Các xu hướng retail media mới nhất: Bài học từ các nền tảng Big Tech

Khi các nhà bán lẻ đầu tư vào tăng trưởng của mạng truyền thông bán lẻ (RMN) của mình, có những bài học quan trọng cần rút ra từ cách Google, Meta và Amazon đạt được vị thế dẫn đầu thị phần trong truyền thông số. Đây không chỉ là việc tạo ra một nguồn doanh thu mới, mà là biến sự hiện diện số của bạn thành một nền tảng quảng cáo bán lẻ mạnh mẽ, mang lại giá trị cho cả thương hiệu và người tiêu dùng. 

Phân tích này xem xét cách các nhà bán lẻ có thể xây dựng hoạt động kinh doanh quảng cáo hiệu quả, tập trung vào bốn xu hướng mới nhất của nền tảng retail media: dữ liệu bên thứ nhất, machine learning, tự động hóa tự phục vụ và hiệu suất dựa trên kết quả.

1. Sức mạnh của dữ liệu bên thứ nhất trong thời đại AI

Các nền tảng Big Tech đã cho thấy giá trị của dữ liệu bên thứ nhất trong việc thúc đẩy thành công quảng cáo. Google sử dụng tín hiệu ý định tìm kiếm, Meta khai thác các kết nối xã hội, còn Amazon xây dựng thành công dựa trên dữ liệu mua hàng. Các nhà bán lẻ có thể học hỏi từ những mô hình này bằng cách khai thác dữ liệu bên thứ nhất của mình để tạo ra các chiến dịch quảng cáo được cá nhân hóa và hiệu quả cao.

Khác với các nền tảng quảng cáo số truyền thống, nhà bán lẻ sở hữu những insight vô giá về hành vi mua hàng, sở thích sản phẩm và mô hình mua sắm. Kho dữ liệu quý giá này càng trở nên mạnh mẽ hơn khi được khai thác đúng cách thông qua các khả năng AI tiên tiến. 

Xây dựng chiến lược dữ liệu bên thứ nhất

Những người chiến thắng nổi bật trong retail media tối đa hóa doanh thu trước tiên từ các kênh sở hữu và vận hành của riêng họ. Kho quảng cáo onsite có giá trị cao, được hỗ trợ bởi dữ liệu bên thứ nhất, giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng thị phần về nhà quảng cáo, chi tiêu và lợi nhuận. Từ đó, RMN có thể mở rộng sang truyền thông đa kênh (ví dụ: kỹ thuật số offsite), đồng thời cân nhắc kỹ lưỡng về những dữ liệu nào họ chia sẻ với các mạng cạnh tranh hoặc các "khu vườn có tường" (walled garden) và mô hình AI của họ. 

Các nhà bán lẻ có thể phát triển lợi thế dữ liệu bên thứ nhất của mình bằng cách khai thác các yếu tố khác biệt chính như:

• Tín hiệu ý định mua hàng: Hiểu biết theo thời gian thực về hành vi mua sắm và mô hình mua hàng của khách hàng.
  
• Thông tin đa kênh: Góc nhìn thống nhất về các tương tác của khách hàng trên các điểm chạm số và vật lý.
  
• Dữ liệu chương trình khách hàng thân thiết: Hồ sơ khách hàng phong phú được xây dựng dựa trên lịch sử mua sắm đã xác thực.

2. Đầu tư vào machine learning để thúc đẩy tăng trưởng

Nếu dữ liệu bên thứ nhất là nhiên liệu cho tăng trưởng quảng cáo số, thì machine learning (ML) chính là động cơ biến năng lượng thô thành những insight có thể hành động và kết quả quảng cáo tích cực, đồng thời khai mở thêm đầu tư marketing gia tăng. 

Một lần nữa, chúng ta có thể thấy các ví dụ trong quá trình phát triển của Google, từ khớp từ khóa đơn giản đến các mô hình dự đoán tinh vi. Meta phát triển các thuật toán xếp hạng nội dung tiên tiến, còn Amazon làm chủ các đề xuất sản phẩm. Mỗi công ty đều cho thấy cách các khả năng của machine learning trong quảng cáo tạo ra lợi thế cộng hưởng theo thời gian, một chiến lược mà các nhà bán lẻ phải áp dụng để cạnh tranh với các "khu vườn có tường" nhằm giành các khoản ngân sách lớn.

Các khả năng chính của ML trong retail media

Các mạng truyền thông bán lẻ dẫn đầu đang đầu tư vào các khả năng ML tinh vi để:

• Tối ưu hóa nhắm mục tiêu quảng cáo: Triển khai các mô hình dự đoán xác định khả năng chuyển đổi của khách hàng trong suốt hành trình mua hàng.
  
• Cung cấp đề xuất tinh vi: Tự động điều chỉnh đề xuất sản phẩm và thương hiệu dựa trên tín hiệu mua sắm theo thời gian thực.
  
• Nâng cao quản lý hiệu suất kho quảng cáo (yield management): Tối đa hóa tiềm năng doanh thu dựa trên lượt click dự đoán (không chỉ giá đấu) và cân bằng kết quả của nhà quảng cáo với trải nghiệm khách hàng.
  
• Tự động hóa tối ưu hóa chiến dịch: Liên tục cải thiện việc phân phối quảng cáo dựa trên dữ liệu hiệu suất và quy tắc kinh doanh.

3. Mở rộng quy mô nền tảng quảng cáo với tự động hóa tự phục vụ

Để mở rộng quy mô hiệu quả cho bất kỳ hoạt động kinh doanh RMN nào, các nhà bán lẻ phải nhìn xa hơn danh sách nhà cung cấp chủ lực và tìm cách kích hoạt chi tiêu trên toàn bộ nhóm nhà cung cấp đuôi dài (long tail). Điều này tạo ra doanh thu gia tăng có thể sánh với các khách hàng lớn của bạn và tăng mật độ đấu giá — đồng nghĩa với khả năng khám phá sản phẩm và cá nhân hóa tốt hơn trên các quảng cáo onsite của bạn.

Các nền tảng Big Tech đã nhiều lần chứng minh rằng tự động hóa là yếu tố thiết yếu để quản lý hiệu quả số lượng lớn nhà quảng cáo mà vẫn duy trì chất lượng và hiệu suất. Google Ads và Meta đã mở rộng quy mô nền tảng quảng cáo của họ thông qua các cổng người bán tự phục vụ hàng đầu, và Amazon sau đó cũng làm theo.

Các thành phần của nền tảng RMN tự phục vụ

Nhà bán lẻ cần các khả năng tự phục vụ để kích hoạt nhà quảng cáo nhanh hơn, giảm chi phí vận hành và cho phép nhà cung cấp tối ưu hóa chiến dịch của họ theo thời gian thực.

• Quản lý chiến dịch trực quan: Giao diện dễ sử dụng cho phép nhà quảng cáo khởi chạy và quản lý chiến dịch một cách độc lập.
  
• Chiến lược đấu giá tự động: Các thuật toán đấu giá được hỗ trợ bởi ML, tự động tối ưu hóa chiến dịch theo mục tiêu của nhà quảng cáo.
  
• Phân bổ ngân sách thông minh: Phân phối tự động chi tiêu trên các vị trí và đối tượng để tối đa hóa kết quả mục tiêu.
  
• Giám sát tình trạng chiến dịch: Cảnh báo và đề xuất chủ động để cải thiện hiệu suất và tối ưu hóa creative.
  

4. Quảng cáo và báo cáo dựa trên kết quả

Có thể nói, xu hướng lớn nhất gần đây trong quảng cáo là thúc đẩy tính minh bạch và trách nhiệm cao hơn. Trong khi một mức độ lãng phí truyền thông nhất định luôn được dự đoán trong các kênh phát sóng truyền thống, ngân sách trong quảng cáo số đang bị giám sát chặt chẽ để chứng minh hiệu quả đầu tư. 

Google và Meta đã đặt ra tiêu chuẩn đo lường hiệu suất quảng cáo số với các cài đặt chiến dịch dựa trên mục tiêu, được hỗ trợ bởi ML — "Performance Max" và "Advantage+" tương ứng. Amazon đã nâng cao cuộc chơi hơn nữa bằng cách kết nối trực tiếp chi tiêu quảng cáo số với doanh số — một phương pháp attribution khép kín quan trọng mà các nhà bán lẻ có thể khai thác để giành được niềm tin và chi tiêu từ người bán.

Sự trỗi dậy của các mô hình dựa trên kết quả trong retail media

Các nền tảng retail media thành công nhất đang vượt ra ngoài các mô hình định giá quảng cáo truyền thống, như giá mỗi nghìn lần hiển thị (CPM), và thay vào đó áp dụng các đơn vị tính giá dựa trên kết quả, phù hợp với mục tiêu của nhà quảng cáo. Điều này đòi hỏi:

• Mô hình quảng cáo dựa trên hiệu suất: Các mô hình mua linh hoạt có thể tối ưu hóa cho doanh số, chi phí trên mỗi đơn hàng, hoặc các kết quả của nhà quảng cáo như tỷ suất lợi nhuận trên chi tiêu quảng cáo mục tiêu (ROAS).
  
• Tối ưu hóa chiến dịch theo thời gian thực: Điều chỉnh liên tục các chiến dịch dựa trên insight hiệu suất tự động và các mô hình ML theo thời gian thực.
  
• Khả năng hiển thị hiệu suất được chia sẻ: Bảng điều khiển trực quan và báo cáo minh bạch, giúp nhà quảng cáo có insight ngay lập tức về hiệu quả chiến dịch và ROI.
  
• Đo lường khép kín: Tương quan trực tiếp giữa việc hiển thị quảng cáo và các giao dịch mua thực tế, làm rõ các phân khúc đối tượng có tác động cao.

Tương lai của tăng trưởng nền tảng retail media

Khi các xu hướng của nền tảng retail media tiếp tục phát triển, thành công ngày càng phụ thuộc vào khả năng khai thác công nghệ và phát triển quan hệ với người bán. Những người chiến thắng trong RMN sẽ là những đơn vị:

1. Đầu tư vào hạ tầng AI: Xây dựng hoặc hợp tác với các nền tảng retail media được hỗ trợ bởi AI tinh vi, có khả năng xử lý và hành động dựa trên các tín hiệu dữ liệu phức tạp.
   
2. Áp dụng tự động hóa: Triển khai tự động hóa thông minh trên tất cả các khía cạnh của hoạt động retail media, từ onboarding đến tối ưu hóa.
   
3. Tập trung vào kết quả: Gắn kết các dịch vụ retail media với mục tiêu của nhà quảng cáo thông qua các giải pháp dựa trên hiệu suất.
   
4. Duy trì sự linh hoạt: Xây dựng các hệ thống linh hoạt có thể thích ứng với điều kiện và yêu cầu thị trường thay đổi.

Bằng cách học hỏi từ Big Tech và lịch sử gần đây của quảng cáo số, các nền tảng retail media có thể biến dữ liệu bên thứ nhất độc đáo của mình thành các giải pháp quảng cáo mạnh mẽ và tăng trưởng bền vững.

Xây dựng hoạt động kinh doanh quảng cáo bán lẻ với tỷ suất lợi nhuận cao cùng Moloco

Moloco đã xây dựng nền tảng commerce media AI-native đầu tiên của ngành, trao cho các nhà bán lẻ và marketplace những công cụ tương tự như Big Tech để thúc đẩy tăng trưởng retail media. Tìm hiểu cách bạn có thể xây dựng một hoạt động kinh doanh quảng cáo với tỷ suất lợi nhuận cao, làm hài lòng cả người mua sắm và nhà quảng cáo.