Thành công của Marketing là một hành trình dài, đa điểm chạm
Hành trình mua của khách hàng ngày càng rối rắm hơn, họ cần nhiều thông tin hơn để có thể ra quyết định.
Do vậy mà ít khi nào chúng ta có thể chỉ cần triển khai 1 kênh độc lập, mà phải “Đa kênh, đa điểm chạm”, để tạo ra hiệu ứng cộng hưởng và duy trì việc tiếp cận với họ suốt hành trình dành… để tránh bị rơi vào quên lãng.
Người ta có thể lên Google tìm kiếm nhưng lại lên Facebook để mua hàng. Vậy khi có một chuyển đổi xảy ra, mình sẽ tính hiệu quả cho kênh nào?
Lỗ hổng lớn: “Điểm mù” trong phân tích hiệu quả Marketing
Nếu chỉ đánh giá đơn giản kênh nào khách hàng mua cuối cùng thì tính hiệu quả cho kênh đó e rằng là một cách làm không toàn diện.
Đôi khi trong suốt hành trình mua hàng, một Video Build Trust nào đó tác động mạnh mẽ vào niềm tin của họ, một vài tấm ảnh sản phẩm cung cấp đủ thông tin cho họ; Nhưng ngặt nỗi, họ không mua hàng ngay lúc đó, thành ra CPA của loại Content đó rất cao.
Nhưng nếu tắt nội dung đó đi sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả tổng thể. Đó chính là “Điểm mù” trong phân tích nếu không sử dụng mô hình phân bổ đúng đắn.
Mỏ vàng dữ liệu chưa được khai thác để máy học tốt hơn
Dữ liệu có thể xem như một lợi thế cạnh tranh trong bối cảnh hiện nay khi quảng cáo trên các nền tảng như Facebook, Google, Tiktok,… Máy học của những nền tảng này giờ đây đã thực sự tốt trong việc tiếp cận “đúng người, đúng thời điểm”
Thế nhưng trong nhiều ngành bán lẻ, hành vi mua hàng lại diễn ra ngoại tuyến (Khách mua qua Hotline, đến cửa hàng mua trực tiếp,…)
Nó tạo ra một khoảng cách khiến cho việc thu thập dữ liệu không được liền mạch, và theo đó, sẽ không có dữ liệu để giúp cho máy học Facebook, Google,… tốt hơn
Chẳng hạn, một khách hàng đặt một chiếc nệm trên Website thì chúng ta hoàn toàn có thể khai báo được cho Google biết “đó là một khách hàng của tôi đã mua hàng, giá trị đơn hàng là 10 triệu đồng”. Nhưng nếu họ đến cửa hàng mua thì ta không thể khai báo cho Google biết việc đó được.
Sức mạnh của máy học trong quảng cáo
Thực tế là không có cách nào để đấu giá tốt hơn máy được, vì 2 lý do chính:
- Thứ nhất, chúng ta không có đủ dữ liệu
Google là một BIG PLATFORM sở hữu rất nhiều sản phẩm (Google Search, Google Maps, Youtube, Android,…) và do đó họ cũng có được rất nhiều dữ liệu từ hành vi của chúng ta (Hôm qua bạn đi đâu, xem cái gì trên Youtube, tháng trước bạn đã vào Website nào,… Những dữ liệu đó đều được ghi nhận lại)
Google sử dụng những tín hiệu đó để phán đoán xem ai sẽ là người phù hợp nhất, để quyết định khi nào nên hiển thị cho quảng cáo… Đó là việc mà nhà quảng cáo không thể làm được
- Thứ hai, chỉ có máy mới có thể đấu giá từng phiên, theo thời gian thực
Cùng lắm, bạn có thể vào Ads chỉnh giá thầu 3 ngày / lần, chứ không thể chỉnh được theo từng phiên quảng cáo được (Ví dụ như trong quảng cáo tìm kiếm, 1 phiên quảng cáo là khi có một người dùng tìm kiếm từ khóa)
Máy thì có thể làm việc đó, nó có thể phán đoán rằng phiên A, ông này khả năng cao là chưa mua hàng nên sẽ đấu giá thấp hơn.
Nhưng một phiên B nào đó, nó biết rằng người này đã tìm kiếm liên tục các Website về ô tô; Xem Review xe liên tục 3 tuần rồi trên Youtube; Đã tới 3 cửa hàng showroom ô tô để trải nghiệm rồi (Nó biết được qua Google Maps nếu điện thoại cho phép truy cập vị trí),… Thì ở phiên B đó, nó sẽ có thể đẩy giá thầu cao lên.
Đó là năng lực mà con người không thể làm được!
Giải pháp O2O Tracking của Datadance.io
Đây là giải pháp trong việc kết nối hành trình trải nghiệm Online với việc mua hàng Offline. Chúng ta sẽ truy ngược lại được hành vi trước đó của khách hàng để biết được những điểm chạm nào đã ảnh hưởng tới việc mua hàng ngoại tuyến của họ.
Những giá trị mà giải pháp này có thể mang lại bao gồm:
- Giá trị số 1: Truy ngược lại được hành trình trải nghiệm trên Online
Đây chính là chìa khóa để thấu hiểu hành vi của khách hàng. - Giá trị số 2: Khai báo được dữ liệu mua hàng lên Google, Facebook, Tiktok… để máy học tốt hơn
- Giá trị số 3: Nguồn dữ liệu để phân tích hiệu quả quảng cáo toàn diện hơn
Phương thức hoạt động
1- Mọi dữ liệu ở mỗi điểm chạm trên Online của khách hàng đều sẽ được ghi nhận lại. Bao gồm các thông tin như IP Address, thời gian truy cập, URL truy cập, độ phân giải màn hình, thông tin trình duyệt, trang truy cập trước đó,…
2- Những thông tin này sẽ được hợp nhất khi có được thông tin xác định chính xác rằng khách hàng đã mua hàng, thông qua một số giải pháp như:
- Kích hoạt bảo hành điện tử
- Quét QR / Chơi minigame nhận thưởng sau khi mua hàng
- Theo dõi đơn hàng…
3- Sau khi hợp nhất dữ liệu, chúng ta sẽ có được những điều quan trọng:
- Họ đã tương tác với những điểm chạm nào?
- Thời gian ra quyết định mua hàng kể từ lần đầu tương tác với quảng cáo là bao lâu?
- Giá trị đơn hàng
- Quan trọng hơn cả, khi đẩy được những dữ liệu này lên Google, Facebook, Tiktok,… Bản thân những nền tảng này cũng đã có riêng những mô hình phân bổ chuyển đổi dựa trên trí tuệ nhân tạo để chia lại đến từng chiến dịch, từng nhóm quảng cáo, từng quảng cáo… Để chúng ta có thể biết được đâu là nơi đem lại hiệu quả/không hiệu quả
Tất nhiên, giải pháp O2O không mang tính tuyệt đối, không phải tất cả dữ liệu ngoại tuyến đều có thể ghi nhận lại được do những rào cản về quyền riêng tư, hạn chế công nghệ,… mà đến nay trên thế giới cũng không có giải pháp cho vấn đề này.
Tuy nhiên, việc đưa được dữ liệu lên cho các nền tảng quảng cáo học có thể được xem như một lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp – Cạnh tranh bằng dữ liệu. Đồng thời, bản thân việc có được những chỉ số để biết hiệu quả về ROAS trên từng quảng cáo cũng phần nào giúp cho việc ra quyết định mang tính “lý tính” nhiều hơn…
Những ứng dụng thực tiễn trong ngành bán lẻ, tạo ra những kết quả vượt trội
Bớt điểm mù trong phân tích hiệu quả quảng cáo
Thực tế của những ngành bán lẻ sản phẩm có giá trị cao, thậm chí có tới gần 1000 điểm chạm trên Digital mới đủ sức để tác động đến việc mua của khách hàng. Do vậy mà việc thấu hiểu được mỗi chiến dịch, mỗi nhóm quảng cáo đã đem lại hiệu quả như thế nào là một việc rất quan trọng.
Giải pháp O2O của Datadance.io đã giúp rất nhiều doanh nghiệp nhìn thấy được những chỉ số rất chi tiết như hình ở bên trên.
Tăng trưởng 200% với Smart Bidding
Thực tế là khi triển khai các chiến dịch quảng cáo Google Ads hiển thị & Youtube mà không sử dụng Smart Bidding; Các chiến dịch hầu như không có hiệu quả.
Có thể lý giải điều này một cách đơn giản là Youtube, Display như một biển người ở trong đó; Chỉ đơn thuần tiếp cận thôi thì không thỏa cả 3 việc:
Đúng người – Đúng thời điểm – Đúng thông điệp
Nhưng công nghệ máy học có thể giải quyết được việc đó, với đầu vào đúng, máy sẽ giúp chúng ta tiếp cận đến đúng người, vào đúng thời điểm, truyền tải đúng thông điệp
Triển khai giải pháp cho doanh nghiệp của bạn
Đừng ngần ngại liên hệ với Datadance để được hỗ trợ triển khai giải pháp O2O Tracking. Các bước làm việc thật đơn giản như sau:
- Bước 1: Datadance nắm bắt nhu cầu, mong muốn của doanh nghiệp
- Bước 2: Datadance tư vấn giải pháp và báo giá triển khai
- Bước 3: Datadance triển khai giải pháp và chuyển giao, hỗ trợ trong 02 tuần liên tục