Dữ liệu lớn không chỉ là một từ ngữ thông dụng. Trên thực tế, số lượng dữ liệu khổng lồ mà chúng ta thu thập có thể thay đổi tất cả các lĩnh vực trong cuộc sống, từ việc cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe đến việc quản lý mức lưu lượng truy cập ở các khu vực đô thị và tất nhiên, làm cho các chiến dịch marketing của chúng ta mạnh mẽ và hiệu quả hơn nhiều.

Đó là bởi vì các nhà tiếp thị đang ngày càng sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để phân tích một lượng lớn dữ liệu để đưa ra những kết luận. Họ thậm chí có thể sử dụng phân tích dự báo để tìm ra những gì khách hàng và khách hàng tiềm năng có khả năng làm trong tương lai và để tương thích với các nguyên liệu truyền thông của họ.

Theo cách tương tự, Netflix có thể sử dụng lượng dữ liệu người dùng khổng lồ để tạo nhiều đề xuất, gợi ý phim được cá nhân hóa hơn cho người dùng, các nhà tiếp thị sẽ có thể hiểu rõ hơn về những gì mọi người đang thực sự làm trên trang web của họ. Nó khiến việc cá nhân hóa dễ dàng hơn bao giờ hết, và chúng ta đều biết việc cá nhân hóa quan trọng đến nhường nào nếu chúng ta muốn xây dựng các kết nối thực sự với khách hàng của mình.

Dưới đây chỉ là 5 trường hợp các marketer sử dụng dữ liệu lớn trong việc marketing:

1. Quảng cáo nhắm tới mục tiêu chuẩn xác hơn

Khi publishers thu thập ngày càng nhiều dữ liệu về khách truy cập của họ, nó sẽ cho phép họ phát tán các quảng cáo có độ liên quan chuẩn xác hơn. Theo cùng một cách mà Google và Facebook đã cung cấp các tùy chọn tartgeting rất chi tiết, các nhà cung cấp bên thứ ba sẽ cung cấp những tuỳ chọn tương tự. Hãy tưởng tượng bạn có thể target tới mọi người dựa trên các bài viết mà họ đã đọc hoặc dựa trên (lookalike audience) những đối tượng tương tự đang theo dõi bạn.

The Wealther Channel đã cho chúng ta cái nhìn thoáng qua về tương lai của quảng cáo bằng cách phân tích các mẫu hành vi của người dùng kỹ thuật số và thiết bị di động ở hơn ba triệu địa điểm trên toàn cầu. Họ kết hợp điều này với dữ liệu khí hậu để cung cấp cho các nhà quảng cáo cơ hội phát tán quảng cáo target siêu chính xác. Ví dụ, thương hiệu dầu gội đầu có thể nhắm mục tiêu người dân ở vùng khí hậu ẩm ướt với các sản phẩm chống xoăn cứng.

2. Tìm kiếm ngữ nghĩa

Tìm kiếm ngữ nghĩa là quá trình tìm kiếm bằng các thuật ngữ tự nhiên thay vì trong các từ khóa ngắn mà chúng ta thường sử dụng. Dữ liệu lớn và học máy giúp công cụ tìm kiếm hiểu rõ hơn những gì người dùng đang tìm kiếm và các nhà tiếp thị thông minh đang bắt đầu kết hợp điều này vào chức năng tìm kiếm trên trang web của họ để cải thiện trải nghiệm người dùng.

Một ví dụ về điều này đến từ Walmart. Họ sử dụng phân tích văn bản, học máy và khai thác từ đồng nghĩa để cải thiện độ chính xác của chức năng tìm kiếm trên trang web. Theo Walmart, việc thêm tìm kiếm ngữ nghĩa vào trang web của họ đã tăng tỷ lệ chuyển đổi lên 10-15%. Đối với một công ty như Walmart, điều này giúp họ gia có thêm tới hàng triệu đô la (nếu không phải hàng tỷ đô la).

3. Nội dung có liên quan hơn

Theo cách tương tự mà Netflix có thể mang đến các đề xuất/gợi ý phim được cá nhân hóa, các publishers sẽ có thể phát tán nội dung có liên quan hơn tới khách truy cập bằng cách khai thác dữ liệu của họ để xác định nội dung nào có nhiều khả năng họ sẽ thích nhất. Ngay cả các nhà tiếp thị nội dung sẽ có thể tự đảm nhận được công việc đó, và các nhà tiếp thị kỹ thuật số sẽ cần phải học cách xem blog của họ không chỉ còn là một trang web tĩnh. Tương tự, bạn sẽ nhận được kết quả tìm kiếm khác nhau khi bạn Google cùng một cụm từ ở các vị trí khác nhau, blog của bạn cần thể hiện khác nhau tùy thuộc vào ai đang xem nó. 

Điều này đặt ra một thách thức kỹ thuật, tất nhiên, nhưng những gì khác là mới? Lĩnh vực tiếp thị kỹ thuật số đầy thách thức mới và nó di chuyển nhanh đến mức những người không vươn tới chinh phục các thách thức sẽ nhanh chóng bị bỏ lại phía sau. Dù bằng cách nào đi nữa thì người tiêu dùng sẽ là người đưa ra quyết định bằng cách quyết định nên click vào đâu và cần mua những gì. Và các công ty phục vụ cho những người tiêu dùng đó bằng cách cung cấp nội dung phù hợp hơn sẽ là những người luôn luôn đứng đầu

4. Testing kết hợp hơn

Thực tế rằng chúng ta có thể thu thập và phân tích dữ liệu với số lượng khổng lồ sẽ cho phép chúng ta thực hiện nhiều thử nghiệm kết hợp hơn bởi thay vì chỉ thử nghiệm các biến của một yếu tố duy nhất, các thuật toán của tương lai sẽ cho phép chúng ta thử nghiệm tất cả các loại dữ liệu vệ tinh khác như lịch sử lần truy cập trước của khách để cung cấp cho chúng ta những kết qủa thử nghiệm chính xác hơn. Ví dụ: biến A của landing page (website bán hàng) có thể mang lại hiệu quả nhất cho những khách trẻ hơn trong khi biến B hoạt động tốt hơn với những người lớn tuổi hơn. Các nhà tiếp thị sẽ có thể sử dụng thông tin chi tiết như trên để tùy chỉnh trang web của họ để khiến chúng hấp dẫn nhất có thể đối với các đối tượng mục tiêu khác nhau dựa trên những dữ liệu truy cập trước đó của khách hàng.

5. Phân tích kết hợp người và máy

Tôi không nói rằng trí thông minh nhân tạo và dữ liệu lớn sẽ kéo theo cái chết của những phân tích đến từ con người, nhưng một điều chắc chắn rằng, nếu các nhà tiếp thị muốn đưa ra kết luận từ một kho dữ liệu khổng lồ, họ sẽ cần sự hỗ trợ của máy móc. Vì vậy, các nhà tiếp thị kỹ thuật số của tương lai sẽ cần phải làm việc song song với các máy để phân tích dữ liệu và tự đưa ra các quyết định dựa trên nó. Bất kể có bao nhiêu công nghệ phát triển, sẽ luôn có nhu cầu cho một con người giám sát nó – và điều đó còn thậm chí còn tốt hơn khi nói đến lĩnh vực phân tích dữ liệu lớn phức tạp. Không con người nào có thể làm điều đó một mình, và không thể có bất kỳ phần mềm nào có thể tự làm điều đó. Sự kết hợp của cả hai sẽ mạnh mẽ hơn rất nhiều so với tổng của từng thành phần riêng lẻ.

Điều gì tiếp theo?

Vì AI và công nghệ học máy ngày càng trở nên tốt và hoàn thiện hơn, với ngày càng nhiều sức mạnh xử lý và ngày càng có nhiều dữ liệu cho cho chúng học hỏi, chúng chỉ có thể ngày càng quan trọng theo thời gian. Trong thời gian này, vẫn còn rất nhiều tiềm năng để các nhà tiếp thị tận dụng dữ liệu lớn, ngay bây giờ, và chúng ta có khả năng sẽ thấy tương lai trong đó kho dữ liệu lớn của mỗi công ty sẽ cực kỳ quan trọng đối với việc tiếp thị, ví dụ như email marketing. Nó sẽ là một tài sản được sở hữu giúp phân biệt các công ty khác nhau.

Với hầu hết mọi thứ, những người tiên phong sẽ được lợi nhiều nhất, bởi vì nó sẽ giúp họ có khởi đầu thuận lợi hơn rất nhiều trong đường đua cạnh tranh. Ít nhất, bạn nên đánh giá các quy trình thu thập dữ liệu hiện tại của mình và tìm ra những gì bạn có thể làm ngay bây giờ biến chúng thành những dữ liệu của tương lại.