Mô hình phân bổ tiếp thị (Marketing Attribution): So sánh Last-Click, Linear và Data-Driven để đo lường ROI chính xác

Với sự thay đổi chóng mặt của lĩnh vực marketing kỹ thuật số hiện đại, hành trình của khách hàng đã trở nên phi tuyến tính và phức tạp hơn bao giờ hết. Một người dùng có thể nhìn thấy một quảng cáo trên mạng xã hội, tìm kiếm thông tin trên Google, nhấp vào một email marketing, và đọc một bài viết PR trước khi đưa ra quyết định chuyển đổi. Điều này đặt ra một câu hỏi mang tính chiến lược cho mọi nhà tiếp thị: "Trong chuỗi các điểm chạm (touch points) đó, kênh nào xứng đáng được ghi nhận cho sự thành công của chuyển đổi?"

Việc trả lời sai câu hỏi này có thể dẫn đến những quyết định phân bổ ngân sách sai lầm, đánh giá thấp vai trò của các kênh quan trọng và làm suy giảm hiệu quả đầu tư tổng thể. Để giải quyết bài toán này, mô hình phân bổ tiếp thị (Marketing Attribution Models) đã ra đời. Đây là một phương pháp luận có hệ thống, sử dụng các quy tắc hoặc thuật toán để gán giá trị cho từng điểm chạm trong hành trình chuyển đổi của khách hàng.

Bài viết này sẽ cung cấp một phân tích chuyên sâu và so sánh ba trong số các mô hình phân bổ quan trọng nhất: Last-Click (lần nhấp cuối cùng), Linear (tuyến tính), và Data-Driven (dựa trên dữ liệu), nhằm giúp các doanh nghiệp lựa chọn được phương pháp phù hợp để đo lường ROI một cách chính xác nhất.

Xem thêm:

• Phân tích SWOT và TOWS: Phương pháp chuyển hoá từ chẩn đoán tình hình sang xây dựng chiến lược hành động

• Xây dựng ma trận định vị thương hiệu (Brand Positioning Matrix): Phương pháp phân tích đối thủ và xác định khoảng trống chiến lược trên thị trường

• Chiến lược tận dụng nội dung do người dùng tạo ra (UGC): “Vũ khí” tối thượng để xây dựng niềm tin và tăng tỷ lệ chuyển đổi

1. Marketing Attribution là gì và tại sao nó quan trọng?

Marketing Attribution là một ngành khoa học phân tích, có mục tiêu xác định và định lượng hóa sự đóng góp của từng kênh marketing vào việc đạt được các mục tiêu kinh doanh, điển hình là doanh số hoặc chuyển đổi. Thay vì chỉ nhìn vào kết quả cuối cùng, mô hình phân bổ giúp "giải phẫu" hành trình khách hàng để hiểu rõ vai trò của từng tương tác.

Tầm quan trọng chiến lược của Marketing Attribution:

• Tối ưu hóa phân bổ ngân sách: Bằng cách xác định kênh nào mang lại hiệu quả cao nhất, doanh nghiệp có thể phân bổ lại ngân sách một cách thông minh để tối đa hóa lợi tức đầu tư (Return on Investment - ROI).

• Thấu hiểu sâu sắc hành trình khách hàng: Phân tích phân bổ giúp nhận diện các kênh có vai trò khởi tạo (tạo nhận thức), các kênh có vai trò hỗ trợ (nuôi dưỡng), và các kênh có vai trò kết thúc (chốt chuyển đổi).

• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Hiểu được các chuỗi hành trình phổ biến giúp doanh nghiệp tối ưu hóa nội dung và thông điệp cho từng giai đoạn, tạo ra một trải nghiệm liền mạch hơn.

• Chứng minh giá trị của Marketing: Cung cấp các số liệu định lượng cụ thể để chứng minh tác động của các hoạt động marketing đối với kết quả kinh doanh cuối cùng.

2. Phân tích các mô hình phân bổ dựa trên quy tắc 

Đây là nhóm các mô hình hoạt động dựa trên các quy tắc được định sẵn để phân chia giá trị cho các điểm chạm.

A. Mô hình Last-Click (lần nhấp cuối cùng)

• Cơ chế hoạt động: Gán 100% giá trị của chuyển đổi cho điểm chạm cuối cùng mà khách hàng đã tương tác trước khi thực hiện chuyển đổi. Trong thực tế, phiên bản phổ biến nhất là last non-direct click, tức là nếu lần truy cập cuối cùng là "trực tiếp" (direct), giá trị sẽ được gán cho kênh marketing đứng ngay trước đó.

• Ưu điểm: Đơn giản nhất để triển khai và đo lường. Đây là mô hình mặc định trong nhiều nền tảng phân tích thế hệ cũ.

• Nhược điểm: Đây là một mô hình có sai sót nghiêm trọng về mặt logic. Nó hoàn toàn bỏ qua vai trò của tất cả các kênh ở giai đoạn đầu và giữa phễu (top-of-funnel và mid-funnel) – những kênh có nhiệm vụ xây dựng nhận thức và nuôi dưỡng sự quan tâm. Mô hình này thường đánh giá quá cao giá trị của các kênh ở cuối phễu (như Brand Search, Remarketing) và đánh giá quá thấp các kênh tạo nhu cầu (như Social Media Ads, Display Ads).

B. Mô hình Linear (tuyến tính)

• Cơ chế hoạt động: Phân chia đều giá trị của chuyển đổi cho tất cả các điểm chạm đã tham gia vào hành trình của khách hàng. Nếu có 4 điểm chạm, mỗi điểm sẽ nhận được 25% giá trị.

• Ưu điểm: Là một bước tiến so với Last-Click vì nó ghi nhận sự đóng góp của tất cả các kênh, cung cấp một cái nhìn đa kênh ban đầu.

• Nhược điểm: Giả định rằng tất cả các điểm chạm có giá trị bằng nhau là một giả định không thực tế. Một quảng cáo video tạo ra nhận thức ban đầu có thể có tác động khác hẳn một lần nhấp vào email remarketing.

C. Các mô hình dựa trên quy tắc khác: Ngoài hai mô hình trên, còn có các biến thể khác như:

• First-Click (lần nhấp đầu tiên): Gán 100% giá trị cho điểm chạm đầu tiên, hữu ích để đánh giá các kênh tạo nhận thức.

• Time Decay (phân rã theo thời gian): Gán nhiều giá trị hơn cho các điểm chạm càng gần thời điểm chuyển đổi.

• Position-Based (dựa trên vị trí, hay U-Shaped): Gán 40% giá trị cho điểm chạm đầu tiên, 40% cho điểm chạm cuối cùng, và chia đều 20% còn lại cho các điểm chạm ở giữa.

3. Bước tiến vượt bậc – mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu (Data-Driven Attribution - DDA)

Các mô hình dựa trên quy tắc đều có chung một hạn chế: các quy tắc phân chia giá trị đều do con người áp đặt một cách chủ quan. Mô hình DDA ra đời để giải quyết vấn đề này.

A. Cơ chế hoạt động: Mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu không sử dụng các quy tắc định sẵn. Thay vào đó, nó ứng dụng các thuật toán học máy (machine learning) để phân tích tất cả các chuỗi hành trình của khách hàng, bao gồm cả những chuỗi dẫn đến chuyển đổi và những chuỗi không dẫn đến chuyển đổi.

Bằng cách so sánh các chuỗi này ở quy mô lớn, thuật toán có thể xác định xác suất đóng góp của từng điểm chạm vào việc tạo ra một chuyển đổi. Các kênh thường xuyên xuất hiện trong các hành trình thành công và ít xuất hiện trong các hành trình thất bại sẽ được gán một giá trị cao hơn. Mô hình này học hỏi và tự điều chỉnh liên tục dựa trên các dữ liệu mới.

B. Ưu điểm:

• Tính khách quan và chính xác: Loại bỏ sự phỏng đoán và các quy tắc chủ quan của con người để đưa ra một bức tranh phân bổ gần với sự thật nhất.

• Tính năng động và thích ứng: Mô hình tự động cập nhật và thay đổi khi hành vi của khách hàng hoặc hiệu quả của các kênh thay đổi.

• Cung cấp Insight sâu sắc: Có khả năng khám phá ra vai trò và sức ảnh hưởng bất ngờ của các kênh mà các mô hình dựa trên quy tắc có thể bỏ qua.

C. Nhược điểm:

• Yêu cầu khối lượng dữ liệu lớn: Để thuật toán hoạt động hiệu quả, cần phải có một lượng dữ liệu chuyển đổi đủ lớn và ổn định.

• Tính "hộp đen" (Black Box): Logic phân chia giá trị của thuật toán có thể phức tạp và không hoàn toàn minh bạch, đòi hỏi sự tin tưởng vào nền tảng công nghệ.

• Tính sẵn có: Thường chỉ có mặt trên các nền tảng phân tích tiên tiến như Google Analytics 4 (cho các tài khoản đủ điều kiện) hoặc các bộ công cụ marketing analytics trả phí.

4. Lựa chọn mô hình phù hợp: khung ra quyết định cho doanh nghiệp

Việc lựa chọn mô hình phân bổ phụ thuộc vào mức độ trưởng thành về dữ liệu (data maturity) và nguồn lực của doanh nghiệp.

• Giai đoạn khởi đầu: Cần phải loại bỏ mô hình Last-Click càng sớm càng tốt vì những sai lệch nghiêm trọng của nó. Bắt đầu với mô hình Linear hoặc Position-Based là một bước tiến hợp lý để có được một cái nhìn đa kênh ban đầu.

• Giai đoạn phát triển: Khi doanh nghiệp đã tích lũy đủ dữ liệu lịch sử, việc chuyển sang sử dụng mô hình Data-Driven Attribution là một mục tiêu chiến lược. Đây là phương pháp duy nhất cung cấp một sự phân bổ khách quan và chính xác nhất để ra quyết định phân bổ ngân sách hàng triệu đô.

• Nguyên tắc chung: Không có mô hình nào là hoàn hảo tuyệt đối. Điều quan trọng là nhà phân tích phải hiểu rõ các giả định và hạn chế của mô hình mình đang sử dụng để diễn giải kết quả một cách phù hợp.

Xem thêm:

• Vượt qua tình trạng Content bão hòa: Chiến lược sử dụng AI tạo sinh (Generative AI) để tìm kiếm những chủ đề thú vị trong sáng tạo nội dung

• Tại sao Content Marketing của bạn không hiệu quả? 7 “lỗ hổng” và cách khắc phục

• Xây dựng “Content Ecosystem” tương tác: Tích hợp Podcast, Video ngắn, Newsletter và cộng đồng trực tuyến

5. Kết Luận

Trong một bối cảnh marketing ngày càng phức tạp và đa kênh, việc lựa chọn và triển khai một mô hình phân bổ tiếp thị phù hợp không còn là một lựa chọn kỹ thuật, mà là một yêu cầu chiến lược. Nó là nền tảng để trả lời câu hỏi quan trọng nhất: "Ngân sách marketing của chúng ta đang thực sự hoạt động như thế nào?".

Sự dịch chuyển từ các mô hình dựa trên quy tắc đơn giản như Last-Click sang các mô hình dựa trên thuật toán tinh vi như Data-Driven thể hiện sự trưởng thành trong tư duy marketing của một tổ chức. Việc đo lường chính xác cho phép tối ưu hóa hiệu quả, và tối ưu hóa hiệu quả chính là con đường trực tiếp nhất để gia tăng lợi tức đầu tư và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh bền vững trong một thế giới được dẫn dắt bởi dữ liệu.