Phân tích dữ liệu tiếp thị số là gì?

admin

7 ngày trước

Marketing (tiếp thị) là quá trình xác định, dự đoán và đáp ứng các nhu cầu và mong muốn của khách hàng thông qua việc tạo ra, quảng bá và phân phối sản phẩm hoặc dịch vụ. Phân tích dữ liệu tiếp thị số (Digital Marketing Data Analytics) là quá trình thu thập, đo lường, xử lý và phân tích dữ liệu từ các hoạt động marketing trực tuyến nhằm đánh giá hiệu quả chiến dịch, hiểu hành vi khách hàng, và đưa ra quyết định chiến lược chính xác hơn.

Mục lục

1 Một số khái niệm Phân tích dữ liệu tiếp thị số được chấp nhận phổ biến
2 Mục tiêu chính của phân tích dữ liệu tiếp thị số
3 Các công cụ phân tích dữ liệu tiếp thị số phổ biến

Một số khái niệm Phân tích dữ liệu tiếp thị số được chấp nhận phổ biến

Nguồn: Digital Marketing Analytics – Chuck Hemann & Ken Burbary
Định nghĩa:
“Digital marketing analytics is the measurement and analysis of digital data to understand and optimize marketing performance.”
(Dịch: Phân tích tiếp thị số là quá trình đo lường và phân tích dữ liệu số nhằm hiểu và tối ưu hiệu quả hoạt động tiếp thị.)

Judal Phillips định nghĩa phân tích dữ liệu tiếp thị là việc sử dụng các phương pháp và công cụ để biến dữ liệu thô thành thông tin có giá trị giúp hành động và ra quyết định marketing hiệu quả hơn. Ông nhấn mạnh vai trò của phân tích trong việc đánh giá hiệu quả các chiến dịch, theo dõi tình trạng hiện tại và đề xuất các quyết định tối ưu hóa chiến lược.

Marshall Sponder xem phân tích dữ liệu là hoạt động tập trung vào việc khai thác dữ liệu từ các kênh kỹ thuật số như website, mạng xã hội để phân tích hành vi người dùng, đánh giá hiệu suất nội dung và chiến dịch quảng cáo, từ đó cung cấp insight giúp cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng hiệu quả marketing.

Gohar F. Khan nhấn mạnh phân tích dữ liệu tiếp thị là một lĩnh vực ứng dụng phân tích dữ liệu phát triển nhanh, giúp doanh nghiệp nâng cao năng lực marketing qua các hoạt động như định giá, phát triển sản phẩm, quản lý kênh và truyền thông marketing. Ông cũng đề cập đến việc sử dụng các công cụ phần mềm hiện đại để xử lý lượng lớn dữ liệu và trình bày kết quả một cách trực quan nhằm hỗ trợ quyết định kinh doanh.

Mục tiêu chính của phân tích dữ liệu tiếp thị số

Đối với những người thực thi Digital marketing thương dễ thấy nhất, các công cụ phân tích dữ liệu giúp họ:

Hiểu rõ hành vi khách hàng:
Theo dõi khách hàng truy cập website từ đâu, họ bấm vào gì, ở lại bao lâu, có mua hàng không,…
Đo lường hiệu quả chiến dịch:
So sánh giữa các kênh như Google Ads, Facebook Ads, Email Marketing,… xem cái nào mang lại nhiều đơn hàng nhất với chi phí thấp nhất.
Tối ưu hóa ngân sách và chiến lược:
Nhờ dữ liệu, doanh nghiệp biết nên tập trung vào kênh nào, điều chỉnh nội dung gì, hay thay đổi thông điệp quảng cáo ra sao.

Trong khi đó, dữ liệu có thể giúp các nhà quản trị marketing thấy được:

Phân tích dữ liệu	Tác dụng chính	Ví dụ đơn giản
Phân tích mô tả (Descriptive Analysis)	Mô tả, tóm tắt dữ liệu quá khứ để hiểu điều gì đã xảy ra	Thống kê số lượng truy cập website, tỷ lệ chuyển đổi trong chiến dịch quảng cáo
Phân tích RFM (Recency, Frequency, Monetary)	Phân khúc khách hàng theo tần suất mua hàng, lần mua gần nhất và tổng giá trị chi tiêu	Chia nhóm khách hàng thành nhóm mua thường xuyên, nhóm mua lớn để điều chỉnh chiến dịch phù hợp
Phân tích phân khúc khách hàng (Customer Segmentation)	Nhóm khách hàng theo đặc điểm hành vi, nhân khẩu để cá nhân hóa tiếp thị	Sử dụng K-means phân nhóm khách hàng theo độ tuổi, sở thích để gửi quảng cáo phù hợp
Phân tích hồi quy (Regression Analysis)	Xác định mối quan hệ giữa các biến để dự đoán và tối ưu chiến dịch	Dự đoán doanh số dựa trên ngân sách quảng cáo chi tiêu
Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis)	Phân tích xu hướng và biến động dữ liệu theo thời gian	Dự báo doanh số bán hàng theo tháng để lên kế hoạch tồn kho
Phân tích nhân tố (Factor Analysis)	Xác định các nhân tố ẩn ảnh hưởng đến nhiều biến số	Tìm ra yếu tố chất lượng sản phẩm ảnh hưởng đến sự hài lòng khách hàng và doanh số

Các công cụ phân tích dữ liệu tiếp thị số phổ biến

Google Analytics – theo dõi lưu lượng truy cập website.
Facebook Ads Manager – phân tích hiệu suất quảng cáo Facebook.
Google Ads – thống kê lượt click, chuyển đổi, chi phí quảng cáo.
CRM tools (như HubSpot, Salesforce) – theo dõi hành trình khách hàng.
Email marketing platforms (như Mailchimp) – xem tỷ lệ mở email, nhấp vào liên kết,…

Ví dụ thực tế 1: Phân tích dữ liệu để tối ưu chiến dịch quảng cáo

Tình huống: Bạn chạy quảng cáo trên Facebook cho một cửa hàng quần áo.

Phân tích dữ liệu: Nhờ công cụ phân tích, bạn thấy:

- 70% người nhấp quảng cáo là nữ, từ 18–24 tuổi.
- Họ mua nhiều vào thứ 6 – chủ nhật.
- Quảng cáo A hiệu quả hơn quảng cáo B.

Kết luận: Nhờ kết quả trên, bạn điều chỉnh chiến dịch: tăng ngân sách cho quảng cáo A, tập trung vào cuối tuần và đối tượng khách hàng nữ trẻ tuổi.

Ví dụ thực tế 2: Đánh giá A/B Testing sản phẩm số (Website/App)

Tình huống: Một công ty phần mềm muốn biết giao diện đăng ký dùng thử nào hiệu quả hơn.

A: Giao diện đơn giản, ít thông tin.
B: Giao diện có thêm đánh giá người dùng và lợi ích sản phẩm.

Phân tích dữ liệu:

A: Tỷ lệ người đăng ký: 5%
B: Tỷ lệ người đăng ký: 8%

Kết luận: Giao diện B hiệu quả hơn → Áp dụng B làm mặc định cho toàn bộ khách truy cập.

Ví dụ thực tế 3: Hiệu quả gửi Email Marketing

Tình huống: Doanh nghiệp gửi email giới thiệu sản phẩm mới.

Phân tích dữ liệu:

Tỷ lệ mở email (Open Rate): 25%
Tỷ lệ nhấp vào liên kết (Click-through Rate – CTR): 6%
Tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate): 1.5%

Phát hiện:

Email có tiêu đề hấp dẫn nhưng nội dung chưa thuyết phục (CTR thấp).
A/B test thử tiêu đề khác => CTR tăng lên 10%.

Kết luận: Điều chỉnh nội dung email và CTA (call to action) sẽ cải thiện chuyển đổi.

Ví dụ thực tế 4: Phân tích dữ lệu để đánh giá nội dung hiệu quả (Content Effectiveness)

Tình huống: Trang blog của doanh nghiệp có nhiều bài viết. Họ muốn biết bài nào thu hút và giữ chân người đọc lâu nhất.

Phân tích dữ liệu:

Bài A: 1,000 lượt truy cập, thời gian trung bình 45 giây
Bài B: 800 lượt truy cập, thời gian trung bình 2 phút 15 giây

Kết luận:

Bài B tuy ít lượt hơn nhưng giữ chân tốt hơn.
Phân tích nội dung bài B → tái tạo nhiều bài tương tự → tăng thời gian trên website.

Ví dụ thực tế 5: Kiểm định chương trình khuyến mãi

Tình huống: Thử hai chương trình khuyến mãi khác nhau cho một nhóm khách hàng.

Chương trình A: Giảm giá 20%
Chương trình B: Mua 1 tặng 1

Phân tích dữ liệu:

A: Tăng doanh số 15%, giá trị trung bình mỗi đơn: 200.000đ

B: Tăng doanh số 25%, giá trị mỗi đơn: 170.000đ

Kết luận: B hiệu quả hơn trong tăng số đơn, nhưng A mang lại lợi nhuận cao hơn trên mỗi đơn → Lựa chọn tùy theo mục tiêu (lợi nhuận hay lượng khách hàng).

Ví dụ thực tế 6: Dự đoán kết quả tiếp thị (Predictive Marketing Analytics)

Tình huống: Công ty muốn biết khách hàng nào có khả năng mua sản phẩm mới dựa trên hành vi quá khứ.

Phân tích dữ liệu bằng AI/Machine Learning:

Thu thập dữ liệu từ CRM: tần suất mua hàng, loại sản phẩm, thời gian truy cập, phản hồi email.
Mô hình dự đoán: Chấm điểm từng khách hàng theo “xác suất mua hàng”.

Kết quả:

Tập trung quảng cáo, ưu đãi vào top 20% khách có xác suất cao → tăng tỷ lệ chuyển đổi 3 lần so với gửi đại trà.

Ví dụ thực tế 7: Tối ưu hóa các hoạt động tiếp thị khác (Ví dụ: quảng cáo Facebook/Google)

Tình huống: Doanh nghiệp chạy quảng cáo trên 3 kênh: Facebook, Google, TikTok.

Phân tích dữ liệu:

Facebook: CPC = 3.000đ, chuyển đổi = 1%
Google: CPC = 4.500đ, chuyển đổi = 2%
TikTok: CPC = 2.000đ, chuyển đổi = 0.5%

Kết luận:

Google đắt hơn nhưng hiệu quả nhất về tỷ lệ chuyển đổi.
TikTok rẻ nhưng hiệu quả thấp.
Phân bổ lại ngân sách: Tăng cho Google, thử nội dung mới trên TikTok để cải thiện kết quả.