Công nghệ đang trở thành cuộc cải cách vĩ đại thay đổi cuộc sống của chúng ta hàng ngày, và gã khổng lồ Google cùng với hàng loạt ứng dụng Machine Learning cũng đã và đang góp phần thay đổi tư duy, chiến lược của các doanh nghiệp để không ngừng tăng trưởng và phát triển.
LÀM THẾ NÀO ĐỂ TĂNG TRƯỞNG?
Làm thế nào để tăng trưởng? Có một vấn đề chung là khách hàng thường có những KPI kiểu như năm nay phải tăng sale lên 10%, 20% hay năm nay marketing phải tăng độ nhận diện thương hiệu lên 50%… Khi chúng ta thực hiện một kế hoạch kinh doanh, chúng ta luôn nghĩ đến việc làm thế nào để tăng các chỉ số. Tuy nhiên, chúng ta đang ở trong một thời đại cạnh tranh khốc liệt buộc nhà kinh doanh phải nghĩ đến “bước tiến vượt bậc”, thay vì cấp số cộng, là cấp số nhân gấp 5, gấp 10 lần hoặc hơn thế nữa.
Ví dụ, tôi có 10 nhân viên bán hàng tổng doanh thu 1 tỷ một tháng, tôi muốn doanh thu 100 tỷ thì phải thuê 1.000 nhân viên bán hàng? Như vậy, liệu có phải cách làm tối ưu nhất? Làm thế nào để tăng doanh thu lên 10x trong thời gian ngắn nhất? Làm thế nào để có thể nhanh chóng tiếp cận nhiều khách hàng tiềm năng hơn? Khi đó chúng ta không chỉ dựa vào sức người mà công nghệ sẽ nắm vai trò then chốt cho “bước tiến vượt bậc”.
Chúng ta đã đi qua thời đại Dot.Com những năm 90, đến thời kì chuyển mình của thiết bị di động sau năm 2000, và cái gì sẽ tác động đến các yếu tố thay đổi kinh doanh tiếp theo? Trang tiếp theo của công nghệ thay đổi cuộc sống, đã được nhắc đến rất nhiều trong một vài năm gần đây: Internet Vạn Vật (IoT) và Trí Thông Minh Nhân Tạo (Artificial Intelligence – AI)
Trên thực tế, những thuật ngữ này có vẻ xa lạ, nhưng lại tác động đến cuộc sống của chúng ta hàng ngày. Ví dụ khi bạn sử dụng Google tìm kiếm hay xem một video trên Youtube, bạn có thể sẽ nhận được những gợi ý tiếp theo phù hợp với sở thích thói quen của bạn, dựa trên những hành vi khác nhau mà bạn thực hiện trên Internet. Từ khía cạnh người dùng, AI và máy học (Machine Learning) giúp trải nghiệm tốt hơn, tối ưu thời gian sử dụng internet với những thông tin phù hợp nhất cho từng cá nhân. Từ khía cạnh kinh doanh, đây là một cơ hội để các công ty có thể hiểu hơn về nhu cầu, thói quen khách hàng và mở ra cơ hội tăng gấp nhiều lần khả năng tiếp cận khách hàng tiềm năng.
Một nghiên cứu của McKinsey qua tất cả các ngành nghề của Mỹ chỉ ra rằng thời gian làm việc của nhân viên các công ty là để thu thập và xử lý dữ liệu. Như vậy, chúng ta đều hiểu rằng cơ sở dữ liệu là vô cùng quan trọng, nhưng câu hỏi đặt ra là “Làm thế nào để chúng ta giảm tải thời gian này và vẫn tối ưu được kết quả kinh doanh cuối cùng?”.
LÀM SAO ĐỂ GIẢM THỜI GIAN PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THÔ CHO MARKETING VÀ VẪN TĂNG TRƯỞNG KINH DOANH?
Mỗi ngày, mỗi giờ, mỗi phút, lại có thêm rất nhiều thông tin dữ liệu được người dùng chia sẻ lên Internet. Có một giả thiết rất thú vị rằng chỉ có khoảng 1% dữ liệu thu thập được trên Internet được sử dụng, còn 99% đang ở trong một hố lớn vũ trụ không có ai chạm đến.
Những thông tin ví dụ như khách hàng quan tâm tìm kiếm gì, họ vào website xem sản phẩm nào, họ có click vào quảng cáo của mình không, họ xem bao lâu, xem cái gì… có thể gọi là những điểm chạm tiếp xúc với khách hàng đã được số hoá mà mỗi doanh nghiệp đều nên quan tâm. Tuy nhiên, tùy vào quy mô doanh nghiệp mà chúng ta cần phải suy nghĩ nhiều hơn để có thể sử dụng được kho dữ liệu này.
Điều đầu tiên mỗi doanh nghiệp cần làm là phân đoạn khách hàng. Ví dụ khách hàng là nhóm từ 20 đến 30 tuổi, nam giới, sống ở Hà Nội, nghề nghiệp là dân văn phòng, thu nhập trên 15 triệu VNĐ/tháng…, đó là các thông tin cơ bản để xác định nhân khẩu học, sau đó sẽ xác định mối quan hệ về thói quen, hành vi và tâm lý của đối tượng.
Chẳng hạn, anh này thường đọc báo về ô tô, click vào quảng cáo ô tô thì chúng ta sẽ biết anh ấy là người thích xe và có khả năng sẽ mua xe. Nhưng thực tế đó có thể là hai đối tượng hoàn toàn khác nhau: một anh thích ô tô và một anh tìm hiểu để sắp mua ô tô. Và thông thường người làm marketing sẽ phải dùng tư duy để phân tích hành vi khác nhau của hai nhóm này.
Anh thích ô tô sẽ có nhiều hành vi khác, có thể xem và đọc báo nhiều trang tin về xe cộ, nhưng anh đang cần tìm mua sẽ vào các trang so sánh giá nhiều hơn, sẽ theo dõi những thông tin liên quan đến thuế xe, khuyến mãi hoặc thậm chí là click vào các nút liên hệ với người bán. Với một người bán ô tô thì đấy là điều rất quan trọng. Bởi vì nếu quảng cáo 1.000 lần cho một anh thích ô tô thì chưa chắc anh ấy sẽ mua, trong khi đó bạn chỉ cần biết quảng cáo chọn lọc cho anh thứ hai, cơ hội chốt đơn sẽ cao hơn nhiều. Điều đó có nghĩa là chúng ta phải hiểu và kết hợp tất cả các công cụ từ Big Data để tìm ra những dữ liệu quan trọng giúp phán đoán hành vi khách hàng và thúc đẩy hoạt động marketing bán hàng của doanh nghiệp.
Trong thực tế, việc phân loại khách hàng sẽ có thể tạo ra rất nhiều nhóm, tuỳ theo từng lĩnh vực. Ví dụ như sản phẩm của bạn là ứng dụng ABC (app) đặt phòng khách sạn, sẽ có khách hàng mới tinh chưa biết tới ABC, khách đã download nhưng chưa mở, khách đã mở app nhưng chưa đăng ký, khách đăng ký nhưng chưa đặt phòng, khách đặt phòng một lần, khách đặt phòng nhiều lần… Hệ thống nội bộ có thể giúp ta khoanh vùng các khách này dựa trên hành vi, nhưng Big Data giúp ta hiểu mỗi nhóm sẽ tiếp cận được qua phương thức nào, thường xem nội dung gì, thích thông tin gì, phải xây dựng quảng cáo như thế nào cho phù hợp.
Machine Learning sẽ giúp chúng ta giải quyết bài toán phân đoạn khách hàng không mang tính khuynh hướng mà dựa trên hành vi có thật. Do đó, hệ thống sẽ loại trừ các giả thiết mà người làm marketing thường hay tự phán đoán (mà phán đoán thì có lúc đúng, có lúc sai). Kể cả khi có phán đoán, chúng ta cũng cần tìm các dữ liệu Big Data hoặc làm thử nghiệm để kiểm chứng tính chính xác.
MỘT SỐ CÔNG CỤ GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN SÁNG TẠO
Sáng tạo được xem như một sản phẩm của trí tuệ, và có khi nào bạn tin công nghệ, máy móc sẽ thay thế hoạt động sáng tạo của con người? Thay vì trả lời câu hỏi đó, bạn có thể tham khảo một vài công cụ miễn phí của Google có thể giúp những người làm marketing hiểu hơn về sản phẩm, thị trường cũng như tìm kiếm ý tưởng xây dựng kế hoạch marketing:
- Google Trends – một công cụ rất dễ sử dụng, đơn giản và ai cũng có thể truy cập, kết hợp cùng YouTube, Google Search và đó là một nền tảng của Google. Bạn có thể nhập từ khóa sản phẩm, nội dung liên quan để tìm ra những xu hướng mới. Từ đó cân nhắc về những ý tưởng sắp tới có nên làm đòn bẩy dựa trên các xu hướng này hay không?
- Think with Google. Đây là một kho bài viết chia sẻ về các chiến dịch thành công hay những xu hướng marketing mới của những người làm marketing ở Việt Nam và trên thế giới. Họ đang làm gì, có insights gì hay họ có cách làm nào hay, có những đơn vị đo lường nào tốt.
- YouTube Ads Leaderboard. Đây là một công cụ tổng hợp dành cho những bạn đang làm YouTube hoặc đang làm video. Chẳng hạn như tại sao Vinamilk làm tốt quảng cáo này, tại sao Tân Hiệp Phát làm tốt quảng cáo kia? Trên công cụ này sẽ hiển thị ra những leaderboard khác nhau trong từng thời điểm để người làm marketing tham khảo nhiều yếu tố: âm nhạc, KOL, xu hướng,…
Thế giới đã tiến ra rất xa trong hành trình đứng trên vai người khổng lồ (Big Data) để có thể ứng dụng cho các chiến dịch marketing của từng sản phẩm. Hi vọng rằng Việt Nam với lợi thế về nền tảng công nghệ và tư duy mở cho những trải nghiệm marketing mới sẽ tạo ra nhiều thành công mới trong lĩnh vực này. Kho dữ liệu lớn (Big Data) và sự thông minh của máy học (Machine Learning) đã đang và sẽ là điểm tựa vững chắc cho những khám phá bùng nổ mới của dân làm marketing.
Trích từ “Vai trò của Machine Learning & cách tiếp cận từ Google” – tác giả Cindy Nguyễn Phương Anh, Giám đốc Giải pháp Kinh doanh, Google Marketing Solutions, trong ấn phẩm “CREATECH – CUỘC HÔN PHỐI GIỮA SÁNG TẠO VÀ CÔNG NGHỆ” của CSMO Vietnam, 2020.
