EN
ID
KO
Công nghệ, Tin tức tổng hợp
Dataset Là Gì? Sai Lầm Khi Chéo Dữ Liệu Lên Dataset
Trong thời đại kỹ thuật số phát triển mạnh mẽ, dataset đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như website, Brick and Mortar, và tin nhắn. Vậy dataset là gì và cơ chế đẩy dữ liệu lên dataset của Meta hoạt động như thế nào? Bài viết này Ecomkey sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách dữ liệu từ tin nhắn và các sự kiện khác được đẩy lên dataset, cách đồng bộ dữ liệu giữa các nền tảng và những sai lầm phổ biến cần tránh khi thực hiện các thao tác này nhé!
Dataset Là Gì?
Dataset trong hệ sinh thái của nền tảng Meta là một tập hợp các dữ liệu được kết nối và quản lý từ nhiều nguồn khác nhau, như website, Brick and Mortar, hoặc tin nhắn. Nó đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý các sự kiện và chuyển đổi dữ liệu để có thể ứng dụng vào các chiến lược marketing, quảng cáo và phân tích dữ liệu. Nói cách khác, dataset giúp Meta có thể theo dõi và tối ưu hóa các hoạt động của người dùng, cũng như phân tích các hành vi và xu hướng từ đa dạng nguồn dữ liệu.
Dữ Liệu Từ Tin Nhắn Đẩy Lên Dataset Là Gì?
Dữ liệu từ tin nhắn (hay còn gọi là sự kiện tin nhắn) là một phần quan trọng trong dataset của Meta. Khi người dùng gửi tin nhắn qua các nền tảng như Facebook, Messenger, hoặc Instagram, thì thông tin về những hành động này sẽ được đẩy vào dataset qua Conversion API với action_source là business_messaging.
Dữ liệu này bao gồm thông tin về người dùng, hành động của họ trong tin nhắn, cũng như các thông số liên quan khác, từ đó giúp các nhà quảng cáo và các doanh nghiệp phân tích hành vi người dùng một cách chi tiết.
Messid là gì? Các Cơ Chế Tạo Messid
Messid là mã định danh duy nhất được Meta tạo ra để xác định người dùng trong hệ sinh thái của mình, bao gồm trên các page và app developers. Mỗi page và app sẽ tạo ra một messid riêng biệt cho mỗi người dùng, dù là cùng một người. Nhờ đó giúp Meta quản lý và theo dõi hành vi của người dùng một cách chính xác mà không gây ra sự trùng lặp dữ liệu giữa các ứng dụng khác nhau.
Cơ chế tạo messid: Meta tạo ra messid dựa trên ba yếu tố chính sau:
- User ID (UID): Định danh duy nhất của người dùng trong hệ thống của Meta.
- Page ID: Định danh của mỗi page trên Meta (chẳng hạn như một page Facebook).
- App Developers: Là các ứng dụng do bên thứ ba phát triển, ví dụ như Smax Chat, Pancake, Harasocial, v.v.
Mỗi yếu tố này sẽ được kết hợp để tạo ra một messid duy nhất, giúp phân biệt và quản lý dữ liệu người dùng trên các nền tảng khác nhau của Meta mà không bị nhầm lẫn. Đây là điều đặc biệt quan trọng trong việc duy trì tính chính xác khi xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn và ứng dụng khác nhau.
Cơ Chế Đẩy Dữ Liệu Lên Dataset
Hơn thế nữa, việc đẩy dữ liệu lên dataset không chỉ giới hạn ở sự kiện tin nhắn mà còn có thể mở rộng ra các sự kiện khác. Điều quan trọng là phải hiểu rõ cơ chế đẩy dữ liệu này để có thể sử dụng chính xác và hiệu quả Conversion API.
Với Sự Kiện Tin Nhắn
Khi bạn muốn đẩy dữ liệu từ các tin nhắn vào dataset, bạn sẽ sử dụng Conversion API và đặt action_source là business_messaging. Mỗi khi một người dùng tương tác với doanh nghiệp thông qua tin nhắn, các thông tin như ID người dùng, nội dung tin nhắn, thời gian gửi tin và các yếu tố khác sẽ được thu thập và đẩy vào dataset.
Mặc dù đây chỉ là một phần nhỏ của dataset tổng thể nhưng dữ liệu từ tin nhắn giúp các doanh nghiệp phân tích hành vi khách hàng và tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị một cách đáng kể. Chẳng hạn trong các chiến dịch từ dịch vụ quảng cáo của Ecomkey, chúng tôi sử dụng dataset để phân tích hành vi và ghi nhận sở thích của khách hàng, từ đó đưa ra chiến lược hiệu quả.
Với Những Sự Kiện Khác
Ngoài ra, bạn cũng có thể đẩy các sự kiện khác vào dataset bằng cách thay đổi action_source trong Conversion API. Ví dụ, nếu sự kiện đến từ một website, bạn sẽ sử dụng action_source = website. Tương tự, nếu sự kiện xảy ra tại một Brick and Mortar, bạn sẽ chọn action_source = physical_store.
Điều này giúp bạn dễ dàng phân biệt và xử lý các loại dữ liệu từ các nguồn khác nhau, như mua sắm online, giao dịch tại cửa hàng, hay tương tác khác trên trang web, để cung cấp thông tin chi tiết hơn về hành vi của người tiêu dùng.
Chéo Dữ Liệu Lên Dataset Bằng Cách Nào?
Việc đồng bộ hoặc chéo dữ liệu giữa các nền tảng khác nhau có thể thực hiện được qua Conversion API. Tuy nhiên, bạn cần phải lưu ý rằng không phải tất cả các dữ liệu đều có thể dễ dàng đồng bộ với nhau. Một khi muốn đồng bộ dữ liệu, bạn phải sử dụng đúng action_source và đảm bảo rằng tất cả các sự kiện đều được đẩy vào dataset một cách chính xác. Cách thể đạt được điều đó là kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, ví dụ như từ tin nhắn, website, hay Brick and Mortar vào một dataset chung mà không bị mất đi tính chính xác của dữ liệu.
Sai Lầm Khi Chéo Dữ Liệu Lên Dataset
Một số sai lầm phổ biến khi chéo dữ liệu lên dataset thường gặp là sử dụng sai action_source. Ví dụ, nếu bạn đẩy sự kiện từ tin nhắn nhưng lại chọn action_source = website, điều này sẽ dẫn đến việc dữ liệu bị trộn lẫn và không đồng nhất, từ đó gây khó khăn trong việc phân tích.
Bên cạnh đó, việc thiếu thông tin quan trọng như user agent, IP, hoặc các yếu tố liên quan khác cũng có thể làm giảm độ chính xác của dữ liệu khi chéo lên dataset. Hãy nhớ rằng mỗi loại sự kiện và nguồn dữ liệu cần phải được xử lý đúng cách để tránh gây sai lệch thông tin. Lỗi này giống như việc bạn muốn gửi thư nhưng không ghi đúng địa chỉ, dù bạn có gói quà đẹp đến đâu, nó cũng không đến tay người nhận.
Kết Luận
Tóm lại, dataset của Meta là một tập hợp các sự kiện dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm tin nhắn, website, Brick and Mortar, và nhiều loại sự kiện khác. Để tối ưu hóa việc sử dụng dataset, bạn cần hiểu rõ cơ chế đẩy dữ liệu lên hệ thống và phân biệt các loại sự kiện với nhau. Và dữ liệu từ tin nhắn chỉ là một phần nhỏ trong dataset tổng thể, và việc đồng bộ dữ liệu giữa các nền tảng có thể thực hiện được thông qua Conversion API nếu bạn chọn đúng action_source. Để tránh các sai sót xảy ra, hãy đảm bảo rằng bạn sử dụng đúng nguồn dữ liệu và cung cấp đầy đủ thông tin khi đẩy dữ liệu lên dataset, từ đó đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong quá trình phân tích dữ liệu.