Home » Số liệu và phân tích tiếp thị nội dung
Tiếp thị nội dung

Số liệu và phân tích tiếp thị nội dung

by Meta

Tìm hiểu 5 loại dữ liệu quan trọng dẫn dắt thông tin chi tiết phân tích giúp thúc đẩy thành công và hiệu suất và đo lường tiếp thị nội dung.

Các nhà tiếp thị nội dung ngày càng có nhiệm vụ tìm hiểu các tập dữ liệu lớn và khó sử dụng.

Tuy nhiên, họ thường thiếu các kỹ năng để xử lý dữ liệu này, tạo ra một mối quan hệ nghịch lý giữa việc ra quyết định của người điều hành và việc thực hiện trên cơ sở.

Mặt khác, 94% doanh nghiệp cảm thấy rằng dữ liệu là điều cần thiết cho sự tăng trưởng của họ.

Tuy nhiên, đồng thời, 63% nhân viên nói rằng họ phải vật lộn để xử lý dữ liệu trong một khung thời gian khả thi.

Khi xuất bản kỹ thuật số chuyển sang mô hình dựa trên dữ liệu, cần phải có phân tích sâu đối với các công ty muốn duy trì tính cạnh tranh.

>> Tham khảo: Trí tuệ nhân tạo trong chương trình tiếp thị.

Các nhà tiếp thị nội dung phải điều chỉnh bộ kỹ năng của họ và xây dựng các công nghệ tiên tiến, tập trung vào quyền riêng tư có thể xử lý dữ liệu của bên thứ nhất.

Điều này sẽ cho phép họ tạo ra nội dung có liên quan, đáng tin cậy và hấp dẫn cao, đáp ứng các tiêu chí EAT (Chuyên môn, Độ tin cậy, Độ tin cậy) của Google và xếp hạng tốt trong các công cụ tìm kiếm.

1. Dữ liệu đang phát triển: Câu chuyện về sự phức tạp và cơ hội

Phân tích dữ liệu vì nó liên quan đến tiếp thị nội dung trình bày một bức tranh đa diện.

Nhiều yếu tố xuất hiện, bao gồm các quy định của chính phủ, mối quan tâm ngày càng tăng về quyền riêng tư và sự giảm giá sắp tới của cookie của bên thứ ba (chỉ nêu một vài ví dụ).

Tuy nhiên, cả sự phổ biến của dữ liệu và việc sử dụng nó trong tiếp thị nội dung dự kiến ​​sẽ tăng theo cấp số nhân trong những năm và thập kỷ tới.

  • CAGR (tốc độ tăng trưởng kép hàng năm) cho chi tiêu cho các giải pháp phân tích sẽ tăng 12,8% từ năm 2021 đến năm 2025.
  • 66% các nhà tiếp thị dự đoán tổng chi tiêu tiếp thị nội dung sẽ tăng vào năm 2022.
  • 81% nhà tiếp thị nói rằng doanh nghiệp của họ coi nội dung là “chiến lược cốt lõi”.
  • 85% khách hàng muốn thương hiệu chỉ sử dụng dữ liệu của bên thứ nhất.
  • 86% người tiêu dùng lo lắng về quyền riêng tư của dữ liệu.

Những số liệu này nêu bật cả những khả năng và thách thức của một tương lai trong đó dữ liệu được cung cấp rộng rãi, nhưng bị hạn chế trong phạm vi sử dụng của nó.

Các nhà tiếp thị nội dung đang ở một vị trí bấp bênh khi cân bằng các mối quan tâm cạnh tranh. Do đó, dữ liệu của bên thứ nhất đang chiếm vị trí trung tâm như là động lực chính đưa ra quyết định trong không gian kỹ thuật số.

>> Tham khảo: Những lý do bạn cần một chiến lược nội dung dài hạn.

2. Vai trò của dữ liệu và phân tích trong tiếp thị nội dung

Quyền truy cập vào dữ liệu lịch sử và thời gian thực cho phép các nhà tiếp thị nội dung điều hướng bối cảnh kỹ thuật số nơi sở thích của người dùng có thể thay đổi ít hơn so với thời gian cần thiết để nói “world wide web”.

Một loạt các điều kiện thực sự ảnh hưởng đến thị hiếu của người tiêu dùng, từ các sự kiện chính trị đến các mốt văn hóa đại chúng đang trôi qua.

Các phương pháp tiếp cận theo hướng dữ liệu cung cấp một cái gì đó của một bức tường thành chống lại sự không chắc chắn này.

Chúng cho phép các nhà tiếp thị điều chỉnh chiến lược nội dung bằng cách đo lường các loại hành vi cụ thể của người dùng và truy cập vào các nền tảng phù hợp.

Hơn nữa, các giải pháp điểm phần lớn được thay thế bằng các CDP toàn diện (nền tảng dữ liệu khách hàng) tổng hợp đầu vào từ nhiều nguồn.

Các ứng dụng này thường bao gồm AI (trí tuệ nhân tạo) và các cơ chế tự động hóa để tạo ra thông tin chi tiết mà không cần sự tham gia trực tiếp của các nhà khoa học dữ liệu.

Điều quan trọng, các nhà tiếp thị nội dung có thể tạo ra những hiểu biết hữu ích mà không nhất thiết phải dựa vào cơ sở hạ tầng tiên tiến hoặc kiến ​​thức kỹ thuật chuyên sâu.

2.1. Dự báo xu hướng ngành

Phân tích dữ liệu lịch sử cho phép người đánh dấu nội dung dự đoán các xu hướng thời sự, sự xuất hiện của các kênh phân phối mới, thay đổi thời trang và sự nổi bật trong các ngành, các biến thể từ khóa theo mùa, v.v.

Dữ liệu “chuỗi thời gian” theo dõi một tập hợp các điểm dữ liệu trong một khoảng thời gian nhất quán, do đó cung cấp thông tin chi tiết về hành vi người dùng dài hạn và tạo cơ sở cho các dự báo chi tiết.

Bởi vì phân tích chuỗi thời gian thường yêu cầu khối lượng lớn dữ liệu, dự báo xu hướng đại diện cho một lĩnh vực mà công cụ dự đoán và thuật toán máy học là cần thiết để chuyển thông tin thô thành thông tin chi tiết khả thi.

Các chỉ số cung cấp thông tin chi tiết về xu hướng của ngành: lưu lượng truy cập, lượng tìm kiếm từ khóa và tỷ lệ giữ chân các sản phẩm và dịch vụ.

>> Tham khảo: Meta báo cáo lần đầu tiên giảm doanh thu quảng cáo.

2.2. Tương tác theo xu hướng và danh mục nội dung

Dữ liệu phân loại gắn với các chủ đề và chủ đề được xác định rõ ràng cung cấp thông tin chi tiết về mức độ tương tác của khán giả.

Điều này có ý nghĩa rõ ràng đối với định hướng của chiến lược nội dung và lựa chọn biên tập của bạn.

Tương tự như vậy, hiểu được những danh mục nào mà khách truy cập của bạn điều hướng đến sau khi họ rời khỏi trang có nghĩa là bạn có thể thêm nội dung còn thiếu trên các trang đích chính.

Trong đó dữ liệu danh mục chủ đề cung cấp thông tin chi tiết chung về mức độ tương tác của người dùng, các chỉ số hiệu suất cụ thể như chuyển đổi cho phép phân tích ROI nội dung cấp cao khi được tổng hợp thành các danh mục.

Các chỉ số cung cấp thông tin chi tiết về mức độ tương tác: tỷ lệ thoát, thời gian trên trang, ROI, chuyển đổi.

2.3. Hành vi và trải nghiệm tại chỗ

Dữ liệu về hành vi trên trang web cung cấp một cửa sổ tức thì về hiệu quả của các loại nội dung, định dạng và kênh.

Máy học cũng đã cho phép xử lý nhanh chóng các phản hồi định tính.

Một ví dụ là phân tích tình cảm, dựa vào các công nghệ tiên tiến như sinh trắc học và phân tích văn bản để trích xuất dữ liệu về thái độ của khách hàng.

Dữ liệu hành vi của người dùng cho phép các nhà tiếp thị nội dung trực quan hóa toàn bộ hành trình của khách hàng, từ tìm kiếm ban đầu đến mua hàng hoặc thoát.

Làm việc với dữ liệu này để theo dõi trải nghiệm khách hàng mang lại cơ hội khắc phục các điểm chưa đạt và củng cố các phần chuyển đổi cao trong kênh bán hàng của trang web.

Các chỉ số cung cấp thông tin chi tiết về hành vi trên trang web: lượt chia sẻ, mức độ tương tác, phản hồi định tính.

2.4. Dữ liệu, Nội dung, Hồ sơ Khách hàng và Phân đoạn

Phân khúc người dùng được xác định rõ ràng kết hợp các điểm dữ liệu như vị trí, thời gian truy cập, tần suất mua hàng, sở thích, v.v. cho phép các nhà tiếp thị nội dung tạo nội dung phù hợp, cụ thể, có khả năng vượt trội trong các thước đo hiệu suất như mức độ tương tác và chuyển đổi.

Ngoài việc cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực về bản chất của sở thích và sở thích hiện tại của người dùng, hồ sơ chi tiết cũng tạo cơ sở vững chắc để dự đoán hành vi trong tương lai.

Công nghệ tự động được tìm thấy trong nền tảng dữ liệu đặc biệt hiệu quả trong việc hợp lý hóa quy trình này.

Các chỉ số cung cấp thông tin chi tiết về hồ sơ và phân đoạn: vị trí, thời gian ghé thăm, tần suất mua hàng.

>> Tham khảo: Tối ưu tìm kiếm trên trang và trải nghiệm người dùng.

2.5. Hiệu suất Dữ liệu và Nội dung Trong Công cụ Tìm kiếm

Hiệu suất của công cụ tìm kiếm thường được kết hợp với theo dõi xếp hạng.

Nhưng còn nhiều thứ để đo lường hiệu quả của nội dung hơn là chỉ theo dõi các vị trí SERP.

Thông tin chi tiết hướng tới việc cải thiện hiệu suất tìm kiếm cần tính đến các điểm dữ liệu khác nhau.

Chúng bao gồm xếp hạng vị trí không, phân phối đuôi dài, tỷ lệ nhấp, mức độ phổ biến trong các đoạn trích nổi bật, tuổi thọ nội dung và hơn thế nữa.

Nghiên cứu của công ty tôi, BrightEdge, cho thấy rằng sở thích nội dung có thể khác nhau tùy theo ngành. Do đó, điều quan trọng là sử dụng dữ liệu để cung cấp thông tin cho các chiến lược nội dung của bạn.

Các nền tảng phân tích SEO tất cả trong một (trái ngược với các giải pháp điểm) thực hiện chức năng này và cho phép các nhà tiếp thị nội dung sao chép các chủ đề và định dạng nội dung hoạt động hàng đầu.

Tương tự, chúng cung cấp dữ liệu có giá trị, có thể hành động để tối ưu hóa các trang có triển vọng nhưng hoạt động kém hiệu quả.

Các chỉ số cung cấp thông tin chi tiết về mức độ tương tác: lưu lượng truy cập không phải trả tiền, tỷ lệ nhấp, vị trí SERP, chia sẻ thông tin.

3. Lợi ích của mô hình tiếp thị nội dung theo hướng dữ liệu

Phân tích nâng cao là vũ khí cần thiết trong kho vũ khí của nhà tiếp thị nội dung hiện đại.

Vấn đề không còn là liệu bạn có đang tận dụng dữ liệu hay không – điều đó nên được đưa ra.

Thay vào đó, bạn nên cân nhắc mức độ hiệu quả của mình khi triển khai các giải pháp công nghệ sáng tạo và tạo ra những thông tin chi tiết độc đáo.

Nội dung thường là cốt lõi của các chiến lược tiếp thị, bán hàng và duy trì thành công.

>> Tham khảo: 6 mẹo cải thiện kết quả tìm kiếm thương mại điện tử.

Và các nền tảng phân tích cung cấp một cơ hội vô giá để nâng cao lợi thế cạnh tranh của bạn.

Phương pháp tiếp cận tiếp thị nội dung theo hướng dữ liệu của bên thứ nhất tính đến nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm cả sự phát triển sở thích của người dùng, sự thay đổi trong sở thích kênh và các ràng buộc pháp lý hiện hành.

Khi thế giới ngày càng tập trung vào dữ liệu, các công ty kỹ thuật số cần phải tận dụng các cơ hội từ việc cung cấp và đo lường ROI tiếp thị nội dung.

Related Posts

Leave a Comment