Data Mining – Khai thác dữ liệu triệt để từ Email Database

Nghiên cứu dữ liệu email là một bước khá quan trọng trong việc triển khai các chiến dịch Email Marketing thành công. Ngoài việc xây dựng và tối ưu hóa dữ liệu, chúng ta cũng có thể đào sâu hơn nữa insight của các tệp Data mà chúng ta đã có bằng cách phân chia khách hàng theo từng cấp độ khác nhau. Khái niệm này người ta gọi là Data Mining (khai thác dữ liệu).

Bằng cách này sẽ giúp chúng ta hiểu rõ hơn khách hàng của mình có những đặc điểm, sở thích hay những mối quan tâm nào khác, để từ đó đưa ra được những chiến lược content marketing phù hợp với từng nhóm khách hàng.

Giả sử, bạn kinh doanh dịch vụ đào tạo về marketing và đã thu thập được một tệp Database, khi đó bạn cần có một kế hoạch cụ thể để đào sâu hơn nữa vào insight của tệp khách hàng này. Hãy đặt ra từng mục tiêu cụ thể khi thực hiện Data Mining, ví dụ:

• Bạn muốn xây dựng tệp khách hàng theo giới tính khác nhau?
• Bạn muốn xây dựng tệp khách hàng là Nam giới, có đặc điểm chung là đều thích Digital Marketing và mong muốn sau này trở thành một Digital Marketing Expert?
• Bạn cần một tệp khách hàng là Nữ giới từ 25 – 30 tuổi, ở khu vực Hà Nội, thích Content Marketing và có mong muốn trở thành một Content Manager?
• …

Từ những mục tiêu này bạn có thể đưa ra các chủ đề Email Content phù hợp để hướng tới đối tượng khách hàng đi theo hành trình Data Mining bạn đang thực hiện.

Với ví dụ nêu trên, nếu tệp database bạn thu thập chưa phân loại giới tính thì email đầu tiên bạn có thể áp dụng để phân loại khách hàng, ở đây chính là Welcome Email. Sau khi xem thống kê và đo lường từ kết quả Welcome Email bạn có thể lọc ra ba nhóm khách hàng sau:

• Những khách hàng không đọc Email.
• Nhóm khách hàng là Nam giới.
• Nhóm khách hàng là Nữ giới.

Đối với nhóm khách hàng không đọc Email, bạn có thể gửi lại Email mới với một tiêu đề khác đi nhằm tăng tỷ lệ mở. Nếu vẫn tiếp tục không mở, bạn sẽ chuyển về danh sách Email opt – out và gửi email đến cho danh sách này để họ hủy đăng ký nhận tin. Còn nếu vẫn có người mở email, bạn cần filter (lọc) một lần nữa và update vào danh sách đã lọc ở trên. Sau khi lọc xong, chúng ta sẽ có hai tệp database khách hàng là Nam và Nữ.

Tiếp theo, chúng ta sẽ xây dựng nhóm nội dung cho từng tệp khách hàng Nam & Nữ. Ví dụ, những chủ đề mà nhóm khách hàng Nam có thể quan tâm như:

• Các công cụ Digital Marketing.
• Marketing chiến lược.
• Thương hiệu.
• Digital Planner
• …

Sau đó lần lượt gửi những nhóm nội dung này tới tệp khách hàng Nam và lại filter nhóm khách hàng này theo từng nội dung và hành vi click của họ dựa vào các chiến dịch email đã gửi:

• Nhóm khách hàng Nam quan tâm và click vào Digital Planner.
• Nhóm khách hàng Nam quan tâm tới Thương hiệu.
• Nhóm khách hàng Nam quan tâm tới Marketing chiến lược.
• …

Bạn có thể lọc kết hợp nhiều link khác nhau nếu như có chung một đặc điểm như Công cụ Digital Marketing và Digital Planner đều liên quan tới Digital. Tương tự với tệp khách hàng Nữ cũng vậy. Đây chính là quá trình Data Mining.