4 cách nhà tiếp thị có thể tận dụng tốt hơn dữ liệu khách hàng

Khi cần đưa ra quyết định mang tính chiến lược, các nhà tiếp thị thường tập trung vào những con số cũng như dữ liệu để giúp họ biết nên tập trung nỗ lực của mình vào đâu. Một nguồn dữ liệu không thể thiếu chính về các nhóm khách hàng mà thương hiệu đang cố gắng hết sức để thu hút: chính khách hàng hoặc khách hàng tiềm năng.

Vì lẽ đó, vai trò của dữ liệu khách hàng chính là nền tảng mở ra cơ hội cho các nhà tiếp thị thực hiện các bước triển khai khoa học dựa trên các con số, thay vì chỉ bằng cách phỏng đoán thuần túy.

Dưới đây là bốn cách mà các nhà tiếp thị có thể tận dụng dữ liệu khách hàng để tăng chuyển đổi, nhấp chuột và (cuối cùng) doanh thu.

1. Tạo hồ sơ khách hàng chi tiết nhất

Khi dữ liệu khách hàng được thu thập và lưu trữ trong hồ sơ khách hàng toàn diện, nó ngay lập tức sẽ ảnh hưởng tới cả các quyết định cũng như chiến lược tiếp thị. Chẳng hạn đối với các nhà tiếp thị B2C, điều quan trọng là phải biết chính xác đối tượng là ai, họ đang tìm kiếm điều gì và điều gì thúc đẩy họ đưa ra quyết định mua hàng.

Thu thập dữ liệu khách hàng tại mọi điểm chạm, bao gồm lượt click vào email, lịch sử duyệt trang web, tương tác trên thiết bị di động và tại cửa hàng, mang đến cho các nhà tiếp thị cơ hội xây dựng hồ sơ khách hàng một cách thống nhất trong toàn bộ hành trình mua hàng.

Từ đó, các nhà tiếp thị có thể tận dụng hồ sơ khách hàng để tối ưu hóa các chiến dịch và cuối cùng là tăng doanh thu mua hàng. Hồ sơ khách hàng càng phong phú, việc gửi đúng đối tượng, đúng thông điệp vào đúng thời điểm sẽ trở nên dễ dàng và nâng cao tỷ lệ chuyển đổi hơn. Đồng thời việc nhận biết thời gian khách hàng trực tuyến quay lại và trình bày thông tin liên quan họ đang cần tìm hiểu cũng sẽ giúp tăng tối đa chuyển đổi.

2. Biết chính xác vị trí cần tập trung

Thu thập, phân tích và tận dụng dữ liệu khách hàng cũng cho phép các nhà tiếp thị biết chính xác nơi tập trung thời gian và nỗ lực để có được lợi nhuận cao hơn. Biết vị trí cần tập trung rất quan trọng khi xây dựng loại hình nội dung, thông điệp của chiến dịch hoặc thậm chí sẽ giúp thu nhỏ các sáng kiến triển khai.

Sự hỗ trợ của học máy hoặc các nền tảng trí tuệ nhân tạo trong quá trình phân tích có thể sẽ giúp các nhà tiếp thị hình dung rõ nét cũng như tập trung đưa ra các chiến lược toàn cảnh.

Chẳng hạn, một thương hiệu khi phân tích dữ liệu khách hàng đã nhận thấy tỷ lệ khá cao khách hàng hoạt động trên mạng xã hội nhưng lại trở thành khách hàng trả phí tại một cửa hàng truyền thống. Khi đó, họ đã có những con số và điểm dữ liệu cụ thể để tham khảo trước khi triển khai một chiến lược mới trên mạng xã hội hoặc có thể quyết định cắt giảm chiến dịch không đem lại khả năng chuyển đổi cao.

3. Theo dõi tương tác trên các kênh

Ngày nay, người tiêu dùng có thể tương tác với các thương hiệu trên nhiều nền tảng, nhiều kênh và như vậy, các cửa hàng truyền thống không còn là vua của thương mại. Điều này có nghĩa là các nhà tiếp thị phải sẵn sàng thu hút tương tác với khách hàng tại mọi điểm chạm trên hành trình khách hàng của họ. Dữ liệu khách hàng phong phú cho phép các nhà tiếp thị hiểu được nơi người tiêu dùng gắn kết với thương hiệu của họ, từ đó, tận dụng sự tương tác này đến mức tối đa.

Theo dõi các tương tác trên các kênh cũng có thể tạo ra một bức tranh toàn cảnh hơn, đầy đủ hơn về người tiêu dùng hoặc một nhóm đối tượng cụ thể. Tạo các phân đoạn tập trung cao độ sẽ cho phép các chiến dịch được nhắm mục tiêu tốt hơn. Các nhà tiếp thị có thể bổ sung các kênh, mức độ tương tác và thiết bị vào hồ sơ khách hàng để hiểu sâu hơn về người mua mục tiêu của họ. Tất cả các dữ liệu này phục vụ để giúp các chiến dịch tiếp thị thực hiện tốt hơn và tăng ROI.

4. Cá nhân hóa hành trình khách hàng

Giờ đây, với hồ sơ khách hàng toàn diện, các nhà tiếp thị có thể bắt đầu cá nhân hóa hành trình khách hàng. Cá nhân hóa hành trình mua hàng, từ các đề xuất sản phẩm, quảng cáo mạng xã hội và thậm chí nội dung động là chìa khóa để tối đa hóa khả năng tương tác của khách hàng. Nếu nội dung hấp dẫn và phù hợp với thói quen mua hàng cụ thể của khách hàng, họ có nhiều khả năng tương tác, click và chuyển đổi thành người mua hàng trung thành.

Mỗi hồ sơ khách hàng càng chi tiết, các chiến dịch càng được cá nhân hóa càng có thể nhắm mục tiêu ở mức độ cá nhân. Khi bổ sung các điểm dữ liệu như vị trí hoặc cửa hàng ưa thích, các nhà tiếp thị có thể chạy các chiến dịch ưu đãi địa phương hoặc thậm chí làm nổi bật các mặt hàng nhất định có sẵn khi người tiêu dùng đến gần hơn với một vị trí địa lý hoặc địa điểm cụ thể, chẳng hạn như cửa hàng vật lý.

Dữ liệu khách hàng cho phép các nhà tiếp thị theo dõi, hiểu và giao tiếp với người tiêu dùng tốt hơn để tăng doanh thu. Chìa khóa chính để thực sự tận dụng dữ liệu này để mang lại lợi nhuận tối đa là có thể hình dung và đưa ra hành động sau khi đọc hiểu các dữ liệu này.

Theo Emasys.com

Bài liên quan:

• Hệ thống chăm sóc khách hàng Ticket
• 6 nhu cầu định hình thói quen tìm kiếm của khách hàng