Hướng dẫn tập tành “Data-driven Insight” cho Planner

Không phải là chuyên viên nghiên cứu thị trường, dữ liệu có sẵn lại ít khi nào dùng được, làm thế nào để Planner có thể tìm ra Insight mang tính Data-driven?

Hơn chục năm trước, lúc mới bước vào nghề, mỗi lần trình bày một chiếc Creative Brief, tôi thường bị Creative hỏi: “Có Data gì cho Insight này không?”. Tiếp theo là khách hàng: “Em có Data gì chứng minh cho điều em nói không?”. Thỉnh thoảng, Account cũng nhắc nhở: “Khách này rất Data-driven, nhớ đưa Data vào nhé”.

Và các bạn biết tôi đã làm gì không? Chắc nhiều bạn cũng giống tôi: lên Google tìm kiếm báo cáo liên quan tới ngành, rồi screenshot vài biểu đồ để đưa vào Proposal cho có vẻ “Data-driven”. Giờ thì nhanh hơn, chỉ cần nhờ AI làm và trích nguồn (và đôi khi không buồn kiểm tra lại xem nguồn có đúng không).

Dưới góc nhìn của Strategic & Communication Planning, Insight từ các báo cáo sẵn có thường ít khi có ích.
Nguồn: Pexels

Nhưng thật ra, dưới góc nhìn của Strategic & Communication Planning, các báo cáo sẵn có thường ít khi có ích. Chúng không được thiết kế để cung cấp Insight chúng ta tìm, mà chỉ mang đến những Insight chung rất khó sử dụng.

Những điều Planner cần biết về Data

Vậy làm thế nào để tìm được Data có ích, đủ để thuyết phục Creative team và khách hàng? Có một vài điều các bạn cần hiểu trước khi chọn Data để trình bày. Những điều dưới đây được đúc kết từ kinh nghiệm và quan sát cá nhân của tôi, có thể sẽ không đúng hoàn toàn với tiêu chuẩn của các anh chị em làm công ty Research, nếu có điểm nào cần bổ sung, mọi người có thể để lại bình luận bên dưới nhé.

1. Nguồn Data

• Primary Data (sơ cấp): Dữ liệu gốc do bạn tự thu thập, phục vụ cho việc giải quyết Brief của khách.
• Secondary Data (thứ cấp): Dữ liệu do người khác thu thập cho mục đích khác, bạn chỉ lấy về và screenshot một vài trang của báo cáo để đưa vào Proposal.

Planner cần tìm hiểu nguồn Data, loại Data và các phương pháp tìm Data trước khi tiến hành bước research.
Nguồn: Pexels

2. Các loại Data chính

• Qualitative Data: Dữ liệu từ phương pháp nghiên cứu định tính, không đo lường bằng số. Mục đích là để hiểu sâu hoặc khám phá.
• Quantitative Data: Dữ liệu từ phương pháp nghiên cứu định lượng, có thể đo lường được, thể hiện bằng số liệu. Mục đích chính là để đo lường và kiểm tra một giả thuyết (hypothesis).

3. Một vài phương pháp thu thập data phổ biến

• Quantitative Data:
  • Survey (khảo sát).
  • Experiment (thí nghiệm).
  • Statistical Analysis (phân tích thống kê).
  • Correlational Research (phân tích tương quan).
• Qualitative Data:
  • In-depth interview (phỏng vấn sâu).
  • Focus Group Discussion (thảo luận nhóm).
  • Observation (quan sát).
  • Ethnography (nghiên cứu dân tộc học).

Nếu Planner có thể làm tất cả những điều trong danh sách này, có vẻ như tốt nhất nên chuyển sang làm ở các công ty research cho rồi.

Thực tế công việc và giới hạn của Planner

Để tìm được Data có ích, bạn cần hiểu rõ thực tế công việc và 3 giới hạn của Planner:

1. Giới hạn thời gian

Tôi thấy phần lớn khách hàng ở Việt Nam tương đối tốt bụng và hợp lý khi cho khoảng 10 ngày làm việc để giải brief, trừ những brief phức tạp hơn, ví dụ cần làm Brand Strategy từ đầu thì sẽ cần nhiều thời gian hơn. Planner thường phải hoàn thành Creative Brief trong 3-5 ngày làm việc, đó là chưa kể 1 Planner không chỉ làm 1 job/lần.

2. Giới hạn khả năng

Trong các phương pháp thu thập Data đề cập ở trên, theo bạn, đâu là phương pháp mà Planner có thể tự làm trong khả năng của mình? Theo tôi, Planner thường chỉ làm được khảo sát, phỏng vấn sâu và quan sát ở mức độ cơ bản. Một số ít có khả năng làm người điều phối (moderator) tàm tạm trong thảo luận nhóm. Dĩ nhiên, những trường hợp này không thể so với các chuyên gia về nghiên cứu thị trường được.

Để tìm được data có ích, bạn cần hiểu rõ thực tế công việc và 3 giới hạn của Planner.
Nguồn: Pexels

3. Giới hạn của Secondary Data

Tôi không rõ ở nước ngoài ra sao, nhưng tại Việt Nam, các nguồn Secondary Data như tôi đã đề cập ở trên, rất hiếm khi nào có Insight cho chúng ta dùng được. Ví dụ, có khá nhiều report về Tết và cách để “chiến thắng” trong Tết được ra mắt vào mỗi dịp xuân về, nhưng liệu có Brand nào sử dụng Insight trong các report đó để thật sự chiến thắng trong mùa Tết hay không?

Các bước tìm Data

Từ 3 điều giới hạn trên, các bạn có thể thấy Planner không có nhiều lựa chọn. Vậy đâu là cách phù hợp nhất để tìm ra được Data-driven Insight tối ưu? Chắc chắn, tôi sẽ chọn Qualitative Data (định tính) để “đào” và chứng minh cho Insight của mình. Dưới đây là các bước tìm Data mà tôi thực hiện:

Bước 1

Tôi sẽ thiết lập một vài giả thuyết (hypothesis) về Insight từ phần phân tích đối tượng mục tiêu.

Ví dụ: (1) Ba mẹ mua đồ chơi cho con là vì muốn con không thua kém bạn bè; (2) Ba mẹ mua đồ chơi cho con là để mua thời gian cho bản thân.

Bước 2

Tôi sẽ thực hiện phỏng vấn sâu với khoảng 8-12 đáp viên thuộc nhóm đối tượng mục tiêu để xác nhận giả thuyết. Ngoài ra, tôi cũng cho thêm không gian để xem có phát hiện được Insight gì mới ngoài giả thuyết đã có không.

Tôi không thể hướng dẫn các bạn chi tiết cách đặt câu hỏi cho đáp viên, các bạn có thể tự nghiên cứu thêm phần này nhé. Tuy nhiên, có một điểm tôi luôn tránh đó là KHÔNG BAO GIỜ phỏng vấn đáp viên làm trong ngành marketing, truyền thông và quảng cáo. Nói cách khác, tôi không bao giờ phỏng vấn đồng nghiệp, bạn bè làm cùng ngành, vì dù họ có là đối tượng mục tiêu đi nữa thì khả năng câu trả lời sẽ vẫn có “bias” do bệnh nghề nghiệp đã ăn sâu vào tiềm thức rồi.

Còn đối với các công ty nghiên cứu thị trường, họ sẽ không phỏng vấn các “đáp viên chuyên nghiệp” (professional respondent), là những người chuyên tham gia khảo sát để kiếm tiền.

Bước 3 (nếu có thời gian)

Sau khi phỏng vấn, tôi đã có thể xác nhận được Insight nào có ích. Bước tiếp theo là thực hiện khảo sát để thu thập quantitative Data với một câu hỏi Yes/No: “Bạn có đồng ý với [Insight] này không?”.

Ví dụ: “Bạn có đồng ý rằng mua đồ chơi cho con là để mua thời gian cho bản thân không?”

Trong proposal và khi trình bày cho khách hàng, hãy nói rõ nguồn data là từ phỏng vấn sâu (in-depth interview) và khảo sát (survey).
Nguồn: Pexels

Nếu Insight đó thực sự có giá trị, thì kết quả khảo sát có thể trả về một câu mạnh mẽ như: “91% phụ huynh thừa nhận rằng mua đồ chơi cho con là để mua thời gian cho bản thân”. Điều này sẽ tăng khả năng thuyết phục khách hàng.

Tuy nhiên làm khảo sát thì cũng phải gửi cho vài trăm người điền, và cái khó là gửi đúng đáp viên thì kết quả sẽ đáng tin hơn. Mục tiêu của khảo sát lúc này là để xác nhận giả thuyết chứ không dùng để đào Insight.

Cuối cùng, trong proposal và khi trình bày cho khách hàng, hãy nói rõ nguồn data là từ phỏng vấn sâu (in-depth interview) và khảo sát (survey) nếu có nhé.

Đây là chia sẻ thực tế trong hành trình làm Planner của tôi và cũng là một phần trong khóa học Strategic & IMC Planning. Cách làm này chưa chắc là tốt nhất, nhưng tôi tin rằng đây là cách tối ưu để tìm ra Insight có ích và sử dụng được.

* Nguồn: baokhanhnguyen