Sau một năm không chắc chắn thì có rất ít hứa hẹn rằng cuộc sống sẽ dễ đoán hơn trong giai đoạn đầu năm 2021. Các chính sách ‘lockdown’ thay đổi liên tục, quy định thương mại mới và những sự kiện không thể lường được khiến cho những dự đoán cho 12 tháng tới trở nên khó khăn hơn.
Về mặt tích cực, chúng ta đã dành phần lớn thời gian của năm 2020 để học cách giải quyết với những vấn đề không chắc chắn, dù chúng ta có muốn hay không.
Một trong những bài học lớn nhất cho những người làm tiếp thị tìm kiếm từ năm ngoái là tìm kiếm insight không chỉ là SEO. Họ cũng là tài sản lớn nhất để phản ứng với sự thay đổi nhanh chóng của thị trường, điều này cũng rất quan trọng với những thương hiệu đang tìm cách để phục phồi và phát triển vào năm 2021.
SỨC MẠNH CỦA TÌM ĐÚNG INSIGHT CHO NHỮNG DOANH NGHIỆP THÔNG MINH
Mặc dù nhà tiếp thị đã quen với sự thdy đổi nhanh chóng, 2020 là một năm mà cả ngành công nghiệp có thể đi vào bế tắc chỉ sau một đêm. Du lịch thế giới, nhà hàng và mua sắm tại cửa hàng là một ít số những hoạt động xa xỉ bị tạm dừng nhưng người dân ở Anh vẫn tiêu tiền – họ chi tiêu cho những mục đích khác nhau.
Theo dữ liệu từ McKinsey, bán lẽ đã trải qua 10 năm chuyển đổi kỹ thuật số trong 90 ngày, đầu đại dịch năm ngoái. Trong khi đó, số liệu ONS về doanh số bán hàng trực tuyến tính theo phần trăm trên tổng doanh số bán hàng cho thấy rằng, sau đợt giảm giá khi mở cửa lại vào năm ngoái, doanh số bán hàng trực tuyến vẫn duy trì mức tăng trưởng cao hơn trước Covid và bắt đầu tăng trưởng lại vào tháng 10.
Vấn đề của doanh nghiệp trong suốt cuộc khủng hoảng này là nó đã khiến các ngành công nghiệp bị ảnh hưởng không cân xứng và các thay đổi hạn chế có thể tác động đến hành vi người tiêu dùng trong một sớm một chiều.
Bất chợt, mọi thứ người tiếp thị nghĩ rằng họ biết về hành vi khách hàng trở nên không liên quan. Những đợt bùng phát mới, giải pháp đóng cửa mới, lệnh cấm du lịch và biến thể mới là những sự kiện trong 12 tháng qua đã tác động đến thói quen mua hàng đến mức độ mà chúng ta chưa bao giờ thấy trong thời đại kỹ thuật số.
Trong suốt cuộc khủng hoảng, dữ liệu tìm kiếm đã giúp chúng tôi đuổi kịp với những mối quan tâm lớn nhất, sở thích, nhu cầu và mong muốn của khách hàng trên toàn quốc khi họ thay đổi.
Vào tháng 6 vừa rồi, Vertical Lead đã xuất bản một tập hợp xu hướng tìm kiếm được chia sẻ bởi Google nhằm giúp họ phục hồi sau Covid-19. Những thông tin chi tiết này giúp chúng ta đánh giá những xu hướng một cách rõ ràng hơn, nó cung cấp một bức tranh toàn cảnh về lợi ích của khách hàng đã bị tác động như thế nào bởi đại dịch.
Dưới đây chúng tôi tóm tắt nhanh của một vài insight:
Thậm chí từ giai đoạn đầu của đại dịch, dữ liệu tìm kiếm tiết lộ rằng người tiêu dùng tỏ ra rằng họ ít hứng thú với các chi tiêu phù phiếm. Thay vào đó, họ tập trung và các hoạt động nâng cao sức khỏe, phúc lợi và tăng thời gian ở nhà.
Trong giai đoạn đỉnh của khủng hoảng toàn cầu, nhiều công ty nhận ra rằng sự thay đổi mối quan tâm của người tiêu dùng có phản ứng với họ. Một số có thể vượt qua cơn bão trong khi những người khác có thể phát triển mạnh mẽ bằng cách đáp ứng nhu cầu thay đổi nhanh chóng của người tiêu dùng.
Như chúng ta đã xem bài viết tìm kiếm insight về nhà hàng và những điều cần lưu ý, các quán ăn địa phương chuyển sang tận dụng những nhu cầu tăng cao với việc mang đi thức ăn được thực hiện trong suốt quá trình lockdown – và không chỉ những món ăn truyền thống mà cả những quán cà phê và nhà hàng đã điều chỉnh dịch vụ của họ để đáp ứng nhu cầu của khu vực địa phương họ.
SỬ DỤNG DỮ LIỆU ĐỂ ĐƯA RA NHỮNG QUYẾT ĐỊNH THÔNG MINH HƠN
Rất tiếc là không có tab thông tin kinh doanh nào trong Google Ads hoặc Search Console (dù sao đến giờ vẫn chưa có), vì vậy chúng ta phải làm việc với dữ liệu thô để trích xuất những insight có giá trị. Ví dụ, đối với một trong những khách hàng với nhiều địa điểm kinh doanh trên toàn quốc, chúng tôi dữ liệu tìm kiếm đã nhập từ Google Ads vào Microsoft PowerBI, điều này giúp chúng tôi trực quan hóa dữ liệu theo những cách mới.
Chúng tôi phân đoạn và chỉnh những dữ liệu data này để nó tiết lộ những insight mới, ví dụ như nơi đặt quảng cáo của chúng tôi liên quan đến địa điểm của từng chi nhánh. Trong hình ảnh bên dưới, màu vàng thể hiện những quảng cáo ấn tượng gần với chi nhánh gần đó, trong khi màu đỏ thể hiện mọi người thấy quảng cóa với những chi nhánh và kích cỡ của hình thoi đại diện cho khối lượng hiển thị.
Điều này tiết lộ nhiều khu vực nơi khách hàng của chúng tôi đang trả tiền cho những quảng cáo mà không có khả năng tạo ra lượt ghé qua cửa hàng. Bây giờ, việc đầu tiên của chúng ta là loại trừ những khu vực đó ra khỏi khu vực mục tiêu và ngừng lãng phí tiền vào những quảng cáo này – nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta đào sâu hơn nữa vào dữ liệu?
Tại thời điểm này, chúng ta phải tìm kiếm những điểm yếu trong dữ liệu bởi vì đó là cơ hội để thấu hiểu khách hàng sâu sắc hơn. Câu hỏi hiển nhiên xuất hiện trong đầu tôi là mỗi lần hiển thị quảng cáo này cách chi nhánh gần nhất là bao nhiêu?
Với giúp đỡ từ Google Distance Matrix API, chúng ta có thể xác định khoảng cách đến cửa hàng nhượng quyền gần nhất từ mọi vị trí hiển thị và phân đoạn dữ liệu để loại trừ tất cả các vị trí có số lần hiển thị cao nhất và ở mọi nơi cách xa cửa hàng nhượng quyền gần nhất chưa đầy năm dặm.
Điều này tiết lộ hai địa điểm với số lượng hiển thị quảng cáo cao mà không có cửa hàng nhượng quyền đia phương: Manchester and Porsmouth. Trên bản đồ cũng cho thấy hai thành phố quan trọng – nơi khách hàng của chúng tôi chi tiêu cao mà không tạo ra bất kì lợi nhuận nào.
Thay vì chỉ đơn giản là tạm dừng chi tiêu quảng cáo ở những vị trí này, bằng cách đào sâu hơn một chút vào những dữ liệu này chúng tôi đã phát hiện ra hai vị trí đắc địa khách hàng có thể mở cửa hàng nhượng quyền mới và tận dụng nhu cầu địa phương – một quyết định kinh doanh quan trọng được phát hiện và tạo nên hoàn toàn nhờ vào nghiên cứu insight.
Trong lĩnh vực quần áo bán lẽ, vài khách hàng sử dụng dữ liệu nghiên cứu của chúng tôi để thông báo loại quần áo mà họ sẽ để ưu tiên trên homepage, landing page, chiến dịch email và blog post. Bằng cách so sánh xu hướng theo mùa với những năm trước và xem xét mức tăng đột biến trong ngắn hạn, chúng ta có thể xác định những loại quần áo sẽ tạo nên sự quan tâm của khách hàng và những loại nào không quá hấp dẫn.
Một ví dụ khác, trong nền công nghiệp thực phẩm, dữ liệu nghiên cứu giúp khách hàng quyết định khi nào giới thiệu Christmas, Valentine và những thực đơn theo mùa khác. Trong một vài năm vừa qua, Veganuary đã gặp phải một vấn đề lớn với thương hiệu trong lĩnh vực thực phẩm và chúng tôi đã sử dụng dữ liệu nghiên cứu để giúp khách hàng của chúng tôi quyết định thời điểm chính xác để đầu tư vào xu hướng và thậm chí là nên đặt những gì vào menu.
(còn tiếp)
TRÍ VIỆT Academy là trung tâm đào tạo chuyên sâu các môn học về Digital Marketing | E-Commerce | Social Media. Bằng hoạt động đào tạo và tổ chức các cuộc thi tìm kiếm tài năng sáng tạo trẻ từ Sinh viên, chúng tôi mong muốn ngày càng nâng tầm chuẩn mực của ngành Digital Marketing tại Việt Nam.