Không nghi ngờ gì khi mọi người có những sở thích hướng dẫn suy nghĩ và hành vi của họ. Một công ty phục vụ những ưu đãi đó có cơ hội tốt hơn nhiều để chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành khách hàng trả tiền.
Ví dụ: Một công ty cắt cỏ gửi bưu thiếp tìm kiếm khách hàng mới đến toàn bộ khu vực tàu điện ngầm nhưng nhận được ít hơn 1% phản hồi. Ít hơn 5% trong số đó trở thành khách hàng mới. Quyết định rằng tiếp thị theo hướng dữ liệu có thể cải thiện những kết quả đó, công ty nghiên cứu nhân khẩu học và phát hiện ra một khu vực có thu nhập chủ nhà giảm từ 10% đến 30% so với thu nhập trung bình của khu vực thành phố lớn. Một chiến dịch bưu thiếp khác đến khu vực đó nhấn mạnh giá dịch vụ bãi cỏ thấp tạo ra số lượng khách hàng mới gấp sáu lần. Chiến dịch thứ hai đó sử dụng tiếp thị theo hướng dữ liệu để tập trung vào những gì chủ nhà ở khu vực đó cho là quan trọng nhất.
Việc sử dụng phương pháp tiếp thị theo hướng dữ liệu như vậy có thể cung cấp cho các công ty một cái nhìn tổng thể về thói quen mua hàng của khách hàng. Với sự hiểu biết đó, doanh nghiệp có thể điều chỉnh chiến lược bán hàng và tiếp thị của mình cho những đối tượng khách hàng đó. Nguồn dữ liệu tiếp thị theo hướng dữ liệu có thể bao gồm thông tin cá nhân cơ bản như tuổi, mức thu nhập, tình trạng hôn nhân, số và tuổi của con cái, ngày sinh nhật và các thông tin nhân khẩu học khác.
Các nhà tiếp thị sử dụng dữ liệu để xác định mục tiêu như thế nào?
Nói chung, mục tiêu cấp cao của tiếp thị là tạo ra khách hàng và cung cấp sản phẩm và dịch vụ có lợi nhuận. Tuy nhiên, mọi chiến dịch tiếp thị đều cần phải có mục tiêu. Đó có thể là mục tiêu doanh thu, số lượng đơn vị đã bán, số lượng khách hàng mới có được, v.v. Không đặt mục tiêu cho mỗi chiến dịch khiến bạn nghi ngờ về những gì mà chiến dịch thực sự đã đạt được.
Các nhà tiếp thị có thể sử dụng thông tin chi tiết về tiếp thị theo hướng dữ liệu để thiết lập mục tiêu bằng cách khai thác các nguồn dữ liệu khác nhau. Ví dụ: trong thị trường B2C, chúng có thể bao gồm nhân khẩu học, tâm lý học, dữ liệu lớn từ phương tiện truyền thông xã hội, CES (điểm nỗ lực của khách hàng), NPS® (Điểm khuyến mại ròng) và những thứ khác. Nghiên cứu dữ liệu như vậy có thể tiết lộ các phân đoạn của tổng thể có sở thích, hành vi hoặc xu hướng tương tự. Hiểu được những điều đó sẽ giúp các nhà tiếp thị tinh chỉnh thông điệp và đề nghị của họ để phù hợp nhất với các phân khúc như vậy. Quá trình đó làm rõ việc thiết lập các mục tiêu.
Ví dụ: bạn có thể đặt mục tiêu chiến dịch để tìm ra ba giải thích chính khiến khách hàng có thái độ tiêu cực đối với công ty hoặc sản phẩm của công ty. Bạn có thể chọn liên hệ với đối tượng mục tiêu bao gồm những người đã hoàn thành cuộc khảo sát Điểm số người thăng tiến ròng là “kẻ gièm pha” hoặc “kẻ bịp bợm” - nghĩa là từ những người không có thiện cảm với công ty hoặc sản phẩm của công ty. Có dữ liệu về khách hàng như vậy cho phép các nhà tiếp thị xác định các chiến dịch mà họ không có cách nào thực hiện.
Về cơ bản, tiếp thị theo hướng dữ liệu mở rộng dựa trên triết lý tiếp thị 25 năm tuổi lần đầu tiên được nói ra bởi Don Peppers và Martha Rogers; triết lý tiếp thị cá nhân hóa, “một đối một” sau đó mang tính cách mạng của họ. Việc tập trung vào từng khách hàng tiềm năng và khách hàng bằng cách sử dụng tiếp thị theo hướng dữ liệu đã nâng khái niệm 1-1 lên một tầm cao mới vốn phải chờ công nghệ phát triển. Khi các công cụ tận dụng AI để kết hợp và phân tích các nguồn dữ liệu khác nhau, như Demand Jump, được áp dụng rộng rãi hơn, bạn có thể mong đợi tiếp thị theo hướng dữ liệu sẽ trở thành tiêu chuẩn trên tất cả các ngành.