Đo lường hiệu quả truyền trông: hãy đúng cách (P2)

Như đã nhắc đến ở phần 1, sai lầm của Marketer khi đánh giá hiệu quả quảng cáo là thường đi ngay vào so sánh thành quả đạt được (ví dụ như CPA, CPM, vCPM,...) giữa các chiến dịch với nhau hoặc với mục tiêu đề ra. Nhưng thực tế, thành quả kinh doanh đạt được chưa chắc được tạo nên từ việc chạy quảng cáo.

>> Đo lường hiệu quả truyền thông: hãy đúng cách (P1)

Nói cách khác, Marketer chưa thể khẳng định có quan hệ nhân quả giữa việc xem quảng cáo và hành động mua hàng.

Để khắc phục điều này, Marketer phải quay lại với bài học “vỡ lòng” – thiết kế và sử dụng các thử nghiệm có kiểm soát (controlled experiments). Theo đó nếu muốn đo lường hiệu quả quảng cáo chính xác, Marketer phải kiểm soát được các yếu tố trung gian khác có thể gây ảnh hưởng đến thành quả đo lường sau cùng.

Theo thống kê, chưa đến 10% Marketer thực sự làm được điều này. Phần lớn trong số họ không biết tầm quan trọng của việc này, số khác nhận thức được nhưng lại không biết phải làm như thế nào.

comm2

Thiết lập thử nghiệm có kiểm soát

Một thử nghiệm khoa học chuẩn trong lĩnh vực quảng cáo phải có hai yếu tố chính: một nhóm đối tượng mục tiêu được xác định rõ, và khả năng kiểm soát tốt những đối tượng được phép tiếp cận với quảng cáo.

Một chiến dịch quảng cáo không bao giờ có thể phủ hết được nhóm người dùng mục tiêu. Việc một người dùng cụ thể có thấy được quảng cáo hay không phụ thuộc vào nhiều yếu tố như: hành vi người dùng, cạnh tranh đấu giá giữa các Advertiser, và nhiều tham số nhắm mục tiêu khác. Kết quả là một người dùng tiếp cận được quảng cáo có đặc điểm khác hoàn toàn với người không thấy quảng cáo.

Để đo lường hiệu quả quảng cáo, chúng ta phải trả lời một câu hỏi đơn giản “Việc hiển thị quảng cáo có thay đổi hành vi người dùng, so với việc không hiển thị quảng cáo, hay không?”.

Điều này đòi hỏi phải tạo nên một nhóm người dùng chưa tiếp xúc với quảng cáo (gọi là “Control group”) trước khi bắt đầu chiến dịch. Đây là những người dùng mà Advertiser có thể hiển thị quảng cáo cho họ nhưng đã không làm điều đó. Nhóm Control sẽ được so sánh với nhóm người dùng thực sự-tiếp-xúc-với-quảng-cáo (gọi là “Treatment group”) để đảm bảo các thay đổi trong hành vi người dùng chỉ chịu ảnh hưởng từ chiến dịch quảng cáo chứ không bị chi phối bởi yếu tố khác.

Để tạo nhóm Control và nhóm Treatment, chúng ta chia ngẫu nhiên nhóm người dùng mục tiêu thành 2 nhóm: hiển thị quảng cáo cho một nhóm, và ngăn cản quảng cáo được hiển thị cho nhóm còn lại. Đây là cách so sánh dễ dàng giữa 2 nhóm người dùng có và không có tiếp xúc với quảng cáo.

Nhóm Control giúp Marketer chỉ ra được mối quan hệ nhân quả thực sự giữa việc xem quảng cáo và hành động chuyển đổi của người dùng. Nó cũng giúp xác định chắc chắn thành quả kinh doanh đạt được là chuyển đổi thực tế (actual lift) chứ không phải chuyển đổi danh nghĩa (relative lift) như đã phân tích ở phần trước.

Việc sử dụng nhóm Control giúp hoàn thiện mô hình CPA (Cost-per-action) – “chi phí mỗi hành động” trở thành mô hình CPIA (cost-per-incremental-action) – “chi phí mỗi chuyển đổi mang lại giá trị gia tăng thực tế”. Theo đó, CPIA không chỉ quan tâm đến tổng số đơn hàng thu được, mà quan trọng hơn là có bao nhiêu đơn hàng gia tăng do hiệu quả của một chiến dịch quảng cáo cụ thể mang lại.

comm3

Hình ảnh trên thể hiện sự so sánh giữa hai nhóm người dùng: nhóm đã–tiếp–xúc–với–quảng–cáo và nhóm lẽ–ra–đã–có–thể–tiếp–xúc–với–quảng–cáo. Trong mỗi nhóm đều có hai dạng người dùng khác biệt trong hành vi mua sắm, thể hiện trên hình là Type 1 (không có sọc) và Type 2 (có sọc). Để tránh rơi vào trường hợp so sánh khập khiễng (lỗi so sánh giữa “táo và cam”, tức so sánh những điều quá khác biệt) ảnh hưởng đến kết quả thực sự, hai nhóm được so sánh phải có những kết hợp người dùng giống nhau. Từ nhóm đối tượng mục tiêu được xác định, thử nghiệm sẽ phân chia những người dùng có khả năng tiếp xúc quảng cáo (vùng màu xanh) thành nhóm Treatment và nhóm Control. So sánh hành động của nhóm Treatment và nhóm Control sẽ thấy được tác động của quảng cáo lên hành vi người dùng.

ANTS tổng hợp