Marketing Analytics Là Gì? Cẩm nang sử dụng công cụ từ A-Z

1. Marketing Analytics

1.1 Marketing analytics là gì?

Marketing analytics, cũng như làdata analytics là là những quá trình cần thiết để theo dõi và phân tích hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị, giúp đạt được mục tiêu định lượng. Qua việc thu thập thông tin chi tiết từ các hoạt động tiếp thị, các tổ chức có thể nâng cao trải nghiệm khách hàng, tăng lợi tức đầu tư (ROI) và phát triển các chiến lược tiếp thị hiệu quả cho tương lai.

Theo báo cáo của PwC, các công ty có chiến lược dữ liệu mạnh mẽ có thể cải thiện quyết định kinh doanh gấp ba lần so với các đối thủ ít tập trung vào dữ liệu. Dù bạn là một chuyên gia trong lĩnh vực tiếp thị hay chỉ là một thành viên hợp tác với nhóm marketing, việc hiểu biết sâu sắc về marketing analytics chính là chìa khóa để hướng dẫn và cải thiện các quyết định chiến lược, góp phần vào thành công chung của tổ chức.

1.2 Mục tiêu của Marketing Analytics

Mục tiêu của Phân tích dữ liệu chính là nghiên cứu và sử dụng những yếu tố nói trên. Từ đó, giúp doanh nghiệp không chỉ đánh giá được thành công hiện tại mà còn mở ra cánh cửa để cải tiến liên tục tối ưu các chiến dịch khác trong tương lai. Marketing analytics thường được sử dụng để xác định sự thành công của:

• Kêu gọi hành động (CTA)
• Bài đăng trên blog
• Hiệu suất kênh
• Lãnh đạo tư tưởng
• Trải nghiệm người dùng trang web

1.3 Lợi ích khi phân tích Marketing

Marketing Analytics không chỉ là một công cụ mạnh mẽ cho các doanh nghiệp và marketer. Mà còn là một lợi ích thiết thực cho người tiêu dùng.

• Đối với doanh nghiệp, lợi ích thấy rõ nhất là khả năng tiết kiệm đáng kể chi phí. Việc áp dụng marketing analytics giúp cắt giảm chi phí không cần thiết, từ chiến dịch tiếp thị đến chi phí nhân sự. Đồng thời tối ưu hóa ngân sách một cách hiệu quả.
• Đối với marketer, marketing analytics mở ra cánh cửa hiểu biết sâu sắc về dữ liệu khách hàng. Những phân tích này không chỉ giúp họ nhận diện được những yếu tố nào thúc đẩy chuyển đổi mà còn nâng cao nhận diện thương hiệu. Nhờ đó, marketer có thể đầu tư một cách thông minh vào các hoạt động tiếp thị, mang lại ROI cao hơn.
• Đối với người tiêu dùng, lợi ích là rõ ràng: họ được tiếp cận với những quảng cáo phù hợp hơn với nhu cầu và sở thích cá nhân. Điều này không chỉ giúp giảm thiểu sự phiền nhiễu từ các quảng cáo không liên quan. Từ đó, cải thiện trải nghiệm mua sắm của họ.

Các phương pháp và mô hình phân tích marketing đa dạng. Tùy thuộc vào các chỉ số KPI được đo lường. Việc phân tích khả năng nhận diện thương hiệu, chẳng hạn, sẽ khác biệt so với cách phân tích các chuyển đổi. Qua đó, marketing analytics không chỉ là một công cụ. Mà là một trợ thủ đắc lực giúp mọi người tiếp cận thông tin một cách thông minh và chiến lược hơn.

2. Dữ Liệu Marketing Đến Từ Đâu?

2.1 Ba loại dữ liệu khách hàng

Dữ liệu dùng để theo dõi tiến độ, thu thập thông tin khách hàng và đưa ra các quyết định chiến lược phải được tổng hợp và tổ chức. Có ba loại dữ liệu khách hàng: dữ liệu bên thứ nhất, dữ liệu bên thứ hai và dữ liệu bên thứ ba.

• First-party data – Dữ liệu bên thứ nhất được thu thập trực tiếp từ người dùng bởi tổ chức. Là loại dữ liệu có giá trị nhất vì bạn nhận được thông tin về cách mà khách của bạn hành xử, suy nghĩ, cảm nhận.
• Second-party data – Dữ liệu bên thứ hai được chia sẻ bởi một tổ chức khác về khách hàng của họ (hoặc dữ liệu bên thứ nhất của họ). Nó hữu ích nếu đối tượng của bạn có đặc điểm nhân khẩu học tương tự, nếu công ty bạn đang chạy chương trình khuyến mãi giống, hoặc nếu bạn có quan hệ đối tác.
• Third-party data – Dữ liệu bên thứ ba được thu thập, cho thuê hoặc bán bởi các tổ chức không có kết nối với công ty hoặc người dùng của bạn. Mặc dù nó được thu thập với số lượng lớn, cung cấp thông tin về người dùng tương tự. Nhưng dữ liệu bên thứ ba không phải là đáng tin cậy nhất vì nó không đến từ khách hàng của bạn hoặc một nguồn thứ hai tin cậy.

Phải biết rằng, các nguồn dữ liệu bên thứ hai và thứ ba tồn tại, dữ liệu bên thứ nhất là đáng tin cậy nhất vì nó đến trực tiếp từ khách hàng của bạn và phản ánh hành vi, niềm tin và cảm nhận của họ. Dưới đây là một số cách để thu thập dữ liệu bên thứ nhất.

2.2. Các cách để thu thập dữ liệu bên thứ nhất

2.2.1 Surveys – Khảo sát

Khảo sát khách hàng hiện tại và tiềm năng của bạn là một cách trực tiếp để hỏi họ về trải nghiệm với sản phẩm của bạn, lý do họ mua hàng, những gì có thể cải thiện và liệu họ có giới thiệu sản phẩm của bạn cho người khác hay không. Các khảo sát có thể là bất cứ điều gì từ các cuộc phỏng vấn nhiều câu hỏi đến một popup yêu cầu người dùng đánh giá trải nghiệm của họ trên trang web của bạn.

2.2.2. A/B Tests – Kiểm Tra A/B

Một kiểm tra A/B là cách thử nghiệm một giả thuyết bằng cách so sánh sự tương tác của người dùng với phiên bản thay đổi của trang web hoặc sản phẩm của bạn so với phiên bản không thay đổi. Ví dụ, nếu bạn giả thuyết rằng người dùng sẽ có khả năng nhấp vào nút trên trang web của bạn nếu nó màu xanh thay vì màu đỏ, bạn có thể thiết lập một kiểm tra A/B trong đó một nửa người dùng thấy nút màu đỏ (nhóm kiểm soát) và nửa kia thấy nút màu xanh (nhóm thử nghiệm). Dữ liệu thu thập từ sự tương tác của hai nhóm sẽ cho thấy liệu giả thuyết của bạn có đúng hay không. Kiểm tra A/B có thể là cách để thử nghiệm ý tưởng và thu thập dữ liệu hành vi.

2.2.3 Organic Content Interaction – Tương Tác Với Nội Dung Tự Nhiên

Tương tác với nội dung tự nhiên — như bài viết blog, các ưu đãi có thể tải xuống, email, bài đăng trên mạng xã hội, podcast và video. Điều đó, có thể được theo dõi và sử dụng để hiểu động cơ mua hàng của người dùng, giai đoạn của họ trong phễu tiếp thị, và loại nội dung họ quan tâm.

2.2.4 Paid Advertisement Interaction – Tương Tác Với Quảng Cáo Trả Phí

Bạn cũng có thể theo dõi khi ai đó tương tác với một quảng cáo kỹ thuật số bạn đã trả tiền để hiển thị, dù là trên một trang web khác, ở đầu kết quả tìm kiếm, hay tài trợ cho nội dung của thương hiệu khác. Dữ liệu này là rất quan trọng trong việc xác định nguồn gốc của khách hàng của bạn. Và giai đoạn nào của phễu tiếp thị họ thấy quảng cáo của bạn.

3. Marketing Data Được Phân Tích Như Thế Nào?

Với nhiều loại và nguồn dữ liệu tiếp thị, dữ liệu cần được tổng hợp và cấu trúc trước khi phân tích. Một số nền tảng bạn có thể sử dụng để làm điều này là:

• Google Analytics
• HubSpot
• Sprout Social
• SEMRush
• MailChimp
• Datorama

Ngoài việc theo dõi và tổng hợp dữ liệu. Bạn có thể sử dụng một số nền tảng này để thực hiện các phân tích và rút ra những thông tin chính với các thuật toán. Bạn cũng có thể phân tích dữ liệu bằng cách xuất các bộ dữ liệu vào Microsoft Excel, hoặc một chương trình thống kê khác, tạo các biểu diễn trực quan của nó bằng các chức năng đồ thị hoặc biểu đồ. Đồng thời chạy các kiểm tra hồi quy và các kiểm tra phân tích khác.

Đọc thêm: Marketer cần học công cụ nào để làm marketing analytics giỏi?

4. Tại Sao Marketing Analytics Rất Quan Trọng?

Dữ liệu là yếu tố thiết yếu để đưa ra các quyết định sáng suốt. Với phân tích tiếp thị, các doanh nghiệp có thể phân tích hành vi và sở thích của người tiêu dùng để hiểu rõ hơn về đối tượng mục tiêu của họ và tạo ra các chiến dịch phù hợp với nhu cầu của họ.

Hơn nữa, marketing analytics giúp các doanh nghiệp đi trước đối thủ cạnh tranh bằng cách cung cấp những thông tin chi tiết về các xu hướng mới nổi và các cơ hội mới.

Quan trọng không kém đó là bạn cần hiểu cách thu thập, tổng hợp và phân tích dữ liệu có thể cho phép bạn trích xuất những thông tin hữu ích mà bạn có thể sử dụng để tạo ra tác động thông tin dựa trên dữ liệu cho doanh nghiệp của bạn.

4.1 Improve the User Experience – Cải Thiện Trải Nghiệm Người Dùng

Thu thập và phân tích dữ liệu bên thứ nhất của người dùng có thể tiết lộ cảm nhận của họ về các tương tác với sản phẩm và trang web của bạn. Dù cảm nhận của họ được tuyên bố rõ ràng (ví dụ, trong khảo sát). Hay ẩn trong hành vi của họ (ví dụ, rời khỏi trang web ngay sau khi tải trang), việc có thông tin định tính và định lượng này có thể cho phép tổ chức của bạn thực hiện các thay đổi đáp ứng nhu cầu của họ và tăng khả năng chuyển đổi từ khách hàng tiềm năng thành khách hàng.

4.2 Conversion Funnel – Trực quan Phễu Chuyển Đổi

Hiểu rõ phễu chuyển đổi chính của bạn là một phần quan trọng trong việc tiếp thị hiệu quả hầu như bất cứ thứ gì. Dù đó là bản tin, sản phẩm SaaS, mặt hàng đang được bán, hay bất kỳ thứ gì khác, hiểu được con đường mà người dùng của bạn đi từ khách hàng tiềm năng đến khách hàng thực sự thường là sự khác biệt giữa thành công và thất bại.

4.3 Calculate the Returrn on Investment of Marketing Efforts – Tính Toán Lợi Tức Đầu Tư Từ Các Nỗ Lực Tiếp Thị

Một chức năng quan trọng khác của marketing analytics là tính toán lợi nhuận tiền tệ có thể được gán cho các kênh tiếp thị hoặc chiến dịch cụ thể. Để tính toán lợi tức đầu tư cho một nỗ lực tiếp thị cụ thể, sử dụng công thức sau:

ROI = (Lợi Nhuận Ròng / Chi Phí Đầu Tư) x 100 
ROI = (Net Profit / Cost of Investment) x 100

Ví dụ, bạn phát hành một video giải thích lợi ích của sản phẩm với chi phí sản xuất là $1,000. Bạn theo dõi bao nhiêu người điều hướng đến trang sản phẩm trên trang web của bạn ngay sau khi xem video. Và thấy rằng nó đã dẫn đến 30 khách hàng mới trong một khoảng thời gian nhất định. Nếu sản phẩm của bạn có giá $50. Và mỗi khách hàng mới mua một sản phẩm, bạn có thể gán $1,500 doanh thu cho video. Lợi nhuận ròng, trong trường hợp này, là $500. Đưa vào công thức tính ROI như sau:

ROI = ($500 / $1,000) x 100 
ROI = (0.5) x 100 
ROI = 50% 

Bất cứ khi nào ROI là một phần trăm dương, nỗ lực tiếp thị — trong trường hợp này là video — có thể được coi là có lợi. Không có dữ liệu để hiểu nguồn gốc của khách hàng tiềm năng, việc tính toán tác động tài chính của các nỗ lực cụ thể sẽ không thể thực hiện được. Các tính toán ROI có thể xác định những nỗ lực tiếp thị nào thúc đẩy doanh số bán hàng nhiều nhất và chứng minh giá trị của các dự án.

4.4 Plan Future Marketing Strategies – Lập Kế Hoạch Chiến Lược Tiếp Thị Tương Lai

Với hiểu biết về khách hàng và khả năng theo dõi lợi tức đầu tư từ các nỗ lực tiếp thị của bạn. Marketing analytics cung cấp cơ hội tạo ra các chiến lược dựa trên dữ liệu cho tổ chức của bạn.

5. Các công cụ phân tích Marketing Analytics tốt nhất hiện nay

5.1 Social Media Analytics – Phân tích Mạng xã hội

5.1.1 Sprout Social

Sprout Social là một công cụ quản lý truyền thông xã hội dành cho doanh nghiệp. Nó cung cấp các tính năng phân tích và lập lịch, cũng như hỗ trợ khách hàng để giúp quản lý sự hiện diện của bạn trên các nền tảng truyền thông xã hội.

Ưu Điểm của Sprout Social

• Khả năng phân tích và báo cáo mạnh mẽ
• Dễ dàng lập lịch và đăng tải nội dung trên truyền thông xã hội
• Cung cấp nhiều tính năng quản lý truyền thông xã hội

Nhược Điểm của Sprout Social

• Có thể đắt đỏ, đặc biệt đối với các doanh nghiệp nhỏ
• Một số người dùng đã báo cáo các lỗi nhỏ và thời gian tải chậm

5.1.2 Hootsuite

Hootsuite là một nền tảng quản lý truyền thông xã hội giúp doanh nghiệp lập lịch và đăng tải nội dung trên các kênh truyền thông xã hội. Giao diện đơn giản, phân tích sâu rộng, và tích hợp với các công cụ khác. Điều mà, khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến cho các nhà tiếp thị truyền thông xã hội.

Ưu Điểm của Hootsuite

• Giao diện dễ sử dụng
• Khả năng quản lý nhiều kênh truyền thông xã hội tại một nơi
• Các tính năng phân tích và báo cáo sâu rộng

Nhược Điểm của Hootsuite

• Các tùy chọn hỗ trợ khách hàng hạn chế
• Một số tính năng yêu cầu trả thêm hoặc gói giá cao hơn

5.1.3 Zoho

Zoho là một bộ phần mềm dựa trên đám mây cung cấp nhiều công cụ kinh doanh, bao gồm CRM, tiếp thị qua email, quản lý dự án và nhiều hơn nữa. Zoho là một lựa chọn giàu tính năng và tiết kiệm chi phí cho các doanh nghiệp nhỏ. Đồng thời, đang tìm cách tối ưu hóa hoạt động và cải thiện năng suất.

Ưu Điểm của Zoho

• Giá cả phải chăng với gói miễn phí có sẵn
• Bộ công cụ kinh doanh toàn diện
• Tùy biến và linh hoạt để đáp ứng nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp

Nhược Điểm của Zoho

• Một số người dùng có thể thấy giao diện người dùng cũ kỹ
• Hỗ trợ có thể phản hồi chậm vào một số thời điểm

5.2 Email Analytics – Phân tích Email

5.2.1 Mailchimp

Mailchimp là một công cụ tiếp thị dành cho các doanh nghiệp ở mọi quy mô. Các công cụ kéo thả của nó giúp tạo các mẫu tùy chỉnh, bản tin, chiến dịch tự động và các thông điệp được nhắm mục tiêu.

Ưu Điểm của Mailchimp

• Giao diện thân thiện với người dùng và các công cụ thiết kế
• Tích hợp với các ứng dụng và nền tảng khác
• Các tính năng tự động hóa để tiết kiệm thời gian và tăng hiệu quả

Nhược Điểm của Mailchimp

• Tùy chọn tùy chỉnh hạn chế cho một số tính năng
• Giá cao hơn cho danh sách người đăng ký lớn

5.2.2 Hubspot

Hubspot là một nền tảng tiếp thị và bán hàng inbound cung cấp các công cụ để doanh nghiệp thu hút và tương tác với khách hàng. Nó cung cấp các tính năng như tiếp thị qua email, quản lý truyền thông xã hội, tạo khách hàng tiềm năng và phân tích để giúp doanh nghiệp phát triển và thành công trực tuyến.

Ưu Điểm của Hubspot

• Nền tảng tất cả trong một cho tiếp thị, bán hàng và dịch vụ khách hàng
• Giao diện thân thiện với người dùng
• Cung cấp CRM miễn phí với các tính năng cơ bản

Nhược Điểm của Hubspot

• Có thể đắt đỏ cho các doanh nghiệp nhỏ
• Một số tính năng bị giới hạn trong các gói giá thấp hơn

5.2.3 Omnisend

Omnisend là một nền tảng tự động hóa tiếp thị đa kênh phổ biến. Giúp doanh nghiệp tạo và phân phối các chiến dịch tiếp thị trên nhiều kênh. Nó có các tính năng như chiến dịch email, nhắn tin SMS, thông báo đẩy và tích hợp truyền thông xã hội.

Ưu Điểm của Omnisend

• Đa dạng các kênh giao tiếp
• Cung cấp các quy trình tự động hóa và tùy chọn phân đoạn
• Giao diện thân thiện với người dùng và tích hợp

Nhược Điểm của Omnisend

• Giá có thể cao đối với các doanh nghiệp nhỏ
• Một số tính năng nâng cao có thể yêu cầu kiến thức kỹ thuật để thiết lập và sử dụng
• Báo cáo và phân tích có thể cần được cải thiện thêm

5.3 SEO Analysis – Phân tích SEO

5.3.1 Semrush

SEMrush là một nền tảng tiếp thị kỹ thuật số. Nơi cung cấp tất cả các công cụ cho SEO, PPC, tiếp thị nội dung, truyền thông xã hội và nghiên cứu đối thủ cạnh tranh. SEMrush thân thiện với người dùng. Đồng thời, cung cấp phân tích dữ liệu chuyên sâu cùng những thông tin chi tiết. Để giúp doanh nghiệp cải thiện khả năng hiển thị trực tuyến và các nỗ lực tiếp thị.

Ưu Điểm của SEMrush

• Bộ công cụ tiếp thị kỹ thuật số toàn diện
• Khả năng phân tích đối thủ cạnh tranh mạnh mẽ
• Giao diện thân thiện với người dùng và điều hướng trực quan

Nhược Điểm của SEMrush

• Một số tính năng có thể yêu cầu phí bổ sung
• Theo dõi từ khóa đôi khi có thể không chính xác
• Tùy chọn tùy chỉnh báo cáo và bảng điều khiển hạn chế

5.3.2 Ahrefs

Ahrefs là một bộ công cụ SEO. Bao gồm các tính năng như: nghiên cứu từ khóa, phân tích trang web, theo dõi backlink,v.v.. Nó cung cấp thông tin chi tiết để cải thiện lưu lượng truy cập trang web và thứ hạng trên công cụ tìm kiếm.

Ưu Điểm của Ahrefs

• Bộ công cụ SEO với nhiều tính năng
• Giao diện thân thiện với người dùng
• Cung cấp thông tin chi tiết để cải thiện lưu lượng truy cập trang web và thứ hạng trên công cụ tìm kiếm

Nhược Điểm của Ahrefs

• Tương đối đắt đỏ so với một số đối thủ cạnh tranh
• Một số tính năng có thể gây quá tải cho người mới bắt đầu hoặc các doanh nghiệp nhỏ
• Cơ sở dữ liệu từ khóa giới hạn ở Google và một số công cụ tìm kiếm khác

5.3.3 Google Search Console

Google Search Console là một nguồn tài nguyên miễn phí. Giúp chủ sở hữu trang web quan sát hiệu suất của trang web trong kết quả tìm kiếm. Nó cung cấp thông tin quan trọng như lưu lượng truy vấn và lỗi thu thập dữ liệu. Tất cả đều là các điểm dữ liệu quan trọng cho bất kỳ Digital Marketing hay chủ doanh nghiệp nào.

Ưu Điểm của Google Search Console

• Giúp xác định lỗi thu thập dữ liệu và vấn đề lập chỉ mục
• Cung cấp dữ liệu về backlink và truy vấn tìm kiếm
• Cung cấp dữ liệu hiệu suất từ khóa cho nội dung trang web

Nhược Điểm của Google Search Console

• Độ chính xác dữ liệu hạn chế so với các công cụ SEO trả phí khác
• Tích hợp hạn chế với các công cụ và nền tảng khác
• Chỉ cung cấp dữ liệu tìm kiếm và không có gì khác

6. Tiềm năng của Marketing Analytics

Tiến về tương lai, kỹ năng phân tích cũng sẽ được ứng dụng nhiều trong lĩnh vực Digital Marketing. Sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ và sự chuyển dao của các công ty từ mô hình truyền thống sang chuyển đổi số. Đặc biệt trong thời Covid vừa rồi, doanh nghiệp bắt buộc phải chuyển mình qua mô hình online. Lúc này số liệu của doanh nghiệp ngày càng tăng. Đặc biệt là dữ liệu khách hàng đòi hỏi mỗi chúng ta cần biết tận dụng nguồn dữ liệu đó.

7. Các thách thức của việc phân tích dữ liệu

Trong khi việc phân tích dữ liệu marketing là vô cùng cần thiết. Để mang lại thành công cho các chiến dịch, các quy trình phân tích lại có đi kèm với nhiều thách thức lớn, đến từ khối lượng lớn các dữ liệu mà các marketer cần phải xử lý. Điều này có nghĩa là các marketers cần phải xác định cách để sắp xếp các dữ liệu trở thành các hình thức dễ xử lý nhất. Từ đó đưa ra được các thông tin chiến lược.

Môt trong những thách thức lớn nhất trong phân tích dữ liệu Marketing hiện nay:

7.1 Khối lượng dữ liệu

Big data đã dần dần chiếm lĩnh kỷ nguyên kỹ thuật số. Team marketing giờ đây phải thu thập từng lượt click, impression và view của người dùng. Tuy nhiên, những dữ liệu này sẽ không sử dụng được nếu như không được cấu trúc và phân tích phù hợp để tối ưu các chiến dịch. Điều này đã dẫn đến kết quả là các marketers cần phải “vật lộn” với việc sắp xếp dữ liệu như thế nào? để có thể phân tích được các ý nghĩa của chúng. Nghiên cứu cho thấy rằng, kể cả những chuyên gia phân tích dữ liệu dày dặn kinh nghiệm. Cũng phải dành phần lớn thời gian để sắp xếp và định dạng các dữ liệu.

7.2 Chất lượng của dữ liệu

Các vấn đề không chỉ nằm ở khối lượng khổng lồ các dữ liệu cần xử lý, mà còn ở việc những dữ liệu này thường không thực sự đáng tin. Theo nghiên cứu, 21% ngân sách truyền thông bị lãng phí do chất lượng dữ liệu quá thấp, không sài được. Và qua các năm thì các ngân sách bị lãng phí này lại càng tăng thêm, gây thiệt hại cho các doanh nghiệp. Các tổ chức cần một quy trình hiệu quả để đảm bảo chất lượng của các dữ liệu. Để các nhân viên có thể có được các thông tin chính xác để ra quyết định một cách hiệu quả hơn.

7.3 Thiếu hụt các chuyên viên phân tích dữ liệu

Kể cả khi các công ty có thể truy cập vào đúng các dữ liệu cần thiết. Nhưng vẫn có sự thiếu hụt trong nguồn nhân lực để phân tích các dữ liệu này.

7.4 Chọn lựa mô hình phân bổ phù hợp

Việc chọn ra được các mô hình để cung cấp các thông tin phù hợp là một thách thức lớn đối với các doanh nghiệp. Ví dụ như, mô hình MMM và mô hình MTA lại cung cấp những thông tin khác nhau. Một loại sẽ cho bạn các dữ liệu tổng hợp của mỗi chiến dịch. Trong khi loại còn lại lại cung cấp các dữ liệu dành cho mỗi cá nhân người tiêu dùng. Mô hình mà các marketer chọn sẽ quyết định loại thông tin mà họ nhận được. Việc phân tích khả năng tương tác xuyên suốt các kênh có thể khiến các doanh nghiệp khó chọn ra được mô hình phân tích phù hợp.

7.5 Dữ liệu tương quan

Vì phải thu thập dữ liệu từ nguồn dữ liệu khác nhau. Các marketer cần phải tìm ra cách để đơn giản hóa các dữ liệu này. Song song, phải khiến cho chúng tương thích và so sánh được với nhau. Đặc biệt là với các tương tác trong môi trường online và offline lại được đo lường bằng các mô hình khác nhau. Đây là lúc mà các nền tảng kết hợp đo lường marketing và phân tích marketing trở nên hữu dụng. Nhờ vào cơ chế sắp xếp các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

8. Tạm kết

Bằng cách phân tích dữ liệu tiếp thị. Bạn có thể khám phá những gì đang hoạt động, hay chưa hoạt động và cảm nhận của khách hàng về trải nghiệm với sản phẩm và trang web của bạn. Bạn cũng đã có cái nhìn toàn diện về tác động mà các nỗ lực tiếp thị đang diễn ra như thế . Với thông tin đó, bạn có thể lập kế hoạch cho tương lai. Bạn nên làm gì nhiều hơn để đạt được các mục tiêu của mình? Nỗ lực nào đã không tạo ra khách hàng tiềm năng mới và nên bị loại bỏ khỏi các kế hoạch tương lai? Phân tích dữ liệu giúp bạn lập chiến lược và trả lời các câu hỏi này.

Bài viết đã cùng bạn hiểu hơn Marketing Analytics, và những vũ trụ xoay quanh về nó. Sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu không chỉ cải thiện các quyết định hiện tại. Đồng thời, mở ra cánh cửa cho những cơ hội mới. Giúp doanh nghiệp của bạn luôn đi đầu và thích ứng với thay đổi. Bạn có sẵn sàng biến dữ liệu thành đồng minh chiến lược của mình? Hãy khám phá khóa học “Think like a Data Analyst” tại ACE Acadeny. Tham gia cùng chúng tôi để không chỉ học cách phân tích dữ liệu .Mà còn để khám phá điều thú vị dữ liệu mang lại! Đăng ký ngay hôm nay để không chỉ theo kịp xu hướng mà còn dẫn đầu trong cuộc đua tiếp thị thông minh.