Bùng Nổ Với Third-Party Data (Phần 2)
Khác với công ty môi giới dữ liệu, các Marketer – trong vai trò là người mua quảng cáo – không nhất thiết phải nắm rõ cách xây dựng các phân khúc người dùng từ third-party data. Cái họ quan tâm là vận dụng những phân khúc trên vào nền tảng DSP hay DMP của mình sao cho tối ưu nhất.
Áp dụng dữ liệu third-party vào hệ thống DSP
Bất kì một Nền tảng bên cầu (DSP – Demand side platform) nào cũng bao gồm một danh sách những phân khúc khách hàng tiềm năng. Một số do doanh nghiệp tự thu thập, số khác (miễn phí hoặc phải tốn phí) do bên sở hữu DSP cung cấp, và đa phần còn lại (phải trả phí) là các phân khúc mua từ các nhà môi giới dữ liệu (dữ liệu third-party).
Khi xây dựng chiến dịch, ví dụ như một chiến dịch quảng cáo hiển thị (display ad), bước đầu tiên, Marketer phải xác định những nội dung nào phù hợp để đăng kèm quảng cáo hiển thị , đồng thời phải xác định danh sách từ khóa giúp định nghĩa rõ chúng.
Giả sử với một công ty chuyên cung cấp các kỳ nghỉ trượt tuyết cao cấp, chọn hiển thị quảng cáo trên một trang nội dung liên quan đến trượt tuyết, bước đầu dường như khá tự nhiên và thuận lợi. Tuy vậy, Marketer lại không nắm được đối tượng nào đang xem quảng cáo này – liệu đó là những khách hàng tiềm năng đang tìm kiếm một loại hình dịch vụ cao cấp tương tự loại công ty đang cung cấp, hay chỉ muốn một kỳ nghỉ với giá cả phải chăng?
Bằng cách xem xét tỉ mỉ danh sách phân khúc trong DSP, Marketer có thể tìm thấy một nhóm đối tượng phù hợp nhất, đi kèm với một chi phí tương đương (CPM – Cost Per Mill, giá mỗi 1000 lần hiển thị) để trình chiếu quảng cáo hiển thị của mình.
Khi áp dụng dữ liệu third-party để chọn phân khúc phù hợp (ví dụ như ‘người dùng đang có nhu cầu về kỳ nghỉ trượt tuyết’ hay ‘người dùng thích trải nghiệm kỳ nghỉ cao cấp’), tuy Marketer đã trả chi phí CPM nhiều hơn, nhưng lại lọc được người xem với khả năng chuyển đổi cao hơn. Ngoài ra, nếu nhìn tổng thể ngân sách sẽ thấy được rằng, việc chọn lọc phân khúc phù hợp giúp tiết kiệm ngân sách cho chiến dịch, bởi vì khoản chi phí quảng cáo giảm do thu hẹp lượng người xem dư sức bù cho phần vượt trội tính trên mỗi lượt người xem này.
Sau khi sử dụng dữ liệu third-party như một “bộ lọc” khách hàng mục tiêu, bước kế tiếp sẽ sử dụng chúng để quyết định ngân sách dành cho quảng cáo. Nếu công ty tiết kiệm được ngân sách mà vẫn mang đến một mức doanh số tương đương trước kia thì có nghĩa là tỷ suất hoàn vốn (ROI) đã được cải thiện. Nhưng giả sử nếu ROI trước đó đã có mức sinh lợi cao, thì mục tiêu lúc bấy giờ không tập trung vào cải thiện ROI hơn nữa mà sẽ thúc đẩy doanh số bán hàng cao hơn. Lúc này, Marketer có thể gia tăng ngân sách để hiển thị quảng cáo đến số lượng người dùng lớn hơn trong phân khúc mục tiêu.
Từ các phân tích trên, dễ thấy lý do mà dữ liệu third-party có thể cải thiện việc mua truyền thông qua nền tảng DSP. Và Marketer còn có thể làm nhiều điều thú vị hơn khi áp dụng loại dữ liệu này vào nền tảng DMP.
Áp dụng dữ liệu third-party vào hệ thống DMP
DMP (Data management platform) – nền tảng quản trị dữ liệu tích hợp – là nơi hội tụ các tập cơ sở dữ liệu lại với nhau, từ những tập dữ liệu chính chủ (first-party) lưu trữ trong nền tảng phân tích và hệ thống CRM, đến các dữ liệu third-party được lưu trữ trong nền tảng DSP. Chỉ khi nào các tập dữ liệu này được liên kết lại tại cùng một nơi mới có thể tiết lộ những hiểu biết thực sự đầy đủ và có giá trị về khách hàng (Customer Insight).
Đầu tiên, DMP cho phép thiết lập các phân khúc khách hàng cơ sở từ dữ liệu first – party thông qua những quy tắc, ví dụ, người dùng xem nhiều hơn 5 trang ở mục A sẽ được nhóm vào phân khúc ‘quan tâm đến nội dung A’, hay những người mua hơn 2 sản phẩm trong vòng 12 tháng qua sẽ được phân vào nhóm ‘quay lại mua hàng’. Nhờ các phân khúc này, hiểu biết về hành vi người dùng được phân biệt với nhau và dễ dàng sử dụng hơn.
Sau đó, kết hợp những phân khúc trên với dữ liệu third-party từ hệ thống DMP. Đơn cử như Marketer có thể yêu cầu bên môi giới dữ liệu cung cấp thông tin về đặc điểm nhân khẩu học cho phân khúc ‘quan tâm đến nội dung A’ được tạo ở trên. Thông tin bổ sung cho phân khúc cơ sở này giúp dự đoán tỷ lệ chuyển đổi và quyết định các thông điệp quảng cáo hiệu quả hơn.
Ngoài ra, DMP còn tuyệt vời hơn khi cung cấp cho Marketer cơ hội thực hiện “cross-sell” (bán những sản phẩm/dịch vụ cộng thêm có liên quan đến thứ khách hàng đã mua) và up-sell (bán những sản phẩm/dịch vụ cùng loại nhưng đắt tiền hơn thứ khách hàng đã mua). Ví dụ như: khách hàng từ phân khúc ‘bảo hiểm nhà ở’ của nguồn first-party có thể được kết hợp với phân khúc ‘có nhu cầu mua xe mới’ của nguồn third-party để nhận dạng những khách hàng đang có nhu cầu bảo hiểm xe. Đây chính là điểm vượt trội của DMP so với nền tảng DSP.
Với nền tảng DMP, Marketer có thể tìm kiếm nhiều cơ hội kinh doanh mới, mang đến nhiều sáng tạo cho các quyết định quản trị truyền thông, làm mới lại hình ảnh thương hiệu để thu hút nhóm đối tượng tiềm năng nhất trong tập cơ sở dữ liệu hiện có, hoặc thấy đâu là “lỗ hổng” trong nguồn dữ liệu khách hàng của mình so với thị trường để kịp thời lấp đầy.
Cuối cùng, không thể không nhắc đến việc ứng dụng các nguồn dữ liệu bổ sung trong nền tảng DMP để tạo nên những mô hình “lookalike” với chất lượng cao.
Mô hình Lookalike
Bản thân tên mô hình đã là miêu tả tốt nhất về nó. Thực vậy, điều chúng ta đang cố làm với một mô hình “Lookalike” chính là tìm kiếm và định hướng những người dùng chưa phải là khách hàng, nhưng có những điểm tương đồng trong hành vi với những khách hàng hiện tại và tốt nhất của doanh nghiệp.
Một mô hình Lookalike chất lượng sẽ biến cơ chế ‘quảng cáo trên diện rộng và chờ đợi thành quả’ trước đây thành một chiến dịch ‘khoanh vùng khách hàng mục tiêu, cung cấp các quảng cáo được định hướng triệt để và mang lại lợi nhuận cao’.
Nhưng chỉ có thể tiến hành tìm kiếm những cá nhân tương đồng với khách hàng hiện tại nếu doanh nghiệp biết khách hàng hiện tại của mình trông như thế nào.
Đây là lúc dữ liệu tích hợp trên nền tảng DMP, đặc biệt là dữ liệu third-party phát huy vai trò của mình. Mỗi điểm dữ liệu đơn lẻ đều được sử dụng để làm giàu thêm nhận thức về các phân khúc khách hàng hiện có. Và càng nhiều loại thông tin như nhân khẩu học, lịch sử lướt web, lịch sử giao dịch, … được thu thập, Marketer càng có nhiều cơ hội nhận diện rõ khách hàng hiện tại của mình và tìm kiếm chính xác những đối tượng tương đồng để định hướng.
Dĩ nhiên mọi thứ luôn có tính hai mặt, và việc tận dụng nguồn thông tin dồi dào dữ liệu third-party cũng gặp phải rào cản về bảo mật quyền riêng tư cho khách hàng.
Vấn đề bảo mật
Câu hỏi đặt ra là, nếu người dùng biết công ty cung cấp dịch vụ họ đang dùng bán thông tin cá nhân của mình cho doanh nghiệp khác, họ sẽ phản ứng như thế nào?
Và tình huống sẽ còn tồi tệ hơn trong trường hợp người dùng biết thông tin của họ đang được mua bán trên thị trường bởi một số công ty cung cấp dịch vụ mà họ thậm chí còn chưa từng nghe qua, hay giao dịch trước đó.
Về cơ bản, dữ liệu third-party là nguồn bổ sung tuyệt vời cho hoạt động marketing. Mục tiêu sử dụng nó là để cải thiện quá trình mua truyền thông và tối ưu hóa việc sáng tạo các thông điệp, hiểu biết về khách hàng hiện tại và nhận dạng khách hàng tương lai. Nhưng đồng thời nó cũng là một nguồn vô cùng nhạy cảm, do đó doanh nghiệp phải hết sức thận trọng trong cách sử dụng, cần thông báo rõ với khách hàng về cách thu thập dữ liệu (dữ liệu gì, mục đích thu thập, chia sẻ với ai…), để không gây phản ứng tiêu cực cho cả khách hàng hiện tại và khách hàng tiềm năng.
(Theo www.marketingland.com)
Các bài liên quan:
Điều kỳ diệu từ First-Party Data (Phần 1)
Điều kỳ diệu từ First-Party Data (Phần 2)
