fbpx

Không phải Data nào cũng là vàng, marketers phải “đào” sao cho đúng?

Muốn nhanh chóng thu thập dữ liệu và sử dụng nó để tối ưu hóa các chiến lược kinh doanh trong thời gian ngắn, doanh nghiệp bạn thường bỏ qua quy trình đảm bảo chất lượng dữ liệu, chẳng hạn như thiết lập các tiêu chuẩn và tiêu chí. Điều này có thể dẫn đến dữ liệu không chính xác, không đầy đủ hoặc dư thừa, tạo “hiệu ứng domino” cho các chiến dịch marketing sau này.

Để tránh những hậu quả của việc sử dụng những data chất lượng thấp, các marketers cần hiểu cách đánh giá dữ liệu sao cho phù hợp nhất với nhu cầu của họ.

Vấn đề của doanh nghiệp hiện nay

Công việc của Marketers ngày càng trở nên khó khăn hơn –  họ phải thực sự thấu hiểu và tác động đến khách hàng vào đúng thời điểm với đúng thông điệp trong khi cũng cần thể hiện trách nhiệm với sản phẩm mà khách hàng chi trả.

Tuy nhiên, giữa bạt ngàn dữ liệu như vậy, không ít marketers cảm thấy hoảng hốt vì không biết nên thu thập những thông tin gì từ khách hàng hay các hoạt động kinh doanh, không biết cách lựa chọn và đánh giá chất lượng dữ liệu. Đây là một vấn đề nhức nhối và khá phổ biến trong các doanh nghiệp hiện nay. 

marketer

Dữ liệu chất lượng cao là yếu tố số 1 thúc đẩy sự thành công của các hoạt động marketing của doanh nghiệp

Tiêu chuẩn chọn lựa data chất lượng của marketers sao cho hiệu quả

Nhu cầu về cải thiện chất lượng data, cũng như việc đặt tiêu chuẩn ngay từ đầu để thu thập data là một việc cấp bách và nên được lên quy chuẩn sớm ngay từ khi bắt đầu bất cứ chiến dịch nào. 

Để tối đa hóa tiềm năng của các insight thu được từ dữ liệu, các marketers ngày nay nên thu thập dựa trên 7 yếu tố sau 

Timeless – Tính kịp thời: Dữ liệu chất lượng là những dữ liệu được thu thập và cập nhật từ các nguồn mới nhất, từ đó đảm bảo được việc nghiên cứu và rút ra những quyết định nhanh nhạy phù hợp với thời cuộc của doanh nghiệp.

Completeness – Tính đầy đủ: Trong hoạt động Marketing, dữ liệu đầy đủ là tập hợp những thông tin liên quan đến toàn bộ hành trình mua hàng của người tiêu dùng – từ hành vi, tính cách cho tới mong muốn của họ. Với dữ liệu đầy đủ, bạn có thể thấy những góc nhìn toàn diện về đối tượng khách hàng của mình, từ đó đưa ra những insight chính xác cho chiến dịch marketing hiệu quả hơn

Consistency – Tính nhất quán: Tính nhất quán của dữ liệu đề cập đến việc tất cả dữ liệu phải được tham chiếu, cũng như kết nối trên toàn bộ nền tảng, kênh và chiến dịch marketing của doanh nghiệp. Nắm trong tay dữ liệu nhất quán, Marketers có thể đẩy nhanh tốc độ thu thập và phân tích data theo thời gian, đồng thời giúp việc lưu trữ data trong doanh nghiệp trở nên chính xác, khoa học. 

Relevance – Mức độ liên quan: Tính liên quan của dữ liệu tức là các dữ liệu thu thập cần có mối quan hệ, ví dụ nguyên nhân – kết quả,  kết quả – mục đích với các dữ liệu cũ đã có trong hệ thống. Điều này sẽ giúp marketers giải đáp các vấn đề kinh doanh, trả lời câu hỏi về hành vi khách hàng, cũng như đưa ra các quyết định chiến lược. Nếu lưu trữ quá nhiều dữ liệu không cần thiết, thiếu tính liên quan, doanh nghiệp sẽ đối mặt với tình trạng quá tải dữ liệu.

Transparency – Tính minh bạch: Dữ liệu minh bạch đề cập đến dữ liệu có nguồn gốc rõ ràng, có thể dễ dàng theo dõi và xác định. nếu xác minh được nguồn dữ liệu, marketer có thể sử dụng chính xác cho việc đo lường hiệu quả hoạt động marketing.

Độ chính xác – Accuracy: Nếu tính nhất quán của dữ liệu thể hiện qua việc dữ liệu này có giá trị đồng nhất trên tất cả các kênh, thì độ chính xác xác lại đảm bảo dữ liệu nhất quán đó là phản ánh sát thực tế hành vi khách hàng. Yêu cầu của tính chất này với dữ liệu là tương đối dễ hiểu để đưa ra các quyết định đúng đắn.

Tính đại diện – Representation: Tính đại diện của dữ liệu là chìa khóa giúp marketers có thể target được đúng đối tượng mục tiêu và đưa ra insight hữu ích. Tính chất này đảm bảo dữ liệu thu thập và sử dụng sẽ phản ánh chính xác thị trường hoặc các nhóm đối tượng mục tiêu của thị trường được nghiên cứu.

Để đảm bảo chất lượng dữ liệu, doanh nghiệp cần làm gì?

Đối với một vài doanh nghiệp, họ đã xây dựng quy trình khá thực tế để đảm bảo thu được những dữ liệu chất lượng nhất. Có thể kể đến một số bước sau:

  1. Xác định tiêu chuẩn về chất lượng dữ liệu
  2. Xây dựng và xác định các phương pháp luận để kiểm soát các dữ liệu ngoại lai
  3. Xây dựng các mẫu tiêu chuẩn cho báo cáo hàng ngày (lựa chọn dữ liệu nào, trong thời gian nào, insight thu được là gì)
  4. Đảm bảo các dữ liệu về hiệu quả chiến dịch marketing đều được đánh dấu trong khoảng thời gian xác định 
  5. Xác định và loại bỏ dữ liệu lỗi thời

Tạm kết

Đắt một “chuẩn” dữ liệu, quy trình thu thập dữ liệu là điều cần thiết và nên làm ngay từ khi brainstorm ý tưởng cho các dự án marketing. Dữ liệu sẽ không còn là nỗi ám ảnh nếu bạn biết thu thập đúng cách, đánh giá ngay từ đầu nguồn dữ liệu để có thể tiết kiệm thời gian và chi phí của doanh  nghiệp.

Đăng ký ngay khóa học DATA ANALYTICS tại Palos để hiểu thêm về các dữ liệu, cách phân tích dữ liệu cho các quyết định chiến lược của doanh nghiệp

Bài viết liên quan

Chia sẻ ngay

Share on facebook
Share on linkedin

Đăng kí nhận thông tin hữu ích mỗi tuần từ Palos

Bạn đã đăng ký thành công!

Chúng mình sẽ liên hệ lại trong thời gian sớm nhất.
Nhận thêm thông tin bổ ích về ngành