Những phương pháp đo lường độ hiệu quả các chiến dịch Marketing

Những phương pháp đo lường độ hiệu quả các chiến dịch marketing không chỉ cung cấp thông tin chi tiết về hiệu suất mà còn giúp cho doanh nghiệp điều chỉnh các chiến lược kịp thời, tối ưu hóa ngân sách cũng như nâng cao lợi tức đầu tư (ROI).

Để đảm bảo cho chiến dịch marketing mang lại hiệu quả tối đa, việc đo lường và đánh giá kết quả là điều không thể thiếu. Có ba phương pháp chính để đo lường độ hiệu quả trong Marketing là Attribution, Experiment và Marketing Mix Modeling (MMM), hãy cùng Sky Ads tìm hiểu ngay trong bài viết sau đây nhé.

Những phương pháp đo lường độ hiệu quả chiến dịch marketing

Danh mục

Phương pháp Attribution (Phân bổ)

Attribution là phương pháp giúp phân tích và ghi nhận hiệu suất của các kênh tiếp thị trong việc tạo ra doanh thu hoặc chuyển đổi. Phương pháp Attribution theo dõi và ghi lại các điểm chạm (touchpoint) mà khách hàng gặp trước khi thực hiện những hành động mong muốn như mua hàng hoặc đăng ký dịch vụ.

Những loại hình Attribution phổ biến

Last-click Attribution: Gán giá trị cho touchpoint cuối cùng mà khách hàng tiếp xúc trước khi mua hàng.
First-click Attribution: Gán giá trị cho touchpoint đầu tiên khách hàng tiếp xúc.
Linear Attribution: Gán giá trị đồng đều cho tất cả các touchpoints.
Time Decay Attribution: Gán giá trị cao hơn cho những touchpoints gần thời điểm mua hàng.
U-shaped Attribution: Gán giá trị cao nhất dành cho touchpoints đầu tiên và cuối cùng.

Ưu điểm và hạn chế của Attribution

Ưu điểm

Cung cấp thông tin chi tiết về điểm chạm (touchpoints): Giúp cho marketers hiểu rõ hơn về hành trình của khách hàng cũng như những kênh tiếp thị nào đang đóng góp nhiều nhất vào doanh thu.
Giúp điều chỉnh chiến lược tiếp thị nhanh chóng: Nhờ vào các dữ liệu chi tiết, doanh nghiệp có thể nhanh chóng điều chỉnh chiến lược nhằm tối ưu hóa hiệu quả.

Hạn chế

Khó xác định được chính xác ảnh hưởng của từng điểm chạm: Do hành vi tiêu dùng phức tạp, việc phân bổ giá trị dành cho từng touchpoint có thể không phản ánh chính xác ảnh hưởng của chúng. Ví dụ, phương pháp last-click Attribution thường gán toàn bộ giá trị cho touchpoint cuối cùng, bỏ qua vai trò của những touchpoint trước đó.

Phương pháp Experiment (Thử nghiệm)

Phương pháp Experiment trong Marketing là một công cụ mạnh mẽ giúp cho marketers đo lường và đánh giá hiệu quả của những chiến lược tiếp thị thông qua việc thực hiện các thử nghiệm kiểm soát cũng như so sánh kết quả giữa nhóm thử nghiệm (testing) và nhóm kiểm soát (control).

Quy trình thực hiện

A/B Testing: Marketers sẽ chia ngẫu nhiên một nhóm khách hàng hoặc một phần của đối tượng mục tiêu thành hai nhóm: nhóm A và nhóm B. Nhóm A sẽ tiếp xúc với phiên bản gốc hoặc trạng thái hiện tại của một yếu tố tiếp thị (ví dụ: một trang web, một email tiếp thị và một quảng cáo), trong khi nhóm B sẽ tiếp xúc với một phiên bản thử nghiệm hoặc biến thể của yếu tố đó. Sau khi tiếp xúc, dữ liệu sẽ được thu thập và phân tích để so sánh độ hiệu quả giữa hai nhóm, từ đó sẽ đưa ra kết luận về yếu tố tiếp thị nào hoạt động tốt hơn.

Ưu điểm và hạn chế của Experiment

Ưu điểm

Mang lại cái nhìn chính xác về ảnh hưởng của từng biến số: Giúp cho marketers hiểu rõ hơn về tác động của những chiến lược tiếp thị cụ thể đối với hành vi và phản hồi của khách hàng.

Hạn chế

Phức tạp và gây tốn kém khi mở rộng quy mô (scale-up): Khi có nhiều biến số tác động đến kết quả, quá trình thiết kế cũng như thực hiện thử nghiệm có thể trở nên phức tạp và gây tốn kém về thời gian và chi phí. Điều này có thể làm giảm tính khả thi và độ hiệu quả của các thử nghiệm, đặc biệt là khi cần phải tiến hành nhiều thử nghiệm song song hoặc liên quan đến những yếu tố phức tạp.

Marketing Mix Modeling (MMM)

Theo một nghiên cứu của Google và Kantar, tại thị trường Mỹ, có đến 60% marketers đang sử dụng phương pháp Marketing Mix Modeling (MMM). Và trong những marketers chưa sử dụng, 58% đang có ý định sử dụng MMM trong tương lai (Kantar, 2023).

MMM là một phương pháp đo lường độ hiệu quả của Marketing dựa trên việc sử dụng những phương pháp phân tích thống kê, đặc biệt là phân tích hồi quy (regression analysis).

Cơ chế hoạt động của MMM là thu thập và phân tích dữ liệu về những biến số marketing (như quảng cáo, giá cả, hoạt động bán hàng,…) cùng với dữ liệu về doanh số bán hàng và lợi nhuận để xây dựng những mô hình thống kê.

Quy trình của Marketing Mix Modeling (MMM)

Những mô hình này sau đó được sử dụng để đánh giá ảnh hưởng của những yếu tố marketing đến hiệu suất kinh doanh và dự đoán kết quả cho những kịch bản marketing khác nhau.

Ưu điểm và hạn chế của MMM

Ưu điểm của MMM

Xác định được Return On Investment (ROI) của từng chiến dịch marketing

Bằng cách phân tích mối quan hệ giữa những yếu tố marketing và doanh số bán hàng/lợi nhuận, MMM giúp xác định được ROI của từng chiến dịch marketing. Điều này giúp cho marketers biết được họ đang đầu tư vào những chiến dịch nào mang lại hiệu suất cao nhất.

Xác định chính xác tổ hợp truyền thông tối ưu với tỷ lệ hoàn vốn (ROI) cao nhất

Ví dụ: Một công ty bán lẻ áp dụng MMM để đánh giá hiệu quả của những chiến dịch marketing trong vòng 1 năm qua. Kết quả cho thấy chiến dịch TikTok livestream có được ROI cao nhất, trong khi chiến dịch “Summer Collection” có ROI thấp nhất. Nhờ đó, công ty có thể điều chỉnh chiến lược tiếp thị nhằm tối ưu hóa ROI trong các chiến dịch tiếp theo.

Xác định được mức độ tối ưu của chiến dịch marketing (marketing efficiency)

MMM cho phép đánh giá hiệu suất của những kênh truyền thông và xác định mức độ tối ưu của chúng. Ví dụ, một công ty sử dụng MMM để đánh giá hiệu quả của những kênh truyền thông như OOH (quảng cáo ngoài trời) hay TV, và nhận thấy rằng những kênh này được đầu tư quá nhiều so với độ hiệu quả thực sự mà chúng mang lại. Trong khi đó, các kênh Influencers và nền tảng mạng xã hội cho thấy hiệu suất đầu tư tốt và tiềm năng tăng trưởng cao hơn.

Sự phân bổ đầu tư vào các kênh truyền thông khác nhau và tác động của chúng đến doanh số

Ví dụ: Dựa trên những kết quả từ MMM, công ty điều chỉnh ngân sách tiếp thị bằng cách giảm đầu tư vào những kênh không hiệu quả và tăng cường đầu tư vào các kênh có hiệu suất cao hơn.

Đưa ra những kịch bản cho việc phân bổ ngân sách (budget allocation scenarios)

MMM không chỉ giúp xác định hiệu quả của những hoạt động marketing hiện tại mà còn giúp dự đoán kết quả cho những kịch bản phân bổ ngân sách khác nhau.

Tối ưu ROI và mở khóa tiềm năng tăng trưởng ẩn với đầu tư truyền thông được tối ưu hóa

Ví dụ: Một công ty sử dụng MMM để dự đoán những kịch bản phân bổ ngân sách. Kết quả cho thấy, bằng cách giảm bớt ngân sách cho những kênh như Google, TikTok, Programmatic và tăng cường đầu tư vào những kênh như Paid Search, Influencers và Instagram, doanh số bán hàng có thể tăng đến 25% mà vẫn giữ nguyên ngân sách marketing.

Hạn chế của MMM

Cần phải có dữ liệu lịch sử đầy đủ và chính xác: Để xây dựng mô hình hiệu quả, cần phải có dữ liệu lịch sử chi tiết và chính xác nhất.
Không thể dự đoán được những yếu tố bất ngờ: MMM không thể dự đoán được những yếu tố ngoài dự liệu, chẳng hạn như những biến động thị trường không mong đợi.

Kết hợp những phương pháp đo lường lại

Khi kết hợp cẩn thận cả ba phương pháp đo lường này sẽ cung cấp cái nhìn toàn diện về hiệu quả của chiến lược marketing, giúp cho các marketers đưa ra những quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu và thông tin đáng tin cậy.

So sánh phương pháp đo lường hiệu quả Marketing

Sự kết hợp linh hoạt giữa Attribution, Experiment và MMM mang lại một bức tranh toàn diện về hiệu suất marketing cho các doanh nghiệp, từ đó giúp xây dựng những chiến lược marketing hiệu quả hơn và đạt được thành công bền vững trên thị trường.

Với những thông tin về phương pháp đo lường độ hiệu quả các chiến dịch Marketing ở trên, hy vọng sẽ giúp cho bạn lựa chọn được giải pháp tốt nhất, đáp ứng được ngân sách và mục tiêu của doanh nghiệp bạn. Nhưng để tiết kiệm thời gian tìm kiếm hơn, bạn cũng có thể tìm hiểu và tham khảo các gói dịch vụ Marketing của Sky Ads.

Q&A, Tin Tức