Các Marketer đang đau đầu khi số tiền chi cho các trung gian quảng cáo lên đến 60% ngân sách truyền thông. Sau khi thanh toán chi phí cho các công ty quảng cáo (Agency), bộ phận mua truyền thông (Trading desks), chợ quảng cáo (Exchanges), các nhà cung cấp dữ liệu độc lập (Third-party data provider) và máy chủ quảng cáo (Ad Server) thì số tiền còn lại chẳng đáng bao nhiêu. Điều Marketer mong muốn là giảm thiểu gian lận, gia tăng người hỗ trợ, sử dụng ít công nghệ quảng cáo và dành nhiều ngân sách hơn cho việc thúc đẩy thành quả.

Trong khi đó, những Publisher hàng đầu (Premium Publisher) lâu nay phải hy sinh quyền kiểm soát chiến dịch để đổi lấy lợi ích từ công nghệ Programmatic – giờ có cơ hội thu về nguồn lợi nhuận tương xứng hơn. Hàng hóa không đạt chất lượng hoặc không mang lại hiệu quả kinh tế đang dần bị loại khỏi thị trường, tạo nên tình trạng khan hiếm các nguồn cung hàng chất lượng cao. Do đó, các Publisher sở hữu tập dữ liệu người dùng đáng mơ ước này bắt đầu sử dụng các hình thức như header bidding (đấu giá tiêu đề) và private marketplaces (thị trường riêng) để giành quyền kiểm soát nhiều hơn và thu được lợi nhuận cao hơn từ các giao dịch.

Nhưng bên cạnh đó, các Publisher này cũng bắt đầu quan tâm đến các giao dịch “thuần túy dữ liệu” với những Marketer đối tác đáng tin cậy. Giờ đây khi Marketer bắt kịp với công nghệ quản trị dữ liệu tích hợp (Data management platform – DMP), việc chia sẻ dữ liệu an toàn giữa Publisher với Marketer cũng trở nên khả thi. Điều này mở ra một kỷ nguyên mới trong đó dữ liệu đối tác (second-party data) sẵn sàng để “nắm quyền tối cao”.

Bài học vỡ lòng

Trước khi bàn về cách dữ liệu đối tác trở nên nổi bật trong năm 2016, hãy cùng điểm qua 3 nguồn dữ liệu cơ bản.

Dữ liệu chính chủ (First-party data) là dữ liệu độc quyền mà Advertiser và Publisher tự mình thu thập (một cách hợp pháp) và có toàn quyền sở hữu. Nó có thể đến từ các cookies theo dấu hành vi người dùng được gắn trên trang Web, dữ liệu offline được khớp với các ID người dùng, hay thậm chí là dữ liệu đến từ các chiến dịch marketing đã chạy.

Dữ liệu đối tác (Second-party data) đơn giản là dữ liệu chính chủ của một công ty khác và được chia sẻ cho doanh nghiệp thông qua mối quan hệ hợp tác. Dạng dữ liệu này được tạo nên khi hai công ty bắt tay trao đổi các dữ liệu chưa được công khai trên thị trường.

Ví dụ, khi một hãng hàng không lớn (tạm gọi là Big Airline) tiếp cận với dữ liệu những người thường xuyên du lịch trên trang web của một Publisher hàng đầu về du lịch (tạm gọi là Huge News Site). Big Airline có thể nói với Huge News Site rằng: “Chúng ta hãy trao đổi dữ liệu người dùng, và mỗi khi chúng tôi thấy một trong những khách hàng thân thiết của mình xuất hiện trên trang của bạn, chúng tôi có thể gởi ngay thông điệp quảng cáo đến người này”. Huge News Site có thể quyết định cho phép Big Airline nhắm mục tiêu đối với người dùng của mình bất cứ đâu họ được tìm thấy (một giao dịch “bring your own data”), hoặc đơn giản thực hiện một giao dịch mua truyền thông với Big Airline. Dù là cách nào thì Big Airline cũng có được hàng tấn dữ liệu người dùng giá trị của Huge News Site trên nền tảng DMP của mình để tiến hành mô hình hóa, phân tích và nhắm mục tiêu quảng cáo.

Dữ liệu độc lập (third-party data), dù được dự báo bị thu hẹp quy mô, vẫn là một phần không thể bỏ qua trong hoạt động mua truyền thông có định hướng. Đây là dữ liệu đã được tổng hợp, tổ chức lại và sẵn sàng cho mọi người mua. Nó có thể mô tả hành vi người dùng (như dữ liệu “auto intenders” – những người có dự định mua ô tô – của hãng nghiên cứu thị trường Polk), thể hiện hoàn cảnh sống (như dữ liệu “Suburban Strivers” của Nieslsen), mô tả mức thu nhập (như dữ liệu do Acxiom, Experian sở hữu) hay cho biết địa điểm người dùng thích đến thông qua dữ liệu vị trí (như của PlaceIQ và Foursquare). Hầu hết nền tảng bên mua (DSP) đều có thể cung cấp nhiều dạng dữ liệu độc lập khác nhau để nhắm mục tiêu quảng cáo, còn nền tảng dữ liệu tích hợp (DMP) thì hỗ trợ Marketer sử dụng các dữ liệu độc lập này để tạo nên các phân khúc. Marketer có thể dùng dữ liệu miễn phí để phân tích và mô hình hóa, chỉ trả tiền cho nền tảng khi kích hoạt chiến dịch thành công.

Chất lượng và qui mô dữ liệu

Vậy trong bộ ba trên, đâu là nguồn dữ liệu tốt nhất?

Mỗi loại đều có ưu điểm riêng tùy theo hoàn cảnh và mục đích sử dụng. Cách tốt nhất là xem xét qui mô và giá trị tương đối của từng nguồn.

Để dễ mường tượng, chúng ta sẽ mô tả 3 nguồn dữ liệu bằng một hình tam giác như bên dưới:

First-party data là nguồn có qui mô hạn chế nhất nhưng lại có giá trị lớn nhất. Đối với doanh nghiệp – đặc biệt là các tập đoàn hàng tiêu dùng (CPG) và không sở hữu lượng truy cập website lớn – thì dữ liệu chính chủ tuy rất dàn trải nhưng vẫn là những tín hiệu giá trị nhất để phục vụ mục tiêu mô hình hóa. Marketer phân tích dữ liệu chính chủ để hiểu những đặc trưng và hành vi chung của khách hàng hiện tại, từ đó mở rộng mức độ phủ sóng khách hàng mới thông qua dữ liệu đối tác và dữ liệu độc lập.

Nhà bán lẻ và công ty thương mại điện tử là các “tỷ phú” về dữ liệu chính chủ. Một cửa hàng bán lẻ lớn sẽ sở hữu nguồn dữ liệu chính chủ dư dả đến từ thông tin thẻ thành viên, hệ thống máy tính tiền tại quầy (point-of-sale system), dữ liệu từ các ứng dụng, thông tin đăng ký trên web, dữ liệu ghé trang và thậm chí cả thông tin thẻ tín dụng (trong trường hợp nó được sở hữu và vận hành bởi chính doanh nghiệp).

Các doanh nghiệp “giàu có” này có thể sử dụng nền tảng DMP để hiểu: các tương tác với quảng cáo đã mang người dùng đến cửa hàng như thế nào, họ đang ở vị trí nào trong cửa hiệu (thông qua công cụ beacon), đâu là sản phẩm người dùng đã mua, có bao nhiêu phiếu giảm giá được sử dụng, và liệu trước đó họ đã nghiên cứu về sản phẩm trên website hay chưa. Làm được điều này có nghĩa là doanh nghiệp đang tiến gần đến trạng thái phân bổ khép kín (“closed-loop” sale attribution), có thể liên tục ghi nhận và đánh giá hiệu quả của mọi nỗ lực bán hàng trên hành trình mua sắm của người dùng. Sức mạnh của dữ liệu chính chủ thực sự đáng kinh ngạc.

Tiếp theo là third-party data – nguồn dữ liệu dồi dào nhất nhưng cũng kém giá trị nhất. Vấn đề lớn nhất đối với dữ liệu độc lập là ‘tính đại chúng’. Bạn có nó thì đối thủ của bạn cũng có thể có. Và trong thời đại tiếp thị Programmatic, điều này có nghĩa là cả hãng xe Ford và Chevy đều có khả năng đấu thầu trên cùng một tập dữ liệu “auto intender” và đẩy giá quảng cáo tăng.

Việc nhà quảng cáo không biết cách thức dữ liệu được tạo nên cũng là một hạn chế khác của dữ liệu độc lập. Chẳng hạn, cơ sở nào chứng minh tập dữ liệu “auto intender” gồm những người thực sự có nhu cầu mua ô tô? Không có qui tắc nào cho việc này. Một người đọc bài báo có từ “xe” cũng có thể được xem là “auto intender” giống như một độc giả nhìn hình ảnh chiếc sedan bốn cửa trên các web nổi tiếng về ô tô 3 lần trong tháng. Rõ ràng giá trị của hai người này là khác nhau đối với nhà quảng cáo ô tô, nhưng lại bị đánh đồng trong cùng tập dữ liệu “auto intender”.

Như đã đề cập, giá trị của dữ liệu độc lập nằm ở chỗ nó luôn sẵn có. Ví dụ, Ginormous Music App đã xây dựng một dịch vụ âm nhạc mà về bản chất giống như một nền tảng DMP. Nó biết cách tách từng bài hát, phân loại chúng theo từng giá trị khác nhau và mang lại những trải nghiệm nghe nhạc được tùy chỉnh ở mức độ cao, tương ứng với từng đối tượng người dùng có trả phí và không trả phí. Những người dùng này cho thấy độ gắn kết cao, sẵn lòng mua các dịch vụ cao cấp và dễ định vị bằng thiết bị di động.

Giá trị của dữ liệu độc lập đôi khi khó nhận ra. Rõ ràng, dữ liệu về phân khúc “Maroon Five” không có giá trị nhiều lắm với Marketer bởi đối tượng thích nghe nhạc của Maroon Five trải rộng từ người già đến trẻ nhỏ, từ đàn ông đến phụ nữ. Tuy nhiên, nếu ứng dụng Ginormous Music có thể khớp dữ liệu những người dùng ứng dụng trong phân khúc “Maroon Five” (IDFAs) với dữ liệu cookie của người dùng, nguồn dữ liệu độc lập này sẽ được khai thác hiệu quả để hiểu về thu nhập, hành vi, và các thông tin khác của lượng lớn người hâm mộ Maroon Five. Đó mới là thứ thực sự giá trị mà Marketer muốn mua.

Vậy còn second-party data?

Dữ liệu đối tác có thể là tập dữ liệu về “những người thường xuyên du lịch” trên Huge News Site hay “những người có dự định mua Mitsubishi” trên Large Auto Site. Nó bao gồm thông tin về người dùng đã được xác định rõ danh tính, với những dự định đã được chứng tỏ và hành vi đã được xác nhận bằng các thuộc tính thực sự. Một trong những điều giá trị của dữ liệu đối tác chính là tính minh bạch trong cách thu thập và phân khúc người dùng.

Trước đây dữ liệu đối tác chỉ như một phương tiện kết nối với nhà quảng cáo của các Premium Publisher. Tuy nhiên, giờ nó đã có thể tách khỏi hoạt động kinh doanh truyền thông của Publisher để xuất hiện trong các giao dịch thuần dữ liệu.

Marketer đang ngày một chán ngán tình trạng gian lận và tạp nham trong hệ sinh thái Programmatic. Giờ Marketer bắt đầu chuyển sang dùng dữ liệu đối tác để tiếp cận với cùng tập khách hàng tiềm năng mà họ từng tiếp cận bằng báo giấy cách đây 30 năm. Khác biệt chính là lần này họ đạt được cả hai yếu tố chất lượng và số lượng.

Các Publisher hàng đầu cũng bắt đầu nhận thức được điều này. Họ cung cấp một môi trường giao dịch được kiểm soát bởi các luật lệ nghiêm ngặt nhằm bảo vệ tài sản giá trị nhất của mình  – dữ liệu người dùng tiềm năng. Đó là thứ giúp họ kiếm tiền nhiều hơn thông qua các giao dịch dữ liệu thay vì các giao dịch truyền thông truyền thống.

Tóm lại, dữ liệu đối tác đang báo hiệu trở lại thời kỳ huy hoàng xưa kia, khi mà các thương hiệu lớn phụ thuộc vào mối quan hệ với các Publisher danh tiếng để có được nguồn dữ liệu khách hàng tiềm năng giá trị. Các thương hiệu này thiết lập với Publisher những mối quan hệ trực tiếp và sâu sắc để đảm bảo cho các trao đổi giá trị diễn ra liên tục. Hiện nay, những trao đổi này ngày càng phổ biến thông qua các kênh trực tuyến hơn là những buổi gặp mặt trong thế giới thực.

(Theo www.adexchanger.com)