Quá khứ vàng son

Thật sự thì không phải đến thời điểm này Mobile marketing mới được nhắc đến. Cách đây 4, 5 năm rất nhiều Brand về thời trang, ngân hàng, FMCG đã làm SMS marketing; rất nhiều agency đã nổi lên nhờ kinh doanh đầu số; nhiều CP (content provider) kiếm được tiền tỉ nhờ kinh doanh nhạc chuông, nhạc chờ. Thời kì sôi động đó kết thúc với việc các nhà mạng siết chặt SMS, còn người dùng cũng chán ngán với những trò spam vô ý thức, kể cả lừa đảo.

Tuy nhiên sự bùng nổ của Smartphone, Tablet, Game, Apps và Mobile site đã tạo nên làn sóng mới cho Mobile marketing trong khoảng 2 năm trở lại đây. Khi mà việc sở hữu Smartphone đã trở thành ước mơ đơn giản trong tầm tay, khi mà 2 người bạn đi café nói chuyện với nhau qua chiếc điện thoại thì các nhà Quảng cáo biết rằng mình không thể đứng ngoài cuộc chơi đó.

Thực tại đầy thách thức

Có quá nhiều tiềm năng và thuận lợi để Mobile marketing bùng nổ. Số lượng người dùng chiếm 1/3 dân số. Thuê bao hơn 100 triệu. Số lượng game, apps lên đến hàng trăm ngàn. 45% mobile internet. Viber, Zalo, Facebook messenger gần như thống trị hành vi giao tiếp của giới trẻ.

Tuy vậy hầu hết các Brand và Agency vẫn đang loay hoay thử nghiệm đủ mọi hình thức để tìm ra cách làm Mobile thật sự hiệu quả. Bên cạnh 1 số case tạm gọi là thành công thì Mobile vẫn đang chờ đợi 1 cú hích thật sự để chứng minh được sức mạnh của nó. Thử nhìn lại những gì đang diễn ra để lí giải sự kìm nén đó

1. Thiếu sự khác biệt về trải nghiệm hoặc nội dung

Có quá nhiều ý tưởng xuất sắc đã chinh phục người dùng, nên kẻ đi sau khó tìm ra điểm mới.

Tại sao giới trẻ phải cài MyKool Vietnam (Clear) khi Instagram, Foursquare, Path đã quá tuyệt? Tại sao họ phải tải Game của Brand nếu nó chỉ là bản sao nửa vời của Angry Bird ? Tại sao đàn ông phải sử dụng app ForBoss của X-men khi mà nó chỉ đơn thuần liệt kê những lời khuyên nhàm chán ? Và tại sao phụ nữ phải sử dụng các app của Brand copy những lời khuyên cũ rích về quá trình mang thai ?

Hoặc chinh phục người dùng bằng Công nghệ (AR, Motion), hoặc bằng sự chỉnh chu đến từng chi tiết, hoặc bằng nội dung thật sự có giá trị. Ở VN thì chỉ có vài Brand thành công nhờ cung cấp cho người dùng nội dung hữu ích, ví dụ như các app Mobile banking, Milo Giúp trẻ lớn khôn, Knorr – 100 món ngon.

2. Thiếu platform đủ mạnh

Ai cũng sử dụng mobile mỗi ngày, nhưng làm sao để họ đến với Mobile site hoặc App của bạn , nếu không khiến họ luôn cảm thấy bỏ lỡ 1 điều gì đó

iButterfly có thể xem làm 1 platform tạm thành công. Mỗi ngày vào bắt bướm tích điểm và có cơ hội đổi quà. Quà lớn, quà nhỏ rất nhiều, thậm chí là cực khủng. Không những thế còn có chợ để mua bán, trao đổi. Vậy còn chờ gì nữa mà không bắt bướm

Chỉ tiếc là iButterfly không duy trì được các hoạt động thường xuyên nên lượng user trung thành ngày càng giảm. Hơn nữa giả sử Zalo hay Facebook ra 1 App tương đương thì khó lòng mà cạnh tranh được

3. Người dùng đang bị khai thác đến mức cạn kiệt

Rất nhiều người khi mới mua Smartphone ra sức cài mọi ứng dụng có thể. Nhưng rất nhanh sau đó, họ chỉ còn sử dụng vài ứng dụng quen thuộc. Hoặc đơn giản chỉ để nghe, gọi, facebook, internet. Quá nhiều dẫn đến bội thực

Mobile có ưu điểm là có thể tiếp cận trực tiếp đến người dùng dù đôi khi bằng cách hơi bạo lực như ném thẳng thông tin vào mặt họ. Nhưng nhược điểm là người dùng có thể từ chối ngay lập tức. Vì vậy Mobile ads dù đang nở rộ cũng rất dễ đi vào sự nhàm chán.

4. Khó hiệu quả nếu đứng 1 mình

Mobile nếu để dùng để chăm sóc và liên lạc với khách hàng thì rất hiệu quả. Ví dụ xác nhận 1 hành động, gửi SMS chúc mừng sinh nhật, nhắn tin trúng quà hoặc thông báo về chương trình khuyến mãi

Nhưng thường trong 1 chiến dịch, Mobile rất khó đứng 1 mình. Phát triển 1 mobile site, app hay Game không khó, nhưng ai sẽ xem, ai sẽ tải ? Rồi chơi xong thì share với ai và đi đâu ?

MyKool Vietnam vẫn thành công dù App không thật sự kool, lí do bởi vì bài hát kool, Thanh Hằng – Thanh Bùi kool, câu chuyện kool và các hoạt động truyền thông khác rất kool. iButterfly thành công nhờ vào các event bắt bướm hoành tráng ở các Building lớn.

Trong cả 2 case này thì Mobile vừa là trung tâm, vừa là 1 touch point để tương tác với người dùng. Đó chính là Intergrated marketing. Nhưng không phải Brand nào cũng sẵn sàng chi tiền cho những campaign rất tốn kém như vậy

Hiện trạng là như vậy, nhưng chúng ta cũng không cần phải bi quan. Trong xu hướng nhà nhà go Mobile như hiện nay và với sự chín muồi của hạ tầng, công cụ, tin chắc rằng chúng ta sẽ được chứng kiến những chiến dịch Marketing thật sự bùng nổ trong thời gian sắp tới

internet-marketing· marketing-online

MOBILE MARKETING – BAO GIỜ MỚI CẤT CÁNH

Quá khứ vàng son

Thật sự thì không phải đến thời điểm này Mobile marketing mới được nhắc đến. Cách đây 4, 5 năm rất nhiều Brand về thời trang, ngân hàng, FMCG đã làm SMS marketing; rất nhiều agency đã nổi lên nhờ kinh doanh đầu số; nhiều CP (content provider) kiếm được tiền tỉ nhờ kinh doanh nhạc chuông, nhạc chờ. Thời kì sôi động đó kết thúc với việc các nhà mạng siết chặt SMS, còn người dùng cũng chán ngán với những trò spam vô ý thức, kể cả lừa đảo.

Tuy nhiên sự bùng nổ của Smartphone, Tablet, Game, Apps và Mobile site đã tạo nên làn sóng mới cho Mobile marketing trong khoảng 2 năm trở lại đây. Khi mà việc sở hữu Smartphone đã trở thành ước mơ đơn giản trong tầm tay, khi mà 2 người bạn đi café nói chuyện với nhau qua chiếc điện thoại thì các nhà Quảng cáo biết rằng mình không thể đứng ngoài cuộc chơi đó.

Thực tại đầy thách thức

Có quá nhiều tiềm năng và thuận lợi để Mobile marketing bùng nổ. Số lượng người dùng chiếm 1/3 dân số. Thuê bao hơn 100 triệu. Số lượng game, apps lên đến hàng trăm ngàn. 45% mobile internet. Viber, Zalo, Facebook messenger gần như thống trị hành vi giao tiếp của giới trẻ.

Tuy vậy hầu hết các Brand và Agency vẫn đang loay hoay thử nghiệm đủ mọi hình thức để tìm ra cách làm Mobile thật sự hiệu quả. Bên cạnh 1 số case tạm gọi là thành công thì Mobile vẫn đang chờ đợi 1 cú hích thật sự để chứng minh được sức mạnh của nó. Thử nhìn lại những gì đang diễn ra để lí giải sự kìm nén đó

1. Thiếu sự khác biệt về trải nghiệm hoặc nội dung

Có quá nhiều ý tưởng xuất sắc đã chinh phục người dùng, nên kẻ đi sau khó tìm ra điểm mới.

Tại sao giới trẻ phải cài MyKool Vietnam (Clear) khi Instagram, Foursquare, Path đã quá tuyệt? Tại sao họ phải tải Game của Brand nếu nó chỉ là bản sao nửa vời của Angry Bird ? Tại sao đàn ông phải sử dụng app ForBoss của X-men khi mà nó chỉ đơn thuần liệt kê những lời khuyên nhàm chán ? Và tại sao phụ nữ phải sử dụng các app của Brand copy những lời khuyên cũ rích về quá trình mang thai ?

Hoặc chinh phục người dùng bằng Công nghệ (AR, Motion), hoặc bằng sự chỉnh chu đến từng chi tiết, hoặc bằng nội dung thật sự có giá trị. Ở VN thì chỉ có vài Brand thành công nhờ cung cấp cho người dùng nội dung hữu ích, ví dụ như các app Mobile banking, Milo Giúp trẻ lớn khôn, Knorr – 100 món ngon.

2. Thiếu platform đủ mạnh

Ai cũng sử dụng mobile mỗi ngày, nhưng làm sao để họ đến với Mobile site hoặc App của bạn , nếu không khiến họ luôn cảm thấy bỏ lỡ 1 điều gì đó

iButterfly có thể xem làm 1 platform tạm thành công. Mỗi ngày vào bắt bướm tích điểm và có cơ hội đổi quà. Quà lớn, quà nhỏ rất nhiều, thậm chí là cực khủng. Không những thế còn có chợ để mua bán, trao đổi. Vậy còn chờ gì nữa mà không bắt bướm

Chỉ tiếc là iButterfly không duy trì được các hoạt động thường xuyên nên lượng user trung thành ngày càng giảm. Hơn nữa giả sử Zalo hay Facebook ra 1 App tương đương thì khó lòng mà cạnh tranh được

3. Người dùng đang bị khai thác đến mức cạn kiệt

Rất nhiều người khi mới mua Smartphone ra sức cài mọi ứng dụng có thể. Nhưng rất nhanh sau đó, họ chỉ còn sử dụng vài ứng dụng quen thuộc. Hoặc đơn giản chỉ để nghe, gọi, facebook, internet. Quá nhiều dẫn đến bội thực

Mobile có ưu điểm là có thể tiếp cận trực tiếp đến người dùng dù đôi khi bằng cách hơi bạo lực như ném thẳng thông tin vào mặt họ. Nhưng nhược điểm là người dùng có thể từ chối ngay lập tức. Vì vậy Mobile ads dù đang nở rộ cũng rất dễ đi vào sự nhàm chán.

4. Khó hiệu quả nếu đứng 1 mình

Mobile nếu để dùng để chăm sóc và liên lạc với khách hàng thì rất hiệu quả. Ví dụ xác nhận 1 hành động, gửi SMS chúc mừng sinh nhật, nhắn tin trúng quà hoặc thông báo về chương trình khuyến mãi

Nhưng thường trong 1 chiến dịch, Mobile rất khó đứng 1 mình. Phát triển 1 mobile site, app hay Game không khó, nhưng ai sẽ xem, ai sẽ tải ? Rồi chơi xong thì share với ai và đi đâu ?

MyKool Vietnam vẫn thành công dù App không thật sự kool, lí do bởi vì bài hát kool, Thanh Hằng – Thanh Bùi kool, câu chuyện kool và các hoạt động truyền thông khác rất kool. iButterfly thành công nhờ vào các event bắt bướm hoành tráng ở các Building lớn.

Trong cả 2 case này thì Mobile vừa là trung tâm, vừa là 1 touch point để tương tác với người dùng. Đó chính là Intergrated marketing. Nhưng không phải Brand nào cũng sẵn sàng chi tiền cho những campaign rất tốn kém như vậy

Hiện trạng là như vậy, nhưng chúng ta cũng không cần phải bi quan. Trong xu hướng nhà nhà go Mobile như hiện nay và với sự chín muồi của hạ tầng, công cụ, tin chắc rằng chúng ta sẽ được chứng kiến những chiến dịch Marketing thật sự bùng nổ trong thời gian sắp tới

Theo kết quả khảo sát xu hướng marketing năm 2013 cho thấy, các nhà hoạch định chiến lược marketing sẽ ưu tiên cho email, mạng xã hội và di động. Các nhà marketing chọn ứng dụng trên thiết bị di động chiếm 39,1% và là ưu tiên hàng đầu trong năm 2013

Phần 1: Những con số "biết nói"

Những con số trong báo cáo nghiên cứu người sử dụng Mobile internet trên được MMA & Vserv.mobi thực hiện dựa trên bản điều tra chính với hơn 3000 người sử dụng. Bản khảo sát bao gồm sử dụng các mẫu tự nhiên đại diện cho các nhóm chính yếu được điều tra tại 6 quốc gia chính ở Đông Nam Á là: Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan và Việt Nam.

Qua đó ta có thể dễ hình dung được sự phát triển nhanh chóng của kỷ nguyên di động đã mở ra một kênh tiếp thị tiềm năng: quảng cáo tương tác trên di động.

Với sự ra đời và bùng nổ của thế hệ điện thoại thông minh, quảng cáo tương tác trên di động đã có những bước tiến vượt bậc trong những năm gần đây. Các hình thức tiếp cận khách hàng đã đa dạng hơn như: SMS, MMS, Bluetooth, Hồng ngoại, Game/App, Mobile AdNetwork, các dịch vụ trên nên tảng định vị, QrCode, BarCode, Augmented Reality.

Theo kết quả khảo sát xu hướng marketing năm 2013 cho thấy, các nhà hoạch định chiến lược marketing sẽ ưu tiên cho email, mạng xã hội và di động. Các nhà marketing chọn ứng dụng trên thiết bị di động chiếm 39,1% và là ưu tiên hàng đầu trong năm 2013. Hiệu quả của kênh truyền thông di động đã phần nào làm thay đổi cơ cấu phân bổ ngân sách marketing của các doanh nghiệp.

Trong năm 2012, nhiều thương hiệu hàng đầu thế giới đã đầu tư khá mạnh với ngân sách lên đến 5-10% cho riêng mảng Mobile Marketing trên tổng chi phí quảng cáo hàng năm.

Nổi bật là chiến dịch của Coca-Cola ở Hồng Kông, được xem là thành công nhất trong 35 năm qua của Coca-Cola với 380.000 lượt tải ứng dụng và 9 triệu lượt xem trên truyền hình, Youtube và Weibo. Riêng tại Việt Nam, chiến dịch Én Khai Xuân của Coca-Cola do SoSmart thực hiện cũng đã thu hút được hơn 24.300 lượt tải ứng dụng, vượt xa mục tiêu 15.000 lượt đặt ra ban đầu. Một đại diện của SoSmart cho rằng Mobile Marketing là một xu hướng mới thích nghi với sự thay đổi tiếp cận thông tin của đối tượng tiêu dùng. Do đó, nó sẽ là một công cụ hiệu quả bổ trợ cho các kênh truyền thông khác nhắm vào đúng phân khúc khách hàng.

Ông Nguyễn Hoàng Hải, Trưởng phòng Kinh doanh Trung tâm dịch vụ giá trị gia tăng của VinaPhone, nhận định trong bối cảnh kinh tế khó khăn, Mobile marketing trở thành thế mạnh trong việc tiếp thị thương hiệu và dịch vụ chăm sóc khách hàng. Đây cũng là một trong những lĩnh vực tiềm năng và sẽ trở thành nhân tố quan trọng thúc đẩy sự phát triển của ngành quảng cáo, cũng như kênh mua sắm trực tuyến ở Việt Nam.

Theo một khảo sát gần đây của Nielsen với những người sử dụng thiết bị kết nối, gần một nửa người sử dụng smartphone (46%) và máy tính bảng (43%) cho biết họ sử dụng thiết bị di động như màn hình thứ hai trong khi theo dõi tivi hằng ngày.

Hơn 2/3 số người sở hữu cho biết đã sử dụng màn hình thứ hai này nhiều lần một tuần trong quý I/2013.Số liệu cũng cho thấy gần một nửa số người sở hữu thiết bị kết nối tìm kiếm thêm thông tin về những gì họ xem trên tivi.

Nhận định về thị trường Việt Nam, giám đốc quản lý khu vực Đông Nam Á của InMobile, Phalgun Raju cho hay:“Điều tra của chúng tôi cho kết quả 3/4 người sử dụng web di động tại Việt Nam đều chịu sự ảnh hưởng của những phương thức quảng cáo di động khi mua hàng … Mặt khác, chúng tôi cũng dự đoán rằng số người tiêu dùng tham gia vào thương mại di động của Việt Nam sẽ đạt mức 77% trong 12 tháng tới, tăng hơn gấp đôi từ 36%”.

Tại Diễn đàn MMA Việt Nam lần I được tổ chức vào tháng 10.2012, hơn 300 chuyên gia và doanh nghiệp đều cho rằng khi số lượng smartphone tăng nhanh, việc sử dụng internet qua điện thoại di động cũng tăng theo. Internet mobile được xem là công cụ duy nhất có khả năng gắn kết các kênh truyền thông khác, do đó Mobile Marketing là một kênh không thể thiếu trong marketing hỗn hợp (Marketing Mix).

Qua đó, ta có thể thấy được Mobile Advertising chính là một xu hướng ko thể thiếu của thời đại, một cơ hội đầy tiềm năng nhưng cũng không ít thách thức đối với các nhà quảng cáo, truyền thông hiện nay.

NovaAds tổng hợp

internet-marketing· marketing-online

Mobile Advertising và những cơ hội tuyệt vời (phần 2)

Theo kết quả khảo sát xu hướng marketing năm 2013 cho thấy, các nhà hoạch định chiến lược marketing sẽ ưu tiên cho email, mạng xã hội và di động. Các nhà marketing chọn ứng dụng trên thiết bị di động chiếm 39,1% và là ưu tiên hàng đầu trong năm 2013

Phần 1: Những con số "biết nói"

Những con số trong báo cáo nghiên cứu người sử dụng Mobile internet trên được MMA & Vserv.mobi thực hiện dựa trên bản điều tra chính với hơn 3000 người sử dụng. Bản khảo sát bao gồm sử dụng các mẫu tự nhiên đại diện cho các nhóm chính yếu được điều tra tại 6 quốc gia chính ở Đông Nam Á là: Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan và Việt Nam.

Qua đó ta có thể dễ hình dung được sự phát triển nhanh chóng của kỷ nguyên di động đã mở ra một kênh tiếp thị tiềm năng: quảng cáo tương tác trên di động.

Với sự ra đời và bùng nổ của thế hệ điện thoại thông minh, quảng cáo tương tác trên di động đã có những bước tiến vượt bậc trong những năm gần đây. Các hình thức tiếp cận khách hàng đã đa dạng hơn như: SMS, MMS, Bluetooth, Hồng ngoại, Game/App, Mobile AdNetwork, các dịch vụ trên nên tảng định vị, QrCode, BarCode, Augmented Reality.

Theo kết quả khảo sát xu hướng marketing năm 2013 cho thấy, các nhà hoạch định chiến lược marketing sẽ ưu tiên cho email, mạng xã hội và di động. Các nhà marketing chọn ứng dụng trên thiết bị di động chiếm 39,1% và là ưu tiên hàng đầu trong năm 2013. Hiệu quả của kênh truyền thông di động đã phần nào làm thay đổi cơ cấu phân bổ ngân sách marketing của các doanh nghiệp.

Trong năm 2012, nhiều thương hiệu hàng đầu thế giới đã đầu tư khá mạnh với ngân sách lên đến 5-10% cho riêng mảng Mobile Marketing trên tổng chi phí quảng cáo hàng năm.

Nổi bật là chiến dịch của Coca-Cola ở Hồng Kông, được xem là thành công nhất trong 35 năm qua của Coca-Cola với 380.000 lượt tải ứng dụng và 9 triệu lượt xem trên truyền hình, Youtube và Weibo. Riêng tại Việt Nam, chiến dịch Én Khai Xuân của Coca-Cola do SoSmart thực hiện cũng đã thu hút được hơn 24.300 lượt tải ứng dụng, vượt xa mục tiêu 15.000 lượt đặt ra ban đầu. Một đại diện của SoSmart cho rằng Mobile Marketing là một xu hướng mới thích nghi với sự thay đổi tiếp cận thông tin của đối tượng tiêu dùng. Do đó, nó sẽ là một công cụ hiệu quả bổ trợ cho các kênh truyền thông khác nhắm vào đúng phân khúc khách hàng.

Ông Nguyễn Hoàng Hải, Trưởng phòng Kinh doanh Trung tâm dịch vụ giá trị gia tăng của VinaPhone, nhận định trong bối cảnh kinh tế khó khăn, Mobile marketing trở thành thế mạnh trong việc tiếp thị thương hiệu và dịch vụ chăm sóc khách hàng. Đây cũng là một trong những lĩnh vực tiềm năng và sẽ trở thành nhân tố quan trọng thúc đẩy sự phát triển của ngành quảng cáo, cũng như kênh mua sắm trực tuyến ở Việt Nam.

Theo một khảo sát gần đây của Nielsen với những người sử dụng thiết bị kết nối, gần một nửa người sử dụng smartphone (46%) và máy tính bảng (43%) cho biết họ sử dụng thiết bị di động như màn hình thứ hai trong khi theo dõi tivi hằng ngày.

Hơn 2/3 số người sở hữu cho biết đã sử dụng màn hình thứ hai này nhiều lần một tuần trong quý I/2013.Số liệu cũng cho thấy gần một nửa số người sở hữu thiết bị kết nối tìm kiếm thêm thông tin về những gì họ xem trên tivi.

Nhận định về thị trường Việt Nam, giám đốc quản lý khu vực Đông Nam Á của InMobile, Phalgun Raju cho hay:“Điều tra của chúng tôi cho kết quả 3/4 người sử dụng web di động tại Việt Nam đều chịu sự ảnh hưởng của những phương thức quảng cáo di động khi mua hàng … Mặt khác, chúng tôi cũng dự đoán rằng số người tiêu dùng tham gia vào thương mại di động của Việt Nam sẽ đạt mức 77% trong 12 tháng tới, tăng hơn gấp đôi từ 36%”.

Tại Diễn đàn MMA Việt Nam lần I được tổ chức vào tháng 10.2012, hơn 300 chuyên gia và doanh nghiệp đều cho rằng khi số lượng smartphone tăng nhanh, việc sử dụng internet qua điện thoại di động cũng tăng theo. Internet mobile được xem là công cụ duy nhất có khả năng gắn kết các kênh truyền thông khác, do đó Mobile Marketing là một kênh không thể thiếu trong marketing hỗn hợp (Marketing Mix).

Qua đó, ta có thể thấy được Mobile Advertising chính là một xu hướng ko thể thiếu của thời đại, một cơ hội đầy tiềm năng nhưng cũng không ít thách thức đối với các nhà quảng cáo, truyền thông hiện nay.

NovaAds tổng hợp

Big Data là thuật ngữ dùng để chỉ một tập hợp dữ liệu rất lớn và rất phức tạp đến nỗi những công cụ, ứng dụng xử lí dữ liệu truyền thống không thể nào đảm đương được. Tuy nhiên, Big Data lại chứa trong mình rất nhiều thông tin quý giá mà nếu trích xuất thành công, nó sẽ giúp rất nhiều cho việc kinh doanh, nghiên cứu khoa học, dự đoán các dịch bệnh sắp phát sinh và thậm chí là cả việc xác định điều kiện giao thông theo thời gian thực. Chính vì thế, những dữ liệu này phải được thu thập, tổ chức, lưu trữ, tìm kiếm, chia sẻ theo một cách khác so với bình thường. 

Trong bài này, mời các bạn cùng tìm hiểu về Big Data, các phương thức người ta dùng để khai thác nó và nó giúp ích như thế nào cho cuộc sống của chúng ta.

1. Định nghĩa Big Data

Như đã nói ở trên, Big Data (“dữ liệu lớn”) có là tập hợp dữ liệu có dung lượng vượt mức đảm đương của những ứng dụng và công cụ truyền thống. Kích cỡ của Big Data đang 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 dữ liệu mà thôi.

Vào năm 2001, nhà phân tích Doug Laney của hãng META Group (bây giờ chính là công ty nghiên cứu Gartner) đã nói rằng những thách thức và cơ hội nằm trong việc tăng trưởng dữ liệu có thể được mô tả bằng ba chiều: tăng về lượng (volume),tăng về vận tốc (velocity) và tăng về chủng loại (variety). Giờ đây, Gartner cùng với nhiều công ty và tổ chức khác trong lĩnh vực công nghệ thông tin tiếp tục sử dụng mô hình “3V” này để định nghĩa nên Big Data. Đến năm 2012, Gartner bổ sung thêm rằng Big Data ngoài ba tính chất trên thì còn phải “cần đến các dạng xử lí mới để giúp đỡ việc đưa ra quyết định, khám phá sâu vào sự vật/sự việc và tối ưu hóa các quy trình làm việc”.

Chúng ta có thể lấy các thí nghiệm của Máy gia tốc hạt lớn (LHC) ở Châu Âu làm ví dụ cho Big Data. Khi các thí nghiệm này được tiến hành, kết quả sẽ được ghi nhận bởi 150 triệu cảm biến với nhiệm vụ truyền tải dữ liệu khoảng 40 triệu lần mỗi giây. Kết quả là nếu như LHC ghi nhận hết kết quả từ mọi cảm biến thì luồng dữ liệu sẽ trở nên vô cùng lớn, có thể đạt đến 150 triệu petabyte mỗi năm, hoặc 500 exabyte mỗi ngày, cao hơn 200 lần so với tất cả các nguồn dữ liệu khác trên thế giới gộp loại.

Đây là kết quả mô phỏng của một vụ va chạm giữa các hạt sơ cấp trong máy gia tốc LHC, có rất rất nhiều thông tin cần phải ghi nhận trong mỗi vụ chạm như thế này

Trong mỗi giây như thế lại có đến khoảng 600 triệu vụ va chạm giữa các hạt vật chất diễn ra, nhưng sau khi chọn lọc lại từ khoảng 99,999% các luồng dữ liệu đó, chỉ có tầm 100 vụ va chạm là được các nhà khoa học quan tâm. Điều này có nghĩa là cơ quan chủ quản LHC phải tìm những biện pháp mới để quản lý và xử lí hết mớ dữ liệu khổng lồ này.

Một ví dụ khác, khi Sloan Digital Sky Sruver, một trạm quan sát vũ trụ đặt tại New Mexico, bắt đầu đi vào hoạt động hồi năm 2000, sau một vài tuần nó đã thu thập dữ liệu lớn hơn tổng lượng dữ liệu mà ngành thiên văn học đã từng thu thập trong quá khứ, khoảng 200GB mỗi đêm và hiện tổng dung lượng đã đạt đến hơn 140 terabyte. Đài quan sát LSST để thay thế cho SDSS dự kiến khánh thành trong năm 2016 thì sẽ thu thập lượng dữ liệu tương đương như trên nhưng chỉ trong vòng 5 ngày.

Hoặc như công tác giải mã di truyền của con người chẳng hạn. Trước đây công việc này mất đến 10 năm để xử lí, còn bây giờ người ta chỉ cần một tuần là đã hoàn thành. Còn Trung tâm giả lập khí hậu của NASA thì đang chứa 32 petabyte dữ liệu về quan trắc thời tiết và giả lập trong siêu máy tính của họ. Việc lưu trữ hình ảnh, văn bản và các nội dung đa phương tiện khác trên Wikipedia cũng như ghi nhận hành vi chỉnh sửa của người dùng cũng cấu thành một tập hợp Big Data lớn.

Hoạt động của người dùng Wikipedia được mô hình hóa và với kích thước hàng terabyte, đây cũng có thể được xem là một dạng Big Data

2. Vài thông tin về tình hình Big Data hiện nay

Theo tài liệu của Intel vào tháng 9/2013, hiện nay thế giới đang tạo ra 1 petabyte dữ liệu trong mỗi 11 giây và nó tương đương với một đoạn video HD dài 13 năm. 

Bản thân các công ty, doanh nghiệp cũng đang sở hữu Big Data của riêng mình, chẳng hạn như trang bán hàng trực tuyến eBay thì sử dụng hai trung tâm dữ liệu với dung lượng lên đến 40 petabyte để chứa những truy vấn, tìm kiếm, đề xuất cho khách hàng cũng như thông tin về hàng hóa của mình.

Nhà bán lẻ online Amazon.com thì phải xử lí hàng triệu hoạt động mỗi ngày cũng như những yêu cầu từ khoảng nửa triệu đối tác bán hàng. Amazon sử dụng một hệ thống Linux và hồi năm 2005, họ từng sở hữu ba cơ sở dữ liệu Linux lớn nhất thế giới với dung lượng là 7,8TB, 18,5TB và 24,7TB.

Tương tự, Facebook cũng phải quản lí 50 tỉ bức ảnh từ người dùng tải lên, YouTube hay Google thì phải lưu lại hết các lượt truy vấn và video của người dùng cùng nhiều loại thông tin khác có liên quan.

Còn theo tập đoàn SAS, chúng ta có một vài số liệu thú vị về Big Data như sau:

• Các hệ thống RFID (một dạng kết nối tầm gần, như kiểu NFC nhưng có tầm hoạt động xa hơn và cũng là thứ dùng trong thẻ mở cửa khách sạn) tạo ra lượng dữ liệu lớn hơn 1.000 lần so với mã vạc truyền thống
• Chỉ trong vòng 4 giờ của ngày “Black Friday” năm 2012, cửa hàng Walmart đã phải xử lí hơn 10 triệu giao dịch tiền mặt, tức là khoản 5.000 giao diện mỗi giây.
• Dịch vụ chuyển phát UPS nhận khoảng 39,5 triệu yêu cầu từ khách hàng của mình mỗi ngày
• Dịch vụ thẻ VISA xử lí hơn 172.800.000 giao dịch thẻ chỉ trong vòng một ngày mà thôi
• Trên Twitter có 500 triệu dòng tweet mới mỗi ngày, Facebook thì có 1,15 tỉ thành viên tạo ra một mớ khổng lồ dữ liệu văn bản, tập tin, video…

3. Công nghệ dùng trong Big Data

Big Data là nhu cầu đang tăng trưởng lớn đến nỗi Software AG, Oracle, IBM, Microsoft, SAP, EMC, HP và Dell đã chi hơn 15 tỉ USD cho các công ty chuyên về quản lí và phân tích dữ liệu. Năm 2010, ngành công nghiệp Big Data có giá trị hơn 100 tỉ USD và đang tăng nhanh với tốc độ 10% mỗi năm, nhanh gấp đôi so với tổng ngành phần mềm nói chung.

Một số công ty có tham gia vào lĩnh vực Big Data

Như đã nói ở trên, Big Data cần đến các kĩ thuật khai thác thông tin rất đặc biệt do tính chất khổng lồ và phức tạp của nó. Năm 2011, tập đoàn phân tích McKinsey đề xuất những công nghệ có thể dùng với Big Data bao gồm crowsourcing (tận dụng nguồn lực từ nhiều thiết bị điện toán trên toàn cầu để cùng nhau xử lí dữ liệu), các thuật toán về gen và di truyền, những biện pháp machine learning (ý chỉ các hệ thống có khả năng học hỏi từ dữ liệu, một nhánh của trí tuệ nhân tạo), xử lí ngôn ngữ tự nhiên (giống như Siri hay Google Voice Search, nhưng cao cấp hơn), xử lí tín hiệu, mô phỏng, phân tích chuỗi thời gian, mô hình hóa, kết hợp các server mạnh lại với nhau... Những kĩ thuật này rất phức tạp nên chúng ta không đi sâu nói về chúng.

Năm 2011, tập đoàn phân tích McKinsey đề xuất những công nghệ có thể dùng với Big Data bao gồm crowsourcing, các thuật toán về gen và di truyền, machine learning, xử lí ngôn ngữ tự nhiên, etc.

Ngoài ra, các cơ sở dữ liệu hỗ trợ xử lí dữ liệu song song, ứng dụng hoạt động dựa trên hoạt động tìm kiếm, file system dạng rời rạc, các hệ thống điện toán đám mây (bao gồm ứng dụng, nguồn lực tính toán cũng như không gian lưu trữ) và bản thân Internet cũng là những công cụ đắc lực phục vụ cho công tác nghiên cứu và trích xuất thông tin từ “dữ liệu lớn”. Hiện nay cũng có vài cơ sở dữ liệu theo dạng quan hệ (bảng) có khả năng chứa hàng petabyte dữ liệu, chúng cũng có thể tải, quản lí, sao lưu và tối ưu hóa cách sử dụng Big Data nữa.

Những người làm việc với Big Data thường cảm thấy khó chịu với các hệ thống lưu trữ dữ liệu vì tốc độ chậm, do đó họ thích những loại ổ lưu trữ nào có thể gắn trực tiếp vào máy tính (cũng như ổ cứng gắn trong máy tính của chúng ta vậy). Ổ đó có thể là SSD cho đến các đĩa SATA nằm trong một lưới lưu trữ cỡ lớn. Những người này nhìn vào ổ NAS hay hệ thống lưu trữ mạng SAN với góc nhìn rằng những thứ này quá phức tạp, đắt và chậm. Những tính chất nói trên không phù hợp cho hệ thống dùng để phân tích Big Data vốn nhắm đến hiệu năng cao, tận dụng hạ tầng thông dụng và chi phí thấp. Ngoài ra, việc phân tích Big Data cũng cần phải được áp dụng theo thời gian thực hoặc cận thời gian thực, thế nên độ trễ cần phải được loại bỏ bất kì khi nào và bất kì nơi nào có thể.

4. Big Data có thể giúp gì được cho marketing?

Tập đoàn SAS nói vấn đề thật sự không nằm ở việc bạn thu thập dữ liệu, thay vào đó, là bạn dùng Big Data để làm gì. 

Nhìn chung, có bốn lợi ích mà Big Data có thể mang lại: cắt giảm chi phí, giảm thời gian, tăng thời gian phát triển và tối ưu hóa sản phẩm, đồng thời hỗ trợ con người đưa ra những quyết định đúng và hợp lý hơn.

Có 4 lợi ích mà Big Data có thể mang lại: cắt giảm chi phí, giảm thời gian, tăng thời gian phát triển và tối ưu hóa sản phẩm, đồng thời hỗ trợ con người đưa ra những quyết định đúng và hợp lý hơn.

Nếu để ý một chút, bạn sẽ thấy khi mua sắm online trên eBay, Amazon hoặc những trang tương tự, trang này cũng sẽ đưa ra những sản phẩm gợi ý tiếp theo cho bạn, ví dụ khi xem điện thoại, nó sẽ gợi ý cho bạn mua thêm ốp lưng, pin dự phòng; hoặc khi mua áo thun thì sẽ có thêm gợi ý quần jean, dây nịt... Do đó, nghiên cứu được sở thích, thói quen của khách hàng cũng gián tiếp giúp doanh nghiệp bán được nhiều hàng hóa hơn.

Vậy những thông tin về thói quen, sở thích này có được từ đâu? Chính là từ lượng dữ liệu khổng lồ mà các doanh nghiệp thu thập trong lúc khách hàng ghé thăm và tương tác với trang web của mình. Chỉ cần doanh nghiệp biết khai thác một cách có hiệu quả Big Data thì nó không chỉ giúp tăng lợi nhuận cho chính họ mà còn tăng trải nghiệm mua sắm của người dùng, chúng ta có thể tiết kiệm thời gian hơn nhờ những lời gợi ý so với việc phải tự mình tìm kiếm.

Người dùng cuối như mình và các bạn sẽ được hưởng lợi cũng từ việc tối ưu hóa như thế, chứ bản thân chúng ta thì khó mà tự mình phát triển hay mua các giải pháp để khai thác Big Data bởi giá thành của chúng quá đắt, có thể đến cả trăm nghìn đô. Ngoài ra, lượng dữ liệu mà chúng ta có được cũng khó có thể xem là “Big” nếu chỉ có vài Terabyte sinh ra trong một thời gian dài.

Chỉ cần doanh nghiệp biết khai thác một cách có hiệu quả Big Data thì nó không chỉ giúp tăng lợi nhuận mà còn tăng trải nghiệm mua sắm của người tiêu dùng.

Xa hơi một chút, ứng dụng được Big Data có thể giúp các tổ chức, chính phủ dự đoán được tỉ lệ thất nghiệp, xu hướng nghề nghiệp của tương lai để đầu tư cho những hạng mục đó, hoặc cắt giảm chi tiêu, kích thích tăng trưởng kinh tế, v/v... thậm chí là ra phương án phòng ngừa trước một dịch bệnh nào đó, giống như trong phim World War Z, nước Israel đã biết trước có dịch zombie nên đã nhanh chóng xây tường thành ngăn cách với thế giới bên ngoài.

Mà cũng không cần nói đến tương lai phim ảnh gì cả, vào năm 2009, Google đã sử dụng dữ liệu Big Data của mình để phân tích và dự đoán xu hướng ảnh hưởng, lan truyền của dịch cúm H1N1 đấy thôi. Dịch vụ này có tên là Google Flu Trends. Xu hướng mà Google rút ra từ những từ khóa tìm kiếm liên quan đến dịch H1N1 đã được chứng minh là rất sát với kết quả do hai hệ thống cảnh báo cúm độc lập Sentinel GP và HealthStat đưa ra. Dữ liệu của Flu Trends được cập nhật gần như theo thời gian thực và sau đó sẽ được đối chiếu với số liệu từ những trung tâm dịch bệnh ở nhiều nơi trên thế giới.

Đường màu xanh là dự đoán của Google Flu Trends dựa trên số từ khóa tìm kiếm liên quan đến các dịch cúm, màu vàng là dữ liệu do cơ quan phòng chống dịch của Mỹ đưa ra.

Còn theo Oracle, việc phân tích Big Data và những dữ liệu dung lượng lớn đã giúp các tổ chức kiếm được 10,66$ cho mỗi 1$ chi phí phân tích, tức là gấp 10 lần! Một trường học ở một quận lớn tại Mỹ cũng có được sự tăng trưởng doanh thulà 8 triệu USD mỗi năm, còn một công ty tài chính ẩn danh khác thì tăng 1000% lợi nhuận trên tổng số tiền đầu tư của mình trong vòng 3 năm.

5. Chỉ trích đối với Big Data

Có hai hướng chỉ trích chính đối với Big Data, một là về cách mà người ta sử dụng Big Data, cái còn lại thì liên quan đến việc tiến hành lấy thông tin từ Big Data mà thế giới đang làm.

A. Chỉ trích về Big Data

Chris Anderson, một nhà khởi nghiệp và cũng là một người viết sách, cho rằng việc sử dụng Big Data luôn cần phải được ngữ cảnh hóa trong các bối cảnh về xã hội, kinh tế và chính trị. Ví dụ, ngay cả khi các công ty đã đầu tư hàng tỉ USD vào Big Data và lấy được thông tin về nhiều thứ nhưng chỉ có ít hơn 40% nhân viên thật sự có thể hiểu và tận dụng các thông tin này. Điều đó làm giảm hiệu quả của Big Data đi nhiều so với lúc đầu, dẫn đến lãng phí tài nguyên.

Ngoài ra, còn có chỉ trích rằng Big Data chỉ có thể miêu tả thế giới trong quá khứ bởi nó dựa trên các dữ liệu đã sinh ra từ trước, và nếu tốt lắm thì chỉ miêu tả được trong hiện thực. Việc sử dụng Big Data để nói về tương lai thì cần phải kết hợp thêm với các phương pháp mô hình, mô phỏng hay nghiên cứu về sự chuyển động của thế giới thì mới đưa ra dự đoán chính xác được.

Bên cạnh đó, người ta còn lo lắng về vấn đề quyền riêng tư của người dùng. Việc thu thập Big Data có thể sẽ đi kèm thông tin có khả năng định dạng người dùng mà không được sự đồng ý của họ, và điều đó vi phạm luật ở một số quốc gia. Nhiều chuyên gia từ nhiều lĩnh vực khác nhau hiện đang thúc đẩy việc bảo vệ quyền riêng tư khi sử dụng Big Data.

B. Chỉ trích về việc lấy thông tin từ Big Data

Nhà nghiên cứu Danah Boyd đã đưa ra quan ngại của mình rằng việc sử dụng Big Data trong việc chọn mẫu thống kê có thể gây ra sự chủ quan, và dù ít hay nhiều thì nó cũng có thể ảnh hưởn đến kết quả cuối cùng. Việc khai thác dữ liệu từ một số nguồn là Big Data, trong khi những nguồn khác không phải là “dữ liệu lớn” thì đặt ra những thách thức khi phân tích dữ liệu.

6. Tương lai của Big Data

Erik Swan, đồng sáng lập kiêm giám đốc công nghệ của công ty Spunk, dự đoán rằng sự thay đổi nhất trong Big Data chính là thái độ của mọi người đối với nó. Việc tiêu thụ một lượng dữ liệu lớn sẽ dần phổ biến hơn với mọi người, từ những người nông dân cho đến các anh kĩ sư. Mọi người sẽ mặc định sử dụng dữ liệu để phân tích mọi thứ trong vòng 10 năm tới. Tất nhiên là kĩ thuật và công nghệ cũng cần phải phát triển theo thì điều này mới có thể trở thành hiện thực.

Còn theo Ankur Jain, nhà sáng lập và CEO của Humin, ngữ cảnh phát sinh ra dữ liệu sẽ trở nên quan trọng hơn. “Chúng ta sẽ bắt đầu định tuyến dữ liệu vào các đối tượng, sự vật, sự việc trong đời thực và chuyện đó giúp chúng ta xử lí công việc tốt hơn”.

Trong khi đó, Daniel Kaufman, giám đốc đổi mới về thông tin của cơ quan nghiên cứu thuộc Bộ quốc phòng Mỹ thì cho rằng dữ liệu sinh học sẽ ngày càng được quan tâm hơn, và rồi người ta sẽ dùng dữ liệu này để đưa ra những lời khuyên có ảnh hưởng lớn đến lối sống và cuộc đời của con người. Ví dụ, bạn có nên thêm một dĩa cơm tấm sườn nữa không, hay là nên ăn thêm một dĩa cơm gà? Bộ quốc phòng Mỹ muốn sử dụng kiểu suy nghĩ như thế (thay cơm bằng pizza nhé) để áp dụng cho binh lính của mình và hiện họ đang thử nghiệm trên chuột.

Giám đốc Swan còn suy nghĩ thêm rằng các công ty chuyên cung cấp giải pháp Big Data sẽ không còn bán dữ liệu và phân tích cho từng doanh nghiệp hay công ty riêng lẻ để phục vụ cho những mục đích quá chuyên biệt. Thay vào đó, họ sẽ mở rộng nó và áp dụng Big Data nhằm giải quyết những vấn đề trong đời thường và trả lời cho các nhu cầu cơ bản của con người. Đó sẽ là sự thay đổi về tính ứng dụng của Big Data.

Lượng dữ liệu khổng lồ từ "Internet of Things" có thể cho các nhà nghiên cứu biết được hành vi tiêu dùng của khách hàng, từ đó tinh chỉnh những thiết bị cho phù hợp hơn, bắt chúng phục vụ đời sống hằng ngày của chúng ta một cách hiệu quả hơn.

Trong tương lai, chúng ta sẽ còn tiếp tục chứng kiến sự tăng trưởng của Big Data. Hiện nay có thể bạn cũng đã nghe đến khái niệm Internet of Things, tức là mang Internet đến với mọi thứ trong đời sống hằng ngày. Dữ liệu từ Internet of Things thực chất cũng là được thu thập từ một mạng lưới rất nhiều các cảm biến và thiết bị điện tử, và nó cũng là một trong những nguồn của Big Data. Lượng dữ liệu khổng lồ này có thể cho các nhà nghiên cứu biết được hành vi tiêu dùng của khách hàng, từ đó tinh chỉnh những thiết bị Internet of Things cho phù hợp hơn, bắt chúng phục vụ đời sống hằng ngày của chúng ta một cách hiệu quả hơn. Nó cũng có thể được dùng cho việc sản xuất, từ đó giảm sự liên quan của con người. Như lời của Daniel Kaufman dự đoán thì “con người sẽ làm ít hơn” nhờ Big Data.

7. Kết

Tóm lại, Big Data là thách thức đặt ra cho các tổ chức, doanh nghiệp trong thời đại số hiện nay. Một khi làm chủ được dữ liệu lớn thì họ sẽ có cơ hội thành công lớn hơn trong bối cảnh cạnh tranh ngày nay, thế giới thì sẽ được hưởng lợi hơn từ việc trích xuất thông tin một cách chính xác hơn, hữu ích hơn với chi phí thấp hơn. Vẫn còn đó những chỉ trích xoay quanh Big Data, tuy nhiên lĩnh vực này vẫn còn rất mới và chúng ta hãy chờ xem trong tương lai Big Data sẽ tiến hóa như thế nào.

internet-marketing· tin-tuc

Big Data: Khái niệm, khai thác, xử lý và ứng dụng trong marketing

Big Data là thuật ngữ dùng để chỉ một tập hợp dữ liệu rất lớn và rất phức tạp đến nỗi những công cụ, ứng dụng xử lí dữ liệu truyền thống không thể nào đảm đương được. Tuy nhiên, Big Data lại chứa trong mình rất nhiều thông tin quý giá mà nếu trích xuất thành công, nó sẽ giúp rất nhiều cho việc kinh doanh, nghiên cứu khoa học, dự đoán các dịch bệnh sắp phát sinh và thậm chí là cả việc xác định điều kiện giao thông theo thời gian thực. Chính vì thế, những dữ liệu này phải được thu thập, tổ chức, lưu trữ, tìm kiếm, chia sẻ theo một cách khác so với bình thường. 

Trong bài này, mời các bạn cùng tìm hiểu về Big Data, các phương thức người ta dùng để khai thác nó và nó giúp ích như thế nào cho cuộc sống của chúng ta.

1. Định nghĩa Big Data

Như đã nói ở trên, Big Data (“dữ liệu lớn”) có là tập hợp dữ liệu có dung lượng vượt mức đảm đương của những ứng dụng và công cụ truyền thống. Kích cỡ của Big Data đang 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 dữ liệu mà thôi.

Vào năm 2001, nhà phân tích Doug Laney của hãng META Group (bây giờ chính là công ty nghiên cứu Gartner) đã nói rằng những thách thức và cơ hội nằm trong việc tăng trưởng dữ liệu có thể được mô tả bằng ba chiều: tăng về lượng (volume),tăng về vận tốc (velocity) và tăng về chủng loại (variety). Giờ đây, Gartner cùng với nhiều công ty và tổ chức khác trong lĩnh vực công nghệ thông tin tiếp tục sử dụng mô hình “3V” này để định nghĩa nên Big Data. Đến năm 2012, Gartner bổ sung thêm rằng Big Data ngoài ba tính chất trên thì còn phải “cần đến các dạng xử lí mới để giúp đỡ việc đưa ra quyết định, khám phá sâu vào sự vật/sự việc và tối ưu hóa các quy trình làm việc”.

Chúng ta có thể lấy các thí nghiệm của Máy gia tốc hạt lớn (LHC) ở Châu Âu làm ví dụ cho Big Data. Khi các thí nghiệm này được tiến hành, kết quả sẽ được ghi nhận bởi 150 triệu cảm biến với nhiệm vụ truyền tải dữ liệu khoảng 40 triệu lần mỗi giây. Kết quả là nếu như LHC ghi nhận hết kết quả từ mọi cảm biến thì luồng dữ liệu sẽ trở nên vô cùng lớn, có thể đạt đến 150 triệu petabyte mỗi năm, hoặc 500 exabyte mỗi ngày, cao hơn 200 lần so với tất cả các nguồn dữ liệu khác trên thế giới gộp loại.

Đây là kết quả mô phỏng của một vụ va chạm giữa các hạt sơ cấp trong máy gia tốc LHC, có rất rất nhiều thông tin cần phải ghi nhận trong mỗi vụ chạm như thế này

Trong mỗi giây như thế lại có đến khoảng 600 triệu vụ va chạm giữa các hạt vật chất diễn ra, nhưng sau khi chọn lọc lại từ khoảng 99,999% các luồng dữ liệu đó, chỉ có tầm 100 vụ va chạm là được các nhà khoa học quan tâm. Điều này có nghĩa là cơ quan chủ quản LHC phải tìm những biện pháp mới để quản lý và xử lí hết mớ dữ liệu khổng lồ này.

Một ví dụ khác, khi Sloan Digital Sky Sruver, một trạm quan sát vũ trụ đặt tại New Mexico, bắt đầu đi vào hoạt động hồi năm 2000, sau một vài tuần nó đã thu thập dữ liệu lớn hơn tổng lượng dữ liệu mà ngành thiên văn học đã từng thu thập trong quá khứ, khoảng 200GB mỗi đêm và hiện tổng dung lượng đã đạt đến hơn 140 terabyte. Đài quan sát LSST để thay thế cho SDSS dự kiến khánh thành trong năm 2016 thì sẽ thu thập lượng dữ liệu tương đương như trên nhưng chỉ trong vòng 5 ngày.

Hoặc như công tác giải mã di truyền của con người chẳng hạn. Trước đây công việc này mất đến 10 năm để xử lí, còn bây giờ người ta chỉ cần một tuần là đã hoàn thành. Còn Trung tâm giả lập khí hậu của NASA thì đang chứa 32 petabyte dữ liệu về quan trắc thời tiết và giả lập trong siêu máy tính của họ. Việc lưu trữ hình ảnh, văn bản và các nội dung đa phương tiện khác trên Wikipedia cũng như ghi nhận hành vi chỉnh sửa của người dùng cũng cấu thành một tập hợp Big Data lớn.

Hoạt động của người dùng Wikipedia được mô hình hóa và với kích thước hàng terabyte, đây cũng có thể được xem là một dạng Big Data

2. Vài thông tin về tình hình Big Data hiện nay

Theo tài liệu của Intel vào tháng 9/2013, hiện nay thế giới đang tạo ra 1 petabyte dữ liệu trong mỗi 11 giây và nó tương đương với một đoạn video HD dài 13 năm. 

Bản thân các công ty, doanh nghiệp cũng đang sở hữu Big Data của riêng mình, chẳng hạn như trang bán hàng trực tuyến eBay thì sử dụng hai trung tâm dữ liệu với dung lượng lên đến 40 petabyte để chứa những truy vấn, tìm kiếm, đề xuất cho khách hàng cũng như thông tin về hàng hóa của mình.

Nhà bán lẻ online Amazon.com thì phải xử lí hàng triệu hoạt động mỗi ngày cũng như những yêu cầu từ khoảng nửa triệu đối tác bán hàng. Amazon sử dụng một hệ thống Linux và hồi năm 2005, họ từng sở hữu ba cơ sở dữ liệu Linux lớn nhất thế giới với dung lượng là 7,8TB, 18,5TB và 24,7TB.

Tương tự, Facebook cũng phải quản lí 50 tỉ bức ảnh từ người dùng tải lên, YouTube hay Google thì phải lưu lại hết các lượt truy vấn và video của người dùng cùng nhiều loại thông tin khác có liên quan.

Còn theo tập đoàn SAS, chúng ta có một vài số liệu thú vị về Big Data như sau:

• Các hệ thống RFID (một dạng kết nối tầm gần, như kiểu NFC nhưng có tầm hoạt động xa hơn và cũng là thứ dùng trong thẻ mở cửa khách sạn) tạo ra lượng dữ liệu lớn hơn 1.000 lần so với mã vạc truyền thống
• Chỉ trong vòng 4 giờ của ngày “Black Friday” năm 2012, cửa hàng Walmart đã phải xử lí hơn 10 triệu giao dịch tiền mặt, tức là khoản 5.000 giao diện mỗi giây.
• Dịch vụ chuyển phát UPS nhận khoảng 39,5 triệu yêu cầu từ khách hàng của mình mỗi ngày
• Dịch vụ thẻ VISA xử lí hơn 172.800.000 giao dịch thẻ chỉ trong vòng một ngày mà thôi
• Trên Twitter có 500 triệu dòng tweet mới mỗi ngày, Facebook thì có 1,15 tỉ thành viên tạo ra một mớ khổng lồ dữ liệu văn bản, tập tin, video…

3. Công nghệ dùng trong Big Data

Big Data là nhu cầu đang tăng trưởng lớn đến nỗi Software AG, Oracle, IBM, Microsoft, SAP, EMC, HP và Dell đã chi hơn 15 tỉ USD cho các công ty chuyên về quản lí và phân tích dữ liệu. Năm 2010, ngành công nghiệp Big Data có giá trị hơn 100 tỉ USD và đang tăng nhanh với tốc độ 10% mỗi năm, nhanh gấp đôi so với tổng ngành phần mềm nói chung.

Một số công ty có tham gia vào lĩnh vực Big Data

Như đã nói ở trên, Big Data cần đến các kĩ thuật khai thác thông tin rất đặc biệt do tính chất khổng lồ và phức tạp của nó. Năm 2011, tập đoàn phân tích McKinsey đề xuất những công nghệ có thể dùng với Big Data bao gồm crowsourcing (tận dụng nguồn lực từ nhiều thiết bị điện toán trên toàn cầu để cùng nhau xử lí dữ liệu), các thuật toán về gen và di truyền, những biện pháp machine learning (ý chỉ các hệ thống có khả năng học hỏi từ dữ liệu, một nhánh của trí tuệ nhân tạo), xử lí ngôn ngữ tự nhiên (giống như Siri hay Google Voice Search, nhưng cao cấp hơn), xử lí tín hiệu, mô phỏng, phân tích chuỗi thời gian, mô hình hóa, kết hợp các server mạnh lại với nhau... Những kĩ thuật này rất phức tạp nên chúng ta không đi sâu nói về chúng.

Năm 2011, tập đoàn phân tích McKinsey đề xuất những công nghệ có thể dùng với Big Data bao gồm crowsourcing, các thuật toán về gen và di truyền, machine learning, xử lí ngôn ngữ tự nhiên, etc.

Ngoài ra, các cơ sở dữ liệu hỗ trợ xử lí dữ liệu song song, ứng dụng hoạt động dựa trên hoạt động tìm kiếm, file system dạng rời rạc, các hệ thống điện toán đám mây (bao gồm ứng dụng, nguồn lực tính toán cũng như không gian lưu trữ) và bản thân Internet cũng là những công cụ đắc lực phục vụ cho công tác nghiên cứu và trích xuất thông tin từ “dữ liệu lớn”. Hiện nay cũng có vài cơ sở dữ liệu theo dạng quan hệ (bảng) có khả năng chứa hàng petabyte dữ liệu, chúng cũng có thể tải, quản lí, sao lưu và tối ưu hóa cách sử dụng Big Data nữa.

Những người làm việc với Big Data thường cảm thấy khó chịu với các hệ thống lưu trữ dữ liệu vì tốc độ chậm, do đó họ thích những loại ổ lưu trữ nào có thể gắn trực tiếp vào máy tính (cũng như ổ cứng gắn trong máy tính của chúng ta vậy). Ổ đó có thể là SSD cho đến các đĩa SATA nằm trong một lưới lưu trữ cỡ lớn. Những người này nhìn vào ổ NAS hay hệ thống lưu trữ mạng SAN với góc nhìn rằng những thứ này quá phức tạp, đắt và chậm. Những tính chất nói trên không phù hợp cho hệ thống dùng để phân tích Big Data vốn nhắm đến hiệu năng cao, tận dụng hạ tầng thông dụng và chi phí thấp. Ngoài ra, việc phân tích Big Data cũng cần phải được áp dụng theo thời gian thực hoặc cận thời gian thực, thế nên độ trễ cần phải được loại bỏ bất kì khi nào và bất kì nơi nào có thể.

4. Big Data có thể giúp gì được cho marketing?

Tập đoàn SAS nói vấn đề thật sự không nằm ở việc bạn thu thập dữ liệu, thay vào đó, là bạn dùng Big Data để làm gì. 

Nhìn chung, có bốn lợi ích mà Big Data có thể mang lại: cắt giảm chi phí, giảm thời gian, tăng thời gian phát triển và tối ưu hóa sản phẩm, đồng thời hỗ trợ con người đưa ra những quyết định đúng và hợp lý hơn.

Có 4 lợi ích mà Big Data có thể mang lại: cắt giảm chi phí, giảm thời gian, tăng thời gian phát triển và tối ưu hóa sản phẩm, đồng thời hỗ trợ con người đưa ra những quyết định đúng và hợp lý hơn.

Nếu để ý một chút, bạn sẽ thấy khi mua sắm online trên eBay, Amazon hoặc những trang tương tự, trang này cũng sẽ đưa ra những sản phẩm gợi ý tiếp theo cho bạn, ví dụ khi xem điện thoại, nó sẽ gợi ý cho bạn mua thêm ốp lưng, pin dự phòng; hoặc khi mua áo thun thì sẽ có thêm gợi ý quần jean, dây nịt... Do đó, nghiên cứu được sở thích, thói quen của khách hàng cũng gián tiếp giúp doanh nghiệp bán được nhiều hàng hóa hơn.

Vậy những thông tin về thói quen, sở thích này có được từ đâu? Chính là từ lượng dữ liệu khổng lồ mà các doanh nghiệp thu thập trong lúc khách hàng ghé thăm và tương tác với trang web của mình. Chỉ cần doanh nghiệp biết khai thác một cách có hiệu quả Big Data thì nó không chỉ giúp tăng lợi nhuận cho chính họ mà còn tăng trải nghiệm mua sắm của người dùng, chúng ta có thể tiết kiệm thời gian hơn nhờ những lời gợi ý so với việc phải tự mình tìm kiếm.

Người dùng cuối như mình và các bạn sẽ được hưởng lợi cũng từ việc tối ưu hóa như thế, chứ bản thân chúng ta thì khó mà tự mình phát triển hay mua các giải pháp để khai thác Big Data bởi giá thành của chúng quá đắt, có thể đến cả trăm nghìn đô. Ngoài ra, lượng dữ liệu mà chúng ta có được cũng khó có thể xem là “Big” nếu chỉ có vài Terabyte sinh ra trong một thời gian dài.

Chỉ cần doanh nghiệp biết khai thác một cách có hiệu quả Big Data thì nó không chỉ giúp tăng lợi nhuận mà còn tăng trải nghiệm mua sắm của người tiêu dùng.

Xa hơi một chút, ứng dụng được Big Data có thể giúp các tổ chức, chính phủ dự đoán được tỉ lệ thất nghiệp, xu hướng nghề nghiệp của tương lai để đầu tư cho những hạng mục đó, hoặc cắt giảm chi tiêu, kích thích tăng trưởng kinh tế, v/v... thậm chí là ra phương án phòng ngừa trước một dịch bệnh nào đó, giống như trong phim World War Z, nước Israel đã biết trước có dịch zombie nên đã nhanh chóng xây tường thành ngăn cách với thế giới bên ngoài.

Mà cũng không cần nói đến tương lai phim ảnh gì cả, vào năm 2009, Google đã sử dụng dữ liệu Big Data của mình để phân tích và dự đoán xu hướng ảnh hưởng, lan truyền của dịch cúm H1N1 đấy thôi. Dịch vụ này có tên là Google Flu Trends. Xu hướng mà Google rút ra từ những từ khóa tìm kiếm liên quan đến dịch H1N1 đã được chứng minh là rất sát với kết quả do hai hệ thống cảnh báo cúm độc lập Sentinel GP và HealthStat đưa ra. Dữ liệu của Flu Trends được cập nhật gần như theo thời gian thực và sau đó sẽ được đối chiếu với số liệu từ những trung tâm dịch bệnh ở nhiều nơi trên thế giới.

Đường màu xanh là dự đoán của Google Flu Trends dựa trên số từ khóa tìm kiếm liên quan đến các dịch cúm, màu vàng là dữ liệu do cơ quan phòng chống dịch của Mỹ đưa ra.

Còn theo Oracle, việc phân tích Big Data và những dữ liệu dung lượng lớn đã giúp các tổ chức kiếm được 10,66$ cho mỗi 1$ chi phí phân tích, tức là gấp 10 lần! Một trường học ở một quận lớn tại Mỹ cũng có được sự tăng trưởng doanh thulà 8 triệu USD mỗi năm, còn một công ty tài chính ẩn danh khác thì tăng 1000% lợi nhuận trên tổng số tiền đầu tư của mình trong vòng 3 năm.

5. Chỉ trích đối với Big Data

Có hai hướng chỉ trích chính đối với Big Data, một là về cách mà người ta sử dụng Big Data, cái còn lại thì liên quan đến việc tiến hành lấy thông tin từ Big Data mà thế giới đang làm.

A. Chỉ trích về Big Data

Chris Anderson, một nhà khởi nghiệp và cũng là một người viết sách, cho rằng việc sử dụng Big Data luôn cần phải được ngữ cảnh hóa trong các bối cảnh về xã hội, kinh tế và chính trị. Ví dụ, ngay cả khi các công ty đã đầu tư hàng tỉ USD vào Big Data và lấy được thông tin về nhiều thứ nhưng chỉ có ít hơn 40% nhân viên thật sự có thể hiểu và tận dụng các thông tin này. Điều đó làm giảm hiệu quả của Big Data đi nhiều so với lúc đầu, dẫn đến lãng phí tài nguyên.

Ngoài ra, còn có chỉ trích rằng Big Data chỉ có thể miêu tả thế giới trong quá khứ bởi nó dựa trên các dữ liệu đã sinh ra từ trước, và nếu tốt lắm thì chỉ miêu tả được trong hiện thực. Việc sử dụng Big Data để nói về tương lai thì cần phải kết hợp thêm với các phương pháp mô hình, mô phỏng hay nghiên cứu về sự chuyển động của thế giới thì mới đưa ra dự đoán chính xác được.

Bên cạnh đó, người ta còn lo lắng về vấn đề quyền riêng tư của người dùng. Việc thu thập Big Data có thể sẽ đi kèm thông tin có khả năng định dạng người dùng mà không được sự đồng ý của họ, và điều đó vi phạm luật ở một số quốc gia. Nhiều chuyên gia từ nhiều lĩnh vực khác nhau hiện đang thúc đẩy việc bảo vệ quyền riêng tư khi sử dụng Big Data.

B. Chỉ trích về việc lấy thông tin từ Big Data

Nhà nghiên cứu Danah Boyd đã đưa ra quan ngại của mình rằng việc sử dụng Big Data trong việc chọn mẫu thống kê có thể gây ra sự chủ quan, và dù ít hay nhiều thì nó cũng có thể ảnh hưởn đến kết quả cuối cùng. Việc khai thác dữ liệu từ một số nguồn là Big Data, trong khi những nguồn khác không phải là “dữ liệu lớn” thì đặt ra những thách thức khi phân tích dữ liệu.

6. Tương lai của Big Data

Erik Swan, đồng sáng lập kiêm giám đốc công nghệ của công ty Spunk, dự đoán rằng sự thay đổi nhất trong Big Data chính là thái độ của mọi người đối với nó. Việc tiêu thụ một lượng dữ liệu lớn sẽ dần phổ biến hơn với mọi người, từ những người nông dân cho đến các anh kĩ sư. Mọi người sẽ mặc định sử dụng dữ liệu để phân tích mọi thứ trong vòng 10 năm tới. Tất nhiên là kĩ thuật và công nghệ cũng cần phải phát triển theo thì điều này mới có thể trở thành hiện thực.

Còn theo Ankur Jain, nhà sáng lập và CEO của Humin, ngữ cảnh phát sinh ra dữ liệu sẽ trở nên quan trọng hơn. “Chúng ta sẽ bắt đầu định tuyến dữ liệu vào các đối tượng, sự vật, sự việc trong đời thực và chuyện đó giúp chúng ta xử lí công việc tốt hơn”.

Trong khi đó, Daniel Kaufman, giám đốc đổi mới về thông tin của cơ quan nghiên cứu thuộc Bộ quốc phòng Mỹ thì cho rằng dữ liệu sinh học sẽ ngày càng được quan tâm hơn, và rồi người ta sẽ dùng dữ liệu này để đưa ra những lời khuyên có ảnh hưởng lớn đến lối sống và cuộc đời của con người. Ví dụ, bạn có nên thêm một dĩa cơm tấm sườn nữa không, hay là nên ăn thêm một dĩa cơm gà? Bộ quốc phòng Mỹ muốn sử dụng kiểu suy nghĩ như thế (thay cơm bằng pizza nhé) để áp dụng cho binh lính của mình và hiện họ đang thử nghiệm trên chuột.

Giám đốc Swan còn suy nghĩ thêm rằng các công ty chuyên cung cấp giải pháp Big Data sẽ không còn bán dữ liệu và phân tích cho từng doanh nghiệp hay công ty riêng lẻ để phục vụ cho những mục đích quá chuyên biệt. Thay vào đó, họ sẽ mở rộng nó và áp dụng Big Data nhằm giải quyết những vấn đề trong đời thường và trả lời cho các nhu cầu cơ bản của con người. Đó sẽ là sự thay đổi về tính ứng dụng của Big Data.

Lượng dữ liệu khổng lồ từ "Internet of Things" có thể cho các nhà nghiên cứu biết được hành vi tiêu dùng của khách hàng, từ đó tinh chỉnh những thiết bị cho phù hợp hơn, bắt chúng phục vụ đời sống hằng ngày của chúng ta một cách hiệu quả hơn.

Trong tương lai, chúng ta sẽ còn tiếp tục chứng kiến sự tăng trưởng của Big Data. Hiện nay có thể bạn cũng đã nghe đến khái niệm Internet of Things, tức là mang Internet đến với mọi thứ trong đời sống hằng ngày. Dữ liệu từ Internet of Things thực chất cũng là được thu thập từ một mạng lưới rất nhiều các cảm biến và thiết bị điện tử, và nó cũng là một trong những nguồn của Big Data. Lượng dữ liệu khổng lồ này có thể cho các nhà nghiên cứu biết được hành vi tiêu dùng của khách hàng, từ đó tinh chỉnh những thiết bị Internet of Things cho phù hợp hơn, bắt chúng phục vụ đời sống hằng ngày của chúng ta một cách hiệu quả hơn. Nó cũng có thể được dùng cho việc sản xuất, từ đó giảm sự liên quan của con người. Như lời của Daniel Kaufman dự đoán thì “con người sẽ làm ít hơn” nhờ Big Data.

7. Kết

Tóm lại, Big Data là thách thức đặt ra cho các tổ chức, doanh nghiệp trong thời đại số hiện nay. Một khi làm chủ được dữ liệu lớn thì họ sẽ có cơ hội thành công lớn hơn trong bối cảnh cạnh tranh ngày nay, thế giới thì sẽ được hưởng lợi hơn từ việc trích xuất thông tin một cách chính xác hơn, hữu ích hơn với chi phí thấp hơn. Vẫn còn đó những chỉ trích xoay quanh Big Data, tuy nhiên lĩnh vực này vẫn còn rất mới và chúng ta hãy chờ xem trong tương lai Big Data sẽ tiến hóa như thế nào.

Nếu bạn đang chạy một chiến dịch Facebook Marketing cho một trang Landing Page của bạn, thì nhiều khả năng là việc sử dụng Google Analytics để phân tích lưu lượng truy cập là điều cần thiết với bạn.

Nếu bạn đang thắc mắc không biết hiệu quả của việc làm Facebook Marketing cho Website của bạn chính xác là bao nhiêu, thì chắc chắn là bạn cần đến Google Analytics.

Hãy thử xem Google Analytics sẽ làm được những gì nhé.

Mối quan hệ trên mạng xã hội

Đầu tiên chúng ta cần phải biết Google định nghĩa Mối quan hệ trên mạng xã hội là như thế nào?

Web xã hội kết nối mọi người nơi họ chia sẻ, phê bình và tương tác với nội dung và với nhau. Phân tích trên mạng xã hội cung cấp cho bạn công cụ để đo lường tác động của mạng xã hội. Bạn có thể nhận diện các mạng và nội dung có giá trị cao, theo dõi tương tác của người dùng trên trang web và ngoài trang web với nội dung của bạn, đồng thời kết hợp tất cả với doanh thu điểm mấu chốt của bạn thông qua mục tiêu và chuyển đổi.

“Dưới đây là cách chúng tôi xem câu chuyện này:”

Nguồn & Trang: Nhận diện các mạng và cộng đồng nơi mọi người cam kết với nội dung của bạn.

Chuyển đổi: Đo lường giá trị của mạng xã hội bằng cách theo dõi mục tiêu, chuyển đổi và giao dịch thương mại điện tử của bạn.

Plugin trên mạng xã hội: Đo lường cam kết của người dùng trên trang web của bạn.

Luồng khách truy cập trên mạng xã hội: So sánh lượng lưu lượng truy cập và mẫu lưu lượng truy cập của khách truy cập thông qua trang web của bạn.

1. Tại thời điểm hiện tại có bao nhiêu người truy cập vào Website từ Facebook?

Bước 1: Truy cập vào Google Analytics

Bước 2: Click vào Báo cáo chuẩn / Nguồn Lưu Lượng / Xã hội

Nguồn lưu lượng truy cập tại thời điểm hiện tại của website

Nguồn lưu lượng truy cập từ mạng xã hội (hiện tại chỉ có Facebook) tại thời điểm hiện tại của website

2. Luồng khách truy cập đến từ Facebook là bao nhiêu?

Bước 1: Click vào Đối tượng /Luồng khách truy cập

Bước 2: Chọn khoảng thời gian / Mạng xã hội / Xã hội / Mạng xã hội

Và bạn có thấy gì không, các con số đó có giúp bạn hình dung ra được điều gì không?

Nếu vẫn còn mơ hồ, chi tiết thêm nữa nhé…

Click vào ô bài viết / chọn Chi tiết nhóm

3. Kênh Facebook có thực sự hiệu quả?

Click vào Sức thu hút / Kênh / Social

Bạn có nhìn các con số được gạch chân đỏ ở phía trên kia không ?

Truy cập từ mạng xã hội trên trang của mình là nhiều nhất. Với số lượt truy cập từ Social là5.469 trong 1 tháng. Tỷ lệ thoát khá cao và Time on site còn thấp. Xem ra mình phải tối ưu Onpage hơn nữa rồi

.

Biểu đề sức thu hút từ kênh Social

Thông số chi tiết từ kênh Facebook

4. Nguồn giới thiệu từ đâu là chủ yếu?

Click vào Sức thu hút / Tất cả giới thiệu

Hẳn là nếu mình tập trung vào người dùng Mobile trên Facebook thì kết quả như thế này là chưa ổn rồi.

5. Giới thiệu trên mạng xã hội

Click vào Sức thu hút / Xã hội / Giới thiệu mạng

Trong tất cả các mạng, hẳn Facebook là mang lại hiệu quả nhất rồi, vì mình chỉ tập trung trên nó.

Để biết cụ thể những link nào được giới thiệu trên Facebook thì hãy click vào Facebook:

Rồi, giờ bạn thử click vào 1 link mà bạn cần tìm hiểu để phân tích kỹ hơn xem sao.

Quá tuyệt phải không. Thậm chí nó còn chi tiết được hơn nữa cơ, nhưng nhiều đó là quá đủ cho bạn rồi.

6. Hoạt động trên trung tâm dữ liệu

Click vào Sức thu hút / Xã hội / Hoạt động trên trung tâm dữ liệu

Hãy xem xem có bao nhiêu cuộc trò chuyện xoay quanh website của bạn nhé. Muốn biết chi tiết hơn từng cuộc trò chuyện, click vào Khác / chọn Xem hoạt động.

Ở tab Sự kiện thì sao?

Lưu ý: Ở trung tâm dữ liệu này không có Facebook.

7. Trang đích

Click vào Sức thu hút / Xã hội / Trang đích

Một bảng thông tin đầy đủ về trang đích của bạn như số lượt truy cập, số lần xem,…. Tuy nhiên bạn lại chỉ quan tâm đến trang đích được giới thiệu từ Facebook? Và chính xác là nó được giới thiệu từ đâu, từ ai?

OK, bạn hoàn toàn có thể làm được điều đó.

Những cái link dài dài và thấp thoáng trong đó có chứa 2 chữ “fb” thì rõ là được giới thiệu từ Facebook rồi, việc của bạn là tìm giá trị fb_action_ids, và copy đoạn ID được gán với giá trị đó. 

Hãy nhập URL theo cấu trúc:

facebook.com/[fb_action_ads]

Và mình đã tìm ra bài viết của mình được giới thiệu ở đâu.

Lời kết

Rõ ràng là chúng ta hoàn toàn có cách để kiểm soát được các con số trong quá trình làm Marketing Online nói chung hay Facebook Marketing nói riêng. Và các con số đó luôn là các con số biết nói, nó sẽ nói cho bạn biết bạn đã làm việc hiệu quả chưa!

internet-marketing· marketing-online· thuong-mai-dien-tu· tin-tuc

Đo lường hiệu quả Facebook Marketing với Google Analytics

Nếu bạn đang chạy một chiến dịch Facebook Marketing cho một trang Landing Page của bạn, thì nhiều khả năng là việc sử dụng Google Analytics để phân tích lưu lượng truy cập là điều cần thiết với bạn.

Nếu bạn đang thắc mắc không biết hiệu quả của việc làm Facebook Marketing cho Website của bạn chính xác là bao nhiêu, thì chắc chắn là bạn cần đến Google Analytics.

Hãy thử xem Google Analytics sẽ làm được những gì nhé.

Mối quan hệ trên mạng xã hội

Đầu tiên chúng ta cần phải biết Google định nghĩa Mối quan hệ trên mạng xã hội là như thế nào?

Web xã hội kết nối mọi người nơi họ chia sẻ, phê bình và tương tác với nội dung và với nhau. Phân tích trên mạng xã hội cung cấp cho bạn công cụ để đo lường tác động của mạng xã hội. Bạn có thể nhận diện các mạng và nội dung có giá trị cao, theo dõi tương tác của người dùng trên trang web và ngoài trang web với nội dung của bạn, đồng thời kết hợp tất cả với doanh thu điểm mấu chốt của bạn thông qua mục tiêu và chuyển đổi.

“Dưới đây là cách chúng tôi xem câu chuyện này:”

Nguồn & Trang: Nhận diện các mạng và cộng đồng nơi mọi người cam kết với nội dung của bạn.

Chuyển đổi: Đo lường giá trị của mạng xã hội bằng cách theo dõi mục tiêu, chuyển đổi và giao dịch thương mại điện tử của bạn.

Plugin trên mạng xã hội: Đo lường cam kết của người dùng trên trang web của bạn.

Luồng khách truy cập trên mạng xã hội: So sánh lượng lưu lượng truy cập và mẫu lưu lượng truy cập của khách truy cập thông qua trang web của bạn.

1. Tại thời điểm hiện tại có bao nhiêu người truy cập vào Website từ Facebook?

Bước 1: Truy cập vào Google Analytics

Bước 2: Click vào Báo cáo chuẩn / Nguồn Lưu Lượng / Xã hội

Nguồn lưu lượng truy cập tại thời điểm hiện tại của website

Nguồn lưu lượng truy cập từ mạng xã hội (hiện tại chỉ có Facebook) tại thời điểm hiện tại của website

2. Luồng khách truy cập đến từ Facebook là bao nhiêu?

Bước 1: Click vào Đối tượng /Luồng khách truy cập

Bước 2: Chọn khoảng thời gian / Mạng xã hội / Xã hội / Mạng xã hội

Và bạn có thấy gì không, các con số đó có giúp bạn hình dung ra được điều gì không?

Nếu vẫn còn mơ hồ, chi tiết thêm nữa nhé…

Click vào ô bài viết / chọn Chi tiết nhóm

3. Kênh Facebook có thực sự hiệu quả?

Click vào Sức thu hút / Kênh / Social

Bạn có nhìn các con số được gạch chân đỏ ở phía trên kia không ?

Truy cập từ mạng xã hội trên trang của mình là nhiều nhất. Với số lượt truy cập từ Social là5.469 trong 1 tháng. Tỷ lệ thoát khá cao và Time on site còn thấp. Xem ra mình phải tối ưu Onpage hơn nữa rồi

.

Biểu đề sức thu hút từ kênh Social

Thông số chi tiết từ kênh Facebook

4. Nguồn giới thiệu từ đâu là chủ yếu?

Click vào Sức thu hút / Tất cả giới thiệu

Hẳn là nếu mình tập trung vào người dùng Mobile trên Facebook thì kết quả như thế này là chưa ổn rồi.

5. Giới thiệu trên mạng xã hội

Click vào Sức thu hút / Xã hội / Giới thiệu mạng

Trong tất cả các mạng, hẳn Facebook là mang lại hiệu quả nhất rồi, vì mình chỉ tập trung trên nó.

Để biết cụ thể những link nào được giới thiệu trên Facebook thì hãy click vào Facebook:

Rồi, giờ bạn thử click vào 1 link mà bạn cần tìm hiểu để phân tích kỹ hơn xem sao.

Quá tuyệt phải không. Thậm chí nó còn chi tiết được hơn nữa cơ, nhưng nhiều đó là quá đủ cho bạn rồi.

6. Hoạt động trên trung tâm dữ liệu

Click vào Sức thu hút / Xã hội / Hoạt động trên trung tâm dữ liệu

Hãy xem xem có bao nhiêu cuộc trò chuyện xoay quanh website của bạn nhé. Muốn biết chi tiết hơn từng cuộc trò chuyện, click vào Khác / chọn Xem hoạt động.

Ở tab Sự kiện thì sao?

Lưu ý: Ở trung tâm dữ liệu này không có Facebook.

7. Trang đích

Click vào Sức thu hút / Xã hội / Trang đích

Một bảng thông tin đầy đủ về trang đích của bạn như số lượt truy cập, số lần xem,…. Tuy nhiên bạn lại chỉ quan tâm đến trang đích được giới thiệu từ Facebook? Và chính xác là nó được giới thiệu từ đâu, từ ai?

OK, bạn hoàn toàn có thể làm được điều đó.

Những cái link dài dài và thấp thoáng trong đó có chứa 2 chữ “fb” thì rõ là được giới thiệu từ Facebook rồi, việc của bạn là tìm giá trị fb_action_ids, và copy đoạn ID được gán với giá trị đó. 

Hãy nhập URL theo cấu trúc:

facebook.com/[fb_action_ads]

Và mình đã tìm ra bài viết của mình được giới thiệu ở đâu.

Lời kết

Rõ ràng là chúng ta hoàn toàn có cách để kiểm soát được các con số trong quá trình làm Marketing Online nói chung hay Facebook Marketing nói riêng. Và các con số đó luôn là các con số biết nói, nó sẽ nói cho bạn biết bạn đã làm việc hiệu quả chưa!

Rất nhiều bạn hỏi tôi: Làm Digital marketing là làm những gì ? Em học trường ABC, em có bằng XYZ, em rất đam mê KLM thì liệu có thể đi làm Digital được không ? Nhưng có nhiều bạn sau 1 thời gian làm Digital rồi lại than thở rằng: chẳng lẽ em tốt nghiệp ĐH ra rồi mà đi quản lí fan page, spam forum, viết blog hay sao.

Bài viết này muốn cung cấp cho các bạn toàn cảnh về “Những nấc thang danh vọng” trong ngành Digital để có thêm động lực mà cày cuốc.

Trước hết Digital marketing không hào nhoáng như người ta tưởng. Bạn chẳng mấy khi được xúng xính tham dự những event hoành tráng, cũng không dễ mà được chụp hình với Bà Tưng, chẳng mấy khi được lên báo, du lịch lại càng xa xỉ. Suốt ngày cắm mặt vào laptop, smartphone cũng không có thời gian để mà xài. Nếu làm quá nhiều có thể thành tự kỉ.

Thôi, vào chủ đề chính. Do tôi chỉ làm việc ở agency nên sự phân chia này chỉ áp dụng cho Digital marketing agency thôi, còn Client thì không dám chém.

1. Trainee

Thích hợp nhất là các bạn năm 3, 4 muốn tích luỹ kinh nghiệm hoặc học việc. Hay các bạn đã đi học ở Trung tâm rồi nhưng cần có môi trường thực tế để trải nghiệm. Tuỳ vào tố chất và đam mê của các bạn mà có thể chọn lựa các nhóm công việc sau.

- Paid media: Bạn sẽ được hiểu về CPM, CPC, CPD, impressions, clicks, conversion…. Bạn biết cách đọc số liệu của website qua Alexa, Google analytics, Comscore….Bạn biết cách liên hệ với forum, website, Google, facebook để đặt quảng cáo. Bạn biết cách đọc các report từ các hệ thống. Nhưng đôi khi công việc của bạn chỉ là gọi điện liên hệ xin báo giá của website hay viết mail xin tiền kế toán để chạy Adwords, hay cò kè thêm bớt 1%, 2% commission. Đừng vội nản vì nó sẽ rèn cho bạn sự cẩn thận và chắc chắn khi làm việc .

Công việc này thích hợp cho các bạn cẩn thận, logic, thích số liệu và tính toán. Ngành học: IT, Finance, Marketing hoặc bất kể ngành nào cũng được. Vì cơ bản nó rất dễ, đừng có đọc số 5 thành số 6 hoặc tự ý thêm số 0 vào cuối là được. Vì nó liên quan đến TIỀN và SỐ LIỆU.

- Social media: Bạn sẽ được hiểu về Facebook, Google+, Forums, Blogs. Bạn biết thế nào là Reach, Mention, Interaction, Share, Comment…Bạn sẽ được làm việc với các Influencer và Community. Nhưng đôi khi công việc của bạn chỉ là soạn comment cho 1 fan page, đăng 1 topic lên forum, register vài account trên Google+ hay share 1 vài link lên facebook. Đừng vội nản vì nó sẽ rèn cho bạn sự khéo léo và kiên trì trong giao tiếp.

Công việc này thích hợp cho các bạn viết lách tốt, có khiếu hài hước, thích tám chuyện, nếu độc lạ thì càng tốt. Ngành học: Marketing, Nhân văn, Ngoại ngữ hoặc bất kể ngành nào cũng được. Vì cơ bản nó rất dễ, miễn bạn là người thích tự sướng trên facebook, hay tám chuyện online thâu đêm và biết mềm dẻo trong giao tiếp là được. Vì nó liên quan đến sự CHIA SẺ và QUAN HỆ trên mạng.

- SEO: Bạn sẽ được hiểu về Search engine (Google), Ranking, Top, Traffic, Keywords…Bạn biết thế nào là Search friendly, biết Link-buildings, on-page, off-page…Bạn sẽ hiểu cách thu hút người dùng qua Search engine là như thế nào, tại sao có những website cùi mía bán bánh pía mà có thể kiếm cả chục triệu 1 tháng chỉ nhờ Google. Nhưng đôi khi công việc của bạn chỉ là chăm sóc 1 blog, tạo nick trên hàng trăm forum, đặt link trên những website hỗn tạp. Đừng vội nản vì nó sẽ rèn cho bạn sự tỉ mẩn và tinh thần học hỏi cao độ.

Công việc này thích hợp cho các bạn thích tìm tòi, thử nghiệm và chịu khó Ngành học: IT, Business, Marketing, Nhân văn, Ngoại ngữ, Giao thông, Thuỷ lợi, Công đoàn, kế toán …. hoặc bất kể ngành nào cũng được. Vì cơ bản nó rất dễ, miễn bạn là người thích học hỏi và chăm chỉ cày bừa. Vì nó liên quan đến việc tạo NỘI DUNG và CHIA SẺ theo các quy tắc định sẵn.

- Content: Bạn sẽ được hiểu về cách tạo ra nội dung như thế nào cho thu hút. Có thể là 1 bài viết, 1 tấm hình hoặc 1 đoạn clip. Bạn sẽ hiểu thế nào là Hot blogger, Vlogger, Influencers và họ kiếm tiền triệu trên mỗi post bằng cách nào. Trong thời mà “Content is King” thì vị trí này càng có giá. Tiếc là sẽ không có ai chỉ dạy cho các bạn cả. Tất cả phụ thuộc vào khiếu hài hược, sự độc đáo, nhảm nhí, kĩ năng giật tít câu view và các mánh khoé chiêu trò của bạn. Nhưng đôi khi công việc của bạn chỉ là dịch 1 bài viết, copy & paste, photoshop 1 tấm hình hay quay 1 đoạn clip nhảm. Đừng vội nản vì nó sẽ rèn cho bạn sự sáng tạo và khả năng nắm bắt tâm lí người đọc.

Công việc này thích hợp cho các bạn thích viết lách, làm clip, chế hình, có óc sáng tạo khác người và cái duyên thu hút người khác. Ngành học: ngành gì cũng được hoặc thậm chí không cần Đại học. Nhưng nó rất khó, vì liên quan đến năng khiếu và cái duyên của mỗi người.

- Account: Bạn sẽ được làm việc với Khách hàng và các team thực thi dịch vụ. Bạn có thể biết tất cả mọi thứ nhưng không biết làm bất kì thứ gì cả (vì đã có người khác làm sẵn). Nếu may mắn bạn có thể được sang văn phòng của Unilever ngồi với Brand manager, hoặc đi The voice Kids xem vòng Liveshow. Nhưng đôi khi công việc của bạn chỉ là soạn email, book lịch họp, ghi chép, soạn hợp đồng hay đi năn nỉ ỉ ôi các bạn khác để họ làm việc. Đừng vội nản vì nó sẽ rèn cho các bạn sự chu đáo và khả năng thuyết phục người khác.

Công việc này thích hợp cho các bạn thích giao tiếp, khéo léo trong cư xử và năng động. Ngành học là Marketing, Business, Truyền thông báo chí, Kinh tế. Thực chất bạn học ngành nào cũng được, nhưng khuyến nghị là cần có hiểu biết về Marketing và các kĩ năng mềm (English, Presentation, Networking, Communication).

- Producer: Bạn sẽ làm việc với team kĩ thuật và design để ra các sản phẩm Ditgital (Website, Mobile apps, Game, Video, Banner…). Bạn sẽ biết thế nào là Key visual, layout, HTML, CSS, Flash, Sitemap, Wireframe, Animation….Bạn sẽ biết về UI, UX, Design, Coding… Nhưng đôi khi công việc của bạn chỉ là test lỗi website hay nhập dữ liệu cho 1 application. Đừng vội nản vì nó sẽ rèn cho bạn sự tỉ mỉ và luôn đòi hỏi sự hoàn thiện.

Công việc này thích hợp cho các bạn cẩn thận, trách nhiệm và yêu thích tạo sản phẩm. Ngành học là Marketing, IT, Graphic Design, Multimedia, hoặc bất kì ngành nào cũng được.

- Designer: Bạn sẽ biết thế nào là Key visual, layout, wireframe, UI, UX, Art. Bạn biết sử dụng Photoshop, AI. Nhưng đôi khi công viêc của bạn chỉ là Google hình ảnh hoặc chôm giao diện của website khác. Đừng vội nản vì nó sẽ rèn cho bạn kĩ năng sử dụng công cụ và óc thẩm mĩ.

Công việc này thích hợp cho các bạn yêu thích Design, có óc thẩm mĩ. Ngành học là Graphic Design, Multimedia, Kiến trúc, Mỹ thuật, hoặc không cần học ĐH cũng được (miễn là thành thạo photoshop).

Còn 1 số mảng khác nhưng tôi không liệt kê, ví dụ như Email marketing , Mobile marketing vì tôi không chuyên lắm. Vả lại công việc và tố chất cũng giống nhiều với các mảng SEO, Social media, Paid media .

Để xin làm Trainee, bạn có thể tìm kiếm các Local Digital agency (như cty tôi chẳng hạn). Hoặc VNG đều thường xuyên tuyển số lượng lớn Fresh Student cho các công việc về Social media, Community. Hình thức full-time, part-time tuỳ bạn chọn, nhưng đa phần sẽ không có lương hoặc chỉ có chi phí hỗ trợ. Đừng ngần ngại rằng mình không có kĩ năng vì tất cả các cty chỉ yêu cầu duy nhất đó là sự mong muốn học hỏi thật sự. Đừng kiêu căng rằng mình học đàng hoàng sao lại đi làm những công việc cỏn con như thế . Sau khoảng 3 tháng, bạn sẽ có 1 kĩ năng dùng được. Lúc đó cty có thể nhận bạn vào làm việc, hoặc bạn có thể tự tin bước lên những nấc thang danh vọng cao hơn. Thậm chí nhiều bạn giỏi đã có thể tự lập team đi nhận project kiếm tiền sống đời sinh viên rất vương giả.

Các bạn quan tâm đến Career roadmap của ngành Marketing có thể đọc loạt bài về“Client vs Agency” trong facebook của trường AIIM.

bai-hoc-kinh-doanh· internet-marketing· marketing-online

Digital Marketing Career Roadmap- Những nấc thang danh vọng- P.1

Rất nhiều bạn hỏi tôi: Làm Digital marketing là làm những gì ? Em học trường ABC, em có bằng XYZ, em rất đam mê KLM thì liệu có thể đi làm Digital được không ? Nhưng có nhiều bạn sau 1 thời gian làm Digital rồi lại than thở rằng: chẳng lẽ em tốt nghiệp ĐH ra rồi mà đi quản lí fan page, spam forum, viết blog hay sao.

Bài viết này muốn cung cấp cho các bạn toàn cảnh về “Những nấc thang danh vọng” trong ngành Digital để có thêm động lực mà cày cuốc.

Trước hết Digital marketing không hào nhoáng như người ta tưởng. Bạn chẳng mấy khi được xúng xính tham dự những event hoành tráng, cũng không dễ mà được chụp hình với Bà Tưng, chẳng mấy khi được lên báo, du lịch lại càng xa xỉ. Suốt ngày cắm mặt vào laptop, smartphone cũng không có thời gian để mà xài. Nếu làm quá nhiều có thể thành tự kỉ.

Thôi, vào chủ đề chính. Do tôi chỉ làm việc ở agency nên sự phân chia này chỉ áp dụng cho Digital marketing agency thôi, còn Client thì không dám chém.

1. Trainee

Thích hợp nhất là các bạn năm 3, 4 muốn tích luỹ kinh nghiệm hoặc học việc. Hay các bạn đã đi học ở Trung tâm rồi nhưng cần có môi trường thực tế để trải nghiệm. Tuỳ vào tố chất và đam mê của các bạn mà có thể chọn lựa các nhóm công việc sau.

- Paid media: Bạn sẽ được hiểu về CPM, CPC, CPD, impressions, clicks, conversion…. Bạn biết cách đọc số liệu của website qua Alexa, Google analytics, Comscore….Bạn biết cách liên hệ với forum, website, Google, facebook để đặt quảng cáo. Bạn biết cách đọc các report từ các hệ thống. Nhưng đôi khi công việc của bạn chỉ là gọi điện liên hệ xin báo giá của website hay viết mail xin tiền kế toán để chạy Adwords, hay cò kè thêm bớt 1%, 2% commission. Đừng vội nản vì nó sẽ rèn cho bạn sự cẩn thận và chắc chắn khi làm việc .

Công việc này thích hợp cho các bạn cẩn thận, logic, thích số liệu và tính toán. Ngành học: IT, Finance, Marketing hoặc bất kể ngành nào cũng được. Vì cơ bản nó rất dễ, đừng có đọc số 5 thành số 6 hoặc tự ý thêm số 0 vào cuối là được. Vì nó liên quan đến TIỀN và SỐ LIỆU.

- Social media: Bạn sẽ được hiểu về Facebook, Google+, Forums, Blogs. Bạn biết thế nào là Reach, Mention, Interaction, Share, Comment…Bạn sẽ được làm việc với các Influencer và Community. Nhưng đôi khi công việc của bạn chỉ là soạn comment cho 1 fan page, đăng 1 topic lên forum, register vài account trên Google+ hay share 1 vài link lên facebook. Đừng vội nản vì nó sẽ rèn cho bạn sự khéo léo và kiên trì trong giao tiếp.

Công việc này thích hợp cho các bạn viết lách tốt, có khiếu hài hước, thích tám chuyện, nếu độc lạ thì càng tốt. Ngành học: Marketing, Nhân văn, Ngoại ngữ hoặc bất kể ngành nào cũng được. Vì cơ bản nó rất dễ, miễn bạn là người thích tự sướng trên facebook, hay tám chuyện online thâu đêm và biết mềm dẻo trong giao tiếp là được. Vì nó liên quan đến sự CHIA SẺ và QUAN HỆ trên mạng.

- SEO: Bạn sẽ được hiểu về Search engine (Google), Ranking, Top, Traffic, Keywords…Bạn biết thế nào là Search friendly, biết Link-buildings, on-page, off-page…Bạn sẽ hiểu cách thu hút người dùng qua Search engine là như thế nào, tại sao có những website cùi mía bán bánh pía mà có thể kiếm cả chục triệu 1 tháng chỉ nhờ Google. Nhưng đôi khi công việc của bạn chỉ là chăm sóc 1 blog, tạo nick trên hàng trăm forum, đặt link trên những website hỗn tạp. Đừng vội nản vì nó sẽ rèn cho bạn sự tỉ mẩn và tinh thần học hỏi cao độ.

Công việc này thích hợp cho các bạn thích tìm tòi, thử nghiệm và chịu khó Ngành học: IT, Business, Marketing, Nhân văn, Ngoại ngữ, Giao thông, Thuỷ lợi, Công đoàn, kế toán …. hoặc bất kể ngành nào cũng được. Vì cơ bản nó rất dễ, miễn bạn là người thích học hỏi và chăm chỉ cày bừa. Vì nó liên quan đến việc tạo NỘI DUNG và CHIA SẺ theo các quy tắc định sẵn.

- Content: Bạn sẽ được hiểu về cách tạo ra nội dung như thế nào cho thu hút. Có thể là 1 bài viết, 1 tấm hình hoặc 1 đoạn clip. Bạn sẽ hiểu thế nào là Hot blogger, Vlogger, Influencers và họ kiếm tiền triệu trên mỗi post bằng cách nào. Trong thời mà “Content is King” thì vị trí này càng có giá. Tiếc là sẽ không có ai chỉ dạy cho các bạn cả. Tất cả phụ thuộc vào khiếu hài hược, sự độc đáo, nhảm nhí, kĩ năng giật tít câu view và các mánh khoé chiêu trò của bạn. Nhưng đôi khi công việc của bạn chỉ là dịch 1 bài viết, copy & paste, photoshop 1 tấm hình hay quay 1 đoạn clip nhảm. Đừng vội nản vì nó sẽ rèn cho bạn sự sáng tạo và khả năng nắm bắt tâm lí người đọc.

Công việc này thích hợp cho các bạn thích viết lách, làm clip, chế hình, có óc sáng tạo khác người và cái duyên thu hút người khác. Ngành học: ngành gì cũng được hoặc thậm chí không cần Đại học. Nhưng nó rất khó, vì liên quan đến năng khiếu và cái duyên của mỗi người.

- Account: Bạn sẽ được làm việc với Khách hàng và các team thực thi dịch vụ. Bạn có thể biết tất cả mọi thứ nhưng không biết làm bất kì thứ gì cả (vì đã có người khác làm sẵn). Nếu may mắn bạn có thể được sang văn phòng của Unilever ngồi với Brand manager, hoặc đi The voice Kids xem vòng Liveshow. Nhưng đôi khi công việc của bạn chỉ là soạn email, book lịch họp, ghi chép, soạn hợp đồng hay đi năn nỉ ỉ ôi các bạn khác để họ làm việc. Đừng vội nản vì nó sẽ rèn cho các bạn sự chu đáo và khả năng thuyết phục người khác.

Công việc này thích hợp cho các bạn thích giao tiếp, khéo léo trong cư xử và năng động. Ngành học là Marketing, Business, Truyền thông báo chí, Kinh tế. Thực chất bạn học ngành nào cũng được, nhưng khuyến nghị là cần có hiểu biết về Marketing và các kĩ năng mềm (English, Presentation, Networking, Communication).

- Producer: Bạn sẽ làm việc với team kĩ thuật và design để ra các sản phẩm Ditgital (Website, Mobile apps, Game, Video, Banner…). Bạn sẽ biết thế nào là Key visual, layout, HTML, CSS, Flash, Sitemap, Wireframe, Animation….Bạn sẽ biết về UI, UX, Design, Coding… Nhưng đôi khi công việc của bạn chỉ là test lỗi website hay nhập dữ liệu cho 1 application. Đừng vội nản vì nó sẽ rèn cho bạn sự tỉ mỉ và luôn đòi hỏi sự hoàn thiện.

Công việc này thích hợp cho các bạn cẩn thận, trách nhiệm và yêu thích tạo sản phẩm. Ngành học là Marketing, IT, Graphic Design, Multimedia, hoặc bất kì ngành nào cũng được.

- Designer: Bạn sẽ biết thế nào là Key visual, layout, wireframe, UI, UX, Art. Bạn biết sử dụng Photoshop, AI. Nhưng đôi khi công viêc của bạn chỉ là Google hình ảnh hoặc chôm giao diện của website khác. Đừng vội nản vì nó sẽ rèn cho bạn kĩ năng sử dụng công cụ và óc thẩm mĩ.

Công việc này thích hợp cho các bạn yêu thích Design, có óc thẩm mĩ. Ngành học là Graphic Design, Multimedia, Kiến trúc, Mỹ thuật, hoặc không cần học ĐH cũng được (miễn là thành thạo photoshop).

Còn 1 số mảng khác nhưng tôi không liệt kê, ví dụ như Email marketing , Mobile marketing vì tôi không chuyên lắm. Vả lại công việc và tố chất cũng giống nhiều với các mảng SEO, Social media, Paid media .

Để xin làm Trainee, bạn có thể tìm kiếm các Local Digital agency (như cty tôi chẳng hạn). Hoặc VNG đều thường xuyên tuyển số lượng lớn Fresh Student cho các công việc về Social media, Community. Hình thức full-time, part-time tuỳ bạn chọn, nhưng đa phần sẽ không có lương hoặc chỉ có chi phí hỗ trợ. Đừng ngần ngại rằng mình không có kĩ năng vì tất cả các cty chỉ yêu cầu duy nhất đó là sự mong muốn học hỏi thật sự. Đừng kiêu căng rằng mình học đàng hoàng sao lại đi làm những công việc cỏn con như thế . Sau khoảng 3 tháng, bạn sẽ có 1 kĩ năng dùng được. Lúc đó cty có thể nhận bạn vào làm việc, hoặc bạn có thể tự tin bước lên những nấc thang danh vọng cao hơn. Thậm chí nhiều bạn giỏi đã có thể tự lập team đi nhận project kiếm tiền sống đời sinh viên rất vương giả.

Các bạn quan tâm đến Career roadmap của ngành Marketing có thể đọc loạt bài về“Client vs Agency” trong facebook của trường AIIM.

Marketing Career (Phần 1): Lối đi nào cho ta?

Marketing Career (Phần 2): Giới thiệu tổng quan về các loại công ty trong ngành marketing.

Marketing Career (Phần 3): 3 Lời Khuyên

Marketing Career (Phần 4): Làm tại Client - đúng nghĩa marketer!

Marketing Career (Phần 5): Marketing tại client - Vinh quang và áp lực

Marketing career (Phần 6): Thích marketing - Yêu quảng cáo - Nhào vô!

Marketing Career (Phần 7): Quảng cáo: Yêu, không yêu, yêu, không yêu...

Marketing Career (Phần 8): Quảng cáo - Chỉ yêu thôi chưa đủ

Marketing Career (Phần 9): Quảng cáo - Khi yêu đừng quay đầu lại

Công ty nghiên cứu thị trường

Trong ngành marketing luôn có một câu hỏi mà các marketers và advertisers cần trả lời: “Why we are doing what we are doing?” và một trong những cách trả lời câu hỏi “Why” hữu hiệu nhất là sử dụng số liệu. Nhưng đó không phải là những số liệu tìm kiếm được trên Google hay một nguồn bất kỳ mà phải là những số liệu được thực hiện bằng một quy trình nghiêm ngặt và được bảo chứng bởi những “big name” – và đơn vị cung cấp các số liệu đó là các công ty nghiên cứu thị trường.

Đúng như tên gọi, công ty nghiên cứu thị trường cung cấp các dịch vụ về “nghiên cứu thị trường”: từ hành vi của người tiêu dùng (consumer – end user: người mua hàng/sử dụng cuối cùng), đo lường hiệu quả truyền thông, đối soát kênh phân phối lẫn phỏng vấn và tìm hiểu nhu cầu của những đối người/đơn vị mua hàng (customer/partner). Các dịch vụ của công ty nghiên cứu thị trường thường được chia thành vài mảng chính sau:

Nghiên cứu định lượng (quantitative research):

Nghiên cứu định tính thường được xuất hiện dưới hình thức các bảng khảo sát, là một loại nghiên cứu dựa trên định lượng hóa các yếu tố ra quyết định/ảnh hưởng đến một vấn đề của một nhóm đối tượng – xây dựng trên nền tảng phân tích sác xuất thống kê của một “tập hợp mẫu” (một số lượng từ vài trăm đến vài chục ngàn bảng khảo sát, trong đó những người làm khảo sát có tính chất đại diện cho số đông thị trường).

Các nghiên cứu về định lượng thường có xu hướng trả lời đóng (chọn một trong những đáp án) để định lượng hóa chi tiết mức độ liên quan và ảnh hưởng của các yếu tố trên một quyết định cuối cùng.

Ví dụ: Những yếu tố nào ảnh hưởng đến việc bạn mua một chiếc điện thoại:
- Giá tiền
- Thương hiệu
- Bạn bè đề xuất
- Khuyến mãi đi kèm

Ưu điểm của hình thức nghiên cứu này là định lượng hóa chính xác các yếu tố cũng như có thể thực hiện ở quy mô rộng và thời gian thực hiện nhanh chóng. Nhưng điểm yếu của phương pháp nghiên cứu này là chỉ nhằm khẳng định lại các yếu tố/thông tin đã biết – và bỏ qua những thông tin tiềm năng có thể có (nhưng nằm ngoài các lựa chọn trong bảng câu hỏi). Ngoài ra còn có nguy cơ là người trả lời hiểu sai hay không trả lời đúng động cơ/lý do thực sự ra quyết định.

Nghiên cứu định tính (qualitative research)

Hình thức nghiên cứu này ngược lại với nghiên cứu định lượng, mục tiêu là tìm hiểu những thông tin/động cơ/lý do tiềm ẩn sau mỗi quyết định của người tiêu dùng. Cách triển khai hình thức này thường dựa trên cách phỏng vấn trực tiếp – điều làm hình thức này khó khăn hơn trong triển khai vì yêu cầu trình độ của phỏng vấn viên (moderator) rất cao.

Chi tiết triển khai thì có 2 hình thức: Indept interview (phỏng vấn 1-1) và Focus Group (phỏng vấn theo nhóm). Với cách phỏng vấn 1-1: một phỏng vấn viên – một đáp viên (người được phỏng vấn) thì người nghiên cứu có thể tìm ra nhiều động cơ/lý do đằng sau các quyết định của một người tiêu dùng. Nhưng vẫn có thể những động cơ/lý do đó chỉ chuyên biệt cho một số nhóm đối tượng khách hàng. Nên sau đó thường sẽ sử dụng hình thức Focus Group (phỏng vấn nhóm) để xác định lại các yếu tố ra quyết định.

Ví dụ:
Phỏng vấn Indepth interview: các yếu tố của một người mẹ chọn mua sữa cho con 2 tuổi:
- Thương hiệu
- Thành phần
- Quảng cáo – truyền thông
- Kinh nghiệm của người dùng khác
- Giá cả
- Lợi ích của sản phẩm
Sau khi phỏng vấn một bà mẹ, thì 3 yếu tố ưu tiên nhiều nhất là (1) Thương hiệu, (2) Thành phần, (3) Giá cả. Và mức độ ưu tiên là (3) – (2) – (1)

Phỏng vấn Focus Group: khi phỏng vấn cùng một lúc 6-8 người mẹ, thì 3 yếu tố ưu tiên nhiều nhất vẫn không thay đổi là (1) Thương hiệu, (2) Thành phần, (3) Giá cả. Nhưng mức độ ưu tiên của mọi người đều đồng ý là (2) – (1) – (3)

Như vậy, người tiêu dùng (người mẹ ở phỏng vấn Indepth) suy nghĩ khác nhưng cuối cùng lại hành động theo sự ảnh hưởng của đám đông. Và mức độ ưu tiên các yếu tố ra quyết định rút ra từ Focus Group sẽ áp dụng được cho nhóm đông người tiêu dùng hơn, và được dùng như các thông tin đầu vào để thực hiện marketing mix 4P.

- Đo lường các số liệu về truyền thông (media tracking): mỗi một kênh/chiến lược truyền thông thực hiện thì đơn vị chi ngân sách quảng cáo (advertisers) ngoài việc dựa trên báo cáo của đơn vị tư vấn thực hiện (agency) còn rất cần một báo cáo của bên thứ 3 trung gian để bảo đảm tính minh bạch.

- Đo lường đối soát kênh phân phối (retail audit): đối soát kênh phân phối là một bản báo cáo rất quan trọng để làm rõ một công thức đơn giản nhưng sống còn:
     Mức độ tồn hàng = doanh số bán ra cho đại lý – doanh số bán ra thị trường cho người tiêu dùng.
     Nếu mức độ tồn hàng cao có nghĩa là [1] mặt hàng bán không chạy, đại lý sẽ không tiếp tục nhập hàng hay [2] đại lý gom hàng để nhận các phúc lợi mà không chia sẻ cho người tiêu dùng.
     Dù là bất kỳ lý do nào thì doanh nghiệp cũng cần nắm bắt để tránh những ảnh hưởng tiêu cực như giảm nhu cầu từ nhà phân phối hay các chương trình khuyến mãi không đạt hiệu quả...

- Đo lường thương hiệu, thị phần: đây là một yêu cầu đo lường đặc biệt và chỉ có những công ty có uy tín rất cao mới có thể đo lường. Chuẩn mực về đo lường thương hiệu (top 100 thương hiệu lớn nhất thế giới) thường được đo lường bởi công ty MillWard Brown.

Công ty Media (Mua bán hoạch định truyền thông)

Trong mô hình quảng cáo truyền thông, công ty media giữ hai vai trò chính:

1. 
   Nắm giữ các số liệu đo lường về truyền thông (thường được gọi là rating – tại thị trường Việt Nam do TNS/Kantar Media cung cấp) để nắm được hiệu quả của từng kênh truyền thông.
2. Có những công cụ để tư vấn và hoạch định kế hoạch truyền thông, từ đó đề xuất “kế hoạch mua truyền thông” (media buying plan) cho các khách hàng để đạt được mục tiêu nhận biết cụ thể.

Công ty media và công ty quảng cáo là một “cặp đôi hoàn hảo”, vì những quảng cáo sáng tạo sẽ không thể phát huy hết giá trị của mình nếu quá ít người thấy/những người thấy không thuộc nhóm đối tượng mục tiêu. Nói nôm na là nếu nhiệm vụ của quảng cáo là “nhận thức” (sau khi xem xong những mẫu quảng cáo người tiêu dùng biết gì) thì nhiệm vụ của truyền thông là “nhận biết” (người xem phải thấy, chú ý đến những mẫu quảng cáo). Chỉ số đo lường chung của một chiến dịch truyền thông bao gồm nhiều kênh (báo, TV, Internet …) gọi là GRP – tạm dịch là “số lần thấy quảng cáo/thương hiệu trên một khách hàng mục tiêu”. Nên nói một cách nào đó là các công ty media và các nhãn hàng “cạnh tranh từng cái liếc mắt của người tiêu dùng” cũng không sai.

Trong môi trường quảng cáo truyền thống – khi mà các kênh truyền thông khá giới hạn: TV cũng chỉ có 5-10 kênh (HTV, VTV, SCTV …), báo chí cũng chỉ có vài đầu báo lớn theo từng vùng miền (Thanh Niên, Tuổi Trẻ ở miền Nam hay Hà Nội Mới, An Ninh Thủ Đô ở miền Bắc) thì vai trò của các công ty media thiên về việc hoạch định và thương lượng chiết khấu (discount) tốt nhiều hơn. Khi đó, các công ty media tập trung 70-80% thời gian và nguồn lực của mình vào nhiệm vụ “media booking” (mua bán truyền thông).

Khác với ngành quảng cáo sáng tạo, ngành media thật sự là cuộc chơi của những “tay chơi lớn” khi chiết khấu là một trong những tiêu chí quan trọng nhất trong ngành này. Ví dụ cùng một spot quảng cáo 30s trên Giọng hát Việt, nếu công ty A có chiết khấu 30% còn công ty B có chiết khấu 32% thì đã là một sự chênh lệch rất lớn. Bạn thử tưởng tượng 2% của 1 triệu USD là bao nhiêu? Ngoài ra, các công ty cũng không ngại sử dụng chung công ty media với đối thủ cùng ngành, thậm chí là trực tiếp. Nếu trong ngành quảng cáo sáng tạo, Unilever làm việc với tập đoàn WPP thì P&G ít khi làm việc lại với WPP (P&G làm việc nhiều với tập đoàn Publisic) thì trong mảng media ở một số ngành hàng, cả Unilever và P&G đều sử dụng chung GroupM (nhóm công ty media của WPP). Cụ thể, tại Việt Nam – Unilever sử dụng Mindshare còn P&G sử dụng MediaCom – cả 2 công ty đều thuộc GroupM của WPP.

Vì vậy, những cái tên lớn trong ngành media khá khiêm tốn so với ngành quảng cáo, chủ yếu tập trung vào 4 nhóm công ty của 4 tập đoàn lớn:
- Lớn nhất là GroupM – nhóm công ty media thuộc tập đoàn WPP bao gồm 4 công ty Mindshare, MediaCom, Maxus, MEC.
- Nhóm tiếp theo gọi là Vivaki Group – thuộc tập đoàn Publisic, bao gồm 5 công ty: StarCom, Zenith, Opti, Equinox và Perfomics.
- Nhóm công ty media lớn thứ 3 thị trường là một tập đoàn bản địa – tập đoàn truyền thông Đất Việt – VAC, bao gồm 7 công ty – trong đó lớn nhất là Đất Việt và TKL.
- Cuối cùng là một tập đoàn media rất lớn trên thế giới nhưng chưa hoạt động nhiều tại Việt Nam là Omnicom Group (OMG) với công ty media là OMD.

Trong bối cảnh hiện tại khi số lượng kênh truyền thông bùng nổ (hàng trăm kênh TV, hàng ngàn website …) và xuất hiện những new-media (những kênh truyền thông mới như quảng cáo trên di động …) thì công ty media còn thêm một nhiệm vụ nữa là [3] tìm những kênh truyền thông mới để thể hiện tốt nhất thông điệp sáng tạo. Ngoài ra bối cảnh này cũng làm định nghĩa và việc phát triển “một kế hoạch truyền thông hiệu quả” cũng gặp nhiều thách thức – và cũng làm ngành media thêm thú vị.

Về vị trí thì công ty Media chủ yếu bao gồm 2 vị trí:
Media Planning: nắm bắt các số liệu về kênh truyền thông và khách hàng mục tiêu từ TNS/Kantar Media để từ đó xây dựng kế hoạch và phân bổ ngân sách truyền thông hiệu quả nhất về mặt chi phí trên một mức ngân sách đề ra.
Media Buying: chịu trách nhiệm thực hiện kế hoạch media đã đồng ý – làm việc với các publisher (đơn vị chủ quản truyền thông – vd VTV, Tuổi Trẻ, VnExpress …) để mua tài nguyên quảng cáo và chịu trách nhiệm đo lường.

bai-hoc-kinh-doanh· internet-marketing· marketing-online· tin-tuc

Marketing Career (Phần 10): Research & Media agency

Marketing Career (Phần 1): Lối đi nào cho ta?

Marketing Career (Phần 2): Giới thiệu tổng quan về các loại công ty trong ngành marketing.

Marketing Career (Phần 3): 3 Lời Khuyên

Marketing Career (Phần 4): Làm tại Client - đúng nghĩa marketer!

Marketing Career (Phần 5): Marketing tại client - Vinh quang và áp lực

Marketing career (Phần 6): Thích marketing - Yêu quảng cáo - Nhào vô!

Marketing Career (Phần 7): Quảng cáo: Yêu, không yêu, yêu, không yêu...

Marketing Career (Phần 8): Quảng cáo - Chỉ yêu thôi chưa đủ

Marketing Career (Phần 9): Quảng cáo - Khi yêu đừng quay đầu lại

Công ty nghiên cứu thị trường

Trong ngành marketing luôn có một câu hỏi mà các marketers và advertisers cần trả lời: “Why we are doing what we are doing?” và một trong những cách trả lời câu hỏi “Why” hữu hiệu nhất là sử dụng số liệu. Nhưng đó không phải là những số liệu tìm kiếm được trên Google hay một nguồn bất kỳ mà phải là những số liệu được thực hiện bằng một quy trình nghiêm ngặt và được bảo chứng bởi những “big name” – và đơn vị cung cấp các số liệu đó là các công ty nghiên cứu thị trường.

Đúng như tên gọi, công ty nghiên cứu thị trường cung cấp các dịch vụ về “nghiên cứu thị trường”: từ hành vi của người tiêu dùng (consumer – end user: người mua hàng/sử dụng cuối cùng), đo lường hiệu quả truyền thông, đối soát kênh phân phối lẫn phỏng vấn và tìm hiểu nhu cầu của những đối người/đơn vị mua hàng (customer/partner). Các dịch vụ của công ty nghiên cứu thị trường thường được chia thành vài mảng chính sau:

Nghiên cứu định lượng (quantitative research):

Nghiên cứu định tính thường được xuất hiện dưới hình thức các bảng khảo sát, là một loại nghiên cứu dựa trên định lượng hóa các yếu tố ra quyết định/ảnh hưởng đến một vấn đề của một nhóm đối tượng – xây dựng trên nền tảng phân tích sác xuất thống kê của một “tập hợp mẫu” (một số lượng từ vài trăm đến vài chục ngàn bảng khảo sát, trong đó những người làm khảo sát có tính chất đại diện cho số đông thị trường).

Các nghiên cứu về định lượng thường có xu hướng trả lời đóng (chọn một trong những đáp án) để định lượng hóa chi tiết mức độ liên quan và ảnh hưởng của các yếu tố trên một quyết định cuối cùng.

Ví dụ: Những yếu tố nào ảnh hưởng đến việc bạn mua một chiếc điện thoại:
- Giá tiền
- Thương hiệu
- Bạn bè đề xuất
- Khuyến mãi đi kèm

Ưu điểm của hình thức nghiên cứu này là định lượng hóa chính xác các yếu tố cũng như có thể thực hiện ở quy mô rộng và thời gian thực hiện nhanh chóng. Nhưng điểm yếu của phương pháp nghiên cứu này là chỉ nhằm khẳng định lại các yếu tố/thông tin đã biết – và bỏ qua những thông tin tiềm năng có thể có (nhưng nằm ngoài các lựa chọn trong bảng câu hỏi). Ngoài ra còn có nguy cơ là người trả lời hiểu sai hay không trả lời đúng động cơ/lý do thực sự ra quyết định.

Nghiên cứu định tính (qualitative research)

Hình thức nghiên cứu này ngược lại với nghiên cứu định lượng, mục tiêu là tìm hiểu những thông tin/động cơ/lý do tiềm ẩn sau mỗi quyết định của người tiêu dùng. Cách triển khai hình thức này thường dựa trên cách phỏng vấn trực tiếp – điều làm hình thức này khó khăn hơn trong triển khai vì yêu cầu trình độ của phỏng vấn viên (moderator) rất cao.

Chi tiết triển khai thì có 2 hình thức: Indept interview (phỏng vấn 1-1) và Focus Group (phỏng vấn theo nhóm). Với cách phỏng vấn 1-1: một phỏng vấn viên – một đáp viên (người được phỏng vấn) thì người nghiên cứu có thể tìm ra nhiều động cơ/lý do đằng sau các quyết định của một người tiêu dùng. Nhưng vẫn có thể những động cơ/lý do đó chỉ chuyên biệt cho một số nhóm đối tượng khách hàng. Nên sau đó thường sẽ sử dụng hình thức Focus Group (phỏng vấn nhóm) để xác định lại các yếu tố ra quyết định.

Ví dụ:
Phỏng vấn Indepth interview: các yếu tố của một người mẹ chọn mua sữa cho con 2 tuổi:
- Thương hiệu
- Thành phần
- Quảng cáo – truyền thông
- Kinh nghiệm của người dùng khác
- Giá cả
- Lợi ích của sản phẩm
Sau khi phỏng vấn một bà mẹ, thì 3 yếu tố ưu tiên nhiều nhất là (1) Thương hiệu, (2) Thành phần, (3) Giá cả. Và mức độ ưu tiên là (3) – (2) – (1)

Phỏng vấn Focus Group: khi phỏng vấn cùng một lúc 6-8 người mẹ, thì 3 yếu tố ưu tiên nhiều nhất vẫn không thay đổi là (1) Thương hiệu, (2) Thành phần, (3) Giá cả. Nhưng mức độ ưu tiên của mọi người đều đồng ý là (2) – (1) – (3)

Như vậy, người tiêu dùng (người mẹ ở phỏng vấn Indepth) suy nghĩ khác nhưng cuối cùng lại hành động theo sự ảnh hưởng của đám đông. Và mức độ ưu tiên các yếu tố ra quyết định rút ra từ Focus Group sẽ áp dụng được cho nhóm đông người tiêu dùng hơn, và được dùng như các thông tin đầu vào để thực hiện marketing mix 4P.

- Đo lường các số liệu về truyền thông (media tracking): mỗi một kênh/chiến lược truyền thông thực hiện thì đơn vị chi ngân sách quảng cáo (advertisers) ngoài việc dựa trên báo cáo của đơn vị tư vấn thực hiện (agency) còn rất cần một báo cáo của bên thứ 3 trung gian để bảo đảm tính minh bạch.

- Đo lường đối soát kênh phân phối (retail audit): đối soát kênh phân phối là một bản báo cáo rất quan trọng để làm rõ một công thức đơn giản nhưng sống còn:
     Mức độ tồn hàng = doanh số bán ra cho đại lý – doanh số bán ra thị trường cho người tiêu dùng.
     Nếu mức độ tồn hàng cao có nghĩa là [1] mặt hàng bán không chạy, đại lý sẽ không tiếp tục nhập hàng hay [2] đại lý gom hàng để nhận các phúc lợi mà không chia sẻ cho người tiêu dùng.
     Dù là bất kỳ lý do nào thì doanh nghiệp cũng cần nắm bắt để tránh những ảnh hưởng tiêu cực như giảm nhu cầu từ nhà phân phối hay các chương trình khuyến mãi không đạt hiệu quả...

- Đo lường thương hiệu, thị phần: đây là một yêu cầu đo lường đặc biệt và chỉ có những công ty có uy tín rất cao mới có thể đo lường. Chuẩn mực về đo lường thương hiệu (top 100 thương hiệu lớn nhất thế giới) thường được đo lường bởi công ty MillWard Brown.

Công ty Media (Mua bán hoạch định truyền thông)

Trong mô hình quảng cáo truyền thông, công ty media giữ hai vai trò chính:

1. 
   Nắm giữ các số liệu đo lường về truyền thông (thường được gọi là rating – tại thị trường Việt Nam do TNS/Kantar Media cung cấp) để nắm được hiệu quả của từng kênh truyền thông.
2. Có những công cụ để tư vấn và hoạch định kế hoạch truyền thông, từ đó đề xuất “kế hoạch mua truyền thông” (media buying plan) cho các khách hàng để đạt được mục tiêu nhận biết cụ thể.

Công ty media và công ty quảng cáo là một “cặp đôi hoàn hảo”, vì những quảng cáo sáng tạo sẽ không thể phát huy hết giá trị của mình nếu quá ít người thấy/những người thấy không thuộc nhóm đối tượng mục tiêu. Nói nôm na là nếu nhiệm vụ của quảng cáo là “nhận thức” (sau khi xem xong những mẫu quảng cáo người tiêu dùng biết gì) thì nhiệm vụ của truyền thông là “nhận biết” (người xem phải thấy, chú ý đến những mẫu quảng cáo). Chỉ số đo lường chung của một chiến dịch truyền thông bao gồm nhiều kênh (báo, TV, Internet …) gọi là GRP – tạm dịch là “số lần thấy quảng cáo/thương hiệu trên một khách hàng mục tiêu”. Nên nói một cách nào đó là các công ty media và các nhãn hàng “cạnh tranh từng cái liếc mắt của người tiêu dùng” cũng không sai.

Trong môi trường quảng cáo truyền thống – khi mà các kênh truyền thông khá giới hạn: TV cũng chỉ có 5-10 kênh (HTV, VTV, SCTV …), báo chí cũng chỉ có vài đầu báo lớn theo từng vùng miền (Thanh Niên, Tuổi Trẻ ở miền Nam hay Hà Nội Mới, An Ninh Thủ Đô ở miền Bắc) thì vai trò của các công ty media thiên về việc hoạch định và thương lượng chiết khấu (discount) tốt nhiều hơn. Khi đó, các công ty media tập trung 70-80% thời gian và nguồn lực của mình vào nhiệm vụ “media booking” (mua bán truyền thông).

Khác với ngành quảng cáo sáng tạo, ngành media thật sự là cuộc chơi của những “tay chơi lớn” khi chiết khấu là một trong những tiêu chí quan trọng nhất trong ngành này. Ví dụ cùng một spot quảng cáo 30s trên Giọng hát Việt, nếu công ty A có chiết khấu 30% còn công ty B có chiết khấu 32% thì đã là một sự chênh lệch rất lớn. Bạn thử tưởng tượng 2% của 1 triệu USD là bao nhiêu? Ngoài ra, các công ty cũng không ngại sử dụng chung công ty media với đối thủ cùng ngành, thậm chí là trực tiếp. Nếu trong ngành quảng cáo sáng tạo, Unilever làm việc với tập đoàn WPP thì P&G ít khi làm việc lại với WPP (P&G làm việc nhiều với tập đoàn Publisic) thì trong mảng media ở một số ngành hàng, cả Unilever và P&G đều sử dụng chung GroupM (nhóm công ty media của WPP). Cụ thể, tại Việt Nam – Unilever sử dụng Mindshare còn P&G sử dụng MediaCom – cả 2 công ty đều thuộc GroupM của WPP.

Vì vậy, những cái tên lớn trong ngành media khá khiêm tốn so với ngành quảng cáo, chủ yếu tập trung vào 4 nhóm công ty của 4 tập đoàn lớn:
- Lớn nhất là GroupM – nhóm công ty media thuộc tập đoàn WPP bao gồm 4 công ty Mindshare, MediaCom, Maxus, MEC.
- Nhóm tiếp theo gọi là Vivaki Group – thuộc tập đoàn Publisic, bao gồm 5 công ty: StarCom, Zenith, Opti, Equinox và Perfomics.
- Nhóm công ty media lớn thứ 3 thị trường là một tập đoàn bản địa – tập đoàn truyền thông Đất Việt – VAC, bao gồm 7 công ty – trong đó lớn nhất là Đất Việt và TKL.
- Cuối cùng là một tập đoàn media rất lớn trên thế giới nhưng chưa hoạt động nhiều tại Việt Nam là Omnicom Group (OMG) với công ty media là OMD.

Trong bối cảnh hiện tại khi số lượng kênh truyền thông bùng nổ (hàng trăm kênh TV, hàng ngàn website …) và xuất hiện những new-media (những kênh truyền thông mới như quảng cáo trên di động …) thì công ty media còn thêm một nhiệm vụ nữa là [3] tìm những kênh truyền thông mới để thể hiện tốt nhất thông điệp sáng tạo. Ngoài ra bối cảnh này cũng làm định nghĩa và việc phát triển “một kế hoạch truyền thông hiệu quả” cũng gặp nhiều thách thức – và cũng làm ngành media thêm thú vị.

Về vị trí thì công ty Media chủ yếu bao gồm 2 vị trí:
Media Planning: nắm bắt các số liệu về kênh truyền thông và khách hàng mục tiêu từ TNS/Kantar Media để từ đó xây dựng kế hoạch và phân bổ ngân sách truyền thông hiệu quả nhất về mặt chi phí trên một mức ngân sách đề ra.
Media Buying: chịu trách nhiệm thực hiện kế hoạch media đã đồng ý – làm việc với các publisher (đơn vị chủ quản truyền thông – vd VTV, Tuổi Trẻ, VnExpress …) để mua tài nguyên quảng cáo và chịu trách nhiệm đo lường.