Beer, CDP và Thực tế chuyện chuyển đổi số ở VN (“How CDP’s Power Digital Transformation!”)

Từ ý định chia sẻ về CDP (customer data platform) đã biến thành 1 màn tranh luận tưng bừng về đủ các món khó nhai rất khó tìm thấy trên mạng : CDP Institute Southeast Asia, digital (transform & governance), technical (data architecture, data platform, data blah blah ...), marketing automation, AI….Nếu đây là bữa nhậu thật thì phải nói vô cùng thịnh soạn với đủ món Âu Á, thịt xương, quay lẩu và chay mặn.

Beer

Covid không làm chúng ta xa cách nhau. Những anh em làm công nghệ vốn chỉ lướt qua nhau trên các post hoặc 1 vài event giờ có thể ngồi face to face chém gió thoải mái về chuyện nghề, chuyện đời, chuyện không tiện kể chỗ khác. Hơn 2 tiếng đồng hồ lắng nghe đủ góc nhìn khác nhau từ người đi tư vấn, người triển khai, người đi tìm giải pháp...đã vẽ ra 1 bức tranh vô cùng lộn xộn và đầy náo nhiệt về thị trường Customer Data Platform (CDP). Nhưng đó mới là Việt Nam: không bao giờ muốn bỏ lỡ những xu hướng mới lạ nhưng lại rất thiếu những tay chơi đẳng cấp để định hình cuộc chơi. Thế mới cần Beer để giãi bày

Định nghĩa về CDP theo cách trung lập nhất và được nhiều anh em ủng hộ nhất. Nguồn Ts. Đinh Lê Đạt đại diện đến từ CDP Institute Southeast Asia (CDPI SEA) - https://sea.cdpinstitute.org/

Theo Ts. Đinh Lê Đạt (Đồng sáng lập và Ban cố vấn CDPI SEA) chia sẻ về định nghĩa CDP là “Bộ phần mềm được đóng gói tạo ra một cơ sở dữ liệu khách hàng hợp nhất, bền vững mà các hệ thống khác có thể truy cập được” / “packaged software that creates a persistent, unified customer database that is accessible to other systems.” – CDPI SEA.

Các yếu tố chính của định nghĩa CDP là:

#1 - Bộ phần mềm đã đóng gói (Packaged software).

CDP là phần mềm đóng gói, thường được các lãnh đạo phụ trách tiếp thị và bán hàng (marketing & sales) tại doanh nghiệp mua và vận hành, đa phần cho các hoạt động tiếp thị (marketing). Đây cũng là điểm khác biệt của CDP so với một kho dữ liệu (data warehouse) hoặc hồ dữ liệu (data lake) hay được xây dựng bởi bộ phận CNTT của doanh nghiệp. Bản chất của bộ phần mềm đóng gói luôn đáp ứng việc triển khai và thay đổi dễ dàng hơn nhiều khi có nhu cầu mới. Thường là bộ phận CNTT phải hợp tác để cài đặt và vận hành CDP nhưng hầu hết các nguồn lực kỹ thuật triển khai lại là nhà cung cấp CDP hoặc thuê các martech agency.

#2 - Cơ sở dữ liệu khách hàng hợp nhất và bền vững (Persistent, unified customer database).

CDP tạo ra một cái nhìn toàn diện (360-degree customer view) về từng khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều hệ thống, liên kết thông tin liên quan đến cùng một khách hàng (single customer view) và lưu trữ thông tin để theo dõi hành vi theo toàn bộ vòng đời khách hàng (full customer life cycle). CDP chứa các thông tin định danh khách hàng được sử dụng để nhắm mục tiêu cho các thông điệp tiếp thị và theo dõi kết quả tiếp thị chi tiết ở cấp độ từng cá nhân (1:1). CDP chủ yếu hoạt động với tệp dữ liệu khách hàng đã được định danh qua việc thu thập từ các hệ thống thuộc sở hữu (1st party data) của doanh nghiệp. Ngoài ra CDP cũng có thể thu thập dữ liệu từ các nguồn bên ngoài (2nd & 3rd party data) bao gồm cả với dữ liệu của người dùng chưa định danh (anonymous). CDP có khả năng lưu giữ tất cả các chi tiết của dữ liệu đầu vào vô thời hạn, tuy nhiên người dùng có thể kiểm soát những gì cần được lưu trữ và bao lâu.

#3 - Cho phép các hệ thống khác truy cập dữ liệu (Accessible to other systems).

Dữ liệu được lưu trữ trong CDP có thể được sử dụng bởi các hệ thống khác để phân tích và quản lý các tương tác của khách hàng. CDP tổ chức lại dữ liệu, thêm các giá trị được tính toán như xu hướng và điểm mô hình (model score), đồng thời chia sẻ kết quả dữ liệu ở các định dạng mà tương thích với các hệ thống khác. Các phương thức truy cập thường bao gồm API, truy vấn cơ sở dữ liệu và trích xuất file.

Hoặc 1 bài viết giải thích về CDP theo phong cách Salesforce (người viết là Lê Nguyên Vũ, consultant của Salesforce: https://a1demy.com/tim-hieu-tu-a-den-z-khai-niem-crm-va-cdp-danh-cho-nguoi-moi-bat-dau/

Hoặc đọc thêm định nghĩa khác ở đây

https://www.datatalks.se/9-cdp-misconceptions-clarified/

Theo đó, CDP là 1 nền tảng (phần mềm) end-to-end giúp Marketer có thể làm toàn bộ các việc từ phân tích customer insights đến creative content và marketing automation. One install, plug & play, tức là chỉ cần mua về rồi cài đặt các tính năng là có thể triển khai hầu hết mọi công việc trong marketing 1 cách tự động, thông minh trên quy mô lớn. Tất nhiên đấy là định nghĩa lí tưởng, hoặc có thể xem là thông điệp đầy cảm hứng mà các nhà phát triển CDP muốn truyền tải với Khách hàng. Thực sự CDP có thể làm được khá nhiều thứ nếu biết cách sử dụng, hoặc chẳng làm được gì nếu không đủ chuyên môn để vận hành. Nói như anh Nam Nguyễn (founder Opla) thì không thể dùng chiếc Lamborghini để đi chợ.

Anh Triều Nguyễn (founder PrimeData) lí giải về sự hình thành và phát triển của CDP

Để marketing thành công phải kết hợp các công đoạn: data segmentation, channel, content creative, automation…một cách nhịp nhàng và liền mạch. Mỗi công đoạn đã có những giải pháp rất ổn rồi, ví dụ làm email marketing có Mailchimp, Sendgrid hay Ads automation có Marin software. CDP làm nhiệm vụ tích hợp sẵn tất cả những giải pháp đó trong 1 phần mềm duy nhất để sử dụng thuận tiện và không bị phân mảnh / sai lệch về dữ liệu. Một yếu tố nữa là ngân sách, khi dùng quá nhiều tool automation thì chi phí sẽ đội lên nên xu hướng tích hợp hoặc build sẵn để giảm mức đầu tư khiến Khách hàng dễ lựa chọn hơn

Các tính năng của CDP từ lí thuyết đến thực tế có rất nhiều điểm không khớp

Unify: nếu hiểu theo nghĩa hợp nhất data thì thiếu. Cái quan trọng là Customer identify data & access management (history của user). Nếu data mà không được identify thì rất vô nghĩa. Nhưng identify thế nào thì tùy business case (ông làm oto và thời trang sẽ rất khác nhau)
+ Anonymous identify: nếu chưa login thì làm thế nào?
+ Identity resolution & cross checking identify: single customer view tới cross channel, cross services. Ví dụ cty có 3 dịch vụ thì làm sao để track được đó đều là một khách hàng?
Segmentation: audience. Có 2 nhóm segmenting:
+ Một là export từ các hệ thống cũ và upload lên CDP. Hạn chế là chỉ đúng với KH cũ (transactional data)
+ Hai là dynamic segment, có thể kích thích Anonymous thực hiện các activation real time
Tuy nhiên thực tế 2 kiểu segment này sẽ không khớp với nhau được. Data ở một thì rất nhỏ so với hai nên gần như khi khởi tạo thì CDP khó giải quyết được đúng bài toán này

Anh Triều cũng cho rằng, đừng hiểu cứng nhắc là phải có CDP để triển khai mọi use case. Cứ nghĩ rằng phải có CDP mới làm được là sai, các tính năng như cross tracking, recommendation đã có từ ngày xưa rồi.

Anh Nam Nguyễn (founder Opla), người có nhiều năm tư vấn CDP với vai trò consultant tại Oracle/ Salesforce cho rằng, mỗi hãng sẽ có 1 định nghĩa khác nhau về CDP tùy theo chiến lược bán hàng của họ, và họ cũng đổi định nghĩa liên tục qua mỗi giai đoạn tiến hóa của CDP. Chính vì vậy không cần quá quan tâm đến định nghĩa làm gì mà cần tập trung vào Bài toán của Khách hàng để “may đo" lại cho phù hợp. Ví dụ 1 sàn TMĐT cần tối ưu về CR thì CDP có thể được hiểu là 1 phần mềm để thu thập Data, phân tích hành vi và thực hiện việc Recommendation. Còn đối với 1 Retail bán O2O (online to offline) cần tăng trải nghiệm mua sắm thì CDP có thể được hiểu là 1 phần mềm để thu thập Data, đo lường và phân tích hành vi người mua đa kênh, đa điểm chạm để thực hiện việc tư vấn bán hàng/ Chăm sóc khách hàng cá nhân hóa.

Mô hình phổ biến của Digital marketing / Ecommerce ở VN vẫn khá đơn giản: dùng google / facebook ads làm top funnel. Đi xuống dưới thì mới là direct communication (sale, CS). Nên nhiều khi chỉ cần web push notification đã đủ cho nhu cầu tăng CR rồi, chẳng cần đến bộ công cụ phức tạp như CDP lý tưởng đặt ra.

Kết luận chung: Việc định nghĩa này có lẽ không nên quá quan trọng. Vấn đề là mọi người hiểu các năng lực gốc của nó và cách sử dụng + áp dụng thì sẽ ok hơn. Vì mỗi industry, mỗi kiểu áp dụng có khi lại ra 1 định nghĩa riêng.

Anh Minh Nguyễn (founder AkaLava), người có nhiều năm tư vấn CDP và cũng phát triển 1 CDP riêng có tên LeoCDP chia sẻ thêm: Các hãng bán CDP luôn bắt đầu từ câu chuyện: nếu khách hàng có bad experience thì sẽ rời bỏ brand → CDP dùng để gia tăng trải nghiệm Khách hàng (Customer experience - CX). Đây là lợi ích thấy rõ nhất của CDP và cũng dễ thuyết phục nhất các cấp Quản lí Marketing vốn rất hiểu tầm quan trọng của Brand experience và tôn thờ Brand reputation. Còn nếu tiếp cận CDP theo hướng để tối ưu chi phí marketing hay gia tăng hiệu quả quảng cáo thì rất khó để chứng minh.

Anh Thuận Đoàn, PTGĐ Kowil group (thuộc Phú Thái group) chia sẻ góc nhìn từ người làm ở Brand

Nỗi sợ chung của các Brand là sợ bị lạc hậu trước các xu thế mới của Công nghệ mà rất nhiều các bên đang nói tới như AI/ Data/ Machine learning / Martech….Các Thuật ngữ được tung hô liên tục mang theo rất nhiều kì vọng từ các cấp thượng tầng (BOD) và thôi thúc các Marketer phải tìm hiểu để tìm cách áp dụng. Thực tế tại Owen (1 brand trong Kowil) mấy năm qua đã tiếp xúc với rất nhiều chuyên gia, nhà cung cấp giải pháp để tìm lời tư vấn hoặc cố gắng triển khai một số công cụ, chính vì nỗi sợ này

Tuy nhiên cái khó nhất ở Brand chính là Mindset. Các cấp quản lí đa phần đều quen với các cách làm truyền thống, tư duy thương mại còn các bạn làm CDP (đa phần 9x) thì ngôn ngữ chung luôn là những thứ mới mẻ kiểu CAC / LTV / CR / Phễu ….có sự lệch pha rất lớn với nhau. Nếu Brand mà có tư duy nhiệm kì thì họ sẽ chẳng cần CDP (mà ưu tiên cho những công cụ gì ra số ngay), người nào nhìn xa mới chấp nhận đầu tư cho CDP. Chính vì vậy để “thông não" những người thật sự muốn tại Brand cũng tốn cả giai đoạn dài

Cái khó tiếp theo của CDP: ở các DN đủ lớn thì các quy trình vận hành rất phức tạp, rất khó để 1 đối tác thọc sâu vào hệ thống và hiểu được nghiệp vụ và lấy được data như lý thuyết. Hầu hết các Dn đã hiểu việc data rơi vãi là lãng phí và rất mong có 1 cái bể (Data lake) để cắm 3 cái ống bơm vào: ống 1 là data cũ, ống 2 là data mới đang đổi về, ống 3 là data của tương lai có thể có. Cái bể đó là trống, cần đổ về 1 nơi nhằm tạo sự yên tâm rằng mọi thứ đã quy về 1 mối. Khi nào bể đầy thì mới phân tích và hiểu customer insights rồi mới thực hiện automation. Nhưng việc xây cái bể và nối các ống bơm đó là 1 thách thức kinh khủng. Trở ngại đầu tiên là phải kết nối được những thứ lộn xộn và vô cùng khó hiểu trong DN thành 1 mối. Có những cty vài chục năm mà Data chỉ là những tệp excel rời rạc. Nên rất nhiều dự án CDP sẽ bế tắc ở đây.

Thực tế chuyển đổi số ở VN

Anh Trần Ngọc Hải - từng phụ trách dự án CDP cho 1MG, hiện đang làm Data tại Techcombank có những trải nghiệm sâu sắc về việc triển khai CDP ở cấp độ tập đoàn lớn. Tham khảo Kiến trúc CDP trong martech platform Hải vẽ ra cuối tháng 4/2021 để dễ hình dung hơn về cách hoạt động cũng như các năng lực của CDP

Mô hình này từng được dự định áp dụng cho VinID và VinHomes, dịch vụ fintech của 1MG, và các đối tác Vin + TCB. Năm ngoái để xử lý vụ định nghĩa này (CDP) ở 1MG Hải phải dùng tới 3 bản architecture :

1/Conceptual view : list các khối năng lực chính, tác dụng

2/ Data flow & logical view : giải thích cách từng khối hoạt động như thế nào, các năng lực được xử lý logic ra sao, luồng data chảy in out, rồi tất cả các khối phối hợp vs nhau thành 1 tổng thể

3/ Tech stack : đề làm việc với đội Tech & data engineers để quyết định sử dụng Tech gì để lập trình

Từng mất 3 tháng lập mô hình CDP cùng vendor và không được chấp thuận vì các Business Unit không hình dung được use case thực tiễn, Hải nhận ra rằng cái khó nhất của CDP chính là quản lí kỳ vọng. Chẳng hạn rất nhiều người nó quá hoặc kì vọng lớn vào các feature AI của CDP, nhưng thực tế data / usecase chưa chắc cần tới AI và chạy được AI.

Anh Hải chia sẻ những hiểu nhầm về CDP

CDP cũng không áp dụng được cho mọi DN. Ví dụ: customer 360 view là cái mà ai cũng thích nhưng nếu cty không có nhiều data, không có nhiều touch points để tương tác thì dường như chỉ có 1 view, vậy customer 360 view chỉ là mộng ước
Vẽ ra bức tranh Quá rộng hoặc quá sâu mà chưa làm bài toán thực tế. Ví dụ rất nhiều bên làm CDP đã vội phô diễn các tính năng AI / ML trong khi họ chưa có data thật đổ vào, đến khi làm mới vỡ lẽ. Ngay cả VinID - 1 app dùng cho rất nhiều hoạt động giao dịch trong hệ sinh thái Vingroup vẫn là low frequency cap (tần suất truy cập ít vì user không đi lan man trên app) nên lượng data thu được là cực kì ít, hành vi không đa dạng → data đầu vào không đủ để phân tích insights gì cả.

Có 2 trường phái CDP.

CDP Gốc: dành cho đội Tech, có thể lập trình để kết nối các data flow. Với khối data mà CDP collect về sẽ cung cấp năng lực query để filter các Data đó. Có CDP là real time Segmentation có CDP không realtime
CDP Marketing: đã integrate với các martech platform rồi, dành cho Marketer

Anh Đỗ Hữu Hưng, CEO Accesstrade, top affiliate platform ở VN thì đặt ra bài toán rất thực tiễn và sẵn sàng trả tiền nhiều cho các cao thủ tham gia giải Accesstrade có mỗi tháng 50k new publishers, data thì rất nhiều và còn realtime nữa. Quan sát cho thấy pubs mới đem tới doanh thu lớn nhưng churn rate rất cao.
Bài toán: làm sao để pubs quay lại và gia tăng lợi nhuận? Với anh Hưng, CDP hay CXP gì cũng được, miễn là giải được bài toán đó. Tiền không thiếu, miễn có hiệu quả. Lời tư vấn nào cũng lọt tai nếu có case study Đây là bài toán điển hình đặt ra thách thức cho các anh em làm chuyển đổi số VN. Khách hàng có muốn đầu tư Công nghệ không ? Yes. Khách hàng có muốn làm CDP không ? Yes. Khách hàng có muốn chuyển đổi số không? Yes. Khách hàng có tiền không? Rất nhiều

Cơ hội quá lớn, thị trường xanh bao la. Vấn đề có đủ sức để làm không ?

Anh Hưng Lê - CEO Mobio.vn, người có nhiều kinh nghiệm làm CDP từ đơn giản tới phức tạp nhận định VN mới tinh về CDP. Thị trường cần những người tiên phong để khai phá. Các vendor phải lựa chọn hướng đi mang tính sinh tồn trước - lựa theo ý KH mà làm việc. Ngay cả trên thế giới môn này cũng mới. Nhiều cty từ email chuyển sang CDP, ví dụ sendgrid → twilio. Như vậy sẽ không có mô hình nào cứng nhắc mà phải linh hoạt theo thị trường và nhu cầu thực tế của nhãn hàng

Anh Jackie Lorg (Thành Long) - CEO Hub.js một người dành cả thanh xuân cho Martech chia sẻ

“Em đã triển khai cho một bạn banking về Omnichannel 3. Quan điểm CDP từ anh Đỗ Hữu Hưng em thấy nuột nhất, nhưng có vẻ anh ko cần CDP, mà chỉ cần tới DMP để giúp các campaign affiliate định tuyến chuẩn hơn, nâng cao CR cho nhà quảng cáo, nếu AT dùng CDP để expand audience nhằm cross-sell hoặc up-sell trong cycle thì đây là best case nhất

Quan điểm CDP từ anh Triều và anh Minh đúng là lão đại của ngành, có cả góc nhìn marketer và góc nhìn strategy level rất đáng ngẫm. Về ứng dụng của DMP, CDP hiện tại em có thể chia sẻ những cái sau cho anh em. - Use case Retail O2O (DMP, CRM, OTT) - Use case Game CDP (Data Lake, Clickhouse, Analytics, Campaign omni-channel) - Use case Banking Omnichannel (Analytics, CRM, Agent eKYC, Automation) - Use case HRM scoring (Talent, Profile, CRM, Onboarding)” Đúc kết từ ý của Long thì CDP đã tồn tại ở mức độ sơ khai trong hoạt động marketing & Sale của các DN rồi. Rất nhiều thử nghiệm thành công của Long cho 3 agency sử dụng DMP và Campaign automate để collect và mining data lead bằng scenario"

Tuy nhiên để giải quyết bài toán lớn như sứ mệnh của CDP thì cần phải sự phối hợp giữa 3 bên

Từ DN, cần nêu rõ đề bài (ví dụ như Accesstrade) và hiểu đúng về giá trị của các nền tảng (không riêng gì CDP mà CRM, ERP, MarTech)
Từ nhà tư vấn, cần lắng nghe Khách hàng thật kĩ lưỡng và chọn lựa được những giải pháp phù hợp nhất, có khả năng triển khai được với nguồn lực hạn chế của DN
Từ nhà phát triển giải pháp, cần thành thực với năng lực mình đã giải quyết được, tránh sa đà vào những bài toán ngoài khả năng

Sau 2 tiếng tranh luận nảy lửa vẫn không ai có thể tóm gọn lại được khái niệm CDP trong 3 dòng :D một điều thật bi hài nhưng đúng với tinh thần 1 cuộc Beer không hồi kết như những ngày ngồi vỉa hè thời chưa cách ly

Kết lại, anh Đinh Lê Đạt & anh Lê Anh Tuấn, BTC chương trình xin cảm ơn sự hưởng ứng nhiệt thành của anh em và sẽ tiếp tục đào sâu vào các use case trong những buổi tiếp theo. Tất cả cùng đồng hành vì mục tiêu nâng tầm DN VN để cạnh tranh trên trường quốc tế, trong 1 hoàn cảnh bình thường mới ngày càng thử thách