Viewable Impression: Chỉ số đo lường mới trong digital media

Viewability (khả năng được nhìn thấy) là chủ đề nóng trong năm nay, tâm điểm chính là việc Media Ratings Council thống nhất tiêu chuẩn đo lường về khả năng nhìn thấy (viewability metrics) của quảng cáo hiển thị (display) và video. Bước tiến này sẽ thay đổi thị trường trị giá 50 tỉ USD và khởi đầu cho việc bán quảng cáo dựa trên chỉ số viewability metrics - được tính trên số lần quảng cáo có khả năng được xem, chứ không phải lượt xuất hiện (impression).

photo: Changing How the World Sees Digital Advertising - comScore

CÁC CHỈ SỐ CPC, CPM, CTR CÓ ĐÁNH GIÁ ĐƯỢC HIỆU QUẢ?

Ở thời điểm hiện tại, quảng cáo hiển thị rất phổ biến. Tại Việt Nam, ngân sách cho display sẽ dao động khoảng 40-60% trog kế hoạch digital media. Các bên liên quan bị mắc kẹt vào những chỉ số đo lường click-through rates (CTR), một chỉ số không phản ánh được thực tế (wrong metrics). Một báo cáo của Digiday cho thấy, các dạng banner sẽ có CTR khá thấp, vào khoảng 0.1% đến 0.04%.

Vấn đề ở đây là CTR, chỉ số đo lường, chứ không phải vấn đề ở banner hay các quảng cáo hiển thị. Hầu hết các thương hiệu không quan tâm hoặc không nên quan tâm vào việc ai click vào chúng vì trải nghiệm của việc nhìn thấy thường quan trọng hơn hành động bấm. Đó là lý do vì sao mô hình CPM phổ biến hơn CPC.

Mô hình trả tiền cho lần xuất hiện (impression) là nguồn gốc của vấn đề thực sự. Các thương hiện trả tiền cho impression và click trong khi các đối thủ có thể làm giảm hiệu quả bằng cách bấm vào quảng cáo, cũng như dùng các thủ thuật lập trình (bot net) để tăng lượng impression.

Nghiên cứu của  Solve Media, đơn vị cung cấp cho các publisher công cụ để đảm bảo các lượt viếng thăm là người thật, ngành quảng cáo hiển thị (display advertising) đã lãng phí một cách đáng kinh ngạc vì bot net: 11.6 tỉ usd trong năm 2014, tăng 22% so với 9.5 tỉ năm 2013.

VIEWABLE IMPRESSION 

Nếu chúng ta đánh giá kết quả qua CTR hay số lượng CPM sẽ là không ổn. Chúng ta không có thể có conversion mà không có traffic thực sự. Chỉ có người thật mới có khả năng mua sản phẩm, đăng ký tài liệu hay tương tác với quảng cáo. Con đường để "cứu rỗi" quảng cáo hiển thị là dịch chuyển từ CPC và CPM sang việc đo lường các lần xuất hiện có thể nhìn thấy (viewable impression).

Chỉ số này sẽ đảm bảo cho các nhà quảng cáo chỉ trả khi người dùng có khả năng thực tế tương tác với quảng cáo. Bot không thể giả mạo chỉ số này vì chúng không thể thao tác. Điều này cũng giúp cho các nhà quảng cáo tiết kiệm ngân sách vì không phải chi trả cho các quảng cáo được xuất hiện nhưng không được nhìn thấy. comScore đã phát hiện 54% các lần xuất hiện chưa bao giờ có cơ hội để nhìn thấy. Rất nhiều quảng cáo được đặt ở cuối trang, nơi người dùng không bao giờ cuộn tới để thấy.

Holly Heller, associate media director at agency Moxie nói: "Quan điểm về branding rất rõ ràng: việc người tiêu dùng nhìn thấy quảng cáo là rất quan trọng".

Rất ít quảng cáo trên Video được nhìn thấy

VIEWABLE IMPRESSION ĐỊNH NGHĨA THẾ NÀO

"Sau 18 tháng tranh cãi dữ dội", Making Measurement Make Sense (3MS) đã đồng ý về tiêu chuẩn của một viewable impression trong tháng 3/2014. Đây là tiêu chuẩn:

Với quảng cáo hiển thị: tối thiểu 50% pixel của banner quảng cáo xuất hiện màn hình ít nhất 1 giây. Với video, 50% pixel xuất hiện trên màn hình tối thiểu là 2 giây. 

Video mô tả Active View - chỉ số đáp ứng được yêu cầu Viewable impression:

Một mặt, tiêu chuẩn này là một sự cải thiện đáng kể so với các chỉ số dần lỗi thời như CTR, nhưng với nhiều nhà quảng cáo cho rằng tiêu chuẩn  cho Video vẫn còn quá thấp

Kevin Scholl, digital marketing manager at Red Roof Inn nhận xét trên Adweek về thời gian 2 giây là "Quá ngắn. Chúng tôi muốn đơn vị đo, nhưng điểm khởi đầu quá thấp".

Amy Dickerson, vp, digital director at Spark SMG - người đang đàm phán cho khách hàng của mình sử dụng đơn vị đo này của MRC đồng tình: "Hai giây không có ý nghĩa gì cho một quảng cáo dài 15 giây" 

Giới hạn của digital marketing trong đo lường và ước lượng

Ballet dancer by Lucie Robinson at Pinterest

Trong group digital marketing agency, bạn Will Lì đặt một câu hỏi khá thú vị

[Nhờ tư vấn] Nhờ mọi người tư vấn giúp xem có Tools/ cách làm nào có thể đo lường được vấn đề này không:
- Hiện mình đang muốn đo lường ra SỐ xem việc chạy các kênh banner ảnh hưởng ra sao với FB và GG (và ngược lại). Những người thấy banner trên website xong khi thấy Ads trên kênh khác (FB, GG...) thì CTR, CR tốt hơn như thế nào, thấy bao nhiêu là đủ tốt...
- Phần trên để giúp mình MÔ HÌNH HÓA lại các kênh Digital để đi đồng loạt và hiệu quả hơn.
Và cái mình cần là cách làm sao để đo được con số luôn chứ không phải chỉ là các mô hình lý thuyết hiện có

Để mô hình hóa và tối ưu,chúng ta sẽ cần rất nhiều dữ liệu nhưng liệu với những gì hiện có, chúng ta có thể trả lời được không? Đâu là giới hạn của digital marketing trong đo lường và ước lượng?

PHẦN 1:  ĐO LƯỜNG CHỈ GIÚP BẠN TRẢ LỜI CÂU HỎI "WHAT"

Bản thân những người theo đuổi digital marketing, tracking là một trong những công việc thú vị trong việc tìm kiếm và tối ưu hiệu quả. Tuy nhiên, việc tracking này chỉ giúp chúng ta hiểu được What - cái gì đã diễn ra - chứ không hiểu được điều còn quan trọng hơn: Why - vì sao lại như thế?

Trong bài viết về remarketing, tôi đã phân tích xem kênh nào mang lại nhiều đơn hàng nhất như  hình bên dưới:

Những con số cho chúng ta biết kênh nào có nhiều đơn hàng nhất, nhưng chúng ta cần đi xa hơn: vì sao lại như thế? Đằng sau các con số này là điều gì? Liệu chúng ta có thể vận dụng cho các kênh khác, mình có thể học hỏi và tối ưu tốt hơn?

Với conversion path như dưới đây, bạn sẽ kết luận được điều gì?

Multi-channel funnels / top-conversion-paths của một đơn hàng thực tế 

Trước khi mua hàng là một quá trình dài và phức tạp! Chúng ta đã biết quá trình người khách này mua hàng nhưng chúng ta có tự hỏi vì sao lại thế? Làm thế nào để cải thiện? 

Có lẽ bạn chưa thể giải quyết câu hỏi Why nếu nhìn vào đây phải không?

MULTI-CHANNEL ATTRIBUTION MODELING 

"Để đảm bảo sự thành công, hãy dành 95% thời gian để xác định vấn đề và 5% thời gian để giải quyết chúng".

-- một người khôn ngoan --

Avinash Kaushik, một trong những cao thủ hàng đầu về Analytics trên thế giới nhận xét "Chỉ có vài vấn đề phức tạp hơn trong việc phân tích (phân tích mọi thứ, dữ liệu lớn - big data, dữ hiệu khổng lồ - huge data) so với mô hình đa kênh - multi-channel attribution modeling." 

Mô hình này dùng làm gì mà phức tạp vậy? Mô hình này là một giải pháp, dùng để giải quyết vấn đề mà các thương hiệu đang đau đầu: kênh nào của digital thực sự mang lại tỉ suất hoàn vốn cao nhất cho doanh nghiệp (ROI - return on investment)? 

Các công ty, thương hiệu lớn tại Việt Nam hiện nay đã chi rất rất nhiều tiền cho digital marketing. Chiến dịch onnline nhiều tỉ, chiến dịch này chạy chồng lấn lên chiến dịch khác, có khi là trong cùng 1 webpage xuất hiện 2 banner của 2 chiến dịch khác nhau. Những thương hiệu này thuê những agency lớn nhất, tìm những người giỏi nhất, mua hàng tá các công cụ đắt tiền khác nhau với hy vọng tối ưu hiệu quả của digital marketing và trả lời được câu hỏi ROI nói trên. Kết quả của những nỗ lực đó thế nào? Với những thông tin mà tôi có thì hầu hết các bạn ấy vẫn còn đang loay hoay với câu trả lời. Nói một cách dễ hiểu hơn: họ chưa tìm ra một câu trả lời xác đáng. 

Với mô hình đa kênh rất phức tạp mà Kaushik nói đến liệu có giải quyết được?  Dưới đây là hình vẽ mô tả các mô hình đa kênh, bạn có thể đọc hiểu chi tiết từng mô hình ở link bên dưới.

Các mô hình minh họa từ kaushik.net

Bạn có thể tìm hiểu kỹ từng loại trong mô hình này tại đây, đây. Với bạn nào đặt trọn niềm tin vào sản phẩm Google, bạn có thể suy nghĩ lại từ bây giờ. Mô hình kém nhất (last interaction) trong các mô hình nêu trên đang là mặc định cho công cụ Google Analytics. Kaushik khuyên bạn

Sau khi hiểu các mô hình, tôi khuyên bạn nên tránh xa mô hình "last click attribution". Nó nặng nề và vô dụng cho quá trình phân tích của bạn. Chọn Time Decay hoặc Mindblowing Model (hoặc mô hình của riêng bạn).

Đọc thêm: Cẩn thận với Google Analytics: số liệu bạn thấy .. là giả dối!

Với nhiều mô hình và lựa chọn như vậy, chúng ta đã đi xa hơn, không chỉ phụ thuộc vào last interaction - mô hình nặng nề và vô dụng, mà còn tính toán được những kênh nào có tác dụng hỗ trợ trong quá trình ra quyết định (assit).

Bạn có thể tìm các số liệu này tại đây

Liệu mô hình và các số liệu khá rõ ràng này có trả lời được cho câu hỏi tại sao? E là không!!

Trước đây khi còn phụ trách marketing cho Project Lana, với rất nhiều data từ Adwords, SEO, Google Analytics, không quá khó để team marketing tìm ra chính xác những website nào không mang lại conversion, từ khóa nào chỉ có click mà không có đơn hàng, những banner nào có tỉ lệ bounce rate cao... Chúng tôi quyết định tối ưu hiệu quả bằng cách tạm dừng những từ khóa, website chưa tốt được định nghĩa là: 

1. Những từ khóa  và website không mang lại hoặc mang lại rất ít last interaction
2. Không có đóng góp trong quá trình trợ giúp ra quyết định mua hàng

Kết quả sau khi áp dụng: đơn hàng giảm chứ không tăng. Ngạc nhiên chưa, có phải chúng tôi đã tính toán sai sót? 

MEDIA TRACKING KHÔNG ĐỦ DỮ LIỆU ĐỂ GIẢI THÍCH CÂU HỎI TẠI SAO

"Không có gì vô ích hơn việc cố gắng thực hiện hiệu quả những điều đáng lẽ ra chẳng cần làm."

Peter F. Drucker

Việc thiếu hụt thông tin, ngay cả với các các đơn hàng xảy ra trong môi trường online đã cho chúng ta thấy thêm một khía cạnh về đo lường hiệu quả sau khi quảng cáo đã được chạy, các chiến dịch đã xuất hiện tưng bừng. Bạn đang đo lường chữ P cuối cùng trong 4Ps là promotion, mà cụ thể ở đây là đo lường các chiến dịch truyền thông số (digital media). Media là phương tiện truyền tải thông điệp, nhưng với một thế giới dày đặc thông tin và quảng cáo như hiện nay, nếu thông điệp bạn chưa đủ mạnh, chưa đủ khác biệt thì dù bạn thực hiện media tốt đến đâu, tracking kỹ tới mấy cũng không đủ thông tin để giải thích.

Chiến lược của một công ty thương mại điện tử có khi chỉ cần vài gạch đầu dòng liên quan tới marketing

• Giai đoạn 1: Gia tăng số lượng khách hàng, tập trung vào Customer acquisition cost (CAC)- hãy tăng nhanh nhất số lượng khách hàng
• Giai đoạn 2: Gia tăng tần xuất mua hàng và giá trị mỗi lần mua hàng
• Giai đoạn 3: Tối ưu về lợi nhuận

Với từng giai đoạn của thương hiệu, dù là online hay offline, chúng ta sẽ có các mục tiêu marketing khác nhau.

Trong giai đoạn đầu tiên, hầu hết các wesbite thương mại điện tử tại Việt Nam chịu lỗ, thậm chí Lazadatặng mỗi khách hàng 100k, khuyến mãi liên tục, chương trình Affliate với hoa hồng từ 5-8% .. nhằm vào việc gia tăng số lượng khách hàng.

GrabTaxi khi launching sản phẩm tại thị trường Việt Nam, ở giai đoạn hiện tại - cũng là giai đoạn đầu tiên - họ sẵn sàng tặng 50k để khách hàng dùng thử sản phẩm. Chiến dịch "Đi taxi thả ga, được giảm giá 50k mỗi chuyến!" xem ra khá hấp dẫn. Chi phí này sẽ được hạch toán vào vào chi phí marketing.

Trong trường hợp ví dụ về giảm số lượng đơn hàng của Project Lana, sẽ không có công cụ tracking nào ở đó để tính toán được ảnh hưởng của các banner được nhìn thấy (viewable) - nhưng không bấm vào (click).Khi các thông điệp marketing được nhìn thấy, với tần xuất phù hợp sẽ giúp chúng tôi xây dựng mức độ nhận biết và tác động tới quyết định mua hàng khi họ vào website sau này. Đó là thông tin bị thiếu mà bạn không thể tracking. Bạn chỉ có hiểu được tại sao khi ra khỏi ranh giới của con số, ra khỏi ranh giới của digital. Bạn hãy lùi lại một bước để nhìn một bức tranh rộng hơn.

Với quy mô thị trường có hơn 34 triệu người online, nhưng theo ông Nguyễn Thành Vạn An – CEO của Hotdeal.vn, lượng vận chuyển hàng của Lazada và Zalora không quá 2000 lượt mỗi ngày tại Việt Nam cho thấy số lượng người mua thực sự còn rất thấp. Để phát triển quy mô thị trường, không chỉ để lấy khách hàng từ đối thủ mà có nhiều việc lớn hơn cần hợp tác với nhau. Christopher Brinkeborn Beselin, CEO của Lazada đã chia sẻ:

Tôi nghĩ ban đầu, các thách thức chủ yếu là làm sao đưa phần lớn dân số Việt Nam tham gia vào mua sắm trực tuyến, chứ không phải lấy đi một vài khách hàng từ doanh nghiệp A hay B đưa về mình..

Về phần đối thủ cạnh tranh, tôi cho rằng các công ty trên thị trường thương mại điện tử Việt Nam nên làm việc cùng nhau để thúc đẩy những lợi ích cốt lõi của mua sắm trực tuyến như thuận tiện, nhiều sự lựa chọn, giá trị tốt, cùng nhau tạo ra sự tin tưởng của người dân vào mua sắm trực tuyến. 

Về mặt cá nhân, tôi rất mong những đơn vị này đã sẵn sàng để tham gia và chứng tỏ được tính chuyên nghiệp, nhằm đáp ứng được đòi hỏi thị trường. Nếu không, điều này sẽ kéo tới những hậu quả không hay mà cả khách hàng lẫn ngành công nghiệp thương mại điện tử phải gánh chịu. 

Trong giai đoạn gia tăng số lượng khách hàng, xây dựng độ nhận biết thương hiệu bạn cần sự khác biệt. Sản phẩm cần có Unique Selling Point trước khi bắt đầu sử dụng digital media để truyền tải thông điệp. Nếu vai trò của marketing không tham gia vào quá trình tạo sự khác biệt đó, không tham gia vào làm sản phẩm thì chắc chắn sẽ khó khăn để biết vì sao có rất nhiều người đến nhưng không mua hàng. Chỉ tập trung giới thiệu chương trình khuyến mãi không đủ "ép phê", nhất là với một thị trường đã có quá nhiều website về giảm giá như Hotdeal, Muachung, CungMua..

Sendo.vn của FPT khi ra mắt, họ dùng logistic miễn phí cho cả người bán lẫn người mua, một sự khác biệt rất lớn cho các sàn giao dịch C2C tại  thời điểm đó. Sendo biến hàng trăm nghìn sản phẩm do các shop bán hàng đăng trên website của họ trở thành những sản phẩm có thể mua được, được đảm bảo vận chuyển, thanh toán dễ dàng. Họ đã dễ dàng đạt được con số 1000 đơn hàng mỗi ngày. Tác động vào chữ P đầu tiên trong 4Ps là Product, họ đã mang lại một giá trị mới thực sự, digital marketing nhưng không chỉ giới hạn ở digital.

Đọc thêm: Digital Marketing Mix : Product & Price của 4Ps

Nếu bạn là Amazon, bạn muốn bán smartphone, bạn làm thế nào để cạnh tranh được binh đoàn sản phẩm của Samsung hay iPhone trong khi sản phẩm của bạn không đẹp hơn iPhone, giá cũng không thể rẻ hơn Android, cấu hình cũng không mạnh mẽ hơn những sản phẩm hiện tại? Amazon đã chọn một chiến lược được Business Insider đánh giá là thiên tài (It's Pretty Much Genius): Key Selling Point (KSP) của họ sẽ là Prime Data - một dạng free data khi sử dụng 3G, đó có thể là một gói tổng quan hoặc cho một số app, dịch vụ được dùng miễn phí. Khi Smartphone ngày một rẻ hơn, chi phí truy cập internet qua di động vẫn còn cao, đây thực sự là một lý do đáng cân nhắc khi mua. Bạn hãy nghĩ xem chuyện gì sẽ xảy ra nếu Viettel bán iPhone cho bạn, cũng ngang giá Thế giới di động, Viễn Thông A hay FPT Shop, nhưng lại cho bạn free 3G trong vòng 3 năm? Nếu là bạn, bạn sẽ mua chứ?

Đo lường rất quan trọng, nhưng đo lường đúng thông số, tìm ra câu hỏi tại sao mới giúp chúng ta đi xa. Dữ liệu thuần túy chỉ là những con số vô nghĩa cho tới khi bạn tìm ra câu chuyện đằng sau chúng.

PHẦN 2: ƯỚC LƯỢNG KHI THỰC HIỆN DIGITAL MEDIA PLAN - NHỮNG CON SỐ LIỆU CÓ BIẾT NÓI?

Digital có lẽ là một trong những kênh có nhiều số liệu nhất, vì bạn không thể ước tính số người duy nhất (unique visitor) xem quảng cáo của bạn trên billboard hoặc tại các rạp chiếu phim. Mọi người vẫn tin rằng các hình thức quảng cáo ngoài trời (Out of home - OOH) này có tác dụng, nhưng việc đo đếm, ước tính trong quá trình lập kế hoạch khó khăn hơn so với digital nhiều.

Điều bi hài nhất trong chuyện này là những chỉ số quan trọng nhất, quen thuộc nhất và phản ánh đúng thực tế nhất mà người làm marketing cần thì digital lại không ước tính được: Reach & Frequency.

Đọc thêm về 2 chỉ số này: Đo lường hiệu quả của Digital Marketing : từ GRP đến Active View & Active GRP

Sử dụng một trong những công cụ đắt tiền nhất của digital là Comscore. Chọn gói rẻ nhất là 12k USD/năm, chúng ta sẽ biết một số thông tin cơ bản về đối tượng mục tiêu (target audience) như:

1.       Đối tượng xài internet
2.       Làm gì trên internet (search infos, online shopping…?)
3.       Site nào popular với họ
4.       Social sites là ai, cái nào popular…? 

Bạn sẽ thấy: ồ, vậy là với những data chúng ta có, chúng ta biết được website nào có giúp chúng ta tiếp cận được target audience với demographic xác định tốt nhất. Sau một thoáng vui vẻ, bạn hãy hiểu đây là mức tiếp cận tới toàn bộ đối tượng mục tiêu nếu bạn quảng cáo trên toàn bộ các trang của những website này. Thường thì công ty của bạn, khách hàng của bạn không giàu đến thế. Nếu  khách hàng đủ giàu, họ sẽ đủ thông minh để không lãng phí như thế.

Điều mà bạn nên quan tâm là: thực sự với kế hoạch media của bạn, bạn có thể thực sự tiếp cận được bao nhiêu phần trăm đối tượng mục tiêu. Thường thì bạn sẽ không có thông tin đó nếu chỉ biết được reach của từng website. Mình cần nhiều thông tin hơn thế!!

Bạn có thể dùng Comscore, một giải pháp tôi sẽ đi chi tiết bên dưới nhưng bạn cần biết là chúng ta sẽ tiêu tốn khoảng 22.000 USD để mua gói cao cấp nhất để có tính năng đó.

Comscore có một tính năng gọi là Campaign Reach & Frequency để tính toán các chỉ số Reach & Frequency Online khi bạn thực hiện một kế hoạch về media. Bằng việc quy đổi ra impression như hình bên dưới, Comscore sẽ giúp bạn ước tính khả năng reach cho từng đối tượng cụ thể

Tính năng Reach & Frequency của Comscore

Và đây là kết quả sau khi ước bạn chỉnh tới chỉnh lui

Bạn sẽ thấy được khả năng reach của từng kênh theo thời gian, cũng như khả năng reach của từng kênh trên một đối tượng cụ thể. Đường cong mà bạn nhìn thấy được gọi là Reach curve, cho chúng ta thấy được thời gian tối ưu mà bạn nên chọn cho một kênh khi bạn lên kế hoạch để đảm bảo tính hiệu quả.

Lúc này bạn có thể trả lời câu hỏi: toàn bộ campaign sẽ reach được bao nhiêu phần trăm target audience online và tần xuất bao nhiêu.

Trong ví dụ này bạn có thể thấy khả năng reach trong cột % Reach Web Pop là 62% và tần xuất (average frequency) là 34.6 lần cho đối tượng từ 15-24 tuổi.

Vì công thức này tính trên tổng website chứ không thể áp dụng cho một chuyên mục riêng biệt nên cần phải cân đối lại công thức nếu bạn không muốn bỏ ra 22k USD, mất công sức để làm chỉ để cho vui.

1. Quy đổi số lượng impression được mua theo tỉ lệ phù hợp, vì số lượng Pageview mà  comscore đang có chỉ dựa trên số mẫu, nên không có gì ngạc nhiên khi pageview thực tế luôn cao hơn con số của Comscore rất nhiều. Nếu bạn tính số lượng pageview thực tế và áp dụng vào công thức này, bạn sẽ dễ dàng đạt reach 100% nhưng trên thực tế thì thấp hơn rất nhiều. Ít nhất bạn phải có các thông tin: số lượng pageview toàn bộ webiste, Pageview của chuyên mục. Với Ad Network, nếu chỉ chạy trên một số website nhất định, chúng ta sẽ phải tính toán trên từng website thì mới tính toán tốt hơn.
2. Quy đổi số lượng visitors từng chuyên mục: không thể áp dụng công thức cho nguyên website trong khi bạn chỉ quảng cáo trên 1 chuyên mục nhỏ xíu của website đó. Điều này cũng áp dụng cho một tính năng hay ho không kém là Audience Duplication của Comscore, được tính cho toàn bộ người dùng internet nên không thể sử dụng để tính toán khả năng trùng lắp audience cho một đối tượng mục tiêu cụ thể. Với đối tượng mục tiêu khác nhau, tỉ lệ đặc (composition/affinity) trên website khác nhau nên về mặt lý thuyết việc quy đổi này là sai.
3. Banner share: Các banner ở các website lớn như Vnexpress, Dantri, Zing.. đều là dạng chia sẻ (3-5-7 banner cho 1 vị trí), nên khả năng tiếp cận của bạn cũng phải chia tương ứng. Cho dù bạn mua vị trí theo duration (CPD - cost per duration), nhưng vị trí share 8 thì bạn không thể reach tất cả các T.A cho chuyên mục đó chứ chưa nói là toàn bộ website. 
4. Rotate banner: Một số website còn có tính năng là tự thay đổi banner sau một khoản thời gian xác định (rotate banner), ví dụ là sau 15s. Với trường hợp này, nếu banner của bạn xuất hiện sau cùng - ví dụ như share 3 thì bắt đầu ở giây thứ 31 trở đi - lúc đó người dùng đã cuộn xuống dưới và không thấy banner của bạn. Mặc dù impression đã được tính nhưng nó không có có cơ hội được nhìn thấy. Với trường hợp này, việc áp dụng impression cần một công thức ước tính khác.

Nhìn chung, đây là một dạng quy đổi, nó khác với số liệu GRP thực tế của Kangta khi bạn dùng Infosys cho TV, được tính trên từng chương trình, trên từng lần phát.

Như bạn có thể thấy, nếu chỉ dùng công cụ một cách ngây thơ với con số bạn đang có,  bạn sẽ dễ dàng có một kết quả không phản ảnh thực tế - nghĩa là kết quả sai. Con số không biết nói, cho tới khi bạn suy nghĩ về nó một cách nghiêm túc, cải thiện và ứng dụng nó.  Các công việc tính toán này tương đối phức tạp và mất thời gian nên không phải lúc nào cũng được thực hiện.

Kết luận:  Với các thông tin mà bạn vừa đọc, chúng ta đã nhìn thấy những giới hạn trong việc đo lường, ước lượng nên không dễ dàng để có một mô hình hoàn chỉnh, đồng bộ để thuận lợi trong việc tối ưu hiệu quả. Dù cho đó là công cụ xịn nhất vẫn có những thiếu sót không thể giải quyết một sớm một chiều.

Mặt khác, dù cho có trong tay công cụ khủng tới cỡ nào, con người vẫn là yếu tố quyết định chất lượng công việc. Nếu bạn có công cụ để tính được reach nhưng lại dùng sai vì chưa biết cách tính toán, ước lượng và đánh giá độ chính xác, có khi nó cũng không giúp ích bạn nhiều lắm ngoài việc .. mang đi lòe. Chúc bạn hết sức tỉnh táo và hiệu quả trong công việc.

Đo lường hiệu quả của Digital Marketing : từ GRP đến Active View & Active GRP

VÌ SAO ĐO LƯỜNG LẠI QUAN TRỌNG 
Vào những năm 1950, các thương hiệu di chuyển ngân sách một cách chậm chạp vào TV, như họ đã làm với ngành quảng cáo trực tuyến hiện nay

Neal Mohan, Vice President, Display Advertising của Google đã viết trên blog rằng

Một trong những điểm quan trọng làm cho việc di chuyển đó [ngân sách vào TV] nhanh lên đáng kể chính là sự cải thiện về cách đo lường - như rating hay nghiên cứu định định lượng. Khi các thương hiệu thấy được ai là người họ có thể tiếp cận (reach) và cái gì ảnh hưởng tới các chiến dịch đang có, họ đã đi theo phương tiện đó, tạo ra ngành công nghiệp nhiều tỉ đô.. và thời kỳ vàng son của TV đã bắt đầu.

Các nhà tiếp thị hiểu rằng thước đo cho các hoạt động quảng cáo của họ trên online -số click - hay trên Facebook - số like - không hiệu quả trong việc đo lường mức độ ảnh hưởng như cách đo lường truyền thống như:

• Brand lift : mức độ ảnh hưởng của một chiến dịch quảng cáo lên các yếu tố như độ nhận biết thương hiệu (brand awareness), mức độ yêu thích thương hiệu (brand favorability). 
• Purchase intent : Gia tăng nhu cầu mua sản phẩm sau chiến dịch quảng cáo
• Gross Rating Point (GRP): các thương hiệu đã nhiều thập kỷ sử dụng GRP để đo lường độ lớn của khán giả xem quảng cáo. 

Quảng cáo trực tuyến chưa thể có một thước đo về khán giả tương tự như GRP. Đó là một lý do khiến các thương hiệu lớn tiếp tục chi tiền quảng cáo trên TV trong khi người dùng dành thời gian ngày một nhiều trên internet.

Online Brand Advertising Outlook 2013 - CMO Council

GROSS RATING POINT (GRP) LÀ GÌ?

Gross Rating Point là trái tim của của đo lường offline media.

GRP là chỉ số cho biết số lượng khán giả, độ lớn của khán giả có thể tiếp cận được do một phương tiện truyền thông cụ thể, trong một khoảng thời gian nhất định.

GRPs được tính như sau : GRP= Reach x Frequency x 100 

• Reach:  đối tượng mục tiêu /  tổng dân số
• Average frequency : số lần tiếp cận, hoặc số lần quảng cáo được phát

Ví dụ : một chiến dịch quảng cáo được phát (aired) 4 lần cho đối tượng là 100k người trưởng thành ở Hồ Chí Minh. Tại Hồ Chí Minh có khoảng 4 triệu người trưởng thành thì GRP sẽ là:
GRP= 4 x (100,000/4,000,000) x 100 = 10

Whitepaper chi tiết về GRP:

Nguồn: adrants.com

Suy nghĩ một cách logic chúng ta sẽ thấy bức tranh: ngân sách quảng cáo trực tuyến sẽ tăng khi các nhà quảng cáo (advertiser), các công ty quảng cáo (agency) có thể đo lường những gì họ trả tiền trong thế giới online tương tự như cách mà họ đã đo lường cho TV - mức độ tiếp cận và tần xuất (reach-and-frequency metric).

Đó là lý do trong những năm vừa qua Nielsen mang cách đo lường từ TV áp dụng cho online, ComScore tạo ra thước đo vGRP.

Như mọi "tay to" có mặt trong thời đại truyền thông trực tuyến (online media) như Facebook, các ad networks, Google cũng muốn có phần miếng bánh trị giá 200 tỉ USD được đã chi bởi các thương hiệu trên TV. Họ muốn các nhà tiếp thị gia tăng ngân sách cho online, lĩnh vực mà Google đang thống trị. Họ hiểu nằng nếu có một thước đo phù hợp, Google sẽ thu hút nhiều khách hàng đang quảng cáo từ TV.

Neal Mohan cho biết: "Mục tiêu là càng làm cho việc [quảng cáo] đó dễ dàng bao nhiêu thì càng nhiều thương hiệu chi tiền cho online. Một trong những cơ hội lớn nhất để phá vỡ các điểm mấu chốt liên quan đến việc quảng cáo chính là đo lường".

Theo ông, có một chỉ số đáng tin cậy sẽ giúp cho gia tăng quảng cáo trực tuyến. Không giống như các công ty digital-media như AOL -  hợp tác với các tổ chức đo lường để cung cấp các chỉ số đo lường - Google muốn tự tạo ra cách thức để đo lường GRP dựa trên các dữ liệu được tổng hợp  và từ dữ liệu người dùng nặc danh (anonymized user data).

Google nói rằng họ đang chạy thử nghiệm với khách hàng của DoubleClick for Advertiser. Website của Google cho biết là hiện chỉ có tại thị trường US, Vietnam chắc từ từ mới có.

HAI CHỈ SỐ CHO ONLINE: ACTIVE VIEW & ACTIVE GRP

Hai chỉ số đo lường: 

1. Active View được Interactive Advertising Bureau định nghĩa : đã được xem - viewable. Định nghĩa này cho rằng 50% các quảng cáo có thể được nhìn thấy trên màn hình được dừng lại trong khi đọc ít nhất là 1 giây. Trên lý thuyết, điều ngày nghĩa là các nhà quảng cáo có thể chọn lựa chỉ trả tiền cho các quảng cáo có khả năng được nhìn thấy. Active View sẽ sẽ xuất hiện trên Google Display Network và sẽ sớm xuất hiện trên DoubleClick. Google nói rằng họ sẽ làm việc với IAB để chuẩn hóa cách tiếp cận này. Active View sẽ cho phép nhà quảng cáo khi nào và ở đâu các quảng cáo của họ được tính, và  quan trọng hơn mỗi quảng cáo xuất hiện trên màn hình trong bao lâu (available on-screen). 
2. Active GRP: là chỉ số mới của GRP dành cho web. Active GRP có 2 thuộc tính quan trọng

• Build-in: Active GRP được tích hợp sẵn vào các công cụ  dành cho publisher và các nhà quảng cáo dùng hàng ngày. Active GRP sẽ giúp các quyết định ở mức độ real-time, cho phép nhà quảng cáo điều chỉnh chiến dịch của họ cùng với tốc độ của web.
• Robust methology: Active GRP được tính toán bởi các mô hình thống kê, tổng hợp từ các dữ liệu khác nhau, kể các các dữ liệu từ người dùng nặc danh. 

Công thức đo phải trải qua vài bước tính toán

1. Active Audience Ratio = Target demographic online ÷ Population online
2. Active Opportunity to See (Active OTS) = Impressions in target demographic  + ( Remaining impressions x Active Audience Ratio (%) )
3. Active GRP (%) = 100 x Active OTS ÷ Target Demographic 

Mohan cho biết các chỉ số mới của Google sẽ được áp dụng cho mọi hình thức quảng cáo trực truyến: traditional display, video and mobile.  Với sự giúp đỡ của liên minh IAB’s Making Measurement Make Sense, Google hy vọng họ tạo ra và được sự chấp nhận rộng rãi về các chỉ số này trong ngành quảng cáo.

GOOGLE CÓ CUNG CẤP ĐƯỢC SỐ LIỆU TẠI VIỆT NAM?
Như công thức tính tóan về Active GRP phía trên cho thấy, bạn cần có vài số liệu mà e rằng các ít có đơn vị nào có được

Population online

Việt Nam khỏang 30 triệu người online, với tầm độ phủ này Google sites + GDN phủ 92.30% - theo số liệu mới nhất của Comscore. Vài công ty có khả năng cạnh tranh là : Facebook - 72.80%, Zing - 78.60%.  

Sở hữu khả năng reach lớn nhất tại Việt Nam hiện nay chính là Google với hệ thống GDN rộng khắp, các thiết bị Android online ngày một lớn, số lượng người sử dụng các dịch vụ của Google như Gmail, Map, Google Search.. trên desktop lẫn mobile đã được Google hợp nhất bằng Google Plus trong những năm qua đã giúp họ có một lượng dữ liệu lớn cho cuộc chiến ID.

Google đã có số liệu demographic khi bạn chạy Remarketing  - Bấm vào hình để xem chi tiết

Không chỉ vậy, khi bạn chọn đối tượng quảng cáo, bạn có thể mở rộng các người xem có demographic tương tự. Hãy tưởng tượng bạn chỉ quảng cáo cho đối tượng là các khách hàng đã mua hàng của bạn, trên website của bạn. Không chỉ dừng ở đó, bạn còn có thể tiếp cận đến những đối tượng tương tự như thế, một tập khách hàng tiềm năng lớn hơn rất nhiều.

Ví dụ bên dưới là từ tập người dùng mẫn 1.800 visitors từ website của chính mình, bạn có thể mở rộng khả năng tiếp cận đến 1,2 triệu người.

Khi bạn chọn đối tượng để quảng cáo, bạn hòan tòan có thể mở rộng được

Target demographic

Facebook có dữ liệu tốt nhất về mảng này, Google đang dần dần có được các số liệu tham chiếu từ nhiều nguồn khác nhau. Với các đơn vị trong nước, tôi chưa biết đơn vị nào có khả năng cung cấp số liệu này ngoài việc lấy dữ liệu từ Comscore hoặc làm online survey để gửi cho khách hàng tham khảo. 

Liệu Zing, Webtretho, Eva hay Dân Trí có trả lời được cho bạn: đợt chạy banner lần này, bạn có thể reach được xx% đối tượng mục tiêu (target audience)? E rằng họ không thể trả lời điều đó trong tương lai gần. Với dữ liệu hiện tại, theo tôi  chỉ còn Facebook và Google có đủ khả năng. 

Impressions in target demographic

Mỗi chiến dịch quảng cáo trên online có thể tiếp cận được bao nhiêu phần trăm đối tượng mục tiêu? Hay dễ hiểu hơn: làm thế nào để đo lường một quảng cáo xuất hiện trước bao nhiêu người, thay vì số lượng impression và số click như cách các bạn làm digital marketing vẫn mua từ các publisher?

Chúng ta sẽ cùng chờ xem những update kế tiếp và khi nào chúng ta có thể sử dụng các chỉ số này trong các kế họach marketing của mình. Hai chỉ số này liệu có thể làm nên cách mạng? Tương lai sẽ cho chúng ta biết.

Update Feb 6, 2014: Chỉ số Active View đã xuất hiện trên Google Adwords Việt Nam

Giải thích về Active View trên Google Adwords

Config để nhìn thấy số liệu

Config campaign - hình ảnh từ :  phillymarketinglabs

(not provided) Khám phá bí mật với 2 bước đơn giản

Bà con xôn xao vì sắp tới report về keywords từ Search có thể chuyển thành 100% (not provided), nghĩa là mình sẽ không biết từ khoá nào mang lại traffic cho mình từ giao diện của Google Analytics.

Chia sẻ với bạn một mẹo nhỏ để có thêm thông tin khi gặp tình huống này.

Bước 1. Đăng nhập Google Analytics
Bước 2. Bấm vào link dưới đây
https://www.google.com/analytics/web/template?uid=lkvwAvJoSpm5EXy6YuRylA

Khi bấm liên kết này sẽ có thông báo như sau, bạn chọn giao diện, tài khoản muốn xem.

Custom Report cho trường hợp (not provided)

Bạn sẽ có một Report theo từng URL, giúp bạn biết những trang có traffic từ (not provided) có traffic như thế nào, cũng như nhiều thông tin khác như hình dưới đây

Kết quả sau khi cài đặt SEO WTT : (not provided) Analysis 

Mỗi khi bạn muốn xem, bạn bấm vào phần Custom report, chọn SEO WTT : (not provided) Analysis để xem.

Chúc bạn thành công!

Cẩn thận với Google Analytics: số liệu bạn thấy .. là giả dối!

Nếu bạn là người thực hiện các hoạt động digital marketing cho thương mại điện tử, công cụ Google Analytics (sau đây tạm gọi là GA) có thể giúp bạn hoặc có thể hại bạn vì số liệu sai.

1. Vì sao số click # số lượng visit?
Nếu bạn từng chạy Adwords, PR hay thậm chí là chạy banner trên các website khác, số liệu giữa lượng click và số lượng visit chưa bao giờ là chính xác. Sai số 20% là chuyện thường ngày ở huyện. Google cung cấp một vài lý do dẫn đến sai lệch giữa lượng click của Adwords và số visit của Analytics

1. Người dùng có thể đã click vào mẫu quảng cáo nhiều lần trong 1 session. Adwords tính nhiều click trong khi Analytics thì tính số Visit chỉ là 1. Một session được tính là 30 phút, đủ dài cho sự sai lệch. Bạn có thể hiểu thêm tại đây.
2. Người dùng có thể đã click vào mẫu quảng cáo nhưng ngay lập tức rời khỏi trang web (tắt trình duyệt) khi trang chưa load xong, lúc đó Google Analytics Tracking Code (là một đoạn javascript) chưa được thực thi. Lúc đó Analytics sẽ tính 0 visit, trong khi Adwords sẽ tính 1 click.
3. Người dùng có thể cài đặt, cấm cookies và javascript. Lúc đó GA không ghi nhận được visit trong khi Adwords vẫn tính 1 click.
4. Landing Page (trang đích) của quảng cáo chưa gắn code theo dõi GA.
5. Tính năng Adword auto-tagging đã bị tắt. Trường hợp này GA không ghi nhận được visit đến từ Google Adwords mà ghi nhận đó là Search Organic. Click =1, Paid search visit = 0

Ngoài ra, còn một số lý do phức tạp hơn, các thông tin này dành cho bạn là người khá hiểu về kỹ thuật để hiểu được URL redirect, link giữa account Adwords và Analytics. Bạn có thể xem các lý do này tại đây. Các lý do này cũng có áp dụng cho một số trường hợp bạn đo lường lượng traffic đến từ banner, pr hoặc các hoạt động online khác.

Trần Ngọc Bang - Google Analytics Individual Qualification 

Trần Ngọc Bang, Google Analytics Individual Qualification cho biết "Có 2 vấn đề. Một là các báo cáo thể hiện traffic đến website từ các nguồn trong GA hoàn toàn có thể trick được, chính Bang từng gặp nhiều trafic source bị trick từ các nguồn khác nhau. Thông thường traffic đến từ Campaign dễ bị trick nhất, sau đó là social và organic seach nếu biết cách. Các trường hợp này thường rất khó biết, từ nghi ngờ đến lần vết  và tìm thấy là rất khó khăn. Vấn đề thứ hai là tính năng ecommerce tracking rất hữu ích, nhưng chỉ phù hợp với các site Ecommerce. Thực tế, mỗi website có một đặc thù riêng, phải tùy biến tracking dựa trên mong muốn đo lường của doanh nghiệp. Ngành banking như  HSBC, Standard Chartered hay ngành bảo hiểm đều cần tối ưu conversion nhưng không phải dạng site ecommerce."

Nguyễn Hồng Phúc, SEO Expert at Lazada

Nguyễn Hồng Phúc, SEO Expert at Lazada cho biết: " Độ chính xác của mọi công cụ đo lường độc lập là ở mức tương đối. Số liệu của Google có sự chính xác nhất trong số các công cụ đo lường 3rd party nhưng Google vì giới hạn của TOS của chính họ về bảo mật thông tin người dùng họ buộc phải loại bỏ một số dữ liệu không đưa vào dữ liệu thống kê chung. Ví dụ tại đây Google công nhận có sự sai khác dữ liệu giữa các công cụ đo lường của chính họ và nêu ra một số lý do kỹ thuật của chính họ."
2. Ecommerce có nên dựa trên số liệu GA 
Ở vai trò Marketing Manager, chịu trách nhiệm thực hiện hầu hết các hoạt động marketing cho các website thương mại điện tử tại công ty, GA là một công cụ trợ giúp đắc lực cho tôi trong việc phân tích và ra quyết định. Sau thời gian phân tích và đào sâu về dữ liệu của GA, tôi chợt nhận ra có lúc chúng ta đang tự mình hại mình khi quá tin vào số liệu mà mình nhìn thấy trên GA. Các dữ liệu này dễ lầm lẫn, có khi là mâu thuẫn dẫn đến những những kết luận trớt quớt chỉ vì chúng ta thiếu hiểu biết.

Nguyễn Hồng Phúc, SEO Expert at Lazada cho biết: " Về thương mại điện tử, các chỉ số đo lường nên thực hiện kết hợp và đặt trọng số cao hơn vào các số liệu đến từ thực tế như số đơn hàng net ghi nhận từ bộ phận CS, các đo lường về Coversion rate của mục Ecommerce trong GA là tương đối và nên ưu tiên độ tin cậy thấp hơn so với việc lấy số liệu đơn hàng thuần, tính toán với số liệu traffic nói đơn giản hơn là dùng các số liệu thu thập thực tế trong quá trình vận hành kinh doanh để tính toán lại các con số mà GA tính toán. Từ đó thấy sự sai khác qua đó hình thành sai số chung của metric đó"

Khi bạn có ý định dùng GA để phân tích về số lượng bán hàng, số liệu sẽ khó chính xác vì một số lý do sau:

1. Số lượng đơn hàng thực sự được ghi nhận và số lượng transaction của tính năng ecommerce của GA chênh lệch vì code của GA hoạt động lúc được lúc không  - tương tự như ở phần 1. Tôi từng gặp trường hợp có lần số lượng đơn hàng thực tế gấp đôi số lượng transaction của GA. Luôn kiểm tra và so sánh, kể cả khi bạn có một đội ngũ kỹ thuật tin cậy. Sẽ không có ai ở đó để so sánh và cho bạn biết số đơn hàng trong GA là đúng hay sai.
2. Tại Việt Nam, hầu hết các đơn hàng được bán tại các website được dán nhãn "thương mại điện tử"có cách thanh toán là COD - Cash On Delivery - giao hàng và nhận tiền trực tiếp. Với nhiều website thương mại điện tử hiện nay, số lượng lên đến 90-100%.  Điều này cũng hoàn toàn hợp lý với tâm lý chưa tin vào người bán sau quá nhiều vấn đề của mua hàng theo nhóm, cứ nhìn thấy sản phẩm, kiểm tra rồi trả tiền cho chắc ăn. Ngoài chuyện COD, người mua còn có thói quen đặt hàng bằng cách gọi điện, chat với nhân viên hỗ trợ hoặc hỏi han xong đi thẳng đến show room để lấy hàng  - nếu có showroom/cửa hàng offline. Các đơn hàng này GA không có cách nào để ghi lại tự động. Nếu số lượng đơn đặt hàng này lớn, thì sai lệch trong số liệu GA và con số thực tế sẽ là khổng lồ. Khi đó, quyết định dựa trên GA là một quyết định không hoàn toàn chính xác.
3. Khách hàng đặt hàng, nhưng sau đó muốn điều chỉnh. Thông thường quy trình sẽ là hủy đơn hàng cũ, đặt lại đơn hàng mới (re-order). Hai đơn hàng này thực ra chỉ có một. Nếu số lượng đơn hàng quá nhiều cũng dẫn đến sai lệch.
4. Trong quá trình phát triển sản phẩm, việc kiểm tra thử (test) vẫn được GA ghi nhận như một đơn hàng bình thường. Để giảm sai số, bạn có thể dùng các extension để ngăn GA ghi nhận quá trình test của bạn, một extension ví dụ cho Chrome có thể tìm thấy tại đây.
5. Các đơn hàng sau khi đặt vẫn có thể bị khách hàng hủy trong mọi giai đoạn của mua hàng: 
• Đặt hàng nhưng không nhập đúng thông tin, không thể liên lạc
• Đội ngũ chăm sóc khách hàng gọi điện để xác nhận confirm: hủy
• Giao hàng tận nơi, không liên lạc được dù nhiều lần gọi điện, không giao hàng thành công
• Khách hàng xem sản phẩm, không vừa ý vì nhiều lý do: hàng không giống, giao hàng chậm, sản phẩm bị hư trong quá trình giao nhận.. 
• Với các trường hợp này, GA không hề giảm số lượng đơn hàng của bạn đi. Nếu sau đó, bạn phân tích số liệu của GA mà không tính toán tới số lượng đơn hàng bị hủy thì bạn đang gặp vấn đề về độ chính xác.
• Sau khi trao đổi với nhiều bên, tỉ lệ hủy ở Việt Nam vào khoảng 20-30%. Số liệu này khá chủ quan, vì tôi không có đủ số liệu thống kê cho toàn bộ thị trường, chưa kể là phụ thuộc vào đặc điểm ngành hàng, chất lượng dịch vụ, chất lượng của các hoạt động marketing nên chỉ mang tính tham khảo.
6. Đọc hiểu sai các số liệu về Google Analytics. Không phải ai đọc số liệu hoặc bị bắt đọc số liệu GA cũng có đủ kiến thức sâu về GA. Hiểu sai những số liệu họ nhìn thấy dẫn đến quyết định sai khi căn cứ vào những dữ liệu sai đó. Chuyện đua fan cho Facebook vì chưa hiểu bản chất của social cũng một phần là từ việc chưa được các bên tư vấn, hoặc nhân viên có đủ khả năng hiểu thấu đáo vấn đề giải thích.

3. Tôi không biết đó là nửa nào

John Wanamaker, người được mệnh danh là "cha đẻ của quảng cáo hiện đại", "nhà tiếp thị tiên phong" đã nói một câu rất kinh điển: "Tôi biết rằng một nửa số tiền quảng cáo của tôi là lãng phí. Chỉ có điều tôi không biết đó là nửa nào."   -  I know that half of my advertising dollars are wasted … I just don’t know which half" với nhiều biến thể tại đây

Một nửa số hình chụp là "lừa tình", chỉ không biết lừa bên nào!  :p

Một trong những đặc điểm của thương mại điện tử là các số liệu sẽ rất nhiều, rất chi tiết: từ việc quảng cáo, số liệu người mua, đơn hàng, số lượng đơn hàng bị hủy. Câu hỏi đặt ra là với khả năng tracking ngày một cao, digital marketing có giải quyết được chuyện "một nửa còn lại" hay không? Liệu có biết được tiền đổ vào kênh nào thực sự hiệu quả, kênh nào tệ hại, nhất là với sự trợ giúp của GA?

4. Chọn kênh quảng cáo nào cho hiệu quả

Đầu tiên, hãy tích hợp tính năng tracking ecommerce của Google Analytics với hướng dẫn chi tiết về kỹ thuật tại đây. Với một số website đặc biệt, không track bằng kiểu này được thì có hướng giải quyết về tracking riêng, đây chỉ là một cách phổ biến và dễ dàng nhất.

Sau khi có số liệu, hãy xem chúng ta có gì từ số lượng thống kê đơn hàng của GA

Nhìn số liệu này, chúng ta có thể kết luận: direct là tốt nhất, CPC - Adwords, Facebook, SEO và các hoạt động khác đúng là quá tệ. Xem nào, direct chiếm hơn 60% đơn hàng. Nếu đơn hàng toàn đến từ direct, theo bạn chúng ta có nên cắt ngân sách của các kênh không hiệu quả?  

Hãy xem số liệu từ "Multi-Channel Funnels" của GA

Thống kê số lượng conversion từ nhiều kênh của Google Analytics  sẽ giúp bạn nhìn thấy sự giao nhau (overlap) giữa các kênh

Chi tiết về từng kênh

Bạn có nhận thấy số liệu có sự thay đổi từ 65% -> 93%. WTF? Cùng một khoảng thời gian, sao lại có sự chênh lệch lớn như thế?

Đó là vì cách tính này sẽ gộp cả goal mà bạn định nghĩa với số lượng mua hàng của tính năng ecommerce.  Hãy luôn nhớ uncheck cho phần Goal của bạn khi xem số liệu từ "Multi-Channel Funnels" của GA, đây chính là một trong những nguyên chính dẫn đến sai sót.

Multi-Channels Funnels sẽ tính luôn cả số Goal của bạn, chứ không chỉ về đơn hàng

Bạn có thể đọc thêm một số kiến thức liên quan để hiểu thêm tại đây, đây và đây. Theo bạn Nguyễn Hồng Phúc: "Để phân loại kênh marketing hiệu quả thì doanh nghiệp nên tự dùng 1 hệ thống tracking riêng - như piwik - không bị giới hạn bởi Google TOS thì tracking đúng. Để tracking các kênh người ta thường dùng UTM tracking code, đó là cách tracking tốt nhất và chính xác nhất do nó đi theo đường referral. Tuy nhiên số liệu đó đến GA lại có sai số là vì: 1. GA sẽ lọc bỏ số liệu đến từ các kết nối ssl. 2. Quá trình sử dụng UTM Tracking code không đúng.

Ngoài ra nên hướng dẫn các bộ phận marketing sử dụng UTM tracking code đúng thì số liệu tracking sẽ đúng. Việc lấy số liệu về phân loại kênh marketing hiệu quả đem về nhiều traffic nhất là chuyện ... dễ nhất của tracking traffic. Cái khó hơn 1 bước là tracking ecommerce với các metric: Product Performance, Sales Performance, Transactions, Time to Purchase"

5. Những con số bạn thấy .. đều là giả dối!

Cùng nhìn lại một lần nữa các thông tin này lần nữa, bạn hãy để ý số lượng transactions của từng kênh.

Có một sự thật là không phải ai vào website cũng mua ngay sản phẩm mình thích, họ mất rất nhiều thời gian, có khi hơn tháng để quyết định mua một đơn hàng, đặc biệt là đơn hàng đầu tiên.

Nếu là bạn thích một chai nước hoa có giá 2 triệu tại website Lamdieu.com, bạn có mua ngay lúc đó hay sẽ cân nhắc, so sánh rất lâu mới mua?

Bạn có mua sản phẩm nước hoa của Lancôme nếu bạn biết chắc sản phẩm này là chính hãng?

Thời gian từ lúc vào website lần đầu tiên cho tới lúc mua tùy thuộc vào từng ngành hàng. Bạn sẽ không chờ 30 ngày sau mới quyết định mua bỉm cho con bạn nhưng bạn có thể chờ hơn 30 ngày nếu bạn định mua điện thoại hay một chiếc xe mới.

Tính năng "Time lags in day" của GA sẽ giúp bạn biết thời gian trễ bao lâu. Ở hình ảnh bên dưới, bạn sẽ thấy sau khi vào website lần đầu tiên, 29 ngày sau mới có khách hàng quyết định mua.

Con đường dẫn dắt họ tới quyết định mua hàng có khi là rất dài và khó khăn. Sau rất nhiều suy nghĩ, cân nhắc, khách hàng sẽ vào lại website trực tiếp (direct) và đặt mua sản phẩm. Lúc đó doanh số sẽ được tính cho kênh direct.

Nghiên cứu từ Google: The Customer Journey to Online Purchase

Các hoạt động hỗ trợ trước khi diễn ra hành động mua hàng trong ngành Ô Tô (Auto)

Nghiên cứu về ngành bán lẻ 

Đến đây, bạn hãy nghĩ xem, người dùng trực tiếp này ở đâu ra? Có phải đến từ các kênh còn lại không? Người dùng vào website lần đầu tiên để biết đến website (awareness), xem sản phẩm, cân nhắc, so sánh rồi sau đó vào lại website để mua hàng.

Sai số sẽ lớn hơn nữa khi bạn chọn thời gian để xem theo ngày hoặc theo tuần, lúc đó các khách hàng đã vào website 29 ngày trước sẽ không được GA ghi nhận.

Có thể bắt đầu bằng rất nhiều cách khác nhau, nhưng kết thúc bằng việc mua trực tiếp là chuyện dễ hiểu

Trường hợp 1 trong hình có lẽ thuộc trường hợp này. Khách hàng có thể đã vào website hơn một tháng trước đây bằng một kênh khác, sau đó họ ghi nhớ tên website, quay lai so sánh và mua hàng. Đây chính là khu vực các kỹ năng về xây dựng thương hiệu có cơ hội thể hiện. Hãy nghĩ bài toán lâu dài, bền vững chứ không chỉ mang lại traffic, khuyến mãi mua hàng rồi thôi.

Sai số có thể lớn đến đâu, hãy kéo dài thời gian để thống kê ra hơn một chút nữa, liệu CPC có yếu kém như số liệu mình đã nhìn thấy hay không

Đóng góp của Adwords vào số lượng đơn hàng. Số liệu này có lẽ tương đối khác biệt so với con số bạn đã nhìn thấy.

Trương Văn Quý - CEO at EQVN

Anh Trương Văn Quý, CEO at EQVN chia sẻ một trường hợp thực tế: "Vấn đề của mục tiêu của Marketing là: Tăng nhận biết, tăng hưởng ứng (tin tưởng), tăng mức độ chấp nhận, dùng thử, mua, trung thành. Nên muốn làm tăng lượng bán hàng, người ta phải tăng lượng dùng thử. Ví dụ một chiến dịch tuyển sinh kéo dài thường là 4 tuần thì sẽ KPIs theo từng giai đoạn:

1. Tuần 1 sẽ tập trung tăng traffic để gia tăng độ nhận biết. Tuần 1 sẽ chưa tập trung vào việc đăng ký.
2. Tuần 2: Lúc này có thể đặt mục tiêu lead, tức là số lượng người quan tâm, để lại thông tin, đăng ký học thử, đăng ký nhận học bổng, voucher. Tuần 2 mình đo về số lượng data mình lấy được, để có thể convert trong tuần tiếp theo
3. Tuần 3: Push sales, tập trung vào việc đăng ký học. Tuần này KPIs quan trọng nhất là sales. Ở đây có thể cho đăng ký online hoặc qua SDT tùy mình.

Vì thế, đánh giá bằng số lượng đăng ký hoặc số lượng cuộc gọi đến chưa phản ánh được nhiều. Thông thường, một người đăng ký khi họ vào website đó nhiều hơn 7 lần nên một chiến dịch phải đánh giá theo giai đoạn và đầy đủ. Thời gian cân nhắc chọn lựa tùy từng ngành hàng; tuyển sinh ngắn hạn như bên anh thì thời gian đó là 4 tuần, nhưng tuyển sinh đại học lại là 4 tháng, sản phẩm tuor du lịch là 21 ngày từ khi lên kế hoạch đến khi quyết định. Với người làm marketing, câu hỏi đặt ra là làm thế cho người ta quay lại sau khi vào website và mua hàng lúc cần ra quyết định. Đó là lý do GDN đưa ra dịch vụ Remarketing."

Kết luận: Mặc dù Google Analytics là một công cụ mạnh và hữu ích, bạn hãy luôn thận trọng khi đọc số liệu từ đó. Hãy tránh biến mình thành con vẹt, nói những chỉ số mà chính mình cũng không hoàn toàn hiểu rõ. Điều này sẽ càng đáng quan tâm hơn khi bạn phải đưa ra quyết định liên quan đến tiền của doanh nghiệp hay định hướng marketing cho sản phẩm, dịch vụ.

Ai cũng đọc được những chỉ số to lớn nhưng họ sẽ khác nhau vì chi tiết nhỏ nhặt của con số. Có khi đó cũng là ranh giới giữa người chuyên nghiệp và không chuyên nghiệp.