Ứng dụng của Big data trong tiếp thị kỹ thuật số (Digital marketing)

Bài viết "Ứng dụng của Big data trong tiếp thị kỹ thuật số (Digital marketing)" cung cấp tổng quan về Big Data, Digital Marketing, kết quả khảo sát nhận thức của doanh nghiệp về Big data, những thuận lợi khó khăn trong việc ứng dụng Big Data vào hoạt động Digital Marketing. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ứng dụng của Big data trong tiếp thị kỹ thuật số (Digital marketing) ỨNG DỤNG CỦA BIG DATA TRONG TIẾP THỊ KỸ THUẬT SỐ (DIGITAL MARKETING) Nguyễn Thanh Bình Khoa Công nghệ Thông tin. Trường Đại học Tài chính – Marketing Email: ntbinh@ufm.edu.vn Tóm tắt: Trong kỷ nguyên công nghệ, sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin, khoa học & công nghệ và sự phổ biến của các thiết bị Internet, điện thoại di động đã dẫn đến một sự bùng nổ của dữ liệu - những dữ liệu đến từ chính những tương tác của con người trên đa dạng các thiết bị kỹ thuật số, dữ liệu được tạo ra với tốc độ chóng mặt được gọi là Big Data. Bên cạnh đó, sự phát triển của thương mại điện tử, Digital Marketing đã ngày càng khẳng định ưu thế vượt trội so với những phương thức marketing truyền thống trước đây chỉ giới hạn trong phạm vi địa lý nhất định. Digital Marketing giúp thông điệp truyền thông của doanh nghiệp vượt ra ngoài giới hạn về địa lý, đạt đến những hiệu quả giao tiếp với khách hàng tối ưu nhất. Trong khuôn khổ bài viết này, tôi cung cấp tổng quan về Big Data, Digital Marketing, kết quả khảo sát nhận thức của doanh nghiệp về Big data, những thuận lợi khó khăn trong việc ứng dụng Big Data vào hoạt động Digital Marketing. Từ khóa: Big Data, dữ liệu lớn, Digital Marketing 1. KHÁI NIỆM VỀ BIG DATA Theo wikipedia: Big Data là một thuật ngữ chỉ bộ dữ liệu lớn hoặc phức tạp mà các phương pháp truyền thống không đủ các ứng dụng để xử lý dữ liệu này. Theo Gartner: Dữ liệu lớn là những nguồn thông tin có đặc điểm chung khối lượng lớn, tốc độ nhanh và dữ liệu định dạng dưới nhiều hình thức khác nhau, do đó muốn khai thác được đòi hỏi phải có hình thức xử lý mới để đưa ra quyết định, khám phá và tối ưu hóa quy trình. 2. PHÂN LOẠI DỮ LIỆU LỚN Dữ liệu lớn bao gồm dữ liệu truyền thống và dữ liệu phi truyền thống ➢ Dữ liệu truyền thống bao gồm: - Dữ liệu của công ty dưới dạng báo cáo hàng năm, hồ sơ theo qui định, số liệu bán hàng và thu nhập và các cuộc hội nghị bằng điện thoại (conference calls). 156 - Dữ liệu được tạo ra trên thị trường tài chính, bao gồm giá và khối lượng giao dịch. - Thống kê của chính phủ. ➢ Dữ liệu phi truyền thống bao gồm: - Dữ liệu từ cá nhân: Bài đăng trên các mạng xã hội, các đánh giá trực tuyến, email và việc truy cập trang web. - Dữ liệu từ các doanh nghiệp: Hồ sơ ngân hàng và dữ liệu máy quét bán lẻ. - Dữ liệu từ các thiết bị điện tử: Dữ liệu được tạo ra từ nhiều loại thiết bị, bao gồm điện thoại thông minh, máy ảnh, micrô, đầu đọc nhận dạng tần số vô tuyến (RFID), cảm biến không dây và vệ tinh. Khi Internet và các thiết bị nối mạng ngày càng phát triển, việc sử dụng các nguồn dữ liệu phi truyền thống đã tăng lên, bao gồm thông tin trên các mạng xã hội, email và các phương thức giao tiếp bằng văn bản, lưu lượng truy cập trang web, trang tin tức trực tuyến và các nguồn thông tin điện tử khác. 3. ĐẶC TRƯNG CỦA DỮ LIỆU LỚN Dữ liệu lớn có 5 đặc trưng cơ bản như sau (mô hình 5V): Hình 1: 5 đặc trưng của Big Data (1) Khối lượng dữ liệu (Volume): Đây là đặc điểm tiêu biểu nhất của dữ liệu lớn, khối lượng dữ liệu rất lớn. Kích cỡ của Big Data đag 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 157 dữ liệu. Dữ liệu truyền thống có thể lưu trữ trên các thiết bị đĩa mềm, đĩa cứng. Nhưng với dữ liệu lớn chúng ta sẽ sử dụng công nghệ “đám mây” mới đáp ứng khả năng lưu trữ được dữ liệu lớn. (2) Tốc độ (Velocity): Tốc độ có thể hiểu theo 2 khía cạnh: (a) Khối lượng dữ liệu gia tăng rất nhanh (mỗi giây có tới 72.9 triệu các yêu cầu truy cập tìm kiếm trên web bán hàng của Amazon); (b) Xử lý dữ liệu nhanh ở mức thời gian thực (real-time), có nghĩa dữ liệu được xử lý ngay tức thời ngay sau khi chúng phát sinh (tính đến bằng mili giây). Các ứng dụng phổ biến trên lĩnh vực Internet, Tài chính, Ngân hàng, Hàng không, Quân sự, Y tế – Sức khỏe như hiện nay phần lớn dữ liệu lớn được xử lý real-time. Công nghệ xử lý dữ liệu lớn ngày nay đã cho phép chúng ta xử lý tức thì trước khi chúng được lưu trữ vào cơ sở dữ liệu. (3) Đa dạng (Variety): Đối với dữ liệu truyền thống chúng ta hay nói đến dữ liệu có cấu trúc, thì ngày nay hơn 80% dữ liệu được sinh ra là phi cấu trúc (tài liệu, blog, hình ảnh, vi deo, bài hát, dữ liệu từ thiết bị cảm biến vật lý, thiết bị chăm sóc sức khỏe…). Big Data cho phép liên kết và phân tích nhiều dạng dữ liệu khác nhau. Ví dụ, với các bình luận của một nhóm người dùng nào đó trên Facebook với th ...