Toàn cảnh quét dò làn xe công cụ dữ liệu trên chuỗi (phần 1)
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Toàn cảnh quét dò làn xe công cụ dữ liệu trên chuỗi (phần 1)
Bài viết này phân tích và tổng kết các công cụ dữ liệu trên chuỗi từ ba khía cạnh: loại sản phẩm, mô hình kinh doanh và định hướng phát triển trong tương lai.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Wendy, IOSG Ventures
TL,DR:
-
Đặc điểm của dữ liệu trên chuỗi khiến công cụ phân tích dữ liệu trở thành nhu cầu mạnh mẽ. Bài viết chia các sản phẩm hiện có trên thị trường theo trọng tâm khác nhau thành các loại như dẫn dắt bởi dữ liệu hoặc dẫn dắt bởi giao dịch;
-
Các sản phẩm bảng điều khiển dữ liệu cạnh tranh khốc liệt, cần tìm kiếm sự khác biệt hóa; các công cụ giao dịch tự động đang thu hút sự quan tâm lớn nhưng cần lưu ý rủi ro. Hai loại sản phẩm này có nhu cầu khác nhau, chức năng phần nào trùng lặp nhưng không thể thay thế hoàn toàn;
-
Vấn đề thương mại hóa sản phẩm dữ liệu là chủ đề đáng được thảo luận kỹ lưỡng. Bài viết tóm tắt ngắn gọn ưu-nhược điểm của mô hình thương mại hóa với và không có token, phần chi tiết hơn sẽ trình bày ở bài tiếp theo;
-
Các hướng phát triển tiềm năng trong tương lai của công cụ trên chuỗi bao gồm phát triển socialfi và cộng đồng, gợi ý cá nhân hóa dựa trên chân dung người dùng, tích hợp với AI, v.v.
Mở đầu
Dù là web2 hay web3, dữ liệu luôn là tài nguyên quý giá như dầu mỏ trong thời đại thông tin, đồng thời là mảnh đất màu mỡ được nhiều bên khai thác và tranh giành. Alpha trên chuỗi (chain-on alpha) đề cập đến những thông tin có giá trị chưa được phổ biến rộng rãi trên blockchain, từ đó tạo ra lợi nhuận. Thông qua phân tích dữ liệu trên chuỗi, người dùng có thể tận dụng khoảng trễ thị trường để thu lợi超额 – Alpha. Đặc tính phi tập trung của blockchain khiến dữ liệu trên chuỗi trở thành kho báu công khai. Tuy nhiên, khi hệ sinh thái đa chuỗi ngày càng phong phú, cùng với sự phát triển của NFT, GameFi và SocialFi, lượng Alpha tăng lên cũng đi kèm với việc khó khăn hơn trong việc khai thác. Khả năng kỹ thuật của người dùng bình thường khó đáp ứng, do đó nhu cầu về công cụ phân tích dữ liệu trên chuỗi cho người dùng phổ thông không chuyên rất lớn.
Dữ liệu trên chuỗi sở hữu những đặc điểm riêng biệt sau đây, khiến các sản phẩm công cụ dữ liệu đóng vai trò không thể thay thế:
-
Thông tin minh bạch, mọi người đều có thể xem và xác minh. Với cả đội ngũ phát triển dự án và nhà đầu tư, đây vừa là cơ hội vừa là thách thức, bổ trợ lẫn nhau. Đội ngũ phát triển buộc phải tạo sự khác biệt cho sản phẩm; còn nhà đầu tư phải không ngừng nâng cao khả năng sử dụng công cụ và phân tích.
-
Yêu cầu cao về tính thời sự, tốc độ cập nhật nhanh, hoạt động 24/7. Cơ hội giao dịch thường thoáng qua; so với dữ liệu tài chính truyền thống, thời gian đưa dữ liệu lên chuỗi gần như bằng 0, đồng thời hành vi trên chuỗi liên tục được ghi nhận suốt ngày đêm.
-
Thông tin đa chiều, đa nguồn, dị cấu trúc cao. Dữ liệu trên chuỗi không chỉ bao gồm các thao tác giao dịch mà còn có ủy quyền, đặt cọc, dòng tiền di chuyển giữa các chuỗi, v.v.
-
Ngưỡng kỹ thuật cao. Đa số người dùng không nắm rõ cách thiết lập phí gas hay các nguyên lý底层 như MEV. Ngay cả khi đã có thông tin, việc chuyển đổi thành hành động thực tế và thu lợi vẫn còn một khoảng cách. Do đó, một số công cụ tự động hóa đã trao cho người chơi bình thường "phép thuật" trở thành các "nhà khoa học trên chuỗi".
Bài viết tạm chia công cụ phân tích dữ liệu trên chuỗi thành hai loại lớn là định hướng dữ liệu và định hướng giao dịch (phân biệt theo đối tượng phục vụ cuối cùng là dữ liệu hay hành vi giao dịch), mặc dù nhiều công cụ thực tế kết hợp cả hai yếu tố.
Định hướng dữ liệu
Bảng điều khiển dữ liệu tổng quan thị trường
Tương tự như Bloomberg trong tài chính truyền thống, nhóm công cụ này nhằm cung cấp góc nhìn tổng thể để theo dõi thị trường, chủ yếu tập trung vào dữ liệu tổng hợp theo chuỗi, giao thức và loại tiền tệ. Trong giai đoạn đầu của blockchain, các chỉ số phân tích khá đơn giản như giá token, số địa chỉ nắm giữ, thời gian nắm giữ, lịch sử giao dịch. Sau này, cùng với sự nổi lên của DeFi và sự phát triển của các lĩnh vực ngách như NFT và GameFi, chiều sâu dữ liệu được mở rộng đáng kể: TVL, Marketcap, volume 24h, phân bố nắm giữ token, trực quan hóa lịch unlock token, xếp hạng độ hiếm NFT, phân bố giá sàn, v.v. Tokenterminal còn cung cấp thêm các chỉ số như doanh thu, phí, P/S, P/E ước tính. Vì ít liên quan đến giao dịch ngắn hạn nên độ trễ dữ liệu tương đối dài, trong khi các nền tảng như Nansen có độ trễ chỉ vài phút.
Giao diện người dùng DeFiLlama
Cạnh tranh giữa các sản phẩm dữ liệu khá gay gắt, vì vậy hầu hết các đội ngũ đều tìm cách khác biệt hóa:
-
Xuất bản báo cáo nghiên cứu tổng hợp: Nansen và Messari xuất bản nhiều báo cáo nghiên cứu. Các đội ngũ sản phẩm dữ liệu thường có nhà phân tích giải thích các chỉ số, báo cáo cũng thường được coi là một phần sản phẩm.
-
Tập trung vào lĩnh vực ngách: NFTSCAN tập trung vào dữ liệu thị trường NFT đa chuỗi, L2Beat tổng hợp và trực quan hóa dữ liệu các Layer2.
-
Công cụ truy vấn SQL: Các sản phẩm như Dune Analytics và Bitquery cho phép người dùng tự định nghĩa câu lệnh SQL, tăng tính cá nhân hóa nhưng yêu cầu kiến thức kỹ thuật nhất định.
-
Giải pháp doanh nghiệp: Chainalysis và Amberdata chủ yếu kinh doanh bằng cách cung cấp giải pháp dữ liệu blockchain toàn diện cho khách hàng B2B, bao gồm các sàn giao dịch và tổ chức tài chính truyền thống.
Ngoài ra còn có các sản phẩm chú trọng trực quan hóa như Crypto Bubbles, hoặc tích hợp AI như DexCheck, KaitoAI. Nhìn chung, các bảng điều khiển dữ liệu thị trường là công cụ phân tích dữ liệu trên chuỗi phổ biến nhất, được sử dụng thường xuyên nhất. Mỗi sản phẩm có trọng tâm chức năng khác nhau, nhưng tổng thể cạnh tranh rất khốc liệt.
Phân tích các dự án như Nansen, xem bài viết trước của IOSG tại: liên kết.
Phân tích theo chiều kích địa chỉ
Ngoài việc hỗ trợ dữ liệu ở quy mô thị trường, một góc độ phân tích chính khác của công cụ dữ liệu trên chuỗi là bắt đầu từ địa chỉ. Các sản phẩm tập trung vào phân tích theo địa chỉ chủ yếu bao gồm:
-
Trình khám phá blockchain đại diện bởi Etherscan, tồn tại như ứng dụng tầng dưới, cho phép xem các hoạt động tương tác của từng địa chỉ, tình trạng tiêu thụ gas trên chuỗi, v.v.
-
Các nền tảng phân tích như Debank cho phép xem danh mục nắm giữ, lãi/lỗ và lịch sử giao dịch của một địa chỉ. Bubblemaps trực quan hóa mối liên hệ giữa các địa chỉ, giúp người dùng dễ dàng phát hiện mối quan hệ và dòng chảy vốn. Nansen cũng nổi tiếng với dạng phân tích này. Theo dõi "tiền thông minh" (smart money tracking) có thể giúp quan sát hoặc sao chép hành vi giao dịch để tăng khả năng sinh lời.
Định hướng giao dịch
Gần đây, các công cụ bot Telegram như Unibot, Maestro trở nên cực kỳ phổ biến, giá token và TVL của nhiều dự án bot tăng gấp gần mười lần trong vài tuần qua, nổi bật rõ ràng trong thị trường giảm giá. Telegram là phần mềm nhắn tin có 700 triệu người dùng hoạt động hàng tháng, cung cấp API phong phú giúp nhà phát triển dễ dàng tích hợp các mini-app. So với các sản phẩm đầu cuối dữ liệu, công cụ định hướng giao dịch đảm nhiệm toàn bộ quá trình thao tác của người dùng, rất tiện lợi, giảm tính phức tạp và bất định khi chuyển từ phân tích sang giao dịch, nhưng cũng làm tăng rủi ro an ninh và chi phí vốn (phí giao dịch và phí sử dụng công cụ).
Biến động TVL của nhiều dự án Telegram
Các công cụ giao dịch tự động này sẽ sử dụng ví được tạo bởi hệ thống để thực hiện giao dịch hoặc tương tác dựa trên dữ liệu thời gian thực, hoặc đẩy thông tin tình báo tức thì tới email, Discord hoặc Telegram; một số công cụ tự động hóa định hướng farming, thực hiện các tương tác ngẫu nhiên theo chỉ định nhằm nhận phần thưởng airdrop từ dự án hoặc thực hiện các chiến lược套利 chương trình hóa. Lấy Unibot và Maestro làm ví dụ, các chức năng phổ biến của công cụ giao dịch tự động trên chuỗi bao gồm:
-
Giao dịch đặt lệnh giới hạn: Tương tự sàn tập trung, công cụ tự động hỗ trợ đặt lệnh giới hạn với giá và khối lượng cụ thể.
-
Theo dõi giao dịch (Follow trading): Sao chép giao dịch từ địa chỉ chỉ định, thường dùng để mô phỏng hành vi của "tiền thông minh" có tỷ lệ thắng cao, mang lại phương pháp kiếm lời trên thị trường crypto với nỗ lực nhỏ cho người mới và nhà đầu tư thụ động.
-
Thông báo cảnh báo (Alert): Thiết lập cảnh báo khi địa chỉ cụ thể có hành động trên chuỗi, ví dụ như chuyển khoản vượt ngưỡng giá trị nhất định, hoặc quét thời gian thực khi hợp đồng token mới được triển khai.
-
Mô phỏng giao dịch: Mô phỏng trước lợi nhuận/thua lỗ của giao dịch bán, ví dụ kiểm tra xem liệu việc thiết lập phí gas hoặc slippage có thể dẫn đến thất bại hoặc thua lỗ.
-
Giao dịch riêng tư (private transactions): Tránh bị frontrun hoặc tấn công sandwich, giảm thiểu tổn thất tiềm tàng.
-
Farming: Tương tác ngẫu nhiên với các dự án, mô phỏng hành vi người dùng trên chuỗi ở các dự án mới nhằm tăng khả năng nhận airdrop token.
Danh sách chức năng Sniper của Unibot
Số lượng người dùng công cụ giao dịch tự động gần đây tăng mạnh, số người dùng bot giao dịch trên chuỗi Telegram gần đạt sáu nghìn mỗi ngày, phần lớn đến từ Maestro (đã vận hành lâu) và Unibot (làn sóng mới), chiếm hơn 80% thị phần người dùng bot Telegram cho DEX.
Số lượng người dùng bot trên chuỗi Telegram
Tuy nhiên, đằng sau sự tăng giá token và bong bóng chú ý do luân chuyển xu hướng thị trường, nhu cầu thực tế cần được xem xét kỹ lưỡng. Hai chức năng chính nhất của bot Telegram — gửi thông tin và theo dõi giao dịch — không phải nhu cầu mới, thực tế đã có nhiều sàn giao dịch tập trung và sản phẩm tương đối trưởng thành (xem hình dưới), sức cạnh tranh của bot Telegram so với các sản phẩm này rõ ràng yếu hơn; do đó, cộng đồng degen trong crypto nói chung không đông đảo, cộng thêm lựa chọn các nền tảng giao dịch tự động an toàn hơn và đầy đủ chức năng hơn, tác giả dự đoán phần lớn người dùng bot Telegram tự động hóa trên nền tảng Telegram là người chơi lâu năm ít tham gia, phần lớn chỉ sử dụng chức năng gửi thông tin; tuy nhiên từ một góc nhìn lạc quan hơn, Telegram - nền tảng xã hội thân thiện với crypto, có lượng người dùng khổng lồ, kết hợp với bot dễ dùng, có thể trở thành cổng vào onboard cho người mới Web3.
Sản phẩm nền tảng theo dõi giao dịch
Một loại sản phẩm có nhiều điểm trùng lặp hoặc liên quan mật thiết đến công cụ giao dịch tự động là các sàn giao dịch phi tập trung kiểu Dexscreener và Dextools. Các sản phẩm này chủ yếu dùng để theo dõi biến động giá cặp giao dịch token thời gian thực, thường tích hợp sẵn chức năng hoán đổi DEX và kiểm tra an toàn hợp đồng cơ bản, ví dụ kiểm tra thuế giao dịch, bẫy mật ong (honeypot). Gần đây, đội ngũ Unibot ra mắt nền tảng giao dịch Unibot X, tích hợp với trang theo dõi DEX GeckoTerminal, người dùng có thể đăng nhập UnibotX bằng ví được tạo từ tài khoản Telegram, các chức năng bao gồm đặt lệnh giới hạn, biểu đồ K-line thời gian thực, lịch sử giao dịch, theo dõi giao dịch "tiền thông minh", v.v. Có thể dự đoán rằng trong tương lai, DEX và Bot ở phía giao dịch có thể gắn kết và tương tác chặt chẽ hơn, từ đó nâng cao và làm phong phú trải nghiệm giao dịch phi tập trung.
Mặc dù công cụ giao dịch tự động tăng cường đáng kể năng lực kỹ thuật cho người dùng thông thường, nhưng cần lưu ý rằng các công cụ này phổ biến rủi ro tập trung hóa cực lớn. Đa số ví của công cụ giao dịch tự động đều do công cụ tạo ra, khóa riêng hoàn toàn lộ ra cho đội ngũ dự án. Như câu nói nổi tiếng trong thế giới crypto: “Not your key, not your money”, nếu người dùng muốn dùng công cụ giao dịch tự động, họ buộc phải chuyển tiền vào địa chỉ mà đội ngũ dự án có quyền kiểm soát, lúc này họ hoàn toàn ở vị thế yếu trong cuộc chơi rủi ro.
Logic giá trị của赛道 công cụ dữ liệu
Ưu và nhược điểm mô hình kinh doanh công cụ dữ liệu
Trong toàn bộ lĩnh vực Web3, so với một số sản phẩm ở các phân khúc mới khó chứng minh nhu cầu thực tế, logic kinh doanh của sản phẩm công cụ này tuy nghe có vẻ không cao như các câu chuyện mới với trần tưởng tượng rộng lớn, nhưng nhu cầu lại thực tế và vững chắc hơn nhiều. Mô hình kinh doanh công cụ dữ liệu khá trưởng thành, tương tự logic của các công ty dữ liệu web2, và đã được chứng minh thành công nhiều lần trong thế giới web2. Một số dự án công cụ ngay cả khi không phát hành token cũng có nguồn thu ổn định.
Đối với các dự án không gây quỹ hoặc đánh thuế qua token, nguồn thu bao gồm:
-
Người dùng C trả phí: Tương tự SaaS web2, chức năng cơ bản miễn phí, chức năng nâng cao phải trả phí, hoặc dịch vụ miễn phí có giới hạn số lượng hoặc mức độ, ví dụ chỉ theo dõi 10 địa chỉ. Thu phí từ người dùng C thường chia thành hai loại: mua trọn gói và thuê bao: mua trọn gói giống như thành viên trọn đời, thuê bao là theo tháng/quý/năm;
-
Thu phí từ doanh nghiệp (B): Bán gói API hoặc phát triển hệ thống dữ liệu, mô hình kiếm tiền này đã được chứng minh hiệu quả với nhà phát triển và doanh nghiệp. Ví dụ The Graph cung cấp dịch vụ API cho nhiều dự án DeFi/GameFi nổi bật, Debank cũng có mảng kinh doanh này;
-
Doanh thu quảng cáo: Khi số lượng người dùng đạt mức nhất định, dự án có thể kiếm tiền từ lưu lượng bằng cách chèn quảng cáo.
Từ đặc điểm dữ liệu trên chuỗi và sản phẩm hiện tại, có thể thấy赛道 công cụ dữ liệu trên chuỗi rõ ràng là một赛道 có cơ hội chắc chắn, nhưng cũng là赛道 cạnh tranh khốc liệt. Các sản phẩm loại này ban đầu cần đầu tư hạ tầng và thiết bị nhất định, tính công khai và khả năng tiếp cận dữ liệu cũng khiến các công cụ phân tích dữ liệu Web3 mất đi hào bảo vệ ở nguồn dữ liệu. Ví dụ, cuộc đua giữa các bảng điều khiển dữ liệu thị trường đã rất căng thẳng, Arkham mới ra mắt đã cung cấp miễn phí nhiều chức năng tương tự Nansen, chắc chắn ảnh hưởng đến các công cụ thu phí; tuy nhiên do lĩnh vực dữ liệu phức tạp, dù là xây dựng nền tảng tổng hợp All-in-one hay tập trung vào lĩnh vực ngách nhỏ mà tinh, vẫn có khả năng trở thành dẫn đầu trong phân khúc. Sản phẩm công cụ cần có khả năng cập nhật và giao hàng sản phẩm nhanh hơn, đồng thời đào sâu挖掘 các chỉ số có giá trị hơn, cung cấp chức năng hoàn thiện hơn, hỗ trợ người dùng nâng cao khả năng kiếm lời từ giao dịch, mới có thể thoát khỏi cuộc đua đồng质 hóa, xây dựng lợi thế và rào cản riêng.
Phân tích mô hình kinh tế token cho sản phẩm công cụ dữ liệu
Việc liệu sản phẩm công cụ có cần xây dựng mô hình kinh tế token hay không cũng đang gây tranh luận trong ngành. Tiếng nói phản đối chủ yếu cho rằng ứng dụng token cho sản phẩm công cụ dữ liệu rất hạn chế, sau khi nhiệt độ phát hành giảm, khó duy trì giá token. Chúng tôi lấy Arkham và Unibot – hai dự án đã phát hành token – làm ví dụ, đại diện cho hai loại sản phẩm ở phía dữ liệu và giao dịch đã nêu, để xem xét thiết kế mô hình kinh tế token:
Gần đây Arkham phát hành token với độ phủ sóng lớn. Arkham là nền tảng phân tích dữ liệu tổng hợp, có nhiều chức năng như bảng điều khiển thị trường, phân tích địa chỉ, cảnh báo thị trường, thưởng tình báo. Token ARKM là token gốc của hệ sinh thái Arkham Intel Exchange, tổng cung 1 tỷ, phân bổ như sau: Kho bạc 50%, Nhà đầu tư 20%, Đội ngũ 20%, Thị trường 5%, Thưởng 5%.
Người nắm giữ token ARKM có quyền quản trị, có thể bỏ phiếu về định hướng chiến lược của Arkham. Ngoài ra, token ARKM còn dùng để thưởng cho người dùng đóng góp vào hệ sinh thái Arkham, có thể nhận thưởng ARKM bằng cách nộp thông tin tình báo, stake token ARKM, xây dựng dự án ARKM, giới thiệu người dùng mới, v.v.
-
Tính năng thưởng tình báo mở ra ứng dụng mới cho mô hình kinh tế, phí xử lý khi đăng thưởng và nhận thưởng lần lượt là 2,5% và 5%, do hợp đồng thông minh kiểm soát. Dùng ARKM thanh toán được giảm 20%, khóa ARKM khi thanh toán được giảm tối đa 50% (nhưng phải khóa token trên 30 ngày). Người dùng có manh mối cũng có thể đấu giá hoặc gửi manh mối cho nền tảng, đấu giá có thời gian khóa 15 ngày, sau đó bên trúng mới rút được từ hợp đồng thông minh, nhưng người khởi xướng đấu giá có thể rút trước với phí 10%. Tình báo gửi cho nền tảng sẽ được thưởng token ARKM theo cấp độ khác nhau. Thông tin mua/bán trên nền tảng sau khi người mua độc quyền 90 ngày sẽ mở cho tất cả người dùng, thúc đẩy nền tảng thông minh hóa và phát triển liên tục.
Hầu hết chức năng liên quan dữ liệu của Arkham đều miễn phí, có thể thấy trọng tâm hệ sinh thái và ứng dụng token nằm ở nền tảng thưởng tình báo – cũng chính là chức năng gây tranh cãi nhất. Tính ẩn danh của tiền mã hóa là đặc điểm được nhiều người đề cao, nhưng nền tảng tình báo của Arkham đi ngược lại, gắn nhãn các địa chỉ ẩn danh trên chuỗi với thực thể ngoài chuỗi.
So với mô hình token của Arkham nhấn mạnh vào kinh doanh sáng tạo, mô hình token của Unibot truyền thống và đơn giản hơn. Unibot là bot giao dịch tự động trên nền tảng Telegram, hiện chỉ triển khai trên Ethereum, FDV 176 triệu USD, cung cấp chức năng hoán đổi token, đặt lệnh giới hạn, theo dõi giao dịch, giao dịch riêng tư, cung cấp thanh khoản, người dùng không cần kiến thức lập trình, chỉ cần gửi lệnh qua hộp chat Telegram. Địa chỉ ví có thể do Unibot tạo hoặc nhập khóa riêng (rủi ro cao).
Là dự án dẫn đầu赛道 công cụ giao dịch tự động, doanh thu Unibot đã vượt 4000 ETH, chủ yếu đến từ phí công cụ và thuế giao dịch token. Token có chức năng chia sẻ lợi nhuận, phải nắm giữ 10 token $UNIBOT mới đủ điều kiện. Phần thưởng tỷ lệ thuận với số lượng token nắm giữ. Người nắm giữ token nhận 40% phí giao dịch nền tảng và 1% thuế giao dịch token UNIBOT. Phần thưởng tính mỗi 2 giờ, rút sau 24 giờ, chuyển hơn 200 token mỗi 2 giờ sẽ bị tịch thu phần thu nhập. Giá token tăng mạnh gây tâm lý FOMO và thu hút sự chú ý, kéo theo tăng trưởng nhanh người dùng mới, toàn赛道 công cụ giao dịch tự động cũng được kéo lên.
Một rủi ro lớn trong mô hình kinh tế Arkham là đặt cược quá nặng vào kinh doanh sáng tạo, còn rủi ro của token Unibot chủ yếu là tính không bền vững của đà tăng giá hiện tại. Phân tích cấu trúc doanh thu cho thấy 80% doanh thu tăng nhanh đến từ thuế giao dịch token, phụ thuộc lớn vào nhiệt độ thị trường và người dùng mới, một khi nhiệt độ và khối lượng giao dịch giảm, dễ gặp tình trạng giảm cả lượng và giá – cú "đánh đôi Davis".
Rõ ràng, cuộc tranh luận về mô hình token赛道 công cụ không phải vô căn cứ. Làm phong phú hệ sinh thái, mở rộng kịch bản ứng dụng token là vấn đề then chốt cần cân nhắc khi thiết kế mô hình kinh tế. Cần cân bằng giữa lợi ích ngắn hạn và dài hạn: hiệu ứng làm giàu ngắn hạn đương nhiên thúc đẩy tăng trưởng người dùng mạnh mẽ, nhưng về lâu dài vẫn cần tìm hướng phát triển bền vững hơn.
Các hướng phát triển tiềm năng trong tương lai
Kết hợp với Socialfi
Chúng ta biết rằng điều kiện cơ bản của mạng xã hội là cần đủ nhiều người tham gia. Socialfi luôn đối mặt với bài toán onboard người dùng và giữ chân người dùng. Ngay cả Threads do Meta ra mắt, dù gắn bó chặt chẽ với Instagram, độ bám cũng rất kém, tuần thứ hai sau khi ra mắt, số người dùng hoạt động hàng ngày của Threads đã giảm 20%, thời gian sử dụng trung bình cũng giảm từ 20 phút xuống dưới 5 phút. Hiện tại nền tảng mạng xã hội và UGC chính của Web3 là Twitter và Discord – các ứng dụng web2, thiếu một mạng xã hội Web3 bản địa. Người dùng nền tảng dữ liệu có điểm chung về sở thích, mật độ thông tin cao, có tiềm năng trở thành nền tảng cho socialfi. Độ khó của mạng xã hội định hướng dữ liệu kiểu Xueqiu/Futu.
Chức năng Stream của Debank là minh chứng cho nỗ lực phát triển hướng socialfi, dùng địa chỉ ví làm tài khoản cung cấp nhiều thông tin có thể xác minh hơn, quan điểm của KOL thuyết phục hơn, thúc đẩy lĩnh vực phát triển theo hướng minh bạch và đáng tin cậy hơn. Người dùng cũng có thể thưởng cho thông tin có giá trị, là hình thức lý tưởng cho nền kinh tế sáng tạo.
Chúng ta biết rằng điều kiện cơ bản của mạng xã hội là cần đủ nhiều người tham gia. Socialfi luôn đối mặt với bài toán onboard người dùng và giữ chân người dùng. Ngay cả Threads do Meta ra mắt, dù gắn bó chặt chẽ với Instagram, độ bám cũng rất kém, tuần thứ hai sau khi ra mắt, số người dùng hoạt động hàng ngày của Threads đã giảm 20%, thời gian sử dụng trung bình cũng giảm từ 20 phút xuống dưới 5 phút. Hiện tại nền tảng mạng xã hội và UGC chính của Web3 là Twitter và Discord – các ứng dụng web2, thiếu một mạng xã hội Web3 bản địa. Người dùng nền tảng dữ liệu có điểm chung về sở thích, mật độ thông tin cao, có tiềm năng trở thành nền tảng cho socialfi. Độ khó của mạng xã hội định hướng dữ liệu kiểu Xueqiu/Futu.
Gợi ý cá nhân hóa
Tính công khai và minh bạch của dữ liệu trên chuỗi khiến việc phân tích hành vi và sở thích cá nhân trở nên thuận lợi, hiện tại thuật toán và công cụ gợi ý cá nhân hóa Web3 vẫn ở giai đoạn sơ khai, nhưng cùng với sự phong phú của hệ sinh thái đa chuỗi và ứng dụng, chiều sâu chân dung người dùng cũng sẽ tăng lên.
Nếu so sánh với các sản phẩm đầu bảng web2, thuật toán gợi ý đã rất trưởng thành, Taobao, Douyin, Meituan, Bilibili đều gợi ý cho bạn hàng hóa hoặc video có thể bạn thích. Nhưng hiện nay dù là sản phẩm dữ liệu kiểu Dune hay thị trường giao dịch OpenSea, đều chưa thể thực hiện gợi ý cá nhân hóa. Khi lượng dữ liệu tăng, độ chính xác gợi ý cũng sẽ bước vào vòng phản hồi tích cực, đặc điểm dữ liệu liền mạch của blockchain sẽ giúp độ chính xác gợi ý vượt trội hơn web2. Hơn nữa, trong bối cảnh sở hữu dữ liệu, người dùng có thể lựa chọn và tinh chỉnh mô hình cá nhân hóa của mình. Tương tự gợi ý trong nhiều lĩnh vực ăn ở đi lại của web2, gợi ý thuật toán trong social, giao dịch, game của web3 cũng có các kịch bản ứng dụng riêng, hoàn toàn có thể như các khối Lego lắp ghép vào các lĩnh vực khác nhau.
Tích hợp với AI
Tính công khai và minh bạch của dữ liệu trên chuỗi khiến việc phân tích hành vi và sở thích cá nhân trở nên thuận lợi, hiện tại thuật toán và công cụ gợi ý cá nhân hóa Web3 vẫn ở giai đoạn sơ khai, nhưng cùng với sự phong phú của hệ sinh thái đa chuỗi và ứng dụng, chiều sâu chân dung người dùng cũng sẽ tăng lên.
Nếu so sánh với các sản phẩm đầu bảng web2, thuật toán gợi ý đã rất trưởng thành, Taobao, Douyin, Meituan, Bilibili đều gợi ý cho bạn hàng hóa hoặc video có thể bạn thích. Nhưng hiện nay dù là sản phẩm dữ liệu kiểu Dune hay thị trường giao dịch OpenSea, đều chưa thể thực hiện gợi ý cá nhân hóa. Khi lượng dữ liệu tăng, độ chính xác gợi ý cũng sẽ bước vào vòng phản hồi tích cực, đặc điểm dữ liệu liền mạch của blockchain sẽ giúp độ chính xác gợi ý vượt trội hơn web2. Hơn nữa, trong bối cảnh sở hữu dữ liệu, người dùng có thể lựa chọn và tinh chỉnh mô hình cá nhân hóa của mình. Tương tự gợi ý trong nhiều lĩnh vực ăn ở đi lại của web2, gợi ý thuật toán trong social, giao dịch, game của web3 cũng có các kịch bản ứng dụng riêng, hoàn toàn có thể như các khối Lego lắp ghép vào các lĩnh vực khác nhau.
Kết luận
Bài viết phân tích và tổng hợp công cụ dữ liệu trên chuỗi từ ba khía cạnh: loại sản phẩm, mô hình kinh doanh và hướng phát triển tương lai, hy vọng mang lại nhiều cảm hứng và suy ngẫm cho các cá nhân, tổ chức hoạt động trong lĩnh vực này. Hiện tại ngành Web3 vẫn ở giai đoạn khám phá sơ khai, nhưng赛道 dữ liệu đã sản sinh ra vài kỳ lân trị giá hàng tỷ USD nổi tiếng. Từ DeFi Summer đến NFT Summer, rồi Layer2 Summer hay GameFi Summer trong tương lai, từ infra đến ứng dụng, mọi đánh giá kịch bản đều không thể thiếu sự hỗ trợ và sử dụng công cụ phân tích dữ liệu trên chuỗi. Mỗi địa chỉ và mỗi giao dịch tạo nên vũ trụ phi tập trung rộng lớn, và赛道 tiềm năng này cũng sẽ trở thành một trong những điểm neo quan trọng nhất. Trong ngành công nghiệp bản địa dữ liệu này, chúng ta vẫn tràn đầy kỳ vọng với ma thuật Alpha từ dữ liệu trên chuỗi.
Do giới hạn độ dài, bài tiếp theo chúng tôi sẽ tiếp tục thảo luận thực tiễn cụ thể về thương mại hóa sản phẩm dữ liệu.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
IOSG Ventures
