Tại sao mô hình chuyển đổi lại trở nên rất quan trọng trong một thế giới không cookies

Digital Advertising hay quảng cáo kỹ thuật số cung cấp khả năng tiếp cận mọi người mọi lúc mọi nơi với những thông điệp phù hợp và kịp thời.

Khi hiểu được hiệu quả của những quảng cáo này, các nhà quảng cáo mong đợi một cái nhìn trực tiếp và đầy đủ về hành trình của khách hàng, từ nhận thức đến chuyển đổi.

Nhưng hành trình của khách hàng lại trở nên khó đo lường hơn bao giờ hết. Mọi người giao thoa giữa nhiều thiết bị trước khi mua một mặt hàng nào đó, điều này có thể dẫn đến cái nhìn rời rạc về hành vi của người tiêu dùng.

Ngay cả khi trên một thiết bị, các trình duyệt khác nhau cũng dẫn đến các hành trình mua hàng khác nhau.

Đồng thời, việc đo lường thành công trực tuyến phụ thuộc rất nhiều vào cookies, tức ghi lại lịch sử những thông tin hữu ích về những gì xảy ra sau khi một người nhấp vào quảng cáo.

Tuy nhiên, cho dù do hạn chế cookies trong trình duyệt hay những ‘điểm mù’ từ việc mua sắm trên nhiều thiết bị, ngày càng có nhiều trường hợp không còn khả năng quan sát liệu chuyển đổi có diễn ra hay không.

Quy định về quyền riêng tư gia tăng cũng đã áp đặt các nguyên tắc nghiêm ngặt về việc thu thập dữ liệu theo khu vực.

Kết quả của những thách thức này là một bối cảnh kỹ thuật số phức tạp với những lỗ hổng trong đo lường hiệu suất các phương tiện truyền thông.

Chìa khoá để mở cửa việc đo lường.

Làm thế nào bạn có thể đánh giá chính xác hiệu quả của các khoản đầu tư marketing của mình khi có rất nhiều khoảng trống tiềm ẩn trong hành trình của khách hàng? Đây là lúc mô hình chuyển đổi xuất hiện.

Mô hình chuyển đổi (Conversion modeling) đề cập đến việc sử dụng công nghệ máy học tức machine learning để định lượng tác động của các nỗ lực marketing khi không thể quan sát thấy một tập hợp con các chuyển đổi.

Ví dụ: khi đo lường chuyển đổi trên các thiết bị, bạn có thể không có sẵn cookies để liên kết các thiết bị này. Trong trường hợp này, bạn sẽ không thể phân bổ một số chuyển đổi của mình cho những khách hàng tương ứng đã tương tác với quảng cáo.

Nếu bạn không sử dụng bất cứ kỹ thuật lập mô hình nào, vấn đề phân bổ này sẽ để lại vô số các lỗ hổng trong hành trình của khách hàng, điều vốn sẽ ngăn bạn hiểu đầy đủ các ‘đường dẫn’ đến chuyển đổi của khách hàng.

Nhưng với nền tảng lập mô hình, dữ liệu quan sát có thể cung cấp nguồn cấp dữ liệu cho các thuật toán cũng sử dụng các xu hướng trong lịch sử để xác thực và cung cấp thông tin cho phép bạn đo lường một cách tương đối chính xác.

Lập mô hình cho phép đo lường chính xác trong khi chỉ báo cáo về dữ liệu tổng hợp và ẩn danh. Điều này mở ra bức tranh đầy đủ, tập trung vào quyền riêng tư về hành vi của khách hàng, đảm bảo rằng hiệu suất của bạn không bị ảnh hưởng chỉ vì không phải lúc nào cũng có thể đo lường trực tiếp.

Sự cần thiết của một thế giới không cookies.

Nếu không có mô hình chuyển đổi, điều này không chỉ ảnh hưởng đến một chiến dịch mà còn có tác động đến tình trạng chung của doanh nghiệp của bạn.

Các chiến dịch của bạn có hoạt động tốt so với nhau hoặc nói chung không? Quảng cáo của bạn có đáp ứng mục tiêu doanh thu mục tiêu không?

Nếu không có một cái nhìn đầy đủ về hiệu suất và một cơ sở hạ tầng mạnh mẽ, sẽ rất khó để tự tin trả lời những câu hỏi như thế này.

Ngược lại, nếu mô hình được xây dựng trong cấu trúc của các giải pháp đo lường của bạn, thì nó có thể cung cấp một biện pháp bảo vệ thiết yếu để tự động lấp đầy khoảng trống bằng cách sử dụng các tín hiệu theo hướng dữ liệu được tùy chỉnh cho chiến dịch của bạn.

Đo lường chính xác là nền tảng thiết yếu để xây dựng quá trình học hỏi, quyết định và tối ưu hóa liên tục của bạn. Không có lựa chọn nào khác ngoài việc làm đúng để bạn có thể tiếp tục cải thiện kết quả kinh doanh của mình theo thời gian.

Hãy để công nghệ máy học hiểu và lấp đầy khoảng trống đó.

Trong nhiều năm, các nhà marketer đã tận mắt trải nghiệm sức mạnh của việc mô hình hóa để làm được nhiều việc hơn với ít dữ liệu hơn.

Đặc biệt, đối với dữ liệu chuyển đổi, dữ liệu này được sử dụng như một công cụ để thu hẹp khoảng cách đo lường giữa các thiết bị cũng như từ trực tuyến đến ngoại tuyến.

Giờ đây, khi khoảng trống trong thế giới trực tuyến tăng lên, việc đo lường chuyển đổi website trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Hơn nữa, sự phong phú và phạm vi tiếp cận của dữ liệu vẫn là những yếu tố cần thiết để tạo ra các mô hình đáng tin cậy. Điều này có nghĩa là tận dụng dữ liệu chất lượng cao với cái nhìn toàn diện trên các nền tảng, thiết bị, trình duyệt và hệ điều hành.

Quy mô (Scale) phải là ưu tiên hàng đầu của bạn khi đánh giá các nhà cung cấp dịch vụ đo lường phù hợp về độ chính xác của mô hình.

Để tạo chế độ xem tổng hợp, chính xác về hành vi của khách hàng, công nghệ máy học có thể phân tích các tín hiệu quan sát được hiện tại, chẳng hạn như thiết bị, ngày và giờ, loại chuyển đổi và mô hình trên các chiến dịch đang hoạt động.

Việc đưa điều này vào khả năng đo lường, được cung cấp bởi bộ dữ liệu mạnh mẽ, loại bỏ sự không chắc chắn và đảm bảo rằng báo cáo tự động được tạo ra từ việc lập mô hình.

Có một cơ sở hạ tầng trực tuyến mạnh mẽ là điều quan trọng để tạo ra một môi trường dựa trên dữ liệu để lập mô hình và giảm thiểu mất mát chuyển đổi hơn nữa, ngay cả khi ngành công nghiệp này thay đổi.

Chìa khóa để đạt được điều này là triển khai các giải pháp có thể giúp tăng lượng dữ liệu quan sát được cho các chiến dịch của bạn.

Những người làm marketing từ lâu đã biết tầm quan trọng của việc gắn thẻ (tag) để đo lường chuyển đổi đáng tin cậy và điều này vẫn đúng qua các nền tảng.

Bằng cách chủ động tận dụng các công cụ như ‘Trình quản lý thẻ của Google’ (Google Tag Manager) hoặc thẻ trang web toàn cầu (global site tag) trên website của mình, bạn có thể đảm bảo rằng cơ sở hạ tầng của mình được thiết lập để đo lường thành công trên Google Ads và Google Marketing Platform.

Để đạt được mục tiêu này, bạn không chỉ thu thập được nhiều dữ liệu chuyển đổi hơn mà còn đang tạo nền tảng vững chắc hơn để cải thiện chất lượng mô hình khi có những khoảng trống xảy ra.

Chúng ta đang trong quá trình đổi mới của yếu tố đo lường và những thay đổi trong hệ sinh thái toàn cầu đang thách thức những người làm marketing phải có tư duy đi trước và tập trung vào quyền riêng tư.

Đây là cơ hội để nhân đôi sức mạnh của marketing theo hướng dữ liệu để bạn có thể tiếp tục nắm bắt được những cái nhìn đầy đủ và chính xác về hiệu suất kinh doanh của mình, ngay bây giờ, ngày mai và cả trong tương lai.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: Link

Huy Lâm