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 đâyđây. 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."

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 thêmDigital 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 nàyĐo 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.

8 nhận xét:

Huy Võ Minh nói...

Anh Hiển bài nào bài nấy đầu tư hay vật vã!

Viet Anh Nguyen nói...

Attribution model trong GA chi thien ve onsite voi report chung ve channels ( paid, organic, email, social) va chi khi users click on ad. Neu su dung chi su dung attribution model cua GA de do luong thi van chua thay dc ro rang lam. Trong khi do neu su dung DoubleClick Campaign Manager ( DCM cung la 1 san pham cua GG) se cho ta thay 1 buc tranh ro rang hon.

Attribution modeling cua DoubleClick co the map tat ca cac Channels + Placements (search, GDN, fb, linkedin,youtube, bing, yahoo, ad network, direct booking ( cnn, NY TImes,...) ) voi cac metrics nhu: view through rate, view through conversion, clicks, CTR, conversions, CR and custom metircs, etc. ( ex: 1 nguoi xem video ad on Youtube, sau do lai thay 1 banner tren Dan Tri nhung ko click, va tiep theo thay 1 sidebar ad tren fb roi click vao nhung ko convert, 3 ngay sau quay lai google search va click vao search ad va convert). Hon nua, ngoai nhung models ma GA co ( last click, assisted, va first click ) DCM co kha nang assign credits cho tung channel trong 1 conversion path. nhu vidu neu tren, thay vi search dc 1 last click conversion, hay cac channel truoc do nhan dc 1 assisted conversion credit, thay vao do tat ca cac channels deu nhan dc conversion credits va tong cua chung se la 1 ( hay 2, 3 .. n conversion neu co nhieu conversions dc thuc hien nhu la ecommerce transaction hay rooms booking), vd: youtube se nhan dc 0.25 conversion, Dantri nhan dc 0.15 conversion, fb nhan dc 0.25 conversion va google search nhan 0.35 conversion trong 1 conversion path. Neu gan gia tri tien te cho conversion thi day co the 1 mo hinh danh gia ROI rat quan trong cho tung channel. Bang viec test tang giam budget, impressions volume, frequency cap va advertising time, ban se thay dc su tuong tac channels 1 cach ro rang hon

Vu Van Hien nói...

Cảm ơn anh đã comment rất dài và chi tiết! Về Attribution modeling, GA cũng có thể làm tương tự nếu mình chịu chỉnh lại phần này, tuy nhiên ít ai chịu để ý.

Bao Nguyen nói...

Ở bài viết này ngay từ việc đặt câu hỏi đã cho thấy câu hỏi này không trả lời được. Vì đối với từng nhóm ngành khác nhau chúng sẽ có những mô hình khác nhau cho việc vận dụng các kênh digital.

VD: ngành hàng trẻ em thì dùng fb hay google sẽ tốt hơn? Hoặc dùng các kênh như webtretho?
Riêng với ngành du lịch bên mình thì nó lại chia ra làm 3 mảng: tour, khách sạn, vé máy bay. Mỗi mảng lại có mức độ hiệu quả khác nhau đối với kênh digital.

Ngoài ra việc marketing đúng kênh nhưng không bán được hàng còn do hàng có giá quá cao hoặc website không thể vào xem được món hàng đó

Do đó việc tìm được 1 mô hình chung để áp dụng cho tất cả các ngành hàng là chuyện không tưởng. Chi có thể mô hình riêng cho từng ngành hàng, từng nhóm khách hàng khác nhau.

Vu Van Hien nói...

Cảm ơn Bảo đã comment!

Lý do không bán được hàng, đúng như Bảo nó phụ thuộc rất nhiều yếu tố: giá, không tìm thấy sản phẩm.. nên việc đo lường cũng cần cân nhắc vào thời điểm đó có thay đổi gì về chính sách giá, có phải là mùa không, có phải promotion đã hết hoặc thay đổi chương trình promotion.. vì nó sẽ ảnh hưởng trực tiếp tới kết quả sau cùng.

Với thương mại điện tử, với từng ngành hàng lại có những thông số khác nhau, CPA khác nhau nên việc hệ thống hóa và tối ưu cũng phức tạp hơn. Đó vừa là thách thức vừa là cơ hội!

Phạm Phước Nguyên nói...

Hi anh Bảo, khi đặt ra câu hỏi và trong câu hỏi của em không có ý tìm ra để áp dụng cho mọi ngành hàng. Cảm ơn anh đã góp ý ^_^

nam tran nói...

Tài khoản comscore mua gói rẻ nhất để dùng dc media metrix là bao nhiêu vậy? Admin có thể cho biết dc ko? Thanks

Unknown nói...

thật vui khi biết có người cùng đam mê về Web Analytics...cảm ơn anh...tuy e đang ở Hà Nội nhưng sẽ có ngày e sẽ gặp được anh và chia sẻ với anh về Web Analytics :) chúc a một ngày vui vẻ

Đăng nhận xét

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