Bạn đã bao giờ tự hỏi: Ngân sách đổ vào Facebook Ads, Google Ads, SEO, Email… kênh nào mới thực sự mang lại khách hàng? Điểm chạm nào trên hành trình của họ là quan trọng nhất? Nếu câu trả lời của bạn là “tôi không chắc”, thì Attribution Model (mô hình phân bổ) chính là chìa khóa bạn đang tìm kiếm.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào bản chất của các mô hình phân bổ, từ những mô hình cổ điển đến giải pháp thông minh của Google Analytics 4, giúp bạn đưa ra quyết định marketing dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính.
Tại sao mô hình phân bổ (Attribution Model) lại quan trọng?
Nói một cách đơn giản, Attribution Model là một bộ quy tắc xác định cách phân bổ giá trị cho các điểm chạm trên hành trình chuyển đổi. Việc lựa chọn đúng mô hình không chỉ là một thao tác kỹ thuật, mà nó quyết định đến chiến lược phân bổ ngân sách và định hướng tăng trưởng của toàn bộ hoạt động marketing.
Giải quyết “nỗi đau”: Đánh giá đúng vai trò của từng kênh marketing
Nếu không có mô hình phân bổ, chúng ta thường có xu hướng ghi nhận 100% công lao cho kênh cuối cùng mà khách hàng tương tác trước khi mua hàng (ví dụ: click vào quảng cáo tìm kiếm rồi mua ngay). Điều này vô tình bỏ qua vai trò của các kênh khác như bài đăng trên mạng xã hội đã gieo mầm ý tưởng, hay email marketing đã nuôi dưỡng sự quan tâm. Một mô hình phân bổ hợp lý sẽ giúp bạn ghi nhận công bằng cho cả người “dọn cỗ” lẫn người “chốt đơn”.
Tối ưu hóa ngân sách quảng cáo dựa trên dữ liệu chính xác
Khi bạn biết chính xác kênh nào đóng góp bao nhiêu % vào hành trình chuyển đổi, bạn có thể tự tin tái phân bổ ngân sách. Thay vì đầu tư dàn trải, bạn sẽ tập trung nguồn lực vào những kênh có hiệu suất cao nhất ở từng giai đoạn của phễu marketing, từ đó tối đa hóa ROI (Return on Investment).
Thấu hiểu toàn diện hành trình khách hàng (Customer Journey)
Mỗi khách hàng có một con đường riêng để đến với bạn. Việc phân tích dữ liệu qua các mô hình phân bổ khác nhau giúp bạn vẽ nên một bức tranh đa chiều về hành trình khách hàng. Bạn sẽ hiểu được kênh nào hiệu quả cho việc tạo nhận thức (awareness), kênh nào giỏi trong việc thúc đẩy cân nhắc (consideration), và kênh nào là “sát thủ chốt đơn” (conversion).
So sánh các mô hình attribution phổ biến nhất (Rule-Based Models)
Đây là những mô hình hoạt động dựa trên các quy tắc định sẵn. Mỗi mô hình có một góc nhìn riêng về việc “ai là người có công lớn nhất”.
Mô hình Last Click: Ghi nhận cho điểm chạm cuối cùng
- Cách hoạt động: 100% giá trị chuyển đổi được ghi nhận cho điểm chạm cuối cùng trước khi chuyển đổi xảy ra.
- Ưu điểm: Đơn giản, dễ hiểu, là mô hình mặc định trên nhiều nền tảng trước đây.
- Nhược điểm: Bỏ qua hoàn toàn các điểm chạm khởi tạo và nuôi dưỡng ở giai đoạn đầu, dễ dẫn đến đánh giá sai lệch về hiệu quả tổng thể.
Mô hình First Click: Tôn vinh kênh khởi tạo hành trình
- Cách hoạt động: 100% giá trị chuyển đổi được ghi nhận cho điểm chạm đầu tiên mà khách hàng tương tác.
- Ưu điểm: Giúp xác định các kênh có vai trò khơi gợi nhu cầu và tạo nhận thức thương hiệu tốt nhất.
- Nhược điểm: Không ghi nhận vai trò của các kênh ở giai đoạn sau, vốn có tác động trực tiếp đến quyết định mua hàng.
Mô hình Linear: Ghi nhận công bằng cho mọi điểm chạm
- Cách hoạt động: Giá trị chuyển đổi được chia đều cho tất cả các điểm chạm trong hành trình.
- Ưu điểm: Ghi nhận sự đóng góp của toàn bộ hành trình, không bỏ sót kênh nào.
- Nhược điểm: Coi tất cả các điểm chạm có vai trò như nhau, trong khi thực tế tác động của chúng là khác nhau.
Mô hình Time Decay: Trọng số tăng dần về cuối hành trình
- Cách hoạt động: Các điểm chạm càng gần thời điểm chuyển đổi thì càng nhận được nhiều giá trị hơn.
- Ưu điểm: Phản ánh hợp lý hơn thực tế rằng các tương tác gần đây có ảnh hưởng lớn hơn đến quyết định mua hàng.
- Nhược điểm: Có thể đánh giá thấp các kênh tạo nhận thức ban đầu.
Mô hình Position-Based (U-Shaped): Đánh giá cao điểm đầu và cuối
- Cách hoạt động: Thường phân bổ 40% giá trị cho điểm chạm đầu tiên, 40% cho điểm chạm cuối cùng, và 20% còn lại chia đều cho các điểm chạm ở giữa.
- Ưu điểm: Ghi nhận tầm quan trọng của cả kênh khởi tạo và kênh chốt đơn.
- Nhược điểm: Việc gán tỷ lệ 40-20-40 là cố định và có thể không đúng với mọi loại hình kinh doanh.
Data-Driven Attribution: Mô hình phân bổ thông minh của GA4
Bước ra khỏi thế giới của các quy tắc định sẵn, Data-Driven Attribution (DDA) là câu trả lời của Google cho một thế giới marketing ngày càng phức tạp.
Cách Data-Driven Attribution hoạt động dựa trên máy học
Không giống các mô hình trên, DDA sử dụng thuật toán máy học của Google để phân tích tất cả các hành trình chuyển đổi (và cả những hành trình không chuyển đổi) trên tài sản của bạn. Bằng cách so sánh các con đường này, mô hình sẽ xác định xác suất chuyển đổi của từng điểm chạm và phân bổ giá trị một cách linh hoạt dựa trên đóng góp thực tế của chúng. Để hiểu sâu hơn về cơ chế, bạn có thể tham khảo tài liệu chính thức từ Google.
Lợi ích vượt trội so với các mô hình phân bổ truyền thống
- Khách quan: Dựa trên dữ liệu thực tế của chính bạn, không áp đặt quy tắc cứng nhắc.
- Năng động: Mô hình tự động cập nhật khi hành vi của người dùng thay đổi.
- Toàn diện: Phân tích và ghi nhận giá trị cho cả những điểm chạm tưởng chừng như không quan trọng.
Tại sao Data-Driven là mô hình mặc định trên Google Analytics 4?
Google đặt DDA làm mặc định vì nó đại diện cho một bước tiến lớn trong việc phân tích dữ liệu marketing. Trong bối cảnh quyền riêng tư ngày càng được siết chặt và sự biến mất của cookie bên thứ ba, khả năng phân tích và mô hình hóa dữ liệu của DDA giúp các nhà tiếp thị có được cái nhìn chính xác nhất có thể về hiệu quả chiến dịch.
Khi nào nên sử dụng từng loại mô hình phân bổ?
Việc lựa chọn mô hình phụ thuộc vào mục tiêu chiến dịch và độ dài chu kỳ bán hàng của bạn.
Chọn Last Click & First Click cho các chiến dịch ngắn hạn
Nếu bạn đang chạy các chiến dịch tập trung vào chuyển đổi nhanh (ví dụ: flash sale, khuyến mãi giới hạn) với chu kỳ bán hàng ngắn, Last Click có thể cung cấp một cái nhìn nhanh chóng về kênh “chốt đơn” hiệu quả. Ngược lại, First Click phù hợp cho các chiến dịch xây dựng nhận thức thương hiệu.
Chọn Linear, Time Decay, Position-Based cho chu kỳ bán hàng dài
Đối với các sản phẩm/dịch vụ cần thời gian cân nhắc lâu (B2B, sản phẩm giá trị cao), các mô hình này cung cấp cái nhìn cân bằng hơn về vai trò của các kênh nuôi dưỡng. Time Decay và Position-Based thường được ưu tiên hơn Linear vì chúng phân bổ trọng số hợp lý hơn.
Khi nào doanh nghiệp nên tin tưởng vào Data-Driven Attribution
Một khi tài khoản Google Analytics 4 của bạn đã tích lũy đủ dữ liệu chuyển đổi (Google yêu cầu một ngưỡng tối thiểu trong 30 ngày), DDA nên là lựa chọn ưu tiên. Nó loại bỏ phỏng đoán và cung cấp một góc nhìn dựa trên dữ liệu, phù hợp với hầu hết các mô hình kinh doanh trong dài hạn.
Cách xem và thay đổi mô hình phân bổ trong Google Analytics 4
GA4 cho phép bạn dễ dàng so sánh hiệu quả của các kênh dưới các góc nhìn phân bổ khác nhau.
Hướng dẫn truy cập báo cáo so sánh các mô hình attribution
- Trong menu bên trái, điều hướng đến Advertising (Quảng cáo).
- Trong mục Attribution (Phân bổ), chọn Model comparison (So sánh mô hình).
- Tại đây, bạn có thể chọn và so sánh song song các mô hình khác nhau để xem giá trị chuyển đổi và doanh thu thay đổi như thế nào theo từng kênh.
Các bước thay đổi thiết lập mô hình phân bổ cho toàn bộ tài sản
Bạn cũng có thể thay đổi mô hình phân bổ mặc định cho tất cả các báo cáo trong GA4:
- Đi đến Admin (Quản trị).
- Trong cột Property (Tài sản), chọn Attribution Settings (Cài đặt phân bổ).
- Trong mục Reporting attribution model, chọn mô hình bạn muốn đặt làm mặc định và nhấn Save (Lưu).
Bắt đầu đánh giá chính xác hiệu quả marketing
Việc hiểu và lựa chọn đúng Attribution Model không còn là một lựa chọn, mà là yêu cầu bắt buộc để tối ưu hóa hiệu quả marketing trong kỷ nguyên số. Nó giúp bạn chuyển từ việc “đoán” sang việc “biết” kênh nào thực sự hiệu quả, từ đó đưa ra các quyết định phân bổ ngân sách thông minh và chính xác hơn.
Bước tiếp theo: Thiết lập UTM Parameters để thu thập dữ liệu sạch
Một mô hình phân bổ tốt nhất cũng sẽ trở nên vô dụng nếu dữ liệu đầu vào không chính xác. Để có dữ liệu đầu vào chuẩn xác cho các mô hình phân bổ, việc thiết lập UTM Parameters một cách nhất quán là yêu cầu bắt buộc, giúp GA4 nhận diện đúng nguồn và chiến dịch của bạn.
Nâng cao: Kỹ thuật Phân tích & Báo cáo Dữ liệu chuyển đổi chuyên sâu
Sau khi đã có mô hình và dữ liệu, bước tiếp theo là đi sâu vào Phân tích & Báo cáo Dữ liệu để tìm ra những insight đắt giá. Việc kết hợp mô hình phân bổ với các báo cáo chi tiết sẽ mở ra những cơ hội tăng trưởng mà trước đây bạn có thể đã bỏ lỡ.
