DATA-DRIVEN MARKETING - XU HƯỚNG TIẾP THỊ DẪN ĐẦU THỜI ĐẠI SỐ

Data-driven marketing là chiến lược tiếp thị hiện đại giúp doanh nghiệp khai thác sức mạnh dữ liệu để tối ưu hóa chiến dịch marketing và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Trong bài viết này, hãy cùng Trường Doanh Nhân HBR khám phá Data-driven marketing là gì và cách ứng dụng chiến lược này để tạo ra đột phá cho doanh nghiệp.

1. Data-driven marketing là gì?

Theo Mr. Tony Dzung - chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực marketing, Data-driven marketing được định nghĩa như sau: “Data-driven marketing là một phương pháp sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tối ưu hóa các hoạt động marketing, từ việc đưa ra quyết định, triển khai đến quản lý toàn bộ quy trình.” 

Theo đó, các chuyên gia trong lĩnh vực Data-driven marketing sử dụng công cụ phân tích và công nghệ tiên tiến để xử lý dữ liệu về khách hàng, thị trường và tình hình doanh nghiệp. Nhờ vậy, họ có thể đánh giá chính xác nhu cầu, dự đoán hành vi của khách hàng và đưa ra những chiến lược tối ưu nhằm gia tăng hiệu suất đầu tư (ROI).

Điểm đặc biệt của Data-Driven Marketing là khả năng cá nhân hóa chiến lược tiếp thị, giúp doanh nghiệp tạo ra những trải nghiệm riêng biệt và phù hợp với từng khách hàng. 

Thời đại ngày nay chứng kiến sự thay đổi lớn khi dữ liệu và người dùng trở thành yếu tố cốt lõi trong việc quyết định nội dung và cách thức thực hiện các chiến dịch marketing. Mr. Tony Dzung nhấn mạnh: “Thông qua quá trình tổng hợp và phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể thấu hiểu sâu sắc về nhu cầu, xu hướng, hành vi và những insight tiềm ẩn của khách hàng. Điều này không chỉ giúp tối ưu hóa hiệu quả của chiến dịch mà còn hỗ trợ doanh nghiệp tiếp cận chính xác đối tượng mục tiêu một cách dễ dàng và hiệu quả hơn”. 

>>> Xem thêm: CHIẾN LƯỢC DATA-DRIVEN: TỪ DỮ LIỆU ĐẾN QUYẾT ĐỊNH THÔNG MINH

2. Lịch sử phát triển từ marketing truyền thống đến data-driven marketing

Marketing đã trải qua một hành trình dài từ quảng cáo truyền thống đến chiến lược hiện đại dựa trên dữ liệu. Mỗi giai đoạn đều đánh dấu bước tiến quan trọng trong cách doanh nghiệp tiếp cận và thấu hiểu khách hàng:

1 - Giai đoạn Advertising (1900-1960): 

Đây là thời kỳ đầu tiên của marketing, khi các phương tiện truyền thông đại chúng như báo chí, tạp chí, radio và TV trở thành công cụ quảng cáo chủ lực. Doanh nghiệp áp dụng chiến lược “ai to mồm hơn thì thắng”, tập trung sản xuất và bán hàng đại trà mà không quan tâm đến nhu cầu thực sự của người tiêu dùng. Mục tiêu là phủ sóng thông điệp quảng cáo càng rộng càng tốt, nhưng cách tiếp cận này thiếu cá nhân hóa và kém hiệu quả trong việc xây dựng mối quan hệ với khách hàng.

2 - Giai đoạn Traditional Marketing (1960-1980): 

Marketing bắt đầu phát triển với định hướng lấy người tiêu dùng làm trung tâm, được gọi là “Consumer Orientation”. Doanh nghiệp dần chú trọng nghiên cứu thị trường để hiểu rõ hơn về khách hàng và đáp ứng nhu cầu của họ. Bên cạnh các phương tiện truyền thống, thương hiệu mở rộng sự hiện diện qua show truyền hình, phim ảnh, tài trợ sự kiện và bài PR. Câu chuyện thương hiệu trở thành yếu tố quyết định, và doanh nghiệp thành công nhờ khả năng kể chuyện hấp dẫn, xuất hiện thường xuyên và tạo dấu ấn sâu đậm với khách hàng.

3 - Giai đoạn Marketing with Data (1980-2000): 

Sự phát triển của nghiên cứu thị trường đã giúp doanh nghiệp thu thập dữ liệu khách hàng một cách bài bản, từ đó hiểu rõ hơn về hành vi, sở thích và nhu cầu tiêu dùng. Các mô hình phân tích như Marketing Mix Modeling bắt đầu được áp dụng để tối ưu hóa chiến dịch marketing. Việc sử dụng dữ liệu giúp doanh nghiệp tiếp cận đúng đối tượng với thông điệp phù hợp, nâng cao hiệu quả và giảm thiểu lãng phí, tạo nền móng quan trọng cho giai đoạn tiếp theo.

4 - Giai đoạn Data-Driven Marketing (2000 - nay)

Đây là kỷ nguyên bùng nổ của công nghệ với sự ra đời của Big Data, AI, mạng xã hội và điện thoại thông minh. Doanh nghiệp tận dụng các công cụ hiện đại để thu thập và phân tích dữ liệu chi tiết về khách hàng, từ đó cá nhân hóa thông điệp và tối ưu hóa chiến dịch marketing. Người tiêu dùng ngày càng thông minh, bận rộn và chỉ quan tâm đến những thông tin thực sự phù hợp với sở thích, hành vi của họ. Data-driven marketing không chỉ nâng cao hiệu quả tiếp cận mà còn trở thành yếu tố sống còn trong việc xây dựng lợi thế cạnh tranh và duy trì vị thế trên thị trường.

Từ lịch sử phát triển trên, dưới góc nhìn của một chuyên gia marketing, Mr. Dzung chia sẻ: “Điểm khác biệt lớn nhất giữa data-driven marketing và marketing truyền thống nằm ở cách thức đưa ra quyết định.” Trong khi Data-driven marketing dựa vào dữ liệu để phân tích, đưa ra quyết định thì Marketing truyền thống chủ yếu dựa vào kinh nghiệm và suy đoán. 

Dưới đây là bảng so sánh những điểm khác biệt nổi bật giữa hai chiến lược này:

3. Lợi ích của data-driven marketing đối với doanh nghiệp

Mr. Tony Dzung, Chủ tịch Hội đồng quản trị HBR Holdings nhận định: “Một sai lầm phổ biến trong nhiều doanh nghiệp hiện nay là đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên cảm tính hoặc kinh nghiệm cá nhân thay vì dựa trên dữ liệu thực tế. Hệ quả là dễ mắc phải những sai lầm nghiêm trọng, ảnh hưởng tiêu cực đến doanh nghiệp.”

Bởi lẽ đó, thay vì triển khai hoạt động marketing theo phương pháp truyền thống, doanh nghiệp cần căn cứ vào dữ liệu thực tế để tối ưu hoá chiến dịch marketing hiện đại. Dưới đây là những lợi ích nổi bật của chiến lược data-driven marketing:

3.1. Hiểu rõ hơn về khách hàng mục tiêu

Mr. Tony Dzung chia sẻ: “Sai lầm lớn nhất của doanh nghiệp là bỏ phí data của khách hàng. Điều này khiến doanh nghiệp không thấu hiểu sâu sắc insight khách hàng, từ đó triển khai các chiến dịch marketing lệch trọng tâm.” 

Theo đó, khi triển khai Data-Driven Marketing, doanh nghiệp có thể thấu hiểu sâu sắc đối tượng mục tiêu dựa trên dữ liệu thực tế thay vì phụ thuộc vào sự phán đoán theo kinh nghiệm hoặc trực giác. Các thông tin thu thập được qua các công cụ như hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) cung cấp cái nhìn chính xác và toàn diện về hành vi, sở thích, nhu cầu của khách hàng. Điều này cho phép doanh nghiệp thấu hiểu sâu sắc khách hàng, từ đó triển khai các chiến dịch marketing phù hợp với đối tượng mục tiêu. 

3.2. Xây dựng mối liên kết chặt chẽ với khách hàng tiềm năng

Data-Driven Marketing không chỉ cải thiện khả năng thấu hiểu khách hàng mà còn tăng cường sự gắn kết với họ. Theo Mr. Tony Dzung: “Dữ liệu giúp doanh nghiệp mang đến trải nghiệm cá nhân hóa trên quy mô lớn, tạo mối quan hệ gần gũi và trung thành hơn với khách hàng”. Khi phân tích chính xác dữ liệu, doanh nghiệp có thể lắng nghe sâu sắc hơn, đồng thời xây dựng sự yêu thích và niềm tin đối với thương hiệu, từ đó chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành khách hàng trung thành.

Theo ZoomInfo, 78% các tổ chức cho biết data-driven làm tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng và thu hút thêm khách hàng mới.

3.3.  Tìm ra kênh tiếp thị phù hợp

Dữ liệu từ các nền tảng như mạng xã hội và các kênh truyền thông không chỉ thể hiện sở thích của khách hàng mà còn cung cấp thông tin về hiệu quả của từng phương tiện truyền thông. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể xác định những kênh quảng bá tối ưu để đầu tư, từ đó tối ưu hóa ngân sách marketing. Các thông tin chi tiết này giúp định hướng chiến lược, đảm bảo rằng các chiến dịch không chỉ thu hút khán giả hiện tại mà còn tạo tiền đề cho sự thành công trong tương lai.

3.4. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

“Khả năng cá nhân hóa thông điệp và trải nghiệm khách hàng là một trong những lợi ích lớn nhất mà Data-Driven Marketing mang lại” - Mr. Tony Dzung nhấn mạnh. 

Thay vì truyền tải thông điệp chung chung, dữ liệu cho phép doanh nghiệp phân tích nhu cầu, sở thích và "nỗi đau" của khách hàng để tạo ra các trải nghiệm độc đáo và hấp dẫn. Theo Digital Information World, 74% khách hàng cảm thấy không hài lòng khi nhận được thông điệp không phù hợp. Nhờ Data-Driven Marketing, doanh nghiệp có thể xác định chính xác mong muốn của khách hàng, tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị, gia tăng tỷ lệ chuyển đổi và xây dựng mối quan hệ bền vững với khách hàng.

4. Các thành phần chính của chiến lược Data-Driven Marketing

Chiến lược data-driven marketing tập trung vào việc sử dụng dữ liệu để định hướng và tối ưu hóa các hoạt động tiếp thị. Đây là một quy trình toàn diện, đòi hỏi sự phối hợp giữa các yếu tố chính sau:

4.1. Thu thập dữ liệu

Đây là bước nền tảng trong chiến lược data-driven marketing, nơi doanh nghiệp thu thập thông tin cần thiết để hiểu khách hàng. Chỉ khi có dữ liệu đầy đủ và chính xác, các chiến lược tiếp theo mới đạt hiệu quả.

• Các loại dữ liệu: Thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau như phân tích website, mạng xã hội, khảo sát khách hàng, hệ thống CRM, dữ liệu bán hàng, và nhà cung cấp dữ liệu bên thứ ba.
• Chất lượng dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu chính xác, đầy đủ và liên quan. Dữ liệu kém chất lượng sẽ dẫn đến phân tích sai và chiến lược không hiệu quả.

4.2. Tích hợp dữ liệu

Dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau cần được tích hợp để tạo ra một bức tranh toàn diện về khách hàng. Điều này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành trình và nhu cầu của từng nhóm khách hàng.

• Hợp nhất các nguồn dữ liệu: Tích hợp dữ liệu từ cả kênh trực tuyến và ngoại tuyến để tạo ra một cái nhìn toàn diện về khách hàng.
• Nền tảng quản lý dữ liệu (DMPs): Sử dụng các công cụ như DMPs hoặc CDPs để quản lý và tập hợp dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn tại một nơi duy nhất.

4.3. Phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu là bước quan trọng giúp biến thông tin thô thành những hiểu biết giá trị.

• Phân tích mô tả giúp hiểu các xu hướng trong quá khứ như lưu lượng truy cập website hay doanh số bán hàng.
• Phân tích dự đoán sử dụng các mô hình học máy để dự đoán hành vi khách hàng và xu hướng thị trường tương lai.
• Phân tích đề xuất đưa ra các hành động cụ thể nhằm tối ưu hóa chiến lược tiếp thị dựa trên các dự đoán và dữ liệu có sẵn.

4.4. Phân khúc khách hàng

Không phải mọi khách hàng đều giống nhau, vì vậy phân khúc là yếu tố quan trọng để cá nhân hóa marketing. Việc chia khách hàng thành các nhóm dựa trên nhân khẩu học, hành vi, hoặc thói quen mua sắm giúp tối ưu hóa các nỗ lực tiếp thị. Thêm vào đó, việc phát triển chân dung khách hàng lý tưởng giúp doanh nghiệp dễ dàng thiết kế các thông điệp và chiến dịch phù hợp hơn.

• Phân chia khách hàng: Chia khách hàng thành các nhóm cụ thể dựa trên nhân khẩu học, hành vi, thói quen mua sắm… để điều chỉnh chiến lược marketing hiệu quả hơn.
• Phát triển chân dung khách hàng: Xây dựng hồ sơ khách hàng đại diện cho các nhóm đối tượng chính, giúp điều hướng các hoạt động marketing mang tính cá nhân hóa.

4.5. Cá nhân hóa

Data-driven marketing cho phép doanh nghiệp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng ở mức cao hơn. Cụ thể như sau:

• Thông điệp tùy chỉnh: Sử dụng dữ liệu để cá nhân hóa thông điệp và ưu đãi cho từng nhóm khách hàng hoặc từng cá nhân.
• Nội dung động: Cung cấp nội dung thay đổi theo thời gian thực, dựa trên hành vi hoặc sở thích của khách hàng.

4.6. Marketing đa kênh

Một chiến lược data-driven marketing hiệu quả đảm bảo trải nghiệm khách hàng đồng nhất và liền mạch trên mọi kênh tiếp thị. 

• Trải nghiệm đồng nhất: Đảm bảo khách hàng có trải nghiệm liền mạch trên tất cả các kênh như website, mạng xã hội, email, và tại cửa hàng.
• Chiến dịch đa kênh: Sử dụng dữ liệu để đồng bộ hóa thông điệp và tối ưu hóa thời gian tiếp cận khách hàng trên nhiều nền tảng.

4.7. Lập bản đồ hành trình khách hàng

Hành trình khách hàng ngày càng phức tạp với nhiều điểm chạm khác nhau. Việc lập bản đồ giúp doanh nghiệp hiểu rõ cách khách hàng tương tác với thương hiệu, từ đó tối ưu hóa trải nghiệm ở từng giai đoạn.

• Xác định điểm chạm: Liệt kê và lập bản đồ các điểm mà khách hàng tương tác với thương hiệu trong hành trình của họ.
• Tối ưu hóa hành trình: Sử dụng dữ liệu để phân tích và cải thiện từng giai đoạn trong hành trình khách hàng, nhằm tăng tỷ lệ chuyển đổi.

4.8. Đo lường hiệu suất

Không có chiến lược nào hiệu quả nếu không được đo lường. Định nghĩa các chỉ số KPIs phù hợp và giám sát liên tục giúp doanh nghiệp đánh giá chính xác hiệu quả của chiến dịch.

• KPIs và các chỉ số: Xác định các chỉ số hiệu suất chính như tỷ lệ chuyển đổi, chi phí thu hút khách hàng, và giá trị vòng đời khách hàng.
• Giám sát liên tục: Sử dụng các công cụ phân tích để theo dõi hiệu suất chiến dịch, đảm bảo điều chỉnh kịp thời khi cần.

4.9. Tối ưu hóa và thử nghiệm

Thử nghiệm và tối ưu hóa là quy trình không ngừng nghỉ trong data-driven marketing. Điều này giúp doanh nghiệp tìm ra chiến lược tốt nhất và luôn cải tiến để đáp ứng nhu cầu thị trường.

• Thử nghiệm A/B: So sánh các yếu tố marketing khác nhau (ví dụ: email, trang đích) để tìm ra phương pháp hiệu quả nhất.
• Cải tiến liên tục: Dựa trên dữ liệu thu thập được, điều chỉnh chiến lược để đạt hiệu quả cao hơn theo thời gian.

4.10. Ra quyết định dựa trên dữ liệu

Các quyết định dựa trên dữ liệu giúp loại bỏ rủi ro từ cảm tính và đảm bảo chiến lược được xây dựng trên nền tảng vững chắc. Đây là cách để doanh nghiệp luôn đi đúng hướng trong một môi trường cạnh tranh.

• Hành động dựa trên dữ liệu: Đưa ra quyết định dựa trên phân tích và hiểu biết từ dữ liệu thay vì cảm tính.
• Tính linh hoạt: Nhanh chóng điều chỉnh chiến lược theo các thay đổi của thị trường hoặc các hiểu biết mới từ dữ liệu.

4.11. Sử dụng dữ liệu một cách có đạo đức

Trong thời đại dữ liệu, việc tuân thủ các quy định bảo mật và minh bạch với khách hàng không chỉ là nghĩa vụ pháp lý mà còn là cách để xây dựng lòng tin. Đây là yếu tố cốt lõi để phát triển bền vững.

• Tuân thủ quyền riêng tư: Đảm bảo doanh nghiệp tuân thủ các quy định bảo mật như GDPR hoặc CCPA để bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng.
• Minh bạch: Thể hiện rõ ràng với khách hàng về cách thu thập và sử dụng dữ liệu của doanh nghiệp, từ đó tạo dựng niềm tin lâu dài với khách hàng. 

5. Quy trình triển khai chiến lược Data-Driven Marketing trong doanh nghiệp

Để triển khai một chiến lược Data-Driven Marketing hiệu quả, doanh nghiệp cần thực hiện theo một quy trình rõ ràng và có hệ thống. Dưới đây là các bước xây dựng chiến lược marketing bài bản do Mr. Tony Dzung chia sẻ:

5.1. Xác định mục tiêu dữ liệu

Trước khi bắt đầu bất kỳ hoạt động nào liên quan đến dữ liệu, doanh nghiệp cần xác định rõ ràng mục tiêu muốn đạt được. Từ kinh nghiệm kinh doanh thực chiến, Mr. Tony Dzung khẳng định: “Mục tiêu dữ liệu không chỉ là những con số mà phải gắn liền với chiến lược kinh doanh tổng thể.”

Chẳng hạn, doanh nghiệp có thể hướng đến việc tăng tỷ lệ chuyển đổi, cải thiện trải nghiệm khách hàng, hoặc tối ưu chi phí quảng cáo. 

5.2. Thu thập dữ liệu

Ở bước này, doanh nghiệp cần xác định loại dữ liệu cần thu thập và các nguồn có thể cung cấp dữ liệu đó. Mr. Tony Dzung đề xuất doanh nghiệp cần thu thập dữ liệu dữ liệu định tính và định lượng. Dữ liệu định lượng có thể là số liệu về hành vi khách hàng trên website, tỷ lệ nhấp chuột vào quảng cáo hoặc doanh số bán hàng. Trong khi đó, dữ liệu định tính bao gồm ý kiến phản hồi của khách hàng, các cuộc khảo sát hoặc đánh giá sản phẩm.

Nguồn dữ liệu cũng đa dạng, từ các nền tảng mạng xã hội, hệ thống CRM, dữ liệu từ website cho đến các khảo sát trực tiếp. Điều quan trọng là doanh nghiệp cần đảm bảo dữ liệu thu thập được phải chính xác và phù hợp với mục tiêu ban đầu. Một hệ thống thu thập dữ liệu hiệu quả không chỉ giúp doanh nghiệp có được cái nhìn toàn diện mà còn là nền tảng cho các bước phân tích sau này.

5.3. Xử lý, phân loại và tổ chức dữ liệu

Đây là giai đoạn quan trọng để đảm bảo chất lượng và tính hiệu quả của chiến lược Data-Driven Marketing. Quá trình này không chỉ giúp doanh nghiệp làm sạch dữ liệu mà còn tổ chức chúng thành một cấu trúc hợp lý, sẵn sàng để phân tích và áp dụng vào các chiến lược marketing. 

Dưới đây là 3 bước quan trọng trong quá trình xử lý, phân loại và tổ chức dữ liệu mà Mr. Tony Dzung hướng dẫn:

1 - Xử lý dữ liệu

Sau khi dữ liệu được thu thập, bước đầu tiên là xử lý để lọc ra những thông tin thật sự giá trị và phù hợp với mục tiêu kinh doanh. Để đánh giá chất lượng dữ liệu, các yếu tố sau đây cần được xem xét kỹ lưỡng:

• Mức độ chính xác (Accuracy): Dữ liệu cần phản ánh đúng thực tế. Ví dụ, nếu tên khách hàng là “Nguyễn Văn Dũng,” nhưng hệ thống ghi nhận thành “Nguyễn Văn Dung,” thì dữ liệu này cần được kiểm tra và hiệu chỉnh để đảm bảo tính chính xác.
• Tính đầy đủ (Completeness): Dữ liệu phải đảm bảo không có thông tin bị thiếu sót. Mỗi mục nhập cần đầy đủ giá trị để tránh tình trạng "missing values" hoặc "null values," vốn có thể ảnh hưởng đến phân tích và quyết định kinh doanh.
• Tính nhất quán (Consistency): Các tập dữ liệu phải đồng nhất về định dạng và thông tin. Chẳng hạn, nếu ngày giao dịch được ghi theo định dạng ngày/tháng/năm, thì tất cả các mục khác cũng cần tuân theo quy tắc tương tự.
• Tính vẹn toàn (Integrity): Tập dữ liệu phải không có thông tin trùng lặp hoặc lỗi. Điều này đảm bảo dữ liệu có thể sử dụng ngay mà không cần qua nhiều bước kiểm tra bổ sung.
• Mức độ liên quan (Relevance): Dữ liệu thu thập phải phục vụ trực tiếp cho mục tiêu kinh doanh hoặc nghiên cứu. Ví dụ, nếu chiến lược marketing hướng đến thị trường TP.HCM, dữ liệu về khách hàng tại khu vực này sẽ có ý nghĩa quan trọng nhất.
• Tính kịp thời (Timeliness): Dữ liệu cần được cập nhật liên tục để phản ánh đúng tình hình hiện tại. Những thông tin lỗi thời không chỉ gây hiểu lầm mà còn làm giảm hiệu quả của các quyết định.
• Tính hợp lệ (Validity): Dữ liệu phải tuân thủ các yêu cầu về định dạng, loại thông tin và phạm vi giá trị. Ví dụ, mã bưu chính của khách hàng cần nằm trong danh sách các mã hợp lệ của khu vực đang được nhắm tới.

2 - Phân loại dữ liệu

Dữ liệu sau khi xử lý cần được phân loại theo cách phù hợp với mục đích sử dụng và văn hóa làm việc trong tổ chức. Dưới đây là các loại dữ liệu thường được áp dụng:

• Dữ liệu có thể tham gia: Đây là những dữ liệu có khả năng được tích hợp hoặc kết hợp với các nguồn dữ liệu khác khi cần. Ví dụ, dữ liệu từ hệ thống CRM có thể kết hợp với dữ liệu mạng xã hội để phân tích hành vi khách hàng.
• Dữ liệu có thể chia sẻ: Loại dữ liệu này được các phòng ban chia sẻ nội bộ để hỗ trợ các hoạt động phối hợp. Ví dụ, bộ phận bán hàng chia sẻ thông tin khách hàng với đội ngũ chăm sóc khách hàng để tăng cường trải nghiệm người dùng.
• Dữ liệu có thể truy vấn: Đây là những dữ liệu yêu cầu công cụ chuyên dụng để truy vấn và chia nhỏ. Chúng được tổ chức thành các tập hợp nhỏ hơn, giúp đội ngũ phân tích dễ dàng khám phá xu hướng hoặc sự khác biệt giữa các nhóm khách hàng.

3 - Tổ chức dữ liệu

Sau khi phân loại, dữ liệu cần được tổ chức thành một hệ thống có cấu trúc rõ ràng, dễ dàng truy cập và sử dụng. Quá trình tổ chức này bao gồm:

• Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ các mục không cần thiết, dữ liệu lỗi hoặc trùng lặp để đảm bảo tập dữ liệu gọn gàng và hiệu quả.
• Chuẩn hóa định dạng: Dữ liệu cần tuân thủ định dạng thống nhất để dễ dàng tích hợp và phân tích.
• Nền tảng lưu trữ: Thiết kế một nền tảng/phần mềm riêng để lưu trữ dữ liệu tập trung và đồng bộ hoá.

Theo Mr. Tony Dzung: “Nhiều doanh nghiệp hiện nay đã nhận thức được tầm quan trọng của việc thu thập dữ liệu nhưng lại chưa triển khai hệ thống CRM để quản lý và đồng bộ hóa dữ liệu. Hệ quả là dữ liệu phân tán, rời rạc hoặc biến mất sau một thời gian”. 

Do đó, Mr. Tony Dzung đề xuất doanh nghiệp cần lưu trữ toàn bộ dữ liệu khách hàng trên cùng một hệ thống CRM để đảm bảo tính đồng bộ và tập trung. Bên cạnh đó, doanh nghiệp có thể tích hợp AI vào hệ thống CRM để dễ dàng truy xuất và phân tích dữ liệu. 

5.4. Thành lập đội ngũ phân tích dữ liệu

Mr. Tony Dzung nhấn mạnh phân tích dữ liệu là một nhiệm vụ đòi hỏi sự chuyên môn cao, do đó doanh nghiệp cần có một đội ngũ chuyên trách. Đội ngũ này thường bao gồm các chuyên gia data-driven marketing. Nhiệm vụ của đội ngũ là sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích để biến những con số khô khan thành thông tin hữu ích.

Một đội ngũ mạnh không chỉ biết cách phân tích mà còn có khả năng diễn giải và áp dụng những kết quả này vào thực tế kinh doanh. Họ cần phối hợp chặt chẽ với các phòng ban khác để đảm bảo dữ liệu được sử dụng đúng cách và đạt hiệu quả cao nhất.

5.5. Phân tích dữ liệu và báo cáo

Sau khi dữ liệu đã được xử lý và đội ngũ phân tích sẵn sàng, bước tiếp theo là phân tích và trình bày các kết quả dưới dạng báo cáo.

Báo cáo phải rõ ràng, dễ hiểu và liên kết chặt chẽ với các mục tiêu đã đề ra. Chẳng hạn, nếu mục tiêu là tăng doanh số, báo cáo cần chỉ ra những sản phẩm bán chạy, các kênh hiệu quả nhất, và thời điểm khách hàng mua hàng nhiều nhất. Điều này giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược, chẳng hạn như điều chỉnh ngân sách quảng cáo hoặc cải tiến sản phẩm.

5.6. Đo lường và theo dõi tiến độ

Data-Driven Marketing không phải là một chiến lược một lần mà là một quá trình liên tục. Do đó, việc đo lường và theo dõi tiến độ là cực kỳ quan trọng để đảm bảo chiến lược đi đúng hướng. Theo Mr. Tony Dzung, doanh nghiệp cần đặt ra các chỉ số đo lường hiệu quả (KPIs) như tỷ lệ chuyển đổi, chi phí trên mỗi khách hàng (CPC), hoặc tỷ lệ giữ chân khách hàng (Customer Retention Rate).

Bằng cách thường xuyên theo dõi các chỉ số này, doanh nghiệp có thể nhận ra những điểm yếu hoặc cơ hội để điều chỉnh chiến lược kịp thời. Ví dụ, nếu dữ liệu cho thấy tỷ lệ thoát trang (bounce rate) cao trên một trang đích cụ thể, doanh nghiệp cần xem xét lại nội dung hoặc thiết kế của trang đó để cải thiện trải nghiệm người dùng.

6. Các cách triển khai data-driven marketing hiệu quả trong doanh nghiệp

Từ kinh nghiệm phát triển doanh nghiệp thành công dựa trên chiến lược data-driven marketing, Mr. Tony Dzung gợi ý doanh nghiệp có thể triển khai chiến lược data-driven marketing theo những cách dưới đây:

6.1. Xây dựng chân dung khách hàng

Xây dựng chân dung khách hàng chính là bước đầu tiên và cực kỳ quan trọng trong chiến lược Data-Driven Marketing. Bằng cách sử dụng dữ liệu lớn, doanh nghiệp có thể phân tích thông tin về thói quen, hành vi mua sắm, lối sống và sở thích của khách hàng. Điều này giúp doanh nghiệp hiểu sâu sắc ai là khách hàng lý tưởng và những gì họ thực sự mong muốn. Khi đã có chân dung khách hàng rõ ràng, các chiến dịch marketing sẽ trở nên chính xác hơn, giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi từ 2 - 5 lần, đồng thời cải thiện khả năng tiếp cận đúng đối tượng.

Mr. Tony Dzung cho rằng, nhập liệu là bước tối quan trọng trong hoạt động marketing. Theo đó, nhân viên sale phải nhập đầy đủ thông tin của khách hàng, ví dụ như tên, tuổi, địa chỉ, số điện thoại, email, lịch sử chăm sóc khách hàng, nỗi đau, mong muốn. Từ đó, đội ngũ marketing mới có thể chuyển dữ liệu thô thành insight khách hàng để cá nhân hoá các chiến dịch tiếp thị. 

6.2. Tối ưu hóa trang đích (Landing Page)

Landing Page là nơi quyết định khách hàng có thực hiện hành động như mua hàng, đăng ký hay không. Data-Driven Marketing giúp doanh nghiệp tối ưu hóa nội dung và thiết kế của trang đích dựa trên dữ liệu thu thập được từ hành vi và nhu cầu của khách hàng. Khi nội dung trên Landing Page đáp ứng đúng mong muốn của từng nhóm khách hàng, khả năng tương tác và chuyển đổi sẽ tăng đáng kể. Điều này không chỉ thu hút nhiều khách hàng tiềm năng hơn mà còn tạo trải nghiệm chuyên biệt, để lại ấn tượng tốt về thương hiệu.

6.3. Sử dụng tệp đối tượng tùy chỉnh

Tệp đối tượng tùy chỉnh là một công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp tập trung vào những khách hàng tiềm năng chất lượng cao. Ví dụ, trên Facebook, tính năng "Đối tượng tùy chỉnh" cho phép doanh nghiệp nhắm mục tiêu đến những người đã từng tương tác hoặc có hành vi giống với khách hàng hiện tại. Cách làm này giúp tăng hiệu quả quảng cáo, đồng thời mở rộng tập khách hàng với chi phí thấp hơn so với các chiến lược marketing truyền thống.

5.4. Tạo các chương trình ưu đãi hấp dẫn

Dữ liệu khách hàng cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi mua sắm, từ đó doanh nghiệp có thể thiết kế các chương trình ưu đãi, giảm giá phù hợp với từng nhóm khách hàng. 

Chẳng hạn, doanh nghiệp có thể gửi phiếu giảm giá tùy chỉnh hoặc các chương trình khuyến mãi riêng cho khách hàng trung thành, giúp tăng động lực mua sắm và cải thiện doanh số. Hơn nữa, việc theo dõi tỷ lệ đổi thưởng cũng là cách để doanh nghiệp đo lường hiệu quả của các chiến dịch và điều chỉnh chiến lược cho phù hợp.

6.5. Triển khai chiến lược tiếp thị lại (Remarketing)

Khách hàng cũ hoặc những người đã từng quan tâm đến sản phẩm, dịch vụ là một tài sản quý giá của doanh nghiệp. Với chiến lược remarketing, doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu đã lưu trữ từ trước để nhắm mục tiêu quảng cáo trực tiếp đến những khách hàng này. Đây cũng là một cách chăm sóc khách hàng cũ hiệu quả. 

Ví dụ, nếu một khách hàng đã xem sản phẩm nhưng chưa mua, doanh nghiệp có thể hiển thị quảng cáo gợi ý sản phẩm hoặc chương trình ưu đãi để thúc đẩy họ quay lại mua sắm. 

6.6. Tăng cường chiến dịch email marketing

Email marketing vẫn là một công cụ mạnh mẽ, đặc biệt khi được cá nhân hóa bằng dữ liệu khách hàng. Data-Driven Marketing cho phép doanh nghiệp tạo ra các email phù hợp với sở thích, hành vi và nhu cầu của từng khách hàng. 

Ví dụ, một email giới thiệu sản phẩm mới đúng với sở thích của khách hàng có thể tăng tỷ lệ tương tác và chuyển đổi lên đến 20%. Chiến lược này không chỉ giúp doanh nghiệp duy trì liên lạc thường xuyên mà còn xây dựng mối quan hệ gắn kết với khách hàng.

6.7. Tối ưu thời gian tương tác

Việc chọn đúng thời điểm để tương tác với khách hàng là một yếu tố quan trọng trong Data-Driven Marketing. Phân tích dữ liệu cho thấy thời gian đăng tải nội dung hoặc quảng cáo có thể ảnh hưởng lớn đến tỷ lệ tương tác. Ví dụ, nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng khách hàng thường tương tác nhiều hơn vào các ngày cuối tuần hoặc vào buổi tối. Khi đăng tải nội dung vào các khung giờ cao điểm này, doanh nghiệp có thể tối đa hóa lượng người tiếp cận và hiệu quả của chiến dịch marketing.

6.8. Tối ưu quảng cáo hiển thị hình ảnh (Display Ads)

Quảng cáo hiển thị hình ảnh là công cụ hữu ích để thu hút sự chú ý của khách hàng trên các nền tảng như website, mạng xã hội, và email. Tuy nhiên, chỉ khi sử dụng dữ liệu để hiểu rõ sở thích và nhu cầu của khách hàng, quảng cáo mới trở nên hiệu quả. Data-Driven Marketing cho phép doanh nghiệp điều chỉnh nội dung và vị trí quảng cáo, đảm bảo chúng thực sự liên quan và hấp dẫn, từ đó tăng khả năng khách hàng nhấp vào quảng cáo và hành động.

6.9. Tối ưu hóa quảng cáo tìm kiếm có trả phí

Dữ liệu từ hành vi tìm kiếm của khách hàng giúp doanh nghiệp xác định những từ khóa phù hợp để tối ưu hóa quảng cáo tìm kiếm có trả phí. Khi nội dung quảng cáo được xây dựng dựa trên từ khóa mà khách hàng thực sự quan tâm, khả năng khách hàng nhấp vào quảng cáo và thực hiện hành động sẽ tăng lên. Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp tiếp cận khách hàng nhanh chóng mà còn cải thiện hiệu quả chi phí quảng cáo, đảm bảo mỗi đồng đầu tư đều mang lại giá trị.

7. Những khó khăn trong quá trình triển khai data-driven marketing

“Triển khai data-driven marketing trong doanh nghiệp là một quá trình phức tạp, đòi hỏi nhân viên phải có kiến thức và kỹ năng chuyên sâu liên quan đến dữ liệu” - Mr. Tony Dzung nhận định.

Dưới đây là một số khó khăn chính mà nhân viên thường gặp phải trong quá trình triển khai data-driven marketing và hướng giải quyết do Mr. Tony Dzung đề xuất:

7.1. Khó khăn trong thu thập dữ liệu

Nhiều nhà tiếp thị thường cảm thấy bị quá tải khi đối mặt với việc thu thập thông tin khách hàng. Một số không biết bắt đầu từ đâu để tìm được nguồn dữ liệu phù hợp, trong khi một số khác lại gặp khó khăn khi phải xử lý lượng thông tin thừa thãi từ các dữ liệu hiện có.

Giải pháp khả thi:

Để khai thác dữ liệu khách hàng hiệu quả, Mr. Tony Dzung gợi ý doanh nghiệp có thể áp dụng các công cụ phổ biến như:

• Website Analytics: Google Analytics là một trong những công cụ hàng đầu tại Việt Nam, miễn phí và cung cấp đầy đủ thông tin cần thiết cho doanh nghiệp. Từ việc nắm bắt sở thích của khách hàng, theo dõi chi tiết các chuyển đổi (conversion) trên website, cho đến hành vi truy cập trang web theo thời gian thực, công cụ này giúp các nhà tiếp thị có cái nhìn rõ ràng hơn về đối tượng mục tiêu.
• Social Network: Dữ liệu từ mạng xã hội được thu thập qua những gì người dùng chia sẻ, xem, hoặc tương tác liên quan đến thương hiệu của bạn. Tuy nhiên, loại dữ liệu này thường còn thô và cần được xử lý kỹ lưỡng trước khi phân tích. Ví dụ, dữ liệu từ Facebook cần được tổ chức và làm sạch trước khi tìm kiếm insight giá trị.
• Tracking Pixels: Đây là các đoạn mã HTML hoặc JavaScript được tích hợp trên website nhằm ghi lại hoạt động của người dùng khi truy cập trang. Tracking Pixels cung cấp thông tin chi tiết như địa chỉ IP, hệ điều hành, trình duyệt, và hành vi người dùng. Từ đó, doanh nghiệp có thể sử dụng để tối ưu các chiến dịch retargeting, hướng đúng thông điệp đến đúng đối tượng.

7.2. Khó khăn khi cập nhật, trình bày và phân tích dữ liệu

Quá trình cập nhật dữ liệu theo cách thủ công thường bị đánh giá là tốn thời gian và kém hiệu quả. Đặc biệt, việc nhập dữ liệu thủ công trên các công cụ như Excel không chỉ nhàm chán mà còn dễ xảy ra sai sót. Bên cạnh đó, nhiều nhà tiếp thị thường quen với các phương pháp marketing truyền thống và thiếu kinh nghiệm trong việc phân tích dữ liệu, do chưa được trang bị đầy đủ kiến thức chuyên môn.

Giải pháp khả thi:

Thay vì tiếp tục sử dụng các phương pháp thủ công, Mr. Tony Dzung đề xuất doanh nghiệp có thể chuyển sang áp dụng các công cụ tổng hợp và quản lý dữ liệu hiện đại thông qua các dashboard. Những công cụ này không chỉ hỗ trợ cập nhật dữ liệu thời gian thực mà còn giúp trực quan hóa dữ liệu một cách tự động và hiệu quả. Hơn nữa, dashboard còn được thiết kế để sắp xếp thông tin theo thứ tự ưu tiên, cho phép đội ngũ marketing xem xét và phân tích các dữ liệu chiến dịch nhanh chóng, dễ dàng, tất cả trong cùng một nền tảng duy nhất.

7.3. Silo dữ liệu

Silo dữ liệu xảy ra khi thông tin trong doanh nghiệp bị cô lập ở từng vị trí riêng lẻ và không thể kết nối hoặc tích hợp với các nguồn dữ liệu khác.

Khi dữ liệu bị cô lập, doanh nghiệp khó có thể đánh giá tính chính xác hoặc mức độ cập nhật của thông tin. Đối với marketing, điều này khiến việc xác định thị trường mục tiêu hoặc cá nhân hóa các chiến dịch trở nên phức tạp và đầy thách thức.

Giải pháp khả thi:
Để khắc phục silo dữ liệu, doanh nghiệp có thể đơn giản hóa qua các bước sau:

• Xây dựng tiêu chuẩn dữ liệu chung: Đảm bảo rằng dữ liệu được quản lý và lưu trữ theo các định dạng thống nhất, dễ dàng chia sẻ và tích hợp.
• Thay đổi văn hóa trao đổi dữ liệu: Khuyến khích các phòng ban trong doanh nghiệp chủ động chia sẻ dữ liệu, xây dựng một môi trường làm việc minh bạch và hợp tác.
• Ứng dụng các nền tảng phân tích hiện đại: Sử dụng các công cụ tiên tiến như Hubspot (CRM), Mailchimp (email marketing tự động, landing page), hoặc Adverity (data-driven marketing) để quản lý và tích hợp dữ liệu hiệu quả hơn.

8. Xu hướng Digital Marketing trong tương lai

Trong tương lai, xu hướng Digital Marketing sẽ phát triển mạnh mẽ hơn nữa. Để dẫn đầu trong kỷ nguyên Digital Marketing, Mr. Tony Dzung khẳng định doanh nghiệp phải khai thác triệt để sức mạnh của dữ liệu, đồng thời kết hợp với trí tuệ nhân tạo AI. Theo đó, doanh nghiệp phải quan tâm đến 5 yếu tố quan trọng sau:

• Tận dụng AI để thu thập và lưu trữ dữ liệu khách hàng, không chỉ tập trung vào việc chuyển đổi mà còn chú trọng đến việc cải thiện trải nghiệm để khách hàng quay lại thường xuyên hơn.
• Đổi mới trải nghiệm khách hàng dựa trên giá trị cốt lõi, mang đến sự sáng tạo và sự khác biệt trong hành trình của họ.
• Áp dụng công nghệ GenAI (trí tuệ tạo sinh) để nâng cao chất lượng và hiệu quả trong việc sáng tạo nội dung marketing.
• Chú trọng đầu tư vào phát triển nguồn nhân lực trong thời đại số, xem đây như một lợi thế cạnh tranh quan trọng giúp doanh nghiệp vượt lên.

Data-driven marketing chính là chìa khóa để doanh nghiệp tạo nên sự khác biệt và bứt phá trên thị trường cạnh tranh. Việc tận dụng dữ liệu không chỉ giúp tối ưu hóa chiến lược tiếp thị mà còn mang đến cơ hội cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng trưởng doanh thu bền vững. Hy vọng bài viết từ Trường Doanh Nhân HBR đã mang đến những thông tin hữu ích, giúp doanh nghiệp hiểu rõ cách ứng dụng Data-driven marketing vào hoạt động kinh doanh.