Trong thời đại số hóa, dữ liệu đã trở thành nguồn tài nguyên quý giá giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược tiếp thị của mình. Nếu bạn đang tìm hiểu về cách khai thác dữ liệu để nâng cao hiệu quả marketing,  A&D Digital sẽ cung cấp một quy trình phân tích dữ liệu trong marketing chi tiết cùng những công cụ và kỹ năng cần thiết.

1. Tầm Quan Trọng Của Phân Tích Dữ Liệu Trong Marketing

Dữ liệu không chỉ phản ánh thực tế mà còn giúp loại bỏ yếu tố cảm tính, hỗ trợ các marketer đưa ra quyết định chính xác và hiệu quả hơn. Một chiến lược marketing được xây dựng dựa trên phân tích dữ liệu sẽ tối ưu hóa ngân sách, nâng cao hiệu suất chiến dịch và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Phân tích dữ liệu trong marketing không chỉ giúp phát hiện nguyên nhân của các vấn đề mà còn hỗ trợ doanh nghiệp tự động hóa các hoạt động tiếp thị. Một số ứng dụng tiêu biểu bao gồm:

Marketing Mix Modeling: Đánh giá hiệu quả quảng cáo mà không cần dữ liệu người dùng cá nhân, sử dụng Machine Learning để dự đoán ROAS và tối ưu hóa ngân sách.

Marketing Attribution: Xác định các điểm chạm quan trọng trong hành trình khách hàng để tối ưu hóa ngân sách quảng cáo.

Quy Trình Phân Tích Dữ Liệu Trong Marketing

Quá trình phân tích dữ liệu trong marketing thường trải qua sáu bước quan trọng:

Bước 1: Xác Định Câu Hỏi Phân Tích

Bước 2: Thu Thập Dữ Liệu

Bước 3: Xử Lý Và Làm Sạch Dữ Liệu

Bước 4: Phân Tích Dữ Liệu

Bước 5: Trực Quan Hóa Dữ Liệu

Bước 6: Đưa Ra Insight Và Trình Bày Báo Cáo

2. Quy Trình Phân Tích Dữ Liệu Trong Marketing được thể hiện cụ thể như sau

quy-trinh- phan-tich-du-lieu-trong-marketing

Bước 1: Xác Định Câu Hỏi Phân Tích

Trước khi bắt tay vào thu thập dữ liệu, điều quan trọng nhất là xác định mục tiêu phân tích. Bạn cần trả lời các câu hỏi sau:

Vấn đề bạn cần giải quyết là gì?

Đối tượng sử dụng kết quả phân tích là ai?

Dữ liệu nào có liên quan đến vấn đề này?

Nguồn dữ liệu nào có thể cung cấp thông tin cần thiết?

Bạn sẽ sử dụng phương pháp phân tích nào?

Công cụ nào sẽ hỗ trợ quá trình phân tích?

Cách trình bày kết quả nào sẽ phù hợp nhất?

Một công cụ hữu ích trong bước này là User Story, giúp xác định nhu cầu của người dùng đối với báo cáo phân tích dữ liệu.

Bước 2: Thu Thập Dữ Liệu

Có ba loại dữ liệu quan trọng trong marketing:

Dữ liệu quảng cáo (Advertising Data): Thông tin từ các nền tảng quảng cáo như Facebook, Google, TikTok, bao gồm Reach, Impression, Click, Engagement, View, Lead, v.v.

Dữ liệu khách hàng (Customer Data): Bao gồm nhân khẩu học, hành vi mua hàng, lịch sử truy cập website.

Dữ liệu kinh doanh (Business Data): Các chỉ số đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh như doanh thu, ROI, lượng đơn hàng, khách hàng tiềm năng.

Dữ liệu thường được thu thập theo ba yếu tố:

Metric: Chỉ số định lượng như số lượt truy cập, doanh số, lợi nhuận.

Dimension: Thuộc tính mô tả dữ liệu như thời gian, địa điểm, loại chiến dịch.

Sub-metric: Các chỉ số con liên quan đến metric chính.

Ví dụ, khi phân tích chiến dịch quảng cáo Facebook, cần thu thập các chỉ số như ROAS, CPM, CPC, số lần nhấp chuột, tỷ lệ chuyển đổi, v.v.

Bước 3: Xử Lý Và Làm Sạch Dữ Liệu

Sau khi thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, cần phải làm sạch để đảm bảo độ chính xác. Các công việc quan trọng trong bước này bao gồm:

Loại bỏ dữ liệu trùng lặp, sai định dạng.

Xử lý các trường dữ liệu bị thiếu.

Nhóm các dữ liệu có cùng định dạng.

Kiểm tra tính chính xác của dữ liệu.

Các công cụ hỗ trợ xử lý dữ liệu phổ biến bao gồm Google Sheet, Excel, SQL, Python.

Bước 4: Phân Tích Dữ Liệu

Có bốn phương pháp phân tích chính:

Phân tích mô tả (Descriptive Analysis): Trả lời câu hỏi “Điều gì đã xảy ra?” bằng cách tổng hợp dữ liệu quá khứ.

Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analysis): Giải thích lý do đằng sau xu hướng dữ liệu.

Phân tích dự đoán (Predictive Analysis): Sử dụng dữ liệu lịch sử để dự báo tương lai.

Phân tích đề xuất (Prescriptive Analysis): Đưa ra các khuyến nghị dựa trên dữ liệu.

Ví dụ, nếu doanh số tháng này thấp hơn KPI, ta có thể:

So sánh ROAS và CPM để xác định nguyên nhân.

Xác định nhóm khách hàng mang lại lợi nhuận cao nhất.

Đánh giá hiệu suất kênh quảng cáo và điều chỉnh ngân sách.

Bước 5: Trực Quan Hóa Dữ Liệu

Trực quan hoá dữ liệu là cần thiết khi phân tích dữ diệu trong marketing
Trực quan hoá dữ liệu là cần thiết khi phân tích dữ diệu trong marketing

Việc biến dữ liệu thô thành biểu đồ trực quan giúp dễ dàng nhận diện xu hướng và insight quan trọng. Các công cụ hỗ trợ bao gồm:

Google Data Studio (Looker Studio)

Tableau, Power BI

Google Sheet, Excel

Chọn đúng loại biểu đồ phù hợp sẽ giúp dữ liệu trở nên rõ ràng và dễ hiểu hơn.

Bước 6: Đưa Ra Insight Và Trình Bày Báo Cáo

Sau khi phân tích, bước cuối cùng là trình bày kết quả một cách trực quan, dễ hiểu để giúp người ra quyết định nhanh chóng hành động. Một số yếu tố cần chú ý:

Tóm tắt ngắn gọn kết quả phân tích.

Nhấn mạnh những insight quan trọng.

Đề xuất các hành động cụ thể dựa trên dữ liệu.

Sử dụng biểu đồ và bảng để minh họa.

Các báo cáo có thể được chia sẻ dưới dạng Dashboard trực tuyến, Slide thuyết trình hoặc PDF.

Kết Luận

Phân tích dữ liệu trong marketing là một quá trình quan trọng giúp tối ưu hóa chiến lược và gia tăng hiệu suất hoạt động. Với quy trình gồm sáu bước từ xác định mục tiêu, thu thập, xử lý, phân tích, trực quan hóa và trình bày dữ liệu, các marketer có thể khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt.

Bằng cách áp dụng các công cụ phù hợp và nắm vững kỹ năng phân tích, bạn sẽ có thể tận dụng dữ liệu để cải thiện hiệu quả marketing, tăng cường sự cạnh tranh và phát triển bền vững trong lĩnh vực số hóa ngày nay.


Thông Tin Liên Hệ Với A&D Digital