Trong quá trình làm việc và hỗ trợ các doanh nghiệp tại PMAX, mình đã từng đối diện với rất nhiều câu hỏi đầy thử thách – những câu hỏi mà dù đã suy nghĩ kỹ lưỡng trong nhiều đêm, mình vẫn không thể tìm ra câu trả lời đủ rõ ràng để đưa ra quyết định tự tin.

Mình tin rằng không chỉ riêng mình, mà rất nhiều marketers cũng đang gặp phải những băn khoăn tương tự. Hãy cùng mình điểm lại và chia sẻ những giải pháp mà PMAX đã tìm ra trong quá trình đồng hành cùng khách hàng.

Câu hỏi 1: Làm thế nào để đánh giá hiệu quả tổng thể của tất cả các hoạt động marketing đối với kết quả kinh doanh?

Đối với các hoạt động có mục tiêu chuyển đổi trực tiếp, chúng ta có thể dễ dàng đo lường hiệu quả thông qua các chỉ số như ROAS, đơn hàng, doanh thu… Tuy nhiên, đối với các hoạt động xây dựng thương hiệu (branding), thì sao? Mặc dù chúng ta đều hiểu rằng nhận diện thương hiệu đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ chuyển đổi trung và dài hạn, nhưng cụ thể tác động của nó ra sao? Làm thế nào để đo lường ảnh hưởng của branding đối với kết quả kinh doanh? Đây vẫn là câu hỏi mà nhiều doanh nghiệp còn chưa tìm ra lời giải chính xác.

Thêm vào đó, mỗi kênh marketing đều có “điểm bão hòa” riêng – việc tăng ngân sách không hẳn sẽ mang lại hiệu quả cao hơn. Thậm chí, khi đẩy quá mức vào một kênh, hiệu suất chi phí có thể bị giảm sút. 

Hơn nữa, các kênh và hoạt động marketing thường có sự ảnh hưởng qua lại với nhau. Việc đầu tư mạnh vào một kênh/hoạt động có thể:

• Hỗ trợ các kênh và hoạt động khác (ví dụ: branding hiệu quả có thể nâng cao tỷ lệ chuyển đổi),
• Hoặc ngược lại, làm giảm hiệu quả của các kênh/hoạt động khác (ví dụ: giảm giá trên Shopee có thể ảnh hưởng đến doanh thu trên website riêng của doanh nghiệp).

Vậy làm thế nào để đo lường mối quan hệ tương hỗ này? Đâu là sự kết hợp tối ưu giữa các kênh marketing để đạt hiệu quả tổng thể cao nhất? Đây chính là bài toán mà Mô hình Marketing Mix (MMM) có thể giúp giải quyết.

Mô hình Marketing Mix Modeling (MMM) – Nguồn: PMAX

Câu hỏi 2: Vậy làm thế nào để phân bổ ngân sách marketing một cách tối ưu?

Khi không rõ ràng về tác động của từng hoạt động hay kênh đối với kết quả kinh doanh, việc phân bổ ngân sách thường phải dựa vào kinh nghiệm, cảm tính, hoặc các quy tắc chung từ các nghiên cứu như tỷ lệ 60-40, 70-30 giữa hoạt động branding và chuyển đổi doanh số, mà không xem xét số liệu thực tế của doanh nghiệp.

Bạn đã bao giờ gặp phải tình huống: thấy ROI từ nhóm khách hàng ở phễu dưới tốt nên quyết định tiếp tục tăng ngân sách, nhưng kết quả kinh doanh lại không cải thiện? Khi đó, vấn đề mở rộng tệp khách hàng tiềm năng sẽ được đặt ra – nhưng mở rộng bao nhiêu là đủ và mở rộng ở đâu thì hiệu quả? Đây lại là những câu hỏi có những lời giải chung chung nhưng thiếu đi câu trả lời cụ thể, phù hợp với từng doanh nghiệp.

So sánh chiến lược marketing hiện tại và điều chỉnh ngân sách để tối ưu hiệu quả truyền thông – Nguồn: PMAX

Sau quá trình nghiên cứu và thử nghiệm, mình và đội ngũ PMAX đã tìm ra giải pháp hiệu quả: áp dụng mô hình Marketing Mix Modeling (MMM), tích hợp lý thuyết marketing và các mô hình máy học, giúp trả lời các câu hỏi về phân bổ ngân sách và đánh giá tác động thực tế của các kênh marketing đối với kết quả kinh doanh.

Marketing Mix Modeling (MMM) là gì?

MMM là một phương pháp phân tích dữ liệu thống kê, chủ yếu sử dụng hồi quy tuyến tính, để đánh giá tác động của các hoạt động marketing (chẳng hạn như quảng cáo, khuyến mãi, giá cả, kênh bán hàng, v.v.) đến kết quả kinh doanh như doanh thu và lợi nhuận. Mô hình này giúp tái hiện mối quan hệ giữa các yếu tố đầu vào của marketing và kết quả tài chính đầu ra, từ đó cung cấp các phân tích và dự đoán hữu ích, giúp tối ưu hóa chiến lược marketing trong tương lai.

Quá trình áp dụng mô hình hồi quy để phân tích các yếu tố đầu vào marketing và dự đoán kết quả theo thời gian – Nguồn: PMAX

MMM có thể giúp gì cho marketers?

Biết rõ ROI của từng hoạt động marketing

Ví dụ, một công ty bán lẻ áp dụng MMM để phân tích hiệu quả các chiến dịch marketing trong năm qua. Kết quả cho thấy:

• Livestream trên TikTok mang lại ROI cao nhất.
• PR branding đạt hiệu quả tốt, nhưng chưa bằng so với livestream.
• Chiến dịch “Summer Collection” có ROI thấp nhất.

Dựa trên những phân tích này, doanh nghiệp có thể điều chỉnh chiến lược đầu tư cho các chiến dịch tiếp theo một cách rõ ràng và tự tin hơn, tập trung vào các kênh mang lại hiệu quả cao và tối ưu hóa các chiến dịch kém hiệu quả.

Xác định tổ hợp truyền thông tối ưu với tỷ lệ hoàn vốn (ROI) cao nhất thông qua việc phân tích đầu tư và doanh số gia tăng – Nguồn: PMAX

Xác định điểm hiệu quả tối ưu (Marketing Efficiency)

MMM giúp doanh nghiệp nhận diện các kênh đang bị đầu tư quá mức (over-invest) và các kênh còn tiềm năng để mở rộng (scale-up). 

Ví dụ, một công ty sau khi áp dụng MMM đã phát hiện rằng ngân sách cho các kênh OOH (Out-of-Home) và TV đang cao hơn mức hiệu quả thực tế. Trong khi đó, các kênh Influencer và mạng xã hội lại cho thấy tiềm năng ROI cao hơn và xứng đáng được đầu tư thêm. Kết quả là, ngân sách được phân bổ lại hợp lý và hiệu suất marketing được cải thiện rõ rệt.

Tối ưu hóa lợi tức trên đầu tư truyền thông (ROI) thông qua phân tích dữ liệu, xác định điểm chạm tiềm năng cho từng kênh truyền thông và đưa ra các hành động tối ưu chiến lược – Nguồn: PMAX

Xây dựng các kịch bản phân bổ ngân sách

MMM không chỉ giúp phân tích hiện trạng mà còn cho phép mô phỏng các kịch bản tương lai. Ví dụ, một doanh nghiệp thử nghiệm kịch bản:

• Giảm ngân sách cho TikTok và Google Display
• Tăng ngân sách cho Paid Search, Influencer, và Instagram

Kết quả dự đoán cho thấy doanh thu có thể tăng 25% mà tổng ngân sách không thay đổi – một insight cực kỳ giá trị giúp doanh nghiệp ra quyết định tối ưu hóa chiến lược marketing một cách hiệu quả.

Tối ưu hóa ROI và mở khóa tiềm năng tăng trưởng ẩn với đầu tư truyền thông được tối ưu, giúp doanh thu tăng 25% so với hiện tại – Nguồn: PMAX

Nhưng MMM không phải là “cây đũa thần”

MMM là một công cụ mạnh, nhưng không phải lúc nào cũng là lựa chọn phù hợp. Một số câu hỏi đơn giản có thể được giải quyết hiệu quả chỉ với attribution model (như GA4, MMP). Việc sử dụng MMM cho những bài toán đơn giản đôi khi có thể làm quy trình trở nên phức tạp mà hiệu quả không tăng nhiều.

Điều quan trọng là hiểu rõ ưu và nhược điểm của từng mô hình đo lường để chọn công cụ phù hợp với từng bài toán cụ thể.

So sánh giữa các phương pháp đo lường marketing: Experiments, MMM và Attribution, với các yếu tố như độ chính xác, khả năng đo lường tăng trưởng, và sự linh hoạt trong các thay đổi hệ sinh thái – Nguồn: Meta

Tổng kết

Marketing Mix Modeling (MMM) là một công cụ chiến lược mạnh mẽ giúp các marketers:

• Nhìn rõ tác động của từng hoạt động marketing lên kết quả kinh doanh.
• Phân bổ ngân sách một cách hiệu quả hơn dựa trên dữ liệu thực tế.
• Tối ưu chiến lược marketing toàn diện theo hướng định lượng.

Tuy nhiên, việc triển khai MMM đòi hỏi năng lực xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình và hiểu sâu về hành vi thị trường. Hiện nay, PMAX là một trong số ít đối tác tại Việt Nam có khả năng triển khai MMM bài bản, với đội ngũ chuyên gia dữ liệu và kinh nghiệm thực chiến trong nhiều ngành hàng.

Nếu bạn đang đối diện với những câu hỏi tương tự, có thể đã đến lúc xem xét MMM như một phần trong chiến lược marketing của mình.

Bạn muốn hiểu rõ hơn về MMM và liệu nó có phù hợp với doanh nghiệp của bạn?

Liên hệ PMAX để được tư vấn chi tiết dựa trên bài toán kinh doanh của bạn.

Hạnh Lê – Co-founder & COO tạiPMAX.