Xử lý dữ liệu – chìa khóa bước vào vùng đất “Big Data”

Kể từ khi ra đời, thuật ngữ “Big Data” chưa bao giờ hết mới mẻ đối với những người quan tâm đến dữ liệu, đặc biệt trong lĩnh vực truyền thông.Vậy dữ liệu chúng ta đang tạo ra lớn đến mức nào?

Hiện có hơn 3,3 tỷ người dùng Internet, hàng ngày xem hơn 10,2 tỷ video trên Youtube, thực hiện hơn 4,5 tỷ lượt tìm kiếm Google, hay đăng hơn 4,2 triệu bài viết trên Blog,.. Một con số khổng lồ và đang không ngừng gia tăng từng giây. Thực tế, hơn 90% dữ liệu trên thế giới được tạo ra chỉ trong hai năm gần đây.

Nhưng chính xác cơ hội đang nằm đâu trong những con số kể trên và làm thế nào để các công ty truyền thông và quảng cáo khai thác tiềm năng của tất cả dữ liệu này?

Lấy ví dụ như trước đây, nhà xuất bản báo giấy truyền thống cũng được xem là người đi đầu trong việc thu thập dữ liệu nhờ vào danh sách độc giả đăng ký mua báo theo kỳ. Nhưng số lượng này vẫn không đáng là bao kể từ khi in ấn chuyển sang kỹ thuật số (và gần đây là di động). Theo đó, mức độ tương tác giữa Publisher và độc giả của mình tăng lên gấp nhiều lần. Nó đồng nghĩa với việc họ có thể thu thập lượng thông tin đáng kinh ngạc về người dùng, về thói quen, nhu cầu và mong muốn của họ. Một vị thế đáng thèm muốn nhưng không phải Publisher nào cũng nghĩ vậy, bởi nhiều trong số họ đang phải vất vả biến dữ liệu thành những hiểu biết và hành động – họ đang “chết chìm” trong dữ liệu hơn là tận dụng nó.

“Big Data” có nghĩa là số lượng vô tận, tốc độ vô hạn của dòng dữ liệu thời gian thực, và thông tin bất tận về người dùng. Nhưng nếu không có phương thức và công nghệ để xử lý đúng đắn, dữ liệu vẫn mãi là dữ liệu – sẽ không có bất cứ giá trị gia tăng hay lợi ích nào được tạo ra cho Publisher, Advertiser hay người dùng Internet.

Thực trạng phổ biến hiện nay là dữ liệu đến từ ngày càng nhiều nguồn và thường bị phân mảnh trong các kênh riêng hay khối chức năng đóng kín trong chuỗi giá trị. Điều này khiến cho cả Publisher lẫn Advertiser đều khó xây dựng được cái nhìn toàn cảnh về người dùng, do đó khó có thể hiểu sâu và có tầm nhìn đủ lớn để tạo nên lợi thế kinh doanh. Chính vì vậy, hợp nhất dữ liệu giữa các bên Publisher, Advertiser, nhà cung cấp độc lập,.. là biện pháp giúp cả bên mua và bên bán tạo ra tác động lớn hơn, cung cấp trải nghiệm người dùng tốt hơn và chuyển đổi với tốc độ cao hơn nhiều .

Lượng dữ liệu lớn không chỉ tạo ra thay đổi về lượng mà còn thay đổi về chất trong cách thức sử dụng dữ liệu. Dữ liệu có thể là tài sản chiến lược, nhưng nó cũng là nguy cơ lớn nếu không được sử dụng đúng. Để giám sát tốt dữ liệu cá nhân người dùng, người sở hữu phải hiểu cách quản trị và xử lý dữ liệu. Hãy nhớ rằng lượng dữ liệu lớn luôn đi kèm với trách nhiệm lớn.

Ứng dụng dữ liệu

Trong ngữ cảnh quảng cáo trực tuyến, thuật ngữ “dữ liệu” rất rộng nhưng tựu trung nó là một trong điểm độc đáo hấp dẫn nhất của quảng cáo kỹ thuật số . Dữ liệu có ba công dụng chính:

• Hoạch định chiến dịch – Báo cáo thu được từ hoạt động trước đó, các nghiên cứu và điều tra offline có thể được sử dụng để phân nhóm, nhắm mục tiêu và đo lường hiệu quả.

• Phân nhóm và tối ưu hoá – dữ liệu dựa trên người dùng được thu thập qua cookie cung cấp cho nhà quảng cáo, mạng lưới quảng cáo hoặc ATD (hệ thống giao dịch) khả năng tối ưu hóa trước khi chạy chiến dịch, cũng như trong suốt chiến dịch.

• Phân tích hậu chiến dịch – báo cáo hiệu quả sau chiến dịch, đặc biệt là khi chiến dịch có thời gian “post-click” (sau khi nhấn lên quảng cáo) và “post-view” (sau khi xem quảng cáo) kéo dài vượt quá thời gian chiến dịch, cho người mua cơ hội so sánh hiệu suất tương đối của các nhà xuất bản, các phân khúc khán giả và các kích thước quảng cáo.

Tất cả những công dụng trên được thiết kế để tạo ra cái gọi là “hiểu biết có thể hành động“, nghĩa là dữ liệu hỗ trợ cho những quyết định thời gian thực, phân nhóm, tối ưu hóa và báo cáo về hiệu quả chiến dịch theo cách khiến cho kỹ thuật số nổi bật so với các kênh tiếp thị truyền thống khác.

Nguồn dữ liệu

Trong thế hế giới mà việc sử dụng dữ liệu được đánh giá bởi hệ sinh thái tiếp thị trực tuyến nảy sinh những thắc mắc, nghi ngờ và có lẽ nhạo báng của một số người dùng, khái niệm về quyền sở hữu dữ liệu đóng vai trò quan trọng. Tóm lại, các nhà quảng cáo, nhà xuất bản và chuyên gia Adtech phải có trách nhiệm giáo dục nội bộ và bên ngoài trong việc sử dụng dữ liệu một cách đúng đắn, và làm thế nào để lưu ý người sử dụng và các chuyên viên liên quan về việc ai sở hữu dữ liệu.

Nói rộng ra, dữ liệu khi nói đến phân nhóm và nhắm mục tiêu có thể được chia thành dữ liệu chính chủ, bên thứ hai và bên thứ ba:

• Dữ liệu chính chủ (First-party Data) – cho dù là nhà quảng cáo hoặc nhà xuất bản, cơ bản là dữ liệu mà các bên thu thập dữ liệu tạo ra và vì thế sở hữu nó. Phần lớn ở dạng điểm ảnh được đặt trên website của nhà quảng cáo hoặc nhà xuất bản, và chủ yếu sử dụng cho việc nhắm mục tiêu / tiếp thị lại khách truy cập trước đó – những người chưa chuyển đổi, hoặc bán thêm cho khách hàng hiện tại. Tuy nhiên, nó cũng có thể ở dạng dữ liệu CRM (quản lý quan hệ khách hàng), traffic chéo nền tảng, dữ liệu người dùng đăng nhập và dữ liệu khán giả lấy từ các kênh xã hội liên quan. Với sự gia tăng của hiện tượng Do Not Track (đừng theo dõi) và ngăn chặn tự động các tập tin cookie của bên thứ ba trong trình duyệt Safari của Apple, những người sở hữu dữ liệu chính chủ sẽ nắm trong tay lợi thế đáng kể so với những người không có dữ liệu đó.

• Dữ liệu đối tác (Second-party Data) – một cơ hội rất thú vị cho đối tác chiến lược trong thế giới trực tuyến, vì nó đại diện cho việc chia sẻ dữ liệu chính chủ trực tiếp từ nguồn, hoặc chia sẻ qua DMP (nền tảng quản lý dữ liệu). Ví dụ, một nhà xuất bản nổi tiếng có quy mô đáng kể có thể hợp tác với một website nhỏ, đặc thù trên cơ sở độc quyền, đôi khi để bán lại khán giả, hoặc sử dụng nó cho mục đích tối ưu hóa. Bản chất độc quyền của một thỏa thuận, thường được thực hiện trên cơ sở chia lợi nhuận hoặc mức phí thấp cung cấp cho chủ sở hữu dữ liệu bên thứ hai lợi thế cạnh tranh so với những bên khác trong lĩnh vực của mình.

• Dữ liệu độc lập (Third-party Data) – đây là dữ liệu được một bên thứ ba thu thập cung cấp thông tin về người dùng cá nhân cho người mua. Ví dụ một trang web so sánh du lịch nổi tiếng có thể phân nhóm những người dùng tìm kiếm các chuyến bay đến New York, sau đó cho phép một tờ báo có tiếng nhắm mục tiêu những người dùng đó để quảng cáo cho các hãng hàng không xuyên Đại Tây Dương trên trang web của mình. Loại dữ liệu này thường được đặt trong các DMP phổ biến hoặc các plugin liên quan đến các nền tảng cung và cầu, do đó nó có sẵn cho tất cả các bên. Tuy nó có thể cho người mua có thêm hiểu biết về khán giả và quy mô thị trường, nhưng vì ai cũng có quyền truy cập nên không tạo nên lợi thế cạnh tranh.

Một số dạng dữ liệu 

Dữ liệu với mục đích phân nhóm khán giả và tối ưu hóa việc mua truyền thông có thể được chia thành năm loại chính. Lấy ví dụ về phân loại dữ liệu mà một hãng hàng không có thể sở hữu:

• Nhân khẩu học (Demographic) – thường được thu thập trong quá trình đăng ký, đặc biệt là với các mạng xã hội, xác định người dùng theo độ tuổi và giới tính, cung cấp cho Advertiser cơ hội rất hữu ích. Nếu quảng cáo sản phẩm rượu, có thể loại trừ nhóm người dùng dưới 18 tuổi. Nếu giới thiệu quần áo phụ nữ, Advertiser có thể chủ động chỉ nhắm mục tiêu vào phụ nữ, hoặc loại trừ tất cả người dùng họ biết là nam giới.

• Sở thích (Interest) – người dùng là fan hâm mộ hình ảnh của những địa điểm du lịch, đọc blog du lịch và các trang web thông tin.

• Ý định (Intent) – thông qua các hành vi như tìm kiếm, ghé thăm các trang web đặc biệt, người dùng đã chỉ ra rằng họ đang tích cực tìm chuyến bay, nhưng có lẽ vẫn chưa có điểm đến ưa thích hay nhắm vào thương hiệu nào cụ thể.

• Đeo bám trang (Site Retargeting) – thông qua việc sử dụng các điểm ảnh trên trang chủ hoặc trang đích, xác định một người dùng hay truy cập vào website của hãng hàng không, nhưng vẫn chưa đặt chuyến bay nào. Bước cuối cùng quan trọng loại trừ những khách gần đây truy cấp trang xác nhận tách nó khỏi loại cuối cùng nhắm mục tiêu.

• Bán thêm cho khách hàng hiện tại (Existing Customer Upsell) – sử dụng các pixel đặt trên trang xác nhận, người mua (quảng cáo) có thể nhận diện một người dùng gần đây đặt một chuyến bay. Tùy thuộc vào khung thời gian chuyển đổi thông thường hoặc tính thường xuyên của việc mua (chẳng hạn bay nội địa hay quốc tế) các pixel đặt trên trang chuyển đổi có thể được sử dụng để bán thêm hàng hóa và dịch vụ khác cho người chuyển đổi gần đây. Ngoài điểm ảnh trên trang web, việc bán thêm hoặc bán chéo (sản phẩm, dịch vụ khác) cho khách hàng hiện tại có thể được thực hiện thông qua việc sử dụng dữ liệu CRM, dữ liệu xã hội hoặc email tiếp thị lại. Trong việc thu thập dữ liệu, các phương pháp chính mà qua đó hệ sinh thái trực tuyến phân nhóm người dùng có thể được phân loại như sau:
  – Dữ liệu theo dõi các lượt ghé thăm website và hành vi trên trang web
  – Các tìm kiếm thực hiện thông qua bộ dữ liệu chính chủ của những tay chơi lớn như Google, Yahoo và Microsoft, hoặc thông qua tìm kiếm nội bộ, dùng các thông số bổ sung ở các liên kết web ví dụ như exampletravelsite.com/flights=?New+York
  – Dữ liệu người dùng đăng nhập, thường khớp với ID người dùng hoặc địa chỉ email. Trong một thế giới mà chỉ có một số ít nhà xuất bản lớn thu thập dữ liệu đăng nhập của người dùng đăng nhập với quy mô lớn, và có thể khai thác dữ liệu lịch sử về một người dùng ngoài các việc xóa cookie hoặc quên đóng các cửa sổ, kiểu dữ liệu này rất có giá trị.

Tất cả các loại dữ liệu trên có thể rất giá trị để phân nhóm khán giả đúng đắn trước, trong và sau chiến dịch. Tuy nhiên, việc nhắm mục tiêu các nhóm riêng lẻ không kết hợp với những nhóm khác làm hạn chế khả năng tối ưu chiến dịch của người mua. Trong trường hợp một nhà bán lẻ đồ chơi, một người dùng có thể truy cập trang web của họ, và do đó lọt vào vòng ngắm tiếp thị, nhưng nếu dưới 18 tuổi thì họ không có khả năng mua. Nếu một nhà cung cấp bảo hiểm nhân thọ thăm dò khách hàng mới, nhắm đến người dùng đã tìm kiếm từ khóa “Bảo hiểm nhân thọ” có vẻ là một động thái thông minh. Tuy nhiên, nếu không loại trừ bất kỳ người dùng nào vừa ghé thăm một trang xác nhận có thể dẫn đến việc phục vụ quảng cáo cho một khách hàng hiện có, người không thể mua lại lần nữa, có thể được coi là chi tiêu quảng cáo lãng phí.

(Còn tiếp)

(Tổng hợp)