Lợi ích data-driven marketing mang lại cho doanh nghiệp SMEs
Tiếp cận khách hàng tiềm năng phù hợp
Dữ liệu thống kê được khách hàng đang làm với giỏ hàng của họ và hành vi trên các trang sản phẩm, từ đó có thể đưa ra được chính xác phương thức tiếp cận khách hàng chuẩn nhất ở nền tảng nào? khi nào xuất hiện? và tần suất thấy được quảng cáo?
Xây dựng dữ liệu cho tương lai
Data-driven marketing giúp cho công ty tăng ROI (Return on Investment) và doanh số thông qua lượng thống lớn mà các nhà tiếp thị thu thập về khách hàng tiềm năng, bởi vì các con số không bao giờ biết nói dối. Và đối với doanh nghiệp SMEs, tích tiểu thành đại, dữ liệu đi từ những điều nhỏ nhất có thể giúp cho doanh nghiệp up-selling và cross-selling hiệu quả.
Xem thêm: Data-driven marketing: 10 Thuật ngữ cơ bản (skyperry.com)
Đánh giá hiệu quả hoạt động marketing
Data-driven marketing có thể cung cấp đánh giá chính xác, không thiên vị về hiệu suất của các chiến lược, hoạt động trên tất cả các nền tảng mà doanh nghiệp sở hữu.
Data-driven là cứu cánh cho CMO hoặc các leader đang lạc lối trong các chiến lược năm, quý, tháng của doanh nghiệp. Nhìn vào dashboard báo cáo của marketing trực diện và cập nhật liên tục, họ có thể đưa ra những phương án điều chỉnh hoặc nâng cấp các hoạt động marketing của doanh nghiệp một cách nhanh chóng.
Theo dấu chân khách hàng ở tất cả điểm chạm
Đôi lúc bạn tự hỏi làm thế nào khách hàng biết về doanh nghiệp? Dữ liệu tiếp thị sẽ là câu trả lời cho bạn. Ở các điểm tiếp xúc với khách hàng đều được đo lường và theo dõi dấu chân khách hàng. Họ xem nội dung nào nhiều nhất, họ dừng lại ở sản phẩm nào lâu nhất và họ thêm vào giỏ hàng sản phẩm nào mà chưa nhấn nút đặt hàng.
Đối với doanh nghiệp B2B, khi tracking được nguồn khách hàng đến từ đâu hiệu quả thì sẽ có những chiến lược hợp lí về lâu về dài.
Cá nhân hoá trải nghiệm và tăng giá trị vòng đời khách hàng Customer Lifetime Value (CLV)
Dữ liệu cải thiện trải nghiệm khách hàng trên các điểm chạm thương hiệu (brand touchpoint) từ đó cá nhân hoá dành cho khách hàng tiềm năng: biết được sản phẩm yêu thích, biết được khách hàng sẽ sử dụng hành thức thanh toán nào thường xuyên, từ đó đưa ra được những ưu đãi phù hợp.
Customer Lifetime Value (CLV) được hiểu là giá trị vòng đời khách hàng, là tổng lợi nhuận mà một khách hàng mang lại cho doanh nghiệp trong suốt thời gian mà họ mua sắm hoặc sử dụng dịch vụ. Chỉ số này sẽ giúp doanh nghiệp nắm được giá trị mà từng khách hàng hay từng nhóm khách hàng mang về cho doanh nghiệp. Từ đó, doanh nghiệp có thể đánh giá và đưa ra định hướng về nhóm khách hàng nên đầu tư và hướng đến.
Customer Lifetime Value (CLV) rất quan trọng đối với doanh nghiệp vì nhiều lý do:
- Xác định chi phí thu hút khách hàng
- Cải thiện lợi nhuận một cách nhất quán theo thời gian
- Hiểu rõ khách hàng
- Tối đa hoá giá trị mỗi mối quan hệ với khách hàng
- Đặt mục tiêu và ngân sách tiếp thị phù hợp
- Đưa ra được quyết định đúng đắn hơn về tiếp thị
Công thức tính CLV dành cho doanh nghiệp B2B
Tính CLV theo lịch sử mua hàng: Bạn có thể tính tổng lợi nhuận mà một khách hàng mang lại thông qua các giao dịch của họ bằng công thức sau:
CLV=(Giao dịch 1+Giao dịch 2+Giao dịch 3+…+Giao dịch n)×Tỷ suất lợi nhuận trung bình
Dự đoán CLV – Giá trị vòng đời khách hàng: Dự đoán giá trị vòng đời khách hàng sẽ phức tạp hơn nhiều so với cách tính theo lịch sử mua hàng. Công thức này được tính như sau:
LTV=[(T×AOV)×AGM]×ALT
Trong đó:
- T: là số giao dịch trung bình mỗi tháng
- AOV: là giá trị trung bình của các đơn hàng
- ALT: là mức tuổi trung bình của khách hàng (theo tuổi)
- AGM: là tỷ suất lợi nhuận trung bình
Cách tính CLV mở rộng:
CLV=(Tổng doanh thu-Tổng chi phí)/Số lượng đơn hàng×Tổng đơn hàng/Tổng khàch hàng×Tổng CL/Tổng khách hàng
Trong đó:
- Tổng doanh thu là tổng giá trị bán hàng của doanh nghiệp trong một khoảng thời gian xác định.
- Tổng chi phí là tổng chi phí để sản xuất, vận hành và quảng bá sản phẩm hoặc dịch vụ của doanh nghiệp trong cùng khoảng thời gian đó.
- Số lượng đơn hàng là tổng số lượng đơn hàng mà doanh nghiệp bán được trong khoảng thời gian đó.
- Tổng khách hàng là tổng số lượng khách hàng mà doanh nghiệp có được trong khoảng thời gian đó.
- Tổng CL là tổng số ngày mà khách hàng mua hàng hoặc sử dụng dịch vụ của doanh nghiệp trong khoảng thời gian đó.
Kết luận
Tiếp thị dựa trên dữ liệu (data-driven marketing) đang trở thành một công cụ quan trọng giúp các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) cải thiện khả năng thu hút và giữ chân khách hàng, tăng lợi nhuận và đánh giá chính xác hiệu suất tiếp thị. Bằng cách tận dụng dữ liệu khách hàng, SMEs có thể tạo ra các chiến lược tiếp thị cá nhân hóa, tăng cường trải nghiệm của khách hàng và tăng Giá trị vòng đời khách hàng (CLV). Tuy nhiên, việc này cũng đòi hỏi doanh nghiệp phải đầu tư vào công nghệ và tài nguyên để thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Trong tương lai, tiếp thị dựa trên dữ liệu sẽ tiếp tục đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình sự thành công của SMEs.
