Hệ sinh thái Thương mại Truyền thông: Nơi hội tụ của Dữ liệu, AI và Mua sắm Thương mại điện tử

Cuộc cách mạng thương mại truyền thông trị giá 140 tỷ đô la đã đến, thay đổi hoàn toàn cách chúng ta mua sắm và quảng cáo. Bằng cách kết hợp dữ liệu giao dịch bên thứ nhất với AI, hệ sinh thái mạnh mẽ này mang đến các quảng cáo có tính liên quan cao, tập trung vào kết quả, giúp củng cố mối quan hệ giữa người tiêu dùng, nhà bán lẻ và thương hiệu – từ đó thay đổi mô hình tăng trưởng cho tất cả các bên liên quan.

Hãy cùng tìm hiểu kỹ hơn về làn sóng thứ ba và cũng là làn sóng lớn nhất của quảng cáo kỹ thuật số. 

Tìm hiểu về hệ sinh thái thương mại truyền thông 

Thương mại truyền thông đề cập đến mạng lưới các nhà bán lẻ và sàn thương mại điện tử tận dụng dữ liệu giao dịch bên thứ nhất để cung cấp các giải pháp quảng cáo nhắm mục tiêu dựa trên hiệu suất. 

Khác với quảng cáo kỹ thuật số truyền thống, các nền tảng thương mại truyền thông hoạt động tại điểm giao thoa giữa mua sắm và quảng cáo, tạo ra một vòng lặp khép kín nơi hoạt động tiếp thị kết nối trực tiếp với doanh số có thể đo lường được.

Thương mại điện tử vẫn là nền tảng của hệ sinh thái này, với các mạng lưới bán lẻ truyền thông (RMN) quản lý quảng cáo trên nhiều lĩnh vực như đồ gia dụng, giao đồ ăn, may mặc và nhiều lĩnh vực khác. Tuy nhiên, cơ hội này cũng đang mở rộng sang các lĩnh vực tăng trưởng cao mới như tài chính hoặc du lịch. Trên thực tế, các danh mục thương mại truyền thông phi bán lẻ được dự báo sẽ chiếm 13,5% thị phần vào năm 2028. 

Quy mô thị trường và dự báo tăng trưởng

Với các dự báo thị trường sẽ vượt mốc 140 tỷ đô la trên toàn cầu vào năm 2025, thương mại truyền thông là một trong những phân khúc phát triển nhanh nhất trong lĩnh vực quảng cáo kỹ thuật số. Ngay cả khi Amazon chiếm lĩnh 75% chi tiêu cho bán lẻ truyền thông tại Hoa Kỳ, thị trường tổng thể vẫn đang mở rộng nhanh chóng, tạo cơ hội cho các nhà bán lẻ ở mọi quy mô phát triển mạng lưới truyền thông của riêng mình.

Sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi một số yếu tố:

1. Sự phát triển của quyền riêng tư kỹ thuật số: Trước tình trạng loại bỏ cookie và các luật về quyền riêng tư ngày càng nghiêm ngặt, các nhà quảng cáo đang chuyển hướng sang những nền tảng sở hữu dữ liệu bên thứ nhất mạnh mẽ.
2. Tiềm năng lợi nhuận biên cao: Các nhà bán lẻ và sàn thương mại điện tử có thể đạt được biên lợi nhuận cao hơn đáng kể trong lĩnh vực truyền thông (70-90%) so với hoạt động bán lẻ truyền thống (2-5%).
3. Quảng cáo dựa trên hiệu suất: Đặc biệt trong điều kiện kinh tế bất ổn, các thương hiệu ưu tiên những kênh tiếp thị có thể đo lường được và dựa trên hiệu suất.
4. Những tiến bộ công nghệ: Các công cụ học máy (ML) và AI tinh vi đã giúp mọi nhà bán lẻ có thể kích hoạt dữ liệu bên thứ nhất trên quy mô lớn.

Các bên tham gia chính trong hệ sinh thái truyền thông thương mại

Hệ sinh thái truyền thông thương mại xoay quanh ba nhóm đối tác chính, mỗi nhóm có mục tiêu riêng biệt nhưng lại có lợi ích phụ thuộc lẫn nhau:

Nhà cung cấp (Nhà quảng cáo)

Các thương hiệu dựa vào những nhà bán lẻ và nền tảng thương mại chủ chốt để tiếp cận đối tượng khách hàng mục tiêu và thúc đẩy tăng trưởng. Thường phải cạnh tranh với hàng chục nghìn, thậm chí hàng triệu sản phẩm khác, các nhà cung cấp cần những công cụ hiệu quả để nổi bật trên các thị trường đầy tính cạnh tranh.

Điều các nhà quảng cáo coi trọng nhất trong truyền thông thương mại:

• Tiếp cận trực tiếp với những người mua sắm có ý định mua hàng cao
• Đo lường khép kín giúp kết nối chi phí quảng cáo với doanh số thực tế
• Khả năng sử dụng dữ liệu bên thứ nhất của nhà bán lẻ để nhắm mục tiêu chính xác
• Cơ hội tác động đến quyết định mua hàng ngay tại thời điểm cân nhắc

Các nhà bán lẻ và sàn thương mại điện tử (Chủ sở hữu phương tiện truyền thông)

Các nhà bán lẻ trực tuyến và sàn thương mại điện tử đang biến cửa hàng kỹ thuật số của họ thành những nền tảng quảng cáo mạnh mẽ. Bằng cách kết hợp không gian quảng cáo cao cấp với nhắm mục tiêu bằng dữ liệu bên thứ nhất, các công ty này tạo ra một cỗ máy lợi nhuận giúp nâng cao trải nghiệm người dùng.

Lợi ích của chủ sở hữu phương tiện truyền thông từ commerce media:

• Các nguồn doanh thu mới với biên lợi nhuận cao (thường từ 70-90%)
• Mối quan hệ bền chặt hơn với các đối tác thương hiệu và nhà cung cấp
• Giá trị gia tăng từ tài sản dữ liệu bên thứ nhất của họ
• Lợi thế cạnh tranh khác biệt trong thị trường bán lẻ
  ‍

Người mua sắm (Người tiêu dùng)

Trung tâm của hệ sinh thái này là người mua sắm, những người được hưởng lợi từ việc khám phá sản phẩm liền mạch và các đề xuất phù hợp hơn. Khi được thực hiện đúng cách, commerce media không tạo cảm giác như quảng cáo đối với người tiêu dùng, mà giống như những gợi ý hữu ích phù hợp với sở thích và nhu cầu của họ.

Lợi ích của người tiêu dùng từ commerce media hiệu quả:

• Tăng khả năng khám phá các sản phẩm phù hợp
• Trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa
• Quyết định mua hàng sáng suốt hơn
• Giá cả có khả năng tốt hơn nhờ sự cạnh tranh giữa các nhà quảng cáo

Khi hệ sinh thái commerce media vận hành hiệu quả, nó tạo ra một vòng lặp tích cực: nhà quảng cáo tiếp cận được đối tượng có ý định mua hàng cao và thúc đẩy doanh số, chủ sở hữu phương tiện truyền thông tạo ra doanh thu lợi nhuận và cải thiện trải nghiệm khách hàng, còn người tiêu dùng khám phá được các sản phẩm phù hợp hơn với nhu cầu của mình.

Dữ liệu bên thứ nhất trong Thương mại Truyền thông: Đơn vị tiền tệ mới

Thúc đẩy sự tương tác giữa các bên chủ chốt này là một tài sản quan trọng khác: dữ liệu bên thứ nhất. Trước những lo ngại ngày càng tăng về quyền riêng tư của người tiêu dùng, dữ liệu giao dịch bên thứ nhất đã trở thành đơn vị tiền tệ giá trị nhất đối với các nhà quảng cáo. Được thu thập trực tiếp từ các tương tác của khách hàng, loại dữ liệu này cung cấp những thông tin chi tiết vô song từ một nguồn dữ liệu bền vững trong tương lai.
‍

Tại sao dữ liệu bên thứ nhất lại quan trọng

Dữ liệu bên thứ nhất đặc biệt có giá trị vì:

• Được thu thập với sự đồng ý của người dùng, đảm bảo tuân thủ quyền riêng tư
• Cung cấp thông tin chi tiết trực tiếp về hành vi mua hàng thực tế, không chỉ là ý định mua
• Cho phép đo lường khép kín hiệu quả quảng cáo
• Tạo ra các cơ hội nhắm mục tiêu độc đáo mà không nơi nào khác có được

Theo McKinsey, tiếp thị cá nhân hóa dựa trên dữ liệu bên thứ nhất có thể giảm 50% chi phí thu hút khách hàng, tăng doanh thu từ 5-15% và nâng cao ROI tiếp thị từ 10-30%.
‍

Các phương pháp thu thập và kích hoạt dữ liệu bên thứ nhất

Các nhà bán lẻ và sàn thương mại điện tử thu thập dữ liệu bên thứ nhất thông qua:

1. Hồ sơ giao dịch: Lịch sử mua hàng, giỏ hàng bị bỏ quên và các tương tác với sản phẩm
2. Chương trình khách hàng thân thiết: Hồ sơ khách hàng, sở thích và các mô hình tương tác
3. Hành vi trên trang: Truy vấn tìm kiếm, lượt xem sản phẩm và mô hình duyệt web
4. Sử dụng ứng dụng: Hành vi trong ứng dụng và dữ liệu dựa trên vị trí
5. Tương tác dịch vụ khách hàng: Truy vấn hỗ trợ và phản hồi

Sức mạnh thực sự xuất hiện khi dữ liệu này được kích hoạt thông qua các nền tảng truyền thông thương mại, cho phép các khả năng như Phân khúc đối tượng, Mô hình hóa đối tượng tương tự, Dự đoán mua hàng, Trải nghiệm quảng cáo cá nhân hóa và Đo lường vòng lặp khép kín.
‍

Cách AI tích hợp vào truyền thông thương mại

AI là xương sống của các nền tảng truyền thông thương mạihiệu quả, cho phép cá nhân hóa trên quy mô lớn và tối ưu hóa trong suốt hành trình khách hàng. Nếu không có ML tiên tiến, lượng dữ liệu khổng lồ do các nền tảng thương mại thu thập sẽ không được tận dụng đúng mức.
‍

Tối ưu hóa hành trình khách hàng

Các thuật toán ML phân tích hàng nghìn tỷ điểm dữ liệu để cung cấp các quảng cáo liền mạch giúp nâng cao (thay vì làm gián đoạn) hành trình khách hàng tại mọi điểm chạm trên các loại trang:

• Khám phá sản phẩm: Độ chính xác dự đoán cao hơn, cho phép đặt giá thầu cao hơn cho mỗi lượt hiển thị
• Kết quả tìm kiếm: Các sản phẩm được tài trợ phù hợp nhất để hiển thị dựa trên ý định tìm kiếm
• Trang chi tiết sản phẩm: Các sản phẩm bổ trợ giúp tăng khả năng chuyển đổi
• Thêm vào giỏ hàng: Các mặt hàng bổ sung mà người mua có thể cần trước khi thanh toán
• Sau khi mua hàng: Cơ hội để đặt hàng lại hoặc gợi ý các sản phẩm bổ trợ
  ‍

Cá nhân hóa theo thời gian thực trên quy mô lớn

Là một phần của bất kỳ hành trình khách hàng được tối ưu hóa nào, học máy (ML) trong thương mại điện tử còn cho phép cá nhân hóa trên hàng triệu hành trình mua sắm độc đáo, mở ra trải nghiệm người dùng tốt hơn và tỷ lệ chuyển đổi cao hơn:

• Mô hình hóa trình tự người dùng: Theo dõi và phân tích hành vi tuần tự của người dùng để dự đoán nhu cầu
• Hiểu ngữ cảnh: Xử lý các tín hiệu thời gian thực để nắm bắt ngữ cảnh mua sắm hiện tại
• Chấm điểm mức độ liên quan: Xác định sản phẩm nào phù hợp nhất với từng người mua hàng
  ‍

Quản lý chiến dịch tự động

Khả năng tự phục vụ và tự động hóa giúp đẩy nhanh quá trình kích hoạt của nhà quảng cáo, đồng thời cho phép các nền tảng thương mại điện tử vận hành hiệu quả với nguồn lực tối thiểu. 

• Đặt giá thầu tự động: Tối ưu hóa cho mục tiêu của nhà quảng cáo đồng thời tối đa hóa doanh thu cho nhà xuất bản
• Phân bổ ngân sách: Tập trung chi tiêu vào các vị trí và đối tượng có hiệu suất cao nhất
• Dự đoán hiệu suất: Dự báo kết quả chiến dịch trước khi khởi chạy
• Tối ưu hóa liên tục: Hàng nghìn điều chỉnh mỗi ngày giúp tối đa hóa hiệu suất

Các dự đoán ML tốt hơn mang lại nhiều chuyển đổi mua hàng hơn với ít khoảng không quảng cáo hơn, đặt giá thầu tự động cho phép các quảng cáo hiệu suất cao hiển thị trên nhiều trang hơn, và các mô hình chuyển đổi thúc đẩy nhiều giao dịch mua hơn trên mỗi đô la chi tiêu, cuối cùng dẫn đến ROAS (Lợi tức chi tiêu quảng cáo) cao hơn.

Tối đa hóa tăng trưởng truyền thông thương mại bằng dữ liệu và ML

Để tận dụng tối đa cơ hội truyền thông thương mại, các nhà bán lẻ và sàn thương mại điện tử cần áp dụng phương pháp tiếp cận dựa trên AI cho hoạt động quảng cáo tại chỗ của họ. Phần thưởng cuối cùng là gì? Doanh thu biên lợi nhuận cao giúp củng cố doanh số, mối quan hệ thương hiệu và trải nghiệm khách hàng – tất cả cùng một lúc.

Các đối tác công nghệ truyền thông thương mại hiệu quả nhất sử dụng ML thời gian thực tiên tiến để tự động hóa các quyết định phức tạp trong khi vẫn duy trì các yếu tố lấy con người làm trung tâm giúp thúc đẩy mức độ tương tác và lòng trung thành với thương hiệu. Các thành phần chính của một chiến lược thành công bao gồm:

• Tích hợp dữ liệu
  
  • Hồ sơ khách hàng hợp nhất kết nối hành vi trực tuyến và ngoại tuyến
  • Khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực
  • Khung quản trị và tuân thủ quyền riêng tư chặt chẽ
• Các ứng dụng AI tiên tiến
  
  • Mô hình dự đoán toàn phễu, từ tìm kiếm đến mua hàng
  • Tự động hóa thân thiện với nhà quảng cáo để tối ưu hóa chiến dịch
  • Tối ưu hóa nội dung sáng tạo, hàng tồn kho và giá cả linh hoạt
• Thiết kế và trải nghiệm quảng cáo lấy người dùng làm trung tâm
  
  • Các định dạng quảng cáo liền mạch giúp nâng cao hành trình mua sắm
  • Vị trí và tần suất hiển thị quảng cáo dựa trên mức độ liên quan
  • Cân bằng mật độ quảng cáo với các yếu tố trải nghiệm người dùng
    ‍

Tương lai của mua sắm: Nơi thương mại và truyền thông hội tụ

Đối với các nhà bán lẻ và sàn thương mại điện tử, việc phát triển năng lực truyền thông thương mại mạnh mẽ không còn là lựa chọn. Những ai đầu tư vào hệ sinh thái truyền thông thương mại này—không chỉ coi đó là một nguồn doanh thu mà là đòn bẩy chiến lược để cải thiện trải nghiệm khách hàng—sẽ giành được lợi thế vượt trội trước người tiêu dùng và nhà cung cấp. Ranh giới giữa mua sắm, khám phá và quảng cáo đang nhanh chóng xóa nhòa để tạo nên một hành trình liền mạch, cá nhân hóa—được thúc đẩy bởi dữ liệu và AI.

‍