Giới thiệu
Tiếp thị là nghệ thuật cũng như là khoa học – nó đòi hỏi sự sáng tạo để bán hàng và đòi hỏi kiến thức toán học để đảm bảo bạn duy trì lợi nhuận. Đó là sự khác biệt giữa việc tạo ra khẩu hiệu “Just Do It” và sử dụng nhận diện thương hiệu đó để tạo ra doanh số bán hàng.
Nhờ sự tiến bộ của AdTech, các nhà tiếp thị có nhiều cách hơn bao giờ hết để truyền tải thông điệp của mình – từ Netflix đến màn hình tại trạm xăng. Nhưng trước khi dồn ngân sách tiếp thị của mình vào Ý Tưởng Lớn Tiếp Theo, bạn cần hiểu cách theo dõi và đo lường hiệu suất các chiến dịch của mình. Trên thực tế, chỉ có 39% công ty có thể phân bổ tất cả các chiến dịch tiếp thị của họ, nghĩa là 61% công ty đang chơi trò đoán mò một cách đáng lo ngại.
Trong suốt hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu mọi thứ bạn cần biết về marketing attribution, lý do tại sao nó quan trọng, các phương pháp khác nhau và cách đo lường quảng cáo của bạn một cách hiệu quả.
Chương 1
Marketing attribution là gì?
Marketing attribution (Phân bổ tiếp thị) là khả năng xác định kênh và chiến dịch tiếp thị nào đang thúc đẩy khách hàng tiềm năng, góp phần vào doanh số bán hàng và chuyển đổi, mang lại cho bạn cái nhìn chính xác về ROI của mình. Điều này có nghĩa là bạn có thể đo lường tác động thực sự của tất cả hoạt động tiếp thị của mình, từ quảng cáo ngoài trời đến chiến dịch Google Ads.
Marketing attribution và đo lường tiếp thị: sự khác biệt là gì?
Mặc dù cả hai đều quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị, nhưng phân bổ và đo lường lại mô tả những thông tin khác nhau.
Marketing attribution xác định mức độ đóng góp của mỗi điểm tiếp xúc và kênh trong hành trình của khách hàng đối với việc chuyển đổi. Phân bổ có thể gắn trọng số cho từng điểm tiếp xúc, giúp nhà tiếp thị xác định được những kênh nào mang lại hiệu quả nhất.
Đo lường tiếp thị đánh giá tính hiệu quả của chiến dịch tiếp thị bằng cách định lượng tác động của chúng bằng các con số như số lần hiển thị, tỷ lệ nhấp (CTR), chuyển đổi, lợi tức đầu tư (ROI) và lợi tức chi tiêu quảng cáo (ROAS).
Nói tóm lại, marketing attribution xác định cách mỗi điểm tiếp xúc đóng góp vào hành trình của khách hàng, trong khi đo lường tiếp thị định lượng hiệu suất của các chiến dịch tiếp thị bằng các chỉ số.
Cụ thể hơn đối với các nhà tiếp thị trên thiết bị di động, điều cần thiết là phải hiểu hoạt động tiếp thị và điểm tiếp xúc nào đang thúc đẩy lượt cài đặt ứng dụng bằng cách đo lường mức độ tương tác của người dùng trên nhiều thiết bị và nền tảng.
Tại sao marketing attribution lại quan trọng?
Nếu phân bổ không phải là một phần trong bộ công cụ tiếp thị của bạn thì bạn đang bỏ lỡ thông tin quan trọng — và bạn có thể đang lãng phí ngân sách của mình. Dưới đây là lý do tại sao nó quan trọng:
- Marketing attribution giúp hiển thị tổng thể về cách mỗi chiến dịch tiếp thị đóng góp vào hành trình của khách hàng – từ lần đầu tiên họ nghe về thương hiệu của bạn cho đến khi mua sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn. Hành trình giữa lần chạm đầu tiên và lần cuối cùng thường được gọi là “khoảng giữa xáo trộn”, nơi mà nhiều nhà tiếp thị gặp khó khăn trong việc đo lường hiệu quả của chiến dịch từ đầu đến cuối.
- Marketing attribution cung cấp sự hiểu biết rõ ràng về số tiền quảng cáo của bạn được sử dụng vào đâu. Mặc dù việc đổ toàn bộ ngân sách vào quảng cáo SuperBowl có thể rất hấp dẫn nhưng khả năng một người sẽ mua sản phẩm của bạn ngay lập tức gần như bằng không. Với sự phân bổ phù hợp, bạn có thể xác định những chiến dịch nào bạn cần chạy trước để xây dựng chiến dịch đó và sau đó, để bạn có thể tạo doanh số bán hàng theo thời gian thông qua nhiều điểm tiếp xúc khác nhau. Ví dụ: phân bổ có thể cho bạn thấy rằng quảng cáo SuperBowl đã thành công trong việc giới thiệu thương hiệu của bạn với nhiều đối tượng, nhưng quảng cáo trên Instagram của bạn có thể là yếu tố thúc đẩy nhiều chuyển đổi nhất.
- Marketing attribution giúp phân bổ ngân sách khi định cấu hình tổ hợp tiếp thị của bạn. Như đã đề cập ở trên, phân bổ đánh giá trọng số cho các chiến dịch hoặc kênh nhất định, tùy thuộc vào mức độ hiệu quả của chúng trong suốt hành trình của người mua. Nếu có nhiều khách hàng chuyển đổi thông qua quảng cáo trên Instagram, điều đó không có nghĩa là bạn nên ngừng các chiến dịch khác. Phân bổ phù hợp cho bạn biết mỗi điểm tiếp xúc dẫn đến quảng cáo trên Instagram góp phần thúc đẩy doanh số bán hàng đó như thế nào. Ngoài ra, bạn có thể thấy rằng các quảng cáo đắt tiền của mình trên Google không đóng góp vào hành trình mua hàng, vì vậy, bạn có thể phân bổ lại các tài nguyên đó ở nơi khác.
Chương 2
Lợi ích và thách thức của marketing attribution
Giống như hầu hết các yếu tố trong tiếp thị, không có một phương pháp marketing attribution phù hợp cho tất cả mọi người. Mặc dù phương pháp này có nhiều lợi ích nhưng cũng có một số nhược điểm cần xem xét.
Lợi ích
Hãy bắt đầu bằng cách tìm hiểu những cách khác nhau mà marketing attribution có thể mang lại lợi ích cho chức năng tiếp thị của bạn.
1. Phân bổ ngân sách
Như đã đề cập ở trên, marketing attribution là chìa khóa để đo lường sự đóng góp của các chiến dịch tiếp thị của bạn trong suốt hành trình mua hàng của khách hàng. Nó cho phép bạn phân bổ tài nguyên của mình không chỉ cho các kênh và chiến dịch thúc đẩy việc chuyển đổi cuối cùng mà còn cho những kênh và chiến dịch góp phần đưa ra quyết định mua hàng ở những nơi khác trong phễu chuyển đổi. Với cái nhìn tổng quan này, bạn có thể phân bổ ngân sách một cách chiến lược hơn tthay vì chỉ tập trung vào ngắn hạn.
2. Sự liên kết giữa tiếp thị và bán hàng
Các nhóm tiếp thị và bán hàng ngày càng chồng chéo nhau – đến mức mà hai nhóm này đôi khi được gọi là smarketing. Bởi vì phân bổ có khả năng cung cấp cách tiếp cận cân bằng và dựa trên dữ liệu cho toàn bộ quá trình mua hàng nên nhóm tiếp thị và bán hàng hiểu rõ hơn về đóng góp của họ vào doanh thu.
3. Làm nổi bật các cơ hội tăng trưởng
Phân bổ không chỉ nêu bật những yếu tố nào của chiến dịch có hiệu quả cao nhất (hoặc kém nhất) mà còn cung cấp thông tin chi tiết về phân khúc người dùng dựa trên lịch sử tương tác và hành vi của họ. Dữ liệu từ phân bổ có thể tiết lộ cách các phân khúc nhất định tương tác với ứng dụng dành cho thiết bị di động sau khi xem một chiến dịch quảng cáo cụ thể hoặc chiến dịch đó ảnh hưởng đến tỷ lệ giữ chân người dùng như thế nào.
Thách thức
Bây giờ chúng ta hãy xem xét một số khó khăn và hạn chế của marketing attribution.
1. Những thay đổi về quyền riêng tư đang khiến việc phân bổ trở nên khó khăn hơn
Tầm nhìn về một tương lai không có cookie, việc tăng cường sử dụng các trình chặn quảng cáo và chính sách quyền riêng tư của App Tracking Transparency (ATT) của Apple đều đặt ra những thách thức cho việc đo lường chiến dịch. Khi các quy tắc quảng cáo ngày càng trở nên phức tạp và hạn chế, các nhà tiếp thị phải tìm ra những cách sáng tạo để vượt qua chúng, bao gồm cả việc hợp tác với đối tác đo lường di động (MMP).
2. Một số kênh khó theo một cách dõi chính xác
Mặc dù các chiến dịch kỹ thuật số dễ theo dõi hơn nhiều nhưng dữ liệu có thể bị phân mảnh khi cố gắng thu hút tác động của các chiến dịch như bảng quảng cáo ngoài trời. Hành vi qua nhiều thiết bị có thể có thể gây khó khăn cho các hành trình khách hàng dài và phức tạp hơn. Và với nhiều nền tảng để đo lường chiến dịch của bạn, không có cách đặt tên hoặc cấu trúc dữ liệu thống nhất, điều này có thể làm phức tạp việc tổng hợp và báo cáo.
3. Không có một phương pháp phù hợp cho tất cả mọi người
Không có một phương pháp phân bổ nào phù hợp với tất cả mọi người. Chúng tôi sẽ đề cập đến các loại mô hình phân bổ khác nhau sau, nhưng mỗi phương pháp đều có những lợi ích và hạn chế riêng. Ví dụ, trong khi các mô hình single-touch (chỉ nhìn vào một điểm tiếp xúc) không thể phủ nhận là chúng đơn giản hơn, chúng có thể đánh giá quá cao tác động của các điểm tiếp xúc đầu tiên và cuối cùng.
Những lỗi thường gặp khi phân bổ
Marketing attribution đòi hỏi phải lập kế hoạch tỉ mỉ và định hướng chiến lược mạnh mẽ. Dưới đây là một số sai lầm phổ biến nhất cần tránh.
1. Đo lường thành công tiếp thị chỉ dựa trên lần click đầu tiên hoặc lần click cuối cùng
Các nền tảng như Google Ads thường đo lường mức độ thành công dựa trên nội dung quảng cáo nào thúc đẩy nhiều lượt chuyển đổi nhất, điều này khiến các nhà tiếp thị xem xét các chiến dịch quảng cáo của họ theo cách rất tuyến tính. Tuy nhiên, phân bổ là hiểu được bức tranh tổng thể và đưa ra phản hồi có thể đo lường được về cách mỗi lần hiển thị đóng góp vào chuyển đổi cuối cùng đó. Mặc dù việc tăng gấp đôi số lượng quảng cáo có khả năng chuyển đổi tốt nhất có thể rất hấp dẫn, nhưng điều quan trọng không kém là phải hiểu tác động của những quảng cáo dẫn đến điểm đó.
2. Không có nơi lưu trữ dữ liệu
Việc thu thập dữ liệu, tổng hợp báo cáo và đo lường hiệu quả các chiến dịch của bạn là điều khó khăn khi xử lý nhiều kênh tiếp thị. Các nhà tiếp thị cần một nơi an toàn và bảo mật để lưu trữ tất cả dữ liệu đó, đồng thời cũng cần một cấu trúc để tổ chức hiệu quả các tập dữ liệu phân bổ lớn.
3. Thời gian đo lường quá ngắn hoặc quá dài
Chu kỳ mua hàng khác nhau tùy thuộc vào phân khúc khách hàng, sản phẩm cung cấp, giá cả và thời gian của bạn. Đó là lý do tại sao việc đặt khung thời gian hợp lý khi đo lường phân bổ lại quan trọng. Khoảng thời gian quá ngắn có thể không hiểu hết được tổng thể, trong khi khoảng thời gian quá dài có thể đánh giá quá cao cho các chiến dịch kém hiệu quả.
Chương 3
Mô hình marketing attribution
Hãy tưởng tượng bạn nhìn thấy một quảng cáo trên TV, tương tác với một bài đăng hài hước trên Instagram của cùng một thương hiệu, sau đó mua sản phẩm tại một cửa hàng thực tế. Bạn sẽ ghi nhận doanh số bán hàng vào kênh nào? Đây không phải là một câu hỏi dễ dàng, đó là lý do tại sao có nhiều mô hình marketing attribution để xem xét.
Những mô hình marketing attribution nào tồn tại trong hệ sinh thái di động?
Bây giờ chúng ta đã đề cập đến những kiến thức cơ bản về phân bổ, hãy thảo luận về các phương pháp khác nhau. Có hai trường phái tư tưởng: phân bổ một lần chạm và phân bổ nhiều lần chạm.
Mô hình phân bổ một lần chạm
Phân bổ một lần chạm chỉ định toàn bộ credit cho một điểm tiếp xúc, cho dù đó là lần tương tác đầu tiên, lần tương tác cuối cùng hay nơi tạo khách hàng tiềm năng.
Mô hình phân bổ lần chạm đầu tiên
Mô hình này giả định khách hàng mua hàng sau quảng cáo đầu tiên họ nhìn thấy. Toàn bộ credit sẽ được cho điểm tiếp xúc đầu tiên, bất kể quảng cáo nào xuất hiện sau đó.
Ví dụ:
Tôi thấy một quảng cáo trước video trên YouTube về một trò chơi dành cho thiết bị di động. Sau đó tôi thấy một quảng cáo trên Instagram một vài lần. Cuối cùng tôi nhấp vào quảng cáo trên Facebook để tải xuống trò chơi. Phân bổ lần chạm đầu tiên sẽ ghi nhận toàn bộ credit cho quảng cáo trước video trên YouTube.
Mô hình phân bổ lần chạm cuối cùng
Toàn bộ credit được cấp cho quảng cáo cuối cùng mà khách hàng tương tác trước khi mua hàng. Mô hình này không cung cấp tín dụng cho bất kỳ quảng cáo nào trước đó.
Ví dụ:
Tôi thấy một quảng cáo trên YouTube về một trò chơi dành cho thiết bị di động. Sau đó tôi thấy một loạt quảng cáo trên blog. Tôi tải xuống trò chơi từ liên kết trong email quảng cáo. Với phân bổ lần chạm cuối cùng, email được cấp 100% credit.
Mô hình phân bổ lượt chạm chuyển đổi khách hàng tiềm năng
Toàn bộ credit được cấp cho điểm tiếp xúc thu thập khách hàng tiềm năng, chẳng hạn như nhập địa chỉ email để đăng ký nhận bản tin.
Ví dụ:
Tôi thấy một loạt quảng cáo trên Instagram về một trò chơi di động mới. Tuy nhiên, tôi nhập thông tin của mình để nhận quà khuyến mại trên trang web của trò chơi. Với mô hình phân bổ lượt chạm chuyển đổi khách hàng tiềm năng, trang web được cấp 100% credit.
Mô hình phân bổ không trực tiếp cuối cùng
Mô hình này cung cấp toàn bộ credit cho kênh cuối cùng mà khách hàng đã nhấp vào trước khi chuyển đổi và xóa tất cả credit khỏi lưu lượng truy cập trực tiếp. Điều này giả định rằng bất kỳ ai nhập trực tiếp URL trang web hoặc trang AppStore của bạn đều đã được chuyển đổi và đủ thời gian trong suốt chu kỳ mua hàng.
Ví dụ:
Tôi nhìn thấy một quảng cáo khi đang xem một chương trình trên Hulu. Sau đó, tôi nhập URL trang web trên điện thoại của mình và mua hàng. Mô hình phân bổ không trực tiếp cuối cùng sẽ cung cấp toàn bộ credit cho quảng cáo Hulu.
Mô hình phân bổ đa điểm chạm
Phân bổ đa điểm chạm chỉ định các trọng số và giá trị khác nhau cho nhiều điểm tiếp xúc mà khách hàng tương tác trong hành trình mua hàng của họ. Ngược lại với phân bổ một lần chạm, phương pháp này vẽ ra một bức tranh đầy đủ hơn về sự đóng góp của tất cả các chiến dịch tiếp thị của bạn, nhưng cũng phức tạp hơn rất nhiều để đo lường. Dưới đây là các loại phân bổ đa chạm phổ biến nhất.
Mô hình phân bổ tuyến tính
Trong mô hình này, mọi điểm tiếp xúc mà khách hàng gặp đều được cấp credit như nhau. Điều này giả định rằng mọi quảng cáo đều có tác động như nhau trong việc thuyết phục khách hàng chuyển đổi.
Ví dụ:
Tôi nhìn thấy một ứng dụng tập thể dục khi xem một đoạn giới thiệu tại rạp chiếu phim. Sau đó, tôi thấy quảng cáo về ứng dụng này trên YouTube, trên trò chơi di động và trên báo. Cuối cùng tôi tải xuống ứng dụng từ một quảng cáo trên Instagram. Phân bổ tuyến tính sẽ cung cấp credit như nhau cho từng điểm tiếp xúc này.
Mô hình phân bổ theo thời gian
Mô hình này chú trọng nhiều hơn đến các điểm tiếp xúc gần với chuyển đổi hơn, giả định rằng các tương tác cũ sẽ ít tác động hơn so với các tương tác gần đây.
Ví dụ:
Tôi thấy một chuỗi 10 quảng cáo trên YouTube về một trò chơi di động mới. Tôi tải game sau khi xem quảng cáo thứ 10. Những quảng cáo gần nhất với chuyển đổi sẽ có trọng số cao nhất, trong khi một số quảng cáo đầu tiên sẽ có ít hoặc không có trọng số.
Mô hình phân bổ hình chữ U (mô hình phân bổ dựa trên vị trí)
Trong mô hình này, điểm tiếp xúc đầu tiên và cuối cùng được ghi nhận nhiều nhất, trong khi các tương tác ở giữa cũng được ghi nhận một ít. Đây là cách phương pháp cân bằng hơn đối với phân bổ lần chạm đầu tiên hoặc lần chạm cuối cùng.
Ví dụ:
Lần đầu tiên tôi chú ý đến một thương hiệu trên quảng cáo trên Facebook và cuối cùng chuyển đổi thông qua quảng cáo trên YouTube. Trong khoảng thời gian đó, tôi đã nhìn thấy nhiều quảng cáo trên các dịch vụ phát trực tuyến, trò chơi trên thiết bị di động và duyệt web. Quảng cáo trên Facebook và quảng cáo trên YouTube sẽ được ghi nhận nhiều nhất, trong khi các điểm tiếp xúc ở giữa đều có trọng số như nhau.
Mô hình phân bổ hình chữ W
Tương tự như phân bổ hình chữ U, phân bổ hình chữ W cung cấp nhiều credit nhất cho điểm tiếp xúc đầu tiên và cuối cùng, cộng với điểm thứ ba – tạo cơ hội. Tất cả các điểm tiếp xúc còn lại đều được chia đều.
Mô hình phân bổ toàn đường dẫn (phân bổ hình chữ Z)
Mô hình này đưa ra các trọng số khác nhau cho các điểm tiếp xúc khác nhau trong toàn bộ hành trình của khách hàng, tùy thuộc vào hiệu quả của từng tương tác riêng lẻ. Mặc dù điều này mang lại cái nhìn toàn diện hơn nhưng nó cũng khó thực hiện nhất.
Mô hình phân bổ tùy chỉnh (mix and match)
Phương pháp này liên quan đến việc kết hợp các mô hình nhiều chạm tùy thuộc vào nhu cầu kinh doanh hoặc mục tiêu chiến dịch cụ thể. Ví dụ: bạn có thể sử dụng phương pháp phân bổ hình chữ W cho trò chơi di động mới của mình, đồng thời sử dụng mô hình giảm dần theo thời gian cho một ứng dụng trở nên phổ biến.
Chương 4
Chiến lược marketing attribution: cách thực hành và triển khai tốt nhất
Bây giờ bạn đã biết tất cả các loại mô hình phân bổ, hãy thảo luận về cách sử dụng chúng một cách hiệu quả.
Cách chọn mô hình phân bổ phù hợp với bạn
Với rất nhiều mẫu mã để lựa chọn, làm thế nào để bạn chọn được mẫu tốt nhất cho mình? Việc bắt đầu là kiểm tra các chiến dịch tiếp thị của bạn. Dưới đây là một số điều cần xem xét để giúp bạn xác định rõ hơn mô hình nào là hợp lý nhất.
- Xác định hướng chuyển đổi của bạn
Hành trình mua hàng của bạn phức tạp đến mức nào? Đó có phải là một quyết định tương đối đơn giản? Hoặc người dùng cần tham gia qua nhiều điểm tiếp xúc trước khi đưa ra quyết định cuối cùng? Đầu tư vào quy trình phân bổ phức tạp sẽ không đáng giá đối với hành trình mua hàng ngắn nhưng có thể hợp lý đối với các ứng dụng có chu kỳ cân nhắc dài hơn.
- Mix kênh
Bạn hiện đang chạy những chiến dịch nào? Một số mô hình phân bổ hoạt động hiệu quả hơn trên một số kênh nhất định so với các mô hình khác. Ví dụ: quảng cáo biển quảng cáo ngoài nhà khó đo lường hơn nhiều so với Quảng cáo trên Facebook.
- Công cụ có sẵn
Việc thực hiện chiến lược marketing attribution hiệu quả phụ thuộc vào các công cụ có sẵn cho bạn. Một số kênh tiếp thị cung cấp các công cụ đo lường toàn diện, trong khi những kênh khác thì hạn chế hơn. Tùy thuộc vào ngân sách và nền tảng công nghệ hiện tại của bạn, bạn có thể xác định điều gì có thể và điều gì không.
- Chất lượng dữ liệu
Ngoài các công cụ của bạn, điều bắt buộc là bạn phải tin tưởng vào dữ liệu có sẵn cho mình. Mô hình phân bổ phức tạp yêu cầu lưu trữ dữ liệu an toàn và có khả năng làm việc với đối tác đo lường di động để đảm bảo độ chính xác trên nhiều điểm tiếp xúc.
Những yếu tố nào bạn nên xem xét khi chọn một nhà cung cấp giải pháp phân bổ?
Đối tác phân bổ, còn được gọi là đối tác đo lường thiết bị di động (MMP), có thể giúp bạn xác định chính xác các chiến dịch tiếp thị trên nhiều nền tảng khác nhau. Với nhiều nhà cung cấp để lựa chọn, dưới đây là một số yếu tố bạn nên xem xét trước khi chọn MMP phù hợp với bạn:
- Khả năng tương thích nền tảng
Cách đầu tiên và dễ dàng nhất để thu hẹp các lựa chọn của bạn là xem liệu MMP có hỗ trợ theo dõi và đo lường mọi nền tảng, kênh, mạng quảng cáo, công cụ và thiết bị mà bạn dự định sử dụng hay không.
- Phương pháp phân bổ và báo cáo
Hãy xem cách MMP đảm bảo tính chính xác trong báo cáo của họ. Họ cung cấp thông tin chuyên sâu về dữ liệu ở cấp độ người dùng bằng cách nào? Họ có khoảng thời gian phân bổ linh hoạt không? Họ điều hướng những thay đổi về quyền riêng tư đang diễn ra như thế nào? Ngoài ra, hãy kiểm tra xem họ sẽ báo cáo kết quả của bạn như thế nào – bạn có nhận được bảng điều khiển thân thiện với người dùng để dễ dàng xem và phân tích không?
3. Khả năng mở rộng
Khi chạy các chiến dịch lớn trên nhiều kênh cùng một lúc, bạn đang làm việc với lượng dữ liệu khổng lồ. Xác định một MMP sẽ mở rộng quy mô theo bạn – một MMP sẽ duy trì mức độ chính xác và quyền riêng tư khi bạn phát triển. Hãy tìm MMP sử dụng phòng sạch dữ liệu hoặc nhóm dữ liệu của bên thứ nhất đã được kiểm duyệt từ nhiều nguồn dữ liệu, có thể xác minh dữ liệu của bạn mà không làm lộ thông tin nhận dạng cá nhân (PII).
4. Hỗ trợ khách hàng và độ tin cậy
MMP có đội ngũ chăm sóc khách hàng thành công tận tâm cung cấp hỗ trợ 24/7 không? Họ có các đánh giá uy tín và phản hồi tích cực từ khách hàng không? Họ hỗ trợ các doanh nghiệp quốc tế trên các múi giờ và văn hóa khác nhau không? Họ có thời gian hoạt động đáng tin cậy không? Điều quan trọng là đặt những câu hỏi này khi xem xét MMP để đảm bảo rằng họ có thể chứng minh dịch vụ chăm sóc khách hàng tốt của mình.
Cách triển khai mô hình phân bổ của bạn
Bây giờ bạn có thể đang tự hỏi làm cách nào để thực sự triển khai mô hình phân bổ phù hợp cho mình. Đây là một nơi tốt để bắt đầu.
- Đặt mục tiêu rõ ràng
Bắt đầu bằng cách xác định KPI quan trọng nhất của bạn. Nếu việc thu hút người dùng là ưu tiên hàng đầu của bạn thì bạn có thể đang đo lường tỷ lệ chuyển đổi thay vì giá trị trọn đời. Việc tạo danh sách các KPI hàng đầu sẽ giúp bạn đi đúng hướng.
2. Chọn mô hình phân bổ phù hợp
Cho dù đó là lần nhấp cuối cùng, lần chạm đầu tiên, giảm dần theo thời gian hay đường dẫn đầy đủ, hãy xác định mô hình phân bổ nào phù hợp nhất với bạn.
3. Thiết lập bộ công cụ
Xác định những công cụ phân tích, MMP và theo dõi nào bạn sẽ phải triển khai để thu thập và đo lường các chiến dịch của mình.
4. Thực hành vệ sinh dữ liệu tốt
Kiểm tra dữ liệu của bạn để đảm bảo bạn có tập dữ liệu đáng tin cậy để làm việc. Việc không duy trì vệ sinh dữ liệu tốt có thể dẫn đến những giả định thảm họa và lãng phí ngân sách. Đảm bảo bạn thường xuyên xác thực dữ liệu của mình và kiểm tra các nền tảng phân tích của bạn hoạt động chính xác.
Chương 5
Tương lai của marketing attribution
Với ngày càng nhiều kênh được sử dụng và ngân sách tiếp thị ngày càng chịu nhiều áp lực, nhu cầu về phân bổ chất lượng cao chỉ có thể tăng lên. Nhưng tương lai sẽ như thế nào? Hãy xem xét một số xu hướng chính dưới đây.
Lấy quyền riêng tư làm trung tâm
Không có gì bí mật rằng các chính sách ATT của Apple và sự chuyển đổi của Google sang các trình duyệt không có cookie đang thay đổi cách các nhà tiếp thị tiếp cận phân bổ. Những gì đã làm được ngày hôm qua có thể không còn hiệu quả vào ngày mai.
Với quyền truy cập ngày càng hạn chế vào nhận dạng người dùng và các yêu cầu chọn tham gia, việc theo dõi trên nhiều thiết bị khiến việc đối sánh người dùng trở nên khó khăn. Điều này sẽ gây ra sự chuyển đổi sang dữ liệu theo ngữ cảnh và dữ liệu của bên thứ nhất, khiến các ứng dụng và tổ chức có cơ sở người dùng lớn (và nhiều dữ liệu của bên thứ nhất hơn) trở nên hấp dẫn hơn để có được. Do đó, các phương pháp tiếp cận marketing attribution sẽ luôn phải thích ứng với các lực lượng thị trường này.
Trí tuệ nhân tạo
Một trong những giải pháp mạnh mẽ nhất cho những thay đổi của thị trường này là trí tuệ nhân tạo (AI). Google Ads, giống như nhiều nền tảng quảng cáo khác, đã triển khai mô hình xác suất để giải quyết các mối lo ngại và quy định ngày càng tăng về quyền riêng tư. Các thuật toán học máy tiên tiến đang giúp các nhà quảng cáo không chỉ dọn dẹp các tập dữ liệu mà còn xác định các mô hình hành vi hiệu quả hơn với ít dữ liệu hơn.
Điều này cho phép các nhà tiếp thị linh hoạt khi đo lường hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị của họ, thay vì tuân theo một phương pháp single-touch. Học máy cũng giúp các nhà tiếp thị xác định các điểm tiếp xúc hiệu quả nhanh hơn nhiều so với trước đây, tiết kiệm thời gian và tiền bạc về lâu dài.
Giải pháp ngoài nhà thông minh hơn
Cùng với việc phần mềm ngày càng cải thiện, phần cứng cũng vậy. Mặc dù các giải pháp đơn giản như mã QR hoặc mã phiếu giảm giá độc đáo là những cách tuyệt vời để các thương hiệu đo lường các chiến dịch ngoài trời của họ, nhưng công nghệ kỹ thuật số ngoài trời đang phát triển nhanh hơn bao giờ hết. Một số sản phẩm kỹ thuật số có thể đo lường lưu lượng truy cập và số lần hiển thị, điều này đặc biệt hiệu quả khi được kết hợp với khả năng nhắm mục tiêu nâng cao được tích hợp với dữ liệu của bên thứ nhất.
Sử dụng MMP để giảm thiểu rủi ro
Các quy định về quyền riêng tư, thay đổi chính sách của cửa hàng ứng dụng và bối cảnh tiếp thị trên thiết bị di động ngày càng phát triển có nghĩa là việc theo dõi dữ liệu một cách chính xác có thể trở nên phức tạp. Các nhà tiếp thị di động có thể tìm thấy niềm an ủi khi làm việc với MMP để giúp chứng minh dữ liệu của họ trong tương lai và giảm thiểu tình trạng mất dữ liệu. MMP có thể cung cấp tập dữ liệu được đa dạng hóa tốt để bạn không chỉ dựa vào dữ liệu của riêng mình mà còn dựa vào dữ liệu cấp ngành. MMP cũng có các giao thức bảo mật và quyền riêng tư để đảm bảo dữ liệu của bạn phù hợp với mục tiêu kinh doanh đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng.
Các điểm chính
- Marketing attribution là khả năng xác định kênh và chiến dịch tiếp thị nào đang thúc đẩy khách hàng tiềm năng, góp phần vào doanh số bán hàng và chuyển đổi, mang lại cho bạn cái nhìn chính xác về ROI của mình.
- Từ lần đầu tiên khách hàng biết đến một thương hiệu cho đến khi họ mua sản phẩm hoặc dịch vụ, marketing attribution đã vẽ nên một bức tranh tổng thể về cách mỗi chiến dịch đóng góp vào hành trình của khách hàng. Điều này giúp bạn phân bổ ngân sách một cách chiến lược và xác định các cơ hội tăng trưởng.
- Marketing attribution có thể là một lần chạm (ghi nhận một điểm tiếp xúc với chuyển đổi) hoặc nhiều lần chạm (phân bổ credit trên nhiều điểm tiếp xúc khác nhau trong hành trình của khách hàng). Các mô hình cảm ứng đa điểm phổ biến bao gồm phân bổ tuyến tính, phân rã theo thời gian, dựa trên chữ U, hình chữ W và phân bổ tùy chỉnh.
- Không có giải pháp chung cho tất cả các phân bổ, vì vậy điều quan trọng là phải xác định mục tiêu của bạn là gì và chu kỳ mua hàng của bạn phức tạp đến mức nào. Bạn cũng cần xác định nhóm công nghệ của mình và đảm bảo chất lượng dữ liệu cao.
- Những thay đổi về quyền riêng tư và sự gia tăng các khu vườn có tường bao quanh từ các nền tảng quảng cáo sẽ tiếp tục thách thức các nhà tiếp thị, nhưng trí tuệ nhân tạo và MMP có thể đưa ra các giải pháp sáng tạo cho các lực lượng thị trường. Nếu bạn chọn làm việc với MMP, hãy đảm bảo họ có thể hỗ trợ nền tảng của bạn và cung cấp độ chính xác, khả năng mở rộng cũng như dịch vụ chăm sóc khách hàng tuyệt vời.
