Bất kỳ doanh nghiệp, nhà quảng cáo, thương hiệu … nào thu thập càng nhiều và sử dụng nhiều dữ liệu người dùng có chất lượng tốt thì sản phẩm, chiến dịch quảng cáo hoặc thương hiệu đó có cơ hội rõ rệt, to lớn tìm ra và nhắm chọn mục tiêu càng đúng những khách hàng tiềm năng hiệu quả nhất.

Vậy có phải mọi dữ liệu đều như nhau? Xin thưa là KHÔNG và để chi tiết hơn thì dữ liệu người dùng được chia ra làm 3 loại dựa trên 3 nguồn thu thập hoặc cung cấp chính và chúng tôi – Ureka Media & MediaEyes – sẽ so sánh 3 nguồn dữ liệu này để các bạn hiểu rõ hơn về Dữ liệu người dùng trong Programmatic, chi tiết như sau:

1/ First-Party Data – Dữ liệu Chính ngạch (hay nói vui là Dữ liệu chính chủ)

First-Party Data - Dữ liệu Chính ngach - là dữ liệu người dùng được thu thập từ hành vi trực tuyến của người dùng như duyệt web, search-tìm kiếm và các thao tác mua sắm trực tuyến của người dùng internet. Dữ liệu này có thể là những dữ liệu ẩn danh hoặc có thể là những dữ liệu không ẩn danh, tức là các dữ liệu tiết lộ rõ danh tính do người dùng cung cấp các thông tin cá nhân (tên, địa chỉ, đĩa chỉ thư điện tử-email, số điện thoại …) hay các thông tin nhân khẩu học (tuổi, giới tính …) hay bất cứ thông tin nào mà có thể giúp định danh người dùng thông qua các hành vi trực tuyến.

Hiện nay, trong thế giới mà dữ liệu tràn ngập mọi nơi, “thượng vàng hạ cám” lẫn lộn thì Dữ liệu người dùng chính ngạch càng lúc càng quan trọng và thiết yếu thì thách thức lớn nhất đối với các công ty, nhà đầu tư, nhà quảng cáo … chính là làm sao bảo vệ, bảo hộ và phát triển được nguồn dữ liệu chính ngạch của riêng mình ngày càng lớn mạnh, chất lượng ngày càng cao. Vì rõ ràng những chiến lược, chiến thuật quảng cáo và các cách thức nhắm chọn mục tiêu quảng cáo (targeting) chỉ có thể có tỉ suất thành công cao khi doanh nghiệp/nhà đầu tư/nhà quảng cáo đó có được và dựa vào dữ liệu người dùng có chất lượng cao. Và cũng vì Dữ liệu người dùng chính ngạch chính là nguốn dữ liệu phù hợp nhất, chính xác nhất, mang tính tương thích nhất tới sản phẩm, thương hiệu … của doanh nghiệp có nó; cho dù doanh nghiệp/nhà đầu tư/nhà quảng cáo có làm cách nào, có dùng chiến lược chiến thuật quảng cáo tiếp thị nào đi chăng nữa thì tất cả cũng đều phải bắt đầu bằng việc tìm kiếm, thu thập, sở hữu, tận dụng và tối ưu hóa một cách tốt nhất nguồn Dữ liệu người dùng chính ngạch (First party data).

Do đó, xây dựng nguồn Dữ liệu người dùng chính ngạch (First party data) là cực kỳ quan trọng, thậm chí là quan trọng nhất đối với tất cả các doanh nghiệp, nhà đầu tư, nhà quảng cáo … trong thời điểm hiện tại và tương lai.

Như đã nói ở trên, khi nói đến dữ liệu chính ngạch, tất cả đều nghĩ là dữ liệu người dùng do chính doanh nghiệp, nhà đầu tư, nhà quảng cáo (gọi tắt là: Advertiser) … thu thập được. Và có thể là những dữ liệu ẩn danh hoặc có thể là những dữ liệu không ẩn danh, tức là các dữ liệu tiết lộ rõ danh tính do người dùng cung cấp các thông tin cá nhân (tên, địa chỉ, đĩa chỉ thư điện tử-email, số điện thoại …) hay các thông tin nhân khẩu học (tuổi, giới tính …) hay bất cứ thông tin nào (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 data center quản lý khách hàng của doanh nghiệp …) mà dữ liệu đó có thể giúp định danh người dùng khác thông qua các hành vi trực tuyến. Và việc tận dụng nguồn dữ liệu chính ngạch này có thể là để trưng bày các sản phẩm mà doanh nghiệp tin rằng người dùng muốn mua lên ngay trang chủ của mình thông qua việc phân tích hành vi; hoặc được dùng để nhắm chọn mục tiêu quảng cáo, dùng để điều chỉnh tối ưu các chiến dịch quảng cáo trực tuyến … và ứng dụng vào rất nhiều các việc khác trên hệ thống trực tuyến.

Nhưng, đó không phải là nguồn cung cấp Dữ liệu người dùng chính ngạch (First-Party Data) duy nhất.

Các bên cung cấp nội dung dịch vụ trực tuyến, chủ website … (gọi tắt là: Publisher) cũng có được nguồn Dữ liệu người dùng chính ngạch (First-Party Data) rất chất lượng của riêng họ. Nguồn dữ liệu này được thu thập, tổng hợp từ các hành vi của người dùng trực tuyến khi họ truy cập, sử dụng, thao tác trên tài sản số của các Publisher (website, ứng dụng …); và nguồn Dữ liệu Chính ngạch này cũng có thể được sử dụng để giúp cho các chiến dịch quảng cáo của Advertiser nhắm chọn mục tiêu quảng cáo chính xác hơn.

Ví dụ: người dùng thường xuyên xem các bài viết, hình ảnh, các bộ sưu tập thời trang trên web thường có cơ hội thấy các quảng cáo về thời trang khi họ online cao hơn những người dùng trực tuyến khác không có cùng hành vi.

2/ Second-Party Data – Dữ liệu người dùng được chia sẻ bởi đối tác

Đây là 1 khái niệm mới, nhưng để các bạn không cảm thấy rối và nhầm lẫn thì chúng tôi – Ureka Media và MediaEyes – xin khẳng định rằng: Second-Party Data - Dữ liệu người dùng được chia sẻ bởi đối tác (gọi tắt là: Dữ liệu được chia sẻ) - cơ bản chỉ là phần mở rộng hoặc một dạng khác, một dạng biến thể của Dữ liệu Chính ngạch (First-Party Data). Nguồn của dữ liệu này được thu thập trên nguyên tắc là một bên có Dữ liệu Chính ngạch đồng ý cung cấp hoặc chia sẻ dữ liệu đó cho đối tác của họ.

Ví dụ: các doanh nghiệp như Vinamilk, FrieslandCampina, hay LIF (Love in Farm) … có thể thông qua các mối quan hệ, các hợp đồng kinh tế đủ lớn với một Publisher để Publisher đó cấp quyền cho Advertiser tiếp cận nguồn dữ liệu người dùng của họ. Vậy, với các Advertiser nêu trên thì các dữ liệu người dùng này không phải là Dữ liệu Chính ngạch vì không phải do chính doanh nghiệp nêu trên thu thập, nhưng những dữ liệu  đó cũng không phải là Dữ liệu bên thứ 3 độc lập (Third-Party Data – sẽ được trình bày chi tiết tiếp theo) vì các dữ liệu này có nguồn gốc rõ ràng và không phải mua được từ thị trường dữ liệu người dùng.

Dữ liệu được chia sẻ (Second-Party Data) có thể có được nhờ mối quan hệ với các đối tác trực tiếp, qua mạng lưới đối tác tổng hợp, hoặc có thể có được thông qua Nền tảng quản trị phân tích dữ liệu người dùng DMP (sẽ được trình bày chi tiết ở bài Các thành phần của Programmatic).

Lợi ích của Dữ liệu được chia sẻ (Second-Party Data) là gì? Thực chất, Dữ liệu được chia sẻ (Second-Party Data) giúp ích rất nhiều trong việc mở rộng thị trường, tìm kiếm khách hàng mới. Nguồn dữ liệu này cũng giúp ích trong việc giúp tiết kiệm chi phí, giúp mang lại hiệu quả cho chiến dịch quảng cáo và từ đó giúp mang lại lợi nhuận tốt cho các Advertiser.

3/ Third-Party Data – Dữ liệu bên thứ 3 độc lập

Third-Party Data - Dữ liệu bên thứ 3 độc lập - là các dữ liệu ẩn danh được tập hợp bởi một bên thứ 3 (cá nhân, tổ chức …) không có mối quan hệ giao dịch trực tiếp với người dùng (khách hàng) như mối quan hệ của Advertiser với người dùng.

Vẫn còn cảm thấy mông lung quá phải không? Như này, bản chất thì Dữ liệu bên thứ 3 độc lập (Third-Party Data) là tất cả các dữ liệu người dùng mà dữ liệu đó không thuộc sở hữu hay không nằm trong phạm vi của Dữ liệu Chính ngạch (First-Party Data).

Các bạn đã cảm thấy rõ ràng hơn chưa? Nếu vẫn chưa thì xem qua ví dụ sau sẽ giúp bạn hình dung chi tiết hơn về Dữ liệu bên thứ 3 độc lập (Third-Party Data) này:

Ví dụ: Ureka Media là một nhà cung cấp dữ liệu độc lập, và Ureka Media có thể trả tiền cho Publisher bất kỳ để mua, tiếp cận, thu thập thông tin về đọc giả (dữ liệu người dùng) của Publisher này. Sau đó, Ureka Media sử dụng các dữ liệu được mua đó để bổ sung vào hồ sơ dữ liệu của người dùng một cách chi tiết hơn như: bổ sung các thông tin thị hiếu, hành vi khi người dùng này trải nghiệm trên trang của Publisher, họ quan tâm đến các vấn đề gì, hạng mục gì, mặt hàng gì …v.v… Rồi sau đó, tập dữ liệu người dùng được bổ sung đó có thể được Ureka Media bán cho Advertiser như Vinamilk, FrieslandCampina, LIF … hay bất kỳ Advertiser nào quan tâm để họ nhắm chọn mục tiêu quảng cáo cho chiến dịch của họ.

Vậy, Dữ liệu bên thứ 3 độc lập (Third-Party Data) này có gì nổi bật? Điểm mạnh nổi bật nhất của dữ liệu dạng này là số lượng nguồn cung dữ liệu rất dồi dào, thực sự là dồi dào và cực kỳ đa dạng, nói chung là nguồn cung rất khổng lồ. Trong nguồn cung to lớn và đa dạng đó thì thông tin nhân khẩu học (tuổi, giới tính…) của người dụng được ưa chuộng nhất; nhưng một số các thông tin khác như: sự quan tâm, sở thích, nhu cầu có sẵn về sản phẩm dịch vụ (in-market data) … cũng ngày càng được sử dụng nhiều hơn. Ví dụ: nếu bạn muốn tìm một nhóm, một phân khúc tiềm năng để nhắm chọn với các đặc điểm cụ thể như: thích đi du lịch, quan tâm tới làm đẹp, tài chính, bất động sản, mặt hàng cao cấp, thu nhập AB, … thì các bạn có thể dễ dàng tìm mua và lọc ra danh sách này thông qua thị trường mua bán dữ liệu.

Tuy nhiên, dạng dữ liệu người dùng này cũng có nhược điểm là tuy chi phí sử dụng khá cao nhưng hiệu quả đạt được thấp hơn mong đợi, bởi vì chất lượng của Dữ liệu bên thứ 3 độc lập (Third-Party Data) này không đồng nhất lẫn chất lượng dữ liệu khác nhau phụ thuộc nhà cung cấp, cách thu thập và tần suất làm mới hoặc cập nhật tập dữ liệu.

Hiện trên thị trường có cực cực cực nhiều các bên thứ 3 cung cấp dữ liệu dạng này, nổi bật có thể kể đến như: ComScore, Acxiom, Bluekai, Lotame, Datalogix, Experian, TruSignal, Alliant, …v.v…

4/ So sánh

So sánh Dữ liệu Chính ngạch (First-Party Data) và Dữ liệu bên thứ 3 độc lập (Third-Party Data):

So sánh một cách khách quan thì Dữ liệu Chính ngạch (First-Party Data) tốt hơn rất nhiều so với Dữ liệu bên thứ 3 độc lập (Third-Party Data) vì Dữ liệu Chính ngạch chính xác hơn, gần như là miễn phí và nó chỉ dành riêng cho Advertiser. Do bất kỳ Advertiser nào cũng có thể thu thập Dữ liệu Chính ngạch từ các nguồn, nền tảng, tài sản số hóa của chính họ. Trong khi đó, Dữ liệu bên thứ 3 độc lập (Third-Party Data) nếu Advertiser muốn sử dụng thì  cần được cấp phép, phải tốn phí khá cao để mua nhưng thường không hiệu quả như mong đợi.

So sánh Dữ liệu được chia sẻ (Second-Party Data) và Dữ liệu bên thứ 3 độc lập (Third-Party Data):

Để dễ hình dung và so sánh, Dữ liệu được chia sẻ (Second-Party Data) cũng có thể có tác dụng tương tự như Dữ liệu bên thứ 3 độc lập (Third-Party Data) là có thể mở rộng độ phủ (Reach) và nhắm chọn mục tiêu quảng cáo (Targeting) trực tiếp đến nhóm khách hàng tiềm năng (Prospect) mới rất hiệu quả. Về mặt qui mô số lượng thì Dữ liệu được chia sẻ (Second-Party Data) không thể so sánh với Dữ liệu bên thứ 3 độc lập (Third-Party Data) nhưng về mặt chất lượng thì lại tốt hơn rất nhiều. Nên việc sử dụng Dữ liệu được chia sẻ (Second-Party Data) để tìm kiếm. nhắm chọn nhóm khách hàng tiềm năng dựa trên các đặc điểm tương đồng với nhóm khách hàng thực tế (Prospecting) trong nguồn Dữ liệu Chính ngạch (First-Party Data) sẽ giúp tiết kiệm hơn, mang tới hiệu quả tốt hơn và qua đó mang lại lợi nhuận tốt hơn cho Advertiser so với dùng nguồn Dữ liệu bên thứ 3 độc lập (Third-Party Data).

Phần tiếp theo:

Bài 3: Các thành phần cơ bản trong Programmatic

Quốc Hưng