3 tiêu chí cơ bản giúp marketer trong việc lựa chọn 7 loại mô hình phân bổ

0
1

Càng nhiều thì càng tốt đấy và kèm theo đó là độ phức tạp cũng được nâng cấp. Nếu như ta không chọn được mô hình phân bổ thích hợp thì việc đánh giá đo lường không đúng đắn sẽ khiến ta “lầm đường lạc lối”.

Khi Advertiser có được trong tay nhiều kênh tiếp thị như: TV, billboard, nền tảng streaming, từ khoá… thì xác suất vận dụng chiến lược tiếp thị đa kênh là rất cao, đồng nghĩa với việc các điểm tiếp xúc (touchpoint) trên các kênh tiếp thị cũng trở nên nhiều hơn. Vậy trong cả “hành trình mua sắm”, các touchpoint nào đóng vai trò thôi thúc, tác động đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng? Bên cạnh đó, khi mà các touchpoint bị phân bổ ở nhiều kênh tiếp thị thì những hiệu quả và chỉ số nào mà một người marketer cần phải lưu ý đến?

Ví dụ minh họa dưới đây có thể sẽ giúp bạn giải đáp được thắc mắc ấy, đồng thời suy nghĩ lại phương thức đo lường hiệu quả quảng cáo ngày nay.

Trên hành trình mua sắm thông thường của một người tiêu dùng, trước khi đi đến quyết định mua hàng thì người tiêu dùng đã có cơ hội tiếp xúc nhiều điểm truyền tải thông điệp của thương hiệu (kể cả quảng cáo). Cụ thể như sau: Amy khi đang xem TV thì thấy quảng cáo kem đánh răng của thương hiệu B xuất hiện, sau đó khi đang trên đường đi làm lại thấy quảng cáo của B xuất hiện trên xe buýt, buổi tối trước khi đi ngủ Amy lướt Facebook và thấy được thông tin promotion giảm 10% cho kem đánh răng B, cuối cùng đi đến quyết định mua hàng.

Qua đó, ta thấy được Amy đã có 3 lần cơ hội tiếp xúc với quảng cáo kem đánh răng B, vậy quảng cáo nào mới thực sự thôi thúc hành động mua hàng? Dĩ nhiên không chỉ bạn và nhiều người khác cũng có cùng câu trả lời đó là quảng cáo trên Facebook. Thế nhưng, giả sử hôm nay khi Amy lướt Facebook thấy được quảng cáo kem đánh răng thương hiệu C mà trước đó chưa từng nghe qua, kem đánh răng C cũng đang có ưu đãi giảm 10%. Amy có quyết định mua hàng không?

Ngày nay, khi một thương hiệu trong thị trường quảng cáo số có thể sẽ cùng một lúc tiến hành nhiều kênh tiếp thị, điều này khiến cho việc xác định nhân tố nào thúc đẩy hành động chuyển đổi trở nên phức tạp. Hiện nay, mô hình phân bổ (Attribution Modelling) được sử dụng phổ biến nhằm phân tích mối quan hệ giữa conversion & các touchpoint trên các kênh tiếp thị khác nhau.

Vậy kiểu mô hình phân bổ nào sẽ thích hợp nhất cho thương hiệu, đồng thời cũng là phương hướng mà một marketer nên nghĩ đến? Dưới đây là các đặc điểm và ứng dụng của 7 kiểu mô hình phân bổ được miêu tả như sau:

1. Mô hình điểm chạm cuối cùng (LAST-TOUCH ATTRIBUTION)

Là mô hình mà hành động chuyển đổi được tạo nên khi người tiêu dùng nhìn thấy hoặc nhấp vào quảng cáo cuối cùng mà họ tiếp xúc. Lấy ví dụ trên thì quảng cáo cuối cùng mà Amy thấy trên Facebook trở thành nhân tố chìa khoá của việc thúc đẩy conversion. Đây là phương thức dễ dàng đo lường, các kết quả được đưa ra rất chính xác (precise) và rõ ràng – nghĩa là bạn biết được liền các click nào hoặc quảng cáo tương tác nào đã xảy ra trước hành động mua sắm. Tuy nhiên, phương thức này không có nghĩa là chuẩn xác (accurate) vì bạn không biết chắc được cái click cuối cùng ấy có phải là nhân tố quan trọng nhất quyết định đến doanh số hay không.

2. Mô hình điểm chạm đầu tiên (FIRST-TOUCH ATTRIBUTION)

Là mô hình mà hành động chuyển đổi được tạo nên khi người tiêu dùng lần đầu tiên tương tác với thương hiệu, hoặc nói theo một cách khác là ấn tượng đầu tiên của thương hiệu đọng lại trong tâm trí người dùng cực kỳ quan trọng. Dựa vào ví dụ của Amy, quảng cáo kem đánh răng thương hiệu B trên TV mà Amy đã thấy, được xem là nhân tố quan trọng trong việc thúc đẩy conversion. Ở một phương diện khác, ta có thể quan sát được người dùng ngay từ đầu đã thông qua những kênh nào tiếp xúc với thương hiệu, và các kênh này sẽ giúp bạn mang lại những khách hàng mới mà có hành động chuyển đổi cao.

3. Mô hình tuyến tính (LINEAR ATTRIBUTION)

Là mô hình cho rằng mức độ cống hiến của từng touchpoint đối với hành động chuyển đổi là giống nhau. Lấy ví dụ của Amy thì quảng cáo trên TV, quảng cáo trên xe buýt và quảng cáo trên Facebook – mỗi loại hình này đối với Amy đều tạo ra mức độ cống hiến như nhau, và tổng mức độ cống hiến của cả 3 loại hình quảng cáo này cuối cùng mới thôi thúc Amy mua hàng.

Giả sử việc tiếp thị lần này mang đến hiệu quả cao cho kem đánh răng B, khiến công ty muốn tăng thêm ngân sách thì nếu dựa vào mô hình tuyến tính, công ty sẽ gia tăng ngân sách cùng một lúc cho cả 3 kênh tiếp thị. Phương thức này có khả năng mang đến độ chuẩn xác (accuracy) trong việc đánh giá các touchpoint trên hành trình mua sắm của người tiêu dùng, nhưng không mang lại sự chính xác (precision) cho Advertiser trong việc hiểu rõ kênh tiếp thị nào hoặc chiến lược tiếp thị nào đóng vai trò then chốt quyết định.

4. Mô hình tăng dần theo thời gian (TIME DECAY)

Là mô hình cho rằng từng điểm touchpoint đều có sự cống hiến trong việc tác động lên hành động chuyển đổi – đặc điểm này tương tự với mô hình tuyến tính. Khác biệt ở chỗ là các touchpoint càng về sau (càng kề cận điểm tiếp xúc của hành động chuyển đổi) thì được xem có mức độ cống hiến càng lớn. Lấy ví dụ của Amy thì quảng cáo trên Facebook sẽ đóng vai trò lớn nhất, và quảng cáo trên TV được xem có vai trò nhỏ nhất.

5. Mô hình chữ U (U-SHAPED)

Là mô hình cho rằng từng điểm touchpoint đều có sự cống hiến, trong đó điểm tiếp xúc đầu tiên và cuối cùng được xem là có giá trị hơn so với các điểm tiếp xúc khác trên hành trình mua sắm. Phương thức này có khả năng thu hút các khách hàng mới ngay từ điểm tiếp xúc đầu tiên, đồng thời khiến các khách hàng cũ cuối cùng cũng đi đến hành động chuyển đổi, vì vậy kênh tiếp thị đầu tiên và kênh tiếp thị cuối cùng có mức độ cống hiến nhiều hơn so với các kênh tiếp thị khác. Lấy ví dụ của Amy thì quảng cáo trên TV (touchpoint đầu tiên) và quảng cáo trên Facebook (touchpoint cuối cùng) là có giá trị cống hiến nhiều hơn so với quảng cáo trên xe buýt.

6. Mô hình thuật toán (ALGORITHMIC ATTRIBUTION)

một dạng của mô hình phân bổ tùy chỉnh, thông qua hệ thống liên tục quan sát bức tranh tổng quan về doanh số và các hoạt động marketing nhằm phân tích và điều chỉnh ngân sách để mô hình phù hợp với những gì được quan sát. Tuy nhiên chi phí phân tích của mô hình này không hề rẻ.

Dựa vào ví dụ của Amy thì mô hình sẽ đưa ra thông báo nên đầu tư ngân sách nhiều hơn cho quảng cáo trên Facebook, thế nhưng khi mô hình này càng có nhiều dữ liệu để phân tích thì có khả năng sẽ đưa ra thông báo nên đầu tư nhiều hơn vào quảng cáo trên xe buýt chẳng hạn.

7. Mô hình tùy chỉnh (CUSTOM ATTRIBUTION)

Advertiser có thể dựa vào các chiến lược marketing để tự thiết kế mô hình phân bổ phù hợp với công ty mình. Nhiều Advertiser sẽ sử dụng nhiều dạng tiêu chí để đo lường hiệu quả tổng thể marketing, chẳng hạn: tăng cường nhận diện thương hiệu, thay đổi nhận thức người tiêu dùng, tăng cường conversion… dựa vào nhiều góc độ khác để phân tích những mục tiêu khác nhau của marketing.

Loại mô hình này còn đòi hỏi thêm nhiều dữ liệu khác nhằm hỗ trợ phân tích mức độ cống hiến của từng touchpoint với kênh tiếp thị, vì thế cần phải đầu tư nhiều công sức và chi phí để thiết lập, điều này giúp nâng cao độ chuẩn xác (accuracy) của mô hình vì nó được xây dựng dựa từ những dữ liệu thực tế.

3 tiêu chí cơ bản cần nắm rõ khi lựa chọn mô hình phân bổ

7 loại mô hình được liệt kê trên thì mỗi loại đều có ưu điểm và nhược điểm riêng, và nên chọn loại mô hình nào để vận dụng thì còn phụ thuộc vào mục tiêu cụ thể của chiến dịch và thương hiệu. Dưới đây là 3 tiêu chí có thể hỗ trợ các marketer trong quá trình lựa chọn mô hình phân bổ phù hợp:

Lựa chọn đúng mô hình phân bổ để có những đánh giá đúng đắn!

Nhất là trong thời đại ngành quảng cáo kỹ thuật số đang lên ngôi, nếu một marketer bỏ qua giá trị của các điểm touchpoint thì sẽ dễ dàng đưa ra các nhận định sai lệch khi đánh giá hiệu quả. Giả dụ: kem đánh răng thương hiệu B có một clip ngắn trên Instagram và cực kỳ thu hút người xem, người tiêu dùng khi xem xong thì không có bấm like (hành vi phổ biến ở người tiêu dùng ngày nay). Tuy nhiên, đoạn clip trên đã thực sự gây ấn tượng tốt trong tâm trí của người tiêu dùng, sau đó người tiêu dùng mới tìm kiếm trên mạng về kem đánh răng B, bắt gặp các retargeting display ads thôi thúc quyết định mua hàng (hành động chuyển đổi).

Ví dụ trên nếu dựa vào mô hình last-touch attribution để đánh giá thì mức độ cống hiến của display ads sẽ bị thổi phồng lên, mức độ cống hiến của quảng cáo trên Instagram và tìm kiếm sẽ bị xem nhẹ đi. Trong một thế giới tiếp thị số thì việc đo lường sai lệch thường hay xảy ra, một marketer nếu không thể đưa ra được lựa chọn mô hình phân bổ nào là thích hợp cho thương hiệu thì rất dễ đưa ra các chiến lược tiếp thị, điều chỉnh ngân sách không mang lại hiệu quả cao.

Nguồn: Thư viện TenMax

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here