BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC HOA SEN
KHOA KINH TẾ VÀ QUẢN TRỊ
BẢNG MARKETING METRIC
Giảng viên hướng dẫn: Thầy Lê Anh Chung
Tp. Hồ Chí Minh, tháng 06/2019 2.1.
Định vị trong thị trường
Định vị sản phẩm hay định vị một thương hiệu là cách tạo ra vị thế của sản phẩm/thương
hiệu đó trong tâm trí người tiêu dùng để tạo ra sự khác biệt với đối thủ cạnh tranh (Al Ries and Jack T., 2000).
Định vị một sản phẩm được thực hiện theo các bước sau:
Bước 1: Xác định mức độ định vị (Quốc gia/ Ngành/Công ty/Sản phẩm)
Bước 2: Xác định các thuộc tính cốt lõi quan trọng cho phân khúc thị trường đã chọn
Bước 3: Xác định vị trí các thuộc tính trên một bản đồ định vị
Bước 4: Đánh giá các lựa chọn định vị
Bước 5: Thực hiện định vị và Marketing Mix
Hình 2. Định vị các dòng xe hơi 1. MARKETING MIX 3.1. Product 3.1.1.
Conjoint Utilities and Consumer Preference
Conjoin Analisys là một kỹ thuật thường được sử dụng để đánh giá các thuộc tính của
sản phẩm hoặc dịch vụ quan trọng đối với khách hàng mục tiêu và hỗ trợ sau: • Thiết kế sản phẩm • Bản sao quảng cáo • Giá cả • Phân khúc • Dự báo
Conjoint Preference Linear Form (1) = [Partworth of Attribute 1 to Individual (1) *
Attribute Level (1)] + [Partworth of Attribute 2 to Individual (1) * Attribute Level
(2)] + [Partworth of Attribute 3 to Individual (1) * Attribute Level (3)] + etc.
Ví dụ: Hai thuộc tính của điện thoại di động, giá và kích thước của nó, được xếp hạng
thông qua phân tích liên hợp, cho kết quả được hiển thị trong Bảng 4.5.
Điều này có thể được đọc như sau: Attribute Rank Partworth Price $100 0.9 Price $200 0.1 Price $300 -1 Size Small 0.7 Size Medium -0.1 Size Large -0.6
Một chiếc điện thoại nhỏ với giá 100 đô la có giá trị một phần cho khách hàng là 1.6 (xuất
phát là 0,9 + 0,7). Đây là kết quả cao nhất quan sát được trong bài tập này. Một chiếc điện
thoại nhỏ nhưng đắt tiền ($ 300) được đánh giá là 0.3 (nghĩa là ,1 + 0,7). Sự mong muốn
của điện thoại nhỏ này được bù đắp bởi giá của nó. Một chiếc điện thoại lớn, đắt tiền là
điều ít mong muốn nhất đối với khách hàng, tạo ra một phần xứng đáng của1.
Trên cơ sở này, chúng tôi xác định rằng khách hàng có quan điểm được phân tích ở đây sẽ
thích một chiếc điện thoại cỡ trung bình ở mức 200 đô la (tiện ích = 0) so với điện thoại
nhỏ ở mức 300 đô la (Utility = Nott0.3). Những thông tin như vậy sẽ là công cụ cho các
quyết định liên quan đến sự đánh đổi giữa thiết kế sản phẩm và giá cả.
Phân tích này cũng chứng minh rằng, trong phạm vi được kiểm tra, giá cả quan trọng hơn
kích thước theo quan điểm của người tiêu dùng này. Giá tạo ra một loạt các hiệu ứng từ
0,9 đến 1 (nghĩa là tổng mức chênh lệch 1,9), trong khi các hiệu ứng được tạo ra bởi các
kích thước mong muốn nhất và ít mong muốn nhất chỉ nằm trong khoảng từ 0,7 đến 0,6 (tổng chênh lệch = 1,3) 3.1.2.
Segmentation Using Conjoint Utilities
Hiểu khách hàng mong muốn là một mục tiêu quan trọng của tiếp thị. Phân đoạn hoặc
phân nhóm các khách hàng tương tự thành các nhóm, có thể giúp người quản lý nhận ra
các mẫu hữu ích và xác định các tập hợp con hấp dẫn trong một thị trường lớn hơn. Với
sự hiểu biết đó, các nhà quản lý có thể chọn thị trường mục tiêu, phát triển các dịch vụ
phù hợp cho từng thị trường, xác định các cách hiệu quả nhất để tiếp cận các phân khúc
được nhắm mục tiêu và phân bổ tài nguyên phù hợp. Phân tích kết hợp có thể rất hữu ích trong bài tập này.
Để hoàn thành phân khúc dựa trên các tiện ích liên kết, trước tiên người ta phải xác định
điểm tiện ích ở cấp độ khách hàng cá nhân. Tiếp theo, người ta phải phân nhóm những
khách hàng này thành các phân khúc của những người có cùng chí hướng. Điều này
thường được thực hiện thông qua một phương pháp được gọi là phân tích cụm.
Phân tích cụm: Một kỹ thuật tính toán khoảng cách giữa khách hàng và hình thành các
nhóm bằng cách giảm thiểu sự khác biệt trong mỗi nhóm và tối đa hóa sự khác biệt giữa
các nhóm. Phân tích cụm hoạt động bằng cách tính toán một khoảng cách tầm cao (một
tổng bình phương) giữa các cá nhân và, theo kiểu phân cấp, bắt đầu ghép các cá thể đó lại
với nhau. Quá trình ghép nối sẽ giảm thiểu khoảng cách giữa các nhóm trong một nhóm
và tạo ra số lượng phân khúc có thể quản lý được trong một dân số lớn hơn.
Ví dụ: Công ty Samson-Finn có ba khách hàng. Để giúp quản lý các nỗ lực tiếp thị của
mình, Samson-Finn muốn tổ chức các khách hàng có cùng chí hướng thành các phân
khúc. Để đạt được điều đó, nó thực hiện phân tích liên hợp trong đó đo lường khách hàng
của mình về các ưu tiên của họ trong số các sản phẩm đáng tin cậy hoặc rất đáng tin cậy,
nhanh hoặc rất nhanh (xem Bảng 4.6). Sau đó, nó xem xét các tiện ích liên kết của từng
khách hàng của mình để xem ai trong số họ thể hiện mong muốn tương tự. Khi phân cụm
trên dữ liệu liên hợp, khoảng cách sẽ được tính trên partworths.
Phân tích xem xét sự khác biệt giữa chế độ xem Bob, và quan điểm của Erin, về tầm quan
trọng của độ tin cậy đối với lựa chọn của họ. Điểm Bob Bob là 0,4 và Erin thang là 0,9.
Chúng ta có thể bình phương sự khác biệt giữa những điều này để rút ra khoảng cách xa giữa giữa Bob và Erin.
Sử dụng phương pháp này, khoảng cách giữa mỗi cặp khách hàng Samson-Finn có thể được tính như sau:
Trên cơ sở này, Bob và Yogesh dường như rất gần nhau vì tổng bình phương của chúng là
0,02. Do đó, chúng nên được coi là một phần của cùng phân khúc. Ngược lại, với khoảng
cách tổng bình phương cao được thiết lập theo sở thích của cô, Erin không nên được coi
là một phần của cùng phân khúc với Bob hoặc Yogesh.
Tất nhiên, hầu hết các phân tích phân khúc được thực hiện trên cơ sở khách hàng lớn. Ví
dụ này chỉ minh họa quá trình liên quan đến các tính toán phân tích cụm. 3.2. Price 3.2.1. Price Premium
Giá cao, hoặc giá tương đối, là tỷ lệ phần trăm mà giá bán sản phẩm của vòng vượt quá
(hoặc giảm) so với giá chuẩn. [
Price Premium = Brand A Price ($)−Benchmark Price ($)]
Benchmark Price ($)
Các nhà tiếp thị cần theo dõi phí bảo hiểm như là chỉ số sớm của chiến lược giá cạnh
tranh. Thay đổi về phí bảo hiểm cũng có thể là dấu hiệu của sự thiếu hụt sản phẩm, hàng
tồn kho dư thừa hoặc khác thay đổi trong mối quan hệ giữa cung và cầu.
Ví dụ: Công ty Alift bán nước khoáng gO2 đỉnh tại thị trường nhà ở EU với giá cao hơn
12% so với giá của đối thủ cạnh tranh chính. Ali muốn biết liệu mức phí bảo hiểm tương
tự có được duy trì ở thị trường Thổ Nhĩ Kỳ hay không, nơi gO2 phải đối mặt với sự cạnh
tranh khá khác nhau. Ông lưu ý rằng nước khoáng gO2 bán ở Thổ Nhĩ Kỳ với giá 2 (mới)
Lira mỗi lít, trong khi đối thủ chính của nó, Essence, bán với giá 1,9 Lira mỗi lít.
Khi đánh giá một thương hiệu giá cao hơn nhiều đối thủ cạnh tranh, các nhà quản lý có
thể sử dụng làm điểm chuẩn của họ với giá trung bình của một nhóm đối thủ được chọn. 3.2.2.
Price Elasticity of Demand
Độ co giãn của giá đo lường mức độ đáp ứng của lượng cầu đối với một thay đổi nhỏ về giá.
Change∈Quantity (% )
Price Elasticity (I) = Change∈Price(%)
Ví dụ: Xem xét ba điểm trên đường cầu tuyến tính: ($ 8, 100 đơn vị), ($ 9, 80 đơn vị) và
($ 10, 60 đơn vị) (xem Hình 7.4). Mỗi đô la thay đổi giá mang lại một sự thay đổi 20 đơn
vị về số lượng. Độ dốc của đường cong này là một đơn vị2020 không đổi trên mỗi đô la.
Giá tăng từ $ 8 đến $ 9 (tăng 12,5%), số lượng giảm từ 100 đến 80 (giảm 20%).
Tỷ lệ của các tỷ lệ phần trăm này là 20% / 12,5%, hoặc1,6. Tương tự, khi giá tăng từ $ 8
đến $ 10 (tăng 25%), số lượng giảm từ 100 xuống 60 (giảm 40%). Một lần nữa, tỷ lệ
(40% / 25%) là1,6. Có vẻ như tỷ lệ phần trăm thay đổi về số lượng so với phần trăm thay
đổi về giá là trên1.6, bất kể quy mô của thay đổi được thực hiện trong giá 8 đô la.
Hình 3. Linear Demand Functions
Tuy nhiên, hãy xem xét những gì xảy ra khi giá tăng từ $ 9 đến $ 10 (tăng 11,11%). Số
lượng giảm từ 80 xuống 60 (giảm 25%). Tỷ lệ của những con số này, 25% / 11,11%, hiện
là2,25. Việc giảm giá từ $ 9 xuống còn $ 8 cũng mang lại tỷ lệ co giãn là2,25. Dường như
tỷ lệ này là 25,25 với mức giá 9 đô la, bất kể sự thay đổi của giá. 3.2.3.
Optimal Prices and Linear and Constant Demand Functions
Giá tối ưu là giá có lợi nhất cho bất kỳ sản phẩm nào. Trong hàm cầu tuyến tính, giá tối
ưu nằm ở giữa giá đặt trước tối đa và chi phí biến đổi của sản phẩm.
Optimal Price for a Linear Demand Function ($) =
[ Maximum Reservation Price ($)+Variable Cost ( $)] 2
Nói chung, tỷ suất lợi nhuận gộp trên một sản phẩm ở mức giá tối ưu của nó sẽ là nghịch
đảo âm của độ co giãn giá của nó. −1
Gross Margin at Optical Price (%) = Elasticity(I)
Mặc dù có thể khó áp dụng, mối quan hệ này cung cấp một cái nhìn sâu sắc mạnh mẽ:
Trong hàm cầu co giãn không đổi, biên tối ưu theo trực tiếp từ độ co giãn. Điều này giúp
đơn giản hóa rất nhiều việc xác định giá tối ưu cho một sản phẩm có chi phí biến đổi đã biết.
Ví dụ: Jaime phát triển một sản phẩm mới nhưng tương tự. Nhu cầu của nó tuân theo một
hàm tuyến tính trong đó mức sẵn sàng mua tối đa (MWB) là 200 và giá đặt trước tối đa (MRP) là 10 đô la.
Chi phí biến đổi là $ 1 mỗi đơn vị. Jaime biết rằng mức giá tối ưu của anh ta sẽ ở giữa
MRP và chi phí biến đổi. Nghĩa là, nó sẽ là ($ 1 + $ 10) / 2 = $ 5,50 mỗi đơn vị. Sử dụng
công thức để đóng góp tối ưu, Jaime tính toán tổng đóng góp ở mức giá tối ưu:
Jaime xây dựng một bảng tính hỗ trợ tính toán này (xem Bảng 7.4).
Hình 4. Contribution Maximize at the Optimal Price
Mối quan hệ này giữ trên tất cả các hàm nhu cầu tuyến tính, bất kể độ dốc. Do đó, đối với
các chức năng như vậy, có thể tính giá tối ưu cho sản phẩm trên cơ sở chỉ có hai đầu vào:
chi phí biến đổi trên mỗi đơn vị và giá đặt trước tối đa. 3.3. Place 3.3.1.
Numeric Distribution, ACV Distribution, and PCV Distribution
Số liệu phân phối định lượng sự sẵn có của các sản phẩm được bán thông qua các đại lý,
thường là tỷ lệ phần trăm của tất cả các cửa hàng tiềm năng.Thông thường, các cửa hàng
được cân nhắc bởi tỷ lệ bán hàng theo danh mục của họ hoặc toàn bộ doanh số bán hàng hàng hóa.
Numeric Distribution (%) = Number of Outlets Carying Brand (¿)
Total Number of Outlets (¿)
ACV Distribution(%) = Total Sales of Outlets Carrying Brands ($ )
Total Sales of All Outlets($)
PCV Distribution(%) = Total Category Sales of Outlets Carrying Brands($)
TotalCategory Sales of All Outlets( $)
Category Performance Ratio(%) = PCV (%) ACV (%)
Đối với các nhà tiếp thị bán hàng thông qua các đại lý, số liệu phân phối tiết lộ tỷ lệ phần
trăm truy cập thị trường. Cân bằng giữa các nỗ lực của công ty trong việc đẩy mạnh trong
việc đẩy mạnh (xây dựng và duy trì sự hỗ trợ của nhà bán lại và nhà phân phối) và dịch vụ
kéo (tạo ra nhu cầu của khách hàng) là mối quan tâm chiến lược liên tục của các nhà tiếp thị.
Ví dụ: Alice bán album ảnh cho các cửa hàng quà tặng. Có 60 cửa hàng như vậy trong
khu vực của cô. Để tạo ra phạm vi phân phối đầy đủ, Alice tin rằng cô phải đạt ít nhất
60% trong số này. Tuy nhiên, khi bắt đầu mối quan hệ của mình với mỗi cửa hàng, Alice
phải cung cấp cho cửa hàng hàng tồn kho trị giá 4.000 đô la để xây dựng sự hiện diện. Để
đạt được mục tiêu phân phối của mình, Alice sẽ cần đầu tư bao nhiêu vào hàng tồn kho?
Để đạt được mục tiêu phân phối số là 60%, Alice phải xây dựng sự hiện diện trong 36 cửa
hàng (nghĩa là 0,60 * 60). Do đó, cô sẽ phải chi ít nhất 144.000 đô la cho hàng tồn kho
(36 cửa hàng * 4.000 đô la mỗi cửa hàng). 3.4. Promotion 3.4.1.
Baseline Sales, Incremental Sales, and Promotional Lift
Total Sales = Baseline Sales + Incremental Sales from MK Addited: n
Total Sales = Baseline Sales + ∑ (BaselineSales∗Lift (% )¿i) i=1 n
= Baseline Sales + ∑ ¿¿ ) i=1
Từ công thức trên, ta biết được, tổng doanh số là tổng doanh số gia tăng được tạo ra bởi
các yếu tố khác nhau của các công cụ truyền thông tiếp thị. Công thức này, thể hiện mối
quan hệ độc lập của các công cụ truyền thông. ❖ Multiplicative:
Total Sales = Baseline Sales * (1 + Lift(%) from i) * … * (1 + Lift(%) from j)
= Baseline Sales * (i lift) * … * (j lift)
Công thức này thể hiện mối tương quan giữa nhiều công cụ với nhau. n ❖
Incremental Sales from Marketing =∑ ¿¿) i=1
Với n: tất cả số hoạt động MK
i: “tên hoạt động MK”
j: “tên hoạt động MK khác”
Impressions (#) = Reach (#) * Average Frequency (#)
⇨ Ý nghĩa: Biết được doanh số gia tăng từ hoạt động các hoạt động Marketing.
Incremental Sale(¿ MK ) ❖ Lift (%) = Baseline Sales Ý nghĩa ⇨
: Biết được tỉ lệ phần trăm doanh số gia tăng từ hoạt động Marketing. MK Spending ❖
Cost of Incremental Sales = Incremental Sale(¿ MK) = #
⇨Ý nghĩa: Cứ 1 đồng bỏ vào hoạt động MK thì ta doanh thu gia tăng # đồng
Nếu 0 ≥ #, # ≥ 1: hoạt động không MK hiệu quả
Nếu 0 < # < 1: hoạt động MK hiệu quả
Ví dụ 1: Công ty đèn Aladin dự kiến sẽ bán bóng đèn mang lại doanh thu là 240 triệu
trong một tháng thông thường mà không cần quảng cáo. Vào tháng 7/2019, công ty có
chạy một chiến dịch quảng cáo với chi phí 15 triệu và mang lại cho cửa hàng với doanh
thu là 300 triệu. Người quản lý muốn biết kết quả hoạt động kinh doanh sau khi thực hiện
MK là bao nhiêu? Và hoạt động MK này có hiệu quả không?.
Incremental Sales from MK = Total Sales - Baseline Sales = 300 – 240 = 60tr
Lift (%) = Incremental Sale(¿ MK )= 60 = 25% Baseline Sales 240 MK Spending Cost of Incremental Sales = = 15 = 0.25 triệu
Incremental Sale(¿ MK ) 60
Vậy công ty đèn Aladin có doanh thu gia tăng là 60 triệu, tăng 25% so với doanh thu thu
cơ sở khi chưa thực hiện hoạt động MK. Thấy rằng, cứ 1 triệu bỏ vào hoạt động MK thì
doanh thu gia tăng nhận được 0.25 triệu, do đó hoạt động MK này hiệu quả.
Ví dụ 2: Sau khi thu thập dữ liệu các chương trình khuyến mãi trong quá khứ thì công ty
Aladin ước tính được doanh số cơ bản là 900 triệu và người quản lý muốn đánh giá kế
hoạch chi tiêu sau: quảng cáo (10 triệu), xúc tiến thương mại (0 triệu) và khuyến mãi của
người tiêu dùng (20 triệu). Dự án bán hàng bằng cách sử dụng từng phương pháp? Additive Multiplication Spendin Trade Consumer Trade Consumer g Ads Ads Promotion Promotion Promotion Promotion Lift Lift Lift Lift Lift Lift 0tr 0% 0% 0% 1 1 1 10tr 5.5% 10% 16.5% 1.05 1.1 1.15 20tr 12% 24% 36% 1.1 1.2 1.2 Total Sales
= Baseline Sales + (Baseline Sales∗Lift (% )¿ ads) + (Baseline Sales∗Lift (% )¿Trade Pr) +
(Baseline Sales∗Lift (% )¿ Consumer Pr )
= 900 + (900*5.5%) + (900*0%) + (900*36%) = 1.274 triệu Total Sales
= Baseline Sales * Ads lift * Trade Pr lift * Consumer Pr lift
= 900 * 1.05 * 1 * 1.2 = 1.134 triệu 3.4.2.
Redemption Rates, Costs for Coupons and Rebates, Percent Sales with Coupon Coupons Redeemed ❖
Coupon Redemption Rate(%) = CouponsDistributed ❖
Cost per Redemption = Coupon face amount + Redemption charge ❖
Total Coupon Cost = (Cost per redemption * Coupons redeemed)
+ Coupon priting and ditribution cost Sale with coupon ❖
Percentage Sales with Coupon (%) = Sale
Ví dụ 3: Công ty đèn Aladin thực hiện chương trình khuyến mãi cho người tiêu dùng
thông qua coupon giảm 15% khi mua bất kì sản phẩm có tổng hóa đơn trên 500 ngàn
VND, biết rằng tổng chi phí in ấn và phân phối coupon là 6 triệu tương ứng với 1.500
coupon. Công ty kì vọng có 450 coupon quay lại cửa hàng và biết rằng doanh số chỉ cho
hoạt động coupon là 303.750 ngàn
Coupon Redemption Rate(%) = Coupons Redeemed = 450 =30 % Coupons Distributed 1.500
Cost per Redemption = Coupon face amount + Redemption charge = 500 + (500*15%) = 75 ngàn
Total Coupon Cost = (Cost per redemption * Coupons redeemed) + Coupon priting and
ditribution cost = (75*450) + 6000 = 39.750 ngàn
Percentage Sales with Coupon (%) = Sale with coupon = 75∗450 = 11.11% Sale 303.750 3.4.3.
Advertising: Impressions, Exposures, Opportunities-To-See
(OTS), Gross Rating Points (GRPs), and Target Rating Points (TRPs)
Impressions = Opportunities-to-See (OTS) = Exposures
Impressions (#) = Reach (#) * Average Frequency (#)
Giúp biết được mỗi quảng cáo sẽ được xem bao nhiêu lần. ⇨
Gross Rating Points (GRPs): Tổng của tất cả các điểm xếp hạng được cung cấp bởi các
phương tiện truyền thông mang quảng cáo hoặc chiến dịch.
Gross Rating Points (%) = Reach (%) * Average Frequency (#) Impressions( ¿)
Gross Rating Points (%) = DefinedPopulation(¿)
Target Rating Points (TRPs): Các điểm đánh giá tổng được cung cấp bởi một phương
tiện truyền thông cho một đối tượng mục tiêu cụ thể.
Target Rating Points (%) = Reach (%) * Average Frequency (#) Impressions( ¿)
Target Rating Points (%) = DefinedPopulation(¿)
⇨ Để đo lường số lần hiển thị liên quan đến số lượng khán giả cho một chiến dịch quảng cáo.
Ví dụ: Công ty Aladin đặt 10 quảng cáo vào thị trường với dân số 5 người. Các kết quả
hiển thị được công ty phác thảo trong bảng 1 dưới đây, trong đó 1 thể hiện cơ hội và 0
biểu thị rằng một cá nhân không có cơ hội xem quảng cáo đó. Biết rằng, Thủy, Ngân, Phi
là khách hàng mục tiêu của công ty và trong 1 tháng thì các quảng cáo đã tiếp cận được
các bạn lần lượt là 10, 5, 0. Nhà quản lí yêu cầu tính Impression, Rating point, Reach(#,
%), Average Frequency, GRPs, TRPs và cho biết hoạt động như thế nào (ý nghĩa)?
Table 3: Bảng dữ liệu kết quả hiển thị của công ty Aladin Bảng quảng Đối tượng (1)=5 Impression Rating Point cáo
Thủy Ngân Phi Tú Thanh (2) (3)=(2)/(1)*100 1 1 1 0 0 1 3 60 2 1 1 0 0 1 3 60 3 1 1 0 1 0 3 60 4 1 1 0 1 0 3 60 5 1 1 0 1 0 3 60 6 1 0 0 1 0 2 40 7 1 0 0 1 0 2 40 8 1 0 0 0 0 1 20 9 1 0 0 0 0 1 20 10 1 0 0 0 0 1 20 Total 10 5 0 5 2 22 440 3.4.4.
Cost per Thousand Impressions (CPM) Rates
Cost per Thousand Impressions (CPM) Rates là chi phí của một chiến dịch truyền
thông, liên quan đến thành công của nó trong việc tạo ấn tượng hoặc cơ hội nhìn thấy.
Cost Per Thousand Impression (CPM) ($) ¿ Advertising Cost
Impressions Generated (¿∈thousands )
=> Để so sánh chi phí của các chiến dịch quảng cáo trên các phương tiện truyền thông khác nhau.
Ví dụ: Sau khi công ty đèn Aladin thực hiện chiến dịch quảng cáo với chi phí 400 triệu
VND thì họ nhận thấy rằng chiến dịch quảng cáo đã tạo ra 120.000 lượt hiển thị, vậy cứ
1.000 lượt hiển thị thì công ty phải tốn chi phí là bao nhiêu?
Cost Per Thousand Impression (CPM) ($) ¿ Advertising Cost
Impressions Generated (¿∈thousands ) = 400 = 3.33 (Triệu VND) 120 3.4.5.
Reach, Net Reach, and Frequency
Reach: Số người hoặc phần trăm dân số tiếp xúc với quảng cáo. ⇒
Để tách tổng số lần hiển thị thành số người đạt được và tần suất trung bình mà
những cá nhân đó tiếp xúc với quảng cáo.
Net reach: Số lượng người nhận được một quảng cáo.
Impressions (#) = Reach (#) * Frequency (#) ⇒
Để đo chiều rộng của một quảng cáo, lan truyền trên toàn dân.
Ví dụ: Một quảng cáo được hiển thị một lần trong mỗi ba thời điểm. Nielsen theo dõi
những hộ gia đình nào có cơ hội xem quảng cáo. Các quảng cáo thương mại phát sóng
trong một thị trường chỉ có năm hộ gia đình: A, B, C, D và E. Các khe thời gian 1 và 2
đều có xếp hạng 60 vì 60% hộ gia đình xem chúng. Khe thời gian 3 có điểm 20. Thời gian chiếu
Hộ gia đình có cơ Hộ gia đình không Rating Points của hội để xem. có cơ hội để xem khung giờ chiếu 1 A B E C D 60 2 A B C D E 60 3 A B C D E 20 G R P 140 Impressions( ¿) GRPs = = 7 = 140 (%) Population(¿) 5
Quảng cáo được nhìn thấy bởi các hộ gia đình A, B, C và E, nhưng không phải D. Do đó,
nó tạo ra số lần hiển thị ở bốn trong năm hộ gia đình, với tỷ lệ (%) là 80%. Trong bốn hộ
gia đình đạt được, thương mại được nhìn thấy tổng cộng bảy lần. Do đó, tần số trung bình
của nó có thể được tính là 7/4 hoặc 1,75. Trên cơ sở này, chúng tôi có thể tính toán điểm
xếp hạng tổng của chiến dịch như sau:
Gross Rating Points (%) = Reach (%) * Average Frequency (#) = 4 * 7 = 80% * 1.75 = 140 (%) 5 4
Trừ khi có quy định khác, các biện pháp đơn giản về quy mô đối tượng tổng thể (như
GRP hoặc lần hiển thị) không phân biệt giữa các chiến dịch tiếp xúc với đối tượng lớn
hơn ít lần hơn và các biện pháp tiếp xúc đối tượng nhỏ hơn thường xuyên hơn. Nói cách
khác, các số liệu này không phân biệt giữa phạm vi và tần số.
Average Frequency: Số lần hiển thị trung bình trên mỗi cá nhân đạt được.
Ví dụ: Trở lại với ví dụ, công ty Aladin đặt 10 quảng cáo vào thị trường với dân số 5
người. Các kết quả hiển thị được công ty phác thảo trong bảng 1 dưới đây, trong đó 1 thể
hiện cơ hội và 0 biểu thị rằng một cá nhân không có cơ hội xem quảng cáo đó. Biết rằng,
Thủy, Ngân, Phi là khách hàng mục tiêu của công ty và trong 1 tháng thì các quảng cáo đã
tiếp cận được các bạn lần lượt là 10, 5, 0. Nhà quản lí yêu cầu tính Impression, Rating
point, Reach(#,%), Average Frequency, GRPs, TRPs và cho biết hoạt động như thế nào (ý nghĩa)?
Table 4: Bảng dữ liệu kết quả hiển thị của công ty Aladin Bảng quảng Đối tượng (1)=5 Impression Rating Point cáo
Thủy Ngân Phi Tú Thanh (2) (3)=(2)/(1)*100 1 1 1 0 0 1 3 60 2 1 1 0 0 1 3 60 3 1 1 0 1 0 3 60 4 1 1 0 1 0 3 60 5 1 1 0 1 0 3 60 6 1 0 0 1 0 2 40 7 1 0 0 1 0 2 40 8 1 0 0 0 0 1 20 9 1 0 0 0 0 1 20 10 1 0 0 0 0 1 20 Total 10 5 0 5 2 22 440
Phạm vi tiếp cận bằng với số người đã xem ít nhất một quảng cáo. Bốn trong số năm
người trong dân số (A, B, D và E) đã thấy ít nhất một quảng cáo. Do đó, Reach (#) = 4.
Average Frequency = Impressions(¿) = 22 = 5.5 Reach(¿) 4 3.4.6. Share of Voice
Share of Voice là tỷ lệ phần trăm quảng cáo trong một thị trường nhất định mà một sản
phẩm cụ thể hoặc thương hiệu.
Brand Advertising($ ,¿)
Share of Voice (%) ¿ TotalMarket Advertising($,¿)
⇨ Để đánh giá mức độ so sánh của quảng cáo đã cam kết với một sản phẩm hoặc thương hiệu cụ thể.
Ví dụ: Công ty Aladin lại thực hiện việc chiếu 1 TVC trên đài các kênh của Đài Truyền
hình Tp. HCM và tổng chi phí cho TVC đó là 180 triệu VNĐ. Cùng khung giờ đó, các
công ty khác cũng đồng loạt chiếu những TVC cho công ty mình. Dự kiến số tiền cho
toàn bộ các quảng cáo trong khung giờ đó là 2 450 triệu VNĐ. Vậy SOV của công ty Aladin là bao nhiêu? Share of Voice (%)
Brand Advertising($ ,¿)
¿ TotalMarket Advertising($,¿) ¿ 180 = 7.34 (%) 2450 3.4.7.
Cost per Impression, Cost per Click, and Cost per Order.
Chi phí cho mỗi lần hiển thị: Chi phí để cung cấp cho khách hàng tiềm năng một cơ hội để xem quảng cáo.
Advertising Cost ( $)
Cost per Impression ($) ¿ Number of Impressions(¿)
Chi phí mỗi lần nhấp: Số tiền chi cho một quảng cáo được nhấp.
Advertising Cost ( $)
Cost per Click ($) ¿ Number of Clicks(¿)
Chi phí cho mỗi đơn hàng: Chi phí để có được một đơn hàng.
Advertising Cost ( $)
Cost per Order ($) ¿ OrdersPlaced (¿)
Ví dụ: Công ty Aladin thực hiện các hoạt động marketing với chi phí là 27.000 triệu và kì
vọng có 18.000 lượt tương tác mong đợi, cứ 27 click thì có 1 click đặt hàng và 1.2 triệu
hiển thị. Hãy tính chi phí cho từng lượt hiển thị, lượt click và lượt đặt hàng của công ty
trong thời gian hoạt động qua? Thu Thủy - giám đốc tiếp thị Internet của công ty Aladin
quyết định đặt mức giá tối đa là 200đ / lần nhấp. Vào cuối tuần, chị ta thấy rằng nhà cung