Trong thế giới digital marketing, mọi quyết định đều cần dựa trên dữ liệu. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu dữ liệu bạn đang nhìn vào chỉ kể một nửa câu chuyện? Nhiều doanh nghiệp vẫn đang mắc kẹt trong cái bẫy của mô hình phân bổ “Last Click”, vô tình đánh giá thấp những kênh marketing quan trọng và lãng phí ngân sách. Đã đến lúc kết hợp sức mạnh của UTM và Attribution Model để có một bức tranh toàn cảnh, giúp bạn phân bổ ngân sách một cách thông minh và hiệu quả hơn.
Cái bẫy “Last Click”: Tại sao chỉ nhìn vào UTM cuối cùng là chưa đủ?
“Last Click” là mô hình phân bổ mặc định trên nhiều nền tảng, ghi nhận 100% giá trị chuyển đổi cho kênh cuối cùng mà khách hàng tương tác trước khi mua hàng. Cách tiếp cận này tuy đơn giản nhưng lại vô cùng phiến diện trong bối cảnh hành trình khách hàng ngày càng phức tạp.
Hạn chế của mô hình phân bổ last click trong việc đánh giá hiệu quả
Mô hình Last Click bỏ qua tất cả các điểm chạm (touchpoints) trước đó đã góp phần nuôi dưỡng và thuyết phục khách hàng. Nó giống như việc chỉ trao huy chương cho người tiền đạo ghi bàn mà quên đi công lao của hậu vệ cướp bóng và tiền vệ kiến tạo. Điều này dẫn đến việc bạn có thể cắt giảm ngân sách cho các kênh tạo nhận thức (awareness) và cân nhắc (consideration) vì cho rằng chúng “không hiệu quả”.
Đánh giá sai lệch vai trò các kênh trong hành trình khách hàng (customer journey)
Một khách hàng có thể thấy quảng cáo của bạn trên Facebook, sau đó tìm kiếm thương hiệu trên Google, đọc một bài blog, nhận email marketing và cuối cùng mới click vào một quảng cáo retargeting để mua hàng. Nếu chỉ dùng Last Click, kênh retargeting sẽ nhận toàn bộ công lao. Bạn sẽ lầm tưởng rằng Facebook, SEO hay Email marketing không mang lại giá trị, trong khi chúng lại là những mắt xích không thể thiếu trong hành trình đó.
UTM và Attribution Model: Bộ đôi hoàn hảo để thấu hiểu dữ liệu
Để thoát khỏi cái bẫy Last Click, bạn cần hai công cụ đắc lực: UTM parameters và Attribution Models. Chúng hoạt động cùng nhau để vẽ nên một bản đồ chi tiết về hành trình của khách hàng.
Vai trò của UTM: Gắn “danh tính” cho từng nguồn traffic
UTM (Urchin Tracking Module) là những đoạn mã bạn thêm vào cuối URL để theo dõi hiệu quả của các chiến dịch. Chúng như những tấm “chứng minh thư” giúp Google Analytics xác định chính xác người dùng đến từ đâu (Source), bằng phương tiện nào (Medium), trong chiến dịch nào (Campaign), và nhiều hơn thế nữa. Dữ liệu từ UTM là đầu vào không thể thiếu cho các mô hình phân bổ.
Attribution Model là gì? Ghi nhận công lao cho từng điểm chạm
Attribution Model (mô hình phân bổ) là một bộ quy tắc xác định cách phân bổ giá trị cho các điểm chạm trong hành trình chuyển đổi. Thay vì dồn hết vinh quang cho điểm chạm cuối cùng, các mô hình này cho phép bạn nhìn nhận vai trò của từng kênh một cách công bằng hơn, từ đó hiểu được kênh nào đóng vai trò mở đầu, kênh nào hỗ trợ và kênh nào chốt đơn hiệu quả.
Khám phá các mô hình phân bổ (Attribution Model) phổ biến trong Google Analytics
Google Analytics (GA4) cung cấp nhiều mô hình phân bổ khác nhau. Việc lựa chọn mô hình phù hợp phụ thuộc vào mục tiêu kinh doanh và hành vi khách hàng của bạn.
First Click: Ghi nhận cho kênh mở đầu hành trình khách hàng
Mô hình này trao 100% giá trị cho điểm chạm đầu tiên. Rất hữu ích nếu mục tiêu chính của bạn là tạo nhận thức thương hiệu và thu hút khách hàng mới.
Last Click: Ghi nhận cho kênh cuối cùng trước khi chuyển đổi
Như đã đề cập, mô hình này ghi nhận 100% giá trị cho điểm chạm cuối cùng. Nó đơn giản nhưng thường bỏ qua các kênh hỗ trợ quan trọng.
Linear: Chia đều công lao cho tất cả các kênh
Mô hình Tuyến tính chia đều giá trị cho mọi điểm chạm trong hành trình. Đây là một cách tiếp cận công bằng hơn, ghi nhận sự đóng góp của tất cả các kênh tham gia.
Data-Driven Attribution: Mô hình phân bổ thông minh dựa trên dữ liệu
Đây là mô hình mặc định và được khuyến nghị trong GA4. Nó sử dụng thuật toán máy học của Google để phân tích dữ liệu chuyển đổi và không chuyển đổi, từ đó xác định mức độ đóng góp thực tế của từng điểm chạm. Mô hình này đưa ra cái nhìn khách quan và chính xác nhất về hiệu quả của các kênh.
So sánh và lựa chọn mô hình phù hợp
Không có mô hình nào là hoàn hảo tuyệt đối. Cách tốt nhất là sử dụng công cụ so sánh của GA4 để đối chiếu các mô hình và tìm ra insight giá trị. Mỗi mô hình sẽ kể một câu chuyện khác nhau về hành trình khách hàng của bạn.
Tham khảo thêm: So sánh các mô hình phân bổ trong GA4
Từ dữ liệu đến quyết định: Phân bổ ngân sách Marketing thông minh hơn
Khi đã có dữ liệu phân bổ đa kênh, bạn có thể đưa ra những quyết định chiến lược và tối ưu ngân sách một cách hiệu quả.
Xác định các kênh “hỗ trợ” thầm lặng nhưng hiệu quả
Bằng cách so sánh mô hình Last Click với Data-Driven hoặc Linear, bạn sẽ phát hiện ra những kênh (như SEO, Social Media) có vai trò lớn trong việc khởi tạo và nuôi dưỡng khách hàng, dù chúng ít khi là điểm chạm cuối cùng. Đừng vội cắt ngân sách của những “người hùng thầm lặng” này.
Tối ưu chi tiêu quảng cáo dựa trên bức tranh toàn cảnh
Khi biết được kênh nào mang lại ROI cao nhất ở từng giai đoạn của hành trình (nhận thức, cân nhắc, chuyển đổi), bạn có thể tự tin điều chỉnh và phân bổ lại ngân sách. Ví dụ, tăng chi tiêu cho các kênh “mở phễu” nếu bạn cần thêm khách hàng tiềm năng, hoặc đầu tư vào các kênh “chốt đơn” nếu muốn tối ưu tỷ lệ chuyển đổi.
Ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven) thay vì cảm tính
Việc phân tích dữ liệu từ các mô hình phân bổ giúp bạn loại bỏ phỏng đoán và cảm tính khỏi các quyết định marketing. Mọi điều chỉnh về ngân sách, chiến lược nội dung hay kênh tiếp cận đều dựa trên bằng chứng cụ thể về hiệu quả của chúng.
Bắt đầu thiết lập và đo lường với Google Analytics
Việc chuyển đổi sang tư duy phân bổ đa kênh không hề phức tạp. Hãy bắt đầu với những bước cơ bản sau:
Thống nhất quy tắc đặt UTM để đảm bảo dữ liệu sạch
“Rác vào, rác ra”. Dữ liệu chỉ chính xác khi đầu vào sạch. Hãy xây dựng một quy tắc đặt tên UTM nhất quán cho toàn bộ đội nhóm để tránh sai sót và đảm bảo các báo cáo trong Google Analytics có thể đọc được.
Sử dụng báo cáo “Model Comparison Tool” để phân tích
Trong GA4, vào mục Advertising > Attribution > Model comparison. Đây là công cụ mạnh mẽ cho phép bạn đặt hai mô hình phân bổ cạnh nhau và xem sự khác biệt về số lượng chuyển đổi và doanh thu được ghi nhận cho từng kênh.
Phân tích báo cáo và rút ra insight hành động
Khi phân tích, hãy tự đặt câu hỏi: Kênh nào được đánh giá cao hơn trong mô hình Data-Driven so với Last Click? Những kênh đó đóng vai trò gì? Liệu chúng ta đã đầu tư đúng mức cho chúng chưa? Từ đó, bạn sẽ có những insight quý giá để hành động.
Kết luận: Vượt qua “Last Click” để tăng trưởng bền vững
Việc chỉ dựa vào mô hình Last Click giống như lái xe mà chỉ nhìn vào gương chiếu hậu. Nó cho bạn biết điều gì vừa xảy ra, nhưng không giúp bạn định hướng con đường phía trước. Bằng cách kết hợp việc sử dụng UTM một cách kỷ luật và phân tích dữ liệu qua các mô hình phân bổ thông minh hơn như Data-Driven, bạn sẽ có được một cái nhìn 360 độ về hiệu quả marketing. Điều này không chỉ giúp phân bổ ngân sách thông minh hơn mà còn là nền tảng cho sự tăng trưởng bền vững và tối ưu hóa lợi tức đầu tư (ROI) trong dài hạn.
