Tiếp thị, về bản chất, là về việc cung cấp giải pháp cho những người có thể hưởng lợi từ chúng.
Trong lịch sử, các nhà tiếp thị đã có một thời gian khó khăn khi sử dụng dữ liệu để xác định chính xác và nhắm mục tiêu đối tượng của họ. Với dữ liệu tối thiểu để làm việc, các tổ chức đã sử dụng một số phương thức tiếp thị ít lý tưởng hơn: người tiêu dùng bị bắn phá với các quảng cáo, email, cuộc gọi điện thoại và các hoạt động tiếp cận khác mà họ chắc chắn bỏ qua.
Tuy nhiên, tiếp thị hành vi là một phương pháp mạnh mẽ để thu thập dữ liệu về hành vi của người tiêu dùng nhằm phân khúc và nhắm mục tiêu đối tượng theo kiểu giống như laser. Loại hình tiếp thị này tập trung vào các mô hình tham gia và hành vi cá nhân để phù hợp với ý định, sở thích và nhu cầu cụ thể của thị trường lý tưởng.
Theo McKinsey, các tổ chức tận dụng dữ liệu người tiêu dùng vượt trội so với đối thủ cạnh tranh bằng 85% trong tăng trưởng doanh số và hơn 25% trong tỷ suất lợi nhuận gộp. Tuy nhiên, thực tế tiếp thị hành vi đôi khi có những hạn chế, đặc biệt đối với người dùng – ví dụ, Orbitz đã sử dụng tiếp thị hành vi để hiển thị các khách sạn đắt tiền hơn cho người dùng Mac qua PC.
Ở đây, chúng ta sẽ khám phá tiếp thị hành vi là gì và tại sao nó có thể tạo ra sự khác biệt lớn cho doanh nghiệp của bạn. Chúng tôi cũng sẽ bao gồm các ví dụ về phân khúc tiếp thị hành vi và thống kê hiệu suất của nó để giúp thông báo quyết định của bạn về việc phương pháp này có phù hợp với bạn và mục tiêu tiếp thị của bạn hay không.
Tiếp thị hành vi là phương pháp mà các công ty nhắm mục tiêu đối tượng dựa trên hành vi, sở thích, ý định, định vị địa lý và các số liệu khác của họ bằng cách sử dụng phân tích trang web, cookie, lịch sử tìm kiếm và thông tin chi tiết khác. Bằng cách phân chia đối tượng dựa trên các hành vi cụ thể hoặc hồ sơ người dùng dứt khoát, các tổ chức có thể cung cấp nội dung và đề nghị thực sự phù hợp thay vì gửi thông điệp chung cho tất cả các đối tượng.
Tự động hóa tiếp thị
Dữ liệu cực kỳ có giá trị đối với các nhà tiếp thị và khi các công ty tiếp tục xây dựng bộ đệm thông tin khổng lồ, họ có thể trở nên tốt hơn trong việc tạo và phục vụ nội dung có liên quan đến người tiêu dùng.
Khi tự động hóa tiếp thị và công nghệ máy học tiếp tục được cải thiện, các doanh nghiệp có thể tận dụng cơ sở dữ liệu đáng kinh ngạc của họ để dự báo hành vi của người tiêu dùng trước cả tháng. Tuy nhiên, thu thập dữ liệu là một vấn đề phức tạp và nhiều sắc thái, và quyền riêng tư trực tuyến ngày càng trở nên quan trọng khi các công cụ nghe đối tượng trở nên tiên tiến hơn.
Dữ liệu người tiêu dùng có thể được sử dụng một cách chiến lược để xác định sở thích của đối tượng và đưa ra phạm vi liên quan. Các doanh nghiệp có thể thu thập dữ liệu của người tiêu dùng để thực sự tạo ra trải nghiệm thú vị hơn cho khách hàng tiềm năng và khách hàng tiềm năng của họ, thay vì một thứ khó hiểu hơn. Mù biểu ngữ – xu hướng của người tiêu dùng bỏ qua bất kỳ quảng cáo nào họ thấy quá tích cực – được giảm bớt bởi tiếp thị hành vi vì người tiêu dùng sẽ chỉ tham gia vào nội dung họ quan tâm, được xác định bởi các mẫu tìm kiếm trước đó của họ.
Giữ tin nhắn và nội dung tập trung vào từng cá nhân thay vì tập trung vào kênh hoặc sản phẩm là chiến lược tự động hóa tiếp thị hiệu quả nhất trong việc chống mù biểu ngữ. Dữ liệu, nếu được thu thập một cách thích hợp và được sử dụng có trách nhiệm, có thể giải quyết các nhu cầu trên cơ sở cá nhân.
Phân khúc tiếp thị hành vi
Một khía cạnh quan trọng của phương pháp tiếp thị hành vi là phân khúc đối tượng mỏng. Phân khúc người tiêu dùng có thể được xác định khác nhau tùy thuộc vào mục tiêu tiếp thị và thị trường lý tưởng của tổ chức của bạn. Tuy nhiên, có một vài cách phổ biến mà các công ty chia tách thị trường:
1. Định vị địa lý
Biện pháp này thường rất chính xác do độ nhạy của theo dõi. Các tổ chức có thể cho biết lục địa, quốc gia, khu vực nào và đôi khi là cả tòa nhà của người dùng được đặt. Điều này có thể giúp nhắm mục tiêu địa phương – như bán đúng loại quần áo cho khí hậu khu vực. Hơn nữa, bạn cũng có thể truy cập dữ liệu thiết bị để hiểu rõ hơn cách khán giả đang tìm kiếm và tương tác với bạn.
2. Truy cập dữ liệu
Loại thông tin này cho nhà phân tích biết người dùng mới hay đã đến thăm bạn trước đó. Bằng cách phân đoạn khách truy cập theo số lượt truy cập, các công ty có thể cung cấp các tùy chọn có giá trị cao hơn cho khách truy cập lặp lại, như lợi ích hoặc giảm giá tốt hơn có thể đẩy họ đến gần hơn với giao dịch mua.
3. Lợi ích tìm kiếm
Dữ liệu về động lực và ý định được thu thập khi người tiêu dùng nghiên cứu sản phẩm hoặc dịch vụ. Hai người dùng duy nhất có thể rơi vào cùng một phân khúc về mặt nhân khẩu học hoặc vị trí của họ, nhưng khác nhau rất nhiều về mức độ họ coi trọng các khía cạnh khác nhau của một sản phẩm.
4. Dữ liệu giao dịch
Phân khúc này đặc biệt có giá trị – khách hàng đã mua hàng không chỉ biết đến thương hiệu của bạn, mà họ có thể quan tâm đến việc trả tiền cho một sản phẩm khác của bạn, đặc biệt nếu họ hài lòng với giao dịch mua ban đầu của họ. Bạn có thể thu thập dữ liệu về số lượng mua, giá trị đơn hàng trung bình, danh mục sản phẩm và thời gian mua để hiểu rõ hơn về vòng đời khách hàng của thương hiệu của bạn.
5. Mức độ tham gia
Sự tham gia được định nghĩa khác nhau cho các tổ chức khác nhau, tuy nhiên, hầu như luôn luôn tích cực khi người tiêu dùng tương tác với thương hiệu của bạn. Dữ liệu về sự tham gia của người tiêu dùng ngụ ý rằng niềm tin, nhận thức và ý định mua hàng của người tiêu dùng đang tăng lên.
6. Nhân dịp
Tiếp thị hành vi thường sẽ xem xét dịp hoặc thời điểm mua hàng đính hôn. Chẳng hạn, có những dịp phổ quát như ngày lễ có thể áp dụng cho phần lớn khách hàng, hoặc những dịp hiếm hoi không thường xuyên và cụ thể hơn, như đám cưới. Ngoài ra, các nhà tiếp thị có thể nhắm mục tiêu các phân khúc dựa trên thời gian nhất định trong ngày họ có khả năng mua.
Ví dụ về tiếp thị hành vi:
- Mục tiêu
- Orbitz
- Zi
- Netflix
1. Mục tiêu
Thời báo New York đã viết một bài về thực hành thu thập dữ liệu chuyên sâu của Target để thu thập hồ sơ chi tiết về khách hàng của họ. Các nhà phân tích mục tiêu có thể xác định dân tộc, lịch sử công việc của khách hàng của họ, liệu họ có tuyên bố phá sản hay không, liệu họ có thai, nghiêng về chính trị và một loạt các “phân tích dự đoán” khác.
Nhà bán lẻ muốn những hiểu biết sâu sắc như vậy để bán tốt hơn cho khách hàng của họ – thuận tiện cho công ty, nhưng cũng gây tranh cãi về bản chất do thiếu quan tâm đến quyền riêng tư của người tiêu dùng. Nghiên cứu hành vi như thế này có thể dẫn đến các sản phẩm được trang bị tốt hơn để cải thiện cuộc sống của chúng tôi – miễn là chúng tôi thoải mái với các công ty xử lý tất cả dữ liệu cá nhân của chúng tôi.
2. Twitter
Một ví dụ nhỏ hơn về điều này là nhắm mục tiêu theo sở thích của Twitter – quảng cáo trả tiền trên các kênh xã hội có thể được nhắm mục tiêu đến người dùng dựa trên sở thích của họ. Các nhà quảng cáo có thể chọn từ 25 danh mục sở thích và 350 chủ đề phụ do Twitter cung cấp và sau đó để nền tảng phương tiện truyền thông xã hội xuất bản quảng cáo của bạn để chỉ những nhóm quan tâm đến loại nội dung đó mới nhìn thấy. Điều này có thể được nhắm mục tiêu nhiều hơn bằng cách chọn vị trí địa lý hoặc loại thiết bị.
3. Orbitz
Orbitz, như một phần của một thử nghiệm gây tranh cãi, bắt đầu bán các khách sạn đắt tiền hơn cho người dùng Mac so với người dùng PC , vì nghiên cứu của họ đã chứng minh rằng người dùng Mac có xu hướng chi tiêu nhiều hơn cho du lịch.
Mặc dù Orbitz không thấy có gì sai khi phân khúc dựa trên mô hình chi tiêu của khách hàng, nhưng đây chắc chắn là một động thái gây tranh cãi và một doanh nghiệp nên cảnh giác với việc bắt chước – đặc biệt là khi mối quan tâm của công chúng đang gia tăng xung quanh quyền riêng tư trực tuyến và khai thác dữ liệu của công ty. Tuy nhiên, Orbitz lập luận rằng công ty không hiển thị giá khác nhau cho khách hàng của họ – khách hàng của họ có thể dễ dàng chọn xếp hạng kết quả khác nhau theo giá.
4. Zuji
Zuji, một trang web du lịch quốc tế, tạo quảng cáo hiển thị được cá nhân hóa cho khách truy cập dựa trên hiệu suất trang trước đây của họ. Zuji sử dụng các tìm kiếm trong quá khứ, hồ sơ người dùng và số lượt truy cập để đẩy các đề nghị được cá nhân hóa để tăng khả năng chuyển đổi – họ chỉ nhắm mục tiêu đến những người dùng có liên quan nhất với các gói được cá nhân hóa. Mục tiêu là tiếp thị cho các phân khúc chỉ một cá nhân dựa trên hành vi trong quá khứ của họ trên trang web của họ và bằng cách đầu tư vào phương pháp này, họ đã tạo ra mức tăng gấp 100 lần ROI của họ .
5. Netflix
Netflix – công ty truyền thông và sáng tạo nội dung truyền thông quốc tế – đã xây dựng thành công một phần dựa trên sức mạnh của phân tích kinh doanh. Công ty phần mềm khuyến nghị phương tiện truyền thông thông qua một dịch vụ có tên là “Cinematch”, sử dụng hành vi của khách hàng, mô hình mua hàng và phản hồi để liên kết người dùng tốt nhất với các cụm nội dung mà họ có thể thích. Netflix đang tìm kiếm một trang web ” thích nghi với sở thích của từng cá nhân “, sử dụng cơ sở dữ liệu khổng lồ và các thuật toán dự đoán của họ để mang đến cho khách hàng của họ trải nghiệm phát trực tuyến được cá nhân hóa thú vị.
Chỉ số nhắm mục tiêu hành vi
Cuối cùng, chúng tôi đã soạn một danh sách thống kê nhắm mục tiêu theo hành vi để chứng minh thêm về sự phổ biến ngày càng tăng của tiếp thị hành vi như một thông lệ:
- Tỷ lệ mở tăng 56,68% và TLB tăng 147% khi các công ty sử dụng theo dõi nuôi dưỡng dựa trên sở thích.
- 72% người dùng internet người lớn ở Hoa Kỳ lo ngại về mức độ các trang web thông tin đang thu thập về họ trừ khi họ yên tâm rằng thông tin thu thập được ẩn danh và không thể nhận dạng cá nhân.
- 86% các công ty có ROI cao báo cáo rằng cá nhân hóa chiếm 21% hoặc nhiều hơn ngân sách tiếp thị của họ.
- Các doanh nghiệp có chiến lược cá nhân hóa toàn bộ hoặc một phần có kinh nghiệm tăng trưởng doanh thu 78% .
- 93% doanh nghiệp có chiến lược cá nhân hóa tiên tiến có kinh nghiệm tăng trưởng doanh thu
Cuối cùng, khi được thực hiện một cách thích hợp, tiếp thị hành vi có thể là cơ hội để tổ chức của bạn đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng bằng cách sử dụng dữ liệu về hành vi của khán giả để thông báo chiến lược kinh doanh của bạn. Tuy nhiên, điều quan trọng là bạn phải thận trọng khi thực hiện các chiến lược tiếp thị hành vi, đặc biệt với mối quan tâm riêng tư ngày càng tăng đối với người dùng trực tuyến.
_Cenco/Theo Trungduc_
