Ví dụ minh họa dưới đây có thể sẽ giúp bạn giải đáp được thắc mắc ấy, đồng thời suy nghĩ lại phương thức đo lường hiệu quả quảng cáo ngày nay.
Trên hành trình mua sắm thông thường của một người tiêu dùng, trước khi đi đến quyết định mua hàng thì người tiêu dùng đã có cơ hội tiếp xúc nhiều điểm truyền tải thông điệp của thương hiệu (kể cả quảng cáo). Cụ thể như sau: Amy khi đang xem TV thì thấy quảng cáo kem đánh răng của thương hiệu B xuất hiện, sau đó khi đang trên đường đi làm lại thấy quảng cáo của B xuất hiện trên xe buýt, buổi tối trước khi đi ngủ Amy lướt Facebook và thấy được thông tin promotion giảm 10% cho kem đánh răng B, cuối cùng đi đến quyết định mua hàng.
1. Mô hình điểm chạm cuối cùng (LAST-TOUCH ATTRIBUTION)
Là mô hình mà hành động chuyển đổi được tạo nên khi người tiêu dùng nhìn thấy hoặc nhấp vào quảng cáo cuối cùng mà họ tiếp xúc. Lấy ví dụ trên thì quảng cáo cuối cùng mà Amy thấy trên Facebook trở thành nhân tố chìa khoá của việc thúc đẩy conversion.
Đây là phương thức dễ dàng đo lường, các kết quả được đưa ra rất chính xác (precise) và rõ ràng – nghĩa là bạn biết được liền các click nào hoặc quảng cáo tương tác nào đã xảy ra trước hành động mua sắm. Tuy nhiên, phương thức này không có nghĩa là chuẩn xác (accurate) vì bạn không biết chắc được cái click cuối cùng ấy có phải là nhân tố quan trọng nhất quyết định đến doanh số hay không.
2. Mô hình điểm chạm đầu tiên (FIRST-TOUCH ATTRIBUTION)
Là mô hình mà hành động chuyển đổi được tạo nên khi người tiêu dùng lần đầu tiên tương tác với thương hiệu, hoặc nói theo một cách khác là ấn tượng đầu tiên của thương hiệu đọng lại trong tâm trí người dùng cực kỳ quan trọng. Dựa vào ví dụ của Amy, quảng cáo kem đánh răng thương hiệu B trên TV mà Amy đã thấy, được xem là nhân tố quan trọng trong việc thúc đẩy conversion. Ở một phương diện khác, ta có thể quan sát được người dùng ngay từ đầu đã thông qua những kênh nào tiếp xúc với thương hiệu, và các kênh này sẽ giúp bạn mang lại những khách hàng mới mà có hành động chuyển đổi cao.
3. Mô hình tuyến tính (LINEAR ATTRIBUTION)
4. Mô hình tăng dần theo thời gian (TIME DECAY)
Là mô hình cho rằng từng điểm touchpoint đều có sự cống hiến trong việc tác động lên hành động chuyển đổi – đặc điểm này tương tự với mô hình tuyến tính. Khác biệt ở chỗ là các touchpoint càng về sau (càng kề cận điểm tiếp xúc của hành động chuyển đổi) thì được xem có mức độ cống hiến càng lớn. Lấy ví dụ của Amy thì quảng cáo trên Facebook sẽ đóng vai trò lớn nhất, và quảng cáo trên TV được xem có vai trò nhỏ nhất.
5. Mô hình chữ U (U-SHAPED)
Là mô hình cho rằng từng điểm touchpoint đều có sự cống hiến, trong đó điểm tiếp xúc đầu tiên và cuối cùng được xem là có giá trị hơn so với các điểm tiếp xúc khác trên hành trình mua sắm.
Phương thức này có khả năng thu hút các khách hàng mới ngay từ điểm tiếp xúc đầu tiên, đồng thời khiến các khách hàng cũ cuối cùng cũng đi đến hành động chuyển đổi, vì vậy kênh tiếp thị đầu tiên và kênh tiếp thị cuối cùng có mức độ cống hiến nhiều hơn so với các kênh tiếp thị khác. Lấy ví dụ của Amy thì quảng cáo trên TV (touchpoint đầu tiên) và quảng cáo trên Facebook (touchpoint cuối cùng) là có giá trị cống hiến nhiều hơn so với quảng cáo trên xe buýt.
6. Mô hình thuật toán (ALGORITHMIC ATTRIBUTION)
7. Mô hình tùy chỉnh (CUSTOM ATTRIBUTION)
3 tiêu chí cơ bản cần nắm rõ khi lựa chọn mô hình phân bổ
7 loại mô hình được liệt kê trên thì mỗi loại đều có ưu điểm và nhược điểm riêng, và nên chọn loại mô hình nào để vận dụng thì còn phụ thuộc vào mục tiêu cụ thể của chiến dịch và thương hiệu. Dưới đây là 3 tiêu chí có thể hỗ trợ các marketer trong quá trình lựa chọn mô hình phân bổ phù hợp: