Quyền Riêng Tư Lên Ngôi, Quảng Cáo Cần Gì?
Trong bối cảnh quyền riêng tư người dùng ngày càng được thắt chặt (với những quy định như GDPR, PIPL của Trung Quốc và vô vàn chính sách mới), các nhà tiếp thị đang phải “đau đầu” tìm cách thích nghi. Chiến lược thu thập và sử dụng dữ liệu của họ giờ đây cần được xem xét lại triệt để.
Và giải pháp mới nhất đang thu hút sự chú ý mạnh mẽ? Đó chính là Dữ liệu tổng hợp (Synthetic Data).
Đây là một “giải pháp thay thế” an toàn về quyền riêng tư, được tạo ra một cách nhân tạo, nhưng lại có sức mạnh như dữ liệu thật. Các công ty công nghệ marketing và quảng cáo, đặc biệt là ở khu vực Châu Á – Thái Bình Dương (APAC), đang ngày càng khám phá và ứng dụng nó. Dữ liệu tổng hợp giúp họ đẩy mạnh đổi mới mà không lo lắng về việc xâm phạm lòng tin của người dùng hay vi phạm các quy định pháp luật.
Forrester (một công ty nghiên cứu thị trường nổi tiếng) gần đây đã vinh danh dữ liệu tổng hợp là một trong 10 công nghệ mới nổi hàng đầu cho năm 2025. Và đây không chỉ là một lý thuyết “viển vông” về tương lai. Từ việc thử nghiệm các chiến dịch mới cho đến mô hình hóa AI, các đội ngũ marketing thực tế đã và đang ứng dụng nó một cách hiệu quả.
Dữ liệu tổng hợp có thể là bước tiến lớn tiếp theo trong quảng cáo ưu tiên quyền riêng tư
Bài viết này sẽ cùng bạn khám phá dữ liệu tổng hợp là gì, cách thức hoạt động của nó, tại sao nó lại quan trọng đến vậy trong thời điểm hiện tại, và ý nghĩa của nó đối với tương lai của ngành quảng cáo.
Dữ Liệu Tổng Hợp Là Gì và Hoạt Động Thế Nào?
Đơn giản mà nói, dữ liệu tổng hợp là thông tin do máy móc tạo ra, không phải được thu thập từ người thật, nhưng nó được thiết kế để hoạt động y hệt như dữ liệu thật.
Hãy hình dung nó giống như một bản sao kỹ thuật số hoàn hảo của dữ liệu khách hàng thực tế, nhưng điểm khác biệt then chốt là nó hoàn toàn không chứa bất kỳ thông tin cá nhân hay nhận dạng nào của người thật. Không giống như dữ liệu đã được ẩn danh hóa (vẫn có khả năng truy ngược về nguồn gốc), dữ liệu tổng hợp được “xây dựng từ đầu” và không hề liên quan đến bất kỳ cá nhân cụ thể nào.
Đối với các nhà tiếp thị, điều này có nghĩa là bạn có thể thoải mái:
- Chạy thử nghiệm A/B (A/B testing).
- Mô phỏng hành trình khách hàng.
- Hoặc đào tạo các mô hình AI (Trí tuệ Nhân tạo) mà không cần phải thu thập hay xử lý dữ liệu người dùng thật đã được đồng ý.
Dù bạn đang mô phỏng cách khách hàng di chuyển qua các kênh marketing, hay thử nghiệm hiệu suất sáng tạo trên các nhóm nhân khẩu học khác nhau, dữ liệu tổng hợp đều mang lại cho bạn kết quả chân thực – đồng thời vẫn tuân thủ đầy đủ mọi quy định về quyền riêng tư.
Dữ liệu tổng hợp có thể tồn tại dưới nhiều hình thức: từ bảng tính có cấu trúc, mô phỏng hành vi duyệt web, cho đến cả hình ảnh hay âm thanh do AI tạo ra. Lợi ích lớn nhất của nó? Bạn sẽ có được những thông tin chi tiết chính xác và khả năng kiểm thử mạnh mẽ mà không vướng phải những rắc rối về mặt pháp lý hay đạo đức khi sử dụng dữ liệu cá nhân.
Tại Sao Các Nhà Tiếp Thị Đang Chuyển Sang Dữ Liệu Tổng Hợp Ngay Bây Giờ?
Theo Forrester, 42% các công ty được khảo sát hiện đang sử dụng dữ liệu tổng hợp như một công cụ bảo vệ quyền riêng tư. Trong bối cảnh marketing kỹ thuật số ngày càng phải đối mặt với nhiều quy định chặt chẽ hơn (từ GDPR của Châu Âu đến PIPL của Trung Quốc), giá trị chiến lược của công nghệ này đang ngày càng được khẳng định.
Inna Weiner, Phó Chủ tịch Sản phẩm của AppsFlyer, cho biết lý do rất đơn giản: “Dữ liệu ẩn danh dễ bị tổn thương, nhưng dữ liệu tổng hợp thì không thể truy xuất nguồn gốc. Nó được tạo ra từ đầu.” Đội ngũ của bà đã giúp nhiều thương hiệu lớn như Coca-Cola và Nike sử dụng dữ liệu tổng hợp để tạo nguyên mẫu sản phẩm và đào tạo thuật toán mà không cần phải “đụng chạm” đến các tập dữ liệu nhạy cảm của khách hàng.
Sự cấp thiết là rõ ràng: khi các “đường ống dữ liệu” truyền thống (như cookie của bên thứ ba) đang dần cạn kiệt, dữ liệu tổng hợp mang đến một cơ hội hiếm có để duy trì sức mạnh phân tích trong khi vẫn hoàn toàn tuân thủ các quy định.
Các Trường Hợp Sử Dụng Thực Tế Từ Các Cơ Quan APAC
Các cơ quan marketing hàng đầu trong khu vực APAC không chỉ ngồi chờ xem dữ liệu tổng hợp có được ưa chuộng hay không, mà họ đã bắt tay vào ứng dụng nó ở quy mô lớn.
- Publicis Groupe (Nhật Bản & APAC): Các nhóm tại đây đang sử dụng dữ liệu tổng hợp để thử nghiệm các nhóm tập trung (focus group) trực tuyến và xác thực tính sáng tạo của các chiến dịch. Laurent Thevenet, Giám đốc Công nghệ Sáng tạo, APAC, chia sẻ: “Chúng tôi đang thử nghiệm sáng tạo với một nhóm tập trung trực tuyến đầy đủ bao gồm các cá nhân được hỗ trợ bởi dữ liệu. Điều này giúp chúng tôi đưa ra quyết định sáng suốt và hiệu quả hơn.”
- Digital Symphony Malaysia: Kuhan Kumar, Giám đốc điều hành của Digital Symphony Malaysia, coi dữ liệu tổng hợp là một bước đột phá. Đội ngũ của ông sử dụng nó để mô phỏng đường cong chuyển đổi và dự đoán hiệu suất chiến dịch, đặc biệt hữu ích ở những thị trường còn thiếu dữ liệu thực tế. “Đó là cách chúng tôi phá vỡ sự đánh đổi giữa đổi mới và quyền riêng tư,” Kumar nói. “Bạn có được sức mạnh mô hình hóa toàn diện mà không có gánh nặng về quyền riêng tư.”
Mẹo Chiến Lược Cho Các Nhà Tiếp Thị Khi Khám Phá Dữ Liệu Tổng Hợp
Nếu bạn đang cân nhắc ứng dụng dữ liệu tổng hợp, đây là bốn điểm quan trọng cần ghi nhớ:
- Không chỉ là công cụ tuân thủ, mà là động lực đổi mới:
- Đừng chỉ xem nó như một cách để tuân thủ luật. Hãy sử dụng nó để thử nghiệm sự sáng tạo, mô hình hóa hành vi của khán giả, hoặc mô phỏng các chiến lược thâm nhập thị trường ở những nơi dữ liệu thực tế bị hạn chế.
- Coi nó là một hệ thống “sống”, không phải một tệp dùng một lần:
- Inna Weiner cảnh báo rằng dữ liệu tổng hợp phải được tái tạo thường xuyên để tính đến tính thời vụ hoặc những thay đổi trong hành vi người dùng. Đây là một tài sản động cần được bảo trì tích cực.
- Bắt đầu từ những việc nhỏ và tập trung:
- Chọn một “điểm đau” cụ thể – ví dụ như thử nghiệm hiệu quả các phương tiện truyền thông, mở rộng đối tượng khách hàng, hoặc cá nhân hóa thông điệp – và tiến hành các thử nghiệm có kiểm soát. Đừng cố gắng thay đổi toàn bộ chiến lược dữ liệu của bạn chỉ sau một đêm.
- Cẩn thận với dữ liệu “quá hoàn hảo”:
- Bộ dữ liệu quá sạch sẽ có thể dẫn đến các mô hình AI dễ bị “vỡ” hoặc hoạt động không ổn định khi gặp dữ liệu thực tế. Như Thevenet đã lưu ý, mục tiêu không phải là sự hoàn hảo mà là tính chân thực. Hãy đưa vào các trường hợp ngoại lệ và bất thường để xây dựng các hệ thống bền vững hơn.
Dữ liệu tổng hợp có thể nghe giống như một khái niệm khoa học viễn tưởng, nhưng đối với ngày càng nhiều nhà tiếp thị, nó đã trở thành một phần không thể thiếu trong công việc hàng ngày của họ.
Khi việc theo dõi người dùng ngày càng khó giải thích và khó triển khai, khả năng mô phỏng mà không cần giám sát có thể định hình làn sóng quảng cáo có trách nhiệm và có khả năng mở rộng tiếp theo. Các công ty nắm vững công nghệ này sớm sẽ có lợi thế đáng kể trong nền kinh tế ưu tiên quyền riêng tư.
Bạn đã sẵn sàng để đón đầu xu hướng này và “trang bị” cho chiến lược marketing của mình bằng dữ liệu tổng hợp chưa?
Xem thêm: Dự Báo Quảng Cáo Giữa Năm 2025: Số Hóa Bùng Nổ, Kênh Truyền Thống “Chật Vật”!
