Làm sao để cân bằng giữa sáng tạo và hiệu quả mà không mài nhẵn mọi ý tưởng thành thứ an toàn? Đừng coi chúng là đối thủ, hãy đưa bằng chứng lên sớm hơn. Khi sản phẩm sáng tạo được pre-test trước khi ngân sách media được cam kết, dữ liệu không còn là phán quyết dành cho những sản phẩm dũng cảm mà trở thành công cụ giúp chúng tốt hơn.
Cuộc tranh luận này vừa được tiếp thêm lửa. Trong một cuộc phỏng vấn với Marketing Week, Sir John Hegarty gọi marketing hiện đại là “lặp lại, sáo rỗng, nhàm chán” và đổ lỗi cho các thương hiệu và agency toàn những “người tư duy bằng não trái”, hiểu bảng tính nhưng không hiểu ý tưởng. Bằng chứng của ông: “khoảng 95% sản phẩm mới ra mắt thất bại”, một tỷ lệ mà theo ông không hề thay đổi trong 20 năm qua dù có thêm bao nhiêu dữ liệu. Ông đúng về triệu chứng. Nhưng chẩn đoán cần thêm một bước. Vấn đề không nằm ở dữ liệu. Nó nằm ở thời điểm dữ liệu xuất hiện, và việc dữ liệu được dùng để làm gì.
Vì sao sáng tạo và hiệu quả có vẻ đối lập nhau?
Vì thứ tự diễn ra của mọi việc. Một cảnh quen thuộc: đội sáng tạo trình bày ba hướng đi. Người phụ trách performance phía khách hàng đặt một câu hỏi hợp lý: “Làm sao chúng ta biết cái này sẽ hiệu quả?” Không ai biết, nên hướng an toàn nhất thắng. Hoặc sản phẩm được tung ra và thử nghiệm bằng tiền thật.
Nếu hướng đi táo bạo sụt giảm trong tuần đầu tiên, nó bị tạm dừng. Đội ngũ rút ra bài học hiển nhiên và chơi an toàn hơn vào lần sau. Lặp lại điều đó vài năm, bạn sẽ có đúng cái ngành mà Hegarty mô tả.
Trong trình tự đó, dữ liệu hiệu quả chỉ xuất hiện sau quyết định quan trọng. Nó đóng vai trò như một buổi khám nghiệm khi mọi chuyện đã rồi, và chẳng ai làm việc tốt nhất khi đang chờ một buổi khám nghiệm như thế.
Vì sao chuyện này cứ lặp lại: phản hồi để kiểm soát và phản hồi để cung cấp thông tin
Thuyết Tự quyết (Self-Determination Theory) do hai nhà tâm lý học Edward Deci và Richard Ryan phát triển giải thích khá rõ điều này. Con người làm việc tốt nhất khi họ cảm nhận được ba điều: quyền tự chủ (có phần kiểm soát với công việc), năng lực (cảm thấy mình đang giỏi lên) và sự gắn kết (kết nối với những người mình làm việc cùng và làm việc cho).
Lý thuyết này đưa ra một phân biệt hữu ích. Cùng một con số có thể được tiếp nhận như sự kiểm soát hoặc như thông tin. Một dashboard dùng để đánh giá công việc sau khi tiền đã tiêu sẽ tạo cảm giác bị kiểm soát, và mọi người phản ứng bằng cách chơi an toàn. Một điểm số được chia sẻ sớm, khi đội ngũ vẫn còn có thể hành động, sẽ được cảm nhận như thông tin. Nó giúp nâng cao năng lực mà không tước công việc khỏi tay những người đã làm ra nó.
Còn có cả góc độ khán giả. Insight đằng sau bài viết này là: sự chân thực nảy nở trong những vết nứt của sự hoàn hảo. Góc cạnh thô ráp, đậm chất con người khiến một ý tưởng trở nên chân thật thường là thứ đầu tiên bị một quy trình phê duyệt e dè mài nhẵn. Beth Johnson của RP3 Agency, trong một bài tổng hợp ý kiến chuyên gia của Forbes Agency Council, đã cảnh báo rằng “nếu thiếu chiến lược sắc bén và óc phán đoán của con người, AI sẽ chỉ đẩy nhanh một cơn sóng thần của sự rập khuôn.” Nếu dùng đúng cách, pre-test sẽ cho ý tưởng thô ráp hơn những bằng chứng nó cần để sống sót qua quá trình đánh bóng.
Pre-test sáng tạo là gì, và điều gì đã thay đổi?
Pre-test sáng tạo là việc đánh giá quảng cáo hoặc concept trước khi chạy, nhằm dự đoán hiệu quả và tìm ra điểm yếu khi vẫn còn sửa được. Theo cách truyền thống, điều đó đồng nghĩa với panel khảo sát và focus group, hàng tuần nghiên cứu thực địa và một khoản phí mà chỉ ngân sách quảng cáo TV mới kham nổi.
AI đã thay đổi bài toán kinh tế. Giờ đây, concept có thể được chấm điểm theo các kết quả dự đoán, chẳng hạn khả năng người xem nhấp vào, chỉ trong vài phút thay vì vài tuần. Điều đó đưa pre-test đến gần với các sản phẩm social và digital vốn chưa bao giờ có ngân sách nghiên cứu, tức là phần lớn những gì agency độc lập làm ra.
Một lưu ý. Điểm số chỉ dự đoán đúng thứ mà nó được xây dựng để dự đoán. Điểm clickability cho bạn biết về phản ứng với quảng cáo đang hiện trước mắt một người. Nó không nói gì về tính khác biệt, việc xây dựng thương hiệu dài hạn hay việc ý tưởng có đúng với thương hiệu hay không. Những điều đó vẫn cần đến những người có gu.
Làm sao để dùng pre-test mà không giết chết ý tưởng táo bạo?
- Thống nhất mục tiêu trước khi chấm điểm. Quảng cáo này nhằm thu về một cú nhấp, một ấn tượng đọng lại hay một lượt chia sẻ? Chỉ dùng điểm số cho đúng mục tiêu mà nó thực sự đo lường.
- Chấm điểm hướng đi, không phải quảng cáo hoàn chỉnh. Thử nghiệm concept thô từ sớm, khi việc thay đổi còn rẻ và chưa ai gắn bó cảm xúc với bản dựng cuối cùng.
- Cho đội sáng tạo xem trước. Chia sẻ kết quả với những người làm ra sản phẩm trước khi khách hàng thấy. Điều này bảo vệ quyền tự chủ của họ và biến điểm số thành một bản brief để cải thiện.
- Đọc điểm số như một bản chẩn đoán. Tìm xem điều gì đang kéo concept đi xuống, chẳng hạn khung hình mở đầu, hook hay câu copy, và sửa yếu tố đó thay vì vứt bỏ cả ý tưởng.
- Bảo vệ một hướng đi táo bạo. Thống nhất từ trước rằng concept khác biệt nhất sẽ được tiếp tục nếu đạt điểm trong ngưỡng chấp nhận được, kể cả khi không đứng đầu bảng.
- Xác nhận trên thị trường với chi phí thấp. Dành một khoản ngân sách nhỏ đã thống nhất trước cho các hướng đi dẫn đầu trước khi mở rộng quy mô, và đưa kết quả thực tế trở lại để mọi người học được điểm số dự đoán được gì và không dự đoán được gì.
Bằng chứng nằm ở đâu, trước và sau khi có pre-test?
| Giai đoạn | Không có pre-test | Có pre-test |
|---|---|---|
| Duyệt concept | Ý kiến cá nhân; ai to tiếng nhất thì thắng | Điểm số hỗ trợ con mắt nghề nghiệp |
| Thuyết trình với khách hàng | “Hãy tin chúng tôi” | Có bằng chứng đứng sau hướng đi táo bạo |
| Tung chiến dịch media | Tiền thật được dùng để thử nghiệm sản phẩm chưa được kiểm chứng | Ngân sách dành cho các hướng đi đã được chấm điểm |
| Sụt giảm trong tuần đầu | Ý tưởng táo bạo bị tạm dừng | Đối chiếu với kết quả pre-test, rồi điều chỉnh |
| Điều đội ngũ học được | Lần sau chơi an toàn | Yếu tố nào hiệu quả, và vì sao |
Trên giấy, thay đổi này có vẻ nhỏ, nhưng trong thực tế lại rất lớn. Bằng chứng được dời từ cuối quy trình, nơi nó chỉ có thể phán xét, lên đầu quy trình, nơi nó có thể giúp ích.
AI nên hỗ trợ ở đâu, và nên đứng ngoài ở đâu?
Cũng bài tổng hợp ý kiến đó của Forbes đưa ra một cách phân chia hữu ích. Matt Jayson của Multiply cho rằng thiết lập chiến dịch và QA là phần việc dễ tự động hóa nhất: “Với một khách hàng đang tăng trưởng nhanh, con số đó dễ dàng lên tới 20 giờ mỗi tuần cho những công việc không ai nhìn thấy.” Natacha Grey của SWOON MEDIA mô tả giá trị đang dịch chuyển “từ việc làm ra tài sản sáng tạo sang việc đưa ra quyết định tốt hơn ở quy mô lớn.”
Đó là cách phân công lao động hợp lý. Hãy để máy móc lo phần thiết lập, QA, chỉnh kích thước và chấm điểm, để con người có thêm thời gian cho chính ý tưởng. Quan điểm của Hegarty vẫn đúng: dữ liệu có thể định hướng cho ý tưởng, nhưng không thể tự nghĩ ra ý tưởng.
Đây là lúc một công cụ chấm điểm chứng minh giá trị của mình. Defy Monitor chấm điểm concept theo clickability dự đoán trước khi chi ngân sách media, và cách chấm điểm của nó đã được kiểm chứng với hiệu quả quảng cáo thực tế, nên đội ngũ có thể biết một creative sẽ hiệu quả trước khi bỏ tiền cho nó. Bạn có thể xem cách tính năng này kết hợp với phần còn lại của nền tảng Defy. Quyết định ý tưởng nào đáng thực hiện vẫn thuộc về con người.
Tôi nên nói gì với một khách hàng muốn có bằng chứng trước khi chấp nhận ý tưởng táo bạo?
Hãy đồng ý, và cho họ thấy. Một khách hàng đòi bằng chứng không phải là kẻ thù của sáng tạo; họ thường là một marketer mà sếp của họ cũng sẽ hỏi đúng câu đó. Hãy đưa cho họ điểm số, lập luận đằng sau và một kế hoạch thử nghiệm nhỏ trên thị trường. Sau đó, hãy bảo vệ ý tưởng bằng chính giá trị của nó, với các con số đứng về phía bạn thay vì chống lại bạn.
