Dưới đây là một số thuật ngữ quan trọng trong lĩnh vực tiếp thị dựa trên dữ liệu (data-driven marketing) mà mọi doanh nghiệp nên biết.
Thuật ngữ cơ bản Data-driven Marketing (P1)
Phân Tích Dữ Liệu (Analytics)
Đây là việc sử dụng các công cụ phân tích để hiểu và đánh giá dữ liệu, giúp đo lường hiệu suất chiến dịch, theo dõi hành vi người tiêu dùng và tìm hiểu về đặc điểm của đối tượng mục tiêu.
Phân Loại Khách Hàng (Customer Segmentation)
Đây là quá trình chia nhóm khách hàng thành các đối tượng nhỏ hơn dựa trên các tiêu chí như độ tuổi, giới tính, sở thích, hành vi mua hàng, giúp tạo ra chiến lược tiếp thị chính xác hơn và tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng.
Cá Nhân Hóa (Personalization)
Đây là việc sử dụng dữ liệu để tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng, có thể áp dụng trong email marketing, trang web, quảng cáo trực tuyến để tăng tương tác và tạo sự liên kết với khách hàng.
Thử Nghiệm A/B (A/B Testing)
Đây là phương pháp so sánh hiệu suất giữa hai phiên bản khác nhau của một chiến dịch. Dữ liệu thu được từ A/B testing giúp đánh giá cái nào hoạt động tốt hơn và từ đó điều chỉnh chiến lược tiếp thị.
Lợi Nhuận Đầu Tư (ROI – Return on Investment)
ROI là một chỉ số quan trọng để đo lường hiệu quả chiến dịch tiếp thị. Dữ liệu được sử dụng để tính toán và đánh giá lợi nhuận đối với mỗi đồng đầu tư.
Đào Tạo Dữ Liệu (Data Mining)
Đây là việc khám phá và phân tích dữ liệu lớn để tìm ra thông tin ẩn và xu hướng. Trong tiếp thị, data mining có thể giúp dự đoán hành vi khách hàng và đề xuất chiến lược phù hợp.
Điểm Xếp Hạng Tiềm Năng (Lead Scoring)
Đây là việc sử dụng dữ liệu để đánh giá mức độ quan trọng của từng tiềm năng (lead) dựa trên hành vi và thông tin sẵn có. Điều này giúp đội tiếp thị ưu tiên và tập trung vào các leads có khả năng chuyển đổi cao nhất.
Bán Hàng Chéo và Bán Hàng Nâng Cấp (Cross-selling và Up-selling)
Đây là việc sử dụng dữ liệu để đề xuất sản phẩm hoặc dịch vụ liên quan (cross-selling) hoặc cao cấp hơn (up-selling) dựa trên hành vi mua hàng của khách hàng.
Mô Hình Quyết Định (Attribution Modeling)
Đây là việc xác định và gán giá trị cho mỗi điểm chạm của khách hàng trong quá trình quyết định mua hàng. Điều này giúp hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của các chiến lược tiếp thị đối với quyết định mua cuối cùng.
Phân Tích Dự Đoán (Predictive Analytics)
Đây là việc sử dụng dữ liệu để dự đoán xu hướng tương lai và hành vi của khách hàng. Điều này giúp doanh nghiệp chuẩn bị trước và đưa ra các chiến lược tiếp thị có hiệu suất cao.
Bằng cách hiểu và áp dụng những thuật ngữ và chiến lược này, doanh nghiệp có thể tận dụng sức mạnh của dữ liệu để tối ưu hóa chiến lược tiếp thị của mình và đạt được kết quả cao hơn.
Thuật ngữ data-driven marketing (P2)
Sau đây là chuỗi bài về data-driven marketing của SKYPERRY dành cho quý doanh nghiệp. Xem thêm tại đây:
Data-Driven trong Doanh Nghiệp SMEs (skyperry.com)
Bí Quyết Tối Ưu Hóa Ngân Sách Marketing Ngành Hàng Mẹ và Bé (skyperry.com)
