3.291 lượt xem

Dữ liệu được coi là một loại “dầu mỏ” mới của nền kinh tế số. Chiến thắng sẽ thuộc về những doanh nghiệp biết khai thác và tận dụng dữ liệu đúng lúc, đúng chỗ. Cụm từ “data-driven mindset” – đưa ra quyết định dựa trên cơ sở dữ liệu, đang ngày càng được đề cập nhiều. Thế nhưng, thực tế tại các doanh nghiệp, câu chuyện chuyển đổi số chưa bao giờ là đơn giản. Theo Technology Review, lượng dữ liệu trên toàn thế giới đang thực sự bùng nổ hơn bao giờ hết, nhưng hiện chỉ có 0,5% toàn bộ dữ liệu được xử lý và sử dụng mỗi năm. 

Influencer marketing là một lĩnh vực đang phát triển với tốc độ chóng mặt. Với mỗi chiến dịch influencer marketing, lượng dữ liệu trên mạng xã hội (MXH) thu về cho doanh nghiệp là cực lớn. Mỗi một bài đăng từ influencer, từng tương tác của người dùng với bài đăng đó đều là dữ liệu, và đều ẩn chứa nhiều insight. Nếu không thực hiện tổng hợp và phân tích dữ liệu, thương hiệu đang bỏ lỡ rất nhiều insight giá trị ngoài kia. 

Vậy phân tích dữ liệu trên MXH có thể bổ trợ cho một chiến dịch influencer marketing như thế nào? Dưới đây là những chia sẻ trực tiếp của chị Mai Cẩm Linh – Business Development Director tại YouNet Media, đơn vị tiên phong trong lĩnh vực phân tích dữ liệu mạng xã hội (Social Media Analytics) tại Việt Nam. 

Chuyện gì xảy ra nếu không có phân tích dữ liệu? 

Dưới góc độ của một người quan sát thị trường cùng với kinh nghiệm trong khi làm việc, Linh nhận thấy một thực trạng là nhiều doanh nghiệp làm influencer marketing dựa theo cảm tính. Các quyết định của họ hầu như không được hỗ trợ bởi một nền tảng dữ liệu đủ mạnh. Trước khi quyết định chọn một influencer để hợp tác cùng, họ chưa có bước phân tích, đánh giá độ phù hợp; dẫn đến việc sau chiến dịch cũng không thể đánh giá hiệu quả thực tế của khoản ngân sách họ chi ra. Mọi thứ phụ thuộc khá nhiều vào cảm quan của người thực hiện chiến dịch, vào cái “sense” của người làm nghề. Cái sense đó dù quan trọng, nhưng không phải lúc nào cũng đúng. Vậy, khi không có hệ thống dữ liệu làm cơ sở, người làm influencer marketing sẽ đưa ra nhiều quyết định theo cảm tính, mà đã là cảm tính thì tính may rủi sẽ rất cao. 

Thứ hai, các brand và agency hiện nay càng ngày càng đề cao tính chiến lược lâu dài. Họ không dừng lại ở việc chọn influencer nhỏ lẻ cho một chiến dịch ngắn hạn. Họ cần cách tiếp cận tổng quan hơn. Ví dụ, họ sẽ muốn biết bức tranh tổng quan về influencer của cả thị trường hiện tại, có tổng cộng bao nhiêu influencer tiềm năng với ngành hàng của họ, đối thủ cạnh tranh hiện đã đang làm việc với những influencer nào, nếu họ book 500 influencer này, họ đã tiếp cận được bao nhiêu phần trăm thị trường, khoản đầu tư như vậy liệu đã đủ để họ đạt tỷ lệ share of voice mong muốn hay chưa,… Tất cả những câu hỏi này, họ sẽ không thể tự trả lời nếu như không thực hiện phân tích dữ liệu MXH. 

Như vậy, nếu không có phân tích dữ liệu, thương hiệu/ agency sẽ rơi vào bẫy làm việc theo cảm tính, không xây dựng được một chiến lược đủ bài bản để tối đa hóa ngân sách cho influencer. 

Vai trò của phân tích dữ liệu khi triển khai chiến dịch influencer marketing

Để hiểu rõ vai trò của phân tích dữ liệu Mạng xã hội xuyên suốt một chiến dịch Influencer Marketing ra sao, Linh chia sẻ về phương pháp mà YouNet hiện tại đang thực hiện cho các thương hiệu. Vai trò phân tích dữ liệu này hỗ trợ xuyên suốt trước, trong và sau chiến dịch và được kết hợp sử dụng giữa 2 nền tảng phân tích là social listening – SocialHeat và nền tảng thống kê, đo lường và đánh giá Influencer – SociaLift. 

Trước chiến dịch – “Chọn influencer – Chọn mặt gửi vàng” 

Phân tích dữ liệu giúp thương hiệu chọn đúng influencer. Câu chuyện “chọn mặt gửi vàng” vẫn luôn là một bài toán khó với các thương hiệu. Họ không biết đâu là influencer chất lượng và phù hợp với sản phẩm và chiến dịch của mình. 

Influencer chất lượng là người tạo được ảnh hưởng “thật” tới cộng đồng của họ. Chỉ số mọi người có thể quan sát như số người like, số follower chỉ phản ánh số lượng, chứ không đảm bảo chất lượng của influencer đó. 

Khi phân tích dữ liệu, dựa trên chỉ số active followers (những follower đang hoạt động hay có tương tác thường xuyên với influencer), nhãn hàng có thể dễ dàng phát hiện các influencer có chỉ số ảo. Khi đã chọn lọc được influencer chất lượng , thương hiệu cần chọn được người phù hợp với mục tiêu của thương hiệu, có tập audience khớp với tập khách hàng tiềm năng mà thương hiệu hướng tới. Hệ thống phân tích dữ liệu MXH cũng có thể dễ dàng thực hiện điều này. 

Không chỉ vậy, nhu cầu hợp tác với những tên tuổi mới nổi là rất lớn, bởi các bạn có thể đem đến những màu sắc mới mẻ cho chiến dịch marketing của thương hiệu. Vì vậy mà câu hỏi “Dạo này có bạn nào mới không em?” – là câu hỏi mà các agency booking nhận được nhiều nhất từ khách hàng. Hệ thống phân tích dữ liệu cũng có thể phát hiện ra các bạn influencer mới nổi trong cộng đồng, những bạn đang có nhiều tương tác từ fan nhưng chưa được nhiều thương hiệu biết tới. 

Đối với các thương hiệu lựa chọn gương mặt trở thành Đại sứ thương hiệu,  thương hiệu cần quan tâm đến việc influencer đó trước đây có scandal gì hay không, cộng đồng đang có ấn tượng tích cực hay tiêu cực về influencer này. Nếu như là một cái tên đang gây tranh cãi, thương hiệu cũng sẽ có nguy cơ bị “vạ lây”. Trường hợp lùm xùm đại sứ thương hiệu của Prada gần đây là một ví dụ điển hình. Vì vậy, phân tích dữ liệu giúp thương hiệu xà roát xem chỉ số cảm xúc (sentiment) của cộng đồng với influencer đó đang như thế nào, họ có lịch sử tiêu cực gì hay không, giảm thiểu nguy cơ dính líu đến những khủng hoảng không đáng có. 

Tối ưu hiệu quả xuyên suốt chiến dịch 

Trong quá trình chạy chiến dịch, nền tảng social listening SocialHeat và nền tảng thống kê, đo lường và đánh giá Influencer – SociaLift có thể giúp thương hiệu đo lường để tối ưu chiến dịch, theo dõi để phát hiện các dấu hiệu bất thường. 

Việc liên tục theo dõi giúp thương hiệu có thể tối ưu về thông điệp, nội dung truyền thông, kênh truyền thông…, dựa trên phản hồi của người dùng mà thương hiệu có thể thay đổi cho phù hợp.  Bên cạnh đó, hệ thống social listening cũng giúp phát hiện các dấu hiệu bất thường, ví dụ như phát hiện khi những thảo luận mang tính tiêu cực tăng đột biến về thương hiệu để có thể can thiệp và xử lý kịp thời. 

Đánh giá hiệu quả toàn diện sau chiến dịch 

Sau chiến dịch influencer marketing, số lượng tương tác là chỉ số mà thương hiệu đang sử dụng để đánh giá hiệu quả của influencer. Nhưng chỉ số này không đủ để phản ánh được hiệu quả bởi influencer. 

Một ví dụ điển hình như bài đăng của influencer trong lĩnh vực làm đẹp thu hút 1000 comment, nhưng 90% comment là về influencer, chỉ có 10% là hướng đến thương hiệu, vậy liệu đây có là hợp tác hiệu quả hay không? Cơ sở gì để đánh giá? 

Khi có sự phân tích dữ liệu, thương hiệu sẽ có được benchmark (thước đo) để so sánh với thị trường, trả lời được những câu hỏi như hiệu quả chiến dịch là cao hay thấp so với thị trường; nhóm influencer nào mang lại hiệu quả cao nhất. Từ đó, thương hiệu rút ra bài học kinh nghiệm cho những chiến dịch tiếp theo. 

Tương lai của việc sử dụng phân tích dữ liệu trong chiến dịch influencer marketing

Chỉ khoảng 3 năm tới, Linh tin chắc rằng nhu cầu sử dụng phân tích dữ liệu trong influencer marketing sẽ ngày càng bùng nổ. Khi YouNet Media ra mắt dịch vụ social listening 8 năm trước, YouNet Media cũng phải mất 3 năm để thị trường hiểu và quen với dịch vụ này, sau đó càng ngày càng nhiều thương hiệu tự tiếp cận đến và sử dụng như một “must have item” (bắt buộc có) trong hoạt động của thương hiệu. 

Với phân tích dữ liệu influencer, câu chuyện cũng tương tự như vậy. Influencer phát triển ngày càng nhanh, ngân sách dành cho influencer marketing cũng ngày lớn. Đến một thời điểm, tất cả thương hiệu sẽ yêu cầu dữ liệu để đưa ra các quyết định marketing. Trong bối cảnh ảnh hưởng bởi dịch, việc xài bất cứ đồng ngân sách marketing nào cũng phải hết sức thận trọng. Nhu cầu chứng minh xem việc hợp tác với influencer A có thực sự đem lại kết quả hay không sẽ ngày càng cao. Đó là xu hướng chung của thị trường, kể cả YouNet Media không làm, chắc chắn sẽ có những đơn vị khác làm.  

Mặc dù vậy, một rào cản mà Linh đang nhận thấy chung ở thị trường là câu chuyện phân tích dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu Influencer tại Việt Nam vẫn còn mới. Ngay cả khi các thương hiệu đã sử dụng dịch vụ SocialHeat hay SociaLift tại YouNet nhiều nhưng đôi khi vẫn chưa hiểu hết ý nghĩa của các chỉ số phân tích Influencer. Vì vậy chúng ta cần thời gian để thị trường làm quen. Khi số đông có tư duy đưa ra mọi quyết định dựa trên dữ liệu, nhu cầu phân tích dữ liệu MXH khi làm influencer marketing chắc chắn ngày càng tăng. Sẽ đến một thời điểm, bất cứ ai làm influencer marketing cũng sẽ quan tâm đến việc phân tích dữ liệu.