Song nếu bây giờ chúng ta có thể đo lường truyền hình và GRP trực tuyến, làm sao chúng ta
hiểu được giá trị tương đối của chúng _ cơ hội để thấy được sự cộng hưởng diễn ra như thế
n{o? Để giúp các nhà tiếp thị gia tăng hiệu quả hoạt động, các biện ph|p n{y cũng phải có sẵn.
Trong 12 th|ng qua, chúng tôi cũng coi sự tham gia của khoa học thần kinh trong dòng chính
thống như một công cụ cải tiến việc sử dụng các hoạt động trực tuyến sáng tạo. V{ bước cuối
cùng là hiểu được phản ứng đối với hướng đi đó.
Vì lẽ đó, c|c nhu cầu đương nhiên sẽ gia tăng. Tuy nhiên, trong tương lai, chúng ta sẽ thấy thêm
nhiều loại dữ liệu được kết hợp với nhau. Có hai cách tích hợp dữ liệu chủ yếu, được sử dụng
phổ biến hiện nay: Kết hợp hai bộ dữ liệu, thường là với những thành viên nhóm có hồ sơ đầy
đủ; hay, sự lai hóa, trong đó dữ liệu từ nhóm được tích hợp với dữ liệu điều tra dân số. Chúng
tôi thực hiện nhóm công việc này. Tuy nhiên, kết quả cũng có những hạn chế riêng. Tuy vậy,
ngày càng sẵn có một giải pháp mới cho nhà tiếp thị. Đó l{ giải pháp cung cấp nhiều lợi thế so
với việc tích hợp nhiều bộ dữ liệu với nhau: dữ liệu đơn nguồn.
Kết hợp tất cả lại với nhau
Bản thân chúng tôi sử dụng cơ sở dữ liệu nguồn đơn do một bên thứ ba đại diện cho chúng tôi
tạo ra và xử lý, vì vậy sự riêng tư có thể được duy trì. C|c cơ sở dữ liệu này khớp dữ liệu “theo
dõi” qua phương tiện truyền thông riêng của chúng tôi với cơ sở dữ liệu “mua” từ nhiều nguồn
khác nhau: các nhóm nghiên cứu, dữ liệu cửa hàng và dữ liệu giao dịch thẻ tín dụng. Vì cơ sở dữ
liệu đơn nguồn được tạo ra từ nhóm phương tiện truyền thông và dữ liệu mua phù hợp với
hành vi mua hàng và xem trang thực tế của những cá nhân ẩn danh (để kiểm soát sự riêng tư),
nên chúng tôi có thể tính toán chính xác mức tăng doanh thu giữa những đối tượng được tiếp
xúc với một chiến dịch quảng cáo (ở một tần suất n{o đó) v{ những đối tượng không tiếp xúc. Ở
Anh, hiện chúng tôi đang cung cấp loại dữ liệu này đến một số khách hàng nỗ lực hiểu t|c động
của truyền thông tiếp thị đến hoạt động mua hàng (xem Hình 4.1).
Hình 4.1: Dữ liệu nguồn đơn
