Xác định mọi nền tảng thu thập dữ liệu marketing và khách hàng (Google Analytics CRM, chiến dịch quảng cáo Facebook, Google, ) hiện đang có. Sau đó, bạn tập trung tất cả các nguồn dữ liệu vào một nơi để tránh phân tán dữ liệu, dễ tìm kiếm và truy xuất khi cần. Bạn có thể bắt đầu với Google Sheets, Excel nếu còn hạn chế về kỹ thuật.

Hãy bắt đầu bằng cách hỏi: “Mục tiêu quan trọng nhất của team mình trong chiến dịch, chu kỳ kinh doanh này là gì?” . Sau đó, hãy đi ngược lên để xác định các Chỉ số bổ trợ (Subordinating Indicators), đây là những con số nhỏ hơn, nằm ở các tầng khác nhau của hành trình khách hàng, giúp bạn hiểu tại sao Chỉ số chính lại tăng hoặc giảm.

Ví dụ: Nếu mục tiêu là “tăng doanh thu bán hàng” thì bán ra nhiều đơn hàng hơn (tăng order quantity) hoặc tăng giá trị đơn hàng trên mỗi đơn (tăng value of order).

• Các chỉ số chính: Revenue, Order quantity, Order value, ROAS ( doanh thu thu được trên chi phí quảng cáo),…

• Các chỉ số phụ: Awareness, Impression, Click, Add-to-cart, CTR, CR, payment rate, …

Tạo một “bản đồ dữ liệu” đơn giản, liệt kê các chỉ số quan trọng, định nghĩa rõ ràng từng chỉ số, và thống nhất nguồn dữ liệu chính thức cho mỗi chỉ số đó. Điều này giúp mọi người trong team nói cùng một “ngôn ngữ dữ liệu”.

Sử dụng các công cụ như Looker, Power BI để trực quan hóa dữ liệu, làm mới định kỳ (schedule refresh) để theo dõi tiến độ, kết quả cơ bản.

Hiểu rõ các chỉ số trên dashboard của bạn và ý nghĩa của chúng. Hãy làm quen với tư duy phân tích insight, không chỉ đơn thuần là “xem chỉ số” mà còn đặt câu hỏi “tại sao” và “làm thế nào”.

Ví dụ, khi thấy tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate) giảm đột ngột trên dashboard, đừng chỉ dừng lại ở con số đó. Hãy hỏi: “Tại sao nó lại giảm? Có phải do nguồn traffic thay đổi, nội dung quảng cáo không còn phù hợp, hay có vấn đề kỹ thuật trên website?”

Nếu giai đoạn trước bạn chỉ mới tập trung dữ liệu nhưng chưa xây dựng data warehouse chuyên nghiệp thì đây chính là giai đoạn bạn cần chuyển đổi. Bởi vì, với hệ thống lưu trữ chuyên nghiệp việc kết hợp (blend/ join) các nguồn dữ liệu để xây dựng các mô hình phân tích sâu hơn, theo nhiều chiều (dimension) hơn, từ đó tìm được những insight giá trị hơn.

Đồng thời, qua giai đoạn tiếp theo lượng dữ liệu cần xử lý, lượng mô hình phân tích sẽ tăng lên dần, những giải pháp tạm thời như Google Sheets,Excel sẽ không đủ linh hoạt và sẽ làm công việc phân tích của bạn và team kém hiệu quả hơn rất nhiều.

Để hiểu hành vi khách hàng và tối ưu hóa hiệu quả marketing, bạn cần đi sâu hơn vào dữ liệu bằng cách phân tích theo phễu (funnel analysis), sử dụng A/B testing và các mô hình phân bổ (attribution analysis). Đây là những công cụ giúp bạn không chỉ biết ‘cái gì đã xảy ra’ mà còn bắt đầu dự đoán ‘cái gì sẽ xảy ra’ và ‘nên làm gì’.

Những kỹ thuật này cho phép bạn nhìn rõ toàn bộ hành trình của khách hàng từ khi họ biết đến sản phẩm/dịch vụ cho đến khi họ thực hiện hành động mong muốn. Việc này cực kỳ quan trọng vì nó giúp bạn xác định chính xác những điểm nghẽn, những yếu tố thúc đẩy hoặc cản trở chuyển đổi, từ đó đưa ra quyết định tối ưu hơn cho từng giai đoạn.

Ví dụ: Dashboard có thể cho bạn thấy có 10.000 lượt truy cập website, nhưng chỉ 100 người mua hàng. Phân tích phễu sẽ giúp bạn nhìn rõ từng bước: bao nhiêu người xem sản phẩm, bao nhiêu người thêm vào giỏ hàng, bao nhiêu người đến trang thanh toán. Nếu bạn thấy tỷ lệ ‘thêm vào giỏ hàng’ thấp, bạn biết cần tối ưu trang sản phẩm. Nếu tỷ lệ ‘thanh toán’ thấp, có thể quy trình thanh toán đang có vấn đề.

Việc chuyển từ vai trò “người theo dõi” sang “người ra quyết định” giúp bạn phản ứng nhanh hơn với thị trường, tối ưu hóa hiệu quả từng đồng ngân sách và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng một cách sâu sắc. Dữ liệu không chỉ cho bạn biết điều gì đã xảy ra, mà còn giúp bạn hiểu tại sao nó xảy ra và nên làm gì tiếp theo. 

Bạn có thể bắt đầu sử dụng phân tích dự đoán (predictive analysis) để không chỉ nhìn vào quá khứ mà còn dự báo hành vi tương lai của khách hàng. Phân tích dự đoán giúp bạn chủ động hơn trong các chiến dịch marketing.

Ví dụ: Nếu bạn là một dịch vụ đăng ký (ví dụ: ứng dụng học tiếng Anh, phòng gym), bạn có thể phân tích dữ liệu hành vi của người dùng (tần suất sử dụng, mức độ tương tác giảm, v.v.) để dự đoán ai có khả năng sẽ hủy dịch vụ trong tháng tới. Khi biết điều này, bạn có thể chủ động gửi các ưu đãi cá nhân hóa hoặc liên hệ hỗ trợ để giữ chân họ.

Dựa trên các phân tích hành vi người dùng để điều chỉnh nội dung quảng cáo (Dynamic Ads), đề xuất sản phẩm, và tạo email, tin nhắn,… siêu tùy chỉnh theo thời gian thực. Các công ty xuất sắc trong cá nhân hóa tạo ra doanh thu cao hơn 40%.

Nếu ở giai đoạn Low Maturity và Data-Informed thiên về quản lý và tối ưu thực thi chiến lược, thì ở giai đoạn Data-Optimized, năng lực và hệ thống của team bạn đã trưởng thành đủ để xây dựng một hệ sinh thái Marketing Intelligence (MI) toàn diện.

Một hệ sinh thái MI toàn diện không chỉ giúp bạn theo dõi hiệu suất marketing đơn thuần, mà còn cho phép bạn phân tích sâu rộng các thông tin liên quan đến thị trường, đối thủ, khách hàng, và hiệu suất tổng thể của cả hoạt động marketing lẫn vận hành. Điều này biến MI thành một “la bàn chiến lược” liên tục, thay vì chỉ là một công cụ báo cáo. Nó cung cấp cái nhìn toàn cảnh, giúp bạn đưa ra các quyết định chiến lược cấp cao hơn, không chỉ dừng lại ở việc tối ưu chiến dịch nhỏ lẻ.