Hãy cùng chúng tôi khám phá những xu hướng quảng cáo tiếp thị trực tuyến mới sẽ xuất hiện trên thị trường 2019 tại Việt Nam để có thể giúp các bạn lên kế hoạch chiến lược giúp tăng trưởng trong năm 2019.
Đầu tiên, chúng ta cùng điểm lại một vài số liệu mới nhất về thị trường Việt Nam được cung cấp bởi các bên liên quan & các bên nghiên cứu thị trường. Theo đó, đến hết quí 3/2018 thì dân số Việt Nam đạt hơn 96 triệu người, có hơn 64 triệu người dùng internet (chiếm 67% dân số), trong đó có hơn 55 triệu người có tài khoản mạng xa hội (chiếm 85% người dùng internet & 57% tổng dân số) mà lượng người dùng sử dụng smartphone truy cập mạng xã hội chiếm 91%; trung bình một người online khoảng 25 giờ 1 tuần & mỗi người trong một ngày thường có thói quen chạm và sử dụng smartphone trung bình 150 lần/ngày.
Ngoài ra thì cước phí các gói dữ liệu internet của Việt Nam thuộc hàng rẻ nhất thế giới với tốc độ 4G đứng thứ 2 khu vực Đông Nam Á, cùng với việc wifi miễn phí khắp nơi.
Và chúng tôi có vài ý muốn lưu ý các bạn trước khi quay lại với chủ đề chính của bài viết rằng: Chính chiến lược kinh doanh kết hợp chiến lược tiếp thị và phát triển thương hiệu thúc đẩy sự phát triển của một doanh nghiệp, vì vậy điều quan trọng là phải có một chiến lược tiếp thị và thương hiệu phù hợp trước khi thực hiện các chiến thuật kỹ thuật số. Nếu không có chiến lược tổng thể đúng đắn dẫn lối thì các bạn có thể tiêu tốn vô ích vào các chiến thuật kỹ thuật số do các vấn đề có thể sẽ gặp phải như hướng sai đối tượng, các đề xuất giá trị thương hiệu của bạn không đủ mạnh,… Hãy nhớ rằng Digital Marketing không phải là thuốc tiên chữa được bách bệnh.
Nào, bây giờ chúng ta cùng tìm hiểu các xu hướng Digital Marketing có thể sẽ phủ sóng khắp nơi trong năm 2019 và cũng xin tiết lộ trước rằng không ít thì nhiều các xu hướng hầu hết đều có dính líu tới AI (Trí tuệ nhân tạo).
1. Dữ liệu người dùng là kim chỉ nam: Data, Data & nhiều Data hơn nữa
Chúng tôi phải làm rõ trước là dữ liệu người dùng không phải là những file excel với tên, email & điện thoại với nguồn thu thập không rõ ràng đang được rao bán ở rất nhiều nơi trên môi trường trực tuyến.
Việc sử dụng dữ liệu trong digital marketing không còn là xa lạ, và thường thì chúng ta thường hay nghe mục đích của việc thu thập & sử dụng dữ liệu người dùng là để nhắm đúng đối tượng, với đúng thông điệp, vào đúng thời điểm – cái được gọi là TIẾP THỊ ĐỊNH HƯỚNG DỮ LIỆU (DATA-DRIVEN MARKETING).
Tuy nhiên, cùng với việc nguồn cung cấp dữ liệu hạn chế thì việc kết hợp lẫn tích hợp nhiều nguồn dữ liệu lại với nhau để có thể định danh, vẽ chân dung người dùng một cách rõ ràng hơn, chi tiết cụ thể hơn chính là một rào cản. Hiện nay, các bên tại Việt Nam thường sử dụng ba nguồn dữ liệu chính có sẵn sau: dữ liệu thu thập được từ các chiến dịch quảng cáo trực tuyến và dữ liệu nhân khẩu học; một số ít sử dụng dữ liệu từ hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM – Customer Relationship Management), và ở 1 số bên có thể có sử dụng thêm từ 1 vài nguồn khác nữa
Do đó, việc tìm kiếm thêm nguồn cung cấp nhằm làm phong phú dữ liệu & kết hợp các nguồn dữ liệu một cách đồng bộ đang được các bên quan tâm.
95% các nhà quảng cáo tại Việt Nam đang sử dụng nhân khẩu học, và bao gồm các dữ liệu cá nhân, thông tin vị trí, sở thích… đặc biệt là sử dụng thông qua các nền tảng như Google, Facebook – để nhắm mục tiêu khách hàng tiềm năng.
Nhưng chúng tôi dự đoán trong năm tới việc kết hợp mạnh mẽ dữ liệu từ CRM bao gồm các thông tin giao dịch mua hàng, địa chỉ giao hàng, thông tin dịch vụ khách hàng… cùng với các nguồn dữ liệu mới hơn (ví dụ như các thông tin có nguồn gốc từ hành vi thực tế thu được thông qua các thiết bị di động) sẽ tăng mạnh trong hai năm tới, cùng với đó việc áp dụng các thuật toán để có dữ liệu suy đoán (Inferred Data) dựa trên sở thích nhằm biết được tính cách, sở thích rõ ràng hơn, dự định tương lai… cũng sẽ được các thương hiệu, các bên liên quan lưu tâm làm cho nó được phổ biến rộng rãi hơn.
Và khi các bên tận dụng tích hợp nhiều nguồn dữ liệu để nhắm mục tiêu đối tượng, họ ngày càng muốn có NỀN TẢNG QUẢN LÝ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU (DMP) để thu thập dữ liệu, lưu trữ, phân tích tìm phân khúc (segmentation) để nhắm mục tiêu dựa trên các dữ liệu họ có với sự trợ giúp của Tiếp thị tự động (Automation Marketing) và của AI (Trí tuệ nhân tạo). Trong quá khứ chúng ta mất khá nhiều thời gian để có thể phân tích tìm ra mẫu số chung của các dữ liệu thu được ở hiện tại và trước đó, nhưng hiện tại ta có thể sử dụng AI để quét dữ liệu và cung cấp thông tin chuyên sâu sau khi đã phân tích.
Theo một số nguồn số liệu thì việc áp dụng DMP trong quản lý & sử dụng dữ liệu tại Việt Nam đã tăng 21% trong năm vừa qua, thậm chí có một số bên còn nghĩ tới CDP (Customer Data Platform); và có 91% các nhà tiếp thị được hỏi đã trả lời họ nghiêm túc xem xét sẽ áp dụng DMP vào việc quản lý, phân tích dữ liệu phục vụ tiếp thị quảng cáo. Việc này mang lại rất nhiều lợi ích như cá nhân hóa (personalization) các quảng cáo tiếp thị, giúp tăng trải nghiệm người dùng, tăng tương tác, tăng nhận biết thương hiệu, tăng chuyển đổi …
2. Automation Marketing ngày càng mạnh mẽ với sự trợ giúp của AI
Đi đầu trong việc áp dụng AI trong Automation Marketing có lẽ không bên nào khác ngoài cái tên rất quen thuộc: Google – điển hình là trong thời gian rất ngắn cuối năm 2018 họ đã tung ra các sản phẩm như: Smart Campaign và Smart Shopping Campaign, mà theo như họ giới thiệu thì AI sẽ được áp dụng có thể tự động đo lường, phân tích, tối ưu năng suất giúp các bên chinh phục được đúng người có xác suất mua hàng cao.
Đó là ví dụ điển hình từ Google để thấy rằng áp dụng AI trong tiếp thị là chủ đề rất nóng tại thời điểm hiện nay. Thực tế thì Automation Marketing khá rộng, bao gồm cả chatbot, email marketing, sms marketing,… và AI thực chất cũng rất rộng nhưng để áp dụng vào digital marketing mà cụ thể là automation marketing, và hiện tại AI dường như đang hiện thực hóa mong muốn của các bên về khả năng của AI là có thể áp dụng để giúp các thương hiệu có thể quản lý hầu như tất cả các điểm tiếp xúc (touchpoints) trong vòng đời khách hàng giữa thương hiệu và khách hàng, từ việc phủ (reach), tăng tương tác (engage), thu hút, phân tích dữ liệu, tối ưu tạo ra leads, chăm sóc khách hàng (customer services) để phát triển lòng trung thành (loyalty) & quay lại với thương hiệu …
Như đã nói AI rất rộng và hiện tại các bên phát triển AI đã xác định, phân loại được 15 kỹ thuật trí tuệ nhân tạo khác nhau, nhưng để áp dụng hỗ trợ cho Automation Marketing thì chỉ gói gọn trong 3 kỹ thuật: Máy học (Machine Learning), Mô hình xu hướng (Propensity Models) và AI ứng dụng (AI Applications). Trong đó, kỹ thuật máy học sẽ sử dụng các thuật toán để tìm hiểu các dữ liệu có sẵn trước đó để tạo ra các mô hình xu hướng; các mô hình xu hướng được đưa vào sử dụng để dự đoán một sự kiện nhất định nào đó – chẳng hạn như chấm điểm một leads dựa trên khả năng chuyển đổi của leads đó. Kỹ thuật AI ứng dụng (AI Applications) là một dạng khác nữa, thường được sử dụng dưới dạng chatbot để liên kết bên sử dụng (thương hiệu, nhà quảng cáo…) với khách hàng – chẳng hạn như trả lời các thắc mắc… hoặc liên kết các bộ phận khác nhau (ví dụ như: gắn kết các team sales, marketing, CS…) nhằm phối hợp hiệu quả hơn, tiết kiệm thời gian hơn… hoặc được dùng để tạo ra các nội dung mới.
Thật thiếu xót khi nói về Automation Marketing mà không đề cập đến chatbot. Chúng không chỉ là một cách truyền thông tự động hiệu quả, mà còn là một kênh tương tác hai chiều với khách hàng. Nó giúp tăng sự hài lòng của khách hàng cũng như tăng tỷ lệ phản hồi, tăng tỉ lệ nhận biết thương hiệu… thậm chí còn được dùng để tăng sự kết nối nội bộ. Một số bên sợ sẽ giảm trải nghiệm người dùng khi sử dụng chatbot, tuy nhiên theo nghiên cứu thì hơn 70% người dùng có trải nghiệm tích cực hơn khi có chatbot, thậm chí tỉ lệ nhấp chuột (CTR) trong Facebook Messenger ở một số trường hợp còn tăng lên đến con số không tưởng hơn 80% & dự kiến đến năm 2020 thì có 85% các tương tác của khách hàng trên thế giới sẽ được xử lý bằng chatbot.