Bài tập 3 lựa chọn một doanh nghiệp và tìm hiểu về một Ứng dụng data driven marketing của doanh nghiệp Đó

Nghiên cứu thị trường: - Hiểu rõ sở thích và hành vi của người dùng: Spotify thu thập dữ liệu về sở thích âm nhạc, thói quen nghe nhạc, hành vi tìm kiếm và tương tác của người dùng để ph

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ, ĐẠI HỌC HUẾ

KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH

BÀI TẬP 3 LỰA CHỌN MỘT DOANH NGHIỆP VÀ TÌM HIỂU VỀ MỘT ỨNG DỤNG DATA DRIVEN MARKETING CỦA DOANH NGHIỆP ĐÓ

Huế, ngày 21 tháng 10 năm 2024

MỤC LỤC

I Tổng quan về Data Driven Marketing 1

1.1 Khái niệm 1

1.2 Một số cách ứng dụng Data Driven Marketing 1

1.3 Lợi ích 1

II Thông tin về Spotify 2

III Ứng dụng Data Driven Marketing 3

3.1 Nghiên cứu thị trường - Dự báo xu hướng 3

3.1.1 Nghiên cứu thị trường: 3

3.1.2 Dự báo xu hướng: 3

3.2 Phân tích hành vi khách hàng: 4

3.3 Làm giàu profile khách hàng 6

3.4 Tiếp thị cá nhân hóa, theo ngữ cảnh: 8

3.5 Chăm sóc khách hàng tự động, thông minh hơn: 9

Sinh viên thực hiện: GVHD: Tống Viết Bảo Hoàng

1 Đặng Phước Dực

2 Nguyễn Khoa Duy

3 Thái Hoàng Long

4 Nguyễn Trường Nhật Quỳnh

5 Huỳnh Minh Vũ

Môn học: E – Marketing (N01)

I Tổng quan về Data Driven Marketing.

- Data driven Marketing (Marketing theo hệ thống dữ liệu) là

một thuật ngữ phổ biến trong lĩnh vực kinh doanh Đây là phương pháp tối ưu hóa những hoạt động Marketing dựa trên tất

cả các loại và nguồn dữ liệu nhằm đưa ra quyết định, triển khai

và quản lý

- Data driven Marketing cung cấp các bằng chứng thực nghiệm và thực tế để doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác nhất mà không dựa trên suy đoán hay trực cảm

- Ứng dụng được trên nhiều lĩnh vực Tuy nhiên, chỉ phù hợp với các tập đoàn hay doanh nghiệp có lưu dữ liệu khách hàng lớn từ

đa kênh, vì quá trình thu thập dữ liệu của phương pháp này khá phức tạp và tốn kém

I.2 Một số cách ứng dụng Data Driven Marketing.

- Nghiên cứu thị trường - Dự báo xu hướng: giúp doanh nghiệp

nghiên cứu thị trường hiệu quả, thấu hiểu khách hàng, dự báo xu hướng và đưa ra quyết định sáng suốt

- Phân tích HVKH: phân khúc khách hàng, cá nhân hóa trải

nghiệm, đo lường hiệu quả chiến dịch tiếp thị, dự đoán hành vi khách hàng, phát triển sản phẩm mới…

- Làm giàu profile khách hàng: Thu thập dữ liệu khách hàng từ

nhiều nguồn khác nhau, tạo ra một profile khách hàng duy nhất

và toàn diện

- Tiếp thị cá nhân hóa, theo ngữ cảnh: Cá nhân hóa nội dung để

đề xuất sản phẩm thông qua hành vi, sở thích dựa trên lịch sử tìm kiếm và mua hàng vào những thời điểm thích hợp

- Chăm sóc khách hàng tự động, thông minh hơn: Thông qua

việc tự động hóa quy trình chăm sóc khách hàng sử dụng chat bot, hay gửi thông tin tự động và công nghệ AI để dự đoán nhu cầu và cảm xúc khách hàng trong quá trình mua sắm

- Nâng cấp sản phẩm tốt hơn: Data Driven Marketing sẽ tăng

khả năng tiếp cận của khách hàng với các sản phẩm => Doanh nghiệp có thể xác định được đối tượng mục tiêu của mình và

phát triển các sản phẩm phù hợp với thị trường đó.

- Trải nghiệm khách hàng hiệu quả: Nhiều doanh nghiệp đã

ứng dụng tiếp thị dựa trên dữ liệu để tăng khả năng trải nghiệm cho khách hàng Quá trình này được thực hiện qua việc doanh nghiệp cung cấp các cuộc khảo sát về mức độ hài lòng của khách hàng

- Dữ liệu trung thực, rõ ràng: Marketers có thể sử dụng cơ sở

dữ liệu để lọc thông tin và xác định khách hàng mục tiêu một cách chính xác và hiệu quả Bằng cách tiếp cận dữ liệu, việc phân loại các nhóm đối tượng mục tiêu trở nên dễ dàng

- Trải nghiệm đa kênh: Tận dụng Data Driven Marketing để

mở rộng phạm vi tiếp cận trên nhiều nền tảng => giúp doanh nghiệp xác định được những kênh nào nên chạy quảng cáo qua các chiến dịch tiếp thị tự động

- Tiếp thị cá nhân: Data Driven Marketing hỗ trợ doanh nghiệp

tạo ra các chiến dịch tùy chỉnh Những chiến dịch này phù hợp với từng đối tượng tiềm năng thông qua hồ sơ và thông tin khách hàng sẵn có

II Thông tin về Spotify

- Spotify là ứng dụng nghe nhạc trực tuyến được khai sinh bởi

công ty Spotify AB tại Thụy Điển

- Trụ sở: Xtốckhôm, Thụy Điển.

- Nhà sáng lập : Daniel Ek, Martin Lorentzon.

- Giám đốc điều hành: Daniel Ek (2006 – hiện nay).

- Ngày thành lập: 23 tháng 4, 2006.

- Tổ chức mẹ: Spotify AB.

- Các công ty con: Spotify AB, The Echo Nest, Spotify USA Inc

- Spotify chính thức vào thị trường ứng dụng nghe nhạc tại Việt Nam

vào ngày 13/3/2018

- Sự hình thành và phát triển:

o Kể từ khi được ra mắt vào năm 2008, Spotify đã liên tục phát triển nhanh chóng, từ 1 triệu người đăng ký trả tiền vào năm 2011 lên tới

60 triệu người trả tiền

o Đến tháng 4 năm 2020, Spotify chạm mốc 133 triệu người dùng trả

phí (Premium User) trên toàn thế giới.

o Tính đến tháng 6 năm 2023 Spotify có hơn 551 triệu người dùng hoạt động hàng tháng, bao gồm 220 triệu người đăng ký trả phí

3.1 Nghiên cứu thị trường - Dự báo xu hướng

3.1.1 Nghiên cứu thị trường:

- Hiểu rõ sở thích và hành vi của người dùng: Spotify thu thập dữ liệu

về sở thích âm nhạc, thói quen nghe nhạc, hành vi tìm kiếm và tương tác của người dùng để phân tích hiểu rõ hơn về thị hiếu âm nhạc, xu hướng nghe nhạc và nhu cầu của người dùng

- Phân khúc thị trường: dựa trên yếu tố nhân khẩu học, sở thích âm nhạc, hành vi nghe nhạc và các tiêu chí khác giúp Spotify đưa ra mục tiêu chiến lược Marketing hiệu quả hơn và phát triển các sản phẩm phù hợp với từng nhóm người dùng

- Theo dõi xu hướng âm nhạc: Spotify liên tục theo dõi dữ liệu về lượt nghe nhạc, lượt tìm kiếm, lượt lưu bài hát và các tương tác khác để xác định xu hướng âm nhạc mới nổi Việc theo dõi xu hướng giúp Spotify cập nhật các trào lưu âm nhạc mới nhất và đưa ra các đề xuất phù hợp với thị hiếu người dùng

3.1.2 Dự báo xu hướng:

- Dự đoán sự phổ biến của bài hát và nghệ sĩ: Spotify phân tích dữ liệu quá khứ về lượt nghe nhạc, lượt chia sẻ, lượt lưu bài hát, để dự đoán mức độ phổ biến

- Xác định thị trường tiềm năng: Dựa trên sở thích âm nhạc, hành vi nghe nhạc và nhân khẩu học của người dùng, Spotify xác định các thị trường tiềm năng

- Phát triển sản phẩm mới: Spotify sử dụng dữ liệu thị trường để phát triển các sản phẩm mới phù hợp với nhu cầu và sở thích của người dùng Ví dụ, Spotify đã ra mắt tính năng "Discover Weekly" dựa trên

dữ liệu về sở thích âm nhạc của người dùng để đề xuất các bài hát mới phù hợp

Ví dụ kết luận:

Năm 2021: Spotify đã sử dụng dữ liệu để dự đoán 10 nghệ sĩ mới nổi tiềm năng Dự đoán này đã chính xác đối với 8 trong số

10 nghệ sĩ, giúp Spotify khẳng định vị thế dẫn đầu trong việc phát hiện tài năng âm nhạc mới

3.2 Phân tích hành vi khách hàng:

Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng:

- Thu thập dữ liệu: Spotify thu thập dữ liệu khổng lồ về sở thích âm nhạc, thói quen nghe nhạc, thời điểm truy cập, thiết bị sử dụng, của người dùng

- Phân tích dữ liệu: Xác định sở thích âm nhạc của từng người dùng

từ đó dự đoán bài hát, playlist, podcast mà người dùng sẽ thích

- Cá nhân hóa trải nghiệm: Spotify cung cấp các tính năng cá nhân hóa như:

+ Sử dụng ML: giới thiệu bài hát dựa trên những người dùng

tương tự

+ Radio: Tạo radio dựa trên bài hát, nghệ sĩ, album yêu thích + Playlist: Tự động tạo playlist theo tâm trạng, hoạt động

Chiến dịch Marketing nhắm mục tiêu:

 Phân chia khách hàng: chia khách hàng thành các nhóm theo

sở thích, hành vi, nhân khẩu học,

 Tạo chiến dịch Marketing: Spotify tạo các chiến dịch

Marketing nhắm mục tiêu cụ thể đến từng nhóm khách hàng.

 Quảng cáo: Hiển thị quảng cáo phù hợp với sở thích âm nhạc, hành vi của người dùng trên các nền tảng khác

 Email Marketing: Gửi email giới thiệu bài hát mới, ưu đãi,

sự kiện phù hợp với từng nhóm khách hàng.

 Thông báo: Gửi thông báo về các bản phát hành mới, chương trình khuyến mãi độc quyền cho từng nhóm khách hàng

Đánh giá hiệu quả Marketing:

 Theo dõi hiệu quả: Spotify theo dõi hiệu quả của các chiến dịch Marketing bằng các chỉ số như: tỷ lệ nhấp chuột, tỷ lệ chuyển đổi, lượt truy cập, lượt nghe

3.3 Làm giàu profile khách hàng

Thu thập dữ liệu từ hành vi người dùng:

- Lịch sử nghe nhạc: Theo dõi các bài hát, nghệ sĩ, album, playlist

mà người dùng thường xuyên nghe để hiểu sở thích âm nhạc của họ

- Hoạt động tạo playlist: Phân tích các playlist do người dùng tạo để nắm bắt sở thích âm nhạc theo tâm trạng, chủ đề hoặc hoạt động cụ thể

- Tương tác mạng xã hội: Theo dõi lượt thích, chia sẻ, bình luận của người dùng trên các nền tảng mạng xã hội liên quan đến âm nhạc

để hiểu xu hướng và sở thích chung

- Hành vi tìm kiếm: Ghi lại các từ khóa tìm kiếm liên quan đến âm nhạc trên ứng dụng Spotify để nắm bắt ý định và nhu cầu của người dùng

Kết hợp dữ liệu từ nguồn bên ngoài:

- Liên kết dữ liệu hồ sơ người dùng Spotify với các nền tảng mạng

xã hội để có cái nhìn toàn diện hơn về sở thích và hành vi của họ

Sử dụng công nghệ phân tích dữ liệu:

- Cá nhân hóa trải nghiệm: Dựa trên insight thu thập được từ dữ liệu, Spotify có thể cá nhân hóa trải nghiệm người dùng bằng cách đề xuất nhạc, playlist, nghệ sĩ phù hợp, cũng như triển khai các chương trình khuyến mãi và quảng cáo nhắm mục tiêu hiệu quả

Đảm bảo tuân thủ quy định bảo mật dữ liệu:

- Spotify cần tuân thủ các quy định bảo mật dữ liệu như GDPR, CCPA để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và xây dựng niềm tin với khách hàng

- Cung cấp cho người dùng quyền truy cập, chỉnh sửa và xóa dữ liệu

cá nhân của họ một cách minh bạch

3.4 Tiếp thị cá nhân hóa, theo ngữ cảnh:

- Sử dụng phân tích dữ liệu, khai thác hồ sơ người dùng,cá

nhân hóa trải nghiệm khách hàng : Cho ra các tính năng Thuyết phục sử dụng bản trả phí sẽ hoàn toàn xứng đáng

- Spotify Sử dụng Machine Learning (ML) để Giới thiệu Bài hát dựa trên Người dùng "Tương tự"

- Sử dụng Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) để Xây dựng Danh sách phát Cá nhân hóa trên Spotify

- Sử dụng Phân tích Dữ liệu Âm thanh Thô để Tối ưu Hóa Công cụ

Đề xuất trên Spotify

3.5 Chăm sóc khách hàng tự động, thông minh hơn:

Tự động hóa quy trình chăm sóc khách hàng:

- Chatbot: Spotify sử dụng chatbot để trả lời tự động các câu hỏi thường gặp (FAQ) về tài khoản, thanh toán, lỗi kỹ thuật, v.v., hỗ trợ khách hàng 24/7

- Hệ thống tự động hóa email: Spotify sử dụng hệ thống tự động hóa email để gửi email chào mừng người dùng mới, thông báo về bản phát hành âm nhạc mới, lời nhắc thanh toán và cung cấp mọi thông tin cho khách hàng

Cá nhân hóa trải nghiệm chăm sóc khách hàng:

- Hỗ trợ theo ngữ cảnh: Spotify sử dụng dữ liệu về lịch sử nghe nhạc,

sở thích âm nhạc và hành vi sử dụng ứng dụng của khách hàng để cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh

- Gợi ý giải pháp: Spotify sử dụng dữ liệu để xác định các vấn đề tiềm

ẩn mà khách hàng có thể gặp phải và chủ động đề xuất giải pháp trước khi họ gặp sự cố

Ví dụ: Nếu Spotify nhận thấy rằng một người dùng thường

xuyên gặp sự cố khi kết nối với mạng Wi-Fi, họ có thể gửi email gợi

ý các cách khắc phục sự cố

- Khuyến mãi và ưu đãi: Spotify sử dụng dữ liệu để cá nhân hóa các chương trình khuyến mãi và ưu đãi cho từng khách hàng

Ví dụ: Họ có thể gửi email cho khách hàng về các bản nhạc

mới của nghệ sĩ yêu thích của họ hoặc giảm giá cho các gói Premium