dữ liệu dự đoán là quá trình sử dụng dữ liệu lịch sử và hiện tại kết hợp với học máy để dự báo một số kết quả nhất định.

6 cách phân tích dữ liệu dự đoán đang định hình lại marketing

Trong thế giới marketing, phân tích dự đoán sử dụng giám sát và báo cáo để lên kế hoạch chính xác cho các chiến lược và chiến dịch. Trong gần một thập kỷ, loại nghiên cứu marketing này đã thay đổi cục diện về cách các tổ chức tiếp cận và tác động đến khách hàng của họ.

Tìm kiếm khách hàng tiềm năng tốt hơn

Sử dụng dữ liệu lịch sử của công ty và ngành mà công ty tham gia hoạt động, các nhà tiếp thị có thể tìm thấy các yếu tố nhất định liên quan đến khách hàng tiềm năng bằng cách sử dụng phân tích dự đoán. Ví dụ, một công ty tư vấn tài chính có thể phát hiện ra những cá nhân trong độ tuổi từ 52 đến 58 thể hiện một số hành vi nhất định trên các phương tiện truyền thông xã hội có nhiều khả năng trở thành khách hàng của mình.

Các dấu hiệu như vậy có thể được sử dụng theo một số cách như:

  • Quảng cáo nhắm mục tiêu
  • Viết quảng cáo có tính đề xuất
  • Tiếp cận khách hàng tiềm năng
  • Thực hiện các cuộc trò chuyện bán hàng nhắm mục tiêu

Xác định khách hàng tiềm năng nhanh hơn

Rất nhiều công ty sử dụng phần mềm quản lý quan hệ khách hàng (CRM). Những công cụ này thường bao gồm chức năng chấm điểm khách hàng tiềm năng. Việc chấm điểm này đơn giản là sẽ thông báo cho đội ngũ tiếp thị và bán hàng khi một khách hàng tiềm năng chuẩn bị đưa ra quyết định. Khi dữ liệu này được kết hợp với học máy và trí tuệ nhân tạo, việc xác định khách hàng tiềm năng đủ điều kiện bán hàng trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Hơn nữa, phân tích dự đoán có thể được sử dụng để rút ngắn chu kỳ bán hàng bằng cách dự đoán tốt hơn một hành vi khách hàng tiềm năng khi ở trong kênh bán hàng.

Khi quá trình xác định khách hàng tiềm năng đủ điều kiện bán hàng (Sales-Qualified Lead - SQL) được thực hiện thủ công, có rất nhiều sai sót có thể xảy ra. Chẳng hạn, nếu một khách hàng tiềm năng tải xuống một tài nguyên nhất định, nó có thể kích hoạt nhóm tiếp thị gửi khách hàng tiềm năng đó sang bộ phận bán hàng. Tuy nhiên, phân tích dự đoán có thể cho bạn biết rằng khách hàng tiềm năng có thể đã tải xuống quá nhanh và chưa sẵn sàng cho cuộc trò chuyện bán hàng.

Căn chỉnh tốt hơn giữa tiếp thị và bán hàng

Đội ngũ tiếp thị và đội ngũ bán hàng có những vai trò rất khác nhau và thực tế là hai bộ phận này thường không hiểu nhau, dẫn đến các sự cố trong giao tiếp có thể làm mất doanh thu của công ty. Bản chất của phân tích dự đoán là cải thiện theo thời gian. Dữ liệu từ cả nhóm bán hàng và tiếp thị có thể cải thiện nhiều yếu tố bao gồm:

  • Quá trình chuyển giao khách hàng tiềm năng
  • Truyền thông về các chương trình khuyến mãi (ví dụ: giảm giá)
  • Triển khai và cập nhật CRM
  • Chất lượng khách hàng tiềm năng trong kênh

Hiểu khách hàng hiện tại

Nhiều tổ chức dựa vào việc giữ chân khách hàng và bán các sản phẩm bổ sung theo thời gian. Các ngân hàng bán lẻ, các công ty dịch vụ phần mềm, tư vấn tài chính và nhiều người khác dựa vào những khách hàng truyền thống của mình. Phân tích dự đoán giúp các công ty không chỉ hiểu khách hàng tiềm năng, khách hàng mới mà cả hành vi của khách hàng hiện tại. Những yếu tố này ảnh hưởng đến tiếp thị theo một số cách.

  • Tạo khách hàng tiềm năng: Một số khách hàng tiềm năng nhất định có thể khó tiếp cận hơn những người khác. Bằng cách hiểu các hành vi và đặc tính của khách hàng, bạn có thể nhắm mục tiêu tốt hơn các khách hàng tiềm năng và giữ được khách hàng lâu hơn.
  • Sản phẩm/Dịch vụ mới: Phân tích dự đoán có thể lắng nghe cơ sở khách hàng hiện tại của bạn. Dữ liệu được thu thập có thể được sử dụng để cải thiện các sản phẩm hiện tại hoặc thậm chí tạo ra các ưu đãi mới được điều chỉnh cụ thể theo các nhu cầu được dự đoán.
  • Cải thiện tiếp thị giới thiệu: Giới thiệu là một phần quan trọng trong bất kỳ chiến lược phát triển khách hàng tiềm năng nào. Tuy nhiên, thời gian thường không thể đoán trước. Với hành vi trong quá khứ và các phân tích dự đoán, các công ty có thể biết được chính xác khi nào khách hàng sẵn sàng giới thiệu bạn với người khác.

Tự động hóa tiếp thị

Có lẽ một trong những cách có tác động nhất của phân tích dự đoán trong việc định hình lại thế giới tiếp thị là thông qua tự động hóa. Khi các hành vi của các khách hàng triển vọng sinh lợi được xác định, các chương trình tinh vi có thể tương tác với khách hàng tiềm năng gần như ngay lập tức.

Đây là một vài ví dụ:

Một khách hàng tiềm năng phù hợp với hồ sơ người mua của bạn, tweet một từ khóa liên quan đến doanh nghiệp của bạn. Một chương trình phần mềm tự động sẽ ngay lập tức tương tác với tweet đó từ tài khoản Twitter của công ty.

Một khách hàng tiềm năng đến trang web của bạn thông qua tìm kiếm không phải trả tiền và trang web của bạn sẽ cung cấp các tài nguyên được thiết kế phù hợp với người dùng cụ thể đó dựa trên các tiêu chí tìm kiếm của họ.

Các hoạt động xã hội liên quan đến ngành công ty bạn đang tham gia của khách hàng tiềm năng nằm trong kênh sẽ được theo dõi và một khi các hành vi nhất định xảy ra, nhóm bán hàng sẽ được thông báo ngay lập tức.

Phân bổ ngân sách tốt hơn

Nâng cao hiểu biết về người mua tiềm năng, nơi bạn có thể tìm thấy họ và các tài nguyên được sử dụng để thu hút sự quan tâm có thể làm giảm đáng kể các chi tiêu quảng cáo lãng phí. Qua thời gian, phân tích dự đoán có thể cảnh báo cho nhóm tiếp thị việc các nền tảng (như Facebook, AdWords) đang trở nên kém hiệu quả cũng như các phương thức (video, email ngẫu nhiên) không còn hoạt động nữa. Ngược lại, các dự đoán tương tự có thể được sử dụng để tăng chi tiêu trong các nỗ lực khác có khả năng đem lại kết quả như mong muốn.

Phân tích dữ liệu dự đoán đang nhanh chóng trở thành động lực thúc đẩy tiếp thị hiện đại. Từ việc cải thiện đáng kể chất lượng khách hàng tiềm năng đến việc sắp xếp tốt hơn các sáng kiến tiếp thị và bán hàng và làm cho tự động hóa tiếp thị được nhắm mục tiêu phù hợp hơn với nhu cầu của khách hàng, phân tích dữ liệu dự đoán khuếch đại khả năng phục vụ từng khách hàng - và đó là công thức kỳ diệu để thành công trong bối cảnh tiếp thị hiện đại.

 

Thanh Hương/Tạp chí điện tử Thông tin và Truyền thông

 

Có thể bạn chưa biết:

Tư vấn và xây dựng hệ thống big data

  • Khảo sát, đánh giá cơ sở hạ tầng hệ thống hiện có để xem tính khả thi cho việc ứng dụng lưu trữ và khai thác Bigdata.
  • Tư vấn và xây dựng hệ thống phục vụ Bigdata theo tình hình hoạt động sản xuất/kinh doanh của doanh nghiệp.
  • Hệ thống lưu trữ dữ liệu (Data warehouse).
  • Hệ thống xử lý dữ liệu (ETL system).
  • Hệ thống phân tích dữ liệu (Analysis system).
  • Hệ thống phục vụ báo cáo (Report & BI system).
  • Vận hành, bảo trì hệ thống.

Phân tích dữ liệu big data

  • Xây dựng thuật toán khai thác dữ liệu dựa thực tế kinh doanh của công ty
  • Ứng dụng các mô hình định lượng thông minh để phân tích hành vi tiêu dùng
  • Dự báo nhu cầu tiêu dùng và chuẩn đoán những nguy cơ rời dịch vụ
  • Phát triển các giải pháp kinh doanh tăng doanh thu và kiểm soát rủi ro trong kinh doanh

Tư vấn chiến lược

  • Xây dựng chiến lược kinh doanh thông minh dựa trên kết quả phân tích thông minh từ nguồn big data
  • Phân khúc thị trường và định vị những phân khúc ưu tiên khai thác
  • Đổi mới sản phẩm và dịch vụ để giữ chân khách hàng và giảm thiểu rủi ro rời dịch vụ
  • Xây dựng các chương trình khuyến mãi theo khúc thị trường hạn chế tối thiểu spam đến khách hàng

Training lĩnh vực dữ liệu

  • Kiến thức về cơ bản trong khai thác big data
  • Kiến thức nâng cao hướng đến khai thác big data
  • Xây dựng chiến lược marketing dựa trên kết quả khai thác big data
  • Chuyển giao công nghệ mô hình khai thác big data

 

DVMS chuyên:
- Tư vấn, xây dựng, chuyển giao công nghệ Blockchain, mạng xã hội,...
- Tư vấn ứng dụng cho smartphone và máy tính bảng, tư vấn ứng dụng vận tải thông minh, thực tế ảo, game mobile,...
- Tư vấn các hệ thống theo mô hình kinh tế chia sẻ như Uber, Grab, ứng dụng giúp việc,...
- Xây dựng các giải pháp quản lý vận tải, quản lý xe công vụ, quản lý xe doanh nghiệp, phần mềm và ứng dụng logistics, kho vận, vé xe điện tử,...
- Tư vấn và xây dựng mạng xã hội, tư vấn giải pháp CNTT cho doanh nghiệp, startup,...

Vì sao chọn DVMS?
- DVMS nắm vững nhiều công nghệ phần mềm, mạng và viễn thông. Như Payment gateway, SMS gateway, GIS, VOIP, iOS, Android, Blackberry, Windows Phone, cloud computing,…
- DVMS có kinh nghiệm triển khai các hệ thống trên các nền tảng điện toán đám mây nổi tiếng như Google, Amazon, Microsoft,…
- DVMS có kinh nghiệm thực tế tư vấn, xây dựng, triển khai, chuyển giao, gia công các giải pháp phần mềm cho khách hàng Việt Nam, USA, Singapore, Germany, France, các tập đoàn của nước ngoài tại Việt Nam,…

Quý khách xem Hồ sơ năng lực của DVMS tại đây >>

Quý khách gửi yêu cầu tư vấn và báo giá tại đây >>