Hướng dẫn Planner tìm kiếm Data-Driven Insight hiệu quả

1. Khi “Data” trở thành yêu cầu bắt buộc trong mọi bản brief

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

Trong thực tế công việc, nhiều Planner từng gặp tình huống tương tự: mỗi lần trình bày Creative Brief, Creative thường hỏi: “Có data nào cho insight này không?”. Khách hàng cũng không ngoại lệ: “Có số liệu chứng minh cho điều này không?”. Và đôi khi, Account sẽ nhắc nhở thêm: “Khách hàng này rất data-driven, nhớ đưa data vào nhé.”

Cách phổ biến nhất thường là tìm kiếm các báo cáo ngành trên Google, chụp lại vài biểu đồ rồi đưa vào proposal để “trông có vẻ data-driven” hơn. Ngày nay, thao tác đó được AI hỗ trợ nhanh hơn, chỉ cần yêu cầu trích dữ liệu — dù đôi khi không kiểm chứng nguồn gốc.

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

2. Vì sao báo cáo sẵn có ít khi hữu ích cho Planner

Dưới góc nhìn Strategic & Communication Planning, các báo cáo sẵn có thường ít mang lại insight thực sự giá trị. Chúng được tạo ra để phục vụ mục đích nghiên cứu chung, chứ không nhằm cung cấp những insight cụ thể gắn với brief của khách hàng.

Vì vậy, nếu chỉ dừng ở việc chèn dữ liệu minh họa, Planner khó có thể rút ra insight hữu ích cho chiến lược.

3. Những điều Planner cần biết về Data

Để tìm được data có ích và thuyết phục, Planner cần nắm rõ bản chất của dữ liệu và những giới hạn trong khả năng thu thập.

3.1. Nguồn dữ liệu (Data Source)

• Primary Data (dữ liệu sơ cấp): Dữ liệu gốc do chính Planner hoặc đội ngũ thu thập, phục vụ trực tiếp cho brief hiện tại.
• Secondary Data (dữ liệu thứ cấp): Dữ liệu do bên khác thu thập cho mục đích riêng, được sử dụng lại hoặc trích dẫn trong proposal.

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

3.2. 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).

3.3. 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).

Tuy nhiên, không phải Planner nào cũng có thể triển khai đầy đủ các phương pháp này.

4. 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:

4.1. Giới hạn thời gian

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.

Mời bạn xem thêm: 5 lỗi phổ biến của Planner khi lập kế hoạch

4.2. 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? 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

4.3. Giới hạn của Secondary Data

Tại Việt Nam, các báo cáo thứ cấp thường mang tính tổng quát, ít Insight có thể ứng dụng trực tiếp. Ví dụ, dù mỗi năm có hàng loạt báo cáo về “Chiến thắng mùa Tết”, nhưng hiếm có thương hiệu nào áp dụng thành công chỉ nhờ những Insight được nêu trong đó.

Mời bạn xem thêm: Insight là gì? Thế nào là một Insight tốt?

5. Hướng dẫn cách 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? lựa chọn hợp lý nhất với Planner chính là khai thác dữ liệu định tính (Qualitative Data) vừa khả thi, vừa giúp “đào sâu” để chứng minh Insight.

5.1. Thiết lập giả thuyết (Hypothesis)

Bắt đầu bằng việc xây dựng một vài giả thuyết về Insight dựa trên 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.

5.2. Phỏng vấn sâu để xác nhận giả thuyết

Tiến hành phỏng vấn sâu (in-depth interview) với khoảng 8–12 đáp viên thuộc nhóm đối tượng mục tiêu để kiểm chứng các giả thuyết trên. Ngoài ra, trong quá trình trò chuyện, nên để không gian mở để phát hiện thêm những Insight mới nằm ngoài dự đoán ban đầu.

Lưu ý: không nên phỏng vấn người làm trong lĩnh vực marketing, truyền thông hoặc quảng cáo — vì câu trả lời dễ bị “bias” do góc nhìn nghề nghiệp.

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.

5.3. Khảo sát kiểm chứng định lượng (nếu có thời gian

Khi đã xác nhận Insight qua phỏng vấn, có thể thực hiện khảo sát ngắn để kiểm chứng định lượng.

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.

Trên đây là phần chia sẻ của anh Nguyễn Bảo Khánh, Strategic Planning Consultant. Nếu bạn muốn tìm hiểu về chất và phân tích rõ ràng một bản Client Brief – bước nền tảng quan trọng để khởi đầu mọi chiến dịch truyền thông hiệu quả, mời bạn tham khảo Bộ khoá học Strategic & IMC Planning: Giải mã Client Brief bằng công cụ Think Sheet.

Đồng hành cùng học viên trong khoá học này là anh Nguyễn Bảo Khánh, hiện đang là Strategic Planning Consultant. Anh Khánh có 12 năm làm Planner, 8 năm làm tech startup founder và 5 năm làm content creator. Ngoài ra, anh từng làm việc tại The Purpose Group và BBDO và triển khai nhiều chiến dịch lớn như Fami - Nhà Là Nơi, Pepsi Tết - Pepsi Muối...