Hầu hết các Marketers đều nghĩ rằng nếu muốn trở thành một người có thể đọc được dữ liệu tốt cũng như lấy dữ liệu làm trung tâm để đưa ra quyết định của mình (data-driven) thì họ cần hiểu rõ về cách sử dụng web metrics cũng như dựa vào số liệu web để lên kế hoạch cũng như đưa ra quyết định. Nhưng theo mình, đó không thực sự là data-driven mà thiên về Google Analytics-driven hơn. Để có thể trở thành một người điều khiển số liệu thực thụ, chúng ta nên tự nhắc nhở bản thân về định nghĩa chính xác của data – bao gồm tất cả các loại thông tin.
Một trong những dạng phổ biến nhất của dữ liệu là dữ liệu định tính (qualitative data) hay còn gọi là dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data). Loại dữ liệu này có thể giúp chúng ta hiểu sâu hơn về ý kiến cũng như cảm nhận đánh giá của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ cũng như thương hiệu của mình. Đây là điều mà chúng ta khó có thể đánh giá được nếu chỉ thông qua những dữ liệu định lượng (quantitative data) hay dữ liệu có cấu trúc (structured data). Vì vậy, mình khuyên các bạn không chỉ nên chú trọng vào các dữ liệu định lượng chỉ những con số không thôi mà bạn cũng nên chú trọng vào các dữ liệu định lượng nữa. Khi kết hợp việc hiểu rõ về hai loại dữ liệu này thì bạn có thể nắm rõ được hiệu quả của những chiến dịch Marketing của mình rồi đó. Để có được cái nhìn rõ ràng hơn về hai loại dữ liệu này thì hãy cùng tìm hiểu cùng mình qua bài viết này nhé.
1. Dữ liệu phi cấu trúc.
Thường được nhắc đến với cái tên dữ liệu định tính, dữ liệu phi cấu trúc là những ý kiến chủ quan cũng như đánh giá về chất lượng của sản phẩm, dịch vụ cũng như về thương hiệu của bạn dưới dạng văn bản mà thông thường thì những phần mềm phân tích dữ liệu không thể thu thập được. Vì thế nên các dữ liệu phi cấu trúc thường khó có thể được thu thập, lưu trữ và sắp xếp trên các cơ sở lưu trữ dữ liệu như Excel hay SQL.
Bên cạnh đó thì việc nghiên cứu dữ liệu phi cấu trúc với những phương pháp cũng như công cụ phân tích dữ liệu thông thường như phân tích hồi quy (regression analysis) và bảng trụ (pivot table) cũng thực sự là một việc khó khăn. Bởi vì bạn không thể lưu trữ và sắp xếp dữ liệu phi cấu trúc trên các database thông thường nên bạn cần lưu trữ chúng trong các tài liệu Word hoặc NoSQL database như Elasticsearch hoặc Solr, nơi mà bạn có thể tiến hành các truy vấn tìm kiếm từ và cụm từ. Hơn nữa, vì bạn không thể sử dụng những phương pháp phân tích dữ liệu thông thường đối với dữ liệu phi cấu trúc nên bạn chỉ có thể tự tay phân tích chúng hoặc dùng NoSQL database. Thế nhưng để sử dụng tốt các công cụ này, bạn cần có trình độ chuyên môn kỹ thuật cao. Theo mình, nếu bạn có thể thành công thu thập cũng như phân tích dữ liệu phi cấu trúc thì mình tin rằng bạn có thể hiểu sâu và rõ hơn về hành vi khách hàng cũng như đánh giá được chính xác hơn ý kiến của khách hàng để có thể cải thiện cho chiến dịch Marketing tiếp theo.
Các ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc có thể kể đến:
- Những câu trả lời cho survey: Mỗi khi bạn thu thập ý kiến từ khách hàng chính là những lúc bạn đang thu thập những dữ liệu phi cấu trúc. Ví dụ như survey với text responses là một loại của dữ liệu phi cấu trúc.
- Những bình luận trên mạng xã hội: Nếu như bạn từng nhận được những bình luận trên mạng xã hội với nội dung là các ý kiến đánh giá từ khách hàng, đấy cũng là khi bạn đang nhận được dữ liệu phi cấu trúc. Bởi chúng ta không thể lưu trữ những dữ liệu này trên các database thông thường, bạn nên lưu trữ dữ liệu dưới dạng những tài liệu Word để sau này có thể xem lại và phân tích một cách kỹ lưỡng hơn.
- Những phản hồi cho email: Giống như việc trả lời cho survey thì những câu trả lời email cũng được coi là dữ liệu phi cấu trúc. Những câu trả lời cho email cũng chứa những feedback quý giá từ khách hàng nên bạn hãy lưu trữ chúng cẩn thận nhé.
- Những cuộc gọi điện thoại: Đội ngũ chăm sóc khách hàng và team Sales luôn thu thập dữ liệu phi cấu trúc trong điện thoại của họ. Những cuộc điện thoại của họ khi trao đổi với khách hàng luôn chứa những thông tin quý giá về cảm nhận của khách hàng đối với thương hiệu của bạn.
- Những tài liệu kinh doanh: Những tài liệu này có thể kể đến những bài thuyết trình, hoặc thông tin mà bạn lưu trữ dưới dạng tài liệu Word đều là những dữ liệu phi cấu trúc.
2. Dữ liệu có cấu trúc.
Đây là dữ liệu thường được nhắc đến với cái tên là dữ liệu định lượng. Loại dữ liệu này thường chỉ những thực tế khách quan và số liệu cụ thể mà những phần mềm phân tích dữ liệu thông thường có thể thu thập và lưu trữ được. Dữ liệu có cấu trúc thường được lưu trữ, sắp xếp và xuất ra một cách dễ dàng khi bạn sử dụng các database như Excel và SQL. Mặc dù dữ liệu có cấu trúc chỉ là những con số hoặc chữ số được tổng hợp lại trong database, bạn có thể dễ dàng hiểu được chúng bằng cách sử dụng những phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu thường dùng như phân tích hồi quy (regression analysis) và bảng trụ (pivot table). Đây có lẽ là khía cạnh có giá trị nhất của dữ liệu có cấu trúc.
Dữ liệu có cấu trúc có thể bám theo một mô hình dữ liệu mà người thiết kế cơ sở dữ liệu (database) tạo ra — ví dụ như các bản thống kê bán hàng theo vùng miền, xếp theo loại mặt hàng hoặc theo khách hàng. Đối với dữ liệu có cấu trúc, các hạng mục có thể được nhóm lại để tạo thành các mối liên hệ với nhau (các ‘khách hàng’ cùng có phản hồi ‘thỏa mãn’ về dịch vụ chẳng hạn). Những điều này sẽ giúp dữ liệu có cấu trúc dễ dàng được lưu trữ, phân tích, tìm kiếm, và trở thành loại dữ liệu dễ sử dụng nhất cho doanh nghiệp trong thời gian gần đây. Ngày nay, phần lớn những loại dữ liệu được cho là có cấu trúc chỉ chiếm ít hơn 20% tổng số dữ liệu thu được.
Dữ liệu có cấu trúc thường được tạo ra cũng như được điều khiển bởi máy móc và con người. Các ví dụ của cấu trúc có thể kể đến như dữ liệu tài chính như báo cáo tài chính, các giao dịch, thông tin nhân khẩu học, dữ liệu địa điểm, các bản ghi chú của máy,…
Đối với các Marketers thì dữ liệu có cấu trúc còn giúp ích rất lớn cho việc cải thiện SEO nữa. Google sử dụng dữ liệu có cấu trúc tìm thấy trên web để hiểu nội dung của trang cũng như thu thập dữ liệu về web và thế giới nói chung. Ví dụ: đây là đoạn dữ liệu có cấu trúc JSON-LD có thể xuất hiện trên trang liên hệ của tập đoàn Unlimited Ball Bearings, trong đó mô tả thông tin liên hệ của họ:
Google cũng sử dụng dữ liệu có cấu trúc để kích hoạt các tính năng và tính năng nâng cao trong kết quả tìm kiếm. Dữ liệu có cấu trúc được mã hóa bằng cách sử dụng thẻ đánh dấu trên trang chứa dữ liệu đó. Dữ liệu có cấu trúc trên trang sẽ mô tả nội dung của trang đó. Bạn không nên tạo các trang trống chỉ để chứa dữ liệu có cấu trúc. Bạn cũng không nên thêm dữ liệu có cấu trúc về thông tin không hiển thị cho người dùng, ngay cả khi thông tin là chính xác.
Bạn phải bao gồm tất cả các thuộc tính bắt buộc để một đối tượng đủ điều kiện xuất hiện trong Google Tìm kiếm với giao diện nâng cao. Nói chung, việc xác định thêm các tính năng được đề xuất có thể khiến thông tin của bạn dễ xuất hiện hơn trong kết quả Tìm kiếm với giao diện nâng cao. Tuy nhiên, bạn nên chú trọng hơn vào việc cung cấp ít thuộc tính đề xuất nhưng đầy đủ và chính xác thay vì cố gắng cung cấp mọi thuộc tính đề xuất với dữ liệu không đầy đủ, không hợp lệ hoặc không chính xác.
Khi hiểu rõ về dữ liệu có cấu trúc thì ngoài khả năng phân tích số liệu, các Marketers còn có thể dùng chúng để cải thiện tính năng SEO của website nữa đó.
3. Sự khác nhau giữa dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu có cấu trúc.
Sự khác biệt lớn nhất giữa hai loại cấu trúc này đó là dữ liệu phi cấu trúc là những ý kiến chủ quan và sự đánh giá mà những phần mềm phân tích dữ liệu không lưu trữ được. Trong khi đó thì dữ liệu có cấu trúc chứa những con số cụ thể và những sự thật khách quan mà những phần mềm phân tích dữ liệu có thể dễ dàng thu thập và lưu trữ. Đối với dữ liệu có cấu trúc, bạn có thể dễ dàng lưu trữ và phân tích bằng cách sử dụng những cơ sở dữ liệu thông thường như Excel, Google Sheets và SQL. Bạn cũng có thể phân tích chúng bằng cách sử dụng phương pháp như phân tích hồi quy và bảng trụ. Mặt khác, để lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc, bạn không thể sử dụng database thường dùng mà phải chuyển qua sử dụng Word documents hoặc NoSQL database.
Trong một thế giới nơi Google Analytics có thể đưa ra mọi số liệu một cách rõ ràng, bạn phải nhớ rằng dữ liệu định tính cũng quan trọng cho việc định hướng chiến lược tiếp thị của bạn tương tự như số liệu web. Không có dữ liệu phi cấu trúc, bạn không thể có được sự hiểu biết rõ ràng về cách khách hàng thực sự cảm nhận về thương hiệu của bạn. Và điều này rất quan trọng cho bất kì Marketer nào. Vì vậy việc hiểu về hai loại dữ liệu này là điều cần thiết. Mong rằng bài viết trên của mình sẽ giúp cho các bạn có cái nhìn rõ hơn về tầm quan trọng của hai kiểu dữ liệu và những điều cơ bản mà bạn cần biết về chúng.