Làm Planning không còn cảm tính: Quy trình tìm Data để xây dựng Insight thuyết phục

Trong công việc lập kế hoạch truyền thông, câu hỏi mà planner thường xuyên gặp nhất là: “Insight này có data chứng minh không?”. Vì vậy, nhiều người cố gắng đưa thật nhiều số liệu, biểu đồ, báo cáo ngành vào bài làm để tăng độ thuyết phục. Nhưng thực tế chứng minh ngược lại, không ít bản kế hoạch trông rất nhiều data mà insight vẫn mờ nhạt, khó triển khai thành ý tưởng sáng tạo hiệu quả.

Nguyên nhân không phải vì thiếu data, mà vì chưa hiểu đúng data nào mới thật sự có ích cho planner. Nhiều số liệu chỉ mô tả bề nổi hành vi, nhưng không giúp lý giải lý do sâu xa phía sau lựa chọn của người tiêu dùng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng làm rõ cách nhìn đúng về data và một quy trình tìm data đơn giản, thực tế, để xây dựng insight rõ ràng, có cơ sở và dùng được trong công việc hằng ngày.

1. Vì sao nhiều data “có vẻ xịn” nhưng lại vô dụng cho planner?

Trong quá trình làm planning, không khó để tìm thấy rất nhiều nguồn data trông khá “hoành tráng”: báo cáo ngành, xu hướng tiêu dùng, biểu đồ thống kê được làm rất đẹp và có nguồn trích dẫn rõ ràng. Những tài liệu này thường được đưa vào proposal để tăng độ tin cậy. Tuy nhiên, vấn đề là đa số các data đó không được tạo ra để giải quyết chiếc brief cụ thể mà planner đang làm.

Phần lớn các báo cáo sẵn có là data thứ cấp, được thu thập cho một mục đích khác, ở phạm vi rất rộng. Chúng cho biết bức tranh chung của thị trường, ngành hàng hoặc xu hướng tiêu dùng, nhưng lại thiếu bối cảnh cụ thể của thương hiệu, sản phẩm và nhóm khách hàng mục tiêu. Vì vậy, dù nhìn có vẻ rất “xịn”, những data này thường chỉ dừng lại ở mức thông tin tham khảo, khó chuyển hóa thành insight đủ sâu để làm trở thành các  ý tưởng sáng tạo mà chúng ta cần.

Nhiều dữ liệu thứ cấp không phản ánh bối cảnh cụ thể của thương hiệu  (Ảnh: Nguồn Internet)

Một vấn đề khác là nhiều data chỉ trả lời câu hỏi “Chuyện gì đang xảy ra”, chứ không trả lời được “Vì sao điều đó xảy ra”. Ví dụ, báo cáo có thể cho thấy người tiêu dùng ngày càng mua sắm online nhiều hơn, nhưng lại không nói rõ điều gì khiến họ cảm thấy an tâm, do dự hay sẵn sàng chi tiền. Với planner, insight không nằm ở con số tăng hay giảm, mà nằm ở động cơ, suy nghĩ và mâu thuẫn tâm lý phía sau những hành vi đó.

Ngoài ra, trong thực tế làm việc tại Việt Nam, khách hàng thường nắm rất rõ các report ngành liên quan đến lĩnh vực của họ. Khi planner chỉ lặp lại những thông tin chung đó, bài plan khó tạo được giá trị mới. Thậm chí, việc lạm dụng data “cho đủ bài” còn khiến insight trở nên gượng ép, thiếu tự nhiên và dễ bị đặt câu hỏi ngược lại: “Data này liên quan gì trực tiếp đến insight đang nói?”.

Xem thêm:

• Analytics Engineering - Vị trí then chốt của ngành dữ liệu hiện đại và tại sao doanh nghiệp của bạn cần vị trí này?

• Data-Driven Business Analysis: Kỹ thuật khai thác dữ liệu để xác định yêu cầu và đánh giá giải pháp chính xác hơn

• Tại sao Data Analysis quan trọng trong chiến dịch Marketing?

2. Hiểu đúng về data: không phải cứ ở dạng “số” thì là data-driven

Khi nhắc đến data, nhiều người thường mặc định đó phải là con số: phần trăm, tỉ lệ, mức tăng trưởng hay biểu đồ thống kê. Vì vậy mà không ít planner cho rằng chỉ khi nào có số liệu định lượng thì bài làm mới được xem là data-driven. Cách hiểu này khá phổ biến, nhưng lại chưa thật sự đúng với bản chất công việc lập kế hoạch truyền thông.

Trong planning, data không chỉ là số, mà là thông tin giúp mình hiểu rõ hơn về người tiêu dùng. Một câu nói trong buổi phỏng vấn sâu, một quan sát nhỏ trong đời sống hằng ngày, hay một mâu thuẫn lặp đi lặp lại trong cách người ta suy nghĩ và hành xử - tất cả đều là data dù chúng không thể đo lường bằng con số. Những data này giúp planner trả lời câu hỏi quan trọng nhất: Người tiêu dùng đang nghĩ gì và vì sao họ lại hành động như vậy?

Data trong planning không chỉ đến từ con số, cần tìm thêm thông tin ngoài số liệu thống kê  (Ảnh: Nguồn Internet)

Trên thực tế, số liệu định lượng thường rất tốt trong việc đo lường và kiểm tra một giả định có đúng hay không. Nhưng để đào sâu được insight, tức là những sự thật ngầm hiểu, những mâu thuẫn tâm lý hay động cơ sâu bên trong con người, thì data định tính lại đóng vai trò quan trọng hơn. Nếu chỉ dựa vào con số, planner dễ rơi vào tình trạng biết rất rõ “bao nhiêu người làm điều này”, nhưng lại không hiểu “họ làm vậy vì điều gì”.

Vì vậy, làm planning theo hướng data-driven không có nghĩa là phải nhồi thật nhiều số liệu vào bài làm. Quan trọng hơn là chọn đúng loại data cho đúng mục đích. Với planner, data tốt là data giúp insight rõ ràng hơn, hợp lý hơn và có thể dùng để thuyết phục Creative team cũng như khách hàng. Dù ở dạng số hay không, nếu data đó không giúp lý giải được hành vi và suy nghĩ của người tiêu dùng, thì nó vẫn chưa thật sự có giá trị trong planning.

3. Phương pháp tìm insight mà planner thực tế nhất có thể làm 

Trong điều kiện làm việc thực tế, planner rất khó có đủ thời gian và nguồn lực để thực hiện các nghiên cứu bài bản như công ty nghiên cứu thị trường. Thông thường, thời gian giải một brief chỉ kéo dài vài ngày, trong khi planner còn phải xử lý nhiều công việc song song. Vì vậy, mục tiêu không phải là tìm ra phương pháp hoàn hảo nhất, mà là tìm ra cách làm tối ưu trong khả năng của mình.

Cách tiếp cận thực tế nhất là bắt đầu từ việc hình thành giả thuyết về insight. Dựa trên việc phân tích đối tượng mục tiêu, bối cảnh thị trường và kinh nghiệm làm việc, planner có thể đưa ra một vài giả định ban đầu về lý do đằng sau hành vi của người tiêu dùng. Những giả thuyết này chưa cần đúng ngay từ đầu, nhưng đóng vai trò như kim chỉ nam để định hướng việc tìm data, thay vì thu thập thông tin một cách lan man.

Bắt đầu planning bằng việc hình thành giả thuyết về insight  (Ảnh: Nguồn Internet)

Bước tiếp theo là phỏng vấn sâu với người thuộc nhóm khách hàng mục tiêu. Chỉ cần khoảng 8–12 người, planner đã có thể nhận ra những điểm lặp lại trong suy nghĩ, cảm xúc và cách họ diễn đạt vấn đề. Mục tiêu của bước này không phải là hỏi cho đủ, mà là lắng nghe để xác nhận xem giả thuyết ban đầu có đúng hay không, đồng thời mở ra khả năng phát hiện những insight mới ngoài dự đoán.

Một nguyên tắc quan trọng là tránh phỏng vấn những người làm trong ngành marketing, truyền thông hoặc quảng cáo, kể cả khi họ thuộc nhóm khách hàng mục tiêu. Những người này thường có “bệnh nghề nghiệp”, dễ trả lời theo lý trí hoặc theo cách họ nghĩ là đúng, thay vì phản ánh suy nghĩ tự nhiên của người tiêu dùng thông thường. Insight chỉ thật sự có giá trị khi đến từ góc nhìn đời sống thật.

Trong trường hợp có thêm thời gian, planner có thể dùng khảo sát đơn giản để kiểm tra lại insight đã chọn. Khảo sát lúc này không nhằm mục đích đào insight mới, mà chỉ để xác nhận mức độ đồng thuận. Một câu hỏi ngắn, rõ ràng, đúng đối tượng là đủ để tạo ra một con số có sức nặng, giúp insight trở nên thuyết phục hơn khi trình bày với khách hàng.

Cuối cùng, điều quan trọng là planner cần minh bạch về nguồn data mình sử dụng. Khi insight được xây dựng từ phỏng vấn sâu và khảo sát thực tế, việc nói rõ cách thu thập data không chỉ tăng độ tin cậy cho bài làm, mà còn giúp khách hàng hiểu rằng insight này xuất phát từ người tiêu dùng thật, chứ không phải từ những con số chung chung trong báo cáo ngành.

Xem thêm:

• Xây dựng thương hiệu từ con số 0: Chiến lược nào hiệu quả nhất?

• Social Media thời đại visual – Kỹ năng thiết kế là bắt buộc?

• 4 sai lầm phổ biến khi chạy quảng cáo Facebook

Kết luận

Làm planning không phải là cuộc đua xem ai đưa được nhiều data hơn, mà là quá trình chọn đúng loại data để trả lời đúng câu hỏi. Khi planner hiểu rõ giới hạn của report sẵn có, hiểu đúng bản chất của data và biết cách kết hợp giữa quan sát, phỏng vấn sâu và khảo sát xác nhận, insight sẽ không còn là cảm tính. Đó là lúc planning trở thành một lập luận có cơ sở, đủ sức thuyết phục khách hàng, đồng thời tạo nền tảng vững chắc cho các ý tưởng sáng tạo.

Trong bối cảnh marketing ngày càng gắn chặt với dữ liệu và công nghệ, việc trang bị tư duy data và khả năng ứng dụng AI vào phân tích, lập kế hoạch là lợi thế lớn cho người làm nghề. Nếu bạn muốn đào sâu hơn về tư duy marketing hiện đại, xây dựng nội dung, triển khai truyền thông dựa trên dữ liệu, hoặc nâng cao năng lực phân tích để hỗ trợ planning, bạn có thể tham khảo nhóm khóa học Marketing & Ứng dụng AI hoặc nhóm khóa học Data Analytics tại Trung Tâm Công nghệ Thông tin và Thiết kế (ATD) nhé!