Trong thời đại của những người mẫu lớn, ba chiến lược tiếp thị chính

Với sự ra đời của kỷ nguyên người mẫu lớn, lĩnh vực tiếp thị đang trải qua một sự thay đổi sâu sắc. Các công ty cần áp dụng AI và sử dụng phân tích dữ liệu cùng các công cụ thông minh để cải thiện hiệu quả và hiệu suất tiếp thị. Trong bài viết này, tác giả thảo luận về cách các công ty có thể tìm ra điểm tăng trưởng thông qua tiếp thị chính xác và quản lý dữ liệu trong môi trường thị trường hiện tại.

Nhiều thương hiệu đã bày tỏ quan điểm tương tự như Yilan Business: Tiếp thị đã thay đổi trong hai năm qua.

"Năm ngoái, ngân sách cho lưu lượng truy cập của hai nền tảng thương mại điện tử của chúng tôi đã bị cắt giảm một nửa. Nếu ROI vẫn ở mức hiện tại, chúng tôi sẽ cân nhắc chỉ tập trung vào các kênh thương mại điện tử có hiệu suất tốt nhất", một chủ sở hữu thương hiệu làm đẹp chia sẻ với Yilan Business.

Từ năm ngoái, việc các công ty cắt giảm ngân sách dành cho việc gieo hạt và đầu tư đã trở thành chuyện bình thường. Internet di động đã đạt đến giai đoạn trưởng thành khi người dùng và lưu lượng truy cập đạt đỉnh và các công ty đang trở nên thận trọng và bảo thủ hơn trong việc phân bổ ngân sách cho kênh. Xu hướng này được phản ánh như sau: ngân sách tiếp thị đang chuyển từ mục tiêu phát triển sang mục tiêu chuyển đổi và các công ty đang chú ý nhiều hơn đến "một số cơ hội kinh doanh nhất định".

Tại sao nhiều công ty thất bại trong tiếp thị? Một mặt, ngành bán lẻ có nhiều kênh hơn. Ví dụ, thương hiệu nệm Xilinmen có 9 kênh trực tuyến và hơn 5.600 cửa hàng ngoại tuyến. Làm thế nào để tiếp cận được đối tượng mục tiêu một cách tinh tế? Một mặt, với sự trở lại của kỷ nguyên tiêu dùng hợp lý, người tiêu dùng thận trọng hơn về cách sử dụng "ví tiền" của mình. Khi thị trường gia tăng chuyển thành thị trường chứng khoán, các công ty nên thuyết phục người tiêu dùng mua sản phẩm của mình như thế nào?

Xét cho cùng, điểm khởi đầu để thực hiện một doanh nghiệp tốt là tiếp thị chính xác, và điểm khởi đầu của tiếp thị chính xác là quản lý dữ liệu. Như Peng Xinyu, Phó chủ tịch Tập đoàn Alibaba và Tổng giám đốc điều hành của Lingyang đã nói: Nếu bạn không thể kiểm soát dữ liệu, bạn không thể kiểm soát thị trường.

Dữ liệu thúc đẩy ở đây không chỉ là dữ liệu báo cáo đơn giản hay dữ liệu GMV, mà có nghĩa là: doanh nghiệp cần có cái nhìn sâu sắc rõ ràng về dữ liệu người dùng toàn cầu. Áp dụng tuyên bố này vào năm 2024, các công ty không chỉ phải làm chủ dữ liệu mà còn phải làm chủ AI. Họ không chỉ phải sử dụng dữ liệu vì lợi ích của riêng mình để làm cơ sở đưa ra quyết định cho công ty mà còn phải sử dụng dữ liệu một cách "khôn ngoan", sử dụng dữ liệu và AI để tìm ra những cơ hội kinh doanh nhất định trong thời đại bất định.

1. Nếu bạn không phá vỡ được tình thế tiến thoái lưỡng nan về dữ liệu, bạn không thể làm tốt công việc tiếp thị

Một công ty bị mắc kẹt trong dữ liệu không thể thoát khỏi những điểm khó khăn sau đây của ngành:

• Có nhiều nhà cung cấp dịch vụ và hệ thống, và mọi người trong các hệ thống khác nhau thường cộng tác thông qua quản lý dự án hơn là cộng tác kinh doanh và dữ liệu. Việc thiếu sự liên kết giữa các đơn vị đã dẫn đến tình trạng kém hiệu quả và phân mảnh giữa các doanh nghiệp trong tập đoàn.
• Rất khó để đạt được sự chuyển đổi một mặt, dữ liệu một chiều rất quan trọng nhưng độ phong phú lại có hạn, khái niệm về trí tuệ dữ liệu thì đẹp nhưng khó để phù hợp với giá trị kinh doanh và tìm được điểm đích. Cách sử dụng dữ liệu toàn cầu và trí tuệ nhân tạo (AI) tuân thủ các quy định để giúp các công ty tìm ra điểm tăng trưởng mới trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt đã trở thành một chủ đề mới.

Để giải quyết những điểm khó khăn này, các công ty cần gấp một công cụ tiếp thị liên kết đầy đủ. Công cụ này không chỉ cần đặt tất cả các kịch bản tiếp thị vào cùng một không gian mà còn cần có khả năng thông minh của AI để kết nối và xử lý dữ liệu.

Điều đáng chú ý là IDC hôm nay đã công bố báo cáo phân tích nền tảng tiếp thị đa kênh hiện tại của Trung Quốc. Trong báo cáo, IDC đánh giá Lingyang Quick Audience là công ty dẫn đầu. Nó cũng khẳng định mức độ mà dữ liệu toàn cầu và năng lực thông minh của AI giúp các công ty đạt được mục tiêu tiếp thị toàn cầu.

Lingyang Quick Audience (sau đây gọi tắt là QA), với khả năng tiếp thị tự động, đã trở thành vũ khí lợi hại giúp một thương hiệu quần áo nổi tiếng thế giới vượt qua tình thế khó khăn về dữ liệu.

Điểm khó khăn đối với các nhà khai thác là lượng người dùng tiềm ẩn trên các nền tảng thương mại điện tử như Tmall sắp biến mất và không có cách hiệu quả nào để kích hoạt họ. Với sự trợ giúp của QA, đội ngũ vận hành đã chọn ra nhóm dân số không hoạt động của Tmall, những người cư trú hoặc làm việc trong phạm vi 5 km tính từ tổng số 42 cửa hàng tại Bắc Kinh, Thượng Hải và Quảng Châu, và kết hợp với khả năng căn chỉnh thời gian bật đèn màn hình thông minh, đã thúc đẩy Lingyang Chaoxin khi thiết bị dự đoán được những thời điểm hoạt động, hiện thực hóa việc thu hồi cửa hàng ngoại tuyến đối với nhóm dân số không hoạt động. So với nhóm đối chứng, khả năng ghé thăm cửa hàng của nhóm thực nghiệm tăng 18%, tỷ lệ chuyển đổi ngoại tuyến tăng 35% và tỷ lệ chuyển đổi đa kênh tăng 40%. Hiệu ứng tăng trưởng là đáng kể.

Theo quan điểm của Wang Chao, giám đốc bộ phận vận hành sản phẩm kỹ thuật số tiếp thị của Trung tâm dữ liệu lớn Galan Group, thương hiệu thực chất là tổng hợp các mối quan hệ với người tiêu dùng. Với nền tảng dữ liệu trung gian, doanh nghiệp có thể hiểu rõ lượng lớn dữ liệu thị trường do bộ phận kinh doanh tạo ra, nơi dữ liệu có thể được gửi lại để phân tích thêm và xuất kết quả, sau đó áp dụng vào nhiều tình huống kinh doanh khác nhau, bao gồm tiếp thị, tạo thành vòng phản hồi tích cực và thực sự kích hoạt ứng dụng dữ liệu.

(Nguồn: 102 ví dụ về tăng trưởng: Những người dẫn đầu trong tăng trưởng kỹ thuật số)

Sau khi giải quyết được tình huống khó xử về dữ liệu, bước tiếp theo trong tiếp thị là tìm hiểu sâu hơn về “con người ba chiều”.

2. Nếu bạn không nắm bắt được “con người ba chiều”, bạn không thể làm tốt công việc tiếp thị

Trước đây, các nhà bán lẻ gặp khó khăn trong việc thu thập dữ liệu người dùng C-end thực sự và hiệu quả vì nhãn mác phẳng.

Tại sao nhãn phẳng lại hiệu quả trong quá khứ? Vì trước đây là thị trường gia tăng nên ngay cả nhãn hiệu phẳng cũng có thể giúp công ty đạt được tăng trưởng, nhưng trên thị trường chứng khoán hiện nay, xu hướng rõ ràng hơn là: nếu một công ty không thể thu hút được những người ba chiều, công ty đó sẽ không thể tiếp thị tốt.

Làm sao để hiểu được con người ba chiều? Ví dụ, một người có thể là một phụ nữ đang mang thai và yêu thích thể thao. Một người cũng có thể thích các hoạt động ngoài trời khi mua một chiếc đĩa bay cho thú cưng của mình. Một người không thể được định nghĩa bằng một nhãn đơn giản như giới tính, thành phố, trình độ học vấn, v.v. Mọi người đều phức tạp và toàn diện.

Tuy nhiên, vẫn còn rất nhiều đơn vị kinh doanh phải đối mặt với tình trạng này: mặc dù lượng thành viên lớn nhưng họ lại không có hiểu biết sâu sắc về dữ liệu đặc điểm của thành viên, khiến hệ thống CRM (hệ thống quản lý khách hàng) hiện tại không thể thực hiện chiến dịch tiếp thị chính xác dựa trên dữ liệu mà chỉ có thể thực hiện chiến dịch thúc đẩy chung.

Thương hiệu quần áo cao cấp dành cho phụ nữ Lancome là một ví dụ điển hình cho việc đạt được tăng trưởng bằng cách "thu hút" các nhóm người ba chiều thông qua dữ liệu + thông tin chi tiết thông minh.

Để kích hoạt những người tiêu dùng có đặc điểm tiêu dùng khác nhau, Tập đoàn Lancome áp dụng chiến lược ma trận đa thương hiệu và triển khai đầy đủ các kênh kinh doanh trực tuyến và ngoại tuyến. Mảng kinh doanh quần áo nữ bao gồm Lancome, Rhine và các thương hiệu khác.

Trong khi các đồng nghiệp trong ngành may mặc vẫn đang vật lộn với cách xử lý các mối quan hệ phức tạp giữa nhiều nền tảng, nhiều kênh và nhiều thương hiệu, Landis đã bắt đầu hợp tác với Lingyang để tiếp cận "những con người ba chiều".

Cụ thể, QA chia toàn bộ quá trình liên hệ thành bốn bước:

1. Các nhãn như độ tuổi dự đoán, giới tính dự đoán và nơi cư trú dự kiến ​​được sử dụng làm cơ sở để phân tầng con người và hàng hóa.
2. Nhanh chóng so sánh số điện thoại, OpenID, DeviceID và các thông tin khác để có được thông tin chi tiết về người tiêu dùng;
3. Làm phong phú thêm việc ứng dụng marketing theo kịch bản và phân khúc khách hàng như phạm vi giá, nội dung, phong cách, kênh, v.v.;
4. Tùy chỉnh hệ thống nhãn hiệu độc đáo cho thương hiệu của bạn để sử dụng lâu dài. Tích lũy tài sản tiêu dùng độc đáo.

"Ngay cả với chiến lược tặng quà, Lancome vẫn biết cách cung cấp 'thiết bị thể thao' thay vì 'sản phẩm dành cho bà mẹ và trẻ em' cho những phụ nữ độc thân yêu thích thể thao ngoài trời, và sử dụng sở thích tặng quà để tăng động lực đặt hàng của người dùng. Về bản chất, điều này cho thấy họ hiểu người tiêu dùng khá rõ", Ling Yang giải thích.

Với sự giúp đỡ của Lingyang, Langzi đã hình thành một nền tảng miền công cộng chính bao gồm Tmall, JD.com, Douyin và Video Account, và tiếp tục thực hiện nội dung, dịch vụ, tiếp thị và bán hàng trong miền riêng tư, đạt được mức đóng góp GMV của thành viên là 40-60%.

Nguyên lý thiết kế nhãn hiệu của Lancome cũng có thể áp dụng cho mọi tầng lớp xã hội. Ví dụ, trong ngành dịch vụ ăn uống. Ngành dịch vụ ăn uống thường cần đến thẻ tên người và địa điểm. QA có thể giúp đối chiếu nơi cư trú cố định của người dùng với vị trí cửa hàng tương ứng, cũng như đối chiếu người và hàng hóa dựa trên hồ sơ mua hàng trước đây. Ngoài việc thúc đẩy nhóm cốt lõi, các quan sát có mục tiêu cũng có thể được tiến hành đối với nhóm người có mối liên hệ với sản phẩm.

Sau khi xác định được đối tượng mục tiêu, QA sẽ không bỏ sót bất kỳ chi tiết nào khi tiếp cận chính xác. Yilan Business biết rằng có một thành phần cụ thể gọi là "Thời gian thông minh" trong kịch bản tiếp thị tự động của QA. Khi gửi, hệ thống sẽ tự động khớp các khoảng thời gian có nhiều ID khác nhau đang hoạt động, giúp các công ty đạt được phạm vi tiếp thị hiệu quả hơn.

Sau khi tiếp cận chính xác người dùng, các công ty sẽ tập trung nhiều hơn vào hoạt động tên miền riêng. Xét cho cùng, các thành viên tên miền riêng thường là những người tiêu dùng có triển vọng nhất của một doanh nghiệp và các hoạt động tinh chỉnh dành cho nhóm người dùng này chính là chìa khóa cho sự phát triển của doanh nghiệp. Trong quá trình này, các công cụ AI đã bắt đầu thay thế các hoạt động truyền thống và trở thành lực lượng chính.

3. Nếu bạn không biết cách sử dụng AI, bạn không thể làm tốt công việc tiếp thị

Khi AI chưa phổ biến, nội dung tiếp thị được tạo tự động luôn được sản xuất thô sơ và việc xếp hạng ý định mua hàng của thành viên là điều không tưởng. Tuy nhiên, khi AI bắt đầu được sử dụng rộng rãi trong tiếp thị doanh nghiệp, những vấn đề này đã được giải quyết dễ dàng.

Một nhóm các công ty đầu tiên áp dụng AI từ lâu đã hiểu được sự cần thiết của việc sử dụng các công cụ AI trong toàn bộ kịch bản tiếp thị: chúng có thể cải thiện hoạt động của người dùng, nâng cao hiệu quả hoạt động và tích lũy dữ liệu miền riêng tư.

Ví dụ, thương hiệu quần áo nữ Evely đã khóa bốn kịch bản tiếp thị thành viên thông qua khả năng thuật toán mục tiêu của Lingyang Marketing AI và đã quản lý chi phí hiệu quả bằng cách thiết lập trước ROI, giúp tăng thêm sự chắc chắn cho hoạt động. Theo lời của Crystal, giám đốc điều hành thương mại điện tử của Evely, "'Thuật toán dữ liệu + nhắm mục tiêu' của Lingyang khiến cho mỗi xu chúng ta chi cho tiếp thị chỉ còn là 1 nhân dân tệ, thậm chí là 10 nhân dân tệ".

Vậy, các công ty, bao gồm cả Evely, cần phải làm gì để đạt được mức tăng trưởng như vậy? Chúng tôi tóm tắt ba hướng:

• Tăng tỷ lệ mua lại trên thị trường hiện tại.
• Thực hiện hoạt động tiếp thị sâu rộng tới các thành viên tên miền riêng tư.
• Chuẩn bị các mẫu hiển thị được cá nhân hóa nhưng vẫn chuẩn hóa cho các hoạt động tiếp thị thương hiệu và tiếp thị hàng ngày.

Phải thừa nhận rằng vì thị trường tiêu dùng hiện nay là thị trường chứng khoán nên việc chuyển đổi tiếp thị đương nhiên khó khăn hơn. Do đó, tỷ lệ mua lại ngày càng trở nên quan trọng đối với sự tăng trưởng của công ty.

Hãy tưởng tượng nếu bạn là nhân viên điều hành và sếp muốn bạn bắt đầu chuẩn bị chiến lược tiếp thị cho chương trình khuyến mãi Ngày lễ 11/11 ngay bây giờ. Làm thế nào để tìm ra cách kích hoạt việc mua lại từ các thành viên cũ?

Vào thời điểm này, bạn hy vọng có thể xếp hạng những thành viên cũ có khả năng mua lại nhiều nhất để bạn có thể tiếp cận từng người một và cải thiện hiệu quả.

Mô hình thuật toán tích hợp của QA có thể đáp ứng được kỳ vọng của bạn.

Cách thực hiện như sau: Mô hình dự đoán mua lại của QA có thể đào tạo dữ liệu dân số hiện có của thương hiệu. Bằng cách đưa mô hình vào hàng triệu người tiêu dùng, nó sẽ tự động phân loại các xu hướng mua lại, sau đó dựa trên ngân sách tiếp thị và ranh giới của nhóm đối tượng mục tiêu, nó sẽ thúc đẩy tiếp thị đến những người có ý định mua lại cao.

Việc nhắm mục tiêu đến những người dùng có tỷ lệ mua lại cao và tiếp cận họ một cách chính xác đều được giải quyết cùng một lúc. Nó cũng giúp bạn tiết kiệm thêm thời gian trong việc thiết kế nội dung tiếp thị. Xét cho cùng, hình ảnh thô AI của QA có nội dung phong phú có thể sử dụng ngay.

Ở cấp độ quản lý thành viên cốt lõi, QA cũng có thể giúp các công ty có thể chính xác hơn về mặt chi tiết. Ví dụ, hiểu nhu cầu của các thành viên miền riêng khác nhau và đề xuất các sản phẩm có chức năng khác nhau.

Rõ ràng, khi nói đến tiếp thị tự động, QA đã đưa nó lên mức cực đoan. Không có gì ngạc nhiên khi IDC bình luận: "Nó cung cấp giải pháp tiếp thị đầy đủ tính năng".

IV. Phần kết luận

Trong thời đại của những người mẫu lớn, các chiến lược tiếp thị phải quay trở lại với bản chất của tiếp thị, đó là tìm đúng người, nói đúng lời vào đúng thời điểm.

Theo quan điểm của Yilan Business, trong hoạt động marketing thời đại mô hình lớn, từng phân khúc kinh doanh không còn tách biệt nữa mà được phối hợp và số hóa. Quá trình số hóa này bao gồm mọi bước của hoạt động tiếp thị. Các phòng ban như hàng hóa, lập kế hoạch nội dung, tiếp thị tích hợp và bán hàng qua kênh thương mại điện tử cùng nhau tạo thành một "đội tiếp thị lớn".

Để đạt được tiếp thị chính xác, "đội ngũ tiếp thị lớn" này cần có khả năng làm chủ dữ liệu, khả năng xác định nhóm người dùng và khả năng tích lũy tên miền riêng, tất cả đều không thể tách rời khỏi các công cụ tiếp thị kỹ thuật số.

Phải thừa nhận rằng với sự xuất hiện liên tục của các "công ty tiên phong" như Galan Group và Lancome, trong kỷ nguyên tiếp thị tương lai, chúng ta sẽ chứng kiến ​​sự chuyển đổi sâu sắc được thúc đẩy bởi AI và đơn giản hóa dữ liệu. Trong quá trình chuyển đổi này, chỉ những công ty ưu tiên “làm chủ” dữ liệu + AI mới có thể giành chiến thắng.

Lý Yến | Tác giả Mu Yu | Biên tập viên Bài viết này được viết bởi tác giả hoạt động [Yi Lan Business], tài khoản công khai WeChat: [Yi Lan Business], bản gốc/được phép xuất bản tại bên hoạt động và nghiêm cấm mọi hành vi sao chép mà không được phép.

Hình ảnh tiêu đề được lấy từ Unsplash, dựa trên giao thức CC0.