ĐỊNH HÌNH VAI TRÒ CỦA DỮ LIỆU TRONG PERFORMANCE MARKETING

Khi doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc đánh giá hiệu quả chiến dịch, bạn có bao giờ nghĩ rằng thiếu dữ liệu chính là nguyên nhân? Vai trò của dữ liệu trong Performance Marketing giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác và tối ưu hóa chiến lược. Cùng Trường Doanh nhân HBR khám phá rõ hơn trong nội dung dưới đây!

1. Dữ liệu trong Performance Marketing là gì?

Trong Performance Marketing, dữ liệu là yếu tố cốt lõi, bao gồm tất cả thông tin liên quan đến khách hàng, chiến dịch quảng cáo và hiệu quả kinh doanh. Chúng được thu thập và phân tích để tối ưu hóa hiệu suất và đạt được mục tiêu tiếp thị.

Dưới đây là 3 loại dữ liệu phổ biến mà doanh nghiệp cần nắm bắt khi triển khai chiến dịch Performance Marketing:

• Dữ liệu quảng cáo (Advertising Data): Đây là các dữ liệu liên quan đến chiến dịch quảng cáo trên các nền tảng như Google, Facebook, TikTok và các công cụ đo lường quảng cáo bên thứ ba. Ví dụ: Reach (số người tiếp cận quảng cáo), Impression (số lần quảng cáo được hiển thị), Click (số lần người dùng nhấp vào quảng cáo).
• Dữ liệu hiệu quả kinh doanh (Business Data): Dữ liệu này đo lường kết quả kinh doanh, chẳng hạn như số lượt truy cập website, đơn hàng, doanh thu và lợi nhuận. Ví dụ: Lượt truy cập Website (số lần người dùng ghé thăm trang), Doanh số (tổng giá trị các đơn hàng đã được hoàn tất), ROI (lợi nhuận trên chi phí đầu tư).
• Dữ liệu khách hàng (Customer Data): Đây là tất cả thông tin về khách hàng, bao gồm thông tin cá nhân, hành vi mua sắm và tương tác với các nền tảng digital của doanh nghiệp. Ví dụ: Số lần truy cập website (số lần khách hàng vào website), Lịch sử mua hàng (sản phẩm đã mua, số lần mua), Hành vi xem sản phẩm (sản phẩm khách hàng đã xem trên website).

2. Vì sao dữ liệu là “nền móng sống còn” trong Performance Marketing hiện đại?

"Dữ liệu không chỉ là con số, mà là chìa khóa quyết định sự thành công trong marketing. Nếu không biết cách khai thác và áp dụng, doanh nghiệp sẽ bỏ lỡ cơ hội tối ưu hóa chiến lược và tăng trưởng” - Theo chia sẻ của Mr. Tony Dzung, Chủ tịch HĐQT HBR Holdings.

Trong môi trường marketing hiện đại, doanh nghiệp gặp phải những khó khăn lớn khi không biết cách khai thác hiệu quả lượng dữ liệu thu thập được. Các vấn đề thường gặp bao gồm:

• Lãng phí ngân sách marketing khi dữ liệu không được sử dụng đúng cách.
• Không thể tối ưu chiến dịch kịp thời vì thiếu thông tin chính xác và dữ liệu thời gian thực.
• Thiếu phân tích sâu về khách hàng do không có dữ liệu đầy đủ và chính xác.
• Khó khăn trong việc đo lường hiệu quả chiến dịch khi thiếu các chỉ số rõ ràng và dữ liệu định lượng.

Chính vì vậy, dữ liệu trở thành yếu tố cốt lõi trong Performance Marketing, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược, tăng trưởng doanh thu và duy trì lợi thế cạnh tranh. Dưới đây là lý do vì sao dữ liệu là "nền móng sống còn" trong performance marketing hiện đại:

• Tối ưu hóa mục tiêu và phân khúc khách hàng: Dữ liệu giúp doanh nghiệp phân tích và xác định các nhóm khách hàng mục tiêu chính xác hơn. Thay vì tốn kém ngân sách quảng cáo cho một nhóm khách hàng rộng lớn, dữ liệu giúp nhắm mục tiêu vào những người có khả năng chuyển đổi cao, tăng cường sự hiệu quả của chiến dịch marketing.
• Cải thiện ROI (Tỷ lệ lợi nhuận trên chi phí đầu tư): Dữ liệu cung cấp thông tin theo thời gian thực, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến dịch liên tục. Điều này giúp giảm thiểu chi phí không cần thiết, tối đa hóa hiệu quả chiến dịch và mang lại tỷ lệ ROI cao hơn, đồng thời giúp tối ưu hóa ngân sách marketing.
• Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Dữ liệu cung cấp nền tảng vững chắc để doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác và dựa trên sự thật, thay vì dựa vào cảm tính. Việc áp dụng dữ liệu vào quá trình ra quyết định giúp giảm thiểu sai lầm và tối đa hóa cơ hội thành công.
• Tạo trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa: Dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hành vi và sở thích của khách hàng, từ đó tạo ra các chiến dịch quảng cáo và trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa, mang lại sự hài lòng và tạo sự trung thành từ khách hàng, đồng thời gia tăng giá trị lâu dài của khách hàng.
• Lợi thế cạnh tranh vượt trội: Doanh nghiệp biết cách khai thác dữ liệu sẽ có khả năng thích ứng nhanh chóng với thị trường và tối ưu hóa chiến dịch marketing dựa trên các chỉ số thực tế, giúp họ duy trì sự cạnh tranh và luôn dẫn đầu so với những đối thủ vẫn sử dụng phương pháp truyền thống.

3. Vai trò của dữ liệu trong Performance Marketing

Dữ liệu là nền tảng giúp xây dựng các chiến dịch Performance Marketing thành công. Nếu thiếu dữ liệu, các quyết định marketing sẽ thiếu chính xác và doanh nghiệp khó có thể đánh giá được hiệu quả công việc của mình. Dưới đây là 7 vai trò quan trọng của dữ liệu trong Performance Marketing:

3.1. Tiếp cận đúng từng phân khúc khách hàng mục tiêu

Thành công của chiến dịch marketing phụ thuộc vào việc tiếp cận đúng đối tượng khách hàng. Dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về đặc điểm, hành vi và nhu cầu của khách hàng, từ đó phân khúc thị trường chính xác hơn.

Ví dụ: L’Oreal sử dụng dữ liệu từ các chiến dịch quảng cáo trực tuyến để phân tích hành vi mua sắm của khách hàng. Dựa trên đó, họ triển khai các quảng cáo phân khúc riêng biệt cho từng nhóm khách hàng như tuổi tác, giới tính, sở thích làm đẹp và nhu cầu sử dụng sản phẩm. Việc này giúp L’Oreal tạo ra các chiến dịch quảng cáo cực kỳ chính xác, tối đa hóa tỷ lệ chuyển đổi và giảm chi phí quảng cáo.

3.2. Tối ưu hóa quảng cáo và nội dung

Dữ liệu giúp doanh nghiệp không ngừng cải tiến và tối ưu hóa quảng cáo cũng như nội dung chiến dịch. Phân tích dữ liệu từ các chiến dịch trước giúp nhận diện những hình thức quảng cáo hiệu quả nhất với từng nhóm khách hàng.

Ví dụ: Airbnb đã sử dụng dữ liệu để phân tích các hình thức quảng cáo và nhận thấy rằng video quảng cáo về các trải nghiệm của khách hàng thực tế có tỷ lệ tương tác cao hơn so với hình ảnh tĩnh. Nhờ đó, Airbnb đã chuyển hướng mạnh mẽ sang việc sản xuất video quảng cáo, tăng sự kết nối với khách hàng và tăng trưởng doanh thu.

3.3. Nâng cao trải nghiệm khách hàng

Trải nghiệm của khách hàng trên website, quảng cáo hay landing page ảnh hưởng trực tiếp đến tỷ lệ chuyển đổi. Chính vì vậy, dữ liệu giúp doanh nghiệp nhận ra các vấn đề tiềm ẩn trong hành trình người dùng và tối ưu hóa chúng.

Ví dụ: Amazon sử dụng dữ liệu hành vi của người dùng để tối ưu hóa các trang sản phẩm và quy trình thanh toán. Nếu dữ liệu cho thấy một lượng lớn người dùng rời trang sản phẩm mà không mua hàng, Amazon có thể cải thiện trang sản phẩm hoặc làm mới các khuyến mãi, từ đó giảm tỷ lệ thoát trang và tăng tỷ lệ chuyển đổi.

3.4. Đo lường hiệu quả chiến dịch

Đo lường chính xác hiệu quả chiến dịch là yếu tố quan trọng trong Performance Marketing. Dữ liệu giúp lãnh đạo theo dõi các chỉ số quan trọng như tỷ lệ nhấp chuột (CTR), tỷ lệ chuyển đổi, và chi phí mỗi lần nhấp (CPC), từ đó điều chỉnh chiến dịch cho phù hợp.

Ví dụ: Nike đã áp dụng dữ liệu để phân tích hiệu quả các chiến dịch quảng cáo của họ. Họ sử dụng các chỉ số như ROI và ROAS để đánh giá chiến dịch quảng cáo trên các nền tảng khác nhau. Nhờ đó, Nike có thể điều chỉnh ngân sách quảng cáo cho các nền tảng có hiệu quả cao hơn, giúp tối ưu hóa chi phí và tăng trưởng doanh thu.

3.5. Phân tích dự báo và dự đoán

Với sự phát triển của công nghệ Big Data và AI, doanh nghiệp có thể sử dụng các mô hình dự báo để tiên đoán hành vi của khách hàng trong tương lai. Dữ liệu lịch sử giúp dự báo những hành động tiếp theo của người dùng. Từ đó, lãnh đạo có thể điều chỉnh chiến lược marketing phù hợp.

Ví dụ: Netflix sử dụng phân tích dữ liệu dự đoán để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, chẳng hạn như dự đoán bộ phim nào người dùng có khả năng thích nhất và gợi ý các chương trình phù hợp. Điều này không chỉ giúp giữ chân khách hàng mà còn tăng cường tỉ lệ đăng ký mới và giảm tỷ lệ hủy bỏ tài khoản.

3.6. Điều chỉnh ngân sách nhằm tối ưu giá trị

Nhờ có dữ liệu, doanh nghiệp sẽ biết chính xác nên đầu tư vào đâu để mỗi đồng chi cho marketing đều mang lại giá trị cao nhất. Việc phân tích hiệu quả của từng kênh quảng cáo giúp bạn linh hoạt điều chỉnh ngân sách, tập trung nguồn lực vào những kênh thực sự hiệu quả và mạnh dạn cắt giảm các khoản chi không cần thiết.

Ví dụ: Samsung sử dụng dữ liệu từ các chiến dịch quảng cáo trả phí để phân bổ ngân sách hiệu quả. Bằng cách phân tích dữ liệu, Samsung nhận thấy quảng cáo tìm kiếm trả tiền trên Google mang lại tỷ lệ chuyển đổi cao hơn quảng cáo hiển thị. Họ đã chuyển hướng ngân sách sang quảng cáo tìm kiếm, giúp giảm chi phí và nâng cao hiệu quả.

🔥 Doanh nghiệp bạn đang gặp khó khăn trong việc khai thác dữ liệu marketing?

💥 Cảm thấy mơ hồ về ứng dụng AI vào Marketing và Sales?

📉 Chi phí quảng cáo ngày càng cao nhưng kết quả lại không như mong đợi?

❗Đừng để những khó khăn này cản trở sự phát triển của doanh nghiệp.

🎯 AI MARKETING & SALE SUMMIT 2025 chính là giải pháp giúp anh/chị giải quyết những vấn đề “nan giải” trên!

👉 Khi tham gia sự kiện, anh/chị sẽ được nghe chia sẻ từ 12 chuyên gia hàng đầu trong ngành Marketing & Sales.

• Biết cách phát triển một chiến lược vững chắc giúp vượt qua thời kỳ suy thoái kinh tế và tạo ra doanh thu bền vững.
• Học cách sử dụng trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa chiến dịch marketing, nâng cao ROI và giảm thiểu chi phí.
• Xây dựng đội ngũ sale thiện chiến, tự động hóa quy trình bán hàng để tăng hiệu quả và giảm chi phí.
• Khai thác dữ liệu khách hàng để dự đoán hành vi, cá nhân hóa trải nghiệm và tạo sự trung thành lâu dài.

❓Tại sao nên tham gia sự kiện LỚN NHẤT, DUY NHẤT năm 2025 về AI Marketing & Sale của Trường Doanh nhân HBR?

• 30% doanh nghiệp tham gia sự kiện năm trước đều đạt mức tăng trưởng doanh số vượt trội.
• Tiết kiệm 40% chi phí Marketing & Sales nhờ tự động hóa và tối ưu hóa quy trình.
• Cải thiện 50% hiệu suất làm việc của đội ngũ nhờ ứng dụng công nghệ AI.

📈 Những con số này dựa trên khảo sát thực tế từ hơn 200 doanh nghiệp đã tham gia sự kiện năm trước và áp dụng thành công các chiến lược được chia sẻ!

💥 Đừng bỏ lỡ cơ hội học hỏi từ những chuyên gia hàng đầu!

👉 Đăng ký ngay để tham gia cùng chúng tôi và thay đổi tương lai Marketing & Sale trong doanh nghiệp của bạn!

3.7. Cá nhân hóa và giữ chân khách hàng

Dữ liệu chính là cầu nối giúp doanh nghiệp thấu hiểu sâu sắc từng khách hàng. Khi biết họ là ai và thực sự quan tâm điều gì, bạn có thể tạo ra những chiến dịch marketing "may đo", gửi đúng thông điệp, đúng sản phẩm tới đúng người, khiến họ cảm thấy được trân trọng và lắng nghe.

Ví dụ: Spotify áp dụng dữ liệu để tạo ra các playlist cá nhân hóa cho người dùng dựa trên sở thích âm nhạc của họ. Đồng thời, Spotify sử dụng chiến lược remarketing để nhắm đến những người dùng đã hủy đăng ký nhưng vẫn tiếp tục nghe nhạc, từ đó tăng tỷ lệ quay lại và giữ chân khách hàng.

4. Hệ quả khi triển khai Performance Marketing mà thiếu dữ liệu

Triển khai Performance Marketing mà không có dữ liệu chẳng khác nào ra khơi mà không có la bàn. Bạn đang đặt cược ngân sách và uy tín của doanh nghiệp vào những quyết định cảm tính thay vì những insight thực tế. Hệ quả không chỉ là lãng phí tiền bạc, mà còn là một chuỗi các vấn đề nghiêm trọng, kéo theo sự phát triển của doanh nghiệp.

• Đánh giá và tối ưu hóa chiến dịch kém hiệu quả: Nếu không có dữ liệu, doanh nghiệp sẽ không thể xác định được kênh nào hoạt động tốt, thông điệp nào thu hút khách hàng và do đó không thể cải thiện chiến dịch để đạt kết quả tối ưu.
• Lãng phí ngân sách quảng cáo: Thiếu dữ liệu dẫn đến việc phân bổ ngân sách không hợp lý, khiến chi phí bị đổ vào các kênh không hiệu quả và bỏ lỡ cơ hội tiềm năng. Điều này có thể gây lãng phí lớn trong ngân sách quảng cáo mà không mang lại kết quả như mong đợi.
• Bỏ lỡ cơ hội tiếp cận khách hàng tiềm năng: Dữ liệu giúp doanh nghiệp nắm bắt rõ hành vi và sở thích của khách hàng mục tiêu. Nếu thiếu dữ liệu, doanh nghiệp sẽ khó xác định được đối tượng khách hàng chính xác, từ đó bỏ lỡ cơ hội tiếp cận khách hàng tiềm năng và giảm hiệu quả của chiến lược marketing.
• Tăng nguy cơ gian lận: Performance Marketing có thể gặp phải các vấn đề gian lận như click ảo, traffic giả. Nếu không có dữ liệu để theo dõi và phân tích, doanh nghiệp sẽ khó phát hiện và ngăn chặn các hành vi gian lận, gây thiệt hại tài chính đáng kể.
• Mất uy tín và lòng tin của khách hàng: Khi chiến dịch không mang lại hiệu quả, khách hàng có thể mất niềm tin vào doanh nghiệp. Việc thiếu khả năng đo lường và tối ưu hóa chiến dịch sẽ dẫn đến trải nghiệm tiêu cực cho khách hàng, làm giảm uy tín của doanh nghiệp trên thị trường.
• Mất lợi thế cạnh tranh: Trong môi trường cạnh tranh gay gắt, thiếu dữ liệu sẽ khiến doanh nghiệp mất đi lợi thế so với đối thủ. Những doanh nghiệp khác có thể sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa chiến dịch, tiếp cận khách hàng hiệu quả hơn và đạt được kết quả tốt hơn.

Vai trò của dữ liệu trong Performance Marketing là yếu tố không thể thiếu trong chiến lược marketing hiện đại. Nếu anh/chị muốn tối ưu hóa chiến dịch và đạt kết quả cao hơn, hãy tham gia sự kiện và khóa học được tổ chức tại Trường Doanh nhân HBR ngay hôm nay. Đừng quên đăng ký sớm để nhận tư vấn miễn phí và các ưu đãi đặc biệt!