ANTS
 25/11/2015

Dấu Chấm Hết Cho Mô Hình Last Click Attribution

Dấu Chấm Hết Cho Mô Hình Last Click Attribution

Multi-Channel Attribution – Mô hình đa kênh giao tiếp thực sự là một chủ đề nóng hổi trong ngành quảng cáo số hiện nay. Đáng buồn là không phải ai cũng có hiểu biết nhất định và có khả năng ứng dụng các mô hình Attribution để phân bổ ngân sách tiếp thị tối ưu cho đa kênh giao tiếp.

Có lẽ đó là lý do Last Click Attribution (LCA) hay còn gọi là mô hình Tương tác cuối cùng – phân bổ 100% giá trị chuyển đổi cho kênh cuối cùng mà khách hàng đã tương tác trước khi mua hàng hoặc chuyển đổi – vẫn còn tồn tại bởi sự đơn giản và dễ hiểu trong đo lường cũng như áp dụng, đặc biệt đối với những Marketer mới chập chững tiếp xúc với mô hình Attribution hay không sở hữu công nghệ đủ sức mạnh để thực hiện các phân tích tập trung vào khách viếng thăm website của mình (Visitor). Với LCA, ít nhất các Marketer này có thể tự tin nói về nguồn gốc trực tiếp dẫn đến các lượt viếng thăm và thúc đẩy chuyển đổi sau cùng từ người dùng.

Tuy nhiên, LCA đã được định sẵn là mô hình sẽ chịu thất bại bởi nhiều nguyên nhân. Trước đây nó hầu như ít được sử dụng riêng lẻ để đánh giá các chiến dịch Marketing, thì giờ đây nó gần như không còn được áp dụng bởi những Marketer có hiểu biết.

Dù LCA được dự báo sẽ biến mất, nhưng chỉ khi chúng ta có thể xác định những mô hình phân bổ nào có thể trở thành người kế vị xứng đáng.

Vấn đề với mô hình LCA

Quay trở lại một chút với thời kỳ LCA xuất hiện và hoạt động hiệu quả.

Thời điểm đó, các phân tích Web chỉ mới trong giai đoạn trứng nước. Các cỗ máy tìm kiếm hoạt động như trong thời kỳ đồ đá với các kết quả trả về vô cùng giản đơn, mạng lưới quảng cáo trả phí AdWords thậm chí còn chưa hoạt động dựa trên điểm chất lượng. Mạng xã hội là một khái niệm xa lại và nhiều người còn chưa từng nghe về MySpace. Các nền tảng Blog như WordPress thực sự còn chưa định hình. Thêm nữa, lúc đó cũng không có nhiều danh sách email Marketer có thể mua hoặc tài trợ quảng cáo.

Trong bối cảnh đó, mô hình LCA trở nên có ý nghĩa bởi người dùng Internet chỉ có một vài con đường cơ bản để tiếp cận với trang bán hàng của thương hiệu.

Nếu một người dùng nào đó đến với trang của bạn, kênh cuối cùng mà người này tương tác trước khi chuyển đổi cũng gần như là kênh đầu tiên. Bởi vậy sẽ khá hợp lý khi phân bổ 100% giá trị chuyển đổi (hoàn thành việc mua hàng, hay tạo được 1 hồ sơ khách hàng tiềm năng (lead),…) cho kênh cuối cùng mà người dùng đã tương tác (last-click).

Tuy nhiên khi hoàn cảnh thay đổi, LCA liệu có còn giữ nguyên giá trị?

  • Hiện nay, cách thức người dùng tiếp cận các Website hầu như là vô tận. Cỗ máy tìm kiếm đã áp dụng cơ chế học máy (Machine learning) để mang đến những kết quả gần như có thể dự báo dựa vào mục đích cụ thể, vị trí địa lý và lịch sử tìm kiếm của người dùng. AdWords có khá nhiều định dạng quảng cáo khác nhau đến nỗi Marketer có thể bị mất dấu khi tiến hành theo dõi trên trang.
  • Mạng xã hội ngày càng đóng vai trò then chốt trong việc phủ sóng đại trà. Thậm chí cả các cụ ông cụ bà cũng có thể sở hữu tài khoản Facebook. Đây thực sự là nguồn thông tin tăng trưởng nhanh chóng so với kênh báo giấy hay TV.
  • Đó là còn chưa kể đến sự phát triển đa dạng của các thể loại Website, các trang nội dung tiềm năng cung cấp các bài viết/liên kết giới thiệu về thương hiệu, hay sự bùng nổ của Mobile Apps.

 

Theo một nghiên cứu của Google thực hiện năm 2012 dựa trên hành trình của 3.000 người mua sắm, tất cả họ đều đi theo những con đường khác nhau trước khi đến với bước mua hàng sau cùng.

Rõ ràng những thay đổi trên tạo nên sự khác biệt quá lớn so với những gì đã diễn ra cách đây hơn chục năm trước. Với vô số những hành trình mua sắm khác biệt như hiện nay, làm thế nào mô hình LCA có thể đo lường đâu là kênh mang lại đóng góp có giá trị nhất (credit) cho thành quả hoạt động kinh doanh (doanh số, lead, chuyển đổi,…)?

Do đó, không khó để nhận ra mô hình Tương tác cuối cùng đã không còn chỗ đứng.

Vậy tại sao mô hình LCA vẫn còn tồn tại?

Nguyên nhân là vì chính chúng ta vẫn giữ cho mô hình LCA sống sót.

Dễ thấy LCA là mô hình phân bổ được mặc định trên Google Analytics và trên nhiều nền tảng phân tích Web khác. Nó được áp dụng cho tất cả các báo cáo tiêu chuẩn Marketer thường thấy mỗi ngày.

Xét một cách công bằng, LCA có thể làm tốt vai trò của mình trong một số trường hợp – ví dụ, LCA thể hiện những giá trị đặc thù mà thương hiệu mang đến cho người dùng (brand equity) trong mỗi kênh giao tiếp – bởi các nhấp chuột sau cùng diễn ra khi người dùng biết về sản phẩm/dịch vụ và bị thuyết phục hành động. Do đó các tương tác này có giá trị trong việc thúc đẩy các cam kết giao dịch.

Tuy nhiên mô hình LCA gặp hạn chế trong việc chỉ ra quá trình chuyển đổi (brand growth) diễn ra ở từng kênh giao tiếp – ví dụ, LCA không thể hiện được nhấp chuột nào đã giới thiệu và thuyết phục người dùng mua hàng ngay tại bước đầu tiên trên hành trình. Một khi hành trình của người dùng trở nên đa dạng với vô vàn điểm tiếp xúc, LCA hoàn toàn mơ hồ về các tính toán này, dẫn đến khả năng bỏ sót những đóng góp có thể mang lại giá trị rất lớn.

Lấy ví dụ về một đường dẫn chuyển đổi (conversions) được trích từ Google Analytics như bên dưới:

blog_201511_dau-cham-het-cho-mo-hinh-last-click-attribution_conversion path

Nếu đi theo mô hình LCA, Marketer sẽ chỉ tập trung toàn bộ ngân sách cho kênh trực tiếp (Direct). Rõ ràng điều này vô cùng ngớ ngẩn bởi chúng ta có thể thấy kênh Social, Organic và Referral cũng góp phần trong tiến trình chuyển đổi dưới hình thức này hay hình thức khác. Vì vậy chúng ta nên tìm ra cách để nhận dạng tỷ lệ đóng góp của các từng kênh này vào quá trình chuyển đổi sau cùng.

Đã đến lúc cho sự thay đổi.

Những mô hình thay thế

Đã đến lúc từ bỏ LCA, nhưng đâu sẽ là mô hình kế tiếp?

Michael Wiegand, chuyên gia phân tích tiếp thị hiện làm việc tại tập đoàn Publicis đã tập hợp dữ liệu người dùng từ các chiến dịch đã chạy trên nền tảng Portent (công ty chuyên về Internet Marketing) trong năm 2013; và sử dụng dữ liệu này cho các mô hình phân bổ khác nhau, so sánh với mô hình LCA dựa trên 2 tiêu chí:

  • Tỷ lệ % thay đổi của các kênh
  • Giá trị thay đổi tuyệt đối của các kênh

 

Mục tiêu của phân tích này là xác định một mô hình phân bổ có thể giúp nhận thức được toàn bộ hành trình chuyển đổi trong phễu Marketing. Và quan trọng hơn là nó phải khớp với hành vi mua sắm của người dùng.

Michael Wiegand đã sử dụng ‘Công cụ so sánh mô hình phân bổ’ – Attribution Model Comparison Tool của Google Analytics (GA) để phân tích 2 mô hình khác nhau nhằm đáp ứng 2 mục tiêu tiếp thị khác nhau – một là thúc đẩy doanh số của thương mại điện tử và mục tiêu còn lại là thiết lập tập hồ sơ khách hàng tiềm năng (lead generation).

1. Mục tiêu thương mại điện tử: Mô hình Position Based Attribution

Người mua sắm trực tuyến nhiều khi rất ‘điên rồ’. Họ có thể mở cùng lúc rất nhiều thẻ tab trên trình duyệt, ghé đến hàng loạt trang khác nhau, đọc vô số các bài đánh giá (reviews),… Vậy làm thế nào ghi nhận dấu chân người dùng tại từng điểm tương tác trên hành trình này? Mô hình phân bổ dựa trên vị trí (Position Based Attribution – PBA) sẽ giúp giải quyết vấn đề nêu trên.

Chế độ mặc định của mô hình PBA trên GA cho phép Marketer phân chia mức độ đóng góp (gọi ngắn gọn là tín dụng hay credit) giữa các điểm tương tác, thay vì tính 100% tín dụng cho tương tác đầu tiên (first-click) hoặc tương tác cuối cùng (last-click).

blog_201511_dau-cham-het-cho-mo-hinh-last-click-attribution_PSA graph1

Trường hợp phổ biến là chỉ định mỗi 40% tín dụng cho first-click và last-click, 20% còn lại chia đều cho các tương tác trung gian.

Tuy nhiên, GA cũng cho phép phân bổ tùy chỉnh dựa theo kinh nghiệm của Marketer ví dụ như phân bổ bên dưới.

blog_201511_dau-cham-het-cho-mo-hinh-last-click-attribution_PSA graph2

Với cùng một tập dữ liệu, giờ hãy so sánh kết quả giữa LCA và PBA để xem kênh tiếp thị nào sẽ đóng góp nhiều hơn vào doanh số bán hàng?

  • Tỷ lệ % thay đổi: Từ biểu đồ bên dưới có thể thấy hai kênh có tỷ lệ thay đổi lớn nhất là Social Networks (Mạng xã hội) với 27% và kênh Organic Search (Tìm kiếm không phải trả phí) với 25%. Rõ ràng chỉ khi so sánh với mô hình PBA chúng ta mới có thể thấy vai trò đóng góp của hai kênh này đã bị bỏ qua đáng kể trong mô hình LCA. Không khó để thấy việc thông tin được bạn bè chia sẻ qua mạng xã hội và hệ thống nội dung Web được xây dựng tốt có ảnh hưởng tích cực đến doanh số của các Web thương mại điện tử.

blog_201511_dau-cham-het-cho-mo-hinh-last-click-attribution_PSA graph3

Tuy vậy, con số trên chỉ mang tính tương đối, muốn biết khác biệt tuyệt đối giữa hai mô hình, hãy xét đến giá trị thay đổi mà PBA tạo ra so với mô hình LCA như đồ thị bên dưới

  • Giá trị thay đổi (tính bằng $): Có thể thấy mô hình LCA đã bỏ qua 5,1 triệu $ đóng góp từ kênh Organic Search và 4,6 triệu $ đóng góp từ kênh Paid Search (Tìm kiếm trả phí). Đây là hai kênh có giá trị lớn nhất khi phân tích bằng mô hình PBA.

blog_201511_dau-cham-het-cho-mo-hinh-last-click-attribution_PSA graph4

2. Mục tiêu tạo lead: Mô hình Time Decay Attribution

Người dùng điền vào mẫu đơn thu thập thông tin (Lead form) trực tuyến thường có một chút thực dụng. Họ hứng thú với dịch vụ của bạn nhưng vẫn chưa đủ động lực. Bạn phải xây dựng niềm tin trong họ. Đặc biệt với những dịch vụ đắt tiền và có giá trị hợp đồng dài hạn.

Với mỗi cú nhấp chuột, người dùng sẽ biết nhiều hơn về thương hiệu, trở nên hài lòng hơn khi dần nhận thấy giải pháp công ty bạn mang lại là phù hợp và đến một lúc nào đó cảm thấy tin tưởng để trao những thông tin cá nhân chi tiết hơn (như số điện thoại) cho bạn.

Mục tiêu xây dựng hồ sơ khách hàng tiềm năng đòi hỏi một qua trình xây dựng lòng tin từ phía người dùng, và mỗi tương tác trong quá trình này ngày càng đóng vai trò quan trọng thúc đẩy chuyển đổi sau cùng.

blog_201511_dau-cham-het-cho-mo-hinh-last-click-attribution_TDA graph1

Đây chính là lúc mô hình Time Decay Attribution (TDA) phát huy tối đa tác dụng. Theo đó, điểm tương tác gần nhất với chuyển đổi sẽ nhận được mức phân bổ tín dụng lớn nhất, những điểm tương tác trước đó lần lượt nhận được mức phân bổ giảm dần tương ứng.

Tương tự với cùng một tập dữ liệu, cùng so sánh kết quả giữa LCA và TDA để xem kênh tiếp thị nào được phân bổ tín dụng lớn nhất?

  • Tỷ lệ % thay đổi: vai trò đóng góp của Email và Social Networks gia tăng đáng kể khi sử dụng mô hình TDA cho mục tiêu lead generation. Điều này hoàn toàn hợp lý bởi Email là nơi Marketer có thể thực hiện tốt các chiến dịch ‘mưa dầm thấm đất’ để xây dựng mối quan tâm của người dùng đối với thương hiệu; còn Social Networks — rất giống với trường hợp của thương mại điện tử — cũng nên nhận được mức phân bổ cao bởi khi một người bạn trên mạng xã hội của bạn sử dụng sản phẩm của thương hiệu này thì đó là một yếu tố đáng tin cậy thúc đẩy bạn mua hàng.

blog_201511_dau-cham-het-cho-mo-hinh-last-click-attribution_TDA graph2

  • Giá trị thay đổi (tính bằng lead): Nếu xét về những thay đổi trong giá trị đóng góp tuyệt đối, mô hình LCA đã bỏ qua hơn 3.000 lead được tạo bởi kênh Referral (Giới thiệu) — đặc biệt từ các bài đánh giá trên blog hoặc diễn đàn; và hơn 1.000 lead được tạo ra từ kênh Organic Search — nơi những nội dung mang lại nhiều thông tin hữu ích cho người dùng đang thống trị.

blog_201511_dau-cham-het-cho-mo-hinh-last-click-attribution_TDA graph3

Tóm lại

Có lẽ tất cả chúng ta đều đồng ý là đã đến lúc đặt dấu chấm hết cho mô hình LCA.

Hiện có rất nhiều lựa chọn sẵn có cho các mô hình đa kênh, và ở trên đã có đề cập đến 2 mô hình có thể thực sự hữu ích đối với Marketer.

Tuy nhiên, Marketer cần phải lưu ý rằng – tùy vào lĩnh vực kinh doanh, mục tiêu tiếp thị và khả năng về công nghệ cũng như phân tích để chọn lựa mô hình phù hợp nhất với mình. Hãy luôn không ngừng thử nghiệm và thay đổi để ứng dụng ngày càng tốt hơn các mô hình Attribution trong một thế giới số với đa dạng điểm tương tác xuyên suốt hành trình mua sắm của người dùng.

(Theo www.portent.com)

Related Posts