Lật ngược tình thế: Cách Web3 cung cấp giá trị của dữ liệu bán lẻ cho khách hàng

Các hoạt động thu thập dữ liệu khách hàng của các nhà bán lẻ đang được giám sát ngày càng tăng khi người mua sắm nhận thức rõ hơn về giá trị dữ liệu của họ - giá trị mà họ tạo ra nhưng không bao giờ nhìn thấy. Các giải pháp Web3 như Shping hiện đang chứng minh khả năng chuyển đổi mô hình dữ liệu người dùng bằng cách cho phép mọi người chọn dữ liệu họ chia sẻ - và nhận được phần thưởng công bằng cho nó trong khi tăng cường mối quan hệ của họ với các thương hiệu.

Hầu hết mọi người đều nhận thức được ở một mức độ nào đó rằng dữ liệu mua sắm của họ được thu thập và sử dụng, thậm chí đăng nhập vào các chương trình khách hàng thân thiết như một cách tham gia nhiều hơn vào giao dịch, kiếm được chiết khấu và lợi ích cho những hiểu biết ngày càng tăng về thói quen chi tiêu cá nhân. Tuy nhiên, hầu hết mọi người có lẽ không nhận thức được quy mô tuyệt đối của doanh nghiệp diễn ra đằng sau hậu trường với dữ liệu của họ. Trên thực tế, việc bán dữ liệu khách hàng đã trở thành một nguồn doanh thu phụ đáng chú ý cho các chuỗi siêu thị.

Một sự hối hả sinh lợi

Vào cuối năm 2022, hai gã khổng lồ tạp hóa Mỹ Kroger và Albertsons đã công bố kế hoạch sáp nhập, yêu cầu họ thực hiện một số tiết lộ bắt buộc nhất định cho chính phủ như một phần của hồ sơ chống độc quyền. Các bài báo tiết lộ rằng Kroger đã phát triển hai đơn vị kinh doanh “lợi nhuận thay thế” để kiếm tiền từ dữ liệu khách hàng, dự kiến sẽ mang lại hơn 1 tỷ đô la.

Tuy nhiên, vấn đề không chỉ giới hạn ở Mỹ. Vào tháng 12/2023, các báo cáo xuất hiện rằng các siêu thị Tesco và Sainsbury’s của Anh kiếm được khoảng 300 triệu bảng Anh (376 triệu USD) mỗi năm từ việc bán dữ liệu khách hàng. Tin tức này được đưa ra khi các siêu thị đang bị các cơ quan quản lý xem xét kỹ lưỡng vì vận hành mức giá “hai cấp”, vốn bị chỉ trích là một mưu đồ để buộc mọi người tham gia chương trình khách hàng thân thiết.

Cũng có rất ít sự minh bạch về loại dữ liệu nào được bán và cho thực thể nào. Tuy nhiên, người ta thường hiểu rằng loại dữ liệu này cực kỳ có giá trị đối với các nhà quảng cáo và thương hiệu vì cửa hàng tạp hóa của chúng tôi có thể tiết lộ một lượng lớn về sở thích và thói quen cá nhân của chúng tôi - và không chỉ ở mức độ hời hợt.

Các thuật toán có thể sử dụng khối lượng lớn loại dữ liệu này để dự đoán hành vi của chúng ta trước khi chúng ta có thể tự nhận thức được chúng, làm mờ ranh giới giữa quảng cáo và ra quyết định của con người theo cách mà cá nhân liên quan có ít cơ quan và nhận được lợi ích có giá trị thấp hơn nhiều so với giá trị họ đang tạo ra cho thương hiệu. Khái niệm “mệt mỏi dữ liệu” hiện đang được các nhà nghiên cứu đặt ra để mô tả sự thiếu kiểm soát mà người dùng đang cảm thấy đối với cách dữ liệu của họ được thu thập và sử dụng.

Nhưng nếu có bất cứ điều gì, vấn đề có thể trở nên tồi tệ hơn. Lạm phát cao và sự gia tăng trộm cắp đã dẫn đến việc các siêu thị tìm kiếm các phương pháp giám sát mới trong nỗ lực dập tắt hành vi trộm cắp. Tuy nhiên, các nhà vận động bảo mật đã bày tỏ sự báo động về bản chất xâm lấn của các công nghệ này và cách dữ liệu chúng tích lũy sẽ được sử dụng.

Một cách mới với Web3

Công nghệ Web3 cung cấp một cách mới đột phá để quản lý toàn bộ giao dịch dữ liệu khách hàng. Blockchain hoạt động thông qua các kết nối ngang hàng, trong bối cảnh các chương trình khách hàng thân thiết và dữ liệu người dùng, cho phép khách hàng tương tác với tất cả các loại cửa hàng và thương hiệu trực tuyến và chọn địa điểm và thời điểm chia sẻ dữ liệu của họ. Hơn nữa, nhờ tính chất trực tiếp của mối quan hệ, họ có thể được khen thưởng cho nó.

Mô hình này được minh họa bằng ứng dụng Shping, một chương trình phần thưởng và khách hàng thân thiết Web3 lấy người dùng làm trung tâm mà các thương hiệu có thể triển khai ngay lập tức. Bất kỳ ai cũng có thể tải xuống ứng dụng và ngay lập tức bắt đầu tải lên biên lai từ bất kỳ hoạt động mua sắm nào, bao gồm cửa hàng tạp hóa, nhiên liệu, quần áo, hóa đơn nhà hàng hoặc hơn thế nữa, để đổi lấy phần thưởng được trả bằng Shping coin, mã thông báo ERC20 được liệt kê trên một số sàn giao dịch. Shping cũng cho phép người dùng viết đánh giá sản phẩm và tương tác với nội dung sản phẩm, chẳng hạn như lời chứng thực video, thông tin dinh dưỡng hoặc so sánh giá cả.

Cùng với phần thưởng trực tiếp, người dùng cũng dễ dàng duy trì một ứng dụng duy nhất cho tất cả các phần thưởng dựa trên mua sắm của họ, thay vì bản chất cồng kềnh của các chương trình khách hàng thân thiết tập trung vào cửa hàng. Ứng dụng được tích hợp với Coinbase, tạo điều kiện chuyển phần thưởng miễn phí vào ví Coinbase để rút tiền và giao dịch.

Thêm tiếng vang cho các thương hiệu

Các thương hiệu tham gia ứng dụng Shping có kết nối trực tiếp với người tiêu dùng mà không cần mua dữ liệu từ thị trường mở và có thể điều chỉnh dịch vụ của họ cho những người mua sắm có nhiều khả năng tương tác với thương hiệu của họ nhất. Hơn nữa, là một giải pháp vượt trội với các rào cản và chi phí thấp để thiết lập và vận hành, Shping có thể truy cập được cho các thương hiệu thuộc mọi quy mô.

Nhờ cách tiếp cận minh bạch và dân chủ hơn để chia sẻ dữ liệu khách hàng, Shping đang thu hút cơ sở người dùng ngày càng tăng, với hơn 350.000 lượt tải xuống và mua từ các thương hiệu quen thuộc như Cola-Cola, Lavazza và Heinz. Một nghiên cứu điển hình đã chứng minh mức tăng trưởng người mua sắm mới hàng tháng tăng 136% và tỷ lệ chuyển đổi 8,9% từ quảng cáo sang mua hàng.

Cách tiếp cận hiện tại đối với dữ liệu khách hàng là khai thác và đòi hỏi các nhà bán lẻ phải liên tục tìm ra những cách mới để trích xuất nhiều dữ liệu hơn từ khách hàng. Như vậy, nó không bền vững trong dài hạn. Web3 cung cấp một giải pháp thay thế khả thi có thể phục vụ tốt hơn mối quan hệ giữa người tiêu dùng và thương hiệu đồng thời cung cấp cho mọi người quyền kiểm soát tốt hơn nhiều đối với cách dữ liệu của họ được thu thập và sử dụng.

Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Bài viết chỉ được cung cấp cho mục đích giáo dục. Nó không đại diện cho ý kiến của NewsBTC về việc mua, bán hoặc nắm giữ bất kỳ khoản đầu tư nào và đầu tư tự nhiên mang rủi ro. Bạn nên tiến hành nghiên cứu của riêng mình trước khi đưa ra bất kỳ quyết định đầu tư nào. Sử dụng thông tin được cung cấp trên trang web này hoàn toàn tự chịu rủi ro.