Trong một môi trường kinh doanh mang tính cạnh tranh ngày càng khốc liệt, phân tích dự đoán hành vi, xu hướng khách hàng và thị trường là một trong những yếu tố mang tính quyết định, trực tiếp ảnh hưởng đến sự phát triển của các doanh nghiệp.
- Livestream – chìa khoá giúp nhãn hàng thúc đẩy doanh số
- Podcast – Tấm “phao an toàn” cho thương hiệu giữa đại dịch
- Bắt trend nhanh – 4 lý do vì sao doanh nghiệp chọn music marketing?
- 3 cách để thương hiệu kết nối với thị trường Việt Nam mùa Tết 2022
Phân tích dự đoán là gì?
Phân tích dự đoán sử dụng số liệu để xác định hành vi của người dùng cũng như các sự kiện và hiệu suất của doanh nghiệp trong tương lai. Để đưa ra những dự đoán về xu hướng hành vi khách hàng và kết quả tiếp thị, phân tích dự đoán sẽ khai thác dữ liệu và sử dụng kết hợp các số liệu thống kê, mô hình dự đoán và trí tuệ nhân tạo (AI). Dựa trên các dữ liệu của hiện tại và quá khứ, doanh nghiệp có thể xác định được hướng đi, từ đó chủ động điều chỉnh việc phân phối nguồn lực và đưa ra giải pháp cho những sự kiện có thể xảy ra trong tương lai.
Các doanh nghiệp thường sử dụng ba phương pháp phân tích:
- Phân tích mô tả (Descriptive analytics)
- Phân tích dự đoán (Predictive analytics)
- Phân tích đề xuất (Prescriptive analytics)
Quá trình phân tích dự đoán diễn ra như thế nào?
1. Xác định kết quả muốn đạt được
Quá trình phân tích dự đoán sẽ bắt đầu bằng việc đặt ra những câu hỏi về vấn đề bạn muốn giải quyết hay kết quả bạn hy vọng đạt được. Ví dụ như “Những khách hàng tiềm năng nào có nhiều khả năng mua hàng nhất trong đợt giãn cách xã hội này?”. Có những câu hỏi rõ ràng trong đầu sẽ giúp bạn vạch ra lối đi phù hợp để có được câu trả lời bạn đang tìm kiếm.
2. Thu thập các loại dữ liệu hỗ trợ đáp ứng kết quả muốn đạt
Xây dựng kế hoạch chi tiết về việc thu thập và sắp xếp dữ liệu là việc bạn cần làm tiếp theo trên con đường đi tìm kiếm câu trả lời. Bạn có thể cần lấy từ dữ liệu lịch sử, thông tin về nhân khẩu học, hay thậm chí là các đặc điểm về phân khúc thị trường.
3. Dùng số liệu đó để tạo giả thuyết
Sau khi tự phân tích những số liệu thống kê đã thu thập, bạn sẽ sử dụng chúng để kiểm tra lại các kết luận và giả thuyết bạn đã phát triển.
4. Tạo mô hình dự đoán bằng 1 trong 3 phương pháp
Phân tích cụm (Clustering modeling)
Mô hình dự đoán này giúp doanh nghiệp phân khúc khách hàng của mình thành các nhóm khác nhau dựa trên số liệu về cá tính, nhân khẩu học, hành vi, xu hướng mua sản phẩm trước đây hoặc mức độ tương tác với thương hiệu.
Phân tích xu hướng (Propensity modeling)
Mô hình này giúp bạn xác định khả năng những người tiêu dùng khác nhau cùng thực hiện một hoạt động cụ thể. Ví dụ như xu hướng mua sắm, huỷ đăng ký hoặc gắn bó lâu dài của khách hàng.
Xây dựng hệ thống gợi ý (Collaborative filtering)
Dữ liệu về hành vi của khách hàng trong quá khứ tạo cơ hội cho các doanh nghiệp đề xuất các quảng cáo, sản phẩm và dịch vụ có liên quan. Mô hình này rất hữu ích cho việc bán thêm và bán chéo cho nhóm khách hàng hiện tại của doanh nghiệp.
Phân tích dự đoán đóng vai trò quan trọng thế nào trong quá trình tiếp thị?
1. Giúp phân chia nhóm khách hàng
Dựa vào thông tin về hành vi và nhân khẩu học, doanh nghiệp có thể phân đoạn khách hàng tiềm năng và khách hàng hiện tại của mình để tạo các chiến dịch mới phù hợp với từng nhóm đối tượng.
2. Dự đoán hành vi khách hàng
Bằng cách kết hợp dữ liệu từ các chiến dịch trước đây với thông tin nhân khẩu học đã được thu thập về khách hàng của mình, doanh nghiệp có thể xây dựng một mô hình để giúp dự đoán hành vi của khách hàng trong tương lai. Biết được xu hướng hành vi của người tiêu dùng giúp doanh nghiệp dễ dàng hơn trong việc tiếp cận nhóm khách hàng tiềm năng thông qua tiếp thị.
3. Dự đoán số điểm khách hàng tiềm năng (Lead score)
Nếu không có quy trình phù hợp, doanh nghiệp có thể dành thời gian và nguồn lực đáng kể để săn đuổi cả những khách hàng không có nhu cầu tìm hiểu về sản phẩm được tiếp thị. Tính điểm khách hàng tiềm năng sẽ giúp doanh nghiệp tránh được điều này và ưu tiên khách hàng tiềm năng dựa trên sự quan tâm và nhu cầu mua hàng của họ
4. Tạo cơ hội bán thêm và bán chéo cho khách hàng hiện tại
Doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu đã thu thập được về hành vi của khách hàng để bán thêm sản phẩm cho họ giúp tăng lợi nhuận.
Giả sử bạn đang điều hành một công ty marketing bán phần mềm content marketing và công cụ truyền thông xã hội (Social media tools). Dựa vào phân tích dữ liệu bạn nhận thấy 40% khách hàng đăng ký chương trình content marketing bắt đầu đăng ký thêm social media tools sau 6 đến 12 tháng. Bạn có thể sử dụng dữ liệu này để tạo một chiến dịch tiếp thị cụ thể nhắm đến những khách hàng tiếp thị nội dung hiện tại trong khoảng thời gian sáu tháng để tăng tỷ lệ bán lên 60%.
5. Giảm tỷ lệ churn
Tỷ lệ churn là tỷ lệ khách hàng ngừng kinh doanh với doanh nghiệp. Mục tiêu của các doanh nghiệp là có tốc độ tăng trưởng cao hơn tỷ lệ churn. Sử dụng phân tích dự đoán số liệu giúp doanh nghiệp phát hiện ra những dấu hiệu đáng báo động trước khi mất khách hàng. Nếu nắm bắt được xu hướng của khách hàng, doanh nghiệp có thể xác định được vị trí hoạt động kinh doanh của mình và các vấn đề tiềm ẩn, từ đó chủ động xây dựng giải pháp phù hợp kịp thời.
