Bạn có thể tin tưởng vào những con số thô để đưa ra quyết định lớn tiếp theo hay chúng chỉ gây nhiễu?

Bạn Cần một phương pháp rõ ràng để chuyển đổi dữ liệu thành các bước giúp tăng hiệu suất và phát triển doanh nghiệp. Hướng dẫn này cho thấy cách tiếp thị hiện đại phát triển với các mô hình kỹ thuật số và phân bổ đa điểm để mang đến góc nhìn toàn diện về khách hàng.

Chúng tôi sẽ định nghĩa tiếp thị và phân tích một cách đơn giản, sau đó chỉ ra những cách thực tế để liên kết số liệu với kết quả. Hãy mong đợi những chiến thuật ngắn gọn, thiết thực giúp bạn đọc được hành vi khách hàng và hành động một cách tự tin.

Trong suốt bài viết, bạn sẽ tìm thấy các công cụ, khuôn khổ ưu tiên và các ví dụ Vì vậy, mỗi báo cáo sẽ trở thành một kế hoạch bạn có thể thử nghiệm và mở rộng. Bằng cách tập trung vào các số liệu phù hợp, bạn sẽ vượt qua những con số phù phiếm để đạt được tác động có thể đo lường được.

Những điểm chính

• Tìm hiểu cách chuyển dữ liệu phức tạp thành hành động rõ ràng giúp nâng cao hiệu suất.
• Xem cách phân bổ dữ liệu kỹ thuật số tạo ra góc nhìn 360 độ về khách hàng.
• Tìm một khuôn khổ đơn giản để ưu tiên các số liệu và thử nghiệm.
• Khám phá các công cụ bạn có thể sử dụng ngay bây giờ để kết nối số liệu với kết quả kinh doanh.
• Nhận chiến thuật để giải thích các tín hiệu hành vi và xây dựng các bài kiểm tra có thể lặp lại.

Tại sao phân tích tiếp thị lại quan trọng ngay bây giờ

Bây giờ bạn hoạt động ở nơi dữ liệu đổ vào từ mọi điểm tiếp xúc và khối lượng dữ liệu đó có thể che giấu những thông tin quan trọng.

Bối cảnh hiện tại: dữ liệu phong phú, cạnh tranh gia tăng và hành vi thay đổi của khách hàng

Bạn phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt và những thay đổi nhanh chóng về hành vi trên mạng xã hội và các kênh khác. Dữ liệu đến từ quảng cáo, email, sự kiện sản phẩm và hỗ trợ. Lượng dữ liệu khổng lồ này có thể khiến các nhóm bị quá tải nếu bạn không chọn đúng nguồn.

Sử dụng dữ liệu khách hàng và dữ liệu tiếp thị để tập trung nỗ lực của bạn. Khi thu thập các tín hiệu sạch, bạn có thể cá nhân hóa trải nghiệm và nâng cao tỷ lệ chuyển đổi mà không cần phải đoán già đoán non.

Từ phỏng đoán đến rõ ràng: cách phân tích thúc đẩy các quyết định và lợi nhuận tốt hơn

Phân tích biến thông tin nhiễu thành hành động để bạn biết điều gì hiệu quả và nên cắt giảm chi tiêu ở đâu. Các công ty áp dụng công nghệ này sẽ đưa ra quyết định nhanh hơn, tốt hơn và phân bổ ngân sách hiệu quả hơn.

“Các công ty sử dụng nhiều dữ liệu có khả năng cải thiện đáng kể khả năng ra quyết định gấp ba lần.”

• Xác định các kênh và chiến dịch có tác động cao.
• Kiểm tra nội dung và đo lường chuyển đổi để giảm rủi ro.
• Căn chỉnh các công cụ theo mục tiêu để nắm bắt tín hiệu tại những thời điểm quan trọng.

Đưa ra lập luận của bạn dựa trên các số liệu khách quan và bạn sẽ chứng minh được giá trị, giành được sự ủng hộ và cải thiện lợi nhuận đầu tư cho nhóm và sáng kiến sản phẩm của mình.

Phân tích tiếp thị là gì và nó đã phát triển như thế nào

Đo lường tốt sẽ biến các hoạt động rải rác thành những ưu tiên rõ ràng mà bạn có thể hành động trong quý này.

Phân tích tiếp thị Đo lường, quản lý và phân tích hiệu suất để bạn có thể tối ưu hóa ROI. Nó thu thập tín hiệu từ quảng cáo, email, sự kiện sản phẩm và hỗ trợ, sau đó chuyển đổi các tín hiệu đó thành các hành động có thể kiểm tra.

Nguồn gốc của nó đã có từ rất lâu. Các công ty đã theo dõi các chương trình khuyến mãi vào những năm 1800, và các khóa học chính thức xuất hiện vào giữa những năm 1900. Quảng cáo trên TV vào những năm 1940 đã đặt ra nhu cầu liên kết chi tiêu với khách hàng. Internet đã bổ sung tính năng ghi nhận kỹ thuật số, và các mô hình đa điểm sau này đã liên kết các tương tác trên nhiều thiết bị để có được góc nhìn 360 độ thực sự về khách hàng.

Tập trung vào đâu: chiến lược, hoạt động và chiến thuật

• Chiến lược: mô hình CLV dài hạn, phân khúc và chiến lược danh mục đầu tư.
• Hoạt động: theo dõi hàng ngày lưu lượng truy cập web, email và hiệu suất chiến dịch.
• Chiến thuật: Kiểm tra A/B, đấu giá theo thời gian thực và tối ưu hóa chiến dịch nhanh chóng.

Hãy bắt đầu bằng cách kết nối mục tiêu của bạn với một lĩnh vực cụ thể. Nếu bạn cần tăng trưởng dài hạn, hãy đầu tư vào công tác chiến lược. Nếu bạn cần cải thiện tỷ lệ chuyển đổi ngay bây giờ, hãy ưu tiên các bài kiểm tra và công cụ chiến thuật. Theo thời gian, việc liên kết các lớp này sẽ mang lại cho nhóm của bạn một phương pháp đáng tin cậy để sử dụng dữ liệu và tinh chỉnh các chiến dịch dựa trên hành vi.

Xây dựng nền tảng dữ liệu tiếp thị của bạn

Nền tảng dữ liệu vững chắc đảm bảo các quyết định của bạn xuất phát từ tín hiệu thực tế từ khách hàng.

Giải thích về dữ liệu khách hàng của bên thứ nhất, thứ hai và thứ ba

Dữ liệu của bên thứ nhất được thu thập trực tiếp từ người dùng của bạn và là tài sản đáng tin cậy nhất mà bạn sở hữu.
Dữ liệu của bên thứ hai là nguồn dữ liệu của bên thứ nhất của một tổ chức khác được chia sẻ thông qua quan hệ đối tác.
Dữ liệu của bên thứ ba được tổng hợp và cho thuê; hãy coi đây là dữ liệu có độ tin cậy thấp và sử dụng một cách thận trọng.

Thu thập thông tin đầu vào có giá trị cao từ bên thứ nhất

Sử dụng khảo sát để có phản hồi rõ ràng, lấp đầy khoảng trống trong dữ liệu hành vi. Chạy thử nghiệm A/B để chứng minh những thay đổi nào tạo ra tác động tích cực. Theo dõi tương tác nội dung và mức độ tương tác quảng cáo trả phí để liên kết việc thu hút khách hàng với các hành động tiếp theo.

Cấu trúc dữ liệu để phân tích đáng tin cậy

Tổng hợp và chuẩn hóa các nguồn trước khi phân tích. Áp dụng quy ước đặt tên, quy tắc xác thực và quản trị nhất quán để bảng thông tin phản ánh hiệu suất thực tế.

• Bản đồ vị trí lưu trữ của từng nguồn dữ liệu và cách kết nối với một chế độ xem duy nhất.
• Áp dụng các quy tắc ngăn chặn các giá trị xấu xuất hiện trong báo cáo.
• Thiết kế nền tảng để có thể mở rộng quy mô để chiến lược và thử nghiệm của bạn diễn ra nhanh hơn.

Các công cụ thiết yếu để biến dữ liệu thành thông tin chi tiết

Bắt đầu với một ngăn xếp tinh gọn ghi lại các sự kiện của người dùng, liên kết chúng với hành trình và đo lường tác động.

Theo dõi web và sản phẩm: Google Analytics cung cấp báo cáo theo thời gian thực, bảng điều khiển tùy chỉnh và liên kết Google Ads để theo dõi tỷ lệ thoát, thời lượng phiên và mục tiêu. Kết nối tính năng theo dõi sự kiện để ghi lại lượt nhấp, lượt gửi biểu mẫu và các sự kiện sản phẩm chính, giúp bạn đo lường các yếu tố thúc đẩy chuyển đổi và doanh thu.

CRM và tự động hóa: HubSpot cung cấp tính năng chấm điểm khách hàng tiềm năng, phân khúc và chế độ xem quy trình. Marketo hỗ trợ nuôi dưỡng chuyên sâu và theo dõi ROI đa kênh, kết nối các chiến dịch với kết quả bán hàng.

• Công cụ kênh: Sprout Social và Mailchimp phân tích hiệu suất truyền thông xã hội và email, cảm xúc và tín hiệu của đối tượng.
• SEO và nội dung: SEMrush giúp chẩn đoán khả năng hiển thị và sắp xếp nội dung theo nhu cầu.
• Thử nghiệm và hình ảnh: Optimizely chạy thử nghiệm A/B và đa biến; Tableau và Power BI xây dựng bảng thông tin quản lý để chuyển đổi số liệu thành quyết định.

Bản thiết kế ngăn xếp tinh gọn: So sánh vai trò của từng công cụ, giảm thiểu chồng chéo và ưu tiên những gì nhóm của bạn sẽ sử dụng hàng ngày. Khi được thiết lập, các công cụ này sẽ chuyển đổi dữ liệu rời rạc thành các hành động rõ ràng mà bạn có thể kiểm tra và mở rộng.

Các kỹ thuật cốt lõi để phân tích dữ liệu tiếp thị

Tập trung vào các phương pháp có thể lặp lại để tiết lộ nhóm khách hàng nào thúc đẩy doanh nghiệp của bạn phát triển.

Phân khúc, nhóm đối tượng và phân tích xu hướng cho phép bạn so sánh các nhóm theo giá trị, mức độ duy trì và hành vi.

• Phân khúc theo nguồn thu hút, mục đích sử dụng sản phẩm hoặc giá trị trọn đời để tìm người dùng có giá trị cao.
• Phân tích nhóm cho biết liệu người dùng mới có tiếp tục sử dụng hay không theo thời gian.
• Phân tích xu hướng sẽ làm nổi bật tính thời vụ và động lực để bạn lập kế hoạch thử nghiệm và lập ngân sách.

Kiểm tra A/B, phân bổ và phân tích chuyển đổi phân lập những gì thực sự thay đổi hiệu suất.

• Tiến hành các thí nghiệm có kiểm soát để đo lường mức tăng chuyển đổi và ý nghĩa thống kê.
• Trước tiên, hãy sử dụng các mô hình phân bổ đơn giản, sau đó so sánh với các phương pháp tiếp cận đa điểm để làm rõ chiến dịch.
• Chuyển đổi những phát hiện thành các bước tối ưu hóa rõ ràng cho sản phẩm và kênh của bạn.

Các mô hình dự đoán, máy học và hệ thống thời gian thực khám phá các mối quan hệ ẩn giấu và cho phép hành động nhanh chóng.

• Dự báo sự xáo trộn hoặc hành động tốt nhất tiếp theo bằng các mô hình được đào tạo trên các nguồn sạch.
• Áp dụng các kích hoạt thời gian thực khi tín hiệu của người dùng cho thấy ý định cao.
• Luôn xác thực mô hình và chạy kiểm tra để kết quả luôn đáng tin cậy và có thể bảo vệ được.

Áp dụng phân tích trên nhiều kênh để tăng hiệu suất

Xử lý từng kênh như một nền tảng thử nghiệm: thu thập các số liệu phù hợp và tinh chỉnh những gì hiệu quả.

Sử dụng một khuôn khổ nhất quán để bạn đo lường tác động, chứ không phải sự phù phiếm. Theo dõi một bộ KPI nhỏ cho mỗi kênh và so sánh chúng trên cùng một thang đo.

Phương tiện truyền thông xã hội

Tập trung vào tỷ lệ tương tác, phạm vi tiếp cận (lượt hiển thị), tỷ lệ chuyển đổi và mức tăng trưởng đối tượng. Sử dụng các số liệu này để quyết định định dạng và thời điểm nào giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi và giá trị người theo dõi.

E-mail

Theo dõi tỷ lệ mở, tỷ lệ nhấp, tỷ lệ chuyển đổi và tỷ lệ hủy đăng ký. Kiểm tra dòng tiêu đề, nội dung và thời gian gửi để cải thiện khả năng phân phối và doanh số bán hàng.

Nội dung và SEO

Kết nối thứ hạng SERP với hành vi: lượt xem trang, thời gian trên trang và tỷ lệ thoát. Khắc phục các trang có mức độ tương tác thấp bằng CTA rõ ràng hơn và cập nhật nội dung phù hợp.

Phương tiện truyền thông trả phí

Theo dõi CTR, CPC, tỷ lệ chuyển đổi và ROAS. Phân bổ lại ngân sách cho các phân khúc mang lại lợi nhuận tốt nhất và nhanh chóng tạm dừng các chiến dịch kém hiệu quả.

• Liên kết số liệu kênh với doanh số và kênh bán hàng để chiến lược kênh của bạn thúc đẩy kết quả kinh doanh.
• Kết hợp các bài học kinh nghiệm vào hành trình của khách hàng để cải thiện sự phối hợp đa kênh.

Từ số liệu đến thông tin chi tiết về phân tích tiếp thị mà bạn có thể hành động

Bắt đầu bằng cách theo dõi cách khách hàng tiềm năng trở thành người mua, sau đó xác định những thời điểm thúc đẩy quá trình đó.

Lập bản đồ hành trình của khách hàng để xác định các điểm tiếp xúc có tác động cao

Theo dõi từng điểm tiếp xúc trong quá trình thu hút, tiếp nhận và duy trì khách hàng. Thu thập dữ liệu khách hàng từ quảng cáo, email, sự kiện sản phẩm và hỗ trợ để bạn thấy được toàn bộ lộ trình.

Đánh dấu nơi người dùng chuyển đổi hoặc rời đi và đánh dấu những điểm đó là bài kiểm tra ưu tiên.

Tìm các mẫu biểu thị ý định: nhóm, hành vi và các chỉ số hàng đầu

Phân khúc người dùng theo nguồn, hành vi và giá trị. Chạy phân tích nhóm để xác định xu hướng giữ chân và chuyển đổi.

Áp dụng các mô hình đơn giản hoặc máy học nhẹ để đưa ra các chỉ số hàng đầu dự đoán khả năng mua hàng hoặc tỷ lệ hủy đơn hàng.

Biên dịch các phát hiện thành các thí nghiệm, thông điệp và chiến lược kênh

Biến các mô hình thành giả thuyết có thể kiểm chứng cho các ưu đãi, sáng tạo và kết hợp kênh. Sử dụng các thử nghiệm A/B nhỏ để đo lường mức độ tăng trưởng và sau đó mở rộng quy mô cho những kênh chiến thắng.

• Lập bản đồ hành trình để ưu tiên nơi tiến hành thử nghiệm.
• Nhận biết các tín hiệu hành vi và xây dựng giả thuyết từ nhóm đối tượng.
• Đo lường kết quả nâng cao và gắn kết với doanh thu và lợi tức đầu tư.

Ví dụ hữu ích: Netflix và Spotify sử dụng lịch sử xem và nghe để cá nhân hóa. Amazon và Airbnb liên kết hành vi trên nhiều thiết bị để điều chỉnh ưu đãi.

Chứng minh và cải thiện ROI trên các chiến dịch và kênh

Bắt đầu bằng một phép tính đơn giản để biến chi tiêu thành lợi nhuận có thể đo lường được. Dữ liệu đầu vào rõ ràng và định nghĩa chung giúp các con số của bạn trở nên đáng tin cậy đối với các nhà lãnh đạo và bộ phận tài chính.

Tính toán ROI với dữ liệu sạch và định nghĩa nhất quán

ROI = (Lợi nhuận ròng / Chi phí đầu tư) x 100. Ví dụ, một video có giá trị $1.000 mang lại doanh thu $1.500 sẽ mang lại lợi nhuận ròng $500 và ROI 50%.

Sử dụng cùng một nhóm chi phí và quy tắc doanh thu cho các chiến dịch để có sự so sánh công bằng.

Chọn mô hình phân bổ phù hợp cho mục tiêu của bạn

Chọn chế độ chạm đầu tiên, chạm cuối cùng hoặc chạm đa điểm tùy theo chiến lược của bạn. Chạm đa điểm làm rõ cách các kênh hoạt động cùng nhau.

Các thương hiệu như Airbnb đã học được cách người dùng tìm kiếm thông tin trên thiết bị di động và đặt phòng trên máy tính để bàn. Phát hiện này đã thay đổi trải nghiệm người dùng (UX) và phân bổ chi tiêu.

Tối ưu hóa ngân sách và giá cả bằng cách sử dụng tín hiệu thị trường và hiệu suất

Thực hiện phân bổ lại có kiểm soát để đo lường lợi nhuận biên. Sử dụng phân tích tình huống để bảo vệ sự thay đổi trong chi tiêu.

• Theo dõi chuyển đổi và LTV để liên kết hiệu suất chiến dịch với doanh thu.
• Kiểm tra ngân sách bằng các thử nghiệm nhỏ, có thể đo lường được.
• Sử dụng các ví dụ về giá động—như giá tăng đột biến dựa trên nhu cầu—để điều chỉnh ưu đãi theo thời gian thực.

Kết quả: một cẩm nang có thể lặp lại giúp chứng minh giá trị chiến dịch, cải thiện hiệu suất và giúp nhóm của bạn đưa ra quyết định nhanh hơn, dựa trên bằng chứng.

Vượt qua những thách thức phổ biến về phân tích tiếp thị

Bạn có thể khắc phục các sự cố dữ liệu thường gặp bằng một vài biện pháp quản trị giúp khôi phục tốc độ và sự tin cậy.

Phá vỡ rào cản và nâng cao chất lượng. Tích hợp các nguồn vào một hồ sơ khách hàng duy nhất để các nhóm có thể xem toàn bộ hành trình. Tự động hóa kiểm tra xác thực và chạy kiểm toán thường xuyên để ngăn chặn các giá trị xấu làm sai lệch báo cáo.

Xây dựng kỹ năng và quy trình tốt hơn

Đào tạo nhân viên hoặc thuê chuyên gia để thu hẹp khoảng cách kỹ thuật. Kết hợp các nhà tiếp thị với các nhà phân tích để các thử nghiệm chuyển từ ý tưởng sang thử nghiệm nhanh chóng.

Bảo vệ quyền riêng tư khi sử dụng tín hiệu của bên thứ nhất

Triển khai quản lý sự đồng ý, ẩn danh khi cần thiết và tuân thủ các quy tắc theo tiêu chuẩn GDPR. Điều này giúp đảm bảo an toàn cho khách hàng và đảm bảo tính hợp pháp cho các phép đo của bạn.

Điều chỉnh đúng quy mô ngăn xếp martech của bạn

• Hợp nhất các công cụ chồng chéo để cắt giảm chi phí và tăng tốc độ báo cáo.
• Ưu tiên các nền tảng có kết nối trực tiếp với các nguồn cốt lõi.
• Tạo danh sách kiểm tra quản trị phù hợp với nhóm và dữ liệu.

Bạn muốn có lộ trình thực tế? Đọc hướng dẫn ngắn gọn về tạo ra một chiến lược giải quyết những trở ngại phổ biến này và giúp doanh nghiệp của bạn chuyển từ trì trệ sang phát triển.

Phần kết luận

Đóng vòng lặp: chuyển đổi tín hiệu thành các bài kiểm tra và liên kết người chiến thắng với doanh thu để công việc của bạn rõ ràng thúc đẩy mục tiêu.

Bây giờ bạn đã có bản thiết kế để chuyển từ các số liệu rời rạc sang các hành động cải thiện chiến dịch, trải nghiệm khách hàng và tỷ lệ chuyển đổi. Hãy bắt đầu với một nền tảng dữ liệu sạch và bổ sung các công cụ phù hợp với đội ngũ và mức độ chuyên nghiệp của bạn—Google Analytics, HubSpot, Marketo, Optimizely, Tableau và Power BI giúp việc đo lường, thử nghiệm và trực quan hóa trở nên thiết thực.

Thực hiện các thí nghiệm và bảng thông tin theo cách bạn học. Đào tạo đội ngũ của bạn bằng các quy trình đơn giản để các phát hiện trở nên thường xuyên. Ưu tiên các tín hiệu của bên thứ nhất và các hoạt động có trách nhiệm để xây dựng niềm tin trong khi cải thiện hiệu suất.

Đo lường, học hỏi, lặp lại: duy trì thói quen này và khoản đầu tư của bạn sẽ mang lại doanh số tốt hơn, lợi nhuận cao hơn và tăng trưởng kinh doanh lâu dài.

Câu hỏi thường gặp

“Biến số liệu thành thông tin chi tiết có thể hành động cho thương hiệu” có nghĩa là gì?

Điều này có nghĩa là thu thập dữ liệu khách hàng thô—như lượt truy cập trang web, lượt nhấp chuột vào email và tương tác trên mạng xã hội—và biến chúng thành những đề xuất rõ ràng để bạn có thể thử nghiệm. Bạn lập bản đồ hành trình khách hàng, xác định các tín hiệu về ý định và thiết kế các thử nghiệm hoặc thay đổi thông điệp giúp thay đổi các KPI như chuyển đổi, duy trì hoặc doanh thu.

Tại sao điều này lại quan trọng vào lúc này?

Bạn đang phải đối mặt với khối lượng dữ liệu khổng lồ hơn bao giờ hết, cạnh tranh ngày càng gay gắt và hành vi khách hàng thay đổi nhanh chóng hơn. Việc sử dụng các phép đo lường có cấu trúc và số liệu thống nhất sẽ giúp bạn chuyển từ phỏng đoán sang các quyết định cải thiện lợi nhuận và trải nghiệm khách hàng.

Việc đo lường hiệu suất đã phát triển như thế nào?

Nó đã chuyển từ mô hình phân bổ điểm chạm đơn sang mô hình đa điểm chạm và góc nhìn khách hàng 360 độ. Ngày nay, bạn kết hợp các sự kiện web, hồ sơ CRM và dữ liệu đo từ xa của sản phẩm để hiểu rõ ảnh hưởng trên các kênh và theo thời gian.

Nhóm của bạn nên tập trung vào điều gì: công việc chiến lược, hoạt động hay chiến thuật?

Cả ba đều quan trọng. Tập trung vào chiến lược để đặt mục tiêu và KPI, vận hành để đảm bảo dữ liệu sạch, được quản lý chặt chẽ, và phân tích chiến thuật cho các thử nghiệm và tối ưu hóa chiến dịch. Sự kết hợp này giúp bạn luôn nhất quán và linh hoạt.

Sự khác biệt giữa dữ liệu khách hàng của bên thứ nhất, bên thứ hai và bên thứ ba là gì?

Dữ liệu của bên thứ nhất đến từ các tương tác trực tiếp của bạn với khách hàng (trang web, ứng dụng, CRM). Dữ liệu của bên thứ hai là dữ liệu của bên thứ nhất được chia sẻ với bạn bởi một công ty khác. Dữ liệu của bên thứ ba được tổng hợp từ nhiều nguồn và thường kém chính xác hơn cho việc cá nhân hóa.

Làm thế nào để thu thập dữ liệu của bên thứ nhất có giá trị cao?

Sử dụng khảo sát, thử nghiệm A/B, nội dung có giới hạn, sự kiện sử dụng sản phẩm và đăng ký nhận bản tin. Ưu tiên sự đồng ý và trao đổi giá trị rõ ràng để khách hàng sẵn lòng chia sẻ thông tin giúp cải thiện trải nghiệm của họ.

Những công cụ nào là cần thiết để biến dữ liệu thành thông tin chi tiết?

Sử dụng Google Analytics hoặc theo dõi sự kiện sản phẩm để biết hành vi, HubSpot hoặc Salesforce để biết CRM và hành trình, Sprout Social hoặc Mailchimp để biết hiệu suất kênh và Tableau hoặc Power BI để trực quan hóa. Optimizely hoặc các công cụ tương tự giúp bạn chạy thử nghiệm.

Bạn cấu trúc dữ liệu như thế nào để có thể phân tích đáng tin cậy?

Tổng hợp và chuẩn hóa các nguồn dữ liệu, thực thi các quy tắc quản trị và ghi lại định nghĩa cho các số liệu chính. Kiểm toán và xác thực thường xuyên giúp báo cáo đáng tin cậy và các quyết định được bảo vệ.

Bạn nên áp dụng những kỹ thuật cốt lõi nào cho dữ liệu khách hàng?

Thực hiện phân khúc và phân tích nhóm để tìm ra các mô hình, chạy thử nghiệm A/B để tìm hiểu sâu hơn về nguyên nhân, sử dụng mô hình quy kết để phân bổ tín dụng và áp dụng các mô hình dự đoán để dự báo và cá nhân hóa.

Bạn có thể áp dụng công việc này trên các kênh như mạng xã hội, email và phương tiện truyền thông trả phí như thế nào?

Theo dõi các số liệu cụ thể theo từng kênh—mức độ tương tác và phạm vi tiếp cận trên mạng xã hội, tỷ lệ mở và nhấp chuột cho email, CTR và ROAS cho quảng cáo trả phí—và điều chỉnh chúng cho phù hợp với các mục tiêu chung như doanh thu, chi phí mua lại hoặc giá trị trọn đời. Sử dụng các thử nghiệm để tối ưu hóa nội dung sáng tạo và nhắm mục tiêu.

Làm thế nào để tính toán ROI một cách đáng tin cậy?

Bắt đầu với dữ liệu chuyển đổi rõ ràng, thống nhất về khung thời gian và phân bổ chi phí, đồng thời sử dụng các công thức nhất quán. Bao gồm giá trị hạ nguồn như doanh thu từ lượt mua hàng lặp lại và doanh thu đăng ký để tránh đánh giá thấp tác động.

Bạn nên chọn mô hình phân bổ nào?

Chọn một mô hình phù hợp với mục tiêu của bạn: nhấp chuột cuối cùng để đơn giản hóa, giảm dần theo thời gian cho các đường dẫn chuyển đổi ngắn, hoặc đa điểm cho các hành trình phức tạp. Dù bạn chọn mô hình nào, hãy ghi lại các giả định và thử nghiệm các phương án thay thế.

Những thách thức chung mà các nhóm phải đối mặt về chất lượng dữ liệu là gì?

Sự phân mảnh giữa các công cụ, định nghĩa số liệu không nhất quán và thiếu dữ liệu theo dõi sự kiện gây ra nhiễu. Giải quyết vấn đề này bằng quản trị, một lớp dữ liệu tập trung và các cuộc kiểm toán theo lịch trình để xác thực đầu vào và đầu ra.

Làm thế nào để thu hẹp khoảng cách kỹ năng trong nhóm của bạn?

Đầu tư vào đào tạo có mục tiêu về các công cụ phân tích, thuê chuyên gia về kỹ thuật dữ liệu hoặc thử nghiệm và tạo sổ tay hướng dẫn để các thành viên nhóm ít am hiểu kỹ thuật có thể chạy thử nghiệm đáng tin cậy và diễn giải kết quả.

Thế còn quyền riêng tư và sự đồng ý khi xây dựng chiến lược của bên thứ nhất thì sao?

Ưu tiên các luồng đồng ý minh bạch, tuân thủ các luật như CCPA hoặc GDPR (nếu có) và triển khai các biện pháp kiểm soát truy cập và lưu trữ an toàn. Sử dụng các phương pháp theo dõi ưu tiên quyền riêng tư và giảm thiểu việc lưu giữ dữ liệu không cần thiết.

Làm thế nào để điều chỉnh quy mô ngăn xếp martech của bạn cho phù hợp về tốc độ và khả năng tích hợp?

Kiểm kê các công cụ hiện tại, xác định các điểm trùng lặp và chọn nền tảng hỗ trợ API và lớp dữ liệu chung. Ưu tiên các công cụ giúp đẩy nhanh quá trình kiểm tra và báo cáo thay vì làm phức tạp thêm.

Làm thế nào để biến những phát hiện thành hành động giúp cải thiện hiệu suất?

Kết nối thông tin chi tiết với các thử nghiệm cụ thể, thay đổi thông điệp hoặc thay đổi ngân sách. Xác định các chỉ số thành công, chạy thử nghiệm có kiểm soát và mở rộng quy mô. Tập trung vào các điểm tiếp xúc có tác động cao được xác định thông qua lập bản đồ hành trình và tín hiệu nhóm đối tượng.

Bạn nên xem lại việc đo lường và báo cáo thường xuyên như thế nào?

Xem xét các yếu tố cơ bản hàng quý và hiệu suất thường xuyên hơn — hàng tuần hoặc hai tuần một lần — tùy thuộc vào tốc độ chiến dịch. Việc kiểm tra thường xuyên sẽ phát hiện sớm các vấn đề, trong khi việc xem xét hàng quý cho phép điều chỉnh chiến lược.