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 đâyđây 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.

7 nhận xét:

Trần Duy Ninh nói...

Rất khó để dùng từ "sai" hay " đúng" vì thực chất là không có chuẩn nào để xác định đúng sai cả, nếu dùng từ "hợp lý" em nghĩ chuẩn xác hơn.

Thương Trần nói...

Không biết sao, nhưng em check thì vẫn ổn và khá chính xác đơn hàng.

rocksoft nói...

Ở mục 1. Vì sao số click # số lượng visit? có đoạn: "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."

Cho em hỏi: nếu user đã cấm cookies và javascript thì lấy đâu ra ads của Adwords để mà click :) ?

Trình Hoàng Văn nói...

Lần đầu tiên nghe câu nói chuẩn ko cần chỉnh từ a Ninh.

Thanh Nguyen Ngoc nói...

Tuyệt, nhưng em muốn hỏi làm sao có thể chạy Adword số click < số visit a nhỉ?

Cảm ơn a vì bài viết hay

Đỗ Huy nói...

Cảm ơn anh rất nhiều! Đọc xong thì thấy mình quá nhỏ bé

Vũ Trần Văn nói...

Việc dựa vào Goal của kênh hiện tại rồi đánh giá hiệu quả của từng chiến dịch luôn là một sai lầm, em nghĩ nên kết hợp với độ dài đường dẫn chuyển đổi để đánh giá sẽ chính xác hơn.

Đăng nhận xét

Khi nhận xét, vui lòng dùng Tên riêng hoặc Nickname, không chấp nhận Tên miền, Thương hiệu, Từ khóa.