Dữ liệu bên thứ nhất là gì? Hướng dẫn cho các đội ngũ phát triển

Dữ liệu bên thứ nhất là bất kỳ thông tin nào một công ty thu thập trực tiếp từ khán giả của chính mình, thông qua các sản phẩm, kênh và tương tác của riêng mình, không qua trung gian, không qua bên môi giới bên thứ ba và không qua suy đoán suy luận. Nó bao gồm mọi thứ từ hành vi ứng dụng và hồ sơ mua hàng đến tương tác email và các cuộc trò chuyện hỗ trợ. Khi được thu thập minh bạch và với sự đồng ý thích hợp, nó thường chính xác hơn và dễ quản lý hơn so với dữ liệu được lấy từ các nhà cung cấp bên ngoài. Đối với các studio game và đội ngũ phát triển, nó cho thấy người chơi tìm kiếm, chơi và chi tiêu trong game của bạn như thế nào, và nó cung cấp cho các hệ thống tối ưu hóa các tín hiệu mà chúng học được.

Khi các quy định về quyền riêng tư phát triển và các định danh truyền thống trở nên kém tin cậy hơn, các studio không còn có thể phụ thuộc vào một nguồn chân lý duy nhất để tối ưu hóa. Cải thiện hiệu suất ngày càng phụ thuộc vào việc xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc với các tín hiệu bên thứ nhất chất lượng cao, giúp giảm các điểm mù và cung cấp cho các hệ thống tối ưu hóa cái nhìn toàn diện hơn về hành vi và hiệu suất của người chơi.

Dữ liệu bên thứ nhất so với dữ liệu bên thứ hai so với dữ liệu bên thứ ba

Ba danh mục được xác định bởi nguồn gốc của dữ liệu, chứ không phải nội dung của nó.

• Dữ liệu bên thứ nhất là dữ liệu bạn thu thập trực tiếp từ người dùng của chính mình thông qua các kênh do chính bạn sở hữu: ứng dụng, trang web, hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) hoặc hệ thống điểm bán hàng của bạn.
• Dữ liệu bên thứ hai là dữ liệu bên thứ nhất của người khác, được chia sẻ trực tiếp với bạn, thường thông qua một mối quan hệ đối tác. Một nhà bán lẻ chia sẻ dữ liệu khách hàng thân thiết với đối tác thương hiệu là một ví dụ phổ biến.
• Dữ liệu bên thứ ba được tổng hợp từ nhiều nguồn không liên quan, được bán hoặc cấp phép bởi một nhà cung cấp dữ liệu không có mối quan hệ trực tiếp với những người mà dữ liệu mô tả.

Tại sao dữ liệu bên thứ nhất lại quan trọng ngay bây giờ

Luận điểm về dữ liệu bên thứ nhất xuất phát trực tiếp từ sự thay đổi của môi trường dữ liệu.

Các yêu cầu về quyền riêng tư đã thay đổi và không được khôi phục. Các luật bảo vệ dữ liệu như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) của EU và Đạo luật về quyền riêng tư của người tiêu dùng California (CCPA), cùng với các khuôn khổ đồng ý ở cấp độ di động như Tính minh bạch về theo dõi ứng dụng của Apple, đã khiến việc dựa vào các định danh bên ngoài trở nên khó khăn hơn, và trong nhiều trường hợp là không thể, nếu không có sự cho phép rõ ràng. Sự mở rộng quy định vẫn chưa chậm lại: 20 bang hiện đã thông qua các luật riêng tư toàn diện.

Mất tín hiệu có những hậu quả thực sự về hiệu suất. Khi các định danh như IDFA (định danh quảng cáo cấp thiết bị của Apple cho iOS) không khả dụng hoặc cookie của bên thứ ba bị chặn, các mô hình tối ưu hóa sẽ mất các đầu vào mà chúng từng dựa vào.

Dữ liệu bên thứ nhất đã trở thành tài nguyên đáng tin cậy hơn theo mặc định. Nó gắn liền với một mối quan hệ thực sự. Ngoài ra, công ty thu thập cũng kiểm soát nó và có thể thu thập sự đồng ý trực tiếp, thay vì phụ thuộc vào nhà cung cấp. Đó là lý do tại sao nó không còn được coi là một ô kiểm tuân thủ mà là cơ sở hạ tầng cốt lõi.

Các loại dữ liệu bên thứ nhất

Dữ liệu bên thứ nhất trải dài qua nhiều danh mục, mỗi danh mục hữu ích cho một phần khác nhau của phễu tăng trưởng.

• Dữ liệu hành vi bao gồm những gì mọi người thực sự làm bên trong sản phẩm của bạn: lượt xem trang, thời lượng phiên, mức độ sử dụng tính năng, các mẫu tương tác. Một trò chơi di động có thể theo dõi người chơi hoàn thành mười cấp độ trong một phiên đầu tiên, một tín hiệu sớm mạnh mẽ về khả năng giữ chân người chơi.
• Dữ liệu giao dịch bao gồm việc trao đổi tiền hoặc giá trị: mua hàng, gia hạn đăng ký, doanh thu quảng cáo và hoàn tiền. Ví dụ, lịch sử mua hàng trong ứng dụng cho thấy khi nào và người chơi chi bao nhiêu là một tín hiệu trực tiếp về giá trị.
• Dữ liệu thiết bị và chẩn đoán bao gồm môi trường kỹ thuật mà một trò chơi chạy: mẫu thiết bị, phiên bản hệ điều hành (OS), chất lượng kết nối, và các tín hiệu về sự cố và hiệu suất. Dữ liệu này có thể được thu thập thông qua thiết bị đo lường của riêng bạn, bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) hoặc một công cụ chẩn đoán, và những gì mỗi cái thu thập là khác nhau. Ví dụ, một công cụ báo cáo sự cố có thể cho thấy rằng trò chơi của bạn bị treo thường xuyên hơn trên các điện thoại cũ hơn.
• Dữ liệu thời gian chạy bao gồm các tín hiệu mà trò chơi tạo ra trong khi nó đang được chơi: Điều này có thể bao gồm thời gian bắt đầu và độ dài phiên, tiến trình cấp độ, việc sử dụng tính năng, mua hàng trong trò chơi và các sự kiện tương tác và hành vi khác vốn có của trò chơi.
• Dữ liệu được khai báo và dữ liệu bên thứ nhất bao gồm những gì người dùng chọn nói thẳng với bạn: các sở thích đã nêu, phản hồi khảo sát và các lựa chọn khi đăng ký. Một người chơi chọn thể loại ưa thích trong quá trình thiết lập là đưa ra một tuyên bố ý định trực tiếp, không mơ hồ.

Hầu hết các chương trình dữ liệu bên thứ nhất kết hợp dữ liệu hành vi, giao dịch, thiết bị và chẩn đoán, thời gian chạy và dữ liệu khai báo, với mỗi loại tín hiệu bổ sung một góc nhìn khác nhau về khách hàng.

Riêng lẻ, mỗi loại tín hiệu này trả lời một câu hỏi hẹp: ai đã đến, họ đã làm gì, họ đã chi bao nhiêu và họ đã có trải nghiệm gì? Giá trị thực sự thể hiện khi chúng được xem cùng nhau. Một nhóm chỉ xem xét dữ liệu hành vi có thể thấy sự sụt giảm mức độ tương tác mà không biết liệu nó có bắt nguồn từ sự thay đổi về chất lượng thu hút, một quyết định Monetization, hay một vấn đề về hiệu suất thời gian chạy. Việc kết nối các loại tín hiệu sẽ thu hẹp khoảng cách đó và biến một tập hợp các chỉ số phân tán thành một bức tranh rõ ràng hơn về những gì thực sự thúc đẩy kết quả.

Xây dựng chiến lược dữ liệu bên thứ nhất

Chiến lược dữ liệu bên thứ nhất thực sự là hai lĩnh vực kết nối: thu thập dữ liệu một cách có trách nhiệm và sử dụng nó khi bạn có được nó. Hầu hết các tổ chức đã có nhiều dữ liệu hơn mức họ sử dụng; khoảng cách thường nằm ở cấu trúc.

Bộ sưu tập: thu thập dữ liệu có trách nhiệm

Bộ sưu tập bắt đầu bằng thiết bị đo. Ví dụ, tích hợp SDK để thu thập các tín hiệu hành vi, theo dõi sự kiện để ghi lại các giao dịch và các cơ chế đồng ý giúp việc chọn tham gia rõ ràng và dễ quản lý. Cơ chế ít quan trọng hơn nguyên tắc đằng sau nó. Bộ sưu tập phải minh bạch và ưu tiên sự đồng ý, chứ không phải là một thứ được gắn thêm vào sản phẩm hiện có sau này. Trong thực tế, điều đó có nghĩa là phải minh bạch với người chơi về dữ liệu nào được thu thập, nó sẽ được sử dụng và chia sẻ như thế nào, và họ có thể kiểm soát nó bằng cách nào. Dữ liệu từ các cầu thủ trẻ hơn, chẳng hạn như trẻ em, phải tuân theo các quy tắc nghiêm ngặt hơn và nhìn chung không thể được sử dụng cho quảng cáo cá nhân hóa.

Kích hoạt: đưa dữ liệu vào hoạt động

Dữ liệu thô nằm trong kho không tự di chuyển bất kỳ chỉ số nào. Kích hoạt là nơi giá trị xuất hiện. Điều đó có nghĩa là sử dụng dữ liệu bên thứ nhất để xây dựng các phân khúc đối tượng, mô hình hóa các đối tượng tương tự, làm giàu các mô hình tối ưu hóa tín hiệu được huấn luyện, và điều phối nhắm mục tiêu trên các kênh.

Mỗi phương pháp kích hoạt đó thực hiện một điều khác biệt:

Các phân khúc đối tượng: các nhóm người dùng được xác định bằng các đặc điểm chung, chẳng hạn như người chi tiêu nhiều hoặc người dùng đã rời bỏ sau ngày thứ ba, để các chiến dịch có thể đối xử khác nhau với các người dùng khác nhau.

Đối tượng tương tự: những người dùng mới có đặc điểm giống với một nhóm hiện có, thường là những khách hàng tốt nhất của bạn, cho phép một nền tảng quảng cáo tìm kiếm nhiều người giống với những người đã được chứng minh là có giá trị.

Signal enrichment: thêm các tín hiệu từ bên thứ nhất, chẳng hạn như mua hàng và giữ chân khách hàng, vào những gì các mô hình tối ưu hóa của nền tảng quảng cáo học được; tín hiệu phong phú hơn có nghĩa là các quyết định đặt giá sắc nét hơn.

Nhắm mục tiêu đa kênh: sử dụng dữ liệu từ một nơi, một ứng dụng hoặc trang web, để thông báo các quyết định trên một kênh khác, như mạng xã hội hoặc TV kết nối, để người dùng không bị nhắm mục tiêu không nhất quán, trong phạm vi được phép bởi luật riêng tư hiện hành.

Bằng cách thu thập các tín hiệu phù hợp, bạn sẽ có đầu vào mô hình tốt hơn, điều này có thể giúp tinh chỉnh các quyết định về đấu giá, nhắm mục tiêu và ngân sách. Những quyết định sắc bén hơn này có thể xuất hiện theo thời gian dưới dạng tỷ suất hoàn vốn quảng cáo (ROAS), giá trị vòng đời (LTV), và khả năng giữ chân khách hàng được cải thiện.

Dữ liệu bên thứ nhất trong trò chơi điện tử

Các trò chơi tạo ra một luồng dữ liệu nội bộ khổng lồ. Một phiên duy nhất có thể tạo ra hàng tá tín hiệu như các mẫu phiên, hành vi Economy trong trò chơi, tương tác xã hội và tương tác quảng cáo. Khi được thu thập thông qua trò chơi và công cụ của riêng studio, nó là nội dung của bên thứ nhất đối với studio đó.

Các tín hiệu đáng chú ý rơi vào một vài nhóm. Dữ liệu hành vi người chơi bao gồm các đường cong giữ chân, độ sâu tương tác và các mô hình Monetization trong suốt vòng đời của người chơi. Các tín hiệu chẩn đoán bao gồm hiệu suất thiết bị, dữ liệu sự cố và thời gian tải: các tín hiệu kỹ thuật quan trọng đối với chất lượng sản phẩm, các chỉ số giữ chân người dùng và độ chính xác nhắm mục tiêu. Dữ liệu kinh tế trong trò chơi bao gồm tỷ lệ kiếm và chi tiền tệ cũng như các mẫu In-app Purchase (IAP), những yếu tố thường dự đoán hành vi chi tiêu của người chơi rất lâu trước khi họ thực hiện giao dịch đầu tiên. Bởi vì các trò chơi ghi lại điều này với tần suất cao và liên tục, tập hợp tín hiệu kết quả thường phong phú hơn những gì thiết lập Analytics trang web tiêu chuẩn tạo ra.

Lợi ích đến từ việc kết nối các tín hiệu này thay vì để chúng bị cô lập. Khi dữ liệu hành vi, dữ liệu đo lường thời gian chạy và dữ liệu phân bổ chảy vào cùng một hệ thống, các mô hình tối ưu hóa đơn giản có nhiều dữ liệu hơn để học, và nhiều tín hiệu hơn có xu hướng tạo ra dự đoán tốt hơn và lợi tức trên chi tiêu quảng cáo cao hơn. Đây là nơi một khuôn khổ dữ liệu được đồng ý, Analytics gắn với dữ liệu thu thập và các tín hiệu thời gian chạy cấp SDK hoạt động cùng nhau thay vì là các công cụ riêng biệt.

Sự đồng ý đóng vai trò lớn hơn trong việc này so với những gì có vẻ ban đầu. Các trải nghiệm đồng ý rõ ràng giúp xây dựng lòng tin của người chơi, và các tín hiệu được đồng ý cung cấp cho các mô hình tối ưu hóa như Unity Vector nhiều dữ liệu hơn để học.

Dữ liệu bên thứ nhất cho quảng cáo và tối ưu hóa

Lợi ích thương mại rõ ràng nhất của dữ liệu bên thứ nhất thể hiện trong hiệu suất quảng cáo, các chỉ số mà đội ngũ UA và tăng trưởng được đo lường trực tiếp. Bên dưới mỗi lợi ích dưới đây là cơ chế cơ bản giống nhau. Các mô hình tối ưu hóa có xu hướng đưa ra các quyết định đặt giá và ngân sách tốt hơn khi chúng có nhiều tín hiệu hoàn chỉnh, được kết nối để học hỏi, và chúng có thể tiếp tục trở nên sắc bén hơn khi các tín hiệu bổ sung có sẵn thay vì chững lại sau một lần tích hợp duy nhất. Dữ liệu đầy đủ hơn không chỉ bổ sung thông tin; nó giảm bớt sự phỏng đoán mà các mô hình phải lấp đầy bằng các đại diện.

Nhắm mục tiêu ngày càng chính xác hơn. Các phân khúc đối tượng được xây dựng từ hành vi quan sát thực tế, chứ không phải các danh mục sở thích suy luận, có nghĩa là ít lãng phí chi tiêu hơn vào những người ít có khả năng chuyển đổi, điều này thể hiện trực tiếp ở chi phí thu hút hiệu quả hơn.

Vòng lặp tối ưu hóa trở nên chặt chẽ hơn. Khi các mô hình đấu giá và tối ưu hóa nhận được các tín hiệu từ bên thứ nhất, chẳng hạn như các sự kiện sau cài đặt, dữ liệu doanh thu và các cột mốc tương tác, chúng có những kết quả cụ thể để học thay vì các đại diện. Các đầu vào phong phú hơn có xu hướng hỗ trợ các dự đoán tốt hơn, đây là một trong những cơ chế cốt lõi đằng sau hầu hết các lợi ích ROAS được quy cho việc áp dụng dữ liệu bên thứ nhất.

Các tín hiệu truyền qua các kênh. Trong phạm vi pháp luật cho phép, dữ liệu được thu thập trong một môi trường, ví dụ như tương tác trong ứng dụng, có thể cung cấp thông tin cho các quyết định nhắm mục tiêu trên một kênh hoàn toàn khác, dù đó là quảng cáo lập trình, TV kết nối hay mạng xã hội. Giá trị được tích lũy vì cùng một tín hiệu cơ bản được tái sử dụng thay vì được xây dựng lại cho từng kênh riêng biệt.

Dữ liệu bên thứ nhất là nền tảng bền vững hơn mà các chiến lược tăng trưởng đang hội tụ, trong trò chơi và xa hơn thế nữa.

Bộ dữ liệu của bạn đã được thiết lập để thành công chưa?

Các câu hỏi thường gặp

Dữ liệu bên thứ nhất là gì?

Dữ liệu bên thứ nhất là thông tin mà một công ty thu thập trực tiếp từ người dùng của chính mình thông qua các kênh mà công ty sở hữu: ứng dụng, trang web, hệ thống CRM, hệ thống điểm bán hàng. Vì nó đến trực tiếp từ nguồn, nên nhìn chung nó chính xác hơn dữ liệu từ các nhà cung cấp hoặc môi giới bên ngoài, và dễ quản lý hơn khi được thu thập một cách minh bạch.

Dữ liệu bên thứ nhất là gì?

Một trò chơi di động theo dõi thời gian phiên chơi đầu tiên của người chơi, các vật phẩm trong ứng dụng mà họ mua, và thiết bị họ đang chơi là dữ liệu bên thứ nhất. Vậy là lịch sử mua hàng của khách hàng trên một trang bán lẻ hay phản hồi của họ đối với một khảo sát giới thiệu.

Sự khác biệt giữa dữ liệu bên thứ nhất, bên thứ hai và bên thứ ba là gì?

Dữ liệu bên thứ nhất đến trực tiếp từ người dùng của bạn thông qua các kênh của riêng bạn. Dữ liệu bên thứ hai là dữ liệu bên thứ nhất của người khác, được chia sẻ trực tiếp với bạn. Dữ liệu bên thứ ba được tổng hợp bởi một nhà cung cấp bên ngoài từ nhiều nguồn không liên quan và được bán hoặc cấp phép cho bạn, mà không có mối quan hệ trực tiếp nào giữa bạn và những người mà nó mô tả.

Dữ liệu bên thứ ba là gì?

Dữ liệu bên thứ không là thông tin mà người dùng cố ý và chủ động chia sẻ với bạn, chẳng hạn như sở thích đã nêu, phản hồi khảo sát hoặc lựa chọn khi đăng ký. Đó là một loại dữ liệu bên thứ nhất, nhưng người dùng đã cung cấp nó trực tiếp và có chủ đích cho bạn thay vì bạn suy luận nó từ hành vi của họ. Trong một trò chơi, việc người chơi chọn thể loại ưa thích trong quá trình thiết lập là một ví dụ phổ biến.

Tại sao dữ liệu bên thứ nhất lại quan trọng đối với quảng cáo?

Khi các định danh di động và cookie trình duyệt ngày càng ít khả dụng, dữ liệu bên thứ nhất đã trở thành một trong số ít nguồn đầu vào đáng tin cậy còn lại để nhắm mục tiêu và tối ưu hóa. Nó có thể cải thiện độ chính xác của khán giả và cung cấp các tín hiệu phong phú hơn vào các mô hình tối ưu hóa.

Làm cách nào để bạn thu thập dữ liệu bên thứ nhất từ một ứng dụng di động?

Bộ sưu tập thường kết hợp tích hợp SDK cho các tín hiệu hành vi, theo dõi sự kiện cho các giao dịch mua và các giao dịch khác, và một cơ chế đồng ý rõ ràng để người dùng hiểu và kiểm soát những gì đang được thu thập. Chất lượng sự đồng ý và chất lượng dữ liệu có mối liên hệ trực tiếp: việc thu thập minh bạch sẽ tạo ra dữ liệu sạch hơn, dễ sử dụng hơn.

Kích hoạt dữ liệu bên thứ nhất là gì?

Kích hoạt dữ liệu là quá trình làm cho dữ liệu bên thứ nhất có thể sử dụng được. Điều đó có nghĩa là thu thập các tín hiệu phù hợp, kết nối chúng với các nền tảng phù hợp và đảm bảo chúng sẵn có để đo lường, tối ưu hóa và ra quyết định. Kích hoạt bao gồm xây dựng đối tượng, huấn luyện các mô hình học máy, làm giàu các tín hiệu tối ưu hóa và điều phối các chiến dịch trên các kênh. Thu thập dữ liệu chỉ là bước đầu tiên. Giá trị kinh doanh đến từ việc đưa dữ liệu đó vào sử dụng.

Dữ liệu bên thứ nhất cải thiện ROAS như thế nào?

Các hệ thống tối ưu hóa chỉ có thể tối ưu hóa những gì chúng có thể nhìn thấy. Khi họ có quyền truy cập vào các tín hiệu bên thứ nhất phong phú hơn, chẳng hạn như mua hàng, tương tác và giữ chân, họ sẽ học được những người dùng nào có giá trị nhất thay vì dựa vào các đại diện suy luận.

Hãy tưởng tượng hai chiến dịch với cùng một ngân sách. Chỉ có một người biết ai đã cài đặt ứng dụng. Người kia cũng biết ai đã hoàn thành hướng dẫn, thực hiện giao dịch mua, duy trì tương tác và trở thành người chơi có giá trị cao. Chiến dịch thứ hai có nhiều thông tin hơn để học hỏi, cho phép các hệ thống tối ưu hóa tìm thấy nhiều người dùng giống như khách hàng tốt nhất của bạn và giảm chi tiêu lãng phí.