Trái tim của mọi mô hình marketing và sales chính là dữ liệu. Dữ liệu có thể thúc đẩy hoạt động marketing của bạn, giá trị Return-on-Investment (ROI) là một con số khổng lồ 224%! (VB Insight )
VB Insight đã khảo sát hơn 3.000 nhà tiếp thị và xem xét các công cụ được sử dụng trên hơn 3 triệu trang web. Ngay cả những cải tiến nhỏ cũng có khả năng thúc đẩy ROI cao hơn.
Dữ liệu khách hàng rõ ràng đã trở thành một loại tiền tệ có giá trị cho các nhà tiếp thị ở mọi quy mô và trên tất cả các ngành. Tuy nhiên, nếu bạn cảm thấy như thể mình đang chìm trong biển dữ liệu, thì đây là một số cách chính để tăng doanh thu bằng cách tiếp thị tốt hơn và dữ liệu tốt hơn.
Data Fragmentation: Giải vấn đề phân mảnh dữ liệu từ các team vận hành hay các chiến dịch marketing
Bạn có thể có vô số dữ liệu, nhưng nếu dữ liệu đó nằm trong các hệ thống khác nhau và ở các định dạng khác nhau, thì dữ liệu của bạn không có lợi cho bạn. Ví dụ: hồ sơ thanh toán của bạn có thể được lưu trữ trong một hệ thống với một số chi tiết khách hàng nhất định và nhật ký dịch vụ khách hàng của bạn có thể được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu khác với tập hợp thông tin khách hàng hoàn toàn khác.
Mỗi nguồn này đều chứa các thông tin chi tiết quan trọng của khách hàng - thông tin cơ bản như chi tiết liên hệ cũng như thông tin chi tiết hơn, chẳng hạn như thông tin về hành vi (tần suất mua hàng, giá trị giao dịch, số lần nhấp qua email, v.v.)
Một giải pháp quản lý dữ liệu nên được triển khai để tích hợp nhiều nguồn dữ liệu và tự động hóa các quy trình chất lượng dữ liệu. Phần mềm quản lý dữ liệu sẽ thực hiện các chức năng như:
- Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để có thể tích hợp các định dạng nhất quán
- Hợp nhất dữ liệu khách hàng thành một bản ghi duy nhất
- Loại bỏ các bản ghi dữ liệu trùng lặp
- Theo dõi dữ liệu để đảm bảo dữ liệu vẫn chính xác
- Bổ sung thông tin khách hàng bị thiếu (địa chỉ email, địa chỉ đường phố, v.v.)
360-degree customer view: Chế độ xem khách hàng 360 độ
Bằng cách hợp nhất các hệ thống dữ liệu này thành một kho lưu trữ duy nhất, thông tin chi tiết về khách hàng được kết hợp với nhau thành một chế độ xem 360 độ. Với chế độ xem khách hàng đơn lẻ này, bạn có thể áp dụng phân tích để hiểu chính xác những khách hàng tốt nhất của bạn trông như thế nào và tìm câu trả lời cho các câu hỏi chính như:
- Họ đã mua những sản phẩm nào, và hành vi mua hàng của họ là gì?
- Làm cách nào để giữ cho những khách hàng tốt nhất của tôi trung thành?
- Khách hàng và khách hàng tiềm năng của tôi thích những kênh nào?
- Có những cơ hội nào để tối đa hóa giá trị của khách hàng thông qua ưu đãi bán kèm hoặc bán kèm
- Những mẫu nào có thể cho thấy khách hàng không hài lòng và làm cách nào để tôi có thể giảm thiểu rủi ro tiêu hao?
- Khách hàng muốn trải nghiệm được cá nhân hóa
- Cuối cùng, khách hàng của bạn muốn được hiểu - họ mong đợi một trải nghiệm liền mạch với công ty của bạn, muốn các ưu đãi được cá nhân hóa và dễ tiếp nhận các thông điệp được gửi qua các kênh họ thích hơn.
Customer Experience: Khách hàng muốn trải nghiệm được cá nhân hóa
Khi bạn hỏi người tiêu dùng rằng họ cảm thấy thế nào về việc dữ liệu của họ được các công ty thu thập để thiết lập quan điểm khách hàng toàn diện này. Cảm giác chung là nếu dữ liệu tiếp thị của họ cho phép các công ty cá nhân hóa các ưu đãi, cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn hoặc ngăn chặn các tình huống mà họ phải cung cấp cùng một thông tin cho nhiều người lặp đi lặp lại thì đó là một điều tốt. Một người trả lời cho biết, “Tôi không muốn phải lặp lại thông tin của mình cho 5 người khác nhau khi tôi gọi đến đường dây hỗ trợ của họ,” và theo một người khác, “Điều đó làm tăng đáng kể khả năng tôi sẽ tiếp tục cho một công ty kinh doanh của mình. ”
Nghiên cứu cho thấy 45% người tiêu dùng có nhiều khả năng mua sắm trên trang web cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa và 56% có nhiều khả năng quay lại trang web đề xuất sản phẩm hơn. (Link: https://www.invespcro.com/blog/online-shopping-personalization )
Khi quyết định sử dụng loại hình cá nhân hóa nào, hãy xem xét số liệu thống kê sau đây từ Khảo sát người tiêu dùng cá nhân hóa năm 2015 của MyBuy.
Các tiêu chí cá nhân hóa mà người tiêu dùng thường mong đợi từ các doanh nghiệp:
Người tiêu dùng có thể hủy đăng ký danh sách email hay block số điện thoại của bạn khi họ được gửi thông tin không liên quan. Vì vậy, việc áp dụng các công nghệ phân tích để hiểu khách hàng và đưa ra các giải pháp phù hợp là rất cần thiết.
Dịch từ bài viết: https://bigdata-madesimple.com/3-ways-data-driven-marketing-drives-higher-roi/