Bài giảng Quản trị tri thức marketing

E-MARKETING Chương 3 Quản trị tri thức marketing Mục đích Giải thích lý do chuyển nghiên cứu MKT sang MKT tri thức Tìm hiểu việc thu thập, phân tích và phân phối nguồn dữ liệu như thế nào trong quản trị tri thức marketing Chương 3Quản trị tri thức marketing Chương 3Quản trị tri thức marketing 3.1. Khái niệm tri thức và quản trị tri thức marketing điện tử 3.2. Cơ sở dữ liệu điện tử 3.3. Các phương pháp thu thập dữ liệu điện tử 3.4. Phân tích và phân phối dữ liệu 3.1.1 Khái niệm tri thuc marketing điện tử Vấn đề đặt ra: Quá tải thông tin Thông tin, dữ liệu được thu thập:  - Kết quả của các cuộc khảo sát, thông tin về tình hình doanh số bán hàng, dữ liệu thứ cấp về đối thủ cạnh tranh,… - Các thông tin được cập nhật tự động từ website, điểm bán hàng truyền thống, và từ các tập khách hàng của DN BH 3.1: Mô hình SDS (SDS – From Sources to Databases to Strategy) Viễn cảnh giả định cho 1 cty máy tính thực hiện hoạt động nghiên cứu khách hàng và sử dụng thông tin này để cải tiến nâng cao chất lượng sản phẩm của cty Tri thức là những thông tin có ích, sáng tạo đã qua xử lý, mang tính học hỏi và kế thừa Quảng cáo trực tuyến? Sự ảnh hưởng của tri thức tới quảng cáo trực tuyến? Chuyển tải dữ liệu thành tri thức Tri thức marketing: là những kiến thức đã được chọn lọc hoặc tổng hợp theo trật tự bởi những nhà marketing và đôi khi bởi những nhà tư vấn, các đối tác, và các nhân viên trong DN. 3.1.2. Quản trị tri thức marketing Quản trị tri thức là một quá trình quản trị sự sáng tạo, sử dụng và phân phối tri thức, do đó: Các dữ liệu, thông tin và tri thức được chia sẻ với những nhà ra quyết định marketing nội bộ, đối tác, thành viên kênh phân phối và khách hàng Khi các nhân vật hữu quan khác có thể truy cập và xử lý các tri thức đã được chọn lựa thì DN sẽ trở thành một tổ chức nghiên cứu và sẽ dễ dàng hơn trong việc hoàn thành chỉ tiêu ROI và những mục tiêu thực hiện khác  Công nghệ quản trị tri thức cho phép những nhân viên marketing có thể nói chuyện với KH nhằm giải quyết các vấn đề còn tồn tại. Đặc điểm Dữ liệu e-MKT lưu trữ trong hệ thống cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu  có thể sử dụng thông tin 24/7 Đa dạng hóa phương thức nhận dữ liệu: qua máy tính, qua thiết bị cầm tay, fax, … Cho phép khách hàng truy cập vào hệ thống cơ sở dữ liệu nhất định. VD: amazon.com Khoa học kỹ thuật và Internet giúp đơn giản hóa quá trình thu thập dữ liệu: + Dữ liệu cấp 2: phương tiện truyền thông đại chúng + Dữ liệu cấp 1: bar code scanner, điện thoại, forum, website, điều tra, bản báo cáo nội bộ… 3.2 Cơ sở dữ liệu marketing điện tử Ưu điểm: Thu thập nhanh chóng, ít tốn kém Nhược điểm: Không phù hợp, không đáp ứng đúng yêu cầu và mục đích Chất lượng Lỗi thời => Internet giúp tiếp cận các dữ liệu thứ cấp về nhân tố và xu hướng của thị trường dễ dàng hơn: Đối thủ cạnh tranh, Công nghệ, Văn hóa – xã hội… VD: DN muốn điều tra đặc điểm và tính cách hành vi của người sử dụng Internet tầng lớp thanh thiếu niên Việt Nam  truy cập website Tổng cục thống kê www.gso.gov.vn 3.2.1. Nguồn dữ liệu thứ cấp Dữ liệu thứ cấp bao gồm: - Dữ liệu chung (Publicly generated data) - Dữ liệu riêng (Privately generated data) - Dữ liệu trực tuyến (online databases) - Tình báo cạnh tranh (Competitive Intelligence) Các nguồn dữ liệu thứ cấp Dữ liệu thứ cấp Dữ liệu chung (Publicly generated data) Dữ liệu thống kê từ các tổ chức toàn cầu Thông tin bổ trợ từ các kết quả nghiên cứu của các trường đại học Thông tin đặc thù về ngành kinh doanh tại các website hiệp hội (->Hầu hết thông tin được thu thập miễn phí và nhanh chóng Dữ liệu thứ cấp Dữ liệu riêng (Privately generated data) Ngày càng nhiều người sử dụng và DN đưa thông tin của mình lên Internet Website của DN thường cung cấp thông tin tổng quan về tầm nhìn chiến lược, thông tin về sản phẩm, về các đối tượng có liên quan tới DN và về các sự kiện hiện thời của DN Người sử dụng thường đưa ra những thông tin cá nhân trên webpage (blog) – nguồn thông tin hữu ích cho các DN. Các DN nghiên cứu thị trường thường cung cấp miễn phí một số kết quả nghiên cứu và thống kê trên website của họ hoặc dưới hình thức gửi các bản tin qua email (e-mail newsletter) Dữ liệu thứ cấp Dữ liệu riêng (Privately generated data) Thu thập tin tức (Aggregation): Thu thập thông tin về sản phẩm dịch vụ từ các nhà cung cấp trợ giúp cho quá trình lựa chọn và ra quyết định mua của người sử dụng Trung gian thông tin (Infomediaries): DN trực tuyến chuyên thu thập và phân phối thông tin Nhà trung gian thông tin kiếm soát một số lượng lớn các phương thức truyền thông, cung cấp thông tin cho người sử dụng thông qua việc gửi thông tin cho khách hàng bằng email (“push”) hoặc cho phép người sử dụng tải chúng về qua các website (“pull”) Dữ liệu thứ cấp Tình báo cạnh tranh (tình báo MKT) Tình báo cạnh tranh là quá trình DN phân tích ngành, sử dụng những thông tin này giúp ích cho việc định vị chiến lược và xác định điểm yếu của đối thủ cạnh tranh Theo ước tính, khoảng 40% trên tổng số DN hiện nay thường xuyên thực hiện hoạt động tình báo cạnh tranh Chu kỳ tình báo cạnh tranh: Nhận dạng yêu cầu tình báo Thu thập và xử lý thông tin Phân tích thông tin qua việc nhận dạng những mục đích cụ thể và đề xuất hành động thực hiện Lập báo cáo và gửi thông tin đến những bộ phận có nhu cầu Đánh giá sự ảnh hưởng của hoạt động tình báo và đề xuất những quy trình tình báo mới Dữ liệu thứ cấp Tình báo cạnh tranh (tình báo MKT) Các nguồn thông tin của tình báo cạnh tranh: Các ấn phẩm của đối thủ cạnh tranh Các loại sản phẩm dịch vụ mới trên thị trường Hoạt động liên lạc và hợp tác nhãn hiệu Chương trình, sự kiện thương mại Các chiến lược quảng cáo Internet giúp thu thập thông tin nhanh chóng, đơn giản do truy cập vào website của đối thủ cạnh tranh, theo dõi sự liên kết của các website VD: Honda Dữ liệu thứ cấp  Chất lượng thông tin: Tiếp cận dữ liệu thứ cấp phải cẩn trọng: Đảm bảo mức độ đáp ứng của dữ liệu với mục tiêu đặt ra Kiểm tra tính xác thực của dữ liệu qua nguồn Internet Nguyên nhân: Thông tin được đưa lên web bởi bất kỳ cá nhân hay tổ chức nào mà ko bị kiểm tra bởi nhà quản trị web Website bắt mắt chưa chắc cung cấp thông tin chính xác và phù hợp Dữ liệu thứ cấp  Chất lượng thông tin: Xác định chất lượng nguồn thông tin Xác định tác giả của thông tin trên web Xác định thẩm quyền của tác giả với website Mức độ thường xuyên trong cập nhật thông tin? Mức độ hoàn thiện của website So sánh tính chính xác của thông tin bằng việc đối chiếu với những địa chỉ khác Kiểm tra tính chuẩn xác của website (2) Dữ liệu sơ cấp Dữ liệu sơ cấp = được DN thu thập lần đầu tiên giúp giải quyết những vấn đề hiện tại của DN Đặc điểm: Được sử dụng khi dữ liệu thứ cấp ko đáp ứng yêu cầu Chi phí và thời gian thu thập, xử lý cao hơn dữ liệu thứ cấp Đảm bảo tính phù hợp, kịp thời của nguồn thông tin Là nguồn dữ liệu của riêng DN, đối thủ cạnh tranh không có được Hạn chế: Hoạt động nghiên cứu qua Internet chỉ có thể thu thập được thông tin từ những người sử dụng Internet, do vậy thông tin này ko thể coi là thông tin mẫu cho hoạt động nghiên cứu số đông 3.2.2. Các nguồn dữ liệu Internet (2) Dữ liệu sơ cấp Nguồn của dữ liệu sơ cấp: Qua Internet - Điều tra: khảo sát, hội thảo, phỏng vấn… - Tổng hợp thông tin thực tế về hành vi của khách hàng truy cập website Qua hoạt động thu thập dữ liệu ngoại tuyến thông qua quá trình mua hàng của KH: quét và lưu trữ mã số SP và số thẻ tín dụng của KH tại gian hàng bán lẻ ngoại tuyến Các báo cáo nội bộ: - Bộ phận kế toán: tình hình bán hàng, chi phí MKT và lợi nhuận… - Bộ phận bán hàng: Sử dụng phần mềm bans ha – Sales force automation software) - Dữ liệu về tính cách, hành vi KH qua email, hành vi mua hàng… + Khách hàng truy cập webpage trong thời gian bao lâu? + Tổng thời gian khách hàng truy cập website? + Khách hàng truy cập vào website bằng cách nào? Ưu điểm: Kịp thời và phù hợp với vấn đề hiện tại Nhược điểm: Tốn kém, mất nhiều thời gian Không thu thập dữ liệu được từ những người không sử dụng Internet Các giai đoạn thu thập và xử lý dữ liệu sơ cấp: Bước 2: Lập kế hoạch nghiên cứu: Xác định phương pháp nghiên cứu: lựa chọn nhóm nghiên cứu, phương pháp quan sát, nhóm phỏng vấn chiều sâu, cách thức nghiên cứu khảo sát và các phương pháp nghiên cứu ngoại tuyến có sự trợ giúp của công nghệ Lựa chọn mẫu nghiên cứu: Lựa chọn các nguồn và số lượng mẫu nghiên cứu Phương pháp tiếp cận: điện thoại, email, trực tiếp với đối tượng nghiên cứu qua Internet Thiết lập các công cụ nghiên cứu: Nghiên cứu qua khảo sát: bảng câu hỏi Phương pháp nghiên cứu khác: sử dụng một giao thức chuẩn hướng dẫn cách thức thu thập dữ liệu Bước 3: Thu thập dữ liệu dựa trên kế hoạch nghiên cứu đã được lập Bước 4: Phân tích dữ liệu: sử dụng phần mềm thống kê cho phương pháp phân tích dữ liệu qua khảo sát truyền thống hay qua phương pháp khai phá dữ liệu  nhận dạng mẫu và thông tin trong CSDL Bước 5: Phân bổ các kết quả nghiên cứu/ bổ sung thêm vào MIS Chương 3Quản trị tri thức marketing 3.1. Khái niệm tri thuc và quản trị tri thức marketing điện tử 3.2. Cơ sở dữ liệu điện tử 3.3. Các phương pháp thu thập dữ liệu điện tử 3.4. Phân tích và phân phối dữ liệu 3.3.1. Các cách tiếp cận nghiên cứu trực tuyến (5) (1) Thử nghiệm trực tuyến (Thực nghiệm trực tuyến) Nội dung: Lựa chọn chủ đề Lựa chọn website liên quan tới chủ đề nghiên cứu Chia nhóm đối tượng nghiên cứu Gửi bảng câu hỏi điều tra  Xác định sự khác nhau giữa các KH Quyết định đặt banner quảng cáo Mục đích: Tìm hiểu phản ứng và kích thích của nhóm đối tượng nghiên cứu Kiểm tra sự ảnh hưởng của các mối quan hệ Kiểm tra tính khác biệt của các web page, các banner quảng cáo, chào hàng xúc tiến trực tuyến (2) Điều tra phỏng vấn theo nhóm mục tiêu trực tuyến: Nội dung: Xác định nhóm mục tiêu phỏng vấn cụ thể (4 – 8 thành viên) Xây dựng bảng câu hỏi Phỏng vấn trực tuyến Xác định công cụ sử dụng (đoạn câu hỏi có cấu trúc thảo luận mở rộng) 3.3.1 Các cách tiếp cận nghiên cứu trực tuyến (2) Điều tra phỏng vấn theo nhóm mục tiêu trực tuyến: Ưu điểm: Rút ngắn khoảng cách giữa các thành viên ở cách xa nhau Câu trả lời của các thành viên không bị ảnh hưởng lẫn nhau Đưa ra các chương trình quảng cáo, các phần mềm, công cụ đa phương tiện… nhằm khuyến khích hoạt động trao đổi và thảo luận nhóm Nhanh và ít tốn kém hơn các phương pháp khác Quản lý hệ thống về con người tốt hơn Hạn chế: Số lượng thành viên hạn chế  Bảng thông tin trực tuyến và cập nhật thường xuyên Mất đi sự biểu lộ ý kiến qua khuôn mặt khi giao tuyến trực tuyến  Biểu tượng mặc định Tính xác thực  Thẩm định bằng những câu trả lời và phải có mật khẩu (3) Hoạt động quan sát trực tuyến Nội dung: Quan sát KH trong những tình huống cụ thể như: Kiểm soát việc KH tán ngẫu và gửi email thông qua các phòng chat, bảng tin hay qua danh sách gửi thư  nghiên cứu về SP, ngành kinh doanh thông qua kiểm soát và điều hành các buổi thảo luận Cung cấp không gian trên website của DN hay mua danh sách các địa chỉ email tại những chủ đề thảo luận có liên quan tới SP mà DN muốn nghiên cứu Ưu điểm: Hiệu quả và mang tính xác thực cao Hạn chế: Quan sát 1 số lượng nhỏ nên chưa mô tả khách quan và chính xác hành vi mua hàng chung của KH 3.3.1. Các cách tiếp cận nghiên cứu trực tuyến (4) Khảo sát trực tuyến: Đặc điểm: Quy mô KH mục tiêu lớn Nội dung khảo sát nhỏ Bao gồm: Khảo sát qua email: Mẫu nghiên cứu: Thu thập địa chỉ email từ hệ thống cơ sở dữ liệu của DN, từ DN chuyên dụng, từ website… Gửi bảng câu hỏi Gửi email nhắc nhở tới những đối tượng nghiên cứu Khảo sát qua website DN gửi bảng câu hỏi lên website của họ KH trả lời vào mẫu trả lời tự động dưới dạng nút bấm/ menu/ ô trống 3.3.1. Các cách tiếp cận nghiên cứu trực tuyến (5) Các nhóm hội thảo phỏng vấn trực tuyến Nhóm nghiên cứu trực tuyến được coi như cộng đồng opt-in, bao gồm một nhóm những người: Chấp nhận trở thành đối tượng nghiên cứu cho các nhà nghiên cứu marketing Được hưởng những lợi ích/ ưu đãi nhất định, vd: dùng SP miễn phí của DN trong 1 thời gian; hưởng coupon mua hàng trên mạng… Phải hoàn thành bảng câu hỏi phụ Ưu điểm: Thông tin xác thực về đặc điểm và tính cách của KH Có bảng câu hỏi ngắn hơn  tăng tỷ lệ phúc đáp của KH Số lượng thành viên nhóm nghiên cứu lớn  tăng tính khái quát hóa Hạn chế: Chi phí cao 3.3.1. Các cách tiếp cận nghiên trực tuyến 3.3.2. Một số cách tiếp cận nghiên cứu tận dụng công nghệ khác (a) Thu thập dữ liệu từ giao diện của KH = Thu thập thông tin về KH ngay tại PC của người sử dụng Sử dụng cookies khi người sử dụng truy cập vào website: Theo dõi hành vi của người sử dụng Giúp nhà marketing đưa ra chương trình xúc tiến phù hợp và các webpage gửi đến từng người sử dụng riêng lẻ Sử dụng clickstream: Thiết lập hệ thống đo lường PC trên máy tính của một nhóm những người sử dụng nhất định và theo dõi về hành vi và các trang web, nội dung mà nhóm người này truy cập Internet Clickstream: Phần mềm theo dõi quá trình click của KH, nhằm xác định chương trình nào trên website thu hút KH nhất Phải có tập KH quen thuộc (b) Thu thập dữ liệu từ server: Sử dụng phần mềm bộ đếm web log tập hợp các báo cáo về: Số lượng người sử dụng Mục nào trên website mà KH ưu tiên truy cập Người sử dụng đã mua gì tại trang web đó Nhiều DN sử dụng dữ liệu từ server để tạo nên những thay đổi thường xuyên trong các webpage và các chào hàng xúc tiến Dữ liệu thời gian thực xảy ra khi một phần mềm đặc biệt: Theo dõi sự di chuyển của KH thông qua 1 website Biên soạn và báo cáo dữ liệu tại những bản thông báo hiện tại Cho phép nhà marketing phân tích được hành vi trực tuyến của KH và đưa ra những điều chỉnh kịp thời 3.3.2 Một số cách tiếp cận nghiên cứu tận dụng công nghệ khác (c) Tiếp cận nghiên cứu từ không gian thực: Thu thập dữ liệu sơ cấp không gian thực tại các điểm mua hàng ngoại tuyến Kết hợp với dữ liệu trực tuyến đưa ra bức tranh toàn cảnh về hành vi của KH đối với những DN bán lẻ cá nhân Thu thập dữ liệu thông qua: Các loại máy đọc thẻ thông minh, thẻ tín dụng, các máy bán hàng tương tác, máy quét dữ liệu VD: Catalina marketing sử dụng máy quét UPC cho hoạt động xúc tiến : Đặt những máy nhỏ bên cạnh quầy thanh toán tại các gian hàng tạp phẩm để thu thập các coupon dựa trên việc mua hàng của từng KH Khi KH sử dụng hết tiền trong coupon, máy quét mã số ngang sẽ ghi lại Xây dựng một hệ thống cơ sở dữ liệu khổng lồ cho mục đích mua hàng và cho những phúc đáp chào hàng của KH Có thể kết hợp được dữ liệu thu thập tại các gian hàng bán lẻ ngoại tuyến với dữ liệu tại các gian hàng trực tuyến 3.3.2 Một số cách tiếp cận nghiên cứu tận dụng công nghệ khác BH 3.4: Ví dụ về việc lưu trữ và chọn lọc dữ liệu từ gian thực 3.4. Phân tích và phân phối dữ liệu Sau khi các dữ liệu được tập hợp và thu thập về kho chứa dữ liệu, doanh nghiệp cần thực hiện các hoạt động phân tích sau: (1) Hoạt động khai phá dữ liệu (data mining): Trích rút các thông tin thông qua phân tích thống kê (dánh giá các chiến lược marketing, nhận dạng cơ hội sản phẩm mới và dự đoán về hành vi của khách hàng) (2) Lập hồ sơ KH (customer profiling): Giúp nhà marketing: + Hiểu được đặc điểm và hành vi của từng nhóm KH mục tiêu + Lựa chọn những nhóm mục tiêu cho những chào hàng xúc tiến + Tìm và giữ chân KH + Giảm CP gửi thư trực tiếp bằng việc mục tiêu hóa những KH có phản ứng phúc đáp cao (3) Phân tích RFM (recency, frequency, monetary): Sử dụng dữ liệu với 3 tiêu chuẩn chính: + Lần mua hàng cuối cùng của KH là khi nào? (tính chất mới xảy ra) + KH mua SP của công ty bao nhiều lần? (mức độ thường xuyên) + KH đã chi bao nhiêu tiền để mua SP? (mức độ tài chính) (4) Thu thập các bản báo cáo: Nhà tập hợp báo cáo tự động chuyển đổi bản báo cáo thành những bài viết ngắn gọn, xúc tích, dễ hiểu, có chất lượng từ thông tin trong kho dữ liệu 3.4. Phân tích và phân phối dữ liệu