Trang trại Chris
Ngày 12 tháng 12 năm 2015
Khi tiếp thị chuyển sang hình thức kỹ thuật số, lĩnh vực này bắt đầu có nhiều điểm chung với khoa học dữ liệu. Tại Thần Tenjin, chúng ta đang chứng kiến những người có nền tảng chuyên môn trong hai lĩnh vực tưởng chừng như hoàn toàn khác biệt này – tiếp thị và khoa học dữ liệu – xuất hiện với một vai trò mới: “Nhà khoa học tiếp thị”.
Có hai yếu tố chính thúc đẩy sự trỗi dậy của nghề “Nhà khoa học tiếp thị”:
- Công nghệ mới đã làm giảm rào cản giữa các nhà tiếp thị và người tiêu dùng. Với sự phổ biến ngày càng rộng rãi của điện thoại thông minh và các thiết bị đeo được, người tiêu dùng giờ đây luôn mang theo bên mình vô số kênh tiếp thị
- Dữ liệu lớn và những thông tin chi tiết từ nó ngày càng trở nên dễ tiếp cận và có thể ứng dụng vào thực tiễn. Trước đây, việc sử dụng kho dữ liệu thường đòi hỏi các hợp đồng quy mô lớn và cam kết kéo dài nhiều năm. Giờ đây, bất kỳ công ty khởi nghiệp nào cũng có thể triển khai một cụm Redshift và bắt đầu xử lý hàng terabyte dữ liệu chỉ với vài cú nhấp chuột.
Hai xu hướng này đang bắt đầu tác động lẫn nhau theo những cách thú vị:
Thứ nhất, các nhà tiếp thị có trách nhiệm tiếp cận khách hàng một cách hiệu quả nhất có thể, từ đó nâng cao nhận diện thương hiệu, tạo ra nhiều cơ hội bán hàng hơn và tăng cường sự tương tác của người dùng. Trước đây, việc đo lường hiệu quả tiếp thị chỉ là một quá trình mang tính tạm thời, chủ yếu dựa vào trực giác và các chỉ số KPI không rõ ràng. Công nghệ, đặc biệt là dữ liệu lớn, đã thay đổi điều này. Các chỉ số như ROAS (lợi nhuận trên chi phí quảng cáo) và mức độ nhận diện thương hiệu giờ đây có thể được đo lường một cách chính xác và chi tiết, giúp dự đoán hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị trong tương lai mà không cần phải thực hiện chúng.
Thứ hai, các nhà tiếp thị cũng có trách nhiệm xác định các phân khúc khách hàng tiềm năng để nhắm mục tiêu và tái nhắm mục tiêu. Trước đây, việc xác định ai là những khách hàng tốt nhất của bạn rất khó khăn, khi phải dựa vào trực giác và có thể là một hoặc hai cuộc khảo sát. Với dữ liệu lớn được tổ chức khoa học, bạn có thể ra mắt ứng dụng, thực hiện một truy vấn để xác định những người dùng tốt nhất của mình, và yêu cầu bất kỳ nền tảng nào: “Hãy tìm cho tôi thêm những người dùng giống như họ”.
Rõ ràng là hai lĩnh vực này – tiếp thị và khoa học dữ liệu – có rất nhiều điểm giao thoa. Chúng tôi kỳ vọng trong những năm tới, các “nhà khoa học tiếp thị” sẽ dẫn dắt hoạt động tiếp thị kỹ thuật số tại các công ty có tầm nhìn tiên phong. Và bởi vì chúng tôi tin tưởng mạnh mẽ vào điều này, chúng tôi đã xây dựng Tenjin để hướng tới tương lai đó.
Tại Tenjin, sứ mệnh của chúng tôi là xây dựng một nền tảng dựa trên dịch vụ dành cho các chuyên gia tiếp thị. Trong thời gian làm việc tại Tapjoy và Playnomics, tôi đã chứng kiến những khó khăn mà các nhà tiếp thị gặp phải khi phải sắp xếp dữ liệu lớn trong các bảng tính. Tôi và Amir, đồng sáng lập viên của tôi, đã xây dựng Tenjin để các nhà tiếp thị di động có thể dành thời gian của mình phân tích dữ liệu, chứ không phải việc xử lý dữ liệu. Nếu bạn là một nhà khoa học tiếp thị (hoặc đang trên con đường trở thành một nhà khoa học tiếp thị), chúng tôi rất mong nhận được tin từ bạn.
Nguồn ảnh: Một lượng dữ liệu khổng lồ bởi anh chàng nhàm chán, được sử dụng theo CC BY / được cắt ra từ bản gốc
