Với người đã làm nhiều năm trong lĩnh vực bigdata & socialData, tôi cũng đã từng đùa với các ae tài xế là platform nắm data nên sẽ là điều khiển cuộc chơi, họ muốn bào các anh thế nào cũng được và giờ đã có 1 bài đang được lang truyền rộng rãi trên X của 1 chàng lập trình viên đã quá hãi với cách bào của các platform vận tải khi họ có đủ big data trong tay: Tiêu đề: Tôi là lập trình viên cho một ứng dụng giao đồ ăn lớn. “Priority Fee” và “Driver Benefit Fee” đều vào túi công ty 100%. Tài xế không nhận được xu nào. Tôi đang đăng bài này từ Wi-Fi thư viện bằng một chiếc laptop dùng xong vứt, vì về mặt pháp lý tôi vẫn đang bị ràng buộc bởi một thỏa thuận bảo mật rất nghiêm ngặt (NDA). Nhưng tôi đếch quan tâm nữa. Tôi đã nộp đơn xin nghỉ cách đây hai tuần, và thật lòng mà nói thì tôi mong họ kiện tôi luôn đi. Tôi đã giữ chuyện này suốt khoảng 8 tháng, nhìn từng đoạn code được đẩy lên production, và tôi không thể ngủ nổi khi biết mình đã góp tay xây dựng cỗ máy này. Mọi người thường nghi ngờ rằng thuật toán bị gian lận, nhưng sự thật còn tệ hơn cả các thuyết âm mưu. Tôi là một kỹ sư backend. Mỗi tuần tôi đều có mặt trong các cuộc họp lập kế hoạch, nơi các Product Manager (PM) bàn cách “vắt thêm 0.4% giá trị từ ‘tài sản con người’” (đúng vậy, đó là cách họ gọi tài xế trong cơ sở dữ liệu). Họ xem tài xế như các “resource node” trong game, chứ không phải những người cha, người mẹ đang chật vật trả tiền thuê nhà. Đầu tiên, “Priority Delivery” hoàn toàn là lừa đảo. Nó được bán cho chúng ta như một "giá trị bổ sung mang tính tâm lý". Khi bạn trả thêm $2.99, hệ thống chỉ đổi một giá trị boolean trong thông tin đơn hàng, còn code xử lý logic thì hoàn toàn bỏ qua cờ đó. Nó không làm đơn của bạn được giao nhanh hơn chút nào. Chúng tôi từng chạy A/B test năm ngoái: không hề tăng tốc đơn ưu tiên - mà cố tình làm CHẬM các đơn thường thêm 5-10 phút để khiến đơn ưu tiên “có cảm giác nhanh hơn”. Ban lãnh đạo rất thích kết quả đó. Chúng tôi tạo ra hàng triệu đô lợi nhuận chỉ bằng cách làm tệ đi dịch vụ tiêu chuẩn, chứ không phải làm dịch vụ “premium” tốt hơn.

Gần đây khi làm việc với một vài team marketing và growth, mình nhận ra Social Data đang được nhìn theo hai cách rất khác nhau. Có team xem Social Data như một phần bắt buộc trong báo cáo định kỳ. Có dashboard, có biểu đồ, có số liệu tăng giảm rõ ràng, nhưng chủ yếu để tổng hợp lại những gì đã xảy ra. Ở chiều ngược lại, mình thấy một số team bắt đầu dùng Social Data như tín hiệu vận hành hằng ngày. Họ không chờ đến cuối tuần hay cuối tháng mới đọc dữ liệu, mà theo dõi những thay đổi nhỏ trên social để quyết định nên giữ hay bỏ một thông điệp, có nên tiếp tục đẩy ngân sách cho một nhóm nội dung, hoặc có dấu hiệu rủi ro nào đang xuất hiện sớm hay không. Điểm khác biệt không nằm ở công cụ, vì đa phần các team đều dùng những nền tảng tương tự nhau. Khác biệt nằm ở câu hỏi họ đặt ra khi nhìn vào data. Thay vì hỏi “số này tăng hay giảm”, họ hỏi “nếu xu hướng này tiếp diễn thêm 3–5 ngày nữa, team có nên thay đổi gì ngay bây giờ không”. Từ góc nhìn cá nhân, mình thấy Social Data phát huy giá trị lớn nhất khi nó giúp team phản ứng sớm, chứ không phải khi nó được trình bày thật đẹp trên slide. Dữ liệu lúc này không còn là thứ để giải thích quá khứ, mà là tín hiệu để điều chỉnh hiện tại. Mình tò mò muốn hỏi mọi người trong cộng đồng: hiện tại Social Data trong team của bạn đang được dùng chủ yếu để tổng hợp báo cáo, hay đã thực sự trở thành một phần trong quá trình ra quyết định hằng ngày?

Điểm chung của các cuộc khủng hoảng tôi từng phân tích là: tín hiệu đã xuất hiện sớm từ rất lâu. Khách hàng bắt đầu phàn nàn → lượng buzz tăng nhẹ → sentiment chuyển tiêu cực → cộng đồng bắt đầu phản ứng. Vấn đề là đội ngũ không nhìn thấy những tín hiệu ấy. Khi doanh nghiệp phản ứng chậm hơn mạng xã hội, khủng hoảng sẽ bùng lên rất nhanh. Có hệ thống cảnh báo sớm là bắt buộc trong thời đại tốc độ thông tin như hiện nay. Câu hỏi: Doanh nghiệp của bạn có cơ chế cảnh báo sớm không?

Nhiều anh chị nghĩ Social Data chỉ phù hợp với doanh nghiệp lớn, có đội data riêng. Thực tế thì không hẳn vậy. Theo McKinsey, các doanh nghiệp ra quyết định dựa trên dữ liệu có khả năng tăng trưởng doanh thu cao hơn 20-25% so với nhóm còn lại (McKinsey Global Institute). Điều này đúng với cả doanh nghiệp nhỏ, miễn là làm đúng cách. Với SME, Social Data không cần phức tạp: - Theo dõi khách hàng đang nói gì về sản phẩm, đối thủ, nhu cầu thật - Phát hiện sớm vấn đề về trải nghiệm khách hàng - Tìm insight để làm nội dung, chạy ads, chọn KOL phù hợp hơn Điểm mấu chốt là mức độ đầu tư. SME không cần hệ thống big data hay đội phân tích 5-10 người. Chỉ cần: - Nguồn dữ liệu social phù hợp - Công cụ đủ dùng - Và câu hỏi kinh doanh rõ ràng Thực tế, theo Forrester, nhiều doanh nghiệp nhỏ đạt hiệu quả tốt hơn khi bắt đầu từ Social Data vì họ linh hoạt và ra quyết định nhanh hơn doanh nghiệp lớn. 👉 Vậy nên, Social Data không phải là “có làm hay không”, mà là làm tới đâu cho phù hợp với quy mô.

Chào anh em, Tuần vừa rồi mình có ngồi với một bác CMO bên ngành Retail. Bác ấy than trời: "Sao báo cáo Social của tụi em tháng nào cũng xanh, tương tác tăng 200%, mà doanh thu cửa hàng thì cứ đi ngang?" Mình check lại report thì y như rằng, team đang tập trung quá nhiều vào Vanity Metrics (Chỉ số ảo) như Lượt Like, Lượt View... mà bỏ quên Sentiment (Cảm xúc) và Context (Ngữ cảnh). View cao nhưng toàn là comment chê dịch vụ ship chậm? Like nhiều nhưng toàn từ minigame săn quà chứ không ai quan tâm tính năng sản phẩm? Theo kinh nghiệm của mình, Social Data không chỉ là đếm số, mà là "đọc vị". Năm 2026 tới nơi rồi, nếu phải chọn DUY NHẤT 1 chỉ số để báo cáo với sếp giúp chứng minh hiệu quả Marketing, mọi người sẽ chọn chỉ số nào? Comment bên dưới để chúng ta cùng mổ xẻ nhé! 👇