- Marketing cá nhân hóa. - dựa trên công nghệ khai thác dữ liệu lớn (Big Data). - Đó chính là marketing cá nhân hóa. - Trước đây, nhiều doanh nghiệp bỏ qua cách tiếp cận này vì tiềm lực không cho phép. - Nhưng ngày nay, với công nghệ Dữ liệu lớn (Big Data) thì việc marketing cá nhân hóa là rất cần thiết.. - Big Data sàng lọc, phân tích dữ liệu về thói quen hoạt động của người dùng từ lượng dữ liệu thu thập được và chuyển đổi thành thông tin đánh giá về khách hàng. - truyền tải giá trị của sản phẩm, tối ưu hóa chiến lược phân phối và quyết định mức giá phù hợp để đem lại lợi nhuận cho doanh nghiệp. - Đồng thời cung cấp trải nghiệm cá nhân cho người dùng dựa trên sở thích, sở thích và hành vi thời gian thực. - Vì vậy, nhờ vào công nghệ Big Data, các chiến dịch marketing cá nhân hóa sẽ đạt được thành công.. - Từ khóa: Dữ liệu, doanh nghiệp, thông tin, phân tích dữ liệu, cá nhân hóa, quảng cáo.. - Từ dữ liệu hành vi quá khứ của khách hàng, có thể dự đoán hành vi và gây ảnh hưởng đến hành vi của họ trong tương lai. - Các dữ liệu đó được gọi là dữ liệu lớn (Big Data). - Đây là cơ sở cho các kế hoạch Marketing cá nhân hóa. - Tuy nhiên, khó khăn nhất với công nghệ Big Data là việc xử lý thông tin, lựa chọn những dữ liệu phù hợp.. - Hiện nay, việc ứng dụng Big Data của các doanh nghiệp tại Việt Nam chưa phổ biến, và chỉ tập trung tại một số doanh nghiệp công nghệ. - Vì vậy nghiên cứu sẽ tập trung vào lý thuyết về Big Data và đưa ra những gợi ý cho các doanh nghiệp Việt Nam khi ứng dụng Big Data trong hoạt động Marketing cá nhân hóa.. - 2 Marketing cá nhân hóa (Personalized marketing). - 2.1 Khái niệm Marketing cá nhân hóa. - Marketing cá nhân hóa là một chiến lược marketing mà doanh nghiệp sử dụng số liệu thu thập được về thông tin khách hàng như độ tuổi, giới tính, vị trí, thu nhập, tính cách, sở thích,.... - Từ đó sử dụng công nghệ để phân tích và đưa ra quảng cáo phù hợp hướng tới nhu cầu từng cá nhân theo thời gian thực[7].. - Chiến dịch marketing cá nhân hóa còn được sử dụng thành công trong hoạt động chính trị[12]. - Marketing cá nhân hóa là một quá trình lặp đi lặp lại theo quy trình sau:. - Quy trình Marketing cá nhân hóa (Nguồn: Vesanen &. - Marketing cá nhân hóa phụ thuộc rất nhiều vào công nghệ được sử dụng để thu thập dữ liệu, phân loại dữ liệu, phân tích dữ liệu. - Công nghệ hiện đang được sử dụng phổ biến là công nghệ khai thác dữ liệu lớn.. - 2.2 Lợi ích của marketing cá nhân hóa. - Marketing cá nhân hóa không chỉ mang lại lợi ích cho doanh nghiệp mà còn mang lại lợi ích cho cả khách hàng. - Những dữ liệu thu thập được sau khi xử lý và phân tích sẽ cho phép người làm marketing có những nhìn nhận sâu sắc về sản phẩm, từ đó doanh nghiệp có thể phân tích nhu cầu trải nghiệm người dùng để tạo ra các sản phẩm cải tiến hơn để có thể phục vụ đúng nhóm đối tượng khách hàng mà họ mong muốn. - Trên tất cả, càng nhiều dữ liệu có thể thu thập được thì các quyết định đưa ra có cơ sở và dễ dàng hơn.. - Lợi ích dễ nhận thấy nhất của marketing cá nhân hóa là tăng hiệu quả đầu tư cho doanh nghiệp[1]. - Những website bán lẻ sử dụng chiến lược cá nhân hóa có doanh số trung bình cao hơn so với những website khác.. - Một lợi ích quan trọng khác của marketing cá nhân hóa là tăng cường khả năng thu hút khách hàng tiềm năng[5], đồng thời tạo nên sự khác biệt của doanh nghiệp với các đối thủ cạnh tranh. - Những thông tin mang tính cá nhân hóa sẽ giúp thông điệp marketing từ doanh nghiệp dễ dàng nổi bật và thu hút sự chú ý hơn.. - Bên cạnh đó, cá nhân hóa giúp tăng mức độ hài lòng của khách hàng với doanh nghiệp[2].. - Khách hàng mong muốn nhận được những gợi ý mang tính cá nhân khi mua sắm trực tuyến và họ có thể sẵn lòng cung cấp thông tin về sở thích cá nhân của mình để nhận được gợi ý về những sản phẩm phù hợp.. - Xét dưới góc độ khách hàng, họ cũng có những lợi ích nhất định: quá trình marketing cá nhân hóa được doanh nghiệp thực hiện giúp đưa ra cho khách hàng những gợi ý, những sản phẩm tốt và phù hợp hơn. - Bên cạnh đó, khách hàng có thể tương tác tốt hơn nhờ sự tư vấn trực tiếp của doanh nghiệp[19].. - 3 Công nghệ Dữ liệu lớn (Big Data). - 3.1 Khái niệm dữ liệu lớn. - Nhưng nhìn chung Big Data là thuật ngữ dùng để chỉ các dữ liệu có kích thước rất lớn vượt mức đảm đương của những ứng dụng và công cụ truyền thống, khả năng phát triển nhanh và rất khó khăn khi thu thập, lưu trữ, quản lý và phân tích với các công cụ thống kê hay ứng dụng cơ sở dữ liệu truyền thống[6].. - Với xu thế hiện nay, nhiều doanh nghiệp tìm thấy lợi ích trong việc kết nối, cập nhật thông tin từ hàng ngàn khách hàng hiện tại và tương lai để từ đó có những hoạch định chiến lược kinh doanh phù hợp[15].. - Dữ liệu trong các hệ thống thông tin luôn luôn và không ngừng tăng lên về mặt kích thước (khối lượng).. - Bên cạnh sự tăng trưởng về khối lượng, tốc độ tăng trưởng của dữ liệu cũng tăng lên một cách chóng mặt. - Sự chuyển động của dữ liệu giờ đây hầu như là thực tế và tốc độ cập nhật thông tin là mili giây.. - Variety (tính đa dạng): là sự tăng lên về tính đa dạng của dữ liệu. - Dữ liệu không chỉ ở dạng có cấu trúc, mà còn bao gồm rất nhiều kiểu dữ liệu phi cấu trúc nữa như video, hình ảnh,. - dữ liệu cảm biến, cũng như các file log. - Big Data cho phép liên kết và phân tích các chủng loại dữ liệu đa dạng.. - Veracity (sự chính xác của dữ liệu): Với xu hướng “Social” ngày nay và sự gia tăng mạnh mẽ tính tương tác và chia sẻ của người dùng thiết bị di động, vì vậy, độ tin cậy và tính chính xác của dữ liệu ngày một khó khăn hơn. - Phân tích và loại bỏ dữ liệu thiếu chính xác và nhiễu đang là tính chất quan trọng của Big Data.. - Value (Giá trị): Là quá trình trích xuất các giá trị to lớn đang tiềm ẩn trong các bộ dữ liệu khổng lồ. - 3.2 Khai thác dữ liệu lớn (Big Data). - Big Data là lĩnh vực nghiên cứu mới, đang đặt ra nhiều thách thức cho các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp: Làm thế nào để nhanh chóng tiếp cận, khai thác thông tin hữu ích trong lượng lớn dữ liệu? Làm sao để hiểu được chúng? Làm thế nào để đảm bảo chất lượng thông tin từ chúng. - Big Data được xử lý thông qua 4 giai đoạn: thu thập dữ liệu, tổ chức dữ liệu, phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định.. - Quá trình xử lý Big Data. - Giai đoạn thu thập dữ liệu: Hiện nay, giai đoạn thu thập hầu hết đã có giải pháp. - Giai đoạn tổ chức dữ liệu: Đây là giai đoạn khó khăn nhất khi xử lý dữ liệu. - Xử lý theo loạt: dùng để xử lý những dữ liệu có khối lượng lớn. - Dữ liệu sẽ được thu thập, lưu trữ và được xử lý hàng loạt. - cho phép xử lý dữ liệu phân tán và song song, giúp giải quyết các vấn đề thường xuyên xảy ra trong việc xử lý dữ liệu quy mô lớn.. - Xử lý dòng: Chú trọng đến tốc độ xử lý của dữ liệu, dữ liệu được phát sinh và truyền tải liên tục, được xử lý trong khoảng thời gian nhỏ đáp ứng tính thời gian thực của dữ liệu. - Giai đoạn phân tích: Các tập đoàn lớn thường thuê các nhà thống kê để thu thập, phân tích và báo cáo về dữ liệu người tiêu dùng. - Trong khi đó, những doanh nghiệp nhỏ cũng có thể dùng các công cụ miễn phí hoặc ít phí để thu thập thông tin có giá trị, qua đó hiểu biết chính xác hơn các hành vi mua của khách hàng:. - Google Analytics: Đây là công cụ phân tích của Google nhằm đánh giá lưu lượng truy cập website của doanh nghiệp và chỉ ra cách khách tìm thấy hàng trên website, thời gian họ ở lại website, vị trí đăng nhập và nhiều thông tin khác. - Facebook Insights: Công cụ này cho phép doanh nghiệp biết mức độ thường xuyên các bài viết của doanh nghiệp được chia sẻ cũng như địa điểm và thời gian chia sẻ.. - Tweriod và Followerwonk: Các chương trình này cũng thu thập dữ liệu từ các phương tiện social media và có thể cung cấp thông tin về giới tính, vị trí và mức độ hoạt động của chủ tài khoản social media.. - YouTube Analytic: Nếu doanh nghiệp đang hoạt động trên YouTube, thì đây là công cụ hữu hiệu để khai thác thông tin về nhân khẩu học của những người xem video và họ đang ở đâu.. - 4 Ứng dụng công nghệ Big data trong hoạt động Marketing cá nhân hóa tại Việt Nam. - 4.1 Dữ liệu lớn và ứng dụng trong marketing cá nhân hóa. - Thông qua thu thập dữ liệu, một doanh nghiệp có thêm thông tin để nâng cấp sản phẩm của mình, thu hút thêm người dùng, từ đó lại có thêm dữ liệu và quy trình theo đó lặp lại, tăng tiến.. - Vậy những thông tin về mỗi khách hàng này có được từ đâu? Chính là từ lượng dữ liệu khổng lồ mà các doanh nghiệp thu thập trong lúc khách hàng ghé thăm và tương tác với website của mình hoặc trên mạng xã hội.. - Mạng xã hội là nền tảng với dữ liệu khổng lồ về hành vi, thái độ và các công cụ tìm kiếm thu nhận lại những nhu cầu hàng ngày của con người. - Một cách tiếp cận khác được đề xuất để nhận biết các sự kiện theo dòng thời gian dựa trên luồng dữ liệu[16].. - Một số dữ liệu quan trọng trên mạng xã hội thường được nghiên cứu và khai thác đó chính là thẻ (tag), bình luận (comment), thông tin người sử dụng và mối quan hệ giữa chúng, người sử dụng và các đối tượng khác[8].. - Hiện nay, Google và Facebook là 2 tập đoàn đã sử dụng công nghệ Big Data hiệu quả nhất trong hoạt động marketing cá nhân hóa. - 4.2 Khai thác Big Data trong hoạt động Marketing cá nhân hóa của doanh nghiệp Việt Nam. - Sự am hiểu và vận dụng về Big Data trong hoạt động Marketing cá nhân hóa của doanh nghiệp Việt Nam còn ở giai đoạn chập chững, thậm chí là mơ hồ. - Do đó, việc xây dựng đội ngũ và lựa chọn công nghệ để phân tích dữ liệu hiệu quả là rất cần thiết. - Đa số các doanh nghiệp ở Việt Nam là loại hình vừa và nhỏ. - Nhưng phương pháp hiệu quả nhất là lựa chọn những dự án nhỏ có kích thước dữ liệu tương đối nhỏ, phân tích, áp dụng, thực hiện trong thời gian nhanh nhất mà có thể đáp ứng được những chiến lược kinh doanh. - Sau đây là một số gợi ý giúp chiến dịch marketing cá nhân hóa khai thác hiệu quả sức mạnh của Big Data:. - Đặt ra những mục tiêu rõ ràng trong chiến dịch marketing cá nhân hóa: Doanh nghiệp phải đặt ra những mục tiêu và cột mốc thời gian rõ ràng cho việc khai thác Big Data. - Nhờ xác định rõ mục tiêu cũng như thời gian thực hiện, doanh nghiệp mới có thể tập trung nguồn lực để hoàn thành mục tiêu. - Việc thiết lập mục tiêu giúp doanh nghiệp dễ đạt được hiệu quả marketing cá nhân hóa theo từng giai đoạn như dự kiến và đảm bảo những kết quả đo lường thực sự kịp thời và có giá trị. - Những mục tiêu này còn giúp doanh nghiệp xác định chính xác những dữ liệu cần thiết.. - Tập trung vào những dữ liệu cần thiết: Chiến dịch marketing cá nhân hóa phải chọn lọc những thông tin đáng được quan tâm và chấp nhận bỏ qua những thông tin khác dựa trên dự định và mục tiêu của mình. - Ví dụ doanh nghiệp có thể dễ dàng đo lường được số lượt “like” của các bài đăng trên mạng xã hội Facebook. - Tuy nhiên, những dữ liệu đó gần như không nói lên được điều gì, vì có thể có đến hàng triệu người nhấn nút “like” nhưng chưa bao giờ đọc nội dung bài đăng của doanh nghiệp. - Thay vì thế doanh nghiệp nên quan tâm đến số lượt “Share”. - Hiểu rõ chất lượng của dữ liệu thu thập được: Doanh nghiệp phải tự tin khi sử dụng dữ liệu để đưa ra những quyết định marketing cá nhân hóa mang tính chiến lược. - Và để đánh giá chất lượng dữ liệu, doanh nghiệp phải dựa vào nguồn dữ liệu, thời điểm thu thập cũng như độ chính xác của chúng. - Nếu sử dụng những “dữ liệu rác” hoặc những dữ liệu chưa được phân tích, tổng hợp đầy đủ thì những kết quả hoặc dự báo được đưa ra dựa trên những dữ liệu này đều không đáng tin cậy.. - Tìm hiểu ý nghĩa của dữ liệu: Khi tìm hiểu ý nghĩa của dữ liệu nghĩa là doanh nghiệp đã có thể thấy được thành quả của cả chiến dịch marketing cá nhân hóa dựa trên công nghệ Big Data từ lập kế hoạch đến báo cáo và phân tích dữ liệu. - Lặp đi lặp lại quá trình phân tích, tổng hợp: Dựa trên những thông tin dữ liệu đã phân tích, tổng hợp trong chiến dịch marketing cá nhân hóa, doanh nghiệp có lợi thế là khả năng nắm bắt cơ hội một cách nhanh, tạo lợi thế so với đối thủ cạnh tranh. - Dữ liệu là biểu hiện rõ nét nhất sức mạnh của nền kinh tế tri thức. - Nhu cầu phân tích và khai thác những nguồn dữ liệu lớn, phức tạp trong các hoạt động của con người và các tổ chức trong những năm gần đây đang trở nên cấp bách. - Bởi chúng ta đang có nhiều dữ liệu quanh mình hơn bao giờ hết và nếu dùng được chúng sẽ đưa ra được các quyết định đúng đắn hơn, những hiểu biết chính xác, những khám phá quan trọng. - Một khi làm chủ được dữ liệu lớn thì các doanh nghiệp sẽ có cơ hội thành công lớn hơn trong bối cảnh cạnh tranh ngày nay.. - Hoạt động Marketing cá nhân hóa tại các doanh nghiệp Việt Nam còn hạn chế do thiếu nhân lực chuyên sâu về lĩnh vực này. - Big data: The future of biocuration, Nature
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt