Sự phát triển vũ bão của công nghệ số đang tạo ra một cơn “địa chấn” thực sự trong phòng làm việc của các Giám đốc Tiếp thị (Chief Marketing Officer – CMO). Bản đồ công cụ tiếp thị (Marketing Technology – MarTech) đã mở rộng chóng mặt từ vài trăm lên tới hàng nghìn giải pháp phần mềm khác nhau: từ CRM, CDP, Marketing Automation, Programmatic Media cho đến Trí tuệ nhân tạo (AI) và Phân tích dữ liệu lớn. Đứng trước sự bành trướng này, các CMO cần trang bị những kiến thức và tầm nhìn nào để không bị tụt hậu?
1. Chuyển dịch từ “Nghệ thuật tiếp thị thuần túy” sang “Sự kết hợp giữa Nghệ thuật và Khoa học dữ liệu”
Nếu như thế hệ CMO trước đây thường xuất thân từ mảng sáng tạo nội dung hoặc quan hệ công chúng, thì CMO thời đại mới bắt buộc phải am hiểu sâu sắc về kiến trúc công nghệ và dữ liệu (Marketing Technologist):
- Khả năng đọc hiểu các bảng dữ liệu phức tạp, phân tích hành trình khách hàng đa kênh và dự báo xu hướng tiêu dùng dựa trên thuật toán.
- Hiểu rõ cách thức các công cụ phần mềm tích hợp và trao đổi dữ liệu với nhau qua giao diện lập trình ứng dụng (API) để tránh lãng phí ngân sách mua sắm công nghệ rời rạc.
2. Tầm nhìn kinh doanh gắn liền với Tăng trưởng doanh thu (Revenue Driver)
CMO không còn là người chỉ biết tiêu tiền của công ty vào các chiến dịch quảng cáo hào nhoáng. Trong mắt Hội đồng quản trị và CEO, CMO hiện đại phải chứng minh được vai trò là động cơ tăng trưởng doanh thu trực tiếp của doanh nghiệp:
- Xác lập mối liên hệ chặt chẽ giữa chi phí tiếp thị và chỉ số giá trị trọn đời của khách hàng (Customer Lifetime Value – CLV).
- Chủ động hợp tác mật thiết với Giám đốc Công nghệ (CIO/CTO) và Giám đốc Tài chính (CFO) để xây dựng hệ sinh thái số đồng bộ, bảo vệ an toàn dữ liệu khách hàng.
3. Năng lực lãnh đạo linh hoạt (Agile Leadership)
Khi các công cụ tiếp thị thay đổi từng tháng, bản kế hoạch 5 năm cố định đã hoàn toàn lỗi thời. CMO cần xây dựng một đội ngũ tiếp thị linh hoạt (Agile Marketing Team): làm việc theo các chu kỳ ngắn (Sprints), liên tục thử nghiệm, đo lường nhanh và sẵn sàng thay đổi hướng đi ngay khi dữ liệu thực tế cho thấy hiệu quả giảm sút.