Gen Z đang chuyển từ "ngôi sao lớn" sang Micro-influencers (engagement cao hơn 3-5 lần, chi phí thấp hơn). Tuy nhiên, tìm đúng người ảnh hưởng lên tệp khách hàng mục tiêu của bạn thì không thể dựa vào cảm tính. Big Data giải quyết chuyện này bằng cách trả lời rõ ràng những câu hỏi quan trọng: - Follower có trùng khớp với chân dung khách hàng? - Tương tác thật hay ảo (bot)? - Nội dung có cùng chủ đề với ngành bạn? - Sentiment của cộng đồng với họ? 4 chỉ số quan trọng cần theo dõi: 1. Audience match: Tệp follower trùng với chân dung khách hàng 2. Real engagement: Tương tác thật, không bị thao túng bởi bot 3. Topic & sentiment fit: Nội dung đúng ngành và được đón nhận tích cực 4. Conversion signals: Bình luận thể hiện ý định mua (mua ở đâu?, giá bao nhiêu?) Chỉ cần nhìn 4 yếu tố này là bạn loại bỏ được ngay nhóm KOL “chỉ số đẹp nhưng không ra đơn”. Gen Z thì cực kỳ quan trọng tính chân thật (McKinsey và Deloitte đều ghi nhận điều này). Big Data đo được mức độ “authentic” thông qua tỷ lệ nội dung tự tạo, mức độ quảng cáo trong tháng, và phản hồi thật từ follower. Và đây chính là lý do Big Data mang lại ROI cao nhất: nó giúp bạn chọn đúng người có sức ảnh hưởng thật lên đúng tệp khách hàng, đúng thời điểm, với chi phí tối ưu. Micro-influencers sẽ còn phát triển mạnh mẽ hơn nữa và Big Data đang là cách tối ưu nhất để đảm bảo ngân sách bỏ ra quay về bằng kết quả.

Khi các doanh nghiệp ở Việt Nam bắt đầu triển khai Big Data, vấn đề thường gặp nhất không phải là thiếu công nghệ, mà là pipeline bị “phình to”, chậm và khó vận hành. Nhiều nơi thu thập dữ liệu rất nhiều, nhưng không dùng được bao nhiêu vì pipeline thiếu tối ưu ngay từ đầu. Một số kinh nghiệm thực tế từ các dự án mới triển khai cho thấy ba bước đơn giản có thể giúp cải thiện rõ rệt. Bước đầu tiên là giới hạn nguồn dữ liệu. Doanh nghiệp thường gom mọi thứ vào một chỗ: website, CRM, mạng xã hội, IoT… nhưng xử lý không xuể. Cách dễ nhất là xác định 2–3 nguồn quan trọng nhất để xây dựng pipeline mẫu. Khi pipeline này ổn định, mới mở rộng thêm. Tiếp theo là chuẩn hóa dữ liệu ngay tại điểm vào. Đây là phần nhiều đội bỏ qua. Chỉ cần thống nhất cách đặt tên trường, kiểu dữ liệu, và quy ước timestamp là lượng lỗi downstream giảm đáng kể. Việc này giúp giảm chi phí xử lý và giảm tải cho đội kỹ thuật. Cuối cùng là tự động hóa các bước lặp lại. Những công cụ như Airflow, Prefect hay Dagster giúp doanh nghiệp kiểm soát luồng xử lý tốt hơn, tránh việc chạy tay thủ công và giảm rủi ro sai sót. Ngay cả những doanh nghiệp chưa có đội kỹ thuật mạnh cũng có thể bắt đầu với phiên bản cloud để tiết kiệm chi phí. Nhiều doanh nghiệp nhỏ chia sẻ rằng chỉ cần tối ưu ba phần trên, tốc độ xử lý tăng rõ rệt và việc mở rộng hệ thống về sau trở nên nhẹ nhàng hơn. Big Data không nhất thiết phải phức tạp; điều quan trọng là xây dựng nền móng sạch và ổn định ngay từ ngày đầu.

Khi làm về Social Data và đặc biệt là bigdata thì mình và team nghiên cứu rất nhiều platform tương tự để tìm ra hướng riêng, thậm chí team mình còn list cả danh sách các "bạn cùng ngành" ấy lên website để có thể dễ dàng so sánh điểm mạnh yếu: https://thealita.com/comparison/ Trong đó thì ông lớn top #1 sever là ZoomInfo. Với mỗi nền tảng mình sẽ làm 1 bản chart để dễ hình dung. Mình share lại bản ZoomInfo để tiện nắm Một số info về ZoomInfo.com ZoomInfo (mã cổ phiếu: ZI) là một trong những công ty hàng đầu cung cấp dữ liệu B2B và nền tảng “go-to-market intelligence” cho doanh nghiệp toàn cầu. ZoomInfo hiện có hơn 30.000 công ty khách hàng trên toàn thế giới sử dụng nền tảng của họ để tìm kiếm khách hàng mới, bán hàng, marketing, và tuyển dụng. Ngoài ra, cơ sở dữ liệu của ZoomInfo chứa hơn 235 triệu hồ sơ chuyên nghiệp B2B, trong đó có hơn 145 triệu liên hệ ngoài nước Mỹ, và dữ liệu chi tiết về hơn 100 triệu công ty toàn cầu. Tóm lại: ZoomInfo là một “ông lớn” trong lĩnh vực dữ liệu B2B & go-to-market intel, với hàng chục nghìn doanh nghiệp dùng dịch vụ, cơ sở dữ liệu đồ sộ hàng trăm triệu hồ sơ — giúp họ hoạch định và mở rộng thị trường toàn cầu File download chart mô tả ZoomInfo