Hệ thống 5 tiêu chí của SocialLift giúp đo lường và đánh giá đúng Influencer

Thấu hiểu trăn trở của các thương hiệu trong việc đo lường và đánh giá Influencer, SocialLift đã nghiên cứu và giới thiệu hệ thống năm tiêu chí đánh giá (bao gồm Active User Rate, Relevance Score, Resonance Score, Sentiment Score và Influence Score) vào tháng 6/2019 vừa qua nhằm giúp thương hiệu ra quyết định dễ dàng, nhanh chóng và đúng đắn. 

“Điểm mù đầu tiên chính là Mức ảnh hưởng thực sự của Influencer đằng sau con số followers và mức độ phù hợp của nhãn hàng với công chúng mục tiêu”

SocialLift

Tại sao cần một hệ thống tiêu chí để đánh giá và đo lường Influencer?

Dù Influencer Marketing đã xuất hiện từ lâu và được các nhãn hàng sử dụng dưới nhiều hình thức, nhưng các Marketer vẫn “bó tay” trước bốn điểm mù khiến các chiến dịch phạm sai lầm và phải trả giá đắt.

Điểm mù đầu tiên chính là Mức ảnh hưởng thực sự của Influencer đằng sau con số followers và mức độ phù hợp của nhãn hàng với công chúng mục tiêu (ở đây là follower của influencer). Cho đến nay, ảnh hưởng thật của các Influencer vẫn là một ẩn số lớn, nhất là trong những lĩnh vực cạnh tranh cao như Hot Mom.

Đây là nhóm có lượng hồ sơ Influencer lớn nhất nhì thị trường, và cũng dễ bị thương mại hoá và có mức độ “ảo” cao ngất ngưởng. 85% tổng số profile Hot Moms mà SocialLift thu thập được có dấu hiệu can thiệp bất thường vào lượng người theo dõi, và có số lượng active followers (hồ sơ người theo dõi có hoạt động thường xuyên trên Mạng xã hội) chưa tới 70%.

Ví dụ, hồ sơ bên dưới của một Hot mom có đến 246k followers nhưng chưa đến 30% trong số đó là active followers. Chọn Hot mom này tức nhãn hàng đã lãng phí tiền của vào hơn 172k hồ sơ ảo hoặc ít hoạt động trên mạng xã hội.

Thông thường, ngân sách dành cho Influencer Marketing không hề nhỏ, và Influencer càng “hot” thì chi phí bỏ ra càng cao. Nhưng làm sao biết số tiền đầu tư một post của Influencer nói riêng và chiến dịch Influencer Marketing nói chung là hiệu quả? Likes và shares có thể phản ảnh độ ảnh hưởng của Influencer chứ không thể đánh giá toàn bộ hiệu quả của chiến dịch. Nghiêm trọng hơn là việc lượng likes và shares này không đến từ đối tượng mà nhãn hàng nhắm đến, nên tác động về nhận thức và hành động mà chiến dịch tạo ra sẽ không đáng kể so với ngân sách chi trả.

Ví dụ một ngân hàng có tên tuổi quảng bá thẻ VISA công nghệ cao đã chi không ít để giới thiệu sản phẩm thông qua cầu thủ Trần Đình Trọng trong giai đoạn “hot” nhất trong năm 2018. Vấn đề nằm ở chỗ 90% follower của Trọng là các bạn trẻ từ 18-24 tuổi, 32% là sinh viên.

Đây có phải là đối tượng hiệu quả để thương hiệu giới thiệu thẻ VISA công nghệ cao? Không rõ hành động mà thương hiệu này kỳ vọng followers của Trọng thực hiện là gì nhưng trong gần 2,000 comments của post này chỉ có một vài lần tên thương hiệu được nhắc đến, gần như hoàn toàn “vô hình” giữa những lời thăm hỏi, bày tỏ tình cảm của fan với chàng cầu thủ tài năng.

Trong Influencer Marketing, comment liên quan đến chủ đề/thương hiệu là một chỉ số quan trọng để hiểu rõ nhu cầu/hứng thú của followers (Target Audience) đến sản phẩm/thông điệp cũng như giúp đánh giá hiệu quả của Influencer/chiến dịch. Tuy nhiên, việc theo dõi, đọc hiểu và đánh giá hàng ngàn comment của followers gần như là “nhiệm vụ bất khả thi” với hầu hết Marketers.

Điểm mù thứ ba chính là mức độ liên quan giữa Influencer và ngành hàng/lĩnh vực mà nhãn hàng lựa chọn. Sự tương quan này chính là mấu chốt giúp tạo ra sự tin cậy của followers về nội dung đăng tải, vì vậy Influencer phải là gương mặt nổi bật, có đủ tầm ảnh hưởng tích cực trong lĩnh vực mà thương hiệu lựa chọn. Ví dụ một Hot Face sẽ có mức độ liên quan thấp đến lĩnh vực bỉm sữa hay tài chính, nên độ tin cậy của Influencer trong hai lĩnh vực này là không cao.

Cuối cùng, “Influencer có đang được yêu thích?” chính là câu hỏi mà nhãn hàng nếu không cập nhật thông tin thường xuyên (real-time) sẽ khó mà trả lời được. Sức khỏe thương hiệu cá nhân Influencer có thể quyết định sự thành bại của chiến dịch chỉ trong một đêm. Không có dữ liệu được cập nhật kịp thời, hàng trăm triệu đầu tư của nhãn hàng có khả năng “bốc hơi”, thậm chí còn tốn gấp nhiều lần để giải quyết khủng hoảng. Điển hình Nike đã thiệt hại 1,7 triệu USD doanh thu khi chọn Influencer Tiger Wood vào thời điểm anh đang vướng vào bê bối tình cảm.

Nhãn hàng khi không trả lời được bốn câu hỏi trên chỉ có thể ra quyết định dựa trên cảm tính và những nghiên cứu không toàn diện, nên dễ bị mắc vào những sai lầm không đáng có. Sau năm năm nghiên cứu, từ tháng 6/2019 SocialLift đã cho ra đời hệ thống các chỉ số đo lường và đánh giá Influencer, sẽ giúp thương hiệu tối thiểu hoá sai sót do “thiếu thông tin” từ đó có được các quyết định đúng đắn.

“SocialLift được phát triển từ nền tảng Big Data, Machine Learning và AI thừa hưởng từ YouNetGroup và kinh nghiệm năm năm dẫn đầu thị trường về Social Research (với YouNetMedia và Buzzmetrics)”

SocialLift