Kể từ đại dịch COVID-19 bùng phát, thói quen mua hàng của người tiêu dùng bắt đầu thay đổi. 

Kéo theo đó, các doanh nghiệp phải đối đầu với những thách thức mới - đó là phải nhanh chóng thay đổi chiến lược kinh doanh và marketing mùa dịch sao cho phù hợp với hiện tại. 

Tiếp thị dự đoán (Predictive Marketing) là một trong những phương pháp, kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến và quan trọng nhất ngày nay.

Đây là công cụ hữu ích để các nhà khoa học, chuyên gia phân tích dữ liệu có cái nhìn chi tiết về đối tượng nghiên cứu, tìm ra các mối liên hệ và đưa ra những phán đoán ở tương lai chứ không dừng lại tại quá trình mô tả.

Predictive Marketing - tiếp thị dự đoán là gì?

Tiếp thị dự đoán liên quan đến việc tận dụng dữ liệu Big Data, để thấu hiểu người dùng và đưa ra những kế ra hoạch tiếp cận dựa trên những tiên liệu về các hành động tiếp theo của họ. 

Nó cung cấp hành vi của đối tượng, nghiên cứu lịch sử người tiêu dùng, lịch sử mua hàng, phân tích trang web và các lĩnh vực khác để làm ‘hoa tiêu” cho các chiến thuật tiếp thị.

Predictive Marketing được cho rằng sẽ “thống trị” ngành tiếp thị trong tương lai.

Cụ thể hơn, tiếp thị dự đoán sử dụng khoa học dữ liệu để dự đoán được chính xác các hành động và chiến lược nào có khả năng thành công cao nhất. 

Tóm lại, trí thông minh AI dự đoán thúc đẩy các quyết định tiếp thị, quảng cáo trong tương lai. 

Marketing hiệu quả trong thị trường cạnh tranh ngày nay phụ thuộc rất nhiều vào khả năng thuyết phục và có tính thực tiễn cao của các chiến dịch. 

Vì thế phân tích dự báo hỗ trợ quá trình này bằng cách cung cấp thông tin chi tiết từ khung công việc chung, tổng thể về CRM, hoạt động bán hàng, marketing truyền thông qua mạng xã hội và các nguồn dữ liệu khác.

Hành vi, sở thích của khách hàng đều được ghi nhận qua trí tuệ nhân tạo - AI.

Sự kết hợp dữ liệu này thể hiện cái nhìn toàn diện hơn về hành vi của khách hàng để có thể giúp doanh nghiệp tăng cường chuyển đổi và cung cấp dự đoán hành vi của khách hàng trong tương lai. 

Hơn nữa, dữ liệu dự báo còn giúp marketing hiệu quả hơn bằng cách điều chỉnh các dịch vụ của công ty tốt hơn, phù hợp với kỳ vọng của khách hàng hơn.

Lợi ích của Predictive Marketing cho các doanh nghiệp

Có nhiều cách mà phân tích dự báo có thể giúp cải thiện hiệu suất quảng cáo của các doanh nghiệp. 

Trước tiên, bạn có thể sử dụng dữ liệu để xác định các phân khúc, đối tượng khách hàng để tiếp cận và xác định liệu chiến dịch đó có thành công hay không dựa trên những số liệu đáng tin cậy.

Thứ hai, phân tích dự đoán rất hữu ích để xác định được hành vi khách hàng.

Ví dụ, nó giúp bạn tìm hiểu điều gì đang được người tiêu dùng quan tâm và cách tương tác với họ sao cho hiệu quả nhất. 

Khi sử dụng phương pháp này, bạn có thể tạo ra những nội dung được cá nhân hoá đáp ứng với nhu cầu riêng của từng khách hàng. 

Ông hoàng giải trí thế giới tiên phong đón đầu thị hiếu

Điển hình như Netflix - dịch vụ xem phim giải trí toàn cầu là một trong những doanh nghiệp sử dụng rất thành công tiếp thị dự đoán để phân tích người dùng, giúp cải thiện tìm kiếm và những gì họ muốn xem. 

Predictive Marketing - chiến lược hiệu quả giúp Netflix “giữ chân” người dùng.

Netflix thu thập dữ liệu từ các từ khoá tìm kiếm, xếp hạng, ngày xem, thể loại ưa thích. Sau đó, cung cấp các danh mục phim dựa trên những hành vi và nhu cầu của người xem. 

Chiến lược này đã giúp Netflix có số lượng người xem lên tới hơn 154 triệu người dùng trên toàn cầu, với hơn 75% hoạt động của người xem đến từ các đề xuất cá nhân hoá. 

Predictive analytics giúp công ty E-commerce hiểu về khách hàng của mình

Thị trường bán lẻ trực tuyến đang phát triển với tốc độ nhanh chóng và ngày càng nhiều khách hàng đang tích cực tìm kiếm sản phẩm hay muốn trải nghiệm những dịch vụ bán lẻ hấp dẫn và mang tính cá nhân hóa (personalization) cao hơn. 

Để đạt được thành công trong một thị trường E-commerce rất năng động và cạnh tranh cao, các doanh nghiệp thương mại điện tử phải có khả năng đi trước khách hàng một bước. 

Họ phải có khả năng dự đoán những gì khách hàng đang và sẽ tìm kiếm trên các website, các nền tảng thương mại điện tử khác.

Các giải pháp, hay các thuật toán của phân tích dự báo sẽ hỗ trợ các công ty trong việc tăng khả năng dự đoán hành vi tiêu dùng của khách hàng thông qua một tập dữ liệu lớn về khách hàng bao gồm: 

Dữ liệu tìm kiếm của khách hàng, dữ liệu lịch sử giao dịch, dữ liệu về các sản phẩm, dịch vụ khách hàng dành thời gian nghiên cứu và tìm hiểu, và các dữ liệu cá nhân khác trong thời gian thực. 

Các kết quả đem lại sẽ giúp các công ty hiểu được mong muốn, nhu cầu thầm kín của khách hàng hay còn gọi là “customer insight”.

Phân tích dự báo, cùng với các thuật toán của máy học (machine learning), sẽ cho phép phân tích liên tục dữ liệu khách hàng và cung cấp các kết quả, đề xuất liên quan và phù hợp nhất.

Nhiều giải pháp phân tích dự báo đang được triển khai trên đám mây, sử dụng điện toán đám mây (cloud computing) sẽ dễ dàng tương thích trên nhiều nền tảng thương mại điện tử khác nhau.

Chiến lược phát triển thành công của các sàn TMĐT.

Không phải tất cả khách hàng sẽ tương tác với cửa hàng (website bán hàng) thương mại điện tử theo cùng một cách. 

Phân tích dự báo giúp đánh giá các yếu tố khác nhau trong hành vi của khách hàng. 

Điều này tạo tiền đề giúp các công ty phản hồi đến khách hàng theo hướng cá nhân hóa như quảng cáo cung cấp các sản phẩm, dịch vụ theo sở thích từng khách hàng. Đặc biệt khi nhiều khách hàng ưa chuộng sự cá nhân hóa khi mua sắm trực tuyến.

Sử dụng các khả năng phân tích dự báo, các doanh nghiệp thương mại điện tử sẽ có thể tăng doanh số bằng cách chạy các chiến dịch marketing nhắm mục tiêu để quảng bá sản phẩm giữa các phân khúc đối tượng hoặc khách hàng khác nhau dựa trên yếu tố cùng chung sở thích, nhu cầu, quan điểm.

Phân tích dự báo cũng có thể giúp đưa ra quyết định về giá tối ưu cho một sản phẩm bất kỳ thông qua phân tích hiệu quả về độ nhạy cảm của khách hàng như giá cả.

Ví dụ, xem xét mức giá mà khách hàng mong muốn chi trả cho sản phẩm mình cần mua, lịch sử tìm kiếm sản phẩm theo mức giá của khách hàng,.. để biết được khả năng chi trả cho các sản phẩm tiếp theo. 

Kết luận

Trong một biển dữ liệu luôn mở rộng, được thu thập từ mọi người và các cảm biến, phân tích dự báo cung cấp các công cụ dẫn hướng cần thiết cho các công ty và các cá nhân để đạt tới đích của họ thành công. 

Nó làm điều đó bằng cách dự báo về những gì sẽ xảy ra, vì thế ta có thể đáp ứng thích hợp để tiếp tục tiến trình chính xác, an toàn, có thể lặp lại, có lợi nhuận và hiệu quả nhất.

Anh Thư, Trends Vietnam - nguồn tổng hợp và lược dịch từ Forbes