Predictive Marketing là gì? 5 lợi ích của nó khi triển khai App Marketing

Việc ứng dụng Predictive Marketing (Tiếp thị dự đoán) trong chiến lược marketing sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hoá cả về nhân lực và kinh phí. Đây cũng được dự đoán là phương pháp quan trọng trong các chiến dịch tiếp thị thời đại công nghệ số, nhất là khi AI đang dần thống trị ở mọi lĩnh vực. Để hiểu rõ hơn về tiếp thị dự đoán, mời bạn cùng Bizfly tìm hiểu ngay trong bài viết dưới đây.

Predictive Marketing (Tiếp thị dự đoán) là gì?

Tiếp thị dự đoán (Predictive Marketing) là một phương pháp sử dụng dữ liệu và công nghệ để dự đoán và đưa ra những quyết định marketing đúng đắn nhằm tối ưu hóa các chiến lược marketing cho doanh nghiệp. Nó là sự kết hợp giữa các phương pháp truyền thống và công nghệ như học máy, phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo để đưa ra các dự đoán về hành vi khách hàng trong tương lai.

5 lợi ích của Predictive Marketing đối với chiến dịch Mobile App Marketing

Predictive Marketing được áp dụng trong App Marketing như một cách để tối ưu hóa chiến lược marketing cho các ứng dụng di động. Mục đích cuối của nhà tiếp thị ứng dụng là đạt được KPI về tỷ lệ duy trì, người dùng hoạt động, doanh thu,... Dưới đây là 5 lợi ích của việc triển khai Predictive Marketing trong App Marketing:

Nâng cao tỷ lệ chuyển đổi (conversion rate)

Predictive Marketing giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi của ứng dụng của bạn bằng cách giúp bạn hiểu rõ hơn về hành vi của người dùng và đưa ra các chiến lược marketing phù hợp hoặc những yếu tố cần cải thiện để kích thích khách hàng sử dụng App của họ. Từ đó giúp tỷ lệ chuyển đổi từ khách hàng tiềm năng sang khách hàng thực sự sử dụng App tăng lên.

Tận dụng các LTV để có thể dự đoán trước (pLTV)

LTV (Lifetime Value) là một yếu tố quan trọng giúp các doanh nghiệp định hướng chiến lược tiếp thị và quản lý khách hàng. pLTV (Predicted Lifetime Value) để tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và quản lý khách hàng của mình. pLTV có thể giúp các doanh nghiệp xác định khách hàng tiềm năng để tập trung tài nguyên và nỗ lực tiếp thị vào các khách hàng có giá trị dự kiến cao nhất. Ngoài ra, pLTV cũng có thể giúp các doanh nghiệp đưa ra các quyết định về giá cả, kế hoạch tiếp thị, và phát triển sản phẩm/dịch vụ.

Giảm chi phí tiếp thị

Các doanh nghiệp tối ưu hoá chi phí tiếp thị bằng cách đưa ra các quyết định thông minh về phân bổ ngân sách, kênh tiếp thị và nội dung. Điều này giúp giảm chi phí tiếp thị và tăng hiệu quả chiến dịch.

Cải thiện trải nghiệm người dùng

Predictive Marketing cho phép các doanh nghiệp dự đoán hành vi và sở thích của khách hàng để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. Việc cung cấp nội dung và sản phẩm phù hợp với khách hàng sẽ giúp cải thiện hài lòng và trung thành của khách hàng.

Tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo

Predictive Marketing giúp xác định các yếu tố quan trọng của chiến dịch quảng cáo để đạt hiệu quả cao nhất. Các công cụ dự đoán cũng giúp định lượng và dự báo các kết quả quảng cáo để đưa ra quyết định về ngân sách và phân bổ chiến lược quảng cáo.

Predictive Marketing được áp dụng trong App Marketing như một cách để tối ưu hóa chiến lược marketing

Những thách thức khi triển khai Predictive Marketing

Mặc dù Predictive Marketing đưa ra những lợi ích đáng kể cho các công ty, tuy nhiên, để đạt được những lợi ích đó, các công ty cũng phải đối mặt với những thách thức liên quan đến việc thu thập và xử lý dữ liệu, đáp ứng với sự thay đổi trong hành vi khách hàng và các đổi mới công nghệ,... như sau:

Ngân sách đầu tư cao 

Triển khai Predictive Marketing đòi hỏi các công ty phải đầu tư một khoản chi phí đầu tư khá lớn cho các công cụ hỗ trợ Marketing dự đoán như: Công nghệ AI, Data,... Vậy nên, nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ sẽ không đủ điều kiện để triển khai chiến dịch.

Thu thập kết hợp xử lý dữ liệu khách hàng

Để triển khai Predictive Marketing yêu cầu các công ty cần có hệ thống để thu thập và xử lý dữ liệu khách hàng. Điều này đòi hỏi các công ty phải đầu tư vào công nghệ và có nhân viên có kỹ năng và kiến thức về xử lý dữ liệu. 

Phương pháp không hoàn hảo

Trên thực tế, không có một phương pháp hay công thức tiếp thị nào có thể đạt được hiệu quả 100%.  Các chiến lược tiếp thị phụ thuộc nhiều vào sự tương tác, tham gia của con người. Vì vậy, các nhà tiếp thị dự đoán cần có những kế hoạch dự phòng để ứng phó với những rủi ro khi kết quả đạt được không như mong muốn.

Thay đổi hành vi khách hàng 

Các công ty cần cập nhật dữ liệu và mô hình dự đoán của họ thường xuyên để đáp ứng với sự thay đổi trong hành vi mua hàng của khách hàng.

Yêu cầu về dữ liệu

Marketing dự đoán yêu cầu doanh nghiệp phải có hệ thống dữ liệu riêng, điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải mất nhiều nguồn lực và thời gian xử lý.

Ngoài ra, Predictive Marketing dựa trên dữ liệu để đưa ra dự đoán và quyết định. Vậy nên, nếu dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ, kết quả dự đoán cũng sẽ không chính xác.

Sự đổi mới của công nghệ 

Sự đổi mới của công nghệ và phương pháp dự đoán có thể khiến các công ty phải cập nhật lại bộ máy công nghệ của mình để đảm bảo tính chính xác của dự đoán.

Một số ví dụ về Predictive Marketing

Thuật toán dự đoán các sản phẩm được đề xuất  

• Về dự đoán trong thương mại điện tử

Thuật toán của website thương mại điện tử sẽ thường xuyên thu thập các dữ liệu về hành vi của người dùng. Cơ sở thu thập dữ liệu dựa trên những gì mà người dùng đã mua hoặc đã tìm hiểu về sản phẩm đó. Tiếp đó, thuật toán sẽ sử dụng dữ liệu dự đoán các sản phẩm tiếp theo có liên quan hoặc có khả năng người dùng sẽ mua cao nhất. Các thông tin đó sẽ được sử dụng trong quảng cáo trên trang thương mại điện tử hoặc các khuyến mại mà đối tượng khách hàng tiềm năng sẽ nhìn thấy.

• Dự đoán về độ bùng nổ của sản phẩm

Các công nghệ dự đoán có thể giúp doanh nghiệp dự đoán độ hot của sản phẩm trong tương lai dựa trên dữ liệu về sự quan tâm của khách hàng và các xu hướng thị trường. Dự đoán này giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược tiếp thị để tận dụng cơ hội kinh doanh và tăng doanh thu.

• Dự đoán khách hàng sẽ hủy đơn hàng

Doanh nghiệp sử dụng các công nghệ dự đoán để dự đoán khả năng khách hàng hủy đơn hàng và lý do tại sao. Sau đó, họ có thể thực hiện các hoạt động cải thiện trải nghiệm khách hàng để giảm tỷ lệ hủy đơn hàng.

Thuật toán dự đoán các sản phẩm được đề xuất  

• Đề xuất tự động trên các trang mạng xã hội

Amazon: Amazon sử dụng các thuật toán dự đoán để đề xuất sản phẩm cho khách hàng dựa trên hành vi mua hàng trước đó và sở thích của họ. 

Netflix: Netflix sử dụng dữ liệu về thói quen xem phim của khách hàng để đưa ra các đề xuất phim tiếp theo dựa trên sở thích của khách hàng. 

Uber: Uber sử dụng các thuật toán dự đoán để dự đoán số lượng khách hàng cần tìm kiếm dịch vụ và tìm ra các vị trí có nhu cầu cao nhất để giúp các tài xế đáp ứng nhu cầu của khách hàng. 

Spotify: Spotify sử dụng các thuật toán dự đoán để tạo danh sách phát cá nhân cho khách hàng dựa trên sở thích và thói quen nghe nhạc của họ. 

Target: Target sử dụng các thuật toán dự đoán để phân tích dữ liệu khách hàng và đưa ra các đề xuất sản phẩm cho khách hàng dựa trên sở thích và thói quen mua sắm của họ.

Pinterest: Pinterest đưa ra dự đoán liên quan đến thử nghiệm test A/B nhờ thuật toán. Thông thường khi thực hiện test A/B, một thương hiệu thường sẽ gửi 2 hoặc nhiều bản thể quảng cáo về sản phẩm của họ. Khi quảng cáo xuất hiện, các nền tảng social media sẽ ngay lập tức phân tích chiến dịch nào được nhấp vào nhiều nhất. Và dự đoán bản thử nào sẽ có kết quả chuyển đổi tốt nhất. Từ đó, các quảng cáo trên social media sẽ bắt đầu hiển thị bản chạy tối ưu.

• Chiến thuật SEO dự đoán

Chiến thuật SEO dự đoán sử dụng các công cụ dự đoán từ khóa và các xu hướng tìm kiếm để dự đoán các từ khóa và các chủ đề tương lai có thể được tìm kiếm trên Google. Từ đó, các doanh nghiệp có thể xây dựng nội dung và tối ưu hóa website của mình để phù hợp với các xu hướng tìm kiếm này, tăng cường khả năng xuất hiện của website của mình trên kết quả tìm kiếm và thu hút lượng traffic đông đảo từ khách hàng tiềm năng.

• Khuynh hướng mua hàng của khách hàng

Tiếp thị dự đoán có thể dự đoán khuynh hướng mua hàng của khách hàng, bao gồm việc phân tích dữ liệu về lịch sử mua sắm, sở thích và thói quen mua sắm của khách hàng. Nhờ đó, các doanh nghiệp có thể cung cấp cho khách hàng các sản phẩm và dịch vụ phù hợp với nhu cầu và sở thích của họ. 

• Nhu cầu sản phẩm trong tương lai

Tiếp thị dự đoán cũng có thể dự đoán nhu cầu sản phẩm trong tương lai, bao gồm việc dự đoán xu hướng mua sắm và các nhu cầu của khách hàng. Nhờ đó, các doanh nghiệp có thể đưa ra các sản phẩm và dịch vụ mới để đáp ứng nhu cầu của khách hàng trong tương lai.

• Dự đoán chấm điểm khách hàng tiềm năng

Ở dự đoán này, các doanh nghiệp sẽ dựa vào các thông tin như hành vi trên website, tương tác trên mạng xã hội, đặt hàng trước đây, và các thông tin cá nhân để phân tích khách hàng và đưa ra một điểm số cho khách hàng tiềm năng, đại diện cho mức độ quan tâm của họ đến sản phẩm hoặc dịch vụ của doanh nghiệp. Sau đó áp dụng các chiến lược tiếp thị khác nhau để tương tác, tiếp cận với khách hàng có điểm số cao nhiều hơn so với khách hàng điểm số thấp.

Dự đoán này giúp các doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí trong việc tìm kiếm và tiếp cận khách hàng tiềm năng. Đồng thời, chiến lược này cũng giúp các doanh nghiệp tăng cường độ chính xác của các chiến lược tiếp thị, đảm bảo rằng các hoạt động tiếp thị chỉ tập trung vào khách hàng tiềm năng có tiềm năng cao nhất để tăng doanh số và lợi nhuận của doanh nghiệp.

Như vậy trên đây Bizfly đã giải thích cho bạn về Predictive Marketing là gì & 5 lợi ích của nó khi triển khai App Marketing. Hy vọng với kiến thức trên mọi người sẽ có thêm nhiều kinh nghiệm cho mình trong quá trình triển khai Predictive Marketing.