Mục lục
Phân loại dữ liệu cơ bản
| Loại dữ liệu | Định nghĩa | Các loại dữ liệu | Nguồn thu thập | Công cụ phân tích phổ biến | Tính chất dữ liệu |
|---|---|---|---|---|---|
| First-party data (Dữ liệu bên thứ nhất) | Dữ liệu do doanh nghiệp trực tiếp thu thập từ khách hàng hoặc người dùng của mình | – Hành vi người dùng trên website/app
– Dữ liệu mua hàng – Thông tin khách hàng (email, số ĐT…) – Tương tác email, chatbot, mạng xã hội – Dữ liệu từ CRM |
– Website, ứng dụng di động
– Form đăng ký – Lịch sử đơn hàng Hệ thống CRM, POS – Email marketing |
– Google Analytics
– HubSpot, Salesforce – Mailchimp – Hotjar – Facebook Pixel (cho website) |
– Chính xác, chất lượng cao
– Miễn phí (vì tự thu thập) – Pháp lý rõ ràng (nếu người dùng đã đồng ý) |
| Second-party data (Dữ liệu bên thứ hai) | Dữ liệu được chia sẻ từ một bên khác, thu thập từ chính người dùng của họ (thường là đối tác, nhà cung cấp) | – Dữ liệu khách hàng từ đối tác (ví dụ: dữ liệu hành vi từ sàn TMĐT, đơn vị quảng cáo…)
– Dữ liệu người dùng từ chương trình liên kết (affiliate) – Dữ liệu từ cùng hệ sinh thái (cùng tập đoàn) |
– Đối tác chiến lược
– Các nền tảng trong hệ sinh thái – Cộng tác liên thương hiệu (co-branding) |
– CDP (Customer Data Platforms)
– DMP (Data Management Platform) – Các API chia sẻ dữ liệu giữa đối tác |
– Chính xác cao nếu hợp tác tin cậy
– Quy mô lớn hơn First-party – Cần thỏa thuận chia sẻ và tuân thủ pháp lý |
| Third-party data (Dữ liệu bên thứ ba) | Dữ liệu được thu thập và bán lại bởi bên trung gian, không trực tiếp từ người dùng | – Dữ liệu nhân khẩu học- Dữ liệu hành vi theo ngành
– Dữ liệu định vị (location), thiết bị – Sở thích, hành vi tiêu dùng tổng quát |
– Các nền tảng dữ liệu thương mại, các nhà cung cấp dữ liệu nghiên cứu thị trưởng
– Nhà cung cấp dữ liệu (Acxiom, Oracle Data Cloud, Nielsen…) – Cookies, pixel từ nhiều website |
– DMPs (Lotame, Oracle BlueKai)
– Google Display Network- Facebook Ads (Audience Insights) – DSP (Demand Side Platforms) |
– Dữ liệu đa dạng, quy mô lớn
– Thiếu tính cá nhân hóa sâu – Nguy cơ sai lệch, không minh bạch – Rủi ro về quyền riêng tư cao hơn |
Phân loại dữ liệu kèm ví dụ ở Việt Nam
1. First-party data (Dữ liệu bên thứ nhất)
✅ Định nghĩa: Dữ liệu doanh nghiệp tự thu thập trực tiếp từ khách hàng, người dùng.
🔹 Ví dụ tại Việt Nam:
| Doanh nghiệp | First-party data điển hình | Mô tả |
|---|---|---|
| Tiki, Shopee, Lazada | – Thông tin tài khoản người dùng – Lịch sử mua hàng – Lượt xem sản phẩm – Tìm kiếm trên app/web |
Do chính nền tảng thương mại điện tử thu thập qua hành vi người dùng |
| Techcombank, VPBank | – Giao dịch thẻ – Dịch vụ sử dụng (e-banking, vay, gửi tiết kiệm) – Phản hồi khách hàng |
Thu thập qua hệ thống ngân hàng, ứng dụng mobile banking |
| Thế Giới Di Động | – Hành vi mua hàng online và tại cửa hàng – Thông tin bảo hành sản phẩm – Lịch sử điểm thành viên |
Tích hợp dữ liệu online và offline từ hệ thống bán lẻ |
👉 Ứng dụng: Cá nhân hóa khuyến mãi, tự động hóa chăm sóc khách hàng (email/SMS), dự đoán nhu cầu mua sắm.
🟡 2. Second-party data (Dữ liệu bên thứ hai)
✅ Định nghĩa: Dữ liệu được chia sẻ từ đối tác tin cậy – chính là dữ liệu First-party của bên khác.
🔹 Ví dụ tại Việt Nam:
| Doanh nghiệp | Đối tác chia sẻ dữ liệu | Mô tả |
|---|---|---|
| ZaloPay + Tiki | ZaloPay chia sẻ hành vi thanh toán người dùng trên Tiki | Cải thiện trải nghiệm thanh toán và gợi ý sản phẩm tài chính phù hợp |
| MoMo + CGV | CGV chia sẻ lịch sử mua vé phim qua ví MoMo | Phân tích hành vi giải trí để gợi ý ưu đãi phim, dịch vụ ăn uống |
| VinID + VinMart/VinFast | VinMart chia sẻ dữ liệu mua hàng tiêu dùng với hệ sinh thái VinID | Tạo chương trình tích điểm & cá nhân hóa ưu đãi trong hệ sinh thái Vingroup |
👉 Ứng dụng: Tối ưu quảng cáo liên kết, tăng hiệu quả bán chéo sản phẩm (cross-selling), tăng độ chính xác khi phân khúc khách hàng.
🔴 3. Third-party data (Dữ liệu bên thứ ba)
✅ Định nghĩa: Dữ liệu được bán lại hoặc thu thập bởi bên trung gian, không thu thập trực tiếp từ người dùng.
🔹 Ví dụ tại Việt Nam:
| Nhà cung cấp | Loại dữ liệu cung cấp | Mô tả |
|---|---|---|
| Google Ads / Facebook Ads | – Hành vi tìm kiếm – Sở thích người dùng – Dữ liệu nhân khẩu học tổng quát |
Do Google và Meta thu thập từ nhiều website/app khác nhau, sau đó phân phối cho nhà quảng cáo |
| Công ty nghiên cứu thị trường (Q&Me, Decision Lab) | – Dữ liệu khảo sát thị trường – Dữ liệu hành vi tiêu dùng theo ngành |
Dữ liệu được thu thập từ các cuộc khảo sát hoặc nền tảng tracking hành vi |
| Admicro (công ty con VCCorp) | – Dữ liệu người dùng từ mạng lưới báo điện tử (Cafebiz, Kenh14…) | Tạo tệp đối tượng quảng cáo dựa trên hành vi đọc tin, địa lý, thiết bị… |
👉 Ứng dụng: Mở rộng tệp khách hàng tiềm năng, chạy quảng cáo hiển thị theo hành vi, định vị thị trường mục tiêu.
✅ Tóm tắt:
| Loại dữ liệu | Nguồn ví dụ Việt Nam | Ứng dụng chính |
|---|---|---|
| First-party | Tiki, Shopee, ngân hàng, hệ thống CRM nội bộ | Cá nhân hóa, chăm sóc, remarketing |
| Second-party | Đối tác liên kết (MoMo – CGV, VinID – VinMart) | Mở rộng hiểu biết khách hàng trong hệ sinh thái |
| Third-party | Google Ads, Facebook Ads, Admicro, công ty nghiên cứu thị trường | Nhắm mục tiêu quảng cáo, khảo sát thị trường, phân khúc nhân khẩu học |
Phân loại dữ liệu và các công cụ phân tích đối với sinh viên Digital Marketing thường dùng
| Loại dữ liệu | Khái niệm | Ví dụ dữ liệu sinh viên thường dùng | Nguồn thu thập / tiếp cận | Công cụ phân tích phổ biến | Ứng dụng trong học tập |
|---|---|---|---|---|---|
| 🟢 First-party data (Dữ liệu bên thứ nhất) | Dữ liệu tự thu thập trực tiếp từ người dùng do chính sinh viên tạo ra qua website, form, mạng xã hội… | – Dữ liệu khảo sát qua Google Forms
– Hành vi người dùng website demo – Lượt tương tác bài đăng Facebook/Instagram cá nhân hoặc fanpage lớp |
– Google Forms
– Website WordPress tự thiết kế – Fanpage Facebook, Instagram, TikTok cá nhân |
– Google Analytics 4 (GA4)
– Meta Business Suite – Excel / Google Sheets – Hotjar (free version) |
– Thực hành phân tích traffic
– Xây dựng báo cáo digital campaign – Làm đồ án cá nhân hoặc nhóm |
| 🟡 Second-party data (Dữ liệu bên thứ hai) | Dữ liệu chia sẻ từ đối tác hoặc trong cộng đồng, lớp học, dự án liên ngành | – Bộ dữ liệu khảo sát từ các lớp khác- Data khách hàng chia sẻ từ giáo viên- Kết quả chiến dịch quảng cáo mẫu từ trung tâm đào tạo | – Giáo viên hoặc dự án nhóm liên ngành- Cộng đồng sinh viên marketing- Chia sẻ giữa sinh viên trong workshop | – Excel / Power BI / Tableau (miễn phí bản sinh viên)
– Google Looker Studio |
– Phân tích chiến dịch thực tế mô phỏng
– Thực hành chia nhóm dữ liệu và tạo báo cáo – Làm đề tài nghiên cứu marketing |
| 🔴 Third-party data (Dữ liệu bên thứ ba) | Dữ liệu từ nguồn mở hoặc công ty cung cấp dữ liệu dùng để học và mô phỏng phân tích thị trường | – Dữ liệu từ Google Trends- Dữ liệu từ SimilarWeb- Báo cáo ngành từ Decision Lab, Q&Me- Thống kê thị trường từ Tổng cục thống kê | – Google Trends
– Statista (free version) – SimilarWeb – Vietnamnet, VnExpress, báo cáo Nielsen, Q&Me – Metric |
– Google Trends
– Power BI / Tableau Public – Canva / Excel |
– Làm nghiên cứu ngành, phân tích đối thủ
– Xây dựng kế hoạch truyền thông dựa trên thị trường – Phân tích hành vi người tiêu dùng rộng hơn |