Khó khăn trong việc đo lường các kênh quảng cáo là gì?
Dù là Above the line, Below the line hay thậm chí Through the line thì việc đo lường được hiệu quả và phân tích dữ liệu để tối ưu hóa chi phí và hiệu quả là yêu cầu bắt buộc hiện này. Rất nhiều Brands đã thiết lập những quy trình đo lường nhầm đánh giá hiệu quả các kênh quảng cáo.
Như vậy việc đo lường các kênh quảng cáo có gặp nhiều khó khăn gì không?
marketing
Đúng như bạn nói, dù là có sử dụng kênh quảng cáo nào thì việc đo lường hiệu quả các hoạt động là rất cần thiết. Và đương nhiên trên thực tế thì mọi việc không phải lúc nào cũng đơn giản vì việc đo lường và phân tích dữ liệu thì phức tạp và khó khăn hơn rất rất nhiều chủ yếu là vì các nguyên nhân sau:
1. Quá nhiều thông tin
Hiện nay cho mỗi kênh quảng cáo, marketers sẽ có những phương pháp khác nhau để đo lường và phân tích dữ liệu quảng cáo: với Google Adwords có thể xem các thông số của Paid Search và Google Display Network; với các Local Ad Network / DSP / SSP / Ad Exchange sẽ có các hệ thống dashboard riêng để xem từng thông tin chi tiết đó; Chưa kể các third party tracking tools như MediaMind, Google DoubleClick, TradeDoubler riêng biệt để đo lường hiệu quả nếu cần hệ thống đối chứng.. Ngoài ra còn có Google Analytics để thu thập các thông số từ các nguồn traffic trên website, social monitoring tools để thu thập các thông tin từ các kênh mạng xã hội, Heat Map Tools thu thập các thông tin về hành động của người dùng trên website; Các video trên Youtube, Facebook (hoặc Vimeo, Dailymotion) cũng có các chỉ số đo lường riêng và chưa kể tới các dữ liệu từ các hoạt động như email marketing, telemarketing, SMS, CRM và các hoạt động offline khác.
Có quá ít thông tin là một vấn đề nhưng có quá nhiều thông tin cũng là vấn đề
Việc có nhiều dữ liệu để phân tích không phải là một điều tốt hay sao? Không hẳn. Có một sự thật là các thông tin đo lường của cùng 1 kênh quảng cáo lại có thể hoàn toàn khác nhau trên các hệ thống khác nhau. Ví dụ chỉ số của một Ad Network trên hệ thống của Ad Network đó sẽ khác với chỉ số trên Google Analytics và sẽ lại khác với chỉ số đo được trên một công cụ third party tracking. Chỉ số traffic của Facebook đo được trên Ads Manager của Facebook chắc chắn sẽ khác với chỉ số traffic đo được trên Google Analytics và social listening tools. Đấy là chỉ với traffic, cho mỗi chỉ số khác (unique visits, bounce rate, conversion, v.v…) bạn sẽ có một mớ thông số khác nhau nữa. Việc các công cụ đưa ra các con số khác nhau là bình thường và rất khó để nói rằng thông tin của công cụ nào là chính xác vì mỗi công cụ đo lường dựa trên các chuẩn mực khác nhau. Tuy nhiên điều này mang lại rất nhiều khó khăn cho marketers trong việc lựa chọn nguồn thông tin nào để tin và dùng nó là cơ sở để xác định hiệu quả của một kênh quảng cáo.
2. Sự tác động qua lại giữa các kênh
Ví dụ bạn có một website và khi xem lại thông tin về conversion của các kênh cho tháng vừa qua bạn thấy: Direct traffic có khoảng 1,000 conversion, organic traffic có khoảng 500 conversion, GDN có khoảng 300 conversion, Paid search có khoảng 700 conversion, Facebook có khoảng 800 conversion. Nếu số tiền bạn chi cho quảng cáo hiện là bằng nhau cho Facebook và Adwords thì có thể dễ dàng thấy Adwords có nhiều conversion hơn 1000 (Paid Search + GDN) so với Facebook chỉ có 800 conversion. Tháng tiếp theo bạn quyết định cắt giảm chi phí của Facebook và đặt nhiều hơn vào Adwords.
Khách hàng cần phải tiếp xúc với rất nhiều kênh trước đi họ quyết định mua hàng
Tuy nhiên, quyết định này có thể là sai lầm và thay vì thấy sự gia tăng thì tháng sau bạn lại thấy sự giảm sút trong số lượng conversion. Tại sao các thông số rõ ràng như vậy lại không giúp bạn có một quyết định đúng? Có thể đó là vì bạn đã quên mang vào trong đánh giá một yếu tố quan trọng đó là mối quan hệ giữa các kênh quảng cáo. Sai lầm của marketers là thường nghĩ rằng các kênh quảng cáo hoạt động hoàn toàn độc lập trong khi đó các kênh quảng cáo dù là online hay offline, ATL hay BTL đều có mối quan hệ tác động qua lại lẫn nhau. Và việc bỏ qua các tác động này có thể dẫn đến việc đánh giá không đúng mức về tầm quan trọng của các kênh quảng cáo và khiến việc tối ưu hóa và điều tiết chi phí quảng cáo không hiệu quả nữa.
3. Yếu tố con người khi phân tích dữ liệu
Việc đánh giá và phân tích dữ liệu, đưa ra quyết định về việc tối ưu hóa quảng cáo là một quy trình quan trọng và đòi hỏi sự chính xác. Chúng ta có thể thiết lập để tự động hóa hầu hết mọi quy trình từ thu thập dữ liệu cho tới so sánh và tự điều chỉnh chi phí một cách hoàn toàn tự động với các công cụ đang có. Tuy nhiên việc phân tích, rút ra kết luận và đưa ra quyết định là quan trọng do đó yếu tố con người vẫn được đòi hỏi từ phía marketers. Tương tự như việc các thuật toán của Google dù có tân tiến đến đâu thì vẫn phải có đội ngũ con người giám định lại các kết quả của nó.
Con người là yếu tố quan trọng trong mọi quy trình nhưng cũng đồng thời là một điểm cần cân nhắc
Có điều khi đã dính dáng đến yếu tố con người thì chắc chắn sẽ có lẫn vào những vấn đề như cảm tính, định kiến và sự thiên vị, những thứ vốn sẽ làm ảnh hướng đến các quyết định và đánh giá. Hiện nay vẫn còn rất nhiều bạn dựa vào các suy nghĩ mang tính “linh cảm” và “nhất thời”, không dựa trên các con số và dữ liệu đã được chứng minh nào, để làm nền tảng khi ra quyết định. Một ví dụ cụ thể là đã không biết bao nhiêu lần tôi nghe trong các cuộc họp và các buổi thuyết trình một số các câu nói từ các bạn làm marketers, analysts như: “như chúng ta biết organic traffic thường tốt hơn traffic đến từ quảng cáo” hay “direct traffic là khi người dùng gõ trực tiếp URL website của bạn và suy ra tức là người ta đã biết về thương hiệu của bạn rồi nên mới gõ để truy cập trực tiếp”, v.v… Các câu nói này hoàn toàn cảm tính (nghĩ rằng organic traffic có chất lượng hơn) thậm chí hiểu sai bản chất của vấn đề (nghĩ direct traffic là người dùng gõ URL vào website trực tiếp). Nghĩ rằng organic traffic hay bất cứ nguồn traffic nào có chất lượng hơn nguồn nào là một suy nghĩ mang tính định kiến, nếu nguồn traffic từ AdWords của bạn không mang lại chất lượng như nguồn traffic từ organic thì có thể là bạn chưa tối ưu hóa quảng cáo ở mức tốt nhất. Direct traffic thực chất không chỉ là traffic khi người dùng gõ vào và không hẳn là ai đến từ nguồn này đều đã biết đến brand của bạn vì có rất nhiều nguồn traffic không xác định được source đều sẽ được gộp vào chung với Direct traffic trong Google Analytics. Tóm lại những định kiến hoặc các kiến thức chưa vững vàng của marketer cũng có thể là một yếu tố ảnh hưởng đến việc phân tích và đánh giá hiệu quả của chiến dịch quảng cáo.
Đặng Minh Quốc Khánh
Đúng như bạn nói, dù là có sử dụng kênh quảng cáo nào thì việc đo lường hiệu quả các hoạt động là rất cần thiết. Và đương nhiên trên thực tế thì mọi việc không phải lúc nào cũng đơn giản vì việc đo lường và phân tích dữ liệu thì phức tạp và khó khăn hơn rất rất nhiều chủ yếu là vì các nguyên nhân sau:
1. Quá nhiều thông tin
Hiện nay cho mỗi kênh quảng cáo, marketers sẽ có những phương pháp khác nhau để đo lường và phân tích dữ liệu quảng cáo: với Google Adwords có thể xem các thông số của Paid Search và Google Display Network; với các Local Ad Network / DSP / SSP / Ad Exchange sẽ có các hệ thống dashboard riêng để xem từng thông tin chi tiết đó; Chưa kể các third party tracking tools như MediaMind, Google DoubleClick, TradeDoubler riêng biệt để đo lường hiệu quả nếu cần hệ thống đối chứng.. Ngoài ra còn có Google Analytics để thu thập các thông số từ các nguồn traffic trên website, social monitoring tools để thu thập các thông tin từ các kênh mạng xã hội, Heat Map Tools thu thập các thông tin về hành động của người dùng trên website; Các video trên Youtube, Facebook (hoặc Vimeo, Dailymotion) cũng có các chỉ số đo lường riêng và chưa kể tới các dữ liệu từ các hoạt động như email marketing, telemarketing, SMS, CRM và các hoạt động offline khác.
Có quá ít thông tin là một vấn đề nhưng có quá nhiều thông tin cũng là vấn đề
Việc có nhiều dữ liệu để phân tích không phải là một điều tốt hay sao? Không hẳn. Có một sự thật là các thông tin đo lường của cùng 1 kênh quảng cáo lại có thể hoàn toàn khác nhau trên các hệ thống khác nhau. Ví dụ chỉ số của một Ad Network trên hệ thống của Ad Network đó sẽ khác với chỉ số trên Google Analytics và sẽ lại khác với chỉ số đo được trên một công cụ third party tracking. Chỉ số traffic của Facebook đo được trên Ads Manager của Facebook chắc chắn sẽ khác với chỉ số traffic đo được trên Google Analytics và social listening tools. Đấy là chỉ với traffic, cho mỗi chỉ số khác (unique visits, bounce rate, conversion, v.v…) bạn sẽ có một mớ thông số khác nhau nữa. Việc các công cụ đưa ra các con số khác nhau là bình thường và rất khó để nói rằng thông tin của công cụ nào là chính xác vì mỗi công cụ đo lường dựa trên các chuẩn mực khác nhau. Tuy nhiên điều này mang lại rất nhiều khó khăn cho marketers trong việc lựa chọn nguồn thông tin nào để tin và dùng nó là cơ sở để xác định hiệu quả của một kênh quảng cáo.
2. Sự tác động qua lại giữa các kênh
Ví dụ bạn có một website và khi xem lại thông tin về conversion của các kênh cho tháng vừa qua bạn thấy: Direct traffic có khoảng 1,000 conversion, organic traffic có khoảng 500 conversion, GDN có khoảng 300 conversion, Paid search có khoảng 700 conversion, Facebook có khoảng 800 conversion. Nếu số tiền bạn chi cho quảng cáo hiện là bằng nhau cho Facebook và Adwords thì có thể dễ dàng thấy Adwords có nhiều conversion hơn 1000 (Paid Search + GDN) so với Facebook chỉ có 800 conversion. Tháng tiếp theo bạn quyết định cắt giảm chi phí của Facebook và đặt nhiều hơn vào Adwords.
Khách hàng cần phải tiếp xúc với rất nhiều kênh trước đi họ quyết định mua hàng
Tuy nhiên, quyết định này có thể là sai lầm và thay vì thấy sự gia tăng thì tháng sau bạn lại thấy sự giảm sút trong số lượng conversion. Tại sao các thông số rõ ràng như vậy lại không giúp bạn có một quyết định đúng? Có thể đó là vì bạn đã quên mang vào trong đánh giá một yếu tố quan trọng đó là mối quan hệ giữa các kênh quảng cáo. Sai lầm của marketers là thường nghĩ rằng các kênh quảng cáo hoạt động hoàn toàn độc lập trong khi đó các kênh quảng cáo dù là online hay offline, ATL hay BTL đều có mối quan hệ tác động qua lại lẫn nhau. Và việc bỏ qua các tác động này có thể dẫn đến việc đánh giá không đúng mức về tầm quan trọng của các kênh quảng cáo và khiến việc tối ưu hóa và điều tiết chi phí quảng cáo không hiệu quả nữa.
3. Yếu tố con người khi phân tích dữ liệu
Việc đánh giá và phân tích dữ liệu, đưa ra quyết định về việc tối ưu hóa quảng cáo là một quy trình quan trọng và đòi hỏi sự chính xác. Chúng ta có thể thiết lập để tự động hóa hầu hết mọi quy trình từ thu thập dữ liệu cho tới so sánh và tự điều chỉnh chi phí một cách hoàn toàn tự động với các công cụ đang có. Tuy nhiên việc phân tích, rút ra kết luận và đưa ra quyết định là quan trọng do đó yếu tố con người vẫn được đòi hỏi từ phía marketers. Tương tự như việc các thuật toán của Google dù có tân tiến đến đâu thì vẫn phải có đội ngũ con người giám định lại các kết quả của nó.
Con người là yếu tố quan trọng trong mọi quy trình nhưng cũng đồng thời là một điểm cần cân nhắc
Có điều khi đã dính dáng đến yếu tố con người thì chắc chắn sẽ có lẫn vào những vấn đề như cảm tính, định kiến và sự thiên vị, những thứ vốn sẽ làm ảnh hướng đến các quyết định và đánh giá. Hiện nay vẫn còn rất nhiều bạn dựa vào các suy nghĩ mang tính “linh cảm” và “nhất thời”, không dựa trên các con số và dữ liệu đã được chứng minh nào, để làm nền tảng khi ra quyết định. Một ví dụ cụ thể là đã không biết bao nhiêu lần tôi nghe trong các cuộc họp và các buổi thuyết trình một số các câu nói từ các bạn làm marketers, analysts như: “như chúng ta biết organic traffic thường tốt hơn traffic đến từ quảng cáo” hay “direct traffic là khi người dùng gõ trực tiếp URL website của bạn và suy ra tức là người ta đã biết về thương hiệu của bạn rồi nên mới gõ để truy cập trực tiếp”, v.v… Các câu nói này hoàn toàn cảm tính (nghĩ rằng organic traffic có chất lượng hơn) thậm chí hiểu sai bản chất của vấn đề (nghĩ direct traffic là người dùng gõ URL vào website trực tiếp). Nghĩ rằng organic traffic hay bất cứ nguồn traffic nào có chất lượng hơn nguồn nào là một suy nghĩ mang tính định kiến, nếu nguồn traffic từ AdWords của bạn không mang lại chất lượng như nguồn traffic từ organic thì có thể là bạn chưa tối ưu hóa quảng cáo ở mức tốt nhất. Direct traffic thực chất không chỉ là traffic khi người dùng gõ vào và không hẳn là ai đến từ nguồn này đều đã biết đến brand của bạn vì có rất nhiều nguồn traffic không xác định được source đều sẽ được gộp vào chung với Direct traffic trong Google Analytics. Tóm lại những định kiến hoặc các kiến thức chưa vững vàng của marketer cũng có thể là một yếu tố ảnh hưởng đến việc phân tích và đánh giá hiệu quả của chiến dịch quảng cáo.