Khi AI ngày càng tham gia sâu vào quá trình phân phối quảng cáo trên các nền tảng như Meta, marketer không còn phải kiểm soát từng nhóm đối tượng chi tiết như trước. Hệ thống có thể tự học từ những tín hiệu chuyển đổi đã ghi nhận để tìm thêm những người có khả năng thực hiện hành động mà chiến dịch hướng tới.
Điều đáng nói là hành trình khách hàng lại không kết thúc ở một lượt điền biểu mẫu. Một Lead có thể đã được Sales xác nhận đủ điều kiện, đặt lịch tư vấn hay thậm chí hoàn tất giao dịch, nhưng những kết quả này thường chỉ được lưu lại trong hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM).
Khoảng trống vì thế không nằm ở việc Meta thiếu khả năng tối ưu, mà ở chỗ hệ thống có thể chưa nhìn thấy những tín hiệu quan trọng nhất. Vậy làm thế nào để phần dữ liệu phía sau Lead cũng trở thành đầu vào cho quảng cáo, và marketer nên tối ưu điều gì để AI không chỉ tìm được nhiều Lead hơn mà còn tìm đúng những Lead có giá trị hơn?
AI đang học từ tín hiệu chuyển đổi nào?
Trước đây, người chạy quảng cáo thường tự khoanh khá chi tiết đối tượng theo độ tuổi, vị trí, sở thích hay hành vi rồi thử nghiệm từng nhóm để tìm ra tệp hiệu quả. Khi AI được ứng dụng sâu hơn, nền tảng có thể tiếp tục học từ những chuyển đổi đã ghi nhận để mở rộng phân phối tới những người có khả năng tạo ra hành động tương tự.
Vấn đề bắt đầu xuất hiện khi hai người cùng điền biểu mẫu đều được ghi nhận là Lead, dù một người chỉ đang tham khảo còn người kia thực sự có nhu cầu. Nếu kết quả tư vấn sau đó chỉ nằm trong CRM, Meta cũng không có thêm dữ liệu để biết kiểu Lead nào đáng được ưu tiên tìm thêm.
Đây là lúc Conversions API (CAPI) phát huy vai trò. Thông qua CAPI, những kết quả xảy ra sau bước điền thông tin như Lead đủ điều kiện, đặt lịch tư vấn hay mua hàng có thể được gửi từ CRM trở lại Meta. Nhờ đó, nền tảng không chỉ nhìn thấy ai đã đăng ký mà còn có thêm tín hiệu về những khách hàng thực sự tiến sâu hơn trong hành trình mua.
Tuy nhiên, nhiều dữ liệu hơn chưa chắc đồng nghĩa với tối ưu tốt hơn. Giá trị thực sự nằm ở việc đưa về đúng tín hiệu để hệ thống học đúng kiểu khách hàng doanh nghiệp muốn có thêm. Và đây mới là phần marketer cần cân nhắc kỹ.
3 cách để AI tối ưu đúng chuyển đổi
1. Chọn đúng mốc chuyển đổi để hệ thống học
Nếu chiến dịch chỉ tối ưu theo Lead, hệ thống sẽ ngày càng giỏi tìm những người có xu hướng điền biểu mẫu. Nhưng trong thực tế, một Lead dễ tạo chưa chắc là một Lead dễ mua. Vì vậy, thay vì mặc định dùng lượt đăng ký làm điểm tối ưu, marketer nên nhìn sâu hơn vào hành trình bán hàng để xem ở bước nào chất lượng khách bắt đầu được thể hiện rõ. Nếu phần lớn Lead bị loại ngay sau cuộc gọi đầu tiên, Lead đủ điều kiện có thể là tín hiệu đáng tin cậy hơn. Nếu nhu cầu chỉ thực sự rõ khi khách chủ động đặt lịch, thì chính bước đặt lịch tư vấn lại phản ánh ý định mua tốt hơn một lượt điền form.
Dù vậy, chọn mốc càng sâu cũng chưa chắc càng hiệu quả. Với những sản phẩm có chu kỳ bán dài, số giao dịch cuối cùng có thể quá ít để tạo thành nguồn dữ liệu đủ ổn định cho hệ thống học. Bởi vậy, điểm tối ưu hợp lý thường nằm ở một mốc đủ gần với doanh thu để phản ánh chất lượng, nhưng vẫn xảy ra đủ thường xuyên để hệ thống có dữ liệu học.
Thay vì bắt đầu từ câu hỏi “Meta cho phép tối ưu những sự kiện nào?”, sẽ hữu ích hơn nếu marketer quay lại với bài toán kinh doanh: Ở bước nào chúng ta bắt đầu phân biệt được một người chỉ quan tâm với một người thực sự có khả năng mua?
2. Lọc khách ngay từ nội dung quảng cáo và biểu mẫu
Thông điệp quá rộng có thể kéo nhiều traffic nhưng tỷ lệ chuyển đổi lại thấp. Chẳng hạn, “Nâng cấp kỹ năng Digital Marketing để phát triển sự nghiệp” có thể hấp dẫn cả sinh viên, người chuyển ngành lẫn marketer đã có kinh nghiệm. AI cũng xem được nhưng rồi chẳng ai thấy mẫu quảng cáo thực sự liên quan đến vấn đề của mình, và dĩ nhiên, họ sẽ không thấy được thuyết phục để mua hàng.
Như vậy, để tạo ra được nhiều lead chất lượng nhất từ quảng cáo, marketers cần xác định rõ đối tượng của mình là ai, họ gặp vấn đề cụ thể gì để chọn từ khoá và cách diễn đạt cho phù hợp. Quảng cáo vừa tạo sự chú ý ban đầu vừa đủ thuyết phục một chân dung cụ thể đăng ký mua sản phẩm.
Form đăng ký cũng nên là một bước lọc đối tượng, nhưng ở mức vừa đủ. Quá ít câu hỏi có thể giúp CPL thấp hơn nhưng lại đẩy toàn bộ việc sàng lọc sang Sales; quá nhiều câu hỏi lại khiến cả những người thực sự có nhu cầu cũng ngại hoàn thành.
Marketer nên đưa những thông tin thực sự giúp đánh giá mức độ phù hợp hoặc ý định mua, chẳng hạn nhu cầu hiện tại, thời điểm dự kiến bắt đầu hay vị trí công việc. Một chút “ma sát” đúng chỗ đôi khi lại có giá trị hơn việc tối ưu mọi thứ để càng nhiều người điền form càng tốt.
3. Đo hiệu quả đến tận chất lượng Lead, không dừng ở CPL
CPL thấp thường là một tín hiệu tích cực, nhưng chưa đủ để kết luận chiến dịch nào đang tạo ra khách hàng hiệu quả hơn. Giả sử chiến dịch A có CPL 100.000 đồng, còn chiến dịch B là 160.000 đồng. Nếu chỉ nhìn ở bước tạo Lead, A rõ ràng có vẻ tốt hơn. Tuy nhiên, nếu 100 Lead của A chỉ tạo được 10 Lead đủ điều kiện, chi phí cho mỗi Lead chất lượng sẽ là 1 triệu đồng. Trong khi đó, 100 Lead của B tạo được 30 Lead đủ điều kiện, đưa con số này xuống khoảng 533.000 đồng. Lúc này, chiến dịch có CPL cao hơn lại mang về khách hàng tiềm năng với chi phí tốt hơn đáng kể.
Điều này cho thấy CPL nên được xem là chỉ số của một chặng trong hành trình, chứ không phải kết luận cuối cùng về hiệu quả quảng cáo. Khi dữ liệu cho phép, marketer nên tiếp tục nhìn xuống chi phí trên mỗi Lead đủ điều kiện, tỷ lệ đặt lịch, tỷ lệ mua hàng hay chi phí thu hút khách hàng để biết chiến dịch nào thực sự tạo ra giá trị.
Muốn những dữ liệu này đáng tin cậy, Marketing và Sales cũng cần dùng chung một tiêu chuẩn đánh giá. Khi CRM ghi nhận rõ ai đủ điều kiện, ai đã đặt lịch và ai cuối cùng mua hàng, CAPI mới thực sự hoàn thiện được vòng phản hồi giữa quảng cáo và kết quả bán hàng. Khi đó, AI có thêm tín hiệu để hiểu kiểu khách hàng nào doanh nghiệp thực sự muốn tìm thêm.
Tạm kết
Khi AI đảm nhận ngày càng nhiều phần trong quá trình phân phối, vai trò của marketer cũng dần dịch chuyển. Thay vì cố kiểm soát từng tệp đối tượng, điều quan trọng hơn là xác định hệ thống nên học từ kết quả nào và đâu mới là tín hiệu phản ánh đúng giá trị kinh doanh.
Chọn đúng mốc chuyển đổi, sàng lọc khách hàng từ sớm và nối dữ liệu quảng cáo với kết quả phía Sales sẽ giúp việc tối ưu đi xa hơn những con số đẹp trên bảng báo cáo. AI có thể ngày càng giỏi trong việc tìm người có khả năng chuyển đổi, nhưng chuyển đổi nào đáng để ưu tiên và thế nào là một khách hàng có giá trị vẫn là bài toán marketer phải tự trả lời.
Đây cũng là bước chuyển quan trọng từ người triển khai sang người ra quyết định. Digital Marketing Manager Program của Tomorrow Marketers được thiết kế để giúp marketer kết nối Digital, Strategy, Content và Data, từ đó phát triển khả năng hoạch định, phân tích và dẫn dắt hoạt động Digital ở cấp độ quản lý. Tìm hiểu khóa học ngay tại đây!
