Big Data đóng một vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các doanh nghiệp thu thập một khối lượng lớn các dữ liệu của người dùng. Từ đó, các doanh nghiệp có thể triển khai các kế hoạch marketing hiệu quả, tiếp cận được các khách hàng mục tiêu dễ dàng hơn và đẩy mạnh doanh số bán hàng. Vậy chúng ta làm cách nào để có thể ứng dụng Big Data vào các công việc kinh doanh một cách hiệu quả?

Cũng giống như cách mà các Huấn luyện viên và các cầu thủ NBA (bóng rổ) có thể vận dụng các chiến thuật từ việc phân tích các thông tin, điểm mạnh/ yếu... để giành chiến thắng trong các trận đấu, các doanh nghiệp cũng có thể thu thập, phân tích và triển khai các chiến lược dựa trên dữ liệu người tiêu dùng để cải thiện cách bạn tiếp thị sản phẩm và dịch vụ của mình. Nhưng có thể bạn sẽ không biết bắt đầu từ đâu khi mà có vô số các loại dữ liệu mà cần phải được thu thập và phân tích.

• Chúng ta nên lưu lại những loại dữ liệu nào?
• Chúng nên đo lường và phân tích chúng như thế nào?
• Các phân tích dữ liệu đó có thể giúp thúc đẩy giá trị lợi nhuận kinh doanh như thế nào?

1. Thành lập một đội ngũ các chuyên gia

Các doanh nghiệp cần phải thành lập một đội ngũ các chuyên gia về “big data” và các chuyên gia chuyên phân tích dữ liệu của khách hàng, thương hiệu và các danh mục, từ đó xây dựng một giải pháp giúp doanh nghiệp của họ vượt lên trên các đối thủ. Thông thường, nhóm này sẽ bao gồm 3 đối tượng sau:

• Data jockeys (chuyên tổ chức dữ liệu): đội hình xuất phát có thể chuẩn bị, thu thập và chọn lọc các bộ dữ liệu lớn được dùng để phân tích
• Data scientists (các nhà khoa học dữ liệu): tương tự như các nhà chiêu mộ các vận động viên ngôi sao trong đội tuyển thể thao, các nhà khoa học dữ liệu là những người nắm rõ các phương pháp phân tích tối tân và có thể xây dựng cả mô hình dữ liệu không chỉ đơn giản mà còn phức tạp.
• Business consultants (Tư vấn kinh doanh): những người có thể đặt ra các câu hỏi và xác định được mục tiêu của công ty bạn bằng các phương pháp phân tích hợp lý.

2. Tạo một đồ án chiến lược kinh doanh

Nhóm của bạn nên hợp tác cùng nhau tạo ra một đồ án chiến lược - đồ án phân tích “ad-hoc” (Quy trình nghiệp vụ thông minh được thiết kế để giải quyết một vấn đề kinh doanh cụ thể) hoặc cho các ứng dụng theo dõi hoạt động vận hành và sử dụng.

2.1 Đối với các đồ án phân tích “ad-hoc” có quy mô lớn:

Khi những câu hỏi liên quan đến vấn đề kinh doanh đã được xác định rõ ràng, bước đầu tiên để bắt đầu một đồ án “ad-hoc” là phải chắc chắn rằng dữ liệu (nguồn, độ chính xác và tính định kỳ) nên được hiểu cặn kẽ trước khi chúng được áp dụng. Chỉ cần một vài cá nhân trong nhóm tiếp thị (ví dụ: hoạt động tiếp thị) có thể hiểu các dữ liệu một cách chuyên sâu. Phần còn lại của nhóm tiếp thị (quản lý cấp trung và những người đóng góp cá nhân) chỉ cần nắm được phần quan trọng nhất của dữ liệu. Giám đốc điều hành tiếp thị cần nắm rõ một cách chi tiết hơn về cách các dữ liệu được sử dụng và những cạm bẫy tiềm ẩn có thể xảy ra dưới quy mô của toàn bộ doanh nghiệp.

2.2 Đối với các ứng dụng theo dõi các hoạt động vận hành và sử dụng:

Giám đốc điều hành tiếp thị cũng cần phải nắm rõ về dữ liệu ở các hoạt động này và tin tưởng vào các SME (Subject Matter Expert) - người có kiến thức sâu rộng về một chủ đề nghiệp vụ hay một giải pháp (Ví dụ như trong bài viết này thì là chủ đề liên quan tới các hoạt động tiếp thị). Điều này đặc biệt quan trọng nếu việc theo dõi các hoạt động vận hành và sử dụng ảnh hưởng đến các quyết định lớn của công ty. Để nhóm tiếp thị nhanh chóng nắm bắt được các ứng dụng dữ liệu và đưa ra quyết định đúng đắn thì chúng ta cần phải cung cấp một bản tóm tắt dữ liệu thông qua hình thức trực quan hoá (visualization) dữ liệu. Các nhà tiếp thị cấp thấp hơn cần tìm hiểu chuyên sâu về một lĩnh vực cụ thể mà họ đang làm việc, cũng như hiểu biết thấu đáo về các dữ liệu khác và các tác động có thể có của nó đối với lĩnh vực hoạt động của họ.

3. Xác định mục tiêu cuối cùng của bạn

Nếu dữ liệu và phân tích của bạn không hoàn toàn đáp ứng một trong các yêu cầu kinh doanh quan trọng (Ví dụ: lợi nhuận, nhận diện thương hiệu hoặc thị phần lớn hơn), thì những nỗ lực và đầu tư của bạn sẽ trở nên vô ích. Thực thi chúng một cách hợp lý (chọn chiến thuật phù hợp với hoàn cảnh) là điều rất quan trọng để thành công. Một số gợi ý về chiến thuật phân tích dữ liệu mà bạn có thể dùng:

• Sử dụng các dữ liệu của zip-code (mã bưu chính) như một phương tiện để xác định phạm vi truyền thông cho nhóm đối tượng khách hàng mục tiêu thuộc nhóm zip-code đó.
• Sử dụng dữ liệu về thời gian và không gian địa lý để giúp các nhà bán lẻ cải thiện tỷ lệ người mua sắm đã được thu thập dữ liệu trong danh mục của họ.
• Sử dụng dữ liệu hồ sơ người tiêu dùng một cách chuyên sâu để tập trung tốt hơn vào những khách hàng tiềm năng.

4. Thu tập và theo dõi chính xác các dữ liệu

Xác định, thu thập và theo dõi dữ liệu một cách chính xác là bước đầu tiên trong việc xây dựng một mô hình dữ liệu đáng tin cậy. Nhiều Giám đốc tiếp thị (Chief Marketing Officer - CMO) cho biết thách thức lớn nhất của nhóm họ là thu thập dữ liệu trực tuyến phù hợp. Lượt truy cập web, nhấp chuột qua email và lượt xem video không phải lúc nào cũng là chỉ số tốt nhất để tiếp thị thành công . Còn có rất nhiều dạng dữ liệu trực tuyến khác mà bạn có thể thu thập. Nắm bắt và sử dụng thành công chúng sẽ giúp cho bạn nâng cao giá trị tiếp thị của công ty. Dưới đây là một vài ví dụ:

• Dữ liệu không gian địa lý của người tiêu dùng có thể làm tăng lượng khách hàng đến các địa điểm bán lẻ, nhà hàng và chi nhánh của bạn nhằm cách biệt với các đối thủ cạnh tranh.
• Theo dõi các chỉ số “tình cảm/ cảm xúc” giúp nắm bắt nhận thức của thị trường về thương hiệu của bạn dựa trên phân tích kênh truyền thông mạng xã hội (social media) của người tiêu dùng. Thương hiệu của bạn có thể sử dụng phương pháp này để hiểu rõ hơn cách nhận thức của người tiêu dùng về thương hiệu của bạn so với đối thủ cạnh tranh.
• Theo dõi số lần nhấp chuột (Clicks) và thuộc tính nâng cao có thể giúp thương hiệu của bạn lý giải được lý do tại sao chuỗi hành động Clicks đó đã dẫn người tiêu dùng đến trang web của bạn và tại sao họ lại đổi ý.
• Phân tích dữ liệu “tìm kiếm” giúp các thương hiệu nắm được cụm từ tìm kiếm nào liên quan nhất đến danh mục sản phẩm của họ, giúp nhóm quản lý nội dung của họ tạo bản sao web thân thiện với SEO, bài đăng trên social media và các “indexable content” khác có thể giúp bạn xếp vị trí cao hơn trong danh mục tìm kiếm.

5. Áp dụng các phương pháp phân tích hợp lý

Một khi dữ liệu đã được thu thập thì các phương pháp phân tích cần phải được áp dụng một cách phù hợp. Các chuyên gia phân tích dữ liệu có thể giúp tìm ra phương thức thống kê hoặc học máy (machine learning) nào là phù hợp nhất với doanh nghiệp của bạn, và truy xuất các “big data” của công ty bạn thành các nghiên cứu chuyên sâu và các giá trị dữ liệu có thể sẵn sàng để sử dụng một cách nhanh chóng và chính xác. Một số phương pháp phân tích mà bạn có thể sử dụng gồm:

• Mô hình “marketing hỗn hợp” (marketing mix - tập hợp các công cụ tiếp thị) được sử dụng để tối ưu hóa marketing mix của các kênh truyền thông nhằm tạo ra “lợi nhuận đầu tư” (Return On Investments - ROI) cao nhất.
• Giá trị trọn đời của khách hàng (Customer lifetime value) rất phù hợp với các công ty có mối quan hệ trực tiếp với khách hàng của họ. Phương pháp này có thể giúp doanh nghiệp của bạn xác định khách hàng nào có khả năng tạo ra nhiều doanh thu nhất (với chi phí nhỏ nhất) theo thời gian.
• Phân tích xu hướng để xác định những khách hàng có nhiều khả năng mua sản phẩm nhất trong tháng tới.
• Phân tích phân bổ chủ yếu được sử dụng để tối ưu hóa phương tiện truyền thông trực tuyến để xác định kênh tiếp thị trực tuyến (online marketing) nào (ví dụ: tìm kiếm, xã hội, kỹ thuật số trả phí) hiệu quả nhất về chi phí để tăng doanh thu.

6. Tạo các chỉ thị và đề xuất rõ ràng

Đảm bảo rằng các nhà phân tích của bạn có thể cung cấp kết quả sau khi phân tích bằng các hình ảnh trực quan dễ hiểu với các đề xuất rõ ràng về việc nên tập trung đầu tư tiếp thị ở đâu, như thế nào và cần cắt giảm chi phí ở danh mục nào.

Với sự phân tích dữ liệu chính xác và sự điều hướng các chỉ dẫn hợp lý, công ty của bạn sẽ sớm đạt được doanh thu và lợi nhuận.

Nguồn tham khảo: forbes.com