Data Marketing là một quy trình được các nhà tiếp thị sử dụng để thu thập thông tin chi tiết và xác định xu hướng về người tiêu dùng cũng như cách họ hành xử — họ mua gì, hiệu quả của quảng cáo và cách họ duyệt. Hãy cùng DATACENTERS tìm hiểu vềData Marketing.
1. Data marketing là gì?
Data marketing có thể hiểu đơn giản là toàn bộ thông tin về tương tác giữa khách hàng và doanh nghiệp, tổ chức. Thông tin này giúp cho doanh nghiệp hiểu hơn về sở thích, lối sống, hành vi của khách hàng, từ đó có thể đưa ra những phân tích, đánh giá hiệu quả của chiến dịch marketing.
2. Tại sao data marketing quan trọng?
Đối với các doanh nghiệp B2B thì dữ liệu chính là vũ khí tuyệt vời đối với các doanh nghiệp. Theo các thống kê cho thấy, khi một doanh nghiệp sử dụng dữ liệu để lên kế hoạch truyền thông, chiến lược thì chỉ số ROI của họ điều cao hơn so với các doanh nghiệp không sử dụng dữ liệu là tiền đề.
Dưới đây là 3 lý do doanh nghiệp của bạn nên có trang bị data marketing:
Hiểu rõ hơn về khách hàng của bạn: Đây là câu thần chú cho doanh nghiệp của bạn. Ngày nay, mọi tương tác mà khách hàng tiềm năng, khách hàng của thương hiệu bạn đều có thể ghi lại và đo lường.
Dựa vào những thông tin đã được đo lường này sẽ phục vụ cho các bạn để xây dựng những nội dung, chiến lược, chiến dịch tiếp thị tốt hơn để tăng tỉ lệ chuyển đổi. Tìm kiếm “Insight” khách hàng, để đưa ra những quảng cáo phù hợp và nơi đối tượng mục tiêu của bạn dành thời gian.
Khuyến mãi hiệu quả hơn: Đối với các doanh nghiệp B2B và SaaS đều là những ngành có tính cạnh tranh cao. Hàng ngàn sản phẩm, dịch vụ tràn ngập trên thị trường hàng ngày, hàng giờ.
Khi bạn nhận ra ai là đối tượng phù hợp, tiếp cận với đối tượng đó ở đâu, khi nào, đối tượng của bạn sẽ phản hồi với thông điệp đó ra sao. Từ những dữ liệu khách hàng đó làm cho doanh nghiệp của bạn nổi bật so với đám đông.
Quy trình tiếp thị được tối ưu: Khi làm việc dựa trên những dữ liệu có thể cải thiện năng suất, thời gian. Bằng cách chọn các chỉ số tiếp thị và KPI cho từng vai trò cho từng vai trò và theo dõi liên theo tuần hoặc tháng.
Điều quan trọng đối với các nhà lãnh đạo tiếp thị B2B là phải hiểu và tập trung vào dữ liệu của khách hàng. Họ cũng cần truyền sự hiểu biết đó cho khách hàng đây là sự
3. Data marketing thu thập từ đâu?
Dữ liệu từ các nguồn công khai trên trực tuyến nơi có dữ liệu có sẵn miễn phí. Nếu nó thuộc phạm vi công cộng và không bị kiểm soát bởi các biểu mẫu hoặc tường phí, thì đó là nguồn dữ liệu công khai. Trang web, nơi dữ liệu của công ty và doanh nghiệp có thể tìm kiếm và tìm thấy trực tuyến. Hồ sơ truyền thông xã hội – nơi các công ty và cá nhân cung cấp dữ liệu về bản thân. Nội dung trực tuyến, bất kỳ mục đã xuất bản nào được xem hoặc đọc miễn phí. Các công ty tư nhân quản lý cơ sở dữ liệu của riêng họ và cung cấp chúng khi bạn cần mua.
4. Data marketing gồm những loại nào?
Dưới đây là 7 loại dữ liệu mà các doanh nghiệp B2B nên thu thập:
4.1 Demographic data
Đây là thông tin cơ bản nhất mà mọi doanh nghiệp cần. Nó sẽ không cung cấp cho bạn quá nhiều thông tin về thói quen hoặc sở thích mua hàng của khách hàng tiềm năng, nhưng nó có thể cung cấp thông tin chi tiết về việc liệu họ có phù hợp.
4.2 Firmographic data
Là dữ liệu đề cập đến các thông tin như quy mô công ty, sản phẩm cung cấp, lĩnh vực hoạt động, tổng doanh thu và thậm chí cả vị trí thực tế. Dữ liệu này hữu ích để giúp tạo các chiến dịch được nhắm mục tiêu thúc đẩy mối quan tâm bán hàng B2B nhưng không bao gồm các chỉ số hoặc phép đo liên quan đến công nghệ. đề cập đến các thông tin như quy mô công ty, sản phẩm cung cấp, lĩnh vực hoạt động, tổng doanh thu và thậm chí cả vị trí thực tế. Dữ liệu này hữu ích để giúp tạo các chiến dịch được nhắm mục tiêu thúc đẩy mối quan tâm bán hàng B2B nhưng không bao gồm các chỉ số hoặc phép đo liên quan đến công nghệ.
4.3 Technographic data
Đây là thông tin về các công nghệ mà khách hàng đang sử dụng. Có 2 lý do bạn cần nắm bắt chúng:
Nó giúp bạn hiểu rõ hơn về insight khách hàng, quy trình hoạt động của khách hàng, các vấn đề tiềm ẩn và thiếu sót. Thông tin này đặc biệt hữu ích khi cung cấp các giải pháp về quy trình hoặc công nghệ.
Nó giúp bạn học hỏi từ chính khách hàng của mình. Công nghệ là một tài sản rất có giá trị cho bạn.
4.4 Chronographic data
Điều này đề cập đến các sự kiện trong thế giới thực có tác động đến các cá nhân, công ty và ngành. Còn được gọi là trình kích hoạt dựa trên sự kiện hoặc trình kích hoạt bán hàng, chúng thường nêu bật thời điểm khách hàng tiềm năng hoặc công ty có thể sẵn sàng mua.
Ví dụ về dữ liệu tiếp thị theo thời gian là:
Khi một công ty chuyển đến một địa điểm mới.
Khi một khách hàng tiềm năng bắt đầu làm việc tại một công ty mới.
Khi một công ty được mua lại hoặc nhận được tài trợ mới.
Nếu không cập nhật thường xuyên, bộ dữ liệu thời gian có thể bị đình trệ rất nhanh. Bạn sẽ muốn đầu tư vào một giải pháp bán hàng thông minh, như Cognism, để nâng cao dữ liệu tiếp thị của bạn và giữ cho dữ liệu đó luôn mới.
4.5 Intent data
Intent data đề cập đến việc đo lường hành vi của người dùng web (nơi họ đến và những gì họ tương tác trực tuyến), với mục đích dự đoán những gì họ làm tiếp theo.
Có hai loại dữ liệu ý định:
Dữ liệu ý định của bên thứ nhất – thông tin mà doanh nghiệp thu thập về người dùng của họ từ trang web của riêng họ.
Dữ liệu mục đích của bên thứ ba – thông tin được thu thập từ một số trang web, công cụ tìm kiếm. Nó thường được cung cấp bởi các nhà cung cấp dữ liệu có mục đích với một khoản phí.
Dữ liệu ý định có lẽ là loại dữ liệu có giá trị nhất đối với nhà tiếp thị. Nó chỉ ra khi một khách hàng tiềm năng hoặc công ty có ý định mạnh mẽ nhất để mua một sản phẩm hoặc dịch vụ.
4.6 Quantitative data
Dữ liệu định lượng (quantitative data) giúp bạn có được những con số để chứng minh những điểm chung của nghiên cứu. Loại dữ liệu tiếp thị này được thu thập trong quá trình tiếp thị, thông qua việc sử dụng các công cụ phân tích như:
- Số lần nhấp vào trang web
- Hoàn thành biểu mẫu
- Tỷ lệ mở email
- Tỷ lệ nhấp
- Thông tin khách hàng hiện tại
Lượng dữ liệu tiếp thị định lượng mà bạn có thể thu thập là rất lớn, vì vậy bạn chỉ nên liệt kê một số dữ liệu quan trọng.
4.7 Qualitative data
Dữ liệu định lượng (quantitative data) giúp bạn có được những con số để chứng minh những điểm chung của nghiên cứu. Trong khi dữ liệu định tính (qualitative data) mang đến cho bạn các chi tiết và độ sâu để hiểu ý nghĩa đầy đủ của dữ liệu cũng như hiểu sâu về thị trường, khách hàng. Ví dụ về dữ liệu định tính:
- Hoạt động truyền thông xã hội
- Ghi chú từ các cuộc hội thoại trước
- Phản hồi về sản phẩm
Tầm quan trọng của dữ liệu tiếp thị định tính thường bị bỏ qua. Đó là thông tin hữu ích bổ sung không phù hợp với danh mục dữ liệu mà các nhà tiếp thị thường tập trung vào. Tuy nhiên, nếu được sử dụng đúng cách, nó có thể mang lại cho bạn một lợi thế rất cạnh tranh.
5. Ứng dụng data marketing (data driven marketing)
- Data driven marketing là lời giản cho bài toán “khách hàng đa kênh”
Nhiều thương hiệu hiện nay đã bắt đầu áp dụng omni-channel ngay từ lúc người dùng phát sinh nhu cầu về sản phẩm, có hành động tương tác với trang fanpage hoặc trang web chuyên nghiệp.
Sự xuất hiện ngày càng nhiều những người tiêu dùng kết nối đồng thời kéo theo hành vi mua sắm đa kênh (omni-channel). Chỉ cần vài thao tác lướt và chạm, khách hàng giờ đây có thể truy cập vào nhiều nguồn tin, nhiều điểm bán, học cũng có nhiều cách để phản hồi về chất lượng của các sản phẩm và dịch vụ.
- Nghiên cứu thị trường và dự báo xu hướng
Trước đây, doanh nghiệp chỉ có sự hình dung về thị phần, doanh số nhưng không nắm rõ được ảnh hưởng của thương hiệu và đối thủ cạnh tranh. Doanh nghiệp có thể theo dõi về ngành của mình trên Social Media để biết được hiệu quả công ty. Việc theo dõi thảo luận về từng chủ đề thảo luận trong ngành sẽ hỗ trợ việc dự báo xu hướng của người tiêu dùng, của ngành để liên tục cải tiến sản phẩm.
- Chăm sóc khách hàng tự động và thông minh
Data driven marketing nâng dịch vụ chăm sóc khách hàng lên tầm cao mới. Trước đây, dịch vụ chăm sóc khách hàng chỉ đơn giản là khách hàng hỏi, nhân viên chăm sóc trả lời. Với data driven marketing, một trong những ứng dụng nổi bật là chatbot (công cụ tự động trả lời khách hàng tự động), dựa vào nền tảng trí thông minh nhân tạo (AI) và máy học (Machine Learning).
Hy vọng nội dung bài viết trên đây của DATACENTERS sẽ giúp bạn có cái nhìn về các trong hoạt động thu thập và xử lý dữ liệu khách hàng và ứng dụng Data Marketing để giúp bạn phát triển hơn. Liên hệ ngay với DATACENTERS để nhận được tư vấn từ các chuyên gia hàng đầu.
