Team mình thực hiện khá nhiều chiến dịch marketing lead cho BĐS các năm trước và 2 năm gần đây thì team mình lui về làm platform theAlita & Socialheat nhiều hơn là chạy dự án. Từ khi làm platform thì có dịp được làm việc với hầu hết anh em chạy marketing lead hay agency chạy cho CDT và sàn. Mỗi một dự án, mỗi 1 giai đoạn sóng là nhiều mảnh tối được phơi bầy. Liệt kê vài note nhỏ trong tổng thể đề mọi người thấy: 1. Google SEM: lead đa số về từ landing page. Vậy thì câu chuyện click ảo hay gọi là click tặc cũng mệt mỏi. 1 dự án nếu đình đám sơ sơ có 50 sàn F1, thêm 50 sàn f2 và ngàn quân sale thì việc dự án mình chạy từ khóa, thi nội đầu ngày cũng có đủ click từ các bạn sale vào hỗ trợ …để mình mau hết tiền 2. Landing page thì thôi: đủ các loại form được điền vào, nội 2 khách thật lọt vào giữa 200 info ảo thì team sale cũng tụt cmn mood gọi 3. Chạy facebook thì ngoài các anh em chạy không tốn phí chỉ tốn tiền điện thì việc bom thêm tí tài khoản ảo vào fanpage và post quảng cáo để tăng mức độ thông minh AI của facebook thì nhận về rác và clone Cũng còn nhiều note lắm và tùy theo loại mà có các mức chống cự khác nhau, mình sẽ có 1 bài về NGHỆ THUẬT PHÒNG CHỐNG HẮC ÁM sau

Mình vừa đọc 1 case study của Mastercard: "Room for Everyone". Case này cho mình thấy rõ sức mạnh của Big data. Bối cảnh: Ba Lan đã đón lượng lớn người tị nạn từ Ukraine. Nhiều người trong số họ đã mở doanh nghiệp mới (chiếm 10% tổng). Điều này khiến nhiều người Ba Lan lo ngại về khả năng cạnh tranh. Trong khi đó, Mastercard lại cho rằng đây lại là cơ hội. Insight: Dữ liệu Mastercard cho thấy doanh nghiệp thực ra có thể bổ trợ nhau khi đặt gần nhau. Họ không phải đối thủ mà là đối tác! Big idea: Mastercard đã cho ra mắt một công cụ kỹ thuật số có tên "Where to Start". Công cụ này vận hành như một hệ thống AI/Automation dùng để phân tích và tự động đề xuất vị trí kinh doanh tối ưu nhất. Kết quả: Nhờ vào data, Mastercard đã thay đổi được nhận thức xã hội, hỗ trợ hàng ngàn doanh nghiệp nhỏ tìm được vị trí đắc địa và chứng minh rằng hội nhập kinh tế đều tạo ra lợi ích cho tất cả. Đọc được case này, mình nghĩ nếu áp dụng cách tư duy dùng Big data để tìm ra mối quan hệ "cộng sinh" này vào thị trường Việt Nam thì sẽ như thế nào nhỉ?

Bên mình từng có một chiến dịch cho sản phẩm tài chính. Những ngày đầu chạy ads thì chỉ số nhìn khá ổn, nhưng lead về lại rất kém chất lượng, sale gọi không ra đơn. Team ban đầu nghĩ là do thông điệp chưa đủ mạnh, nên cứ tiếp tục tối ưu nội dung quảng cáo. Sau gần một tuần không cải thiện, cả team quyết định dừng lại và đọc lại toàn bộ Social Data liên quan đến các chủ đề vay tiêu dùng, trả góp, áp lực tài chính cá nhân. Lúc này mới thấy một điều rất khác so với giả định ban đầu: nhóm nói nhiều nhất không phải là nhóm thu nhập cao, mà lại rơi vào nhóm trẻ hơn, chi tiêu nhiều cho mua sắm online và du lịch, nhưng lại rất nhạy cảm với áp lực trả góp. Từ dữ liệu này, team chỉnh lại toàn bộ thông điệp, điều chỉnh tệp target và tối ưu lại landing page theo đúng pain point thực tế. Chỉ sau một tuần, CTR tăng rõ rệt, lead về đúng tệp hơn và sale cũng dễ chốt hơn. Sau lần đó mình mới thấy, Social Data không phải để “xem cho vui”, mà thực sự là thứ giúp mình tránh đi rất nhiều quyết định cảm tính.