Giáo trình Marketing trực tuyến

Nội dung text: Giáo trình Marketing trực tuyến

1. 2010 MARKETING TRỰC TUYẾN 1
2. PHẦN 3: CHIẾN LƢỢC MARKETING TRỰC TUYẾN CHƢƠNG 6: NGHIÊN CỨU MARKETING TRỰC TUYẾN “Thu thập thông tin từ internet nhƣ là uống nƣớc từ một vòi cứu hỏa”. - Mitch Kapor, Chủ tịch Quỹ Ứng Dụng Nguồn Mở “Có một chặng đƣờng dài đi từ dữ liệu đến tri thức”. - Clifford Stoll, Tác giả TRƢỜNG HỢP ĐỂ NGHIÊN CỨU: CÂU CHUYỆN PURINA Nestlé Purina PetCare Company biết chắc chắn rằng các địa chỉ Web của Purina và công việc quảng cáo trực tuyến đã làm tăng hoạt động mua ngoại tuyến. Bằng cách nào? Thông qua một nghiên cứu đƣợc tiến hành cẩn thận mà tích hợp cả dữ liệu về hành vi mua trực tuyến và ngoại tuyến. Hãng Nestlé S.A Thụy Sĩ đã mua công ty the Ralston Purina Company vào tháng 12 năm 2001 để giành lấy đƣợc toàn bộ các dòng thƣơng hiệu chăm sóc chó mèo nhƣ là Friskies, Alpo, Purina Dog Chow (thức ăn cho chó của Purina), và Fancy Feast. Hãng quản lí hơn 30 địa chỉ Website có thƣơng hiệu phục vụ các thị trƣờng dƣới đây: ngƣời tiêu dùng, trƣờng đào tạo bác sĩ thú y hoặc trƣờng về thú y, nhà nghiên cứu vấn đề dinh dƣỡng và thực phầm, và ngƣời chăn nuôi/các cá nhân quan tâm khác. Nestlé đã bắt đầu tìm hiểu thông tin cùng với ba câu hỏi nghiên cứu: Có phải các ngƣời mua đều đang sử dụng các Web site có thƣơng hiệu của chúng ta? Chúng ta có nên đầu tƣ hơn nữa cho các Web site có thƣơng hiệu này trong lĩnh vực quảng cáo trực tuyến? Nếu có, chúng ta sẽ đặt các quảng cáo của chúng ta ở đâu? Việc kết hợp 1,5 triệu ngƣời tiêu dùng trên mạng internet của comScore Media Metrix với danh sách về những ngƣời đi mua sắm thƣờng xuyên tại các cửa hàng tạp hóa (“frequent-grocery-shopper panel”) của khoảng 20 triệu hộ gia đình do tổ chức Knowledge Networks, Inc. cung cấp, nghiên cứu của hãng Nestlé đã phát hiện ra 50.000 ngƣời tiêu dùng thuộc về cả hai danh sách trên. Sau đó, các nhà nghiên cứu đã tạo ra ba ô thực nghiệm từ các thành viên của danh sách điều tra, hai ô nhận banner quảng cáo của Purina O.N.E nhƣ là chúng tự nhiên đang lƣớt trên mạng internet: một ô kiểm soát (không có quảng cáo); một ô thử nghiệm quảng cáo mức độ thấp (1 đến năm quảng cáo), và một ô thử nghiệm quảng cáo ở mức độ cao (6 đến 20 quảng cáo). Các banner quảng cáo gửi đi bất kì nhƣ là quảng cáo trên các website ở bất cứ đâu trên mạng Internet. Tiếp theo, hãng đã khảo sát tất cả các thành viên của ô để đánh giá nhận thức về thƣơng hiệu Purina, ý định mua hàng, và nhận thức quảng cáo. Cuối 21
3. cùng, các nhà nghiên cứu đã so sánh các kết quả khảo sát với quá trình mua off- line, cũng nhƣ là đo lƣờng theo danh sách của Knowledge Networks. Các nhà marketing của Netslé đã rất quan tâm đến các khám phá của nghiên cứu này. Đầu tiên, các cú bấm vào các banner là thấp (thống kê kết quả là 0.06%). Thứ hai, khi ngƣời tham gia nghiên cứu đƣợc hỏi, "Khi nghĩ đến thức phẩm cho chó, thƣơng hiệu đầu tiên họ nghĩ tới là gì?" 31% của cả hai đối tƣợng tiếp xúc với ô quảng cáo đã đề cập đến Purina. Ngƣợc lại, chỉ 22% các đối tƣợng trong ô kiểm soát không quảng cáo nhắc đến thƣơng hiệu Purina, kết quả này rõ ràng cho thấy hiệu quả của quảng cáo. Hơn nữa, nhiều hơn 7% các đối tƣợng trong nhóm tiếp xúc cao có đề cập đến thƣơng hiệu so với những ngƣời trong nhóm tiếp xúc thấp. Tiếp theo, các nhà nghiên cứu xem xét lại danh sách các trang web trên mạng internet để xem thói quen của những ngƣời mua các sản phẩm của Purina và nhận định ra rằng các trang web về gia đình/sức khỏe và cuộc sống sinh hoạt nhận đƣợc nhiều mối quan tâm nhiều nhất từ các khách hàng này. Thông tin này đã giúp hãng Nestlé quyết định nơi để đặt banner quảng cáo. Trong số đó, các web site petsmart.com và about.com đƣợc các khách hàng quan tâm sử dụng đa số và sẽ là tuyệt vời cho hãng để thiết lập các vị trí quảng cáo tại đây. 6.1. DỮ LIỆU NGUỒN CHO CHIẾN LƢỢC Các tổ chức đang ngập lụt trong dữ liệu. Các nhà marketing đã dành khoảng 1,5tỷ USD trong năm 2006 theo dõi hành vi của ngƣời tiêu dùng trực tuyến, theo Business 2.0. Điều này sẽ dẫn đến rất nhiều dữ liệu đƣợc mua. Thông tin bị quá tải là thực tế nhƣ nhau đối với hầu hết ngƣời tiêu dùng cũng nhƣ các nhà marketing. Đây là một vấn đề đặc biệt khó khăn cho ngƣời ra quyết định về marketing khi họ thu thập kết quả khảo sát điều tra, thông tin về doanh thu sản phẩm bán, dữ liệu thứ cấp về đối thủ cạnh tranh, và nhiều vấn đề khác hơn nữa. Vấn đề thực sự trở nên tồi tệ, phức tạp bởi các dữ liệu đƣợc tự động hóa thu thập tại các website, từ các điểm bán hàng truyền thống và tất cả các khách hàng khác tiếp xúc các điểm đó. Phải làm gì với tất cả các dữ liệu? Các nhà marketing của Purina đã phân loại thông qua rất nhiều dữ liệu về ngƣời tiêu dùng để xây dựng một bản đồ chiến lƣợc quảng cáo trên internet của họ. Hình 2.5 hiển thị một cách tổng quan của quá trình này. Dữ liệu đƣợc thu thập từ vô số các nguồn, đƣợc sàng lọc trong các cơ sở dữ liệu, và trở thành kiến thức về marketing mà sau đó đƣợc sử dụng để tạo ra chiến lƣợc marketing. Phần này sẽ phân tích các vấn đề liên quan đến các nguồn dữ liệu của internet, mô tả các kỹ thuật phân tích cơ sở dữ liệu quan trọng, và quan trọng nhất là kiểm tra các kết quả và chi phí cho tất cả các công việc này. Hầu hết các kỹ thuật này đều đƣợc trên những căn cứ sâu sắc trong thực tiễn của hoạt động marketing, tuy nhiên, công nghệ mới mang đến những ứng dụng mới chứa đựng đồng thời cả tính hữu ích và tính khó hiểu đối với các nhà nghiên cứu thị trƣờng. Tốc độ tăng trƣởng dữ liệu là đáng kinh ngạc, khoảng 80 % một năm, vì vậy đòi hỏi phải gia tăng không gian của phần cứng lƣu trữ (ví dụ, các kho chứa dữ liệu). Điều này đƣa ra một vấn đề cho các nhà quản lý công nghệ thông tin và các nhà marketing 22
4. trực tuyến phải xác định làm thế nào để thu thập đƣợc kiến thức từ những hàng tỷ byte. Chỉ với quý ba năm 2007, công suất của hệ thống lƣu trữ bằng đĩa đã đƣợc bán ra đến 1,3 exabytes, theo nhƣ hãng tin tức thị trƣờng IDC (một exabyte là một triệu terabyte). Điều này có nghĩa là gì? Một kí tự, chẳng hạn nhƣ chữ A, là 10 bit của dữ liệu hay là một byte ; một kilobyte (1 KB) của dữ liệu là khoảng 1.024 byte; một megabyte (MB) là khoảng 1.000.000 byte; một gigabyte là khoảng một tỷ byte; một terabyte là một nghìn tỷ byte (hay 1.000 gigabyte); và một Exabytes, đƣơng nhiên, là rất nhiều dữ liệu hơn nữa. Nguồn Dữ liệu nội bộ Dữ liệu thứ cấp Dữ liệu sơ cấp Thông tin: thái độ khách hàng, tin tức cạnh tranh (Sources) Dữ liệu (Databases) Cơ sở dữ liệu về Cơ sở về KH hiện Thông tin/dữ liệu sản phẩm tại/tiềm năng khác “Kiến thức về Marketing” Chiến lƣợc Cấp độ 1: Cấp độ 2: Các thƣớc đo Phân đoạn Marketing Mix thực hiện (Strategy) Đặt mục tiêu Khác biệt hóa Xác định vị trí CRM Hình 3.1: Từ “nguồn cung cấp dữ liệu” tới “cơ sở dữ liệu” cho “chiến lƣợc” (gọi là mô hình SDS – Sources to Databases to Strategy) 23
5. Sự minh họa bằng nghiên cứu của Purina là một ví dụ điển hình về một loại công ty phân loại qua hàng trăm triệu mẩu dữ liệu từ khoảng 21,5 triệu ngƣời tiêu dùng, thu thập dữ liệu ngay càng nhiều hơn, và sau đó ra các quyết định (Hình 3.2). Các tổ chức phải hoàn thành quá trình này với tất cả các dữ liệu họ thu thập đƣợc hoặc dữ liệu của họ chỉ đơn giản sẽ là một mớ tràn ngập của các sự kiện và những con số. Marketing đƣợc nhìn nhận một cách sâu sắc giữa thông tin và kiến thức. Kiến thức đƣợc hiểu là một tập hợp các thông tin, nhƣng một vài thứ nằm trong nhà marketing, chứ không phải máy tính. Nó có thể đƣợc so sánh với sự khác biệt giữa giảng dạy và học tập. Một giáo sƣ có thể truyền đạt ra thông tin trong một bài giảng hoặc từ một cuốn sách giáo khoa, nhƣng nó không thể sử dụng đƣợc, trừ khi học sinh cân nhắc đến nó, liên kết nó với các thông tin khác, và làm tăng thêm những kết quả nhận đƣợc cùng kiến thức hữu ích. Chính con ngƣời, chứ không phải là mạng internet hay các máy vi tính, tạo ra kiến thức; máy tính đơn giản chỉ là thứ có khả năng học tập. Hình 3.2: Từ dữ liệu đến sự ra quyết định của Nestlé Purina PetCare Company 6.2. QUẢN LÝ KIẾN THỨC VỀ MARKETING Quản lí kiến thức là quá trình quản lý sự sáng tạo, sự sử dụng và sự phổ biến về kiến thức. Vì vậy, dữ liệu, thông tin và kiến thức đƣợc chia sẻ với ngƣời ra quyết định marketing nội bộ, các đối tác, các thành viên của kênh phân phối, và đôi khi là cả những khách hàng. Khi các bên liên quan khác có thể truy cập đƣợc kiến thức đƣợc lựa chọn, doanh nghiệp bắt đầu trở thành một tổ chức học tập và tốt hơn nữa là có thể 24
6. đạt đƣợc mức ROI mong muốn và những mục tiêu hiệu quả khác. Chẳng hạn nhƣ trƣờng hợp của Dell khi tạo ra blog IdeaStorm. Kiến thức Marketing là "tri thức nhóm” (group mind) hay "bộ nhớ tập hợp" (collective memory) đã đƣợc số hóa của nhà marketing và đôi khi cũng là của chuyên gia tƣ vấn, các đối tác và các cựu nhân viên. Đôi khi các công nghệ quản lý kiến thức thậm chí cho phép nhà marketing đƣợc trò chuyện trong thời gian thực để giải quyết vấn đề, đó là lý do tại sao hệ thống này cũng bao gồm các thông tin liên lạc. Ví dụ, một nhân viên tƣ vấn trong hệ thống đƣợc tích hợp (Context Integration) đang làm việc, gặp phải một rắc rối về thƣơng mại điện tử tại cơ quan của khách hàng có thể ấn “911” để thiết lập cuộc gọi trợ giúp vào trang Web và ngay lập tức trò chuyện với các chuyên gia nội bộ khác để giải quyết vấn đề. Một cơ sở dữ liệu kiến thức marketing hoàn chỉnh bao gồm tất cả các dữ liệu về các khách hàng, triển vọng, và đối thủ cạnh tranh, các phân tích và đầu ra dựa trên dữ liệu, và truy cập đến các chuyên gia về marketing, tất cả đều đƣợc chấp nhận 24/7 thông qua một số các thiết bị kỹ thuật số hóa về tiếp nhận. Hãy xem xét các ví dụ này, và những ví dụ trong Bảng mô tả 3.1: Một công ty công nghệ quốc tế sử dụng Salesforce.com để quản lý các kênh cung ứng bán hàng. Khi ai đó tải về một trang trắng từ các website, đăng ký trực tuyến, hoặc gửi một thƣ điện tử yêu cầu, nó sẽ đi vào trong phần mềm của Salesforce.com dành cho tất cả nhân viên bán hàng và nhà quản lý có thể xem và nhận thông tin liên hệ từ thƣ điện tử hoặc cuộc điện thoại tiếp theo. Giám đốc điều hành sẽ có một tin nhắn văn bản cho mỗi chỉ đạo mới. Một công ty bảo hiểm với 200 đại lý độc lập cho phép các đại lý tiếp cận với dữ liệu bồi thƣờng từ hơn một triệu khách hàng. Sự truy cập này cho phép các đại lý tránh các khách hàng có nguy cơ, rủi ro cao cũng nhƣ để so sánh dữ liệu yêu cầu bồi thƣờng với cơ sở dữ liệu riêng của bản thân họ về khách hàng. I-Go, một nhà marketing qua cataloge và bán lẻ trực tuyến, đã tích hợp các cuộc gọi đến dịch vụ khách hàng với hình thức mua bán trực tuyến, thƣ điện tử yêu cầu thông tin, và các yêu cầu đặt hàng từ fax và bƣu chính, cho phép hệ thống dịch vụ khách hàng cập nhật những thông tin mới khi nói chuyện với các khách hàng. Context Integration duy trì một hệ thống quản lý kiến thức trị giá mƣời triệu đôla để phục vụ các bản tin điện tử hàng ngày tới 200 nhà tƣ vấn marketing, đồng thời cung cấp một cơ sở dữ liệu tìm kiếm các dự án và các chuyên gia trƣớc đây, cho phép thiết lập các cuộc trò chuyện trực tuyến với các chuyên gia và nhân viên này. 6.2.1. Hệ thống thông tin marketing trực tuyến Một hệ thống thông tin marketing (MIS) là quá trình mà các nhà marketing quản lý kiến thức. MIS là một hệ thống đánh giá nhu cầu thông tin, thu thập thông tin, phân tích nó, và phổ biến nó để những ngƣời ra quyết định về hoạt động marketing. Quá trình bắt đầu khi các nhà quản lý hoạt động marketing có một vấn đề mà đòi hỏi dữ liệu để giải quyết. Bƣớc tiếp theo là thu thập dữ liệu từ các nguồn nội bộ, từ các nguồn thứ cấp, hoặc bằng cách tiến hành nghiên cứu thị trƣờng sơ cấp. Quá trình này hoàn tất khi các nhà quản lý đó nhận đƣợc thông tin cần thiết một cách kịp thời và hình thức sử dụng thích hợp. Ví dụ, các nhà quảng cáo trực tuyến cần thống kê số 25
7. ngƣời xem trƣớc khi quyết định nơi để mua không gian quảng cáo hiển thị trực tuyến (xác định vấn đề). Họ muốn biết làm thế nào nhiều ngƣời trong thị trƣờng mục tiêu của họ xem những website khác nhau để đánh giá giá trị của quảng cáo trực tuyến so với quảng cáo truyền hình và các phƣơng tiện quảng cáo khác (xác định nhu cầu thông tin). Một cách để có đƣợc thông tin này là thông qua các nguồn thứ cấp nhƣ comScore hoặc Nielsen//NetRatings. Đó là những công ty đánh giá các trang web bằng cách nghiên cứu thói quen sử dụng internet của các danh sách báo cáo lớn về ngƣời tiêu dùng. Những nhà quảng cáo trên website sử dụng các dữ liệu để thực hiện có hiệu quả và hiệu suất cao phƣơng tiện truyền thông trực tuyến đƣợc mua. Trong quá khứ, những nhà marketing cần các câu trả lời đã hỏi nhân viên công nghệ thông tin hoặc nhân viên về hệ thống thông tin về các phần mềm nào họ có sẵn Ngày nay, mặc dù vậy, hoạt động marketing trực tuyến thực sự đang chèo lái những sự thay đổi công nghệ. Marketing trực tuyến thay đổi khung cảnh của MIS theo nhiều cách. Thứ nhất, nhiều công ty lƣu trữ dữ liệu marketing trực tuyến trong cơ sở dữ liệu và các kho dữ liệu. Những kho dữ liệu này cho phép các nhà marketing để có thể sử dụng đƣợc các thông tin giá trị, cần thiết, và phù hợp bất cứ lúc nào - ngày hay đêm. Thứ hai, các nhà marketing có thể nhận đƣợc các thông tin trong cơ sở dữ liệu ở các trang Web và thƣ điện tử trên một số thiết bị có thể truy xuất đƣợc vào các máy tính để bàn: máy nhắn tin, máy fax, PDA (Personal Digital Assistant hay là thiết bị số hỗ trợ cá nhân) nhƣ Palm Treo, và thậm chí cả điện thoại di động. Thứ ba, khách hàng cũng có quyền truy cập vào từng phần của cơ sở dữ liệu. Ví dụ, khi khách hàng truy cập vào Amazon.com, họ có thể truy vấn cơ sở dữ liệu của sản phẩm cho tiêu đề cuốn sách và cũng nhận đƣợc thông tin về trạng thái tài khoản của họ và hoạt động mua sách trong quá khứ. Các khách hàng doanh nghiệp, các thành viên của kênh, và các đối tác thƣờng có quyền truy cập dữ liệu khách hàng bán hàng để tạo điều kiện thuận lợi cho thiết lập kế hoạch bán sản phẩm. Những yêu cầu thông tin của khách hàng thƣờng là tự động, cùng với các trang Web đƣợc tùy biến và tạo ra ngay lập tức từ những cơ sở dữ liệu khách hàng. Cuối cùng, hầu hết các công ty nhận ra rằng dữ liệu và thông tin là vô dụng trừ khi đƣợc biến thành kiến thức để tăng lợi nhuận. Vì vậy, các công ty phát triển hàng đầu sẽ thực hiện báo cáo kế hoạch đề xuất về dự án của một nhân viên, và phân tích dữ liệu sẵn có cho các bên có trách nhiệm liên quan khác trong mạng MIS. Tóm lại, tất cả các dữ liệu, sản lƣợng sản phẩm từ việc sử dụng của chúng, và thông tin liên hệ của các bên có trách nhiệm liên quan đƣợc thu thập qua một MIS bao gồm toàn kiến thức marketing của công ty. Bảng 3.1: Sử dụng quản lý kiến thức trong hai ngành Sử dụng trong ngành Viễn thông Hãng tiêu biểu Máy quét kiểm tra phân tích dữ liệu AT&T Phân tích âm lƣợng cuộc nói chuyện Ameritech Thiết bị phân tích bán hàng Belgacom 26
8. Phân tích lợi nhuận của khách hàng British Telecom Phân tích chi phí và hàng tồn kho Telestra Australia Tác dụng của đòn bẩy bán từ các nhà cung cấp Telecom Ireland Chƣơng trình quản lí khách hàng thƣờng xuyên Telecom Italia Sử dụng trong Công nghiệp bán lẻ Hãng tiêu biểu Máy quét kiểm tra phân tích dữ liệu Wal-Mart Sự theo dõi khuyến mại Kmart Sự phân tích và triển khai hàng trong kho Sears Mô hình giảm giá Osco/Savon Drugs Thúc đẩy đàm phán với các nhà cung cấp Casino Supermarkets Chƣơng trình quản lí khách hàng thƣờng xuyên W. H Smith Books Phân tích lợi nhuận Otto Versand thƣ điện tử Order Sự lựa chọn sản phẩm cho các thị trƣờng Amazon.com Nguồn: Theo Ravi Kalakhôngta và Marcia Robinson, E-Business: Roadmap for Success (Reading, MA: Addison-Wesley, 1999) Mạng internet và các công nghệ khác đang tạo điều kiện tuyệt vời cho các hoạt động thu thập dữ liệu về marketing. Sổ sách ghi chép trong nội bộ cung cấp cho các nhà hoạch định marketing những hiểu biết hoàn hảo về sự dịch chuyển của hoạt động bán hàng cũng nhƣ lƣợng hàng tồn kho. Dữ liệu thứ cấp giúp các nhà marketing hiểu đƣợc các đối thủ cạnh tranh, ngƣời tiêu dùng, môi trƣờng kinh tế, chính trị và yếu tố pháp lý, các áp lực công nghệ, và những yếu tố khác trong môi trƣờng vĩ mô đang ảnh hƣởng đến một tổ chức. Nhà hoạch định marketing sử dụng internet, điện thoại, máy quét mã số sản phẩm trên hàng hóa và các công nghệ khác nhằm thu thập dữ liệu sơ cấp về ngƣời tiêu dùng. Thông qua thƣ điện tử và các cuộc điều tra trực tuyến, những cuộc thử nghiệm trực tuyến, các nhóm chuyên sâu, và quá trình quan sát các cuộc thảo luận của ngƣời dùng trên mạng internet, các nhà marketing tìm hiểu và nghiên cứu về các khách hàng trong hiện tại và cả tƣơng lai. Hình 3.3 hiển thị các phƣơng pháp thu thập dữ liệu chủ yếu đƣợc sử dụng phổ biến nhất, dựa vào cuộc khảo sát nghiên cứu thị trƣờng của MarketResearchCareers.com. Sự cung cấp thông tin nghiên cứu chính là dữ liệu đã đƣợc thu thập thƣờng xuyên bằng cách sử dụng một hệ thống xử lý, chẳng hạn nhƣ hệ thống đánh giá của Nielsen Television Ratings. Các công ty mua các nghiên cứu trên nhƣ một phần các nỗ lực thu thập dữ liệu thứ cấp của họ. Dữ liệu của máy quét đƣợc 27
9. thu thập tại các điểm bán hàng, chẳng hạn nhƣ một cửa hàng tạp hóa tính tiền với một máy quét mã sản phẩm chung, vấn đề này sẽ đƣợc trình bày rõ ở phần “Phƣơng pháp tiếp cận không gian thực” cuối nội dung này. Tất cả các phƣơng pháp tiếp cận trong phần mô tả này đều giúp ích cho các phƣơng pháp trực tuyến ngoại trừ cho sự nghiên cứu về những nhóm chuyên sâu. 6.2.2. Nguồn 1: Các báo cáo nội bộ của doanh nghiệp Các báo cáo nội bộ nhƣ dữ liệu bán hàng (hình 3.3) là một nguồn quan trọng của kiến thức marketing. Các dữ liệu đƣợc thu thập và phân tích về kế toán, tài chính, sản xuất và con ngƣời sẽ cung cấp các thông tin có giá trị cho việc lập kế hoạch marketing. Bộ phận Marketing tự thu thập và lƣu giữ những thông tin rất xác đáng về các đặc điểm và hành vi của khách hàng. Ví dụ nhƣ khi các nhân viên hậu cần sử dụng internet để theo dõi việc vận chuyển sản phẩm qua các kênh phân phối, những thông tin này có thể giúp các nhà marketing cải tiến quá trình từ đặt hàng tới phát hàng và chu trình thanh toán. Phƣơng pháp khác Dữ liệu khách hàng (scanner data) Dữ liệu bán hàng của doanh nghiệp Nghiên cứu nhóm tập trung Nghiên cứu liên hợp Phiếu điều tra 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% Hình 3.3: Một số phƣơng pháp phổ biến nhất đƣợc sử dụng để thu thập dữ liệu Đơn vị tính: % thông tin đƣợc sử dụng Nguồn: Dữ liệu từ MarketResearchCarreers.com a. Dữ liệu bán hàng Dữ liệu bán hàng đƣợc lấy từ hệ thống kế toán và lƣợng đăng nhập website của doanh nghiệp. Khi một khách hàng mua hàng trực tuyến, giao dịch này sẽ đƣợc ghi lại 28
10. trong cơ sở dữ liệu truy nhập. Các nhà quản trị marketing sẽ xem xét và phân tích các dữ liệu này để quyết định hệ số biến đổi (Tỷ lệ khách truy cập và khách hàng mua hàng trực tuyến) và để xem liệu quảng cáo trực tuyến và các phƣơng tiện truyền thông khác có thực sự tác động đến việc tiêu thụ hàng hóa hay không. Hệ thống thông tin bán hàng hiện nay thƣờng sử dụng bán hàng phần mềm tự động hóa bán hàng (ví dụ nhƣ Salesforce.com), nó cho phép các nhân viên bán hàng nhập kết quả các cuộc gọi chào hàng cho cả khách hàng hiện tại và khách hàng tiểm năng vào hệ thống thông tin marketing. Rất nhiều nhân viên bán hàng sử dụng máy tính xách tay của mình để truy nhập vào cơ sở dữ liệu sản phẩm và khách hàng để nhập và xem xét lại các hồ sơ khách hàng ngay trong khi đang trên đƣờng. Ví dụ, một hãng sản xuất thiết bị văn phòng có các nhân viên bán hàng từ nhiều bộ phận khác nhau cùng ghé thăm một khách hàng lớn. Khi khách hàng này phàn nàn, một nhân viên bán hàng sẽ phải nhập điều này vào cơ sở dữ liệu và nhân viên khác sẽ xem xét lại hồ sơ khách hàng trƣớc khi tiến hành cuộc gặp gỡ khách hàng. Hãng này có một nguyên tắc là nếu bốn nhân viên bán hàng ghi lại cùng một phàn nàn, một cảnh báo sẽ đƣợc đƣa ra và ngay lập tức các nhân viên bán hàng này sẽ gặp gỡ khách hàng nhƣ là một đội bán hàng và giải quyết ngay vấn đề này. Các nhân viên bán hàng cũng chính là công cụ đắc lực trong việc tạo ra sức cạnh tranh và các thông tin chuyên ngành trong lĩnh vực này. Với một số ít công ty dẫn đầu, các nhà marketing nhập các đề xuất, báo cáo và các bài viết về những chủ đề khác nhau vào cơ sở dữ liệu tri thức. b. Đặc tính và hành vi của khách hàng Có lẽ phần quan trọng nhất trong dữ liệu nội bộ của marketing chính là hành vi của khách hàng cá nhân. Chẳng hạn nhƣ hình 3.4 cho chúng ta một giả thiết cách thức một công ty máy tính thu thập dữ liệu từ các khách hàng trực tuyến và khách hàng qua điện thoại của họ, và sử dụng các thông tin này để cải tiến sản phẩm. 29
11. Hình 3.4: Các nhà quản trị marketing học từ các khách hàng Ở mức tối thiểu, cơ sở dữ liệu bao gồm một danh sách điện tử của khách hàng hiện tại và khách hàng tiềm năng cùng với địa chỉ, số điện thoại và hành vi mua của họ. Các doanh nghiệp đã sử dụng phƣơng pháp này từ nhiều năm trở lại đây, tuy nhiên với các công nghệ lƣu trữ và truy vấn mới, cùng với sự xuất hiện của một số lƣợng lớn thông tin điện tử gần đây đã thúc đẩy mạnh mẽ phƣơng thức này phát triển. Ví dụ nhƣ, các khách hàng truy cập Expedia sẽ phải đăng kí trƣớc khi sử dụng dịch vụ. Công ty này có một cơ sở dữ liệu khách hàng rất lớn, bao gồm địa chỉ thƣ điện tử, đặc điểm khách hàng, thói quen lƣớt web và mua hàng. Mỗi tập hồ sơ khách hàng trong cơ sở dữ liệu cũng có thể bao gồm cả các cuộc gọi điện tới khách hàng, nhân viên dịch vụ khách hàng, hồ sơ về sản phẩm và dịch vụ (mà khách hàng sử dụng), những vấn đề cá biệt hay những thắc mắc của khách hàng liên quan đến việc khác biệt hóa sản phẩm và các dữ liệu khác nhƣ phiếu giảm giá, chào hàng khuyến mại để lôi kéo khách hàng tiếp tục mua hàng lần sau (promotional offer redemption). Một hồ sơ khách hàng hoàn chỉnh sẽ bao gồm các dữ liệu từ mọi điểm tiếp xúc khách hàng (liên hệ với công ty), bao gồm cả các đơn hàng qua mạng internet, thƣ điện tử tƣơng tác, việc mua sản phẩm hay phiếu mua hàng giảm giá cho khách hàng quen thuộc (coupon redemption) tại các của hàng tạp hóa. Dữ liệu về hành vi mua trong cửa hàng đƣợc thu thập thông qua việc quét mã sản phẩm quốc tế (UPCs) hay mã vạch trên sản phẩm. Các công ty sử dụng dữ liệu khách hàng từ các cơ sở dữ liệu khách hàng nhằm cải thiện sự hiệu quả của các nhân viên bán hàng và điều chỉnh sự phối hợp sản phẩm, xác định phƣơng thức đặt giá tối tƣu cho từng sản phẩm, đánh giá hiệu quả xúc tiến thƣơng mại và nhận diện các cơ hội phân phối sản phẩm. Ví dụ, ta đã bao giờ tự hỏi vì sao các nhà bán lẻ địa phƣơng lại đòi hỏi một mã bƣu điện (postcode) khi ta mua hàng chƣa? Các nhà bán lẻ này sẽ 30
12. thêm thông tin đó vào cơ sở dữ liệu marketing và sử dụng nó để xét xem liệu một vị trí cửa hàng mới đó có khả năng sinh lời hay không. Rất nhiều công ty với hệ thống website kiểm soát sự dịch chuyển của ngƣời sử dụng qua các trang và sử dụng dữ liệu này để cải thiện hiệu quả của các website ấy. Bằng việc nắm đƣợc lƣợng thời gian mà một ngƣời sử dụng dành cho mỗi trang và lƣợng thời gian ngƣời sử dụng dành cho mỗi site, bằng cách thức nào ngƣời sử dụng đến đƣợc site đó, các chuyên gia phát triển Web có thể tổ chức lại các trang và nội dung thƣờng xuyên một cách kịp thời. Thêm vào đó các doanh nghiệp có thể xác định đƣợc ngay lập tức những trang web nào mà ngƣời dùng đã truy nhập trƣớc và sau khi truy nhập trang web của doanh nghiệp. Thông tin này cung cấp cái nhìn sâu sắc về cạnh tranh, đặc biệt, nếu ngƣời sử dụng đang xem xét những sản phẩm đặc biệt. Những dữ liệu đó đều đƣợc tạo ra một cách tự động trong các hồ sơ của trang web và có thể là một phần trong cơ sở dữ liệu marketing của công ty. FedEx là một doanh nghiệp đặc biệt chăm chỉ trong việc thu thập thông tin khách hàng một cách tự động bằng việc sử dụng mạng điện tử. Thông qua trang web của công ty, khách hàng có thể gửi một yêu cầu chuyển phát đối với gói nhận, xác định vị trí trung chuyển, theo dõi việc vận chuyển, cƣớc phí, chuẩn bị các giấy tờ cần thiết cho việc chuyển phát và yêu cầu chứng minh chữ ký của ngƣời giao hàng bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau. Tất cả các thông tin này đều có thể đƣợc phân tích bởi các nhà marketing của FedEx cho mục đích lập kế hoạch. FedEx duy trì một trung tâm mạng mở rộng (extranet hub) cho những ngƣời vận chuyển thƣờng xuyên, cung cấp cho họ các cuốn sổ tay hƣớng dẫn cá nhân và các dịch vụ đặc biệt khác. Thêm vào đó, FedEx cũng duy trì một trung tâm mạng nội bộ (intranet hub) phục vụ hơn 20.000 khách truy nhập mỗi tháng cho bộ phận quản trị nguồn nhân lực, các nơi làm việc và hội nhập thị trƣờng – một hệ thống thông suốt với các dữ liệu nội bộ đầu vào cho việc quản trị kiến thức marketing hiệu quả. 6.2.3. Nguồn thứ 2: Dữ liệu thứ cấp Khi phải đối mặt với một nhu cầu thông tin cụ thể không có sẵn trong cơ sở dữ liệu của công ty hay của đối tác, đầu tiên nhà marketing trực tuyến sẽ phải tìm kiếm các dữ liệu thứ cấp, các dữ liệu này có thể thu thập nhanh và ít tốn kém hơn các dữ liệu sơ cấp đặc biệt là thông qua internet, nơi liên tục đƣợc cập nhật thông tin từ hơn 200 quốc gia và luôn sẵn sàng 24/7, ngay tại nhà hay nơi làm việc ta đều có thể nhận đƣợc dữ liệu chỉ trong vài giây. Phƣơng pháp nghiên cứu liên kết luôn sẵn sàng thông qua mạng internet với một thẻ tín dụng đã đƣợc đăng kí và mật khẩu truy nhập. Mặt khác, các dữ liệu thứ cấp có thể không phù hợp với nhu cầu thông tin của nhà marketing trực tuyến bởi vì các dữ liệu này thƣờng đã đƣợc thu thập với một mục đích khác. Một vấn đề thƣờng gặp khác là chất lƣợng của các dữ liệu thứ cấp. Các nhà marketing không thể kiểm soát quá trình thu thập các dự liệu này vì vậy họ luôn phải đánh giá lại chất lƣợng của các dữ liệu thứ cấp. Cuối cùng, dữ liệu thứ cấp thƣờng lạc hậu. Ví nhƣ Cục điều tra dân số Hoa Kì chuyên cung cấp các số liệu thống kê dân số. Tuy nhiên, việc thu thập các dữ liệu đồ sộ của nó chỉ diễn ra mƣời năm một lần, và kết quả sẽ không đƣợc công bố trên trang web trong khoảng một đến hai năm sau đó. Do 31
13. đó, một nhà marketing đang sử dụng dữ liệu từ trang www.census.gov phải đọc bản in chính thức để xem dữ liệu đã đƣợc thu thập tại thời điểm nào (Hình 3.5). Các nhà marketing tiếp tục phân tích môi trƣờng vĩ mô của doanh nghiệp để nhận diện các cơ hội và thách thức. Thủ tục này thƣờng đƣợc gọi là kinh doanh thông minh hay trí tuệ doanh nghiệp (business inteligence). Vậy loại thông tin nào các nhà quản lý marketing thực sự cần? Một hoạt động phân tích môi trƣờng để tìm kiếm thông tin thị trƣờng phải bao gồm các nội dung sau: Xu hƣớng nhân khẩu học Các đối thủ cạnh tranh Các nguồn lực công nghệ Các nguồn lực tự nhiên Xu hƣớng văn hóa xã hội Kinh tế thế giới và khu vực Môi trƣờng chính trị, pháp luật Hình 3.5: Cơ sở dữ liệu lớn nhất của Mỹ từ cục điều tra dân số Ví dụ, một công ty muốn tìm hiểu về đặc điểm và hành vi của Thế hệ Y có thể vào trang web của cục điều tra dân số Hoa kì (US. Census site), đọc các bài báo thích liên quan trên các báo và tạp chí trực tuyến hay các trang web truyền thanh nhƣ MTV và www. gurl.com, các nơi thƣờng hƣớng tới đến nhóm xã hội này. Các phần sau đây sẽ làm rõ về các nguồn dữ liệu từ công chúng hay cá nhân về môi trƣờng vĩ mô của công ty. a. Các dữ liệu từ công chúng Phần lớn các cơ quan của Mĩ cung cấp các thông tin trực tuyến ngay tại các trang thông tin tƣơng ứng của mình. Trang chủ của Văn phòng cấp bằng sáng chế của Mĩ (U.S. Patent Office) có thể giải thích thể thức cấp bằng độc quyền sáng chế và 32
14. nghiên cứu các nhãn hiệu hàng hoá đang chờ giải quyết. Rất nhiều các tổ chức toàn cầu nhƣ Tổ chức tiền tệ quốc tế (www.imf.org) cũng là những nguồn cung cấp dữ liệu rất tốt cho việc phân tích môi trƣờng có liên quan đến các quốc gia. Nói chung, các cơ quan của Mĩ thu thập và phổ biến một khối lƣợng dữ liệu lớn hơn hẳn chính phủ của các nƣớc khác. Ví dụ trang CIA World Factbook là một nguồn cung cấp thông tin tuyệt vời thông qua internet về mọi quốc gia. Trong các chƣơng trình phi lợi nhuận, các trƣờng đại học cũng cung cấp rất nhiều thông tin thông qua hệ thống thƣ viện của mình và các giảng viên cũng đăng tải kết quả của các cuộc nghiên cứu của họ lên mạng. Cuối cùng, các thông tin chuyên ngành luôn có sẵn tại các trang của các tổ chức chuyên ngành nhƣ Hiệp hội marketing Hoa Kì. (www. marketingpower.com) Bách khoa toàn thƣ mở Wikipedia, một cơ sở dữ liệu truyền thông xã hội với hơn chín triệu bài viết đƣợc đăng tải và chỉnh sửa bởi hơn 75.000 cá nhân từ 250 ngôn ngữ khác nhau, (tham khảo www.wikipedia.org). Cũng có rất nhiều wiki cùng tồn tại để cung cấp những thông tin chuyên biệt, chẳng hạn nhƣ wikihow.com với 30.000 bài viết về cách thức tạo ra mọi thứ, từ việc dựng một cái bàn làm việc đa năng (workbench) cho tới việc tạo ra một con búp bê (voodoo doll). Phần lớn các thông tin đại chúng này đều miễn phí và sẵn có với tất cả những ngƣời sử dụng internet. Một ví dụ về một số trang thông tin đại chúng đƣợc trình bày trong bảng 3.2. Bảng 3.2: Ví dụ về các nguồn dữ liệu công cộng của Mỹ Web site Information Stat-USA Nguồn dữ liệu thƣơng mại quốc tế của Bộ Thƣơng mại Hoa Kỳ www.stat-usa.gov U.S. Patent Office Cung cấp nhãn hiệu thƣơng mại của hàng hoá và dữ liệu sáng www.uspto.gov chế cho các doanh nghiệp. World Trade Dữ liệu thƣơng mại quốc tế Organization www.wto.org International Cung cấp thông tin về nhiều vấn đề xã hội, dự án. Monetary Fund www.imf.org Securities and cung cấp cơ sở dữ liệu và dữ liệu tài chính của các công ty Mỹ Exchange trực thuộc chình phủ Commission www.sec.gov Small Business Tính năng thông tin và liên kết cho các chủ doanh nghiệp nhỏ. Administration www.sbatrực 33
15. tuyến.gov University of Quảng cáo thế giới với rất nhiều liên kết trong ngành quảng cáo Texas at Austin advweb.cocomm.u texas.edu/world Federal Trade Cho biết các quy định và quyết định liên quan đến bảo vệ ngƣời Commission tiêu dùng www.ftc.gov U.S. Census Cung cấp số liệu thống kê và các xu hƣớng về dân số Hoa Kỳ. www.census.gov b. Các dữ liệu cá nhân Các trang web của các công ty thƣờng cung cấp một cái nhìn tổng quan tuyệt vời về mục tiêu, sản phẩm, đối tác và các hoạt động sự kiện hiện tại của công ty đó. Các cá nhân cũng thƣờng cung cấp các thông tin rất hữu ích về các công ty trên trang cá nhân của mình. Các chính trị gia và những ngƣời của công chúng cũng tạo ra các trang web để thể hiện những quan điểm của họ về các vấn đề chính trị. Nguồn gốc cho sự phát triển nhanh chóng của các thông tin và bình luận hiện nay là từ các Blogget hàng đầu ở rất nhiều ngành nghề kinh doanh khác nhau, ví dụ nhƣ blog của Sethgodin – một blog rất nổi tiếng về marketing. Một nguồn dữ liệu rất tốt nữa phải kể đến là từ các công ty nghiên cứu thị trƣờng lớn nhƣ ComScore hay Forrester Research, các công ty này đƣa ra các mẫu số liệu thống kê và đăng tải chúng trên các trang web của mình nhƣ một cách để lôi kéo những ngƣời dùng mua những báo cáo nghiên cứu hoàn thiện. Nielsen//NetRatings đăng tải những trang web và những nhà quảng cáo hàng đầu trong mỗi kì khảo sát. Một vài công ty nghiên cứu thị trƣờng lớn hiện nay cũng chào bán bản tin gửi tự động dƣới dạng các thƣ điện tử tới các thuê bao máy tính. Với các thông tin kinh doanh điện tử, những bản tin miễn phí từ Cục quảng cáo tƣơng tác (Interative advertising Bureau – www.iab.net) và Nhấp chuộtZ đặc biệt hữu ích. Mặc dù các mẩu tin này thƣờng không đầy đủ nhƣng chúng khá hữu ích trong việc giúp các nhà Marketing quyết định có nên mua lại bản báo cáo hoàn chỉnh hay không. Cơ sở dữ liệu thƣơng mại trực tuyến chứa các thông tin đƣợc công bố công khai có thể đƣợc truy nhập thông qua mạng internet. Hàng ngàn cơ sở dữ liệu đều sẵn có trên mạng nhƣ: các tin tức trực tuyến, các dữ liệu chuyên ngành, các bách khoa toàn thƣ, các tuyến đƣờng hàng không và giá vé, các thƣ mục Trang vàng, địa chỉ thƣ điện tử và nhiều thứ khác nữa. 34
16. Bảng 3.3: Một số ví dụ về các nguồn dữ liệu cá nhân Web site Information AC Nielsen Corporation Khán giả truyền hình, dữ liệu máy quét siêu thị và www.acnielsen.com nhiều hơn nữa. The Gartner Group Chuyên kinh doanh điện tử và thƣờng giới thiệu những www.gartnergroup.com phát hiện nổi bật và mới nhất của nó trên trang Web. Information Resources, Máy quét dữ liệu siêu thị và dữ liệu sản phẩm mua Inc. www.infores.com mới. Arbitron Dữ liệu về thị trƣờng địa phƣơng và Internet radio. www.arbitron.com The Commerce Business Danh sách các yêu cầu chính phủ cho các đề xuất trực Daily www.cbd.savvy.com tuyến. Simmons Market Research Dữ liệu chi tiêu quảng cáo và phƣơng tiện thông tin Bureau www.smrb.com Dun & Bradstreet Cơ sở dữ liệu về hơn 50 triệu công ty trên toàn thế giới. www.dnb.com Dialog Truy cập vào ABI / thông báo, một cơ sở dữ liệu các bài báo từ xuất bản phẩm 800 + library.dialog.com Hoovers Trực tuyến Mô tả kinh doanh, tổng quan tài chính, và tin tức về các công ty lớn trên toàn thế giới. www.hoovers.com Các nhà marketing tăng cƣờng truy nhập các dữ liệu liên hợp qua mạng internet từ các công ty đáng tin cậy nhƣ: xếp loại trên truyền hình của Nielsen Media, các nghiên cứu thƣờng niên của Simmons từ trên 20.000 ngƣời tiêu dùng và danh sách các phƣơng tiện truyền thông quảng cáo và bản thuyết minh chi tiết của công ty SRDS. Sinh viên có thể truy cập các bài viết từ một số lƣợng lớn các phƣơng tiện truyền thông đáng tin cậy từ cơ sở dữ liệu của thƣ viện các trƣờng đại học ngay tại nhà thông qua mạng internet. Có một lƣu ý rằng các cơ sở dữ liệu này không có sẵn trên các trang web nhƣng lại có các phiên bản điện tử đơn giản của các bài viết này và các thông tin khác thông thƣờng đƣợc tìm thấy trong các thƣ viện. Một số cơ sở dữ liệu 35
17. miễn phí nhƣng cũng có những cơ sở dữ liệu cần phải trả tiền mới có thể truy nhập vào đƣợc. Xem Bảng 3.3 về một số ví dụ về nguồn dữ liệu cá nhan. c. Tình báo cạnh tranh Tình báo cạnh tranh (CI - Competitive Intelligence) đòi hỏi phải phân tích các lĩnh vực mà ở đó doanh nghiệp đang hoạt động, điều này cũng chính là cung cấp đầu vào cho các chiến lƣợc định vị của doanh nghiệp hay hiểu về những điểm yếu của đối thủ cạnh tranh. Theo Fuld & Co, 40% tất cả các công ty đều tiến hành hoạt động tình báo cạnh tranh. Đặc biệt Fuld đề xuất chu trình tình báo nhƣ sau: Xác định các yêu cầu của hoạt động tình báo. Thu thập và tổ chức các thông tin. Phân tích bằng cách áp dụng thông tin vào mục đích cụ thể và đề xuất hoạt động. Lập báo cáo và thông báo các kết quả đã thu thập đƣợc. Đánh giá tác động của việc sử dụng tình báo và đề xuất cải tiến phƣơng pháp nghiên cứu. Trang web của Fuld & Co mang một cái nhìn toàn diện về các phần mềm hỗ trợ hoạt động CI cũng nhƣ các thảo luận về chủ đề này. Tuy nhiên họ cũng lƣu ý: “Các công cụ kĩ thuật nếu thiếu phƣơng pháp đúng đắn sẽ trở thành vật trƣng bày1” Một số ít nguồn của CI bao gồm: các thông cáo báo chí, các sản phẩm mới, các thƣơng hiệu hợp tác, hoạt động triển lãm thƣơng mại và các chiến dịch quảng cáo. Mạng internet đã giản tiện rất nhiều cho hoạt động CI. Các công ty có thể do thám các chiến lƣợc marketing của các đối thủ cạnh tranh ngay trên chính trang web của họ và đôi khi có thể nắm bắt đƣợc các sản phẩm mới hay sự thay đổi về giá trƣớc khi các phƣơng tiện truyền thông thông báo về điều đó. Để chắc chắn, các nhà marketing cũng nên kiểm tra các trang web liên kết trực tiếp với các trang web của đối thủ cạnh tranh. Một cách đơn giản để làm điều này là có thể đánh link: companyname.com trên yahoo!, google hay bất kì công cụ tìm kiếm nào có giao thức này. Kết quả sẽ là một danh sách các links có thể cung cấp một cái nhìn sâu sắc về việc vì sao các trang web này lại liên kết với trang web của các đối thủ cạnh tranh. Một công nghệ khác cho phép tiến hành hoạt động CI đó là phân tích sự truy nhập trang web của một công ty để xem trang web nào đƣợc ngƣời sử dụng nguy nhập ngay trƣớc và sau khi truy nhập trang web của công ty đó. Ví dụ, nếu các nhà quản trị marketing của Honda nhận thấy rằng một ngƣời sử dụng vào xem trang web Toyota Matrix ngay trƣớc khi kiểm tra các mẫu của Honda thì họ sẽ thấy đƣợc quan điểm của 1 Shelfware: Phần mềm không bao giờ đƣợc sử dụng và do đó kết thúc quá trình tạo ra sản phẩm, nó đƣơc đƣa lên trên kệ. Shelfware có thể đƣợc mua trên của một cá nhân, hoặc theo chính sách của công ty, nhƣng không thực sự cần thiết cho bất kỳ việc sử dụng cụ thể. Ngoài ra, nó có thể là phần mềm đã đƣợc phát triển, nhƣng không bao giờ đƣợc phát hành nhƣ là một sản phẩm. 36
18. khách hàng về hành vi mua sắm cạnh tranh. Trong phần tiếp theo chúng ta sẽ bàn luận chi tiết hơn về công nghệ giám sát trực tuyến. Một cách thứ ba, đó là các trang web về các lĩnh vực kinh doanh cụ thể cũng có thể cung cấp các thông tin tức thời về các hoạt động cạnh tranh. Một hãng hàng không sẽ giám sát các đại lý du lịch trực tuyến để theo dõi giá cạnh tranh và các thay đổi tuyến đƣờng (ví dụ: Expedia và Travelocity), đồng thời theo dõi các trang web truyền thông xã hội nhƣ tripadvisor.com (nơi các khách du lịch đăng các cảm nhận của mình về khách sạn). Hồ sơ của các công ty cho các công ty đại chúng luôn có sẵn trên cơ sở dữ liệu trực tuyến EDGAR của Ủy ban giao dịch chứng khoán Hoa Kì (SEC) cũng nhƣ nhiều website của các công ty đầu tƣ khác (ví dụ E‟TRADE). Một nguồn thông tin có giá trị khác cho hoạt động CI đến từ các cuộc trao đổi của những ngƣời sử dụng. Vấn đề này sẽ đƣợc nói tới trong phần thu thập dữ liệu sơ cấp sau đây. Tập đoàn Google cung cấp khả năng truy nhập web với hơn 800.000 bản tin đƣợc đăng tải bởi những ngƣời sử dụng web. Các công ty có thể thƣờng xuyên tìm kiếm những cuộc nói chuyện của khách hàng về điểm mạnh, điểm yếu của sản phẩm cạnh tranh thông qua các từ khóa tìm kiếm. Các bản tin chuyên ngành mang ý kiến của các chuyên gia trong các lĩnh vực kinh doanh của họ, và combing thông qua rất nhiều những thƣ điện tử hỏi và trả lời cũng có thể mang lại những cái nhìn sâu sắc về vấn đề. Một danh sách đƣợc gọi là ELMAR (electronic marketing), chẳng hạn nhƣ hàng tuần ta có thể gửi đi các thƣ điện tử đã đƣợc thu thập và diễn giải bàn bạc về các vấn đề: nghiên cứu thị trƣờng, giảng dạy và cơ hội việc làm từ các giảng viên marketing ở các trƣờng đại học trên toàn thế giới. d. Chất lƣợng thông tin Dữ liệu sơ cấp và thứ cấp đếu là các thông tin có rất nhiều hạn chế, do đó, các nhà marketing phải sử dụng tất cả các thông tin này với một sự cẩn trọng và hiểu biết đầy đủ cách thức các dữ kiệu đã đƣợc thu thập. Điều này là thực sự cần thiết để đạt đƣợc sự khách quan nhất có thể khi xem xét dữ liệu trƣớc khi sử dụng chúng để đƣa ra các quyết định marketing đặc biệt là trƣớc khi sủ dụng các thông tin trên các website. Tại sao vậy? Bởi vì bất cứ ai cũng có thể dễ dàng đăng tải một thông tin lên mạng mà không cần phải qua kiểm duyệt bởi một nhà xuất bản hay bị kiểm tra về mức độ chính xác hay phù hợp. Sự cẩn trọng đặc biệt là thực sự cần thiết khi giải quyết các dữ liệu thứ cấp từ các nguổn thông tin quốc tế do những khác biệt văn hóa hay phƣơng thức thu thập các thông tin này. Các nhà Marketing trực tuyến cũng không nên để bị cám dỗ bởi các thiết kế tốt vì: các trang web đƣợc thiết kế hoàn hảo cũng có thể là các trang web thiếu chính xác và không đáng tin cậy nhất và ngƣợc lại. Ví dụ nhƣ Ủy ban giao dịch chứng khoán Hoa Kì (SEC) đăng tải các báo cáo về các công ty trong một văn bản đơn giản và chỉ dành một khoản tiền thuế nhỏ để làm chúng có vẻ dễ nhìn hơn. Hai thủ thƣ tại một trƣờng đại học tại Albany, SUNY (library.albany.edu/briggs/addiction.html) đã tạo ra một trang web giả cho thấy thật dễ dàng để lừa đảo trên mạng (Hình 3.6). 37
19. Hình 3.6: Đây có thực sự là một trang web? Điều thú vị là trang web này đã hiện hữu đƣợc gần 10 năm trƣớc khi hai tác giả này buộc phải gỡ bỏ nó vì rất nhiều ngƣời “hiểu nhầm” mục đích của nó, nghĩ rằng nó là trang web thực sự. Các bƣớc tiếp theo để có thể đánh giá chất lƣợng dữ liệu thứ cấp đƣợc thu thập trực tuyến (một số thông tin dƣới đây đƣợc lấy từ trang web Albany): Tìm hiểu về tác giả các trang web: Một trang web đƣợc đăng tải bởi một cơ quan chính phủ hoặc một công ty danh tiếng thì đáng tin cậy hơn là một trang web không rõ tác giả. Đôi khi việc nhận thức rõ sự khác biệt này là khá phức tạp. Ví dụ, Cùng một nhóm nhạc luôn có một số lƣợng lớn trang web, một số là các trang web chính thức còn một số lại đƣợc tạo nên bởi cá nhân các fan hâm mộ. Một yêu cẩu tìm kiếm trên google cho từ khóa “Rolling stone” cho ra hơn 44 triệu kết quả. Vậy đâu mới là trang web đƣợc tạo nên bởi chính nhóm nhạc này? Cố gắng xác định đâu là các trang web có tác giả là các nhà chức trách trong nhóm các web site. Ví dụ nhƣ một nhà kinh tế học từ đại học Harvard hoặc Merrill Lynch có thể có các thông tin đáng tin cậy về lãi suất hơn là một nhà chính trị. Do đó các trang web của các trƣờng đại học đôi khi lại hữu ích hơn là các trang web của các công ty tài chính. Kiểm tra để xem xét lần cuối cùng các trang web đƣợc cập nhật là khi nào: Rất nhiều các trang web thay đổi mỗi ngày nhƣng cũng có những trang web hàng năm liền hầu nhƣ không đƣợc chỉnh sửa lại nội dung. Rõ ràng là các thông tin càng thực tế bao nhiêu càng hữu ích bấy nhiêu và nó sẽ càng có ích trong việc ra quyết định. Kiểm tra các siêu liên kết. Mặc dù vậy, nhiều trang web thỉnh thoảng cũng chứa các link hỏng, một trang web với rất nhiều link không hiệu quả chính là một trang web không đƣợc cập nhật gần đây. Xác định nhận thức về các trang web nhƣ thế nào, nó chỉ mô tả một khía cạnh của vấn đề hay nó đề cập một phạm vi rộng hơn. Cố gắng chứng thực dữ liệu nghiên cứu thị trƣờng bằng cách tìm kiếm các thông tin tƣơng tự ở các nguồn khác nhau trên internet hay trong các bản cứng tại các thƣ viện. Nếu các thông tin thống kê giống nhau không có sẵn ở một nơi nào đó, hãy tìm kiếm những cách khác để chứng thực dữ liệu. Ví dụ, một sự chứng thực về số 38
20. lƣợng ngƣời với những ngƣời cung cấp dịch vụ internet có thể thực hiện đƣợc bằng cách kiểm tra số lƣợng ngƣời với máy tính (Số liệu sau có thể lớn hơn). Thông thƣờng việc so sánh các trang web cùng chủ đề cũng là một ý kiến rất hay để chứng thực dữ liệu. Kiểm tra tính chính xác của nội dung chứa trong trang web. Nếu trang web có nhiều lỗi sai hoặc nếu các con số không đƣợc bổ sung một cách thích đáng, đó chính là dấu hiệu cho thấy dữ liệu đó không đáng tin cậy. Đừng ngừng quá trình tìm kiếm khi ngay đầu tiên màn hình đã xuất hiện đầy đủ các siêu liên kết. Hãy nhớ rằng trang web này chỉ là một trong rất nhiều trang web có tiềm năng cho việc nghiên cứu và danh sách các siêu liên kết liên quan đƣợc cung cấp nhƣ là một dịch vụ, vì vậy các trang web này không thực sự là những nguồn lực tốt nhất cho chủ đề mà ta đang quan tâm. Vậy thì Wikipedia có thực sự cung cấp các thông tin chính xác? Sinh viên thƣờng rất thích sử dụng trang web này trong các phân tích của mình trong khi nhiều giáo sƣ lại cho rằng nó không chính xác bởi vì tất cả các nội dung của nó đều đƣợc tạo nên hay chỉnh sửa bởi các nhà báo thƣờng dân (citizen journalist) hay chính là những ngƣời dùng internet, những ngƣời đóng góp các khái niệm bằng cách đăng tải nội dung lên các blog, diễn đàn và trang web mà thƣờng không xem lại và chỉnh sửa. Nature, một tờ báo khoa học và y học quốc tế đã tiến hành một nghiên cứu so sánh mức độ xác thực về nội dung các bài báo của cả Wikipedia và Encyclopedia Britannica. Kết quả là Nature đã tiếp nhận 42 ý kiến tƣơng đồng từ các một số lƣợng chuyên gia khoa học đã đƣợc chọn trƣớc và tìm ra rằng Britannica có trung bình khoảng 2.92 lỗi sai trong mỗi bài báo và Wikipedia có khoảng 3.86 lỗi. Tuy nhiên các bài báo của Wikipedia trung bình dài hơn các bài báo của Britannica 2,6 lần, kéo theo tỷ lệ lỗi sai trên mỗi từ của Wikipedia thấp hơn. Một phần Wikipedia tƣơng đối chính xác bởi vì có khoảng 75.000 nhà báo công dân liên tục chỉnh sửa nội dung trên Wikipedia và vì vậy họ khiến cho các thành viên khác không thể tạo ra quá nhiều lỗi sai. Điều này cũng xảy ra với tất cả các trang web, tuy nhiên tốt hơn hết là luôn kiểm tra các nguồn thông tin chính thống của Wikipedia và chứng thực các thông tin này bằng việc tìm kiếm các bài viết tƣơng tự của các tác giả khác. 6.2.4. Nguồn thứ 3: Dữ liệu sơ cấp Khi dữ liệu thứ cấp không có sẵn để hỗ trợ cho việc lập kế hoạch marketing, các nhà quản trị marketing có thể phải quyết định tự thu thập các thông tin cho mình. Dữ liệu sơ cấp là các thông tin đƣợc thu thập lần đầu để giải quyết một vấn đề nhất định. Việc thu thập dữ liệu sơ cấp thƣờng tiêu tốn rất nhiều chi phí về tiền bạc và thời gian hơn là việc thu thập dữ liệu thứ cấp; tuy nhiên, dữ liệu này lại thực tế và thích hợp hơn với các vấn đề cụ thể của các nhà marketing. Thêm vào đó, dữ liệu sơ cấp có một lợi ích khác là tính độc quyền và do đó không có sẵn cho các đối thủ cạnh tranh của công ty. Phần này sẽ mô tả các phƣơng pháp tiếp cận truyền thống để thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua internet: Các phƣơng pháp thực nghiệm, nghiên cứu nhóm chuyên sâu, 39
21. phƣơng pháp quan sát và phƣơng pháp phiếu điều tra. Phƣơng pháp phỏng vấn chuyên sâu IDI (In- Depth Interview) là một phƣơng pháp quan trọng khác trong việc thu thập dự liệu sơ cấp nhƣng phƣơng pháp này tốt hơn khi đƣợc thực hiện ngoại tuyến do các câu hỏi của nó thƣờng dẫn ít có cấu trúc cụ thể và thƣờng là các câu hỏi mở. Phần sau sẽ bàn đến một số phƣơng pháp phi truyền thống để thu thập dữ liệu sơ cấp chỉ có thể thực hiện bởi công nghệ internet. Vậy ta nên thu thập dữ liệu trực tuyến hay ngoại tuyến? Tất cả các dữ liệu điện tử đƣợc thu thập tại tất các điểm tiếp xúc khách hàng (ví dụ nhƣ: thƣ điện tử, điện thoại, web site, các của hàng và kiốt bán hàng), cuối cùng nó tập trung trong cơ sở dữ liệu marketing và trở thành một phần của kiến thức marketing đƣợc sử dụng cho việc lập kế hoạch hiệu quả. Mỗi phƣơng thức thu thập dữ liệu sơ cấp có thể cung cấp những thông tin rất quan trọng chỉ cần các nhà marketing hiểu rõ những giới hạn của nó. Một trong số đó là việc nghiên cứu thị trƣờng thông qua internet có thể chỉ thu thập đƣợc các thông tin từ những ngƣời sử dụng internet, họ chiếm khoảng gần 30% dân số Mĩ và nhiều quốc gia khác. Nhƣ là một sự xem xét lại, chúng tôi biểu diễn các bƣớc tiến hành nghiên cứu sơ cấp và bàn luận về mỗi phƣơng pháp tiếp cận cùng với những cách sử dụng riêng, điểm mạnh, điểm yếu của chúng. a. Các bƣớc nghiên cứu sơ cấp Một dự án thu thập dữ liệu sơ cấp bao gồm năm bƣớc (Hình 3.7) Vấn đề Kế hoạch Thu thập Phân tích Phân loại nghiên cứu nghiên cứu dữ liệu dữ liệu kết quả Hình 3.7: Các bƣớc nghiên cứu sơ cấp Vấn đề nghiên cứu: Nhƣ với dữ liệu thứ cấp, nét riêng biệt là vô cùng cần thiết. Bảng 3.4 cho thấy một số vấn đề nghiên cứu marketing trực tuyến điển hình mà các dữ liệu điện tử có thể giúp giải quyết. Kế hoạch nghiên cứu: Phƣơng thức tiến hành nghiên cứu: Dựa trên nền tảng là các thông tin cần thiết, các nhà nghiên cứu lựa chọn phƣơng pháp phù hợp trong số các phƣơng pháp sau: Phƣơng pháp thực nghiệm, nghiên cứu nhóm chuyên sâu, phƣơng pháp quan sát và phƣơng pháp phiếu điều tra hay các phƣơng pháp phi truyền thống nhƣ: Giám sát web, kỹ thuật không gian và thời gian thực. Thiết kế thử: Ở phần này, các nhà nghiên cứu lựa chọn thử nghiệm nguồn mẫu và số lƣợng ngƣời trả lời cần thiết. 40
22. Phƣơng thức liên hệ: Các cách thức liên hệ với đối tƣợng thử nghiệm bao gồm cả các phƣơng thức truyền thống nhƣ điện thoại, thƣ hay gặp gỡ trực tiếp, cùng với internet và các công nghệ tiếp cận có thể khác. Thiết kế bảng hỏi: Nếu phƣơng pháp phiếu điều tra đã đƣợc lên kế hoạch, các nhà nghiên cứu sẽ lập một bảng câu hỏi. Với các phƣơng pháp khác các nhà nghiên cứu phải thiết lập thủ tục hƣớng dẫn thu thập dữ liệu. Thu thập dữ liệu: Các nhà nghiên cứu thu gom dữ liệu theo kế hoạch đã lập. Phân tích dữ liệu: Các nhà nghiên cứu phân tích các kết quả đã thu thập đƣợc dƣới phƣơng diện của vấn đề ban đầu. Bƣớc này bao gồm việc sử dụng các gói phần mềm thống kê để phân tích các phiếu điều tra dữ liệu truyền thống hoặc khai thác dữ liệu hay các phƣơng thức tiếp cận khác nhằm tìm ra các mô hình và kiểm tra các giả thuyết trong cơ sở dữ liệu. Phân loại kết quả/Thêm vào cơ sở dữ liệu: Dữ liệu nghiên cứu phải đƣợc đặt trong cơ sở dữ liệu kiến thức marketing và trình bằng cách ghi chép hoặc diễn thuyết cho các nhà quản trị marketing. Bảng 3.4: Các vấn đề nghiên cứu của nhà marketing trực tuyến Các nhà bán lẻ trực tuyến Web Sites Cải thiện bán hàng trực tuyến Các trang đƣợc xem nhiều nhất Dự báo nhu cầu sản phẩm Kiểm tra trang web của các biểu tƣợng và tổ chức Kiểm tra giá các điểm Tăng trang web "dính" (ở lại lâu hơn) Kiểm tra đồng thƣơng hiệu và hiệu quả quan hệ đối tác Sự hài lòng truy cập vào trang web tổng thể Đo lƣờng hiệu quả chƣơng trình liên kết Đƣờng dẫn ngƣời sử dụng đi qua các Thử nghiệm sản phẩm mới trang web là nó hiệu quả? Khách hàng và triển vọng Xúc tiến Xác định các phân đoạn thị trƣờng mới Sao chép thử nghiệm quảng cáo Kiểm tra sự hài lòng mua sắm Kiểm tra chƣơng trình khuyến mại mới Profile hiện tại của khách hàng Kiểm tra hiệu quả phiếu giảm giá Các kỹ thuật kiểm tra trang web tuỳ biến Đo lƣờng banner quảng cáo b. Phƣơng thức nghiên cứu thị trƣờng dựa trên cơ sở internet Mạng internet có thể coi là mảnh đất màu mỡ cho việc thu thập dữ liệu sơ cấp. Vì một lí do là phƣơng pháp này tránh đƣợc sự bất hợp tác của ngƣời tiêu dùng nhƣ khi sử dụng các phƣơng pháp nghiên cứu thị trƣờng truyền thống. Tỷ lệ từ chối phỏng vấn 41
23. qua điện thoại thƣờng từ 40 đến 60% và dự tính khoảng 40% ngƣời dùng không trả lời thƣ của Cục điều tra dân số Hoa kì. Theo Fred Bove of Socratic Technologies, “Các nhà marketing qua điện thoại đã làm phá sản các doanh nghiệp phỏng vấn qua điện thoại” (Kasanoff and Thomson, 1999, p70). Ngƣợc lại, với một số lƣợng lớn ngƣời tiêu dùng trực tuyến, việc tiến hành nghiên cứu thị trƣờng bằng phƣơng pháp rẻ và nhanh chóng này thực sự là một sự lựa chọn thông minh. Cũng theo một cuộc điều tra đƣợc tiến hành bởi MarketReseachCareers.com, 29% của tổng số tiền đô la Mỹ năm 2007 tiêu tốn cho việc nghiên cứu thị trƣờng bằng phƣơng pháp trực tuyến. (Hình 3.8). Theo một dự toán khác chỉ ra rằng nghiên cứu trực tuyến tiêu tốn khoảng 17% của 7.7 tỷ USD chi cho việc nghiên cứu thị trƣờng (Jonson, 2006). Phương % USD pháp khác Mall-intercept 1% 8% Thư 17% Phương pháp trực tuyến 29% Gặp gỡ trực tiếp 21% Điện thoaị 24% Hình 3.8: Tỷ lệ USD tiêu dùng cho việc nghiên cứu Marketing bằng các phƣơng phức nghiên cứu bảng hỏi. Nguồn: MarketReseachCareers.com Sau đây là ba ví dụ về sự thành công trong nghiên cứu trực tuyến: Kiểm tra khả năng sáng tạo: Leo Burnett, một công ty quảng cáo đã xây dựng lên một danh sách 50 trƣờng tiểu học dùng cho mục đích kiểm tra marketing trực tiếp tới thị trƣờng trẻ em. Burnett đã đặt một vài poster quảng cáo trực tuyến và gửi các thƣ điện tử trực tiếp của các em học sinh để giới thiệu các trang web đăng tải các poster đó. Sau khi xem các poster, các em học sinh đã hoàn thành các phiếu điều tra để chọn ra poster hay nhất. Trong bài kiểm tra này, hơn 800 em học sinh đã giúp công ty chọn ra poster sáng tạo nhất. Thỏa mãn khách hàng: Hàng không Anh British Airways đã đăng tải một bảng câu hỏi trên website của mình để thu thập ý kiến về các dịch vụ của công ty thông 42
24. qua các thành viên Excutive Club. Hơn 9000 ngƣời đã hoàn thành các bảng câu hỏi trong thời gian chƣa đầy chín tháng. Phát triển sản phẩm: Trƣờng đại học Nevada, Reno đã đăng tải một bảng câu hỏi trong trƣơng trình marketing trên website, mời các giáo sƣ đại học và các chuyên gia trong ngành đƣa ra ý kiến của mình về việc chƣơng trình thƣơng mại điện tử cấp độ đại học cần phải bao gồm những gì. Và 140 ý kiến phản hồi đã giúp nhà trƣờng xây dựng đƣợc một khóa học mới về thƣơng mại điện tử. Các nhà marketing đã phối hợp các dữ liệu trực tuyến và ngoại tuyến một cách có hiệu quả và thực sự có kết quả, nhƣ trong ví dụ về Purina hay các nhà bán lẻ truyền thống đều tiến hành thƣơng mại điện tử. Công tác này liên quan tới việc sát nhập dữ liệu từ các hệ thống thông tin cũ hơn còn sót lại với các trung tâm tiếp nhận cuộc gọi đến, các máyquét mã vạch hàng hóa bán lẻ, các số liệu thống kê của chính phủ và nhiều nơi khó tích hợp khác. Trong một ví dụ, Comsore Media Metrix đã cài đặt các đồng hồ PC cho các máy tính của hàng trăm công ty Information Resources, Inc (IRI), các thành viên Shoppers Hotline. Dữ liệu web bao gồm gian hàng cho quảng cáo, các trang cho khách truy cập, tần suất mua hàng và các mô hình. Các dữ liệu này phối hợp cùng các bảng dữ liệu ngoại tuyến, các gói sản phẩm thực tế đã đƣợc mua bán trong các của hàng brick and mortar cùng với số lần giao dịch mua bán, tính toán thời gian thực hiện giao dịch, hiệu quả hoạt động xúc tiến thƣơng mại, mức độ trung thành với thƣơng hiệu. Ngoài ra, các dữ liệu sơ cấp còn đƣợc thu thập bằng cách sử dụng các phƣơng pháp: phƣơng pháp thực nghiệm, nghiên cứu nhóm chuyên sâu, phƣơng pháp quan sát, phƣơng pháp phiếu điều tra và phƣơng pháp phỏng vấn chuyên sâu, vấn đề này sẽ đƣợc đề cập đến ở phần tiếp theo. Thử nghiệm trực tuyến (Trực tuyến Experiments): Trong ví dụ Purina, những nghiên cứu thử nghiệm tiến hành xác định những quan hệ nhân quả. Nhà nghiên cứu sẽ lựa chọn những đối tƣợng, đặt chúng một cách ngẫu nhiên vào hai nhóm hoặc nhiều hơn, rồi đặt mỗi nhóm một nguyên nhân khác nhau. Sau đó nhà nghiên cứu sẽ đo lƣờng phản ứng của mỗi nguyên nhân, thông thƣờng qua các mẫu bảng câu hỏi, để xác định xem liệu có tồn tại sự khác nhau giữa hai nhóm. Nếu thử nghiệm đƣợc kiểm soát chặt chẽ (chỉ có các kích thích đã đƣợc thử nghiệm khác nhau), sự khác nhau giữa các nhóm có thể là do các nguyên nhân (nguyên nhân và hệ quả). Tất nhiên, những kết quả đó phải đƣợc kiểm tra trong những hoàn cảnh khác nhau và với những đối tƣợng khác nhau để xác định mức độ chung của chúng. Các nhà marketing có thể dễ dàng kiểm tra luân phiên những trang web, trƣng bày quảng cáo, các chào hàng trực tuyến. Ví dụ, một hãng có thể gửi thƣ điện tử thông báo hai bảng báo giá khác nhau cho mỗi đơn chào hàng, mỗi báo giá đƣợc gửi tới ½ số khách hàng trong cơ sở dữ liệu. Nếu siêu liên kết tới hai trang web khác nhau tại trang công ty thuê quảng cáo đƣợc chứa trong thƣ điện tử, nó sẽ đƣợc nhanh chóng làm rõ với chào hàng theo kiểu “pulls better” Nhóm chuyên sâu trực tuyến: Nghiên cứu theo nhóm chuyên sâu là phƣơng pháp nghiên cứu định tính để tập hợp các thông tin chuyên sâu từ một số lƣợng nhỏ đối tƣợng tham gia. Nhóm chuyên sâu thƣờng đƣợc sử dụng để trợ giúp cho các nhà 43
25. marketing hiểu tầm quan trọng của cảm nhận và hành vi trƣớc khi thiết kế nghiên cứu khảo sát. Trong quá khứ, nhiều công ty quảng cáo cố gắng tiến hành nghiên cứu trực tuyến nhóm, nhƣng bây giờ những nghiên cứu định tính chỉ là 1% trong các nghiên cứu trực tuyến (Johnson, 2006). Việc tiếp cận với phƣơng pháp này mang lại những ƣu điểm vƣợt trội so với phƣơng pháp nhóm chuyên sâu truyền thống, nơi mà tất cả các đối tƣợng tham gia trong một phòng. Thứ nhất, mạng internet tập trung những ngƣời không sống cùng khu vực địa lý, chẳng hạn nhƣ nhóm chuyên sâu với ngƣời tiêu dùng đến từ năm quốc gia khác nhau cùng thảo luận trực tuyến về kinh nghiệm mua hàng trực tuyến. Thứ hai, đối tƣợng tham gia trả lời câu hỏi của họ cùng lúc bằng cách đánh máy, tức là không bị ảnh hƣởng bởi những gì ngƣời khác nói (tức là không bị ảnh hƣởng bởi suy nghĩ của đám đông). Cuối cùng, do sử dụng web, các nhà nghiên cứu có thể trình diễn tới đối tƣợng các quảng cáo sinh động, diễn giải qua phần mềm, hay sử dụng các công cụ đa phƣơng tiện hấp dẫn khác để thúc đẩy thảo luận nhóm. Ngƣợc lại, nhóm chuyên sâu trực tuyến chỉ có thể thực hiện với bốn hoặc tám đối tƣợng tham gia tại một thời điểm trong khi nhóm truyền thống thƣờng có từ mƣời đến mƣời hai. Lý do đằng sau sự thu hẹp kích thƣớc nhóm là do những khó khăn trong quản lý cùng một thời điểm, các cuộc hội thoại trực tuyến chồng lấn lên nhau. Một số nhà nghiên cứu tránh vấn đề này bằng các sử dụng các bảng thông báo trực tuyến và duy trì nhóm chuyên sâu tiếp tục trong cả tuần. Truyền thông không bằng lời cũng bị mất đi tác dụng trong sử dụng nhóm chuyên sâu trực tuyến, khác với ở nhóm ngoại tuyến, sự tham luận bằng cách biểu lộ cảm xúc thông qua những “mặt cƣời” (emotion) là không phù hợp. Một nhƣợc điểm khác của nhóm trực tuyến là vấn đề tính xác thực (độ tin cậy). Vì không nhìn thấy con ngƣời nên khó khăn để chắc chắn ngƣời đang nói có đúng là họ hay không. Một trƣờng hợp điển hình là trẻ con rất hay tự cho mình là ngƣời lớn khi trực tuyến. Tình trạng khó xử này có thể đƣợc giải quyết bằng cách kiểm tra tính xác thực và đòi hỏi mật khẩu truy cập vào nhóm. Vấn đề kĩ thuật cũng ngăn cản nhóm trực tuyến. Cuối cùng, một nghiên cứu so sánh nhóm nghiên cứu tập trung trực diện (face-to-face), qua điện thoại với nhóm chuyên sâu trực tuyến và đã phát hiện ra rằng các đối tƣợng sử dụng nhiều từ ngữ khẳng định và phủ định mạnh hơn so với các phƣơng thức khác – Lời nói rất khác với đánh máy qua bàn phím (Ponnaiya and Ponnaiya, 1999). Đó là những lí do khiến nghiên cứu theo nhóm chuyên sâu trực tuyến bị suy giảm hiệu quả. King, Brown and Partners, một công ty nghiên cứu ở San Francisco quản lý điều hành các nhóm chuyên sâu cho những khách hàng của hàng (www.kingbrown.com) sử dụng thủ tục sau: Tiếp xúc với các đối tƣợng tiềm năng qua thƣ điện tử, đề nghị họ vào website và trả lời các câu hỏi trên màn hình (VD, thị trƣờng lứa tuổi teen ở Châu Âu, những ngƣời mua đồ của hãng Levi‟s). Gửi thƣ điện tử tới những ngƣời sử dụng đủ tƣ cách, hỗ trợ cho họ tiền để tham gia vào nhóm. 44
26. Có khách tham gia và từ bốn đến tám ngƣời trực tuyến trên site cùng một thời điểm đã đƣợc chỉ định ngày giờ và đƣợc chào mừng qua ngƣời điều hành trên mạng (moderator). Chia màn hình thành hai phần dọc: Bên phải, ngƣời điều hành viết các câu hỏi và ngƣời tham gia trả lời các câu hỏi đó. Các phƣơng tiện truyền thông đƣợc hiện diện ở bên phải, bên trái là “Back room” nơi mà những ngƣời tham gia có thể liên lạc với nhau và ngƣời điều hành theo dõi quá trình trao đổi trong nhóm. Một ví dụ thú vị khác, Hãng Synthetron ở Bỉ, quản lý và điều hành đồng thời các nhóm với số lƣợng tham gia lên tới hơn 200 thành viên (www.synthetron.com). Ngƣời tham gia viết những quan điểm của họ bằng cách trả lời các câu hỏi, sau đó mọi ngƣời sẽ bầu chọn câu trả lời hay nhất và một phần mềm đƣợc tích hợp tính năng lọc dữ liệu gửi những ý kiến đƣợc nhiều ngƣời đồng tình tới các nhóm khác đang hoạt động cùng thời điểm đó. Hoạt động bầu chọn tiếp tục diễn ra cho đến khi hầu hết tất cả đều đồng ý các quan điểm đã đƣợc sàng lọc và hoàn thiện trong báo cáo cuối cùng. Đây là quá trình bốn bƣớc mà ngƣời sử dụng tham gia: Đƣa ý kiến Đọc và đánh giá ý kiến của những ngƣời khác (lựa chọn những mức độ đồng ý) Phản ứng lại, mang tới các sắc thái, mức độ và sự sắc sảo cho các ý kiến mà ta ƣng ý bằng các diễn tả sâu hơn quan điểm của mình. Nhấp chuột vào bảng tóm tắt để phản ánh trong tất cả các ý kiến hợp lý nhất đến thời điểm đó trong phiên hoạt động. Quan sát trực tuyến: Nghiên cứu quan sát giám sát các hành vi của con ngƣời bằng cách theo dõi họ trong những tình huống thích hợp. Ví dụ, ngƣời bán lẻ ghi hình các khách hàng để theo dõi những mẫu mà họ chọn trong suốt quá trình ở cửa hàng và giám sát các hành vi mua hàng. Một số nhà nghiên cứu tin rằng hành động hiệu quả hơn từ ngữ, làm cho việc quan sát khách hàng rõ ràng hơn là khảo sát để ghi lại nhận định của khách hàng về những gì họ tin và họ làm. Dĩ nhiên, cũng nhƣ phƣơng pháp tiếp cận chất lƣợng, các quan sát với số lƣợng nhỏ thì không thể sử dụng để mô tả hành vi của tất cả mọi ngƣời. Một hình thức thú vị và quan trọng của nghiên cứu quan sát, chỉ có thể thực hiện trên internet, bao gồm truyền thông qua chat và thƣ điện tử với máy tính của khách hàng, bảng thông báo (bulletin board) và những danh sách thƣ (mail list). Một diễn đàn một trong những diễn đàn (forum) trƣớc đây là trang web là Usenet, bao gồm hơn 35.000 nhóm thông tin, mỗi diễn đàn là một nhóm thảo luận rộng rãi về một chủ đề – nay đƣợc tổ chức bởi GOOGLE GROUPS. Thành viên gửi (post) các bài tới các nhóm thông tin cho những ngƣời khác đọc. Phạm vi thảo luận có thể từ vô nghĩa tới đầy ý nghĩa, ngoại trừ các nhà kế hoạch thị trƣờng có thể nghiên cứu về các sản phẩm và các ngành bằng kiểm soát những cuộc thảo luận. Các công ty có thể giám sát qua GOOGLE GROUPS để thăm dò các tin đồn xung quanh họ. Sự đề phòng này có thể cho các công ty nhanh chóng đƣa ra các phản hồi và xua tan các tin đồn. Để có đƣợc những ý tƣởng có giá trị qua quan sát ngƣời tiêu dùng, xem minh họa 3.9 về từng phần của thảo luận về Iphone. Những thông tin đặc biệt quan trọng với cả Apple Computer 45
27. và đối thủ cạnh tranh của nó. Có những cách kiểm soát việc quản lý chat với ngƣời tiêu dùng thông qua cung cấp không gian cho website của các hãng, hoặc đăng ký thuê bao, hoặc qua danh mục thƣ điện tử giới thiệu danh mục sản phẩm có liên quan đến chủ đề. Nghiên cứu qua khảo sát trực tuyến – Những nhà marketing trực tuyến hƣớng dẫn thực hiện các khảo sát bằng cách gửi các thiệp mời tới các cá nhân qua thƣ điện tử có kèm đƣờng dẫn tới các mẫu khảo sát trên trang web. Các tổ chức lấy địa chỉ thƣ điện tử từ cơ sở dữ liệu của họ, kết xuất ra danh sách, hay đơn giản là một lời mời tới những ngƣời ghé vào trang web. BizRate là một ví dụ tốt về hãng mà đã xây dựng hoạt động kinh doanh sử dụng nghiên cứu qua khảo sát trực tuyến. BizRate đƣa ra Các bảng câu hỏi trên web tới các khách hàng ngẫu nhiên tại các site của khách hàng nhằm mục đích trợ giúp site thực hiện hiệu quả các hoạt động marketing. Theo MarketResearchCareers.com, nghiên cứu qua khảo sát trực tuyến hiện là phƣơng pháp đƣợc sử dụng nhiều nhất - Chiếm tới 29% ngân sách của hoạt động nghiên cứu thị trƣờng. Hình 3.9: Thảo luận về Iphone của ngƣời tiêu dùng trên Google group Web survey: Nhiều công ty đăng bảng câu hỏi lên những trang web của họ. Những ngƣời đƣợc hỏi đánh máy câu trả lời vào các cơ chế tự động trả lời dƣới dạng các nút (button) (ngƣời sử dụng nhấp chuột vào những lựa chọn phản hồi), kéo xuống phần danh mục hoặc là khoảng trống cho những câu hỏi kết thúc mở. Một ví dụ về khảo sát trên web đƣợc thực hiện để xác định chủ đề nào đƣợc đƣa vào chuơng trình thƣơng mại điện tử. Hình minh họa 3.10 mô tả những loại câu hỏi từ trang web khảo sát. Đôi khi mục đích của những bảng câu hỏi này là tập trung ý kiến của những ngƣời truy cập vào trang web (Ví dụ đăng kí website); đôi khi nó là nghiên cứu khảo sát một cách chính thức. Ví dụ New Balance đề nghị những khách hàng ngẫu nhiên đánh giá tầm quan trọng và hiệu quả của những đặc trƣng khác nhau: chăm sóc khách hàng, sự dễ dàng chuyển hƣớng, lựa chọn sản phẩm và giá, bảo mật site, và mua bán hàng. 46
28. Thông qua quá trình này, họ đã xác định khách hàng sẵn lòng trả tiền phí vận chuyển, đó là lý do các công ty thêm phí vận chuyển vào trong giá. Nhà nghiên cứu thƣờng đăng khảo sát trên WEB, gửi thƣ điện tử và sử dụng các dạng khác nhau của quảng cáo để trực tiếp đƣa đến ngƣời trả lời trên website. Các đánh giá phản hồi tốt nhất đến từ những thành viên có trong danh mục thƣ điện tử, nhƣ là các khách hàng và khách hàng tiềm năng, bởi vì họ thƣờng quan tâm đặc biệt tới chủ đề này. Quảng cáo trên các bảng thông báo điện tử hay qua các banner quảng cáo và các liên kết từ các website khác cũng sẽ đƣa đến một lƣợng truy cập tới web khảo sát. Ví dụ một hãng đặt quảng cáo trên Yahoo và nhận đƣợc 1% truy cập trong tổng số 826 ngƣời phản hồi. Nhìn chung, đánh giá phản hồi trên khảo sát trực tuyến thƣờng có kết quả tƣơng đƣơng hoặc tốt hơn khi sử dụng các phƣơng thức khảo sát truyền thống, đôi khi đạt đến mức 40%. 47
29. Hình 3.10: Michelll and Strauss Web survey Nghiên cứu khảo sát trực tuyến có nhiều ƣu điểm và nhƣợc điểm so với hình thức truyền thống. Một số nội dung đƣợc đƣa ra phân tích ở đoạn tiếp theo; Bảng 3.5 bao gồm những danh mục rộng hơn. Nghiên cứu khảo sát trực tuyến thì nhanh và không đắt, đặc biệt khi so sánh với các phƣơng pháp khảo sát truyền thống thì đây là ƣu điểm nổi bật nhất. Bảng câu hỏi đƣợc đƣa ra gần nhƣ lập tức trên toàn thế giới thông qua internet mà không phải trả 48
30. bƣu phí hay phỏng vấn. Nghiên cứu qua web đƣợc chuyển đổi thành file HTML và không cần in, hay đối chiếu và không mất thời gian gởi thƣ. Những ngƣời trả lời sẽ hoàn thành bảng câu hỏi trong ba ngày đầu, toàn bộ quá trình diễn ra rất nhanh. Thật dễ dàng để gởi những nhắc nhở tới nhiều ngƣời khi sử dụng thƣ mời điện tử. Johnson 2006 đã chỉ ra “Thực tế thì nhà marketing đã cắt giảm 15-20% chi phí khi chuyển từ việc khảo sát qua thƣ thƣờng sang khảo sát trực tuyến, và giảm 30% chi phí bằng việc chuyển từ khảo sát qua điện thoại sang khảo sát trực tuyến”. Bảng 3.5: Những thuận lợi và bất lợi của việc nghiên cứu khảo sát trực tuyến Thuận lợi Bất lợi Nhanh và rẻ Việc lựa chọn mẫu mang tính Đa dạng, cho những ngƣời sử dụng tổng quát internet trên toàn thế giới đến những Giá trị đo lƣờng vẫn còn mang ngách thị trƣờng riêng biệt tính chủ quan Giảm sai sót trong việc nhập dữ liệu của Tính xác thực của câu trả lời nhà nghiên cứu nhờ việc nhập dữ liệu đơn không chắc chắn Trung thực trả lời những câu hỏi nhạy Câu trả lời không đáng tin cậy cảm Đƣa ra những ý kiến giống nhau Bất cứ ai cũng có thể trả lời, chỉ cần là Giảm tỷ lệ phản hồi những ngƣời đƣợc mời, hoặc là có mật Tự nhận thức nghiên cứu trƣng khẩu bảo vệ cầu là thƣ rác Dễ dàng lập bảng biểu đối với những dữ liệu điện tử Giảm độ lệch chủ quan Một số nhà nghiên cứu tin rằng khảo sát qua web giảm thiểu sai sót. Ví dụ, những câu hỏi ngẫu nhiên là những câu hỏi đƣợc máy tính đƣa ra một cách tự động phụ thuộc vào câu trả lời của những câu hỏi trƣớc đó. Nếu ngƣời trả lời lựa chọn C cho câu hỏi số chín thì phần mềm sẽ bỏ qua ngay lập tức ba câu hỏi tiếp theo và đƣa ra câu 12. Kĩ thuật này giảm đi sự phức tạp và thời gian cho cả ngƣời trả lời Thêm nữa ngƣời sử dụng điền những câu trả lời của họ, loại trừ những câu trả lời lỗi đƣợc tìm thấy trong phƣơng pháp truyền thống khi chuyển đổi trả lời từ bảng câu hỏi trên giấy. Hơn nữa, một số nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng những phản hồi này sẽ trả lời những câu hỏi một cách trung thực và công khai hơn trên máy tính so với khi phỏng vấn trực tiếp – và sẽ trả lời những câu hỏi nhạy cảm về vấn đề riêng tƣ thông qua internet. Lý do này có lẽ là một trong những lý do làm cho việc nghiên cứu khảo sát trực tuyến mang tính khách quan và không một ai xem đƣợc những gì mà từng ngƣời trả lời đã làm. Mẫu đại diện và giá trị đo lƣờng là thuận lợi lớn nhất của việc nghiên cứu khảo sát này so với việc nghiên cứu ngoại tuyến (Miller, 2001). Ngƣời làm marketing không thể phác thảo ra đƣợc những mẫu xác suất có tính khoa học bởi vì không có danh sách của những ngƣời sử dụng internet hiện tại, trừ khi mẫu đƣợc lấy từ danh sách khách hàng của công ty, tất cả họ đều sử dụng Internet, và công ty có địa chỉ thƣ điện tử của họ. Ngƣợc lại, những ngƣời nghiên cứu bằng cách đích thân họ hoặc là liên lạc qua thƣ 49
31. điện tử để có đƣợc danh sách dân số và có thể phác thảo đƣợc mẫu xác suất. Mặc dù không có danh sách công khai của tất cả những số điện thoại đang tồn tại, nhƣg công nghệ quay số ngẫu nhiên giải quyết đƣợc vấn đề xác suất cho phƣơng pháp liên lạc này. Nếu không có khả năng phác thảo cho những mẫu ngẫu nhiên, nhà nghiên cứu không thể tổng kết kết quả cho toàn bộ những ngƣời đƣợc nghiên cứu. Vì vậy, nhà nghiên cứu có thể gởi bảng câu hỏi qua thƣ điện tử đến mẫu của những ngƣời đƣợc hỏi hoặc là đặt một web khảo sát trực tuyến, nhƣng phải cẩn thận khi thể hiện kết quả. Khi có 15,000 ngƣời tham gia khảo sát trực tuyến nhấp chuột vào sản phẩm bày bán trực tuyến thì điều này có nghĩa gì? Kết quả liên hệ với những ngƣời sử dụng khác nhƣ thế nào? Vấn đề này là một trong những vấn đề mang tính tổng quát. Vài công ty, nhƣ BizRate.com, trả giá cho vấn đề chọn mẫu bởi việc đƣa ra những bảng câu hỏi không dành cho từng loại khách hàng trên website. Kĩ thuật này phát huy hiệu quả tót nếu công ty muốn có những thông tin từ những mẫu tốt của các loại khách hàng. Việc nghiên cứu trực tuyến đƣa đến những vấn đề về đo lƣờng. Đầu tiên, do nhiều ngƣời lƣớt web khác nhau, kích cỡ màn hình, cách thiết lập độ phân giải khác nhau, nhà nghiên cứu lo lắng về màu sắc sẽ thể hiện trên web và độ phân giải cũng không đƣợc phản ánh một cách chính xác. Trên một vài máy tính, điểm cực từ một đến năm có lẽ không có khoảng cách đều nhau giữa chúng, làm giá trị của ảnh cũng khác nhau. Thứ hai, một nghiên cứu so sánh giữa điện thoại và các cuộc khảo sát trực tuyến nhận ra rằng những ngƣời sử dụng trực tuyến ít có khả năng sử dụng cả hai điểm cực trong năm điểm cực (nghĩa là, một và năm không đƣợc nhấp chuột thƣờng xuyên lắm) (Miller, 2001). Phần lớn những nhà nghiên cứu thì quan tâm tới việc tỷ lệ phản hồi trực tuyến giảm sút và chất lƣợng của dữ liệu khảo sát trực tuyến. Để giải quyết vấn đề này, MarketResearch-Careers.com đã tiến hành một cuộc khảo sát của những chuyên gia nghiên cứu năm 2007. Có 237 ngƣời đã tham gia trả lời cho những giải pháp dƣới đây: Giới hạn số câu hỏi hoặc là thời gian hoàn thành đối với một cuộc khảo sát (64%). Thực hiện các cuộc điều tra hấp dẫn hơn với những ngƣời trả lời (63%). Mục tiêu của cuộc khảo sát tốt hơn cho những ngƣời trả lời với sự hứng thú trong chủ đề đang đƣợc nghiên cứu (57%). Cố gắng nhận dạng những ngƣời cấp những câu trả lời dối trá (45%). Giảm việc sử dụng những khảo sát dối trá (38%). Tạo ra một bên thứ ba để nhận dạng và loại bỏ những ngƣời trả lời chuyên nghiệp từ bảng câu hỏi trực tuyến (37%). Tạo bảng tham gia của những ngƣời tham gia khảo sát với bồi thƣờng cao (33%). Một số nhà nghiên cứu tin rằng hầu hết sự khác biệt giữa những phƣơng pháp khảo sát khác nhau là do sự khác nhau về nhân khẩu học và những điều kiện khác giữa những dân cƣ trực tuyến hay không trực tuyến; mặc dù vậy với những sự khác biệt đó cũng nhƣ những vấn đề đang tồn tại, những nhà nghiên cứu vẫn chƣa tìm đƣợc chứng cứ để chứng minh cho những lời giải thích đó. Phƣơng pháp gia quyền là một cách để giải quyết vấn đề này và những vấn đề về chọn mẫu khảo sát khác. Các phản ứng theo những nhóm đại diện đƣợc nhân với một con số cụ thể để mang lại sự chính xác hơn 50
32. với tổng dân số. Và, theo Andy Khônghutt của trung tâm nghiên cứu Pew: “sự cải cách truyền thống mà chúng tôi đang tiến hành trong cuộc nghiên cứu khảo sát này điều chỉnh một nhóm nhỏ thiếu cân bằng, chứ không phải dành cho một nhóm lớn những ngƣời không có cơ hội tham gia cuộc khảo sát này” (Kasanoff và Thompson, 1999, p.68). Một số thì tin rằng Internet sẽ không phải là một phƣơng tiện tốt cho nghiên cứu khảo sát cho đến khi 80% ngƣời dân đều sử dụng Internet, nhƣng một số khác lại tin rằng chỉ cần đạt đƣợc số lƣợng ngƣời đƣợc hỏi đủ lớn, chủ yếu, và so sánh kết quả của trực tuyến và ngoại tuyến là đủ. Ví dụ, Harris Interactive‟s Poll Trực tuyến đã dự báo kết quả của 21 trong số 22 cuộc bầu cử một cách chính xác ở Mỹ năm 1988, và hãng Avon đã tìm ra mẫu khảo sát trọng tâm của 17 thành phố để tƣơng quan cao với khảo sát trực tuyến – vì vậy họ đã bỏ qua phƣơng pháp trọng tâm này (Kasanoff and Thompson, 1999). Một vấn đề khác với khảo sát thông qua web và bảng câu hỏi là không có mật khẩu bảo vệ, do đó công ty không có sự kiểm soát đối với những ngƣời phản hồi. Ngƣợc lại, ngƣời nhận đựơc thƣ điện tử nói chung thì giữ lại và phản hồi một cách riêng tƣ, bất cứ ai cũng có thể trả lời một khảo sát trên web nếu nhƣ địa chỉ đƣợc công khai. Khả năng này tạo ra khuynh hƣớng tự lựa chọn và điều này gây khó khăn cho việc đo lƣờng. Một mối quan tâm quan trọng nữa là tính xác thực của những ngƣời trả lời. Vấn đề này ảnh hƣởng đến bất kỳ một phƣơng pháp tự khảo sát nào, nhƣng dƣờng nhƣ là đặc tính riêng biệt trên Internet. Các cuộc khảo sát đã tìm thấy ở bất cứ nơi nào thì có từ 20% đến 50% ngƣời sử dụng đều khai báo giới tính đối lập với giới tính của mình trên internet, còn trẻ em thì thƣờng tự cho mình là ngƣời lớn khi trực tuyến. Trƣờng hợp này thật không dễ để tập hợp và làm rõ ràng dẫn đến lệch lạc trong kết quả khảo sát. Nhiều nhà nghiên cứu đang cố gắng sàng lọc những ngƣời trả lời không hợp lệ và không thành thực. Một cách để tìm ra những kết quả không có ý nghĩa nhƣ là những phản hồi tạo thành một hình mẫu (ví dụ, mỗi phản hồi đƣợc giảm bởi một: 1, 2, 3, 4, v.v. Một vấn đề khác liên quan đến sự trùng lặp của những phản ứng trong cuộc khảo sát trực tuyến. GVU đặt địa chỉ thƣ điện tử để kiểm tra cuộc khảo sát lần thứ hai của họ và nhận thấy là 709 (3.8%) trong 18.503 bảng câu hỏi đã hoàn thành thì đƣợc hoàn thành từ chung một địa chỉ. Một số ngƣời trả lời thì thƣờng mắc lỗi và trả lời bảng câu hỏi hơn một lần, và có lẽ những ngƣời khác muốn ý kiến của họ đƣợc tính đến nhiều hơn! Thật dễ dàng để gỡ bỏ những cái phản hồi giống nhau đó từ một cơ sở dữ liệu chỉ bằng cách kiểm tra các phản hồi giống hệt nhau đƣợc duyệt cùng một lúc. Cuối cùng, một vài nhà nghiên cứu sử dụng thƣ điện tử để thu hút những phản hồi cho những bảng câu hỏi dƣới dạng một trang web. Nếu không muốn mẫu thƣ điện tử này sẽ đƣợc đƣa vào mục thƣ rác thì mẫu nghiên cứu phải bao gồm các khách hàng của công ty. Chú ý rằng dạng khảo sát này không quá dễ để tạo ra trên hầu hết các trang web. Thật vậy, để tạo ra những dạng khảo sát có tƣơng tác với nhau, ngƣời phát triển phải 51
33. đặt một chƣơng trình đặc biệt trên máy chủ web (CGI hoặc Perl script) để hƣớng dẫn máy chủ làm gì với thông tin của ngƣời trả lời. Một số ít doanh nghiệp lớn đã tạo ra phần mềm giúp cho quá trình này, nhƣ là Web base survey Monkey.com. Phần mềm SurveySollutions cho phép những nhà nghiên cứu tạo ra một mẫu khảo sát trên web đơn giản gần nhƣ các công cụ biên soạn hay các phần mềm soạn thảo văn bản. Sau đó những nhà nghiên cứu đặt trang web tại chỗ của họ, và tất cả các hoạt động có tƣơng tác với nhau đều đƣợc xử lý trên máy chủ SurveySolutions. Những phản hồi của cuộc khảo sát sẽ đƣợc gởi trở lại cho những nhà nghiên cứu, những ngƣời mà sử dụng phần mềm để chuyển thƣ điện tử vào các bảng dữ liệu thích hợp cho việc phân tích trong bảng tính hoặc phần mềm thống kê. Bảng trực tuyến (Trực tuyến Panels): Hầu hết những nhà nghiên cứu thì đang sử dụng bảng trực tuyến để chống lại những vấn đề về phản hồi và chọn mẫu. Đƣợc gọi là lựa chọn trong cộng đồng (opt-in communities), bảng trực tuyến bao gồm một nhóm ngƣời đã đồng ý là chủ thể của cuộc nghiên cứu thị trƣờng. Họ thƣờng xuyên đƣợc trả tiền và cũng đƣợc nhận những sản phẩm miễn phí. Những ngƣời tham gia hoàn thành bảng câu hỏi tổng quát sau khi đƣợc chấp nhận, vì vậy mà những nhà nghiên cứu có đƣợc những thông tin về đặc điểm và hành vi của họ. Theo cách này, khi những thành viên đƣợc hỏi để kiểm tra sản phẩm thì đƣợc đƣa cho bảng câu hỏi để hoàn thành, hoặc là đƣợc gởi phiếu giảm giá hoặc khuyến mãi khác, những nhà nghiên cứu có thể đối chiếu kết quả với những dữ liệu nhân khẩu học đã thu thập đƣợc. Lần lƣợt, công ty nghiên cứu có thể sử dụng bảng câu hỏi ngắn hơn, vì sự tăng tỷ lệ phản hồi (nghĩa là, không cần câu hỏi về nhân khẩu học). Một thuận lợi cho các bảng lớn nhƣ những điều trong câu chuyện mở ở Purina là những nhóm nhỏ hơn của các thành viên có thể đƣợc hƣớng tới mục tiêu dựa trên hành vi hoặc nhân khẩu học. Công ty với hệ thống bảng trực tuyến lớn bao gồm America Consumer Opinion, Nielsen // NetRatings, NPD Group, Harris Interactive, và Digital Marketing Services (DMS). Trong một sử dụng thú vị của 100,000 bảng thành viên, Nielsen//NetRatings theo dõi ngƣời xem bảng quảng cáo trực tuyến. Nó đã làm điều này bằng cách yêu cầu các phòng ban quảng cáo đặt một điểm ảnh theo dõi trong quảng cáo. Điểm ảnh này là một dấu chấm của ánh sáng trên một máy tính hoặc màn hình truyền hình, vì thế nó đƣợc ẩn với ngƣời xem quảng cáo. Nielsen đặt một cookie trên máy tính của mỗi thành viên để nhận ra lúc mà điểm ảnh đƣợc nhìn thấy, nhận ra ai đã xem các quảng cáo. Sau khi đối chiếu các thông tin cookie với nhân khẩu học của bảng điều khiển, Nielsen đã có thể xây dựng một hồ sơ hoàn chỉnh của những ngƣời xem quảng cáo trực tuyến (Bruner và Khôngegel, 2005). Mặt khác, bảng điều khiển truy cập thƣờng đắt tiền hơn cho các công ty khách hàng so với phƣơng pháp truyền thống của thế hệ mẫu. Ngoài ra, vì các doanh nghiệp nghiên cứu đôi khi tuyển dụng thành viên của bảng theo những cách không khoa học, độ ổn định tổng quát của kết quả khảo sát từ các bảng là có vấn đề. Tuy nhiên, một số lƣợng lớn ngƣời đƣợc hỏi và tỷ lệ phản hồi cao giảm thiểu vấn đề này. Một vấn đề khác với phƣơng pháp bảng này, ngƣời đƣợc hỏi đƣợc trả tiền cho sự tham gia của họ và đôi khi họ gian lận để có đƣợc tiền bằng ba cách khác nhau: 52
34. Lừa bằng cách trả lời "có" cho câu hỏi mà họ nghĩ rằng sẽ giữ cho họ khỏi việc bị chấm dứt vào giữa cuộc khảo sát do không sử dụng các sản phẩm cụ thể hoặc các tiêu chí sàng lọc khác (họ không muốn đƣợc chấm dứt bởi vì họ sẽ không đƣợc trả tiền) Ứng xử lơ là vì vậy họ có thể hoàn thành nó một cách nhanh chóng ví dụ, chỉ cần nhấp chuột vào các câu trả lời ngẫu nhiên mà không đọc kỹ câu hỏi, hoặc "thẳng dòng" (nhấp vào tất cả một con số cho một số các câu hỏi trong cùng một hàng). Các nhà nghiên cứu kiểm tra điều này bằng cách đặt bẫy, nhƣ là đặt những câu hỏi có cấu trúc trái ngƣợc nhau mà ngƣời trả lời phải đọc kỹ lƣỡng nếu không thì sẽ có phản hồi không phù hợp. Đọc câu hỏi một cách kỹ lƣỡng hay hời hợt có liên quan tới tốc độ. Các nhà nghiên cứu phát hiện điều này bằng cách đo thời gian là phải mất bao lâu ngƣời đƣợc hỏi hòan thành việc trả lời một cuộc khảo sát, và nếu họ mất năm phút trên một bảng câu hỏi 15 phút thì phản hồi của họ không đƣợc tính đến. c. Đạo đức của việc nghiên cứu trực tuyến Hầu hết các công ty tiến hành nghiên cứu thị trƣờng trên web đã coi nó là món quà văn hóa của mình và quyết định tặng một cái gì đó cho ngƣời trả lời nhƣ là một sự cảm kích vì đã tham gia. Với nghiên cứu truyền thống, ngƣời đƣợc hỏi thƣờng xuyên đƣợc cung cấp một khoản phí danh nghĩa (ví dụ, năm đô la) để hoàn thành một bảng câu hỏi, làm tăng tỷ lệ phản hồi. Một số nhà nghiên cứu lấy ra tên của những ngƣời gửi câu trả lời, cung cấp cho họ các sản phẩm miễn phí hoặc tiền mặt. Một số những ngƣời khác thì quyên góp tiền cho tổ chức từ thiện từ việc lựa chọn ngƣời trả lời (ví dụ nhƣ ba đô la cho một trong ba tổ chức từ thiện đƣợc liệt kê trên trang web cho mỗi câu hỏi đƣợc gửi). Hầu hết các bài đăng thì ở dạng tải về, và hầu hết cung cấp ít nhất một vài kết quả trên trang web sau khi cuộc khảo sát đƣợc hoàn tất. Các nhà marketing phải đối mặt với nhiều mối quan tâm khác về đạo đức nghiên cứu khảo sát trên internet: Ngƣời trả lời đang ngày càng buồn bã khi nhận đƣợc thƣ điện tử không có đề nghị tham gia khảo sát. Một số nhà nghiên cứu “thu hoạch” địa chỉ thƣ điện tử từ các tập đoàn mới mà không đƣợc phép (ví dụ, từ Google.com). Có lẽ, hành động này là tƣơng tự nhƣ việc thu thập tên từ một cuốn sổ điện thoại, nhƣng một số ngƣời phản đối bởi vì ngƣời tiêu dùng không gửi bài với ý tƣởng đƣợc tiếp xúc với các nhà marketing. Một số công ty tiến hành các cuộc khảo sát với mục đích xây dựng một cơ sở dữ liệu để chào hàng sau này. Đạo đức marketing đánh dấu sự khác biệt rõ ràng giữa nghiên cứu thị trƣờng và xúc tiến marketing và không bán dƣới dạng nghiên cứu Sự riêng tƣ của dữ liệu ngƣời dùng là một vấn đề rất lớn trong môi trƣờng này, vì tƣơng đối dễ dàng và thuận lợi để gửi dữ liệu điện tử cho ngƣời khác thông qua internet. Farhad Mohit, giám đốc điều hành tại BizRate, lƣu ý rằng có rất nhiều ngƣời muốn các dữ liệu mà họ thu thập đƣợc. Theo Mohit, việc bảo vệ dữ liệu riêng tƣ của những ngƣời trả lời là bí quyết của sự thành công của BizRate. 53
35. Những điều này và những mối quan tâm khác đã gợi ý cho ESOMAR®, Hiệp hội châu Âu về quan điểm và nghiên cứu thị trƣờng (European Society for Opinion and Marketing Research), bao gồm những hƣớng dẫn cho nghiên cứu qua internet trong International Code of Marketing and Social Research Practice. ESOMAR đã có hơn 4.500 thành viên ở 100 quốc gia (www.esomar.org) Mặc dù có thiếu sót nghiêm trọng nhƣng interner là đặc biệt quan trọng cho việc tiến hành nghiên cứu sơ cấp và là một công cụ quan trọng để marketing. Tuy nhiên, khi sử dụng bất kỳ dữ liệu sơ cấp hay thứ cấp, các nhà marketing phải đánh giá chất lƣợng của chúng một cách cẩn thận và áp dụng nó cho phù hợp. 6.3. GIÁM SÁT CÁC PHƢƠNG TIỆN TRUYỀN THÔNG XÃ HỘI Nhà báo công dân đăng bài trên tất cả các phƣơng tiện truyền thông xã hội, và các công ty hiện nay thì phải giám sát để mà thấy đƣợc những cái nào trong số 112 triệu blog hoặc 485 tấm ảnh trên Flickr.com quan tâm đến thƣơng hiệu hoặc việc kinh doanh của họ. Điều này đã trở thành một vấn đề lớn bởi vì công cụ tìm kiếm nhanh Google không còn đủ để đón đầu một tin đồn ẩn chứa hiểm họa gây tổn hại hoặc thông báo có tính cạnh tranh. Ví dụ, một phóng viên MSN.com đăng một câu chuyện "Có phải Home Depot đang lừa gạt khách hàng?" và trong vòng một ngày ông nhận đƣợc 10.000 thƣ điện tử và 4.000 tin trên MSN.com nói về những câu chuyện bịa đặt về dịch vụ chăm sóc khách hàng tồi tệ của Home Depot. Công ty cần theo dõi tự động để bắt kịp những điều nhƣ thế này đúng lúc để có thể phản ứng và kiểm soát rủi ro kịp thời. Sự lây lan nhanh chóng của cánh nhà báo này là một phần của lý do mà các công ty đang mất dần sự kiểm soát đối với hình ảnh thƣơng hiệu của họ. Đôi khi họ phải trả tiền cho các công ty quan hệ công chúng hoặc quản lý danh tiếng trực tuyến để giúp đỡ trong việc kiểm soát này (nhƣ Weber Shandwick hoặc Deputation Defender.com). Tuy nhiên, các công ty có thể dễ dàng thiết lập một hệ thống giám sát tự động riêng, sử dụng thƣ điện tử, RSS feeds, hoặc phần mềm đặc biệt. Google cung cấp chuông báo thƣ điện tử (alert) cho bất kì sự lựa chọn một từ khóa nào của ngƣời sử dụng – chẳng hạn nhƣ tên ngƣời, tên thƣơng hiệu, tên thƣơng hiệu của đối thủ cạnh tranh và vân vân. Hình 3.11 chỉ ra một ví dụ về chuông báo thƣ điện tử của Google hằng tuần cho những cái tên của tác giả. Ngƣời sử dụng có thể cài đặt một chuông báo thƣ điện tử cho hầu hết các web, blog, tin tức, video, hoặc những cái khác và chúng đƣợc gởi đến một cách tự động ngay khi chúng xảy ra, hằng ngày hoặc hằng tuần. Technorati, một phƣơng tiện tìm kiếm có thể giám sát trên 112 triệu blog, cũng sẽ gởi chuông báo thƣ điện tử. Nó cũng giúp cho những nhà marketing đăng ký những bức thƣ tin tức điện tử trong lĩnh vực của họ vì thế có thể theo dõi đƣợc các thông báo về thị trƣờng và cạnh tranh. Xem thêm về Search Engine để học cách tìm kiếm các công cụ làm việc. 54
36. Hình 3.11: Chuông báo Google Nguồn cung cấp dữ liệu RSS (Really Simple Syndication) là một dạng XML (ngôn ngữ mở rộng – Extensive makeup languages) đƣợc thiết kế cho việc chia sẻ các tiêu đề và nội dung của những trang web khác. Khi các cá nhân đăng ký vào một blog hoặc các trang truyền thông xã hội khác qua RSS, nội dung của những bài đó sẽ đƣợc đƣa đến máy tính của ngƣời đọc ngay khi nó vừa đƣợc đăng. Khách hàng có thể đọc RSS bằng cách tải về một trình đọc miễn phí nhƣ GoogleReader (Hình 3.12). Đây là một cách mà hầu hết các công ty dõi theo các blogger có ảnh hƣởng trong lĩnh vực của họ và xem những bài viết về công ty và thƣơng hiệu của họ để họ có thể thêm các góp ý hay phản ứng khi có các cuộc khủng hoảng. Cuối cùng, một phần mềm đặc biệt cho phép các công ty giám sát các cuộc thảo luận trên các phƣơng tiện truyền thông xã hội và phổ biến chúng cho các cá nhân bị ảnh hƣởng. Copernic Tracker thì đặc biệt mạnh bởi vì nó sẽ theo dõi các trang web không có chức năng RSS, nhƣ các hồ sơ kinh doanh (ví dụ, ở Better Business Bureau), diễn đàn trực tuyến, và web của các đối thủ cạnh tranh. Một cung cấp miễn phí đến từ Ngân hàng thế giới WB đƣợc thiết kế để giám sát việc đăng bài trên các phƣơng tiện truyền thông xã hội về các dự án hoặc nhân sự riêng của công ty. BuzzMonitor có sẵn tại buzzm.worldbank.com. Vậy ở đâu các công ty có thể tìm thấy đƣợc các cuộc thảo luận trực tuyến này? Beal và Strauss (2008) đƣa ra 12 kênh cho việc giám sát danh tiếng trực tuyến: 55
37. Các kênh nội dung riêng thuộc sở hữu của bạn– bất kỳ một blog, phần bình luận nào trên trang web của công ty, hay các trang web khác thuộc sở hữu công ty mà cho phép ngƣời sử dụng đăng bài. Phƣơng tiện truyền thông xã hội và blog sử dụng cảnh báo Technorati.com và RSS feeds. Mạng lƣới Google với các video, tin tức, nhóm v.v. Tin tức trong ngành thông qua các bản tin thƣ điện tử hoặc trang web đối thủ cạnh tranh giám sát. Các cuộc hội thoại giữa các bên liên quan mà xảy ra ở bất kỳ trang web nào không đƣợc giám sát bằng các cách khác nhau. Các phƣơng tiện truyền thông xã hội trong lĩnh vực kinh doanh của công ty, nhƣ là Tripadvisor.com của ngành du lịch. Các trang web xã hội nhƣ del.icio.us.com cho phép ngƣời dùng đánh dấu các trang web để chia sẻ với ngƣời khác. Nội dung đa phƣơng tiện nhƣ video tại YouTube và hình ảnh tại Flickr. Diễn đàn và bảng tin, Google Groups và Yahoo! Groups, và tại trang web bất kỳ trong ngành mà công ty làm chủ. Khách hàng nhận xét tại các trang web nhƣ bình sách Amazon.com, BizRate.com hoặc epinions.com – Nó rất quan trọng đối với các công ty bán sản phẩm trực tuyến. Tiểu sử của thƣơng hiệu tại các mạng xã hội nhƣ LinkedIn.com và ZoomInfo.com Phân tích web sẽ giúp các công ty theo dõi lƣu lƣợng truy cập đến các trang web riêng của họ, các từ khóa mà họ sử dụng tại Google để tìm thấy chúng, và các trang web mà họ truy cập trƣớc đó để đến các trang web của công ty. Hình 3.12: Google Reader Aggregates RSS Feeds Nguồn: Courtesy of google (www. google.com/reader). 56
38. 6.4. CÁC CÁCH TIẾP CẬN CÔNG NGHỆ ĐÃ CHO PHÉP KHÁC Internet là một nơi tuyệt vời để quan sát hành vi ngƣời tiêu dùng bởi vì công nghệ này tự động ghi lại hành động dƣới một định dạng mà có thể phân tích một cách dễ dàng, nhanh chóng, và thao tác toán học. Sự tự động thu thập dữ liệu từ máy tính của khách hàng (client-side) và phía máy chủ (server-side) là hai cách tiếp cận công nghệ phi truyền thống đƣợc đặc biệt chú trọng. Hồ sơ thời gian thực tại các website là một cách tiếp cận phía máy chủ đặc biệt mạnh. Những kỹ thuật này khá thú vị và đặc biệt bởi vì chúng không tồn tại trƣớc khi có internet, và bởi vì chúng cho phép các nhà marketing đƣa ra những thay đổi để đáp ứng, một cách nhanh chóng trên các trang web, chƣơng trình khuyến mãi, và giá cả. 6.4.1. Thu thập dữ liệu từ khách hàng Sự thu thập dữ liệu từ phía khách hàng liên quan đến thu thập thông tin về hành vi của ngƣời tiêu dùng thông qua việc truy cập trên máy tính của ngƣời dùng. Một cách tiếp cận là sử dụng cookie khi ngƣời dùng truy cập một trang web. Cookie là tập tin khá hữu ích, và thậm chí cần thiết cho thƣơng mại điện tử và các hoạt động internet khác. Một số cookies giúp các nhà marketing giới thiệu các chƣơng trình khuyến mại thích hợp và các trang web cho ngƣời dùng cá nhân sử dụng thông tin cơ sở dữ liệu. Hình 3.13 đƣa ra một ví dụ về các kênh bán hàng. Nó cho thấy làm thế nào các tập tin cookie và nhật ký trang web có thể xác định số lƣợng khách truy cập vào một trang web, theo và cuối cùng mua sản phẩm. Nhƣ đã phân tích ở Chƣơng 3, những con số này là kết quả của phần mềm phân tích web. Hình 3.13: Nhật ký trang web hỗ trợ việc phân tích mô hình bán hàng hình phễu Một phƣơng pháp thu thập dữ liệu quan trọng từ phía khách hàng liên quan đến việc đo các mẫu ngƣời dùng bằng cách cài đặt một đồng hồ máy tính trên các máy tính của một bảng điều khiển của ngƣời sử dụng và theo dõi dòng truy cập của ngƣời dùng. Cách tiếp cận này tƣơng tự nhƣ "Thƣớc đo bằng ngƣời" ACNielsen (people meter) 57
39. đƣợc phát trên TV để xác định thứ hạng cho các chƣơng trình khác nhau. Vấn đề kỹ thuật này sẽ đƣợc phân tích nhiều hơn lần lƣợt trong các chƣơng tiếp theo. 6.4.2. Thu thập dữ liệu từ máy chủ Phân tích web sử dụng phần mềm đăng nhập (log) trang web để tạo ra các báo cáo về số lƣợng ngƣời sử dụng xem từng trang, địa chỉ các trang web trƣớc khi truy cập trang web của công ty, và những gì ngƣời dùng sử dụng tại các phần chính trong một trang web khi thu thập dữ liệu từ phía máy chủ. Ví dụ, nhờ yêu cầu đăng ký trực tuyến, Expedia có thể theo dõi việc mua vé của khách truy cập, duyệt mẫu, và sự thƣờng xuyên truy cập của họ vào các trang web. Nó sử dụng thông tin để gửi chào hàng đặc biệt cho khách hàng cũng nhƣ cung cấp các dịch vụ nhƣ theo dõi giá vé. Amazon, thông qua phần mềm lọc cộng tác, theo dõi sổ lệnh của khách hàng và đƣa ra các đề xuất dựa trên các xu hƣớng của khách hàng trong cơ sở dữ liệu của nó. Những dữ liệu quan sát này giúp công ty cải thiện các chiến lƣợc marketing trực tuyến, bán quảng cáo, và xây dựng các trang web hiệu quả hơn. Hình 3.14 cho một ví dụ về các dòng truy cập tại FTC.gov đƣợc phân tích nhờ phần mềm phân tích web. Từ những dữ liệu này, FTC có thể xác định các trang web hữu ích nhất cho ngƣời dân, và nên tiếp tục là các liên kết, biểu ngữ nổi bật trên trang chủ. Hình 3.14: Dòng truy cập tại FTC.gov Nguồn: www.ftc.gov Các công ty ngày càng sử dụng nhiều hơn dữ liệu từ phía máy chủ để thay đổi thƣờng xuyên trên các trang web và các chƣơng trình khuyến mãi. Hồ sơ thời gian thực xảy ra khi phần mềm đặc biệt theo dõi thao tác của ngƣời dùng trên một trang web, sau đó biên dịch và báo cáo về các dữ liệu tại một thời điểm. Nó còn đƣợc gọi là "theo dõi dòng truy cập của ngƣời dùng trong thời gian thực", cách tiếp cận này cho phép các nhà marketing phân tích hành vi ngƣời tiêu dùng trực tuyến và điều chỉnh tức thời để cung cấp các trang quảng cáo và các trang web. Hồ sơ thời gian thực ƣớc tính 58
40. không rẻ khi đặt phần mềm tại mức đô la 150.000 để bắt đầu và đô la 10.000 một tháng sau đó. Khả năng dự đoán hành vi tƣơng lai dựa trên hành vi trong quá khứ và, do đó, cung cấp các tùy biến về trang web cho các khách hàng thích hợp trong khi họ đang ghé thăm một trang web đó sẽ đem lại thành công. 6.5. CÁCH TIẾP CẬN KHÔNG GIAN THỰC Sự thu thập dữ liệu chính của không gian thực dùng để chỉ các cách tiếp cận công nghệ đƣợc cho phép để thu thập thông tin ngoại tuyến, đó là sau đó đƣợc lƣu trữ và đƣợc sử dụng trong cơ sở dữ liệu marketing. Các kỹ thuật không gian thực quan trọng nhất là thiết bị quét mã vạch và thiết bị đầu cuối máy quét thẻ tín dụng tại cửa hàng bán lẻ, mặc dù máy tính tiếp nhận bởi dịch vụ khách hàng trong khi nói chuyện trên điện thoại với khách hàng cũng có thể bao gồm ở đây. Sự thu thập dữ liệu không gian thực sơ cấp diễn ra tại các điểm mua ngoại tuyến. Thu thập dữ liệu ngoại tuyến rất quan trọng đối với marketing điện tử, bởi những dữ liệu này, khi kết hợp với dữ liệu trực tuyến, sẽ vẽ nên một bức tranh hoàn chỉnh về hành vi tiêu dùng cá nhân cho các công ty bán lẻ. Thiết bị đọc thẻ thông minh và thẻ tín dụng, điểm tƣơng tác của máy bán (IPOs – Interactive Pointt of Sale machine), và máy quét mã vạch là những cơ chế cho phép thu thập dữ liệu không gian thực về ngƣời tiêu dùng. Mặc dù các mã sản phẩm phổ thông (UPC-Universal Product Code), còn đƣợc biết nhƣ là mã vạch, đã đƣợc sử dụng trong các cửa hàng tạp hóa của Mỹ từ năm 1974, công dụng của nó hiện nay đã phát triển đến mức các mã đƣợc quét hàng tỉ lần một ngày. Dữ liệu bán sản phẩm thu thập đƣợc bằng cách quét mã sản phẩm tại các cửa hàng bán lẻ hiện tại đang đƣợc sử dụng trƣớc hết để quản lý hàng tồn kho. Nhƣ dữ liệu UPC đi từ máy tính tiền vào máy tính, phần mềm kế toán làm việc kiểm kê kế toan một cách tự động và gửi thông tin liên lạc với nhà cung cấp để bổ sung hàng hóa vật lý. Việc kiểm kê tức thì khá hiệu quả cho các nhà bán lẻ, bán buôn, và nhà sản xuất. 59
41. Hình 3.15: Thu thập dữ liệu không gian thực và ví dụ về lƣu trữ Catalina Marketing sử dụng UPC cho mục đích khuyến mãi. Công ty này đặt thiết bị nhỏ bên cạnh máy tính tiền của cửa hàng tạp hóa để lập các phiếu giảm giá dựa trên mỗi lần mua của khách hàng. Ví dụ, nếu một khách hàng mua mứt Smucker, máy có thể cho ra một phiếu giảm giá đô la 0,50 cho mứt của Knott‟s Berry. Khi ngƣời tiêu dùng dùng phiếu giảm giá của Knott để mua hàng, máy quét mã vạch ghi lại nó. Trong quá trình này, Catalina Marketing và nhà bán lẻ xây dựng cơ sở dữ liệu rất lớn về các lần mua và phản hồi của khách hàng về các chƣơng trình chào hàng, khuyến mại. Nếu khách hàng chỉ dùng một tỷ lệ nhỏ các phiếu giảm giá của Knott để mua lại, Knott's Berry Farm có thể chọn để tăng giá trị của phiếu giảm giá đến 0,75 đô la. Mặc dù không phổ biến, trên thực tế, nó có thể kết hợp dữ liệu thu thập tại các cửa hàng bán lẻ với các dữ liệu trực tuyến của cửa hàng. Nhà bán lẻ Sharper Image lƣu trữ một lƣợng lớn dữ liệu bằng cách kết hợp dữ liệu phía máy chủ từ trang web của mình với số điện thoại, đặt hàng từ catalog của cửa hàng và dữ liệu không gian thực UPC từ các cửa hàng bán lẻ. Việc biên soạn các dữ liệu này cung cấp đại diện dịch vụ khách hàng của nó một hồ sơ khách hàng đầy đủ từ cơ sở dữ liệu khi cần. 6.6. CƠ SỞ DỮ LIỆU MARKETING VÀ KHO DỮ LIỆU Cho dù dữ liệu đƣợc thu thập trực tuyến hay ngoại tuyến, chúng đều đƣợc chuyển đến các cơ sở dữ liệu marketing khác nhau, nhƣ hình 3.1. Cơ sở dữ liệu sản phẩm chứa thông tin về tính năng sản phẩm, giá cả, và mức tồn kho; cơ sở dữ liệu khách hàng chứa thông tin về đặc điểm và hành vi của khách hàng. Cơ sở dữ liệu xử lý giao dịch rất quan trọng để di chuyển dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu khác vào một kho dữ liệu (Hình 3.16). Kho dữ liệu là những nơi lƣu trữ toàn bộ dữ liệu lịch sử của tổ chức (không chỉ dữ liệu marketing). Chúng đƣợc thiết kế đặc biệt để hỗ trợ phân tích cần 60
42. thiết cho việc ra quyết định. Nói cách khác, ngƣời làm marketing không thể áp dụng các dữ liệu trong cơ sở dữ liệu sản phẩm hay cơ sở dữ liệu khách hàng đối với các vấn đề marketing nhƣ họ có thể áp dụng các thông tin trong một kho dữ liệu. Đôi khi các dữ liệu trong một kho đƣợc phân chia theo các chủ đề cụ thể hơn (gọi là các siêu thị dữ liệu) và lập chỉ mục để dễ sử dụng. Những khái niệm này quan trọng đối với các nhà marketing bởi vì họ sử dụng thông tin kho dữ liệu cho mục đích lập kế hoạch. Bởi vì trang web rất phức tạp, thƣờng bao gồm hàng ngàn các trang từ các bộ phận hoặc cho nhiều công ty khác nhau, nên nội dung quản lý là phần rất quan trọng. Nhiều nhà cung cấp phần mềm, bao gồm cả Microsoft, đang cố gắng giải quyết vấn đề bảo trì trang web đối với phần mềm của họ. Các chƣơng trình này có các tính năng nhƣ cơ sở dữ liệu thông cáo báo chí mà tự động đƣa những thông tin mới nhất trên một trang chỉ định và lƣu trữ những thông tin cũ, xóa chúng vào một ngày xác định. 6.7. PHÂN TÍCH VÀ PHÂN PHỐI DỮ LIỆU Dữ liệu thu thập từ tất cả các điểm tiếp xúc với khách hàng đƣợc lƣu trữ trong hệ thống kho dữ liệu quản lý kiến thức, sẵn sàng cho việc phân tích và phân phối cho các nhà ra quyết định marketing. Bốn loại phân tích quan trọng cho việc ra quyết định về marketing bao gồm khai thác dữ liệu, hồ sơ khách hàng, phân tích RFM (Recency – thời gian, Frequency – tần suất, và Monetary – tiền tệ) và lập báo cáo tổng hợp. Việc khai thác dữ liệu liên quan đến việc khai thác thông tin dự báo ẩn trong cơ sở dữ liệu lớn thông qua phân tích thống kê (xem thêm về Khai thác dữ liệu). Ở đây, các nhà marketing không cần phải tiếp cận cơ sở dữ liệu với bất kỳ giả thuyết nào ngoài việc quan tâm đến việc tìm kiếm các mẫu trong các dữ liệu. Ví dụ, một nhà marketing có thể muốn biết liệu những ngƣời sử dụng sản phẩm lớn nhất có xu hƣớng mua nhiều hơn trong tháng cụ thể, hoặc mua hầu hết trong thời gian gia hạn bảo hành. Các mẫu phát hiện bởi các nhà marketing giúp họ điều chỉnh các chiến lƣợc marketing hỗn hợp, xác định các cơ hội sản phẩm mới, và dự đoán hành vi của ngƣời tiêu dùng. Sử dụng khai thác dữ liệu đã giúp Fingerhut, danh mục nhà bán lẻ (trị giá) hai tỉ USD, phát hiện ra rằng các khách hàng di chuyển nơi cƣ trú của họ tăng lên ba lần so với số lần mua trong 12 tuần sau khi chuyển nhà. Khai thác dữ liệu cũng tiết lộ rằng những ngƣời di chuyển có xu hƣớng mua đồ nội thất, điện thoại, và trang trí nhƣng không phải đồ trang sức hoặc đồ điện tử trong nhà. Fingerhut sử dụng thông tin này để tạo một đặc biệt “Cửa hàng của những ngƣời chuyển nhà”, lựa chọn sản phẩm thích hợp trong số các 15,000 thứ mà nó bán. Ngoài ra, họ đã dừng gửi các danh mục đặc biệt khác cho những ngƣời di chuyển (hoặc ngƣời đề xuất ý kiến) trong 12 tuần đầu. Khai thác dữ liệu cũng đã giúp các văn phòng của Hiệp hội ô tô Mỹ (AAA) ở Trung Đại Tây Dƣơng trong việc sắp xếp quá trình truyền thông marketing của mình, giảm số lƣợng thƣ từ, tài liệu 96%, từ 1,2 triệu đến 40,000 chiếc mỗi năm. Điều này làm giảm chi phí 92% mà không có một sự suy giảm thành viên-ghi danh nào. Hồ sơ khách hàng sử dụng thông tin từ kho dữ liệu giúp các nhà marketing hiểu đƣợc đặc điểm và hành vi của nhóm đối tƣợng cụ thể. Thông qua quá trình này, các nhà marketing thực sự có thể hiểu ngƣời mua sản phẩm cụ thể và phản ứng của họ 61
43. trƣớc các chƣơng trình xúc tiến và sự thay đổi về giá. Một số tác dụng khác của hồ sơ khách hàng nhƣ: Lựa chọn mục tiêu cho cho các chƣơng trình xúc tiến nhằm thu hút khách hàng. Tìm và giữ khách hàng với một giá trị cao hơn từ doanh nghiệp Hiểu biết về các đặc tính quan trọng của phần đông ngƣời sử dụng sản phẩm Chỉ đạo các hoạt động bán chéo cho khách hàng thích hợp. Giảm chi phí thƣ trực tiếp bằng cách tập trung vào các khách hàng có sự phản hồi thƣờng xuyên. Phân tích RFM quét cơ sở dữ liệu theo ba tiêu chí. Trƣớc tiên, khi nào khách hàng mua lần gần nhất (tính gần nhất)? Thứ hai, mức độ thƣờng xuyên khách hàng mua các sản phẩm (tần số)? Thứ ba, khách hàng chi bao nhiều tiền cho việc mua sản phẩm (giá trị tiền tệ)? Quá trình này cho phép các công ty tập trung các chƣơng trình chào hàng vào những khách hàng nhiệt tình, phản hồi nhiều nhất, tiết kiệm chi phí quảng cáo và tăng lƣợng bán hàng. Ví dụ, một nhà bán lẻ trực tuyến có thể nhận thấy rằng các đoạn khách hàng hàng đầu làm tăng 32% doanh số bán hàng với một giá trị trung bình là đô la 69 (AOV), hoặc tăng đô la 22 của lƣợng bán trong mỗi nghìn lần tiếp xúc với một quảng cáo hiển thị trên Yahoo!. Từ đó các nhà bán lẻ có thể tính toán giá trị loại quảng cáo này và thực hiện các bƣớc để tiếp cận với phân đoạn khách hàng hàng đầu một cách trực tiếp nhất có thể. Marketing cá nhân có thể thực hiện tất cả các khai thác dữ liệu, hồ sơ khách hàng, và phân tích RFM bất kỳ lúc nào thông qua truy cập vào các kho dữ liệu và phân phối các kết quả cho các thành viên khác tham gia vào một quyết định cụ thể. Thiết bị lập báo cáo, mặt khác, tự động tạo ra cac báo cáo dễ đọc, chất lƣợng cao từ kho dữ liệu thông tin một cách thƣờng xuyên. Những báo cáo này có thể đƣợc đặt trong cơ sở dữ liệu kiến thức marketing trực tuyến nội bộ hoặc extranet cho tất cả khi truy cập. Các nhà marketing có thể chỉ định các thông tin cụ thể sẽ xuất hiện trong các báo cáo tự động này và các khoảng thời gian để phân phối, nhƣ trong ví dụ trƣớc đây về một nhà bán lẻ trực tuyến bán hàng gửi báo cáo hàng tuần cho tất cả các nhà quản lý. Công nghệ Back Web (www.backweb.com), HotOffice (www.hotoffice.com), và nhiều công ty cùng loại cung cấp phần mềm hợp tác có thể tự động tích hợp dữ liệu từ cả môi trƣờng vĩ mô và môi trƣờng vi mô của công ty. Ví dụ, khi một ngƣời quản lý marketing làm việc trên một bản kế hoạch marketing lƣu trữ dữ liệu, hệ thống có thể tự động đặt các tập tin trên máy chủ cho ngƣời quản lý khác có thể truy cập. Dữ liệu nội bộ đƣợc kết hợp chặt chẽ với trang web của công ty, các trang web bên ngoài, nhóm tin tức, và cơ sở dữ liệu - tìm kiếm với tất cả các khả năng. Chẳng hạn phần mềm giúp các công ty phân phối các kết quả của phân tích cơ sở dữ liệu. 6.8. CÁC THƢỚC ĐO KIẾN THỨC QUẢN LÝ Chi phí nghiên cứu thị trƣờng không phải là thấp. Các nhà marketing thƣờng cân nhắc chi phí có đƣợc thông tin thêm với giá trị của cơ hội tiềm năng hoặc nguy cơ sai sót có thể có xảy ra đối với các quyết định đƣợc thực hiện từ thông tin không đầy đủ. 62