Ứng Dụng Giao Hàng Hàng Đầu

Quảng cáo hiển thị tự động, như bạn chỉ ra, cung cấp nhiều lợi ích. Nhưng nghiên cứu cho thấy có mối quan tâm về những thách thức như an toàn thương hiệu và gian lận quảng cáo. Bạn giải quyết điều này như thế nào?

Marcus: Chắc chắn, không gì có thể tránh được tham nhũng, gian lận trong quảng cáo. Tại Delivery Hero, chúng tôi phụ thuộc vào cách tiếp cận dựa trên quy tắc và vì thế, chúng tôi sử dụng Bộ phòng chống tham nhũng từ Adjust. Chúng tôi tiến hành kiểm tra gian lận thường xuyên và nếu các con số cho thấy bất cứ điều gì khác với những gì chúng tôi mong đợi, với những gì chúng tôi điểm chuẩn, khi đó chúng tôi sẽ đánh dấu nó với đối tác quảng cáo. Để hỗ trợ doanh nghiệp đang phát triển mà Delivery Hero đang có, chúng tôi cần phải tin tưởng vào dữ liệu và đây là những gì chúng tôi có. Đó không chỉ là về việc ngăn chặn gian lận, mà còn có dữ liệu để đưa ra quyết định đúng đắn cho doanh nghiệp.

Dữ liệu là nguồn sống của một tổ chức. Quá trình và luồng dữ liệu để mọi người và các nhóm có quyền truy cập và có thể hành động theo nó là gì?

Hazal: Chúng tôi so sánh dữ liệu theo dõi được - ví dụ: các đơn đặt hàng ứng dụng thu thập thông qua Adjust - với các đơn đặt hàng thực tế nhận được và tạo ra doanh thu. Chúng tôi thực hiện điều này bằng cách nhập một số dữ liệu của Adjust, cũng chính là dữ liệu trung tâm, vào kho dữ liệu của chúng tôi chứa tất cả dữ liệu từ khắp nơi trên thế giới. Sau đó, chúng tôi thực hiện các tính toán, báo cáo và mô hình phân phối của riêng mình, ngoài Adjust.

Chúng tôi không chỉ sử dụng mô hình phân bổ 7 ngày sau nhấp chuột của Adjust mà còn phát triển một logic khác trong nội bộ. Đây là dữ liệu được sử dụng bởi mọi người trong marketing để tối ưu hóa các chiến dịch của họ. Những gì tôi đã tìm thấy là Adjust được phát triển hơn, tiên tiến hơn các MMP khác trong khả năng không giới hạn, chuẩn xác và chi tiết trong dữ liệu thô mà họ cung cấp. Chúng tôi phụ thuộc vào điều này, và cũng có niềm tin mạnh mẽ vào nó. Các quyết định marketing ở cấp độ CMO được đưa ra dựa trên dữ liệu Adjust.

Nói về marketing, những nỗ lực của bạn trải rộng trên web, ứng dụng, TV và hơn thế nữa. Bạn sử dụng tiếp xúc đa điểm chạm cho một hành trình khách hàng phức tạp như vậy như thế nào?

Marcus: Đối với chúng tôi, điều quan trọng để kết nối các dấu chấm trên các điểm tiếp xúc khác nhau, web, ứng dụng, TV và hơn thế nữa, để hiểu hành trình người dùng hoàn chỉnh. Nói chung, có nhiều cách khác nhau để tiếp cận với tiếp xúc đa điểm chạm. Có đa điểm được cài đặt trước và có đa điểm dựa trên sự kiện. Theo dõi web cung cấp cho chúng tôi các luồng dữ liệu mà chúng tôi có thể sử dụng để xây dựng các phương pháp. Từ đó, dẫn tới việc sắp xếp hợp lý dữ liệu web và dữ liệu ứng dụng - và đó là thách thức lớn. Tuy nhiên, đối với hành trình ứng dụng, nó tương đối chính xác vì chúng tôi sử dụng Adjust và sử dụng những cuộc gọi lại dữ liệu (data callbacks). Trong trường hợp của thiết bị di động và ứng dụng, nó cũng dễ dàng hơn nhiều so với trên web, nơi cookie có thể bị xóa trong trình duyệt.

Bạn đề cập đến các callbacks và các lợi ích của việc sử dụng dữ liệu trong chiến lược mở rộng hơn của mình. Bạn có thể cung cấp một số lời khuyên hoặc thực hành tốt nhất không?

Marcus: Trước tiên, bạn cần mô hình hóa dữ liệu theo nhu cầu kinh doanh của mình. Nhu cầu của bạn sẽ phụ thuộc vào công ty và các mục tiêu của bạn, và hành trình người dùng bạn cung cấp. Rõ ràng, hành trình người dùng khá khác biệt nếu bạn chỉ cung cấp cho khách hàng của mình một ứng dụng hơn là nếu bạn có cách tiếp cận tiếp xúc đa điểm chạm như chúng tôi. Một khi bạn hiểu rõ về điều này, bạn có thể bắt đầu phát triển mô hình của mình. Sau đó, sẽ là BI thông minh và sử dụng các cuộc gọi lại theo cách mà bạn có thể mô hình hóa nó. Nói một cách đơn giản, bạn phải hiểu được các mục tiêu của mình và bạn phải mô hình hóa dữ liệu để phù hợp với công ty của bạn và phục vụ mục tiêu của mình.

Để đưa ra quyết định như thế này, các nhà quảng cáo phải nắm vững dữ liệu, hiểu rõ về hành trình người dùng và chuyên môn để biết những gì họ cần theo dõi ngay từ đầu. Delivery Hero đã xây dựng các hệ thống để làm việc này, nhưng đây có thể là một dự án khá quy mô. Các công ty nhỏ hơn có thể làm gì để giải quyết một dự án lớn như vậy?

Hazal: Tất nhiên, một số công ty nhỏ hơn hoặc các công ty mới thành lập sẽ không có quy mô hoặc nguồn nhân lực để bắt đầu một dự án lớn như vậy. Nhưng điều này không nên là một rào cản. Hiện tại, thật dễ dàng để kéo dữ liệu thông qua các nhà cung cấp đám mây khác nhau, chẳng hạn như Google, sau đó tạo báo cáo khách hàng thực sự dựa trên dữ liệu. Do đó, bạn không cần một kiến trúc sư hệ thống để bắt đầu. Tuy nhiên, bạn cần xác định những gì bạn muốn theo dõi và những gì bạn sẽ làm với dữ liệu mà bạn theo dõi. Thật dễ dàng để nói rằng bạn sẽ chỉ theo dõi mọi thứ. Nhưng, nếu bạn chỉ chèn nó vào các báo cáo khác nhau và không là gì, thì cuối cùng mục đích của việc theo dõi dữ liệu này là gì?

Tại một công ty "trưởng thành" như Delivery Hero, chúng tôi phải theo dõi từng bước trong hành trình của khách hàng và phải hiểu người dùng hoàn toàn. Nhưng, đối với một công ty nhỏ, bước quan trọng nhất đối với các nhà quảng cáo là tìm ra KPI nào là quan trọng nhất và sau đó theo dõi để hiểu liệu họ có thành công trong việc đáp ứng KPI của mình hay không. Sau đó, họ có thể bắt đầu xây dựng quy trình ra quyết định dựa trên báo cáo của mình, điều này sẽ cho phép họ phát triển doanh nghiệp và đối tượng khách hàng của họ.

Bạn có những gì đã được gọi là "văn hóa thử nghiệm một cách kỷ luật, đã qua kiểm tra". Điều này đã cho phép bạn đạt được gì? Kết quả bất ngờ lớn nhất hoặc cải thiện lớn nhất cho marketing của bạn là gì?

Hazal: Chúng tôi thực sự đã chạy rất nhiều thử nghiệm để hiểu liệu một thay đổi mà chúng tôi áp dụng để thu thập thêm một tham số, hay một sự kiện nữa, có tạo ra bất kỳ sự khác biệt thực sự nào trong những kết quả chiến dịch thu được hay không. Trong trường hợp này, chúng tôi đã quyết định chạy một chiến dịch thử nghiệm để hiểu liệu nó có đáng không - và để làm điều này, chúng tôi đã triển khai tính năng gỡ cài đặt (uninstall) của Adjust.

Việc học chính từ các bài kiểm tra này là khi quyết định triển khai một tính năng mới hoặc thậm chí là một sự kiện mới, trước tiên chúng tôi luôn kiểm tra điều này ở quy mô nhỏ hơn - và kiểm tra chúng trong các chiến dịch thực tế. Mục tiêu là để hiểu nếu một thay đổi đó thực sự tạo ra sự khác biệt, ví dụ như có thể tiết kiệm ngân sách hoặc tài nguyên. Thât sự quan trọng để xây dựng một case study cho những người ra quyết định trong nhóm sản phẩm và nhóm marketing địa phương, để họ thấy lý do tại sao nên dành nhiều tài nguyên để tạo ra những thay đổi và chứng minh dữ liệu này sẽ giúp ích lâu dài như thế nào.

Dữ liệu đã cho phép bạn mở khẩu độ về cách bạn xem và thu hút người dùng của bạn. Nhưng mô phỏng lại trải nghiệm người dùng là một nghệ thuật và là một khoa học. Tác động bây giờ - và trong tương lai - của tự động hóa marketing là gì?

Marcus: Ngay bây giờ, tự động hóa marketing cho phép chúng tôi tiết kiệm thời gian thực hiện các công việc lặp đi lặp lại và thủ công. Nhưng nó cũng cho phép các nhà quảng cáo và quản lý sử dụng thời gian của họ hiệu quả hơn và tập trung hơn vào các tư duy chứ không chỉ là thực hiện. Quản lý nhóm của riêng tôi, tôi có thể thấy rằng mọi người không chỉ bắt đầu thực sự thích những gì họ đang làm, họ còn nghĩ "còn có thể làm gì khác biệt nữa".

Tự động hóa đang đưa nhóm đến trạng thái tinh thần nơi họ có thể bắt đầu nảy ra những ý tưởng sáng tạo hơn - và điều này hoàn toàn có ích cho công ty. Nó cũng giống như trong thể thao: bạn giỏi như đội của bạn và, nếu đội của bạn có thể phát triển những ý tưởng mới, thì bạn sẽ phát triển thành một đội và sau đó là một công ty. Theo quan điểm của tôi, tự động hóa sẽ giúp các nhóm có thể lập chiến lược nhiều hơn và phát triển tầm nhìn hướng dẫn những nỗ lực của họ để giải quyết các vấn đề và thách thức lớn hơn trong marketing, như tìm cách kết hợp thương hiệu và hiệu suất hoặc cách kết hợp tất cả các điểm chạm để hiểu và đo lường cách để phát triển hơn nữa.

Tương lai sẽ chứng kiến lối tư duy cũ về marketing kỹ thuật số được thay thế bằng các cách tiếp cận mới. Ở đây, tự động hóa sẽ cung cấp cho các nhà quảng cáo không gian họ cần để hiểu về công nghệ, phân tích dữ liệu, viết mã, làm việc chặt chẽ với các nhóm sản phẩm, hợp tác với các nhóm BI, giao tiếp với các bên liên quan, các đại lý và đối tác và - trên hết - tư duy và hành động như những doanh nhân vì lợi ích của công ty và sự phát triển cá nhân của chính họ.