Mô hình phân bổ marketing: Chọn đúng, tối ưu ngân sách

Trong thế giới marketing kỹ thuật số ngày càng phức tạp, khách hàng không còn đi theo một con đường thẳng tắp đến quyết định mua hàng. Họ tương tác với thương hiệu của bạn qua vô số điểm chạm: từ quảng cáo trên mạng xã hội, kết quả tìm kiếm Google, email marketing, đến việc đọc blog hay xem video. Vậy làm thế nào để bạn biết kênh nào thực sự đóng góp vào việc mang lại khách hàng và tạo ra chuyển đổi? Đây chính là lúc mô hình phân bổ marketing (attribution) phát huy vai trò then chốt. Nếu không có một phương pháp đo lường hiệu quả, bạn rất dễ rơi vào tình trạng phân bổ ngân sách marketing dựa trên cảm tính, dẫn đến lãng phí nguồn lực và bỏ lỡ cơ hội tăng trưởng.

Giới thiệu: Tại Sao Mô Hình Phân bổ Marketing (Attribution) Là Chìa Khóa Đo Lường Hiệu Quả Đa Kênh?

Marketing Attribution, hay mô hình phân bổ marketing, là phương pháp xác định giá trị đóng góp của từng điểm chạm (touchpoint) marketing vào việc thúc đẩy chuyển đổi, chẳng hạn như mua hàng, điền form đăng ký, hay tải tài liệu (https://bizfly.vn/techblog/marketing-attribution-la-gi.html).

Trong bối cảnh marketing đa kênh hiện đại, hành trình khách hàng trở nên phức tạp hơn bao giờ hết. Khách hàng có thể thấy quảng cáo Facebook của bạn, tìm kiếm thông tin trên Google, nhấp vào email khuyến mãi, và cuối cùng truy cập trực tiếp website để mua hàng. Mỗi tương tác này đều có thể đóng một vai trò nhất định trong quyết định cuối cùng của họ (https://bizfly.vn/techblog/marketing-attribution-la-gi.html), (https://slimweb.vn/marketing/mo-hinh-tiep-thi-phan-bo-la-gi-loai-nao-phu-hop-voi-chien-dich-cua-ban), (https://advertising.amazon.com/vi-vn/library/guides/marketing-attribution).

Nếu không có attribution modeling, việc xác định kênh nào thực sự hiệu quả giống như mò kim đáy bể. Bạn có thể chỉ nhìn thấy kênh cuối cùng mà khách hàng tương tác trước khi chuyển đổi và lầm tưởng rằng đó là kênh duy nhất mang lại giá trị.

Mục đích cốt lõi của mô hình phân bổ marketing (attribution) là giúp doanh nghiệp hiểu rõ kênh nào, chiến dịch nào, thậm chí nội dung nào đang thực sự tạo ra tác động tích cực. Thay vì dựa vào trực giác hay các chỉ số bề nổi, mô hình phân bổ cung cấp một cái nhìn dựa trên dữ liệu, cho phép bạn định lượng và tối ưu hóa ngân sách marketing một cách thông minh hơn (https://bizfly.vn/techblog/marketing-attribution-la-gi.html). Việc thiếu một mô hình phân bổ phù hợp không chỉ dẫn đến đánh giá sai lệch hiệu quả của các kênh mà còn gây lãng phí ngân sách nghiêm trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến ROI marketing và sự phát triển của doanh nghiệp. Hiểu rõ đo lường hiệu quả đa kênh thông qua các điểm chạm marketing trong suốt hành trình khách hàng là nền tảng cho mọi quyết định marketing chiến lược.

Vấn Đề Của Các Mô Hình Đơn Giản: Tại Sao Last Click & First Click Không Còn Đủ?

Trong quá khứ, khi hành trình khách hàng còn đơn giản hơn, nhiều nhà marketing thường dựa vào hai mô hình phân bổ cơ bản nhất: Last Click (Nhấp chuột cuối cùng) và First Click (Nhấp chuột đầu tiên). Tuy nhiên, trong bối cảnh đa kênh phức tạp ngày nay, việc chỉ dựa vào một trong hai mô hình này mang lại cái nhìn phiến diện và thường dẫn đến những quyết định sai lầm. Chúng không thể phản ánh chính xác bức tranh toàn cảnh về cách các kênh marketing phối hợp với nhau để tạo ra chuyển đổi.

Hạn chế của Mô hình Last Click (Nhấp chuột cuối cùng)

Mô hình last click attribution hoạt động rất đơn giản: nó gán 100% giá trị chuyển đổi cho điểm chạm cuối cùng mà khách hàng tương tác trước khi thực hiện hành động mong muốn (ví dụ: mua hàng, đăng ký).

Tuy nhiên, hạn chế lớn nhất của mô hình này là nó hoàn toàn bỏ qua vai trò của tất cả các điểm chạm trước đó trong hành trình khách hàng. Các hoạt động marketing ở giai đoạn đầu và giữa phễu – như tạo nhận thức thương hiệu qua mạng xã hội, nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng qua email, hay cung cấp thông tin qua bài blog – đều không được ghi nhận công lao (https://mangoads.vn/learn/marketing-attribution-chia-khoa-de-hieu-va-toi-uu-hanh-trinh-khach-hang).

Hậu quả là các kênh đóng vai trò hỗ trợ, dẫn dắt và xây dựng lòng tin bị đánh giá thấp một cách nghiêm trọng. Điều này có thể dẫn đến quyết định sai lầm là cắt giảm ngân sách cho những kênh quan trọng này, làm suy yếu toàn bộ chiến lược marketing dài hạn của bạn (https://mangoads.vn/learn/marketing-attribution-chia-khoa-de-hieu-va-toi-uu-hanh-trinh-khach-hang). Việc đánh giá sai hiệu quả kênh là một rủi ro lớn khi chỉ tin vào last click.

Hạn chế của Mô hình First Click (Nhấp chuột đầu tiên)

Ngược lại với Last Click, mô hình first click attribution gán 100% giá trị chuyển đổi cho điểm chạm đầu tiên mà khách hàng tương tác với thương hiệu của bạn. Mô hình này hữu ích nếu mục tiêu chính của bạn là xác định kênh nào hiệu quả nhất trong việc thu hút khách hàng mới và tạo ra nhận thức ban đầu.

Tuy nhiên, nó cũng có những hạn chế đáng kể. Mô hình First Click hoàn toàn không ghi nhận giá trị của các nỗ lực marketing ở giai đoạn sau, những nỗ lực đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy khách hàng đi đến quyết định cuối cùng. Các chiến dịch remarketing, email nhắc nhở giỏ hàng, hay nội dung so sánh sản phẩm ở giai đoạn cân nhắc đều bị lu mờ (https://mangoads.vn/learn/marketing-attribution-chia-khoa-de-hieu-va-toi-uu-hanh-trinh-khach-hang).

Việc quá tập trung vào điểm chạm đầu tiên có thể dẫn đến việc đầu tư quá mức vào các kênh tạo nhận thức mà bỏ quên việc tối ưu hóa các kênh hiệu quả hơn trong việc “chốt đơn”. Bạn có thể thu hút được nhiều người biết đến, nhưng lại gặp khó khăn trong việc chuyển đổi họ thành khách hàng thực sự. Vai trò kênh marketing ở các giai đoạn sau là không thể bỏ qua.

Hệ quả chung

Việc phụ thuộc hoàn toàn vào mô hình Last Click hoặc First Click đều dẫn đến một cái nhìn không đầy đủ và thiếu chính xác về hiệu quả marketing đa kênh. Cả hai đều đơn giản hóa quá mức một hành trình phức tạp, coi nhẹ sự tương tác và ảnh hưởng lẫn nhau giữa các kênh.

Hệ quả tất yếu là việc phân bổ ngân sách marketing trở nên không tối ưu. Bạn có thể đang lãng phí nguồn lực vào các kênh kém hiệu quả (nếu chỉ nhìn vào first click) hoặc cắt giảm sai lầm các kênh hỗ trợ quan trọng (nếu chỉ nhìn vào last click). Việc “giật dây” ngân sách theo một kênh duy nhất dễ dẫn đến lãng phí tiềm năng ở các kênh hỗ trợ hoặc bổ sung giá trị cho hành trình khách hàng. Rõ ràng, chúng ta cần một cách tiếp cận toàn diện và tinh vi hơn để hiểu đúng giá trị của từng điểm chạm.

Khám Phá Các Loại Mô Hình Phân bổ Marketing Phổ Biến

Sau khi thấy rõ những hạn chế của việc chỉ nhìn vào điểm chạm đầu tiên hoặc cuối cùng, chúng ta hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về các mô hình phân bổ (attribution models) phức tạp và chính xác hơn. Mỗi mô hình cung cấp một góc nhìn khác nhau về cách các kênh marketing đóng góp vào chuyển đổi, giúp bạn có cái nhìn toàn diện hơn về hành trình khách hàng.

Mô hình Last Click (Nhấp chuột cuối cùng)

• Cách hoạt động: Như đã đề cập, mô hình này gán toàn bộ (100%) giá trị chuyển đổi cho điểm chạm cuối cùng mà khách hàng tương tác trước khi chuyển đổi xảy ra (Bảng tổng hợp từ các nguồn).
• Ưu điểm: Đơn giản nhất để hiểu và triển khai. Dễ dàng đo lường trong hầu hết các công cụ phân tích. Phù hợp với các doanh nghiệp có chu kỳ bán hàng rất ngắn hoặc các chiến dịch tập trung mạnh vào việc “chốt đơn” nhanh chóng (Bảng tổng hợp từ các nguồn).
• Nhược điểm: Hạn chế lớn nhất là hoàn toàn bỏ qua đóng góp của tất cả các điểm chạm trước đó, không phản ánh đúng hành trình thực tế của khách hàng đa kênh (Bảng tổng hợp từ các nguồn), (https://mangoads.vn/learn/marketing-attribution-chia-khoa-de-hieu-va-toi-uu-hanh-trinh-khach-hang). Đây là mô hình mặc định trong nhiều nền tảng nhưng thường không phải là lựa chọn tốt nhất.
• Từ khóa gợi ý: last click attribution, mô hình nhấp chuột cuối cùng.

Mô hình First Click (Nhấp chuột đầu tiên)

• Cách hoạt động: Gán toàn bộ (100%) giá trị chuyển đổi cho điểm chạm đầu tiên mà khách hàng tương tác với thương hiệu của bạn trong một khoảng thời gian nhất định (Bảng tổng hợp từ các nguồn).
• Ưu điểm: Giúp xác định kênh nào hiệu quả trong việc khởi tạo hành trình khách hàng và xây dựng nhận diện thương hiệu ban đầu. Dễ đo lường kênh khởi tạo (Bảng tổng hợp từ các nguồn).
• Nhược điểm: Không đánh giá được vai trò và hiệu quả của các nỗ lực marketing ở các giai đoạn sau nhằm nuôi dưỡng và thúc đẩy chuyển đổi (Bảng tổng hợp từ các nguồn), (https://mangoads.vn/learn/marketing-attribution-chia-khoa-de-hieu-va-toi-uu-hanh-trinh-khach-hang).
• Từ khóa gợi ý: first click attribution, mô hình nhấp chuột đầu tiên.

Mô hình Linear (Tuyến tính)

• Cách hoạt động: Chia đều giá trị chuyển đổi cho tất cả các điểm chạm trong hành trình khách hàng. Ví dụ, nếu có 4 điểm chạm, mỗi điểm chạm sẽ nhận được 25% giá trị (Bảng tổng hợp từ các nguồn).
• Ưu điểm: Ghi nhận đóng góp của tất cả các kênh tham gia vào hành trình, mang lại cái nhìn cân bằng hơn so với First/Last Click. Tương đối dễ hiểu và triển khai (Bảng tổng hợp từ các nguồn).
• Nhược điểm: Coi vai trò của mọi điểm chạm là như nhau, không phân biệt được điểm chạm nào có tác động lớn hơn hay quan trọng hơn trong việc thúc đẩy chuyển đổi (Bảng tổng hợp từ các nguồn).
• Từ khóa gợi ý: linear attribution, mô hình tuyến tính.

Mô hình Time Decay (Phân rã theo thời gian)

• Cách hoạt động: Gán nhiều giá trị hơn cho các điểm chạm xảy ra gần thời điểm chuyển đổi nhất. Các điểm chạm càng xa thời điểm chuyển đổi thì nhận được càng ít giá trị (Bảng tổng hợp từ các nguồn).
• Ưu điểm: Phản ánh thực tế rằng các tương tác gần thời điểm mua hàng thường có ảnh hưởng quyết định hơn. Phù hợp với các chu kỳ bán hàng dài hơn hoặc các chiến dịch khuyến mãi ngắn hạn, nơi các tương tác cuối cùng là quan trọng (Bảng tổng hợp từ các nguồn).
• Nhược điểm: Có thể đánh giá thấp vai trò quan trọng của các kênh ở giai đoạn đầu trong việc tạo ra nhận thức và thu hút khách hàng tiềm năng ban đầu (Bảng tổng hợp từ các nguồn).
• Từ khóa gợi ý: time decay attribution, mô hình phân rã thời gian.

Mô hình U-Shaped (Position-Based – Dựa trên vị trí)

• Cách hoạt động: Mô hình này gán phần lớn giá trị cho hai điểm chạm quan trọng nhất: điểm chạm đầu tiên (khởi tạo) và điểm chạm cuối cùng (ngay trước chuyển đổi). Thông thường, mỗi điểm chạm này nhận 40% giá trị, và 20% còn lại được chia đều cho tất cả các điểm chạm ở giữa (Bảng tổng hợp từ các nguồn).
• Ưu điểm: Nhấn mạnh vai trò quan trọng của kênh thu hút ban đầu và kênh chốt đơn cuối cùng, nhưng vẫn ghi nhận sự đóng góp của các kênh hỗ trợ ở giữa hành trình (Bảng tổng hợp từ các nguồn). Cung cấp cái nhìn cân bằng hơn Linear.
• Nhược điểm: Tỷ lệ phân bổ (40-20-40) là cố định và mang tính giả định, có thể không phản ánh chính xác tầm quan trọng tương đối của các điểm chạm trong mọi loại hành trình khách hàng (Bảng tổng hợp từ các nguồn).
• Từ khóa gợi ý: Position-Based attribution, mô hình U-shaped, mô hình dựa trên vị trí.

Mô hình W-Shaped

• Cách hoạt động: Đây là phiên bản mở rộng của U-Shaped, ghi nhận thêm một điểm chạm quan trọng ở giữa hành trình, thường là điểm chạm tạo ra khách hàng tiềm năng (lead generation), ví dụ như khi khách hàng điền form liên hệ hoặc đăng ký nhận bản tin. Mô hình này thường gán 30% giá trị cho điểm chạm đầu tiên, 30% cho điểm chạm tạo lead, và 30% cho điểm chạm cuối cùng. 10% còn lại được chia đều cho các điểm chạm khác (Bảng tổng hợp từ các nguồn).
• Ưu điểm: Phù hợp với các hành trình khách hàng phức tạp và dài hạn hơn, đặc biệt là trong B2B hoặc các ngành có giai đoạn cân nhắc rõ ràng, nơi việc tạo ra lead là một cột mốc quan trọng. Ghi nhận nhiều điểm chạm then chốt hơn (Bảng tổng hợp từ các nguồn), (https://bettergrowth.org/blog/marketing-attribution/).
• Nhược điểm: Phức tạp hơn trong việc thiết lập và diễn giải kết quả so với các mô hình trước đó. Việc xác định chính xác “điểm chạm tạo lead” đôi khi cũng là một thách thức (Bảng tổng hợp từ các nguồn).
• Từ khóa gợi ý: W-Shaped attribution, mô hình W.

Mô hình Data-Driven (Dựa trên dữ liệu)

• Cách hoạt động: Đây là mô hình tiên tiến nhất. Thay vì dựa trên các quy tắc cố định, data-driven attribution sử dụng thuật toán máy học (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích dữ liệu thực tế từ hàng ngàn hành trình chuyển đổi và không chuyển đổi của doanh nghiệp bạn. Dựa trên phân tích này, thuật toán sẽ xác định mức độ đóng góp thực sự của từng điểm chạm vào việc tạo ra chuyển đổi (Bảng tổng hợp từ các nguồn).
• Ưu điểm: Là mô hình chính xác nhất vì nó được tùy chỉnh dựa trên dữ liệu cụ thể của doanh nghiệp bạn, không dựa vào giả định. Giúp tối ưu hóa ngân sách marketing một cách hiệu quả nhất bằng cách xác định chính xác kênh nào mang lại giá trị cao nhất (Bảng tổng hợp từ các nguồn).
• Nhược điểm: Yêu cầu một lượng dữ liệu đủ lớn (về lượt nhấp và chuyển đổi) để thuật toán hoạt động hiệu quả. Phức tạp về mặt kỹ thuật và thường yêu cầu các công cụ phân tích mạnh mẽ như Google Analytics 4 (phiên bản đủ điều kiện) hoặc các nền tảng marketing chuyên dụng (Bảng tổng hợp từ các nguồn).
• Từ khóa gợi ý: data-driven attribution, mô hình dựa trên dữ liệu, machine learning marketing.

Việc hiểu rõ cách hoạt động, ưu và nhược điểm của từng mô hình phân bổ là bước đầu tiên để lựa chọn và áp dụng phương pháp đo lường hiệu quả đa kênh phù hợp nhất cho doanh nghiệp của bạn.

Mô Hình Phân bổ Giúp Xác định Kênh Marketing Hiệu quả Như Thế Nào?

Việc lựa chọn và áp dụng một mô hình phân bổ marketing (attribution) phù hợp không chỉ là một bài tập lý thuyết. Nó mang lại những hiểu biết sâu sắc và thực tế về hiệu quả của các kênh marketing, giúp bạn trả lời câu hỏi cốt lõi: Kênh nào đang thực sự đóng góp vào việc tạo ra chuyển đổi và mang lại doanh thu? Các mô hình phân bổ khác nhau cung cấp những góc nhìn đa dạng, từ đó vẽ nên một bức tranh toàn cảnh và chính xác hơn về hiệu suất marketing của bạn.

Hiểu rõ vai trò đa dạng của từng kênh trong hành trình khách hàng

Một trong những lợi ích lớn nhất của việc sử dụng các mô hình phân bổ phức tạp hơn (thay vì chỉ First/Last Click) là khả năng hiểu rõ vai trò kênh marketing ở từng giai đoạn khác nhau của hành trình khách hàng đa kênh.

Bằng cách phân tích dữ liệu qua lăng kính của một mô hình như Linear, Time Decay, U-Shaped, W-Shaped hay Data-Driven, doanh nghiệp có thể xác định:

• Kênh nào mạnh ở giai đoạn đầu phễu (Awareness): Những kênh nào giỏi thu hút sự chú ý ban đầu, giới thiệu thương hiệu đến khách hàng mới? (Ví dụ: Quảng cáo hiển thị, Social Media Ads nhắm mục tiêu rộng).
• Kênh nào hiệu quả ở giai đoạn giữa phễu (Consideration/Nurturing): Những kênh nào giữ chân khách hàng, cung cấp thông tin giá trị, xây dựng lòng tin và nuôi dưỡng họ thành khách hàng tiềm năng chất lượng? (Ví dụ: Content Marketing/SEO, Email Marketing, Retargeting).
• Kênh nào đóng vai trò quyết định ở cuối phễu (Conversion): Những kênh nào thường là điểm chạm cuối cùng hoặc gần cuối, thúc đẩy khách hàng đưa ra quyết định mua hàng hoặc thực hiện hành động mong muốn? (Ví dụ: Paid Search (Brand Keywords), Direct Traffic, Affiliate Marketing). (https://mangoads.vn/learn/marketing-attribution-chia-khoa-de-hieu-va-toi-uu-hanh-trinh-khach-hang).

Ví dụ minh họa: Mô hình U-Shaped (Position-Based) sẽ làm nổi bật hiệu quả của kênh quảng cáo mạng xã hội (điểm chạm đầu) và kênh tìm kiếm thương hiệu (điểm chạm cuối). Trong khi đó, mô hình W-Shaped có thể cho thấy kênh email marketing (điểm chạm tạo lead ở giữa) cũng đóng góp một phần giá trị đáng kể, điều mà U-Shaped có thể không làm nổi bật bằng (https://bettergrowth.org/blog/marketing-attribution/). Hiểu rõ vai trò này giúp bạn tối ưu hóa thông điệp và chiến thuật cho từng kênh trong phễu marketing.

So sánh kết quả giữa các mô hình để có cái nhìn đa chiều

Không có mô hình phân bổ nào là hoàn hảo tuyệt đối. Mỗi mô hình đều có những giả định và góc nhìn riêng. Vì vậy, một thực hành tốt là không chỉ chọn một mô hình duy nhất mà nên (nếu công cụ cho phép) so sánh kết quả báo cáo từ nhiều mô hình phân bổ khác nhau.

Việc so sánh mô hình phân bổ mang lại nhiều lợi ích:

• Xác định các kênh “ngôi sao”: Những kênh nào luôn cho thấy hiệu quả cao bất kể bạn sử dụng mô hình nào? Đây thường là những kênh cốt lõi cần được ưu tiên đầu tư.
• Hiểu rõ vai trò chuyên biệt: Kênh nào chỉ thể hiện giá trị rõ rệt trong một mô hình cụ thể? Ví dụ, một kênh có thể không đóng góp nhiều vào chuyển đổi cuối cùng (Last Click thấp) nhưng lại rất quan trọng trong việc khởi tạo hành trình (First Click cao).
• Phát hiện điểm nghẽn trong phễu chuyển đổi: Nếu bạn thấy một kênh tạo ra rất nhiều tương tác ban đầu (First Click cao) nhưng tỷ lệ chuyển đổi cuối cùng từ những hành trình bắt đầu bằng kênh đó lại thấp (Last Click thấp), đó có thể là dấu hiệu cho thấy các điểm chạm ở giữa hoặc cuối phễu đang có vấn đề. Việc so sánh giúp bạn xác định “khách hàng đang rơi rụng ở đâu” và biết cần phải tối ưu kênh nào hoặc giai đoạn nào trong hành trình (https://mangoads.vn/learn/marketing-attribution-chia-khoa-de-hieu-va-toi-uu-hanh-trinh-khach-hang).

Bằng cách phân tích đa kênh thông qua việc so sánh các mô hình, bạn sẽ có được cái nhìn sâu sắc và đa chiều hơn, từ đó đưa ra các quyết định tối ưu phễu chuyển đổi một cách hiệu quả hơn.

Làm Thế Nào Để Lựa Chọn Mô Hình Phân bổ Phù Hợp?

Với nhiều loại mô hình phân bổ khác nhau, việc xác định mô hình nào là tốt nhất cho doanh nghiệp của bạn có thể gây bối rối. Câu trả lời là: không có mô hình nào “hoàn hảo” cho tất cả mọi người. Việc lựa chọn mô hình phân bổ phù hợp phụ thuộc vào nhiều yếu tố đặc thù của doanh nghiệp và chiến dịch marketing của bạn. Dưới đây là các yếu tố quan trọng cần cân nhắc và một số gợi ý lựa chọn theo tình huống cụ thể.

Các yếu tố quan trọng cần cân nhắc

Trước khi quyết định sử dụng một attribution model cụ thể, hãy xem xét các yếu tố sau:

• Mục tiêu kinh doanh và marketing: Bạn đang muốn tập trung vào điều gì nhất?
  • Tăng nhận diện thương hiệu: Có thể các mô hình nhấn mạnh điểm chạm đầu (First Click, U-Shaped) sẽ phù hợp hơn.
  • Tối đa hóa số lượng chuyển đổi/doanh thu ngắn hạn: Các mô hình nhấn mạnh điểm chạm cuối (Last Click, Time Decay) có thể cung cấp thông tin hữu ích.
  • Tối ưu hóa ROI tổng thể và hiểu toàn bộ hành trình: Các mô hình đa điểm chạm (Linear, U-Shaped, W-Shaped, Data-Driven) thường là lựa chọn tốt hơn. (https://bizfly.vn/techblog/marketing-attribution-la-gi.html), (https://slimweb.vn/marketing/mo-hinh-tiep-thi-phan-bo-la-gi-loai-nao-phu-hop-voi-chien-dich-cua-ban).
• Độ phức tạp của hành trình khách hàng:
  • Chu kỳ mua hàng ngắn, ít điểm chạm: Các mô hình đơn giản như Last Click hoặc Linear có thể đủ dùng.
  • Chu kỳ mua hàng dài, nhiều điểm chạm, qua nhiều kênh: Cần các mô hình phức tạp hơn như Time Decay, U-Shaped, W-Shaped hoặc lý tưởng nhất là Data-Driven để nắm bắt sự phức tạp này. (https://bizfly.vn/techblog/marketing-attribution-la-gi.html), (https://slimweb.vn/marketing/mo-hinh-tiep-thi-phan-bo-la-gi-loai-nao-phu-hop-voi-chien-dich-cua-ban).
• Nguồn lực và dữ liệu sẵn có:
  • Dữ liệu hạn chế, nguồn lực phân tích ít: Bắt đầu với các mô hình dựa trên quy tắc (rule-based) như Linear, Time Decay, U-Shaped có thể thực tế hơn.
  • Dữ liệu lớn, có công cụ phân tích mạnh (như GA4), có nhân sự phân tích: Mô hình Data-Driven sẽ mang lại độ chính xác và hiệu quả tối ưu cao nhất, nhưng đòi hỏi đầu tư về công nghệ và kỹ năng. (https://bizfly.vn/techblog/marketing-attribution-la-gi.html), (https://slimweb.vn/marketing/mo-hinh-tiep-thi-phan-bo-la-gi-loai-nao-phu-hop-voi-chien-dich-cua-ban).

Việc cân nhắc kỹ lưỡng các tiêu chí chọn attribution model này sẽ giúp bạn đưa ra lựa chọn sáng suốt.

Gợi ý lựa chọn mô hình theo tình huống

Dựa trên các yếu tố trên, đây là một số gợi ý chung (tổng hợp từ nghiên cứu):

• Khi nào nên dùng Last Click?
  • Doanh nghiệp có hành trình mua hàng rất đơn giản, quyết định diễn ra nhanh chóng (ví dụ: bán lẻ trực tuyến các mặt hàng tiêu dùng nhanh, giá trị thấp).
  • Mục tiêu chính là đo lường hiệu quả của các chiến dịch “chốt đơn” cuối cùng (ví dụ: quảng cáo khuyến mãi giới hạn thời gian).
  • Lưu ý: Nên coi đây là điểm khởi đầu hoặc chỉ là một phần của bức tranh, không nên là mô hình duy nhất.
• Khi nào nên dùng First Click?
  • Mục tiêu hàng đầu là xây dựng nhận diện thương hiệu và đo lường kênh nào hiệu quả nhất trong việc thu hút khách hàng mới biết đến bạn.
  • Bạn muốn đánh giá hiệu quả của các chiến dịch ở đầu phễu.
• Khi nào nên dùng Linear?
  • Bạn muốn ghi nhận tất cả các điểm chạm một cách công bằng.
  • Hành trình khách hàng có nhiều điểm chạm và bạn tin rằng tất cả đều đóng góp như nhau.
  • Bạn cần một mô hình đa điểm chạm đơn giản để bắt đầu.
• Khi nào nên dùng Time Decay?
  • Chu kỳ bán hàng tương đối dài, nhưng các tương tác gần thời điểm chuyển đổi có ảnh hưởng lớn hơn.
  • Phù hợp với các chiến dịch khuyến mãi ngắn hạn, nơi các điểm chạm cuối cùng rất quan trọng.
• Khi nào nên dùng U-Shaped (Position-Based)?
  • Bạn tin rằng cả điểm chạm đầu tiên (tạo nhận thức) và điểm chạm cuối cùng (chốt đơn) đều quan trọng nhất, nhưng vẫn muốn ghi nhận các điểm chạm ở giữa.
  • Cung cấp sự cân bằng tốt giữa việc nhấn mạnh các điểm chạm chính và ghi nhận toàn bộ hành trình.
• Khi nào nên dùng W-Shaped?
  • Hành trình khách hàng phức tạp, có một giai đoạn quan trọng ở giữa (ví dụ: tạo lead, đăng ký demo) bên cạnh điểm đầu và cuối.
  • Thường phù hợp với B2B hoặc các sản phẩm/dịch vụ giá trị cao, cần quá trình cân nhắc kỹ lưỡng.
• Khi nào nên dùng Data-Driven?
  • Bạn có đủ lượng dữ liệu chuyển đổi và lưu lượng truy cập để mô hình hoạt động hiệu quả (Google Analytics 4 có các ngưỡng yêu cầu cụ thể).
  • Mục tiêu là đạt được độ chính xác cao nhất trong việc phân bổ giá trị và tối ưu hóa ngân sách dựa trên dữ liệu thực tế.
  • Bạn có công cụ và nguồn lực để triển khai và phân tích mô hình này. Đây là lựa chọn lý tưởng nếu đáp ứng đủ điều kiện.

Hãy nhớ rằng, không có câu trả lời đúng duy nhất. Điều quan trọng là lựa chọn mô hình phản ánh tốt nhất mục tiêu và thực tế kinh doanh của bạn, và sẵn sàng thử nghiệm, so sánh để tìm ra phương pháp tối ưu nhất theo thời gian.

Triển Khai và Áp Dụng Mô Hình Phân bổ Vào Thực Tế

Hiểu về các mô hình phân bổ là một chuyện, nhưng triển khai và áp dụng chúng vào việc ra quyết định marketing hàng ngày lại là một bước quan trọng khác. May mắn là có nhiều công cụ hỗ trợ và phương pháp để bạn bắt đầu khai thác sức mạnh của attribution modeling.

Các công cụ hỗ trợ phổ biến

Để theo dõi và phân tích dữ liệu phân bổ, bạn có thể sử dụng nhiều công cụ khác nhau, từ miễn phí đến trả phí:

• Google Analytics (Đặc biệt là GA4): Đây là công cụ attribution mạnh mẽ và phổ biến nhất, đặc biệt là phiên bản Google Analytics 4 (GA4). GA4 cung cấp nhiều mô hình phân bổ dựa trên quy tắc (Last Click, First Click, Linear, Time Decay, Position-Based) và quan trọng nhất là mô hình Data-Driven (cho các tài khoản đủ điều kiện về dữ liệu). GA4 được thiết kế với trọng tâm là đo lường hành trình đa kênh và đa thiết bị (Tổng hợp từ nghiên cứu).
• Nền tảng quảng cáo: Các nền tảng quảng cáo lớn như Google Ads, Meta (Facebook) Ads, Amazon Ads, LinkedIn Ads,… thường có các tính năng báo cáo attribution riêng. Chúng giúp bạn hiểu cách các chiến dịch trên chính nền tảng đó đóng góp vào chuyển đổi, thường cung cấp một vài mô hình phân bổ để lựa chọn. Tuy nhiên, chúng thường chỉ tập trung vào các tương tác trên nền tảng của họ (https://advertising.amazon.com/vi-vn/library/guides/marketing-attribution). Facebook attribution và Google Ads attribution là những ví dụ điển hình.
• Nền tảng Marketing Automation & CRM: Các công cụ như HubSpot, Marketo, Salesforce Marketing Cloud thường tích hợp các tính năng báo cáo attribution, giúp liên kết các hoạt động marketing với dữ liệu khách hàng và kết quả kinh doanh.
• Nền tảng phân tích chuyên dụng: Đối với các nhu cầu phức tạp hơn, đặc biệt là trong lĩnh vực mobile app marketing hoặc khi cần tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn ngoại tuyến, có các nền tảng trả phí chuyên dụng như Adjust, AppsFlyer, Branch, Segment,… Chúng cung cấp các khả năng phân tích và phân bổ sâu hơn (Tổng hợp từ nghiên cứu).

Việc lựa chọn công cụ phụ thuộc vào quy mô, ngân sách, mức độ phức tạp của hoạt động marketing và nguồn dữ liệu bạn có. Google Analytics 4 là một điểm khởi đầu tuyệt vời cho hầu hết các doanh nghiệp.

Cách diễn giải dữ liệu và đưa ra quyết định tối ưu

Có được dữ liệu phân bổ chỉ là bước đầu. Điều quan trọng là cách bạn diễn giải thông tin đó và biến nó thành hành động cụ thể để cải thiện chiến lược marketing:

• Vượt qua tư duy Last Click: Bước quan trọng nhất là ngừng việc chỉ nhìn vào báo cáo Last Click. Hãy chủ động chọn và phân tích dữ liệu từ mô hình phân bổ phù hợp hơn (ví dụ: Linear, Time Decay, Data-Driven) trong công cụ của bạn. So sánh hiệu quả thực sự của các kênh dựa trên mô hình đã chọn (Tổng hợp từ nghiên cứu).
• Xác định điểm mạnh và điểm yếu của từng kênh/giai đoạn: Sử dụng báo cáo phân bổ để nhận diện:
  • Kênh nào xuất sắc trong việc thu hút khách hàng mới (đầu phễu)?
  • Kênh nào hiệu quả trong việc nuôi dưỡng và giữ chân (giữa phễu)?
  • Kênh nào đóng vai trò then chốt trong việc thúc đẩy chuyển đổi (cuối phễu)?
  • Điểm nghẽn nằm ở đâu? Kênh nào hoặc giai đoạn nào đang hoạt động kém hiệu quả, làm “rơi rụng” khách hàng tiềm năng? (Tổng hợp từ nghiên cứu).
• Tối ưu phân bổ ngân sách marketing: Đây là ứng dụng quan trọng nhất. Dựa trên dữ liệu phân tích dữ liệu attribution, hãy điều chỉnh ngân sách đầu tư. Thay vì chỉ đổ tiền vào kênh có nhiều chuyển đổi Last Click nhất, hãy phân bổ ngân sách một cách chiến lược hơn:
  • Đầu tư vào các kênh có đóng góp giá trị cao trên toàn bộ hành trình (theo mô hình bạn chọn).
  • Tăng cường ngân sách cho các kênh đang hoạt động tốt ở giai đoạn cụ thể mà bạn muốn cải thiện (ví dụ: tăng ngân sách cho content marketing nếu muốn cải thiện giai đoạn giữa phễu).
  • Cắt giảm hoặc tối ưu hóa các kênh có đóng góp thấp hoặc ROI âm sau khi đã phân tích kỹ lưỡng. Mục tiêu là cải thiện ROI marketing tổng thể.
• Cá nhân hóa trải nghiệm và thông điệp: Hiểu rõ các điểm chạm mà khách hàng thường tương tác giúp bạn cá nhân hóa marketing hiệu quả hơn. Bạn có thể điều chỉnh thông điệp, nội dung và ưu đãi trên từng kênh sao cho phù hợp với vị trí của khách hàng trong hành trình của họ (https://mangoads.vn/learn/marketing-attribution-chia-khoa-de-hieu-va-toi-uu-hanh-trinh-khach-hang). Ví dụ: sử dụng thông điệp khác nhau cho người mới biết đến thương hiệu (qua quảng cáo hiển thị) so với người đã thêm hàng vào giỏ nhưng chưa mua (qua email remarketing).

Áp dụng mô hình phân bổ không phải là một công việc làm một lần rồi thôi. Đó là một quá trình liên tục theo dõi, phân tích, thử nghiệm và tối ưu để đảm bảo chiến lược marketing của bạn luôn hiệu quả và phù hợp với hành vi thay đổi của khách hàng.

Kết luận: Nâng Tầm Chiến Lược Marketing Đa Kênh Với Mô Hình Phân bổ

Trong bối cảnh marketing đa kênh ngày càng trở nên phổ biến và phức tạp, việc hiểu rõ kênh nào thực sự mang lại giá trị cho doanh nghiệp không còn là điều xa xỉ, mà là một yêu cầu thiết yếu. Mô hình phân bổ marketing (attribution) chính là công cụ mạnh mẽ giúp bạn giải mã mê cung của các điểm chạm khách hàng và đo lường hiệu quả đa kênh một cách chính xác.

Chúng ta đã thấy rằng việc chỉ dựa vào các mô hình đơn giản như Last Click hay First Click là không đủ, thậm chí có thể dẫn đến những quyết định sai lầm về phân bổ ngân sách. Thay vào đó, việc khám phá và áp dụng các mô hình phức tạp hơn như Linear, Time Decay, U-Shaped, W-Shaped, và đặc biệt là Data-Driven, sẽ cung cấp một cái nhìn toàn diện và sâu sắc hơn về hành trình khách hàng.

Attribution modeling không chỉ giúp bạn biết kênh nào “chốt đơn” hiệu quả, mà quan trọng hơn, nó còn cho bạn biết kênh nào đã “mở đường”, kênh nào “nuôi dưỡng” và xây dựng mối quan hệ với khách hàng tiềm năng. Hiểu được bức tranh toàn cảnh này cho phép bạn đưa ra những quyết định tối ưu ngân sách marketing một cách thông minh, đầu tư đúng nơi, đúng thời điểm, và tối đa hóa ROI marketing (https://bettergrowth.org/blog/marketing-attribution/), (https://bizfly.vn/techblog/marketing-attribution-la-gi.html), (https://advertising.amazon.com/vi-vn/library/guides/marketing-attribution), (https://mangoads.vn/learn/marketing-attribution-chia-khoa-de-hieu-va-toi-uu-hanh-trinh-khach-hang).

Đừng để những nỗ lực marketing của bạn bị đánh giá sai lệch hoặc ngân sách bị lãng phí. Hãy bắt đầu tìm hiểu sâu hơn về các mô hình phân bổ, lựa chọn công cụ phù hợp (như Google Analytics 4), và áp dụng những hiểu biết từ dữ liệu phân bổ để tối ưu marketing. Đây chính là chìa khóa để nâng tầm chiến lược marketing đa kênh, tạo ra lợi thế cạnh tranh và đạt được sự tăng trưởng bền vững cho doanh nghiệp của bạn.