Attribution model là cách tính điểm cho từng điểm chạm/ kênh quảng cáo dựa trên mức độ đóng góp của chúng trong việc chuyển đổi khách hàng. Hiểu được vai trò từng kênh, các marketer sẽ có góc nhìn khách quan hơn về đâu là kênh hiệu quả nhất, đâu là kênh phải chăng ‘không đem lại đóng góp gì’ như bạn vẫn tưởng, từ đó đưa ra những chiến lược phù hợp để tối ưu ngân sách quảng cáo. Vậy làm thế nào để xây dựng được mô hình tính điểm trên?
Data Driven Marketing – những thách thức khiến việc phân tích dữ liệu trở nên khó khăn
Trong bài 4 ví dụ về cách triển khai data driven marketing Digit Matter đã đưa ra một vài ứng dụng cơ bản về việc khai thác tối đa dữ liệu chéo từ các kênh khác nhau. Trong bài viết hôm nay, chủ đề sẽ tập trung hơn vào câu hỏi: “trong trường hợp ngân sách có hạn, làm thế nào để loại những kênh dư thừa và chỉ tập trung tối đa vào nơi tạo ra hiệu quả nhất”! Đây cũng là câu hỏi doanh nghiệp cần cân nhắc trước bối cảnh còn nhiều biến động như hiện tại!
Nếu thường xuyên theo dõi bài viết của Digit Matter, chắc hẳn bạn sẽ quen thuộc với 2 khái niệm trong performance marketing:
- Must-win channel: những kênh quan trọng mà bạn buộc phải ‘thắng’ bằng mọi giá vì đây là nguồn chuyển đổi chính của doanh nghiệp
- Nice-to-have channel: những kênh nên chạy kèm nếu dư ngân sách
Dựa trên 2 khái niệm này, nếu ngân sách không lớn thì hãy ‘thả câu’ trên ‘dòng nước’ tiềm năng nhất. Vậy làm thế nào để xác định được đâu là kênh ‘nhiều cá’ nhất? Câu trả lời nằm ở số liệu nhưng không hẳn như cách bạn vẫn tính thông thường.
Mở Google Analytics, bạn có thể dễ dàng đánh giá được đâu là kênh tối ưu thông qua attribution model, quan trọng là nên chọn ra sao – chia đều mức độ đóng góp; ghi điểm cho kênh đầu/ kênh cuối: hay chia nhỏ ra với các tỷ lệ khác nhau.Tuy nhiên, một vài thách thức thường gặp trong quá trình thẩm định hiệu quả kênh có thể sẽ bị bỏ sót như:
- Có quá nhiều điểm chạm trên hành trình khách hàng, đặc biệt là với những ngành B2B/ dịch vụ cao cấp, số lượng điểm chạm ít thì tầm 3-4, nhiều thì có thể hơn 10 kênh khiến quá trình ‘đo lường’ trở nên rối rắm.
- Mô hình tính điểm lựa chọn có thể mang tới những đánh giá chủ quan nếu không ‘tùy chỉnh’ cho phù hợp mô hình hoạt động của doanh nghiệp.
- Một cá nhân xài cùng lúc quá nhiều thiết bị với những tài khoản đăng nhập khác nhau (vấn đề vấn còn khá khó giải quyết).
Tùy vào từng cách tính, góc nhìn của bạn về vai trò của các kênh cũng bị ‘bóp méo’ theo dòng số liệu. Chẳng hạn như:
- Nếu ghi nhận 100% mức độ đóng góp cho kênh đầu tiên tiếp cận, số liệu sẽ chỉ ra Google là kênh hiệu quả nhất
- Nếu ghi nhận 100% mức độ đóng góp cho kênh chốt sales, số liệu sẽ trả về kết quả Facebook là kênh hiệu quả nhất
Sẽ thế nào nếu bạn buộc phải đưa ra quyết định về 1 trong 2 lựa chọn trên? Đáng tiếc, bạn không thể đưa ra câu trả lời bởi dữ liệu bạn đọc chỉ là ‘những lớp nước trên’ – chưa đủ hoàn thiện!
Một vài gợi ý về cách xây dựng Attribution Model
Để tối ưu hiệu quả quảng cáo, không chỉ khả năng chạy ad hoặc tối ưu, các digital marketer còn cần một tổ hợp kỹ năng về xử lý và phân tích dữ liệu hoặc được làm việc sát sao với những bộ phận có khả năng trên. Bởi lẽ nếu chỉ dùng các công cụ cơ bản, marketer sẽ bỏ sót rất nhiều thông tin. Bên cạnh đó, nếu để các dân phân tích dữ liệu làm việc một mình, họ sẽ ‘đánh giá thấp’ nhiều chỉ số quan trọng trong quảng cáo.
Càng bóc tách và đấu nối dữ liệu từ nhiều kênh, các cơ sở lập luận của marketer càng chắc chắn. Quay lại mô hình tính điểm (Attribution model), theo kinh nghiệm tích lũy, các marketer có thể nhận ra rằng:
- 2 kênh đầu và cuối đều đóng vai trò quan trọng không thể bỏ qua: 1 kênh kéo khách hàng tới thương hiệu và 1 kênh đóng vai trò ‘chốt deal’.
- Tuy nhiên vai trò của các kênh xen giữa cũng đóng vai trò không kém
- Đặc biệt là khi được xem xét trong một mốc thời gian cố định
Và điều Digit Matter muốn nói ở đây là thời gian!
Những tương tác sẽ mang lại giá trị khác nhau dựa trên mốc thời gian thực hiện. Một cú ‘click chuột’ vào quảng cáo từ đầu tháng sẽ không đáng được ghi nhận với kết quả tương đương ‘cú nhấp’ gần như cuối cùng. Đồng thời ngay cả khi khách hàng gõ trực tiếp tên thương hiệu hay đường dẫn website lên Google, chưa hẳn kết quả sẽ được ghi nhận cho các kênh ‘trực tiếp’ (direct)!
Dựa theo kinh nghiệm phân tích của các chuyên gia, thời điểm tương tác sẽ gây ảnh hưởng khá lớn lên cách tính điểm. Một ví dụ cụ thể về mô hình tính điểm doanh nghiệp có thể tham khảo đó là chu trình chia điểm trong 28 ngày. Theo đó:
- Điểm phân cho các kênh tương tác trong 14 ngày trước khi chuyển đổi sẽ được tính bằng 50% kênh tương tác cuối cùng
- Điểm phân cho các kênh tương tác của 14 ngày đầu tiên sẽ được ghi nhận bằng 25% giai đoạn sau
- Kênh đầu tiên sẽ được ghi nhận với số điểm mặc định ở mức tối thiểu từ 30%-40%.
Bên cạnh đó tất cả các tìm kiếm trực tiếp sau 48 giờ kể từ khi tương tác với quảng cáo đều được ghi nhận cho kênh tiếp xúc sau cùng.
Đó là mô hình tính điểm của một vài công ty lớn đang dùng khi phễu bán hàng của họ không chỉ dừng lại ở vài kênh Facebook, Google. Lấy bảo hiểm chẳng hạn – ngành hàng tập trung vào bán những sản phẩm vào thời điểm người tiêu dùng chưa có nhu cầu, chỉ dừng lại ở quảng cáo chạy lead mà không qua các kênh chăm sóc khác nhau, kết quả sẽ không thật khả quan.
Ngoài ra với những doanh nghiệp có chu trình bán hàng ngắn hơn, trong vài ngày hay thậm chí gặp – thích – mua, diễn ra tức thì theo cảm hứng như thời trang, chu trình 28 ngày có thể rút ngắn hơn tùy theo đặc thù lĩnh vực.
Gợi ý thay thế để đánh giá tầm quan trọng của từng kênh quảng cáo
Quy trình phân tích dữ liệu sẽ dễ dàng hơn hơn ghi mọi thông tin từ các kênh khác nhau được quy về một mối. Và sẽ tiện lợi hơn nếu những công thức định sẵn được tự động diễn ra. Một vài digital marketer với gốc lập trình sẽ dành thời gian hàng giờ để kéo dữ liệu về Google Sheet, và thiết lập các công thức xử lý dữ liệu thô trước khi nhìn chằm chằm vào các con số. Một vài marketer may mắn hơn khi làm việc trong doanh nghiệp đã chuyển đổi số – họ có CRM.
CRM là phần mềm với nhiều công năng mà Digit Matter dành khá nhiều thời gian để giới thiệu trên blog của mình. Ngoài các ưu điểm về tích hợp dữ liệu và tính tự động hóa đã được nhắc đi nhắc lại, mô hình tính điểm đa dạng của các hệ thống này cũng là điều doanh nghiệp nên xem xét. Thay vì thử nghiệm với nhiều cách tính khác nhau, bạn có thể thử nghiệm với các mô hình đã được kiểm chứng qua hàng ngàn doanh nghiệp trên thế giới.
Lấy phần mềm CRM của SalesForce làm ví dụ, ngoài các attribution model cơ bản, doanh nghiệp có thể ứng dụng thử nghiệm các cách tính điểm như sau
- Time decay: Ghi điểm nhiều hơn cho các kênh tương tác mới (giống mô hình đã thảo luận ở trên)
- U-shaped: Mỗi kênh đầu – cuối chiếm một khoảng tương ứng là 40% tổng điểm, các kênh ở giữa chia đều 20% còn lại
- W-shaped: Tương tự mô hình U-shaped nhưng phát sinh thêm một kênh gọi là opportunity creation – hay kênh tạo ra cơ hội. Mỗi kênh được chia điểm tương xứng – 30% tổng điểm trong khi các kênh khác chia nhau 10% còn lại.
- Full path: Xây dựng trên mô hình w-shaped nhưng cân nhắc cả những tương tác của đội sales dọc theo hành trình khách hàng
- Custom: cho phép bạn dễ điều chỉnh cách thức phân điểm dựa trên kinh nghiệm cá nhân và đặc trưng lĩnh vực
Ứng dụng dữ liệu vào định hướng các hoạt động marketing là điều ai cũng nói nhưng để triển khai lại không hề dễ dàng đặc biệt khi sử dụng các ứng dụng ‘cây nhà lá vườn’. Ngược lại, với một khoản đầu tư nhỏ vào các hệ thống quản trị và phân tích dữ liệu, doanh nghiệp sẽ tối ưu nguồn lực nội bộ và sử dụng hiệu quả ngân sách hơn giữa thời kỳ có nhiều biến động như hiện nay!
Nếu bạn quan tâm thêm về vai trò của các phần mềm CRM và cách cải cách phần mềm này mang đến cho doanh nghiệp và mô hình kinh doanh của bạn, hãy để lại thông tin tại ‘đây’ để được hỗ trợ tư vấn kỹ hơn nhé!
