5 trụ cột của một kế hoạch đo lường marketing toàn diện

Đo lường marketing toàn diện là một công việc không hề dễ dàng và đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ càng. Vậy đâu là những nhân tố chính tạo nên một bản kế hoạch hiệu quả. Hãy cùng Vinaseco khám phá ngay sau đây nhé!

1. Tận dụng sức mạnh của dữ liệu bên thứ nhất

Tương tác trực tiếp với khách hàng sẽ giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn nhu cầu của họ. Từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên insights sáng suốt. Đây là nhân tố quyết định trên con đường chuyển đổi digital marketing.

Ví dụ, khi xem lại lịch sử mua hàng trước đây, bạn sẽ thấy có những sản phẩm mà khách hàng trung thành chỉ mua trong những thời điểm nhất định trong năm. Hình thức mua hàng đó sẽ giúp bạn xác định đúng thời điểm để quảng bá sản phẩm phù hợp. Ngoài ra, dữ liệu bên thứ nhất cũng giúp báo hiệu trước cho bạn những khách hàng nào đang có nguy cơ bị gián đoạn. Qua đó nhắc bạn sớm bắt đầu cho các chiến lược tương tác lại.

Hãy tự hỏi bản thân xem:

– Có loại dữ liệu bên thứ nhất nào mà mình chưa bao giờ phân tích không?

– Việc phân tích dữ liệu đó có thể ảnh hưởng như thế nào đến các quyết định marketing trong tương lai?

Từ đó sớm đưa ra các quyết định đúng đắn. Đúng thời điểm cũng là nhân tố quan trọng khiến bạn ghi điểm đó.

2. Tập hợp dữ liệu bên thứ nhất với các công cụ đa nền tảng

Khi giao tiếp với khách hàng trên nhiều nền tảng khác nhau, việc kết nối dữ liệu và tổng hợp insights có thể gặp khó khăn.

Việc tương tác với các trường hợp khách hàng không muốn hợp tác và chia sẻ thông tin với doanh nghiệp yêu cầu công ty phải có một giải pháp phân tích đa nền tảng. Những người sử dụng giải pháp phân tích đa nền tảng có thể xem các dữ liệu phân tích trên nền tảng số một cách đầy đủ và chính xác hơn so với những người không sử dụng.

3. Hãy minh bạch về việc sử dụng dữ liệu với khách hàng

Việc tôn trọng quyền riêng tư của khách hàng là điều cần thiết. Bạn có thể đo lường hiệu suất trên các kênh digital một cách hiệu quả giống như việc sử dụng các công cụ và phân tích phù hợp. Vì vậy, khi yêu cầu khách hàng đồng ý chia sẻ một dữ liệu nào đó, nếu bạn có thể giải thích chính xác lý do tại sao dữ liệu này lại được sử dụng và cách sử dụng dữ liệu đó. Nhiều khách hàng sẽ hiểu được và sẽ đồng ý chia sẻ. Đổi lại, bạn cũng sẽ cảm thấy tốt hơn khi khách hàng cảm thấy thoải mái. Đồng thời có khả năng dự đoán cao hơn khi có khoảng trống trong dữ liệu.

4. Lấp đầy lỗ hổng trong việc đo lường bằng dữ liệu được mô hình hóa

Các quy định về quyền riêng tư và hạn chế về cookie ngày càng tăng. Các cách đo lường chuyển đổi truyền thống đang càng trở nên khó khăn hơn. Đôi khi còn dẫn đến những khoảng trống trong hành trình khách hàng.

Trong trường hợp này, mô hình chuyển đổi (conversion modeling) sẽ giúp thu hẹp những khoảng trống này. Được hỗ trợ bởi công nghệ máy học, mô hình này có thể lấp đầy những khoảng trống trong con đường dẫn đến việc chuyển đổi khách hàng. Đặc biệt là những đường dẫn trải dài trên nhiều thiết bị khác nhau. Từ đó nhằm xác định rõ những tác động đầy đủ của các hoạt động marketing của bạn. Bạn có thể cân nhắc việc tạo ra nền tảng vững chắc hơn cho chất lượng mô hình bằng cách sử dụng các thẻ trên toàn bộ trang web để đo lường toàn bộ hành trình của khách hàng.

Hãy tự hỏi bản thân xem: Có phải những lỗ hổng trong việc đo lường đang gây ra khoảng trống trong hành trình khách hàng hay không? Làm cách nào để tôi có thể chứng minh với nhóm của mình rằng việc lấp đầy những khoảng trống này thông qua mô hình chuyển đổi sẽ dẫn đến trải nghiệm khách hàng tốt hơn?

5. Dự đoán hành vi của khách hàng với giải pháp đám mây an toàn

Ngày nay, mọi người đều mong đợi những trải nghiệm hữu ích và được cá nhân hóa hơn khi họ tương tác với các thương hiệu.

Để đáp ứng những kỳ vọng này, các doanh nghiệp có nhiều kinh nghiệm trong chuyển đổi số đang tập hợp dữ liệu của bên thứ nhất trong một giải pháp đám mây.

Lý do đơn giản cho xu hướng này là bởi, khi tập hợp tất cả dữ liệu của bạn ở một vị trí tập trung, bạn sẽ có thể đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn. Thể hiện qua quyền truy cập kịp thời vào dữ liệu và tự động hóa phân tích khách hàng. Bạn cũng sẽ có thể sử dụng công nghệ máy học để khai thác tối đa các insights có giá trị cao. Chẳng hạn như dự đoán xác suất mua hàng và giá trị vòng đời của khách hàng,… Tuy nhiên vẫn đảm bảo dữ liệu của khách hàng trên trang web được an toàn.

Trên đây là những chia sẻ của Vinaseco về đo lường marketing toàn diện. Chúng tôi mong rằng bài viết này sẽ hữu ích với các bạn. Nếu có thắc mắc nào liên quan đến nội dung này hãy liên hệ với chúng tôi. Hẹn gặp lại các bạn ở những bài viết khác. Cùng theo dõi để cập nhật những thông tin mới nhất nhé!