Bài viết này sẽ giúp bạn biết được tầm quan trọng của việc ra quyết định hành động dựa trên việc biết được Data-driven là gì, cũng như cách mà nó đổi khác những quy trình tiến độ ra quyết định hành động của hai tập đoàn lớn trị giá hàng tỷ đô tại Mỹ là Progressive và Macy’s .
Data-driven là gì?
“Data-Driven” là một thuật ngữ kinh doanh đề cập đến việc sử dụng dữ liệu để cung cấp thông tin giúp bạn ra quyết định nhanh hơn
Trái ngược với việc chỉ được thôi thúc bởi trực giác hoặc kinh nghiệm tay nghề cá thể. Nói cách khác, quyết định hành động được đưa ra với bằng chứng thực nghiệm trong thực tiễn chứ không phải suy đoán hay cảm xúc ruột gan .
Data Driven được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, nhưng phổ biến nhất là vẫn lĩnh vực công nghệ và kinh doanh. Đối với công ty nước ngoài thì việc dựa trên dữ liệu chắc chắn sẽ giúp doanh nghiệp đạt đến mục tiêu kinh doanh nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Data-driven decision making (hay DDDM) là quá trình đưa ra quyết định của tổ chức dựa trên dữ liệu thực tế hơn là trực giác hoặc quan sát đơn thuần.
Quyết định dựa trên tài liệu là một quy trình gồm có việc thu thập dữ liệu, trích xuất những mẫu và dữ kiện từ tài liệu đó và sử dụng những dữ kiện đó để đưa ra những suy luận tác động ảnh hưởng đến việc ra quyết định hành động. Bởi vì sự phức tạp của quy trình thu thập dữ liệu nên hiện tại, Data-Driven tương thích với những tập đoàn lớn hay doanh nghiệp có lượng tài liệu người mua lớn từ đa kênh .
Data Driven được ứng dụng như thế nào trong kinh doanh?
Lợi ích khi ra quyết định dựa theo hướng dữ liệu
- Các quyết định được đưa ra dựa trên bằng chứng thay vì cảm tính -> Giúp quyết định đó có xác suất chính xác cao hơn
- Phân tích dữ liệu sẽ cung cấp thông tin chi tiết và cực kỳ hữu ích về nhiều lĩnh vực, cả bên trong và bên ngoài
- Có 1 quy trình thu thập và phân tích dữ liệu hoàn chỉnh chính là 1 lợi thế cạnh tranh cực kỳ lớn mà không phải ai cũng có thể làm được
- Tất cả lĩnh vực hay phòng ban đều có thể áp dụng cách ra quyết định dựa trên hướng dữ liệu
Data Driven được áp dụng ở bộ phận nào trong công ty?
- Business intelligence
- Marketing
- Chăm sóc khách hàng, customer service
- HR (Nhân sự)
- Finance and accounting (Tài chính và kế toán)
Các chiêu thức kinh doanh thương mại theo hướng tài liệu hoàn toàn có thể được vận dụng trong hàng loạt tổ chức triển khai theo nhiều cách khác nhau .
Data driven marketing – Cách tạo nên những marketers hàng đầu
Data Driven Marketing đề cập đến các chiến lược được xây dựng dựa trên thông tin chi tiết thu được từ việc phân tích dữ liệu lớn (Big Data). Tức là các hoạt động marketing này được triển khai dựa trên việc tổng hợp và phân tích các dữ liệu.
Việc hiểu dữ liệu và ra quyết định theo hướng dữ liệu sẽ giúp Marketer phân tích được nhu cầu tiềm ẩn, hành vi khách hàng trong tương lai., tăng trải nghiệm người dùng. Đồng thời hỗ trợ cho các doanh nghiệp có thể quảng bá được các sản phẩm & dịch vụ phù hợp với nhu cầu của khách hàng hơn.
Ra quyết định trong marketing dựa trên nguồn dữ liệu Không còn việc ra những quyết định hành động dựa vào cảm tính, so với những Marketer trong thời đại công nghệ tiên tiến và kỹ thuật số, toàn bộ những quyết định hành động của họ đều cần phải dựa trên việc phân tích số liệu và tài liệu một cách đúng mực nhất .
Bởi vì tài liệu được cho phép bạn xác lập và lên từng chiến dịch đơn cử cho từng phân khúc người mua khác nhau. Cũng như biết đúng chuẩn nội dung tương thích để lên với từng đối tượng người tiêu dùng người mua và thiết kế xây dựng những thông điệp mà tất cả chúng ta biết là sẽ tạo mối link giữa bạn và những người mua của bạn .
Nhiều công ty quốc tế đã vận dụng thành công xuất sắc quy mô ra quyết định hành động dựa trên tài liệu từ nhiều năm trước đây, trong đó, 2 công ty tiên phong này đã vận dụng quy mô này và tăng trưởng tiêu biểu vượt trội chính là Progressive và Macy’s. Đây là cách mà hai tập đoàn lớn khổng lồ này vận dụng Data-driven vào việc ra quyết định hành động và thực sự đã đạt được những thành công xuất sắc điển hình nổi bật. Không chỉ mang lại cho họ hàng tỷ đô, mà còn giúp họ Dự kiến tình hình thị trường, người mua và những yếu tố hoàn toàn có thể xảy ra trong tương lai .
Marketer ứng dụng dữ liệu như thế nào?
Các Marketer trong ngành tìm ra những insight từ việc nghiên cứu và phân tích và hiểu tài liệu, được tìm ra bằng nhiều cách để dùng chúng làm nền tảng cho những chiến dịch marketing. Một số ví dụ như :
- Nếu bạn đang chạy các chiến dịch Marketing trên nhiều kênh khác nhau, dữ liệu có thể được sử dụng để xác định xem kênh nào có hiệu suất tốt nhất, và ở giai đoạn nào trong phễu chuyển đổi. Từ đó, doanh nghiệp có thể phân bổ các chiến dịch Marketing hiệu quả hơn, tăng trải nghiệm người dùng.
- Netflix và Spotify có thể đưa ra các bộ phim hoặc bài hát thông qua hệ thống gợi ý, dựa trên các sở thích và các hoạt động trong lịch sử của người dùng.
- Walmart sử dụng các câu hỏi tìm kiếm để hiểu hơn về nhu cầu và mong muốn của khách hàng. Bằng việc sử dụng AI và Machine learning, doanh nghiệp này có thể phân tích và đưa ra các sản phẩm mà phù hợp với nhu cầu của người dùng.
- Các dòng xe hiện tại được kết nối với Cloud có thể thu thập và gửi về máy chủ các dữ liệu về hành vi của chủ xe. Với công nghệ dự đoán hành vi người dùng, những dữ liệu này có thể giúp đưa ra các trải nghiệm cá nhân của người dùng. Từ đó, không chỉ người dùng có được các trải nghiệm độc nhất và cá nhân hóa, mà doanh nghiệp còn dự đoán được khi nào người đó sẽ quyết định mua xe mới.
Ứng dụng phân tích Data vào bán hàng đa kênh liên kết (omni-channel)
Nhiều tên thương hiệu lúc bấy giờ đã khởi đầu vận dụng omni-channel ngay từ lúc người tiêu dùng phát sinh nhu yếu về mẫu sản phẩm, có hành vi tương tác với trang fanpage hoặc website của doanh nghiệp .
Đọc thêm : Omni-Channel là gì ? Cách thiết kế xây dựng quy mô đa kênh trong thời gian vàng 2021
Các tài liệu thu được từ người dùng trải qua những touchpoints ở trực tuyến và offline sẽ được doanh nghiệp sử dụng để thiết kế xây dựng nên chân dung người mua, cũng như thống kê giám sát hiệu suất của từng quá trình. Từ đó, doanh nghiệp hoàn toàn có thể vận dụng lại những tài liệu này vào những chiến dịch Marketing và bán hàng đa kênh của mình .
Dưới đây là những bước thiết yếu mà A1 đã tổng hợp để giúp bạn hoàn toàn có thể vận dụng thành công xuất sắc những kế hoạch data-driven marketing
#Bước 1: Xác định mục tiêu mà bạn muốn đạt được với chiến lược data-driven marketing.
Bạn hoàn toàn có thể sử dụng giải pháp SMART để thiết lập tiềm năng hiệu suất cao. Các tiềm năng này hoàn toàn có thể là lôi cuốn thêm người mua mới, tăng lệch giá, doanh thu, v.v
#Bước 2: Xây dựng một team để phân tích dữ liệu
Team này nên gồm có những người có năng lực nghiên cứu và phân tích tài liệu mà bạn tích lũy được, họ hoàn toàn có thể đến từ nhiều phòng ban khác nhau như : marketing, bán hàng, dịch vụ người mua
#Bước 3: Xây dựng chân dung khách hàng từ các dữ liệu này
Từ những tài liệu như phiên truy vấn, những hành vi tương tác trên mạng xã hội, lịch sử dân tộc mua hàng, v.v bạn hoàn toàn có thể xác lập được chân dung của từng người mua của mình, hành vi, sở trường thích nghi và động lực mua hàng của họ .
#Bước 4: Xác định loại dữ liệu mà bạn cần
Dựa vào tiềm năng của chiến dịch, mà bạn hoàn toàn có thể xem xét mà nghiên cứu và phân tích thời hạn khách truy vấn vào webpage, lịch sử vẻ vang truy vấn, tương tác trên mạng xã hội, tài liệu từ CRM, v.v
#Bước 5: Tự động hóa các quy trình của bạn
Khối lượng lớn tài liệu thu được sẽ tốn rất nhiều thời hạn để nghiên cứu và phân tích và giải quyết và xử lý để đưa ra được insight người mua. Thay vì sử dụng quá nhiều nhân lực và thời hạn, bạn hoàn toàn có thể chọn ra 1 số ít công cụ tự động hóa để giải quyết và xử lý những tài liệu mà bạn tích lũy được .
#Bước 6: Thu thập các dữ liệu và xử lý dữ liệu
Các tài liệu mà bạn có được hoàn toàn có thể đến từ những thời hạn thực ( real-time ) như : số người truy vấn trên website hiện tại ; hoặc từ bên thứ 3 sẽ được giải quyết và xử lý bằng những công cụ tự động hóa mà bạn đã chọn ở bước 5 .
#Bước 7: Xây dựng các chiến dịch cho từng kênh
Từ những tài liệu mà bạn tích lũy được, bạn sẽ chia nhỏ những chiến dịch này ra thành những chiến dịch nhỏ và chọn những kênh thiết yếu và tương thích cho mỗi chiến dịch .
Ví dụ như : Facebook để tăng nhận diện tên thương hiệu, E-Mail để nuôi dưỡng lead, v.v
#Bước 8: Thu thập kết quả, tính toán ROI và tối ưu các chiến dịch tiếp theo bằng dữ liệu thu thập được
Các xu hướng Marketing theo hướng dữ liệu
Nếu như bạn đang là một marketer và bạn muốn khám phá thêm về data-driven marketing, thì dưới đây là những xu thế về marketing theo hướng tài liệu mà bạn nên biết trong thời đại kỷ nguyên số này :
# 1 : Tầm ảnh hướng ngày càng lớn của trí tuệ tự tạo ( AI ) và máy học ( Machine learning ) đến những ngành khác nhau trong thị trường. Đây là những tác nhân quan trọng trong data-driven marketing. Các công nghệ tiên tiến này giúp doanh nghiệp hoàn toàn có thể đưa ra những nghiên cứu và phân tích Dự kiến và tương tác với người mua hiệu suất cao hơn, như là chatbot .
#2: Các phân tích dự đoán có thể giúp các marketer:
- Ưu tiên những khách hàng tiềm năng, những người có khả năng sẽ mang lại lợi ích cho doanh nghiệp
- Xác định những và thu thập những khách hàng tiềm năng có đặc điểm giống với các khách hàng hiện tại của bạn.
- Cung cấp các thông điệp được cá nhân hóa cho từng khách hàng tiềm năng và khách mua hàng.
# 3 : Đưa những tài liệu sơ cấp, do chính công ty tạo ra, lên tiên phong khi kiến thiết xây dựng những chiến dịch marketing theo hướng tài liệu. Khi những người mua tương tác với bạn, tài liệu mà họ tạo ra sẽ giúp bạn hoàn toàn có thể hiểu hơn về sở trường thích nghi, hành vi và động lực của người mua hơn so với tài liệu từ những bên khác .
# 4 : Các phòng ban khác nhau trong team marketing cần phải tích hợp với nhau. Nhân viên truyền thông, nghiên cứu và phân tích tài liệu và điều tra và nghiên cứu tài liệu nên thao tác với nhau để hiểu từng hành vi ( lượt click, đăng ký nhận bản tìn, v.v ) ảnh hưởng tác động như thế nào đến hành vi người mua. Điều này sẽ giúp doanh nghiệp hoàn toàn có thể cải tổ và tăng trưởng mối quan hệ với người mua .
Case Study: Cách mà Progressive ra quyết định bằng data driven là gì?
Khi Progressive, một trong những công ty bảo hiểm xe hơi lớn nhất ở Mỹ, ra đời app mobile của họ, nó chỉ được dùng với mục tiêu duy nhất là để trình làng về những loại sản phẩm bảo hiểm mà công ty đang kinh doanh thương mại .
Tuy nhiên, khi mà họ nhìn vào tài liệu thu về và nghiên cứu và điều tra cách mà người dùng tương tác với ứng dụng, họ phát hiện ra rằng phần nhiều người dùng chăm sóc đến việc mua bảo hiểm trực tiếp luôn từ ứng dụng. Chính thế cho nên, tính năng “ mua hàng ” đã được thêm vào, giúp công ty tăng hơn 2 tỷ lợi USD doanh thu ngay trong năm đó .
Hơn thế nữa, khi Progressive cho ra đời chương trình Snapshot, Pay as you drive của họ. Đây được xem là công nghệ tiên tiến bảo hiểm dựa vào việc sử dụng của người dùng. Snapshot sử dụng số dặm, thời hạn trong ngày và những tài liệu “ hard-braking ” ( đo hành vi của những lái xe ) để thống kê giám sát chiết khấu cho những lái xe .
Điều này đã giúp Progressive cá thể hóa những tỷ suất bảo hiểm của họ dựa trên khuynh hướng lái xe thực tiễn hơn là những nguyên tố trong quá khứ. Đặc biệt, những người lái xe bảo đảm an toàn nhất sẽ nhận được tỷ suất bảo hiểm cao nhất ! Một bước đi vô cùng tuyệt vời của Progressive !
Tới thời gian hiện tại, Progressive đã tích lũy được hơn 10 tỷ dặm tài liệu lái xe với Snapshot. Theo như website của họ, đây là đã giúp chiết khấu hơn 700 triệu đô la cho người mua của họ .
Với Progressive, “marketing dựa vào dữ liệu” không chỉ về cụm từ vô nghĩa, đó là phần cốt lõi của doanh nghiệp của bạn.
Bằng việc ra quyết định hành động dựa vào tài liệu, Progressive đã hoàn toàn có thể ra mắt một loại sản phẩm chất lượng mà giúp xử lý những yếu tố của người mua. Ví dụ như, Snapshot có những công dụng tiên tiến và phát triển hoàn toàn có thể xác lập những yếu tố tiềm ẩn của người mua trước khi nó trở thành một yếu tố thực sự ! Đó chính là một giá trị gia tuyệt vời .
Hơn cả việc hoàn toàn có thể phản ứng với yếu tố, Progressive đã tiến tới một bước đến năng lực Dự kiến ( nghiên cứu và phân tích Dự kiến ). Điều này trọn vẹn hoàn toàn có thể trải qua việc tích lũy, nghiên cứu và phân tích và ứng dụng tài liệu. Trong khi nhiều công ty vẫn còn chưa biết đến thuật ngữ – driven gì .
Case Study: Cách mà Macy’s ra các quyết định dựa vào dữ liệu
Một trong những ví dụ của việc marketing dựa vào tài liệu để đưa ra những công thức để xử lý câu hỏi truy vấn ad-hoc .
Việc nghiên cứu và phân tích những câu hỏi truy vấn ad-hoc là chiêu thức được phong cách thiết kế cho những yếu tố đặc trưng ( hoàn toàn có thể xảy ra trong tương lai ) .
Thông qua việc máy học, những thuật toán hoàn toàn có thể học từ những tài liệu hiện tại và trong quá khứ để giúp xác lập những yếu tố trong tương lai trước khi chúng xảy ra. Điều này sẽ giúp những nhân viên và nhà quản trị đưa ra những quyết định hành động nhanh hơn khi có yếu tố xảy ra .
Chính vì thế, những câu hỏi truy vấn ad-hoc chỉ là cách đặc biệt quan trọng hơn để nói về những câu hỏi, yếu tố xảy ra trong tương lai mà hoàn toàn có thể xảy ra và giúp cho những nhà quản trị doanh nghiệp hoàn toàn có thể tăng cấp và đưa ra những giải pháp cho tương lai .
“ Máy học hoàn toàn có thể tìm ra được tổng thể những thông tin mà tất cả chúng ta không hề hỏi ”, Một kỹ sư số 1 của Google đã nói, “ Một khi mà bạn có những thông tin đó, bạn hoàn toàn có thể đưa ra thông tin kể cả trước khi câu hỏi đó được hỏi. Đó hoàn toàn có thể là ưu điểm cạnh tranh đối đầu cực kỳ lớn. ”
Các công ty như Macy’s và Progressive liên tục tiến tới việc hình thành một mô hình có thể dự đoán trước, để giúp họ có thể dự báo về tương lai và đi trước các đối thủ của họ.
Trong khi hầu hết những doanh nghiệp đang phản ứng với những thử thách mới và tìm hiểu và khám phá ý nghĩa data-driven là gì, những công ty như Macy’s và Progressive đã triển khai xong việc tạo ra những giải pháp cho những yếu tố hoàn toàn có thể xảy ra trong tương lai. Điều này giúp đưa họ đến một vị thế hoàn toàn có thể trình làng mẫu sản phẩm tới thị trường trước những đối thủ cạnh tranh của mình .
Chiến lược Marketing dựa vào dữ liệu có phù hợp với tất cả các doanh nghiệp không?
Câu trả lời là có! Trong cuộc khảo sát toàn cầu của McKinsey, những công ty có hiệu suất cao nói rằng phân tích dữ liệu có ảnh hưởng lớn đến doanh thu trong vòng 3 năm trở lại đây.
Tuy nhiên, những công ty này vẫn đang tụt lại phía sau do thiếu sự tương hỗ trình độ và những cấu trúc mạng lưới hệ thống tương hỗ cho việc nghiên cứu và phân tích .
Các nhà quản lý và cấu trúc tổ chức đóng vai trò quan trọng trong các nỗ lực phân tích của công ty
Làm sao để bắt kịp xu hướng phân tích dữ liệu
Trong khi các doanh nghiệp trên thế giới đã đi trước Việt Nam rất nhiều năm kinh nghiệm về việc đưa ra các chiến lược marketing dựa vào việc phân tích số liệu. Các doanh nghiệp Việt Nam vẫn có thể sử dụng những kiến thức và kinh nghiệm từ những người đi trước, để có thể nhanh chóng bắt kịp xu hướng data-driven và đưa ra các chiến lược hiệu quả nhất. Và từ đó, giải quyết và dự đoán trước các xu hướng có thể xảy ra, phát triển doanh nghiệp của mình.
Và để việc phân tích số liệu để đưa ra quyết định hành động được diễn ra một cách hiệu suất cao nhất, những doanh nghiệp hoàn toàn có thể sử dụng nền tảng A1-Analytics để trực quan hóa những bảng báo cáo giải trình về số liệu của công ty, từ đó giúp tăng hiệu suất việc làm, cũng như tiết kiệm ngân sách và chi phí những ngân sách nhân sự khi thực thi những công việc làm báo cáo giải trình theo từng thời gian .
Kết luận
Các doanh nghiệp mưu trí đang sử dụng Data-Driven và những công cụ dựa vào tài liệu phức tạp để tập trung chuyên sâu vào tương lai, hơn là quá khứ. Họ tích lũy thông tin từ những tài liệu mà họ có được từ người mua. Nhưng có lẽ rằng, quan trọng hơn, họ sử dụng những tài liệu đó để tạo ra những kế hoạch Marketing để giúp doanh nghiệp tăng trưởng .
Nếu bạn muốn dùng nội dung của A1 Digihub với mục tiêu tìm hiểu thêm, phân phối giá trị cho người đọc thì sung sướng xin phép hoặc trích nguồn không thiếu nhé ! Thank you
