Phương pháp song trùng trong phân tích dữ liệu người dùng – Liệu bạn có đang bị điện thoại của mình “nghe lén”? 

0
228
Đã bao giờ bạn hoài nghi về việc các thiết bị của mình đang bị nghe lén chưa? Khi mà bạn kể với đồng nghiệp rằng đã quá chán với món ăn quen thuộc bạn order hằng ngày thì ngay sau đó, app đồ ăn yêu thích lại gợi ý cho bạn những món mới vô cùng hấp dẫn khiến bạn phải đặt ra câu hỏi “tại sao app lại hiểu mình đến vậy?” Thực ra bạn không hề bị nghe lén, bí mật của sự hài lòng này nằm ở một phương pháp phân tích dữ liệu Marketing được gọi là  song trùng. Vậy song trùng là gì? Tại sao song trùng lại được coi là thứ vũ khí đắc lực cho doanh nghiệp? Hãy cùng Cam tìm hiểu trong bài viết này nhé!
song trùng

Phương pháp song trùng là gì? 

Nếu bạn là fan của dòng phim kinh dị và đã từng trải nghiệm qua bộ phim “Us” của “thánh meme” Jordan Peele thì chắc hẳn bạn cũng đã từng nghe qua về khái niệm “song trùng”. Nghe thì có vẻ hơi đáng sợ nhưng khác với trong phim khi song trùng là những bản sao giống hệt.

Phương pháp song trùng trong marketing là phương pháp sử dụng cơ sở dữ liệu để đưa ra những phán đoán về hành vi tiêu dùng của bạn dựa trên những người có hành vi và đặc điểm giống với bạn. Sẽ có rất nhiều khách hàng có hành vi, giới tính, sở thích, chỗ ở giống bạn nên những gợi ý này là cực kỳ hoàn hảo với những khách hàng có data giống nhau.

VD: Bạn và một nhóm người đều trong độ tuổi 18 – 20, cao trên m7, có xu hướng mua sắm online trung bình 3 lần/ tuần, hay thanh toán bằng thẻ tại Circle K để mua những mặt hàng liên quan tới dầu gội. Tuy nhiên, nhóm người đó có thêm đặc điểm thường sử dụng sữa rửa mặt OXY. Dựa vào những data đó các doanh nghiệp sẽ dự đoán rằng bạn sẽ có khả năng cao cũng sử dụng OXY trong tương lai và gợi ý OXY cho bạn. Vì bạn có những đặc điểm giống nhóm đó nên khả năng bạn sẽ mua và sử dụng sản phẩm này là rất cao.

ĐỌC THÊM: Hermès: Luxury brand hàng đầu thế giới nhưng lại không có bộ phận Marketing?

Phương pháp song trùng đem lại lợi ích gì?

Thấu hiểu khách hàng tốt hơn 

Như đã nói ở trên, phương pháp này hiệu quả đến mức khiến người dùng phải hoài nghi rằng liệu họ có đang bị nghe lén hay không? Độ hiệu quả của song trùng càng thể hiện rõ hơn trong những ứng dụng giao hàng online như Grab, Goviet,…

VD: Bạn là một nhân viên văn phòng có xu hướng đặt hàng qua các app và thanh toán qua thẻ ngân hàng. Trưa hàng tuần bạn đều order món cơm rang giao tận nơi và khoảng 4h chiều bạn tiếp tục order thêm món trà sữa Tocotoco bạn yêu thích. Điều đặc biệt ở đây là sau 3 ngày đều order món cơm rang và trà sữa, bạn đã cảm thấy hơi ngán thì app lại giới thiệu cho bạn món bún trộn và nước ép, bạn order và thấy rất hài lòng, từ đó tiếp tục tin tưởng và sử dụng app.

Khi người tiêu dùng đặt hàng dựa trên các gợi ý này, hệ thống sẽ tiếp tục thu thập thông tin để bổ sung vào cơ sở dữ liệu. Cứ thế, nền tảng dữ liệu ngày càng được mở rộng, giúp việc dự đoán và xác định hành vi khách hàng trong tương lai trở nên càng chính xác hơn.

Dễ dàng hơn trong việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng

Dựa vào những đặc điểm hành vi ít liên quan như thói quen thanh toán, sở thích ăn uống, chỗ ở hay loại xe bạn sử dụng,… Doanh nghiệp hoàn toàn có thể dự đoán hành vi của bạn ở rất nhiều lĩnh vực khác. Hoàn toàn hợp lý khi nghĩ rằng, những người hay ăn ở nhà hàng hạng sang, đi xe ô tô, và thanh toán bằng thẻ sẽ có hành vi giống với những người có cùng các đặc điểm như vậy, hơn là với những người hay ăn quán bình dân, đi xe máy, và thanh toán tiền mặt.

VD: Bạn thường thanh toán tiền điện 3 triệu 1 tháng, thường xuyên mua những loại thực phẩm organic và thường di chuyển bằng ô tô. Mới đây khi được trải nghiệm thử loại nước hoa mới bạn thấy rất thích và có phản hồi tốt trên app. Dựa trên những thông tin và đánh giá của bạn, doanh nghiệp sẽ tìm kiếm những “song trùng” giống bạn từ đó giới thiệu cho họ về loại nước hoa này. 

ĐỌC THÊM: Bắt kịp xu hướng thiết kế logo 2020

Thúc đẩy doanh số thông qua việc Up Sell, Cross Sell

Vừa cá nhân hóa, lại vừa dựa trên tổng thể dữ liệu, phương pháp song trùng là giải pháp kích cầu cực kì hiệu quả. Thông qua đó, doanh nghiệp có thể thúc đẩy người tiêu dùng mua nhiều hơn hoặc mua những sản phẩm liên quan, từ đó nhanh chóng gia tăng doanh số và giảm bớt lượng hàng tồn.

Ứng dụng được trong mọi ngành kinh doanh

Không quá khi nói song trùng có thể áp dụng được trong mọi ngành kinh doanh, từ các doanh nghiệp kinh doanh sản phẩm thông thường như quần áo, đồ gia dụng, thực phẩm,… đến doanh nghiệp dịch vụ như du lịch, thương mại điện tử,… hay cao hơn nữa là các doanh nghiệp kinh doanh bất động sản, tín dụng cũng đều có thể áp dụng phương pháp này.

Doanh nghiệp cần gì để có thể áp dụng hiệu quả phương pháp song trùng?

Có 2 yếu tố mà doanh nghiệp cần để có thể áp dụng hiệu quả phương pháp song trùng: Cơ sở dữ liệu Phương pháp phân tích. Cả 2 yếu tố này đều vô cùng quan trọng góp phần tăng cường độ chính xác cho doanh nghiệp, tăng tỷ lệ reach đến đúng đối tượng mà doanh nghiệp tìm kiếm.

Facebook với kho dữ liệu người dùng khổng lồ và đội ngũ xử lý dữ liệu đông đảo chính là một trong những doanh nghiệp đầu tiên sử dụng hiệu quả phương pháp song trùng. Tính năng nhắm mục tiêu theo đối tượng (Lookalike) cho phép Facebook tìm kiếm trong tất cả những người dùng của mình xem ai phù hợp để làm song trùng của khách hàng. 

VD: Bạn bán quần áo, có 1.000 khách hàng đã từng mua sản phẩm của bạn đều là nam, tuổi từ 20-25, ở Hà Nội, thích uống coffee và đọc sách và 85% mua qua Online với hình thức là chốt đơn qua Message. Tính năng Lookalike của Facebook sẽ nhanh chóng tìm cho bạn 850 người dùng khác cũng có đặc điểm giống với khách hàng đã nhắn tin với của bạn.

ĐỌC THÊM: Tesla: Đại diện tiêu biểu của Branding 4.0

Kết

Trong thời đại số như hiện nay, dữ liệu đóng vai trò vô cùng quan trọng quyết định sự phát triển lâu dài của doanh nghiệp. Một bộ dữ liệu tốt về hành vi ở một lĩnh vực có thể dễ dàng giúp dự đoán vô số hành vi khác trong những lĩnh vực khác. Với sự phát triển của phương pháp song trùng, trong tương lai, chắc chắn các nhãn hàng có thể dự đoán hành vi tiêu dùng của khách hàng với độ chính xác gần như tuyệt đối.

Người viết: Minh Chiến.

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here