Dữ liệu ở khắp mọi nơi. Mỗi khi khách hàng tương tác với một thương hiệu, nhà tiếp thị có thể sử dụng nhiều dữ liệu hơn để tiếp cận họ với nhiều trải nghiệm phù hợp hơn trong tương lai. Và đây chính là cơ hội lớn – trải nghiệm càng gây được tiếng vang với khách hàng thì bạn càng có thể xây dựng niềm tin và lòng trung thành với họ. Nhưng để hiểu dữ liệu theo cách mang lại trải nghiệm phù hợp, bạn sẽ cần phân tích. Bằng cách hiểu phân tích là gì, bạn có thể sử dụng nó để hỗ trợ doanh nghiệp của riêng mình.
Phân tích là gì?
Phân tích là quá trình xác định phương pháp chuyển đổi dữ liệu thành thông tin chi tiết hữu ích bằng cách xác định các xu hướng có ý nghĩa, đưa ra dự đoán và làm việc thông minh hơn.
Là chiến lược đằng sau việc sử dụng dữ liệu của công ty, số liệu phân tích có thể thay đổi khi thương hiệu trưởng thành. Điều này đặc biệt đúng trong thế giới kỹ thuật số ngày nay, nơi quá trình xử lý dữ liệu diễn ra nhanh hơn bao giờ hết. Ví dụ: trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) cung cấp những hiểu biết có giá trị trong thời gian thực. Ngoài ra, việc sử dụng nền tảng dữ liệu phù hợp sẽ cho phép nhóm của bạn chia sẻ dữ liệu và thông tin chi tiết của họ với những người còn lại trong công ty. Bằng cách đó, mọi người có thể nắm được thông tin chung về cách doanh nghiệp tương tác với khách hàng và cách thông tin chi tiết phù hợp với mục tiêu kinh doanh.
Tại sao phân tích lại quan trọng?
Phân tích là một quy trình có giá trị để kết hợp dữ liệu khách hàng của bạn thành một câu chuyện phong phú mà bạn có thể hành động.
Có được bức tranh đầy đủ về dữ liệu của bạn
Các thương hiệu cần tiếp cận khách hàng theo cách mà họ có nhiều khả năng tương tác nhất nhưng khách hàng luôn chuyển đổi giữa các kênh khác nhau. Họ có thể khám phá một trang web, bị phân tâm bởi mạng xã hội, sau đó chuyển sang sử dụng ứng dụng di động. Các thương hiệu sử dụng phân tích để hiểu tất cả dữ liệu của họ trong một nền tảng hợp nhất có thể hiểu khách hàng của họ tốt hơn và có thể mang lại trải nghiệm liền mạch hơn trên các kênh này.
Đầu tư vào các điểm tiếp xúc phù hợp
Các thương hiệu muốn tiếp cận khách hàng theo những cách phù hợp cần đầu tư vào nội dung trên nhiều điểm tiếp xúc khác nhau. Nhưng với rất nhiều, thật khó để biết nên đầu tư vào cái nào nhiều nhất. Phân tích có thể giúp xác định kênh nào đang tạo ra nhiều tác động nhất để doanh nghiệp có thể điều chỉnh chiến lược và sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn.
Khám phá các xu hướng mới nổi
Nhu cầu và hành vi của khách hàng luôn thay đổi. Với sự trợ giúp của các công cụ dự đoán được hỗ trợ bởi AI và ML , các thương hiệu có thể xác định các mẫu ngay cả trong những nguồn dữ liệu phong phú nhất. Bằng cách đó, họ có thể nhanh chóng đón đầu các xu hướng mới nổi bằng các sản phẩm và trải nghiệm phù hợp với những gì được dự đoán là phù hợp nhất.
Xây dựng các trang web thông minh hơn
Trang web của một thương hiệu thường là trung tâm của những trải nghiệm kỹ thuật số mà họ mang lại. Đó là nơi khách hàng có thể tìm hiểu thêm về sản phẩm, thu thập thông tin về các chủ đề cụ thể và kết nối với các chuyên gia. Tất cả những tương tác này được thu thập dưới dạng dữ liệu — như đường dẫn khách hàng, nguồn lưu lượng truy cập, hiệu quả nội dung và mức độ tương tác video — mà sau đó thương hiệu có thể sử dụng để nhắm mục tiêu trải nghiệm cá nhân hóa đến khách hàng đó. Bằng cách tích hợp trang web của bạn với nền tảng dữ liệu mạnh mẽ, thương hiệu của bạn có thể khai thác những hiểu biết sâu sắc này và hành động dựa trên chúng một cách nhanh chóng trên các kênh.
Lịch sử của phân tích
Nguồn gốc của phân tích đã có từ rất lâu trong lịch sử. Ví dụ: người ta tin rằng số liệu thống kê, một dạng phân tích, đã được sử dụng để xây dựng các kim tự tháp ở Ai Cập cổ đại. Các xã hội trong suốt lịch sử đã thu thập dữ liệu để đo lường những thứ như tốc độ tăng trưởng dân số cho biết họ sẽ quy hoạch thành phố của mình như thế nào.
Khi máy tính được phát minh, dữ liệu và phân tích trông rất khác so với ngày nay. Trong những giai đoạn đầu tiên, “máy lập bảng” cơ bản đã xử lý dữ liệu được ghi trên thẻ đục lỗ. Ngay cả khi máy tính trở nên phức tạp hơn, dữ liệu vẫn còn khó xử lý. Nó được lưu trữ ở các vị trí vật lý với bộ nhớ hạn chế. Nếu các công ty muốn sử dụng công cụ phân tích để thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu của họ thì đó là một quy trình thủ công đòi hỏi nhiều nguồn lực để có được thông tin cơ bản.
Khi internet đưa khách hàng lên mạng, dữ liệu lớn xuất hiện. Với nó, lượng dữ liệu mà các tổ chức có thể truy cập về khách hàng đã tăng lên đáng kể. Khai thác dữ liệu đã trở thành một cách để khám phá các mẫu trong bộ dữ liệu lớn. Điện toán đám mây cho phép các doanh nghiệp lưu trữ linh hoạt tất cả dữ liệu của họ ở một vị trí từ xa và giúp nhiều người dùng có thể truy cập cùng lúc. Các doanh nghiệp có thể sử dụng những hiểu biết sâu sắc được thu thập một cách hiệu quả từ lượng lớn dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh của mình.
Phân tích ngày hôm nay
Đối với các công ty đang tìm cách hiểu rõ dữ liệu của mình, phân tích đã phải trải qua một chặng đường dài. Không chỉ có nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết mà còn có công nghệ tiên tiến hơn để biến dữ liệu đó thành thông tin chi tiết hữu ích. Thay vì sử dụng phân tích để hiểu những gì đã xảy ra trong quá khứ, doanh nghiệp cũng có thể sử dụng phân tích để dự đoán điều gì sẽ xảy ra trong tương lai. Ví dụ: các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu sử dụng các ngôn ngữ lập trình như R và python để phát triển thuật toán ML. Những thuật toán này cho phép doanh nghiệp đưa ra những dự đoán thông minh hơn để mở ra những cơ hội tiềm ẩn. Chúng cũng cho phép các nhóm làm việc với các tập dữ liệu lớn, thống nhất và tạo ra những hình ảnh trực quan phức tạp giúp các nhóm như nhà tiếp thị và chiến lược gia kinh doanh dễ dàng hiểu được những hiểu biết sâu sắc.
Thay vì dữ liệu được lưu trữ ở các vị trí thực tế trên tài sản của công ty, kho dữ liệu cho phép lưu trữ một lượng lớn dữ liệu trên đám mây. Điều này không chỉ cho phép các thương hiệu khai thác thêm thông tin về nhu cầu và hành vi của khách hàng mà còn giải phóng tài nguyên CNTT để họ có thể tập trung vào các nhu cầu kỹ thuật phức tạp hơn, như xây dựng thuật toán AI và ML. Kho dữ liệu cũng cho phép các thương hiệu quản lý linh hoạt lượng dữ liệu họ đang lưu trữ, điều này rất hữu ích trong những thời điểm có khối lượng lớn như ngày lễ hoặc thời gian bán hàng theo mùa.
Bởi vì dữ liệu hiện đến từ nhiều kênh nên nó có thể dễ dàng bị giữ kín. Một nhóm có thể có quyền truy cập vào dữ liệu cho một nhóm sản phẩm hoặc kênh, trong khi nhóm khác chỉ có quyền truy cập vào dữ liệu đó đối với một số khu vực địa lý nhất định. Để tránh điều này, nền tảng dữ liệu sẽ thống nhất dữ liệu khách hàng trong toàn tổ chức. Các nền tảng này tránh các tình huống dữ liệu được lưu trữ ở các vị trí trùng lặp hoặc vô tình bị loại khỏi các phân tích quan trọng. Thay vào đó, họ tạo ra một cái nhìn hoàn chỉnh về khách hàng có thể được cập nhật theo thời gian thực khi có dữ liệu mới.
Phân tích sẽ thay đổi như thế nào trong tương lai?
Khi phân tích phát triển, mọi người trong tổ chức sẽ dễ dàng truy cập hơn. Vì dữ liệu có thể được hợp nhất thành một nền tảng mạnh mẽ nên nó có thể được cập nhật tự động theo thời gian thực thay vì các nhóm phải dựa vào các nhà phân tích để đưa vào những nguồn cập nhật nhất. Mặc dù nền tảng dữ liệu hợp nhất vẫn cần có chuyên môn kỹ thuật để xây dựng và duy trì, nhưng các công cụ phân tích kinh doanh trên máy tính để bàn giờ đây cũng cho phép ít nhóm kỹ thuật hơn tự phục vụ các báo cáo và trực quan hóa dữ liệu mà họ cần để nhóm CNTT có thể tập trung vào các quy trình dữ liệu phức tạp hơn.
Analytics cũng luôn có nhu cầu giải quyết vấn đề về quyền riêng tư, đặc biệt là với các luật như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) ở Châu Âu và luật về quyền riêng tư của California. Với số lượng kênh ngày càng tăng, sẽ có những bộ dữ liệu hoàn toàn mới mà bạn cần tích hợp một cách an toàn với dữ liệu hiện có. Ví dụ: bên cạnh các kênh web và di động, thương hiệu cần xem xét các kênh như nền tảng truyền thông xã hội mới, thực tế tăng cường và không gian thực tế ảo.
Tự động hóa cũng là một sự đổi mới lớn cho phân tích. Khi lượng dữ liệu khổng lồ chảy vào một nền tảng hợp nhất, các quy trình tự động có thể loại bỏ dữ liệu không nhất quán đó như trùng lặp và các nguồn không đầy đủ. Từ đó, các công cụ AI và ML có thể tự động phân tích và đưa ra thông tin chi tiết mà các nhóm trong tổ chức có thể truy cập và sử dụng.
Bắt đầu với phân tích
Dữ liệu chỉ có giá trị khi bạn thu thập được thông tin chi tiết từ đó. Phân tích là một quy trình có giá trị để chuyển đổi dữ liệu từ một nguồn thông tin khổng lồ thành một câu chuyện rõ ràng mà bạn có thể sử dụng để xây dựng và mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng của mình.
Việc có số liệu phân tích mạnh mẽ cho phép doanh nghiệp của bạn tạo một chế độ xem dữ liệu duy nhất mà bất kỳ ai trong tổ chức đều có thể truy cập. Bằng cách đó, bạn có thể xác định các mẫu và dự đoán xu hướng sắp tới với những hiểu biết sâu sắc hơn. Phân tích cũng giúp khám phá trải nghiệm đang hoạt động như thế nào trên các kênh để bạn có thể đưa ra quyết định tốt hơn về nơi đầu tư nguồn lực của mình nhằm tạo ra hành trình khách hàng liền mạch hơn.
Mặc dù chúng tôi đã đề cập đến phân tích như một chủ đề rộng nhưng có nhiều loại để khám phá thêm. Ví dụ: phân tích dữ liệu là quá trình kiểm tra lượng lớn dữ liệu định tính và định lượng, trong khi phân tích di động tập trung cụ thể vào việc thu thập thông tin chi tiết về hành vi của khách hàng trên ứng dụng và thiết bị di động.
Adobe Analytics
Đưa phân tích vào tổ chức của bạn cần có công nghệ phù hợp. Adobe Analytics cho phép bạn tận dụng tối đa dữ liệu của mình thông qua phân tích chuyên sâu, báo cáo linh hoạt và thông tin dự đoán. Bằng cách đó, bạn có thể hiểu khách hàng của mình hơn và mang lại trải nghiệm có tác động hơn.
