Big Data Thực Sự Có Ý Nghĩa Gì trong Chuyển Đổi Sale Và Marketing ?

big data

Big Data thường được sử dụng song song với các thuật ngữ khác trong công nghệ. Điển hình đó chính là trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (Machine Learning). Nhưng câu hỏi là Big Data thực sự có ý nghĩa gì?

Khi bạn tìm kiếm “Big Data là gì?” trên Google sẽ hiển thị gần sáu tỷ kết quả. Nói một cách chính xác hơn đó là 5,970,000,000 kết quả liên quan. Điều này có thể sẽ làm bạn bối rối. Vì vậy, bài viết này mình sẽ giải đáp câu hỏi này. 

Những khám phá và công cụ Big Data áp dụng cho chiến lược Marketing sẽ có trong bài viết. Bạn muốn hiểu thêm về Marketing và công nghệ Big Data thì đừng bỏ lỡ nhé!

Định nghĩa Big Data

Trước khi bắt đầu, chúng ta sẽ hãy đi từ định nghĩa Big Data. Thuật ngữ này khá là dễ dàng để giải thích.

Big Data được đề cập đến là một lượng lớn dữ liệu cần được xử lý. Những dữ liệu này được định hướng bằng các dự án máy học hoặc chương trình phân tích. 

Những nhóm thông tin được cung cấp từ Big Data cho phép máy học đưa ra quyết định. Chúng được phán đoán dựa trên các xu hướng và các kiểu mẫu.

Điều quan trọng là phải xem xét các nhóm dữ liệu cần thiết cho Big Data. Qua đó, các xu hướng hay kiểu mẫu đáng tin cậy và hữu ích, được xác định. 

Giả sử, bạn muốn tìm ra vị kem được nhiều người yêu thích nhất trong thành phố. Tuy nhiên, bạn lại chỉ thu thập dữ liệu từ 10 người. Điều này sẽ không đủ tốt thể đưa ra một kết luận chính xác và đầy đủ.

Nếu bạn đặt câu hỏi cho hàng trăm người dân thì sẽ đạt được giả định đầy đủ hơn. Đó là bởi bạn tìm thấy kiểu mẫu vững chắc trong một quy mô rộng hơn.

big data
Định nghĩa của Big Data

Big Data Analytics là gì?

Phân tích dữ liệu có tầm quan trọng ngang bằng với Big Data. Vậy phân tích dữ liệu (Big Data Analytics) là gì? Đó chính là hành động phân tích các tập hợp dữ liệu lớn trong Big Data.

Dữ liệu hay thông tin chỉ thực sự có giá trị khi bạn hiểu được ý nghĩa của nó. Việc phân tích Big Data sẽ giúp bạn làm được điều này.

big data
Phân tích dữ liệu Big Data

Các loại Big Data

Big Data được đề cập đến với rất nhiều loại khác nhau. Chúng ta cần phải hiểu và phân biệt được chúng nhằm khai thác dữ liệu hiệu quả.

Ba loại Big Data bao gồm:

  • Dữ liệu có cấu trúc (Structured Data): Được tìm thấy trong kho dữ liệu và cơ sở dữ liệu SQL.
  • Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data): Nằm trong hệ thống NoSQL và các tệp tài liệu.
  • Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-Structured Data): Dữ liệu từ sensor hoặc nhật ký máy chủ.

Big Data đang thúc đẩy chuyển đổi Marketing và Sales như thế nào?

Trong Marketing, Big Data bao gồm việc thu thập, phân tích và sử dụng thông tin kỹ thuật số. Thông qua khối lượng thông tin đồ sộ này, doanh nghiệp có thể cải thiện tình hình kinh doanh.

Vậy trong thực tế, Big Data đem lại sự thay đổi gì cho Marketing và doanh nghiệp? Chúng ta sẽ cùng nhau phân tích ngày sau đây.

big data
Thúc đẩy hiệu quả Marketing và Sales

Có được cái nhìn 360 độ về khách hàng

Khái niệm “know your customer”(KYC) đã xuất hiện nhiều năm về trước. Nó có nghĩa là hiểu về khách hàng của bạn. KYC ra đời nhằm mục đích ngăn chặn những gian lận xuất hiện trong ngân hàng.

KYC cung cấp sự đánh giá sâu sắc hành vi của khách hàng. Đây là điều mà chỉ các tổ chức tài chính lớn mới làm được vào thời điểm trước đó. Tuy nhiên, giờ đây, các doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng có thể áp dụng được KYC. Điều này được đem lại nhờ vào điện toán đám mây và Big Data.

Nhận ra xu hướng tương tác của khách hàng

Sự hiểu biết về cách khách hàng đánh giá và tương tác với thương hiệu rất quan trọng. Đây chính là chìa khóa cho những nỗ lực Marketing của bạn. Phân tích dữ liệu khách hàng đem đến những thay đổi tích cực cho doanh nghiệp bao gồm:

  • Cải thiện sản phẩm sẵn có.
  • Tăng doanh thu trên mỗi khách hàng.

Cải thiện nhận thức thương hiệu

Big Data đem lại những tác động đáng kể đối với nhận thức thương hiệu trong Marketing. Từ đó, hiệu quả đạt được lớn hơn gấp 2,7 lần so với những doanh nghiệp khác.

Marketing hiệu quả và đảm bảo tiết kiệm chi phí

Ngoài ra, Big Data còn đem lại cho bạn những hiệu quả về kinh tế. Bạn không cần phải chi quá nhiều ngân sách cho Marketing như các thương hiệu lớn phải làm. Điều này có được là nhờ chiến lược tiếp thị theo định hướng dữ liệu. Từ đó, bạn biết điểm trọng tâm cần thực hiện như:

  • Thiết kế Marketing cho từng phân khúc khách hàng.
  • Quyết định được khi nào và ở đâu sẽ đem lại hiệu quả nhất.
  • Áp dụng cho hình thức online hay in-store?

Cải thiện khả năng thu hút khách hàng

Cải thiện khả năng thu hút khách hàng là một lợi ích khác mà Big Data đem lại. Những doanh nghiệp tận dụng được dữ liệu phân tích chuyên sâu sẽ đạt hiệu quả cao. Con số cụ thể là gấp 23 lần so với đối thủ trong việc thu hút khách hàng mới.

Điều này có được là do sự hỗ trợ của điện toán đám mây. Công cụ giúp thu thập và phân tích, nhất quán thông tin cá nhân từ nhiều nguồn:

  • Web.
  • Ứng dụng di động.
  • Email.
  • Trò chuyện trực tiếp.
  • Các tương tác tại cửa hàng.

Tận dụng công nghệ điện toán đám mây

Trong thực tế, có rất nhiều dữ liệu cần phân tích từ các nhiều nguồn như:

  • GPS.
  • Cảm biến IoT.
  • Các lượt click chuột trên website.
  • Dữ liệu theo thời gian thực.

Với rất nhiều nguồn thông tin việc xử lý thông tin trở nên phức tạp. Điểm tạo nên khác biệt của điện toán đám mây mà không công cụ nào so sánh kịp là:

  • Khả năng thu thập quy mô lớn.
  • Xử lý và phân tích nhanh chóng, chính xác.
  • Đáp ứng được hiệu quả cao cho những hành động tức thì.

Tiết kiệm thời gian và chi phí

Như đã nói, bạn có thể Marketing hiệu quả mà không cần nhiều ngân sách như Johnson & Johnson. Big Data Analysis là một phần thiết yếu của Big Data. Nó cung cấp cho bạn những thông tin kinh doanh, nhằm tối ưu hóa hiệu suất Marketing. 

Từ đó, doanh nghiệp có thể tiết kiệm được cả thời gian và chi phí.

big data
Sự kết hợp của Big Data và điện toán đám mây

Ba loại dữ liệu phổ biến được Marketer sử dụng 

Có ba loại dữ liệu chính được Marketer ưu tiên lựa chọn là:

  • Dữ liệu khách hàng.
  • Dữ liệu tài chính.
  • Dữ liệu vận hành.

Mỗi loại dữ liệu được lấy từ các nguồn khác nhau và vị trí lưu trữ cũng khác nhau. Để giúp các bạn hiểu rõ hơn, mình sẽ phân tích ba loại trong bảng dưới đây.

Loại dữ liệuMục đíchNguồn dữ liệu
Dữ liệu khách hàngGiúp Marketer hiểu hơn về đối tượng khách hàng mục tiêu. Các thông tin bao gồm:Tên tuổi.Địa chỉ email.Lịch sử tiêu dùng.Kết quả tìm kiếm web.Hành vi và thái độ.Thông qua nền tảng mạng xã hội, khảo sát và cộng đồng online.
Dữ liệu tài chínhGiúp bạn đo lường hiệu suất hoạt động của doanh nghiệp. Các số liệu bao gồm:Doanh số của tổ chức.Thống kê Marketing.Chi phí.Lợi nhuận.Dữ liệu tài chính của đối thủ.Thông qua dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp và từ các đối thủ cạnh tranh.
Dự liệu vận hànhDữ liệu liên quan đến quy trình của doanh nghiệp. Đó có thể là: Vận chuyển logistics. Hệ thống quản lý quan hệ khách hàng.Sự phân tích dẫn đến cải thiện hiệu suất và giảm chi phí. Được lấy từ cảm biến phần cứng (Hardware Sensors) và các nguồn khác.

Thách thức cho Big Data trong Marketing

Thấu hiểu khách hàng (KYC) là lợi ích của Big Data, nhưng cũng là thách thức lớn để thực hiện. Có đến 88% nhà lãnh đạo IT tin rằng tổ chức của họ thực sự hiểu khách hàng. Nhưng thực tế, chỉ có 61% khách hàng cảm thấy công ty hiểu nhu cầu của mình.

Điều này chỉ ra sự mất kết nối trong nhận thức giữa các bên. Đây chính là vấn đề cần phải giải quyết. Để hiểu rõ hơn về sự không thấu hiểu này, mình sẽ phân tích ngay sau đây.

big data
Thách thức trong quá trình áp dụng Big Data

Các hệ thống dữ liệu khác nhau

Một trong những nguyên nhân của mất kết nối là thời gian lấy dữ liệu từ nhiều nguồn. Sự đáp ứng nhu cầu của người dùng phải phải là tức thì. Vì vậy, chậm trễ trong khâu lấy dữ liệu càng lớn thì mất kết nối càng cao.

Điều này dẫn đến sự cá nhân hóa khách hàng không còn hiệu quả. Đây thực sự là thách thức cho các Marketer.

Các tổ chức thường có nhiều hệ thống để lưu trữ và xử lý dữ liệu của họ. Vì vậy, việc thu thập dữ liệu từ đa nguồn, đa kênh là một thách thức không hề nhỏ. Nó có thể dẫn đến tác động tiêu cực, bao gồm:

  • Trì hoãn quá trình phân tích.
  • Ảnh hướng đến bảo mật và chính sách.
  • Cản trở hiệu quả.

Một cách để giải quyết vấn đề là quản lý dữ liệu tổng thể của khách hàng. Customer MDM là phương pháp để kết nối mọi dữ liệu người dùng tới kho lưu trữ duy nhất. Việc này cung cấp đầy đủ dữ liệu và giúp thấu hiểu khách hàng toàn diện.

Đồng thời, bạn cũng sẽ biết được thông tin được chia sẻ ở đâu và khi nào cần. Việc này sẽ giúp giảm đáng kể thời gian để thu thập dữ liệu.

Các luồng dữ liệu

Một thách thức khác còn lớn hơn đó là truyền dữ liệu trực tuyến (Streaming Data). Hệ thống IoT có hàng ngàn các cảm biến khác nhau dẫn đến những đòi hỏi khắt khe.

Thêm vào đó, dữ liệu thu thập cũng cần thời gian sử lý trước khi sử dụng được. Giả sự, Marketer muốn đầu tư cho việc tìm kiếm và đạt được khách hàng tiềm năng. Họ cần phải xử lý hiệu quả dòng dữ liệu phát trực tuyến. Các công cụ Cloud-Native Big Data sẽ giúp bạn thực hiện dễ dàng hơn.

Một số Streaming Data liên quan trực tiếp đến hành vi khách hàng và cung cấp dữ liệu Marketing. Đó có thể là:

  • GPS.
  • Các lượt click chuột vào website.
  • Tương tác của người xem video.

Vấn đề này có thể giải quyết bằng công cụ sẵn có trên nền tảng đám mây, chủ yếu là:

  • AWS.
  • Azure.
  • Google Cloud.

Sự hợp tác giữa các phòng ban

Luôn có ba yếu tố cho bất kì sự thành công nào là: con người, quy trình và công nghệ. Việc ứng dụng Big Data hiệu quả đòi hỏi sự kết hợp các phòng ban trong tổ chức. Tuy nhiên, mỗi nhóm phải yêu cầu chế độ xem và cách sử dụng dữ liệu riêng.

Marketer chỉ có thể hưởng lợi khi dữ liệu có thể truy cập được và có hiệu quả. Big Data và môi trường Multi-Cloude sẽ biến điều này trở nên có thể. Nó cho phép IT và các phòng ban quản lý công cụ và làm việc trong môi trường riêng.

Đồng thời, cũng giúp các bộ phận khác nhau truy cập thông tin quan trọng. Điều này được thể hiện rất rõ khi so sánh bộ phận IT và phòng kinh doanh. Nhóm IT cần nhiều công cụ phức tạp với giao diện người dùng mở rộng. Phòng kinh doanh lại cần những công cụ đơn giản hơn nhưng tập trung và mạnh mẽ.

Các công cụ cần phân chia rõ ràng cho mỗi phòng ban để đạt hiệu quả làm việc. Không có một công cụ đơn lẻ nào đáp ứng nhu cầu của mọi phòng ban. Chúng ta cần đa công cụ để kết nối lại với nhau. Chúng được biết đến là quản lý dữ liệu cộng tác.

Hệ thống CDM cho phép các nhóm chia sẻ, vận hành và truyền dữ liệu. Mỗi phòng ban sẽ sử dụng giao diện phù hợp với nhu cầu của họ. Điều này cho phép mỗi nhóm sử dụng công cụ cần thiết và đảm bảo chất lượng dữ liệu.

big data
Sự hợp tác giữa các phòng ban

Sự định hướng của điện toán đám mây đối với Big Data trong Marketing

Thật khó mà tưởng tượng việc triển khai Big Data nếu không có điện toán đám mây. Các nhu cầu của Big Data như sức mạnh tính toán và lưu trữ dữ liệu khó có thể đáp ứng nếu không có:

  • Đặc tính theo yêu cầu.
  • Self-services.
  • Tài nguyên tổng hợp.
  • Các đặc tính co giãn của điện toán đám mây.

Ngoài ra, điện toán đám mây đang tiếp tục đem lại những lợi ích trong sáng kiến Marketing.

Giống như Big Data, công nghệ đám mây tạo điều kiện thuận lợi cho máy ảo và vùng chứa. Nó cung cấp khả năng di chuyển linh hoạt cho khối lượng công việc. Đồng thời, chi phí cũng sẽ được giảm bớt và các giải pháp được đổi mới. Đây là điều mà cơ sở hạ tầng vật lý không thể đáp ứng được.

Ngoài ra, các nhà cung cấp dịch vụ Cloud đem lại nhiều lại ích hơn nữa, bao gồm:

  • Mở rộng thị trường, dễ dàng mua và cài đặt.
  • Chạy nhiều công cụ khác nhau cho Marketing.
  • Các công cụ có thể cài đặt và chạy chỉ trong vòng vài phút.

Big Data đang bắt đầu được triển khai cho Marketing

Big Data hỗ trợ đắc lực trong việc nhìn nhận và đánh giá các sáng kiến Marketing. Nó có thể nắm bắt chi tiết về thông tin khách hàng ở mức độ chưa từng có. 

Qua đó, chúng ta có thể phản hồi hành động của khách hàng trong thời gian thực. Đồng thời, bạn cũng có thể định hướng hành vi người dùng.

Talend Master Data Management đã kết hợp sức mạnh của MDM và tích hợp dữ liệu. Bạn sẽ được cung cấp một cái nhìn nhất quán về dữ liệu. Sự phản hồi được tổng hợp từ các nguồn bên trong và bên ngoài trong thời gian thực.

Bằng cách tạo và chia sẻ dữ liệu toàn diện, bạn có đưa ra quyết định đúng đắn. Nó cho phép bạn phát triển các business case dựa trên lợi ích rõ ràng. Đồng thời, những định lượng và kết quả được dự đoán chính xác. Không chỉ thế, mức ngân sách cần chi trả cũng ở mức hợp lý.

AWS, Azure và Google đã chủ động tạo ra các sáng kiến Big Data để giải quyết khó khăn. Talend Data Fabric cho phép bạn tích hợp và phân tích dữ liệu từ hầu hết mọi nguồn.

Các trình kết nối được tạo sẵn cho các ứng dụng như Salesforce, Marketo, SAP và Netsuite. Từ đó, mạng lưới kết nối trở nên vô cùng dễ dàng. Nhờ dữ liệu và chức năng quản trị, thông tin tạo ra đảm bảo được độ tin cậy. Đây chính là thời điểm tốt nhất để ứng dụng Big Data vào trong Marketing. 

big data
Bước đầu ứng dụng Big Data vào Marketing

Kết luận

Qua đây, ta có thể thấy tiềm năng và lợi ích mà Big Data đem lại là vô cùng lớn. Mình tin rằng khi biết cách tận dụng lợi thế này, Marketing sẽ đạt hiệu quả nhanh chóng. Khác biệt và vượt qua đối thủ chưa bao giờ dễ đến thế nhờ Big Data.