Bối cảnh mới: Tại sao mô hình attribution hoàn hảo chỉ là lý thuyết?
Trong nhiều năm, các nhà marketing đã bị ám ảnh bởi việc tìm kiếm một mô hình attribution hoàn hảo – một “chén thánh” có thể phân bổ chính xác 100% giá trị cho từng điểm chạm trong hành trình khách hàng. Tuy nhiên, trong bối cảnh kỹ thuật số hiện tại, ý tưởng này ngày càng trở nên xa vời và chỉ còn tồn tại trên lý thuyết.
Sự sụp đổ của third-party cookie và lỗ hổng dữ liệu không thể tránh khỏi
Sự kiện Google tuyên bố khai tử cookie của bên thứ ba trên Chrome đã đánh dấu sự kết thúc của một kỷ nguyên theo dõi người dùng. Điều này tạo ra một lỗ hổng dữ liệu khổng lồ, khiến việc theo dấu hành trình của một người dùng trên nhiều trang web khác nhau trở nên gần như bất khả thi. Các mô hình attribution phụ thuộc vào dữ liệu này để kết nối các điểm chạm nay bỗng trở nên thiếu chính xác và không còn đáng tin cậy. Vấn đề này không chỉ là một thách thức kỹ thuật mà còn liên quan mật thiết đến các quy định về Bảo mật & Quyền riêng tư trong Tracking.
Kỳ vọng phi thực tế của ban lãnh đạo về một “nguồn chân lý duy nhất”
Một áp lực khác đến từ chính nội bộ doanh nghiệp. Ban lãnh đạo, vốn quen với các báo cáo rõ ràng, thường yêu cầu một “nguồn chân lý duy nhất” (single source of truth) để biết chính xác đồng tiền quảng cáo của họ đã đi đâu và mang lại gì. Kỳ vọng này đặt ra một tiêu chuẩn phi thực tế cho các đội ngũ marketing trong bối cảnh dữ liệu ngày càng phân mảnh và thiếu hụt.
Thách thức #1: Xác định danh tính người dùng đa thiết bị (Cross-device tracking)
Ngay cả trước khi kỷ nguyên cookieless bắt đầu, việc theo dõi người dùng trên nhiều thiết bị đã là một bài toán hóc búa. Một khách hàng có thể xem quảng cáo trên điện thoại, tìm hiểu sản phẩm trên laptop công ty và cuối cùng mua hàng trên máy tính bảng cá nhân. Việc hợp nhất ba danh tính này thành một hồ sơ duy nhất là cực kỳ phức tạp.
Rào cản công nghệ trong việc hợp nhất hồ sơ người dùng (desktop, mobile, app)
Các phương pháp truyền thống như deterministic matching (dựa vào thông tin đăng nhập) hay probabilistic matching (dựa vào các tín hiệu gián tiếp như IP, trình duyệt) đều có những hạn chế. Không có phương pháp nào đảm bảo độ chính xác tuyệt đối, dẫn đến việc các hồ sơ người dùng bị trùng lặp hoặc gán sai.
Lỗ hổng trong việc vẽ bản đồ hành trình khách hàng toàn diện
Khi không thể hợp nhất danh tính người dùng, bản đồ hành trình khách hàng sẽ bị đứt gãy. Doanh nghiệp có thể lầm tưởng rằng họ đang tương tác với ba khách hàng khác nhau thay vì một người duy nhất, dẫn đến việc gửi đi những thông điệp không phù hợp và lãng phí ngân sách.
Tác động của cross-device tracking đến việc đánh giá sai lệch hiệu quả kênh
Đây là hệ quả nguy hiểm nhất. Nếu một kênh (ví dụ: quảng cáo trên di động) chỉ đóng vai trò khởi đầu hành trình nhưng không được ghi nhận vì chuyển đổi diễn ra trên máy tính, kênh đó sẽ bị đánh giá thấp. Điều này dẫn đến các quyết định phân bổ ngân sách sai lầm, cắt giảm chi tiêu cho những kênh thực sự hiệu quả ở giai đoạn đầu phễu.
Thách thức #2: Các “khu vườn có tường bao” (Walled Gardens) và điểm mù dữ liệu
Một thách thức marketing attribution khác còn lớn hơn cả vấn đề công nghệ, đó là sự thống trị của các “Walled Gardens” – những hệ sinh thái dữ liệu đóng của các gã khổng lồ công nghệ.
Dữ liệu bị cô lập trong hệ sinh thái của Google, Facebook, Amazon
Google, Facebook (Meta), và Amazon sở hữu một lượng dữ liệu người dùng khổng lồ. Tuy nhiên, họ không chia sẻ dữ liệu chi tiết này ra bên ngoài. Dữ liệu về hành vi người dùng trên YouTube sẽ ở lại với Google, dữ liệu trên Instagram sẽ ở lại với Meta. Chúng ta chỉ thấy được một phần của bức tranh qua các báo cáo tổng hợp mà họ cung cấp.
Những attribution challenges khi không thể đối chiếu dữ liệu giữa các nền tảng
Điểm mù này tạo ra một rào cản lớn. Bạn không thể biết liệu người dùng đã thấy quảng cáo của bạn trên Facebook trước khi tìm kiếm trên Google và thực hiện chuyển đổi hay không. Việc thiếu khả năng đối chiếu dữ liệu giữa các nền tảng khiến cho việc phân bổ giá trị một cách công bằng cho từng kênh trở thành nhiệm vụ bất khả thi.
Giới hạn của các mô hình attribution tích hợp sẵn trong Walled Gardens
Mỗi nền tảng đều cung cấp các công cụ attribution riêng. Tuy nhiên, những công cụ này thường có xu hướng đề cao vai trò của chính nền tảng đó. Báo cáo của Google Ads có thể ghi nhận một chuyển đổi, nhưng báo cáo của Facebook Ads cũng có thể ghi nhận cùng một chuyển đổi đó, dẫn đến việc ghi nhận trùng lặp và thổi phồng kết quả.
Thách thức #3: Đo lường chuyển đổi offline (Offline conversion tracking)
Đối với các doanh nghiệp có cả kênh online và cửa hàng vật lý, thách thức marketing attribution còn phức tạp hơn gấp bội. Việc kết nối một cú nhấp chuột vào quảng cáo online với một giao dịch mua hàng tại cửa hàng là một trong những bài toán khó nhất.
Khó khăn trong việc liên kết chi tiêu quảng cáo online và doanh thu tại cửa hàng
Làm thế nào để bạn biết chắc chắn rằng khách hàng đến cửa hàng mua một đôi giày là vì họ đã thấy quảng cáo trên Instagram tuần trước? Các giải pháp như sử dụng mã giảm giá riêng cho từng kênh hay các chương trình khách hàng thân thiết có thể giúp ích, nhưng chúng không thể bao quát toàn bộ khách hàng và có độ trễ lớn.
Thách thức của offline conversion tracking trong việc chứng minh ROI tổng thể
Khi không thể liên kết doanh thu offline với chi tiêu online, việc tính toán ROI (Return on Investment) tổng thể trở nên thiếu chính xác. Các nhà marketing sẽ gặp khó khăn trong việc chứng minh giá trị của các chiến dịch kỹ thuật số đối với hoạt động kinh doanh tại cửa hàng.
Vai trò của dữ liệu bên thứ nhất (first-party data) trong việc bắc cầu online-offline
Đây là lúc dữ liệu của bên thứ nhất (first-party data) như email, số điện thoại từ các chương trình loyalty trở nên vô giá. Bằng cách hợp nhất dữ liệu này, doanh nghiệp có thể bắt đầu xây dựng cầu nối giữa hành vi online và hành động offline, dần dần khỏa lấp khoảng trống dữ liệu.
Hướng đi cho các nhà lãnh đạo marketing: Chuyển đổi tư duy đo lường
Đối mặt với những thách thức này, việc cố gắng bám víu vào một mô hình attribution chính xác tuyệt đối là không thực tế. Đã đến lúc các nhà lãnh đạo cần một sự chuyển đổi trong tư duy đo lường.
Dịch chuyển từ attribution chính xác sang đo lường theo mô hình xác suất
Thay vì tìm kiếm câu trả lời chính xác “kênh nào tạo ra chuyển đổi”, hãy chuyển sang câu hỏi “kênh nào có khả năng đóng góp vào chuyển đổi cao nhất?”. Các mô hình dựa trên xác suất, máy học và phân tích dữ liệu lớn sẽ là chìa khóa để đưa ra những dự báo và quyết định tốt hơn trong điều kiện dữ liệu không hoàn hảo.
Giới thiệu Marketing Mix Modeling (MMM) như một phương pháp bổ trợ chiến lược
Marketing Mix Modeling (MMM) không phải là một khái niệm mới, nhưng nó đang quay trở lại mạnh mẽ. MMM sử dụng phương pháp thống kê để phân tích tác động của các hoạt động marketing và các yếu tố khác (mùa vụ, kinh tế, đối thủ) lên doanh số ở cấp độ tổng hợp. Nó không cần dữ liệu cấp độ người dùng, do đó không bị ảnh hưởng bởi sự biến mất của cookie.
Tầm quan trọng của việc xây dựng hệ thống dữ liệu hợp nhất (Unified Data)
Đầu tư vào việc xây dựng một nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP – Customer Data Platform) hoặc một kho dữ liệu hợp nhất là ưu tiên hàng đầu. Đây là nơi tập trung toàn bộ first-party data từ online đến offline, tạo ra một nguồn tài sản chiến lược để phân tích và ra quyết định trong dài hạn.
Tái định hình chiến lược đo lường trong kỷ nguyên Cookieless Future
Kỷ nguyên cookieless không phải là dấu chấm hết cho việc đo lường hiệu quả marketing, mà là một lời kêu gọi để chúng ta trở nên thông minh hơn, linh hoạt hơn và chiến lược hơn.
Checklist: Các câu hỏi cần đặt ra khi đánh giá lại hệ thống attribution hiện tại
- Hệ thống của chúng ta phụ thuộc vào third-party cookie đến mức nào?
- Chúng ta có đang quá tin tưởng vào báo cáo của một “Walled Garden” duy nhất không?
- Chiến lược thu thập và hợp nhất first-party data của chúng ta đã đủ mạnh chưa?
- Chúng ta đã thử nghiệm các phương pháp đo lường bổ trợ như MMM hay chưa?
- Kỳ vọng của ban lãnh đạo về đo lường đã phù hợp với thực tế thị trường chưa?
Thảo luận: Quay trở lại chủ đề bao quát về các loại Marketing Attribution Models
Việc hiểu rõ các thách thức hiện tại giúp chúng ta có cái nhìn thực tế hơn khi lựa chọn và áp dụng các mô hình attribution. Thay vì tìm kiếm một mô hình duy nhất, hướng đi khôn ngoan là kết hợp nhiều phương pháp, từ các mô hình dựa trên quy tắc đơn giản đến các phân tích phức tạp hơn như Data-Driven Attribution là gì? để có được bức tranh toàn cảnh và đưa ra quyết định kinh doanh tối ưu nhất.
