Digital Transformation #14: Sáng lập Datalytis – “Làm giàu dữ liệu để tiếp cận chính xác hơn”

Khởi đầu là một perfomance agency, sau hơn ba năm Datalytis chuyển mình theo hướng “doanh nghiệp dữ liệu” với dịch vụ phân tích hành vi người sử dụng dựa trên dữ liệu lớn.

Trong bối cảnh thị trường digital marketing nhộn nhịp với sự xuất nhiều nhiều hơn các performance marketing agency, dịch vụ Datalytis đưa ra khá là mới mẻ. Brands Vietnam đã trao đổi với ông Nguyễn Lương Bằng, Sáng lập công ty về các vấn đề liên quan.

 

* Hiện tại có rất nhiều công ty cung cấp giải pháp hoặc dịch vụ dữ liệu cho Marketing, chuyển đổi số. Datalytis mang lại sự khác biệt gì về giải pháp dữ liệu?

Có thể thấy trên thị trường hiện nay có nhiều đơn vị cung cấp các dịch vụ liên quan đến dữ liệu. Mỗi một công ty sẽ chọn các hướng đi khác nhau để phân tích dữ liệu và từ đó đưa dịch vụ ra thị trường.

Một số công ty dựa vào dữ liệu thu thập được để cung cấp dịch vụ lắng nghe xã hội (social listening) hoặc đo lường trên các kênh kỹ thuật số (digital tracking).

Một số công ty dựa vào dữ liệu, kết hợp chạy quảng cáo, để tối ưu hiệu quả cho chiến dịch marketing, cam kết chỉ tiêu hoặc doanh số.

Một số ít công ty công nghệ khác chuyên kết nối các nền tảng nội dung và nhà xuất bản, để xây dựng nền tảng dữ liệu người dùng (Data Management Platform - DMP) đa kênh, không định danh, nhằm bán cho các đơn vị quảng cáo, giúp tiếp cận hiệu quả hơn.

Datalytis cũng là mô hình cung cấp dịch vụ dựa trên dữ liệu nhưng ở tầng phân tích hành vi của người sử dụng mạng xã hội. Hệ thống chúng tôi vừa thu thập dữ liệu hành vi người sử dụng các phương tiện truyền thông xã hội (không định danh) vừa trên các mạng xã hội phổ biến (định danh) và sử dụng thuật toán “matching (đối chiếu)” ánh xạ cả hai lại với nhau để đưa ra một bức tranh rõ ràng hơn về nhóm khách hàng mục tiêu mà doanh nghiệp muốn tiếp cận. Hệ thống đã được xây dựng hơn 3 năm và chúng tôi định vị là nền tảng “làm giàu dữ liệu”, giúp thấu hiểu người dùng trên mạng xã hội.

Hệ thống Datalytis được định vị là nền tảng “làm giàu dữ liệu”, giúp thấu hiểu người dùng trên mạng xã hội.
Ảnh minh hoạ. Nguồn: Internet

Chúng tôi không phủ nhận việc thuật ngữ Big Data đang được sử dụng khá phổ biến ở Việt Nam nhưng xác định khả năng phân tích đúng đến đâu thì chỉ có kết quả chứng minh thôi. Datalytis cũng không ngoại lệ.

* Cụ thể hơn, dịch vụ ông cung cấp là gì và ông có thể chia sẻ các khách hàng công ty đã cung cấp?

Có hai dịch vụ chúng tôi cung cấp. Một là “Data Enrichment”, tạm gọi là làm giàu dữ liệu, đây là dịch vụ dành cho khách hàng là doanh nghiệp đã có các dữ liệu khách hàng của họ và họ muốn hiểu sâu hơn về hành vi tập khách hàng này trước khi chạy các chương trình quảng cáo.

Ví dụ, khách hàng là ngân hàng muốn chạy chương trình kích cầu các khách hàng sử dụng thẻ tín dụng 2-3 triệu tháng. Datalytis có thể cung cấp hành vi quen thuộc của nhóm khách hàng này trên mạng xã hội như tương tác các fanpage nào chẳng hạn, thích các nội dung gì, từ đó ngân hàng có thể chạy quảng cáo hoặc lựa chọn loại nội dung tiếp cận hiệu quả hơn.

Dịch vụ thứ hai là Perfomance Marketing, thực thi các chiến dịch tiếp thị số có cam kết chỉ tiêu hoặc doanh số, có thể dựa trên dữ liệu mà chúng tôi tự phân tích, hoặc dữ liệu mà khách hàng cung cấp.

Các khách hàng đã sử dụng dịch vụ của chúng tôi như Galaxy Studio, RealStake, Circo Co-Working Space với mức độ cam kết có khách hàng quan tâm tới dịch vụ hay doanh thu.

* Như vậy dịch vụ Datalytis không khác mấy so với chạy re-maketing hay performance agency? Vậy thì khác biệt của Datalytis là gì?

Doanh nghiệp có sự chủ động, thực thi đa kênh và lựa chọn kênh nào hiệu quả nhất, chứ không bị phụ thuộc vào một nền tảng quảng cáo nào.

Đúng là nếu xét ở góc độ sử dụng dữ liệu trên một nền tảng thì hoàn toàn giống nhau. Chẳng hạn, nếu bạn biết đọc Facebook Insight, hiểu được các tập khách hàng của mình trên Facebook, bạn có cài Facebook Pixel để có thể tiếp thị lại (re-marketing) đến họ, thì bạn có thể chạy Facebook Ads hiệu quả hơn, do đã hiểu Insight và tiếp cận chính xác hơn. Thì dịch vụ của Datalytis cũng làm giống vậy ở trên kênh Facebook.

Cái khác là tập dữ liệu được phân tích bởi Datalytis có thể ứng dụng vào các nền tảng khác như Zalo, TikTok… Chúng tôi cũng có thể trích xuất ra các hệ thống tiếp thị tự động và quản trị khách hàng phổ biến như Hubspot, Mautic, hoặc thậm chí là hệ thống dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp để tự chủ động tiếp cận. Với cách làm này, doanh nghiệp có sự chủ động, thực thi đa kênh và lựa chọn kênh nào hiệu quả nhất, chứ không bị phụ thuộc vào một nền tảng quảng cáo nào.

Còn điểm khác biệt của Datalytis đối với các đơn vị cung cấp dịch vụ perfomance marketing trên thị trường thì tôi nghĩ cuối cùng vẫn là hiệu quả trên mức độ đầu tư của khách hàng mà thôi.

* Hãy lấy một trường hợp cụ thể về bất động sản, làm sao hệ thống tác động được các đối tượng đã mua nhà trong 3 năm qua hay loại trừ các nhân viên bán hàng bất động sản trong các chiến dịch quảng cáo?

Đây là câu hỏi rất thú vị. Về cơ bản, Datalytis có thể cung cấp danh sách thông tin về tiềm năng trong ngành bất động sản. Cách duy nhất để tác động đến nhóm khách hàng này là thử một mẫu quảng cáo về bất động sản và phân tích hành vi của họ khi nhận được chúng.

Đối với các nhân viên bán hàng bất động sản, việc nhận ra họ là điều không dễ vì hoạt động của họ không có tính liên tục. Ví dụ trong mùa cao điểm, họ liên tục đăng các hoạt động mở bán căn hộ rồi sau đó họ “im lặng”, vẫn tương tác trên mạng xã hội bình thường. Bẵng đi thời gian họ lại hoạt động sôi nổi lại.

Thực ra, đối với nhóm đối tượng này, hệ thống chỉ còn cách học, sai và cập nhật mà thôi. Hơn 3 năm qua, hệ thống đã tự học và tự sửa sai rất nhiều lần để có thể phân tách các đối tượng này ra. Nhìn chung, như tôi đã nói, chứng minh bằng hiệu quả đầu tư trên các chiến dịch tiếp thị của khách hàng vẫn là yếu tố quan trọng nhất.

* Hiện nay các nền tảng siêu ứng dụng bắt đầu chạy các dịch vụ quảng cáo trong hệ sinh thái của họ, nếu đặt lên bàn cân đâu là lợi thế của Datalytis?

Thật ra không chỉ các nền tảng siêu ứng dụng, các website thương mại điện tử lớn cũng có đội ngũ tối ưu hóa quảng cáo riêng của họ và theo xu hướng chung họ sẽ đẩy mạnh dịch vụ này về phía khách hàng để tăng doanh thu.

Mạng xã hội mới là nơi lưu các dữ liệu hành vi của khách hàng.

Theo quan sát và phân tích của chúng tôi, nhóm này sở hữu dữ liệu vận hành, tức họ có thể biết khách đi đâu, ăn gì, thanh toán ở cửa hiệu nào nhưng không biết khách hàng đó thích cái gì. Tương tự, các website thương mại điện tử khi họ thấy khách hàng đặt hàng mua sữa lần đầu, hệ thống sẽ tự phân tích và đánh giá đây là người mới có em bé và đề xuất các mặt hàng liên quan như tã giấy, sữa tắm nhưng cũng sẽ không biết khách hàng đang quan tâm nhãn hàng nào.

Vì đây là các hệ thống đóng, không có kết nối với các mạng xã hội bên ngoài trong khi chỉ có các nhóm này mới lưu các dữ liệu hành vi của khách hàng. Đây là thế mạnh của Datalytis.

Chiến lược của chúng tôi đẩy mạnh dịch vụ Data Enrichment nên nhìn chung Datalytis hướng đến việc hợp tác với nhiều bên hơn là cạnh tranh.

* Dữ liệu từ Datalytis giúp khách hàng chọn đúng đối tượng, đúng thông điệp vậy sẽ giúp tăng hiệu quả khâu bán hàng thì như thế nào thưa ông?

Câu trả lời phụ thuộc vào bộ phận kinh doanh của khách hàng, có những khách hàng tỷ lệ chuyển đổi rất cao và ngược lại. Bán hàng là một quá trình liên tục, dữ liệu chỉ giúp chúng ta rút ngắn được một nửa quy trình này mà thôi.

Từng có trường hợp chúng tôi đưa ra đúng người có nhu cầu tìm mua bất động sản, nhưng đội ngũ bán hàng lại gọi vào các khung giờ họ không sẵn sàng. Đúng người, đúng thông điệp nhưng sai thời điểm thì cũng không được.

* Xin cảm ơn ông!

Xem các bài khác trong chuyên mục tại đây.

* Nguồn: Brands Vietnam