Case Study: Lộ trình sử dụng Big Data định danh cho ngành thẩm mỹ viện

CASE STUDY: Lộ trình sử dụng Big Data định danh cho ngành Thẩm Mỹ Viện & áp dụng cho nhiều ngành khác – bắt kịp cho sự thay đổi của IOS14.5 – ATT - IDFA trong 1.5 tháng cho Omichannel chỉ với 80 triệu.
 
Advertisement ADS

Hi All, mình tên Đức – BDM của Datalytis Corp, mình khá thích ứng dụng Big data vào thực tế trong Marketing hơn là chém gió. Khoảng đầu năm 2021, Apple & facebook xảy ra 1 cuộc ẩu đả trên Social media và Apple bảo rằng sẽ bảo vệ người dùng Apple bằng hệ điều hành IOS14.5. Thông tin rất nhiều nhưng mình sẽ tóm gọn lại :” CÁC NHÀ QUẢNG CÁO KHI QUẢNG CÁO TRÊN FACEBOOK SẼ KHÓ ĐỊNH HƯỚNG NGƯỜI DÙNG HƠN “. Và việc này sẽ gây khó khăn hơn cho các Nhà quảng cáo:

1... KO share thông tin cho bên thứ 3 --> KO định hướng --> tỷ lệ tiếp cận được hên xui

2. Không thể report real time và độ trễ >1 ngày.

Mình đã tiếp cận hầu hết các top brand Thẩm mỹ viện hiện tại để giới thiệu giải pháp bên mình nhưng chỉ 1 số brand đồng ý Test để có giải pháp mới nhằm tiếp cận khách hàng mục tiêu của họ. Vậy lộ trình như thế nào:

1. Chọn Tệp khách hàng theo Behavior & Sở thích

2. Tạo 1 Product + Promotion + Landingpage đẹp + quy trình chăm sóc, tư vấn, telelsale tốt để gia tăng convertion rate.

3. Sử dụng Omichannel với tệp khách háng đó: Facebook ads, Google ads, Zalo Ads, SMS brandname, Viber , Tracking Private, call center

4. Theo dõi & tiếp tục develop lên.

Giai đoạn 1: Chọn Tệp khách hàng theo Behavior & Sở thích

+ Dựa theo phân tích của Behavior & Sở thích trong target Facebook, kèm theo chân dung khách hàng. Doanh nghiệp chọn ra được các Fanpage/group theo chân dung khách hàng đó và Location.

+ Phân tích sâu hơn về sở thích & hành vi. Ví dụ khách hàng thích Thời Trang, sâu hơn là thích đầm – váy hay dạ hội. Nếu là dạ hội thì chọn các Fanpage luxury như Marc Fashion, narcotics Fashion … Các hoạt động này doanh nghiệp hoàn toàn tự làm dưới sự hướng dẫn của Đức.

+ Update lên hệ thống big Data để lọc & đưa ra 1 tệp Big data theo như mong muốn & tất nhiên phải thanh toán fee sử dụng big data nha.

Giai đoạn 2: Tạo 1 Product + Promotion + Landingpage đẹp + quy trình chăm sóc, tư vấn, telelsale tốt để gia tăng convertion rate

+ Tạo riêng bộ dịch vụ hấp dẫn + promotion siêu good ( KO phải 0 đồng hay trải nghiệm miễn phí nhé ).

+ Do đây là môi trường Digital nên đẩy 100% traffic vào Landingpage được build rieng theo Promotion. KO vi phạm chính sách – thân thiện – đúng theo rule hiện tại của các channel.

+ Tạo kịch bản telesale riêng cho promotion, hướng khách đến chi nhánh, 1 kịch bản tư vấn riêng cho chương trình dịch vụ đó kèm theo upsale.

+ Testing thử & tối ưu lại kịch bản trong quá trình thực hiện.

Giai đoạn 3: Sử dụng Omichannel cho tệp khách hàng đó

+ Do đặt thù là Big Data định danh vì vậy có thể áp dụng cho việc Add tệp vào tất cả các channel ads, Lookalike được.

+ Tạo content + image riêng cho từng channel và đổ 100% traffic vào Landing Page.

+ Bước đầu tỷ lệ chuyển đổi hơi chua và tiêu cũng ít tiền, nhưng sau 6 ngày thì hệ thống Ai của channel ads bắt đầu learning được hành vi khách hàng, hướng đến các tệp có sẵn, Lookalike và Retageting trên từng tệp khách hàng đã truy câp vào website , message.

+ Riêng kênh SMS Branding & Viber thường gọi là ko hiệu quả do ko tracking dc ai mở tin nhắn. Bên cong ty cung cấp cho 1 systerm Tracking Private và từ đó biết chính xác ai và call liền trong ngày.

+ Khách hàng đăng ký được gọi & theo dõi đến chi nhánh. Khách hàng tiết lộ 1 khách hàng cũng thu về được 5tr/khách và sẽ upsale tiếp cho những lần khách hàng đến sau.

Advertisement ADS

* Doanh thu tạm tính 365.000.000 triệu.

Cost Big data + đầu tư ads : 110.000.000 tr

Cost/doanh thu: 30%

Giai đoạn 4: Theo dõi & tiêp tục phát triển

+ Trong quá trình làm quảng cáo, việc phát hiện các Group ads, content ko hiệu quả là chuyện bình thường. Team Digital Marketing làm việc chuyên nghiệp và có chuyên môn cao nên họ đã làm khá thành công khi đã chọn ra các các tệp con “ bò sửa” và cứ vắt đều đều.

+ Team telesale quá chuyên nghiệp khi đã chăm sóc ngay và liền khi khách hàng điền thông tin với hệ thống ERP có chuyên nghiệp. Xử lý tất cả trên cùng 1 hệ thống.

+ Việc ATT – IDFA hiện đang có những ảnh hưởng nhất định về CPL do phần đông khách hàng không đồng ý cho tracking. Vì thế hãy thử nghĩ 1 hướng rằng chúng ta có khả năng điều hướng khách hàng theo mong muốn của mình và chỉ cần tạo product + content phù hợp với tệp khách hàng + kèm theo quy trình chăm sóc tốt sẽ gia tăng tỷ lệ khách hàng đến chi nhánh.

CHỐT LẠI VẤN ĐỀ

+ HIểu chính xác chân dung khách hàng, behavior và sở thích của khách hàng. Chịu khó đào sâu behavior và sở thích để có được tệp khách hàng chất.

+ Sử dụng với nhiều channel, không sử dụng 1 channel nhé! Vì dùng 1 channel đảm bảo ko hiệu quả, phí big data.

+ Marketing nên đầu tư học, làm ngay từ đầu. Nhưng để bền thì giai đoạn sau phải tập trung thêm dịch vụ,trải nghiệm KH.

+ Đội ngũ: phải có nhân sự "KEY" ở các đội nhóm và bám sát theo các “ Key”.

+ Kiên nhẫn với hệ thống ads hiện tại thì bây giờ đa số các channel ads đều đã có AI learning rồi.

(Cre: Duong Nguyen Hoai Duc)

Advertisement ADS