Chúng tôi làm kinh doanh trong lĩnh vực truyền hình, lĩnh vực mà khách hàng thể hiện rõ nhu cầu về cách thức, thời gian và mong muốn nội dung ở vị trí họ quan tâm. Đồng thời, nếu nhu cầu không được đáp ứng, họ sẽ ngừng trả phí hoặc ngay lập tức tìm đến các đối thủ cạnh tranh.
Đồng thời, chúng tôi nhận ra rằng, mình cần phải xem lại các mục tiêu, ưu tiên tiếp thị và các biện pháp đo lường hiệu quả nếu muốn có bất kỳ cơ hội gia tăng lượng thuê bao cũng như tăng trưởng lợi nhuận. Để làm được điều đó, chúng tôi đã thực hiện ba thay đổi chiến lược và đây cũng là cách thương hiệu hoàn toàn có thể ứng dụng:
Ứng dụng Marketing Automation đã giúp Dish Network tăng doanh thu
1. Tuỳ biến hoạt động tiếp thị theo chỉ số tăng trưởng
Dish Network là một doanh nghiệp đa kênh. Khách hàng có thể tương tác với thương hiệu trên những kênh ngoại tuyến, trực tuyến, thiết bị di động hay tất cả các mục trên. Điều đó cũng đồng nghĩa với việc chúng tôi phải kết hợp thật ăn ý giữa kỹ thuật số và ngoại tuyến để tất cả hoạt động tiếp thị diễn ra hiệu quả – không chỉ ở từng kênh.
Trong quá trình triển khai, chúng tôi phải đối mặt với hai thách thức: Đảm bảo việc liên kết các điểm tiếp xúc trực tuyến, ngoại tuyến và hoạt động sinh chuyển đổi ăn khớp với nhau. Đồng thời, xây dựng cơ sở dữ liệu, quy trình khai thác hiệu quả để xác định sớm nhất cơ hội sinh chuyển đổi.
Điều duy nhất tạo khác biệt là chúng tôi khai thác dữ liệu từ nguồn telesales để chuẩn bị tốt nhất, khai thác tối đa hiệu quả từ ngân sách tiếp thị trên các kênh số. Chúng tôi đo đếm được vai trò của telesales để có thêm khách hàng mới, ngay cả khi họ bắt đầu hành trình mua hàng qua kênh online. Đồng thời, con số hơn 50% thuê bao mới đều đã tương tác qua điện thoại trước khi đăng ký cũng là một lý do chắc chắn.
Vì tiếp thị qua điện thoại thúc đẩy tỷ lệ chuyển đổi cao hơn, chúng tôi đã tích hợp dữ liệu chuyển đổi cuộc gọi vào tìm kiếm trả phí để có thêm những khách hàng tiềm năng hơn. Trên quảng cáo tìm kiếm, mọi người cũng dễ dàng click gọi cho chúng tôi nhờ tiện ích mở rộng. Đây cũng chính là lý do, tiện ích mở rộng cuộc gọi hiện chiếm 1/3 lượng chuyển đổi từ quảng cáo tìm kiếm của Dish Network.
Giá trị vòng đời của khách hàng (CLV)
2. Thay đổi quan điểm về CLV và sáng tạo chiến lược tiếp cận khách hàng
Chúng tôi nhận ra rằng không phải tất cả khách hàng đều giống nhau. Một số đem lại giá trị gấp 5 lần so với trung bình hoặc một số cần hỗ trợ kỹ thuật nhiều hơn. Hiểu các thuộc tính và giá trị của các nhóm khách hàng và đối xử với họ theo những cách cá nhân hoá chính là yếu tố tạo nên thành công của chúng tôi.
Tuy nhiên, để có thể hiểu được chân lý đơn giản này cũng là cả một quá trình. Gần đây nhất, chúng tôi thay đổi cách tiếp cận giá trị vòng đời của khách hàng (CLV) trong tất cả các chiến thuật tiếp thị, đặc biệt là trên kênh số. Chúng tôi hiểu rằng một kế hoạch tiếp thị truyền thống theo các kênh riêng rẽ như TV, radio hoặc kỹ thuật số đã không còn phù hợp, thay vào đó, chiến lược tiếp thị đa kênh sẽ giúp phân biệt và tiếp cận những khách hàng giá trị nhất.
Bước đầu tiên là đảm bảo hiểu sâu sắc thuộc tính của khách hàng đem lại giá trị cao, sau đó, sử dụng dữ liệu đó để ứng dụng vào các chiến lược tiếp thị của mình. Chẳng hạn, nếu các thay đổi cụ thể có tương quan cao với gia tăng giá trị vòng đời khách hàng, chúng tôi sẽ chuyển dữ liệu đó trở lại Quảng cáo Google để tối ưu và tiếp cận nhiều hơn những người dùng có giá trị cao.
Kết quả cho thấy, chỉ số lợi nhuận của các chiến dịch này đã tăng 43% kể từ khi đầu năm nay, chúng tôi bắt đầu sử dụng chiến lược đặt giá thầu dựa trên lợi tức chi tiêu quảng cáo.
Vai trò của Machine Learning trong Digital Marketing là không thể phủ nhận
3. Vai trò của Machine Learning là không thể phủ nhận
Máy học (machine learning) là một công cụ để thể hiện những gì hiệu quả, những gì cần điều chỉnh cũng như nên mở rộng quy mô ở đâu. Tự động hóa tiếp thị marketing automation lại khiến những kế hoạch tiếp thị trở nên thực tế hơn và sử dụng thông minh hơn với mỗi đồng chi tiêu ra.
Nếu như trước đây chúng tôi thường đặt giá thầu thủ công cho các từ khóa cụ thể trên Google Search thì giờ đây nhờ tính năng Đặt giá thầu thông minh của Google (Google’s Smart Bidding), chúng tôi có thể đặt giá thầu phù hợp hơn với ngữ cảnh của người dùng. Chúng tôi cũng có thể kết nối dữ liệu ngoại tuyến với các khoản chi tiêu kỹ thuật số của mình để cải thiện hiệu suất. Cách tiếp cận mới này đã giúp tăng 15 chuyển đổi và tăng tỷ lệ chuyển đổi lên 60%.
Máy học cũng giúp chúng ta tốn ít thời gian hơn để đánh giá kết quả cũng như có những thay đổi phù hợp. Trước đây, chúng tôi cần đợi cho đến khi chiến dịch kết thúc, đôi khi là vài tháng để có thể kiểm đếm kết quả và thay đổi hành động tiếp thị. Nhưng với học máy, chúng ta có thể có được sự hiểu biết tương tự vào buổi chiều, thậm chí còn có thể dự đoán kết quả trước khi diễn ra và tăng hoặc giảm các khoản đầu tư của mình khi cần thiết. Nhờ học máy, việc cá nhân hóa và điều chỉnh theo quy mô khách hàng đã trở nên thực tế hơn bao giờ hết.
Theo Think with Google
Bài liên quan:
