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 dài hạn (người tiêu dùng). Chức năng của Tiếp thị là thúc đẩy khách hàng (nếu họ có thể hoàn thành hành trình của người mua mà không cần nói chuyện với một người nào) hoặc những 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 cung cấp cho các kênh và điểm tiếp xúc lượng tín dụng phù hợp để tối ưu hóa chúng.
Vào năm 2023, các công ty phải chuyển từ tăng trưởng sang hiệu quả và không thể ném đô la vào tường để xem cách tiếp thị nào hiệu quả. Ngân sách và nhóm tiếp thị ngày càng nhỏ hơn và cần phải đo lường từng đồng đô la hai lần.
Vấn đề với sự phân bổ sai lầm là nhận thức sai về thực tế, điều này có thể dẫn đến việc đầu tư dưới mức vào các Kênh tăng trưởng quan trọng. Trong các thị trường có tính cạnh tranh cao, việc bỏ đói các kênh quan trọng sẽ mở ra cơ hội cho các đối thủ cạnh tranh và có thể là sự khác biệt giữa thắng và thua.
Các công ty có chu kỳ bán hàng dài nên tiếp cận phân bổ SEO như thế nào?
Tôi đưa ra 4 cách giải quyết cho vấn đề phân bổ kéo dài trong chu kỳ bán hàng:
1/ Tìm mô hình tốt thứ 2 thông qua thử nghiệm . Nếu bạn không thể nhìn thấy thực tế, hãy tìm một proxy. Mô hình giảm dần theo thời gian đánh giá quá cao các kênh đã hỗ trợ chuyển đổi ở cuối hành trình của người mua, nhưng các mô hình phân bổ hình chữ u, hình chữ w và tùy chỉnh có thể cung cấp đủ tín dụng cho lần chạm đầu tiên mà chúng đo được. So sánh chúng với nhau và chuyển mức chi tiêu của bạn trong khoảng thời gian ngắn (1-3 tháng) sang mô hình mang lại lợi nhuận tốt hơn để xem liệu bạn có thu được nhiều chuyển đổi hơn hay không.
2/ Đối với SEO, hãy thử nghiệm mức tăng ngân sách trong 6 tháng . Cam kết một thời gian gia hạn cho dù điều gì xảy ra. 6 tháng là khoảng thời gian phù hợp vì nó cho phép bạn đạt được ít nhất một Bản cập nhật thuật toán cốt lõi và xem liệu nó có giúp bạn thăng tiến dựa trên công việc bạn đã làm với nhiều ngân sách hơn hay không. Nếu bạn không thấy kết quả sau 6 tháng, thì có nghĩa là bạn không có đúng người hoặc SEO không phải là kênh tăng trưởng cho bạn, điều này không phải là không thực tế đối với một công ty có chu kỳ bán hàng dài.
3/ Hãy coi trọng sự ghi nhận của bản thân hơn trong các quyết định của bạn . Cuối cùng, các mô hình phân bổ sẽ đưa chúng ta đến những quyết định tốt hơn. Nếu khách hàng nói rằng họ đã tìm thấy một sản phẩm thông qua SEO, nhưng phân bổ không phản ánh điều đó thì có nhiều khả năng đã xảy ra lỗi với dữ liệu hơn là do khách hàng. Phân bổ tự báo cáo sẽ không giúp bạn định lượng và lợi nhuận của dự án, nhưng bạn sẽ biết khi nào mình đang đi đúng hướng.
4/ Sử dụng công cụ theo dõi hành trình của khách hàng như Knot hoặc Amplitude không có khoảng thời gian phân bổ giới hạn. Đối với các kênh không phải trả tiền, bạn nên đặt câu hỏi tại sao lại cần có khoảng thời gian phân bổ. Nếu khách hàng mất hai năm để chuyển đổi, tại sao không thử theo dõi điểm tiếp xúc của họ?
Các giới hạn hoặc mô hình phân bổ
Hãy lùi lại một bước để hiểu tại sao bốn cách giải quyết này lại cần thiết.
Chu kỳ bán hàng dài mất 180-360 ngày, trong thời gian đó khách hàng tiềm năng có nhiều điểm tiếp xúc - đôi khi trên 30 - với trang web và thương hiệu. Nhưng Google Analytics bị giới hạn ở mức 90 ngày và không có cách nào để kéo dài thời gian xem lại.
CPA (giá mỗi chuyển đổi) rất dễ thấy trong Google Analytics, nhưng đối với lưu lượng truy cập không phải trả tiền và các kênh không phải trả tiền khác, nó bằng 0 vì không có chi tiêu trực tiếp. Nhưng không có kênh nào thực sự miễn phí ngoại trừ Word of Mouth. SEO tốn thời gian, con người và tài sản (nội dung, liên kết, v.v.). Vì chi phí không được hiển thị trực tiếp đối với SEO nên nhiều nhà lãnh đạo né tránh nó.
CPA rõ ràng giúp dễ dàng thấy được mối liên hệ giữa chi tiêu và lợi nhuận
Attribution không phải là một công thức toán học mà bạn có thể giải quyết một lần. Đó là nền tảng để kiểm tra giả thuyết và lặp lại dựa trên tín hiệu phản hồi. Tuy nhiên, vì SEO có vòng phản hồi dài nên kết quả sẽ mất nhiều thời gian hơn nhiều người sẵn sàng chờ đợi.
Các công ty (có chu kỳ bán hàng dài) có 4 loại mô hình phân bổ tiếp thị để so sánh:
1. Cảm ứng đa điểm - Multi-touch (MTA)
2. Cảm ứng tuyến tính - Linear touch (LTA)
3. Điều khiển dữ liệu - Data-driven (DDA)
4. No attribution
Ngày càng có nhiều công ty từ bỏ ý tưởng đo lường sự phân bổ. Tôi không thể đổ lỗi cho họ. Việc đo lường điểm tiếp xúc trên các thiết bị, ngoại tuyến so với trực tuyến và tương tác (số lần hiển thị so với số lần nhấp chuột) gần như là không thể. Vậy tại sao phải bận tâm? Bạn cũng có thể hành động dựa trên khả năng phán đoán tốt, nhưng rất ít nhà lãnh đạo có đủ can đảm để thành công. Họ sẽ đưa ra quyết định tốt hơn dựa trên dữ liệu vì nếu không có khả năng phán đoán tốt, bạn sẽ đưa ra quyết định dựa trên niềm tin, điều này rất nhạy cảm với sự thiên vị. Có thể họ đã nghe thấy điều gì đó mà nhà tư vấn thì thầm vào tai họ hoặc một tiêu đề mà họ thấy trên bản tin.
Trong số ba tùy chọn, hầu hết các công cụ đều mặc định ở dạng cảm ứng tuyến tính (LTA). Điều đáng kinh ngạc là Google Analytics chưa bao giờ vượt quá lần nhấp chuột cuối cùng mặc định trong gần 20 năm tồn tại! Có lẽ lý do là chủ nhân của nó kiếm được rất nhiều tiền nhờ kênh phù hợp nhất với lượt nhấp chuột cuối cùng: quảng cáo. Công bằng mà nói, hầu hết các nhà tiếp thị đều đủ tinh tế để biết rằng cảm ứng tuyến tính có thể khá sai lệch.
DDA và các mô hình phân bổ tùy chỉnh là những lựa chọn tốt nhất cho đến nay và Google đang thúc đẩy các nhà tiếp thị tích cực hướng tới chúng, nhưng không phải mọi thứ trong động thái đó đều có mùi như hoa hồng.
Việc Google chuyển sang phân bổ dựa trên dữ liệu có thể khiến vấn đề trở nên tồi tệ hơn
Google đã thông báo loại bỏ bốn mô hình phân bổ thay cho phân bổ theo hướng dữ liệu:
1. Lần nhấp đầu tiên - first click
2. Tuyến tính - linear
3. Thời gian suy tàn - time decay
4. Dựa trên vị trí - position-based
Dựa trên Tweet của Ginny Marvin, người liên lạc Quảng cáo của Google, chưa đến 3% sử dụng hành động chuyển đổi dựa trên quy tắc. Nhưng sự thay đổi này có thể khiến việc phân bổ SEO trở nên khó khăn hơn đối với các công ty có chu kỳ bán hàng dài:
Đầu tiên, tại sao lần nhấp cuối cùng không có trong danh sách các mô hình cần xóa? LTA rất ưa chuộng các kênh trả phí và làm giảm giá trị SEO nhiều nhất.
Thứ hai, DDA dường như đưa ra nhiều quyết định đúng đắn và có thể hiểu dữ liệu tốt hơn nhiều so với bất kỳ con người nào. Nhưng chúng ta có nên thực sự tin tưởng vào các mô hình phân bổ mà chúng ta không thể hiểu được không?
Thứ ba, một trong những lợi ích của 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 chọn mô hình ML để đặt giá thầu từ khóa. Ít thông tin chi tiết hơn từ các mô hình phân bổ hàng đầu sẽ làm mất đi tính minh bạch quan trọng. Các nhà tiếp thị sẽ không hiểu khi nào đồng đô la của họ bị lãng phí.
Đã đến lúc có những lựa chọn thay thế minh bạch hơn cho việc phân bổ.
Tác giả: Steven Being - SEO Analyst cũng là CEO tại Infinity Digital.
Đôi nét về tác giả:
Steven Being là một chuyên gia SEO và nhà tiếp thị kỹ thuật số có uy tín với hơn 5 năm kinh nghiệm trong ngành. Steven Being là một diễn giả thường xuyên tại các hội nghị và sự kiện SEO, và anh cũng là tác giả của nhiều bài báo và hướng dẫn về SEO. Ông được coi là một chuyên gia trong lĩnh vực SEO và được nhiều người tin tưởng để giúp họ cải thiện xếp hạng tìm kiếm của trang web.
