Trang chủ>  Blog >  Chia sẻ kinh nghiệm >  Tại Sao Marketer Cần Biết Phân Tích Dữ Liệu?

Tại Sao Marketer Cần Biết Phân Tích Dữ Liệu?


Tại sao Marketing lại phải biết “phân tích con số”? Không ít bạn khi tham gia ngành Marketing không nhận ra tầm quan trọng của việc Phân tích dữ liệu khi họ cho rằng công việc Marketing thì cần “chất xám sáng tạo” chứ cần gì “con số”. Thế nhưng, trong thế giới hiện đại nơi dữ liệu trở thành "vàng mới", khả năng phân tích dữ liệu không còn là kỹ năng của riêng các nhà khoa học hay các chuyên gia công nghệ…

  300 lượt xem

Nội dung bài viết

Data Analysis là gì?

Bất kì Marketer nào khi chập chững vào nghề cũng mơ về những content triệu view hay những campaign vang dội… Thế nhưng, câu chuyện không đơn giản như thế nếu bạn chỉ biết “nghĩ ra gì đó” thay vì “nghĩ ra gì đó từ dữ liệu”. Nói cách khác, bạn cần biết về Data Analysis trước khi sáng tạo ra nội dung.

Data Analysis là gì? Nói một cách ngắn gọn, Data Analysis (Phân tích dữ liệu) là quá trình thu thập, làm sạch và mô hình hóa dữ liệu nhằm tìm kiếm thông tin hữu ích để hỗ trợ quá trình ra quyết định của doanh nghiệp. Thông qua việc phân tích dữ liệu, các Marketer có thể tìm ra những insight thầm kín của khách hàng, từ đó tối ưu các hoạt động marketing, dự đoán xu hướng hay ra những quyết định kinh doanh đúng đắn nhất.

Tóm lại, Data Analysis chính là nền tảng cơ bản để các Marketer có thể “nghĩ ra cái gì đó”, giúp những idea bay bổng trở nên thực tế hơn dựa vào dữ liệu khách hàng.

 

Tại sao Data Analysis quan trọng trong các hoạt động Marketing?

“Mua của người chán, bán cho người cần”. Đây chính là nguyên tắc kinh doanh từ xa xưa tới nay. Thế nhưng làm thế nào để biết lúc nào là chán, khi nào là cần? Đó chính là lúc những Marketer cần Phân tích dữ liệu.

Data Analysis không chỉ giúp Marketer hiểu rõ hơn về hành vi và sở thích của khách hàng mà còn mở ra cánh cửa tới những cơ hội kinh doanh mới, tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo và tăng cường hiệu quả của các quyết định chiến lược nhờ vào khả năng “chắt lọc” và mô hình hóa dữ liệu khách hàng. Nói cách khác, trước khi “làm marketing” thì các bạn nên phân tích dữ liệu trước!

1. Hiểu rõ hơn về khách hàng

Insight, hay còn được gọi là “sự thật ngầm hiểu” của khách hàng, chính là nỗi “trăn trở” của mọi Marketer trên hành trình mang sản phẩm đến nhiều khách hàng hơn. Khi phân tích dữ liệu, bạn sẽ phát hiện ra nhiều “bí mật” của khách hàng hơn dựa vào mối quan hệ giữa nhiều thông tin như nhân khẩu học, hành vi và sở thích…Từ đó tìm ra insight dễ dàng hơn, đáp ứng tốt nhất những nhu cầu của khách, hay nói cách khác, “gãi đúng chỗ ngứa”.

2. Tối ưu hóa các kênh

Ngày nay, không cần phải bước vào cửa hàng mới có thể tương tác với sản phẩm và mua hàng. Sự tham gia của các phương tiện truyền thông xã hội, trang web và email đã tạo nên một bức tranh đa dạng và phức tạp trong lĩnh vực tiếp thị. Do đó, việc theo dõi và cố gắng hiểu hành trình khách hàng sẽ trở nên khó khăn hơn, đặc biệt là khi một người dùng trực tuyến có thể có nhiều hơn một tài khoản trên các ứng dụng khác nhau.

Việc sử dụng các dữ liệu Marketing được xem là cách duy nhất để biến nhiều điểm tiếp xúc thành một hồ sơ khách hàng trọn vẹn. Nếu doanh nghiệp thực hiện tốt việc này, họ có thể cung cấp những trải nghiệm đồng nhất và chất lượng cho người tiêu dùng trên bất kỳ kênh nào.

 

3. Dự đoán xu hướng và hành vi thị trường

Phân tích dữ liệu cho phép các Marketer dự đoán xu hướng thị trường và hành vi khách hàng một cách chính xác. Bằng cách xem xét dữ liệu lịch sử và sử dụng các mô hình phân tích nâng cao, Marketer có thể nhận diện các mẫu hành vi, xu hướng mua sắm và sở thích đang thay đổi của khách hàng. Những dự đoán này giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược, sản phẩm và dịch vụ để đáp ứng nhu cầu tương lai, từ đó tạo ra lợi thế cạnh tranh và tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh trong bối cảnh thị trường luôn biến đổi.

4. Giám sát ROI (Return On Investment) hiệu quả

Trước đây, rất khó để theo dõi và giám sát chính xác ROI, cũng như tác động của chiến dịch sau khi khởi chạy. Dữ liệu lớn và marketing cơ sở dữ liệu đã cho phép người quản lý chiến dịch theo dõi các chiến dịch đang diễn ra, tiến hành thử nghiệm, đo lường kết quả và phân tích tác động. Đổi lại, quá trình giám sát ROI thuận lợi đòi hỏi các marketer phải tối ưu hóa các nỗ lực và cải thiện hiệu suất một cách thường xuyên.

 

5. Ứng dụng Big Data trong Marketing

Hiểu một cách đơn giản, Big Data là tập hợp dữ liệu khổng lồ, đa dạng và phức tạp, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, mà các công nghệ truyền thống không thể xử lý hiệu quả trong thời gian ngắn. Với sự phát triển của phân tích dữ liệu lớn, Marketer có thể khai thác thông tin chi tiết từ dữ liệu về bán hàng, dịch vụ và khách hàng mục tiêu. Công nghệ hiện đại giúp Marketer tiến hành phân tích sâu và xây dựng hệ thống linh hoạt để đáp ứng các yêu cầu phát triển nhanh chóng.

Quyền truy cập vào Big Data không chỉ giúp xác định nội dung nào hiệu quả mà còn giúp hiểu rõ nội dung nào không phù hợp ở từng giai đoạn trong quá trình mua hàng của khách hàng. Những thông tin chi tiết này cho phép Marketer phát triển các chiến lược nội dung được cá nhân hóa và phù hợp hơn trong tương lai, tối ưu hóa khả năng tiếp cận và tương tác với khách hàng.

 

KẾT LUẬN

Như vậy, trong thế giới tiếp thị hiện đại, phân tích dữ liệu đã trở thành kỹ năng không thể thiếu đối với các Marketer. Khả năng phân tích dữ liệu giúp Marketer hiểu sâu hơn về hành vi và sở thích của khách hàng, tối ưu hóa các kênh truyền thông và dự đoán tốt hơn các xu hướng thị trường. Việc áp dụng phân tích dữ liệu vào chiến lược marketing không chỉ giúp cải thiện hiệu quả đầu tư mà còn cho phép các Marketer đưa ra những quyết định sáng suốt hơn, từ đó tạo ra sự khác biệt và lợi thế cạnh tranh trong thị trường đầy biến động. Khi công nghệ tiếp tục phát triển và dữ liệu ngày càng phong phú, nắm vững kỹ năng phân tích dữ liệu sẽ giúp Marketer tiên phong trong cuộc đua đổi mới và phát triển bền vững. Để thành công trong thế giới tiếp thị ngày nay, Marketer cần biến phân tích dữ liệu thành công cụ cốt lõi trong chiến lược của mình.

Còn chần chừ gì mà không tham khảo ngay những khóa học Business Intelligence để học Data Analysis tại Học viện MCI nàooo! 

Khóa học Business Intelligence (mcivietnam.com)

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


TOP 7 Cuộc Thi Học Thuật Về Dữ Liệu Trên Toàn Quốc

Trong bối cảnh thế giới số hóa ngày càng phát triển, việc tham gia các cuộc thi học thuật về dữ liệu không chỉ là cơ hội để học hỏi mà còn là bệ phóng cho những tài năng trẻ trong lĩnh vực này. Từ những bài toán lý thuyết đến những case study thực tiễn, các cuộc thi về dữ liệu đang thu hút đông đảo sinh viên và các nhà phân tích trẻ. Hãy cùng MCI Việt Nam điểm lại Top 7 cuộc thi học thuật về dữ liệu trên toàn quốc mà bạn không nên bỏ lỡ!

Phân biệt các vị trí Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist

Dữ liệu đã trở thành một phần không thể thiếu trong xã hội hiện đại, và khi nhắc đến lĩnh vực này, chắc hẳn bạn đã được nghe rất nhiều về 3 vị trí phổ biến: Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist. Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst), Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) hay Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist), họ là ai? Bạn sẽ phù hợp với vị trí nào? Hãy cùng MCI Việt Nam tìm hiểu về từng vị trí này nhé!

Marketing Analytics - Dữ liệu và Tiếp thị Kỹ thuật số

Marketing Analytics - Dữ liệu và Tiếp thị Kỹ thuật số đang ngày càng trở thành một phần quan trọng của chiến lược truyền thông và tiếp cận khách hàng hiện đại. Việc sử dụng dữ liệu thông minh trong chiến dịch truyền thông và tiếp thị có thể giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược của mình, nâng cao hiệu quả và tăng cường tương tác với khách hàng. Marketing Analytics cho phép đo lường, quản lý và phân tích dữ liệu hiệu quả. Vậy cách để phân tích chúng là gì? Cùng MCI Việt Nam tìm hiểu ngay.

Các bài viết liên quan