156
ỨNG DỤNG CỦA BIG DATA TRONG TIẾP THỊ KỸ THUẬT SỐ
(DIGITAL MARKETING)
Nguyễn Thanh Bình
Khoa Công nghệ Thông tin. Trường Đại học Tài chính – Marketing
Email: ntbinh@ufm.edu.vn
Tóm tắt: Trong kỷ nguyên công nghệ, sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin, khoa
học & công nghệ và sự phổ biến của các thiết bị Internet, điện thoại di động đã dẫn đến một sự
bùng nổ của dữ liệu - những dữ liệu đến từ chính những tương tác của con người trên đa dạng các
thiết bị kỹ thuật số, dữ liệu được tạo ra với tốc độ chóng mặt được gọi là Big Data. Bên cạnh đó,
sự phát triển của thương mại điện tử, Digital Marketing đã ngày càng khẳng định ưu thế vượt trội
so với những phương thức marketing truyền thống trước đây chỉ giới hạn trong phạm vi địa lý nhất
định. Digital Marketing giúp thông điệp truyền thông của doanh nghiệp vượt ra ngoài giới hạn về
địa lý, đạt đến những hiệu quả giao tiếp với khách hàng tối ưu nhất. Trong khuôn khổ bài viết này,
tôi cung cấp tổng quan về Big Data, Digital Marketing, kết quả khảo sát nhận thức của doanh
nghiệp về Big data, những thuận lợi khó khăn trong việc ứng dụng Big Data vào hoạt động Digital
Marketing.
Từ khóa: Big Data, dữ liệu lớn, Digital Marketing
1. KHÁI NIỆM VỀ BIG DATA
Theo wikipedia: Big Data là một thuật ngữ chỉ bộ dữ liệu lớn hoặc phức tạp mà các
phương pháp truyền thống không đủ các ứng dụng để xử lý dữ liệu này.
Theo Gartner: Dữ liệu lớn là những nguồn thông tin có đặc điểm chung khối lượng
lớn, tốc độ nhanh và dữ liệu định dạng dưới nhiều hình thức khác nhau, do đó muốn khai
thác được đòi hỏi phải có hình thức xử lý mới để đưa ra quyết định, khám phá và tối ưu hóa
quy trình.
2. PHÂN LOẠI DỮ LIỆU LỚN
Dữ liệu lớn bao gồm dữ liệu truyền thống và dữ liệu phi truyền thống
➢ Dữ liệu truyền thống bao gồm:
- Dữ liệu của công ty dưới dạng báo cáo hàng năm, hồ sơ theo qui định, số liệu bán
hàng và thu nhập và các cuộc hội nghị bằng điện thoại (conference calls).
157
- Dữ liệu được tạo ra trên thị trường tài chính, bao gồm giá và khối lượng giao dịch.
- Thống kê của chính phủ.
➢ Dữ liệu phi truyền thống bao gồm:
- Dữ liệu từ cá nhân: Bài đăng trên các mạng xã hội, các đánh giá trực tuyến, email và
việc truy cập trang web.
- Dữ liệu từ các doanh nghiệp: Hồ sơ ngân hàng và dữ liệu máy quét bán lẻ.
- Dữ liệu từ các thiết bị điện tử: Dữ liệu được tạo ra từ nhiều loại thiết bị, bao gồm điện
thoại thông minh, máy ảnh, micrô, đầu đọc nhận dạng tần số vô tuyến (RFID), cảm biến
không dây và vệ tinh.
Khi Internet và các thiết bị nối mạng ngày càng phát triển, việc sử dụng các nguồn
dữ liệu phi truyền thống đã tăng lên, bao gồm thông tin trên các mạng xã hội, email và các
phương thức giao tiếp bằng văn bản, lưu lượng truy cập trang web, trang tin tức trực tuyến
và các nguồn thông tin điện tử khác.
3. ĐẶC TRƯNG CỦA DỮ LIỆU LỚN
Dữ liệu lớn có 5 đặc trưng cơ bản như sau (mô hình 5V):
(1) Khối lượng dữ liệu (Volume):
Đây là đặc điểm tiêu biểu nhất của dữ liệu lớn, khối lượng dữ liệu rất lớn. Kích cỡ
của Big Data đag từng ngày tăng lên, và tính đến năm 2012 thì nó có thể nằm trong khoảng
vài chục terabyte cho đến nhiều petabyte (1 petabyte = 1024 terabyte) chỉ cho một tập hợp
Hình 1: 5 đặc trưng của Big Data
158
dữ liệu. Dữ liệu truyền thống có thể lưu trữ trên các thiết bị đĩa mềm, đĩa cứng. Nhưng với
dữ liệu lớn chúng ta sẽ sử dụng công nghệ “đám mây” mới đáp ứng khả năng lưu trữ được
dữ liệu lớn.
(2) Tốc độ (Velocity):
Tốc độ có thể hiểu theo 2 khía cạnh:
(a) Khối lượng dữ liệu gia tăng rất nhanh (mỗi giây có tới 72.9 triệu các yêu cầu truy
cập tìm kiếm trên web bán hàng của Amazon);
(b) Xử lý dữ liệu nhanh ở mức thời gian thực (real-time), có nghĩa dữ liệu được xử lý
ngay tức thời ngay sau khi chúng phát sinh (tính đến bằng mili giây). Các ứng dụng phổ
biến trên lĩnh vực Internet, Tài chính, Ngân hàng, Hàng không, Quân sự, Y tế – Sức khỏe
như hiện nay phần lớn dữ liệu lớn được xử lý real-time. Công nghệ xử lý dữ liệu lớn ngày
nay đã cho phép chúng ta xử lý tức thì trước khi chúng được lưu trữ vào cơ sở dữ liệu.
(3) Đa dạng (Variety):
Đối với dữ liệu truyền thống chúng ta hay nói đến dữ liệu có cấu trúc, thì ngày nay
hơn 80% dữ liệu được sinh ra là phi cấu trúc (tài liệu, blog, hình ảnh, vi deo, bài hát, dữ
liệu từ thiết bị cảm biến vật lý, thiết bị chăm sóc sức khỏe…). Big Data cho phép liên kết
và phân tích nhiều dạng dữ liệu khác nhau. Ví dụ, với các bình luận của một nhóm người
dùng nào đó trên Facebook với thông tin video được chia sẻ từ Youtube và Twitter.
(4) Độ tin cậy/chính xác (Veracity)
Một trong những tính chất phức tạp nhất của Dữ liệu lớn là độ tin cậy/chính xác của
dữ liệu. Với xu hướng phương tiện truyền thông xã hội (Social Media) và mạng xã hội
(Social Network) ngày nay và sự gia tăng mạnh mẽ tính tương tác và chia sẻ của người
dùng Mobile làm cho bức tranh xác định về độ tin cậy & chính xác của dữ liệu ngày một
khó khăn hơn. Bài toán phân tích và loại bỏ dữ liệu thiếu chính xác và nhiễu đang là tính
chất quan trọng của BigData.
(5) Giá trị (Value)
Giá trị là đặc điểm quan trọng nhất của dữ liệu lớn, vì khi bắt đầu triển khai xây dựng
dữ liệu lớn thì việc đầu tiên chúng ta cần phải làm đó là xác định được giá trị của thông tin
mang lại như thế nào, khi đó chúng ta mới có quyết định có nên triển khai dữ liệu lớn hay
không. Nếu chúng ta có dữ liệu lớn mà chỉ nhận được 1% lợi ích từ nó, thì không nên đầu
159
tư phát triển dữ liệu lớn. Kết quả dự báo chính xác thể hiện rõ nét nhất về giá trị của dữ liệu
lớn mang lại. Ví dụ, từ khối dữ liệu phát sinh trong quá trình khám, chữa bệnh sẽ giúp dự
báo về sức khỏe được chính xác hơn, sẽ giảm được chi phí điều trị và các chi phí liên quan
đến y tế.
Với những đặc tính trên, Big Data có vao trò vô cùng quan trọng, chi phối mọi khía
cạnh của các lĩnh vực kinh tế, thể hiện qua những lợi ích giá trị không thể phủ nhận gồm:
quản lý và phân tích khách hàng, giảm chi phí và rủi ro, hỗ trợ việc ra quyết định của doanh
nghiệp nhanh và chính xác hơn, từ đó các doanh nghiệp có thể nâng cao hiệu quả kinh
doanh của mình. Đối với khách hàng, với việc tương tác cá nhân hóa Big Data giúp khách
hàng dễ dàng tìm kiếm sản phẩm phù hợp nhất với nhu cầu tiêu dùng. Nhờ vậy, khách hàng
còn có thể rút ngắn được thời gian tìm kiếm sản phẩm trong khi có được những sản phẩm
đúng nhu cầu. Bên cạnh đó Big Data có thể được ứng dụng một cách hiệu quả trong
marketing, đặc biệt là Digital Marketing.
4. DIGITAL MARKETING
4.1 Khái niệm
Theo SAS Software & Business Dictionary, Digital Marketing là chiến lược quảng
bá sản phẩm hoặc thương hiệu thông qua một hoặc nhiều hình thức truyền thông điện tử.
Theo Smith (2007) định nghĩa Digital Marketing là việc sử dụng công nghệ kỹ thuật
số để tạo ra một phương thức truyền thông tích hợp, đạt được mục tiêu và có thể đo lường
được nhằm mục đích tìm kiếm được khách hàng và giữ chân khách hàng lâu dài.
Như vậy, có các khái niệm Digital Marketing khác nhau, tuy nhiên nhìn chung các
khái niệm trên đều thể hiện được: Digital Marketing là một bộ phận của marketing sử dụng
các công nghệ kỹ thuật số để tương tác và tạo ra giá trị cho khách hàng, đồng thời xây dựng
mối quan hệ lâu dài với khách hàng để doanh nghiệp tạo được giá trị lợi nhuận từ khách
hàng. Sự phối hợp hài hòa giữa Digital Marketing và Marketing truyền thống sẽ tối ưu hóa
hiệu quả hoạt động Marketing của doanh nghiệp.
4.2 Đặc điểm
Một số hình thức của Digital marketing chính gồm: marketing trên nền Internet như
email marketing, websites, thương mại điện tử, quảng cáo trên Internet bằng các hình thức
Pop up, qua công cụ tìm kiếm trực tuyến, qua các mạng xã hội, các trang web chia sẻ thông
160
tin; marketing qua thiết bị di động (mobile marketing) với các hình thức như tin nhắn, qua
các ứng dụng dành cho thiết bị di động, điện thoại thông minh và các hình thức marketing
qua các thiết bị kỹ thuật số ngoài trời...
Tốc độ phát triển nhanh và tầm ảnh hưởng ngày càng lớn của Internet tới người dùng
cùng với xu hướng sử dụng thiết bị kỹ thuật số ngày càng tăng đã tạo ra những ưu thế vượt
trội của Digital marketing so với marketing ruyền thống trong việc tạo ra các kênh truyền
thông hiệu quả, nhanh chóng và đa chiều kết nối với người tiêu dùng mọi lúc, mọi nơi với
chi phí hợp lý. Công nghệ kỹ thuật số ngày càng phát triển và trở nên phổ biến, người tiêu
dùng có xu hướng sử dụng nhiều công nghệ kỹ thuật số trong việc tìm kiếm trực tuyến các
sản phẩm mà họ quan tâm.
Việc tìm kiếm thông tin trực tuyến đã để lại các dấu vết kỹ thuật số trong Big Data.
Bên cạnh đó, sử dụng Digital Marketing có thể giúp các doanh nghiệp do lường được hiệu
quả thông qua việc thống kê số lần người dùng Internet và điện thoại di động cấm vào quảng
cáo trên mạng hoặc bất kì đường liên kết nào, tính toản được chi phí cho mỗi lần người
dùng xem quảng cáo, tỷ lệ số lần người dùng xem với số lần quảng cáo đó xuất hiện trên
Internet... Kết quả này được cụ thể hóa bằng các con số chính xác trong khi marketing
truyền thống chỉ cho ra các kết quả định tính.
Bằng việc sử dụng Big data vào Digital marketing các doanh nghiệp có thể dễ dàng
tập hợp được các thông tin về khách hàng như hành vi, sở thích của họ, những sản phẩm
mà khách hàng dạng quan tâm, tìm kiếm, hành vi tiêu dùng của khách hàng trong quá khứ
và ý định mua hàng trong tương lai...
Từ những dữ liệu này các phân tích sẽ giúp doanh nghiệp dự báo xu hướng tiêu dùng
một cách chính xác hơn, phân loại và xác định nhóm khách hàng mục tiêu, từ đó tiếp cận
khách hàng thông qua công nghệ kỹ thuật số một cách nhanh chóng, thuận lợi với các thông
tin mà khách hàng thực sự quan tâm.
5. TÌNH HÌNH ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG HOẠT ĐỘNG DIGITAL
MARKETING TẠI CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM
Phần lớn các công ty, tập đoàn nghiên cứu, phân tích, ứng dụng Big Data đều tập
trung ở khu vực châu Mỹ và châu Âu, đặc biệt là tại Mỹ. Phần còn lại của thế giới, theo
một nghiên cứu thống kê khác của The Economist Intelligence Unit Limited (2013) với sự