Đo lường Retail Media: Vì sao ROAS trên Amazon, Walmart và Instacart chưa nói hết hiệu quả?

Retail Media giúp thương hiệu CPG theo dõi khá chi tiết doanh thu đến từ quảng cáo trên Amazon, Walmart hay Instacart. Tuy nhiên, một chỉ số ROAS cao chưa chắc đồng nghĩa quảng cáo thực sự tạo ra thêm nhiều doanh thu, bởi một phần khách hàng có thể vẫn mua hàng ngay cả khi không nhìn thấy quảng cáo. Vì vậy, doanh nghiệp cần phân biệt giữa doanh thu được ghi nhận cho quảng cáo và phần doanh thu thực sự tăng thêm nhờ quảng cáo. Đây là cơ sở để đánh giá đúng hiệu quả Retail Media và phân bổ ngân sách hợp lý hơn giữa các nền tảng.

1. Vì sao ROI của Retail Media khó đo lường giữa các nhà bán lẻ?

Một trong những thách thức lớn nhất của Retail Media là mỗi nhà bán lẻ sử dụng một hệ thống đo lường riêng. Amazon, Walmart và Instacart đều có dashboard, cách ghi nhận chuyển đổi và khoảng thời gian attribution khác nhau. Vì vậy, cùng một chiến dịch nhưng cách tính hiệu quả trên từng nền tảng có thể không hoàn toàn giống nhau.

Điều này khiến số liệu bị phân mảnh. Doanh nghiệp không thể đơn giản cộng hoặc so sánh trực tiếp ROAS của ba nền tảng để kết luận kênh nào hiệu quả nhất, bởi mỗi chỉ số đang được tính theo một tiêu chuẩn khác nhau.

Bên cạnh đó, nhiều hệ thống vẫn dựa nhiều vào mô hình last-touch, tức ghi nhận doanh thu cho điểm chạm cuối cùng trước khi khách hàng mua hàng. Cách đo này có thể đánh giá thấp vai trò của những hoạt động ở đầu phễu như video, display hay các điểm chạm đã tạo nhận biết từ trước.

Một khách hàng cũng có thể nhìn thấy quảng cáo trên một nền tảng nhưng lại mua sản phẩm ở một retailer khác. Nếu chỉ nhìn vào dữ liệu riêng của từng nhà bán lẻ, phần tác động chéo này rất dễ bị bỏ qua.

Bài toán đo lường càng trở nên quan trọng khi ngân sách Retail Media tiếp tục tăng nhanh. Khi doanh nghiệp chi nhiều hơn cho Amazon, Walmart hay Instacart, yêu cầu không còn chỉ là biết quảng cáo tạo ra bao nhiêu doanh thu được ghi nhận, mà phải xác định được phần doanh thu nào thực sự tăng thêm nhờ khoản đầu tư đó.

2. Reported ROAS và Incremental ROAS: Đâu mới là chỉ số phản ánh hiệu quả thực?

Khi đánh giá Retail Media, doanh nghiệp thường nhìn vào ROAS do nền tảng báo cáo. Tuy nhiên, chỉ số này chưa chắc phản ánh chính xác phần doanh thu thực sự do quảng cáo tạo ra.

Reported ROAS là chỉ số ROAS được chính nền tảng quảng cáo ghi nhận và báo cáo dựa trên mô hình attribution của họ. Chỉ số này cho biết mỗi đồng chi cho quảng cáo được hệ thống gắn với bao nhiêu đồng doanh thu trong một khoảng thời gian nhất định.

• Reported ROAS được tính bằng doanh thu được ghi nhận cho quảng cáo chia cho chi phí quảng cáo. Vấn đề là doanh thu này có thể bao gồm cả những đơn hàng vốn vẫn sẽ xảy ra ngay cả khi không có chiến dịch. Chẳng hạn, một khách hàng đã có ý định mua và chủ động tìm kiếm tên thương hiệu vẫn có thể được tính là chuyển đổi từ quảng cáo.
• Trong khi đó, Incremental ROAS hay iROAS đo lường phần doanh thu tăng thêm thực sự mà quảng cáo tạo ra so với trường hợp doanh nghiệp không chạy quảng cáo. Có thể hiểu đây là chỉ số giúp trả lời câu hỏi: “Nếu tắt chiến dịch này, doanh nghiệp sẽ thực sự mất bao nhiêu doanh thu?”

Có thể hiểu đơn giản:

• Reported ROAS trả lời câu hỏi: “Quảng cáo được ghi nhận bao nhiêu doanh thu?”
• Incremental ROAS trả lời câu hỏi: “Quảng cáo thực sự tạo thêm bao nhiêu doanh thu mới?”

Khoảng cách giữa hai chỉ số thường thể hiện rõ ở các chiến dịch Branded Search. Khi người dùng đã biết thương hiệu và chủ động tìm kiếm tên sản phẩm, quảng cáo có thể nhận phần lớn công lao cho một đơn hàng vốn có khả năng vẫn xảy ra.

Vì vậy, với các thương hiệu CPG, iROAS là chỉ số quan trọng hơn khi ra quyết định phân bổ ngân sách. Nó giúp doanh nghiệp phân biệt giữa doanh thu được nền tảng “ghi nhận” và doanh thu thực sự được tạo thêm nhờ đầu tư quảng cáo.

3. Cách triển khai Incrementality Test để đo doanh thu tăng thêm thực sự

Incrementality Test là phương pháp giúp doanh nghiệp trả lời một câu hỏi rất quan trọng: Doanh số tăng lên là do quảng cáo thực sự tạo ra, hay chỉ là phần doanh số vốn dĩ vẫn sẽ xảy ra?

Cách làm phổ biến là tạo ra một nhóm có tiếp xúc với quảng cáo và một nhóm đối chứng không tiếp xúc, sau đó so sánh kết quả giữa hai nhóm. Có ba mô hình thường được sử dụng:

• Geo holdout: chia các khu vực có đặc điểm tương đồng thành hai nhóm, một nhóm tiếp tục chạy quảng cáo và một nhóm tạm dừng. Phần chênh lệch doanh số giữa hai khu vực giúp ước tính tác động thực sự của quảng cáo.
• Audience holdout: lựa chọn ngẫu nhiên một nhóm người dùng không nhìn thấy quảng cáo, sau đó so sánh tỷ lệ chuyển đổi với nhóm vẫn được tiếp cận chiến dịch. Cách này thường được thực hiện trong môi trường dữ liệu được kiểm soát như Clean Room.
• Before-and-after có nhóm đối chứng: so sánh hiệu quả trước và sau khi chạy chiến dịch, đồng thời sử dụng khu vực hoặc SKU không chạy quảng cáo để loại bỏ các yếu tố như mùa vụ, biến động nhu cầu hoặc chương trình khuyến mãi.

Để kết quả đáng tin cậy, doanh nghiệp cần đảm bảo nhóm thử nghiệm và nhóm đối chứng có mức bán hàng ban đầu tương đối giống nhau. Các yếu tố khác như ngân sách quảng cáo, khuyến mãi hoặc giá bán cũng nên được giữ ổn định trong thời gian thử nghiệm.

Thời gian test cần đủ dài để phản ánh đúng chu kỳ mua hàng của sản phẩm, thay vì chỉ nhìn vào biến động trong vài ngày. Quan trọng hơn, doanh nghiệp nên xác định trước chỉ số thành công và cách đánh giá kết quả để tránh việc thay đổi tiêu chí sau khi đã nhìn thấy dữ liệu.

Khi được triển khai đúng, Incrementality Test giúp thương hiệu CPG tách được phần doanh thu thực sự do quảng cáo tạo ra khỏi phần doanh thu tự nhiên, từ đó đưa ra quyết định ngân sách chính xác hơn.

4. So sánh các phương pháp đo lường hiệu quả Retail Media

Không có một phương pháp đo lường duy nhất có thể trả lời tất cả câu hỏi về hiệu quả Retail Media. Một số chỉ số phù hợp để tối ưu chiến dịch hàng ngày, trong khi những phương pháp khác lại phù hợp hơn để xác định doanh thu tăng thêm hoặc phân bổ ngân sách ở cấp độ toàn doanh nghiệp.

Platform-reported ROAS vẫn hữu ích cho những quyết định tác nghiệp như tăng giảm bid hoặc điều chỉnh ngân sách trong ngày. Tuy nhiên, doanh nghiệp không nên sử dụng riêng chỉ số này để kết luận quảng cáo đã tạo ra bao nhiêu doanh thu mới.

Ở cấp độ chiến lược, Incrementality Test như Audience Holdout hoặc Geo-lift thường phù hợp hơn để xác định tác động thực sự của chiến dịch. Trong khi đó, MMM giúp doanh nghiệp nhìn rộng hơn, đánh giá Retail Media cùng các kênh như TV, social media, paid search hay trade promotion.

Vì vậy, các thương hiệu CPG nên kết hợp nhiều lớp đo lường: dùng ROAS để tối ưu vận hành, Incrementality để chứng minh doanh thu tăng thêm và MMM để hỗ trợ quyết định phân bổ ngân sách dài hạn. Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp tránh phụ thuộc hoàn toàn vào số liệu do từng retailer tự báo cáo.

5. Hợp nhất cách đo lường giữa Amazon, Walmart và Instacart

Amazon, Walmart và Instacart đều sở hữu hệ thống dữ liệu riêng, nhưng mỗi nền tảng lại phản ánh một phần khác nhau trong hành trình mua sắm. Vì vậy, doanh nghiệp cần tận dụng dữ liệu từ từng hệ thống nhưng quy đổi về một cách đánh giá chung.

Amazon Marketing Cloud giúp thương hiệu phân tích hiệu quả Sponsored Ads và DSP, theo dõi phạm vi tiếp cận, tần suất quảng cáo và tỷ lệ khách hàng mới. Walmart Scintilla lại có lợi thế ở dữ liệu omni-channel, khi kết nối quảng cáo với tốc độ bán hàng, tồn kho và hoạt động tại cửa hàng vật lý. Trong khi đó, dữ liệu từ Instacart giúp thương hiệu hiểu rõ hơn hành vi mua sắm trong giỏ hàng, đặc biệt ở ngành hàng tạp hóa.

Vấn đề là các chỉ số từ ba nền tảng không thể so sánh trực tiếp với nhau. Một ROAS cao trên Amazon chưa chắc tốt hơn một chiến dịch trên Walmart nếu cách attribution và phạm vi dữ liệu khác nhau.

Do đó, thương hiệu CPG nên đưa dữ liệu về một bảng đo lường chung, tập trung vào chỉ số như doanh số tăng thêm trên mỗi đồng chi phí quảng cáo. Cách này giúp doanh nghiệp trả lời một câu hỏi thống nhất: Mỗi 1 USD đầu tư vào từng retailer thực sự tạo thêm bao nhiêu doanh thu?

Khi sử dụng cùng một tiêu chuẩn đánh giá, doanh nghiệp có thể so sánh Amazon, Walmart và Instacart công bằng hơn, từ đó phân bổ ngân sách dựa trên giá trị tăng thêm thực tế thay vì chỉ dựa vào ROAS mà từng nền tảng tự báo cáo.

6. Cách bảo vệ ngân sách Retail Media trước CFO

Khi ngân sách Retail Media ngày càng lớn, việc chỉ trình bày ROAS do nền tảng báo cáo thường không đủ để thuyết phục CFO. Bộ phận Marketing cần chuyển từ ngôn ngữ truyền thông sang ngôn ngữ tài chính, tập trung vào phần doanh thu và lợi nhuận thực sự tăng thêm nhờ quảng cáo.

Thay vì chỉ báo cáo Reported ROAS, doanh nghiệp nên ưu tiên các chỉ số như iROAS, lợi nhuận đóng góp và thời gian hoàn vốn. Những chỉ số này giúp làm rõ chiến dịch không chỉ tạo ra doanh thu, mà còn tạo thêm bao nhiêu giá trị sau khi đã trừ giá vốn, chi phí bán hàng và các khoản liên quan.

Một báo cáo hiệu quả nên trả lời được ba câu hỏi chính:

• Chiến dịch thực sự tạo thêm bao nhiêu doanh thu?
• Sau khi trừ chi phí, doanh nghiệp còn lại bao nhiêu lợi nhuận đóng góp?
• Mất bao lâu để khoản đầu tư quảng cáo được hoàn vốn?

Cách tiếp cận này giúp CFO dễ đánh giá Retail Media như một khoản đầu tư kinh doanh thay vì chỉ là chi phí Marketing. Khi doanh nghiệp có thể chứng minh rõ mối liên hệ giữa ngân sách, doanh thu tăng thêm và lợi nhuận, khả năng bảo vệ hoặc mở rộng ngân sách cũng cao hơn.

Việc Incrementality Testing ngày càng được nhiều marketer áp dụng cũng cho thấy tiêu chuẩn đo lường đang thay đổi. Retail Media không còn chỉ cần chứng minh “có doanh thu”, mà phải chứng minh phần doanh thu đó thực sự được tạo ra nhờ quảng cáo.

7. Các câu hỏi thường gặp về đo lường Retail Media

7.1. ROAS và Incremental ROAS khác nhau như thế nào?

ROAS phản ánh toàn bộ doanh thu được nền tảng ghi nhận cho quảng cáo. Trong khi đó, Incremental ROAS chỉ tính phần doanh thu tăng thêm thực sự phát sinh nhờ chiến dịch, tức phần doanh thu có khả năng sẽ không xảy ra nếu không chạy quảng cáo.

7.2. Làm thế nào để đo Incrementality giữa nhiều nhà bán lẻ?

Một cách phổ biến là sử dụng Geo holdout test, tức so sánh các khu vực thị trường tương đồng giữa nhóm có chạy quảng cáo và nhóm đối chứng. Phương pháp này giúp doanh nghiệp đánh giá tác động chéo giữa Amazon, Walmart, Instacart và cả doanh số tại cửa hàng vật lý mà không phụ thuộc hoàn toàn vào dashboard của từng nền tảng.

7.3. Vì sao ROAS do nhà bán lẻ báo cáo thường cao?

Nguyên nhân chính là hệ thống attribution có thể ghi nhận cả những đơn hàng từ khách hàng vốn đã có nhu cầu mua từ trước. Điều này đặc biệt phổ biến ở các chiến dịch Branded Search, nơi quảng cáo có thể nhận công cho một giao dịch vốn vẫn có khả năng xảy ra.

7.4. Amazon, Walmart và Instacart có những công cụ đo lường nào?

Các nền tảng cung cấp những hệ thống dữ liệu riêng như Amazon Marketing Cloud, Walmart Scintilla và Instacart Data Hub. Những công cụ này giúp thương hiệu phân tích hành vi mua sắm, hiệu quả quảng cáo và dữ liệu bán hàng sâu hơn so với dashboard quảng cáo thông thường.

7.5. Bao lâu nên thực hiện Incrementality Test một lần?

Doanh nghiệp có thể thực hiện khoảng 1-2 lần mỗi năm cho từng kênh Retail Media chính. Ngoài ra, nên kiểm tra lại khi có thay đổi lớn về ngân sách, chiến lược quảng cáo, thông điệp hoặc cách phân bổ kênh.

Kết luận

Reported ROAS vẫn hữu ích để tối ưu quảng cáo hàng ngày, nhưng chưa đủ để quyết định ngân sách dài hạn. Với các thương hiệu CPG, Incremental ROAS giúp xác định phần doanh thu thực sự được tạo thêm nhờ Retail Media. Khi đưa dữ liệu từ Amazon, Walmart và Instacart về cùng một tiêu chuẩn đo lường, doanh nghiệp sẽ có cơ sở minh bạch hơn để phân bổ và mở rộng ngân sách.

Bài viết được biên tập bởi Ori Marketing Agenc