Tại sao mô hình “Last Click” đang đánh giá sai lệch hiệu quả Social Media của bạn?
Mô hình phân bổ “Last Click” (lượt nhấp cuối cùng) từng là tiêu chuẩn vàng, nhưng trong thế giới marketing đa kênh phức tạp ngày nay, nó đã trở nên lỗi thời. Việc chỉ ghi nhận công lao cho điểm chạm cuối cùng trước khi khách hàng chuyển đổi chẳng khác nào chỉ trao huy chương cho cầu thủ ghi bàn mà bỏ qua toàn bộ đồng đội đã kiến tạo.
Cái bẫy của việc chỉ tập trung vào các kênh “chốt đơn”
Khi chỉ nhìn vào Last Click, bạn sẽ thấy các kênh như Google Search Ads (branded keyword) hay Email Marketing (remarketing) luôn có tỷ lệ chuyển đổi cao nhất. Điều này tạo ra một ảo giác rằng đây là những kênh duy nhất mang lại hiệu quả, khiến bạn có xu hướng dồn ngân sách vào chúng. Tuy nhiên, bạn đang bỏ qua một câu hỏi quan trọng: Điều gì đã khiến khách hàng tìm kiếm thương hiệu của bạn hoặc đăng ký nhận email ngay từ đầu?
Bỏ lỡ vai trò “mồi câu” của Social Media trong hành trình khách hàng
Social Media thường đóng vai trò then chốt ở giai đoạn đầu của hành trình khách hàng (Awareness & Consideration). Một người dùng có thể thấy quảng cáo của bạn trên Facebook, xem một video review trên TikTok, sau đó vài ngày mới tìm kiếm tên thương hiệu trên Google và thực hiện mua hàng. Trong kịch bản này, Social Media chính là “mồi câu” khởi tạo nhu cầu, nhưng lại không được ghi nhận giá trị chuyển đổi nào theo mô hình Last Click.
Bước 1: Chuẩn hóa cấu trúc UTM để thu thập dữ liệu chính xác
Để phân tích chính xác, dữ liệu đầu vào phải sạch và nhất quán. “Rác vào, rác ra” là quy luật không thể tránh khỏi. Việc chuẩn hóa cấu trúc UTM là nền tảng cốt lõi cho mọi phân tích phía sau.
Xây dựng quy tắc đặt tên UTM nhất quán cho các kênh Social
Thiết lập một quy tắc chung cho toàn bộ đội nhóm marketing. Ví dụ:
- utm_source: Tên nền tảng (VD:
facebook,instagram,tiktok,linkedin). Luôn viết thường. - utm_medium: Loại hình traffic (VD:
social-paid,social-organic,cpc). - utm_campaign: Tên chiến dịch cụ thể (VD:
black-friday-2024,ra-mat-san-pham-moi). - utm_content: Yếu tố phân biệt các quảng cáo trong cùng chiến dịch (VD:
video-ad-1,carousel-post,influencer-a).
Việc sử dụng một công cụ quản lý link tập trung như Funlink có thể giúp đảm bảo tính nhất quán này.
Phân biệt tracking cho chiến dịch Paid Social và Organic Social
Đừng gộp chung tất cả traffic từ một nền tảng. Hãy phân biệt rõ ràng:
- Paid Social: Sử dụng
utm_medium=social-paid(hoặccpc) cho các bài quảng cáo trả phí. - Organic Social: Sử dụng
utm_medium=social-organiccho các link trong bio, bài post tự nhiên, story.
Sự tách biệt này giúp bạn đánh giá chính xác hiệu quả của nỗ lực tự nhiên so với ngân sách quảng cáo bỏ ra.
Case Study: Hậu quả của việc thiếu nhất quán UTM trong phân tích
Một công ty B2C từng gặp khó khăn khi báo cáo của họ xuất hiện nhiều nguồn traffic khác nhau cho cùng một nền tảng như Facebook, facebook, FB, m.facebook.com. Điều này khiến dữ liệu bị phân mảnh, không thể tổng hợp để đánh giá chính xác kênh nào đang hoạt động tốt nhất. Sau khi áp dụng quy tắc đặt tên UTM thống nhất, họ đã có thể xác định rõ ràng rằng Instagram Story (organic) mang lại lượng traffic chất lượng cao hơn hẳn so với Facebook Post (organic), từ đó điều chỉnh lại chiến lược nội dung.
Bước 2: Phân tích sâu hơn với các báo cáo trên Google Analytics 4
Với dữ liệu UTM đã được chuẩn hóa, giờ là lúc khai thác sức mạnh của các công cụ phân tích như Google Analytics 4 (GA4).
Báo cáo “Conversion Paths” để thực hiện customer journey analysis
Báo cáo này (trong mục Advertising > Attribution > Conversion paths) cho phép bạn nhìn thấy toàn bộ chuỗi các điểm chạm mà người dùng đã tương tác trước khi thực hiện chuyển đổi. Bạn sẽ khám phá ra những hành trình phổ biến như: Facebook Ad > Organic Search > Direct và nhận ra vai trò không thể thiếu của kênh Social trong việc mở đầu cuộc hội thoại.
Khám phá vai trò của Social Media qua chỉ số “Assisted Conversions”
Chỉ số “Assisted Conversions” (Chuyển đổi được hỗ trợ) cho thấy số lần một kênh xuất hiện trên hành trình chuyển đổi nhưng không phải là điểm chạm cuối cùng. Trong GA4, báo cáo “Model Comparison” là công cụ tuyệt vời để làm điều này. Bằng cách so sánh mô hình “Last click” với “Data-driven”, bạn sẽ thấy giá trị chuyển đổi (conversion value) của kênh Social Media tăng lên một cách đáng kể, phản ánh đúng vai trò hỗ trợ của nó.
Cách đọc dữ liệu để xác định kênh “khởi tạo” và kênh “hỗ trợ”
- Kênh khởi tạo (First-touch): Các kênh thường xuyên xuất hiện ở đầu báo cáo Conversion Paths. Social Media và Display Ads thường là những kênh khởi tạo xuất sắc.
- Kênh hỗ trợ (Assisted): Các kênh có tỷ lệ Assisted/Last Click Conversions cao. Chúng có vai trò nuôi dưỡng và thúc đẩy khách hàng tiến sâu hơn trong phễu.
- Kênh chốt đơn (Last-touch): Các kênh thường xuyên xuất hiện ở cuối hành trình, như Branded Search hay Remarketing.
Bước 3: Áp dụng dữ liệu vào việc phân bổ ngân sách marketing thông minh
Phân tích không chỉ để biết, mà để hành động. Dữ liệu từ UTM và các mô hình phân bổ sẽ giúp bạn đưa ra quyết định phân bổ ngân sách sáng suốt hơn.
Xác định ngân sách tối thiểu cho các kênh Social top-of-funnel
Dựa trên vai trò khởi tạo và hỗ trợ, hãy đảm bảo các kênh Social luôn có một phần ngân sách ổn định để “gieo mầm” và thu hút khách hàng tiềm năng mới, ngay cả khi chúng không tạo ra chuyển đổi trực tiếp cao.
Tối ưu ngân sách marketing dựa trên vai trò thực sự của từng kênh
Thay vì cắt giảm ngân sách của một kênh Social có Last-click conversion thấp, hãy xem xét vai trò hỗ trợ của nó. Nếu kênh này đóng góp nhiều vào việc khởi tạo hành trình, việc cắt giảm nó có thể làm giảm hiệu quả chung của toàn bộ chiến dịch, kể cả các kênh “chốt đơn” hiệu quả.
Kịch bản E-E-A-T: Tái phân bổ 15% ngân sách từ Remarketing sang TikTok Ads và kết quả
Một thương hiệu thời trang nhận thấy ngân sách Remarketing của họ rất lớn nhưng tệp khách hàng mới không tăng trưởng. Dựa trên phân tích mô hình Data-driven, họ thấy TikTok có tiềm năng khởi tạo hành trình rất lớn nhưng chưa được đầu tư đúng mức. Họ quyết định chuyển 15% ngân sách từ Remarketing (kênh giữ chân) sang TikTok Ads (kênh tiếp cận). Kết quả: Sau 3 tháng, lượng tìm kiếm thương hiệu (branded search) tăng 25% và tổng doanh thu tăng 10% do có một luồng khách hàng mới dồi dào hơn đi vào phễu.
Những sai lầm chí mạng cần tránh khi phân tích hiệu quả Social Media
Chỉ nhìn vào tỷ lệ chuyển đổi trực tiếp
Đây là sai lầm phổ biến nhất, bắt nguồn từ việc quá tin vào mô hình Last Click. Hãy luôn nhìn vào bức tranh toàn cảnh của hành trình khách hàng.
Đánh đồng vai trò của tất cả các nền tảng Social Media
LinkedIn có vai trò khác với TikTok. Facebook có mục đích khác với Pinterest. Hãy phân tích dữ liệu UTM cho từng nền tảng riêng lẻ để hiểu rõ vai trò đặc thù của chúng trong hành trình khách hàng của bạn.
Không kết hợp dữ liệu UTM với các chỉ số về hành vi người dùng
Dữ liệu UTM cho bạn biết khách hàng đến từ đâu, nhưng các chỉ số như Time on Page, Bounce Rate, Pages per Session mới cho bạn biết họ làm gì sau khi đến. Kết hợp cả hai loại dữ liệu để đánh giá chất lượng traffic từ mỗi kênh.
Hành động ngay: Tái đánh giá hiệu quả và tối ưu ngân sách
Đã đến lúc ngừng đánh giá hiệu quả marketing một cách phiến diện. Bằng cách phân tích dữ liệu UTM một cách sâu sắc, bạn có thể khám phá ra những insight giá trị và xây dựng một cỗ máy marketing hoạt động hiệu quả từ gốc đến ngọn.
Checklist nhanh: 3 bước để bắt đầu phân tích dữ liệu UTM ngay hôm nay
- Thiết lập quy tắc: Tạo một file quy tắc đặt tên UTM chung cho toàn đội.
- So sánh mô hình: Vào báo cáo “Model Comparison” trong GA4 và so sánh “Last Click” với “Data-driven” cho kênh Social.
- Kiểm tra đường dẫn: Khám phá báo cáo “Conversion Paths” để xem những hành trình phổ biến nhất của khách hàng.
