Hoạt động quảng cáo trực tuyến hiện nay đều xoay quanh dữ liệu. Trong thế giới Programmatic, dữ liệu đặc biệt đóng vai trò cơ sở thúc đẩy các thành quả tiếp thị. Càng thu thập và sử dụng nhiều dữ liệu chất lượng cao, thương hiệu càng có cơ hội tìm ra và nhắm mục tiêu quảng cáo đến đúng những khách hàng tiềm năng một cách hiệu quả.

Một cách tổng quát, dữ liệu có thể được chia làm ba nguồn cơ bản.

1. First-Party Data

First-party data (Dữ liệu chính chủ) gồm các dữ liệu ẩn danh được thu thập từ hành vi lướt Web, truy vấn tìm kiếm và các hoạt động giao dịch mua sắm trực tuyến của người dùng. Nó cũng có thể là những dữ liệu lộ rõ danh tính khi người dùng cung cấp tên, địa chỉ, thông tin nhân khẩu học hay bất cứ thông tin nhận dạng cá nhân nào khác.

Trong thời đại dữ liệu tràn lan hiện nay, dữ liệu chính chủ ngày càng đóng vai trò trọng yếu. Các doanh nghiệp ngày càng tập trung bảo hộ và phát triển nguồn dữ liệu chính chủ của riêng mình. Điều này không khó hiểu bởi những chiến lược và các mô hình nhắm mục tiêu quảng cáo chỉ thành công khi dựa trên dữ liệu có chất lượng, mà dữ liệu chính chủ đại diện cho nguồn dữ liệu giá trị nhất. Nó độc nhất, phù hợp và chính xác nhất với tình hình hoạt động của doanh nghiệp. Bất cứ nỗ lực tiếp thị thành công nào cũng nên bắt đầu bằng việc tận dụng và tối đa hóa nguồn dữ liệu chính chủ này.

Nhắc đến dữ liệu chính chủ, chúng ta thường nghĩ ngay đến các dữ liệu do chính thương hiệu (Advertiser) thu thập. Nó có thể là địa chỉ mail, lịch sử mua hàng và hành vi người dùng được thể hiện trên trang web của thương hiệu; hoặc thông tin mua sắm tại cửa hàng thực được lưu trữ trong hệ thống CRM. Amazon chính là ví dụ của việc sử dụng dữ liệu chính chủ để trưng bày các sản phẩm mà họ tin rằng người dùng muốn mua trên trang chủ của mình. Thông tin đó cũng có thể được dùng để nhắm mục tiêu, “may đo” và điều chỉnh phù hợp các quảng cáo khác xuyên suốt mạng lưới Internet.

Tuy nhiên, phía nhà xuất bản nội dung (Publisher) cũng sở hữu nguồn dữ liệu chính chủ không kém phần giá trị. Nguồn dữ liệu này gồm các thông tin hành vi được tập hợp từ các tài sản số của Publisher (website, ứng dụng), sau đó có thể được sử dụng để nhắm mục tiêu quảng cáo thay cho Advertiser. Ví dụ độc giả thường xuyên của mục công nghệ trên một trang web thường có mức độ tiếp nhận các quảng cáo sản phẩm điện tử tốt hơn những người dùng khác.

2. Third-Party Data

Third-party data (Dữ liệu độc lập) là các dữ liệu ẩn danh được tập hợp bởi một chủ thể không có mối quan hệ trực tiếp với khách hàng (người dùng). Về cơ bản thì nó bao gồm bất cứ dữ liệu nào không thuộc First-party data. Ví dụ, một nhà cung cấp dữ liệu độc lập có thể trả tiền cho Publisher để tiếp cận và thu thập thông tin về độc giả của Publisher này. Qua đó sử dụng chúng để bổ sung vào hồ sơ chi tiết của người dùng các thông tin như thị hiếu hay hành vi khi người dùng này trải nghiệm trên trang của Publisher. Tập hồ sơ này sau đó có thể được bán cho Advertiser để giúp họ nhắm mục tiêu quảng cáo.

Hiện trên thị trường có rất nhiều nhà cung cấp dữ liệu độc lập. Có thể kể đến một vài cái tên nổi bật như Acxiom, Bluekai, Lotame, Datalogix, Experian, TruSignal, Alliant, IXI và comScore.

Ưu điểm nổi bật của dữ liệu độc lập là nguồn cung dữ liệu khổng lồ và đa dạng thông qua các nhà môi giới dữ liệu. Trong số này, thông tin nhân khẩu học được sử dụng phổ biến nhất. Nhưng một số dạng dữ liệu độc lập khác – như thông tin mối quan tâm, sở thích, nhu cầu sẵn có về sản phẩm dịch vụ (in-market data) – cũng ngày càng xuất hiện nhiều hơn. Giờ đây, nếu muốn tìm một phân khúc tiềm năng với các đặc điểm cụ thể (như sở hữu xe Honda Civic và đã từng du lịch đến Tây Ban Nha), Marketer có thể dễ dàng lọc ra danh sách này thông qua thị trường trao đổi, mua bán dữ liệu.

Tuy vậy, sử dụng dữ liệu độc lập khá tốn kém. Ngoài ra thành quả đạt được thấp hơn kỳ vọng cũng là điều phổ biến khi triển khai loại dữ liệu này, bởi vì chất lượng dữ liệu rất khác biệt tùy thuộc vào bên cung cấp, cách thức thu thập và tần suất làm mới bộ dữ liệu.

Nếu so sánh khách quan, có thể thấy dữ liệu chính chủ ngày càng chứng tỏ sức mạnh to lớn hơn so với dữ liệu độc lập vì nó có xu hướng chính xác hơn, độc nhất và cũng bởi vì nó miễn phí. Bất cứ Advertiser nào cũng có thể thu thập dữ liệu chính chủ từ các tài sản số của chính mình. Ngược lại, sử dụng dữ liệu độc lập thường cần được cấp phép và phải mua với một mức phí không rẻ.

3. Second-Party Data

Thuật ngữ Second-party data (Dữ liệu đối tác) là một khái niệm mới. Thực chất, đây là biến thể của First-party data – theo đó bên chính chủ cung cấp dữ liệu cho đối tác của mình. Ví dụ, một Advertiser như P&G có thể thông qua mối quan hệ làm ăn lớn với một Publisher để có được quyền tiếp cận dữ liệu độc giả của nhà xuất bản này. Đối với P&G, các thông tin này không phải là dữ liệu chính chủ vì nó không được chính doanh nghiệp này thu thập. Nhưng nó cũng không phải là dữ liệu độc lập vì có nguồn gốc rõ ràng và không phải mua được từ thị trường dữ liệu.

Dữ liệu đối tác có thể được chia sẻ nhờ mối quan hệ đối tác trực tiếp, hoặc thông qua nền tảng quản trị dữ liệu tích hợp DMP, hay qua một mạng lưới dữ liệu đối tác tổng hợp.

Dạng dữ liệu này hữu ích trong việc tìm kiếm khách hàng mới. Nó mang lại một số lợi ích tương tự như dữ liệu độc lập ở chỗ có thể mở rộng độ phủ và nhắm mục tiêu trực tiếp đến nhóm khách hàng tiềm năng (Prospect) mới và có chất lượng một cách hiệu quả. Dù không thể đạt đến qui mô như dữ liệu độc lập, dữ liệu đối tác lại có chất lượng tốt hơn. Do đó việc sử dụng dữ liệu đối tác để tìm kiếm nhóm khách hàng tiềm năng dựa trên đặc điểm tương đồng với khách hàng hiện tại (Prospecting) thường tiết kiệm chi phí, thúc đẩy thành quả tốt hơn, mang lại lợi nhuận cao hơn cho nhà quảng cáo.

Đón đọc phần tiếp theo: Targeting – bước đột phá với dữ liệu người dùng

(ANTS  Tổng hợp)

ABC về Programmatic – Tổng quan