Marketing Analytics là gì? Nghề Marketing Analyst là làm gì? Mô tả công việc và các yếu tố then chốt

Trong kỷ nguyên của thời đại số ngày nay, dữ liệu là một phần không thể thiếu trong các hoạt động Marketing. Do đó mà Marketing Analytics ngày càng trở nên quan trọng với các doanh nghiệp cũng như nghề Marketing Analyst cũng trở nên phổ biến hơn.
Hãy cùng Growth Marketing Vietnam tìm hiểu về Marketing Analytics, Marketing Analyst thông qua bài viết dưới dây nhé.

1. Marketing Analytics là gì? Tầm quan trọng của Marketing Analytics.

1.1 Marketing Analytics là gì?

Theo định nghĩa về Marketing Analytics từ Havard Business School thì:

Marketing Analytics là quá trình theo dõi và phân tích dữ liệu từ các hoạt động Marketing. Từ những insight thu thập được của Marketing Analytics có thể cho phép các tổ chức cải thiện trải nghiệm khách hàng, tăng hiệu quả ROI (Return on investment) cho các hoạt động marketing và xây dựng các chiến lược Marketing trong tương lai.

2. Tầm quan trọng của Marketing Analytics

Marketing Analytics đóng vai trò quan trọng đối với doanh nghiệp vì cung cấp những thông tin và phân tích quan trọng để giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược và tối ưu hóa các hoạt động marketing. Dưới đây là một số lợi ích của khi áp dụng marketing analytics gồm có:

• Marketing analytics giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi, sở thích và nhu cầu của khách hàng thông qua việc phân tích dữ liệu. Từ đó giúp doanh nghiệp cung cấp sản phẩm và dịch vụ phù hợp hơn với nhu cầu của khách hàng hoặc có thể đem đến trải nghiệm cá nhân hoá cho từng nhóm khách hàng.
• Nhờ vào Marketing Analytics, doanh nghiệp có thể đánh giá được hiệu quả của các hoạt động, chiến dịch marketing thông qua các chỉ số quan trọng từ đó tối ưu hoá hiệu quả và chi phí marketing.
• Marketing Analytics cung cấp những dự báo chính xác về xu hướng thị trường và hành vi khách hàng trong tương lai, giúp doanh nghiệp lập kế hoạch chiến lược dài hạn một cách hiệu quả từ đó đưa ra những chiến lược cạnh tranh hiệu quả và giữ vững vị thế trên thị trường.

2. Marketing Analyst là làm gì? Thực tế về nghề Marketing Analyst ở Việt Nam

2.1 Marketing Analyst là gì?

Hiểu một cách đơn giản Marketing Analyst là những người chuyên làm Marketing Analytics, tức phân tích dữ liệu cho Marketing nghĩa là tập trung vào việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để giúp doanh nghiệp nói chung và team Marketing nói riêng hiểu rõ hơn về thị trường, khách hàng, và nâng cao hiệu quả của các chiến dịch và hoạt động Marketing.

2.2 Thực tế vế nghề Marketing Analyst ở Việt Nam

Marketing Analyst là một nghề còn tương đối mới ở Việt Nam, cũng như là một ngách tương đối hẹp với số lượng các công ty có riêng vị trí này là tương đối ít.

Trên thực tế, phổ biến trong các doanh nghiệp hiện nay là phạm vi công việc của Marketing Analyst thường được giao cho các bạn Data Analyst phụ trách. Chỉ có một số doanh nghiệp công nghệ lớn với lượng dữ liệu lớn về Marketing mới cần tách riêng vị trí Marketing Analyst để tối ưu hiệu quả và hỗ trợ tốt hơn cho phòng ban Marketing.

Chính vì Marketing Analyst là sự kết hợp giữa Data Analyst và Marketing nên để trở thành Marketing Analyst thành công, đòi hỏi bạn cần trang bị cho mình các kỹ năng phân tích dữ liệu, thành thạo các công cụ phân tích dữ liệu như Google Analytics, SQL, Excel, Tableau hoặc Power B… của một Data Analyst và sự am hiểu về kiến thức Marketing của Marketer thực thụ.

3. Bốn yếu tố quan trọng của Marketing Analytics trong doanh nghiệp

Để áp dụng thành công Marketing Analytics trong doanh nghiệp, bạn cần chú ý đến 4 yếu tố quan trọng dưới đây có ảnh hưởng trong bức tranh toàn cảnh về Marketing Analytics, gồm có:

• People: Đầu tiên là yếu tố con người. Quy trình Marketing Analytics cần được khởi xướng, dẫn dắt và duy trì bởi những cá nhân chủ chốt trong một tổ chức (thường là các vị trí cấp cao trong doanh nghiệp). Những lãnh đạo này có trách nhiệm đảm bảo rằng chiến lược Marketing Analytics phù hợp với các mục tiêu và mục đích chung của doanh nghiệp.

• Process: Quy trình Marketing Analytics bao gồm các bước để thu thập, phân tích và hành động dựa trên dữ liệu Marketing. Các bước điển hình trong quy trình này là: Xác định chỉ số chính (One Metric That Matter)--> Đo lường —> Phân tích --> Hành Động —> Lặp lại và tối ưu.

• Tools and Technology: Việc sử dụng các công cụ và áp dụng công nghệ cao sẽ nâng cao đáng kể hiệu quả trong quá trình phân tích dữ liệu. Các công cụ giúp thu thập dữ liệu, phân tích và visualize kết quả giúp các bạn Marketing nhanh chóng đưa ra quyết định chính xác.

• Data: Yếu tố cuối cùng không thể thiếu là Dữ liệu. Dữ liệu là yếu tố trung tâm trong quy trình Marketing Analytics. Bởi nó cung cấp nền tảng cho toàn bộ quy trình, từ việc đo lường hiệu suất đến việc nhận thức và ra quyết định. Tuy nhiên, bên cạnh khai thác và phân tích thì việc quản lý và bảo vệ dữ liệu là cực kỳ quan trọng và nên được chú ý.

Bằng cách kết hợp hiệu quả các thành phần: “People, Process, Tools, Data” các doanh nghiệp có thể xây dựng một hệ thống Marketing Analytics giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về thị trường, tối ưu hóa các chiến lược Marketing, và đạt được thành công kinh doanh lớn hơn.

4. Các bài toán của Marketing Analytics, Công việc của Marketing Analyst.

Marketing Analytics có thể chia thành bốn bài toán chính cũng chính là công việc mà các bạn Marketing Analyst cần giải quyết. Đó là: Descriptive Analysis, Diagnostic Analysis, Predictive Analysis, và Prescriptive Analysis. Trên thực tế với đa số các doanh nghiệp ở Việt Nam hiện nay thì phổ biến và chiếm phần lớn vẫn là Descriptive Analysis, Diagnostic Analysis; còn Predictive Analysis, và Prescriptive Analysis chỉ có ở những doanh nghiệp có khối lượng dữ liệu Marketing cực kỳ lớn và đối mặt với các bài toán rất phức tạp.

4.1 Descriptive Analysis

Descriptive Analysis (Phân tích mô tả) tập trung vào việc giải thích những gì đã xảy ra trong quá khứ. Đây là bước đầu tiên và cơ bản nhất trong Marketing Analytics, giúp doanh nghiệp hiểu rõ về tình hình hiện tại và các xu hướng đã diễn ra. Một số báo cáo thường dùng trong phân tích mô tả bao gồm:

• Báo cáo kênh: Đánh giá hiệu suất của từng kênh marketing.
• Báo cáo đa kênh: Tổng hợp dữ liệu từ nhiều kênh để có cái nhìn tổng quan.
• Báo cáo KPI: Đo lường các chỉ số hiệu suất chính.

4.2 Diagnostic Analysis

Diagnostic Analysis (Phân tích chẩn đoán) giải thích lý do tại sao các sự kiện hoặc kết quả đã xảy ra. Loại phân tích này đi sâu vào dữ liệu để tìm ra nguyên nhân gốc rễ của các hiện tượng, tìm kiếm các insight giá trị từ đó giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng. Các loại phân tích phổ biến trong phân tích chẩn đoán bao gồm:

• Phân tích chiến dịch Marketing: Đánh giá hiệu quả của các chiến dịch marketing.
• Phân tích chương trình khuyến mại: Xác định hiệu quả của các chương trình khuyến mãi.
• Phân tích doanh số: Tìm hiểu nguyên nhân của sự thay đổi trong doanh số.

4.3 Predictive Analysis

Predictive Analysis (Phân tích dự đoán) là quá trình dự đoán những gì có thể xảy ra trong tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ và hiện tại. Phân tích này giúp doanh nghiệp chuẩn bị và lên kế hoạch cho các tình huống có thể xảy ra. Các ứng dụng phổ biến của phân tích dự đoán bao gồm:

• Churn Prediction: Xác định những khách hàng có khả năng rời bỏ, tỉ lệ churn rate.
• Demand Forecast: Dự đoán nhu cầu sản phẩm trong tương lai.
• Sentiment Analysis: Đánh giá cảm xúc của khách hàng đối với thương hiệu hoặc sản phẩm.

4.4 Prescriptive Analysis

Prescriptive Analysis (Phân tích chỉ dẫn) đề xuất các hành động cụ thể dựa trên kết quả của phân tích dự đoán. Mục tiêu là đưa ra các khuyến nghị để tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh. Một số ứng dụng của phân tích chỉ dẫn bao gồm:

• Dynamic Pricing: Điều chỉnh giá sản phẩm theo thời gian thực để tối đa hóa lợi nhuận.
• Automation Cross Sale, Up Sale: Tự động đề xuất các sản phẩm liên quan để tăng doanh thu.
• Ads Distribution: Đưa ra các chiến lược phân phối quảng cáo hiệu quả.

5. Kết bài

Marketing Analytics là một công cụ không thể thiếu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về thị trường và khách hàng của mình. Bằng cách áp dụng Marketing Analytics doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu, thể hiện văn hoá Data Driven, từ đó tối ưu hóa các chiến dịch marketing và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

————————————–

Đọc thêm các bài viết trong Series về Metrics & Measurement:

Part 1: Marketing Analytics là gì? Nghề Marketing Analyst là làm gì? Mô tả công việc và các yếu tố then chốt

Part 2: North Star Metric là gì? Giải thích và 40 ví dụ thực tế. So sánh North Star Metric với One Metric That Matters.

Part 3: Cohort Analysis là gì? Hướng dẫn đọc và phân tích Cohort Analysis

Part 4: Churn rate là gì? 3 Công thức tính Churn rate bạn cần biết

Part 5: CAC (Customer Acquisition Cost) là gì? Công thức tính CAC như thế nào ?    

———————

—————–