Khám Phá Nền Tảng DMP – Phần 3
Phần 1 và Phần 2 đã thảo luận về quá trình xử lý dữ liệu và một số ứng dụng cơ bản của nền tảng quản trị thông tin tích hợp (DMP – Data Management Platform) hiện đại. Cụ thể, DMP có khả năng nhận dạng người dùng giữa các nền tảng khác nhau, thu thập dữ liệu những người này thông qua các thiết bị/kênh tương tác trực tiếp họ có với thương hiệu, và hợp nhất các dữ liệu này vào cùng một hệ thống để giúp quản trị tần suất hiển thị quảng cáo xuyên suốt các thiết bị một cách tổng thể.
Như vậy, những Marketer có kinh nghiệm về DMP sẽ dễ dàng tiết kiệm hàng đống tiền chỉ với một số thủ thuật đơn giản. Ví dụ như tận dụng khả năng của DMP trong việc kiểm soát lượt hiển thị quảng cáo (impression) ở mức độ tổng thể, Marketer có thể cắt giảm ngân sách chi cho các lượt hiển thị không hiệu quả, để tái đầu tư vào các lượt hiển thị có khả năng tiếp cận người dùng nhiều hơn.
Không dừng lại ở đó, những Marketer nhanh nhạy với thời cuộc còn có thể nâng việc sử dụng DMP lên một tầm cao mới, sau khi đầu tư nhiều công sức vào xây dựng một bản đồ liên kết nhận dạng người dùng (Identity graph) và đạt được tỷ lệ khớp dữ liệu này với các nền tảng vận hành quảng cáo ngày một cao.
Dưới đây là 4 chiến lược nâng cao có thể áp dụng với DMP khi Marketer bắt đầu đi sâu tìm hiểu và biến dữ liệu thành công cụ làm việc hiệu quả.
Tăng hiệu suất cho chiến lược đấu giá
Hãy lấy lại ví dụ ở Phần 2, DMP cho phép quản trị các lượt hiển thị quảng cáo bằng cách sơ đồ hóa dữ liệu chuyển đổi cho từng người dùng (như hình vẽ ở dưới). Sơ đồ mô tả các tần suất hiển thị quảng cáo cho người dùng trong vòng một tháng, và khả năng chuyển đổi của từng tần suất hiển thị. Dựa trên sơ đồ, Marketer sẽ chuyển hướng đầu tư sang khu vực sweet spot, gồm các lượt hiển thị khiến người dùng có khả năng thực hiện chuyển đổi cao nhất (lượt hiển thị thứ 4 đến thứ 7). Vấn đề mấu chốt ở đây là làm thế nào tiếp cận nhóm người dùng hiện đang được phục vụ 3 lượt hiển thị/tháng để hiển thị tiếp cho họ lượt quảng cáo thứ 4-7.
Lúc này, Marketer có thể điều chỉnh linh hoạt chiến lược đấu giá, sẵn sàng trả cao hơn để giành được nhóm người dùng ‘đến hiện giờ đã thấy được tổng cộng 3 lượt hiển thị’. Nhờ khả năng khớp người dùng với độ chính xác cao, DMP cung cấp dữ liệu hỗ trợ quá trình trên gần như theo thời gian thực trên đa nền tảng vận hành quảng cáo, bao gồm các hiển thị cho display ad, video hay search.
Chọn đối tác chiến lược qua Reach Analysis
Không chỉ cho phép nhận dạng được tất cả những lượt hiển thị bị lãng phí, DMP còn có khả năng phân tích độ phủ quảng cáo (Reach Analysis), giúp Marketer chọn được những đối tác thích hợp để gia tăng lượng người dùng mà quảng cáo tiếp cận.
Rõ ràng, thay vì bỏ tiền để tiếp cận cùng một người dùng đến lần thứ 100, Marketer tốt hơn nên đầu tư vào việc tìm kiếm những khách hàng mới (Net New Customer – không phải chỉ bao gồm những người dùng hoàn toàn chưa tiếp xúc với thương hiệu bao giờ, mà còn bao gồm cả những người dùng đã tiếp xúc nhưng chưa mua hàng hoặc những khách hàng cũ nhưng có khả năng mua hàng cho những lần tiếp theo). Câu hỏi là làm cách nào để có được họ?
Với một nhà sản xuất tã cho trẻ em, khi biết thị trường có khoảng 6 triệu bà mẹ trẻ mỗi năm, thì điều quan trọng nhất là phải làm mọi cách để quảng cáo phủ hết nhóm đối tượng mục tiêu này.
Nhiều Marketer sẽ bắt tay với một đối tác độc lập có độ phủ rộng (lượng người mà quảng cáo tiếp cận được lớn), ví dụ như Yahoo, để tiếp cận với càng nhiều đối tượng mục tiêu của mình. Chiến lược này tuyệt vời ở chỗ khi bạn tập trung nhiều ngân sách vào một đối tác chuyên biệt, lợi thế của việc mua khối lượng lớn sẽ khiến bạn dễ dàng thương thảo mức giá hợp lý, đồng thời có được sự ưu ái từ phía đối tác giúp phủ sóng các thông điệp đến nhiều người dùng nhất có thể.
Tuy nhiên, không một đối tác đơn lẻ nào có thể phủ được 100% đối tượng mục tiêu hiện có trên thị trường. Đây chính là lúc DMP phát huy lợi thế. Việc kết nối với nhiều nền tảng quảng cáo tích hợp và khả năng phân tích độ phủ giúp DMP chỉ ra được những đối tác khác có thể giúp Marketer mở rộng phạm vi phủ sóng, lấp đầy phần thị trường mục tiêu còn khuyết sau khi sử dụng nền tảng của đối tác ban đầu (trong ví dụ trên là Yahoo), mà không trùng lắp với những đối tượng mà đối tác ban đầu đã phủ sóng.
Nhưng xác định được các nền tảng/đối tác thích hợp cho việc gia tăng độ phủ chỉ là bước đầu. Marketer còn muốn chọn trong số đó những đối tác tốt nhất, cho phép tiếp cận nhóm khách hàng mục tiêu có khả năng sinh lợi tối ưu (những bà mẹ có nhiều khả năng mua tã nhất trong ví dụ). Do đó, bước kế tiếp, quan trọng hơn là phải chọn lựa giữa các đối tác này để tìm ra đâu là nơi đầu tư hiệu quả nhất. Đây là lúc cần đến các phân tích về mức độ giao thoa giữa các dữ liệu (Overlap Analysis) của DMP.
Nâng cao lựa chọn đối tác thông qua Overlap Analysis
Tính năng Overlap Analysis của DMP cho phép xem xét xuyên suốt tất cả các đối tác quảng cáo thích hợp và chạy một dạng phân tích với tên gọi ‘Where are my people?’, để chọn ra những đối tác mang lại hiệu quả đầu tư tốt nhất.
Thương hiệu tã trong ví dụ trên đã tìm thấy 4 triệu đối tượng ‘bà mẹ bỉm sữa’ mới trên Yahoo với một mức phí CPM hợp lý. Qua phân tích độ phủ, DMP cũng tìm ra khoảng 20 đối tác thích hợp khác (ngoài Yahoo) để mở rộng phạm vi phủ sóng quảng cáo. Các đối tác này có thể là một Website dành cho phụ nữ như Meredith.com, các Website giải trí như NBC.com hay Turner.com, hoặc một trang Web phổ thông nào đó. Công việc của Marketer là phải quyết định, dựa trên chỉ số hiệu suất (KPI) và giá quảng cáo (CPM), xem những bà mẹ được tìm thấy trên các trang này có giá trị như thế nào?
Giả sử Marketer tìm được một trang Web X có tập dữ liệu chính chủ với 500.000 ‘bà mẹ bỉm sữa’. Nếu trang X này là một trang tin tức thông dụng và giá CPM để tiếp cận các bà mẹ trên trang này là 5$, câu hỏi đặt ra là: liệu quảng cáo tã trẻ em trên một trang tin tức như X mang lại lợi nhuận lớn hơn, hay quảng cáo trên các trang web dành riêng cho các bà mẹ hiệu quả hơn? Tính năng Overlap Analysis của DMP sẽ giúp Marketer biết được điều này.
Nhờ DMP, các Marketer cũng đang bắt đầu tối ưu hóa cách có được những khách hàng tiềm năng này nhờ việc bỏ qua những nền tảng công nghệ quảng cáo trung gian hiện nay (như DSP, SSP, PMP, trading desk,…) để “nhảy cóc” với hình thức mua truyền thông trực tiếp và tự động hóa dựa trên việc khớp dữ liệu khách hàng tiềm năng giữa hai nền tảng DMP của thương hiệu và của đối tác (Publisher, các nền tảng cung cấp quảng cáo).
Hiểu động lực thúc đẩy KPI thông qua việc xây dựng hành trình mua sắm
Những Marketer đã giảm thiểu được sự trùng lắp trong tập khách hàng tiềm năng đồng thời vẫn đảm bảo được một chiến lược phủ hiệu quả, giờ có thể tiến đến bước vận dụng DMP tiếp theo – tìm ra cách thức những đối tượng mục tiêu này di chuyển từ điểm tương tác đầu tiên đến hành động thực tế sau cùng trong hành trình mua sắm của họ (như tải coupon hay lấy mẫu thử). Điều này không quá khó khăn vì khi một người dùng được hợp nhất thông qua một nền tảng DMP, Marketer hoàn toàn có thể thấy được những kênh giao tiếp mà người này đã di chuyển trong suốt quá trình mua sắm.
Ví dụ, ngày càng nhiều ông lớn trong lĩnh vực hàng tiêu dùng (CPG) đầu tư vào mảng video trực tuyến. Khả năng phân tích hành trình mua sắm của DMP giúp Marketer biết được những lượt hiển thị tìm kiếm (search impression) nào đã thúc đẩy người dùng xem video và gia tăng gắn kết với thương hiệu nhiều hơn.
Chẳng hạn, phân tích của DMP sẽ cho biết, người dùng đã tải nhiều coupon hơn trong trường hợp nào: sau khi thấy các lượt hiển thị quảng cáo (mang tính gợi nhớ hình ảnh thương hiệu trong dài hạn), hay trước khi thấy thông điệp “buy now” (nhằm mục tiêu bán hàng trong ngắn hạn)? Khả năng hiểu được cách thức các thông điệp phối hợp với nhau một cách tuần tự này chính là lời hướng dẫn cơ bản, hỗ trợ Marketer khi thực hiện các chiến lược đầu tư truyền thông.
Trên đây chỉ là 4 trong số rất nhiều ứng dụng nâng cao của DMP. Một khi các nền tảng cơ bản của DMP được đặt đúng vị trí, những ứng dụng này cũng sẽ ngày một hoàn thiện.
DMP đang bắt đầu khơi dậy tính hiệu quả của hoạt động tiếp thị dựa trên dữ liệu người dùng và được dự báo sẽ dẫn dắt các chiến lược đầu tư thông minh trong thập kỷ tiếp theo.
Đây là thời điểm chín muồi để trở thành một Marketer dựa trên dữ liệu.
(Theo www.adexchanger.com)
