fbpx

DATA ANALYTIC CẦN THIẾT VỚI MARKETER NHƯ THẾ NÀO?

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

Thời đại số hoá rồi, nếu bạn chỉ phân tích insight dựa trên sự sáng tạo thì chưa đủ. Data ngày càng nhiều, càng đa dạng và phức tạp. Chính vì thế, nắm được kỹ năng phân tích dữ liệu sẽ là con át chủ bài giúp bạn khởi động chiến dịch hiệu quả.

DATA ANALYTIC CẦN THIẾT VỚI MARKETER NHƯ THẾ NÀO?

Vậy tại sao Data Analytic cần thiết đối với marketer?

Dữ liệu là thông tin được thu thập về chiến lược tiếp thị, các kênh và khách hàng của bạn. Nó được sử dụng để phân tích, dự đoán và cải thiện hiệu suất tiếp thị với mục tiêu. Cuối cùng là tạo ra nhiều lợi nhuận hơn.

Dữ liệu tồn tại ở nhiều hình thức, nó có thể là lượt react, bình luận, tương tác, thời gian ở lại website thậm chí là lượt click,… Mỗi thao tác rời rạc đều có thể trở thành nguồn dữ liệu đáng giá nếu bạn biết cách đọc và phân tích nó.

Data Analytics mang đến cơ hội cho marketer hiểu rõ hơn về chính doanh nghiệp của họ và xác định mức độ phù hợp. Nổi bật là khẳng định vị thế trong một thị trường bão hoà và đáp ứng mục tiêu thu hút khách hàng. Thay vì phải tiếp cận theo chiều rộng, với Data analytics, bạn có thể tận dụng mọi thông tin để tiếp cận theo chiều sâu. Nhắm đến các mục tiêu chiến lược của thương hiệu một cách hiệu quả, đồng thời tăng trải nghiệm người dùng.

Tác động của dữ liệu

Để hình dung rõ hơn tác động của dữ liệu, ta cùng quay trở lại năm 2017, thời điểm Grab lần đầu đặt chân vào thị trường Việt Nam. Với mô hình tưởng chừng không quá mới mẻ, Grab đánh nhanh chóng bản địa hoá ứng dụng đặt xe bằng các phân tích và cập nhập dữ liệu realtime.

Công ty phải liên tục cập nhập, so sánh cung cầu của hàng triệu khách hàng và tài xế thông qua cơ sở dữ liệu lớn nhất khu vực. Cứ vài giây trôi qua, hàng triệu tọa độ từ người dùng được thu thập, cho phép công ty phân tích hành vi và mô hình di chuyển của khách hàng ở từng địa điểm, từ đó, đẩy mạnh mô hình phù hợp.

Ta có thể thấy, dữ liệu là máu, là tài sản vô giá đối với bất kỳ doanh nghiệp nào, và Grab không nằm ngoại lệ. Việc biến những dữ liệu thô thành các con số biết nói giúp Grab đứng vững tại thị trường Đông Nam Á nói chung và làm chủ thị trường Việt Nam nói riêng.

4 loại dữ liệu khách hàng tỏng marketing

Trau dồi kỹ năng data analytic như thế nào?

Ắt hẳn bạn nghĩ hành trình học ứng dụng Data Analytic sẽ là hành trình Zero to hero? Câu trả lời là không, hành trình này không bắt đầu từ con số 0, vì các lý do sau:

Nền tảng kiến thức:

Đối với bất kỳ ai có xuất phát điểm từ ngành kinh tế, ắt hẳn bạn đã có những va chạm đầu tiên với những con số. Cụ thể qua các môn học như: Kinh tế lượng, Xác suất thống kê, Kinh tế vi mô, vĩ mô,… Bạn đã được trang bị các kiến thức nền tảng, các định nghĩa kinh tế làm bàn đạp để đọc và phân tích các con số.

Sự nhạy bén với thị trường:

Việc cốt lõi của phân tích dữ liệu là có thể đưa ra insight hay các quyết định có giá. Để các insight trở nên giá trị thì nó bắt buộc phải thực tiễn, đòi hỏi bạn phải có kiến thức lẫn sự nhạy bén với thị trường. Và những sinh viên kinh tế luôn lợi thế về độ nhạy trong kinh doanh sau những tháng ngày mãi dũa trên ghế nhà trường.

Như vậy, việc trau dồi thêm kỹ năng phân tích dữ liệu cho marketer nhìn chung không quá phức tạp. Thế nhưng, để hiểu đúng và vận dụng hiệu quả thì không đơn giản. Ta nên rèn luyện kỹ năng phân tích dữ liệu theo 3 khía cạnh Tư duy – Kỹ năng – Công cụ

Tư duy: Nắm vững kiến thức nền tảng, khái niệm cơ bản về phân tích dữ liệu, các mô hình triển khai, hệ sinh thái khoa học dữ liệu.

Kỹ năng: Vận dụng dữ liệu trong mọi hoạt động

Công cụ: Vận hành các công cụ phổ biến, sử dụng công cụ để làm việc với nhiều định dạng dữ liệu khác nhau nhằm trực quan hoá, mô hình hoá dữ liệu

Ứng dụng kỹ năng đó trong Marketing như thế nào?

quỳ trình phân tích dữ liệu marketing

Kỹ năng data analytic là vô cùng cần thiết đối với marketer, đặc biệt ở trong lĩnh vực digital. Gigan tin rằng đây sẽ trở thành yêu cầu cơ bản của bất kỳ cá nhân nào trong tổ chức.

Việc ứng dụng kỹ năng phân tích dữ liệu sẽ giúp mỗi cá nhân, doanh nghiệp có khác năng: 

  • Tập hợp được dữ liệu cần thiết
  • Thể hiện dữ liệu một cách dễ hiểu
  • Đưa ra những đề xuất hỗ trợ ra quyết định

Đáp ứng được 1 trong 3 điều trên, bạn có thể tự tin vào khả năng data analytic cơ bản. Xa hơn, bạn hoàn toàn có thể sử dụng bất kỳ công cụ hay mô hình chuyên sâu nào để hỗ trợ cho việc phân tích. Đây cũng là điều kiện đủ để tạo ra một lợi thế cạnh tranh khác biệt cho chính bạn.

——————–

Học Marketing từ chuyên gia Agency: TẠI GIGAN TRAINING CENTER

Theo dõi các bài viết khác trên Fanpage GIGAN

Liên hệ chuyên gia để được tư vấn miễn phí TẠI ĐÂY

Đăng ký dịch vụ Performance Marketing &  hợp tác với GIGAN: TẠI ĐÂY

admin

admin

Leave a Replay

Recent Posts

Follow Us

Weekly Tutorial

Top Posts

<strong>TOP 4 cách luyện tư duy Content Marketing</strong>

<strong>TOP 4 cách luyện tư duy Content Marketing</strong>

06/08/2023Content Marketing, Performance Marketing

Chọn Content làm lối rẽ vào con đường Marketing thì chắc chắn chúng ta đều

Read More
Duy trì cảm hứng làm Content: Cách thoát cảnh chờ ý tưởng

Duy trì cảm hứng làm Content: Cách thoát cảnh chờ ý tưởng

17/07/2023Content Marketing

Là con sen chính hiệu thì chắc hẳn bạn từng rơi vào trường hợp có

Read More
gigan-jsc-tang-ngay-voucher-quang-cao-google-tri-gia-5600000d-giganjsc_digital_performance_agency

Contact us

LET US HELP YOU SUCCEED

Gigan JSC – The First D2C Digital Solution Agency in Vietnam