Vì sao Marketing Mix Modeling, phương pháp khoa học hóa quảng cáo, đang được nhìn lại

Xin chào, mình là まさきん.

Trong ngành quảng cáo có một câu nói kinh điển. Đó là câu được cho là của John Wanamaker, một ông chủ cửa hàng bách hóa: “Half the money I spend on advertising is wasted”. Nghĩa là một nửa chi phí quảng cáo bị lãng phí, nhưng không biết nửa nào.

Một trong những cách tiếp cận để lật ngược câu nói này là Marketing Mix Modeling, viết tắt MMM. Gần đây mình cảm thấy phương pháp này đang được chú ý trở lại, nên muốn hệ thống hóa lại.

Gần đây, xu hướng các dịch vụ ban đầu chỉ hoạt động online lại bắt đầu đầu tư ngân sách vào quảng cáo offline như TV cũng trở nên rõ nét hơn. Khi các công ty gốc digital “chảy ngược” sang quảng cáo đại chúng, tất nhiên việc đo hiệu quả cũng không thể chỉ dựa vào chỉ số online nữa. Nhu cầu về một phương pháp có thể đánh giá tổng hợp hiệu quả của cả offline và online, mình nghĩ cũng xuất phát từ bối cảnh này.

Marketing Mix Modeling là gì

Đây là phương pháp mô hình hóa thống kê để xem các yếu tố marketing khác nhau như quảng cáo, khuyến mãi, động thái đối thủ, yếu tố thời vụ ảnh hưởng thế nào đến doanh thu.

Đặc điểm của phương pháp này là không chỉ xử lý những chỉ số dễ đo như click hay conversion, mà còn có thể gộp cả những yếu tố khó đo trực tiếp như TV hay các hoạt động tại điểm bán. Mình cũng từng viết về sự nguy hiểm khi chỉ đánh giá tốt xấu dựa trên các chỉ số dễ theo dõi trong bài về bản chất của CRM.

Trước đây, đây chỉ là công cụ của một số công ty

Khi mình mới biết đến cách tiếp cận này, ấn tượng của mình là đây là một phương pháp có rào cản triển khai khá cao.

Không chỉ những thứ ra số liệu rõ ràng như click hay conversion, mà còn cần thu thập cả những yếu tố mơ hồ, khó số hóa. Thêm vào đó, cách phân bổ chi phí theo từng kênh, từng vị trí quảng cáo cũng phức tạp, thành thật là một công việc khá vất vả.

Ấn tượng của mình là việc triển khai cũng chỉ giới hạn ở một số công ty tiên phong. Những công ty có ngân sách quảng cáo đại chúng đặc biệt lớn, hoặc có nhân sự từng làm ở agency quảng cáo, thường là những nơi đi trước trong xu hướng này. Cũng có yếu tố đặc thù của ngành quảng cáo là khách hàng càng hiểu về modeling thì sản phẩm agency bán càng khó bán hơn, nên phía agency cũng không mấy tích cực chủ động truyền bá phương pháp này.

Bản thân mình cũng có phần giống vậy. Ngân sách quảng cáo của công ty, hay chi phí cố định của gia đình, đều dễ quyết định theo cảm tính. Gói cước điện thoại di động cũng vậy, nhiều khi ký hợp đồng mà không so sánh kỹ. Có lẽ thói quen xem lại bằng số liệu lại hiệu quả ở cả hai phía.

Vì sao đến năm 2026 lại được chú ý trở lại

Mình cảm thấy tình hình đã thay đổi trong vài năm gần đây. Nhưng gần đây mình cũng nhận ra rằng chỉ nói lý do là “vì quy định cookie khiến việc đo click khó khăn hơn” thì có phần chưa chính xác.

Thực tế, Google đã rút lại kế hoạch loại bỏ cookie bên thứ ba trên Chrome, và đến tháng 10 năm 2025 đã kết thúc phần lớn các API liên quan đến Privacy Sandbox, vốn là trụ cột của kế hoạch đó, chỉ giữ lại một số như CHIPS, FedCM, Private State Tokens. Nói cách khác, việc siết chặt quy định từ phía Chrome không diễn ra mạnh như dự đoán ban đầu.

Nhưng dù vậy, các trình duyệt như Safari, Firefox, Brave vốn đã chặn cookie bên thứ ba theo mặc định. Tỷ lệ traffic từ các trình duyệt này gộp lại được cho là gần 20%, và có ước tính cho rằng khoảng 15 đến 35% traffic tổng thể đang ở trạng thái thực chất không có cookie. Tình trạng không thể nói rõ “quảng cáo nào hiệu quả” chỉ dựa vào last click vẫn tồn tại, ngay cả sau khi Chrome thay đổi chính sách.

Và có một động thái cụ thể khác củng cố sự chú ý đối với MMM. Chính Google, vào tháng 3 năm 2024, đã công bố công cụ MMM mã nguồn mở có tên “Meridian”. Đây là bản kế nhiệm của Lightweight MMM trước đó, hỗ trợ cho engineer và data scientist cả khái niệm reach & frequency, cũng như việc tích hợp kiến thức chuyên môn vào tham số ROI. Sự thật rằng chính nền tảng đo lường đang đầu tư vào MMM, mình nghĩ là bằng chứng thuyết phục hơn nhiều so với chuyện quy định cookie.

Việc có nhiều công cụ phân tích và dữ liệu dễ sử dụng hơn trước cũng là một yếu tố thuận lợi. Mình không nói là độ khó đã giảm hẳn, nhưng có lẽ đã dễ tiếp cận hơn trước. Sự thay đổi kiểu “rào cản đã thấp hơn trước” tương tự này, mình cũng từng cảm nhận khi hệ thống hóa lại 3 yếu tố của cá nhân hóa. Đối với những người thực sự làm quảng cáo, Nielsen có công bố miễn phí một checklist thực tiễn cùng cách tiếp cận modeling, nên đây là tài liệu tham khảo tốt cho ai muốn nắm bức tranh tổng thể trước.

Những công ty triển khai thành công dường như có một số đặc điểm chung. Đó là công ty có ngân sách quảng cáo đại chúng đủ lớn để dễ thu hồi chi phí modeling. Và công ty có sẵn nhân sự từng làm agency hay data scientist trong nội bộ, có thể tự kiểm chứng độ hợp lý của mô hình mà không phụ thuộc hoàn toàn vào hộp đen bên ngoài. Ngược lại, với công ty có ngân sách quảng cáo còn nhỏ, thay vì vội vàng triển khai đầy đủ, có lẽ thực tế hơn là bắt đầu từ việc kiểm kê xem dữ liệu quảng cáo của mình đã đầy đủ đến đâu, dùng checklist như của Nielsen.

Khó khăn vẫn còn đó

Tuy vậy, việc số hóa hiệu quả offline và hiệu quả xây dựng thương hiệu vẫn khó khăn như trước, chưa thay đổi nhiều.

Nếu cố gắng số hóa những yếu tố không thể số hóa, độ thuyết phục của mô hình đôi khi lại giảm đi. Việc thực sự xây dựng mô hình thường trở thành một công việc dài hơi, cần hợp tác lâu dài với consultant hay data scientist. Hơn nữa, còn cần cả các bên liên quan như kênh quảng cáo, agency, các bộ phận nội bộ hiểu và đồng thuận, và phần đạt được sự đồng thuận này đôi khi khó không kém, hoặc còn khó hơn cả việc thu thập dữ liệu và xây mô hình. Sự cân bằng này, dù công cụ có tiến bộ đến đâu, cuối cùng vẫn là phần dựa vào kinh nghiệm của con người.

Tổng kết

Không chỉ dựa vào cảm tính và kinh nghiệm, cũng không chỉ chạy theo số lượt click. Là phương pháp đứng giữa hai cực đó, mình nghĩ tầm quan trọng của Marketing Mix Modeling sẽ còn tăng thêm trong thời gian tới.

Ngân sách của công ty, hay chi phí cố định của gia đình, đôi lúc cũng nên xem lại bằng số liệu. Gói cước điện thoại di động cũng có thể là một trong số đó.

Bài viết này có chứa quảng cáo liên kết. Nếu bạn đăng ký sản phẩm hoặc dịch vụ qua liên kết trên trang này, chúng tôi có thể nhận được hoa hồng từ đối tác. Ngoài ra, người vận hành trang là nhân viên của Rakuten Group và có thể nhận thù lao qua chương trình giới thiệu nhân viên. Nội dung và đánh giá trong bài được viết dựa trên trải nghiệm thực tế và tìm hiểu của người vận hành, không phụ thuộc vào việc có quảng cáo hay không, nhưng mong bạn đọc với sự hiểu biết về mối quan hệ trên. Chi tiết xem tại phần Miễn trừ trách nhiệm & Tiết lộ liên kết. Miễn trừ trách nhiệm & Tiết lộ liên kết

Bài viết này có sử dụng dịch máy. Vui lòng tham khảo trang đa ngôn ngữ trên website chính thức của Rakuten Mobile để biết điều kiện chính xác.

Nếu bạn có thắc mắc về khu vực phủ sóng hoặc chất lượng tín hiệu của Rakuten Mobile, có thể liên hệ qua mẫu đề nghị khảo sát và cải thiện sóng chính thức.