By An Dang, Strategic Planning Director, Omega Media

Ý tưởng cốt lõi: Dữ liệu (data) chỉ là nguyên liệu. Điều doanh nghiệp cần là tác động thật: hành vi thay đổi, P&L cải thiện, niềm tin tăng. Impact-driven không phủ nhận data-driven; nó đòi hỏi ta chứng minh “cái tăng thêm” là do hoạt động của mình (incrementality), chứ không chỉ do xu hướng thị trường.

Vì sao “có data” vẫn chưa ra kết quả

• Nhiều dashboard nhưng ít quyết định: Chúng ta xem số rất chăm, nhưng kế hoạch điều chỉnh media/creative thường không kịp nhịp thị trường.
• Nhầm tương quan với nhân quả: Hai đường biểu đồ cùng tăng không có nghĩa là chiến dịch tạo ra doanh số. Cần thiết kế đo lường để kiểm chứng.
• Insight bị đứt đoạn: Tìm được “điểm rơi” hay, nhưng không ai “cầm lái” triển khai, hoặc thiếu kịch bản tự động.
  Số liệu nói tiếng marketing, không phải tiếng CFO: Không đối soát được với P&L thì niềm tin nội bộ sẽ mỏng dần.

Chuỗi 5 bước: Data → Measurement → Insight → Intelligence → Impact

Thứ 01: Data – Ta đang có gì?
Nguồn: social (owned/earned/paid), web/app, CRM, thương mại, khảo sát, brand lift.
Việc cần làm: chuẩn hóa taxonomy (cách đặt tên sự kiện/thuộc tính), ID (liên kết người dùng/phiên), privacy/consent (tuân thủ), chất lượng dữ liệu (độ tươi, lỗi).
Nếu dữ liệu không sạch, các bước sau chỉ là phỏng đoán đẹp.

Thứ 2: Measurement – Ta quan sát thế nào?
Công cụ: A/B test, holdout/geo-split (giữ nhóm đối chứng), MMM/MTA (mô hình hóa đóng góp kênh), brand tracking (sức khỏe thương hiệu).
Mục tiêu: chứng minh incrementality, phần doanh số/điểm thương hiệu tăng thêm do hoạt động của ta.
Không chứng minh được nhân quả thì kết luận chỉ là ấn tượng.

Thứ 3: Insight – Vậy thì sao?
Phân tích cohort (nhóm người dùng), điểm rơi trên hành trình (nút “thêm giỏ”, “đặt lịch tư vấn”), tín hiệu cộng đồng (bình luận chất lượng, lượt lưu), cộng hưởng sáng tạo (điểm mạnh nội dung).
Kết thúc bằng: 1 giả thuyết hành động rõ ràng (làm gì/cho ai/trong bao lâu/kỳ vọng gì).

Thứ 4: Intelligence – Làm gì ngay & sau đó?
Biến insight thành hệ điều hành quyết định:
Luật (rules): nếu người dùng có tín hiệu X → hiển thị creative Y, bid ở mức Z.
Mô hình (models): chấm điểm tệp, dự báo khả năng chuyển đổi, đề xuất next-best-action trong CRM.
Đích đến: quyết định lặp lại được, ở quy mô, với độ trễ thấp.

Thứ 5: Impact – Có đổi được đời thật?
Đo doanh thu gia tăng, CAC/LTV, retention, thị phần, brand preference, Trust Index.Bắt buộc:đối soát cấp tài chính (CFO-grade reconciliation) để khóa niềm tin trong tổ chức.
Tinh thần trung tâm: Con người × Dữ liệu. Dữ liệu soi đường. Con người chọn đích đến.

Ba dịch chuyển tư duy 

• Từ tín hiệu sang bằng chứng
  Chưa đủ: “View tăng, reach đẹp.”
  Đủ: “+11% doanh số do chiến dịch (holdout 20% thị trường….”
• Từ phân tích sang quyết định
  Chưa đủ: “Insight: UGC ‘trước–sau’ được lưu nhiều.”
  Đủ: “Trong 7 ngày, triển khai luật: người dùng đã lưu ≥2 lần → ưu tiên UGC; ngân sách auto-shift theo incremental lift.”
• Từ social-first sang trust-first: Ở Đông Nam Á, social là đời sống. Thứ bền là niềm tin: cảm xúc cộng đồng + bằng chứng dữ liệu (đo đúng, lọc nhiễu, chuẩn hóa).

Một ví dụ nhỏ

Bối cảnh: ra mắt SKU mới.

• Data: Reels views/lưu, chất lượng bình luận; clickstream; doanh số theo SKU.
• Measurement: chọn 20% thị trường làm holdout; chạy brand lift hỏi “tin để thử”.
• Insight: UGC bản địa hóa dạng “trước–sau” → tăng lưu và thêm giỏ.
• Intelligence: luật ưu tiên hiển thị cho cohort có tín hiệu tin cậy; ngân sách tự điều theo incremental lift theo ngày.
• Impact: doanh thu gia tăng hai chữ số; CAC giảm; Trust Index + vài điểm; payback rút ngắn.

Lời kết

Data-driven dạy ta tôn trọng sự thật. Impact-driven nhắc ta biến sự thật thành thay đổi. Khi mạng xã hội là hạ tầng của đời sống, ta cần trái tim để hiểu cộng đồng và cần kỷ luật đo lường để chứng minh hiệu quả. Tôi thích gọi đó là làm nghề có căn cứ: nhìn rõ, làm gọn, đo minh bạch, và tạo ra kết quả mà người dùng lẫn phòng tài chính đều có thể tin.

Sài Gòn, 30.10.2025