- Bạn từng đưa ra chiến lược dựa trên các phân tích tưởng chừng như rất logic mạch lạc với các con số “đầy tính thuyết phục”, nhưng khi triển khai lại không tạo ra kết quả gì đáng kể?
- Bạn có từng cảm thấy “có gì đó sai sai” khi đọc phân tích từ team, nhưng vẫn phải gật đầu, duyệt theo cảm tính vì... không biết check xem phân tích “liệu có bị misleading không” thế nào?
Trong thời đại mà mọi quyết định marketing đều xoay quanh data, chúng ta sử dụng rất nhiều số liệu, biểu đồ, thậm chí cả mô hình để đưa ra chiến lược. Nhưng đáng tiếc, không phải lúc nào phần phân tích của chúng ta cũng đúng.
Vấn đề không nằm ở việc thiếu dữ liệu, mà ở chỗ chúng ta không biết đánh giá chất lượng của một bài phân tích.
Phân tích đó có hợp lý không? Có bias không? Có dẫn đến kết luận sai không?
Nhiều chiến dịch thất bại không phải vì ý tưởng tệ hay triển khai kém, mà vì cả team từ manager, leader đến team member đều đang tin tưởng vào một phân tích sai ngay từ đầu. Những lỗi nhỏ, khó nhận ra khi phân tích như chọn sai dữ liệu, nhầm lẫn giữa tương quan và nhân quả, hiểu nhầm insight có thể khiến cả phòng marketing đi lệch hướng mà không hề hay biết.
Flaws in Marketing Analytics - Những sai lầm trong phân tích dữ liệu ảnh hưởng tới chiến lược kém hiệu quả
Vậy làm sao để tránh được những sai lầm đó?
Đây là những nội dung chuyên sâu sẽ có trong Master Class #17: Flaws in Marketing Analytics - Những sai lầm trong phân tích dữ liệu ảnh hưởng tới chiến lược kém hiệu quả