Bài học chính
Không một phương pháp đo lường đơn lẻ nào có thể trả lời tất cả các câu hỏi mà các nhà lãnh đạo tiếp thị hiện đại phải đối mặt. Cần có một ngăn xếp lớp kết hợp nhiều công cụ.
Thách thức của phân bổ tiếp thị mang tính cấu trúc: nó gán tín dụng cho các điểm tiếp xúc nhưng không thể chứng minh được mối quan hệ nhân quả. Nó hoạt động tốt nhất cho việc tối ưu hóa chiến thuật chứ không phải cho các quyết định chiến lược.
Mô hình hỗn hợp tiếp thị xác định lợi nhuận cận biên và độ bão hòa của kênh, giúp hướng dẫn phân bổ ngân sách dài hạn.
Thử nghiệm mức độ gia tăng là cách đáng tin cậy nhất để xác định liệu hoạt động tiếp thị có thực sự tạo ra kết quả hay không, thay vì nắm bắt nhu cầu đã tồn tại.
Việc tổ chức các nhóm đo lường thành những người tiên phong, người định cư và người lập kế hoạch đảm bảo mỗi loại công việc đều đạt được tiêu chuẩn và tốc độ ra quyết định phù hợp.
Hầu hết các nhà lãnh đạo tiếp thị đều biết rõ thách thức của phân bổ tiếp thị: bạn có bảng điều khiển chứa đầy dữ liệu, nhưng các con số không trả lời một cách đáng tin cậy khoản đầu tư nào thực sự thúc đẩy tăng trưởng. Bản năng là tìm kiếm một công cụ tốt hơn, một mô hình thông minh hơn hoặc một hệ thống phân bổ chính xác hơn. Nhưng những tổ chức thực hiện đúng cách đo lường đã bỏ qua bản năng đó.
Họ đã ngừng tìm kiếm một nguồn sự thật duy nhất. Thách thức của phân bổ tiếp thị là một phần của vấn đề rộng hơn: môi trường tiếp thị hiện đại quá phức tạp để một phương pháp có thể giải quyết mọi thứ. Việc khám phá diễn ra trên quá nhiều nền tảng, hành trình của người mua quá rời rạc và những thay đổi về quyền riêng tư đã làm xói mòn quá nhiều tín hiệu để bất kỳ công cụ đơn lẻ nào có thể đưa ra một bức tranh hoàn chỉnh.
Thay vào đó, những gì hiệu quả là một cách tiếp cận theo lớp. Các phương pháp đo lường khác nhau trả lời những câu hỏi khác nhau và các tổ chức tăng trưởng cao sẽ kết hợp chúng một cách có chủ ý. Mô hình tiếp thị hỗn hợp hướng dẫn phân bổ ngân sách chiến lược. Kiểm tra mức độ gia tăng xác nhận xem một hoạt động cụ thể có gây ra kết quả hay không. Dữ liệu nền tảng xử lý việc tối ưu hóa chiến dịch hàng ngày. Mỗi người đóng một vai trò xác định. Không ai trong số họ hoạt động như một chiến lược độc lập.
Đây là phần thứ hai trong loạt bài gồm ba phần về đo lường tiếp thị hiện đại. Phần đầu tiên xem xét lý do tại sao các số liệu truyền thống như lưu lượng truy cập, thứ hạng và ROAS đang trở nên kém tin cậy hơn. Phần này trình bày cách xây dựng một hệ thống đo lường thực sự hỗ trợ các quyết định tăng trưởng.
Tại sao không có phương pháp đo lường duy nhất nào hoạt động nữa
Các công cụ phân bổ tiếp thị kỹ thuật số mà hầu hết các nhóm sử dụng đều được xây dựng cho một môi trường khác. Chúng hoạt động hiệu quả khi hành trình của người dùng tương đối tuyến tính, cookie được theo dõi đáng tin cậy trong các phiên và hầu hết hoạt động khám phá đều diễn ra thông qua các kênh dễ đăng nhập. Môi trường đó không còn nữa.
Ngày nay, người mua có thể gặp một thương hiệu thông qua câu trả lời do AI tạo ra, nghiên cứu nó trên YouTube, thảo luận về nó trong chuỗi tin nhắn riêng tư và chuyển đổi thông qua tìm kiếm thương hiệu ba tuần sau đó. Hệ thống phân bổ ghi nhận điểm tiếp xúc cuối cùng. Các kênh thực sự định hình quyết định nhận được rất ít hoặc không nhận được gì.
Đây là vấn đề cơ cấu cốt lõi. Các mô hình phân bổ tiếp thị được thiết kế để chỉ định tín dụng chứ không phải để xác lập nguyên nhân. Ngay cả các phương pháp tiếp thị phân bổ đa điểm chạm phức tạp vẫn hoạt động trong cùng một hạn chế cơ bản: chúng có thể hiển thị những điểm tiếp xúc nào xảy ra trước một chuyển đổi, nhưng chúng không thể chứng minh rằng việc loại bỏ bất kỳ điểm tiếp xúc nào trong số đó sẽ thay đổi kết quả.
Điều mà các tổ chức tăng trưởng cao đã nhận ra là các công cụ đo lường khác nhau sẽ trả lời những câu hỏi khác nhau. Câu trả lời về mô hình phân bổ: điểm tiếp xúc nào đã có trước chuyển đổi? Câu trả lời về mô hình hóa hỗn hợp tiếp thị: lợi nhuận cận biên mạnh nhất trên các kênh theo thời gian là ở đâu? Câu trả lời cho bài kiểm tra mức độ gia tăng: hoạt động cụ thể này có thực sự thay đổi kết quả không?
Mỗi câu hỏi đều quan trọng. Mỗi yêu cầu một cách tiếp cận khác nhau. Theo nghiên cứu của NP Digital, 90% các nhà tiếp thị có tốc độ tăng trưởng cao ưu tiên thử nghiệm mức độ gia tăng, 61% sử dụng mô hình phân bổ và 42% sử dụng mô hình hỗn hợp tiếp thị. Các nhóm hiệu quả nhất sử dụng cả ba, dựa trên quyết định trước mắt.
Mô hình hóa hỗn hợp tiếp thị như hướng dẫn chiến lược
Mô hình hóa hỗn hợp tiếp thị, hay MMM, áp dụng cách tiếp cận đo lường khác với cách tiếp cận phân bổ. Thay vì theo dõi hành trình của từng người dùng, nó sử dụng dữ liệu lịch sử tổng hợp để mô hình hóa mối quan hệ giữa chi tiêu tiếp thị và kết quả kinh doanh trên các kênh theo thời gian. Kết quả là một cái nhìn về lợi nhuận cận biên mà hệ thống phân bổ không thể cung cấp.
MMM hữu ích nhất trong việc xác định mỗi đô la chi tiêu bổ sung trong mộtkênh tạo ra lợi nhuận giảm dần. Một kênh chạy ở ROAS kết hợp mạnh có thể trông hiệu quả trên trang tổng quan trong khi 30% ngân sách cuối cùng của kênh đó đang tạo ra doanh thu gia tăng không đáng kể. Bề mặt MMM kém hiệu quả. Nó cũng giúp xác định các hiệu ứng đa kênh, chẳng hạn như mức độ đầu tư vào video hoặc thương hiệu ở thượng nguồn ảnh hưởng đến tỷ lệ chuyển đổi trong tìm kiếm có trả tiền ở hạ lưu.
Đối với việc phân bổ ngân sách chiến lược, điều này làm cho MMM trở thành công cụ đáng tin cậy nhất hiện có. Nó không yêu cầu theo dõi ở cấp độ người dùng, điều đó có nghĩa là những thay đổi về quyền riêng tư và việc ngừng sử dụng cookie sẽ không làm giảm độ chính xác của nó như cách chúng làm đối với phân bổ. Việc chạy MMM hàng quý có thể cải thiện nhất quán các quyết định về ngân sách dài hạn ngay cả khi các tín hiệu phân bổ hàng ngày bị nhiễu.
MMM có giới hạn thực sự. Nó gặp khó khăn trong việc định lượng chính xác việc xây dựng thương hiệu ở kênh trên, bởi vì độ trễ giữa lần hiển thị thương hiệu và chuyển đổi xuôi dòng là quá dài và quá gián tiếp để có thể nắm bắt rõ ràng các mối tương quan lịch sử. Các tổ chức sử dụng MMM để hướng dẫn chiến lược đồng thời bổ sung nó bằng các nghiên cứu về nhận thức và theo dõi thương hiệu để có được bức tranh hoàn chỉnh nhất.
Kiểm tra mức tăng dần như một công cụ nhân quả
Nếu MMM cung cấp định hướng chiến lược thì thử nghiệm mức độ gia tăng sẽ cung cấp bằng chứng nhân quả. Câu hỏi mà nó trả lời rất cụ thể: liệu kết quả này có xảy ra nếu hoạt động tiếp thị này không diễn ra? Đó là một câu hỏi về cơ bản khác với câu hỏi mà mô hình phân bổ đặt ra và câu trả lời hữu ích hơn nhiều cho việc quyết định nơi đầu tư.
Các phương pháp tăng dần phổ biến nhất bao gồm thử nghiệm địa lý, thử nghiệm loại trừ và tạm dừng chiến dịch. Trong thử nghiệm địa lý, các thị trường địa lý phù hợp được xác định và chi tiêu bị giữ lại ở một nhóm trong khi vẫn được duy trì ở một nhóm khác. Sự khác biệt về kết quả giữa hai nhóm tách biệt tác động nhân quả từ hoạt động tiếp thị. Kiểm tra loại trừ áp dụng logic tương tự ở cấp độ khán giả. Việc tạm dừng chiến dịch, tuy thô thiển hơn, cũng có thể tiết lộ liệu kết quả có giảm khi dừng chi tiêu hay không.
Đối với các nhóm chạy phân bổ của Amazon hoặc đo lường dựa trên thị trường khác, thử nghiệm mức độ gia tăng đặc biệt có giá trị vì chuyển đổi được báo cáo trên nền tảng thường phản ánh nhu cầu đã tồn tại thay vì nhu cầu mà chiến dịch đã tạo.
Nghiên cứu của NP Digital theo dõi chuyển đổi gia tăng so với chuyển đổi được phân bổ trên các kênh đã tìm thấy những khoảng trống có ý nghĩa trong hầu hết mọi trường hợp. Mạng xã hội tự nhiên cho thấy mức tăng gia tăng 13% so với mức tăng được cho là 3%. Mạng xã hội trả phí cho thấy mức tăng gia tăng 17% so với 24% được phân bổ, cho thấy phân bổ đã ghi nhận quá mức cho kênh đó. Những khoảng trống này ảnh hưởng trực tiếp đến việc ngân sách sẽ đi đến đâu và chúng sẽ không thể nhìn thấy được nếu không kiểm tra mức tăng dần.
Kiểm thử mức tăng dần yêu cầu lập kế hoạch và làm sạch dữ liệu nhưng không yêu cầu ngân sách lớn. Ngay cả một vị trí địa lý được thiết kế tốt trên một kênh chính cũng cung cấp thông tin chi tiết đáng tin cậy hơn về tác động nhân quả so với báo cáo phân bổ hàng tháng.
Dữ liệu nền tảng vẫn quan trọng, nhưng chỉ để tối ưu hóa
Trang tổng quan nền tảng từ Google, Meta và các nền tảng quảng cáo khác vẫn hữu ích nhưng vai trò của chúng hẹp hơn so với hầu hết các nhóm xử lý. Các điểm mù phân bổ được tích hợp trong báo cáo nền tảng là có tính cấu trúc chứ không phải ngẫu nhiên. Nền tảng được thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất chiến dịch trong hệ sinh thái của riêng chúng. Chúng không được thiết kế để cho bạn biết liệu hiệu suất đó có thay đổi hoạt động kinh doanh của bạn hay không.
Đối với các quyết định hàng ngày, dữ liệu nền tảng là công cụ phù hợp. Điều chỉnh mức chi tiêu theo ngân sách, điều chỉnh giá thầu dựa trên tín hiệu hiệu suất, xác định sự mệt mỏi của người sáng tạo và chẩn đoán các vấn đề phân phối đều dựa vào số liệu nền tảng. Đây là những quyết định vận hành và dữ liệu nền tảng xử lý chúng tốt.
Trường hợp dữ liệu nền tảng trở nên không đáng tin cậy là ở các quyết định chiến lược. Các thuật toán tối ưu hóa hướng tới người dùng có nhiều khả năng chuyển đổi nhất, nghĩa là chúng ưu tiên nắm bắt nhu cầu một cách có hệ thống hơn là tạo ra nhu cầu. Con số ROAS cao trong bảng điều khiển nền tảng có thể phản ánh thuật toán hiệu quả chứ không phải hoạt động tiếp thị hiệu quả.
Theo nghiên cứu của NP Digital, phân bổ kém khiến các doanh nghiệp nhỏ mất trung bình 19,4% chi tiêu quảng cáo, các công ty ở thị trường tầm trung mất 11,5% và thương hiệu doanh nghiệp mất 7,7%. Khoản chi tiêu lãng phí đó phần lớn không được nhìn thấy trong báo cáo của nền tảng vì các nền tảng không có động cơ để hiển thị nó.
Hướng dẫn thực tế là sử dụng các số liệu nền tảng đúng như bản chất của chúng: chỉ đạo chiến thuật chứ không phải chân lý chiến lược.
Phép đo Người tiên phong-Người định cư-Người lập kế hoạchngười mẫu
Xây dựng một hệ thống đo lường theo lớp không chỉ là một thách thức về mặt kỹ thuật. Nó là một tổ chức. Có ba vai trò riêng biệt mà mọi tổ chức đo lường hiệu quả đều cần: người tiên phong, người định cư và người lập kế hoạch.
Những người tiên phong làm việc ở rìa của những gì hiện có thể đo lường được. Họ chạy các thử nghiệm về mức độ gia tăng, xây dựng các mô hình tiếp thị hỗn hợp ban đầu, kiểm tra các điểm nắm giữ theo địa lý và các giả định kiểm tra áp lực có thể không còn đúng nữa. Công việc của họ không chắc chắn về mặt thiết kế. Những người tiên phong không mang lại sự chắc chắn; họ đưa ra hướng đi. Việc tuân thủ các tiêu chuẩn về độ tin cậy thống kê giống như báo cáo hoạt động sẽ khiến công việc này dừng lại trước khi nó tạo ra giá trị.
Những người định cư lấy những gì thu được từ thử nghiệm và biến nó thành những quy trình có thể lặp lại. Họ tinh chỉnh các mô hình, thắt chặt các giả định và kết nối những hiểu biết sâu sắc về các quyết định lập kế hoạch. Đây là nơi MMM ban đầu chạy hoàn thiện thành sách hướng dẫn và là nơi kết quả kiểm tra mức độ gia tăng trở thành khuôn khổ mà các nhóm có thể áp dụng nhất quán. Người định cư xây dựng lòng tin bằng cách chuyển tải những hiểu biết sâu sắc mang tính định hướng vào các hệ thống có thể thực sự vận hành được.
Người lập kế hoạch duy trì hoạt động hàng ngày. Họ dựa vào dữ liệu nền tảng, tín hiệu phân bổ và cơ chế chuyển đổi để quản lý chi tiêu theo thời gian thực. Lớp này là cần thiết; không có nó, việc thực thi sẽ thất bại. Nhưng không nên yêu cầu các nhà lập kế hoạch giải thích sự tăng trưởng dài hạn hoặc chẩn đoán những thay đổi về cơ cấu trong hoạt động. Trọng tâm của họ là tối ưu hóa hiệu quả trong giới hạn của kênh.
Kiểu thất bại mà hầu hết các tổ chức đều rơi vào là áp dụng các tiêu chuẩn chắc chắn ở cấp độ người lập kế hoạch vào công việc ở cấp độ tiên phong. Yêu cầu độ tin cậy thống kê 95% từ các thử nghiệm cần thời gian để phát triển đảm bảo rằng không có gì mới được tạo ra. Một mô hình có độ tin cậy định hướng 60%, kết hợp với khả năng lặp lại nhanh, luôn hoạt động tốt hơn một câu trả lời hoàn hảo đến quá muộn một phần tư.
Các công ty tăng trưởng cao phân bổ nguồn lực đo lường như thế nào
Nghiên cứu của NP Digital theo dõi các hoạt động đo lường của các thương hiệu Canada đã tìm thấy sự phân chia rõ ràng giữa các tổ chức trung bình và các tổ chức có mức tăng trưởng cao. Các nhóm trung bình phân bổ khoảng 65% ảnh hưởng đo lường của họ cho bảng điều khiển nền tảng và 25% cho các công cụ phân bổ, không còn nhiều chỗ cho các phương pháp chiến lược hơn.
Các thương hiệu tăng trưởng cao với khoản đầu tư truyền thông hàng năm hơn 750.000 USD trông có vẻ khác biệt một cách đầy ý nghĩa. Mức độ phụ thuộc vào bảng điều khiển nền tảng giảm xuống khoảng 45%. Việc sử dụng công cụ phân bổ giảm xuống 15 phần trăm. MMM tăng từ 5% lên 20%. Thử nghiệm mức độ gia tăng đạt 10 phần trăm và công việc tối ưu hóa tìm kiếm tổng quát sớm chiếm thêm 10 phần trăm.
Các tổ chức này không từ bỏ dữ liệu phân bổ hoặc nền tảng. Họ đang cân lại chúng. Logic rất đơn giản: trong những thị trường liên tục thay đổi, bạn xây dựng khả năng đo lường ở nơi sự thay đổi đang diễn ra chứ không phải ở nơi mà sự quen thuộc mang lại cảm giác an toàn. Mục tiêu của tất cả các phương pháp này là độ tin cậy có định hướng, nghĩa là có đủ tín hiệu để đưa ra quyết định ngân sách tốt hơn nhanh hơn chứ không phải sự chắc chắn hoàn hảo đến sau khi cơ hội đã khép lại.
Bảy bước để phát triển hệ thống đo lường của bạn
Xây dựng lại hệ thống đo lường không yêu cầu thay thế mọi thứ cùng một lúc. Các tổ chức thực hiện tốt điều này sẽ phát triển dần dần, bổ sung năng lực theo đúng thứ tự thay vì cố gắng cải tổ toàn bộ.
Ánh xạ đầu vào đo lường hiện tại của bạn. Liệt kê mọi công cụ và nguồn dữ liệu mà nhóm của bạn sử dụng và xác định vị trí của từng công cụ: dữ liệu nền tảng vận hành, mô hình phân bổ, MMM hoặc mức độ gia tăng. Hầu hết các đội phát hiện ra rằng họ tập trung nhiều vào hai phần đầu.
Xác định các khoảng trống quyết định. Hãy rõ ràng về những câu hỏi chiến lược mà nhóm hiện tại của bạn không thể trả lời. Thách thức của phân bổ tiếp thị thể hiện rõ nhất ở đây: bạn đang đưa ra quyết định ngân sách dựa trên ROAS kết hợp ở đâu mà không thấy được lợi nhuận cận biên? Bạn đang ghi công cho các kênh có thể đang nắm bắt nhu cầu hiện tại ở đâu?
Giới thiệu mô hình cơ bản. Ngay cả một cuộc chạy MMM đơn giản hàng quý cũng cung cấp nhiều định hướng chiến lược hơn là chỉ phân bổ. Bắt đầu với các kênh chi tiêu cao nhất của bạn và kết quả kinh doanh gắn liền trực tiếp nhất với doanh thu.
Chạy thử nghiệm mức độ gia tăng đầu tiên của bạn. Chọn một kênh chính và thiết kế thử nghiệm đối tượng nắm giữ theo khu vực địa lý hoặc đối tượng nắm giữ. Mục tiêu không phải là sự hoàn hảo; nó đang xây dựng năng lực tổ chức và sự thoải mái với loại phép đo này.
Điều chỉnh kỳ vọng quản trị. Báo cáo phân bổ sẽ không biến mất khỏi các đánh giá của lãnh đạo chỉ sau một đêm. Chạy mộttheo dõi song song cho thấy mức tăng dần và kết quả MMM cùng với dữ liệu phân bổ tạo dựng niềm tin vào phương pháp tiếp cận mới mà không yêu cầu chuyển đổi hoàn toàn.
Xây dựng quy trình dần dần. Những người định cư biến những thí nghiệm tiên phong thành quy trình làm việc có thể lặp lại. Mỗi thử nghiệm mức độ gia tăng phải tạo ra một phương pháp được ghi lại để làm cho thử nghiệm tiếp theo nhanh hơn và rẻ hơn.
Tăng nhịp độ quyết định. Một trong những lợi thế của sự tự tin về phương hướng so với sự chắc chắn hoàn hảo là tốc độ. Điều chỉnh ngân sách hàng tuần dựa trên tín hiệu gia tăng và kết quả đầu ra MMM vượt trội so với việc phân bổ lại hàng quý dựa trên báo cáo phân bổ.
Câu hỏi thường gặp
Phân bổ tiếp thị là gì?
Phân bổ tiếp thị là quá trình chỉ định tín dụng cho các điểm tiếp thị đã góp phần tạo ra chuyển đổi. Các mô hình phân bổ tiếp thị phổ biến bao gồm phân bổ lần nhấp cuối cùng, lần nhấp đầu tiên, tuyến tính và phân bổ theo hướng dữ liệu. Mỗi người chỉ định tín dụng khác nhau trong suốt hành trình của khách hàng. Phân bổ hữu ích nhất để tối ưu hóa hiệu suất chiến dịch trong các kênh, nhưng nó không thể xác định liệu hoạt động tiếp thị có mang lại kết quả kinh doanh hay không.
Bạn đo lường phân bổ tiếp thị bằng cách nào?
Phân bổ được đo lường bằng cách kết nối dữ liệu chuyển đổi với các điểm tiếp xúc trước đó, sử dụng pixel theo dõi, thông số UTM và dữ liệu CRM để ánh xạ đường dẫn. Nền tảng phần mềm phân bổ tiếp thị tự động hóa quy trình này và cung cấp các mô hình phân bổ khác nhau để bạn lựa chọn. Hạn chế chính cần hiểu là tất cả các phương pháp phân bổ đều chỉ định tín dụng dựa trên mối tương quan chứ không phải quan hệ nhân quả.
Phần mềm nào tốt nhất để theo dõi phân bổ tiếp thị?
Phần mềm phân bổ tiếp thị tốt nhất phụ thuộc vào mô hình kinh doanh và mục tiêu đo lường của bạn. Google Analytics 4 và trang tổng quan dựa trên nền tảng xử lý tốt hoạt động phân bổ cơ bản. Các công cụ như Northbeam, Triple Whale và Rockerbox được xây dựng cho bối cảnh phản hồi trực tiếp và thương mại điện tử. Đối với các quyết định chiến lược, phần mềm phân bổ hoạt động tốt nhất khi được kết hợp với MMM và thử nghiệm mức độ gia tăng thay vì sử dụng riêng lẻ.
{ "@context": "https://schema.org", "@type": "Trang Câu hỏi thường gặp", "Thực thể chính": [ { "@type": "Câu hỏi", "name": "Phân bổ tiếp thị là gì?", "Câu trả lời được chấp nhận": { "@type": "Trả lời", "text": "Phân bổ tiếp thị là quá trình phân bổ tín dụng cho các điểm tiếp thị đã đóng góp cho một chuyển đổi. Các mô hình phân bổ tiếp thị phổ biến bao gồm phân bổ lần nhấp cuối cùng, lần nhấp chuột đầu tiên, tuyến tính và theo hướng dữ liệu. Mỗi mô hình phân bổ tín dụng khác nhau trên hành trình của khách hàng. Phân bổ hữu ích nhất để tối ưu hóa hiệu suất chiến dịch trong các kênh nhưng không thể xác định liệu hoạt động tiếp thị có mang lại kết quả kinh doanh hay không." } } , { "@type": "Câu hỏi", "name": "Bạn đo lường phân bổ tiếp thị bằng cách nào?", "Câu trả lời được chấp nhận": { "@type": "Trả lời", "text": "Phân bổ được đo lường bằng cách kết nối dữ liệu chuyển đổi với các điểm tiếp xúc trước đó, sử dụng pixel theo dõi, thông số UTM và dữ liệu CRM để lập bản đồ đường dẫn. Nền tảng phần mềm phân bổ tiếp thị tự động hóa quy trình này và cung cấp các mô hình phân bổ khác nhau để bạn lựa chọn. Hạn chế chính cần hiểu là tất cả các phương pháp phân bổ đều chỉ định tín dụng dựa trên mối tương quan chứ không phải quan hệ nhân quả." } } , { "@type": "Câu hỏi", "name": "Phần mềm nào tốt nhất để theo dõi phân bổ tiếp thị?", "Câu trả lời được chấp nhận": { "@type": "Trả lời", "text": "Phần mềm phân bổ tiếp thị tốt nhất phụ thuộc vào mô hình kinh doanh và mục tiêu đo lường của bạn. Google Analytics 4 và trang tổng quan gốc nền tảng xử lý tốt hoạt động phân bổ cơ bản. Các công cụ như Northbeam, Triple Whale và Rockerbox được xây dựng cho bối cảnh phản hồi trực tiếp và thương mại điện tử. Đối với các quyết định chiến lược, phần mềm phân bổ hoạt động tốt nhất khi kết hợp với MMM và thử nghiệm mức độ gia tăng thay vì sử dụng riêng lẻ." } } ] }
Kết luận
Thách thức về phân bổ tiếp thị không phải là vấn đề mà chỉ phần mềm tốt hơn mới có thể giải quyết được. Đó là một hạn chế về mặt cấu trúc của những gì phân bổ có thể làm được. Phân công tín dụng và bằng chứng nhân quả là những thứ khác nhau và việc kết hợp chúng sẽ dẫn đến các quyết định ngân sách thiên về việc nắm bắt nhu cầu hơn là tạo ra nhu cầu.
Các tổ chức có mức tăng trưởng cao đã giải quyết vấn đề này bằng cách xây dựng các hệ thống đo lường theo lớp trong đó mỗi công cụ đóng một vai trò xác định: dữ liệu nền tảng để chỉ đạo hoạt động, phân bổ cho chiến thuật.tín hiệu, MMM để phân bổ chiến lược và thử nghiệm mức độ gia tăng để xác thực nguyên nhân. Phần tiếp theo trong loạt bài này xem xét cách các nhà lãnh đạo tiếp thị sử dụng các tín hiệu này cùng nhau để quyết định số tiền đầu tư tiếp theo sẽ đi đâu.
Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về vị trí phân bổ bị hỏng trước khi chuyển sang phần đó, thì phần phân tích điểm mù phân bổ tiếp thị này sẽ trình bày chi tiết các chế độ thất bại cụ thể. Để có cái nhìn rộng hơn về cách kết nối hoạt động đo lường với các quyết định về doanh thu, hướng dẫn về phân bổ tiếp thị kỹ thuật số này là tài liệu tham khảo hữu ích.
