Cách phân tích Marketing Analytics nâng cao hiệu suất quảng cáo tối đa

Marketing Analytics là gì?

Marketing Analytics là quá trình sử dụng dữ liệu số và phương pháp phân tích để đo lường hiệu suất của các chiến lược tiếp thị và quảng cáo. Thông qua quá trình phân tích này thì doanh nghiệp sẽ hiểu rõ hơn về cách các chiến dịch tiếp thị ảnh hưởng đến người tiêu dùng, hiểu thêm insight khách hàng, từ đó tối ưu hóa chi phí quảng cáo và đưa ra quyết định chiến lược.

Có thể nói, Marketing Analytics cũng tương tự như Data Analytics, nhưng chỉ tập trung vào các dữ liệu do hoạt động Marketing tạo ra.

XEM THÊM: 

Top công ty Digital Marketing hàng đầu, có nhiều dự án thành công

Top trung tâm đào tạo Performance Marketing chất lượng hàng đầu

Vai trò của Marketing Analytics

Các hoạt động Marketing của doanh nghiệp như quảng cáo trực tuyến, email marketing, Social Media Marketing và nhiều hoạt động tiếp thị khác sẽ tạo ra một lượng lớn dữ liệu. Marketing Analytics giúp các doanh nghiệp phân tích dữ liệu này để:

• Hiểu rõ khách hàng: phân tích dữ liệu để hiểu người tiêu dùng, hành vi mua sắm, sở thích,... của họ. Các thông tin này này giúp tối ưu hóa chiến lược tiếp thị để tăng cường tương tác và chuyển đổi.
• Đo lường hiệu suất chiến dịch: xác định cách các chiến dịch quảng cáo và tiếp thị đang hoạt động thông qua việc đo lường các chỉ số hiệu suất như tỷ lệ chuyển đổi, lợi nhuận, và ROI (Return on Investment). Từ đó doanh nghiệp có thể xác định những chiến lược nào đang hoạt động tốt và nên tối ưu hóa.

• Tối ưu hóa chiến lược tiếp thị: dựa trên dữ liệu, doanh nghiệp có thể điều chỉnh chiến lược tiếp thị để tối ưu hóa hiệu suất và giảm chi phí không cần thiết.
• Dự đoán xu hướng Marketing: sử dụng mô hình dự đoán và phân tích dữ liệu để dự đoán xu hướng thị trường và triển vọng tiềm năng trong tương lai.
• Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng: hiểu rõ hành vi khách hàng, giúp tối ưu hóa trải nghiệm của họ qua các kênh tiếp thị và cải thiện tương tác.

Các phương pháp phân tích Marketing Analytics

Có nhiều phương pháp khác nhau để thực hiện Marketing Analytics, dưới đây là một số phương pháp phổ biến nhất, bao gồm: 

• Thu thập dữ liệu.
• Phân tích thống kê.
• A/B Testing.
• Phân tích Machine Learning.
• Phân tích Big Data. 
• Segmentation Analysis.
• Sentiment Analysis.

Mỗi phương pháp có vai trò riêng biệt trong việc cung cấp thông tin chi tiết và chiều sâu về hiệu suất và hành vi của khách hàng, từ đó giúp doanh nghiệp điều chỉnh và tối ưu hóa chiến lược tiếp thị của mình.

Thu thập dữ liệu

Phương pháp marketing data analyst này bao gồm hai cách làm, là thông qua Web Analytics,  Email Analytics và Social Media Analytics.

Web Analytics là việc theo dõi cách người dùng tương tác trên trang web của bạn. Các công cụ như Google Analytics giúp bạn biết được nguồn gốc của khách hàng, trang nào họ ghé thăm nhiều nhất, và liệu họ có đem lại chuyển đổi hay không (ví dụ: mua sắm hoặc đăng ký).

Email Analytics liên quan đến các hoạt động theo dõi hiệu suất của chiến dịch email. Bạn có thể xem liệu email của bạn có được mở nhiều không, người nhận có nhấp vào các liên kết trong email hay không, và liệu chiến dịch có đem lại lợi nhuận không.

Social Media Analytics giúp bạn đánh giá hiệu suất của chiến dịch trên các mạng xã hội như Facebook, Twitter. Bạn có thể xem lượt theo dõi, lượt tương tác, và hiệu suất quảng cáo.

Phân tích thống kê

Phân tích thống kê sử dụng số liệu và biểu đồ để giúp bạn hiểu dữ liệu. Ví dụ, bạn có thể tạo biểu đồ để xem sự thay đổi trong doanh số bán hàng theo thời gian.

Phân tích thống kê cũng giúp xác định phương tiện tiếp thị nào đang mang lại hiệu suất tốt nhất. Bằng cách so sánh hiệu suất giữa các chiến dịch truyền hình, quảng cáo trên mạng xã hội, email marketing, và các kênh khác, doanh nghiệp có thể phân bổ nguồn lực tiếp thị của mình một cách hiệu quả.

A/B Testing

A/B Testing là cách so sánh hiệu suất giữa hai biến thử nghiệm khác nhau, chẳng hạn như hai phiên bản quảng cáo. Bạn sẽ xem phiên bản nào mang lại kết quả tốt hơn. A/B Testing là công cụ mạnh mẽ giúp tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và trải nghiệm người dùng bằng cách dựa trên dữ liệu và kết quả thực tế từ người dùng thực tế.

Phân tích machine learning

Machine Learning sử dụng máy tính để dự đoán và phân loại dữ liệu. Nếu doanh nghiệp có thể tận dụng thì phương pháp này sẽ giúp dự đoán xu hướng thị trường hoặc phân loại khách hàng thành các nhóm dựa trên hành vi của họ. Từ đó, doanh nghiệp có thể tạo ra chiến lược Marketing độc đáo, phù hợp với khách hàng hơn.

Phân tích Big Data

Big Data là việc xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này giúp bạn có cái nhìn toàn diện và chi tiết từ một khối dữ liệu lớn. Phân tích Big Data không chỉ là công cụ hữu ích trong việc hiểu rõ khách hàng và thị trường mà còn là yếu tố chính để tạo ra sự đổi mới, linh hoạt, và cạnh tranh trong môi trường kinh doanh ngày nay.

Segmentation Analysis

Segmentation Analysis, hay còn gọi là phân tích phân khúc, là một chiến lược trong lĩnh vực tiếp thị và nghiên cứu thị trường, nhằm phân chia khách hàng hoặc thị trường tiềm năng thành các nhóm nhỏ dựa trên những đặc điểm chung nhất định.

Mục tiêu của Segmentation Analysis là hiểu rõ hơn về nhu cầu, mong muốn và hành vi của từng phân khúc, từ đó tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và tương tác với khách hàng.

Sentiment Analysis

Sentiment Analysis đánh giá cảm xúc của khách hàng từ dữ liệu văn bản như đánh giá hoặc bình luận trên mạng xã hội. Sentiment Analysis thường được thực hiện bằng cách phân loại cảm xúc thành ba loại chính: tích cực, tiêu cực, và trung tính. Với phương pháp Digital Marketing Analytics này, bạn có thể biết được người tiêu dùng cảm thấy như thế nào về sản phẩm, dịch vụ, thương hiệu của bạn.

Nếu muốn biết nên dùng phương pháp phân tích nào đối với từng loại dữ liệu khác nhau, bạn có thể liên hệ với chuyên gia Marketing thông qua ứng dụng Askany để được tư vấn 1:1.

Hướng dẫn cách làm Marketing Analytics hiệu quả

Bước 1: Xác định mục tiêu cần phân tích

Điều đầu tiên là bạn xác định rõ mục tiêu của chiến lược Marketing. Bạn muốn đạt được gì: tăng doanh số bán hàng, làm cho thương hiệu trở nên nổi tiếng hơn, hay tăng tương tác trên mạng xã hội? Việc xác định mục tiêu này sẽ giúp bạn có thể phân tích và đánh giá tốt hơn.

Dựa trên mục tiêu, bạn tiếp tục xác định các chỉ số hiệu suất chính (KPIs) như tỷ lệ chuyển đổi (bao nhiêu lượt xem trang web chuyển thành giao dịch), lợi nhuận ròng, hoặc tương tác trên mạng xã hội.

Bước 2: Thu thập dữ liệu

• Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như website, email marketing, quảng cáo trực tuyến và các kênh khác mà bạn đang sử dụng.
• Bạn có thể sử dụng các công cụ như Google Analytics để tự động hóa quá trình thu thập và tổ chức dữ liệu.

Bước 3: Phân tích dữ liệu

Trước khi phân tích, bạn cần làm sạch dữ liệu. Dữ liệu thường rất lớn và mơ hồ. Do đó, bạn hãy sử dụng các công cụ để làm sạch dữ liệu, loại bỏ dữ liệu trùng lặp và sửa các lỗi trong quá trình thu thập dữ liệu.

Sau đó, bạn áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu để tìm ra các thông tin cần thiết. Khi phân tích bạn cũng cần chú ý đến các kết quả trong quá khứ, phân tích số liệu hiện tại, từ đó dự đoán các khả năng, ảnh hưởng trong tương lai.

Bước 4: Tạo báo cáo và trực quan hóa dữ liệu

Một bước không thể thiếu khi làm Marketing Analytics là tạo báo cáo và trực quan hóa dữ liệu.

• Tạo báo cáo chi tiết với các chỉ số KPI quan trọng.
• Trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng biểu đồ và đồ thị giúp làm cho dữ liệu dễ hiểu hơn.

Bước 5: Điều chỉnh, tối ưu và liên kết dữ liệu

• Thiết lập hệ thống để theo dõi các chỉ số hiệu suất theo thời gian. Điều này giúp bạn theo dõi sự phát triển và thấy rõ những thay đổi.
• Dựa vào dữ liệu và các phân tích, hãy điều chỉnh chiến lược của bạn. Chẳng hạn, nếu một chiến dịch không mang lại hiệu suất như mong đợi, hãy xem xét lý do, nguyên nhân và điều chỉnh lại.
• Kết hợp thông tin từ Marketing Analytics với chiến lược tổng thể để đảm bảo rằng mọi hoạt động Marketing đều hỗ trợ mục tiêu tổng thể của doanh nghiệp.

Các công cụ phân tích dữ liệu Marketing

Có nhiều công cụ phân tích dữ liệu trong lĩnh vực Marketing Analytics, mỗi công cụ có những ưu điểm và tính năng đặc biệt của mình. Dưới đây là một số công cụ phổ biến được sử dụng trong Marketing Analytics:

Google Analytics: 

Google Analytics giúp bạn biết được những gì người dùng làm trên trang web của bạn. Nó cung cấp thông tin về nguồn gốc của khách truy cập, thời lượng trên trang, và liệu họ có thực hiện hành động như mục tiêu của doanh nghiệp hay không. Điểm mạnh của công cụ Digital Marketing này là tích hợp mạnh mẽ với các dịch vụ Google khác và là một công cụ miễn phí.

Adobe Analytics:
Adobe Analytics giúp doanh nghiệp hiểu rõ hành vi của người dùng trên trang web. Nó giúp đo lường Performance của chiến dịch và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng. Điểm nổi bật của Adobe Analytics là khả năng tích hợp chặt chẽ với các ứng dụng Adobe khác.

Google Data Studio:
Google Data Studio cho phép bạn tạo báo cáo tùy chỉnh từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Điều này giúp tạo ra báo cáo trực quan và dễ hiểu, và nó là một công cụ miễn phí.

Kissmetrics:
Kissmetrics tập trung vào phân tích hành vi người dùng để đo lường hiệu suất chiến dịch và tối ưu hóa chuyển đổi. Nó theo dõi quá trình sử dụng dịch vụ từ góc độ người dùng để cung cấp thông tin chi tiết.

Microsoft Power BI:
Power BI của Microsoft giúp bạn tạo báo cáo từ nhiều nguồn dữ liệu, đồng thời tích hợp tốt với các sản phẩm Microsoft khác. Công cụ này giúp tối ưu hóa sức mạnh của hệ sinh thái Microsoft.

Tableau:
Tableau giúp tạo ra báo cáo tương tác từ dữ liệu. Công cụ này có thể đồng bộ với nhiều nguồn dữ liệu và hỗ trợ trực quan hóa mạnh mẽ để giúp bạn hiểu rõ hơn về doanh nghiệp của mình.

Mixpanel:
Mixpanel chủ yếu tập trung vào việc theo dõi và phân tích hành vi người dùng trên ứng dụng di động và trang web. Nó giúp bạn hiểu rõ hơn về sự tương tác và hành vi chi tiết của người dùng.

Heap Analytics:
Heap Analytics là công cụ giúp bạn thu thập và phân tích dữ liệu hành vi người dùng mà không cần đặt mã theo dõi trước. Điều này giúp đơn giản hóa quá trình theo dõi hơn.