Attribution modeling là gì? Có bao nhiêu loại mô hình và làm sao để chọn mô hình attribution phù hợp nhất. Tất cả sẽ được chúng tôi giải đáp cho bạn trong bài viết dưới đây. Chuyên sâu hơn, nếu bạn muốn được cho lời khuyên chọn mô hình attribution phù hợp với cá nhân, tùy chỉnh mô hình attribution hoặc phân tích dữ liệu attribution,... Hãy đặt lịch hẹn với chuyên gia Digital Marketing của chúng tôi để được hướng dẫn chi tiết nhất. Attribution modeling là gì? Attribution modeling là quá trình phân bổ tín dụng chuyển đổi cho các kênh tiếp thị khác nhau. Tín dụng chuyển đổi là một thước đo hiệu quả của các kênh tiếp thị, cho biết kênh nào đóng góp nhiều nhất cho việc tạo ra chuyển đổi. Xem thêm: Tổng hợp 23 ưu điểm của Google Analytics 4 không nên bỏ qua Trong một chiến dịch tiếp thị, người dùng thường tiếp xúc với nhiều kênh tiếp thị khác nhau trước khi thực hiện chuyển đổi. Ví dụ, một người dùng có thể xem quảng cáo trên mạng xã hội, truy cập trang web của bạn và sau đó gọi điện cho bộ phận bán hàng của bạn để đặt hàng. Trong trường hợp này, các kênh tiếp thị khác nhau đều đóng góp cho việc tạo ra chuyển đổi. Attribution modeling giúp bạn hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của các kênh tiếp thị của bạn và cách chúng đóng góp cho việc tạo ra chuyển đổi. Từ đó, bạn có thể tối ưu hóa ngân sách tiếp thị của mình và cải thiện hiệu quả của chiến dịch tiếp thị. Các loại mô hình attribution modeling là gì Có nhiều mô hình attribution khác nhau, mỗi mô hình có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Một số mô hình attribution phổ biến bao gồm: Mô hình cuối cùng: Phân bổ tất cả tín dụng chuyển đổi cho kênh tiếp thị cuối cùng mà người dùng tiếp xúc trước khi chuyển đổi. Mô hình đầu tiên: Phân bổ tất cả tín dụng chuyển đổi cho kênh tiếp thị đầu tiên mà người dùng tiếp xúc. Mô hình tuyến tính: Phân bổ tín dụng chuyển đổi theo tỷ lệ thời gian mà người dùng tiếp xúc với mỗi kênh tiếp thị. Mô hình attribution data-driven Mô hình attribution data-driven là một mô hình phân bổ tín dụng chuyển đổi dựa trên dữ liệu mà Google Analytics thu thập được từ người dùng. Mô hình này sử dụng thuật toán học máy để xác định mức độ đóng góp của mỗi kênh tiếp thị đối với một chuyển đổi. Mô hình attribution data-driven có một số ưu điểm so với các mô hình attribution khác, bao gồm: Tính chính xác: Mô hình này sử dụng dữ liệu thực tế để phân bổ tín dụng chuyển đổi, do đó có độ chính xác cao hơn các mô hình dựa trên giả định. Tính linh hoạt: Mô hình này có thể được tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp. Tính hiệu quả: Mô hình này có thể được sử dụng để phân bổ tín dụng chuyển đổi cho nhiều kênh tiếp thị khác nhau. Cách chọn mô hình attribution phù hợp Khi chọn mô hình attribution phù hợp, bạn cần cân nhắc các yếu tố sau: Các mục tiêu kinh doanh của bạn là gì? Bạn muốn biết kênh nào đóng góp nhiều nhất cho việc tạo ra chuyển đổi, hay bạn muốn biết kênh nào có mức độ tương tác cao nhất? Loại dữ liệu mà bạn có sẵn là gì? Nếu bạn có nhiều dữ liệu về hành vi của người dùng, bạn có thể sử dụng mô hình attribution data-driven. Mức độ phức tạp mà bạn chấp nhận được là bao nhiêu? Một số mô hình attribution phức tạp hơn các mô hình khác. Lợi ích của attribution modeling là gì Attribution modeling mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, bao gồm: Tối ưu hóa ngân sách tiếp thị: Bạn có thể phân bổ ngân sách tiếp thị của mình cho các kênh hiệu quả nhất. Cải thiện hiệu quả của chiến dịch tiếp thị: Bạn có thể hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của các chiến dịch tiếp thị của mình và cách cải thiện chúng. Tăng cường hiệu quả của các kênh tiếp thị: Bạn có thể sử dụng thông tin từ attribution modeling để cải thiện các kênh tiếp thị của mình. Attribution modeling là gì? Tóm lại, đây là một công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hiệu quả của các kênh tiếp thị và cải thiện hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị. Nếu bạn đang tìm kiếm một cách để tối ưu hóa ngân sách tiếp thị và cải thiện hiệu quả của chiến dịch tiếp thị của mình, attribution modeling là một lựa chọn tuyệt vời. Nếu bạn có bất cứ thắc mắc gì về tracking nói chung hoặc attribution modeling nói riêng, hãy liên hệ với chuyên gia của chúng tôi trên Askany để được hỗ tốt nhất.
