Vai trò của dữ liệu trong Digital Marketing

Giá trị của dữ liệu không nằm ở việc doanh nghiệp sở hữu càng nhiều dữ liệu càng tốt. Dữ liệu chỉ tạo ra giá trị khi được chuyển thành insight và gắn với một quyết định cụ thể: hiểu khách hàng nào có nhu cầu, lựa chọn đối tượng cần tiếp cận, xác định thông điệp phù hợp, đánh giá kênh tạo chuyển đổi và quyết định nên phân bổ nguồn lực ở đâu.

Vì vậy, vai trò của dữ liệu trong Digital Marketing có thể nhìn theo một chuỗi liên tục: quan sát → thấu hiểu → nhắm chọn → cá nhân hóa → đo lường → tối ưu. Nếu dữ liệu đầu vào thiếu, sai hoặc bị phân mảnh, chất lượng của những quyết định phía sau cũng suy giảm.

Dữ liệu giúp doanh nghiệp thấu hiểu khách hàng

Một trong những vai trò cơ bản nhất của dữ liệu là biến hành vi khách hàng thành những tín hiệu có thể quan sát và phân tích. Trong môi trường số, khách hàng để lại nhiều loại tín hiệu khác nhau: họ đến từ kênh nào, xem nội dung nào, sử dụng thiết bị gì, quay lại bao nhiêu lần, thực hiện hành động nào và cuối cùng có chuyển đổi hay không.

Khi những tín hiệu này được kết nối, marketer không chỉ biết khách hàng đã làm gì mà còn có cơ sở để tìm hiểu hành vi nào thường xuất hiện trước một kết quả marketing cụ thể.

Chẳng hạn, việc một nhóm người dùng thường xuyên đọc nội dung chuyên sâu, quay lại website và sau đó gửi biểu mẫu có thể cho thấy nhóm hành vi này liên quan đến mức độ quan tâm cao hơn. Ngược lại, lượng truy cập lớn nhưng rời trang nhanh và không tạo hành động tiếp theo có thể cho thấy traffic chưa phù hợp hoặc trải nghiệm chưa đáp ứng đúng kỳ vọng.

Điểm quan trọng là dữ liệu hành vi không tự động đồng nghĩa với việc marketer hiểu chính xác động cơ của khách hàng. Một lượt xem trang cho biết một hành động đã xảy ra, nhưng không nhất thiết giải thích đầy đủ tại sao người dùng thực hiện hành động đó. Vì thế, dữ liệu định lượng cần được diễn giải trong đúng bối cảnh thay vì biến mọi tương quan thành kết luận về nguyên nhân.

Khi dữ liệu từ nhiều điểm tiếp xúc được thống nhất, doanh nghiệp có thể hình thành cái nhìn đầy đủ hơn về hành trình khách hàng. Think with Google cũng lưu ý rằng việc hợp nhất dữ liệu giữa các bộ phận, nhóm và kênh giúp doanh nghiệp xây dựng góc nhìn thống nhất hơn về khách hàng; bản thân khối lượng dữ liệu lớn không tạo ra tăng trưởng nếu doanh nghiệp không chuyển được dữ liệu thành insight.

Dữ liệu tạo cơ sở cho phân khúc và nhắm chọn đối tượng

Sau khi giúp doanh nghiệp hiểu hành vi, dữ liệu trở thành cơ sở để phân biệt các nhóm khách hàng thay vì coi toàn bộ thị trường như một tập hợp đồng nhất.

Phân khúc dựa trên dữ liệu có thể sử dụng những tín hiệu như nguồn truy cập, mức độ tương tác, lịch sử giao dịch, hành vi trên website hoặc dữ liệu khách hàng tự nguyện cung cấp. Mục đích là xác định những nhóm có đặc điểm hoặc hành vi đủ khác nhau để cần cách tiếp cận khác nhau.

Cơ chế này có ý nghĩa trực tiếp đối với hoạt động nhắm chọn. Nếu doanh nghiệp nhận biết được nhóm nào đã từng mua hàng, nhóm nào mới tương tác với nội dung và nhóm nào đã thể hiện tín hiệu chuyển đổi, marketer có thể tránh áp dụng cùng một thông điệp cho tất cả mọi người.

First-party data đặc biệt quan trọng trong quá trình này vì đó là dữ liệu hình thành từ quan hệ trực tiếp giữa doanh nghiệp và khách hàng. IAB mô tả first-party data là nguồn lực quan trọng cho hoạt động phân khúc, đo lường và mô hình hóa trong quảng cáo số. Google cũng xác định first-party data là thông tin doanh nghiệp trực tiếp thu thập từ khách hàng với sự đồng ý phù hợp, chẳng hạn email hoặc số điện thoại.

Tuy nhiên, khả năng nhắm chọn tốt không chỉ phụ thuộc vào số lượng dữ liệu. Nếu dữ liệu lỗi thời, trùng lặp, thiếu sự đồng ý phù hợp hoặc không phản ánh đúng nhu cầu hiện tại, phân khúc chi tiết hơn chưa chắc tạo ra quyết định tốt hơn. Chất lượng, tính liên quan và cách quản trị dữ liệu vì vậy quan trọng không kém quy mô tập dữ liệu.

Dữ liệu cho phép cá nhân hóa thông điệp và trải nghiệm

Khi doanh nghiệp đã phân biệt được các nhóm khách hàng, dữ liệu có thể được sử dụng để điều chỉnh nội dung, ưu đãi hoặc trải nghiệm theo nhu cầu và hành vi của từng nhóm.

Đây là cơ chế nền tảng của cá nhân hóa trong Digital Marketing. Thay vì truyền một thông điệp giống nhau đến toàn bộ khách hàng, marketer sử dụng tín hiệu dữ liệu để xác định ai cần nhận thông điệp nào, trong bối cảnh nào và ở thời điểm nào.

Ví dụ, người lần đầu truy cập website có thể cần nội dung giúp hiểu sản phẩm, trong khi khách hàng đã nhiều lần xem một nhóm sản phẩm có thể phù hợp với thông tin chi tiết hơn liên quan đến nhóm đó. Khách hàng hiện hữu lại có thể cần nội dung khác với người chưa từng mua hàng.

Giá trị kinh doanh của cá nhân hóa có thể đo lường được. Nghiên cứu được McKinsey công bố cho thấy 71% người tiêu dùng được khảo sát kỳ vọng doanh nghiệp cung cấp tương tác mang tính cá nhân hóa và 76% cảm thấy thất vọng khi điều đó không xảy ra. McKinsey cũng ghi nhận các doanh nghiệp tăng trưởng nhanh thu được tỷ trọng doanh thu từ cá nhân hóa cao hơn 40% so với các doanh nghiệp tăng trưởng chậm hơn.

Tuy nhiên, cá nhân hóa không đồng nghĩa với việc sử dụng càng nhiều dữ liệu cá nhân càng tốt. Cá nhân hóa quá mức hoặc sử dụng dữ liệu ngoài kỳ vọng của khách hàng có thể tạo cảm giác bị theo dõi. Vì vậy, giá trị của dữ liệu nằm ở khả năng tạo ra sự liên quan, chứ không phải ở mức độ doanh nghiệp có thể chứng minh rằng mình biết nhiều thông tin về một cá nhân.

Dữ liệu biến hiệu quả marketing thành thứ có thể đo lường

Nếu thấu hiểu và nhắm chọn là những vai trò ở đầu quá trình, đo lường là vai trò giúp doanh nghiệp biết hoạt động marketing cuối cùng tạo ra kết quả gì.

Digital Marketing có lợi thế ở khả năng ghi nhận nhiều lớp chỉ số khác nhau, từ impression, click, engagement đến lead, purchase, doanh thu và các hành động chuyển đổi khác. Khi hệ thống đo lường được thiết kế phù hợp, doanh nghiệp có thể liên kết hoạt động marketing với outcome thay vì chỉ đánh giá dựa trên mức độ hiển thị.

Ví dụ, 100.000 lượt hiển thị không tự động chứng minh một chiến dịch hiệu quả. Nếu mục tiêu là tạo khách hàng tiềm năng, marketer cần tiếp tục quan sát số lead, tỷ lệ chuyển đổi, chi phí trên mỗi lead và cuối cùng là chất lượng của những lead đó. Nếu mục tiêu là doanh thu, dữ liệu phải tiến thêm một bước để kết nối hoạt động quảng cáo với giao dịch hoặc giá trị kinh doanh.

Google Ads mô tả conversion measurement là phương thức giúp nhà quảng cáo xác định quảng cáo nào dẫn đến những hành động như mua hàng hoặc ký hợp đồng. Với các hành động diễn ra ngoài website, dữ liệu CRM và offline conversion import còn có thể được sử dụng để kết nối kết quả ngoại tuyến trở lại hoạt động quảng cáo.

Đây cũng là lý do tiêu chuẩn hóa dữ liệu có ý nghĩa lớn. IAB Measurement Center tập trung vào việc giảm sự phân mảnh và thiếu nhất quán trong cách hiệu quả quảng cáo được định nghĩa, đo lường và báo cáo, bao gồm các lĩnh vực như attribution, incrementality và Marketing Mix Modeling.

Dữ liệu vì thế không chỉ tạo ra báo cáo. Nó tạo ra một cơ chế phản hồi để doanh nghiệp kiểm tra giả định marketing bằng kết quả quan sát được.

Dữ liệu tạo vòng lặp tối ưu cho quyết định marketing

Giá trị của đo lường chỉ xuất hiện đầy đủ khi kết quả đo được đưa ngược trở lại quá trình ra quyết định.

Một chiến dịch có thể bắt đầu bằng giả thuyết rằng một nhóm đối tượng, thông điệp hoặc kênh cụ thể sẽ tạo kết quả tốt. Sau khi chiến dịch vận hành, dữ liệu cho biết giả thuyết đó phù hợp đến đâu. Marketer sau đó có thể điều chỉnh đối tượng, nội dung, ngân sách, landing page hoặc cách phân bổ kênh và tiếp tục đo kết quả.

Quá trình này hình thành vòng lặp:

Dữ liệu → insight → quyết định → triển khai → kết quả → dữ liệu mới

Nhờ vòng lặp đó, Digital Marketing có thể chuyển từ những quyết định chủ yếu dựa trên trực giác sang những quyết định có cơ sở thực nghiệm hơn.

Dữ liệu chuyển đổi còn có thể trở thành đầu vào cho các hệ thống tự động. Chẳng hạn, Google cho biết Enhanced Conversions sử dụng first-party data do người dùng cung cấp, được băm trước khi đối sánh, nhằm tăng lượng conversion có thể quan sát; dữ liệu này đồng thời hỗ trợ modeled conversions và bidding optimization.

Tuy vậy, thuật toán chỉ có thể tối ưu theo dữ liệu và mục tiêu được cung cấp. Nếu doanh nghiệp đo sai conversion, gắn giá trị không phù hợp cho một hành động hoặc tối ưu một KPI không phản ánh mục tiêu kinh doanh, hệ thống có thể tối ưu rất hiệu quả cho… sai mục tiêu.

Do đó, data-driven marketing không có nghĩa là để dữ liệu tự quyết định. Vai trò của dữ liệu là cung cấp bằng chứng tốt hơn cho quyết định, còn marketer vẫn phải xác định mục tiêu, kiểm tra chất lượng tín hiệu và diễn giải kết quả trong bối cảnh kinh doanh.

Giá trị của dữ liệu phụ thuộc vào chất lượng, khả năng kết nối và quyền riêng tư

Một hiểu lầm phổ biến là doanh nghiệp càng thu thập nhiều dữ liệu thì hoạt động Digital Marketing càng tốt. Trên thực tế, số lượng chỉ là một phần của vấn đề.

Dữ liệu chỉ có giá trị khi đủ chính xác, liên quan đến mục tiêu, có thể kết nối và được thu thập cũng như sử dụng theo những yêu cầu phù hợp về quyền riêng tư. Dữ liệu bị phân mảnh giữa website, nền tảng quảng cáo, CRM và hệ thống bán hàng có thể khiến cùng một khách hàng xuất hiện như nhiều thực thể khác nhau hoặc khiến doanh nghiệp chỉ quan sát được từng phần của hành trình.

Mặt khác, môi trường quyền riêng tư đang trực tiếp tác động đến khả năng quan sát dữ liệu marketing. Khi người dùng không đồng ý với một số hình thức lưu trữ hoặc theo dõi, marketer có thể xuất hiện khoảng trống đo lường. Các phương pháp như first-party data, conversion modeling và consent-aware measurement vì thế ngày càng có vai trò lớn hơn.

Một ví dụ thực tế được Google công bố là TUI: sau khi triển khai Consent Mode để mô hình hóa những conversion không thể đo trực tiếp khi người dùng từ chối cookie, doanh nghiệp ghi nhận số conversion được đo tăng 7% trong Google Ads trong trường hợp được trình bày. Con số này là kết quả của trường hợp TUI, không phải benchmark đảm bảo cho mọi doanh nghiệp.

Đồng thời, quyền riêng tư tạo ra một boundary quan trọng: khả năng kỹ thuật không đồng nghĩa với quyền được sử dụng dữ liệu không giới hạn. IAB cho biết hệ sinh thái quảng cáo số đang phải xử lý các yêu cầu ngày càng phức tạp liên quan đến dữ liệu nhạy cảm, data minimization, giới hạn mục đích sử dụng thứ cấp, thẩm định nhà cung cấp và khử định danh dữ liệu.

Do đó, một nền tảng dữ liệu marketing tốt cần đồng thời trả lời ba câu hỏi: dữ liệu có đáng tin không, dữ liệu có phục vụ đúng quyết định không và doanh nghiệp có sử dụng dữ liệu theo cách phù hợp không.

Dữ liệu đóng vai trò xuyên suốt Digital Marketing vì nó kết nối khách hàng, hoạt động marketing và kết quả kinh doanh trong cùng một chu trình có thể quan sát. Dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu hành vi khách hàng, tạo phân khúc, nhắm chọn đối tượng, cá nhân hóa trải nghiệm, đo lường conversion và sử dụng kết quả để tiếp tục tối ưu.

Tuy nhiên, bản thân dữ liệu không tạo ra một chiến lược marketing tốt. Giá trị chỉ hình thành khi doanh nghiệp thu thập đúng tín hiệu, kết nối chúng với mục tiêu kinh doanh, phân tích trong đúng bối cảnh và chuyển insight thành hành động. Vì vậy, năng lực quan trọng không phải đơn thuần là có nhiều dữ liệu, mà là biết dữ liệu nào cần thiết cho quyết định nào và đo được quyết định đó tạo ra kết quả gì.