Bí quyết sử dụng dữ liệu TMĐT để doanh nghiệp đạt lợi nhuận cao

Tham khảo tài liệu bí quyết sử dụng dữ liệu tmđt để doanh nghiệp đạt lợi nhuận cao, kinh doanh - tiếp thị, thương mại điện tử phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bí quyết sử dụng dữ liệu TMĐT để doanh nghiệp đạt lợi nhuận caoBí quyết sử dụng dữ liệu TMĐT để doanh nghiệp đạt lợi nhuận cao hực tế ai cũng đều biết rằng điều quan trọng để thúc đẩy được hoạtđộng kinh doanh ngày nay chính là dữ liệu, bởi một công ty càng có nhiềuthông tin bao nhiều thì thuận lợi cạnh tranh trên thị trường của nó càng tốtbấy nhiêu. Nhờ việc lấy được dữ liệu “theo đường kích chuột” trên Internet từ các máychủ mà các công ty có thể phân tích được hành vi khách hàng, nhận biết đượcnhững mối quan tâm của khách hàng cũng như xác định được những sở thích củahọ đối với các sản phẩm và dịch vụ cụ thể. Kho báu thông tin vô chủ này có thể cũng được sử dụng để dự báo xemkhách hàng sẽ mua cái gì, khi nào và ở mức giá nào. Còn bạn thì chỉ cần biết làmnhư thế nào mà thôi. Khai thác dữ liệu thay vàng Hầu hết các nhà tiếp thị đều có một tri giác bẩm sinh về những cái mà cáckhách hàng của họ muốn. Dẫu vậy, các nhà tiếp thị giỏi vẫn luôn cố gắng tìm cáchhợp thức đúng được các giả định đó với “bằng chứng” hơn là đơn giản chỉ tin vàokinh nghiệm và trực giác của họ. Thế nhưng, cho dù nhiều người đều chắc chắn rằng dữ liệu đang nằm đâuđó trên máy chủ của web thì họ cũng vẫn không làm thế nào để lấy nó ra được. Nơi đầu tiên mà các nhà tiếp thị trực tuyến hướng vào tìm sự trợ giúpthường chính là bộ phận công nghệ thông tin của họ. Mặc dù những nhà quản lýmạng, các nhà quản trị công nghệ thông tin và cả những người quản trị web có thểbiết nơi tìm ra dữ liệu quan trọng, nhưng họ không biết làm thế nào để phân tíchđược nó hoặc lấy ra được tin tức. Dưới áp lực từ bộ phận tiếp thị, một kỹ sư tích cực có thể phát triển đượcmột hệ thống đơn giản nhằm xác định được các khách hàng theo các mẫu hành vihoặc quá trình giao dịch tương tự. Tuy nhiên, khả năng để hiểu làm thế nào để sửdụng được thông tin đó thì luôn luôn nằm ngoài tầm với của họ. Nâng cấp “mánh lới” cũ Hai phương pháp phổ biến nhất đối với sự phân khúc các khách hàng đềuđòi hỏi sử dụng dữ liệu nhân khẩu học và tinh thần học. Dữ liệu nhân khẩu họcbao gồm thông tin chẳng hạn như thu nhập, giáo dục, dòng tộc, độ tuổi, mối quanhệ với chủ hộ, vân vân... Còn dữ liệu tinh thần học lại kiểm tra về những hành vivà lối sống của từng cá nhân, kể cả việc quyền lợi và giá trị. Những phân khúc nàythường dựa trên những số liệu được thu thập trong suốt các giao dịch khách hàng,hoặc từ thông tin được khách hàng cung cấp khi tham gia đăng ký trên một dịchvụ hoặc một trang web. Vấn đề đối với cả hai phương pháp tách biệt này đó là chúng đem lại sựthấu hiểu nghèo nàn về cái mà khách hàng thực sự mong muốn cũng như trongviệc dự đoán về hành vi tương lai của người đó. Lấy ví dụ, các nhà tiếp thị thườngđưa ra những kết luận rằng: một phụ nữ với thu nhập 100.000 đô la sẽ cảm thấyhứng thú trong việc mua một chiếc túi xách của một nhà thiết kế bởi cô ta có thểđủ điều kiện mua nó, thậm chí dường như không hề có bằng chứng trực tiếp nàohỗ trợ cho việc khách hàng thực sự muốn mua nó. Phương pháp thứ ba đó chính là quan sát hành vi. Trong khi ít được ápdụng nhất thì đây lại chính là phương pháp có giá trị nhất. Nhờ vào việc quan sáthành vi của các khách hàng trong lúc trải qua việc mua hàng trực tuyến, các nhàtiếp thị có thể có được một hồ sơ chính xác hơn về những sở thích thật sự vànhững mục đích mua sắm trong tương lai của một khách hàng. Việc nhắm vào hành vi sử dụng thông tin được thu thập dựa vào hành vilướt Web của mỗi cá thể - chẳng hạn như những trang đã xem, những tìm kiếm đãlàm, những đối tượng được bổ sung, việc kích chuột vào các đường dẫn và cảnhững quảng cáo đã được xem. Những hành vi đó có thể kết hợp với những dữliệu nhân khẩu học và tinh thần học đã được thu thập một khi chúng được quansát. Kỹ thuật của sự phân khúc Sau đó, một sự phối hợp phân khúc phải được phát triển. Rốt cuộc, nhữngsự phối hợp phân khúc đó nên được dùng để tìm ra được những bộ khách hàng cógiá trị nhất. Những cái đó có thể được tìm thấy bằng phân loại khách hàng theonhững mẫu chẳng hạn như: việc mua sắm gần đây, việc đăng ký tham gia chươngtrình đều đặn hoặc việc sử dụng tiền nong hợp lý. Hầu hết những sự phối hợp phân khúc đều có thể có lợi từ những phân khúcRFM cơ bản (Recency – thời gian, Frequency – tần suất, và Monetary – tiền tệ),cũng như việc xem (hành vi lướt web). Một số phương thức đối với tất cả nhữngđiều này có thể được kết hợp để xác định ra được năm nhóm khách hàng đầu tiên. Đúc tiền từ dữ liệu Một khi những phân khúc đó được thiết lập, các nhà tiếp thị phải hiểu đượcgiá trị đồng đô la được kết hợp với những thành viên của phân khúc đó. (Nếu mộtngười đi du lịch hạng thương gia sẽ mất chi phí lớn hơn tới 20 lần so với mộtngười đi du lịch mức tiết kiệm thì bạn có biết nơi tốt nhất để sử dụng những đồngđô la tiếp thị của bạn không?) Nếu bạn vừa tạo ra nhiều phân khúc và tất cả chúngđều có cùng giá trị thì sau đó những phân khúc đó có thể không có ích lắm. Dẫu cho một số phân khúc có thể nói cho bạn biết rằng các khách hàng củabạn có những sự ưa thích khác nhau, nhưng chủ yếu phải hiểu được chúng có tạora lợi nhuận và bao nhiêu tiền cho công việc kinh doanh của bạn không.Các phânkhúc có giá trị cao hoặc những cái mà tạo ra được hầu hết doanh thu hoặc lợinhuận cho một công ty thì là những cái quan trọng nhất để phải quan tâm tới. Nếu phân khúc khách hàng đứng đầu của bạn tạo ra trung bình 500 đô lamột người hàng năm cho công ty bạn, nhưng lại chỉ có 1000 thành viên, thì nỗ lựctiếp thị của bạn có thể được tập trung vào việc thúc đẩy những người tạo ra doanhthu cấp hai, với 100.000 thành viên (mà trung bình là 200 đô la một người hàngnăm), thành phân khúc cao nhất tiếp theo. Đầu tư vì lợi nhuận Khi bạn biết những khách hàng nà ...