Trong bối cảnh quyền riêng tư của người dùng ngày càng được đề cao và sự biến mất của cookie bên thứ ba, First-party Data (Dữ liệu bên thứ nhất) đã trở thành “trái tim” của mọi chiến lược marketing và kinh doanh. Đây không chỉ là một thuật ngữ công nghệ mà còn là tài sản quý giá, quyết định khả năng cạnh tranh và sự tăng trưởng bền vững của doanh nghiệp. Dữ liệu đầu vào càng chất lượng, tỉ lệ chốt sale càng cao !

Nội dung bài viết

1. First-party Data là gì?

Định nghĩa: First-party data là dữ liệu mà doanh nghiệp trực tiếp thu thập từ chính người dùng hoặc khách hàng của mình thông qua các kênh và tài sản số thuộc sở hữu. Điều này bao gồm website bán hàng, ứng dụng di động, hệ thống CRM (Customer Relationship Management), các hoạt động email marketing, nền tảng thương mại điện tử, mạng xã hội nội bộ, hoặc hệ thống bán hàng tại cửa hàng (POS – Point of Sale).

Ví dụ minh họa: Khi một khách hàng đăng ký tài khoản trên website, điền vào một biểu mẫu khảo sát, thực hiện một giao dịch mua hàng, hoặc tương tác với một email marketing của doanh nghiệp – tất cả các thông tin được thu thập trong quá trình này đều là First-party data.

First-party data được đánh giá là nguồn dữ liệu chất lượng cao nhất hiện nay. Nó có độ chính xác tuyệt đối, minh bạch về nguồn gốc và đặc biệt là tuân thủ chặt chẽ các quy định pháp lý về bảo mật dữ liệu. Trong kỷ nguyên “cookieless” (không cookie bên thứ ba) sắp tới, khả năng thu thập và tận dụng First-party data sẽ là yếu tố then chốt quyết định thành công của doanh nghiệp.

2. Phân biệt các loại dữ liệu: First, Second và Third-party

Để hiểu rõ hơn về giá trị của First-party data, cần phân biệt nó với các loại dữ liệu khác:

Loại dữ liệu	Nguồn gốc thu thập	Độ tin cậy	Ví dụ thực tế	Nhận định chuyên gia
First-party data	Doanh nghiệp tự thu thập trực tiếp từ người dùng của mình.	⭐⭐⭐⭐⭐ (rất cao)	Dữ liệu từ CRM, form đăng ký, lịch sử mua hàng, hành vi trên website/app, email mở/click.	Là “vàng dữ liệu” trong kỷ nguyên không cookie. Mang lại cái nhìn sâu sắc và chi tiết nhất về khách hàng của bạn.
Second-party data	Dữ liệu của đối tác đáng tin cậy được chia sẻ trực tiếp thông qua thỏa thuận.	⭐⭐⭐ (trung bình cao)	Một sàn thương mại điện tử chia sẻ dữ liệu hành vi mua sắm với một nhãn hàng cụ thể.	Thường được sử dụng trong các mối quan hệ B2B hoặc liên kết chiến lược. Cần thỏa thuận rõ ràng về quyền riêng tư và mục đích sử dụng.
Third-party data	Dữ liệu được mua từ các bên trung gian (data brokers), thường thông qua tracking cookies trên nhiều website khác nhau.	⭐ (thấp)	Dữ liệu về hành vi duyệt web ẩn danh của người dùng trên nhiều website, nhân khẩu học chung.	Sẽ bị Google loại bỏ hoàn toàn vào năm 2025 (loại bỏ cookie bên thứ ba). Độ chính xác và minh bạch thấp, rủi ro pháp lý cao. Doanh nghiệp cần dịch chuyển sang First-party data.

3. Ví dụ thực tế về First-party Data trong doanh nghiệp

First-party data có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và ứng dụng đa dạng trong thực tiễn:

Nguồn thu thập	Loại dữ liệu cụ thể	Ứng dụng thực tiễn
Website / Landing page	Email, số điện thoại, hành vi click, sản phẩm đã xem, thời gian trên trang, đường dẫn truy cập.	Remarketing cá nhân hóa, gợi ý nội dung/sản phẩm phù hợp, tối ưu CTA.
Ứng dụng di động (App)	Tần suất sử dụng, tính năng ưa thích, lịch sử mua hàng trong app, vị trí (nếu được cho phép).	Phân tích hành vi để tối ưu trải nghiệm UX/UI, gửi thông báo đẩy (push notification) cá nhân hóa.
CRM (Customer Relationship Management)	Lịch sử mua hàng, thông tin cá nhân, phản hồi khách hàng, lịch sử tương tác với bộ phận hỗ trợ.	Gửi ưu đãi phù hợp, chương trình khách hàng thân thiết, tăng CLV (Customer Lifetime Value), cá nhân hóa dịch vụ.
Email Marketing	Tỷ lệ mở mail, tỷ lệ click vào liên kết, các hành động sau click.	Đánh giá mức độ quan tâm của từng khách hàng, phân nhóm khách hàng để gửi email chiến dịch mục tiêu.
POS / Hệ thống bán hàng offline	Thông tin giao dịch (sản phẩm, số lượng, giá), phương thức thanh toán, thời gian mua hàng.	Phân tích mô hình chi tiêu, dự báo doanh thu, tạo chương trình khuyến mãi offline phù hợp.

First-party data giúp doanh nghiệp xây dựng một hồ sơ khách hàng 360 độ, từ đó hiểu sâu sắc về nhu cầu, hành vi và sở thích của từng cá nhân. Điều này là nền tảng để tối ưu hóa toàn bộ hành trình mua hàng (customer journey) và giảm chi phí CAC (Customer Acquisition Cost) một cách đáng kể.

4. Lợi ích vượt trội của First-party Data đối với Marketing & Kinh doanh

Việc khai thác hiệu quả First-party data mang lại những lợi ích chiến lược sau:

Lợi ích	Tác động cụ thể	Ví dụ minh họa / Công cụ hỗ trợ
1. Độ chính xác & tin cậy cao	Dữ liệu do chính người dùng cung cấp trực tiếp, phản ánh đúng hành vi và thông tin của họ.	Hệ thống CRM (HubSpot, Salesforce, Zoho), Google Analytics 4 (GA4), Meta Pixel.
2. Tuân thủ quy định bảo mật (Privacy-first)	Thu thập với sự đồng ý của người dùng, phù hợp với các quy định như PDPD (Việt Nam), GDPR (EU), CCPA (Mỹ).	Sử dụng Consent Management Platform (CMP) như OneTrust, Cookiebot, IAB TCF.
3. Tối ưu ROI Marketing	Cá nhân hóa nội dung, quảng cáo và ưu đãi theo từng phân khúc, tăng hiệu quả chiến dịch 30–50%.	Meta Ads Custom Audience, Google Ads First-party integration, các nền tảng Email Marketing như Klaviyo.
4. Giảm chi phí CAC (Customer Acquisition Cost)	Dùng dữ liệu khách hàng hiện có để remarketing hoặc up-sell/cross-sell, giảm chi phí tìm kiếm khách hàng mới 20–40%.	Chiến dịch Email Automation, Retargeting trên các nền tảng quảng cáo (Facebook, Google).
5. Nền tảng cho AI & Machine Learning	Dữ liệu hành vi chuẩn xác là “nguyên liệu” lý tưởng để xây dựng các mô hình AI dự đoán nhu cầu, phân nhóm khách hàng chính xác.	GA4 kết nối với BigQuery và các công cụ AI Studio để phân tích và dự đoán.
6. Tăng cường Customer Lifetime Value (CLV)	Hiểu rõ khách hàng giúp xây dựng mối quan hệ bền chặt, tăng cường lòng trung thành và thúc đẩy mua hàng lặp lại.	Các chương trình khách hàng thân thiết, ưu đãi sinh nhật, chăm sóc khách hàng cá nhân hóa.

5. Cách thu thập & triển khai First-party Data hiệu quả

Việc xây dựng một chiến lược First-party data đòi hỏi một quy trình bài bản:

Giai đoạn	Hoạt động cụ thể	Công cụ / Giải pháp
1. Thu thập dữ liệu	Thiết lập form đăng ký, theo dõi hành vi người dùng trên website/app, gắn tracking code.	GA4, Meta Pixel, Hotjar (ghi lại hành vi người dùng), Mixpanel (phân tích sự kiện), Google Tag Manager (GTM).
2. Lưu trữ & hợp nhất	Dùng hệ thống quản lý dữ liệu khách hàng (CDP – Customer Data Platform hoặc CRM) để tập trung dữ liệu từ nhiều nguồn.	Segment, Twilio CDP, Bloomreach, Insider, Salesforce, HubSpot, Admatrix CDP
3. Phân tích & mô hình hóa	Xác định nhóm khách hàng tiềm năng, hành vi mua hàng, tạo các phân khúc (segments) chi tiết.	Amplitude, Power BI, Tableau, Looker Studio, các công cụ phân tích tích hợp trong CDP/CRM.
4. Kích hoạt dữ liệu (Data Activation)	Dùng dữ liệu đã phân tích để cá nhân hóa email, tạo đối tượng remarketing, kích hoạt chatbot tự động.	ActiveCampaign, Klaviyo, Meta Audience Manager, Google Ad Manager, Salesforce Marketing Cloud.
5. Đo lường & tối ưu	Theo dõi hiệu suất chiến dịch, ROI, tỷ lệ chuyển đổi và điều chỉnh chiến lược liên tục.	GA4, Looker Studio, BigQuery, các dashboard phân tích trong CDP/CRM, Admatrix CDP.

6. Số liệu & xu hướng (theo Google, Salesforce)

Chỉ tiêu đo lường	Thống kê 2024	Dự báo 2026–2030	Nhận định chuyên gia
Doanh nghiệp ưu tiên đầu tư vào First-party Data	68%	92% vào 2030	Là xu hướng tất yếu và cấp bách khi cookie bên thứ ba bị loại bỏ hoàn toàn.
Mức tăng ROI khi dùng dữ liệu bên thứ nhất	+30–50%	Có thể đạt +70% nhờ AI cá nhân hóa	Doanh nghiệp có dữ liệu riêng và biết cách khai thác sẽ chiếm ưu thế vượt trội về hiệu quả marketing.
Giảm chi phí quảng cáo khi dùng First-party Data	-20–40%	Ổn định hoặc giảm hơn nữa	Tiết kiệm ngân sách lớn, đặc biệt trong Performance Marketing, nhờ remarketing và nhắm mục tiêu chính xác hơn.
Tỷ lệ doanh nghiệp triển khai hệ thống CDP	27%	>70% vào năm 2028	CNV CDP trở thành đơn vị cung cấp giải pháp, là “trái tim dữ liệu” không thể thiếu cho mọi chiến lược marketing hiện đại.

7. So sánh First-party Data với Third-party Data

Tiêu chí	First-party Data	Third-party Data
Nguồn dữ liệu	Doanh nghiệp tự thu thập trực tiếp từ khách hàng của mình.	Mua hoặc lấy từ bên thứ ba (data brokers).
Độ chính xác	Rất cao, luôn được cập nhật theo thời gian thực.	Thường lỗi thời, không chính xác, không cập nhật.
Tính bảo mật / Pháp lý	Tuân thủ các quy định bảo mật dữ liệu (GDPR, PDPD) do có sự đồng ý của người dùng.	Rủi ro cao về vi phạm quyền riêng tư và pháp lý.
Khả năng cá nhân hóa	Rất cao, chi tiết theo từng hành vi và sở thích của khách hàng.	Thấp, không chi tiết, thường là dữ liệu tổng hợp.
Chi phí	Thấp (chi phí đầu tư cho hệ thống thu thập và quản lý).	Cao (chi phí mua từ bên ngoài).
Tương lai (2025+)	Là nguồn dữ liệu chính, bắt buộc phải có.	Dần bị loại bỏ hoàn toàn khỏi hệ sinh thái quảng cáo kỹ thuật số.

8. Lợi ích của Marketing Data Platform (MDP) của Admatrix MDP trong việc quản lý và tối ưu First-party Data

Để khai thác tối đa giá trị của First-party Data, doanh nghiệp cần một nền tảng công nghệ mạnh mẽ. Marketing Data Platform (MDP) của Admatrix là giải pháp toàn diện giúp doanh nghiệp biến dữ liệu thô thành thông tin chi tiết và hành động hiệu quả.

Hợp nhất First-party Data từ mọi nguồn:

Vấn đề: First-party data thường nằm rải rác ở nhiều hệ thống khác nhau (website bán hàng, app, CRM, email, POS), tạo ra các “silos” dữ liệu.
Giải pháp của Admatrix MDP: Admatrix MDP đóng vai trò là trung tâm dữ liệu, tự động thu thập và hợp nhất tất cả First-party data từ mọi điểm chạm khách hàng (online và offline) vào một nền tảng duy nhất. Nó xây dựng một hồ sơ khách hàng 360 độ đầy đủ và nhất quán cho mỗi cá nhân.
Lợi ích: Đảm bảo dữ liệu luôn được cập nhật, chính xác và có thể truy cập dễ dàng. Doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện về khách hàng, từ đó đưa ra các quyết định marketing dựa trên thông tin chính xác.

Xây dựng và quản lý các phân khúc khách hàng chi tiết:

Vấn đề: Phân khúc khách hàng thủ công hoặc dựa trên dữ liệu hạn chế thường không chính xác và kém hiệu quả.
Giải pháp của Admatrix MDP: Với dữ liệu First-party phong phú, Admatrix MDP cho phép doanh nghiệp tạo ra các phân khúc khách hàng siêu chi tiết dựa trên hành vi (behavioral segments), nhân khẩu học, lịch sử mua hàng, sở thích và mức độ tương tác.
Lợi ích: Tăng cường khả năng cá nhân hóa (hyper-personalization) trong mọi chiến dịch marketing, từ đó tăng tỷ lệ chuyển đổi và giảm CAC đáng kể.

Kích hoạt dữ liệu cho các chiến dịch đa kênh:

Vấn đề: Dữ liệu có giá trị nếu được kích hoạt và sử dụng hiệu quả trong các chiến dịch marketing.
Giải pháp của Admatrix MDP: Nền tảng của Admatrix tích hợp sâu rộng với các kênh marketing phổ biến (quảng cáo số, email, SMS, chatbot, website cá nhân hóa…). Dữ liệu First-party đã được xử lý có thể dễ dàng được đẩy đến các kênh này để kích hoạt các chiến dịch mục tiêu.
Lợi ích: Tối ưu hóa hiệu suất của từng kênh marketing. Ví dụ, tạo Custom Audience trên Facebook Ads hoặc Google Ads từ chính dữ liệu khách hàng của bạn, mang lại tỷ lệ chuyển đổi cao hơn và chi phí quảng cáo thấp hơn.

Phân tích hành trình khách hàng và dự đoán với AI/ML:

Vấn đề: Khó khăn trong việc hiểu rõ hành trình khách hàng phức tạp và dự đoán nhu cầu tương lai.
Giải pháp của Admatrix MDP: Sử dụng công nghệ AI và Machine Learning để phân tích sâu First-party data, nhận diện các mẫu hành vi, dự đoán nhu cầu mua hàng tiếp theo, xác định khách hàng có nguy cơ rời bỏ (churn prediction) và tính toán CLV.
Lợi ích: Cho phép doanh nghiệp chủ động trong việc đề xuất sản phẩm/dịch vụ, tối ưu hóa các chiến dịch giữ chân khách hàng và phân bổ ngân sách marketing vào những nơi hiệu quả nhất, đảm bảo tăng trưởng CLV và giảm CAC.

Đảm bảo tuân thủ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu:

Vấn đề: Các quy định pháp lý về bảo mật dữ liệu ngày càng nghiêm ngặt.
Giải pháp của Admatrix MDP: Được thiết kế với các tính năng quản lý sự đồng ý (consent management) và tuân thủ các quy định bảo mật dữ liệu quốc tế và địa phương (như PDPD). Dữ liệu được mã hóa và bảo vệ chặt chẽ.
Lợi ích: Giúp doanh nghiệp tự tin khai thác dữ liệu mà không lo ngại về các rủi ro pháp lý, xây dựng niềm tin với khách hàng về cách sử dụng dữ liệu của họ.

Tóm lại, Admatrix MDP không chỉ là một kho lưu trữ dữ liệu, mà là một công cụ chiến lược mạnh mẽ, giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa sức mạnh của First-party Data. Nó biến dữ liệu thô thành lợi thế cạnh tranh, cho phép doanh nghiệp hiểu khách hàng sâu sắc hơn, cá nhân hóa trải nghiệm, tối ưu hóa hiệu quả marketing, và tăng trưởng bền vững trong kỷ nguyên số.

First-party data là tài sản dữ liệu cốt lõi và chiến lược của doanh nghiệp trong kỷ nguyên không cookie (Cookieless Era). Đây là nguồn dữ liệu có độ chính xác, độ tin cậy và tính tuân thủ pháp lý cao nhất, được thu thập trực tiếp từ chính khách hàng của doanh nghiệp.

Việc khai thác hiệu quả First-party data giúp doanh nghiệp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa hiệu quả các chiến dịch marketing (tăng ROI, giảm CAC), đảm bảo tuân thủ các quy định bảo mật dữ liệu, và nâng cao năng lực cạnh tranh dài hạn. Trong giai đoạn 2025–2035, doanh nghiệp nào sở hữu và biết cách sử dụng First-party data một cách thông minh sẽ là “người thắng cuộc” trong nền kinh tế dữ liệu. Các nền tảng như Marketing Data Platform (MDP) của Admatrix đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong việc hợp nhất, phân tích và kích hoạt dữ liệu này, biến nó thành lợi thế cạnh tranh bền vững.