Các mô hình phân bổ là cách phổ biến nhất để định lượng lợi nhuận từ các khoản đầu tư marketing, nhưng không phải công ty nào cũng có thể sử dụng chúng một cách thành công. Chu kỳ bán hàng dài (+90 ngày) là kẻ thù lớn nhất của các mô hình phân bổ, thường gây hại cho các kênh như SEO vốn đóng vai trò quan trọng trong các tiếp xúc ban đầu.
Các công ty có chu kỳ bán hàng dài thường bán phần mềm doanh nghiệp B2B (SaaS), sản phẩm giá cao (thương mại điện tử) hoặc cam kết lâu dài (người tiêu dùng). Chức năng của Marketing là thu hút khách hàng (nếu họ có thể hoàn thành hành trình mua hàng mà không cần nói chuyện với người) hoặc các khách hàng tiềm năng kết nối với đại diện bán hàng. Thách thức cốt lõi đối với các công ty có chu kỳ bán hàng dài là phân bổ đúng mức độ tín nhiệm cho các kênh và điểm tiếp xúc để tối ưu hóa chúng.
Năm 2023, các công ty phải chuyển từ tăng trưởng sang hiệu quả và không thể “ném tiền vào tường” để xem kênh marketing nào hoạt động. Ngân sách và đội ngũ marketing đang ngày càng nhỏ hơn và cần đo lường mỗi đồng tiền hai lần.
Vấn đề với phân bổ sai lệch là cảm giác sai lầm về thực tế, có thể dẫn đến việc đầu tư không đủ vào các kênh Growth quan trọng. Trong các thị trường cạnh tranh cao, việc làm cho các kênh quan trọng bị thiếu hụt mở ra cơ hội cho đối thủ và có thể là sự khác biệt giữa chiến thắng và thất bại.
Các công ty có chu kỳ bán hàng dài nên tiếp cận phân bổ SEO như thế nào?
Tôi đề xuất 4 giải pháp cho vấn đề chu kỳ bán hàng dài trong phân bổ:
- Tìm mô hình thứ hai tốt nhất thông qua thử nghiệm. Nếu bạn không thể nhìn thấy thực tế, hãy tìm một đại diện thay thế. Các mô hình phân bổ theo thời gian nặng kênh hỗ trợ chuyển đổi ở cuối hành trình mua hàng, nhưng các mô hình phân bổ hình chữ U, hình chữ W và mô hình phân bổ tùy chỉnh có thể cấp đủ tín nhiệm cho tiếp xúc đầu tiên mà chúng đo lường. So sánh chúng với nhau và điều chỉnh ngân sách trong một khoảng thời gian ngắn (1-3 tháng) cho mô hình cho thấy lợi nhuận tốt hơn để xem liệu bạn có đạt được nhiều chuyển đổi hơn hay không.
- Đối với SEO, thử tăng ngân sách trong 6 tháng. Cam kết một khoảng thời gian miễn là không có gì xảy ra. 6 tháng là khung thời gian tốt vì nó cho phép bạn đón đầu ít nhất một Cập Nhật Thuật Toán Cốt lõi và xem liệu nó có mang lại đà tăng trưởng dựa trên công việc bạn đã làm với ngân sách tăng. Nếu sau 6 tháng bạn không thấy kết quả, có thể bạn không có đúng nhân sự, hoặc SEO không phải là kênh Growth cho bạn, điều này không phải là vô lý đối với một công ty có chu kỳ bán hàng dài.
- Đưa phân bổ tự báo cáo vào trọng số trong quyết định của bạn. Cuối cùng, các mô hình phân bổ nên dẫn dắt chúng ta đến các quyết định tốt hơn. Nếu khách hàng nói rằng họ tìm thấy sản phẩm thông qua SEO, nhưng phân bổ không phản ánh điều đó, khả năng cao hơn là có điều gì đó sai với dữ liệu thay vì khách hàng. Phân bổ tự báo cáo sẽ không giúp bạn định lượng và dự đoán lợi nhuận, nhưng bạn sẽ biết khi nào bạn đang đi đúng hướng.
- Sử dụng công cụ theo dõi hành trình khách hàng như Knotch hoặc Amplitude mà không có giới hạn phân bổ. Đối với các kênh tự nhiên, đáng để đặt câu hỏi tại sao lại phải có một cửa sổ phân bổ. Nếu một khách hàng mất hai năm để chuyển đổi, tại sao không cố gắng theo dõi các điểm tiếp xúc của họ?
Giới hạn của các mô hình phân bổ
Hãy lùi một bước để hiểu tại sao bốn giải pháp này là cần thiết.
Chu kỳ bán hàng dài mất 180-360 ngày, trong đó khách hàng tiềm năng có nhiều điểm tiếp xúc – đôi khi hơn 30 – với trang web và thương hiệu. Nhưng Google Analytics bị giới hạn ở 90 ngày, và không có cách nào để mở rộng cửa sổ nhìn lại.
CPA (chi phí cho mỗi chuyển đổi) dễ dàng thấy trong Google Analytics, nhưng đối với lưu lượng truy cập tự nhiên và các kênh tự nhiên khác, nó là không có vì không có chi tiêu trực tiếp. Nhưng không kênh nào thực sự miễn phí ngoại trừ truyền miệng. SEO tốn thời gian, nhân sự và tài sản (nội dung, liên kết, v.v.). Vì chi phí không được hiển thị trực tiếp cho SEO, nhiều nhà lãnh đạo tránh đầu tư vào nó.
CPAs rõ ràng giúp kết nối giữa chi tiêu và lợi nhuận dễ dàng hơn để thấy
Phân bổ không phải là một công thức toán học bạn giải một lần. Nó là nền tảng cho việc thử nghiệm giả thuyết và lặp lại dựa trên các tín hiệu phản hồi. Tuy nhiên, vì SEO có vòng lặp phản hồi lâu nên kết quả mất nhiều thời gian hơn nhiều so với những gì nhiều người sẵn sàng chờ đợi.
Các công ty (với chu kỳ bán hàng dài) có 4 loại mô hình phân bổ marketing để so sánh:
- Phân bổ đa điểm tiếp xúc (MTA)
- Phân bổ tuyến tính (LTA)
- Phân bổ dựa trên dữ liệu (DDA)
- Không phân bổ
Một số lượng ngày càng tăng các công ty đã từ bỏ ý tưởng đo lường phân bổ. Tôi không thể trách họ. Việc đo lường các điểm tiếp xúc qua các thiết bị, trực tuyến và ngoại tuyến, và các tương tác (hiển thị so với nhấp chuột) gần như là không thể. Vậy tại sao phải phiền phức? Bạn có thể vận hành dựa trên phán đoán tốt, nhưng ít nhà lãnh đạo có trực giác được đào tạo cần thiết để thành công. Họ sẽ đưa ra quyết định tốt hơn dựa trên dữ liệu vì, nếu không có phán đoán tốt, bạn đưa ra quyết định dựa trên niềm tin, điều này nhạy cảm với sự thiên lệch. Có thể họ nghe điều gì đó mà một tư vấn viên thì thầm vào tai họ (👋) hoặc một tiêu đề họ thấy trong tin tức.
Trong ba tùy chọn, hầu hết các công cụ mặc định là phân bổ tuyến tính (LTA). Thật ngạc nhiên khi Google Analytics chưa vượt qua mặc định là phân bổ nhấp chuột cuối cùng trong gần 20 năm tồn tại! Có thể lý do là chủ sở hữu của nó kiếm được rất nhiều tiền từ kênh phù hợp nhất với nhấp chuột cuối cùng: quảng cáo. Để công bằng, hầu hết các nhà tiếp thị đủ khéo léo để biết phân bổ tuyến tính có thể khá lừa dối.
DDA và các mô hình phân bổ tùy chỉnh là các lựa chọn tốt nhất cho đến nay, và Google thúc đẩy các nhà tiếp thị mạnh mẽ hướng tới chúng, nhưng không phải mọi thứ về động thái đó đều như hoa hồng.
Sự chuyển đổi của google đến phân bổ dựa trên dữ liệu có thể làm tồi tệ hơn
Google đã thông báo loại bỏ bốn mô hình phân bổ để thay thế bằng phân bổ dựa trên dữ liệu [liên kết]:
- Tiếp xúc đầu tiên
- Tuyến tính
- Giảm dần theo thời gian
- Dựa trên vị trí
Dựa trên các Tweet của Ginny Marvin, người liên lạc của Google Ads, ít hơn 3% sử dụng các hành động chuyển đổi dựa trên quy tắc. Nhưng sự thay đổi có thể làm cho phân bổ SEO trở nên khó khăn hơn đối với các công ty có chu kỳ bán hàng dài:
- Thứ nhất, tại sao phân bổ nhấp chuột cuối cùng không nằm trong danh sách các mô hình bị loại bỏ? LTA ủng hộ mạnh mẽ các kênh trả phí và làm giảm giá trị SEO nhất.
- Thứ hai, DDA dường như đưa ra nhiều quyết định tốt và hiểu dữ liệu tốt hơn bất kỳ con người nào có thể. Nhưng liệu chúng ta có thực sự tin tưởng vào các mô hình phân bổ mà chúng ta không thể hiểu không?
- Thứ ba, một trong những lợi ích của các mô hình phân bổ là chúng dễ dàng tích hợp với các nền tảng quảng cáo như Google Ads. Nhưng Google Ads đã buộc người dùng phải chọn các mô hình ML cho đặt giá thầu từ khóa. Ít hơn các hiểu biết từ các mô hình phân bổ trên đỉnh làm mất đi tính minh bạch quan trọng. Các nhà tiếp thị sẽ không hiểu khi nào Đồng tiền của họ bị lãng phí.
Thời điểm hiện tại là thích hợp để tìm các giải pháp thay thế minh bạch hơn cho phân bổ.
