Marketing Analytics không đơn thuần là thu thập dữ liệu mà còn là quá trình phân tích sâu rộng. Để có thể hiểu rõ hơn về hành vi khách hàng, xu hướng của thị trường & hiệu suất chiến dịch. Tham gia các khóa học marketing analytics các bạn sẽ có cái nhìn sâu sắc và chi tiết hơn về dữ liệu. Giúp bạn ra quyết định thông minh và tối ưu hóa hiệu suất của mọi chiến dịch tiếp thị. Cùng QueryConsulting khám phá khái niệm marketing analytics là gì, vai trò cũng như các bước để thực hiện Marketing Analytics hiệu quả ngay trong bài viết dưới đây.

Marketing Analytics là gì?

Marketing Analytics là gì? Còn được gọi là phân tích dữ liệu trong lĩnh vực marketing. Với mục đích nghiên cứu dữ liệu để hiểu rõ hơn về các chiến dịch tiếp thị. Khi áp dụng Marketing Analytics, bạn có khả năng thu thập và phân tích nhiều dữ liệu. Hoặc các thông tin về hành vi của khách hàng, sự khác biệt giữa các thị trường. Cũng như các yếu tố sáng tạo và biến đổi trong các chiến dịch.

Trong bối cảnh của sự phát triển công nghệ kỹ thuật số ngày nay. Marketing Analytics trở thành một quá trình quan trọng trong lĩnh vực Digital Marketing. Nhất là đối với các doanh nghiệp dần chuyển từ tiếp thị truyền thống sang tiếp thị kỹ thuật số. Dữ liệu và thông tin liên quan ngày càng phong phú hơn. Điều này đặt ra yêu cầu với các nhà tiếp thị phải biết lựa chọn và tận dụng tối đa tài nguyên này. Để trở thành nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp ngoài Marketing Analytics bạn còn cần đến khóa học business intelligence để có thể hiệu được số thiệu một cách chính xác và khai thác chúng triệt để nhất.

Vai trò quan trọng của Market Analytics là gì?

Sau khi đã hiểu về market analytics là gì? Thì hãy cùng tìm hiểu chi tiết hơn về vai trò quan trọng của market analytics là gì đối với doanh nghiệp hiện nay.

Định lượng chuẩn xác thông tin

Các con số cụ thể luôn mang đến sự thuyết phục tuyệt đối. Chúng củng cố niềm tin vào những thông tin mà doanh nghiệp cung cấp. Những dữ liệu thống kê cũng thu hút sự chú ý hơn và trở thành cơ sở cho việc đánh giá giá trị thực sự của thông tin.

Ví dụ: Việc sử dụng chỉ số ROI (Tỷ suất lợi nhuận đối với tổng vốn đầu tư) trước và sau mỗi chiến dịch tiếp thị. Giúp kiểm tra hiệu quả của chiến dịch, bởi vì doanh thu tăng lên. Nếu chiến dịch tiếp thị đạt được kết quả tốt, hoặc giảm đi nếu ngược lại.

Khi đó, marketing data analyst giúp bạn tiếp cận toàn bộ dữ liệu. Đồng thời xác định rõ ràng lợi nhuận từ các chiến dịch tiếp thị. Những con số thực tế này sẽ hỗ trợ các chuyên gia tiếp thị dễ dàng đưa ra nguyên nhân, giải pháp và xây dựng niềm tin từ phía khách hàng và đồng nghiệp.

Phân tích dữ liệu thành các thông tin hiệu quả

Dữ liệu về người dùng luôn được các doanh nghiệp thu thập thường xuyên. Tuy nhiên, quá trình chuyển dữ liệu thô này thành thông tin hữu ích cho doanh nghiệp đòi hỏi sự cẩn trọng, tỉ mỉ. Nếu dữ liệu không chính xác, các chiến dịch tiếp thị có thể bị sai lệch. Vì vậy, việc phân tích dữ liệu một cách thông minh là điểm quan trọng để đảm bảo tính hữu ích của nó.

 

Ví dụ, khi bắt đầu một chiến dịch PPC (trả tiền cho mỗi lần nhấp chuột). Doanh thu ban đầu đạt khoảng 20.000 đô la mỗi tháng. Sau khi thực hiện chiến dịch, chi phí tăng lên 25.000 đô la mỗi tháng. Vậy liệu chiến lược đầu tư này có đáng chú ý không?

Các mục tiêu rõ ràng như tăng doanh số, gia tăng lưu lượng truy cập trang web… Là điều mà mỗi chiến dịch tiếp thị cần đạt được. Việc thực hiện phân tích dữ liệu và tận dụng dữ liệu một cách tốt đảm bảo tính chính xác cho chiến dịch. Phân tích dữ liệu tiếp thị giúp bạn đo lường tiến trình và xác định các điểm yếu để đảm bảo tiến độ.

So sánh và đối chiếu dữ liệu

Marketing Analytics cho phép doanh nghiệp so sánh và đối chiếu các tập dữ liệu khác nhau. Ví dụ: Lượng thu nhập từ PPC của doanh nghiệp so với dự kiến thế nào? Doanh thu tạo ra từ các đối tượng người dùng cụ thể có tạo ra sự khác biệt không? Chiến dịch PPC đã đóng góp bao nhiêu doanh số bán hàng đầu so với tổng doanh thu trong thời gian sử dụng dịch vụ?

Xem thêm: 10 kỹ năng cần có để trở thành một lập trình viên Frontend chuyên nghiệp

Dự báo vấn đề tương lai

Trong quá trình thực hiện Marketing Analytics, doanh nghiệp thường tiến hành so sánh và đối chiếu. Đối với các dữ liệu giữa quá khứ và hiện tại để nhận biết sự biến đổi và hướng phát triển. Nhờ vậy, việc áp dụng phân tích này đóng góp vào khả năng dự báo kết quả tương lai của doanh nghiệp.

Bằng cách nắm vững quy luật và sự phụ thuộc giữa các yếu tố. Doanh nghiệp có thể tạo ra các kịch bản dự báo về tương lai. Việc này đồng nghĩa với khả năng cải thiện quyết định chiến lược và chuẩn bị cho các tình huống tiềm năng.

Các bước để Marketing Analytics hiệu quả

Các bước Marketing Analytics là gì và có hiệu quả ra sao? Cùng tìm hiểu một số thông tin cần thiết mà một marketing data analyst cần có.

Xác định dữ liệu Marketing cần phân tích

Để bắt đầu, xác định một cách cụ thể những thông tin mà công ty mong muốn phân tích thông qua hoạt động Marketing. Bắt đầu bằng việc xác định mục tiêu tổng thể của chiến lược tiếp thị. Sau đó đi sâu vào từng chiến dịch và kênh tiếp thị riêng biệt. Các chỉ số cần được xem xét có thể bao gồm hiệu suất đầu tư (ROI), tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ nhấp chuột hoặc cả nhận diện thương hiệu.

Ngoài ra, việc xác định các điểm tham chiếu cũng rất quan trọng. Những điểm này sẽ hỗ trợ trong việc đánh giá và điều chỉnh các kỹ thuật tiếp thị tốt hơn. Đồng thời giúp bạn theo dõi sát sao quá trình tiến triển và hoàn thiện chiến lược của mình.

Áp dụng nhiều kỹ thuật và các công cụ phân tích

• Tạo báo cáo quá khứ: Sử dụng các kỹ thuật đánh giá quá khứ để trả lời những câu hỏi như các yếu tố nào trong các chiến dịch đã tạo ra doanh thu cao nhất trong quý trước? So sánh hiệu quả của chiến dịch truyền thông xã hội A với chiến dịch thư trực tiếp B như thế nào?
• Phân tích hiện tại: Đánh giá hiệu suất của các sáng kiến tiếp thị tại thời điểm hiện tại. Làm thế nào khách hàng tương tác với công ty? Các kênh truyền thông nào được khách hàng ưa chuộng nhất?
• Dự báo và ước lượng tương lai: Phân tích tiếp thị có khả năng tạo ra các dự đoán dựa trên dữ liệu để hình dung tương lai. Bạn có thể giải đáp những câu hỏi như: Việc tăng cường số lượng đại diện bán hàng ở các khu vực hiệu suất thấp sẽ có ảnh hưởng thế nào đối với doanh thu? Thành phố nào nên là mục tiêu tiếp thị trong tương lai?

Xem thêm: Framework là gì? So sánh sự khác nhau giữa CMS và Framework

Đánh giá về khả năng phân tích dữ liệu

Đánh giá về khả năng phân tích dữ liệu hiện tại giúp xác định các khoảng trống và hạn chế cần được cải thiện. Đồng thời phát triển các chiến lược nhằm tối ưu hóa khả năng chuyển đổi của các kênh truyền thông.

Đảm bảo thông tin chất lượng cao

Trong bối cảnh sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ hiện nay. Nguồn tài nguyên liên quan đến số liệu và thông tin trở nên vô cùng đa dạng. Để thực hiện phân tích tiếp thị một cách hiệu quả và chính xác. Cần tập trung vào việc tối ưu hóa nguồn dữ liệu và thông tin cần thiết. Để có thể đảm bảo chất lượng của toàn bộ quá trình Marketing Analytics.

Áp dụng các công cụ Marketing Analytics

Ngày nay, người tiêu dùng ngày càng có nhiều yêu cầu và trở nên khó tính hơn. Do đó, việc phân tích dữ liệu tiếp thị trở thành một phần không thể thiếu. Nhằm giúp các nhà tiếp thị dễ dàng hơn trong việc xác định thông điệp. Để phù hợp với doanh nghiệp và các kênh truyền thông. Từ đó những công cụ phân tích tiếp thị đã ra đời. Việc của bạn là tận dụng triệt để những tiện ích mà các công cụ Marketing Analytics này mang lại để đạt hiệu quả công việc tối đa.

Đối chiếu và chỉnh sửa

Trong quá trình phân tích tiếp thị, doanh nghiệp luôn cần kiểm tra lại các nội dung hoạt động không hiệu quả. Tuy nhiên, việc này phải được thực hiện với tinh thần tích cực và tập trung vào mục tiêu đã đặt ra. Hãy xem những điểm yếu này như những cơ hội và sử dụng các công cụ phân tích. Để tìm hiểu cách để thu hẹp khoảng cách và cải thiện chiến lược kinh doanh.

Kỹ năng cần thiết đối với một Marketing Data Analyst

Một số kỹ năng cần thiết mà một marketing data analyst cần phải có. Để giúp cho chiến dịch đạt hiệu quả cao như mong muốn. Đó là kỹ năng:

Sử dụng công cụ phân tích thành thạo

Khi thực hiện phân tích dữ liệu, những chuyên gia phân tích dữ liệu cần thành thạo việc sử dụng nhiều công cụ khác nhau. Để thực hiện công việc theo một cách chính xác & đạt hiệu quả hơn. Trong lĩnh vực này, sẽ có một số công cụ phổ biến mà thường được sử dụng. Bao gồm Microsoft Excel, GG Sheets, SQL và Tableau…. Cùng với ngôn ngữ lập trình R hoặc Python, SAS, và Microsoft Power BI.

Xem thêm: Lập trình là gì? Nghề lập trình viên tiếng Anh là gì?

Nắm bắt được những xu hướng hiện tại

Một người quản lý cũng cần là người đầu tiên tiếp cận và hiểu rõ. Những xu hướng hiện tại của người tiêu dùng và các công nghệ tiếp thị. Sự nhận thức về nhu cầu của người tiêu dùng đối với trải nghiệm đa kênh và cách mà khách hàng tương tác trên mạng. Sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định hướng đi tiếp và tối ưu hóa cơ hội cho bạn.

Đề xuất những phương án giúp tối ưu

Sau khi thu thập thông tin dữ liệu, người quản lý cần có khả năng đưa ra đề xuất. Nhằm cải thiện hiệu suất của những chiến dịch không hiệu quả, dựa trên các xu hướng thị trường. Ví dụ, dữ liệu có thể chỉ ra rằng một khách hàng chỉ tương tác với nội dung thương hiệu vào ban đêm. Từ đó, chúng ta có thể điều chỉnh chiến lược bằng cách tập trung phân phối quảng cáo vào thời gian tối.

Phân tích chất lượng

Một kỹ năng quan trọng khác trong lĩnh vực này là khả năng phân tích. Đặc biệt là khả năng hiểu và đáp ứng yêu cầu phân tích từ quản lý và khách hàng. Việc phân tích và trình bày thông tin chính xác và thực tế là vô cùng quan trọng. Để giúp nhà phân tích đưa ra những quyết định đúng đắn. Để phát triển kỹ năng này, việc thực hành trong quá trình học lập trình và tự tìm hiểu là rất quan trọng.

Hợp tác chặt chẽ cùng những bên liên quan

Tương tác cùng các nhà đầu tư là một kỹ năng cần trau dồi, rèn luyện. Các thành viên trong nhóm phân tích cần có khả năng sử dụng dữ liệu đang phân tích. Để trao đổi và trình bày cho các bên nhà đầu tư. Giúp họ hiểu cách các bộ phận trong tổ chức tận dụng dữ liệu để tối ưu hóa tương tác và chuyển đổi.

Việc hiểu rõ về Marketing Analytics có thể giúp tối ưu hóa chiến dịch. Đồng thời xác định xu hướng và đưa ra quyết định chiến lược mang tính hiệu quả. Bằng cách nắm vững công cụ và kỹ thuật phân tích để tạo ra những đề xuất tối ưu hóa. Từ việc cải thiện hiệu suất chiến dịch hiện tại đến việc dự đoán xu hướng tương lai.

Tóm lại, Marketing Analytics không chỉ là một công cụ phân tích dữ liệu. Mà còn là một quá trình định hình chiến lược và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Bằng cách nắm bắt tầm quan trọng và áp dụng kiến thức được chia sẻ trong bài viết. Bạn có cơ hội tối ưu hóa hiệu suất tiếp thị và đạt được kết quả đang hướng tới.

Như vậy, bài viết đã giúp bạn hiểu hơn về marketing analytics là gì? Cùng với vai trò cần thiết của digital marketing analytics là gì rồi đúng không? Cùng các bước để Marketing Analytics hiệu quả và các kỹ năng cần có của một marketing data analyst đã được thể hiện chi tiết. Bạn đang muốn trờ thành một nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp hãy để Mastering DA giúp bạn. Đơn vị đào tạo Data Analytics uy tín nhất hiện nay.