Phương pháp kiểm tra giả định trong phân tích Marketing

Giả định Marketing là gì và vì sao cần được kiểm tra

Giả định Marketing là những nhận định được đưa ra trước khi phân tích dữ liệu hoặc triển khai quyết định Marketing. Các giả định này có thể liên quan đến:

·         Khách hàng mục tiêu có nhu cầu đối với sản phẩm

·         Một thông điệp truyền thông có khả năng tác động đến hành vi mua

·         Một kênh Marketing tạo ra hiệu quả cao hơn các kênh khác

·         Một nhóm khách hàng có giá trị dài hạn cao hơn nhóm còn lại

·         Một thay đổi trong chiến dịch có thể cải thiện chỉ số kinh doanh

Ví dụ, doanh nghiệp có thể giả định rằng nhóm khách hàng trẻ sẽ phản hồi tốt hơn với quảng cáo trên mạng xã hội. Tuy nhiên, nếu không kiểm tra bằng dữ liệu thực tế, kết luận này có thể dẫn đến việc phân bổ ngân sách sai hướng

Kiểm tra giả định giúp chuyển quá trình phân tích từ việc tìm dữ liệu để xác nhận niềm tin có sẵn sang việc đánh giá khách quan liệu giả định đó có đúng trong điều kiện cụ thể hay không

Xác định giả định cần kiểm tra trước khi phân tích dữ liệu

Bước đầu tiên trong kiểm tra giả định Marketing là làm rõ giả định đang được sử dụng trong quá trình ra quyết định

Một giả định tốt cần được chuyển thành một phát biểu có thể đo lường hoặc kiểm chứng

Ví dụ:

Giả định chưa rõ:

·         Khách hàng thích sản phẩm mới hơn

Giả định có thể kiểm tra:

·         Khách hàng trong nhóm 25–34 tuổi có tỷ lệ chuyển đổi cao hơn ít nhất 20% so với nhóm tuổi khác sau khi tiếp xúc với chiến dịch mới

Việc chuyển đổi giả định thành dạng có thể đo lường giúp xác định:

·         Cần dữ liệu nào để kiểm tra

·         Chỉ số nào phản ánh mức độ đúng sai

·         Điều kiện nào có thể làm thay đổi kết luận

Kiểm tra giả định bằng dữ liệu định lượng

Dữ liệu định lượng là công cụ phổ biến để xác minh các giả định Marketing liên quan đến hành vi, hiệu suất và kết quả kinh doanh

Một số phương pháp thường được sử dụng gồm:

Phân tích KPI Marketing

Các chỉ số như tỷ lệ chuyển đổi, chi phí thu hút khách hàng, giá trị vòng đời khách hàng hoặc tỷ lệ giữ chân giúp đánh giá liệu giả định ban đầu có tạo ra kết quả phù hợp hay không

Ví dụ:

Nếu giả định rằng một nhóm khách hàng tạo ra giá trị cao hơn, doanh nghiệp có thể kiểm tra thông qua:

·         Doanh thu trung bình trên mỗi khách hàng

·         Tần suất mua hàng

·         Chi phí phục vụ

·         Giá trị vòng đời khách hàng

Phân tích tương quan và mối quan hệ dữ liệu

Phân tích tương quan giúp kiểm tra liệu hai yếu tố có liên hệ với nhau hay không

Ví dụ:

Giả định:

·         Tăng mức độ tương tác trên nội dung sẽ làm tăng doanh số

Cần kiểm tra:

·         Mức độ tương tác có thực sự liên quan đến hành vi mua hay chỉ tạo ra chỉ số bề mặt

Tương quan không đồng nghĩa với quan hệ nhân quả, vì vậy cần kết hợp thêm các phương pháp kiểm chứng khác

Kiểm định thống kê

Kiểm định thống kê giúp đánh giá liệu sự khác biệt trong dữ liệu có đủ ý nghĩa để đưa ra kết luận hay chỉ là biến động ngẫu nhiên

Ví dụ:

Khi so sánh hai phiên bản quảng cáo, doanh nghiệp cần xác định liệu phiên bản mới thực sự tạo ra tỷ lệ chuyển đổi cao hơn hay sự khác biệt chỉ xuất hiện do yếu tố ngẫu nhiên

Kiểm tra giả định bằng thử nghiệm Marketing thực tế

Thử nghiệm thực tế giúp kiểm tra giả định trong môi trường vận hành thay vì chỉ dựa trên phân tích dữ liệu lịch sử

Một số phương pháp phổ biến:

A/B Testing

A/B Testing so sánh hai phiên bản khác nhau để xác định yếu tố nào tạo ra kết quả tốt hơn

Có thể áp dụng cho:

·         Tiêu đề quảng cáo

·         Hình ảnh truyền thông

·         Nội dung Email Marketing

·         Trang đích bán hàng

·         Lời kêu gọi hành động

Ví dụ:

Giả định:

·         Thông điệp nhấn mạnh lợi ích tiết kiệm sẽ tạo tỷ lệ chuyển đổi cao hơn

Doanh nghiệp có thể chạy hai phiên bản quảng cáo với hai thông điệp khác nhau và so sánh kết quả

Marketing Experiment

Marketing Experiment là các thử nghiệm có kiểm soát nhằm xác định tác động thực sự của một thay đổi

Một thử nghiệm tốt cần xác định:

·         Biến thay đổi

·         Nhóm thử nghiệm

·         Nhóm đối chứng

·         Chỉ số đánh giá

·         Thời gian thử nghiệm

Điều này giúp phân biệt giữa một kết quả thực sự do chiến dịch tạo ra và một biến động xảy ra ngẫu nhiên

Đánh giá điều kiện và giới hạn của giả định Marketing

Một giả định có thể đúng trong một hoàn cảnh nhưng không đúng trong hoàn cảnh khác

Vì vậy, kiểm tra giả định không chỉ hỏi:

·         Giả định có đúng hay không

Mà còn cần xem xét:

·         Đúng với nhóm khách hàng nào

·         Đúng trong thời điểm nào

·         Đúng ở kênh Marketing nào

·         Đúng dưới điều kiện ngân sách nào

Ví dụ:

Một chiến dịch quảng cáo có thể đạt hiệu quả cao trong giai đoạn ra mắt sản phẩm nhưng giảm hiệu quả khi thị trường bão hòa

Các yếu tố cần kiểm tra gồm:

·         Phạm vi áp dụng của dữ liệu

·         Độ mới của dữ liệu

·         Khả năng đại diện của mẫu phân tích

·         Các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đến kết quả

Sử dụng bằng chứng để tránh kết luận sai từ dữ liệu Marketing

Một lỗi phổ biến trong phân tích Marketing là tìm kiếm dữ liệu để củng cố giả định thay vì kiểm tra giả định một cách khách quan

Một quy trình kiểm tra tốt cần bao gồm:

·         Xác định giả định ban đầu

·         Thu thập dữ liệu phù hợp

·         Đo lường kết quả theo tiêu chí rõ ràng

·         So sánh với giả thuyết ban đầu

·         Xác định điều kiện làm thay đổi kết luận

Ví dụ:

Giả định:

·         Khách hàng giảm mua vì giá sản phẩm cao

Dữ liệu cần kiểm tra không chỉ là doanh số giảm mà còn gồm:

·         Phản hồi khách hàng

·         Tỷ lệ bỏ giỏ hàng

·         Mức độ cạnh tranh về giá

·         Thay đổi nhu cầu thị trường

Nếu chỉ nhìn vào một chỉ số đơn lẻ, doanh nghiệp có thể đưa ra nguyên nhân sai và triển khai giải pháp không phù hợp

Quy trình kiểm tra giả định Marketing trước khi ra quyết định

Một quy trình hoàn chỉnh có thể gồm các bước:

1.    Xác định giả định cần kiểm tra

Làm rõ nhận định nào đang ảnh hưởng đến quyết định Marketing

2.    Chuyển giả định thành câu hỏi có thể đo lường

Xác định tiêu chí đánh giá đúng hoặc sai

3.    Chọn dữ liệu và phương pháp kiểm tra

Sử dụng dữ liệu lịch sử, khảo sát, thử nghiệm hoặc phân tích thống kê phù hợp

4.    Đánh giá bằng chứng thu được

So sánh kết quả thực tế với dự đoán ban đầu

5.    Xác định mức độ tin cậy của kết luận

Đánh giá liệu kết quả có đủ cơ sở để thay đổi chiến lược hay chưa

6.    Cập nhật quyết định Marketing

Điều chỉnh chiến lược dựa trên bằng chứng thay vì dựa trên giả định chưa được kiểm chứng

Kiểm tra giả định Marketing giúp doanh nghiệp giảm rủi ro khi đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Một phân tích Marketing có giá trị không chỉ nằm ở việc thu thập nhiều dữ liệu mà còn ở khả năng xác định giả định nào đang chi phối kết luận, bằng chứng nào có thể kiểm chứng giả định đó và điều kiện nào làm thay đổi quyết định