Phương Pháp Đo Lường Hiệu Quả Các Chiến Dịch Marketing

Marketing không chỉ dừng lại ở việc thu hút sự chú ý của khách hàng mà còn là một công cụ quan trọng giúp các doanh nghiệp đạt được mục tiêu tăng trưởng và phát triển bền vững. Để đảm bảo mỗi chiến dịch marketing mang lại hiệu quả tối đa, việc đo lường và đánh giá kết quả là điều không thể thiếu.

Những phương pháp đo lường hiệu quả các chiến dịch marketing không chỉ cung cấp thông tin chi tiết về hiệu suất mà còn giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược kịp thời, tối ưu hóa ngân sách và nâng cao lợi tức đầu tư (ROI). Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá những ưu điểm và hạn chế của ba phương pháp đo lường chính: Attribution (Phân bổ), Experiment (Thử nghiệm) và Marketing Mix Modeling (MMM).

1. Attribution (Phân bổ)

Phương pháp Attribution là một cách để phân tích và ghi nhận hiệu suất của các kênh tiếp thị trong việc tạo ra doanh thu hoặc chuyển đổi. Phương pháp này theo dõi và ghi lại các điểm chạm (touchpoint) mà khách hàng gặp trước khi thực hiện hành động mong muốn như mua hàng hoặc đăng ký dịch vụ.

Các loại hình Attribution phổ biến:

• Last-click Attribution: Gán giá trị cho touchpoint cuối cùng mà khách hàng tiếp xúc trước khi mua.
• First-click Attribution: Gán giá trị cho touchpoint đầu tiên mà khách hàng tiếp xúc.
• Linear Attribution: Gán giá trị đồng đều cho tất cả touchpoints.
• Time Decay Attribution: Gán giá trị cao hơn cho các touchpoints gần thời điểm mua hàng.
• U-shaped Attribution: Gán giá trị cao nhất cho touchpoints đầu tiên và cuối cùng.

Ưu điểm:

• Cung cấp thông tin chi tiết về điểm chạm (touchpoints): Giúp marketers hiểu rõ hơn về hành trình của khách hàng và các kênh tiếp thị nào đang đóng góp nhiều nhất vào doanh thu.
• Giúp điều chỉnh chiến lược tiếp thị nhanh chóng: Nhờ vào dữ liệu chi tiết, doanh nghiệp có thể nhanh chóng điều chỉnh chiến lược để tối ưu hóa hiệu quả.

Hạn chế:

• Khó xác định chính xác ảnh hưởng của từng điểm chạm: Do hành vi tiêu dùng phức tạp, việc phân bổ giá trị cho từng touchpoint có thể không phản ánh chính xác ảnh hưởng của chúng. Ví dụ, phương pháp last-click Attribution thường gán toàn bộ giá trị cho touchpoint cuối cùng, bỏ qua vai trò của các touchpoint trước đó.

2. Experiment (Thử nghiệm)

Phương pháp Experiment trong Marketing là một công cụ mạnh mẽ giúp marketers đo lường và đánh giá hiệu quả của các chiến lược tiếp thị thông qua việc thực hiện các thử nghiệm kiểm soát và so sánh kết quả giữa nhóm thử nghiệm (testing) và nhóm kiểm soát (control).

Quy trình thực hiện:

• A/B Testing: Marketers chia ngẫu nhiên một nhóm khách hàng hoặc một phần của đối tượng mục tiêu thành hai nhóm: nhóm A và nhóm B. Nhóm A tiếp xúc với phiên bản gốc hoặc trạng thái hiện tại của một yếu tố tiếp thị (ví dụ: một trang web, một email tiếp thị, một quảng cáo), trong khi nhóm B tiếp xúc với một phiên bản thử nghiệm hoặc biến thể của yếu tố đó. Sau khi tiếp xúc, dữ liệu được thu thập và phân tích để so sánh hiệu quả giữa hai nhóm, từ đó đưa ra kết luận về yếu tố tiếp thị nào hoạt động tốt hơn.

Ưu điểm:

• Cung cấp cái nhìn chính xác về ảnh hưởng của từng biến số: Giúp marketers hiểu rõ hơn về tác động của các chiến lược tiếp thị cụ thể đối với hành vi và phản hồi của khách hàng.

Hạn chế:

• Phức tạp và tốn kém khi mở rộng quy mô (scale-up): Khi có nhiều biến số tác động đến kết quả, quá trình thiết kế và thực hiện thử nghiệm có thể trở nên phức tạp và tốn kém về thời gian và chi phí. Điều này có thể làm giảm tính khả thi và hiệu quả của các thử nghiệm, đặc biệt là khi cần phải tiến hành nhiều thử nghiệm song song hoặc liên quan đến các yếu tố phức tạp.

Cách vượt qua hạn chế:

• Cân nhắc và lựa chọn các thử nghiệm cần thiết: Để đảm bảo hiệu quả, các marketers cần phải lựa chọn cẩn thận các thử nghiệm cần thực hiện.
• Tối ưu hóa quá trình thực hiện: Đảm bảo quá trình thực hiện thử nghiệm được tối ưu hóa để tiết kiệm thời gian và chi phí.

3. Marketing Mix Modeling (MMM)

Theo một nghiên cứu của Google và Kantar, ở thị trường Mỹ, có đến 60% marketers đang sử dụng Marketing Mix Modeling (MMM). Và trong những marketers chưa sử dụng, 58% có ý định sử dụng MMM trong tương lai (Kantar, 2023).

MMM là một phương pháp đo lường hiệu quả marketing dựa trên việc sử dụng các phương pháp phân tích thống kê, đặc biệt là phân tích hồi quy (regression analysis).

Cơ chế hoạt động:

• Thu thập và phân tích dữ liệu: Thu thập và phân tích dữ liệu về các biến số marketing (như quảng cáo, giá cả, hoạt động bán hàng, v.v.) cùng với dữ liệu về doanh số bán hàng và lợi nhuận để xây dựng các mô hình thống kê.
• Xây dựng các mô hình thống kê: Các mô hình này sau đó được sử dụng để đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố marketing đến hiệu suất kinh doanh và dự đoán kết quả cho các kịch bản marketing khác nhau.

Ưu điểm:

1. Xác định được Return On Investment (ROI) của từng hoạt động marketing: Bằng cách phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố marketing và doanh số bán hàng/lợi nhuận, MMM giúp xác định ROI của từng hoạt động marketing. Điều này giúp marketers biết được họ đang đầu tư vào các hoạt động nào mang lại hiệu suất cao nhất.

   Ví dụ: Một công ty bán lẻ áp dụng MMM để đánh giá hiệu quả của các chiến dịch marketing trong vòng 1 năm qua. Kết quả cho thấy chiến dịch TikTok livestream mang lại ROI cao nhất, trong khi chiến dịch “Summer Collection” có ROI thấp nhất. Nhờ MMM, công ty có thể điều chỉnh chiến lược tiếp thị để tối ưu hóa ROI trong các chiến dịch tiếp theo.

2. Xác định được mức độ tối ưu của hoạt động marketing (marketing efficiency): MMM cho phép đánh giá hiệu suất của các kênh truyền thông và xác định mức độ tối ưu của chúng. Ví dụ, một công ty sử dụng MMM để đánh giá hiệu quả của các kênh truyền thông như OOH (quảng cáo ngoài trời) và TV, và nhận thấy rằng các kênh này đang được đầu tư quá nhiều so với hiệu quả thực sự mà chúng mang lại. Trong khi đó, các kênh Influencers và mạng xã hội cho thấy hiệu suất đầu tư tốt và tiềm năng tăng trưởng cao hơn.

   Ví dụ: Dựa trên các kết quả từ MMM, công ty điều chỉnh ngân sách tiếp thị bằng cách giảm đầu tư vào các kênh không hiệu quả và tăng cường đầu tư vào các kênh có hiệu suất cao hơn.

3. Đưa ra các kịch bản cho việc phân bổ ngân sách (budget allocation scenarios): MMM không chỉ giúp xác định hiệu quả của các hoạt động marketing hiện tại mà còn giúp dự đoán kết quả cho các kịch bản phân bổ ngân sách khác nhau.

   Ví dụ: Một công ty sử dụng MMM để dự đoán các kịch bản phân bổ ngân sách. Kết quả cho thấy, bằng cách giảm bớt ngân sách cho các kênh như TikTok, Google và Programmatic, và tăng cường đầu tư vào các kênh như Paid Search, Influencers và Instagram, doanh số bán hàng có thể tăng đến 25% mà vẫn giữ nguyên ngân sách marketing.

Hạn chế:

• Cần có dữ liệu lịch sử đầy đủ và chính xác: Để xây dựng mô hình hiệu quả, cần phải có dữ liệu lịch sử chi tiết và chính xác.
• Không thể dự đoán được các yếu tố bất ngờ: MMM không thể dự đoán được các yếu tố ngoài dự liệu, chẳng hạn như các biến động thị trường không mong đợi.

Kết hợp các phương pháp đo lường

Khi kết hợp cẩn thận, ba phương pháp đo lường này cung cấp cái nhìn toàn diện về hiệu quả của chiến lược marketing và giúp các marketers đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu và thông tin đáng tin cậy. Sự kết hợp linh hoạt giữa Attribution, Experiment và MMM sẽ giúp doanh nghiệp nắm bắt được bức tranh toàn diện về hiệu suất marketing, từ đó xây dựng những chiến lược hiệu quả hơn và đạt được thành công bền vững trên thị trường.

Tổng kết

Việc đo lường hiệu quả các chiến dịch marketing đóng vai trò then chốt trong việc tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và nâng cao lợi tức đầu tư. Ba phương pháp chính, gồm Attribution (phân bổ), Experiment (thử nghiệm) và Marketing Mix Modeling (MMM), đều mang lại những góc nhìn quan trọng và bổ ích. Sự kết hợp linh hoạt và sáng tạo giữa các phương pháp này sẽ giúp doanh nghiệp nắm bắt được bức tranh toàn diện về hiệu suất marketing, từ đó xây dựng những chiến lược hiệu quả hơn, tạo nên sự khác biệt và thành công bền vững trên thị trường.