Maketing Data Warehouse là gì? Tại sao bạn cần biết?
Nếu vị trí công việc của bạn liên quan đến digital performance như mình chắc hẳn ít nhất một lần bạn cũng đã đối mặt với tình huống không kết nối được marketing data từ nhiều nên tảng khác nhau. Trước đây mặc dù công ty mình có hẳn một team insight nhưng thời gian đó mình chưa có kiến thức nhiều về data nên đã thất bại trong việc định hướng cho team data nhờ giúp mình kết nối data từ Google Analytics, Google Ads, Linkedin, Hubspot và Salesforce...để đo lường hiệu suất và ROI các chiến dịch quảng cáo.
Gần đây cũng vô tình thôi, mình biết và cũng đang nghiên cứu học hỏi rất nhiều về các giải pháp cloud-based marketing data warehouse (chẳng hạn như: Google BigQuery, Snowflake hoặc Azure Synapse Analytics) đây được xem là giải pháp rất phù hợp cho những người làm marketing performance hoặc marketing data analytics như mình.
Và trong bài viết này hôm nay, mình xin được giới thiệu đôi chút về định cũng như cách phân biệt lựa chọn giải pháp phù hợp cho bản thân và tính ứng của của cloud database vào marketing analytics như thế nào. Đọc tiếp cùng mình nhé.
Marketing Data Warehouse là gì?
Đầu tiên mình cùng tìm hiểu về marketing data warehouse là gì bạn nhé, để hiểu một cách đơn giản mình xin tóm gọn marketing data warehouse là một giải pháp lưu trữ dữ liệu đám mây và cho phép phân tích dữ liệu marketing từ nhiều nguồn khác nhau. Hay nói cách khách nó cho phép bạn hợp nhất dữ liệu data từ nhiều nền tảng ví dụ: kênh quảng cáo trả phí: Google, Linkedin và Facebook. Công cụ phân tích website: Google Analytics 4. Phần mềm quản lý khách hàng CRM: Hubspot, Saleforce...
Khi đặt lên bàn cân so sánh với các giải pháp lữu trữ dữ liệu và phân tích khác có sẵn trên thị trường, thì data warehouse đem lại nhiều lợi ích hơn cho người sử dụng, thứ nhất là chi phí rẻ hơn nhiều thứ 2 là khả năng mở rộng lưu trữ khi doanh nghiệp phát triển và đặc biệt khả năng xử lý dữ liệu lớn với tốc độ siêu nhanh.
Khả năng lưu trữ
Trong quá khứ khi thực hiện một dự án nhỏ cần sử dụng quảng cáo Amazon và mình đã mất hiệu suất lịch sử của hoạt động quảng cáo sau 95 ngày, nếu biết trước về data warehouse chắc chắn lúc đó mình đã có thể lưu trữ lại data hiệu suất các chiến dịch quảng cáo để có nhiều đánh giá đo lường chuẩn xác hơn trong việc tối ưu tài khoản quảng cáo.
Computing
Tại sao bạn cần thiết lập Marketing Data Warehouse?
Bởi vì doanh nghiệp ngày càng tập trung vào câu chuyện khai thác data khách hàng, nên có rất nhiều công cụ được phát triển để sử dụng cho các hoạt động marketing và bán hàng.
Cũng chính vì vậy, để có một góc nhìn tổng quan từ nhiều nền tảng khách nhau như tài khoản quảng cáo, tài khoản mạng xã hội, CRM.. là rất khó bởi vì data bị phân mảng, thiếu tính kết nối và không có nguồn dữ liệu tin cậy duy nhất.
Hiện nay cách chúng ta tận dụng data đang rất thô sơ, rất nhiều bạn mình để ý đang sử dụng Google sheet hay excel để thu thập data thủ công từ nhiều nguồn. Cách này có một số vấn đề có thể kể ra như: tốn thời gian do thực hiện thủ công, dễ gặp sai sót trong quá trình xuất dữ liệu, thời gian xử lý dữ liệu sẽ rất lâu nếu tập data có kích thước lớn.
vậy, lợi ích của marketing data warehouse là gì, mời bạn tiếp tục khám phá nhé chắc chắn sẽ rất hữu ích.
Tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn
Hẳn trong công việc hàng ngày bạn sẽ cần truy vấn data từ nhiều nguồn khác nhau, ví dụ: Số lượng khách hàng tiềm năng thu được từ Google, Linkedin, Facebook hay chi phí sở hữu khách hàng theo kênh đang là bao nhiêu hoặc tình trạng khách hàng tiềm năng đang được xử lý như thế nào.
Phía trên chỉ là một số câu hỏi cơ bản cần lấy thông tin để phân tích tuy nhiên trong thực tế sẽ phức tạp hơn nhiều. Data bị phân mảnh có thể gây ra rất nhiều hậu quả, đặc biệt làm chậm trễ các hoạt động marketing do mất quá nhiều thời gian lấy data và phân tích để có kế hoạch hành động và chiến lược phù hợp.
Tuy nhiên, nếu xây dựng được cho mình một marketing data warehouse bạn có thể tiết kiệm được rất nhiều thời gian, thay vì phải đăng nhập cùng một lúc nhiều tài khoản để trích xuất data một cách thủ công, toàn bộ data từ tất cả các nguồn sẽ được đẩy về data warehouse giúp bạn phân tích các chỉ số quan trọng một cách nhanh chóng.
Nguồn dữ liệu tin cậy duy nhất
Data warehouse có thể lưu trữ lượng dữ liệu cục khủng vời thời gian rất dài có thể tính bằng năm nên hiệu suất lịch sử sẽ được lưu trữ rất dễ dàng. Vì vậy, có thể đóng vai trò quan trọng là nguồn dữ liệu tin cậy duy nhất cho tất cả mọi thành viên trong tổ chức. Bởi vì data được tính toán và đẩy về một nơi duy nhất, không những giúp tránh được sai sót và hiểu lầm trong quá trình xuất data, còn giúp tránh được xung đột giữa các phòng ban ( trước đây rất nhiều lần trong khi làm việc mình thấy mỗi phòng ban lại có định nghĩa về thuật ngữ data nên khi vào họp hai bên không hiểu nhau đang bàn về cái gì và mất rất nhiều thời gian để giải thích có khi cuộc họp đi vào ngõ cụt).
Chân dung khách hàng 360 độ
Bảng điều khiển từ những công cụ marketing riêng lẻ gần như không có khả năng ghi nhận hết toàn bộ data hành trình khách hàng do thiếu tính kết nối.
Tuy nhiên bạn sẽ dễ dàng có một bảng điều khiển tổng quát chân dung khách hàng 360 độ với dữ liệu có cấu trúc được kết hợp từ nhiều công cụ và nhiều nguồn khác nhau.
Rút ngắn thời gian xử lý data
Với giải pháp công nghệ lưu trữ điện toán đám mây của một marketing data warehouse, bạn sẽ không thiết đầu tư các thiết bị đắt đỏ hỗ trợ lưu trữ dự liệu tại chỗ.
Tham khảo cloud vs on premise tại đây
Khả năng phân tích và trực quan hoá dữ liệu
Cho dù truy vấn dữ liệu với ngôn ngữ SQL hoặc đẩy dữ liệu từ data warehouse qua các công cụ phân tích BI và trực quan hoá dữ liệu. Chỉ mất vài dây thôi data warehouse có thể giúp bạn xử lý các truy vấn phức tạp và đẩy data qua các công cụ phân tích BI theo thời gian thực.
Hầu hết các công cụ marketing không có khả năng kết nối các công cụ BI và trực quan hoá dữ liệu. Tuy nhiên, với các data warehouse phổ biến như Google BigQuery chẳng hạn hỗ trợ xuất bản với các công cụ BI và trực quan hoá dữ liệu như Looker, Power BI hay Tableau rất dễ dàng.
Lưu trữ data dài hạn
Thay vì dựa vào chính sách lưu trữ dữ liệu trong một khoảng thời gian nhất định của các nền tảng như Google, Facebook hay các nền tảng khác data warehouse cho phép bạn có toàn quyền kiểm soát lưu trữ an toàn dữ liệu đa kênh ở một nơi duy nhất.
Khi có toàn quyền truy cập dữ liệu lịch sử bất cứ lúc nào bạn cũng có thể truy cập tập dữ liệu cần thiết cho việc ra quyết định hành động trong tương lai.
Rào cản khi thiết lập và ứng dụng marketing data warehouse
Kỹ thuật
Rào cản đầu tiên mình nghĩ đặc biệt các bạn làm marketing phải đối mặt đó chính là về mặt kỹ thuật, đòi hỏi mọi người ít nhất phải có kiến thức cơ bản về lưu trữ đám mây, kiến thức về cấu trúc data, data pipeline (đường ống dữ liệu) và đặc biệt phải có kiến thức về ngôn ngữ SQL để thực hiện truy vấn dữ liệu lớn từ nhiều nguồn.
Chi phí
Rào cản thứ hai mình nghĩ cũng khá lớn mà các doanh nghiệp SME sẽ phải cân nhắc rất nhiều đó chính là rào cản về chi phí để đầu tư khi quyết định thiết lập marketing data warehouse.
Một số chi phí có thể liệt kê như:
- Chi phí đầu tư mua công cụ ETL ( là công cụ giúp trích xuất, biến đổi và tải dữ liệu từ nhiều nguồn về data warehouse
- Chi phí thuê kho lưu trữ dữ liệu đám mây
- Chi phí mua công cụ trực quan hoá dữ liệu
- Chi phí thuê nhân sự data engineer và data analyst
Phân biệt data warehouse vs database vs data lake vs data mart
Vài năm trở lại đây mặc dù các công cụ báo cáo BI đã dần phổ biến, nhưng vần còn rất nhiều người sử dụng công cụ cơ bản như Google spreadsheet để báo cáo và lưu trữ dữ liệu.
Điểm hạn chế của Google spreadsheet là phải dữ lý dữ liệu thủ công, kích thước lưu trữ dữ liệu nhỏ, không chạy được báo tự động theo thời gian thực.
Do đó có sự xuất hiện của data warehouse vs database vs data lake vs data mart để khắc phục vấn đề trên.
Cùng tìm hiểu so sánh giữa data warehouse vs database vs data lake vs data mart
Data warehouse
Data warehouse là giải pháp kho dữ liệu đám mây cho phép người dùng lưu trữ và phân tích dữ liệu có cấu trúc đa kênh và giữa các bộ phận phòng ban. Kho lưu trữ đám mây thường chứa các bảng data và thường sử dụng ngôn ngữ lập trình SQL để truy vấn dữ liệu
- Số lượng nguồn dữ liệu (data source): Nhiều
- Loại dữ liệu: dữ liệu có cấu trúc
- Khả năng lưu trữ: thấp đến cực lớn
- Chi phí lữu trữ: thấp đến trung bình
- Truy cập dữ liệu: try vấn dữ liệu với ngôn ngữ SQL
Database
Cơ sở dữ liệu (database) là một tập hợp dữ liệu có cấu trức và được sắp xếp có tổ chức liên quan đến nhau, dễ dàng truy cập, quản lý và cập nhật. Một cơ sở dữ liệu độc lập thường chỉ chứa dữ liệu có mối quan hệ liên quan đến nhau. Một ví dụ của cơ sở dữ liệu là CRM, phần mềm quản lý khách hàng chứa toàn bộ thông tin cửa khách hàng đã mua hàng và khách hàng tiềm năng
- Số lượng nguồn dữ liệu (data source): hạn chế
- Loại dữ liệu: dữ liệu có cấu trúc
- Khả năng lưu trữ: thấp đến vừa phải
- Chi phí lữu trữ: rất cao
- Truy cập dữ liệu: try vấn dữ liệu với ngôn ngữ SQL
Data lake
- Số lượng nguồn dữ liệu (data source): hạn chế
- Loại dữ liệu: dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc
- Khả năng lưu trữ: rất lớn
- Chi phí lữu trữ: thấp
- Truy cập dữ liệu: Tập tin CSV
Data mart
Data mart là một phần nhỏ của kho dữ liệu phục một bộ phận trong tổ chức. Ví dụ, Marketing data warehouse có thể là một data mart khi dữ liệu của bộ phận khác cũng được lưu trong cùng một data warehouse.
- Số lượng nguồn dữ liệu (data source): Nhiều
- Loại dữ liệu: dữ liệu có cấu trúc
- Khả năng lưu trữ: trung bình
- Chi phí lữu trữ: vừa phải
- Truy cập dữ liệu: Tập tin CSV
Kết luận lại là:
Qua so sánh ở phần trên có thể kết luận kho dữ liệu (data warehouse) là giải pháp lưu trữ dài hạn tốt nhất nếu bạn đang tìm kiếm một giải pháp xây dựng marketing data warehouse, tại sao?
1/ Data warehouse cho phép kết nối với rất nhiều nguồn dữ liệu
2/ Khả năng mở rộng lưu trữ theo nhu cầu rất dễ dàng
3/ Chi phí lưu trữ tiết kiệm - thanh toán linh hoạt theo kích thước dữ liệu
4/ Data có cấu trúc giúp truy vấn và phân tích dữ liệu dễ dàng và nhanh chóng.
Nhận xét
Đăng nhận xét