[Recap Coffee Talk] Từ phân tích đến thấu hiểu: Dữ liệu - Sức mạnh cốt lõi trong Marketing hiện đại

Trong thế giới marketing hiện đại, "dữ liệu" đã trở thành một thuật ngữ được nhắc đến hàng ngày. Các Marketer ngày nay không thiếu dữ liệu; ngược lại, họ thường bị "ngợp" trong một biển thông tin từ Google Analytics, Meta Ads Manager, CRM và hàng loạt các công cụ khác. Thách thức lớn nhất không nằm ở việc thu thập, mà là làm thế nào để biến những con số khô khan đó thành những quyết định kinh doanh sắc bén.

Để cùng nhau gỡ rối những "câu hỏi nhức não" này, vào một buổi sáng cuối tuần ấm cúng ngày 01/08/2025, Trung tâm ATD đã tổ chức thành công sự kiện COFFEE TALK: TỪ PHÂN TÍCH ĐẾN THẤU HIỂU: DỮ LIỆU – SỨC MẠNH CỐT LÕI TRONG MARKETING HIỆN ĐẠI. Trong không khí cởi mở và thân mật, gần 30 người tham dự đã có cơ hội đối thoại trực tiếp và học hỏi từ kinh nghiệm dày dạn của hai chuyên gia hàng đầu: ThS. Hải Sa và Mr. Dũng Lâm.

Không chỉ là một buổi chia sẻ, đây là một cơ hội để học hỏi thực sự, nơi các vấn đề gai góc nhất được đưa ra mổ xẻ. Bài viết này sẽ tổng hợp và phân tích sâu hơn những nội dung cốt lõi đã được thảo luận, giúp bạn có được một cái nhìn hệ thống và thực tiễn về cách ứng dụng dữ liệu trong marketing.

Xem thêm:

• Recap Workshop “Quản lý dự án chuyển đổi số: Nhận diện rủi ro và giải pháp hiệu quả”

• [Recap] Webinar “Growth Hacking đột phá tăng trưởng 2025”

• [Recap] Webinar “Bản đồ Ikigai: Hành trình khám phá chính mình”

Bài toán lớn nhất – "Vẽ" lại hành trình khách hàng bằng dữ liệu

Câu hỏi đầu tiên được đặt ra, cũng là thách thức lớn nhất của mọi Marketer: "Làm sao để đo lường đầy đủ hành trình của một khách hàng?"

Các chuyên gia đã chỉ ra rằng, sai lầm phổ biến là chỉ nhìn vào điểm chạm cuối cùng (last-click) trước khi khách hàng thực hiện chuyển đổi. Hành trình của khách hàng hiện đại không còn là một đường thẳng, mà là một mạng lưới phức tạp gồm nhiều điểm chạm trên nhiều kênh khác nhau: từ việc họ thấy một bài quảng cáo trên Facebook, tìm kiếm thông tin trên Google, đọc một bài blog, nhận một email, cho đến khi quyết định mua hàng.

Những insight chính được chia sẻ:

Thiết lập nền tảng theo dõi (Tracking Foundation) vững chắc: Trước khi có thể đo lường, việc thiết lập theo dõi đúng là yêu cầu tiên quyết. Điều này bao gồm việc cài đặt chuẩn xác các mã theo dõi (pixel của Meta, Google Tag), thiết lập các sự kiện chuyển đổi quan trọng trên Google Analytics 4 (GA4), và quan trọng nhất là xây dựng một quy tắc sử dụng tham số UTM (UTM parameters) nhất quán cho toàn bộ các chiến dịch. UTM chính là "dấu vân tay" giúp bạn biết khách hàng đã đến từ nguồn nào.

Vượt qua tư duy "Last-Click Attribution": Các chuyên gia nhấn mạnh rằng việc ghi nhận 100% công lao cho kênh cuối cùng sẽ khiến doanh nghiệp đánh giá sai vai trò của các kênh ở giai đoạn đầu và giữa phễu (như các kênh tạo nhận diện thương hiệu). Buổi thảo luận đã đi sâu vào việc so sánh các mô hình phân bổ (Attribution Models) khác nhau như First-Click, Linear, Time Decay, và đặc biệt là mô hình dựa trên dữ liệu Data-Driven Attribution (DDA)của Google, giúp phân chia giá trị cho mỗi điểm chạm một cách khách quan hơn.

Hướng tới một cái nhìn hợp nhất (Single Customer View): Ở cấp độ nâng cao, để có cái nhìn toàn diện nhất, doanh nghiệp cần hướng tới việc hợp nhất dữ liệu từ các nguồn khác nhau (web, app, CRM, điểm bán) vào một nơi duy nhất, thường là thông qua các nền tảng dữ liệu khách hàng (Customer Data Platform - CDP). Đây là đích đến cuối cùng để thực sự thấu hiểu hành trình khách hàng 360 độ.

Website & Landing Page – Cuộc "tranh luận" về tối ưu hóa chuyển đổi

Một câu hỏi mang tính thực chiến cao được đưa ra: "Nên chạy quảng cáo về website chính hay một landing page riêng biệt để có tỷ lệ chuyển đổi tốt hơn?"

Câu trả lời, theo các chuyên gia, không phải là "cái nào tốt hơn", mà là "cái nào phù hợp hơn với mục tiêu của chiến dịch".

Khi nào nên dùng Landing Page?

• Mục tiêu rõ ràng, duy nhất: Landing page là lựa chọn tối ưu cho các chiến dịch có một mục tiêu chuyển đổi duy nhất và rõ ràng, ví dụ: đăng ký tham gia webinar, tải một tài liệu, điền form nhận tư vấn, hoặc mua một sản phẩm cụ thể.

• Thông điệp tập trung, không gây xao nhãng: Một landing page được thiết kế tốt sẽ loại bỏ tất cả các yếu tố gây xao nhãng (như thanh menu, các bài viết liên quan...), chỉ tập trung vào việc thuyết phục người dùng thực hiện một hành động duy nhất.

• Dễ dàng thử nghiệm A/B: Việc tạo ra nhiều phiên bản của một landing page để thử nghiệm A/B (ví dụ: thay đổi tiêu đề, hình ảnh, CTA) nhanh chóng và dễ dàng hơn rất nhiều so với việc thay đổi cả một trang trên website chính.

Khi nào nên dùng Website (trang chủ/trang danh mục)?

• Mục tiêu khám phá và xây dựng nhận diện thương hiệu: Khi mục tiêu của chiến dịch là để khách hàng tìm hiểu sâu hơn về thương hiệu, khám phá nhiều dòng sản phẩm hoặc đọc các nội dung khác, việc đưa họ về website chính sẽ mang lại một trải nghiệm phong phú hơn.

• Hành trình mua hàng phức tạp: Đối với các sản phẩm/dịch vụ đòi hỏi người dùng phải cân nhắc, so sánh và tìm hiểu nhiều thông tin, website cung cấp một không gian đầy đủ hơn.

• Tận dụng uy tín và SEO: Đưa traffic về các trang chính trên website cũng góp phần xây dựng uy tín và sức mạnh SEO tổng thể cho tên miền.

Kết luận của chuyên gia: Hãy để mục tiêu của chiến dịch quyết định đích đến. Một chiến lược kết hợp, nơi các chiến dịch chuyển đổi trực tiếp sử dụng landing page và các chiến dịch thương hiệu sử dụng website, thường là cách tiếp cận hiệu quả nhất.

A/B Testing hiệu quả: Từ "đoán mò" đến thử nghiệm khoa học

Câu hỏi được bàn luận sôi nổi nhất chính là: "Làm thế nào để thực hiện Testing A/B một cách thực sự hiệu quả?". Các diễn giả đã chỉ ra rằng, rất nhiều Marketer đang thực hiện A/B testing một cách cảm tính và mắc phải nhiều sai lầm phổ biến.

Một quy trình A/B testing chuẩn mực và khoa học cần tuân thủ các bước sau:

Bước 1: Bắt đầu bằng dữ liệu, không phải bằng ý kiến: Thay vì đoán "có lẽ nên đổi màu nút này", hãy bắt đầu bằng việc phân tích dữ liệu từ các công cụ như Google Analytics, Hotjar (heatmap, session recording) để tìm ra các "điểm rò rỉ" trong phễu chuyển đổi. Vấn đề thực sự nằm ở đâu?

Bước 2: Xây dựng một giả thuyết rõ ràng (Hypothesis):

• Một thử nghiệm tốt phải bắt đầu bằng một giả thuyết có cấu trúc: "Bằng cách [thực hiện thay đổi A], chúng tôi dự đoán sẽ [tạo ra kết quả B] cho [đối tượng C], bởi vì [lý do D]".

• Ví dụ: "Bằng cách thay đổi tiêu đề từ 'Đăng ký ngay' thành 'Nhận tư vấn miễn phí', chúng tôi dự đoán tỷ lệ điền form sẽ tăng 15% cho người dùng mới, bởi vì nó nhấn mạnh vào giá trị mà họ nhận được."

Bước 3: Đảm bảo ý nghĩa thống kê (Statistical Significance): Đây là yếu tố quan trọng nhất thường bị bỏ qua. Một kết quả thử nghiệm chỉ đáng tin cậy khi nó đạt được ý nghĩa thống kê (thường là 95% trở lên), có nghĩa là kết quả đó không phải do sự may rủi ngẫu nhiên. Cần sử dụng các công cụ tính toán để xác định quy mô mẫu (sample size) và thời gian chạy thử nghiệm cần thiết.

Bước 4: Phân tích kết quả và học hỏi: Dù thử nghiệm thành công hay thất bại, nó đều mang lại một bài học quý giá về hành vi của người dùng. Hãy ghi nhận lại những bài học này để áp dụng cho các thử nghiệm trong tương lai. Thất bại trong một A/B test vẫn là một thành công về mặt học hỏi.

Xem thêm:

• [Recap] Workshop “Quản lý dự án chuyển đổi số - Vai trò, các kỹ năng và một số công cụ cần có của người quản lý dự án”

• [Recap] Workshop “Phân tích dự đoán Customer Journey: Tư duy và khai phá Insight”

• [Recap] Workshop “Data Career Path: Opportunities and Skills”

Kết luận

Buổi Coffee Talk đã khép lại, nhưng những nguyên tắc cốt lõi về tư duy dữ liệu sẽ còn đọng lại. Tựu trung, triết lý marketing dựa trên dữ liệu có thể được gói gọn trong ba nguyên tắc vàng:

• Dữ liệu không chỉ để báo cáo – mà để dẫn đường và ra quyết định đúng.

• Không cần tiếp cận nhiều người – chỉ cần tiếp cận đúng người, đúng thời điểm.

• Không nên "đoán mò" – vì dữ liệu luôn ẩn chứa câu trả lời.

Trung tâm ATD xin gửi lời cảm ơn chân thành đến hai diễn giả ThS. Hải Sa và Mr. Dũng Lâm đã mang đến những chia sẻ vô cùng thực tiễn và sâu sắc. Cảm ơn tất cả các bạn Marketer đã tham dự và tạo nên một buổi sáng cuối tuần đúng nghĩa "work smart, not harder".

Hẹn gặp lại các bạn ở buổi Coffee Talk kế tiếp – nơi kiến thức không khô khan, mà đầy cảm hứng!