Bí quyết khai phá kho dữ liệu thương mại điện tử năm 2021

Bí quyết khai phá kho dữ liệu thương mại điện tử năm 2021

So với doanh nghiệp bán hàng truyền thống, marketer và kênh thương mại điện tử sở hữu nguồn dữ liệu người dùng rất lớn. Lấy ví dụ như khi khách hàng mua sắm trên Internet, các marketer sẽ thu thập hầu hết các hoạt động tương tác của bạn với website thông qua các chỉ số được thiết lập sẵn. Nhờ đó mà họ sỡ hữu kho dữ liệu rất lớn. Tuy nhiên, nếu chỉ biết thu thập mà không khai thác và kết nối, doanh nghiệp sẽ mất đi nguồn dữ liệu đắt giá này.

Nhiều công ty nghĩ rằng họ đang có một hệ thống khai phá dữ liệu tốt, nhưng họ chỉ đang có những kho silo lưu trữ dữ liệu chứ không sử dụng dữ liệu một cách tối ưu nhất. Do đó marketer cũng không thể thấy được insight bức tranh lớn từ dữ liệu.

Lúc này, kho dữ liệu kinh doanh vẫn cứ nằm rải rác trong các nền tảng online như Shopify, Google Analytics hay Klaviyo, công cụ quảng cáo trả phí như Google Ads, Taboola.

Việc xây dựng các hệ thống kho lưu trữ dữ liệu thương mại điện tử dựa trên đám mây sẽ trích xuất dữ liệu từ tất cả các nguồn quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn. Từ đó, bạn có thể đổ dữ liệu và mô phỏng chúng dễ dàng trên một trang dashboard tổng quan.

Kho dữ liệu thương mại điện tử là gì?

Trong lĩnh vực dữ liệu, kho dữ liệu hay Data warehouse là một hệ thống dựa trên hệ thống đám mây để thu thập, sắp xếp và lưu trữ thông tin về khách hàng. Đây là nơi duy nhất tập hợp và lưu trữ tất cả dữ liệu. Dữ liệu sau khi đưa vào data warehouse được lấy ra để chạy phân tích, báo cáo và đo lường những gì đang diễn ra trong toàn bộ công ty.

Lợi ích của kho lưu trữ dữ liệu đối với doanh nghiệp TMĐT

Việc tạo ra một hệ thống dồn tất cả dữ liệu vào một nơi duy nhất mang lại những lợi ích cho ngành TMDT sau:

Tìm kiếm insight nhanh hơn

Trước khi muốn phân tích dữ liệu thường cần thu thập dữ liệu trước. Nếu đã có sẵn hệ thống thu thập, lưu trữ tất cả dữ liệu liên quan, bạn có thể lấy đó và phân tích bất cứ lúc nào.

Giảm hiệu ứng silo (silo effect)

Thông thường dữ liệu của doanh nghiệp bị phân tán trên nhiều nền tảng lưu trữ dữ liệu như Shopify, Google Analytics, Facebook, v.v. Bạn không thể có được toàn cảnh bức tranh lớn về hoạt động kinh doanh của công ty thông qua cách kết nối dữ liệu này, bởi vì nó tốn rất nhiều thời gian và công sức.

Chính vì vậy, để kết nối những dữ liệu này cần tốn nhiều thời gian và công sức và không thể phân tích bức tranh toàn cảnh hoạt động kinh doanh của công ty.

Công việc thu thập và đo lường dữ liệu từ các kênh rất khó khăn. Lưu trữ dữ liệu là đúng, nhưng nếu chỉ nhìn thấy một phần của dữ liệu tổng thể, nó chỉ hữu ích một phần cho doanh nghiệp. Vì vậy, kho dữ liệu hay Data warehouse làm giảm bớt khó khăn của hiệu ứng silo và giúp bạn trực quan hóa các xu hướng qua bức tranh dữ liệu lớn.

Toàn quyền sở hữu dữ liệu

Khi lưu trữ dữ liệu phân tán nhiều kênh (silo effect), bạn không thể hiện được hết insight về hoạt động kinh doanh của công ty. Một bất lợi khác, bạn phải tuân theo chính sách lưu giữ dữ liệu của mọi nền tảng đang sử dụng. Nếu họ quyết định loại bỏ dữ liệu quan trọng nào thì đây sẽ là tổn thất lớn cho công ty.

Với kho dữ liệu riêng, bạn có thể di chuyển và quản lý nguồn dữ liệu của doanh nghiệp. Nếu bạn muốn sử dụng dữ liệu để thiết lập các mô hình dự đoán hành vi của khách hàng, bạn có thể dựa vào lịch sử dữ liệu để phân tích và thực hi Lưu trữ dữ liệu và chi phí

Công ty sẽ phải chi trả một khoản chi phí để xây dựng kho dữ liệu bao gồm thiết lập nền móng cho kho dữ liệu, xây dựng các đường truyền dữ liệu vào kho kỹ thuật số mới.

Theo ước tính chung, chi phí thiết lập các đường truyền dữ liệu giao động như sau:

  • Với hệ thống đường truyền dữ liệu tự phát triển home-grown,có thể tốn hơn 300 triệu VNĐ cho việc lập mô hình dữ liệu và khoảng hơn 200 triệu VNĐ để đẩy tất cả dữ liệu từ kênh khác nhau vào kho lớn
  • Với đường ống dữ liệu thuê ngoài outsourced, một nhà cung cấp trụ sở tại Mỹ có thể tính phí bạn 20.000 – 50.000 USD tương đương khoảng từ 500 triệu VNĐ đến 1 tỷ VNĐ cho mỗi đầu nối dữ liệu, với phí quản lý dự án nội bộ lên tới 1.400 USD tương đương 32 triệu VNĐ mỗi tuần.

Chi phí để xây dựng kho dữ liệu là không hề rẻ. Nhưng nếu có một kho dữ liệu hoàn chỉnh, bạn có thể giảm các chi phí bằng cách quản lý tích hợp các đường dẫn dữ liệu. Ví dụ: Supermetrics quản lý việc chuyển dữ liệu hàng ngày chỉ với một vài cú nhấp chuột. Điều này làm tăng tính linh hoạt và khả năng chi trả vừa sức hơn khi cân nhắc các lựa chọn thay thế.

Sử dụng kho dữ liệu thương mại điện tử như thế nào?

Sở hữu một kho dữ liệu thật tuyệt vời! Nhưng làm thế nào để sử dụng chúng một cách hiệu quả nhất?

Mô hình phân bổ

Mô hình phân bổ hay Attribute model có nghĩa là gắn các thẻ tag doanh số đến những nguồn dữ liệu phù hợp với các quy tắc do bạn đề xuất. Chẳng hạn, bạn chỉ định một phần hoặc toàn bộ tín dụng bán hàng (chỉ số doanh thu) cho từng nhân viên sale (trong phần dữ liệu nhân viên sale) trong quy trình bán hàng của mình.

Do đó, bạn sẽ có một phép đo tỷ lệ hoàn vốn ROI nội bộ rõ ràng hơn với thông tin của từng nhân viên sale bán trên kênh bán hàng nào, ai mang đến doanh thu tốt nhất, v.v. Những thông tin này rất quan trọng trong môi trường kho dữ liệu thương mại điện tử lớn.

Phân tích dự đoán

Trong thương mại điện tử, phân tích dự đoán giúp ước tính doanh số bán hàng trong quý tới. Từ đó, xây dựng các đề xuất nội dung và sản phẩm thực tế, thiết thực cho các phân khúc khách hàng của bạn.

Một nghiên cứu của Forrester năm 2015 cho thấy rằng dự đoán tính điểm khách hàng tiềm năng rất quan trọng. Với khả năng cho điểm khách hàng tiềm năng, bạn có thể dự đoán khách hàng tiềm năng nào có nhiều khả năng chuyển đổi thành khách hàng nhất. Điều này tạo ra đòn bẩy ngay lập tức trong tiếp thị: bạn tiếp thị đúng khách hàng mục tiêu mà mình hướng đến, phân bổ chi phí hợp lý và ước tính được ROI thu được trên các chiến dịch tiếp thị. Ví dụ như Netflix: Trước khi công ty cho sản xuất một bộ phim, họ sẽ không ném tiền qua cửa sổ mà sử dụng phân tích dự đoán thông qua dữ liệu lịch sử để xác định loại chương trình mà khách hàng thực sự muốn.

Phân khúc khách hàng

Đây là bước cơ bản nhất trong kinh doanh được định nghĩa bởi nguyên tắc Pareto: một phần nhỏ khách hàng có khả năng có tác động lớn nhất đến lợi nhuận của bạn.

Phân khúc khách hàng giúp bạn dễ dàng hoạch định chiến lược và sử dụng nó làm lợi thế cạnh tranh cho công ty.

Thông thường, phân khúc khách hàng dựa trên các biến truyền thống như nhân khẩu học. Nhưng hiện nay, kho dữ liệu thương mại điện tử đã mở ra rất nhiều khả năng giúp xác định và phân biệt khách hàng. Chúng ta có thể dựa vào hành vi của họ như: sản phẩm đã mua, khả năng họ mở email quảng cáo và hành vi ghé thăm trước đó. Một số cửa hàng thương mại điện tử thậm chí còn đưa ra các khuyến nghị về thời tiết cụ thể dựa trên vị trí địa lý.

Tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo và chi phí marketing

Khi có cái nhìn đúng đắn về các phân khúc khách hàng, bạn sẽ có các mục tiêu chính xác hơn cho các quảng cáo trả phí. Với kho dữ liệu được kết nối các nguồn dữ liệu quảng cáo đổ về, doanh nghiệp sẽ thu hoạch được rất nhiều insight có giá trị, phát triển nhiều chiến dịch marketing hiệu quả hơn.

Ví dụ: Thử nghiệm phân tách A/B (A/B split testing) cho phép nhắm mục tiêu các biến khác nhau trong chiến dịch của mình. Điều này bao gồm lựa chọn kênh quảng cáo, thông điệp cấp cao high-level message, nhắm mục tiêu theo đối tượng và thậm chí là phiên bản sao lưu dùng trong chiến dịch quảng cáo. Những nguồn dữ liệu này khi được chuyển vào kho dữ liệu, bạn sẽ có kết quả của mọi chiến dịch sẵn sàng để so sánh xem mức độ hiệu quả giữa chúng.

Cách bắt đầu với kho dữ liệu thương mại điện tử

Khi bạn đã sẵn sàng bắt đầu với kho dữ liệu thương mại điện tử của mình, đây là các bước bạn cần thực hiện: .

1. Xác định nguồn dữ liệu và số liệu bạn muốn di chuyển

Trước khi chọn, bạn phải biết dữ liệu đó là gì và nó phục vụ cho mục đích phân tích nào:

  • Nguồn dữ liệu và chỉ số (metric) đánh giá bạn muốn di chuyển
  • Dữ liệu nào bắt buộc phải di dời vào kho dữ liệu?
  • Việc di chuyển dữ liệu sẽ giúp ích gì cho hoạt động thương mại điện tử của bạn?

2. Chọn điểm đến cho dữ liệu

Bạn có thể lựa chọn kho dữ liệu đám mây từ nền tảng Supermetric hay các lựa chọn thuê ngoài outsource khác làm nơi lưu trữ dữ liệu. Bạn cũng cần xem xét yếu tố như khả năng tùy chọn phân tích và trình bày dữ liệu, hình ảnh trực quan để lựa chọn nền tảng chứa dữ liệu phù hợp nhất cho doanh nghiệp.

Mặt khác, marketer có thể bắt đầu xem xét điều kiện cơ sở hạ tầng phần cứng kỹ thuật công ty có thể đáp ứng và nền tảng dữ liệu thích hợp với mục tiêu kinh doanh của công ty.

Xác định nền tảng làm kho dữ liệu cho doanh nghiệp:

  • Tích hợp nền tảng dữ liệu đáp ứng yêu cầu của trang dashboard tổng quan. Chẳng hạn như Supermetrics sẽ tích hợp tất cả dữ liệu của bạn trong kho kỹ thuật số. Sau đó, bạn tạo trang tổng quan trong các công cụ như Google Data Studio, Tableau và Power BI. Supermetrics thậm chí còn cung cấp trình kết nối trực tiếp từ Snowflake tới Google Data Studio, giúp tự động hóa nguồn cấp dữ liệu.
  • Tìm các công cụ tự động hóa cho kho dữ liệu trên nền tảng đám mây (cloud-based warehouse). Nếu bạn không thể tự động hóa luồng dữ liệu, bạn chỉ đang tốn thời gian khi tổng hợp dữ liệu thủ công.

Ví dụ: Supermetrics có thể giúp tự động hóa việc truyền dữ liệu thương mại điện tử đến bất kỳ kho dữ liệu trên nền tảng cloud như Google BigQuery, Snowflake, Azure Synapse Analytics và Amazon Redshift. Đây là ví dụ về cách công ty tự động hóa đường dẫn dữ liệu của mình tới Google BigQuery.

  • Xác định mục tiêu lưu trữ dữ liệu của bạn. Bạn nên tìm kiếm một nền tảng di chuyển dữ liệu đến doanh nghiệp của mình, tự động cập nhật dữ liệu đó vào vị trí giúp dễ dàng xem và truy cập bất kỳ lúc nào. Điều này cho phép bạn truy cập liên tục vào dữ liệu mới, sạch. Dữ liệu đó hiện đã sẵn sàng để tiếp sức cho mọi khía cạnh của doanh nghiệp bạn.

3. Chọn phương thức truyền dữ liệu của bạn

Cuối cùng, bạn sẽ cần thiết lập phương thức truyền dữ liệu của mình thông qua nền tảng quản lý các đường truyền dữ liệu như Supermetrics, kết nối API tùy chỉnh tự phát triển hoặc thậm chí là kết nối API tùy chỉnh thuê ngoài. Chọn một phương pháp di chuyển dữ liệu an toàn, bảo mật với rủi ro tối thiểu trong quá trình di chuyển.

Case study áp dụng thành công kho dữ liệu vào doanh nghiệp

Flying Tiger Copenhagen là một công ty bán lẻ hơn 5.000 nhân viên có mục tiêu tạo ra một kho dữ liệu rộng lớn để hỗ trợ các kế hoạch tăng trưởng của họ. Họ đã chọn Supermetrics cho BigQuery.

Với cơ sở hạ tầng đó, công ty bắt đầu thu hút dữ liệu từ các phương tiện truyền thông Đan Mạch trong tất cả các chiến dịch của mình. Họ ngay lập tức nhìn thấy tiềm năng mới trong insight mà dữ liệu cung cấp theo thời gian thực. Dữ liệu này mang đến những cơ hội mới khi cung cấp các báo cáo tổng hợp chéo từ nhiều kênh dữ liệu. Từ đó, doanh nghiệp thấy được những nỗ lực marketing nào đang có tác động nhiều nhất đến khách hàng tiềm năng.

Tóm lại, để khai thác và sử dụng hiệu quả các kho quản lý dữ liệu, bạn nên bắt tay vào xây dựng và dùng thử ngay hôm nay!

Hi vọng sau bài chia sẻ này, các marketer đã học thêm được những kiến thức bổ ích về data và các kho dữ liệu phục vụ cho công việc của mình. Hãy theo dõi MangoAds để biết thêm nhiều kiến thức bổ ích về Marketing nhé!

Về tác giả

Hạnh Trần

Liên hệ để được tư vấn về Data Studio 360