Hiểu về các mô hình phân bổ của Shopify: Hướng dẫn toàn diện | Praella.
Danh sách nội dung
- Giới thiệu
- Các cơ bản của phân bổ marketing
- Khám phá các mô hình phân bổ Shopify
- Chọn mô hình phân bổ phù hợp trên Shopify
- Nâng cao hành trình thương mại điện tử của bạn với chuyên môn của Praella
- Kết luận
- Câu hỏi thường gặp
Giới thiệu
Hãy tưởng tượng bạn đang chạy một cuộc marathon và về đến đích mà không ghi nhận đội ngũ cổ vũ đã động viên bạn trong suốt chặng đường. Ẩn dụ này mô tả một cách thích hợp thách thức mà nhiều doanh nghiệp gặp phải trong việc gán đúng công lao cho sự thành công trong marketing. Đối với những ai đang tìm hiểu mô hình phân bổ trên Shopify, việc hiểu những tương tác marketing nào dẫn đến chuyển đổi là rất quan trọng. Nhưng bạn bắt đầu từ đâu khi mỗi hành trình của khách hàng đều có sự kết hợp độc đáo của các điểm chạm?
Tầm quan trọng của các mô hình phân bổ không thể bị đánh giá thấp. Khi thương mại điện tử phát triển đến những tầm cao mới, những mô hình này giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, tối đa hóa ROI và phân bổ ngân sách marketing một cách hiệu quả hơn. Bài viết này nhằm giải mã những phức tạp xung quanh mô hình phân bổ Shopify, cung cấp những hiểu biết về cách chúng hoạt động, khi nào sử dụng chúng và ảnh hưởng của chúng đến chiến lược thương mại điện tử của bạn. Hãy tiếp tục đọc khi chúng ta khám phá những sắc thái của từng mô hình và cách việc tích hợp dịch vụ của Praella có thể nâng cao nỗ lực thương mại điện tử của bạn.
Các cơ bản của phân bổ marketing
Phân bổ marketing là gì?
Phân bổ marketing liên quan đến việc đánh giá các điểm chạm khác nhau mà một khách hàng gặp phải trên hành trình dẫn đến chuyển đổi. Nó cho phép các nhà tiếp thị gán tín dụng cho các tương tác trực tuyến và ngoại tuyến góp phần vào việc bán hàng. Hiểu rõ các kênh và tương tác nào ảnh hưởng đến chuyển đổi giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược marketing của họ một cách hiệu quả.
Tại sao phân bổ marketing lại quan trọng?
Với nhiều kênh cạnh tranh cho sự chú ý của người tiêu dùng, việc xác định nơi chi tiêu marketing của bạn tạo ra lợi nhuận cao nhất trở nên phức tạp hơn. Các mô hình phân bổ giúp đơn giản hóa quy trình này, tiết lộ hiệu quả của các chiến thuật marketing khác nhau trên các nền tảng như mạng xã hội, email, Google Ads, và nhiều hơn nữa.
Tham số UTM và ID người dùng
Sử dụng các tham số UTM (Urchin Tracking Module) là rất quan trọng cho việc theo dõi phân bổ thành công. Những thẻ này trên các URL giúp theo dõi nguồn gốc, phương tiện, và tên chiến dịch của lưu lượng truy cập đến cửa hàng của bạn. Hơn nữa, việc tích hợp ID người dùng có thể thống nhất các tương tác của khách hàng trên nhiều thiết bị, cung cấp cái nhìn toàn diện về hành trình của họ.
Việc triển khai chính xác UTM và ID người dùng cung cấp cái nhìn chi tiết về hành vi của khách hàng, cho phép đưa ra quyết định chiến lược tốt hơn. Việc áp dụng những tham số này đòi hỏi sự rõ ràng và nhất quán, đây là lý do mà sự trợ giúp từ một đối tác chuyên nghiệp như Praella có thể đơn giản hóa quá trình này, như đã thấy trong công việc của họ với CrunchLabs, nơi các giải pháp tùy chỉnh đã nâng cao đáng kể sự hài lòng và tỷ lệ giữ chân khách hàng.
Khám phá các mô hình phân bổ Shopify
Mỗi mô hình phân bổ cung cấp một góc nhìn độc đáo về hành trình khách hàng, đánh giá khác nhau các điểm chạm cho các chuyển đổi. Hãy cùng tìm hiểu bảy loại chính.
Phân bổ theo lần nhấp cuối cùng
Mô hình này gán 100% chuyển đổi cho điểm chạm cuối cùng trước khi mua hàng. Thích hợp cho việc chuyển đổi gấp rút các lượt chuyển đổi tiềm năng, nó mang lại lợi ích cho các chiến dịch tập trung vào lối xuống dưới. Tuy nhiên, nó có thể đánh giá thấp các đóng góp của các hoạt động phía trên phễu.
Phân bổ theo lần nhấp đầu tiên
Ngược lại, phân bổ theo lần nhấp đầu tiên gán 100% tín dụng cho tương tác ban đầu, ưu tiên các chiến lược chiến dịch hướng tới việc nhận biết và thu hút. Mặc dù hiệu quả cho việc xây dựng lưu lượng truy cập, nó có thể giảm thiểu các điểm chạm quan trọng dẫn trực tiếp đến chuyển đổi.
Phân bổ theo lần nhấp không trực tiếp cuối cùng
Tập trung vào điểm chạm không trực tiếp cuối cùng sẽ loại trừ lưu lượng truy cập trực tiếp ra khỏi phương trình phân bổ, gán tín dụng cho tương tác marketing cuối cùng thay thế. Ví dụ, nếu một người dùng truy cập cửa hàng của bạn trực tiếp sau khi nhận được email, mô hình này sẽ gán chuyển đổi cho email thay vì lần truy cập trực tiếp.
Phân bổ tuyến tính
Cung cấp tín dụng cân bằng, phân bổ tuyến tính phân phối giá trị chuyển đổi đều cho tất cả các điểm chạm. Cách tiếp cận này đơn giản và đảm bảo rằng không có tương tác nào bị bỏ qua, mặc dù nó có thể không làm nổi bật các kênh có tác động lớn nhất.
Phân bổ theo thời gian giảm dần
Nhấn mạnh các lần nhấp gần đây, phân bổ theo thời gian giảm dần gán tín dụng chuyển đổi lớn hơn cho các tương tác gần với việc mua hàng. Mô hình này công nhận quy trình nuôi dưỡng trong hành trình của người mua, đồng thời đánh giá cao các lần thúc đẩy cuối cùng hướng đến chuyển đổi.
Phân bổ theo vị trí
Còn được biết đến như là phân bổ hình chữ U, mô hình này phân bổ 40% tín dụng chuyển đổi cho cả tương tác đầu tiên và cuối cùng, phân phối 20% còn lại cho các điểm chạm khác. Mô hình này đánh giá cao các tương tác đầu tiên và cuối cùng, ghi nhận vai trò nuôi dưỡng mà các hoạt động giữa phễu đóng góp.
Phân bổ thuật toán
Mô hình tinh vi nhất trong số tất cả, phân bổ thuật toán sử dụng Machine Learning tiên tiến để gán tín dụng dựa trên dữ liệu lịch sử và các mẫu tương tác. Mặc dù rất chính xác, nó yêu cầu các tập dữ liệu toàn diện để hoạt động hiệu quả.
Chọn mô hình phân bổ phù hợp trên Shopify
Chọn mô hình phân bổ xung quanh việc hiểu các mục tiêu kinh doanh và các đặc điểm của hành trình khách hàng. Các công cụ báo cáo linh hoạt của Shopify cho phép bạn chuyển đổi giữa các mô hình, điều này giúp đưa ra quyết định thông minh hơn. Tư vấn chuyên môn của Praella có thể hướng dẫn các thương hiệu thông qua những quyết định này, được thể hiện qua việc di chuyển liền mạch của DoggieLawn đến Shopify Plus, tăng tỷ lệ chuyển đổi lên 33%.
Thông tin phân bổ theo nền tảng cụ thể
Shopify, như các nền tảng khác, đi kèm với các sắc thái phân bổ riêng biệt. Việc hiểu rõ những khía cạnh này là rất quan trọng để phân tích chính xác trên Google Ads, Facebook Ads, và Google Analytics. Công cụ phân tích của Shopify, khi kết hợp với mô hình phân bổ phù hợp, cung cấp cái nhìn tổng thể về hiệu quả marketing của bạn.
Nâng cao hành trình thương mại điện tử của bạn với chuyên môn của Praella
Tối đa hóa nỗ lực phân bổ không chỉ bao gồm việc chọn mô hình đúng mà còn tận dụng các chiến lược thương mại điện tử tiên tiến để tích hợp chúng một cách liền mạch. Praella cung cấp các dịch vụ phát triển web và ứng dụng mạnh mẽ, đổi mới các nền tảng kỹ thuật số, đảm bảo chúng phát triển theo nhu cầu kinh doanh của bạn. Sự hợp tác của họ với PlateCrate cho thấy cách một giải pháp thương mại điện tử tùy chỉnh có thể đơn giản hóa các dịch vụ đăng ký, phản ánh cam kết của Praella trong việc tạo ra các trải nghiệm thương hiệu không thể quên, nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
Hơn nữa, cách tiếp cận dựa trên dữ liệu của Praella đối với chiến lược, tính liên tục và sự tăng trưởng có thể nâng cao đáng kể hiệu quả vận hành, tập trung vào tốc độ trang, SEO, và khả năng truy cập, rất phù hợp với hệ sinh thái của Shopify.
Kết luận
Hiểu và triển khai các mô hình phân bổ Shopify đúng là điều thiết yếu để tinh chỉnh chiến lược marketing của bạn và tối đa hóa ROI. Bằng cách theo dõi chính xác các tương tác của khách hàng và đánh giá đúng các điểm chạm, bạn có thể phân bổ ngân sách marketing của mình một cách hiệu quả hơn và nâng cao hiệu suất kinh doanh tổng thể.
Đối với những ai muốn tích hợp những thực hành này một cách liền mạch, việc hợp tác với các chuyên gia như Praella có thể nâng cao khả năng thương mại điện tử của bạn một cách đáng kể. Các dịch vụ toàn diện của họ—từ thiết kế UX đến tư vấn chiến lược—được thiết kế để tạo điều kiện cho sự phát triển doanh nghiệp chuyển đổi trong hệ sinh thái Shopify.
Sẵn sàng để thực hiện bước tiếp theo trong việc tối ưu hóa chiến lược marketing của bạn? Khám phá những dự án tiêu biểu của Praella, chẳng hạn như trải nghiệm 3D hấp dẫn cho Billie Eilish Fragrances, và xem cách những hiểu biết dựa trên chuyên gia có thể định nghĩa lại các tương tác của bạn với khách hàng.
Câu hỏi thường gặp
Các mô hình phân bổ Shopify hiệu quả nhất cho một doanh nghiệp mới là gì?
Đối với các doanh nghiệp mới, bắt đầu với mô hình phân bổ cuối cùng hoặc mô hình phân bổ đầu tiên có thể hữu ích để hiểu tương tác và con đường chuyển đổi của khách hàng. Khi việc thu thập dữ liệu của bạn tiến triển, các mô hình phức tạp hơn như phân bổ dựa trên vị trí hoặc phân bổ thuật toán có thể được áp dụng.
Phân bổ thuật toán cải thiện quyết định marketing như thế nào?
Phân bổ thuật toán cung cấp độ chính xác bằng cách sử dụng Machine Learning để phân tích một tập dữ liệu lớn, gán tín dụng cho các điểm chạm dựa trên tác động thực sự của chúng đến chuyển đổi. Điều này dẫn đến các nỗ lực marketing được thông tin tốt hơn, mặc dù nó yêu cầu dữ liệu lịch sử đủ.
Có một mô hình phân bổ nào phù hợp cho tất cả các doanh nghiệp không?
Không có một mô hình nào phù hợp cho tất cả. Sự lựa chọn phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp, mục tiêu marketing và độ phức tạp của hành trình khách hàng. Việc thường xuyên xem xét lại các mục tiêu và phân tích là rất quan trọng để chọn mô hình đúng khi các doanh nghiệp phát triển.
Dịch vụ của Praella có thể nâng cao độ chính xác của phân bổ như thế nào?
Các dịch vụ tập trung vào chiến lược của Praella tối ưu hóa SEO kỹ thuật, tốc độ trang và thiết kế UX để đảm bảo thu thập dữ liệu chính xác cho các mô hình phân bổ. Cách tiếp cận tư vấn của họ giúp đồng bộ hóa các mục tiêu kinh doanh với các chiến thuật phân bổ hiệu quả nhất.
