5 CÁCH GIÚP BẠN SỬ DỤNG HIỆU QUẢ TIẾP THỊ THEO ĐỊNH HƯỚNG DỮ LIỆU

Cách hiệu quả để đạt được mục tiêu triển vọng và cải thiện ROI tiếp thị

Cách hiệu quả để đạt được mục tiêu triển vọng và cải thiện ROI tiếp thị

Tiếp thị theo định hướng dữ liệu đã và đang đi đầu trong các công ty muốn thu hút khách hàng và khách hàng tiềm năng. Với hoạt động tiếp thị theo hướng dữ liệu, các công ty có thể thu thập, tích hợp và đánh giá dữ liệu từ nhiều nguồn nội bộ và nguồn bên ngoài để giúp nâng cao giá trị khách hàng.

"Giá trị của dữ liệu: Đây là kết quả của sự hiểu biết, đổi mới và sự hiệu quả trong nền kinh tế Mỹ", Viện tiếp thị theo định hướng dữ liệu của Hiệp hội tiếp thị trực tiếp chỉ ra rằng luồng dữ liệu trong nền kinh tế tiếp thị theo định hướng dữ liệu đang buộc các công ty tập trung vào khách hàng. Trước đây, theo lời của Henry Ford, "Khách hàng có thể có bất kỳ chiếc xe màu nào họ muốn, miễn là nó có màu đen."

Dưới đây là 5 cách được sử dụng để tiếp thị theo hướng dữ liệu, tạo hiệu quả trong việc nâng cao giá trị của khách hàng và đạt được vị trí tốt hơn trong các ngành tương ứng của họ:

Xác định những gì thực sự khiến khách hàng quyết định lựa chọn

Theo DMA, tiếp thị theo hướng dữ liệu tập trung vào những gì khách hàng muốn và các phương thức mà công ty sử dụng để đáp ứng nhu cầu đó: "Nhiều công ty có thể sử dụng dữ liệu để phát triển chế độ xem đa kênh, 360 độ trình chiếu các nội dung dựa vào những gì khách hàng nghĩ và muốn, từ đó khiến nhiều khách hàng thực sự có cảm giác thỏa mãn như vua. "Thông qua việc sử dụng cả dữ liệu nội bộ và dữ liệu bên ngoài, các công ty đang dần học được cách đưa khách hàng “lên đỉnh” đưa họ đến trạng thái thỏa mãn nhất - Các công ty  đã thực sự hiểu điều gì khiến khách hàng lựa chọn và tiến hành phát triển các chiến dịch thu hút họ theo cách hiệu quả nhất có thể.

Đặt đường cơ sở để xác định sự hiệu quả của chiến dịch.

Tiếp thị theo định hướng dữ liệu đã và đang thay thế cho các phương thức thử nghiệm “ hit or miss” truyền thống thường được sử dụng trong chiến dịch tiếp thị trực tiếp điển hình . Ví dụ: chúng tôi thường đòi hỏi giá trị của dữ liệu của các khách hàng mới từ một đến hai năm để xác định sự liên quan về mặt thống kê giữa đường cong phản hồi và các chiến dịch cùng với các nỗ lực tiếp thị trong quá khứ. Sau đó, chúng tôi sử dụng phương pháp thống kê để phân tích thuộc tính web, bước này sẽ đo lường đường cong phản hồi của TV phát sóng và tín hiệu ngoại suy ẩn từ tín hiệu hiển thị thông qua các phương pháp đã được chứng minh. Với thông tin này trong tay, các nhà tiếp thị có thể đặt đường cơ sở để biểu diễn sự hiệu quả của chiến dịch trong hiện tại và tương lai.

Chặn "sự xao lãng" và tập trung vào những gì thực sự liên quan đến khách hàng

Khi đánh giá dữ liệu qua nhiều giai đoạn trong năm - và trên các kênh tiếp thị khác nhau – bạn dễ b rối rắm ngay từ đầu. Có rất nhiều phản hồi đến từ tất cả các nơi. Tuy nhiên, bằng cách sử dụng các kỹ thuật tiếp thị dựa trên dữ liệu đã được chứng minh, bạn có thể rút ra thông tin có liên quan, phân tích theo thời gian, nhận các mẫu lưu lượng truy cập và xem chi tiết các điểm tiếp thị cụ thể (tức là số lần truy cập trang web khi một phản hồi cụ thể trực tiếp hiển thị phát sóng).

Xác định chính xác cách khách hàng phản hồi

Khi một nhà bán lẻ trực tuyến lớn cần một phương thức tốt hơn để khai thác dữ liệu trực tuyến của mình và tìm ra khách hàng của họ đến từ đâu, trang web giao dịch đã tăng cường các nỗ lực tiếp thị theo hướng dữ liệu của họ. Để giúp, Hawthorne đã thu thập tất cả dữ liệu của công ty, nhập dữ liệu vào hệ thống phân tích và sau đó sử dụng kết quả thông tin thu được để xác định nơi có hoạt động bán hàng trực tuyến. Các công ty khác đã thực hiện một cách tiếp cận tương tự bằng cách mài giũa cách tiếp cận của họ để nhắm mục tiêu nhân khẩu học cụ thể thông qua tiếp thị theo định hướng dữ liệu

Tiếp cận các cơ sở khách hàng được nhắm mục tiêu

Một công ty như Dollar Shave Club, đã tạo nên tên tuổi cho họ bằng cách gửi dao cạo đến cửa hàng của khách hàng với một khoản phí hàng tháng,  và họ nghĩ rằng họ có thể sẽ không bao giờ có thể đối đầu trực tiếp với Procter và Gamble. Cuối cùng, sau này về cơ bản họ nhắm mục tiêu mọi người đàn ông và phụ nữ trên toàn thế giới với các sản phẩm của mình. Tuy nhiên, thực thể nhỏ hơn có thể sử dụng các chiến lược tiếp thị theo hướng dữ liệu để tinh chỉnh cách nhắm mục tiêu của riêng mình và tạo nhu cầu cho người tiêu dùng đang tìm kiếm tùy chỉnh trải nghiệm theo định hướng thành viên hơn

Khi thực hiện đúng, tiếp thị theo hướng dữ liệu giúp các công ty gặt hái nhiều hơn từ phần đầu tư của họ trong truyền thông và quảng cáo. Nó nâng doanh thu trên các dòng sản phẩm thành công, giúp các công ty thành viên nhắm mục tiêu vào đối tượng của họ tốt hơn và tạo ra nhu cầu tiêu dùng cao hơn cho các thương hiệu không hoạt động như  những công ty chỉ bán hàng hóa trên mạng Internet chứ không có cửa tiệm thực sự.. Bằng cách chiến lược thu hút khán giả của bạn đến một nhóm người thích hợp để phản hồi quảng cáo của bạn, bạn có thể nhắm mục tiêu khách hàng tiềm năng và người tiêu dùng hiệu quả hơn, nâng cao tỷ lệ phản hồi và cải thiện ROI tiếp thị của bạn.

Nguồn: Adage

We've updated our Privacy & Cookie Policies. Cookies are necessary for us to deliver our services. By using our services, you agree to our use of cookies. Agree
Loading...