Phương pháp đo lường hiệu quả Digital Marketing

Một hệ thống đo lường đáng tin cậy không bắt đầu bằng việc mở báo cáo Google Analytics, Google Ads hay Meta Ads. Nó bắt đầu bằng ba câu hỏi:

1.    Doanh nghiệp muốn đạt kết quả kinh doanh nào

2.    Hành vi nào của khách hàng chứng minh kết quả đó đang xảy ra

3.    Dữ liệu nào đủ đáng tin để liên kết hoạt động marketing với hành vi và kết quả kinh doanh

Vì vậy, hiệu quả Digital Marketing không thể được đánh giá bằng một chỉ số đơn lẻ. Lượt hiển thị, lượt truy cập, số khách hàng tiềm năng, doanh thu và lợi nhuận phản ánh những tầng giá trị khác nhau. Chỉ khi các tầng này được liên kết trong cùng một hệ thống, doanh nghiệp mới biết chiến dịch đang tạo ra sự chú ý, tạo chuyển đổi hay thực sự tạo tăng trưởng.

Bắt đầu đo lường từ mục tiêu kinh doanh

Sai lầm phổ biến là lựa chọn KPI dựa trên những dữ liệu có sẵn trong nền tảng quảng cáo. Cách làm này khiến doanh nghiệp tập trung vào những chỉ số dễ quan sát thay vì những kết quả có ý nghĩa.

Quy trình đúng phải đi theo chiều ngược lại:

Mục tiêu kinh doanh → Mục tiêu marketing → Hành vi cần đo → KPI → Nguồn dữ liệu

Ví dụ, một doanh nghiệp thương mại điện tử đặt mục tiêu tăng lợi nhuận từ khách hàng mới. Mục tiêu này không thể chỉ được đo bằng số lượt mua hàng. Hệ thống KPI cần phản ánh ít nhất:

·         Doanh thu từ khách hàng mới

·         Chi phí quảng cáo

·         Giá vốn và chi phí biến đổi

·         Chi phí thu hút một khách hàng mới

·         Tỷ lệ hoàn hoặc hủy đơn

·         Giá trị mua hàng lặp lại

·         Lợi nhuận đóng góp

Nếu chỉ đo số đơn hàng hoặc doanh thu, doanh nghiệp có thể đánh giá cao một chiến dịch tạo nhiều giao dịch nhưng biên lợi nhuận thấp, tỷ lệ hoàn đơn cao hoặc chủ yếu thu hút khách hàng vốn đã có ý định mua.

Phân biệt mục tiêu, KPI và chỉ số

Ba khái niệm này thường bị sử dụng thay thế cho nhau nhưng có vai trò khác nhau:

·         Mục tiêu mô tả kết quả doanh nghiệp muốn đạt được

·         KPI là chỉ số trọng yếu dùng để xác định mục tiêu có được hoàn thành hay không

·         Chỉ số hỗ trợ giúp giải thích tại sao KPI tăng hoặc giảm

Giả sử mục tiêu là tăng doanh thu trực tuyến. Doanh thu có thể là KPI chính; tỷ lệ chuyển đổi, giá trị đơn hàng trung bình, số phiên truy cập và tỷ lệ bỏ giỏ hàng là các chỉ số hỗ trợ.

Một KPI chỉ hữu ích khi có đầy đủ bốn thành phần:

·         Giá trị hiện tại

·         Giá trị mục tiêu

·         Khoảng thời gian đo

·         Phạm vi áp dụng

“Tăng tỷ lệ chuyển đổi” chưa phải mục tiêu đo lường hoàn chỉnh. “Tăng tỷ lệ chuyển đổi website từ 2,0% lên 2,5% trong quý III đối với lưu lượng không bao gồm khách hàng hiện hữu” rõ ràng và có thể kiểm chứng hơn.

Chọn KPI theo giai đoạn của phễu

Mỗi giai đoạn trong hành trình khách hàng cần một nhóm KPI khác nhau.

Không nên dùng KPI cuối phễu để phủ nhận hoàn toàn giá trị của hoạt động đầu phễu. Ngược lại, cũng không nên dùng lượt tiếp cận hoặc tương tác để khẳng định hiệu quả kinh doanh khi chưa có bằng chứng về chuyển đổi.

Xây dựng hệ thống chỉ số theo từng tầng hiệu quả

Một hệ thống đo lường Digital Marketing nên chia chỉ số thành bốn tầng: phân phối, hành vi, chuyển đổi và tài chính. Cách phân tầng này giúp phân biệt nguyên nhân vận hành với kết quả kinh doanh.

Chỉ số phân phối và mức độ tiếp cận

Nhóm chỉ số này cho biết nội dung hoặc quảng cáo đã được phân phối như thế nào:

·         Impressions

·         Reach

·         Frequency

·         CPM

·         Video views

·         Viewability

Các chỉ số phân phối hữu ích trong việc đánh giá quy mô và chi phí tiếp cận, nhưng chưa chứng minh người dùng đã quan tâm hoặc mua hàng.

Ví dụ, tần suất quảng cáo tăng có thể giúp người dùng ghi nhớ thông điệp. Tuy nhiên, nếu tần suất tiếp tục tăng trong khi tỷ lệ nhấp và tỷ lệ chuyển đổi giảm, chiến dịch có thể đang bão hòa đối tượng hoặc gây mệt mỏi quảng cáo.

Chỉ số hành vi và chất lượng truy cập

Nhóm này phản ánh phản ứng của người dùng sau khi tiếp xúc với nội dung:

[

CTR = \frac{\text{Số lượt nhấp}}{\text{Số lượt hiển thị}} \times 100%

]

[

CPC = \frac{\text{Chi phí quảng cáo}}{\text{Số lượt nhấp}}

]

CTR cao cho thấy thông điệp có khả năng thu hút lượt nhấp, nhưng không tự động đồng nghĩa với hiệu quả kinh doanh. Một mẫu quảng cáo gây tò mò có thể tạo nhiều lượt truy cập nhưng ít người mua.

Do đó, CTR và CPC cần được đọc cùng với:

·         Tỷ lệ tương tác trên trang đích

·         Tỷ lệ thoát khỏi quy trình chuyển đổi

·         Số trang sản phẩm được xem

·         Tỷ lệ thêm vào giỏ hàng

·         Chất lượng khách hàng tiềm năng

·         Tỷ lệ chuyển đổi sau lượt truy cập

Chỉ số chuyển đổi

Chuyển đổi là một hành động có giá trị đối với doanh nghiệp, chẳng hạn như mua hàng, đăng ký tư vấn, gửi biểu mẫu hoặc kích hoạt tài khoản. Google Ads cũng định nghĩa conversion action là một hoạt động cụ thể của khách hàng có giá trị đối với doanh nghiệp.

[

Conversion\ Rate = \frac{\text{Số chuyển đổi}}{\text{Số phiên hoặc lượt truy cập đủ điều kiện}} \times 100%

]

[

CPA = \frac{\text{Tổng chi phí marketing}}{\text{Số chuyển đổi}}

]

Doanh nghiệp phải xác định rõ mẫu số của tỷ lệ chuyển đổi. Tỷ lệ chuyển đổi theo người dùng, phiên truy cập, lượt nhấp quảng cáo và khách hàng tiềm năng là những chỉ số khác nhau.

Ví dụ:

·         10.000 phiên truy cập

·         300 lượt gửi biểu mẫu

·         90 lead đủ điều kiện

·         18 khách hàng

Khi đó:

·         Tỷ lệ chuyển đổi từ phiên thành biểu mẫu là 3%

·         Tỷ lệ lead đủ điều kiện trên tổng biểu mẫu là 30%

·         Tỷ lệ chốt khách hàng trên lead đủ điều kiện là 20%

·         Tỷ lệ chuyển đổi từ phiên thành khách hàng là 0,18%

Nếu chỉ báo cáo 300 lượt chuyển đổi, doanh nghiệp có thể đánh giá quá cao hiệu quả mà không nhận ra phần lớn lead chưa đủ điều kiện.

Chỉ số tài chính

Đây là tầng kết nối marketing với kết quả kinh doanh.

[

ROAS = \frac{\text{Doanh thu được ghi nhận cho quảng cáo}}{\text{Chi phí quảng cáo}}

]

Nếu doanh thu được phân bổ là 500 triệu đồng và chi phí quảng cáo là 100 triệu đồng:

[

ROAS = \frac{500}{100} = 5

]

Có thể diễn giải là mỗi đồng chi phí quảng cáo tạo ra 5 đồng doanh thu được ghi nhận.

Tuy nhiên, ROAS không phản ánh đầy đủ lợi nhuận vì chưa tính giá vốn, chi phí vận hành, phí nền tảng, chiết khấu, hoàn hàng và chi phí nhân sự.

[

Marketing\ ROI = \frac{\text{Lợi nhuận tăng thêm từ marketing} - \text{Chi phí marketing}}{\text{Chi phí marketing}} \times 100%

]

ROAS thích hợp để đánh giá hiệu suất chi tiêu quảng cáo; ROI thích hợp hơn khi doanh nghiệp muốn đánh giá giá trị kinh tế cuối cùng.

Việc gán giá trị cho từng chuyển đổi cũng rất quan trọng. Google Ads cho biết conversion value có thể được sử dụng để theo dõi và tối ưu ROI, đồng thời các chiến lược dựa trên ROAS cần dữ liệu giá trị chuyển đổi thay vì chỉ đếm số lượng chuyển đổi.

Liên kết dữ liệu marketing với doanh thu và lợi nhuận

Đo lường chỉ đáng tin khi dữ liệu từ quảng cáo, website, hệ thống bán hàng và tài chính có thể liên kết với nhau.

Một kiến trúc dữ liệu cơ bản thường bao gồm:

1.    Dữ liệu chi phí từ các nền tảng quảng cáo

2.    Dữ liệu nguồn truy cập từ công cụ phân tích

3.    Dữ liệu hành vi trên website hoặc ứng dụng

4.    Dữ liệu chuyển đổi từ biểu mẫu, giỏ hàng hoặc hệ thống đặt hàng

5.    Dữ liệu khách hàng từ CRM

6.    Dữ liệu doanh thu và lợi nhuận từ hệ thống bán hàng hoặc kế toán

Chuẩn hóa sự kiện chuyển đổi

Trước khi tính KPI, doanh nghiệp cần xác định thống nhất:

·         Hành động nào được xem là chuyển đổi chính

·         Hành động nào chỉ là chuyển đổi hỗ trợ

·         Một người dùng có thể được tính bao nhiêu lần

·         Thời điểm nào doanh thu được công nhận

·         Đơn hàng hủy hoặc hoàn được xử lý thế nào

·         Lead trùng lặp được loại bỏ ra sao

·         Chuyển đổi ngoại tuyến được kết nối bằng định danh nào

Một lượt xem trang cảm ơn không nhất thiết tương đương một khách hàng. Trang có thể tải lại nhiều lần, biểu mẫu có thể chứa dữ liệu rác và một người có thể gửi nhiều yêu cầu.

Do đó, chuyển đổi nên được kiểm tra ở gần kết quả kinh doanh nhất có thể. Với thương mại điện tử, đó có thể là đơn hàng hợp lệ sau khi loại hoàn và hủy. Với B2B, đó có thể là cơ hội bán hàng đủ điều kiện hoặc hợp đồng đã ký, thay vì mọi lượt gửi biểu mẫu.

Kiểm tra chất lượng dữ liệu

Trước khi phân tích hiệu quả, cần kiểm tra:

·         Sự kiện có kích hoạt đúng thời điểm không

·         Một chuyển đổi có bị ghi nhận nhiều lần không

·         Chi phí có đủ tiền tệ và múi giờ thống nhất không

·         Mã chiến dịch có được gắn nhất quán không

·         Dữ liệu CRM có liên kết được với nguồn marketing không

·         Doanh thu có được điều chỉnh sau hoàn hoặc hủy không

·         Khoảng thời gian báo cáo giữa các hệ thống có giống nhau không

Chênh lệch giữa nền tảng quảng cáo, công cụ phân tích và CRM không nhất thiết là lỗi. Mỗi hệ thống có thể dùng định danh, thời điểm ghi nhận, cửa sổ phân bổ và mô hình phân bổ khác nhau. Vì vậy, doanh nghiệp cần xác định một nguồn dữ liệu chuẩn cho từng loại quyết định thay vì kỳ vọng mọi báo cáo phải cho cùng một con số.

Đo giá trị khách hàng thay vì chỉ đo giao dịch đầu tiên

Chi phí thu hút khách hàng được tính bằng:

[

CAC = \frac{\text{Tổng chi phí thu hút khách hàng}}{\text{Số khách hàng mới}}

]

Giá trị vòng đời khách hàng có thể được ước tính theo dạng đơn giản:

[

LTV = \text{Giá trị đơn hàng trung bình} \times \text{Tần suất mua} \times \text{Thời gian duy trì} \times \text{Biên lợi nhuận}

]

Nếu một chiến dịch có CAC cao nhưng thu hút nhóm khách hàng mua lặp lại nhiều lần, chiến dịch đó có thể tạo giá trị dài hạn tốt hơn một chiến dịch có CPA thấp nhưng khách hàng chỉ mua một lần.

Tuy nhiên, LTV là dự báo dựa trên dữ liệu lịch sử và giả định về hành vi tương lai. Không nên dùng LTV để hợp lý hóa chi phí thu hút quá cao khi doanh nghiệp chưa có dữ liệu duy trì đủ ổn định.

Đánh giá hiệu quả bằng phễu chuyển đổi

Báo cáo tổng hợp có thể cho biết kết quả cuối cùng, nhưng phân tích phễu giúp xác định hiệu quả bị mất ở bước nào.

Giả sử một chiến dịch có:

·         1.000.000 lượt hiển thị

·         20.000 lượt nhấp

·         10.000 phiên truy cập hợp lệ

·         1.000 lượt thêm vào giỏ hàng

·         500 lượt bắt đầu thanh toán

·         200 đơn hàng hợp lệ

Các tỷ lệ tương ứng là:

·         CTR: 2%

·         Tỷ lệ phiên hợp lệ trên lượt nhấp: 50%

·         Tỷ lệ thêm vào giỏ hàng: 10%

·         Tỷ lệ chuyển từ giỏ hàng sang thanh toán: 50%

·         Tỷ lệ hoàn tất thanh toán: 40%

·         Tỷ lệ chuyển đổi cuối cùng trên phiên: 2%

Mỗi điểm giảm phản ánh một nhóm nguyên nhân khác nhau:

Nếu CTR thấp nhưng tỷ lệ mua hàng của người đã truy cập cao, vấn đề có thể nằm ở quảng cáo. Nếu CTR cao nhưng tỷ lệ chuyển đổi thấp, quảng cáo có thể tạo kỳ vọng không phù hợp hoặc trang đích chưa thuyết phục.

Phân đoạn trước khi kết luận

Một chỉ số trung bình có thể che giấu khác biệt lớn giữa các nhóm. Vì vậy, KPI nên được phân tích theo:

·         Kênh và chiến dịch

·         Thiết bị

·         Khu vực

·         Khách hàng mới và khách hàng cũ

·         Sản phẩm

·         Nhóm đối tượng

·         Trang đích

·         Thời gian

·         Nguồn chuyển đổi trực tuyến và ngoại tuyến

Ví dụ, ROAS tổng thể bằng 4 có thể bao gồm một chiến dịch khách hàng cũ đạt ROAS 8 và một chiến dịch thu hút khách hàng mới đạt ROAS 1,5. Hai chiến dịch phục vụ mục tiêu khác nhau nên không thể đánh giá bằng cùng một ngưỡng mà không xem xét giá trị dài hạn.

Phân bổ đóng góp giữa các kênh marketing

Khách hàng hiếm khi chỉ tương tác với một điểm chạm trước khi chuyển đổi. Một người có thể xem video, đọc bài viết, nhấp quảng cáo tìm kiếm, quay lại trực tiếp rồi mới mua hàng.

Mô hình phân bổ quyết định cách tín dụng chuyển đổi được chia cho các điểm chạm đó. Google Analytics mô tả mô hình phân bổ là một quy tắc, tập hợp quy tắc hoặc thuật toán dựa trên dữ liệu dùng để xác định tín dụng cho các điểm chạm trên hành trình hoàn thành hành động quan trọng.

Các cách phân bổ phổ biến

Phân bổ lần nhấp cuối

Toàn bộ giá trị được gán cho điểm chạm cuối trước chuyển đổi. Mô hình này dễ hiểu nhưng thường đánh giá thấp các hoạt động tạo nhận biết và cân nhắc.

Phân bổ lần nhấp đầu

Toàn bộ giá trị được gán cho điểm chạm đầu tiên. Nó giúp nhìn thấy nguồn tạo nhu cầu nhưng bỏ qua vai trò của các tương tác thúc đẩy quyết định sau đó.

Phân bổ tuyến tính

Giá trị được chia đều cho các điểm chạm. Cách này thừa nhận hành trình đa kênh nhưng giả định mọi tương tác có ảnh hưởng như nhau.

Phân bổ dựa trên vị trí hoặc thời gian

Mô hình có thể ưu tiên điểm chạm đầu, điểm chạm cuối hoặc những tương tác gần thời điểm chuyển đổi hơn. Kết quả phụ thuộc vào quy tắc được lựa chọn.

Phân bổ dựa trên dữ liệu

Mô hình sử dụng dữ liệu quan sát được để ước tính đóng góp của từng tương tác. Theo tài liệu Google Analytics, data-driven attribution phân chia tín dụng dựa trên mức thay đổi ước tính của xác suất xảy ra sự kiện quan trọng khi có thêm một tương tác quảng cáo trong hành trình.

Phân bổ không đồng nghĩa với quan hệ nhân quả

Attribution trả lời câu hỏi: “Những điểm chạm nào xuất hiện trên hành trình và giá trị được ghi nhận cho chúng như thế nào?”

Nó không nhất thiết trả lời được: “Nếu không có hoạt động marketing này, chuyển đổi có còn xảy ra không?”

Một chiến dịch tìm kiếm thương hiệu có thể nhận nhiều chuyển đổi vì tiếp xúc với khách hàng ở cuối hành trình. Tuy nhiên, một phần khách hàng có thể vẫn truy cập và mua hàng ngay cả khi quảng cáo đó không xuất hiện.

Để đánh giá tác động nhân quả, doanh nghiệp cần đo incrementality, tức phần kết quả tăng thêm thực sự do marketing tạo ra. Hướng dẫn đo lường của IAB phân biệt incrementality với attribution và ROAS: attribution mô tả kết quả được ghi nhận, còn đo lường tăng thêm nhằm xác định liệu marketing có thực sự gây ra phần kết quả đó hay không.

Các phương pháp có thể bao gồm:

·         Thử nghiệm nhóm kiểm soát

·         Geo experiment

·         Holdout test

·         Matched-market test

·         Mô hình phản thực

·         Marketing Mix Modeling

Không có một mô hình nào phù hợp cho mọi quyết định. Attribution chi tiết hữu ích cho tối ưu vận hành theo kênh; thử nghiệm tăng thêm hữu ích cho đánh giá tác động nhân quả; Marketing Mix Modeling phù hợp hơn với phân bổ ngân sách tổng thể trong thời gian dài.

Chuyển dữ liệu đo lường thành quyết định tối ưu

Báo cáo chỉ tạo giá trị khi dẫn đến một quyết định cụ thể. Một dashboard chứa nhiều chỉ số nhưng không cho biết cần tăng ngân sách, điều chỉnh thông điệp hay sửa quy trình bán hàng thì chưa phải hệ thống quản trị hiệu quả.

So sánh với đúng chuẩn tham chiếu

Một KPI nên được so sánh với ít nhất một trong các chuẩn sau:

·         Mục tiêu đã đặt

·         Kết quả lịch sử

·         Nhóm kiểm soát

·         Kênh hoặc chiến dịch tương đương

·         Biên lợi nhuận tối thiểu

·         Ngưỡng hòa vốn

·         Dữ liệu dự báo

·         Kết quả trước và sau thay đổi

Benchmark ngành có thể cung cấp bối cảnh, nhưng không nên được dùng như tiêu chuẩn tuyệt đối. Tỷ lệ chuyển đổi chịu ảnh hưởng của ngành hàng, mức giá, thiết bị, thị trường, nguồn traffic, uy tín thương hiệu và định nghĩa chuyển đổi.

Tính ROAS hòa vốn

ROAS cao hay thấp chỉ có ý nghĩa khi được đặt cạnh biên lợi nhuận.

Trong trường hợp đơn giản, nếu biên lợi nhuận đóng góp trước quảng cáo là 25%, ROAS hòa vốn xấp xỉ:

[

ROAS_{hòa\ vốn} = \frac{1}{25%} = 4

]

Điều đó có nghĩa doanh nghiệp cần khoảng 4 đồng doanh thu cho mỗi đồng quảng cáo để bù chi phí quảng cáo, trước khi xét các chi phí cố định hoặc giá trị mua lặp lại.

Một chiến dịch ROAS 3 có thể chưa hòa vốn ở lần mua đầu. Tuy nhiên, nó vẫn có thể được chấp nhận nếu khách hàng mới tạo đủ lợi nhuận trong các lần mua sau. Kết luận này chỉ đáng tin khi dữ liệu duy trì và biên lợi nhuận đã được kiểm chứng.

Phân tích thay đổi theo cơ chế

Khi một KPI biến động, không nên kết luận ngay rằng chiến dịch “tốt hơn” hoặc “kém hơn”. Cần phân rã chỉ số để tìm cơ chế tạo ra thay đổi.

Doanh thu thương mại điện tử có thể được biểu diễn đơn giản:

[

Doanh\ thu = Lưu\ lượng \times Tỷ\ lệ\ chuyển\ đổi \times Giá\ trị\ đơn\ hàng\ trung\ bình

]

Doanh thu tăng có thể đến từ:

·         Lưu lượng tăng

·         Tỷ lệ chuyển đổi tăng

·         Giá trị đơn hàng tăng

·         Hoặc sự kết hợp của cả ba

Tương tự:

[

CPA = \frac{CPC}{Conversion\ Rate}

]

CPA có thể tăng vì CPC tăng, tỷ lệ chuyển đổi giảm hoặc cả hai. Hai nguyên nhân này cần hai cách xử lý khác nhau: một bên liên quan đến chi phí mua traffic, bên còn lại liên quan đến chất lượng traffic và trải nghiệm chuyển đổi.

Thiết lập nhịp đo lường

Không phải chỉ số nào cũng cần được đánh giá theo cùng một chu kỳ:

·         Chỉ số phân phối và lỗi tracking có thể theo dõi hằng ngày

·         Hiệu suất chiến dịch có thể đánh giá theo tuần

·         Chất lượng lead và tỷ lệ chốt cần thời gian dài hơn

·         LTV, retention và hiệu quả thương hiệu thường cần theo dõi theo tháng hoặc quý

·         Incrementality và MMM thường phục vụ những quyết định ngân sách theo chu kỳ dài hơn

Đánh giá quá sớm có thể khiến doanh nghiệp phản ứng với nhiễu ngẫu nhiên. Đánh giá quá muộn lại làm tăng chi phí cơ hội. Chu kỳ quan sát phải phù hợp với độ dài hành trình mua hàng, tốc độ tích lũy dữ liệu và loại quyết định cần đưa ra.

Quy trình đo lường hiệu quả Digital Marketing

Doanh nghiệp có thể triển khai hệ thống đo lường theo tám bước:

1.    Xác định mục tiêu kinh doanh

2.    Chọn kết quả cuối cùng như doanh thu, lợi nhuận, số khách hàng mới hoặc giá trị vòng đời

3.    Xây dựng bản đồ phễu chuyển đổi

4.    Xác định các hành vi từ tiếp cận đến mua hàng và duy trì

5.    Chọn KPI chính và chỉ số hỗ trợ

6.    Mỗi mục tiêu chỉ nên có một số KPI trọng yếu, kèm chỉ số dùng để giải thích biến động

7.    Chuẩn hóa định nghĩa dữ liệu

8.    Thống nhất cách tính khách hàng, lead, đơn hàng, doanh thu, chi phí và chuyển đổi

9.    Thiết lập hệ thống thu thập dữ liệu

10.  Kết nối nền tảng quảng cáo, công cụ phân tích, CRM, hệ thống bán hàng và dữ liệu tài chính

11.  Kiểm tra chất lượng tracking

12.  Đối chiếu số liệu, phát hiện sự kiện trùng, dữ liệu thiếu và sai khác về thời gian ghi nhận

13.  Lựa chọn phương pháp phân bổ

14.  Dùng attribution cho phân tích hành trình và tối ưu vận hành; bổ sung thử nghiệm tăng thêm hoặc mô hình tổng hợp khi cần đánh giá quan hệ nhân quả

15.  Biến kết quả thành quyết định

16.  Xác định hoạt động nào cần mở rộng, điều chỉnh, kiểm thử hoặc dừng lại

Một báo cáo hiệu quả nên trả lời rõ:

·         Điều gì đã xảy ra

·         Vì sao nó xảy ra

·         Mức độ chắc chắn của kết luận

·         Giới hạn của dữ liệu

·         Hành động tiếp theo

·         Chỉ số nào sẽ xác nhận hành động đó có hiệu quả

Hiệu quả Digital Marketing được đo bằng mức độ hoạt động marketing tạo ra kết quả kinh doanh có thể kiểm chứng, không phải bằng số lượng chỉ số xuất hiện trong báo cáo.

Một hệ thống đo lường hoàn chỉnh cần kết nối ba lớp:

·         Mục tiêu xác định kết quả doanh nghiệp cần đạt

·         Dữ liệu ghi nhận hành vi, chuyển đổi và giá trị kinh tế

·         Mô hình phân bổ xác định cách diễn giải đóng góp của các điểm chạm

Các chỉ số như CTR, CPC, conversion rate và CPA giúp đánh giá hiệu suất vận hành. ROAS, CAC, LTV và ROI giúp đánh giá giá trị kinh tế. Phân tích phễu cho biết kết quả bị mất ở đâu, còn attribution và incrementality giúp phân biệt giữa kết quả được ghi nhận với tác động tăng thêm thực sự.

Do đó, câu hỏi quan trọng nhất không phải là “Kênh nào có chỉ số đẹp nhất?”, mà là “Dữ liệu hiện có đã đủ để chứng minh hoạt động nào tạo ra giá trị, trong điều kiện nào và với mức độ chắc chắn ra sao?”