Bài giảng E-Marketing - Chương 3: Quản trị tri thức marketing

E-MARKETING Chương 3 Quản trị tri thức marketing Mục đích Giải thích lý do chuyển nghiên cứu MKT sang MKT tri thức Tìm hiểu cách thức thu thập, phân tích và phân phối dữ liệu trong quản trị tri thức marketing Chương 3Quản trị tri thức marketing Câu chuyện về Purina Công ty Nestlé Purina PetCare: Trang web nổi tiếng Purina: www.purina.com Hoạt động quảng cáo trực tuyến Một số nhãn hiệu về các sản phẩm dành cho chó, mèo: Friskies, Alpo, Purina Dog Chow, và Fancy Feast... Có khoảng 30 trang web với các tên khác nhau Khách hàng: Người nuôi chó, bệnh viện thú y, người có sở thích đặc biệt... ??? Làm thế nào Purina nổi tiếng như vậy Quá trình điều tra khách hàng của Purina Câu hỏi nghiên cứu: Những người mua sản phẩm của chúng ta liệu có đang sử dụng những trang web của chúng ta hay khong? Liệu chúng ta có nên đầu tư cho việc quảng bá các trang web thông qua hoạt động quảng cáo trực tuyến không? Nếu có, các chương trình quảng cáo nên đặt ở đâu? Chia nhóm KH thành 3 nhóm khảo sát: Nhóm kiểm soát Nhóm khảo sát ở mức độ thấp Nhóm khảo sát ở mức độ cao Tiến hành khảo sát thành viên của mỗi nhóm So sánh kết quả khảo sát với hoạt động mua hàng ngoại tuyến Kết quả điều tra của Purina “Khi nghĩ tới các thực phẩm dành cho chó, nhãn hiệu đầu tiên hiện lên trong đầu là gì?” 31% trong nhóm khảo sát ở mức độ thấp và cao có câu trả lời là “Purina” 22 % trong nhóm kiểm soát trả lời “Purina”  Hiệu quả của banner quảng cáo Các website về gia đình, sức khỏe và cuộc sống thường xuyên được KH của Purina truy cập Quyết định đặt banner quảng cáo (www.petsmart.com và www.about.com) Vấn đề đặt ra: Quá tải thông tin Thông tin, dữ liệu thu thập được:  - Kết quả của các cuộc khảo sát, thông tin về tình hình doanh số bán hàng, dữ liệu thứ cấp về đối thủ cạnh tranh,… - Các thông tin được cập nhật tự động từ website, điểm bán hàng truyền thống, và từ các tập khách hàng của DN Chương 3Quản trị tri thức marketing 3.1. Tri thức Marketing và quản trị tri thức Marketing 3.2. Cơ sở dữ liệu điện tử 3.3. Các phương pháp thu thập dữ liệu điện tử 3.4. Phân tích và phân phối dữ liệu 3.5. Đánh giá hiệu quả quản trị tri thức Marketing điện tử 3.1 Tri thức Marketing và quản trị tri thức Marketing Dữ liệu như chất xúc tác cho hoạt động nghiên cứu, tổ chức vận hành được nhờ dữ liệu Tri thức là những thông tin có ích, sáng tạo đã qua xử lý, mang tính học hỏi và kế thừa Để MKT có hiệu quả, cần phân biệt giữa thông tin và tri thức: Tri thức không chỉ đơn thuần là tập hợp thông tin Con người là đối tượng nghiên cứu của KM, máy tính và Internet là phương tiện sử dụng cho nghiên cứu 3.1 Tri thức Marketing và quản trị tri thức Marketing Phân định cơ sở dữ liệu Marketing và kho chứa dữ liệu: Cơ sở dữ liệu Marketing gồm: CSDL về sản phẩm, CSDL về KH, CSDL về quá trình giao dịch Kho chứa dữ liệu: chưa đựng tất cả thông tin của tổ chức, được thiết kế đặc biệt trợ giúp cho hoạt động phân tích hoạch định chiến lược và đưa ra quyết định Tri thức marketing: là những kiến thức đã được chọn lọc hoặc tổng hợp theo trật tự bởi những nhà marketing và đôi khi bởi những nhà tư vấn, các đối tác, và các nhân viên trong DN. 3.1 Tri thức Marketing và quản trị tri thức Marketing Quản trị tri thức marketing là một quá trình quản trị sự sáng tạo, sử dụng và phân phối tri thức, do đó các dữ liệu, thông tin và tri thức được chia sẻ với những nhà ra quyết định marketing nội bộ, đối tác, thành viên kênh phân phối và khách hàng  Công nghệ quản trị tri thức cho phép những nhân viên MKT có thể nói chuyện với KH nhằm giải quyết các vấn đề còn tồn tại. 3.1 Tri thức Marketing và quản trị tri thức Marketing BH 3.1: Mô hình SDS (SDS – From Sources to Databases to Strategy) Viễn cảnh giả định cho 1 cty máy tính thực hiện hoạt động nghiên cứu khách hàng và sử dụng thông tin này để cải tiến nâng cao chất lượng sản phẩm của cty Quý vị có muốn nhận email về chương trình khuyến mại của Jetstar không?- Mục đích sử dụng chuyến bay của quý vị là gì? - Điểm đến thường xuyên của quý vị ở đâu?- Quý vị thường đi cùng ai?... Jetstar phân đoạn khách hàng và đưa ra những chương trình khuyến mại phù hợp Dữ liệu khách hàng: Số lượng khách hàng Nhân tố ảnh hưởng quyết định mua của khách hàng Mức độ sẵn sàng mua hàng Triển vọng phát triển: Mức độ ưa thích sản phẩm Số lần quay lại mua hàng Sự ảnh hưởng của quảng cáo tới quyết định mua Đối thủ cạnh tranh: Số lượng đối thủ cạnh tranh: www.foodforpet.com, www.petsorfood.com, www.healthfoodforpets.com,... Phạm vi hoạt động Doanh thu, … Cơ sở dữ liệu của Purina Chương 3Quản trị tri thức marketing 3.1. Tri thức Marketing và quản trị tri thức Marketing 3.2. Cơ sở dữ liệu điện tử 3.3. Các phương pháp thu thập dữ liệu điện tử 3.4. Phân tích và phân phối dữ liệu 3.5. Đánh giá hiệu quả quản trị tri thức Marketing điện tử (1) Các dữ liệu thứ cấp Ưu điểm: Thu thập nhanh chóng, ít tốn kém thông qua Internet, luôn cập nhật 24/7 Nhược điểm: Mức độ đáp ứng yêu cầu về mục đích không cao Chất lượng Lỗi thời Internet giúp tiếp cận các dữ liệu thứ cấp về nhân tố và xu hướng của thị trường dễ dàng hơn: Đối thủ cạnh tranh, Công nghệ, Văn hóa – xã hội… VD: DN muốn điều tra tình hình về dân số và nhà ở của Việt Nam  truy cập website Tổng cục thống kê www.gso.gov.vn 3.2. Cơ sở dữ liệu điện tử Dữ liệu thứ cấp bao gồm: - Dữ liệu chung (Publicly generated data) - Dữ liệu riêng (Privately generated data) - Tình báo cạnh tranh (Competitive Intelligence) 3.2. Cơ sở dữ liệu điện tử Dữ liệu thứ cấp Dữ liệu chung (Publicly generated data) Dữ liệu thống kê từ các tổ chức toàn cầu (VD: www.imf.org, www.wto.org) Thông tin bổ trợ từ các kết quả nghiên cứu của các trường đại học Thông tin đặc thù về ngành kinh doanh tại các website hiệp hội (www.lefaso.gov.vn, www.vecom.vn) Hầu hết thông tin được thu thập miễn phí và nhanh chóng Dữ liệu thứ cấp Dữ liệu riêng (Privately generated data) Thông tin công khai từ website của DN về lĩnh vực, tình hình hoạt động Thông tin từ các webpage, blog Thông tin từ kết quả nghiên cứu thị trường của một số DN, được cung cấp miễn phí trên website của họ hoặc dưới hình thức gửi các bản tin qua email Dữ liệu thứ cấp Tình báo cạnh tranh (tình báo MKT) Tình báo cạnh tranh là quá trình DN phân tích ngành, sử dụng những thông tin này giúp ích cho việc định vị chiến lược và xác định điểm yếu của đối thủ cạnh tranh Theo ước tính, khoảng 40% trên tổng số DN hiện nay thường xuyên thực hiện hoạt động tình báo cạnh tranh Dữ liệu thứ cấp Tình báo cạnh tranh (tình báo MKT) Chu kỳ tình báo cạnh tranh: Nhận dạng yêu cầu tình báo Thu thập và xử lý thông tin Phân tích thông tin qua việc nhận dạng những mục đích cụ thể và đề xuất hành động thực hiện Lập báo cáo và gửi thông tin đến những bộ phận có nhu cầu Đánh giá sự ảnh hưởng của hoạt động tình báo và đề xuất những quy trình tình báo mới Dữ liệu thứ cấp Tình báo cạnh tranh (tình báo MKT) Các nguồn thông tin của tình báo cạnh tranh: Các ấn phẩm của đối thủ cạnh tranh Các loại sản phẩm dịch vụ mới trên thị trường Hoạt động liên lạc và hợp tác nhãn hiệu Chương trình, sự kiện thương mại Các chiến lược quảng cáo Internet giúp thu thập thông tin nhanh chóng, đơn giản do truy cập vào website của đối thủ cạnh tranh, theo dõi sự liên kết của các website Dữ liệu thứ cấp  Chất lượng thông tin: Tiếp cận dữ liệu thứ cấp lưu ý: Tính phù hợp Tính xác thực Nguyên nhân: Thông tin được đưa lên web bởi bất kỳ cá nhân hay tổ chức nào mà ko bị kiểm tra bởi nhà quản trị web Website bắt mắt chưa chắc cung cấp thông tin chính xác và phù hợp Dữ liệu thứ cấp  Chất lượng thông tin: Xác định chất lượng nguồn thông tin Xác định tác giả của thông tin trên web Xác định thẩm quyền của tác giả với website Mức độ thường xuyên trong cập nhật thông tin Mức độ hoàn thiện của website So sánh tính chính xác của thông tin bằng việc đối chiếu với những địa chỉ khác Kiểm tra tính chuẩn xác của website (2) Dữ liệu sơ cấp Dữ liệu sơ cấp = được DN thu thập lần đầu tiên giúp giải quyết những vấn đề hiện tại của DN Ưu điểm: Phù hợp, kịp thời Là nguồn riêng của DN Nhược điểm: Chi phí cao Mất nhiều thời gian Mẫu nghiên cứu nhỏ 3.2. Cơ sở dữ liệu điện tử (2) Dữ liệu sơ cấp Nguồn của dữ liệu sơ cấp: Qua Internet: quan sát hành vi, hội thảo phòng vấn trực tuyến, tổng hợp thông tin thực tế về hành vi của khách hàng truy cập website… Mua hàng ngoại tuyến: máy quét mã số SP, số thẻ tín dụng của KH… Các báo cáo nội bộ: Bộ phận kế toán: tình hình bán hàng, chi phí MKT và lợi nhuận… Bộ phận bán hàng: Sử dụng phần mềm tự động kiểm ra tính hiệu quả của lực lượng bán hàng (Sales force automation software) Dữ liệu về tính cách, hành vi KH qua email, hành vi mua hàng… + Khách hàng truy cập trong thời gian bao lâu? + Tổng thời gian khách hàng truy cập? + Khách hàng truy cập bằng cách nào? Các giai đoạn thu thập và xử lý dữ liệu sơ cấp: Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu MKT điện tử đặc trưng Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu MKT điện tử đặc trưng Bước 2: Lập kế hoạch nghiên cứu: Xác định phương pháp nghiên cứu: phương pháp quan sát, cách thức nghiên cứu khảo sát và các phương pháp nghiên cứu ngoại tuyến có sự trợ giúp của công nghệ Lựa chọn mẫu nghiên cứu: Lựa chọn các nguồn và số lượng mẫu nghiên cứu Phương pháp tiếp cận: điện thoại, email, trực tiếp với đối tượng nghiên cứu qua Internet Thiết lập các công cụ nghiên cứu: Nghiên cứu qua khảo sát: bảng câu hỏi Phương pháp nghiên cứu khác: sử dụng một giao thức chuẩn hướng dẫn cách thức thu thập dữ liệu Bước 3: Thu thập dữ liệu dựa trên kế hoạch nghiên cứu đã được lập Bước 4: Phân tích dữ liệu: sử dụng phần mềm thống kê cho phương pháp phân tích dữ liệu qua khảo sát truyền thống hay qua phương pháp khai phá dữ liệu  nhận dạng mẫu và thông tin trong CSDL Bước 5: Phân bổ các kết quả nghiên cứu/ bổ sung thêm vào CSLD điện tử Chương 3Quản trị tri thức marketing 3.1. Tri thức Marketing và quản trị tri thức Marketing 3.2. Cơ sở dữ liệu điện tử 3.3. Các phương pháp thu thập dữ liệu điện tử 3.4. Phân tích và phân phối dữ liệu 3.5. Đánh giá hiệu quả quản trị tri thức Marketing điện tử 3.3. Các phương pháp thu thập dữ liệu điện tử 3.3.1 Thu thập qua nghiên cứu trực tuyến 3.3.2. Thu thập qua các công nghệ khác 3.3.1 Thu thập qua nghiên cứu trực tuyến (1) Thử nghiệm trực tuyến (Thực nghiệm trực tuyến) Mục đích: Tìm hiểu phản ứng khác nhau giữa các nhóm nghiên cứu Kiểm tra tính khác biệt của các chủ đề đến từng nhóm nghiên cứu Nội dung: Lựa chọn nội dung nghiên cứu Chia nhóm đối tượng nghiên cứu Gửi ngẫu nhiên nội dung nghiên cứu đến các nhóm Đo lường sự phản ứng của mỗi nhóm với nội dung nghiên cứu bằng cách gửi bảng câu hỏi 3.3.1 Thu thập qua nghiên cứu trực tuyến (1) Thử nghiệm trực tuyến (Thực nghiệm trực tuyến) Ưu điểm: Kiểm tra gần chính xác mức độ ảnh hưởng, tác động qua lại của các nỗ lực MKT với khách hàng Kiểm tra dễ dàng hiệu quả của website, banner quảng cáo, các chào hàng trực tuyến Nhược điểm: Thời gian nghiên cứu dài Chi phí cao Số lượng mẫu quá lớn  khả năng kiểm soát? (2) Điều tra phỏng vấn theo nhóm mục tiêu trực tuyến: Mục đích: Giúp nhận dạng các hành vi và phản ứng đặc trưng trước khi bước vào nghiên cứu khảo sát khách hàng Nội dung: Xác định nhóm mục tiêu phỏng vấn cụ thể (4 – 8 thành viên) Phỏng vấn trực tuyến qua phòng chat hoặc diễn đàn 3.3.1 Thu thập qua nghiên cứu trực tuyến (2) Điều tra phỏng vấn theo nhóm mục tiêu trực tuyến: Ưu điểm: Rút ngắn khoảng cách giữa các thành viên ở cách xa nhau Câu trả lời của các thành viên không bị ảnh hưởng lẫn nhau Nhanh và ít tốn kém hơn các phương pháp khác Hạn chế: Số lượng thành viên hạn chế  Bảng thông tin trực tuyến và cập nhật thường xuyên Mất đi sự biểu lộ ý kiến qua khuôn mặt khi giao tuyến trực tuyến  Biểu tượng mặc định Tính xác thực  Thẩm định bằng những câu trả lời và mật khẩu truy cập 3.3.1 Thu thập qua nghiên cứu trực tuyến (3) Hoạt động quan sát trực tuyến Nội dung: Quan sát KH trong những tình huống cụ thể như: - Kiểm tra hành vi thực tế của khách hàng Quan sát việc KH tán gẫu và gửi email, gửi tin qua bảng tin… Quan sát việc KH lướt web, lưu lại trên web… Ưu điểm: Hiệu quả và mang tính xác thực cao Hạn chế: Mẫu nghiên cứu nhỏ  mức độ khái quát hoá chưa cao 3.3.1 Thu thập qua nghiên cứu trực tuyến (4) Khảo sát trực tuyến: Đặc điểm: Mẫu nghiên cứu lớn Khảo sát bằng hình thức gửi bảng câu hỏi trên website hoặc qua email Bao gồm: Khảo sát qua email: Mẫu nghiên cứu: Thu thập địa chỉ email từ hệ thống cơ sở dữ liệu của DN, từ DN chuyên dụng, từ website… Gửi bảng câu hỏi Gửi email nhắc nhở tới những đối tượng nghiên cứu Khảo sát qua website DN gửi bảng câu hỏi lên website của họ KH trả lời vào mẫu trả lời tự động dưới dạng nút bấm/ menu/ ô trống 3.3.1 Thu thập qua nghiên cứu trực tuyến (5) Các nhóm hội thảo phỏng vấn trực tuyến Mẫu nghiên cứu là cộng đồng opt - in Đồng ý trở thành đối tượng nghiên cứu Được hưởng lợi ích/ưu đãi nhất định Trách nhiệm hoàn thành bảng câu hỏi và cung cấp DN các thông tin về đặc điểm tính cách và hành vi của mình Ưu điểm: Tăng tỷ lệ phúc đáp Tính chính xác cao Giúp xây dựng cơ sở dữ liệu về nhân khẩu học Hạn chế: Chi phí cao Vấn đề khái quát hóa câu trả lời? 3.3.1 Thu thập qua nghiên cứu trực tuyến (5) 3.3. Các phương pháp thu thập dữ liệu điện tử 3.3.1 Thu thập qua nghiên cứu trực tuyến 3.3.2. Thu thập qua các công nghệ khác 3.3.2 Thu thập qua các công nghệ khác Thu thập dữ liệu từ giao diện của KH = Thu thập thông tin về KH ngay tại PC của người sử dụng Sử dụng cookies khi người sử dụng truy cập vào website: Theo dõi hành vi của người sử dụng Giúp nhà marketing đưa ra chương trình xúc tiến phù hợp và các webpage gửi đến từng người sử dụng riêng lẻ Sử dụng clickstream: Thiết lập hệ thống đo lường PC trên máy tính của một nhóm những người sử dụng nhất định và theo dõi về hành vi và các trang web, nội dung mà nhóm người này truy cập Internet Clickstream: Phần mềm theo dõi quá trình click của KH, nhằm xác định chương trình nào trên website thu hút KH nhất Thu thập dữ liệu từ server: Sử dụng phần mềm bộ đếm web log tập hợp các báo cáo về: Số lượng người sử dụng Mục nào trên website mà KH ưu tiên truy cập Người sử dụng đã mua gì tại trang web đó Nhiều DN sử dụng dữ liệu từ server để tạo nên những thay đổi thường xuyên trong các webpage và các chào hàng xúc tiến Dữ liệu thời gian thực xảy ra khi một phần mềm đặc biệt: Theo dõi sự di chuyển của KH thông qua 1 website Biên soạn và báo cáo dữ liệu tại những bản thông báo hiện tại Cho phép nhà marketing phân tích được hành vi trực tuyến của KH và đưa ra những điều chỉnh kịp thời 3.3.2 Thu thập qua các công nghệ khác Tiếp cận nghiên cứu từ không gian thực: Thu thập dữ liệu sơ cấp không gian thực tại các điểm mua hàng ngoại tuyến Kết hợp với dữ liệu trực tuyến đưa ra bức tranh toàn cảnh về hành vi của KH đối với những DN bán lẻ cá nhân Thu thập dữ liệu thông qua: Các loại máy đọc thẻ thông minh, thẻ tín dụng, các máy bán hàng tương tác, máy quét dữ liệu VD: Catalina marketing sử dụng máy quét UPC cho hoạt động xúc tiến : Đặt những máy nhỏ bên cạnh quầy thanh toán tại các gian hàng tạp phẩm để thu thập các coupon dựa trên việc mua hàng của từng KH Khi KH sử dụng hết tiền trong coupon, máy quét mã số ngang sẽ ghi lại Xây dựng một hệ thống cơ sở dữ liệu khổng lồ cho mục đích mua hàng và cho những phúc đáp chào hàng của KH Có thể kết hợp được dữ liệu thu thập tại các gian hàng bán lẻ ngoại tuyến với dữ liệu tại các gian hàng trực tuyến 3.3.2 Thu thập qua các công nghệ khác BH 3.4: Ví dụ về việc lưu trữ và chọn lọc dữ liệu từ gian thực Chương 3Quản trị tri thức marketing 3.1. Tri thức Marketing và quản trị tri thức Marketing 3.2. Cơ sở dữ liệu điện tử 3.3. Các phương pháp thu thập dữ liệu điện tử 3.4. Phân tích và phân phối dữ liệu 3.5. Đánh giá hiệu quả quản trị tri thức Marketing điện tử Dữ liệu thu thập được: Lưu trữ tại kho chứa dữ liệu Sử dụng để phân tích và phân phối tới nhà ra quyết định Marketing Phương pháp phân tích dữ liệu phục vụ cho ra quyết định Marketing: Khai phá dữ liệu Hệ thống dữ liệu khách hàng Phân tích RFM Xây dựng các bản báo cáo 3.4 Phân tích và phân phối dữ liệu 3.4. Phân tích và phân phối dữ liệu (1) Hoạt động khai phá dữ liệu (data mining): Trích rút các dữ liệu từ kho chứa DL, thông qua phân tích thống kê, giúp nhà MKT: + Xác định lại chiến lược Marketing mix + Nhận dạng cơ hội phát triển sản phẩm mới + Dự báo hành vi khách hàng 3.4. Phân tích và phân phối dữ liệu (2) Hệ thống dữ liệu về KH (customer profiling): Giúp nhà marketing hiểu được đặc điểm và hành vi của nhóm khách hàng mục tiêu thông qua: + Cách thức mua hàng của khách hàng + Cách thức khách hàng tác động trở lại với các chào hàng và các mức giá của DN + Lựa chọn các nhóm khách hàng mục tiêu cho các thử nghiệm xúc tiến mới + Tìm và giữ chân KH + Xác định các đặc điểm quan trọng của sp mà khách hàng quan tâm + Giảm CP gửi thư trực tiếp bằng việc mục tiêu hóa những KH có phản ứng phúc đáp cao (3) Phân tích RFM (recency, frequency, monetary): Sử dụng dữ liệu với 3 tiêu chuẩn chính: + Lần mua hàng cuối cùng của KH là khi nào? (tính chất mới xảy ra) + KH mua SP của công ty bao nhiều lần? (mức độ thường xuyên) + KH đã chi bao nhiêu tiền để mua SP? (mức độ tài chính)  Giúp DN đưa ra các chương trình chào hàng đến gần nhất với khách hàng “hiệu quả” từ đó giảm chi phí truyền thông và tăng doanh thu bán hàng 3.4. Phân tích và phân phối dữ liệu (4) Thu thập các bản báo cáo: Nhà tập hợp báo cáo tự động chuyển đổi bản báo cáo thành những bài viết ngắn gọn, xúc tích, dễ hiểu, có chất lượng từ các dữ liệu thu thập trong kho chứa dữ liệu 3.4. Phân tích và phân phối dữ liệu Chương 3Quản trị tri thức marketing 3.1. Tri thức Marketing và quản trị tri thức Marketing 3.2. Cơ sở dữ liệu điện tử 3.3. Các phương pháp thu thập dữ liệu điện tử 3.4. Phân tích và phân phối dữ liệu 3.5. Đánh giá hiệu quả quản trị tri thức Marketing điện tử 3.6. Các ma trận quản trị tri thức marketing TMĐT 2 ma trận quản trị tri thức marketing được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay: ROI: Lợi nhuận thu được từ dòng thu nhập phụ trợ/ việc giảm CP có ở mức có thể chấp nhận được so với tổng vốn đầu tư cho không gian lưu trữ dữ liệu thong? ROI = Tổng mức tiết kiệm CP / Tổng mức CP lắp đặt phần mềm Chỉ số ROI được sử dụng để phân bổ giá trị khác của hệ thống quản trị tri thức Tổng CP cho quyền sở hữu (Total cost of ownership) Đo lường bởi những nhà quản trị công nghệ thông tin Gồm: CP cho phần mềm, phần cứng, CP cho việc thực hiện hoạt động lữu trữ dữ liệu Mức tiết kiệm CP (giảm thời gian download) Các yêu cầu về nhân công ...