Quản lý dữ liệu Marketing trong doanh nghiệp

Quản lý dữ liệu Marketing trong doanh nghiệp như thế nào?

Năm 2022 kết quả điều tra của hiệp hội Marketing Dịch vụ Công nghệ thông tin (ITSMA) chỉ ra rằng 82% doanh nghiệp đưa ra chiến lượng Marketing dựa trên dữ liệu sẽ dành được thị phần lớn hơn. Đây là bằng chứng cho thấy, dữ liệu hóa giúp Marketing đi đúng insight khách hàng và ngách thị trường. 

Theo báo cáo của Global Teradata kết luận rằng cứ 6 trên 10 doanh nghiệp làm Marketing (58%) sử dụng dữ liệu sẽ đưa ra được quyết định kinh doanh tốt hơn. 

Có thể thấy rằng, marketing dựa trên số liệu đang trở thành công vụ tối ưu giúp doanh nghiệp đạt đưa ra quyết định kinh doanh, đầu tư và khai phá thị trường khách hàng tiềm năng. =

Tại sao cần quản lý dữ liệu Marketing 

Các công ty có quản lý dữ liệu tiếp thị tốt tạo ra lợi nhuận vượt trội cho thương hiệu của họ. Ví dụ về các lợi ích đạt được khi quản lý dữ liệu tốt bao gồm (danh sách này không đầy đủ, nhưng cung cấp cơ sở hợp lý cho việc sử dụng tài nguyên để tối ưu hóa việc quản lý dữ liệu Marketing của doanh nghiệp):

Quản lý thương hiệu tốt hơn. 

Dữ liệu cung cấp thông tin chi tiết để hướng dẫn tất cả 4P trong tiếp thị . Chẳng hạn, hiểu giá ảnh hưởng đến lợi nhuận như thế nào sẽ hướng dẫn chiến lược định giá. Việc hiểu quảng cáo nào, trên nền tảng nào, theo lịch trình nào tạo ra ROAS cao nhất giúp thiết lập chiến lược quảng cáo, là một ví dụ khác mà dữ liệu hướng dẫn thông tin chi tiết.

Đánh giá các kênh thu hút khách hàng

Khi nói đến quản lý dữ liệu marketing, điều quan trọng là phải hiểu kênh nào đáng để tái đầu tư và kênh nào nên tạm dừng.Kho dữ liệu cho phép bạn kết nối chi phí mua lại khách hàng với dữ liệu giữ chân khách hàng của bạn. Điều này có thể giúp bạn hiểu được toàn bộ ROI của mình nhanh chóng.

Làm cho quy trình Marketing của bạn minh bạch hơn

Nhưng quản lý dữ liệu Marketing rõ ràng cho phép nhân viên và khách hàng truy cập vào câu trả lời ngay lập tức. Sự minh bạch này có thể cải thiện sự tham gia, thúc đẩy đổi mới và tạo ra giao tiếp tốt hơn.Trong hầu hết các trường hợp, khách hàng không chỉ nhấp vào quảng cáo và mua hàng, đặc biệt là trong B2B mà khách hàng còn tiếp cận qua:: Email trực tiếp, quảng cáo, telesale, triển lãm thương mại, gặp mặt trực tiếp, …

Đó là một quy trình cực kỳ phức tạp mà bạn có thể kết nối và hiểu rõ hơn bằng cách quản lý dữ liệu phù hợp.

Quản lý dữ liệu Marketing trong doanh nghiệp tại Db Designer

Giúp củng cố quy mô kinh doanh của doanh nghiệp

Quản lý dữ liệu Marketing mở ra cánh cửa để phân tích dữ liệu trên quy mô lớn. Nếu bạn có một cách hiệu quả để khai thác lượng dữ liệu khổng lồ mà quy trình marketing của bạn đã tạo ra, bạn có thể biết được: các mẫu thói quen quả khách hàng, đẩy mạnh hiệu quả các kênh hoạt động, hiểu những khoảng trống trong chuỗi cung ứng

Điều này có thể dẫn đến thông tin chi tiết có thể giúp bạn cung cấp nhiều giá trị hơn cho khách hàng của mình.

Việc thiếu dữ liệu cũng có thể khiến các doanh nghiệp đặt ưu tiên dựa trên linh cảm. Điều này có thể dẫn đến các mục tiêu không thực tế, nhân viên thất vọng và chiến lược Marketing  bị ngắt kết nối.

Cá nhân hóa.

Chúng tôi biết hầu hết người tiêu dùng phản hồi với các ưu đãi phù hợp với nhu cầu và phong cách ra quyết định của họ. Chẳng hạn, các công ty như Amazon và Netflix đã hoàn thiện các thuật toán gợi ý dẫn đến doanh số bán hàng tăng lên và mức độ hài lòng của khách hàng cao hơn.

Đưa ra dự báo

Dự báo bắt đầu quá trình lập ngân sách dựa trên thông tin về khách hàng, doanh số bán hàng trước đó và kết quả từ các chiến lược Marketing.

>Xem thêm:

Sơ đồ cơ sở dữ liệu trong doanh nghiệp

Các phương pháp và cách Phân tích Dữ liệu hiệu quả trong doanh nghiệp

Thách thức khi quản lý dữ liệu Marketing 

Như IBM đã lưu ý , nhiều thách thức về quản lý dữ liệu đang chờ đợi các doanh nghiệp triển khai phân tích để cải thiện hiệu suất thị trường và ra quyết định. 3 thách thức hàng đầu là:

Bảo mật dữ liệu trong doanh nghiệp còn lỏng lẻo

Khi hack khiến công ty dễ bị kiện và vi phạm dữ liệu có khả năng phát hiện ra dữ liệu độc quyền gây tổn hại cho công ty hoặc thương hiệu của công ty.

Dữ liệu không đồng nhất 

Dữ liệu đến từ nhiều nguồn và có thể chứa thông tin mâu thuẫn. Chẳng hạn, dữ liệu có thể đại diện cho các quan điểm khác nhau về cùng một tình huống (dữ liệu Google Analytics và dữ liệu Google Ads luôn có vẻ hơi sai lệch mà không có lỗi nào từ các truy vấn của tôi đối với Google). 

Dữ liệu có thể đại diện cho nhiều định dạng để phù hợp với nhu cầu của nguồn dữ liệu gốc, do đó việc tái cấu trúc dữ liệu đó bằng các công cụ như SQL và Python có thể dẫn đến lỗi nếu không được mã hóa đúng cách. Hơn nữa, dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau có thể phản ánh các định dạng khác nhau, chẳng hạn, bạn có thể gặp phải một mớ hỗn độn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc cần xử lý bổ sung.

Chưa chuyển dịch dữ liệu thành thông tin cần thiết. 

Tất nhiên, đây là khó khăn lớn nhất ngay cả những công ty có khả năng quản lý dữ liệu marketing tuyệt vời vì việc phát triển những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu không chỉ đòi hỏi kỹ năng phân tích xuất sắc mà còn cả trực giác. Các nhà phân tích dữ liệu giỏi nhất kết hợp nghệ thuật và khoa học phân tích theo tỷ lệ thích hợp để phát triển những hiểu biết có thể hành động nhằm hướng dẫn việc ra quyết định.

IBM ước tính rằng 80% dữ liệu có sẵn tồn tại dưới dạng dữ liệu phi cấu trúc, khó diễn giải và không dễ dàng chuyển đổi thành thông tin chuyên sâu. 

Quy trình thu thập dữ liệu không thống nhất

 Lý do rõ ràng nhất khiến các nhà tiếp thị gặp khó khăn trong việc kết nối các tập dữ liệu của họ là dữ liệu được đối chiếu cắt ngang qua nhiều chỉ số khác nhau. Khi bạn thu thập một lượng lớn dữ liệu không liên quan, việc liên kết dữ liệu đó để tạo thành thông tin chi tiết nói dễ hơn làm.

Chẳng hạn, mô hình phân bổ được sử dụng để theo dõi các chiến dịch ngoại tuyến thường thu thập dữ liệu tổng hợp. Mặt khác, mô hình phân bổ chiến dịch ngoại tuyến thường thu thập dữ liệu cấp độ cá nhân. Vào cuối ngày, các nhà quản lý dữ liệu sẽ gặp khó khăn trong việc kết hợp các nguồn dữ liệu đa dạng của họ, từ đây không nắm bắt được thông tin trọng yếu trong tệp dữ liệu. 

Quá nhiều dữ liệu nhưng nhân lực thực hiện khan hiếm

Ngày nay, các nhóm tiếp thị bị quá tải với hàng tấn dữ liệu, đến mức họ không thể khai thác những thông tin chi tiết có giá trị. Lượng dữ liệu quá dồi dào này gây thiệt hại nguy hiểm cho các nhà tiếp thị. Thật không may, nếu không có thông tin chi tiết chính xác, số liệu sẽ trở nên vô nghĩa. Một nghiên cứu của Gartner về những thách thức Marketing đã chỉ ra nhiều thông tin gây sốc hơn. Trong nhiều tổ chức lớn, ngay cả những chuyên gia dữ liệu giàu kinh nghiệm nhất cũng dành phần lớn thời gian để chuẩn bị dữ liệu, thay vì tiến hành phân tích cần thiết để thu được thông tin chuyên sâu.

Về lâu dài, những hạn chế về nguồn lực khiến các nhà tiếp thị khó cung cấp nội dung phù hợp với người tiêu dùng từ nhiều khía cạnh. Đầu tiên, các nhà tiếp thị bị mất cân bằng khi họ muốn thu hẹp các chiến dịch của mình cho phù hợp với người tiêu dùng cá nhân. Thứ hai, khi các nhà phân tích dữ liệu dành nhiều thời gian hơn để sắp xếp dữ liệu thay vì phân tích dữ liệu, thì những hiểu biết thu được sẽ bị thiếu hụt.

>> Xem thêm:

Trái tim của Marketing hiện đại

Tích hợp Marketing số vào bán hàng trong doanh nghiệp B2B

Case study quản lý dữ liệu marketing 

Trong nhiều thập kỷ Shop Direct, tập đoàn bán lẻ ở Anh đã quản lý một lượng lớn số liệu khách hàng thông qua các giao dịch. Tất cả các dữ liệu này cung cấp thông tin chi tiết về sở thích khách hàng. Tuy nhiên, với sự ra đời và phát triển của thương mại điện tử , Shop Direct thiếu đi năng lực kết nối và trải nghiệm khách hàng trên tất cả các kênh, trung tâm xử lý cuộc gọi, trang web, danh mục,… Doanh nghiệp vừa phải quản lý nguồn dữ liệu phức tạp này, vừa phải có được dữ liệu chính xác hơn về khách hàng, đặc biệt là nhu cầu và sở thích mua sắm của họ. 

Shop Direct đã triển khai toàn bộ lộ trình về chiến lược và công nghệ để đáp ứng thách thức về dữ liệu. Doanh nghiệp đã củng cố lại dữ liệu trên tất cả cách kênh trực tiếp (offline) và các kênh trực tuyến (online) để lập kho dữ liệu được hỗ trợ bởi các giải pháp kỹ thuật nắm bắt và chia sẻ hành vi khách hàng qua tất cả các kênh. Những luận cứ về hành vi khách hàng hỗ trợ rất đắc lực trong việc xây dựng các nội dung phù hợp cho từng khách hàng cụ thể. 

“Chúng tôi muốn hiểu rõ các dự tính của khách hàng vì vậy chúng tôi đã sử dụng công nghệ để tích lũy dữ liệu  đa kênh và tiến hành phân tích, nhờ đố những chiến lược truy cập trang web đã tăng 28%, chi phí marketing trực tiếp giảm 10%, danh bạ quảng cáo sản phẩm giảm 50%. Doanh nghiệp có những bước tiến vượt bậc trong quá trình kinh doanh và marketing của mình. 

>Xem thêm:

Phân tích dữ liệu marketing – nhắm thẳng vào khách hàng mục tiêu

Tích hợp Marketing số vào bán hàng trong doanh nghiệp B2B

Một số biện pháp thực hành tốt nhất về quản lý dữ liệu marketing

Các biện pháp thực hành tốt nhất về quản lý dữ liệu marketing là cơ sở tạo nên chiến lược dữ liệu thành công. Sau đây là các biện pháp thực hành tốt nhất thường thấy.

Cộng tác nhóm

Người dùng doanh nghiệp và nhóm kỹ thuật của chính doanh nghiệp phải cộng tác với nhau để đảm bảo đáp ứng các yêu cầu về dữ liệu của một tổ chức. Tất cả hoạt động xử lý và phân tích dữ liệu cần ưu tiên các yêu cầu về nghiệp vụ thông minh. Nếu không, dữ liệu đã thu thập vẫn sẽ không được sử dụng, các nguồn lực sẽ bị lãng phí trong các dự án quản lý dữ liệu được lên kế hoạch kém hiệu quả. Tuy nhiên hầu hết các doanh nghiệp hiện nay đều chưa có đủ nhân lực thực hiện hết các nhiệm vụ cập nhật dữ liệu. 

Automation

Một chiến lược quản lý dữ liệu thành công kết hợp tự động hóa trong hầu hết các tác vụ xử lý và chuẩn bị dữ liệu. Thực hiện các tác vụ chuyển đổi dữ liệu theo cách thủ công gây nhàm chán và cũng làm xuất hiện lỗi trong hệ thống. Thông thường các doanh nghiệp sẽ mua đứt phần mềm quản lý dữ liệu có thể hỗ trợ mở rộng nhanh hơn và hiệu quả hơn. Tuy nhiên có một hạn chế là các phần mềm sau khi chuyển giao sẽ không thể hoạt động chuyên biệt cho doanh nghiệp mà dựa trên mẫu lập trình có sẵn, không có tính năng update liên tục và chi phí mua phần mềm thường rất lớn. 

Điện toán đám mây

Các doanh nghiệp đòi hỏi các giải pháp quản lý dữ liệu Marketing hiện đại mang đến cho họ nhiều năng lực đa dạng. Một giải pháp đám mây thể quản lý tất cả các khía cạnh quản lý dữ liệu ở quy mô lớn mà không ảnh hưởng đến hiệu năng.

 Ví dụ: Amazon cung cấp một loạt các chức năng, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, hồ dữ liệu, phân tích, khả năng truy cập dữ liệu, quản trị dữ liệu và bảo mật, từ một tài khoản duy nhất. Tuy nhiên việc sử dụng điện toán đám mây đòi hỏi chủ doanh nghiệp phải thực sự hiểu và biết cách thực hiện, nếu không tiền đầu tư sẽ là lãng phí. 

Sử dụng dịch vụ của bên thứ ba

Giải pháp này giúp doanh nghiệp bạn thu thập, sắp xếp, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu Markting nhanh chóng và hiệu quả hơn. Dễ dàng tìm được công cụ phân tích dữ liệu, nhằm thực hiện  các quyết định quan trọng  và nâng nâng cao khả năng cạnh tranh  trong hoạt động kinh doanh.

==> Các bạn có thể xem thêm dịch vụ của TACA TẠI ĐÂY

• Dịch vụ tư vấn chiến lược marketing
• Dịch vụ phân tích và xử lý dữ liệu

Taca Business Consulting,