Phác họa thói quen người sử dụng theo thời gian cụ thể

Dữ liệu địa lý còn có thể giúp các doanh nghiệp xây dựng nên bức tranh hoàn chỉnh về thói quen hằng ngày hay hằng tuần của một người sử dụng cụ thể, ngoài lợi ích xác định vị trí của người sử dụng mục tiêu tại một thời điểm cụ thể.

Ví dụ về chuỗi nhà hàng Nandos: họ có thể biết rõ khi nào một thực khách có mặt xung quanh khu vực nhà hàng của mình, tần suất xuất hiện bao nhiêu lần và vào thời điểm nào trong ngày. Đây thực sự là điều hiểu biết có giá trị để nhà quảng cáo xây dựng nên một bức tranh hoạt động thường nhật của người này và từ đó tùy chỉnh phương thức giao tiếp tương ứng sao cho mang lại hiệu quả cao nhất có thể. Chẳng hạn, với việc theo dấu vị trí và biết được một người thường hay đi qua những tuyến phố gần khu vực có nhà hàng của Nandos mỗi buổi sáng và buổi chiều muộn trong tuần, doanh nghiệp này phỏng đoán rằng người này làm việc đâu đó gần đây. Như vậy sẽ là không hợp lý nếu Nandos gửi cho họ một phiếu giảm giá hoặc chiết khấu khi ăn tại nhà hàng trong khu vực vào ngày cuối tuần.

Quy trình xác minh dữ liệu địa lý

Doanh nghiệp cần thường xuyên kiểm tra quá trình thực hiện dựa trên dữ liệu vị trí của người sử dụng. Cụ thể, bên cạnh việc thường xuyên xác minh xem những đối tượng được theo dấu có phù hợp với mục tiêu của chiến dịch hay không, doanh nghiệp còn phải quan tâm xem liệu công nghệ định vị có cung cấp thông tin chính xác hay không để tránh rơi vào trường hợp như tọa độ tham chiếu không hợp lệ, không chính xác hoặc nằm ngoài khu vực có khả năng tiếp cận… Một số nhà cung cấp dịch vụ có thể làm giả vị trí của người sử dụng để trục lợi, do đó doanh nghiệp phải thực sự thận trọng với các thông tin này.

Những điều thỏa thuận về tiêu chuẩn hiển thị thông tin là khá quan trọng. Ví dụ, tọa độ địa lý của Tháp Rùa ở Hà Nội là 21 độ 1 phút 40,07 giây vĩ Bắc; 105 độ 51 phút 8,15 giây kinh Đông thường được viết theo quy ước quốc tế dưới dạng thập phân là 21,02779N; 105,85226E. Nhiều cơ sở dữ liệu đều sử dụng chuẩn quốc tế này, nên doanh nghiệp cần yêu cầu rõ các thông số cần chính xác đến bao nhiêu chữ số đằng sau dấu thập phân từ các nhà cung cấp. Thông thường phải có ít nhất năm chữ số sau dấu thập phân mới đạt tiêu chuẩn vì lúc đó vị trí của người sử dụng được khoanh vùng chính xác trong bán kính 1m. Dưới mức này, độ chính xác giảm đi đáng kể và thông tin định vị không còn phù hợp cho hoạt động theo dấu vị trí theo thời gian thực (real-time geomarketing). Ví dụ khi chỉ còn ba chữ số sau dấu thập phân, phạm vi định vị người sử dụng mở rộng trên bán kính 100m và độ chính xác giảm đi đáng kể.

Khi làm việc với hàng tỉ thông tin về người sử dụng, có thể sẽ có một số lượng nhất định các tọa độ không đáp ứng được yêu cầu mà doanh nghiệp rất khó để phát hiện. Chính vì vậy các nền tảng xác minh mang tính độc lập sẽ giúp nhận dạng và lọc bỏ khỏi cơ sở dữ liệu bất cứ thông tin vị trí nào được xem là gian lận hoặc không hợp lệ bằng nhiều phương pháp. Ví dụ, nếu tọa độ một người sử dụng được định vị nằm giữa Thái Bình Dương, gần như chắc chắn nhà cung cấp dịch vụ đã sử dụng thủ thuật tự tạo vị trí giả và qua đó vô tình bị phát hiện khi hệ thống xác minh dữ liệu kiểm tra tới.

Vận dụng dữ liệu vị trí đúng cách thúc đẩy việc mua hàng

Sau khi chọn lựa công nghệ định vị phù hợp, doanh nghiệp tiến hành phân tích dữ liệu để nắm chắc hơn hoạt động của người sử dụng, xác minh và lọc bỏ những thông tin không hợp lệ. Và bước cuối cùng, đó là vận dụng kiến thức và sự hiểu biết từ dữ liệu nói trên để tạo nên những mẫu quảng cáo có tính sáng tạo, được cá nhân hóa tương ứng với từng cá nhân, có tính tương tác cao, và cuối cùng thúc đẩy người tiêu dùng mua sắm dịch vụ, hàng hóa. Khả năng này hoàn toàn nằm trong tầm tay một khi dữ liệu vị trí được vận dụng đúng cách. Điều quan trọng là doanh nghiệp phải nhận thức được rằng luôn luôn có sự trao đổi giá trị giữa thương hiệu và người tiêu dùng – trong đó người tiêu dùng chỉ chấp nhận mẫu quảng cáo khi nó được cá nhân hóa cho riêng họ dựa trên từng bối cảnh cụ thể.

Nguồn Geolink tổng hợp từ Thời báo kinh tế Sài Gòn