Kinh Doanh hiện đại marketing công nghệ

Kinh Doanh hiện đại marketing công nghệ

Trong thời kỳ hiện đại của công nghệ 4.0, lĩnh vực kinh doanh không ngừng chịu sự biến đổi mạnh mẽ do sự ảnh hưởng của các công cụ và công nghệ tiên tiến như Big Data, CRM, ERP, DMS, và Data Analytics. Sự kết hợp của những yếu tố này đã tạo ra cơ hội mới cho doanh nghiệp thúc đẩy sự phát triển và cạnh tranh hơn trong môi trường kinh doanh ngày nay.

Big Data là gì?

Big Data, hay dữ liệu lớn, đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập, quản lý, và phân tích thông tin từ một lượng lớn dữ liệu với tốc độ nhanh chóng. Việc sử dụng Big Data giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, dự đoán xu hướng thị trường, và tối ưu hóa chiến lược kinh doanh.

Big Data trong marketing và bán hàng

1. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

Lấy 1 ví dụ đơn giản để bạn hiểu rõ hơn:

Facebook có các tập Target Audience để giúp bạn chạy quảng cáo. (Ai làm marketing chắc cũng biết điểm này)

Target Audience gồm rất nhiều thông tin:

• Vị trí địa lý
• Sở thích
• Khung giờ khách hàng tiềm năng thường online
• Giới tính
• Trình độ học vấn
• …

Hiện trạng hiện tại là khách hàng bị “LỤT” thông tin, có quá nhiều thứ dẫn tới không biết đọc gì.

Và ở cấp độ từng doanh nghiệp, ta cũng có thể sử dụng Big Data để cá nhân hóa nội dung truyền bá tới khách hàng.

Dựa trên lịch sử mua hàng và đọc bài mà khách hàng tìm kiếm.

Bộ máy tối ưu nội dung dựa trên dữ liệu big data sẽ gợi ý cho khách hàng các nội dung khách hàng thích.

Điều này giúp xây dựng mối liên hệ tốt giữa doanh nghiệp và khách hàng tiềm năng.

Chuyên Gia Marketing Lương Hồ Trân – 16 năm kinh nghiệm thực chiến Digital Marketing

Chuyên Gia Marketing Lương Hồ Trân liên tiếp nhận 2 giải thưởng năm 2023

2. Hiểu được hành vi khách hàng

Như các bạn đã biết thì IoT đang ngày càng phổ biến:

• Nhà thông minh
• Xe thông minh
• Văn phòng thông minh
• …

Sẽ có hàng tỉ các cảm biến được triển khai trên nhiều thiết bị trong thời gian tới. Và lượng dữ liệu khổng lồ hơn nhiều lần hiện tại sẽ được thu thập trong những năm tới.

Đó là lý do, thói quen và hành vi tiêu dùng của mọi người sẽ được lưu lại. Đây chính là mỏ vàng Big Data trong mắt các doanh nghiệp.

Khi doanh nghiệp hiểu được hành vi mua sắm của khách hàng dựa trên dữ liệu lớn. Các doanh nghiệp sẽ chủ động trong việc:

• Tiếp cận
• Truyền thông
• Nhắc nhở
• Gợi ý mua hàng
• …

Các gợi ý mua hàng sẽ được đưa ra đúng lúc, đúng thời điểm và THỎA MÃ sở thích của KH.

3. Insight khá đầy đủ về cảm xúc của khách hàng (Big data trong marketing)

Sự tiến hóa vượt bậc trong công nghệ thời gian gần đây giúp:

• Không chỉ ghi nhận được cảm xúc của khách hàng: Yêu, thích, vui, buồn,…
• Mà còn có thể phân tích, thậm chí là phản hồi lại khách hàng

Mọi người đều hiểu rằng, đa số quyết định mua hàng vì cảm xúc.

Ví dụ:

2 vợ chồng nọ được dẫn tới xem 1 ngôi nhà xa ngoại ô. Khi mới vào thì cô vợ rất thích cây cổ thụ ở đầu cổng.

Nhân viên tư vấn rất nhanh trong việc hiểu sở thích của cô vợ nên đã nhấn liên tục vào:

• Vào mỗi buổi trưa hè, cái cây sẽ giúp giữ mát cho cả ngôi nhà
• Sáng sớm mỗi khi mở cửa là anh chị sẽ thấy yêu đời với khung cảnh hữu tình, con cái anh chị được đu xích đu dưới bóng mát của cây cổ thụ
• ….

Và cuối cùng là 2 vợ chồng nọ đã quyết định mua dù nhà ở xa.

Đó, bạn thấy đó cảm xúc rất quan trọng trong mua hàng

Big Data chính là mấu chốt trong việc thấu hiểu, phân tích và phản hồi với những cảm xúc của khách hàng.

4. Tối ưu về giá bán hàng hóa/ sản phẩm (Big data trong bán hàng)

Theo một báo cáo gần đây của công ty tư vấn hàng đầu thế giới McKinsey:

• Khoảng 75% (thậm chí cao hơn tùy lĩnh vực) có doanh thu đến từ các sản phẩm trọng điểm
• Mỗi năm doanh nghiệp có khoảng 30% quyết định được đưa ra chưa được tối ưu về giá
• Trong khi 1% tăng của giá bán có thể làm lợi nhuận của doanh nghiệp tăng khá nhiều.

Do vậy, việc nghiên cứu dữ liệu thị trường và sản phẩm của doanh nghiệp sẽ giúp tối ưu giá bán một cách hợp lý để:

• Số lượng đơn hàng không giảm do tác động của giá bán tăng
• Doanh thu tăng lên
• Lợi nhuận tăng

Và Big Data rất có lợi trong việc thu thập dữ liệu thị trường và thông tin sản phẩm để hỗ trợ ra quyết định.

Ví dụ:

Khi có đủ dữ liệu về doanh số, lợi nhuận thực tế so với mục tiêu. Phần  mềm tính toán được cho doanh nghiệp bạn đã nên xả hàng tồn kho để quay vòng vốn hay chưa.

Big Data sẽ giải quyết khâu thu thập dữ liệu để ta đưa ra quyết định về xử lý hàng tồn này hiệu quả.

5. Phân bổ chi phí/ ngân sách marketing và bán hàng hợp lý

Để bán hàng tốt trong môi trường hiện đại thì doanh nghiệp thường phải bán hàng đa kênh:

• Offline tại cửa hàng
• Online trên Facebook
• Google ads
• Website
• Youtube
• Zalo
• ….

Vậy thì làm thế nào để biết được nên rót tiền marketing vào kênh nào là chính, kênh nào là phụ. Hay rót tiền vào thời điểm nào thì tốt: Sáng hay chiều,…

Có rất nhiều câu hỏi doanh nghiệp phải giải đáp để tối ưu chi phí marketing, bán hàng.

Ở phần trên ta đã biết được, big data là công cụ thu thập insight khách hàng (thói quen, sở thích, vị trí….). Đó chính là lợi thế tuyệt đối giúp cho bộ phận marketing, bán hàng đưa ra được kế hoạch sử dụng chi phí quảng cáo.

Bởi lẽ, ta sẽ biết được chín xác khách hàng ta cần đang ở khu vực nào. Họ thường online vào giờ nào, họ thích xem nội dung gì,…

Lợi ích của big data trong việc phân bổ ngân sách marketing, bán hàng là rất lớn. Thực tế, hiện tại để chạy quảng cáo facebook ta cũng dùng Target Audience của Facebook – Đây cũng là 1 dạng dữ liệu lớn đó bạn.

CRM là gì?

CRM (Customer Relationship Management) là công nghệ quản lý mối quan hệ khách hàng, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa tương tác với khách hàng, xây dựng mối quan hệ bền vững, và nâng cao trải nghiệm của khách hàng. CRM cung cấp cái nhìn toàn diện về khách hàng, từ đó giúp doanh nghiệp đưa ra các chiến lược tiếp cận khách hàng hiệu quả.

ERP là gì?

ERP (Enterprise Resource Planning) là hệ thống quản trị doanh nghiệp tích hợp, cho phép tự động hóa các quy trình kinh doanh, quản lý tài nguyên và dữ liệu hiệu quả. ERP giúp tăng cường khả năng quản lý, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa hiệu suất làm việc của doanh nghiệp.

DMS là gì?

DMS (Document Management System) là hệ thống quản lý tài liệu số, giúp doanh nghiệp tổ chức, lưu trữ, và truy cập vào thông tin một cách dễ dàng và an toàn. DMS giúp tăng cường hiệu quả làm việc, giảm thiểu thời gian tìm kiếm thông tin và đảm bảo tính bảo mật cho dữ liệu.

Data Analytics là gì?

Data Analytics là quá trình phân tích dữ liệu để rút ra thông tin hữu ích, đưa ra dự đoán và hỗ trợ quyết định kinh doanh. Thông qua việc sử dụng các công cụ và phương pháp phân tích số liệu, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về hoạt động của mình, tối ưu hóa chiến lược và đạt được hiệu quả cao hơn.

Tổng hợp lại, sự kết hợp của Big Data, CRM, ERP, DMS, và Data Analytics đã mở ra một thế giới mới cho kinh doanh hiện đại. Các công nghệ này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất làm việc mà còn thúc đẩy sự đổi mới và sáng tạo trong môi trường kinh doanh ngày nay. Để thành công trong thế giới kinh doanh đầy cạnh tranh, việc áp dụng các công nghệ hiện đại là vô cùng quan trọng và cần thiết.

Power BI và Data Analytics

Power BI và Data Analytics đóng vai trò quan trọng đối với doanh nghiệp trong việc nắm bắt và phân tích thông tin số liệu để hỗ trợ quyết định kinh doanh hiệu quả. Đặc biệt, ứng dụng của Power BI và Data Analytics có ảnh hưởng lớn đến bộ phận Sales và Marketing của một doanh nghiệp.

1. Sales (Bộ Phận Bán Hàng):

• Dự đoán và Xác định Tổng Quan: Power BI và Data Analytics giúp bộ phận Sales phân tích dữ liệu về khách hàng, mô hình hóa hành vi mua hàng, từ đó dự đoán nhu cầu và hướng tiếp cận khách hàng tiềm năng.
• Theo dõi Hiệu suất: Các công cụ này cung cấp báo cáo tức thì về doanh số bán hàng, tỷ lệ chuyển đổi, và hiệu suất của các chiến dịch bán hàng. Sales có thể đánh giá hiệu quả của chiến lược và điều chỉnh kế hoạch kinh doanh một cách linh hoạt.
• Đề Xuất Sản Phẩm và Dịch Vụ: Power BI và Data Analytics giúp phân tích hành vi mua hàng của khách hàng, từ đó đề xuất sản phẩm và dịch vụ phù hợp, tăng cơ hội bán hàng và nâng cao doanh số.

2. Marketing (Bộ Phận Tiếp Thị):

• Segmentation và Targeting: Sử dụng dữ liệu từ Power BI và Data Analytics, bộ phận Marketing có thể phân loại khách hàng thành các nhóm dựa trên thông tin hành vi và sở thích, từ đó tạo ra chiến dịch tiếp thị hiệu quả hơn.
• Personalization và Tùy chỉnh: Dữ liệu phân tích giúp Marketing hiểu rõ nhu cầu của từng khách hàng và tạo ra nội dung cá nhân hóa, tạo sự tương tác cao hơn và tăng cơ hội chuyển đổi.
• Đo lường và Đánh giá: Power BI cho phép Marketing đo lường hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị, từ đó cải thiện chiến lược tiếp thị, tối ưu hóa chi phí, và đạt được kết quả tốt nhất.

Tóm lại, Power BI và Data Analytics đóng vai trò không thể phủ nhận trong phát triển và thúc đẩy hoạt động của bộ phận Sales và Marketing trong môi trường kinh doanh ngày nay. Sự ứng dụng thông minh và hiệu quả của các công cụ này giúp doanh nghiệp nhanh chóng thích nghi với thị trường, tối ưu hóa hiệu suất làm việc, và đạt được mục tiêu kinh doanh.

Khoá học AI dành cho chủ doanh nghiệp, Khóa học AI Digital Marketing thực chiến, AI dành cho lãnh đạo doanh nghiệp, Ứng dụng AI trong Digital Sales và Marketing, Khóa học AI Marketing thực chiến từ cơ bản đến nâng cao, AI Marketing thực chiến,Khóa học AI Digital Marketing thực chiến, AI dành cho lãnh đạo doanh nghiệp, Ứng dụng AI trong Digital Sales và Marketing,

Dịch vụ Digital Marketing top 1, tư vấn chiến lược Marketing là quá trình nghiên cứu và tư vấn xây dựng các hoạt động Marketing trong vòng 1 – 3 năm, bao gồm việc xác định khách hàng mục tiêu, …