Tổng kho vật liệu tăng 47,5% chuyển đổi, giảm 30,6% CPA nhờ vận hành dữ liệu kết hợp AI

Nội thất - Xây dựng › Google Ads

Với ngân sách kế hoạch 50 triệu đồng/tháng, SEONGON tái cấu trúc Google Search, chuẩn hóa dữ liệu Call/Zalo và đưa AI vào quy trình phân tích truy vấn, phát triển mẫu quảng cáo và phát hiện bất thường. Trong hai chu kỳ vận hành có mức chi gần tương đương, số chuyển đổi tăng 47,5% và CPA giảm 30,6%.

Tổng kho vật liệu

Vật liệu xây dựng

Google Ads

Chuyển đổi

47,5%

Tăng tổng số chuyển đổi

CPA

30,6%

Giảm chi phí trên mỗi chuyển đổi

CTR

12%

CTR duy trì xuyên suốt các chu kỳ chính

Khách hàng

Tổng Kho Vật Liệu là đơn vị phân phối và thi công nhiều nhóm vật liệu xây dựng, vật liệu hoàn thiện và nội ngoại thất. Danh mục sản phẩm trải rộng từ tấm nhựa ốp tường, tấm nhựa giả đá, tấm Cemboard, gỗ công nghiệp đến cỏ nhân tạo và phụ kiện thi công. Doanh nghiệp phục vụ đồng thời khách hàng cá nhân, đội thợ, nhà thầu, đơn vị thiết kế và hệ thống đại lý tại nhiều tỉnh thành phía Nam.

Đặc thù “tổng kho” tạo ra lợi thế lớn về danh mục và khả năng cung ứng, nhưng cũng làm bài toán quảng cáo phức tạp hơn. Mỗi nhóm sản phẩm có một hệ từ khóa, mức độ cạnh tranh, đối tượng mua và hành trình ra quyết định khác nhau. Một cấu trúc quảng cáo dùng chung cho toàn bộ kho sản phẩm rất dễ khiến ngân sách bị phân tán hoặc dồn vào nhóm có nhiều lượt nhấp nhưng giá trị kinh doanh thấp.

Bối cảnh

Tổng Kho Vật Liệu lựa chọn Google Search là kênh trọng tâm nhằm tiếp cận người dùng đang chủ động tìm kiếm sản phẩm, bảng giá, địa điểm mua hoặc dịch vụ thi công. Ngân sách kế hoạch của dự án là 50 triệu đồng/tháng.

Trước yêu cầu mở rộng số lượng khách hàng tiềm năng, SEONGON không chỉ cần tạo thêm Call và Zalo mà còn phải giải quyết đồng thời bốn bài toán:

• Phủ đúng các nhóm truy vấn có nhu cầu mua hoặc yêu cầu báo giá, thay vì mua lưu lượng tìm hiểu chung chung.
• Phân biệt nhu cầu của chủ nhà, nhà thầu, đội thi công và đại lý.
• Đo lường được hiệu quả của các chuyển đổi chủ yếu diễn ra qua Call và Zalo.
• Duy trì khả năng mở rộng trong bối cảnh danh mục sản phẩm lớn, từ khóa nhiều biến thể và nhu cầu thay đổi theo từng khu vực.

Thách thức và Mục tiêu

1. Nhu cầu tìm kiếm lớn nhưng phân mảnh theo cách gọi sản phẩm

Cùng một sản phẩm có thể được người dùng tìm bằng nhiều tên khác nhau, chẳng hạn “tấm PVC vân đá”, “tấm nhựa giả đá”, “tấm ốp tường vân đá” hoặc các truy vấn gắn với giá, thi công, kích thước và địa phương. Chỉ riêng các nhóm sản phẩm chủ lực trong bộ nghiên cứu ban đầu đã tạo ra hàng chục nghìn lượt tìm kiếm mỗi tháng.

Nếu gom toàn bộ từ khóa gần nghĩa vào một nhóm, quảng cáo khó khớp chính xác với nhu cầu. Ngược lại, nếu chia quá nhỏ mà không có nguyên tắc, tài khoản sẽ phân tán dữ liệu và khó tối ưu bằng Smart Bidding.

2. Người tìm kiếm không phải lúc nào cũng là người ra quyết định cuối cùng

Khách hàng của ngành vật liệu xây dựng có thể là chủ nhà tìm mẫu và giá, thầu thợ tìm thông số và khả năng thi công, nhà thầu tìm nguồn cung hoặc đại lý quan tâm đến giá sỉ và tồn kho. Mỗi nhóm cần thông điệp và CTA khác nhau. Một quảng cáo chung có thể tạo CTR cao nhưng không đảm bảo tạo ra lead phù hợp với năng lực bán hàng.

3. Dữ liệu chuyển đổi nằm ngoài website

Phần lớn người dùng liên hệ qua điện thoại hoặc Zalo. Nếu chỉ đo lượt nhấp vào nút mà không theo dõi chất lượng cuộc gọi, truy vấn và phản hồi từ đội bán hàng, hệ thống có thể tối ưu theo tín hiệu dễ tạo nhưng không thực sự tạo ra doanh thu.

4. Ngân sách dễ bị phân tán giữa nhiều nhóm sản phẩm

Danh mục lớn tạo ra nhiều cơ hội tìm kiếm, nhưng không phải nhóm nào cũng có cùng biên lợi nhuận, khả năng cung ứng và tỷ lệ chốt. Nếu phân bổ ngân sách theo lượng tìm kiếm đơn thuần, những nhóm có volume cao có thể chiếm phần lớn ngân sách dù chưa chắc mang lại khách hàng phù hợp.

SEONGON cùng khách hàng đã thống nhất bốn mục tiêu triển khai:

• Xây dựng hệ thống Google Search có cấu trúc rõ ràng theo nhóm sản phẩm và search intent.
• Gia tăng tổng số Call/Zalo trong phạm vi ngân sách kế hoạch 50 triệu đồng/tháng.
• Giảm CPA nhưng không đánh đổi mức độ liên quan của truy vấn và chất lượng lead.
• Tạo nền dữ liệu đủ tin cậy để sử dụng chiến lược giá thầu tự động và tiếp tục mở rộng trong các giai đoạn sau.

Chiến lược & Giải pháp

1. Tái cấu trúc tài khoản theo sản phẩm, search intent và khu vực

SEONGON phân tách các nhóm chiến dịch theo từng cụm nhu cầu chính như tấm nhựa ốp tường, tấm nhựa giả đá, tấm Cemboard và cỏ nhân tạo. Trong mỗi cụm, từ khóa tiếp tục được phân loại theo ý định: tìm sản phẩm, hỏi giá, tìm đơn vị thi công, tìm tổng kho/đại lý và truy vấn theo địa phương.

Cách tổ chức này giúp đội ngũ kiểm soát đồng thời ngân sách dành cho từng nhóm sản phẩm, thông điệp xuất hiện trước từng nhu cầu và trang đích tương ứng. Các khu vực có kho hoặc khả năng giao hàng tốt được ưu tiên riêng, thay vì chạy phủ rộng trên toàn quốc ngay từ đầu.

2. Xây dựng bộ từ khóa theo ngôn ngữ thực tế của thị trường

Thay vì chỉ sử dụng tên gọi chuẩn trong catalogue, SEONGON mở rộng bộ từ khóa từ chính cách người dùng tìm kiếm: tên phổ thông, biến thể không dấu, truy vấn giá, kích thước, ứng dụng, địa phương và dịch vụ thi công. Search term được rà soát định kỳ để bổ sung từ khóa có tiềm năng và loại bỏ các truy vấn không phù hợp.

Đây là bước quan trọng với ngành VLXD, nơi tên sản phẩm kỹ thuật và tên gọi ngoài thị trường thường không hoàn toàn giống nhau. Việc bám sát ngôn ngữ thực tế vừa giúp mở rộng độ phủ, vừa hạn chế bỏ sót nhu cầu có khả năng chuyển đổi.

3. Chuẩn hóa hệ thống đo lường Call/Zalo và vòng phản hồi GCLID

SEONGON thiết lập và kiểm tra các chuyển đổi chính từ Call và Zalo, đồng thời theo dõi dữ liệu theo chiến dịch, từ khóa và truy vấn. Dữ liệu GCLID cùng phản hồi của khách hàng được sử dụng để nhận diện nhóm từ khóa tạo lead tốt, nhóm tạo liên hệ không phù hợp và các khu vực cần điều chỉnh.

Nhờ đó, việc tối ưu không dừng ở câu hỏi “chiến dịch nào có CPA rẻ”, mà chuyển sang “chiến dịch nào tạo ra đúng loại khách hàng doanh nghiệp có thể phục vụ”. Đây cũng là nền tảng để chuyển dần từ tối ưu theo lượt nhấp sang tối ưu theo chuyển đổi.

4. Ứng dụng AI như một lớp tăng tốc cho chuyên gia Ads

Điểm khác biệt trong quy trình dự án là AI không được dùng để thay thế người vận hành, mà đóng vai trò hỗ trợ xử lý dữ liệu nhanh hơn và giúp đội ngũ dành nhiều thời gian hơn cho các quyết định chiến lược.

SEONGON ứng dụng AI vào bốn nhóm công việc:

• Phân cụm search term: AI hỗ trợ gom truy vấn theo sản phẩm, intent, đối tượng và khu vực; phát hiện nhóm từ khóa rác hoặc biến thể mới cần xem xét. Chuyên gia Ads là người duyệt trước khi thêm từ khóa hoặc phủ định.
• Phát triển ma trận mẫu quảng cáo: từ dữ liệu từ khóa và USP, AI hỗ trợ tạo nhiều biến thể headline/mô tả theo nhóm nhu cầu như giá sỉ, giao hàng, độ bền, thi công và địa phương. Nội dung cuối cùng được kiểm tra lại về giới hạn ký tự, thông số và tính chính xác.
• Phát hiện bất thường: AI hỗ trợ tóm tắt những biến động lớn về CPC, CPA, conversion, tỷ lệ hiển thị và mức chi tiêu, giúp đội ngũ ưu tiên kiểm tra đúng khu vực đang có vấn đề.
• Chuyển dữ liệu thành insight: search term, câu hỏi của khách hàng và nhóm sản phẩm được quan tâm được tổng hợp thành đề xuất cho landing page, nội dung website và kế hoạch mở rộng từ khóa.

Nguyên tắc xuyên suốt là “AI đề xuất – chuyên gia kiểm duyệt – dữ liệu thực tế quyết định”. Cách tiếp cận này tận dụng tốc độ xử lý của AI nhưng vẫn tránh các rủi ro như phủ định nhầm từ khóa, viết sai thông số kỹ thuật hoặc điều chỉnh ngân sách quá mạnh dựa trên dữ liệu chưa đủ.

5. Phát triển thông điệp quảng cáo bám sát nhu cầu mua

Các mẫu Responsive Search Ads được xây dựng thành nhiều nhóm thông điệp: tổng kho/đại lý, giá và báo giá, thi công, giao hàng, mẫu mã, độ bền và ứng dụng sản phẩm. Sitelink và call extension được sử dụng để đưa người dùng đến đúng trang bảng giá, sản phẩm, dịch vụ hoặc liên hệ.

Với mỗi nhóm sản phẩm, thông điệp được thay đổi theo nhu cầu thực tế. Ví dụ, nhóm cỏ nhân tạo tập trung vào báo giá, bán theo mét, thi công và ứng dụng sân vườn; nhóm tấm ốp ưu tiên mẫu mã, khả năng chịu nước, khu vực cung ứng và giá theo loại sản phẩm.

6. Tối ưu theo từng giai đoạn học dữ liệu

Trong giai đoạn đầu, SEONGON kiểm soát chặt từ khóa, truy vấn, lịch chạy, thiết bị và khu vực để tạo dữ liệu sạch. Khi số chuyển đổi ổn định hơn, chiến dịch được chuyển dần sang tối ưu theo conversion/CPA, đồng thời ngân sách được ưu tiên cho các nhóm có khả năng mở rộng.

Đội ngũ không tăng ngân sách chỉ vì chiến dịch chưa tiêu hết, mà đối chiếu thêm tỷ lệ mất hiển thị, mức độ liên quan của search term và phản hồi lead. Những chiến dịch có biến động CPA được phân rã theo CPC, CTR, tỷ lệ chuyển đổi và cơ cấu truy vấn trước khi đưa ra quyết định.

Kết quả

Trong phạm vi ngân sách kế hoạch 50 triệu đồng/tháng, hai chu kỳ vận hành liên tiếp ghi nhận mức chi thực tế gần tương đương: khoảng 40,16 triệu đồng và 41,12 triệu đồng. Khi chi phí chỉ tăng khoảng 2,4%, hiệu quả chuyển đổi cải thiện rõ rệt:

• Tổng chuyển đổi tăng từ 246 lên 362,9, tương đương tăng 47,5%.
• CPA giảm từ 163.245 đồng xuống 113.303 đồng, tương đương giảm 30,6%.
• CPC giảm từ 4.658 đồng xuống 4.419 đồng, tương đương giảm 5,1%.
• CTR tiếp tục duy trì ở mức cao, tăng từ 12,32% lên 12,73%.
• Chu kỳ sau ghi nhận 73.114 lượt hiển thị và 9.306 lượt nhấp.

Kết quả cho thấy tăng trưởng không đến từ việc tăng mạnh chi tiêu, mà chủ yếu đến từ chất lượng cấu trúc tài khoản, dữ liệu chuyển đổi, khả năng kiểm soát truy vấn và quá trình tối ưu liên tục.

NHỮNG ĐIỂM NỔI BẬT SEONGON TẠO RA CHO DỰ ÁN

• Biến một danh mục sản phẩm lớn và phân mảnh thành cấu trúc Search có thể kiểm soát theo sản phẩm, intent và khu vực.
• Duy trì CTR trên 12%, cho thấy mức độ liên quan tốt giữa từ khóa, quảng cáo và nhu cầu tìm kiếm.
• Tăng 47,5% chuyển đổi trong khi mức chi chỉ tăng 2,4%.
• Giảm hơn 30% CPA nhờ tối ưu truy vấn, giá thầu và dữ liệu chuyển đổi, thay vì giảm độ phủ một cách cơ học.
• Đưa AI vào quy trình phân tích và sản xuất biến thể, đồng thời duy trì cơ chế human-in-the-loop để đảm bảo tính chính xác của ngành VLXD.
• Xây dựng vòng lặp dữ liệu giữa Ads, website và phản hồi khách hàng, tạo nền tảng mở rộng các nhóm sản phẩm tiếp theo.

BÀI HỌC TỪ DỰ ÁN

1. Với ngành VLXD, cấu trúc tài khoản quan trọng hơn việc chạy thật nhiều từ khóa

Danh mục càng lớn, doanh nghiệp càng cần xác định rõ nhóm sản phẩm nào đang tạo nhu cầu, nhóm nào tạo doanh thu và nhóm nào chỉ tạo lượng truy cập. Một cấu trúc tốt giúp Smart Bidding học đúng mục tiêu thay vì tự động dồn tiền vào nhóm dễ lấy conversion nhất.

2. AI chỉ hiệu quả khi được nuôi bằng dữ liệu chuyển đổi đáng tin cậy

AI có thể phân tích nhanh, phát hiện mẫu và tạo biến thể, nhưng không thể tự biết một cuộc gọi có phù hợp hay không nếu doanh nghiệp không phản hồi chất lượng lead. Conversion tracking và dữ liệu GCLID là lớp nền trước khi nghĩ đến tự động hóa sâu hơn.

3. Search term là dữ liệu nghiên cứu thị trường theo thời gian thực

Những truy vấn người dùng gõ trên Google phản ánh cách thị trường gọi tên sản phẩm, nhu cầu giá, ứng dụng và khu vực đang phát sinh nhu cầu. Khi được xử lý đúng, dữ liệu quảng cáo không chỉ giúp tối ưu CPA mà còn trở thành đầu vào cho SEO, nội dung và phát triển landing page.

KẾT LUẬN

Case study Tổng Kho Vật Liệu cho thấy Google Search vẫn là kênh tạo nhu cầu hiệu quả đối với doanh nghiệp VLXD có danh mục lớn, miễn là chiến dịch được xây dựng trên một hệ thống dữ liệu và cấu trúc phù hợp.

Với SEONGON, yếu tố AI không nằm ở việc bật thật nhiều tính năng tự động. Giá trị thực nằm ở khả năng kết hợp tốc độ xử lý của AI với kinh nghiệm của chuyên gia Ads, dữ liệu phản hồi từ khách hàng và sự am hiểu hành vi tìm kiếm đặc thù của ngành. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tạo thêm chuyển đổi, giảm chi phí và đồng thời xây dựng một hệ thống quảng cáo có khả năng mở rộng bền vững.