Kinh nghiệm xây dựng chiến lược marketing trên data đã có

nếu đa số các bí quyết trên không phải giải quyết được vấn đề, tốt nhất bạn phải thận trọng. Hãy trung thực thừa nhận rằng mang mâu thuẫn trong việc diễn giải . Ấy sẽ là chọn lọc an toàn hơn rộng rãi so với việc đưa ra kết luận sai trái.

“Dữ liệu chẳng phải là người kể chuyện giỏi” là khẳng định của bà Manjiry Tamhane – CEO toàn cầu của Hãng tham vấn tiếp thị đa quốc gia Gain Theory. Nắm bắt được điểm then chốt của dữ liệu và tìm ra sự thực từ dữ liệu, đó là việc của các nhà tiếp thị.

Dữ liệu là nền móng cho những kế hoạch truyền thông hay kích hoạt nhãn hiệu. Vậy lúc , các nhà tiếp thị cần theo dõi chiếc dữ liệu nào? Và sự thật nằm ở đâu?

Dữ liệu bị lỗi sở hữu thể do đa số lý do, 1 trong số ấy là loại không phải đại diện. Lúc dữ liệu được lấy từ đa dạng nguồn khác nhau, đa dạng khả năng chúng ta sẽ thấy các câu chuyện đầy mâu thuẫn. Trên thực tại, đó chỉ đơn thuần do lỗi định dạng báo cáo lệch. Trong ví như ấy, phải hài hòa những nguồn dữ liệu này một bí quyết tương thích và thuê bên trang bị ba mang kinh nghiệm phân tách dữ liệu để phân mẫu toàn bộ dữ liệu, song song đưa ra bản báo cáo có thể nói chuyện một bí quyết mạch lạc và trung thực.

big-data-1526349324377557059537-0-207-971-1935-crop-1526349330299599422442

khi có sự mâu thuẫn giữa những dữ liệu, những marketer bắt buộc lặp đi lặp lại 1 quá trình nhằm loại bỏ những thông điệp gây hiểu nhầm. Sở hữu 4 điều nên để ý trong công đoạn này:

Nhìn xa hơn

cần đưa bối cảnh lịch sử vào các dữ liệu mà bạn đang nghiên cứu. Vì sở hữu văn cảnh, bạn mới với thân xác định hướng của dữ liệu và ý nghĩa của những số liệu mới trong mối địa chỉ mang quá khứ. Trong giới , với đa số báo cáo ngày hoặc tuần. Tỉ dụ như báo cáo tỷ lệ nhấp chuột (click-through-rate) hằng ngày. Báo cáo này chẳng thể đưa ra được bức tranh toàn cảnh về những điều đang diễn ra. Do đó các nhà tiếp thị bắt buộc giảm thiểu tập trung quá nhiều vào nguồn dữ liệu hạn chế đó.

Nhìn sâu hơn

buộc phải kiểm tra mẫu gì là hiệu quả và mẫu gì không. Bạn cần cập nhật những góc nhìn mới nhất về ảnh hưởng của các chiến lược tiếp thị đối có thương hiệu. Thí dụ, chuyên gia trong ngành hay những học kém chất lượng nghĩ gì về liên quan của video theo bắt buộc (Video-On-Demand) lên doanh số? Rút kinh nghiệm từ thành công và sai lầm của người khác – nghiên cứu những điều đấy cả trong dữ liệu lẫn trong cuộc sống.

Đặt câu hỏi

Để thấy được sự thật trong mớ dữ liệu đầy mâu thuẫn, nên nhìn nhận 1 cách cực kỳ tận tường. Hãy hội tụ vào những nguồn dữ liệu mâu thuẫn. Chúng nói câu chuyện gì? Liệt kê ra đa số những lý do mang thể gây ra mâu thuẫn và sau ấy nghiên cứu từng lý do một. Từ ấy phấn đấu cái trừ sai lầm để đi đến sự thật.

Luôn cẩn trọng

nếu đa số các bí quyết trên không phải giải quyết được vấn đề, tốt nhất bạn phải thận trọng. Hãy trung thực thừa nhận rằng mang mâu thuẫn trong việc diễn giải dữ liệu. Ấy sẽ là chọn lọc an toàn hơn rộng rãi so với việc đưa ra kết luận sai trái.

Chúng ta thường được nghe về kiểm tra và học hỏi (Testing and Learning), việc này đặc thù ưa thích trong việc kiếm tìm sự thực từ khối dữ liệu. Ngẫu nhiên cứng cáp 1 phần nào ấy có hiệu quả hay không phải, hãy giảm đầu tư xuống mức với thể kiểm soát được và phê duyệt hiệu quả ra sao.

Người ta hay kể rằng câu chuyện nào cũng với ba mặt: Mặt bên này, mặt bên kia và sự thực. Lọc đám dữ liệu thời kì thực (real-time) khổng lồ bày ra trước mắt là nhiệm vụ vô cùng nặng năn nỉ cho những nhà tiếp thị, đặc biệt khi các gì họ thấy sau lúc phân tích lại trái ngược nhau. Ngoài ra, đi tới cùng tận của sự trái ngược cuối cùng lại giúp ta tùng tiệm được một lượng tiền rất lớn.

Cùng Danh Mục:

Liên Quan Khác

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *