Deep Dive #6: Bàn về một tương lai không Cookies – “Khoan nói đến lợi thế hay bất lợi. Đây là lúc cần tập trung vào sự cải tiến”

Việc các ông lớn công nghệ siết chặt quy định nhằm bảo mật thông tin và riêng tư cho người dùng là một tin vui với người dùng mạng nhưng lại là “tin sét đánh” cho ngành marketing. Thiếu đi cookies, quá trình triển khai các hoạt động marketing sẽ gặp nhiều thử thách bởi nguồn dữ liệu bị thu hẹp đáng kể. Sự thay đổi lớn này đòi hỏi các bên từ publisher, công ty ad-tech, agency và các thương hiệu cần có sự đầu tư để phát triển những giải pháp thay thế, đảm bảo ngân sách bỏ ra đem lại hiệu quả tương xứng.

Brands Vietnam đã có buổi trao đổi với ông Jeremy Lin – Regional Business Director của TenMax để thảo luận sâu hơn về chủ đề này. Bên cạnh việc chia sẻ về bức tranh tổng quan của hoạt động thu thập dữ liệu và vai trò quan trọng của cookies đối với ngành quảng cáo, chúng tôi còn bàn về các giải pháp thay thế hiện có và viễn cảnh trong tương lai gần.

Deep Dive là chuỗi nội dung chuyên bàn luận và phân tích về các sự kiện thú vị liên quan đến hoạt động truyền thông, xây dựng thương hiệu tại Việt Nam.

 

* BRVN: Đầu tiên, ông có thể chia sẻ lý do vì sao ngành marketing lại có khao khát mãnh liệt với thông tin người dùng? Những thông tin đó được các nhãn hàng sử dụng như thế nào?

Ông Jeremy: Nắm được càng nhiều thông tin người dùng, người làm marketing càng có nhiều cơ sở để phát triển một kế hoạch chi tiết hơn. Trong quá trình truy cập vào hàng triệu dữ liệu người dùng (dưới sự cho phép của họ), marketer có thể phác hoạ được hành trình tiêu dùng, những điểm chạm khác nhau trên hành trình đó như hành vi mua sắm, các kênh mua sắm thường dùng, phương thức thanh toán. Từ những dạng thông tin như vậy, họ có thể lập nên những chiến lược để tiếp cận người tiêu dùng tại càng nhiều điểm chạm càng tốt và dự trù, phân bổ ngân sách hiệu quả cho từng kênh marketing.

* Cụ thể hơn, ông vui lòng cho biết chính xác những thông tin được thu thập là gì? Có các nhóm thông tin nào thường được các nhãn hàng sử dụng?  

Dữ liệu người dùng thường chia thành 4 nhóm: dữ liệu định danh cá nhân (PII), dữ liệu về sự tương tác, dữ liệu về hành vi và dữ liệu về mặt cảm xúc.

Đầu tiên, dữ liệu định danh cá nhân thường là các thông tin như họ tên, ngày tháng năm sinh, giới tính, tuổi tác, địa chỉ email, số điện thoại cá nhân. Tựu chung lại, nhóm thông tin này giúp chúng ta định danh được người đó.

Thứ hai, dữ liệu về sự tương tác cho chúng ta biết cách người tiêu dùng tương tác với thương hiệu của mình qua nhiều kênh marketing như:

• Tương tác với email: tỷ lệ mở email, tỷ lệ thoát, tỷ lệ click…
• Tương tác mạng xã hội: lượt thích/ chia sẻ/ bình luận, tỷ lệ xem video...
• Tương tác trên trang web hoặc ứng dụng di động: tỷ lệ thoát, lượt xem trang cao nhất, lưu lượng truy cập trang web (website traffic), tỷ lệ giữ chân người dùng đối với ứng dụng (app stickiness)…

Thứ ba, dữ liệu hành vi khá giống với dữ liệu tương tác. Sự khác nhau ở đây là loại dữ liệu này chỉ thu thập sự tương tác và hành vi trực tuyến của người dùng như:

• Dữ liệu giao dịch (transactional data): giá trị vòng đời khách hàng (customer lifetime value), dữ liệu về chi tiết sản phẩm đã mua
• Dữ liệu về hành vi sử dụng sản phẩm: các hành động mua được lặp lại, những tác vụ đã được hoàn thành
• Dữ liệu định tính (qualitative data): bản đồ nhiệt (heat map) – là một biểu đồ thể hiện trực quan hành vi của người dùng khi truy cập vào website thông qua màu sắc.

Thứ tư, dữ liệu về cảm xúc cho chúng ta biết được tâm trạng, thái độ của người tiêu dùng và mong đợi từ họ dành cho thương hiệu. Cụ thể, những dữ liệu đó có thể là sự hài lòng của khách hàng, những bình luận đề cập đến các tính năng mới mà họ muốn có trong sản phẩm. Những tệp dữ liệu này có thể được thu thập thông qua các phiếu khảo sát chất lượng dịch vụ.

Nắm được càng nhiều thông tin người dùng, người làm marketing càng có nhiều cơ sở để phát triển một kế hoạch chi tiết hơn
Nguồn: Pexels

Nhìn chung dữ liệu người dùng là tài sản quý giá với mỗi công ty. Những loại dữ liệu này có thể được thu thập bởi nhiều bên với sự đồng thuận của khách hàng. Chúng ta cũng có thể phân thành 3 loại dữ liệu: dữ liệu bên thứ nhất, thứ hai và thứ ba. Trong đó, dữ liệu bên thứ nhất (1st-party data) là thông tin được công ty thu thập trực tiếp dưới sự đồng thuận của người dùng thông qua các chiến dịch marketing, các đợt khảo sát. Dữ liệu bên thứ hai (2nd-party data) là phần mở rộng của loại trên. Nói đơn giản, các công ty sẽ hợp tác với các đối tác để trao đổi và chia sẻ dữ liệu thứ nhất với nhau. Điều này giúp marketer tiếp cận được tệp khách hàng tiềm năng rộng hơn. Dữ liệu bên thứ ba (3rd-party-data) là những thông tin được thu thập từ các nguồn bên ngoài bởi một công ty không có quan hệ trực tiếp với những người dùng mà họ đang thu thập dữ liệu.

* Các thông tin này được thu thập và trao đổi giữa các bên như thế nào? 

Dữ liệu người dùng được thu thập bằng nhiều cách, thông qua website, nền tảng mạng xã hội và tracking pixel.

Cụ thể, để thu thập dữ liệu từ webiste, doanh nghiệp có thể sử dụng một vài công cụ thông dụng như Google Analytics, bản đồ nhiệt Crazy Egg để nắm được hành vi tiêu dùng và thu được insight về sự tương tác của khách hàng.

Dữ liệu người dùng được thu thập bằng nhiều cách, thông qua website, nền tảng mạng xã hội và tracking pixel.

Các nền tảng mạng xã hội cũng là nguồn dữ liệu dồi dào. Điển hình nhất là các số liệu chi tiết về lượt tương tác cơ bản từ Facebook Insight (lượt thích, bình luận, chia sẻ). Những dữ liệu này giúp doanh nghiệp nắm được phản ứng chung của người dùng với thương hiệu. Bên cạnh đó, chúng ta có thể phân bổ ngân sách chạy quảng cáo trên mạng xã hội để tiếp cận được chính xác nhóm người dùng với nội dung được cá nhân hoá. Nhờ vậy, thương hiệu có thể hiểu rõ sở thích và tính cách của người tiêu dùng/ người theo dõi.

Và cuối cùng là tracking pixel. Đây là một đoạn code được chèn vào trong một trang web, một email để thu thập thông tin người dùng. Từ đó, chúng ta có thể cung cấp các nội dung được cá nhân hoá dựa trên các dữ liệu cũ đã được thu thập. Đoạn code này có thể lưu lại địa chỉ IP, trình duyệt web, hệ điều hành mà người dùng đang sử dụng, cho phép marketer thực hiện các chiến dịch remarketing hiệu quả hơn. 

* Ông có thể chia sẻ thêm về cách các thông tin được xử lý để trở nên khả dụng sau khi thu thập?

Dĩ nhiên sau khi sở hữu một “núi dữ liệu” trong tay, bước quan trọng tiếp theo sẽ là biến những số liệu ban đầu trở thành những insight hữu dụng. Trên thị trường hiện tại, chúng ta có đa dạng phần mềm quản lý dữ liệu khách hàng nhằm giúp các doanh nghiệp lưu trữ, sắp xếp và phân tích các số liệu về khách hàng của họ. Tiêu biểu có thể kể đến là phần mềm Oracle Unity. 

Bên cạnh đó, có một điều mà các thương hiệu cần lưu ý là chúng ta phải xác định được nguồn dữ liệu mình đang tiếp cận là dữ liệu xác định (deterministic data) hay dữ liệu dựa trên xác suất (probabilistic data). Dữ liệu xác định (deterministic data) là thông tin với độ chính xác cao được cung cấp trực tiếp bởi người dùng. Ví dụ như tên, địa chỉ email, số điện thoại. Còn dữ liệu dựa trên xác suất (probabilistic data) dựa trên việc thu thập các mẩu thông tin như địa chỉ IP, trình duyệt web, hệ điều hành cho phép tạo mã nhận dạng. Khi xác định được nguồn dữ liệu, các công ty có thể đưa ra các chiến lược tiếp cận khách hàng khác nhau.

Dữ liệu xác định là thông tin với độ chính xác cao được cung cấp trực tiếp bởi người dùng
Nguồn: adtechbook

* Các cơ quan nhà nước, công ty công nghệ lớn đang có những động thái ngăn chặn việc thu thập dữ liệu bên thứ ba. Ông có thể nói rõ hơn về những hành động nào sẽ khiến hoạt động thu thập dữ liệu gặp khó khăn trong tương lai? Những hành động này sẽ ảnh hưởng như thế nào đến ngành marketing?

Chúng ta không thể không nhắc đến quyết định chặn third-party cookies từ các trình duyệt. Họ đã ra mắt loạt công nghệ mới nhằm vô hiệu hoá việc thu thập dữ liệu từ bên thứ ba. Safari với công nghệ Chống theo dõi thông minh (Intelligent Tracking Prevention – ITP), Firefox vô hiệu hoá third-party cookies bằng tính năng Chống theo dõi nâng cao (Enhanced Tracking Protection – ETP). Trong khi đó, Google Chrome lên kế hoạch loại hoàn toàn third-party cookies vào cuối năm 2023.

Apple gần đây đã thông báo rằng các số ID cho nhà quảng cáo (Identifier For Advertisers – IDFAs) sẽ được tắt mặc định. Đồng thời, họ cũng ra mắt khung quy định Tính minh bạch theo dõi ứng dụng (ATT framework), buộc các ứng dụng phải hỏi ý kiến người dùng và phải được họ cho phép để tiến hành thu thập thông tin.

Ngoài ra, các quốc gia đã ban hành nhiều dự luật, quy định để bảo vệ sự riêng tư của người dùng mạng. Cụ thể, hai bộ quy định phổ biến nhất hiện nay là Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR) tại Châu Âu và Đạo luật về Quyền riêng tư của người tiêu dùng California (CCPA), được áp dụng cho rất nhiều công ty. Từ đó, quy trình thu thập dữ liệu người dùng không còn dễ dàng như trước. Các marketer không có đủ dữ liệu để lên chiến lược tiếp cận nhóm khách hàng mục tiêu với những nội dung được cá nhân hoá. Vì vậy, marketer cần cân nhắc chuyển ngân sách sang các công ty sở hữu dữ liệu bên thứ nhất hoặc cố gắng xây dựng hệ thống Quản lý quan hệ khách hàng (CRM) cùng với Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) toàn diện để có thể nắm được đầy đủ thông tin về những người dùng hiện tại và tiềm năng.

* Theo ông, có những giải pháp thay thế nào trong tương lai?

Hiện tại, tôi thấy vẫn chưa có một giải pháp thay thế hoàn hảo và việc các bên hợp tác vẫn là quan trọng nhất. Các công ty vẫn đang nỗ lực nghiên cứu, thử nghiệm các biện pháp thay thế theo hai hướng tiếp cận – tiếp cận xác định (deterministic approach) và tiếp cận dựa trên xác suất (probabilistic approach).

Một vài giải pháp theo hướng tiếp cận xác định có thể kể đến là Unified ID (UID 2.0) được phát triển bởi The Trade Desk. Công nghệ này khuyến khích người dùng để lại địa chỉ email để nhận được nội dung miễn phí, những ưu đãi độc quyền. UID 2.0 giúp bảo vệ và ẩn danh người dùng thông qua mã thông báo ID (ID tokens); họ có thể đăng nhập trực tiếp vào hệ thống của UID 2.0 để giám sát cũng như điều chỉnh những dữ liệu của bản thân. 

Ngoài ra, đồ thị định danh (identity graph) cũng là nguồn dữ liệu thu thập các số nhận dạng khách hàng có sự tương đồng ở một vài điểm thông tin để tạo thành một chân dung khách hàng hợp nhất (a unified customer). Đồ thị định danh có thể bao gồm các số liệu như tên đăng nhập, địa chỉ email, số thẻ thành viên, các dữ liệu về hành vi tiêu dùng, các giao dịch đã thực hiện trên nhiều thiết bị khác nhau. 

Đồ thị định danh là nguồn dữ liệu thu thập các số nhận dạng khách hàng có sự tương đồng ở một vài điểm thông tin để tạo thành một chân dung khách hàng hợp nhất 
Nguồn: piwik

Hay các thương hiệu cũng có thể tạo nên một nền tảng dữ liệu khách hàng của riêng họ thông qua sự hợp tác trao đổi dữ liệu. Ví dụ như Nissan United (media agency của Nissan) hợp tác với MightyHive (đối tác phân tích dữ liệu của Google Marketing Platform) để cá nhân hoá nội dung cho các nhóm người dùng khác nhau cũng như đánh giá mức độ ảnh hưởng của các chiến dịch.

Các giải pháp theo hướng tiếp cận dựa trên xác suất bao gồm phương pháp đặt mục tiêu theo ngữ cảnh dựa trên trình thu thập dữ liệu web (web crawler) để thu thập nội dung trang web, sau đó xác định ngữ cảnh của từ khoá để đưa ra nội dung quảng cáo phù hợp mà không xâm phạm quyền riêng tư của người dùng. Hay FLoC (Federated Learning of Cohorts) là công nghệ nằm trong giải pháp Privacy Sandbox của Google. FLoC phân tích hành vi duyệt web của người dùng, sau đó đưa họ vào một nhóm người dùng có cùng sở thích. Việc phân nhóm người dùng cho phép các nhà quảng cáo xác định nhóm người dùng mục tiêu mà không bị lộ danh tính của từng cá nhân.

FLoC cho phép các nhà quảng cáo xác định nhóm người dùng mục tiêu mà không bị lộ danh tính của từng cá nhân
Nguồn: Mediavine

* Liệu việc cộng tác giữa nhiều bên, hoặc sự ra đời của các hiệp hội có thúc đẩy quá trình phát triển các giải pháp nhanh và hiệu quả hơn không?

Tôi tin sự hợp tác giữa các bên liên quan sẽ tăng tốc quá trình phát triển những biện pháp thay thế hiệu quả cho vấn đề third-party cookies. Ví dụ, một công ty công nghệ quảng cáo (ad-tech company) tạo ra một công cụ thay thế third-party cookies. Khi đến giai đoạn vận hành, công ty đó sẽ cần hợp tác với các publisher, đối tác SSP, đối tác chuyên về dữ liệu và đo lường để thử nghiệm độ hiệu quả của công cụ mới. Sau đó, tất cả các bên sẽ gửi phản hồi cho công ty ad-tech về những phần cần được cải thiện trước khi chính thức ra mắt. 

* Xét một cách tương đối so với các khu vực khác, khu vực APAC có lợi thế hay bất lợi trong một tương lai không cookies?

Với tình huống này chúng ta khoan bàn về lợi thế hay bất lợi. Đây là lúc cần tập trung vào sự cải tiến. Theo tôi, marketer sẽ tìm được lối ra và hãy cùng hy vọng vào một tương lai tốt đẹp hơn. Như có nhắc đến ở trên, tôi thấy đang có khá nhiều giải pháp thay thế như dữ liệu của bên thứ nhất, UID 2.0, quảng cáo theo ngữ cảnh, nhận dạng hình ảnh AI. Vì vậy, các marketer nên có tư duy cởi mở và không ngại thử các giải pháp mới.

Các marketer nên có tư duy cởi mở và không ngại thử các giải pháp mới.

* Liệu chúng ta có thật sự phải đánh đổi giữa quyền riêng tư và hiệu quả quảng cáo? Nếu có, trong một tương lai không cookies, chúng ta có nên ngừng chạy theo hiệu suất và tập trung nhiều hơn vào sự sáng tạo?

Cá nhân tôi cho rằng câu trả lời có thể khác nhau tuỳ thuộc vào sự tin tưởng của khách hàng đối với các công ty đã thực hiện cam kết bảo vệ dữ liệu người dùng. Hiệu suất và sự sáng tạo, chúng ta nên tập trung vào cái nào trong thế giới không có cookies? Các chỉ số đo lường sẽ khác nhau dựa trên mục tiêu của chiến dịch. Ví dụ, nếu chiến dịch của bạn nhằm phát triển thương hiệu (brand development) hoặc tiếp thị nội dung (content marketing), sáng tạo sẽ được ưu tiên hơn hiệu suất. Đôi khi, sáng tạo và hiệu suất là hai yếu tố bổ trợ lẫn nhau. Chẳng hạn như trong một chiến dịch quảng bá sản phẩm, nếu nội dung hoặc hình ảnh không sáng tạo, bạn khó có thể thu hút sự chú ý của người dùng và điều đó có thể dẫn đến hiệu suất kém.

* Cảm ơn ông về những chia sẻ trên!

Xem thêm các bài viết cùng chuyên mục tại đây.

Nghe thêm podcasts cùng chuyên mục tại đây.

Thu Nga / Brands Vietnam
* Nguồn: Brands Vietnam