Marketing attribution và performance management (MAPM) là gì?

Marketing attribution and performance management – Phân bổ Marketing và Quản lý Hiệu suất (MAPM) là nền tảng giúp các nhà tiếp thị thể hiện Đầu tư sinh lời (ROI) và phân bổ nguồn lực chi phí trong tương lai để đảm bảo rằng nó phù hợp với mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp.

Một trong những thách thức lớn của lĩnh vực Marketing là chứng minh được lợi nhuận từ hoạt động tiếp thị. Các nền tảng MAPM thực hiện điều này bằng cách sử dụng chức năng ghi nhận đóng góp, mô hình hóa thống kê và học máy để đánh giá hiệu suất các sáng kiến marketing của một công ty và tác động của nó lên kết quả cuối cùng.

Chúng có thể giúp người làm marketing xác định sự thành công của dự án, từ đó có thể phân bổ nguồn lực chi phí trong tương lai và đảm bảo rằng nó phù hợp với mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp.

1. Marketing attribution và performance management (MAPM) là gì?

Hiện chưa có sự thống nhất về cách gọi những nền tảng này. Một số người gọi chúng là “đo lường hiệu suất tiếp thị” hoặc “quản lý tài nguyên Marketing.”

Chúng tôi sử dụng thuật ngữ ” Marketing phân bổ và Quản lý Hiệu suất” vì nó bao gồm cả khía cạnh giải quyết công việc ghi nhận đóng góp (đo lường hiệu suất) cũng như chức năng tổng thể hơn của việc sử dụng dữ liệu và công nghệ để đánh giá kết quả cuối cùng, đưa ra quyết định về việc phân bổ chi phí trong tương lai (quản lý hiệu suất).

Marketing attribution và performance management (MAPM)

2. Khả năng của nền tảng Quản lý công việc đo lường Marketing và quản lý hiệu suất

Dưới đây là danh sách các khả năng được cung cấp trên các nền tảng MAPM

2.1 Tích hợp và thu thập dữ liệu

• Tích hợp với nhiều phần mềm martech và adtech khác nhau, bao gồm CRM, tự động hóa marketing, phần mềm dịch vụ khách hàng, máy chủ quảng cáo, các nền tảng phía người mua,…
• Kết nối với các phần mềm khác mà doanh nghiệp sử dụng để quản lý hoạt động của mình, bao gồm hệ thống quản lý nguồn lực doanh nghiệp (ERP), công cụ thông tin kinh doanh, hệ thống quản lý tồn kho và bộ ứng dụng văn phòng.
• Thu thập dữ liệu từ nhiều kênh khác nhau (radio, TV, TV kết nối, trung tâm cuộc gọi, email, quảng cáo số, tương tác trang web, v.v.) để ghi lại thông tin về tương tác của khách hàng và tiềm năng khách hàng với thương hiệu.
• Quan hệ với Facebook, Google và các nền tảng khác, cũng như các nhà cung cấp dữ liệu cho phép bổ sung hồ sơ khách hàng và số liệu chiến dịch.
• Thu thập thông tin về các giao dịch chuyển đổi. Thông tin này thường được thu thập từ bộ phận bán hàng, nhưng cũng có thể được tạo ra bởi thương mại điện tử, điểm bán hàng, hệ thống CRM hoặc bất kỳ nơi nào giao dịch diễn ra.

2.2 Phân tích và báo cáo

• Sử dụng nhiều mô hình quản lý – single touch, fractional, algorithmic, proprietary, v.v. – để liên kết dữ liệu tương tác marketing với các chuyển đổi. Các thông tin thu được từ việc mô hình hóa marketing mix (MMM) cũng có thể được sử dụng để cung cấp cái nhìn về cách chiến dịch ảnh hưởng đến doanh số bán hàng.
• Cho phép người dùng lựa chọn hoặc điều chỉnh các mô hình quản lý dựa trên các loại hạng mục kinh doanh và mục tiêu của họ.
• Kết hợp các mô hình tùy chỉnh thiết kế để tận dụng tối đa dữ liệu first – and zero – party giúp những marketer đối mặt với sự khan hiếm ngày càng tăng về cookie bên thứ ba.
• Kết hợp nhiều mô hình và loại dữ liệu khác nhau thành một tổng thể thống nhất, cung cấp thông tin hữu ích.
• Liên kết các tương tác marketing với từng chiến dịch cụ thể, bao gồm chi phí cho mỗi nghìn lượt hiển thị (CPM), chi phí cho mỗi lần hành động chuyển đổi (CPA) hoặc các biện pháp liên quan khác (chi phí tài nguyên nội bộ) của chi phí cho tương tác đó với thương hiệu.
• Cung cấp các báo cáo, bao gồm các biểu đồ hình ảnh, cải thiện sự hiểu biết của những người làm marketing về dữ liệu, bao gồm bản đồ, biểu đồ, đồ thị, và thông báo. Những báo cáo này giúp các marketer hiểu rõ hơn về những hoạt động nào thực hiện tốt hơn so với những hoạt động khác. Báo cáo thường có thể được phân đoạn theo nhiều chiều, ví dụ như thời gian, địa lý, sản phẩm, kênh hoặc đơn vị kinh doanh.
• Phân nhóm các bản ghi khách hàng và tiềm năng để tạo ra các đối tượng mục tiêu trong các kênh tiếp thị.
• Phân tích hành vi của khách hàng trong suốt hành trình mua sắm. Dữ liệu này được sử dụng để xác định những chướng ngại trong quá trình chuyển đổi và giảm trở ngại trong quá trình mua hàng.

2.3 Mô hình hóa và điều phối

• Phân tích lịch sử dữ liệu hoặc dữ liệu mới được thu thập, tự động đưa ra gợi ý cho các chiến dịch tương lai hoặc để điều chỉnh các chiến dịch đang diễn ra. Điều này được thực hiện thông qua công nghệ học máy và trí tuệ nhân tạo (AI).
• Chức năng lập kế hoạch cho phép người tiếp thị xây dựng các kịch bản “có thể diễn ra” và tạo ra các kết quả có thể xảy ra, để hỗ trợ trong việc lập kế hoạch cho việc phân bổ ngân sách tương lai.
• Khả năng điều phối giúp người tiếp thị thực hiện các phân tích của họ bằng cách điều chỉnh mục tiêu, nội dung sáng tạo hoặc các yếu tố khác dựa trên kết luận của họ.

Phần kết

Hy vọng những thông tin và Chuyện Marketing cung cấp sẽ giúp ích cho bạn. Hãy ghé Fanpage và Tiktok của Chuyện để có thể theo dõi và cập nhật những kiến thức và tin tức thú vị mới nhé!