Tối ưu chi phí quảng cáo là mục tiêu quan trọng của mọi doanh nghiệp. Với nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP), bạn có thể cải thiện hiệu quả chiến dịch quảng cáo và giảm thiểu lãng phí. Bài viết này, Bizfly sẽ chia sẻ 3 cách CDP giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chi phí quảng cáo nhờ vào khả năng phân tích và phân khúc khách hàng của CDP.
Trong những năm qua, Customer Data Platform (CDP) đã trở thành một phần thiết yếu trong cơ sở hạ tầng công nghệ của nhiều tổ chức. Bằng cách thu thập, hợp nhất và quản lý dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn, CDP giúp doanh nghiệp có thể tận dụng dữ liệu khách hàng một cách hiệu quả hơn để gia tăng giá trị kinh doanh.
Dù CDP có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực nhờ khả năng linh hoạt và tính năng đa dạng nhưng quảng cáo vẫn được sử dụng nhiều nhất. Đặc biệt đối với các doanh nghiệp muốn tối ưu hóa chi tiêu quảng cáo và nhắm đến những đối tượng khách hàng phù hợp. Khi tích hợp CDP, các chiến dịch quảng cáo có thể đạt được hiệu quả cao hơn và giảm thiểu lãng phí đáng kể thông qua các phương pháp sau:
Một trong những lợi ích quan trọng của CDP là khả năng loại bỏ các đối tượng không còn quan tâm đến sản phẩm hoặc không phù hợp để nhận quảng cáo. Đây là một yếu tố đặc biệt quan trọng với các doanh nghiệp có danh sách đối tượng lớn như khách hàng đã mua sản phẩm hoặc có vấn đề cần bảo hành. CDP giúp tự động hóa quy trình loại bỏ các đối tượng này bằng cách kết nối các hệ thống yêu cầu dịch vụ với các kênh quảng cáo, giúp đội ngũ tiếp thị tập trung vào những khách hàng tiềm năng thực sự.
Ví dụ, nếu khách hàng đã hoàn tất giao dịch hoặc có phản hồi tiêu cực gần đây, CDP có thể tự động loại bỏ họ khỏi danh sách nhận quảng cáo, tránh lãng phí ngân sách vào các chiến dịch không mang lại hiệu quả. Từ đó, chi phí quảng cáo được tối ưu hóa, đồng thời cải thiện trải nghiệm khách hàng bằng cách tránh những quảng cáo không cần thiết.
Đối tượng tương tự (Lookalike Audience) là công cụ quan trọng trong quảng cáo, nhưng nếu đối tượng cơ bản (seed audience) quá rộng hoặc không chính xác, hiệu quả của chiến dịch sẽ bị giảm sút.
Với CDP, doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu bên thứ nhất (first-party data) để phân tích hành vi, sở thích và đặc điểm tâm lý của khách hàng từ đó tạo ra các đối tượng cơ bản chính xác hơn, giúp tăng khả năng chuyển đổi khi tìm kiếm khách hàng tương tự. CDP có thể giúp phân tích các đặc điểm nổi bật của những khách hàng có giá trị cao như:
Các phân khúc chi tiết này giúp doanh nghiệp nhắm mục tiêu quảng cáo chính xác hơn và tránh tình trạng "tung mẻ lưới rộng" dẫn đến lãng phí ngân sách.
Một số chiến dịch nhắm lại (retargeting) tự động chỉ nhắm đến những người đã truy cập trang web nhưng không thực hiện hành động mong muốn và do đó có thể không mang lại giá trị. Điều này đặc biệt phổ biến trên các nền tảng như Facebook, khi khách hàng chỉ vì truy cập trang web từ thiết bị mới nhưng không thực hiện mua hàng đã bị đưa vào nhóm nhắm lại.
CDP giúp xác định và liên kết khách hàng trên các thiết bị khác nhau, tránh việc nhắm lại không cần thiết. Với chiến lược danh sách ngăn chặn và kỹ thuật ghép cookie, CDP giúp doanh nghiệp tập trung vào các đối tượng thực sự tiềm năng, thay vì lãng phí quảng cáo vào các thiết bị không liên quan. Điều này vừa nâng cao trải nghiệm khách hàng vừa giúp doanh nghiệp giảm chi phí quảng cáo đáng kể.
Tạm kết, với khả năng hợp nhất, phân tích và phân phối dữ liệu khách hàng một cách có hệ thống, CDP giúp các hệ thống tiếp thị, quảng cáo và quản lý khách hàng hoạt động thông minh và hiệu quả hơn. Bằng cách tự động hóa quy trình loại bỏ các kho dữ liệu rời rạc và danh sách tải thủ công từ nhiều nguồn, CDP làm cho chiến lược quảng cáo của doanh nghiệp trở nên mượt mà, tiết kiệm và tối ưu hóa hơn.
Việc ứng dụng CDP không chỉ dừng lại ở quảng cáo mà còn mở rộng ra nhiều lĩnh vực khác trong doanh nghiệp, mang lại lợi ích toàn diện và giúp đội ngũ tiếp thị nắm bắt được toàn bộ hành trình khách hàng. Qua đó, doanh nghiệp không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn gia tăng giá trị khách hàng một cách bền vững, tạo ra sự khác biệt trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt của thị trường hiện nay.