“Một chiến dịch hay chưa chắc đã hiệu quả.”
Có một thời gian, mình tin chắc rằng bài viết có nội dung hay và hình ảnh đẹp thì sẽ có nhiều người xem, nhiều người tương tác. Rồi thực tế cho mình một bài học khá bất ngờ: có những bài mình đặt nhiều kỳ vọng thì kết quả lại không bằng những bài tưởng chừng rất bình thường.
Mình viết bài này cho các bạn sinh viên Marketing, và cho cả chính mình của những ngày còn ngồi ở giảng đường.
Chia sẻ từ chị Nhị – Nhân viên Marketing ( tại CÔNG TY TNHH THƯƠNG MẠI SẢN XUẤT MEDICOS ) – Học viên K39 tại ACE Academy
Hồi đi học, mình hình dung Marketing là…
Khi còn học Marketing, mình làm quen chủ yếu với nghiên cứu thị trường, tìm hiểu khách hàng, lên ý tưởng và xây dựng kế hoạch, chiến dịch truyền thông. Trong đầu mình lúc đó, công việc marketing sau này sẽ xoay quanh những thứ ấy: sáng tạo, ý tưởng và truyền thông.
Những kiến thức đó thật sự cần thiết, và mình không hề thấy nó thừa. Nhưng lúc đó mình chưa biết đến Power BI. Và cũng chưa hình dung được phân tích dữ liệu có thể giúp ích gì cho công việc marketing.
Đi làm rồi mới thấy khác
Khi bắt đầu đi làm, điều khác nhất so với tưởng tượng của mình là: marketing cần làm việc với dữ liệu rất nhiều. Một chiến dịch hay chưa chắc đã hiệu quả. Muốn biết nó có hiệu quả hay không, mình phải biết cách phân tích kết quả. Từ đó hiểu nhu cầu của khách hàng và đưa ra quyết định tốt hơn.
Khoảnh khắc mình nghĩ “giá như…”
Lúc làm content trên Facebook, mình có một niềm tin rất tự nhiên: bài viết có nội dung hay, hình ảnh đẹp thì sẽ thu hút nhiều người xem và tương tác. Mình dành thời gian chọn hình, chỉnh câu chữ. Và mình đăng bài với tâm thế khá yên tâm: bài này chắc chắn sẽ ổn.
Nhưng thực tế không phải lúc nào cũng đi theo kỳ vọng của mình.
Điều khiến mình bối rối nhất không phải là bài kém, mà là mình không biết vì sao. Hình có đẹp không? Nội dung có hay không? Đăng sai giờ? Hay chủ đề không phù hợp với người theo dõi? Không có số liệu để so sánh, mọi lời giải thích đều chỉ là đoán. Và khi chỉ đoán thì bài sau mình vẫn lặp lại cách làm cũ.
Chính lúc đó mình nghĩ: giá như mình biết phân tích dữ liệu sớm hơn.
Mình sẽ không ngồi đoán nữa mà có thể đặt các bài viết cạnh nhau và so sánh ba chỉ số:
- Lượt tiếp cận: có bao nhiêu người đã nhìn thấy bài viết.
- Lượt tương tác: bao nhiêu người đã thích, bình luận hoặc chia sẻ.
- Lượt nhấp vào link: bao nhiêu người thật sự hành động sau khi đọc.
Ba con số này kể ba câu chuyện khác nhau. Một bài có thể được nhiều người nhìn thấy nhưng ít người quan tâm, hoặc nhiều người thích nhưng chẳng ai bấm vào link. Nếu chỉ nhìn bằng cảm giác, mình sẽ không thể phân biệt được những trường hợp đó. Nhưng khi so sánh các bài với nhau, mình sẽ biết bài nào thực sự hiệu quả và hiệu quả ở khâu nào, rồi cải thiện những bài sau thay vì tiếp tục dựa vào cảm tính.
Lần đầu mình nhận ra dữ liệu có thể giúp marketer nhìn khác đi
Hồi còn đi học, mình chưa hình dung Data Analytics có thể ứng dụng vào Marketing như thế nào. Với mình lúc đó, “dữ liệu” nghĩa là những bảng số liệu dài, khô khan và khó đọc.
Mọi thứ thay đổi khi mình có cơ hội tìm hiểu sâu hơn. Bước ngoặt đến khi mình tình cờ nhìn thấy một dashboard Marketing do cô Alice chia sẻ trên Threads, thật sự lần đầu mình thấy một dashboard chuyên nghiệp, dễ hiểu và có thể làm rõ điều mà bảng số liệu không cho thấy như vậy.
Mình chợt nhận ra là dữ liệu giúp marketer làm được ba việc rất quan trọng:
- Hiểu hành vi khách hàng: họ xem gì, bỏ qua gì, bấm vào đâu. Thay vì mình đoán họ thích gì.
- Đánh giá hiệu quả chiến dịch: một chiến dịch hay chưa chắc đã hiệu quả. Và dữ liệu là cách để biết nó hiệu quả thật hay chỉ trông có vẻ hiệu quả.
- Tìm ra những xu hướng khó nhận thấy: có những quy luật nằm ngay trong số liệu nhưng không thể thấy khi chỉ lướt qua các bảng số thông thường.
Điều mình thấy thú vị nhất là cùng một bộ số liệu, trước đây mình nhìn vào chẳng thấy gì, nhưng khi biết cách phân tích và trực quan hóa, những con số ấy bỗng kể được một câu chuyện. Và đó là lúc mình hiểu: biết đọc data không phải để trở thành người làm kỹ thuật. Mà để marketer có thêm một đôi mắt thứ hai ngoài trực giác.
Cách mình làm việc trước và sau khi biết data
Trước đây: mình đánh giá bài viết bằng cảm nhận. Hình đẹp, video đẹp, nội dung sáng tạo thì chắc sẽ thu hút người đọc.
Sau khi biết phân tích dữ liệu: mình so sánh lượt tiếp cận, tương tác và lượt nhấp giữa các bài để biết nội dung nào thực sự hiệu quả. Nhờ đó, mình có cơ sở để điều chỉnh nội dung thay vì chỉ dựa vào cảm nhận cá nhân.
Mình học như thế nào
Mình bắt đầu từ Excel và tư duy phân tích dữ liệu, sau đó mới tìm hiểu thêm Power BI. Với mình, điều quan trọng không chỉ là biết dùng công cụ mà còn phải hiểu ý nghĩa của những con số và biết áp dụng vào công việc.
Với bạn nào vừa đi làm vừa học, mình nghĩ nên chia nhỏ thời gian học và ưu tiên thực hành trên tình huống thực tế của chính công việc mình đang làm.
Mặc dù lên kế hoạch bài bản là vậy, việc cân bằng giữa học và làm vẫn khó hơn mình tưởng. Nhất là những lúc nhận được yêu cầu OT đột xuất cuối tuần, hay những cuộc hẹn quan trọng không thể bỏ lỡ, mình lại phải lùi lại lịch học thêm một chút. Dù vậy, bằng cách nào đó mà trợ giảng của ACE vẫn có thể catch up mình kịp thời và hỗ trợ mình để có thể theo kịp bài học.
Nếu được quay lại thời sinh viên, mình sẽ…
- Học Excel và tư duy phân tích dữ liệu sớm hơn.
- Tìm hiểu Power BI và thử dựng dashboard từ dữ liệu Marketing.
- Áp dụng dữ liệu vào các bài tập, dự án để biết cách đánh giá hiệu quả và đưa ra đề xuất có cơ sở.
Nếu được quay lại, đây là ba điều mình sẽ chủ động làm sớm hơn. Mình nghĩ những trải nghiệm này sẽ giúp mình hiểu ngành Marketing thực tế hơn, và cũng tăng thêm cơ hội tìm việc.
Gửi các bạn sinh viên Marketing
Có thể bạn đang nghĩ: “Mình đâu có làm Data Analyst, học data làm gì?” Mình cũng từng nghĩ vậy.
Nhưng theo mình, không cần trở thành Data Analyst mới cần học Data Analytics. Với Marketing, biết đọc và phân tích dữ liệu giúp bạn hiểu khách hàng hơn. Từ đó đánh giá chiến dịch chính xác hơn và đưa ra quyết định có cơ sở. Không cần học quá chuyên sâu ngay từ đầu. Nhưng đây là kỹ năng rất đáng trang bị để có thêm lợi thế khi đi làm.
Vì sao data đáng để marketer đầu tư?
Nhìn lại, mình thấy data mang lại cho người làm marketing những giá trị rất thực tế:
- Quyết định có cơ sở thay vì cảm tính. Cảm nhận và kinh nghiệm vẫn quan trọng. Nhưng khi có số liệu đi cùng, bạn biết mình đang đi đúng hay sai, và điều chỉnh sớm hơn.
- Hiểu khách hàng thật, không phải khách hàng trong tưởng tượng. Điều mình nghĩ khách thích và điều họ thực sự làm có thể khác nhau khá xa. Dữ liệu là cầu nối giữa hai điều đó.
- Chứng minh được giá trị công việc của mình. Khi báo cáo cho cấp trên hay đối tác, một đề xuất có số liệu đi kèm thuyết phục hơn rất nhiều so với một đề xuất chỉ dựa trên “mình thấy vậy”.
- Tiết kiệm thời gian và công sức. Biết nội dung nào hiệu quả giúp bạn dồn sức vào đúng chỗ. Thay vì làm nhiều nhưng không biết cái nào có tác dụng.
- Lợi thế khi tìm việc. Mình tin rằng một marketer vừa sáng tạo vừa biết đọc dữ liệu sẽ có thêm cơ hội,. Vì họ làm được cả hai việc mà doanh nghiệp đều cần: tạo ra ý tưởng và chứng minh ý tưởng đó có hiệu quả.
Điều quan trọng là bạn không cần học quá sâu ngay từ đầu. Chỉ cần đi đúng lộ trình: bắt đầu từ Excel và tư duy phân tích dữ liệu, sau đó đến Power BI, và luôn thực hành trên tình huống thật.
Nếu bạn đang đứng ở chỗ mình ngày xưa…
Mình từng tự mày mò, và phải mất khá nhiều thời gian mới tìm được hướng đi đúng. Nếu bạn muốn có một lộ trình rõ ràng hơn, hãy thật sự nghiêm túc tìm hiểu và bắt đầu. Bắt đầu không bao giờ là muộn cả. ACE Academy là nơi mình đã chọn bắt đầu. Chỉ với một khóa học Data Analysis For Business Professionals mà mình đã tự tay mày mò được một Dashboard thế này đây. Thật sự tự hào về bản thân thật nhiều.
Lời kết
Nếu có thể nhắn một câu cho chính mình ở giảng đường năm nào, mình sẽ nói: hãy tìm hiểu về data từ sớm. Không phải để thành một người khác, mà để mình làm marketing bằng cả cảm hứng lẫn bằng chứng. Để lần sau, bài mình kỳ vọng nhất cũng là bài hiệu quả nhất, và mình cũng sẽ biết vì sao.
Sáng tạo giúp mình nghĩ ra ý tưởng. Còn dữ liệu giúp mình hiểu ý tưởng đó có thực sự hiệu quả hay không.
