Kỹ năng hiểu và sử dụng dữ liệu đối với các nhà lãnh đạo không còn là điều tùy chọn nữa.
Vài năm trước, tôi tham dự một cuộc họp với một đối tác quản lý, người tin chắc rằng số lượt hiển thị quảng cáo trên CTV (truyền hình kết nối internet) của họ không mang lại khách hàng tiềm năng. Đó chỉ là một linh cảm. Một cảm giác trực giác. Và nó đã sai.
Không phải vì họ thiếu thông minh hay kinh nghiệm. Họ là những luật sư tranh tụng xuất sắc với một công ty luật phát đạt và phong thái hoàn hảo tại tòa án. Nhưng khi nói đến dữ liệu tiếp thị, họ lại dựa vào trực giác. Trực giác đó đã hiệu quả trong nhiều thập kỷ tại tòa án. Nhưng trong lĩnh vực tiếp thị? Nó đang âm thầm đốt cháy ngân sách. Cuộc trò chuyện đó vẫn còn đọng lại trong tôi. Không phải vì nó độc đáo, mà vì nó quá phổ biến đến mức đáng buồn.
Là một người lãnh đạo trong lĩnh vực pháp lý, bạn tự hào về chiến lược của mình. Bạn nghiên cứu các tiền lệ. Bạn cân nhắc bằng chứng. Tuy nhiên, trong các chiến lược phát triển của công ty luật, bạn có thể đang hành động một cách mù quáng. Bạn cần bắt đầu phân tích dữ liệu tiếp thị để đưa ra các quyết định sáng suốt.
Sự trỗi dậy của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu
Thế giới không cần thêm một bài đăng nào ca ngợi tầm quan trọng của “dữ liệu lớn”. Điều mà thế giới cần—đặc biệt là trong lĩnh vực luật pháp—là những hướng dẫn trung thực, dễ hiểu về cách dữ liệu có thể giúp chúng ta lãnh đạo hiệu quả hơn. Điều đó bắt đầu từ một ý tưởng đơn giản: hiểu biết về dữ liệu.
Hiểu biết về dữ liệu không có nghĩa là trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Nó có nghĩa là hiểu cách đọc, đặt câu hỏi và hành động dựa trên thông tin mà các nền tảng tiếp thị của bạn đang tạo ra.
Việc trau dồi khả năng hiểu biết về dữ liệu là rất quan trọng để vượt qua các rào cản trong tổ chức và thúc đẩy văn hóa dựa trên dữ liệu trong đội ngũ lãnh đạo. Điều này cho phép đưa ra quyết định dựa trên thông tin đầy đủ và thúc đẩy các hành động chiến lược dẫn đến sự tăng trưởng và đổi mới của tổ chức.
Marketing không còn là một hộp đen bí ẩn hay phép thuật nữa. Nó có thể đo lường được. Nhưng để đo lường hiệu quả và đưa ra những quyết định thực sự tạo ra sự thay đổi, bạn cần vượt ra ngoài các chỉ số bề nổi và trực giác.
Và trước khi bạn lo lắng rằng điều này sẽ khô khan hoặc khó hiểu, hãy để tôi đảm bảo với bạn: đây không phải là về biểu đồ chỉ để làm biểu đồ. Đây là về lợi nhuận, danh tiếng và quyền kiểm soát .
Hiểu biết về khả năng sử dụng dữ liệu
Định nghĩa và tầm quan trọng
Năng lực hiểu biết về dữ liệu là khả năng đọc, hiểu, phân tích, quản lý và hành động dựa trên dữ liệu. Trong thế giới lấy dữ liệu làm trọng tâm hiện nay, kỹ năng này là không thể thiếu. Các tổ chức dựa vào dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt và thúc đẩy kết quả kinh doanh, và các cá nhân cần phải nắm vững sự phức tạp của dữ liệu để trích xuất những thông tin có ý nghĩa.
Nâng cao khả năng hiểu và sử dụng dữ liệu đòi hỏi sự kết hợp giữa các kỹ năng kỹ thuật, giao tiếp và phân tích. Điều này không chỉ đơn thuần là việc xử lý các con số; mà còn là hiểu ý nghĩa của những con số đó và cách sử dụng chúng để đưa ra những quyết định tốt hơn. Đối với các nhà lãnh đạo, điều này có nghĩa là phải vượt ra khỏi cảm tính và trực giác để hướng đến một phương pháp có cấu trúc và dựa trên bằng chứng.
Tại sao khả năng hiểu và sử dụng dữ liệu lại quan trọng đến vậy? Bởi vì nó giúp bạn đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu, xác định xu hướng và mô hình, cũng như tối ưu hóa các quy trình kinh doanh. Nó giúp xây dựng một văn hóa lấy dữ liệu làm trọng tâm, nơi dữ liệu được coi trọng và sử dụng để thúc đẩy đổi mới và tăng trưởng. Bằng cách nâng cao khả năng hiểu và sử dụng dữ liệu, các tổ chức có thể khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu, từ đó giành được lợi thế cạnh tranh trên thị trường.
Khả năng hiểu biết về dữ liệu thực sự có ý nghĩa gì đối với một nhà lãnh đạo công ty luật?
Hãy nghĩ theo cách này: Bạn sẽ không tranh luận một vụ án với bằng chứng chưa đầy đủ. Vậy tại sao chúng ta lại thực hiện các chiến dịch marketing mà không hiểu điều gì thực sự hiệu quả? Về bản chất, hiểu biết về dữ liệu là khả năng:
- Hãy đọc các con số.
- Đặt câu hỏi thông minh
- Nhận biết xu hướng
- Truyền đạt những hiểu biết sâu sắc cho nhóm của bạn thông qua phân tích dữ liệu.
Trong lĩnh vực marketing, các loại dữ liệu bạn thường gặp thường thuộc bốn nhóm chính:
- Mô tả : Những gì đã xảy ra (ví dụ: lưu lượng truy cập trang web, phạm vi tiếp cận trên mạng xã hội)
- Chẩn đoán : Nguyên nhân xảy ra (ví dụ: tỷ lệ thoát trang cao từ người dùng di động)
- Dự đoán : Điều gì có thể xảy ra tiếp theo (ví dụ: mô hình chấm điểm khách hàng tiềm năng, dự báo theo mùa)
- Hướng dẫn cụ thể : Bạn nên làm gì để giải quyết vấn đề đó (ví dụ: điều chỉnh quảng cáo theo đề xuất của AI)
Mỗi chỉ số đóng một vai trò khác nhau. Nếu bạn chỉ nhìn vào lưu lượng truy cập hoặc số lượt hiển thị (mang tính mô tả), bạn sẽ bỏ lỡ bức tranh toàn cảnh. Tệ hơn nữa, bạn có thể đưa ra quyết định dựa trên các chỉ số phù phiếm.
Vượt qua những chỉ số phù phiếm
Thành thật mà nói: Nhìn thấy những con số lớn thật là tuyệt.
100.000 lượt hiển thị. 20.000 lượt nhấp chuột. 5.000 lượt xem trang.
Nhưng sự thật phũ phàng là: những chỉ số đó hiếm khi tương quan trực tiếp với khách hàng tiềm năng chất lượng. Một chiến dịch quảng cáo quá rộng có thể làm tăng lượng truy cập, nhưng nếu những khách truy cập đó thoát ra chỉ sau năm giây hoặc không bao giờ chuyển đổi thành khách hàng, thì bạn đang mua không khí.
Thay vào đó, hãy bắt đầu bằng câu hỏi:
- Chúng ta đã nhận được bao nhiêu khách hàng tiềm năng thực sự ?
- Họ đến từ đâu?
- Họ đã đi theo con đường nào trước khi liên hệ với chúng tôi?
Giờ đây, bạn không chỉ nhìn vào các chỉ số. Bạn đang nhìn vào trí tuệ kinh doanh thông qua phân tích dữ liệu.
Và điều đó dẫn chúng ta đến một trong những kỹ năng đọc hiểu dữ liệu quan trọng nhất: diễn giải theo ngữ cảnh.
Bối cảnh là yếu tố quan trọng nhất
Dữ liệu tự thân nó không có giá trị. Nó chỉ là những con số. Điều làm cho nó có ý nghĩa chính là ngữ cảnh:
- Xu hướng theo thời gian
- So sánh với các chiến dịch trước đây
- Phân khúc theo đối tượng khán giả
- Phù hợp với mục tiêu kinh doanh của bạn
Ví dụ, tỷ lệ chuyển đổi 3% có vẻ thấp. Nhưng nếu quý trước tỷ lệ này là 1,5%, thì bạn đã tăng gấp đôi hiệu quả. Đó là một thành công. Bối cảnh biến những thông tin nhiễu thành thông tin hữu ích.
Tương tự, việc phân tích dữ liệu theo từng kênh—PPC so với email so với tìm kiếm tự nhiên—cho thấy ngân sách tiếp thị của bạn thực sự đang mang lại hiệu quả ở đâu. Hoặc giả sử bạn nhận được khách hàng tiềm năng từ LinkedIn, nhưng những khách hàng tiềm năng đó không chuyển đổi thành khách hàng chính thức. Đó là một tín hiệu: hoặc thông điệp của bạn không phù hợp, hoặc nền tảng đó không tiếp cận được đúng đối tượng.
Nếu thiếu sự rõ ràng này, rất dễ chi tiêu quá mức vào những kênh không hiệu quả và đầu tư không đủ vào những kênh đang âm thầm mang lại kết quả.
Nhận diện các mô hình thực sự
Khi bạn xây dựng được khả năng hiểu biết về dữ liệu và nuôi dưỡng một nền văn hóa dữ liệu vững mạnh, bạn sẽ bắt đầu nhận thấy những mô hình có ý nghĩa:
- Tính thời vụ : Bạn có thường xuyên kinh doanh chậm vào tháng Hai không? Điều đó có thể không phải là ngẫu nhiên.
- Chất lượng khách hàng tiềm năng theo kênh : Khách hàng tiềm năng từ PPC có tỷ lệ chuyển đổi tốt hơn so với khách hàng tiềm năng từ SEO không?
- Thời gian trễ : Mất bao lâu kể từ lần chạm bóng đầu tiên đến khi ký hợp đồng?
Ngay cả nhận diện thương hiệu, điều mà nhiều luật sư cho rằng không thể đo lường được, cũng có tác động. Các từ khóa tìm kiếm liên quan đến thương hiệu, lưu lượng truy cập trực tiếp và tương tác trên mạng xã hội đều kể một câu chuyện. Danh tiếng của bạn đang được thể hiện trong dữ liệu. Nhưng bạn phải biết tìm kiếm ở đâu (và như thế nào).
Đây là lúc các mô hình phân bổ phát huy tác dụng, và cũng là lúc chúng thường bị hiểu sai.
Bẫy quy kết
Nếu bạn chỉ sử dụng phương pháp phân bổ lượt truy cập cuối cùng, bạn có thể nghĩ rằng trang web của mình đã làm tất cả mọi việc. Nhưng thực tế là, khách truy cập đó có thể đã nhìn thấy quảng cáo của Google, đọc bài viết, nhấp vào email và chỉ sau đó mới điền vào biểu mẫu.
Phân bổ đa điểm chạm giúp kể câu chuyện thực sự về cách khách hàng tìm thấy và lựa chọn bạn. Liệu nó có hoàn hảo? Không. Nhưng nó chính xác hơn nhiều so với việc chỉ ghi nhận công lao cho cú nhấp chuột cuối cùng. Đây là một trong những lĩnh vực mà các nhà lãnh đạo thường mắc sai lầm. Họ muốn một giải pháp thần kỳ. Một chỉ số hoàn hảo duy nhất cho họ biết nên đầu tư vào đâu.
Thay vào đó, điều bạn cần là khả năng nhận diện mẫu, khoa học dữ liệu và các quyết định dựa trên xác suất.
Biến những hiểu biết từ dữ liệu thành hành động thực tiễn
Được rồi, bạn đã hiểu dữ liệu. Giờ thì sao? Đây là điểm mà nhiều công ty gặp khó khăn. Họ có bảng điều khiển. Họ có báo cáo. Nhưng họ không biết cách hành động dựa trên chúng do thiếu kỹ năng về dữ liệu.
Một nhà lãnh đạo am hiểu dữ liệu biết cách:
- Hãy đặt những câu hỏi hay hơn cho đội ngũ marketing của họ.
- Đảm bảo hoạt động marketing phù hợp với các ưu tiên kinh doanh.
- Sử dụng phân tích dự đoán để lập ngân sách thông minh hơn.
Đây là một ví dụ thực tế: Giả sử hệ thống CRM của bạn cho thấy khách hàng tiềm năng từ một chiến dịch nào đó có xu hướng chốt đơn nhanh hơn và với giá trị cao hơn. Thay vì phân bổ ngân sách đều cho tất cả các chiến dịch, bạn chuyển hướng đầu tư vào chiến dịch mang lại lợi tức đầu tư (ROI) mạnh mẽ hơn. Lúc này, bạn không chỉ nhìn vào dữ liệu mà còn để dữ liệu định hướng chiến lược của mình.
LIÊN QUAN: Tiếp thị dựa trên dữ liệu là gì?
Đo lường sự thành công và kết quả kinh doanh
Đánh giá khả năng hiểu biết về dữ liệu và kết quả kinh doanh.
Việc đo lường sự thành công của một chương trình giáo dục về kỹ năng sử dụng dữ liệu là rất quan trọng để hiểu được tác động của nó đối với doanh nghiệp của bạn. Nhưng làm thế nào để đánh giá sự thành công này? Có một số chỉ số quan trọng cần xem xét:
- Cải thiện tốc độ và chất lượng ra quyết định : Liệu các quyết định có được đưa ra nhanh hơn và mang lại kết quả tốt hơn không?
- Sự gia tăng trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu : Liệu có sự chuyển dịch đáng chú ý nào hướng tới việc ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì trực giác?
- Giảm thiểu lỗi và sai sót : Liệu có ít lỗi hơn trong việc xử lý và diễn giải dữ liệu không?
- Cải thiện sự hài lòng và tương tác của khách hàng : Khách hàng có hài lòng hơn và tương tác nhiều hơn nhờ các chiến lược dựa trên dữ liệu không?
- Tăng doanh thu và lợi nhuận : Liệu có lợi ích tài chính hữu hình nào không?
Để đánh giá kết quả kinh doanh của một chương trình giáo dục về dữ liệu, hãy xem xét các chỉ số như:
- Lợi tức đầu tư (ROI) : Bạn có thấy lợi tức đầu tư tốt từ nguồn lực dành cho việc nâng cao kiến thức về dữ liệu không?
- Chi phí thu hút khách hàng (CAC) : Có phải chi phí để thu hút khách hàng mới đang giảm đi?
- Giá trị trọn đời của khách hàng (CLV) : Khách hàng có gắn bó lâu hơn và chi tiêu nhiều hơn không?
- Chỉ số Net Promoter Score (NPS) : Khách hàng có nhiều khả năng giới thiệu dịch vụ của bạn cho người khác không?
Bằng cách sử dụng các chỉ số này, bạn có thể đánh giá hiệu quả của chương trình giáo dục về dữ liệu và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu để nâng cao tác động của chương trình đến kết quả kinh doanh.
LIÊN QUAN: Ngân sách PPC của bạn có mang lại lợi nhuận đầu tư tối đa không?
Giải quyết các vấn đề về bảo mật dữ liệu và đạo đức.
Đạo đức và quản trị dữ liệu
Bảo mật dữ liệu và các vấn đề đạo đức là những thành phần quan trọng của năng lực quản lý dữ liệu. Khi các tổ chức thu thập, lưu trữ và sử dụng dữ liệu, họ phải thực hiện một cách có trách nhiệm và đạo đức. Điều này bao gồm việc xây dựng các chính sách và quy trình quản trị dữ liệu mạnh mẽ để đảm bảo tính bảo mật và an toàn của dữ liệu.
Đạo đức dữ liệu đòi hỏi các tổ chức phải xem xét tác động tiềm tàng của các hoạt động dữ liệu của họ đối với cá nhân và xã hội. Tính minh bạch là chìa khóa. Hãy làm rõ các hoạt động thu thập và sử dụng dữ liệu của bạn, và luôn luôn phải có sự đồng ý có hiểu biết từ các cá nhân trước khi thu thập dữ liệu của họ.
Quản trị dữ liệu bao gồm việc thiết lập các chính sách và quy trình để quản lý dữ liệu, bao gồm đảm bảo chất lượng, bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu. Điều đó cũng có nghĩa là xác định vai trò và trách nhiệm trong quản lý dữ liệu và đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng một cách có đạo đức và có trách nhiệm.
Bằng cách giải quyết các vấn đề về bảo mật dữ liệu và đạo đức, các tổ chức có thể xây dựng lòng tin với khách hàng và các bên liên quan. Lòng tin này rất cần thiết cho một chương trình giáo dục về dữ liệu thành công và đảm bảo rằng các hoạt động liên quan đến dữ liệu phù hợp với các giá trị và nguyên tắc của tổ chức.
Clearboard: Công cụ phân tích tự phục vụ giúp bạn đạt được mục tiêu
Bạn không cần phải xây dựng mọi thứ từ đầu. Các công cụ như GA4, HubSpot và SharpSpring đã thu thập được dữ liệu tiếp thị mạnh mẽ. Thách thức nằm ở việc làm cho dữ liệu đó dễ tiếp cận, có thể hành động và phù hợp với mục tiêu của bạn, đó là lý do tại sao việc bồi dưỡng đội ngũ nhân viên am hiểu dữ liệu là rất cần thiết. Đó chính là lý do chúng tôi xây dựng Clearboard .
Clearboard không chỉ là một bảng điều khiển thông thường. Đó là một trung tâm chỉ huy tiếp thị được xây dựng dành cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, đặc biệt là trong các ngành phức tạp và được quản lý chặt chẽ như ngành luật. Bạn sẽ có cái nhìn tổng quan về những gì đang hiệu quả, khả năng phân tích sâu hơn khi cần thiết và cuối cùng là cách để kết nối khoản đầu tư tiếp thị của bạn với hiệu quả hoạt động của công ty.
Vì hãy thành thật mà nói: bạn không có thời gian để làm thám tử dữ liệu. Bạn cần câu trả lời. Nhanh chóng. Clearboard cung cấp cho bạn điều đó.
Lãnh đạo am hiểu dữ liệu trông như thế nào?
Những nhà lãnh đạo pháp lý giỏi nhất mà tôi biết không quá chú trọng đến từng chỉ số. Thay vào đó, họ đặt ra những câu hỏi tốt hơn và nâng cao khả năng hiểu biết về dữ liệu của đội ngũ mình.
Đó là:
- Liên kết kết quả tiếp thị với sự tăng trưởng của doanh nghiệp
- Xác định những nỗ lực nào cần tập trung mạnh hơn.
- Thách thức các giả định bằng bằng chứng.
- Giao tiếp với nhóm của họ bằng cách sử dụng dữ liệu được chia sẻ, chứ không chỉ dựa vào trực giác.
Và họ đang làm điều đó với sự hỗ trợ của các công cụ như Clearboard. Không phải vì họ muốn trở thành những người làm marketing chuyên nghiệp, mà vì họ muốn lãnh đạo như một doanh nhân mà họ tin tưởng để giao phó công ty của chính mình.
LaFleur: Lên lịch trình dùng thử Clearboard
Nếu bạn mệt mỏi vì cứ mãi băn khoăn liệu chiến lược marketing của mình có hiệu quả hay không—và bạn đã sẵn sàng bắt đầu hành trình nâng cao hiểu biết về dữ liệu một cách rõ ràng—hãy lên lịch dùng thử Clearboard ngay hôm nay.
Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn phân tích dữ liệu mà công ty bạn hiện có, chỉ cho bạn cách hiểu ý nghĩa của dữ liệu đó và giúp bạn đưa ra những quyết định tốt hơn.
Bạn mang đến tham vọng. Chúng tôi sẽ mang đến tầm nhìn sâu sắc.
