DATA DRIVEN MARKETING LÀ GÌ? CÁCH TRIỂN KHAI TIẾP THỊ DỰA TRÊN DỮ LIỆU

Data Driven Marketing là xu hướng đang thay đổi cách thức mà doanh nghiệp tiếp cận khách hàng và tối ưu hóa chiến lược Marketing. Thay vì dựa vào cảm tính hay giả thuyết, phương pháp này sử dụng dữ liệu thực tế để phân tích hành vi khách hàng và đưa ra những quyết định chính xác. Cùng AI FIRST tìm hiểu chi tiết về cách ứng dụng AI để nâng cao hiệu quả chiến lược Marketing của bạn!

1. Data Driven Marketing là gì?

Theo tạp chí marketing B2B hàng đầu thế giới, Data Driven Marketing (Marketing dựa trên dữ liệu) là một chiến lược sử dụng những hiểu biết từ dữ liệu để định hướng và tối ưu hóa các quyết định marketing. Dữ liệu có thể bao gồm tương tác, hành vi và sở thích của khách hàng, tất cả đều được tận dụng để định hình quyết định marketing, nâng cao trải nghiệm khách hàng, xây dựng chiến dịch và phát triển chiến lược kinh doanh.
Nói cách khác, đây là cách doanh nghiệp dùng dữ liệu để hiểu rõ khách hàng hơn, cá nhân hóa trải nghiệm và tối ưu hiệu quả marketing.

2. 5 Lợi ích của Data Driven Marketing đối với doanh nghiệp

Thay vì chỉ dựa vào cảm tính, doanh nghiệp đã có thể ra quyết định chiến lược thông minh, dựa trên những phân tích sâu sắc về hành vi và nhu cầu của khách hàng. Từ việc tăng cường hiệu quả chiến dịch đến việc xây dựng chiến lược chính xác, Data Driven Marketing sẽ giúp doanh nghiệp vươn lên và bứt phá trên thị trường cạnh tranh.

• Hiểu rõ hành vi khách hàng: Data Driven Marketing hỗ trợ doanh nghiệp thu thập và phân tích một lượng lớn dữ liệu từ các nguồn khác nhau như website, mạng xã hội, Email và hành vi mua sắm của khách hàng. Thông qua việc phân tích các dữ liệu này, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về hành vi, sở thích, nhu cầu và thói quen tiêu dùng của khách hàng.
• Tăng cường hiệu quả chiến lược Marketing: Một lợi ích lớn của Data Driven Marketing là tối ưu hóa chiến lược Marketing bằng cách sử dụng dữ liệu để xác định các kênh hiệu quả nhất. Ví dụ, nếu quảng cáo trên Facebook mang lại tỷ lệ chuyển đổi cao hơn Google Ads, doanh nghiệp có thể phân bổ ngân sách hợp lý, giảm lãng phí và tăng ROI.
• Ra quyết định nhanh chóng và chính xác: Doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác dựa trên phân tích dữ liệu thực tế thay vì cảm tính. Ví dụ, nếu một chiến dịch Email không hiệu quả, doanh nghiệp có thể nhanh chóng điều chỉnh nội dung hoặc đối tượng để cải thiện kết quả.
• Khả năng dự đoán và thích ứng với thay đổi: Data Driven Marketing giúp doanh nghiệp dự đoán các xu hướng và hành vi khách hàng bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử. Ví dụ, dự đoán nhu cầu mua sắm trong mùa lễ hội giúp doanh nghiệp chuẩn bị chiến lược Marketing và sản phẩm phù hợp.
• Xây dựng văn hóa tập trung vào khách hàng: Data Driven Marketing hỗ trợ doanh nghiệp cá nhân hóa chiến lược Marketing, chuyển từ Marketing đại trà sang tập trung vào nhu cầu của từng khách hàng. Dữ liệu giúp hiểu rõ sở thích và hành vi khách hàng, từ đó tạo ra trải nghiệm phù hợp và nâng cao sự trung thành.

3. Sự khác biệt giữa Data Driven Marketing và Marketing truyền thống

Data-Driven Marketing sử dụng dữ liệu khách hàng để tối ưu hóa chiến lược, trong khi Marketing truyền thống dựa vào trực giác và kinh nghiệm. Cùng AI FIRST tìm hiểu sự khác biệt này thông qua các tiêu chí trong bảng dưới đây:

4. Các trường hợp sử dụng tiếp thị dựa trên dữ liệu

Tiếp thị dựa trên dữ liệu đã trở thành nền tảng trong hoạt động marketing hiện đại. Dữ liệu mang đến cho doanh nghiệp khả năng hiểu khách hàng sâu hơn, dự đoán hành vi chính xác hơn và tối ưu chi phí hiệu quả hơn. Dưới đây là những trường hợp sử dụng điển hình giúp minh chứng rõ ràng cho giá trị mà chiến lược Data Driven Marketing mang lại.

• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng
• Dự đoán hành vi mua sắm khách hàng
• Chăm sóc và giữa chân khách hàng
• Sử dụng dữ liệu nhân khẩu học để cải thiện hiệu quả quảng cáo
• Sử dụng dữ liệu để kiểm soát chi phí marketing
• Định giá linh hoạt

4.1. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

Tiếp thị dựa trên dữ liệu cho phép doanh nghiệp hiểu rõ từng khách hàng để cá nhân hóa thông điệp và hành trình mua sắm. Thay vì gửi cùng một thông điệp chung cho tất cả, dữ liệu giúp phân loại khách hàng theo sở thích, hành vi và nhu cầu, từ đó tạo ra trải nghiệm riêng biệt. Theo khảo sát, có tới 74% người tiêu dùng cảm thấy thất vọng khi nhận thông điệp không liên quan từ thương hiệu , cho thấy cá nhân hóa là yếu tố sống còn.

Ví dụ điển hình là Netflix, nền tảng này sử dụng dữ liệu lịch sử xem phim của từng người để gợi ý những bộ phim hoặc chương trình truyền hình phù hợp nhất. Nhờ đó, người dùng cảm thấy “được hiểu”, gắn bó lâu hơn, và Netflix giữ được lợi thế cạnh tranh trên toàn cầu.

4.2. Dự đoán hành vi mua sắm khách hàng 

Một giá trị lớn của tiếp thị dựa trên dữ liệu nằm ở khả năng dự báo trước nhu cầu và hành vi mua sắm của khách hàng. Thông qua việc phân tích lịch sử giao dịch, lượt tìm kiếm và hành vi tương tác, doanh nghiệp có thể nhận diện thời điểm khách hàng sẵn sàng chi tiêu hoặc nhóm khách có nguy cơ rời bỏ.

Chẳng hạn, Starbucks đã xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu khách hàng từ ứng dụng di động để dự đoán thói quen uống cà phê của từng người. Từ đó, họ chủ động gửi thông báo cá nhân hóa như khuyến mãi vào khung giờ khách hay mua giúp tăng tỷ lệ quay lại cửa hàng và doanh số bán hàng định kỳ.

4.3. Chăm sóc & giữ chân khách hàng

Dữ liệu không chỉ dùng để thu hút khách hàng mới, mà còn cực kỳ quan trọng trong việc giữ chân khách hàng hiện tại. Phân tích dữ liệu mua hàng cho phép doanh nghiệp thiết kế các chương trình chăm sóc cá nhân hóa, từ khuyến mãi đến ưu đãi thành viên.
Ví dụ, Thế Giới Di Động áp dụng rất hiệu quả: dựa vào dữ liệu mua sắm, họ thường xuyên gửi tin nhắn SMS hoặc email nhắc nhở khách hàng nâng cấp điện thoại, mua phụ kiện chính hãng, kèm theo ưu đãi riêng cho khách hàng thân thiết. Cách tiếp cận này giúp duy trì sự trung thành, tăng tỷ lệ quay lại mua hàng và tối đa hóa giá trị vòng đời khách hàng (CLV).

4.4. Sử dụng dữ liệu nhân khẩu học để cải thiện hiệu quả quảng cáo

Dữ liệu nhân khẩu học (tuổi, giới tính, vị trí địa lý, thu nhập, nghề nghiệp…) giúp doanh nghiệp xác định chính xác khách hàng mục tiêu và điều chỉnh nội dung quảng cáo phù hợp. Khi có dữ liệu rõ ràng, quảng cáo không còn dàn trải mà tập trung vào nhóm khách hàng tiềm năng nhất, từ đó tăng hiệu quả chuyển đổi và giảm chi phí.

Ví dụ, Colgate-Palmolive tại châu Âu đã triển khai hệ thống tự động hóa thu thập dữ liệu quảng cáo từ hơn 20 quốc gia. Nhờ phân tích dữ liệu nhân khẩu học kết hợp hiệu suất quảng cáo, họ nhanh chóng phát hiện mẫu quảng cáo nào hiệu quả hơn trên từng thị trường và điều chỉnh chiến dịch theo thời gian thực, giúp cải thiện CPC và tối ưu ngân sách.

4.5. Kiểm soát chi phí marketing

Một thách thức lớn của nhiều doanh nghiệp là không có cái nhìn toàn diện về chi tiêu marketing, do dữ liệu phân tán ở nhiều phòng ban và hệ thống khác nhau. Tiếp thị dựa trên dữ liệu giúp gom toàn bộ chi phí từ marketing, tài chính, kế toán, và cả dữ liệu từ nhà cung cấp bên ngoài vào một hệ thống duy nhất. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể phân tích chính xác tổng chi phí, hiệu quả từng kênh và tránh lãng phí. Đây là lý do doanh nghiệp cần hệ thống dữ liệu tập trung để kiểm soát chi phí marketing.

Ví dụ, nhiều tập đoàn lớn đã sử dụng nền tảng marketing analytics để hợp nhất dữ liệu quảng cáo từ Facebook, Google, TV và báo in vào cùng một báo cáo. Kết quả là ban lãnh đạo có cái nhìn minh bạch về ROI, dễ dàng cắt giảm các khoản chi kém hiệu quả và tập trung vào kênh mang lại doanh thu cao.

4.6. Định giá linh hoạt (Dynamic Pricing)

Định giá linh hoạt là chiến lược điều chỉnh giá sản phẩm theo nhu cầu thị trường, thời điểm, hoặc hành vi khách hàng. Dữ liệu thu thập từ lịch sử mua sắm, xu hướng tìm kiếm và các yếu tố bên ngoài như thời tiết, sự kiện đặc biệt giúp doanh nghiệp đưa ra mức giá tối ưu nhằm tối đa hóa doanh thu.
Ví dụ điển hình là hãng hàng không Vietnam Airlines, giá vé sẽ khác nhau tùy thời điểm đặt chỗ, mùa cao điểm hoặc thấp điểm. Tương tự, các ứng dụng gọi xe như Grab hay Be cũng áp dụng Dynamic Pricing: khi nhu cầu tăng cao vào giờ tan tầm hoặc ngày mưa, giá cước sẽ tăng theo, vừa cân bằng cung – cầu, vừa tối ưu lợi nhuận.

5. Các bước triển khai Data Driven Marketing hiệu quả

Để tiếp thị dựa trên dữ liệu thực sự phát huy sức mạnh, doanh nghiệp không chỉ dừng ở việc thu thập thông tin khách hàng mà cần có một quy trình triển khai bài bản. Khi được kết nối thành vòng tròn khép kín, Data Driven Marketing sẽ giúp doanh nghiệp ra quyết định chính xác, nâng cao hiệu quả chiến dịch và xây dựng lợi thế cạnh tranh bền vững. Dưới đây là 7 bước triển khai chiến lược Data Driven Marketing:

• Bước 1: Xác định mục tiêu rõ ràng 
• Bước 2: Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn
• Bước 3: Làm sạch và tổ chức dữ liệu
• Bước 4: Phân tích dữ liệu để tìm insight 
• Bước 5: Xây dựng và triển khai chiến lược marketing dựa trên dữ liệu
• Bước 6: Phân tích dữ liệu và tạo báo cáo 
• Bước 7: Đo lường và tối ưu liên tục

Bước 1: Xác định mục tiêu rõ ràng

Trước tiên, doanh nghiệp cần biết mình muốn đạt được điều gì khi áp dụng Data Driven Marketing. Mục tiêu phải cụ thể và đo lường được (SMART), có thể là tăng doanh số, giảm chi phí quảng cáo, cải thiện trải nghiệm khách hàng hay giữ chân khách hàng cũ. Mục tiêu càng rõ, việc thu thập và phân tích dữ liệu càng có định hướng.

Bước 2: Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn

Muốn phân tích chính xác, doanh nghiệp cần thu thập dữ liệu đa chiều thay vì chỉ dựa vào một kênh. Các nguồn dữ liệu chính bao gồm:

• Website/App: lượt truy cập, thời gian trên trang, hành vi nhấp chuột (Google Analytics, GA4).
• CRM: lịch sử mua hàng, tần suất, giá trị đơn hàng, hành trình khách hàng.
• Social Media: lượt tương tác, phản hồi bình luận, thông điệp được quan tâm nhiều nhất.
• POS/Offline: dữ liệu từ hệ thống bán lẻ, đơn hàng tại quầy, lịch sử thanh toán.
• Khảo sát trực tiếp: thu thập insight định tính từ bảng hỏi, phỏng vấn nhanh.

Cách làm cụ thể:

• Tích hợp hệ thống để dữ liệu không bị rời rạc (dùng công cụ CDP – Customer Data Platform hoặc Google BigQuery cho SMEs).
• Chọn KPI cho từng nguồn dữ liệu (ví dụ: tỷ lệ mở email, tỷ lệ bỏ giỏ hàng, NPS cho dịch vụ).
• Kết hợp dữ liệu online và offline để có góc nhìn toàn diện.

Ví dụ thực tế: Một chuỗi cà phê Việt Nam như Highlands Coffee có thể thu thập dữ liệu từ app đặt hàng (hương vị ưa thích, thời điểm đặt), máy POS tại quầy (tần suất mua trực tiếp), phản hồi trên Facebook/Zalo (trải nghiệm khách hàng). Kết hợp các nguồn này giúp họ biết được nhóm khách hàng thường xuyên ghé buổi sáng thích sản phẩm nào → từ đó thiết kế khuyến mãi phù hợp.

Bước 3: Làm sạch và tổ chức dữ liệu

Dữ liệu thu thập được thường không hoàn hảo: có thể bị trùng lặp (một khách hàng được ghi ở nhiều hệ thống), thiếu thông tin (email không hợp lệ), hoặc lỗi nhập liệu (sai số điện thoại, đơn hàng bị hủy nhưng chưa cập nhật). Nếu không xử lý, dữ liệu sai sẽ dẫn đến phân tích sai, kéo theo quyết định sai.

• Loại bỏ bản ghi trùng lặp (ví dụ: cùng một khách hàng nhưng xuất hiện 2 lần trong CRM với email khác nhau).
• Chuẩn hóa dữ liệu: thống nhất định dạng (ngày/tháng/năm, đơn vị tiền tệ, địa chỉ).
• Loại bỏ dữ liệu “rác”: email không tồn tại, số điện thoại sai, khách hàng ảo.
• Tạo Data Warehouse hoặc Data Lake để lưu trữ tập trung và có cấu trúc.
• Sử dụng công cụ hỗ trợ như Talend, BigQuery, Power BI 

Bước 4: Phân tích dữ liệu để tìm insight

Sau khi dữ liệu đã được thu thập và làm sạch, bước quan trọng tiếp theo là phân tích để rút ra insight có giá trị cho marketing. Doanh nghiệp có thể dùng các công cụ trực quan hóa dữ liệu (Google Data Studio, Power BI, Tableau) hoặc ứng dụng AI/Machine Learning để:

• Phát hiện xu hướng tiêu dùng (thời điểm mua hàng nhiều nhất, sản phẩm bán chạy theo mùa).
• Nhóm khách hàng thành từng phân khúc dựa trên hành vi, nhân khẩu học, giá trị mua hàng.
• Xác định các yếu tố ảnh hưởng mạnh đến quyết định mua (giá, ưu đãi, kênh tiếp cận…).

Bước 5: Xây dựng và triển khai chiến lược marketing dựa trên dữ liệu

Insight chính là “nguyên liệu”, và chiến lược marketing là cách doanh nghiệp “chế biến” để tạo ra giá trị. Điểm khác biệt là mọi quyết định đều dựa trên số liệu, không phải phỏng đoán.Thay vì làm marketing dựa trên cảm tính, doanh nghiệp có thể:

• Cá nhân hóa nội dung cho từng phân khúc khách hàng.
• Chọn kênh truyền thông hiệu quả nhất theo dữ liệu ROI.
• Thiết kế chương trình khuyến mãi đúng nhu cầu, đúng thời điểm.
• Áp dụng dynamic pricing hoặc sản phẩm gợi ý theo hành vi khách hàng

Bước 6:  Phân tích dữ liệu và tạo báo cáo

Sau khi chiến lược marketing được triển khai, khối dữ liệu mới liên tục phát sinh. Doanh nghiệp cần phân tích để đo lường hiệu quả, rút ra insight và đưa ra hành động cải thiện. Việc này không chỉ dừng lại ở việc theo dõi số liệu rời rạc, mà phải biến dữ liệu thành báo cáo trực quan và có định hướng hành động.

• Xây dựng dashboard trực quan: Kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn (Google Ads, Facebook Ads, TikTok Ads, CRM, POS…) vào một hệ thống như Google Data Studio, Power BI hoặc Tableau. Điều này giúp ban lãnh đạo nắm bắt nhanh hiệu quả theo kênh, chiến dịch, thời gian.
• So sánh KPI trọng yếu: Theo dõi và đối chiếu các chỉ số như CPC (chi phí/lượt nhấp), CTR (tỷ lệ nhấp), ROI/ROAS (hiệu quả chi tiêu), CLV (giá trị vòng đời khách hàng). Việc so sánh này giúp phát hiện kênh nào mang lại hiệu quả cao hơn để kịp thời điều chỉnh.
• Tạo báo cáo hành động (Actionable Report): Báo cáo không chỉ liệt kê số liệu mà cần nêu rõ phát hiện chính, hành động cần làm, người phụ trách và deadline thực hiện. Đây là điểm khác biệt quan trọng giữa một bản “thống kê” và một báo cáo “chiến lược”.

Bước 6: Đo lường và tối ưu liên tục

Data Driven Marketing là một vòng lặp không ngừng. Sau mỗi chiến dịch, doanh nghiệp cần theo dõi KPI quan trọng (CPC, CTR, ROI, CLV…), phát hiện điểm yếu để cải thiện và thử nghiệm A/B test nhằm tối ưu hiệu quả. Doanh nghiệp cần thiết lập hệ thống KPI để theo dõi hiệu quả theo thời gian thực:

• CPC (Cost per Click): chi phí cho mỗi lượt nhấp.
• CTR (Click-through Rate): tỷ lệ khách nhấp vào quảng cáo.
• ROI/ROAS: hiệu quả doanh thu so với chi phí quảng cáo.
• CLV (Customer Lifetime Value): giá trị vòng đời khách hàng.

Dựa trên dữ liệu này, marketer sẽ biết chiến dịch nào hiệu quả, chiến dịch nào cần cắt giảm, và kênh nào nên tăng cường đầu tư. Đây là một vòng lặp liên tục: phân tích → điều chỉnh → kiểm tra → cải tiến.

6. Thách thức & giải pháp khi triển khai Data Driven Marketing

Mặc dù Data Driven Marketing mang lại nhiều lợi ích rõ rệt, nhưng việc áp dụng vào thực tế không hề đơn giản. Nếu không chuẩn bị kỹ lưỡng, doanh nghiệp dễ rơi vào tình trạng “có dữ liệu nhưng không biến thành giá trị”. Dưới đây là những thách thức phổ biến cùng hướng khắc phục để triển khai thành công.

• Dữ liệu phân tán và thiếu đồng bộ

  • Thách thức: Dữ liệu nằm rải rác ở nhiều hệ thống (CRM, social, POS, quảng cáo…), gây khó khăn khi tổng hợp và phân tích.

  • Giải pháp: Xây dựng kho dữ liệu tập trung (Data Warehouse hoặc CDP), tích hợp dữ liệu từ các nguồn vào một dashboard duy nhất để có “bức tranh toàn cảnh” về khách hàng.

• Thiếu nhân sự và năng lực phân tích dữ liệu

  • Thách thức: SMEs thường thiếu chuyên gia phân tích dữ liệu, dẫn đến việc không khai thác được insight từ dữ liệu đã có.

  • Giải pháp: Đầu tư đào tạo nội bộ cơ bản về phân tích dữ liệu cho đội marketing; đồng thời sử dụng các công cụ phân tích thân thiện (GA4, Looker Studio, Power BI) hoặc thuê ngoài dịch vụ phân tích dữ liệu giai đoạn đầu.

• Chất lượng dữ liệu kém (Data Quality)

  • Thách thức: Dữ liệu bị trùng lặp, thiếu chính xác, nhập sai → dẫn tới phân tích sai lệch và quyết định sai.

  • Giải pháp: Thiết lập quy trình làm sạch & chuẩn hóa dữ liệu định kỳ (xóa trùng, chuẩn định dạng, cập nhật thiếu sót), đồng thời dùng công cụ hỗ trợ như Talend, Segment hoặc đơn giản hơn là Excel nâng cao.

• Bảo mật & quyền riêng tư

  • Thách thức: Các quy định mới (GDPR, Nghị định 13/2023 tại Việt Nam) yêu cầu doanh nghiệp bảo vệ dữ liệu cá nhân, vi phạm sẽ mất uy tín và bị phạt nặng.

  • Giải pháp: Áp dụng chính sách thu thập & xử lý dữ liệu minh bạch, chỉ thu thập những thông tin cần thiết, mã hóa dữ liệu nhạy cảm, và đảm bảo khách hàng có quyền từ chối sử dụng dữ liệu.

• Tư duy lãnh đạo chưa coi trọng dữ liệu

  • Thách thức: Nhiều lãnh đạo SMEs vẫn dựa vào kinh nghiệm, cảm tính thay vì số liệu → hạn chế việc đầu tư vào hệ thống dữ liệu.

  • Giải pháp: Xây dựng “data culture” trong doanh nghiệp bằng cách đưa ra case study nội bộ (ví dụ một quyết định dựa trên dữ liệu giúp tiết kiệm 30% chi phí marketing), từ đó thuyết phục lãnh đạo thấy rõ giá trị thực tế.

• Chi phí công nghệ & hệ thống cao

  • Thách thức: Việc triển khai Data Driven Marketing cần đầu tư vào công nghệ (CDP, BI, AI/ML), gây áp lực tài chính cho SMEs.

  • Giải pháp: Bắt đầu từ công cụ miễn phí hoặc chi phí thấp (Google Analytics 4, Looker Studio), triển khai theo từng giai đoạn nhỏ, sau đó mới mở rộng sang hệ thống chuyên sâu khi đã chứng minh được hiệu quả.

7. Xu hướng Data Driven Marketing trong tương lai

Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, Data Driven Marketing không chỉ dừng lại ở việc phân tích dữ liệu khách hàng mà còn mở rộng ra những xu hướng mới, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược Marketing của mình. Dưới đây là 3 xu hướng chính sẽ định hình tương lai của Marketing dựa trên dữ liệu.

7.1. Tích hợp Marketing đa kênh thông minh

Trong tương lai, việc tích hợp các kênh Marketing sẽ trở nên thông minh hơn nhờ AI và dữ liệu lớn. Doanh nghiệp sẽ có thể đồng bộ hóa chiến dịch Marketing trên nhiều nền tảng như website, mạng xã hội, email  mang lại một trải nghiệm khách hàng liền mạch và nhất quán. 

Bằng cách sử dụng dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau, Marketing đa kênh sẽ được tối ưu hóa, giúp tiếp cận đúng đối tượng và tăng tỷ lệ chuyển đổi.

7.2. Marketing tự động hóa và AI

AI sẽ đóng vai trò then chốt trong việc tự động hóa các chiến dịch Marketing, từ việc tạo nội dung, gửi Email đến tối ưu hóa quảng cáo. Marketing tự động hóa sẽ giúp tiết kiệm thời gian, giảm chi phí và tăng cường hiệu quả chiến dịch bằng cách dựa trên phân tích dữ liệu và hành vi khách hàng. 

Trong tương lai, AI sẽ có khả năng cá nhân hóa từng chiến dịch tự động, từ đó tăng cường sự tương tác và tối ưu hóa kết quả.

7.3. Quảng cáo dựa trên dữ liệu (Data-driven Advertising)

Quảng cáo dựa trên dữ liệu sẽ ngày càng trở nên chính xác và hiệu quả hơn. Với sự trợ giúp của AI và phân tích dữ liệu lớn, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa quảng cáo, từ việc lựa chọn đối tượng mục tiêu cho đến việc điều chỉnh ngân sách quảng cáo theo thời gian thực.

Việc sử dụng dữ liệu để xác định nhu cầu và sở thích khách hàng sẽ giúp tạo ra các chiến dịch quảng cáo mang tính cá nhân hóa cao, tăng tỷ lệ chuyển đổi và giảm lãng phí ngân sách.

8. Ví dụ doanh nghiệp áp dụng Data Driven Marketing thành công

Để thấy rõ sức mạnh của Data-driven Marketing, hãy cùng nhìn vào case study của những thương hiệu hàng đầu thế giới đã khai thác dữ liệu để bứt phá. Những case study này chính là minh chứng rõ ràng rằng dữ liệu, khi được khai thác đúng cách, không chỉ là con số mà là đòn bẩy chiến lược cho tăng trưởng bền vững.

8.1. Shopee

Shopee là một trong những ví dụ điển hình về doanh nghiệp ứng dụng Data-driven Marketing để tạo lợi thế cạnh tranh trong TMĐT. Theo báo cáo tài chính Sea Limited, năm 2024 Shopee đạt GMV 100,5 tỷ USD, tăng 28% so với năm trước, với hơn 10,9 tỷ đơn hàng, tăng 33% . Thành công này đến từ việc Shopee khai thác triệt để dữ liệu hành vi người dùng: tìm kiếm, lượt xem sản phẩm, giỏ hàng bị bỏ quên hay phản hồi khuyến mãi.
Dữ liệu được phân tích và chuyển hóa thành trải nghiệm cá nhân hóa trong app: từ giao diện trang chủ, gợi ý sản phẩm, đến push notification/email kèm voucher đúng thời điểm.

Bên cạnh đó, Shopee còn phát triển các tính năng tăng tương tác như livestream, mini-game và hợp tác với YouTube Shopping, giúp thu hút người dùng trẻ và tăng thời gian sử dụng ứng dụng. Nhờ chiến lược data-driven này, Shopee không chỉ giữ vững vị trí số 1 về TMĐT tại Đông Nam Á và Đài Loan, mà còn liên tục dẫn đầu về lượt truy cập website thương mại điện tử tại Việt Nam.
Công thức của Shopee là toàn bộ dữ liệu doanh nghiệp trực tiếp thu thập được từ khách hàng + kênh kích hoạt đa điểm chạm trong app + social commerce. Dữ liệu hành vi liên tục cập nhật → thuật toán gợi ý & phân phối ưu đãi/promo đúng người-đúng thời điểm → tăng tần suất quay lại, thời gian tương tác và GMV, thể hiện qua tăng trưởng đơn hàng & GMV cả năm 2024 và tiếp tục đi lên trong 2025.

8.2. Coca-Cola

Coca-Cola đã ứng dụng Data-driven Marketing một cách toàn diện để tối ưu hiệu quả chiến lược toàn cầu. Hằng ngày, thương hiệu này thu thập và phân tích hơn 500.000 phản hồi từ khách hàng trên mạng xã hội thông qua hệ thống Social Listening. Với dữ liệu này, Coca-Cola sử dụng AI và Machine Learning để phân tích cảm xúc (sentiment analysis), xác định khách hàng đang nói tích cực hay tiêu cực, đồng thời phân khúc hành vi tiêu dùng theo độ tuổi, sở thích và thói quen mua sắm. 

Một trong những minh chứng rõ nhất cho sức mạnh dữ liệu là chiến dịch “Share a Coke”. Ban đầu, Coca-Cola phân tích dữ liệu thị trường để nhận ra xu hướng cá nhân hóa đang lên ngôi, đặc biệt giới trẻ thích sự trải nghiệm “riêng biệt” thay vì sản phẩm đại trà. Từ đó, công ty triển khai in 250 cái tên phổ biến nhất tại từng quốc gia lên lon và chai Coca-Cola. Kết quả, chiến dịch này đã tạo nên cơn sốt toàn cầu: tại Mỹ, doanh số tăng 2% chỉ trong năm đầu tiên (một mức tăng rất lớn với thương hiệu tỷ đô), lượng người theo dõi Facebook Coca-Cola tăng thêm 25 triệu, và hàng triệu bức ảnh “Share a Coke” được chia sẻ trên Instagram, Facebook. Nhờ cách tiếp cận dựa trên dữ liệu, Coca-Cola không chỉ tăng khả năng kết nối cảm xúc với khách hàng mà còn nâng ROI marketing lên gấp nhiều lần, khẳng định vị thế thương hiệu dẫn đầu trong ngành đồ uống.

Data Driven Marketing là công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp tạo ra chiến lược Marketing thông minh và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, để triển khai thành công, doanh nghiệp cần có sự chuẩn bị kỹ lưỡng và sử dụng công nghệ AI đúng cách. Đừng quên theo dõi các bài viết khác từ AI FIRST để khám phá thêm về cách AI có thể giúp bạn phát triển doanh nghiệp một cách bền vững!