Đo lường hiệu quả truyền thông: Hãy triển khai đúng cách (Phần 1)
Trong nhiều thập kỷ qua, câu hỏi trở thành nỗi ám ảnh với mỗi Marketer chính là: “Các nỗ lực quảng cáo của bạn có hiệu quả không?”
Trước thời của quảng cáo số, thước đo hiệu quả cho các hoạt động truyền thông offline dựa hoàn toàn vào số lượng đăng ký (subscription) dành cho báo giấy và chỉ số GRPs dành cho quảng cáo TV, radio. Trong đó, chỉ số GRPs đo lường số lượng khán giả có thể tiếp cận được quảng cáo trong một khoảng thời gian nhất định, theo công thức GRP= Reach x Frequency x 100 (với Reach: độ phủ đối tượng mục tiêu, và Frequency: tần suất hiển thị quảng cáo). Tuy nhiên các thước đo hiệu quả này chỉ mang tính tương đối vì nhà quảng cáo khó nhận diện chính xác quảng cáo nào (hay kênh tương tác nào) dẫn đến hành động mua hàng.
Đo lường hiệu quả trong thời đại số hóa: cơ hội hay thách thức?
Sự xuất hiện của quảng cáo kỹ thuật số đã mang đến bước tiến lớn trong việc đo lường hiệu quả truyền thông. Marketer giờ đã có thể gán một mức độ hiệu quả nhất định cho mỗi kênh tương tác số nhờ những khái niệm mới có tính tương đối như “CPA” (chi phí cho mỗi hành động) hay “First touch” (điểm tiếp xúc đầu tiên trên hành trình mua hàng),…
Trong 10 năm qua, tiến bộ công nghệ đã mang lại những khả năng đo lường hiệu quả hoàn toàn mới mà đến cả chuyên gia tư vấn truyền thông nổi tiếng Erwin Ephron – người định hình cách phân bổ ngân sách mà nhiều nhà quảng cáo làm theo – cũng phải ganh tị.
Đó là những phát kiến giúp nhận dạng người dùng dựa trên vị trí địa lý – như Beacon và một số thiết bị khác – mang đến cho nhà bán lẻ có cửa hàng thực những hiểu biết chưa từng có về cách tiếp thị online thúc đẩy hoạt động kinh doanh offline. Hay công nghệ theo dõi ánh mắt (eye-tracking) và bản đồ nhiệt (heat map) cho phép nhà quảng cáo quan sát được hành vi lướt Web của người dùng mà không xâm phạm đến quyền riêng tư của họ. Thậm chí những khái niệm quen thuộc như “nhắm mục tiêu lại” (retargeting) cũng cho biết về cách quảng cáo trực tuyến tác động đến mức độ nhận thức thương hiệu hay dự định mua hàng của người dùng.
Tuy vậy, đi kèm với tiến bộ là những thách thức mới nảy sinh. Marketer giờ bị vây quanh bởi vô vàn điểm tương tác số và phải loay hoay tìm một mô hình đo lường và đánh giá hiệu quả tương ứng. Các mô hình phân bổ tiếp thị (Attribution) – dù được cải tiến qua nhiều thời kỳ tiền kỹ thuật số – vẫn không đủ bao quát để giúp Marketer hiểu một cách chính xác các chi tiêu tiếp thị gây ảnh hưởng đến lợi nhuận ròng của doanh nghiệp như thế nào.
Trong các mô hình phân bổ đa kênh (Multi-channel Attribution Model), CPA là thước đo thường được sử dụng để đánh giá hiệu quả chiến dịch quảng cáo. Tuy nhiên, Marketer dễ mắc 3 sai lầm phổ biến khi áp dụng Attribution dựa trên CPA.
Những vấn đề gặp phải với thước đo CPA
Sai lầm thứ nhất: Không thể nhận dạng người dùng đang có nhu cầu về sản phẩm (in-market consumer).
Giả sử Marketer chạy một quảng cáo cho người dùng A, sau đó người này mua hàng. Câu hỏi đặt ra là liệu A mua hàng do xem quảng cáo hay do đã có sẵn ý định mua hàng? Để trả lời, Marketer cần phải phân biệt rõ hai khái niệm: quan hệ tương quan (Correlation – chỉ hai hiện tượng có xu hướng thay đổi tuyến tính) và quan hệ nhân quả (Causation – chỉ hiện tượng này là nguyên nhân dẫn đến hiện tượng kia).
(Có thể xem thêm ví dụ thống kê về tỷ lệ ly hôn ở tiểu bang Maine và lượng tiêu thụ bơ thực vật/người ở Mỹ để thấy hai hiện tượng có tương quan chưa chắc đã có quan hệ nhân quả).
Nếu xác định được việc chạy quảng cáo và mua hàng có quan hệ nhân quả, nói cách khác việc A thấy quảng cáo đã thúc đẩy hành động mua hàng, thì Marketer có thể kết luận – CPA càng thấp (giá quảng cáo càng thấp) chứng tỏ hiệu quả quảng cáo càng cao. Ngược lại hai hiện tượng này diễn ra đồng thời do chiến dịch của Marketer tình cờ nhắm đến A là người dùng đã có sẵn ý định mua hàng, thì CPA thấp chưa chắc thể hiện cho quảng cáo hiệu quả.
Nhược điểm của nhiều mô hình Attribution chính là thiếu phương pháp nhận dạng “in-market consumer” này. Khả năng này hết sức quan trọng bởi vì việc nhắm mục tiêu quảng cáo đến nhóm đối tượng xác định – bất kể là khách hàng trung thành của thương hiệu hay những người dùng đã ghé đến website – đều có tương quan với chỉ số CPA thấp, và Marketer cần phải biết liệu tương quan này có phải là quan hệ nhân quả hay không.
Một nhược điểm khác khiến Attribution dựa trên CPA càng kém chính xác là việc đo lường những người dùng đã có ý định mua hàng (ở đáy phễu bán hàng) thường dễ hơn đo lường nhóm người chỉ mới có nhận thức về thương hiệu (ở miệng phễu bán hàng). Do đó Attribution dựa trên CPA thường chỉ đo lường tốt nhất các chiến dịch có mục tiêu doanh số cụ thể, như chiến dịch quảng cáo tìm kiếm (search) hay chiến dịch phản hồi trực tiếp (direct-response).
Sai lầm thứ hai: Kết luận vội vàng hiệu quả truyền thông dựa trên chỉ số CPA thấp mà không xét đến chuyển đổi thực tế.
Rõ ràng cách dễ nhất để giảm CPA là phân phối truyền thông hiệu quả nhất có thể. Nhưng lập luận ngược lại chưa chắc đúng.
Marketer thường tin rằng người dùng sẽ gia tăng hành động nếu họ có nhiều cơ hội hơn. Kết quả dẫn đến hiện tượng “dội bom người dùng” hay cố tình phân phối truyền thông càng rẻ càng tốt mà không quan tâm đến chất lượng. Đúng là càng nhiều lượt hiển thị thì càng mang lại chỉ số CPA hiệu quả hơn, nhưng không phải lúc nào cũng giúp gia tăng doanh số bán hàng.
Biểu đồ ở trên là ví dụ cho thấy CPA thấp chưa chắc mang lại hiệu quả.
Với cùng ngân sách quảng cáo là 100$ nhắm đến 10 đối tượng người dùng, hai chiến dịch A và B cho ra kết quả CPA khác nhau. Nếu chỉ nhìn vào CPA, Marketer dễ mắc sai lầm khi kết luận chiến dịch A hiệu quả hơn B.
Tuy nhiên CPA chỉ tính bằng công thức “chi phí truyền thông/người dùng chuyển đổi”, mà không xét đến người dùng chuyển đổi này có từng tiếp xúc với quảng cáo trước đó hay chưa. Chính vì vậy chỉ riêng CPA chưa đủ kết luận về giá trị gia tăng thực sự của chiến dịch.
Cụ thể, ở chiến dịch A trong 10 đối tượng nhắm mục tiêu, có 3 đối tượng đã mua hàng trước khi tiếp xúc với quảng cáo (pre-exposure). Sau khi triển khai quảng cáo, số lượng người mua vẫn là 3 người. CPA chỉ xét đến chi phí bỏ ra cho người dùng có xem quảng cáo (post-exposure) và mua hàng (tương đương với 100/3 = 33$) mà không tính đến việc nếu không tiếp xúc với quảng cáo thì 3 người này cũng vẫn mua hàng (hay giá trị chuyển đổi thực tế Actual Lift = 0), tức quảng cáo không hiệu quả.
Trong khi đó chiến dịch B cho thấy CPA cao hơn vì sau khi triển khai quảng cáo chỉ có 2 người mua (CPA = 100/2 = 50$), tuy nhiên 2 người mua này thực sự chuyển đổi sau khi xem quảng cáo (post-exposure). Do đó Actual Lift = 2 và chiến dịch này hiệu quả hơn dù CPA cao hơn.
Sai lầm thứ ba: Liên quan đến công nghệ khớp hiệu quả quảng cáo online với doanh số offline.
Trong khi quảng cáo online ước tính chiếm 30% tổng chi tiêu quảng cáo tại Bắc Mỹ, thì phần lớn doanh số lại đến từ kênh offline nên khó nhận biết. Thực tế, người dùng trực tuyến vẫn thường nhìn thấy quảng cáo và biết về sản phẩm nhưng không mua sắm online mà tới trực tiếp cửa hàng. Tuy nhiên, nhiều Marketer chỉ tính đến doanh số online khi áp dụng mô hình Attribution dựa trên CPA vì như thế sẽ dễ khớp giữa chi tiêu online với doanh số online. Và như vậy họ đã bỏ sót ảnh hưởng của quảng cáo số đến doanh số offline.
Xem tiếp Phần 2
Xem tiếp Phần 3