Marketing hiệu quả trong thị trường cạnh tranh ngày nay phụ thuộc rất nhiều vào khả năng thuyết phục của chiến dịch. Phân tích dự báo hỗ trợ quá trình này bằng cách cung cấp thông tin chi tiết từ khung công việc chung, tổng thể về CRM, hoạt động bán hàng, marketing truyền thông qua mạng xã hội và các nguồn dữ liệu khác. Sự kết hợp dữ liệu này thể hiện cái nhìn toàn diện hơn về hành vi của khách hàng có thể giúp doanh nghiệp tăng cường chuyển đổi và cung cấp dự đoán hành vi của khách hàng trong tương lai. Hơn nữa, dữ liệu dự báo còn giúp marketing hiệu quả hơn bằng cách điều chỉnh các dịch vụ của công ty tốt hơn, phù hợp với kỳ vọng của khách hàng hơn.
Điều gì quyết định sự thành công của phân tích dự báo?
Sự thành công của phân tích dự báo không phụ thuộc vào bất kỳ bộ phận nào. Thay vào đó, là nỗ lực của toàn doanh nghiệp với sự tham gia của tất cả các bộ phận bao gồm marketing, bán hàng, tài chính và dịch vụ. Cộng với các quy trình như hậu cần, quản lý và phân phối hàng tồn kho. Các yếu tố quan trọng khác bao gồm sự tham gia của quản lý cấp cao, khen thưởng, hoàn chỉnh kết nối với chiến lược kinh doanh, mục tiêu định lượng và yếu tố cuối cùng là nền văn hóa, môi trường làm việc.
Chỉ xem xét dữ liệu giao dịch, dữ liệu truyền thông xã hội và dữ liệu dịch vụ khách hàng không thể cung cấp cho doanh nghiệp cái nhìn đầy đủ về hành vi của khách hàng. Tất cả các nguồn dữ liệu khác nên được tổng hợp, hợp lý hóa và cân nhắc để có một bức tranh khách hàng hoàn chỉnh hơn. Trên tất cả, các con số vẫn chưa thể hiện được nhiều. Sau tất cả, để chiến dịch marketing hiệu quả, vai trò của dữ liệu phân tích hành vi người tiêu dùng là vô cùng quan trọng.
Phân tích dự báo ảnh hưởng đến hiệu quả marketing của doanh nghiệp như thế nào?
Phân tích dự đoán là xương sống của marketing theo hướng dữ liệu và đó là yếu tố làm nên một chiến dịch marketing hiệu quả. Sau đây là một số ứng dụng hàng đầu giúp hỗ trợ hoạt động marketing hiệu quả.
Mô hình kết hợp marketing: Kỹ thuật phân tích dữ liệu này sử dụng dữ liệu trong quá khứ để xác định và đo lường tác động của các hoạt động marketing khác nhau đối với quá trình bán hàng. Nó sử dụng phân tích hồi quy, một kỹ thuật thống kê để xác định mối quan hệ tuyến tính và phi tuyến tính giữa hoạt động marketing và bán hàng. Do đó, kỹ thuật này có thể được sử dụng để định lượng hiệu quả các hoạt động marketing khác nhau lên doanh thu và lợi tức đầu tư. Những insights thu được sẽ sử dụng để điều chỉnh các hoạt động marketing để tối đa hóa lợi nhuận và dự báo doanh thu trong các tình huống khác nhau.
Hồ sơ khách hàng: Mô hình dự đoán có thể sử dụng các nguồn dữ liệu khách hàng khác nhau – như thông tin tài khoản trong cơ sở dữ liệu của công ty, dữ liệu về hành vi, nhân khẩu học và vị trí – để tạo danh tính cho khách hàng. Dựa trên dữ liệu này, hoạt động marketing hiệu quả hơn do đạt được tỷ lệ chuyển đổi cao hơn bằng cách thay đổi hoạt động marketing đúng với từng đối tượng khách hàng.
Chuyển đổi khách hàng: Bằng cách xem xét nhiều biến liên quan đến các khách hàng tiềm năng như ví dụ dữ liệu đã được đề cập, các kỹ thuật mô hình tiên đoán hỗ trợ xác định khách hàng có giá trị tiềm năng. Phân đoạn khách hàng tiềm năng được thực hiện dựa trên khả năng chuyển đổi và giá trị lâu dài của họ. Lúc này, chiến lược tiếp thị lại là thích hợp nhất để kích thích người tiêu dùng mua hàng. Kết quả sẽ được theo dõi liên tục để đánh giá hiệu quả của các chiến dịch điều chỉnh cho phù hợp.
Duy trì khách hàng: Giữ chân khách hàng hiện tại ít tốn kém hơn so với tìm kiếm khách hàng mới. Phân tích dự đoán có thể cung cấp thông tin chi tiết về hành vi của khách hàng. Các tổ chức có thể dễ dàng tìm ra khách hàng nào có khả năng rời đi, khi nào họ sẽ rời đi và tại sao. Bằng cách này, khách hàng có giá trị cao và dài hạn có thể được tách biệt với những khách hàng có giá trị ngắn hạn và giá trị thấp. Với việc triển khai phân tích dự báo, các doanh nghiệp sẽ nỗ lực trong các hoạt động tiếp thị lại. Từ đó, chiến dịch marketing hiệu quả đáng kể và tối đa hóa lợi ích đầu tư.
Upselling và Cross-Selling: Phân tích tiên đoán có thể được sử dụng để tác động đến hai khía cạnh quan trọng của quá trình bán hàng – bán gia tăng và bán chéo sản phẩm. Để tìm ra các cơ hội bán chạy và bán chéo tiềm năng mang lại chuyển đổi cao, các mô hình này tính đến một số thông số, bao gồm cả tính cách của người mua, dữ liệu bán hàng trong quá khứ và các giao dịch mua có liên quan. Bằng cách sử dụng kết quả đó, các công ty có thể đưa ra các đề xuất sản phẩm kịp thời cho khách hàng hiện tại của họ.
Tối ưu hóa web: Các công ty có thể nhìn sâu hơn vào cách khách truy cập và tương tác với website bằng cách xử lý hàng chục biến dữ liệu thông qua các mô hình dự báo. Khi nào người dùng hoạt động nhiều nhất? Các nút và nội dung nào nhận được nhiều nhấp chuột nhất? Và lượt truy cập trang là bao nhiêu? Đó là những dữ liệu mà các công ty giúp công ty hiểu được hành vi khách hàng và tìm ra cách tối ưu hóa website.
Để một chiến dịch marketing hiệu quả cao đòi hỏi nhiều yếu tố hỗ trợ. Nó có thể là yếu tố chủ quan về sản phẩm, dịch vụ khách hàng hay khách quan như thị trường, đại lý…. Tuy nhiên, một nhân tố quan trọng không thể thiếu là phân tích dự báo nhu cầu người tiêu dùng. Từ việc tạo ra khách hàng tiềm năng để tăng chuyển đổi, đưa ra ý tưởng và sản phẩm phù hợp để bán gia tăng và bán chéo cho đến việc duy trì khách hàng để tối đa hóa giá trị lẫn nhau – mô hình phân tích dự đoán đều có thể làm tất cả, hoàn toàn phù hợp với mọi khía cạnh của marketing. Do vậy, đừng bỏ qua công cụ phân tích dự báo nếu mong muốn chiến dịch marketing hiệu quả hơn vào lần tới.
