Marketing Mix Modeling (MMM): Câu trả lời cho bài toán ngân sách Marketing ngày càng đắt đỏ

“Một nửa số tiền tôi chi cho quảng cáo là lãng phí, vấn đề là tôi không biết nửa nào” – John Wanamaker

Trong kỷ nguyên cạnh tranh khốc liệt, khi ngân sách marketing của doanh nghiệp đã vượt mốc hàng tỷ đồng, bài toán không chỉ là chi tiêu bao nhiêu, mà quan trọng hơn là phân bổ thế nào để tạo ra ROI cao nhất. Đây là lúc các Marketer cần đến Marketing Mix Modeling (MMM) – công cụ phân tích giúp đo lường hiệu quả marketing và xây dựng kế hoạch ngân sách cho tương lai.

Những bài toán thường gặp của doanh nghiệp:

Khi ngân sách marketing ở quy mô hàng tỷ đồng mỗi năm, quyết định phân bổ không thể dựa trên cảm tính. Ba bài toán phổ biến nhất mà doanh nghiệp lớn phải đối diện là:

Ngân sách không tăng nhưng KPI tăng: Lúc này doanh nghiệp cần chứng minh rằng cùng một nguồn lực, có thể tiếp tục cải thiện hiệu quả Marketing.
Bài toán phân bổ ngân sách trong thời kỳ khó khăn: Bắt buộc doanh nghiệp phải cắt ngân sách, thế nhưng câu hỏi đặt ra là – liệu ta nên cắt chỗ nào, co kéo ra sao? Làm sao để hiệu suất tăng lên mà hiệu quả không bị ảnh hưởng?
Bão hoà hiệu suất quảng cáo: quảng cáo càng chạy lại càng đắt, doanh nghiệp loay hoay tìm kiếm “nguồn tăng trưởng”, “nguồn khách hàng mới”, nhưng đôi khi đó không hẳn là câu trả lời đúng.

Đây chính là lúc Marketing Mix Modeling phát huy giá trị, trở thành công cụ giúp Marketer đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Marketing Mix Modeling (MMM) là gì?

Marketing Mix Modeling (MMM) là phương pháp phân tích dữ liệu lịch sử để xác định mức độ ảnh hưởng của từng kênh marketing đến kết quả kinh doanh dựa trên mô hình hồi quy tuyến tính.

Ảnh 1: Cách vận hành của MMM (Marketing Mix Modeling)

Thay vì chỉ nhìn ngắn hạn như performance report, MMM mang lại góc nhìn toàn diện, chiến lược và dài hạn. Cụ thể hơn, thế mạnh của MMM nằm ở khả năng:

Phân tích toàn diện đa kênh từ kênh online đến offline: MMM đo lường được mức độ ảnh hưởng của tất cả các kênh marketing từ online đến offline (TV, digital, OOH, trade promotion…).
Không phụ thuộc vào việc cấp quyền truy cập dữ liệu: Trong thời đại mà quyền riêng tư được đặt lên hàng đầu và việc theo dõi người dùng trở nên khó khăn hơn, MMM trở thành công cụ đo lường hiệu quả marketing đáng tin cậy mà không cần dựa vào việc truy xuất dữ liệu cá nhân.
Mô phỏng “What-if”: MMM cung cấp các mô phỏng “what-if” để dự đoán kết quả kinh doanh dựa trên các kịch bản phân bổ ngân sách khác nhau, hỗ trợ ra quyết định chiến lược về đầu tư marketing.

Doanh nghiệp cần chuẩn bị gì để triển khai MMM?

Để triển khai MMM, doanh nghiệp chỉ cần chuẩn bị 2 loại dữ liệu:

Ngân sách chi tiêu marketing theo kênh và hoạt động performance vs. branding.
Kết quả đầu ra gắn với mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp (có thể là doanh số, khách hàng mới hoặc thị phần…).
Ngoài ra, để tăng độ chính xác, doanh nghiệp có thể cung cấp các dữ liệu về hoạt động khuyến mãi, động thái đối thủ, yếu tố thị trường – giúp mô hình phản ánh chính xác hơn bối cảnh cạnh tranh.

Tuy nhiên, để mô hình vận hành hiệu quả yêu cầu tối thiểu là dữ liệu trong ít nhất 6 tháng để đảm bảo độ tin cậy. Đặc biệt, MMM vẫn bảo mật dữ liệu khi doanh nghiệp cung cấp số liệu đã biến đổi ( trong trường hợp nhân hoặc giảm theo tỷ lệ), kết quả phân tích vẫn chính xác.

Ảnh 2: Ví dụ về dữ liệu đầu vào từ một khách hàng cung cấp đến PMAX

4. Điểm khác biệt của MMM tại PMAX

Với MMM tại PMAX, doanh nghiệp không chỉ dừng lại ở việc hiểu “điều gì đã diễn ra” (trả lời câu hỏi What) mà còn có thể xác định “vì sao kết quả ấy xảy ra” (trả lời câu hỏi Why) và “nên đầu tư ra sao trong tương lai” (trả lời câu hỏi Why và Where). Thông qua sự kết hợp giữa dữ liệu, phân tích và định hướng chiến lược, doanh nghiệp sẽ tối ưu được ROI cũng như nâng cao hiệu quả quảng cáo trên nhiều kênh.

Ảnh 3: Các câu hỏi mà MMM tại PMAX phải trả lời và kết quả đầu ra

Để làm được điều đó, MMM tại PMAX sở hữu các tính năng giúp doanh nghiệp có thể:

Phân tích quá khứ: Giúp doanh nghiệp biết rõ ROI của từng kênh marketing, đồng thời kết hợp nghiên cứu 4Cs (Company, Category, Consumers, Competitors) để lý giải nguyên nhân đứng sau sự hiệu quả/không hiệu quả.