Trong thế giới được dữ liệu điều khiển này, phân tích dự đoán đã trở thành một công cụ thay đổi cuộc chơi dành cho các nhà tiếp thị muốn liên tục cạnh tranh. Thông qua sử dụng các thuật toán tiên tiến và học máy để xử lý dữ liệu lịch sử, phân tích dự đoán trong tiếp thị có thể tạo ra các dự báo về hành vi của khách hàng. Các dự báo này sau đó được sử dụng để cải thiện kết quả chiến dịch. Nếu muốn tìm hiểu thêm về phân tích dự đoán và cách có thể áp dụng phân tích dự đoán vào các hoạt động tiếp thị thì quý vị đã tìm đến đúng nơi.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ nói thật toàn diện về nhiều kỹ thuật mà quý vị có thể triển khai, tạo điều kiện cho quý vị tận dụng các lợi ích và tránh mọi cạm bẫy tiềm tàng.
Phân tích dự đoán trong tiếp thị là gì?
Mô hình phân tích truyền thống sẽ xem xét dữ liệu lịch sử và giả định rằng cũng chính xu hướng đó sẽ tiếp diễn trong tương lai, trong khi phân tích dự đoán thì sử dụng dữ liệu hiện có và công nghệ học máy để thu thập thông tin chuyên sâu về khả năng xảy ra một sự kiện trong tương lai. Trong tiếp thị, phân tích dự đoán giúp ta xác định ai có nhiều khả năng chuyển đổi hoặc thực hiện các hành động có liên quan nhất. Trọng tâm của phân tích dự đoán là dự đoán các hành động và phản ứng trong tương lai.
Lợi ích của phân tích dự đoán trong tiếp thị là gì?
Câu trả lời ngắn gọn: có rất nhiều lợi ích! Phân tích dự đoán vượt trội hơn các phương thức phân tích tiếp thị khác về độ sâu, cung cấp thông tin chuyên sâu và chiến lược khả thi. Không tập trung vào những gì đã xảy ra giống như dạng phân tích mô tả, tiếp thị phân tích dự đoán tập trung vào những gì sẽ xảy ra tiếp theo. Phương pháp hướng tới tương lai này giúp các nhà tiếp thị dự đoán nhu cầu của khách hàng, tối ưu hóa chiến dịch và tự tin đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Xin hãy đọc tiếp để tìm hiểu chi tiết phân tích dự đoán có thể trợ giúp ta như thế nào.
Phân khúc khán giả được cải thiện
Chúng ta không thể phủ nhận rằng phân khúc khách hàng là việc rất quan trọng. Tuy nhiên, khi sử dụng phân tích dự đoán trong các nỗ lực phân khúc, ta đưa hoạt động này lên một cấp độ hoàn toàn mới. Thông qua phân tích các mô hình trong hành vi, nhân khẩu học và sở thích, ta có thể tạo các nhóm siêu nhắm mục tiêu vượt khỏi những phân loại cơ bản. Như vậy tức là, các chiến dịch được cá nhân hóa nhiều hơn có thể tạo ra tỷ lệ gắn kết cao hơn, từ đó dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi tốt hơn. Nếu không sử dụng phân tích dự đoán để phân khúc thì ta đang bỏ lỡ những thông tin chuyên sâu có giá trị.
Tỷ lệ giữ chân khách hàng cao hơn
Phân tích dự đoán trong tiếp thị giúp ta xác định những khách hàng sắp rời khỏi kênh. Thông qua phân tích các yếu tố như lịch sử mua hàng, mức độ gắn kết và phản hồi, ta có thể thực hiện các bước cần thiết để ngăn chặn điều đó xảy ra. Với phân tích dự đoán, ta không chỉ phản ứng với các vấn đề khi chúng xuất hiện mà còn ngăn được chúng hoàn toàn. Ta sẽ không chỉ giảm được tỷ lệ mất khách hàng mà còn xây dựng mối quan hệ bền chặt, lâu dài với khách hàng hơn. Như vậy, không chỉ giá trị trọn đời của khách hàng cao hơn mà ta còn có nhiều khách hàng tiềm năng nhiệt thành hơn để chuyển đổi dễ dàng.
Xử lý các link yếu trước khi chúng bị hỏng
Chúng tôi muốn quý vị hãy tưởng tượng ra một sợi xích - mặc dù có vẻ hơi ẩn dụ. Bất kể sợi xích này chắc đến mấy thì nó vẫn sẽ bị đứt nếu có chỉ một mắt xích yếu. Đây là điều mà ta đang cố gắng ngăn chặn bằng tiếp thị phân tích dự đoán. Loại tiếp thị này có thể giúp ta phát hiện ra những rủi ro tiềm ẩn từ sớm, dù là phân bổ ngân sách sai hay nhắm mục tiêu vào các phân khúc không phù hợp. Với phân tích dự đoán trong hộp công cụ tiếp thị, ta sẽ luôn nhìn thấy trước vấn đề thay vì phải loay hoay tìm cách khắc phục.
Phân tích dự đoán đối với tiếp thị kỹ thuật số hoạt động như thế nào?
Khi có thể phân tích dự đoán thành thạo, ta như trở thành một nhà ngoại cảm, cảm nhận được những gì có thể xảy ra trong tương lai. Tuy nhiên, phân tích dự đoán trong tiếp thị không giống như bói toán, bởi nó đòi hỏi rất nhiều công sức — chắc chắn là không phải chỉ nhìn vào quả cầu pha lê! Nếu quý vị chấp nhận thử thách để đạt được những kết quả tuyệt vời mà tính năng phân tích dự đoán có thể mang lại, chúng ta sẽ nói qua những việc quý vị cần làm trong các tiểu mục sau.
Chuẩn bị dữ liệu
Chất lượng kết quả nhận được với phân tích dự đoán trong tiếp thị sẽ phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu của ta. Đó là lý do tại sao trước khi thực hiện bất kỳ phân tích thực tế nào, ta cần thực hiện:
- Thu thập dữ liệu: Nếu ta đã chạy các chiến dịch trước đây thì chúng có thể là một phần trong tập dữ liệu; tuy nhiên, loại dữ liệu mà ta cần cũng sẽ phụ thuộc vào mục tiêu.
- Làm sạch dữ liệu: Đối với phân tích dự đoán, ta cần toàn bộ tập dữ liệu nhất quán và không bị những lỗi có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích.
Vui lòng thực hiện phần này thật nghiêm túc! Chúng tôi thậm chí đi xa đến mức nói rằng đây là những yếu tố quan trọng nhất của phân tích dự đoán trong tiếp thị bởi vì chúng kết nối với mọi thứ mà ta sẽ thấy trong tương lai.
Xây dựng mô hình
Bây giờ chúng ta đi đến phần thú vị! Ở đây, ta sẽ quyết định thuật toán sử dụng cho dữ liệu của mình. Chúng ta sẽ nói chi tiết hơn trong phần tiếp theo, còn bây giờ, đây là các kỹ thuật tiếp thị phân tích dự đoán chính mà ta có thể lựa chọn:
- Phân tích hồi quy;
- Cây quyết định và rừng ngẫu nhiên;
- Mạng nơ-ron và mô hình học máy;
- Kỹ thuật phân cụm và phân khúc;
- Phân tích chuỗi thời gian.
Phân tích dự đoán hiện đại không đòi hỏi nhiều công sức của con người. Bởi vì phần lớn công việc được thực hiện thông qua phần mềm nên ta có thể chọn các mô hình phức tạp hơn để lấy những phân tích chuyên sâu hơn.
Xác thực
Tiếp thị dự đoán dẫn đến các chiến dịch hiệu quả hơn, nhưng liệu ta có chắc rằng các ý tưởng của mình thực sự sẽ hiệu quả không? Cách tốt nhất là thử nghiệm mọi thứ trước bằng cách sử dụng một tập dữ liệu khác. Theo cách này, ta có thể thấy vấn đề ở đâu và cần tinh chỉnh chiến lược ở chỗ nào. Hãy đảm bảo không bỏ qua bước phân tích dự đoán này, bởi vì nếu không làm như vậy thì ta có thể không chỉ lãng phí một phần đáng kể trong ngân sách tiếp thị mà còn khiến khán giả của mình thấy rối với thông điệp không chính xác.
Triển khai
Nếu ta hài lòng với kết quả mà mô hình tạo ra thì đã đến lúc triển khai! Đối với phần này của khâu phân tích dự đoán, ta sẽ tích hợp mô hình vào các nền tảng và quy trình tiếp thị hiện có. Sau đó, ta sẽ dùng các dự đoán của mô hình để hướng dẫn những bước tiếp theo. Tuy nhiên, ta không phải thực hiện thủ công. Ví dụ như với phân khúc động, ta sẽ tạo và tái tạo các phân khúc dựa trên dữ liệu thời gian thực. Nếu kết quả sau phân khúc động không vượt qua được kiểm soát thì chúng tôi khuyên nên quay lại bước trước để xem có thể điều chỉnh ở những điểm nào.
Giám sát và đánh giá
Ngay cả khi ta hoàn toàn hài lòng với kết quả của mô hình phân tích dự đoán thì các mô hình được tạo ra cũng không hoạt động theo chế độ "cài đặt đó rồi thôi". Ta phải liên tục kiểm tra xem liệu chúng vẫn đang hoạt động dựa trên dữ liệu đầu vào và các điều kiện thị trường thay đổi hay không. Phân tích dự đoán trong tiếp thị liên quan đến hoạt động theo dõi và cập nhật thường xuyên để đảm bảo mô hình vẫn phù hợp và hiệu quả. Trên thực tế, các bước mà ta thực hiện trong phân tích dự đoán thực ra là một phần của chu kỳ liên tục, đảm bảo tiếp tục cung cấp thông tin chuyên sâu có giá trị cho các nỗ lực tiếp thị.
Các kỹ thuật tiếp thị phân tích dự đoán chính yếu
Có nhiều hơn một cách triển khai loại phân tích chủ động này vào chiến dịch. Phương án phân tích dự đoán phù hợp nhất cho các hoạt động tiếp thị của ta sẽ phụ thuộc vào những điều như:
- Các mục tiêu mà ta có cho chiến dịch hoặc chiến lược tiếp thị tổng thể;
- Dữ liệu hiện có;
- Các công cụ tự động hóa tiếp thị dự đoán hiện có.
Cả ba yếu tố này có thể cùng nhau thu hẹp đáng kể các tùy chọn. Vì vậy, nếu ta chưa quen với chúng, hãy xác định rằng ưu tiên hàng đầu của ta là các kỹ thuật phổ biến nhất được áp dụng như một phần của chiến lược tiếp thị phân tích dự đoán.
Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là một kỹ thuật thống kê so sánh hai biến để xem chúng có liên quan như thế nào và chúng có loại mối quan hệ gì. Trong tiếp thị dự đoán, điều này có thể giúp tạo dự báo về các KPI quan trọng chẳng hạn như giá trị trọn đời của khách hàng, và cũng có thể giúp xác định tác động của những hành động tiếp thị cụ thể đối với nhiều phân khúc khán giả khác nhau, hoặc cách phân bổ ngân sách hiệu quả hơn để tối đa hóa lợi nhuận tiềm năng.
Cây quyết định và rừng ngẫu nhiên
Cây quyết định (decision trees) là các mô hình trông giống như cây được sử dụng trong phân tích dự đoán. Dữ liệu được chia thành các nhánh dựa trên quy tắc quyết định. Chúng mang tính trực quan cao và rất hữu ích cho việc lập bản đồ hình ảnh, khiến chúng trở thành một trong những mô hình dự đoán tiếp thị tốt nhất. Trong khi đó, kỹ thuật rừng ngẫu nhiên (random forests) sử dụng các nguyên tắc giống như cây quyết định, chỉ khác ở chỗ cây đóng vai trò là các quy tắc quyết định chứ các nhánh không đóng vai trò này. Trong tiếp thị dự đoán, nếu có nhiều điểm quyết định và dữ liệu bị chia tách thì rừng ngẫu nhiên là lựa chọn tốt hơn.
Mạng nơ-ron và mô hình học máy
Ở đây, mạng nơ-ron và học máy được sử dụng để mô phỏng khả năng nhận dạng các khuôn mẫu của con người. Sở dĩ điều này tuyệt vời đối với phân tích dự đoán chính là vì chúng hoạt động với tốc độ mà thậm chí cả một đội ngũ cũng không thể làm được. Do đó, đây là công cụ hoàn hảo để cập nhật phân khúc và các tùy chỉnh chiến dịch có liên quan khác cho dữ liệu tiếp thị theo thời gian thực. Phân tích dự đoán cũng làm giảm điểm mù và thành kiến, giúp ta xác định các xu hướng và mô hình mà mình có thể không tự tìm ra được.
Phân tích chuỗi thời gian
Nếu ta đã thu thập dữ liệu trong nhiều năm thì phân tích chuỗi thời gian là điều rất hữu ích. Điều này rất tuyệt vời cho tiếp thị dự đoán chuyên xem xét các xu hướng và mô hình để dự báo những kết quả tương lai. Ví dụ như mô hình chuỗi thời gian có thể dự đoán nhu cầu đối với một số sản phẩm hoặc dịch vụ nhất định, qua đó có thể biện minh cho việc tăng ngân sách quảng cáo để có thể tiếp cận nhiều khán giả hơn. Tuy nhiên, với kỹ thuật tiếp thị phân tích dự đoán này, ta có thể không nắm bắt được các biến số không liên quan. Ở đây, ta giả định rằng mọi thứ vẫn giữ nguyên. Vì vậy, những sự kiện lớn hoặc bất ngờ có thể làm sai lệch hiệu quả của hoạt động phân tích chuỗi thời gian.
Kỹ thuật phân cụm và phân khúc
Phân cụm là một kỹ thuật tiếp thị phân tích dự đoán không giám sát. Phân cụm bao gồm nhóm các điểm dữ liệu tương tự dựa trên những đặc điểm chung. Ta sẽ hoàn toàn quyết định những đặc điểm chung đó là gì! Phân khúc khán giả là cách sử dụng phân tích dự đoán phổ biến nhất trong các chiến dịch tiếp thị. Thông qua xem xét kỹ hơn những loại người khác nhau tạo nên khán giả của mình, ta sẽ có thể truyền tải thông điệp tốt hơn và chính xác hơn. Đối với chúng ta, điều này rất có thể có nghĩa là tỷ lệ chuyển đổi tốt hơn. Kỹ thuật tiếp thị phân tích dự đoán này có ba loại kỹ thuật phụ mà ta có thể sử dụng: K-means, hierarchical và DBSCAN.
Phân cụm K-Means
Phân cụm K-means là loại phụ đơn giản và hiệu quả nhất. Vì vậy, đây là phương pháp phổ biến nhất. Đối với phương pháp này, ta đặt một số cụm "K" và mỗi điểm dữ liệu sẽ được chỉ định cho cụm có giá trị trung bình gần nhất. Ở đây, ta tinh chỉnh giá trị trung bình của cụm mỗi khi nhóm số liệu thống kê. Kỹ thuật tiếp thị phân tích dự đoán này tuy có thể dễ sử dụng nhưng cũng đi cùng một nhược điểm. Kỹ thuật này buộc ta phải bám lấy một số cụm nhất định mà không xem xét mức độ phân tán của tập dữ liệu hay xem xét liệu có nhiều giá trị ngoại lai hay không.
Phân cụm Hierarchical
Đối với kỹ thuật tiếp thị phân tích dự đoán theo thứ bậc này, ta không phải chỉ định một con số cụm nhất định. Thay vào đó, ta sắp xếp dữ liệu bằng cách dùng các giá trị tăng dần hoặc giảm dần. Sau đó, ta có thể quyết định số lượng cụm muốn tạo. Kết quả thường được trình bày qua một sơ đồ phân cấp. Ta sẽ có thể xem chúng ở cấp độ vĩ mô, xác định những cụm bao quát lớn hơn. Sau đó, ta có thể phóng lớn để xác định các cụm phụ cụ thể hơn. Ví dụ như có hai cụm chính: người mua sắm cao cấp và người mua sắm có ngân sách hạn hẹp. Nếu ta phóng lớn cụm cao cấp, kỹ thuật phân tích dự đoán này sẽ tạo ra nhiều cụm phụ hơn để phản ánh các đặc điểm cụ thể, chẳng hạn như ý thích về sản phẩm hoặc vị trí.
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
Quý vị còn nhớ chúng ta đã thảo luận về cách phân cụm K-means không tính đến các giá trị ngoại lai chứ? Vấn đề đó được giải quyết bằng kỹ thuật tiếp thị phân tích dự đoán này. Kỹ thuật này hiệu quả đối với các tập dữ liệu phức tạp hơn, đồng thời xác định 'noise’ (nhiễu) hoặc những bất thường về dữ liệu. Phương pháp này giúp ta phát hiện ra các hành vi bất thường của người dùng có thể mang tính gian lận. Nếu muốn có một kỹ thuật tiếp thị phân tích dự đoán cực kỳ hiệu quả, tập trung vào các mô hình ẩn, thì DBSCAN chắc chắn là kỹ thuật đáng khám phá.
Ví dụ về phân tích dự đoán và tiếp thị: Ta có thể áp dụng vào chiến dịch như thế nào?
Hiện tại, quả thực phân tích dự đoán có vô vàn ứng dụng tiềm năng. Bởi vì dữ liệu là thành phần cơ bản và quan trọng nhất trong tiếp thị dự đoán nên miễn ta nhập đúng thông tin thì có thể tạo ra lợi ích. Ta sẽ có thể hoàn thành nhiều việc hơn nữa, từ thúc đẩy sự gắn kết của khách hàng đến tối ưu hóa chi tiêu tiếp thị. Tuy nhiên, chính xác thì ta có thể kết hợp phân tích dự đoán vào các chiến dịch tiếp thị như thế nào? Chúng ta cùng tìm hiểu một số ví dụ thực tế và chiến lược khả thi cho thấy công cụ hiệu quả này có thể chuyển hóa các nỗ lực tiếp thị như thế nào.
Tăng gắn kết
Gắn kết là một phần quan trọng của bất kỳ chiến dịch nào bởi vì thông qua mức độ gắn kết, ta biết nội dung mình đã tạo cho quảng cáo thực sự đang được đón nhận. Với tiếp thị phân tích dự đoán tận dụng thông tin chuyên sâu dựa trên dữ liệu, ta có thể cải thiện tương tác theo những cách này:
- Cải thiện phân khúc khán giả để cung cấp nội dung được cá nhân hóa hơn;
- Xác định thời điểm tốt nhất để hiển thị nội dung tiếp thị và/hoặc quảng cáo cho khán giả;
- Xác định các khách hàng tiềm năng sắp rời khỏi kênh để ta có thể tập trung vào họ.
Như có thể thấy, phân tích dự đoán góp phần vào tỷ lệ tương tác theo rất nhiều cách!
Chấm điểm và ưu tiên khách hàng tiềm năng
Không phải khách hàng tiềm năng nào cũng đều như nhau. Nếu muốn tập trung vào những khách hàng quan trọng nhất, ta cần phân tích dự đoán. Thông qua việc chấm điểm khách hàng tiềm năng dựa trên khả năng chuyển đổi của họ, đội ngũ bán hàng của ta có thể ưu tiên các khách hàng có tiềm năng cao. Cách làm này sẽ dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi cao hơn thông qua việc phân bổ nhiều nguồn lực hơn cho họ. Ngoài ra, phân tích dự đoán cũng hữu ích trong việc lập bản đồ hành trình của khách hàng thành nhiều phân khúc khác nhau, giúp ta xác định loại khách hàng tiềm năng mà mình muốn nuôi dưỡng dựa trên chiến dịch.
Tối ưu hóa chi tiêu tiếp thị
Có nhiều nền tảng để ta sử dụng và có nhiều cách để mua quảng cáo hoặc không gian quảng cáo dựa trên nội dung muốn tạo. Tuy nhiên, cách tốt nhất là gì? Chúng tôi đã đề cập nhanh điều này khi thảo luận về việc chấm điểm khách hàng tiềm năng. Tuy nhiên, phân tích dự đoán trong tiếp thị cũng có thể cung cấp những kiến thức chuyên sâu có giá trị về những nền tảng mà ta nên ưu tiên hoặc loại nội dung sẽ tạo được tiếng vang với một số phân khúc khán giả nhất định. Làm như vậy, ta đảm bảo tối đa hóa tác động của mỗi một đô la chi cho chiến dịch tiếp thị của mình.
Đo mức độ thành công của mô hình dự đoán trong tiếp thị
Vậy, ta làm thế nào để biết liệu phân tích dự đoán có hiệu quả trong trường hợp của mình không? Chúng tôi đề xuất xem xét các số liệu sau.
- Mean absolute error: Số liệu này cho ta biết kỳ vọng của mình đối với tiếp thị phân tích dự đoán gần với thực tế như thế nào, từ đó tạo điều kiện điều chỉnh thêm các mô hình.
- Tỷ lệ gắn kết và chuyển đổi: Từ khi triển khai các thay đổi thông qua phân tích dự đoán, ta đã thấy kết quả tích cực trong các hoạt động tiếp thị của mình chưa? Hẳn là cả tỷ lệ tương tác lẫn chuyển đổi đều tăng lên!
- Lợi tức đầu tư: Chúng ta thực hiện tất cả những điều này là để tăng số tiền thu được từ các chiến dịch của mình. Do đó, ta nên xem xét phân tích dự đoán sẽ trợ giúp mình như thế nào về mặt này.
Ta có thể sử dụng bất kỳ KPI nào để đo mức độ thành công ở đây, đặc biệt là khi ta so sánh baseline và intervention.
Những thử thách khi sử dụng mô hình dự đoán
Ta chỉ có thể đạt được kết quả tuyệt vời nếu vượt qua được những thử thách này.
- Chuyên môn: Trước hết, ta cần hiểu các mô hình tiếp thị phân tích dự đoán khác nhau để xác định sử dụng mô hình nào là tốt nhất.
- Cập nhật liên tục: Ngay cả sau khi đã tạo mô hình, ta vẫn cần phải liên tục cập nhật để đảm bảo mô hình mang lại kết quả mong muốn.
- Đầu tư nhiều nguồn lực: Từ việc thu thập và tinh chỉnh dữ liệu cho đến phát triển mô hình phân tích dự đoán, ta cần sử dụng nhiều nguồn lực thì mới có lợi.
Hy vọng rằng những yếu tố cân nhắc này không làm quý vị nản lòng! Đầu tư bảo vệ tương lai cho các hoạt động tiếp thị luôn là khoản đầu tư xứng đáng.
Các phương pháp phân tích dự đoán hay nhất trong tiếp thị kỹ thuật số
Tất cả các lợi thế mà chúng ta thảo luận ở đây đều giả định rằng ta đang làm rất đúng. Tuy nhiên, chính xác thì "đúng" có nghĩa là gì trong bối cảnh này? Phân tích dự đoán tập trung nhiều vào dữ liệu, xem dữ liệu như nguồn duy nhất cung cấp thông tin chuyên sâu chính xác. Vì vậy, các phương pháp hay nhất cần liên kết với điều này. Để có được giá trị tối đa từ phân tích dự đoán, hãy nhớ các phương pháp hay nhất này. Chúng cũng sẽ giúp ta quản lý những thử thách tiềm ẩn.
Đảm bảo dữ liệu có liên quan đến mục tiêu
Nói vậy nghĩa là gì? Mặc dù tìm hiểu về những khách hàng có nhiều khả năng mua áo khoác mùa đông có thể là việc thú vị nhưng thông tin thu được từ hoạt động này sẽ không có ích gì cho chiến dịch mùa hè cả. Phân tích dự đoán có thể khiến ta rất phấn khích về những gì mình có thể làm và khám phá bằng cách sử dụng dữ liệu. Tuy nhiên, với các file dữ liệu khổng lồ mà ta có thể dễ dàng thu thập ngày nay, mọi thứ có thể nhanh chóng trở nên quá tải. Vậy, để có được thông tin chuyên sâu về tiếp thị phù hợp hơn từ phân tích dự đoán, hãy loại bỏ những dữ liệu hoàn toàn không liên quan gì đến kết quả mà ta mong muốn.
Xây dựng chuyên môn
Dữ liệu chỉ hữu hiệu khi có thể được áp dụng. Mặc dù không cần phải học sơ đẳng kỹ thuật tiếp thị phân tích dự đoán nhưng ta cần phải quen với chủ đề này. Ta cũng nên hiểu sâu về những điều sau:
- Thời điểm tốt nhất để sử dụng chúng;
- Lợi thế của chúng;
- Những nhược điểm tiềm ẩn của mọi phương pháp chính yếu.
Làm như vậy, ta sẽ có thể chọn đúng công cụ tiếp thị phân tích dự đoán để sử dụng cho mô hình.
Khởi động nhẹ
Ta không cần phải đại tu quy trình công việc trong tích tắc. Nếu có thể, ta nên bắt đầu với một dự án tiếp thị nhỏ và tiến hành từng bước. Làm như vậy, ta có thể dần tin tưởng cách tiếp cận vấn đề và đào tạo khả năng của máy móc. Thành công trong phân tích dự đoán có thể chuyển thành thành công lớn hơn sau này. Ví dụ như nếu có một dự án mới với các mục tiêu tương tự, ta có thể sử dụng mô hình hiện có làm khởi điểm và chỉ cần điều chỉnh chút ít để phù hợp hơn.
Xu hướng mới nổi trong phân tích dự đoán cho các chiến dịch tiếp thị
Phân tích dự đoán phát triển không ngừng. Nếu muốn đi trước một bước, ta cần phải chú ý đến các xu hướng mới nhất. Đến nay, phân tích dự đoán có thể đã được coi là một trong những cải tiến lớn nhất trong lĩnh vực tiếp thị, tuy nhiên, nó vẫn chưa đạt hết tiềm năng. Những phát triển mới nổi này đang định hình tương lai của các chiến dịch tiếp thị, cung cấp những cách mới để gắn kết khách hàng, tối ưu hóa chiến lược và thúc đẩy kết quả. Sau đây là những xu hướng hàng đầu mà ta nên chú ý.
Thông tin chuyên sâu dự đoán đa kênh
Một nhà tiếp thị giỏi sẽ biết rằng cần theo dõi khách hàng tiềm năng trên mạng nếu muốn họ luôn nhớ đến thương hiệu của mình. Do đó, tiếp thị dự đoán cũng đang phát triển theo hướng này. Thông qua phân tích dữ liệu đa kênh, các nhà tiếp thị có thể tạo ra những trải nghiệm cố kết, được cá nhân hóa, thúc đẩy sự gắn kết và lòng trung thành. Như vậy, ta có thể đạt được kết quả tốt hơn từ phân tích dự đoán bất kể khán giả mục tiêu của mình ở đâu.
Thông tin dự đoán theo thời gian thực
Chúng ta ngày nay không còn chỉ dựa vào dữ liệu lịch sử. Phân tích dự đoán theo thời gian thực tạo điều kiện cho các chuyên gia tiếp thị hành động dựa trên thông tin chuyên sâu thực tế. Ví dụ như ta có thể điều chỉnh giá bid quảng cáo, cá nhân hóa nội dung website hoặc gửi các offer nhắm mục tiêu dựa trên hành vi tức thời của khách hàng. Xu hướng này hoàn toàn xoay quanh sự nhanh nhẹn và phản hồi nhanh, cho phép ta tận dụng lợi thế của thời điểm hiện tại. Khi phân tích dự đoán hay, ta sẽ có thể dẫn đầu cuộc chơi!
Mô hình dự đoán bằng AI
Trí tuệ nhân tạo hiện được sử dụng trong hầu hết mọi ngành, bao gồm thế giới tiếp thị kỹ thuật số. Các mô hình AI có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ theo thời gian thực, khám phá những thông tin chuyên sâu hơn và đưa ra dự đoán chính xác hơn. Với công nghệ này, ta sẽ có thể:
- Tạo các đề xuất siêu cá nhân hóa;
- Điều chỉnh các chiến dịch theo thời gian thực;
- Nhận phân tích dự đoán cực kỳ nhanh.
Chúng tôi mong sẽ được thấy nhiều ứng dụng AI hơn nữa trong lĩnh vực này ở tương lai. Khi tích hợp trí tuệ nhân tạo vào nhiều quy trình, ta sẽ có nhiều thời gian hơn để tập trung vào các nhiệm vụ cấp cao hơn, tạo tác động đáng kể hơn với những nỗ lực của mình.
Bảo vệ tương lai cho các chiến lược tiếp thị bằng phân tích dự đoán
Trong các chiến dịch tiếp thị, những loại phân tích khác nhau luôn có vị trí riêng và giúp hình thành các chiến lược thành công. Tuy nhiên, không triển khai phân tích dự đoán là một sự thiếu sót. Đã đến lúc chúng ta chủ động hơn trong việc thiết lập hướng đi cho kế hoạch tiếp thị tổng thể thay vì chỉ phản ứng với mỗi thay đổi nhỏ. Làm như vậy, ta sẽ có thể tận dụng những sự phát triển thay vì phải liên tục rượt đuổi chúng.
Nếu quý vị muốn tích hợp các giải pháp phân tích tiếp thị dự đoán vào quảng cáo tự nhiên, hãy xem MGID là đối tác! Đăng ký ngay hôm nay để sử dụng các công cụ hàng đầu, tiếp cận đội ngũ sáng tạo của chúng tôi và có một người quản lý cá nhân để giúp quý vị tạo chiến dịch hiệu quả. Với phân tích dự đoán và chuyên môn của chúng tôi, chúng ta sẽ cùng nhau đạt được những thành công lớn!
