[insight = consumer insight/human truth/cultural tension]
Hơn chục năm trước lúc mới bước vào nghề, mỗi lần trình bày một chiếc creative brief thì bị Creative hỏi là có data gì cho cái insight này không, rồi qua ải tiếp theo là khách hàng hỏi em có data gì chứng minh cho điều em nói? Lâu lâu thì Account nhá hàng “khách này rất data-driven, làm bài nhớ bỏ data vào.”.
Rồi các bạn biết mình làm gì không? Chắc không cần hỏi nhiều bạn cũng làm giống mình là lên Google tìm xem có cái report nào liên quan tới ngành rồi screenshot vài cái biểu đồ để vào proposal để cho nó “data-driven”. Hay bây giờ thì nhanh hơn kêu AI nó làm rồi trích nguồn cho mình (và cũng không buồn kiểm tra lại xem cái nguồn có đúng hay có thật không).
Mà nói thật là, dưới góc nhìn của strategic & communication planning, các report sẵn có đó rất ít khi có ích, và nó không được làm ra để đưa insight chúng ta tìm mà chỉ cung cấp insight chung rất khó sử dụng (cái mà khách hàng còn hiểu rõ hơn chúng ta).
Thử nhìn lại tất cả các plan mà các bạn làm xem có bao nhiêu insight hay từ nguồn data đó?
Vậy giờ làm sao 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 gì để trình bày. (Chắc chắn sẽ không đúng hoàn toàn với tiêu chuẩn của các anh chị em làm công ty research, các anh chị em feedback thêm nếu có gì sai sót nhé).
#1 Nguồn data
- Primary data (sơ cấp): data gốc do mình tự thu thập đúng với mục đích là giải chiếc brief của khách.
- Secondary data (thứ cấp): data do người khác thu thập cho mục đích khác, xong chúng ta lấy về và screenshot một vài trang của report bỏ vào proposal của mình.
#2 Các loại data chính
- Qualitative data: data từ phương pháp nghiên cứu định tính là data qua mô tả, không đo lường bằng số. Mục đích là để hiểu sâu hoặc khám phá.
- Quantitative data: data 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)
Bắt đầu thấy hơi nhức cái đầu rồi, planner mà làm được hết chừng này thứ thì thôi đi qua làm ở các công ty research luôn cho rồi 😂
Đến đây các bạn cần hiểu thực tế công việc và 3 giới hạn của planner để có đúng loại data CÓ ÍCH chứ không làm đại đại cho đủ bài được.
#1 Giới hạn thời gian
Đa phần ở Việt Nam mình thấy khách hàng tương đối tốt bụng và hợp lý thường sẽ cho 10 ngày làm việc để giải brief, trừ một số ít các brief cần làm brand strategy từ đầu chắc sẽ được lâu hơn tuỳ theo scope. Và planner thường được mong đợi là phải ra được chiếc 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 ở trên, các bạn tự chấm xem mình làm được kiểu nào? Planner khả năng chỉ làm được survey, in-depth interview và observation ở level “cũng cũng” thôi (một số ít có khả năng làm moderator tàm tạm trong focus group discussion nữa), không thể so với các chuyên gia về nghiên cứu thị trường được.
#3 Giới hạn của secondary data
Mình không biết ở nước ngoài ra sao chứ ở Việt Nam các nguồn secondary data như mình đã nói ở trên, rất hiếm khi nào có insight cho chúng ta dùng được. Ví dụ cứ mỗi độ xuân về thì có khá nhiều report về Tết và làm sao để “chiến thắng” trong Tết, rồi có brand nào sử dụng insight trong các report đó để thật sự chiến thắng trong Tết không?
Từ 3 điểm giới hạn trên, các bạn có thể thấy planner không có nhiều lựa chọn. Vậy cách nào là phù hợp nhất để tìm ra được data-driven insight tối ưu nhất? Chắc chắn là mình sẽ chọn qualitative data (định tính) để đào và chứng minh cho insight của mình, và nhiều năm qua khi mình đi trình bày plan cho khách hàng thì mình không bao giờ bị hỏi lại câu ngày xưa nữa “Em lấy data từ đâu?”.
Các bước mình hay làm:
Bước 1
Mình sẽ hình thành 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
Mình sẽ thực hiện in-depth interview với khoảng 8-12 đáp viên thuộc nhóm đối tượng mục tiêu để xác nhận lại xem hypothesis của mình có đúng không. Ngoài ra mình cũng cho thêm không gian để xem có phát hiện được insight gì mới ngoài hypothesis đã có không.
Mình không đủ khả năng để hướng dẫn các bạn chi tiết cách đặt câu hỏi cho đáp viên được, các bạn có thể tự nghiên cứu thêm phần này nhé. Tuy nhiên có một điểm mình luôn tránh đó là KHÔNG BAO GIỜ phỏng vấn đáp viên làm trong ngành marketing, truyền thông và quảng cáo. Nói thẳng ra mình không bao giờ phỏng vấn đồng nghiệp, bạn bè làm ngành nhé, bởi 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 thì 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 đủ thời gian)
Sau khi interview xong mình đã xác nhận được insight nào có ích, có thể dùng được rồi thì đây là bước chốt deal với một chiếc quantitative data qua việc survey. Cụ thể trong survey đó chỉ có một câu hỏi Yes/No thôi: “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?”.
Nếu insight đó xịn thiệt, thì kết quả trả về có thể ra được một câu insight mạnh mẽ như này để các bạn đem vào bài proposal “91% phụ huynh thừa nhận rằng mua đồ chơi cho con là để mua thời gian cho bản thân”. Lúc này khả năng khách hàng được thuyết phục là rất cao.
Tuy nhiên làm survey 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 survey lúc này là để xác nhận hypothesis chứ không dùng để đào insight gì cả.
Cuối cùng, trong proposal và lúc trình bày bài cho khách hàng nhớ phải nói rõ nguồn data là từ việc mình thực hiện in-depth interview (và survey nếu có) nhé.
Đây là chia sẻ thực tế trong hành trình làm planner và cũng là một phần của khoá học Strategic & IMC Planning của mình. Cách làm này chưa chắc tốt nhất nhưng mình tin là tối ưu nhất trong khả năng để tìm ra insight có ích và dùng được.