Trong vài năm qua, dưới áp lực từ công chúng và từ các cơ quan quản lý, những lo ngại về quyền riêng tư của dữ liệu đã khiến các công ty phải suy nghĩ lại về những chiến lược thu thập dữ liệu của mình. Điều này đã chấm dứt một cách hiệu quả kỷ nguyên dữ liệu khách hàng được chia sẻ không chủ ý đã tồn tại suốt hơn 25 năm.

Bắt đầu từ giữa thập niên 90, cookie bên thứ ba: các đoạn mã được đặt trên các trang web hay server cho phép các nhà quảng cáo và nhà xuất bản thu thập, phân tích và chia sẻ thông tin về người dùng, ngoài việc tạo cơ hội nhắm mục tiêu và nhắm mục tiêu lại người dùng bằng các quảng cáo được cá nhân hóa. Với việc sử dụng và lạm dụng công cụ thu thập dữ liệu này ngày càng nhiều, những thiếu sót đã trở nên rõ ràng:

  • không có sự đồng ý nào được thu thập rõ ràng;
  • không có thông tin nào được cung cấp cho người dùng về cách lưu trữ và sử dụng dữ liệu của họ;
  • không có sự bảo vệ dữ liệu đảm bảo nào được sử dụng, và các vi phạm, lợi ích thương mại mờ ám cùng những hành động độc hại có thể làm lộ dữ liệu người dùng trong vài giây.

Kế hoạch chấm dứt các cookie bên thứ ba này đã làm hệ sinh thái quảng cáo chấn động mạnh. Ngay cả động thái của Google Analytics từ UA sang GA4, hoàn thành vào tháng 3 năm 2023, cũng được xác định bởi sự thúc đẩy bảo vệ dữ liệu mạnh mẽ hơn ở một mức độ lớn.

Một số nhà xuất bản và nhà quảng cáo than phiền về việc mất một công cụ dễ truy cập để theo dõi người dùng của họ, từ vị trí địa lý đến nhóm tuổi, và từ sức mua đến các kiểu tìm kiếm. Tuy nhiên, đối với các công ty đang tìm kiếm khả năng tồn tại và lợi nhuận lâu dài, việc loại bỏ dữ liệu bên thứ ba theo kế hoạch là cơ hội để xây dựng doanh nghiệp của họ trên cơ sở vững chắc hơn, có trách nhiệm với xã hội hơn.

Hiểu cấp dữ liệu của các bên

Vì vậy, sự khác biệt giữa dữ liệu bên thứ nhất và bên thứ ba là gì? Trên thực tế, chúng đại diện cho nhiều mức độ đồng ý và trung gian giữa người dùng (ví dụ như cá nhân hoặc pháp nhân truy cập trang web) và người nhận thông tin người dùng cuối cùng.

Dữ liệu không bên nào là dữ liệu do người dùng đồng ý và chủ động cung cấp. Ví dụ như người dùng click vào bài trắc nghiệm, bài thăm dò ý kiến hoặc bản tin mà tên và địa chỉ email của họ là điều kiện tiên quyết.

Dữ liệu bên thứ nhất được trích xuất độc quyền bởi trang web mà người dùng đang truy cập, và dữ liệu bên thứ hai là dữ liệu được trang web chia sẻ với đối tác trực tiếp. Ngược lại, dữ liệu bên thứ ba được thu thập bởi các công ty bên ngoài thay vì trang web mà người dùng đang truy cập.

Cả cookie bên thứ nhất lẫn bên thứ ba đều được đặt thông qua server hoặc mã. Tuy nhiên, điểm khác biệt chính là ai có quyền truy cập vào dữ liệu được thu thập. Trong trường hợp cookie bên thứ nhất, dữ liệu được thu thập chỉ có sẵn cho trang web lưu trữ. Trái lại, đối với cookie bên thứ ba, dữ liệu có sẵn cho bất kỳ trang web nào upload mã - hoặc mua cơ sở dữ liệu được thu thập.

Khi không có cookie bên thứ ba, mô hình “founders – keepers” (ai tìm được nấy giữ) có nghĩa là nhà xuất bản phải xin phép để lưu trữ và sử dụng cookie, sau đó họ thực sự sở hữu dữ liệu người dùng. Nói cách khác, trật tự thế giới mới có lợi cho người dùng - và cả nhà xuất bản.

Cách thu thập và tận dụng dữ liệu bên thứ nhất

Sự gắn kết là rất quan trọng để hiểu người dùng trong một thế giới bên thứ nhất, quan tâm đến quyền riêng tư. Thay vì thu thập hàng loạt thông tin về hồ sơ và hành vi của người dùng trên khắp internet, nhà phát hành phải kích thích sự gắn kết với khách truy cập của họ, bằng những hành động bao gồm:

  • đọc các bài viết;
  • hoàn thành các cuộc thăm dò và khảo sát;
  • điều hướng quanh trang web;
  • chia sẻ nội dung trên mạng xã hội;
  • để lại bình luận;
  • sử dụng hộp tìm kiếm của trang web;
  • sử dụng tùy chọn chat.

Sự gắn kết này cho phép nhà xuất bản xây dựng hồ sơ người dùng và hiểu hành trình của khách hàng theo cách rất đáng tin cậy. Trên hết, dữ liệu điều hướng và gắn kết sau đó có thể được bổ sung để cá nhân hóa hơn nữa trải nghiệm người dùng.

Trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa

Với dữ liệu bên thứ nhất chuyên sâu hơn, nhà xuất bản cũng có thông tin chi tiết chuyên sâu về những gì đối tượng khán giả của họ thấy có liên quan, có ý nghĩa và hấp dẫn. Việc cá nhân hóa trải nghiệm người dùng đưa các nhà xuất bản đến gần hơn với Chén Thánh của tiếp thị: một hồ sơ người dùng hoàn chỉnh và chính xác.

Trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa mang đến những cơ hội để người dùng gắn kết với nhiều nội dung tùy chỉnh hơn. Đổi lại, chúng giúp nhà xuất bản thu thập nhiều dữ liệu hơn. Một số chiến lược bao gồm:

  • đăng ký nhận bản tin định kỳ;
  • đăng ký nhận các chương trình khuyến mãi đặc biệt;
  • tường phí cho nội dung chuyên sâu;
  • tiếp cận cộng đồng (mạng xã hội, diễn đàn, bình luận);
  • hồ sơ được cá nhân hóa cho nội dung thiết kế riêng.

Nỗ lực cần thiết cho dạng cá nhân hóa này thường là rất ít hoặc chỉ một lần. Việc lọc nội dung dựa trên từ khóa, triển khai trang đăng nhập khách hàng hoặc điều chỉnh nội dung để gửi email thường có thể được thực hiện với ít nguồn lực và lợi tức đầu tư cao.

Cung cấp cho các nhà quảng cáo quyền truy cập trực tiếp vào đối tượng khán giả được nhắm mục tiêu siêu cao cấp

Một khi đã xây dựng cơ chế thu thập dữ liệu của bên thứ nhất và cá nhân hóa sản phẩm của mình, ta có thể đã thấy các phân khúc trung thành và gắn kết hơn. Tuy nhiên, lúc này, ta cũng đang ngồi trên đống vàng quảng cáo. Thay vì vô số người dùng không rõ ràng, đối tượng khán giả của ta có những sở thích, nhân khẩu học và hành vi riêng biệt đã được chứng minh.

Bằng cách cung cấp không gian và thông tin cho các nhà quảng cáo, ta đang mang lại những lợi ích vô song, chẳng hạn như:

  • cho phép các nhà quảng cáo thiết kế các chiến dịch cho những phân khúc cụ thể;
  • cho phép điều chỉnh nhanh dựa trên thông tin chuyên sâu theo thời gian thực;
  • kiếm tiền thông qua nội dung chất lượng cao, được tùy chỉnh hay, mang lại lợi ích cao nhất cho người dùng.

Trên thực tế, với tư cách là những người sử dụng từ sớm đã lưu ý, việc đẩy mạnh dữ liệu bên thứ nhất đã thúc đẩy các công ty xây dựng những hồ dữ liệu. Chúng có thể được sử dụng vì lợi ích của riêng chúng nhưng đồng thời, tùy vào quy mô và mức độ chi tiết của thông tin, để kiếm tiền thông qua quảng cáo.

Phát triển mạnh với dữ liệu bên thứ nhất: nền tảng dữ liệu của nhà phát hành

Các mạng xuất bản lớn có thể xây dựng nền tảng quảng cáo hoặc dữ liệu của riêng họ và bán đối tượng khán giả độc quyền của họ cho các nhà quảng cáo. Nền tảng Saga của Insider là một ví dụ về cách dữ liệu bên thứ nhất có thể được tận dụng cho các nhà quảng cáo theo cách đồng thời cho phép người dùng tìm thấy thông tin có liên quan.

Với Saga, Insider, trên nhiều nền tảng xuất bản của mình, thu thập thông tin người dùng - không trực tiếp về việc người dùng là ai, mà đúng hơn là những gì họ làm trên danh mục của Insider. Sau đó, dữ liệu hành vi của đối tượng khán giả bên thứ nhất này sẽ được chuyển đến các nhà quảng cáo để họ có thể xác định đúng đối tượng cho sản phẩm của mình.

DTMG đã phát triển cơ sở dữ liệu email băm (hashed emails) của mình từ 5 lên 55 triệu trong một năm. San Francisco Chronicle và Conde Nast cũng đã phát triển các chiến lược để kết nối các nhà quảng cáo với dữ liệu khán giả. Một cách tự nhiên, càng nhiều thuộc tính internet có thể được tổng hợp vào một hồ dữ liệu thì thông tin chuyên sâu về đối tượng khán giả càng mạnh - và quảng cáo càng phù hợp một cách hiệu quả.

Các lợi ích khác

Đối với nhà xuất bản, việc sở hữu dữ liệu đi cùng với cả quyền lực lẫn rủi ro: nếu không có chiến lược thu thập, quản lý và sử dụng dữ liệu tốt, ta sẽ thất bại. Trong những điều kiện tốt nhất, những điều này đưa khán giả của ta đến gần hơn và tăng sự gắn kết. Làm việc với các nhà quảng cáo đáng tin cậy là một cách để quản lý rủi ro; phát triển chiến lược tại chỗ để kiểm tra những gì hoạt động tốt nhất là một cách khác để luôn dẫn đầu.

Đối với nhà quảng cáo, việc hoạt động trên nền tảng dữ liệu của bên thứ nhất mang lại lợi ích chính là tiếp cận đối tượng khán giả đủ điều kiện trước đó.

Đối với người dùng, quan trọng nhất, việc thu thập dữ liệu bên thứ nhất có thể mang lại những lợi ích quan trọng:

  • tăng mức độ liên quan của nội dung;
  • tăng mức độ liên quan của quảng cáo;
  • kiểm duyệt bình luận (và an toàn hơn, mang tính diễn ngôn dân sự hơn).

Tóm lại

Không nghi ngờ gì nữa, dữ liệu bên thứ nhất đầy thử thách. Thử thách đầu tiên và lớn nhất là sự sẵn sàng cho sự thay đổi của chính nó.

Ngoài rào cản ban đầu này, hai thử thách lớn cũng đang xuất hiện.

Nguồn lực vật chất: Ngay cả khi đã sẵn sàng cho sự thay đổi thì nhu cầu nguồn lực vật chất và nhân lực vẫn rất lớn. Trong trường hợp của DTMG, sự thành công của họ đã gây ra một làn sóng đầu tư thiết yếu - phòng sạch cho dữ liệu tổng hợp, cũng như các nhà phân tích dữ liệu và quảng cáo để diễn giải và phục vụ cho các đối tượng được phân khúc - mà các công ty nhỏ hơn có thể không tiếp cận được. Điều cốt yếu là bắt đầu từ quy mô nhỏ và mở rộng quy mô.

Kiến thức: Ngay cả khi có sẵn tư duy và nguồn lực, chúng ta đang ở bước đầu của cuộc hành trình. Chẳng hạn như, không ai có bất kỳ cách thức chuẩn hóa nào để xác định, phân tích hoặc đo lường các phân khúc được phát hiện thông qua việc thu thập dữ liệu bên thứ nhất. Theo một nghĩa nào đó, tất cả chúng ta đều đang chế tạo máy bay khi đang lái. Điều cốt yếu ở đây là bắt đầu sớm, thu thập dữ liệu sớm nhất có thể và quan sát, ghi chép những thành công và thất bại của những người dùng từ sớm khác.

Không thể phủ nhận rằng, việc xây dựng lòng tin, thúc đẩy sự gắn kết và cải thiện hiệu suất nội dung thông qua cá nhân hóa vẫn là những lợi ích chính của chính sách dữ liệu của bên thứ nhất. Do đó, chúng tôi cần nói thêm rằng dữ liệu bên thứ nhất cũng cung cấp cho nhà xuất bản khả năng hiểu rõ hơn về đối tượng khán giả của họ, phân phối nội dung và quảng cáo tốt hơn.

Đối với các nhà xuất bản tận dụng dữ liệu bên thứ nhất một cách thông minh, trên thực tế, thế giới mới sẽ mang lại thông tin chính xác hơn về đối tượng khán giả của họ. Cuối cùng, nhân khẩu học thu được trước đây thông qua dữ liệu bên thứ ba không phải lúc nào cũng dự đoán được liệu khách hàng có click vào nút mua hay không. Tuy nhiên, những hành động trước đây trên toàn trang web có thể là một công cụ dự đoán hiệu quả hơn.