Tại sao Marketing Manager & Data Analyst cần thấu hiểu mô hình phân bổ?
Trong thế giới marketing kỹ thuật số phức tạp ngày nay, khách hàng không còn đi theo một con đường thẳng đến quyết định mua hàng. Họ có thể thấy một quảng cáo trên Facebook, tìm kiếm thông tin trên Google, đọc một bài blog, nhận email, rồi mới thực hiện chuyển đổi. Vậy, kênh nào xứng đáng được ghi nhận công lao? Nếu chỉ nhìn vào điểm chạm cuối cùng, chúng ta đang bỏ lỡ cả một bức tranh lớn.
Vượt qua giới hạn của việc đánh giá hiệu quả kênh một cách phiến diện
Việc chỉ ghi nhận cho kênh cuối cùng (Last-Click) giống như chỉ khen thưởng tiền đạo ghi bàn mà bỏ qua công sức của toàn bộ đội bóng đã chuyền bóng. Marketing Attribution Model giúp bạn ghi nhận giá trị của tất cả các điểm chạm, từ kênh khởi tạo nhận thức đến kênh thúc đẩy chuyển đổi, mang lại cái nhìn công bằng và toàn diện về hiệu suất của từng hoạt động marketing.
Tối ưu hóa ngân sách marketing dựa trên dữ liệu chính xác
Khi bạn hiểu rõ kênh nào đóng vai trò “hỗ trợ” và kênh nào đóng vai trò “chốt sale”, bạn có thể phân bổ lại ngân sách một cách thông minh. Thay vì dồn tiền vào những kênh tưởng chừng hiệu quả bề mặt, bạn sẽ đầu tư vào một tổ hợp kênh marketing hoạt động cộng hưởng, tối đa hóa Lợi tức đầu tư (ROI) và giảm thiểu chi phí lãng phí.
Xây dựng bức tranh toàn cảnh về hành trình khách hàng đa điểm chạm
Mô hình phân bổ không chỉ là một công cụ đo lường, nó là một tấm bản đồ chi tiết về hành vi của khách hàng. Bằng cách phân tích dữ liệu này, bạn có thể thấu hiểu sâu sắc hơn về cách khách hàng tương tác với thương hiệu, từ đó cá nhân hóa thông điệp, cải thiện trải nghiệm và xây dựng những chiến lược nuôi dưỡng hiệu quả hơn.
Các mô hình Marketing Attribution phổ biến nhất hiện nay
Không có mô hình nào là hoàn hảo cho tất cả mọi người. Việc lựa chọn mô hình phụ thuộc vào mục tiêu kinh doanh, ngành hàng và mức độ phức tạp của hành trình khách hàng. Dưới đây là các mô hình phổ biến nhất:
Mô hình Last-Click Attribution (Phân bổ cho lần nhấp cuối cùng)
Đây là mô hình mặc định trên nhiều nền tảng. Toàn bộ 100% giá trị chuyển đổi được gán cho điểm chạm cuối cùng mà khách hàng tương tác trước khi mua hàng.
- Ưu điểm: Đơn giản, dễ cài đặt và đo lường.
- Nhược điểm: Bỏ qua hoàn toàn vai trò của các kênh ở giai đoạn đầu và giữa phễu.
Mô hình First-Click Attribution (Phân bổ cho lần nhấp đầu tiên)
Ngược lại với Last-Click, mô hình này gán 100% giá trị chuyển đổi cho điểm chạm đầu tiên mà khách hàng biết đến bạn.
- Ưu điểm: Giúp xác định các kênh tạo ra nhận thức (Awareness) hiệu quả.
- Nhược điểm: Không ghi nhận công lao của các kênh đã nuôi dưỡng và thuyết phục khách hàng.
Mô hình phân bổ Linear (Phân bổ tuyến tính)
Mô hình này chia đều giá trị chuyển đổi cho tất cả các điểm chạm trong hành trình của khách hàng. Ví dụ, nếu có 4 điểm chạm, mỗi điểm sẽ nhận 25% giá trị.
- Ưu điểm: Ghi nhận sự đóng góp của mọi kênh, mang tính dân chủ.
- Nhược điểm: Coi tất cả các điểm chạm có vai trò như nhau, điều này không phải lúc nào cũng đúng.
Mô hình Time Decay (Phân bổ theo thời gian)
Các điểm chạm gần thời điểm chuyển đổi nhất sẽ nhận được nhiều giá trị hơn. Những điểm chạm càng xa về trước sẽ nhận được càng ít giá trị.
- Ưu điểm: Phản ánh thực tế rằng các tương tác gần đây có tác động 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)
Còn được gọi là mô hình U-Shaped, nó gán 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 tạo nhận thức và kênh chốt chuyển đổi.
- Nhược điểm: Tỷ lệ 40/20/40 là con số giả định, có thể không phù hợp với mọi doanh nghiệp.
Mô hình Data-Driven Attribution (Phân bổ dựa trên dữ liệu)
Đây là mô hình phức tạp và hiệu quả nhất. Nó sử dụng thuật toán Machine Learning để phân tích tất cả các hành trình (cả chuyển đổi và không chuyển đổi) để xác định xác suất đóng góp thực tế của mỗi điểm chạm.
- Ưu điểm: Chính xác, khách quan và loại bỏ phỏng đoán.
- Nhược điểm: Yêu cầu một lượng dữ liệu đủ lớn và thường chỉ có trên các nền tảng quảng cáo lớn như Google Ads hay Google Analytics 4.
Case study & Số liệu: Tác động của việc lựa chọn mô hình phân bổ đến ROI
Lý thuyết là vậy, nhưng thực tế thì sao? Việc thay đổi mô hình phân bổ có thể tạo ra những tác động đáng kinh ngạc đến hiệu quả marketing.
Nghiên cứu điển hình: Tăng 30% hiệu quả quảng cáo khi chuyển từ Last-Click sang Data-Driven Attribution
Một nghiên cứu của Google cho thấy các công ty chuyển từ mô hình Last-Click sang Data-Driven đã thấy sự gia tăng trung bình 15-35% trong tỷ lệ chuyển đổi với cùng một mức chi tiêu quảng cáo. Điều này xảy ra vì họ bắt đầu đầu tư đúng đắn vào các kênh “hỗ trợ” ở đầu phễu, những kênh mà trước đây bị mô hình Last-Click đánh giá thấp.
Số liệu thị trường về xu hướng áp dụng các mô hình phân bổ marketing
Theo một khảo sát của eMarketer, trong khi Last-Click vẫn còn phổ biến do sự đơn giản, xu hướng dịch chuyển sang các mô hình đa điểm chạm (Multi-touch Attribution) như Linear, Time Decay và đặc biệt là Data-Driven đang tăng nhanh. Các doanh nghiệp trưởng thành về dữ liệu hiểu rằng đo lường phiến diện sẽ dẫn đến quyết định sai lầm.
Làm thế nào để chọn đúng mô hình phân bổ cho doanh nghiệp của bạn?
Không có câu trả lời duy nhất. Hãy dựa vào 3 yếu tố cốt lõi sau đây:
Xác định độ dài chu kỳ bán hàng (Sales Cycle)
- Chu kỳ ngắn (ngành B2C, e-commerce): Các mô hình như Last-Click hoặc Time Decay có thể đủ dùng vì quyết định mua hàng diễn ra nhanh.
- Chu kỳ dài (ngành B2B, sản phẩm giá trị cao): Cần các mô hình phức tạp hơn như Linear, Position-Based hoặc Data-Driven để ghi nhận tất cả các điểm chạm nuôi dưỡng trong một thời gian dài.
Phân tích các kênh marketing chủ lực đang sử dụng
Nếu bạn chỉ tập trung vào 1-2 kênh (ví dụ: chỉ chạy Google Search Ads), mô hình đơn giản có thể chấp nhận được. Nhưng nếu bạn triển khai một chiến lược đa kênh (Social, Search, Email, Content…), một mô hình đa điểm chạm là bắt buộc để hiểu sự tương tác giữa chúng.
Đánh giá mức độ trưởng thành về dữ liệu của đội ngũ
Bạn có đủ dữ liệu để mô hình Data-Driven hoạt động không? Đội ngũ của bạn có khả năng phân tích và hành động dựa trên những insight phức tạp không? Nếu câu trả lời là chưa, hãy bắt đầu với các mô hình đơn giản hơn như Linear hoặc Time Decay và phát triển dần lên.
Những thách thức và sai lầm cần tránh khi triển khai Marketing Attribution
Triển khai mô hình phân bổ không phải lúc nào cũng dễ dàng. Dưới đây là những cạm bẫy phổ biến cần né tránh:
Hiểu lầm về sự khác biệt dữ liệu giữa các nền tảng (Facebook Ads vs Google Analytics)
Mỗi nền tảng có cách ghi nhận chuyển đổi riêng, dẫn đến sự chênh lệch. Việc hiểu rõ nguyên nhân gốc rễ là yếu tố sống còn. Tham khảo thêm: Tại sao số liệu Facebook Ads và GA khác nhau?
Cạm bẫy khi chỉ tin vào một mô hình phân bổ duy nhất
Thay vì chọn một mô hình và tin vào nó một cách mù quáng, hãy sử dụng công cụ so sánh mô hình (Model Comparison Tool) trong Google Analytics. Việc so sánh các mô hình khác nhau sẽ cho bạn những góc nhìn đa chiều về hiệu suất của từng kênh.
Bỏ qua các điểm chạm ngoại tuyến (offline touchpoints)
Khách hàng có thể thấy quảng cáo online, nhưng lại đến cửa hàng để mua. Hoặc họ gọi điện đến hotline sau khi xem website. Việc tích hợp dữ liệu từ các kênh offline (qua CRM, tổng đài) vào mô hình phân bổ là một thách thức lớn nhưng cực kỳ quan trọng để có cái nhìn 360 độ.
Bước tiếp theo: Tích hợp Attribution vào hệ thống báo cáo Marketing
Marketing Attribution không nên chỉ là một bài tập lý thuyết. Nó cần phải thay đổi cách bạn ra quyết định hàng ngày.
Cách mô hình phân bổ thay đổi báo cáo hiệu suất chiến dịch
Báo cáo của bạn sẽ không chỉ có cột “Chuyển đổi” nữa, mà sẽ có thêm các cột như “Chuyển đổi được hỗ trợ” (Assisted Conversions). Bạn sẽ bắt đầu đánh giá các kênh content marketing không chỉ qua lượt chuyển đổi trực tiếp mà còn qua vai trò hỗ trợ của chúng trong việc tạo ra các chuyển đổi ở kênh khác.
Phân tích dữ liệu & báo cáo Marketing để ra quyết định chiến lược
Dữ liệu từ mô hình phân bổ là đầu vào quan trọng cho các quyết định chiến lược:
- Phân bổ ngân sách: Tăng ngân sách cho kênh có nhiều chuyển đổi được hỗ trợ.
- Sáng tạo nội dung: Xây dựng nội dung phù hợp cho từng giai đoạn của hành trình khách hàng.
- Tối ưu hóa chiến dịch: Điều chỉnh thông điệp dựa trên vai trò của kênh trong phễu marketing.
Để ra quyết định hiệu quả, bạn cần một hệ thống báo cáo vững chắc. Tham khảo thêm: Phân tích dữ liệu & Báo cáo Marketing.
Kết luận: Chấm dứt “đoán mò”, bắt đầu tối ưu dựa trên dữ liệu thực tế
Marketing Attribution Model không phải là cây đũa thần, nhưng nó là công cụ mạnh mẽ nhất giúp bạn chuyển từ việc “đoán mò” sang tối ưu hóa dựa trên dữ liệu. Bằng cách thấu hiểu và áp dụng đúng mô hình phân bổ, bạn sẽ không chỉ chứng minh được giá trị của marketing một cách rõ ràng mà còn đưa ra được những quyết định chiến lược giúp doanh nghiệp tăng trưởng bền vững.
