Việc phân tích dữ liệu một cách chi tiết và khoa học giúp tối ưu hóa nguồn lực, tăng ROI, và ra quyết định chính xác dựa trên dữ liệu (Data-Driven Decision). Trong đó, đo lường dữ liệu là nền tảng của mọi phân tích chuyên sâu. Bài viết này sẽ giúp bạn khám phá cách xây dựng một hệ thống đo lường dữ liệu hiệu quả để khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu.

Các bước triển khai hệ thống đo lường trong chiến dịch Marketing

Việc triển khai một hệ thống đo lường hoàn chỉnh và hiệu quả trong chiến dịch marketing đòi hỏi một quy trình chi tiết và tỉ mỉ. Hệ thống đo lường này giúp bạn hiểu rõ hơn về hiệu quả của các chiến dịch, từ đó đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu để tối ưu hóa kết quả. Quá trình này bao gồm ba bước chính:

1. Xác định mục tiêu
2. Đo lường dữ liệu
3. Kết nối dữ liệu

Quy trình xử lý và chuẩn bị dữ liệu cho phân tích – nguồn: PMAX

Mỗi bước đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của toàn bộ hệ thống đo lường. Hãy cùng đi sâu vào từng bước để nắm rõ cách thức triển khai.

Xác định mục tiêu

Bước đầu tiên và cũng là quan trọng nhất trong việc thiết lập hệ thống đo lường là xác định rõ ràng mục tiêu phân tích dữ liệu. Mục tiêu này thường xuất phát từ các bài toán kinh doanh của doanh nghiệp và mục tiêu marketing cụ thể. Trước hết, bạn cần tiến hành phân tích sâu về nhu cầu và mục tiêu của doanh nghiệp. Mục tiêu có thể là tăng doanh số bán hàng, cải thiện nhận diện thương hiệu, tăng tương tác của khách hàng, hoặc tối ưu hóa chi phí quảng cáo. Mỗi mục tiêu này sẽ yêu cầu các chỉ số KPI (Key Performance Indicators) khác nhau để đo lường hiệu quả.

Quy trình Tối ưu ROI trong chiến dịch Marketing – nguồn: PMAX

Bước này cực kỳ quan trọng, vì nó là kim chỉ nam cho mọi hoạt động tiếp theo của marketer. Đây cũng là yêu cầu cơ bản trong phân tích dữ liệu; yêu cầu càng rõ ràng, chi tiết thì việc phân tích càng cụ thể và chính xác. Việc không xác định rõ mục tiêu sẽ khiến marketer đi sai hướng, tốn nhiều thời gian, công sức và nguồn lực mà không đạt được kết quả mong đợi, ngược lại với tư duy tối ưu.

Xác định mục tiêu phân tích càng sâu sẽ giúp việc thiết lập hệ thống đo lường càng chi tiết và rõ ràng. Sau khi xác định mục tiêu, bạn cần chuyển chúng thành danh sách các dữ liệu cụ thể cần phải đo lường. Điều này bao gồm việc xác định các loại dữ liệu sẽ thu thập, phương pháp thu thập và công cụ cần thiết. Việc xác định mục tiêu đúng đắn sẽ giúp bạn tập trung vào những gì thực sự quan trọng và tránh được việc thiếu hụt hoặc sai sót dữ liệu khi tiến hành phân tích.

Đo lường dữ liệu

Sau khi đã xác định rõ ràng các mục tiêu phân tích, bước tiếp theo là xây dựng bộ dữ liệu cần đo lường. Một bộ dữ liệu chuẩn mực cần bao gồm các yếu tố sau:

• Loại dữ liệu: Xác định nguồn gốc của dữ liệu (ví dụ: các kênh quảng cáo như Facebook, Google; kênh bán hàng như Shopee, Lazada, TikTok Shop Seller Center; kênh nhắn tin như Messenger, Zalo; website, ứng dụng, CRM). Đồng thời, phân loại dữ liệu tương ứng với các lĩnh vực cụ thể như dữ liệu quảng cáo, dữ liệu kinh doanh, hay dữ liệu khách hàng.
• Metric: Xác định các chỉ số chính (Key Metrics) cần đo lường, phù hợp với mục tiêu phân tích trên hai phương diện chính là Hiệu quả (Efficiency) và Quy mô (Scale). Bên cạnh đó, cần chỉ rõ các chỉ số phụ (Sub-metrics), giúp làm rõ nguyên nhân hoặc vấn đề tạo nên kết quả của các chỉ số chính, cung cấp cho marketer thông tin chi tiết hơn về các yếu tố ảnh hưởng.
• Dimension: Xác định các lớp cắt dữ liệu mà marketer cần phân tích. Những lớp cắt này có thể được kết hợp với nhau để tạo ra các góc nhìn sâu hơn, từ đó đưa ra các insight cần thiết cho quá trình ra quyết định.

Các Thành Phần Cơ Bản của Dữ Liệu: Dimensions và Metrics – nguồn: PMAX

Để theo dõi và đo lường hiệu quả các chiến dịch marketing, trước hết bạn cần xác định chi tiết các loại dữ liệu cần thu thập. Sau đó, tiến hành thiết lập các nền tảng và phương thức đo lường phù hợp. Ví dụ, bạn có thể sử dụng Google Conversion Tag để theo dõi chuyển đổi từ quảng cáo Google, Facebook Pixel để theo dõi tương tác trên Facebook, hoặc các công cụ khác tùy thuộc vào kênh marketing bạn đang sử dụng.

Để thực hiện việc này, bạn cần có kiến thức chuyên môn về kỹ thuật dữ liệu để đảm bảo thiết lập các kết nối chính xác, từ đó thu thập dữ liệu một cách nhất quán. Cụ thể, bạn sẽ cần cài đặt các thẻ theo dõi (tracking tags), mã theo dõi (tracking codes) và thiết lập các thông số đo lường trên các nền tảng quảng cáo và website. Các thẻ như Google Tag Manager, Facebook Pixel, hoặc các thẻ tùy chỉnh khác phải được cài đặt chính xác trên trang web để đảm bảo mọi hành động của người dùng đều được ghi nhận.

Kết Nối Dữ Liệu Từ Website Đến Các Kênh Quảng Cáo Qua Tag Manager

Hơn nữa, việc kiểm tra và điều chỉnh thường xuyên là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu. Điều này bao gồm kiểm tra hoạt động của các thẻ và script, cập nhật hoặc điều chỉnh khi cần thiết để phù hợp với những thay đổi trong chiến dịch hoặc nền tảng quảng cáo. Ngoài ra, bạn cũng cần thiết lập chính xác các sự kiện (events) để theo dõi các hành động quan trọng như lượt truy cập trang, xem sản phẩm, thêm vào giỏ hàng, và hoàn tất giao dịch.

Kết nối dữ liệu

Do tính chất đa kênh của hành trình mua hàng của người dùng, dữ liệu sau khi được đo lường thường ở dạng thô và phân mảnh giữa nhiều nền tảng khác nhau. Vì vậy, bước cuối cùng là kết nối và đồng nhất dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Điều này có thể thực hiện bằng cách sử dụng các quy chuẩn đặt tên nhất quán hoặc thiết lập các kết nối API giữa các nền tảng. Việc này không chỉ giúp bạn có cái nhìn toàn diện hơn về hiệu quả của các chiến dịch marketing mà còn hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách chính xác hơn.

Khi dữ liệu được kết nối và đồng nhất, bạn có thể tạo ra các báo cáo chi tiết và phân tích chuyên sâu về hành vi của người dùng, hiệu quả của các chiến dịch và ROI (Return on Investment) của từng kênh marketing. Điều này giúp bạn hiểu rõ hơn về những gì đang hoạt động tốt, những gì cần cải thiện và đưa ra các chiến lược tối ưu hóa tiếp theo.

Để kết nối các bộ dữ liệu hiệu quả, quy tắc cơ bản là xác định một trường dữ liệu chung để đồng bộ dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Điều này đảm bảo rằng dữ liệu từ một nguồn có thể được chuyển đổi và tích hợp chính xác vào một nguồn đích khác, đồng thời duy trì tính toàn vẹn và ý nghĩa của nó. Trong bối cảnh các hệ thống đo lường ngày càng phức tạp và lượng dữ liệu ngày càng lớn, quá trình Data Mapping trở nên khó khăn hơn và đòi hỏi các công cụ mạnh mẽ, tự động.

Liên Kết Dữ Liệu Quảng Cáo và Website trong Phân Tích Marketing

Quá trình kết nối dữ liệu bao gồm việc thiết lập các quy chuẩn đặt tên thống nhất cho các sự kiện và thuộc tính dữ liệu trên tất cả các nền tảng. Điều này đảm bảo rằng dữ liệu từ các nguồn khác nhau có thể được kết hợp một cách nhất quán. Ngoài ra, việc thiết lập các kết nối API giữa các nền tảng là cần thiết để tự động hóa quá trình truyền dữ liệu. Các công cụ như Zapier, Integromat, hoặc các API tùy chỉnh có thể được sử dụng để kết nối dữ liệu giữa các nền tảng như Google Analytics, Facebook Ads, CRM và các công cụ marketing khác, giúp đồng bộ hóa dữ liệu một cách liền mạch và hiệu quả.

Ngoài ra, việc lưu trữ và bảo mật dữ liệu phải tuân thủ các quy định về quyền riêng tư, đảm bảo rằng dữ liệu khách hàng không bị lạm dụng hoặc rò rỉ. Bạn cần thiết lập các biện pháp bảo mật như mã hóa dữ liệu, kiểm soát truy cập và thường xuyên kiểm tra bảo mật để đảm bảo rằng dữ liệu luôn được bảo vệ.

Các sai lầm thường thấy trong triển khai hệ thống đo lường

Chưa xác định mục tiêu đo lường đúng và đủ ngay từ đầu

Một trong những sai lầm phổ biến nhất mà nhiều doanh nghiệp mắc phải là chưa xác định rõ ràng và đầy đủ các mục tiêu đo lường từ đầu. Việc này có thể dẫn đến nhiều rủi ro và hậu quả nghiêm trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của chiến lược marketing và kinh doanh.

• Thiếu thông tin quan trọng: Nếu mục tiêu đo lường không được xác định rõ ràng, doanh nghiệp có thể bỏ lỡ những thông tin quan trọng về hành vi khách hàng, hiệu quả chiến dịch và các chỉ số hiệu suất khác. Ví dụ, nếu một công ty thương mại điện tử không đo lường hành trình của người dùng qua các bước từ xem trang sản phẩm, thêm vào giỏ hàng, bắt đầu thanh toán, đến thanh toán thành công, họ sẽ không thể tối ưu hóa hành trình mua hàng một cách toàn diện.
• Lãng phí nguồn lực: Đầu tư thời gian và nguồn lực vào việc đo lường các chỉ số không liên quan hoặc không quan trọng có thể dẫn đến lãng phí và làm giảm hiệu quả tổng thể của hệ thống đo lường. Ngoài ra, khi doanh nghiệp đã vận hành trong thời gian dài, việc thay đổi cấu trúc và hệ thống Data Tracking sẽ rất tốn kém và mất nhiều nguồn lực, thậm chí có rủi ro mất dữ liệu cũ nếu không làm đúng và đủ ngay từ đầu.
• Tham khảo ý kiến chuyên gia: Nếu bạn không chắc chắn về việc xác định mục tiêu đo lường, hãy tham khảo ý kiến từ các chuyên gia hoặc đội ngũ tư vấn. Họ có thể giúp bạn thiết lập một hệ thống đo lường hiệu quả và phù hợp với từng ngành hàng và nhu cầu kinh doanh của doanh nghiệp. PMAX tự tin là Agency hàng đầu về tư vấn và triển khai hệ thống đo lường dữ liệu, giúp tối ưu hóa việc ứng dụng dữ liệu vào Marketing với đa dạng ngành hàng, từ giải pháp về Branding, Leadgen, Commerce, đến Mobile App.

Lựa chọn nền tảng đo lường chưa phù hợp

Lựa chọn nền tảng đo lường phù hợp giúp đảm bảo hệ thống đo lường hoạt động hiệu quả và chính xác, tuy nhiên đây vẫn là lỗi mà nhiều doanh nghiệp gặp phải. Sai lầm này thường dẫn đến dữ liệu không chính xác hoặc thiếu sót; lãng phí nguồn lực đầu tư vào một nền tảng không phù hợp, và đặc biệt gây khó khăn trong việc tích hợp, ứng dụng dữ liệu cho các use case marketing sau này.

Để tránh lựa chọn nền tảng đo lường không phù hợp, marketer cần có kiến thức cơ bản về cấu trúc, cách thức đo lường, ưu và nhược điểm của từng nền tảng, từ đó đưa ra quyết định lựa chọn tối ưu nhất với mục tiêu và bộ dữ liệu cần đo lường. Một vài ví dụ cụ thể:

 

• Đo lường dữ liệu web: GA4 Standard và GA4 360 đều là những công cụ mạnh mẽ, nhưng phù hợp với các nhu cầu khác nhau của doanh nghiệp.
  • GA4 Standard là lựa chọn tuyệt vời với khả năng đo lường cơ bản và hoàn toàn miễn phí. Tuy nhiên, GA4 Standard có giới hạn về lượng dữ liệu tối đa 10 triệu sự kiện mỗi tháng. Điều này có thể đủ với các website có lưu lượng truy cập vừa phải, nhưng sẽ trở thành hạn chế đối với các doanh nghiệp lớn hơn.
  • GA4 360, phiên bản cao cấp của Google Analytics 4, dành cho các doanh nghiệp lớn có nhu cầu phân tích chi tiết và phức tạp hơn. GA4 360 không chỉ hỗ trợ lượng dữ liệu lớn hơn rất nhiều, lên đến 500 triệu sự kiện mỗi tháng, mà còn cung cấp các tính năng nâng cao như tùy chỉnh báo cáo, tích hợp với BigQuery để phân tích dữ liệu chi tiết và khả năng hỗ trợ khách hàng cao cấp.

 

• Đo lường dữ liệu Mobile App: Đối với ứng dụng di động, lựa chọn giữa Firebase và Adjust có thể ảnh hưởng lớn đến khả năng phân tích và tối ưu hóa ứng dụng của bạn.
  • Firebase, một sản phẩm của Google, là lựa chọn miễn phí phổ biến cho các ứng dụng di động đang trong giai đoạn phát triển hoặc có nhu cầu đo lường cơ bản. Tuy nhiên, Firebase gặp hạn chế lớn khi không hỗ trợ phân tích và tối ưu cho chiến dịch quảng cáo trên đa kênh (ngoài Google).
  • Appsflyer/Adjust là nền tảng đo lường và phân tích cao cấp, hỗ trợ tích hợp dễ dàng với nhiều kênh quảng cáo, cung cấp các báo cáo dữ liệu đa kênh và công cụ chống gian lận mạnh mẽ. Mặc dù Appsflyer/Adjust yêu cầu đầu tư tài chính lớn hơn so với Firebase, đây vẫn là lựa chọn hàng đầu cho các doanh nghiệp có ứng dụng di động phát triển mạnh mẽ.

 

• Đo lường dữ liệu tin nhắn: Trong việc đo lường dữ liệu từ các kênh tin nhắn, lựa chọn nền tảng phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo hiệu quả của chiến dịch marketing và khả năng tích hợp dữ liệu. Một trong các công cụ tối ưu nhất về Messaging Data trên thị trường hiện nay có thể kể đến là Pancake và Haravan social.
  • Quản lý và tối ưu nhắn tin: Quản lý tất cả kênh tin nhắn Facebook, TikTok, Zalo,… trên một giao diện duy nhất với các hỗ trợ mạnh mẽ về tuỳ biến và tự động hoá bằng Chatbot.
  • Kết nối dữ liệu đa nguồn: Tích hợp liền mạch với CRM/POS để theo dõi và quản lý dữ liệu khách hàng trên full funnel một cách dễ dàng.
  • Tối ưu hóa quảng cáo: Phản hồi dữ liệu về Facebook/TikTok Ads, giúp tối ưu hóa chiến dịch dựa trên hành vi và tương tác của khách hàng.

Việc lựa chọn nền tảng đo lường phù hợp là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp thu thập dữ liệu chính xác, từ đó tối ưu hóa chiến lược marketing và đạt được kết quả tốt nhất. Hãy đảm bảo rằng bạn đã nghiên cứu kỹ lưỡng và xem xét các yếu tố quan trọng trước khi quyết định lựa chọn nền tảng đo lường.

• Khả năng tích hợp: Nền tảng đo lường cần tích hợp tốt với các hệ thống khác mà doanh nghiệp đang sử dụng như CRM, POS, và các công cụ marketing khác.
• Khả năng mở rộng: Nền tảng nên có khả năng mở rộng để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của doanh nghiệp khi mở rộng hoạt động và quy mô.
• Tính năng và độ chính xác: Cần đảm bảo nền tảng có các tính năng cần thiết để đo lường chính xác các chỉ số quan trọng cho doanh nghiệp.
• Chi phí: Đánh giá chi phí sử dụng nền tảng so với lợi ích mà nó mang lại để đảm bảo hiệu quả về mặt tài chính.
• Hỗ trợ và tài liệu: Nền tảng nên cung cấp hỗ trợ tốt và tài liệu chi tiết để giúp doanh nghiệp triển khai và sử dụng hiệu quả.

Không kiểm tra hệ thống đo lường thường xuyên

Sau khi thiết lập hệ thống đo lường, việc kiểm tra và tối ưu hóa liên tục là cần thiết để đảm bảo hệ thống hoạt động hiệu quả và chính xác. Tuy nhiên, các doanh nghiệp thường bỏ qua bước quan trọng này, dẫn đến nhiều vấn đề và hậu quả không mong muốn.

6 Yếu Tố Quan Trọng Trong Kiểm Soát Chất Lượng Dữ Liệu

Ví dụ, nếu một cửa hàng trực tuyến không kiểm tra và phát hiện rằng mã theo dõi Google Analytics của họ đã ngừng hoạt động sau khi cập nhật trang web, họ có thể bỏ lỡ hàng ngàn giao dịch không được ghi nhận, dẫn đến báo cáo doanh thu không chính xác và chiến lược marketing bị sai lệch.

Hơn nữa, không tối ưu hóa hệ thống đo lường thường xuyên có thể dẫn đến việc không tận dụng được các tính năng mới hoặc cải tiến từ các công cụ đo lường. Các nền tảng đo lường thường xuyên cập nhật và bổ sung các tính năng mới để cải thiện hiệu quả và khả năng phân tích. Nếu doanh nghiệp không theo dõi và cập nhật hệ thống đo lường, họ có thể bỏ lỡ những cải tiến này, dẫn đến hiệu quả đo lường và phân tích kém.

Để tránh những hậu quả này, doanh nghiệp nên sử dụng các công cụ kiểm tra và tối ưu hóa hệ thống đo lường thường xuyên. Một số công cụ hữu ích bao gồm:

• Google Tag Assistant: Đây là một tiện ích mở rộng của Chrome giúp kiểm tra việc cài đặt Google Tag Manager, Google Analytics và các mã theo dõi khác trên website. Google Tag Assistant giúp phát hiện và sửa lỗi nhanh chóng, đảm bảo mã theo dõi hoạt động đúng cách.
• Facebook Pixel Helper: Tiện ích này giúp kiểm tra và khắc phục lỗi của Facebook Pixel trên website, đảm bảo các sự kiện và dữ liệu được gửi chính xác đến Facebook Ads Manager.
• TikTok Pixel Helper: Đây là một công cụ hữu ích để kiểm tra và xác minh TikTok Pixel trên website, giúp đảm bảo các sự kiện và dữ liệu từ TikTok Pixel được thu thập và gửi chính xác về TikTok Ads Manager.

Ngoài việc sử dụng các công cụ kiểm tra này, doanh nghiệp cũng nên thường xuyên kiểm tra hệ thống đo lường trong các nền tảng quản lý sự kiện như Event Manager của Facebook, Data Manager của Google và TikTok. Các công cụ này cung cấp thông tin chi tiết về các sự kiện và dữ liệu được thu thập, giúp phát hiện sớm các lỗi hoặc vấn đề phát sinh trong hệ thống đo lường.

Bằng cách thường xuyên kiểm tra và tối ưu hóa hệ thống đo lường, doanh nghiệp có thể đảm bảo rằng các mã theo dõi hoạt động chính xác, dữ liệu được thu thập đầy đủ và chính xác, từ đó hỗ trợ tối đa cho các quyết định kinh doanh và chiến lược marketing. Việc xây dựng quy trình kiểm tra định kỳ và sử dụng các công cụ hỗ trợ là chìa khóa để duy trì hệ thống đo lường hiệu quả và đạt được kết quả tối ưu.

Những cập nhật mới gần đây trong đo lường dữ liệu

Xu hướng hiện tại cho thấy các quy định mới về quyền riêng tư và việc hạn chế sử dụng cookie của bên thứ ba đang làm thay đổi cách thức đo lường và sử dụng dữ liệu người dùng. Marketer cần nắm vững các công cụ và phương pháp mới để duy trì và nâng cao hiệu quả chiến dịch marketing trong môi trường ngày càng phức tạp này.

Conversion API

Conversion API (CAPI) là gì?

Conversion API (CAPI), phát triển bởi Facebook, cho phép doanh nghiệp chia sẻ dữ liệu sự kiện trực tiếp từ máy chủ của họ đến Facebook Ads. Đây là cách thức đo lường dữ liệu thay thế mã theo dõi (Facebook Pixel) trên trang web, giúp cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu, đặc biệt trong bối cảnh các quy định về bảo mật dữ liệu và hạn chế của cookie bên thứ ba.

• Độ chính xác cao hơn: Gửi dữ liệu trực tiếp từ máy chủ doanh nghiệp đến máy chủ Facebook, giảm thiểu rủi ro mất dữ liệu do trình duyệt chặn cookie.
• Bảo mật dữ liệu tốt hơn: Dữ liệu được gửi trực tiếp giữa các máy chủ, giảm thiểu nguy cơ bị can thiệp hay đánh cắp.
• Tối ưu hóa quảng cáo: CAPI cung cấp dữ liệu chính xác và đầy đủ hơn, giúp tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo hiệu quả hơn.
• Tuân thủ quy định bảo mật: Đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt của GDPR và CCPA, cung cấp phương thức thu thập và truyền dữ liệu an toàn hơn.

Luồng dữ liệu giữa trang Web và Facebook qua conversions API

Tại sao cần giải pháp này?

Với các quy định về quyền riêng tư như GDPR và CCPA, cùng với việc các trình duyệt như Safari, Firefox và sắp tới là Google Chrome đã thông báo sẽ loại bỏ hoàn toàn cookie bên thứ ba từ quý 1 năm 2024, Facebook Pixel truyền thống sẽ không còn hiệu quả trong việc thu thập dữ liệu người dùng. Vì vậy, CAPI được tạo ra như một phương án thay thế cho Pixel mà mọi nhà quảng cáo Facebook cần nắm vững.

Chuyển đổi sang CAPI ngay từ bây giờ!

Ở thời điểm này, các doanh nghiệp có quảng cáo trên Facebook, đặc biệt là các nhà bán hàng thương mại điện tử, cần bắt đầu ngay kế hoạch triển khai Conversion API cho website của mình. Tại PMAX, đa số các dự án thương mại điện tử đã được triển khai CAPI để thử nghiệm tính hiệu quả và bổ sung dữ liệu cho Pixel. Ngoài ra, PMAX đã phối hợp với Meta triển khai hệ thống Conversion API Gateway, cho phép nhiều nhà quảng cáo trong mạng lưới PMAX sử dụng cấu hình CAPI một cách dễ dàng mà không cần tốn chi phí xây dựng server và lập trình thủ công. Đây là giải pháp kết nối CAPI nâng cao mà PMAX tự hào là đơn vị tiên phong tại Việt Nam được Meta thử nghiệm triển khai.

Enhanced Conversion Tracking

Enhanced Conversion Tracking là gì?

Enhanced Conversion Tracking là một giải pháp đo lường giúp cải thiện khả năng theo dõi hiệu quả và tối ưu hóa quảng cáo bằng cách sử dụng dữ liệu người dùng được mã hóa. Bên cạnh CAPI, đây cũng là giải pháp đối phó cho một tương lai không còn cookie bên thứ ba. Thay vì dựa vào các thẻ theo dõi truyền thống trên website, Enhanced Conversion cho phép doanh nghiệp thu thập dữ liệu người dùng (chẳng hạn như email, số điện thoại khi đăng ký tư vấn, mua hàng,…) đã được mã hóa từ máy chủ của họ đến các nền tảng quảng cáo như Google Ads để đo lường chính xác hơn các chuyển đổi.

Quy Trình Báo Cáo Chuyển Đổi với Dữ Liệu Anonymized qua Google Ads

Enhanced Conversion Tracking đã được Google đặc biệt đầu tư phát triển trong thời gian gần đây khi kết hợp với Smart Bidding. Giải pháp này không chỉ giúp nâng cao độ chính xác báo cáo và tối ưu quảng cáo cho các sự kiện trực tuyến, mà còn là phương thức kết nối dữ liệu chuyển đổi ngoại tuyến, đặc biệt hiệu quả với các chiến dịch đo lường và tối ưu hành vi người dùng từ trực tuyến đến ngoại tuyến (O2O).

CASE STUDY

Một trong những case study thành công của PMAX khi triển khai Google Enhanced Conversion cho khách hàng Bệnh Viện Mắt Sài Gòn, với mục tiêu tối ưu hiệu quả quảng cáo Google SEM & Performance Max đối với các sự kiện chuyển đổi ngoại tuyến:

• Context: Bệnh viện Mắt Sài Gòn là hệ thống bệnh viện chuyên khoa mắt ngoài công lập lớn nhất Việt Nam với nhiều chi nhánh trên khắp cả nước. Trước khi hợp tác với PMAX, bệnh viện gặp vấn đề về tỉ lệ qualified lead thấp, chi phí cao và khó mở rộng quy mô quảng cáo.
• Solution: PMAX áp dụng Google Enhanced Conversion với mục tiêu:
  • Thu thập thêm thông tin người dùng để lại khi điền form đăng ký trên landing page (đã được mã hóa) để bổ sung và kết nối với dữ liệu Qualified Lead được tải lên từ CRM của Bệnh viện Mắt Sài Gòn. Điều này giúp hệ thống Google Ads đo lường xuyên suốt và chính xác cho sự kiện chuyển đổi cả trực tuyến (Raw Lead) và ngoại tuyến (Qualified Lead) trên từng quảng cáo Search & Performance Max.
  • Kết hợp tín hiệu Qualified Lead từ Enhanced Conversion cùng Smart Bidding để quảng cáo Google tối ưu theo mục tiêu chuyển đổi phễu sau (Qualified Lead), từ đó cải thiện tỉ lệ qualified lead của Bệnh viện Mắt Sài Gòn.
• Result: Tỉ lệ qualified lead tăng 200%, chiến dịch được tối ưu hóa chất lượng lead, giúp Bệnh viện Mắt Sài Gòn hiểu rõ hành trình khách hàng để chi tiêu hiệu quả hơn, thu hút khách hàng tiềm năng chất lượng và tăng tỉ lệ chuyển đổi cho mục tiêu doanh nghiệp.

Predictive Tracking Model (GA4)

Sau khi chính thức chuyển đổi từ Universal Analytics (UA) sang Google Analytics 4 (GA4) vào cuối năm 2023, Google đã nâng cấp hàng loạt tính năng giúp tối ưu khả năng đo lường và phân tích dữ liệu trong bối cảnh hiện đại như theo dõi dựa trên sự kiện (Event-based tracking), theo dõi từ nhiều nguồn (Multi-source tracking), kiểm soát quyền riêng tư dữ liệu (Data Privacy Controls),… Trong đó, nổi bật nhất là Predictive Tracking Model – tính năng đo lường nâng cao kết hợp Machine Learning để dự đoán hành vi người dùng.

Predictive Tracking Model của GA4 là gì?

Predictive Tracking Model trong GA4 sử dụng Machine Learning để dự đoán các hành vi tương lai của khách hàng dựa trên dữ liệu hiện tại và quá khứ. GA4 phát triển các mô hình dự đoán nhằm khắc phục tình trạng mất mát dữ liệu hoặc dữ liệu không đầy đủ do thiếu thông tin theo dõi, trong bối cảnh việc thu thập dữ liệu người dùng ngày càng trở nên khó khăn hơn, ảnh hưởng đến khả năng phân tích và tối ưu chiến dịch.

Mô hình dự đoán của GA4 hiện tại có thể dự đoán các chỉ số như khả năng mua hàng (Purchase Probability), khả năng rời bỏ dịch vụ (Churn Probability), và giá trị trọn đời của khách hàng (Lifetime Value – LTV). Bằng cách này, GA4 cung cấp thông tin chi tiết hơn về hành vi khách hàng, giúp doanh nghiệp đưa ra phân tích và quyết định chiến lược marketing hợp lý.

Một ứng dụng khác của Predictive Tracking Model là cung cấp tín hiệu nhắm chọn và tối ưu cho hệ thống quảng cáo của Google Ads. Dưới đây là một case study mà PMAX triển khai cho Hoàng Phúc International khi ứng dụng Predictive Tracking Model để tối ưu quảng cáo Performance Max:

• Context: Hoàng Phúc International (HPI) là chuỗi bán lẻ chuyên phân phối thời trang hàng hiệu quốc tế hàng đầu Việt Nam. Năm 2023, HPI hợp tác với PMAX triển khai các chiến dịch marketing với mục tiêu tăng trưởng doanh thu trên website thương mại điện tử.
• Solution: PMAX đã triển khai chuyển đổi GA4 cho HPI, cùng với ứng dụng Predictive Modelling của GA4 để phân tích và dự báo về doanh số, cũng như tạo tập Predictive Audience – Likely to purchase in 30 days từ các số liệu dự đoán để nhắm mục tiêu cho các chiến dịch Shopping & Performance Max.
• Result: Các chiến dịch sử dụng Data Signal từ Predictive Audience giúp cải thiện Conversion Rate đáng kể, nhờ đó giúp cải thiện ROAS rõ rệt hơn 400% so với các chiến dịch thông thường.

Messaging Data API

Messaging Data API là gì?

Trong những năm gần đây, việc sử dụng Tin nhắn xã hội (Social Messaging) để bán hàng và tư vấn dịch vụ đã phát triển mạnh mẽ tại Việt Nam. Các nền tảng tin nhắn như Facebook Messenger, Zalo đang trở thành các kênh giao tiếp chính, giúp doanh nghiệp tiếp cận khách hàng một cách trực tiếp và cá nhân hóa, tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm và dịch vụ. Sự tăng trưởng của giải pháp Social Messaging đã tạo ra nhu cầu thu thập và phân tích dữ liệu tin nhắn (Messaging Data) để tối ưu chiến lược kinh doanh.

Lựa chọn nền tảng tối ưu cho Dữ liệu tin nhắn

Messaging Data API là một giải pháp đo lường và kết nối dữ liệu bắt buộc đối với các doanh nghiệp đang triển khai bán hàng, dịch vụ thông qua Social Messaging. Vì vậy, việc lựa chọn nền tảng triển khai đóng vai trò quyết định và cần được nghiên cứu kỹ lưỡng. Các nền tảng Messaging Data tối ưu cần đáp ứng các tiêu chí như:

• Khả năng kết nối dễ dàng dữ liệu đa nguồn: Bao gồm CRM/POS/Ứng dụng nhắn tin như Facebook, Zalo, TikTok (đặc biệt hỗ trợ và cung cấp tài liệu kỹ thuật đầy đủ).
• Tính mở rộng và tuỳ chỉnh linh hoạt: Theo hành trình mua hàng, quy trình chăm sóc từng doanh nghiệp, từng ngành hàng.
• Khả năng tự động hóa kết hợp Chatbot: Là một tính năng quan trọng giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và tối ưu hóa quy trình.
• Khả năng kết nối dữ liệu với chiến dịch quảng cáo: Để báo cáo và tối ưu các sự kiện chuyển đổi.

Từ kinh nghiệm triển khai giải pháp Social Messaging cho nhiều dự án từ thương mại điện tử đến Leadgen trong các ngành đa dạng như Health & Beauty, Home Appliance, Education, Fashion,… tại PMAX, một trong số những nền tảng Messaging Data mạnh mẽ nhất hiện nay là Pancake. Pancake không chỉ đáp ứng toàn bộ các tiêu chí kể trên ở mức chất lượng cao, mà còn là đối tác chính thức của Meta và TikTok, độc quyền triển khai các giải pháp tin nhắn mới nhất như Quảng cáo tin nhắn TikTok (Click to X TikTok).

Pancake cũng là đối tác chiến lược của PMAX với nhiều dự án triển khai thành công giải pháp Social Messaging cho khách hàng. Trong số đó, có thể kể đến Lê Vân Anh, một thương hiệu mỹ phẩm với kênh bán hàng chủ yếu thông qua Facebook Messenger và Livestream. Với mục tiêu mở rộng doanh thu và tối ưu ROAS, PMAX đã tư vấn và giúp doanh nghiệp triển khai kết nối dữ liệu Tin nhắn và Sale từ POS thông qua Messaging Data API bằng Pancake, từ đó tạo ra một bộ dữ liệu hoàn chỉnh (full funnel):

• Vừa giúp phân tích và tối ưu các hoạt động marketing: Xuyên suốt hành trình người dùng từ nhắn tin – tư vấn – mua hàng – trở thành khách hàng trung thành.
• Vừa cung cấp tín hiệu dữ liệu cho hệ thống Facebook Ads: Với lựa chọn tối ưu đấu thầu cho các chỉ số cuối cùng (Revenue, ROAS) thay vì các chỉ số trung gian (Mess, Cost per mess).

Giải pháp kết hợp giữa Media x Data Solution đã mang lại kết quả ấn tượng.

Kết luận

Trong thế giới marketing hiện đại, việc nắm bắt và áp dụng các giải pháp đo lường dữ liệu mới là điều không thể thiếu. Các giải pháp trên có thể yêu cầu kỹ thuật cao và sự hiểu biết sâu về lập trình, điều này có thể khiến nhiều Marketer cảm thấy lúng túng. Tuy nhiên, điều quan trọng là Marketer cần hiểu rõ concept, bản chất và các trường hợp sử dụng (use case) của các giải pháp này. Điều này giúp họ có thể dẫn dắt đội ngũ kỹ thuật thực hiện đúng các yêu cầu, đảm bảo rằng các giải pháp được triển khai một cách hiệu quả và tối ưu. Sự hiểu biết và khả năng áp dụng các công nghệ mới sẽ là chìa khóa giúp Marketer duy trì và nâng cao hiệu quả của các chiến dịch marketing trong một môi trường kỹ thuật số không ngừng thay đổi.