Trong bối cảnh hệ sinh thái truyền thông ngày càng phân mảnh, marketer buộc phải xây dựng được “bức tranh rõ nét” về người tiêu dùng dựa trên dữ liệu. Điều này lý giải vì sao nhiều tập đoàn quảng cáo lớn đang tăng tốc đầu tư vào mảng data.
Điển hình là thương vụ WPP (tập đoàn quảng cáo lớn nhất thế giới) vừa mua lại InfoSum, một nền tảng kết nối dữ liệu bảo mật, vào tháng 4 vừa qua.
Theo Alejandro Fuenmayor, Chief Media Officer tại Tombras (agency nổi tiếng với năng lực media & data), các thương hiệu không thiếu dữ liệu, nhưng lại thiếu khả năng biến chúng thành insights thực sự hữu ích. Thách thức càng lớn khi người dùng ngày càng dè dặt chia sẻ dữ liệu cá nhân, còn các quy định về quyền riêng tư thì ngày càng chặt chẽ.
Tuy nhiên, nhiều insight giá trị thực ra lại nằm ngay trong những nguồn dữ liệu ít được chạm tới. Dưới đây là 4 nguồn mà marketer dễ dàng bỏ sót.
1. Geospatial data – giải pháp thay thế cho demographic truyền thống
Marketer thường tập trung vào “chân dung khách hàng” dựa trên nhân khẩu học, trong khi dữ liệu không gian (geospatial data) – dựa trên vị trí và chuyển động của người dùng – lại bị xem nhẹ.
Người dùng có thể ngại chia sẻ dữ liệu cá nhân, nhưng họ vẫn bật định vị điện thoại gần như 24/7. Điều đó mang đến một “lăng kính” hành vi cực kỳ chi tiết: họ đi đâu, ở đâu bao lâu, di chuyển thế nào trong ngày.
“Điện thoại ai cũng như GPS 24/7. Chỉ cần nhìn vào hành trình di chuyển, marketer có thể hiểu người tiêu dùng đang làm gì, ở đâu, vào thời điểm nào.” – Fuenmayor cho biết.
Ví dụ, dữ liệu về tuyến đường đi làm có thể giúp thương hiệu quyết định đầu tư thêm vào radio, podcast hay OOH. Đây là cách tiếp cận thực tế hơn nhiều so với việc chỉ “dựng audience theo nhân khẩu học rồi đẩy vào Google hoặc Meta”.
Tombras từng ứng dụng geospatial cho một khách hàng ngành gas & grocery. Họ phát hiện rằng người mua xăng thường ghé các cửa hàng đối diện để mua đồ ăn và cà phê. Từ đó, thương hiệu chuyển hướng truyền thông sang nhóm sản phẩm ăn uống – và hiệu quả cải thiện thấy rõ.
2. Retail media – không chỉ là kênh quảng cáo, mà là kho insight
Retail media không còn xa lạ với marketer. Nhưng phần lớn vẫn chỉ nhìn nó như kênh “chốt sale”, thay vì một kho insight khổng lồ về hành vi mua sắm. Thực tế, các nền tảng retail media cung cấp lượng insight rất sâu về hành vi mua hàng – đặc biệt giai đoạn ngay trước quyết định mua.
Điểm mạnh nhất của retail media nằm ở khả năng cung cấp dữ liệu hành vi người mua trong suốt hành trình trước khi ra quyết định – một dạng dữ liệu mà nhiều thương hiệu vẫn chưa tận dụng đúng mức.
Ở các thị trường lớn, nhiều nhà bán lẻ đã xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu chuyên sâu dành cho nhãn hàng. Những nền tảng này không chỉ cho biết “người mua đã chọn gì”, mà còn hé lộ cách họ tìm kiếm, so sánh và điều hướng giữa các sản phẩm. Đây là kho dữ liệu cực kỳ giá trị để hiểu hành vi tiêu dùng thực tế, chứ không phải chỉ nhìn vào điểm cuối là hóa đơn mua hàng.
Tuy vậy, nhiều marketer vẫn chưa khai thác tối đa nguồn dữ liệu này, một phần vì đội ngũ thương hiệu thường không có đủ kỹ năng phân tích dữ liệu chuyên sâu. Trước đây, để đọc hiểu hàng trăm trường dữ liệu là điều khá khó khăn. Nhưng với sự xuất hiện của AI, các rào cản kỹ thuật đang dần biến mất. AI có thể tự động “đào” các báo cáo phức tạp, rút ra insight và chuyển chúng thành ngôn ngữ đơn giản, dễ hiểu cho đội marketing.
Nhiều agency trên thế giới đã phát triển các công cụ AI riêng để kết nối và phân tích dữ liệu từ nhiều hệ thống retail media khác nhau. Điều này giúp thương hiệu có được bức tranh người tiêu dùng thống nhất, thay vì rời rạc theo từng nền tảng.
Ở chiều ngược lại, bản thân các nhà bán lẻ cũng đang nỗ lực làm cho hệ sinh thái dữ liệu của mình trở nên dễ dùng hơn, đặc biệt cho các thương hiệu vừa và nhỏ – vốn ít nhân sự và không có đội phân tích dữ liệu riêng. Một số nhà bán lẻ đã cung cấp dịch vụ hỗ trợ trực tiếp cho thương hiệu trong việc chạy quảng cáo ngoài nền tảng bán lẻ, tối ưu sáng tạo và đo lường hiệu quả. Mục tiêu là để bất kỳ đội ngũ marketing nào, dù lớn hay nhỏ, cũng có thể tiếp cận và sử dụng dữ liệu bán lẻ trong chiến lược của mình.
Thông điệp chung rất rõ ràng: Retail media không còn là câu chuyện của “ai có dữ liệu nhiều hơn”, mà là “ai đọc hiểu và tận dụng được dữ liệu tốt hơn”. AI và các dịch vụ hỗ trợ từ nhà bán lẻ đang mở ra cơ hội để nhiều thương hiệu khai thác hành vi người tiêu dùng một cách sâu sắc và hiệu quả hơn bao giờ hết.
3. Health data – nguồn insight tiềm năng nhưng dễ bị bỏ qua
Kevin Dunn (Liveramp – nền tảng kết nối & bảo mật dữ liệu hàng đầu) cho rằng health data cũng là một nguồn insight rất giá trị, nếu được khai thác đúng cách.
Dữ liệu sức khỏe được người dùng tự nguyện chia sẻ qua các ứng dụng đo giấc ngủ, sức khỏe, dinh dưỡng… có thể tiết lộ nhiều điều như thói quen sinh hoạt, lựa chọn thực phẩm, nhu cầu làm đẹp, vận động, thậm chí cả điều kiện sống, môi trường công việc, thu nhập…
“Những yếu tố này phản ánh trực tiếp hành vi mua sắm và lối sống,” Dunn giải thích. “Chúng cho marketer biết người đó ưu tiên gì, họ dành thời gian và chi tiêu ở đâu.”
Ví dụ: người hay thức khuya sẽ quan tâm đến thực phẩm giúp ngủ ngon; người chạy bộ buổi sáng sẽ gắn bó với sản phẩm F&B tiện lợi; người bị stress vì công việc dễ quan tâm đến dịch vụ wellness.
Tuy nhiên, rủi ro của health data là nó không tuân theo cấu trúc chuẩn của dữ liệu marketing. Vì vậy, các nền tảng clean room đóng vai trò cực kỳ quan trọng để xử lý dữ liệu một cách an toàn và hợp pháp.
4. Creator marketing – nơi chứa nhiều insight bị “bỏ quên”
Creator/influencer marketing đang bùng nổ: riêng tại Mỹ, tổng chi tiêu cho influencer dự kiến tăng từ 7,3 tỷ USD (2023) lên 13,7 tỷ USD vào 2027. Unilever thậm chí tăng ngân sách influencer gấp 20 lần, dành 50% ngân sách truyền thông cho mạng xã hội.
Nhưng theo Jen Hansen (Connelly Partners – agency độc lập mạnh về creative và phân tích dữ liệu), vẫn có nhiều insight quý nhưng bị “bỏ lỡ”. Ví dụ: creator có thể chia sẻ dữ liệu hiệu suất của bài đăng trực tiếp trong Meta nếu bật đúng phần “branded content” trong mục cài đặt nâng cao.
Tuy nhiên, nhiều influencer lại bỏ qua điều này, vì lo rằng nội dung gắn tag brand sẽ bị giảm tương tác. Kết quả: brand phải chờ ảnh chụp màn hình thủ công hoặc thuê bên thứ ba để lấy dữ liệu – vừa chậm, vừa thiếu chính xác.
Khi truy cập dữ liệu trực tiếp trong Meta, agency có thể quan sát xu hướng theo thời gian thực và điều chỉnh sáng tạo ngay lập tức. Connelly Partners từng nhận thấy nội dung Halloween bất ngờ đạt hiệu suất cao từ… tháng 7 – và từ đó quyết định đẩy chiến dịch sớm hơn kế hoạch.
“Chúng tôi dần thay đổi cách làm: quan sát dữ liệu thị trường rồi điều chỉnh hành vi marketing theo thời gian thực,” Hansen cho biết.
Kết luận
Các thương hiệu thường nghĩ mình thiếu dữ liệu, nhưng thực tế là thiếu cách nhìn mới vào những nguồn dữ liệu sẵn có. Từ vị trí di chuyển, retail media, dữ liệu sức khỏe đến insight từ creator. Mỗi nguồn đều có thể mở ra những góc nhìn hành vi mới, giúp marketer ra quyết định đúng thời điểm, đúng ngữ cảnh và đúng người.
Khi hành vi của người tiêu dùng ngày càng phức tạp, dữ liệu không chỉ là “nguyên liệu”, mà là lợi thế cạnh tranh. Chỉ cần bạn biết cách khai thác.
Nguồn tham khảo: AdAge
