Nguyễn Lương Bằng, sáng lập Datalytis.

Tin vui trong mùa dịch

Nằm ở Crico Co-Working Space (quận 4, TP.HCM), trụ sở chính của Công ty Datalytis khá tinh gọn với 12 nhân sự gói gọn trong không gian làm việc chung chưa đến 50 m2.

Điều khá thú vị là, dịch bệnh vẫn chưa hết ảnh hưởng, song doanh thu hàng tháng của Datalytis vẫn đạt như mục tiêu đề ra. “Tôi nghĩ, khi khó khăn là lúc dữ liệu chính xác lên ngôi”, ông Nguyễn Lương Bằng, sáng lập, kiêm Giám đốc Công ty cho biết.

Ba năm trước, khởi đầu của Datalytis là dự án thử nghiệm tìm cách giữ lại dữ liệu khách hàng từ các nền tảng lớn như Facebook, Google.

Từng có thời gian dài đảm nhiệm chức Giám đốc tiếp thị - quảng cáo của NhomMua & CungMua, ông Bằng sớm nhận ra sự thiệt thòi khi dữ liệu khách hàng đều nằm trên các nền tảng này và khi ngừng sử dụng dịch vụ của họ, doanh nghiệp xem như trắng tay.

Mặt khác, dù doanh nghiệp có lưu lại danh sách khách hàng, nhưng khi cần sử dụng cho các chiến dịch quảng cáo, thì rất khó xác định danh tính khách hàng trên các phương tiện truyền thông xã hội, nên việc tối ưu chi phí quảng cáo cũng rất khó.

Theo ông Bằng, có một khoảng cách giữa dữ liệu người sử dụng trên mạng xã hội và dữ liệu doanh nghiệp có được. Từ đó, một ý tưởng khá tạo bạo được hình thành: đưa Datalytis lấp vào khoảng trống đó.

Thời điểm ý tưởng hình thành, thị trường Việt Nam cũng đã có khá nhiều đơn vị cung cấp các dịch vụ liên quan đến dữ liệu. Một số công ty dựa vào dữ liệu thu thập được để cung cấp dich vụ lắng nghe xã hội (social listening) hoặc đo lường trên các kênh kỹ thuật số (digital tracking) như Boomerang, Younet Media... Một số khác dựa vào dữ liệu, kết hợp chạy quảng cáo, để tối ưu hiệu quả cho chiến dịch tiếp thị trực tuyến.

Datalytis tham gia bằng cách phân tích hành vi của người dùng trên mạng xã hội. Ông Bằng tin tưởng, đây sẽ là hướng giải quyết bài toán mà doanh nghiệp đang cần.

“Nguyên tắc hoạt động của Datalytis khá đơn giản. Chúng tôi thu thập dữ liệu hành vi người sử dụng trên các phương tiện truyền thông xã hội (không định danh như công cụ tìm kiếm, trang tin rao vặt) và trên các mạng xã hội phổ biến (định danh như Facebook, Zalo, Tiktok..), rồi sử dụng thuật toán “matching (đối chiếu)” ánh xạ cả hai lại với nhau để đưa ra một bức tranh rõ ràng hơn về nhóm khách hàng mục tiêu mà doanh nghiệp muốn tiếp cận”, ông Bằng nói.

Cách làm này giúp tập dữ liệu phân tích của Datalytis ứng dụng được không chỉ ở Facebook, mà còn các nền tảng khác như Zalo, Tiktok…, giúp doanh nghiệp có sự chủ động, thực thi đa kênh và lựa chọn kênh nào hiệu quả nhất, không bị phụ thuộc vào một nền tảng quảng cáo nào.

Hành trình dạy máy học

Đạt mục tiêu hoàn vốn sớm hơn dự định là điều chính người sáng lập Công ty cũng không ngờ đến, vì mới cách đây vài năm, con đường của Datalytis còn lắm chông gai.

Ngay từ lúc đầu thành lập, ông Bằng định hướng sẽ đẩy mạnh cung cấp dịch vụ “Data Enrichment” (làm giàu dữ liệu). Dịch vụ này cho phép doanh nghiệp hiểu sâu hơn hành vi tập khách hàng họ sở hữu trên mạng xã hội trước khi chạy các chương trình quảng cáo.

Ví dụ, doanh nghiệp là hãng sản xuất nhớt cho ô tô muốn chạy chương trình kích cầu tới các khách hàng đang sỡ hữu ô tô. Datalytis sẽ cung cấp hành vi quen thuộc của nhóm khách hàng này trên mạng xã hội, như tương tác các fanpage nào, thích các nội dung gì để doanh nghiệp tiếp cận hiệu quả hơn.

Nhưng thực sự không dễ, vì các công ty kinh doanh dựa trên dữ liệu phải cần thời gian dài để thu thập thông tin cho máy “học”, nhằm đưa ra quyết định chính xác hơn. Thời gian đầu, Datalytis vẫn phải hoạt động như một đơn vị Perfomance Marketing (marketing dựa trên hiệu suất) để nuôi bộ máy và thu thập dữ liệu.

Ông Bằng cho biết, thời điểm đó rất khó, vì thị trường Perfomance Marketing luôn luôn có rất nhiều đơn vị tham gia và các công ty mới thường thiệt thòi vì thương hiệu còn quá mới.

Theo ông Bằng, đối với các nhân viên bán hàng trong lĩnh vực này, việc nhận ra họ là điều không dễ vì hoạt động không có tính liên tục. “Để giải bài toán đó, chúng tôi phải đầu tư các chiến dịch quảng cáo, hệ thống sẽ học và sửa chữa sau. Ba năm qua, hệ thống đã tự học và tự sửa rất nhiều lần, nên khả năng phân tách nhóm này có tính chính xác ngày càng cao”, ông Bằng nói.

Giờ đây, khi Datalytis đã dần đi vào quỹ đạo, ông Bằng cho biết sẽ đẩy mạnh dịch vụ Data Enrichment trong thời gian tới. Thị trường quảng cáo trực tuyến vài năm gần đây đã đón nhận nhiều đơn vị “máu mặt” tham gia. Điển hình là Grab công bố Media Donuts là đối tác chiến lược trong phân phối các giải pháp quảng cáo của Grab tại thị trường Việt Nam, Thái Lan và Philippines.

Các website thương mại điện tử lớn như Lazada, Shopee, Tiki… cũng có đội ngũ tối ưu hóa quảng cáo.

Thật ra, đây là đích đến của các nền tảng hiện nay, khi đã thu hút lượng người dùng đủ lớn họ sẽ tiến hành cung cấp các dịch vụ quảng cáo bên trong nền tảng đó.

Theo quan sát và phân tích Datalytis, các doanh nghiệp như Grab, sỡ hữu dữ liệu vận hành, tức họ có thể biết khách đi đâu, ăn gì, thanh toán ở cửa hiệu nào, nhưng không biết khách hàng đó thích những điều gì.

Tương tự, các website thương mại điện tử khi thấy khách hàng đặt hàng mua sữa lần đầu, hệ thống sẽ tự phân tích và đánh giá đây là người mới có em bé và đề xuất các mặt hàng liên quan như tã giấy, sữa tắm, nhưng cũng sẽ không biết khách hàng đang quan tâm nhãn hàng nào.

Đây là các hệ thống đóng, không kết nối với các mạng xã hội bên ngoài, trong khi Datalytics có dữ liệu hành vi khách hàng.

“Việc đẩy mạnh Data Enrichment giúp chúng tôi có thể hợp tác với nhiều bên hơn là cạnh tranh trực tiếp với họ”, ông Bằng nói.