Bậc người ảnh hưởng chỉ là quy ước

Bảng tư vấn nào cũng nói micro là từ 10.000 đến 100.000 người theo dõi. Nếu bạn là trưởng marketing của một thương hiệu trà thảo mộc ở Cần Thơ, câu hỏi nên đặt trước khi chọn người là: ai vạch ra hai con số đó, và chúng có đo được gì không?

Các bậc người ảnh hưởng được định nghĩa thế nào?

Theo Campbell và Farrell (2020), người ảnh hưởng là người đăng lên mạng xã hội để đổi lấy thù lao, bằng tiền hoặc bằng hiện vật như sản phẩm, dịch vụ, chuyến đi (Campbell và Farrell, 2020). Họ chia thành năm nhóm. Bảng dưới đây gom lại điều bài viết nói về từng nhóm. Cột giá là số bài nêu, phần lớn không kèm nguồn riêng.

Vì sao nói đây là quy ước?

Có bốn dấu hiệu: ba nằm trong bài của Campbell và Farrell, một nằm trong bài của Lou và Yuan.

Một, các ngưỡng là sự tổng hợp. Campbell và Farrell viết rằng họ rút từ nhiều nguồn để dựng năm nhóm, và tham khảo tài liệu ngành của Hiệp hội Nhà quảng cáo quốc gia Mỹ (2018) và Launchmetrics (2018) (Campbell và Farrell, 2020). Trong bài không có phép đo nào cho thấy tại 10.000 hay 100.000 điều gì đổi hướng.

Hai, hai nhóm trên cùng chạm mốc 1 triệu. Celebrity thường có trên 1 triệu người theo dõi, mega từ 1 triệu trở lên. Điểm tách thực sự là người đó nổi tiếng từ ngoài mạng xã hội hay không (Campbell và Farrell, 2020). Tác giả cũng viết rằng các nhóm dựa không chỉ trên số người theo dõi mà trên cả mức chân thực, mức dễ gần, chuyên môn và vốn văn hoá (Campbell và Farrell, 2020). Một khi tiêu chí không chỉ là một con số, người chấm có thể xếp cùng một người vào hai bậc.

Ba, giá và hiệu quả phần lớn là số kể lại. Mức 250.000 USD một bài của celebrity được bài dẫn từ một bài trên Digiday năm 2017 và mô tả là mức họ "khét tiếng" tính (Campbell và Farrell, 2020). Mức 50.000 và 5.000 USD không kèm nguồn. Nhận định nano có tương tác cao nhất cũng không kèm nguồn hay số liệu; ý micro và macro đáng tiền hơn nhờ tương tác cao hơn dẫn một bài trên Forbes năm 2018 (Campbell và Farrell, 2020). Bài là tổng quan, không có dữ liệu tự đo.

Bốn, điều thực sự dự đoán hiệu quả có vẻ nằm ở chỗ khác. Lou và Yuan (2019) khảo sát người dùng mạng xã hội theo dõi ít nhất một người ảnh hưởng. Phần tóm tắt kết luận rằng giá trị thông tin, độ đáng tin, sức hấp dẫn và mức giống người theo dõi làm tăng niềm tin vào bài có gắn thương hiệu, và niềm tin ấy tác động tới nhận biết thương hiệu và ý định mua (Lou và Yuan, 2019). Số người theo dõi không có trong danh sách. Tôi chỉ đọc phần tóm tắt, nên không biết bài có kiểm số người theo dõi như biến phụ hay không.

Điều này không có nghĩa bậc vô dụng. Bài gắn celebrity với vốn văn hoá và các sản phẩm xa xỉ phô trương, và nói khán giả của macro muốn được như họ; micro và nano có sự dễ gần và vẻ chân thực, nên nhiều người thấy lời giới thiệu của micro "chân thực" hơn của người nổi tiếng lớn (Campbell và Farrell, 2020). Bậc là cách nói tắt cho việc người đó thiên về chức năng nào. Chỉ khi con số 10.000 hay 100.000 bị đọc như điểm gãy thì nó mới gây hại: một người 9.800 theo dõi và một người 10.200 theo dõi không khác nhau theo kiểu bài mô tả.

Nếu không chọn theo bậc thì chọn theo gì?

Chọn theo chức năng bạn cần. Campbell và Farrell cho rằng mọi người ảnh hưởng, dù lớn hay nhỏ, đều mang ba chức năng: tệp khán giả (tiếp cận tự nhiên, nhắm đúng người, sự chú ý), người bảo chứng (địa vị người nổi tiếng, chuyên môn, hoặc là người tiêu dùng như mình) và người quản lý mạng xã hội (làm nội dung, hoạch định, chăm cộng đồng) (Campbell và Farrell, 2020). Họ coi số người theo dõi là điểm khởi đầu hợp lý để ước tiếp cận, nhưng nhấn mạnh định giá đủ phải tính cả các nguồn giá trị này (Campbell và Farrell, 2020).

Campbell và Farrell cũng khuyên thương hiệu có thể dùng nhiều người ở các bậc khác nhau trong cùng chiến dịch để tận dụng điểm mạnh riêng của từng bậc (Campbell và Farrell, 2020). Họ lưu ý rằng thương hiệu chịu trách nhiệm đảm bảo bài của người ảnh hưởng có công bố quảng cáo đầy đủ, và dẫn hướng dẫn của cơ quan Mỹ; bài này không bàn quy định ở Việt Nam (Campbell và Farrell, 2020). Cột "Xem gì" ở bảng trên rút từ Campbell và Farrell; cột "Dấu hiệu đáng ngờ" là gợi ý của tôi.

Còn một việc cần kiểm trước khi ký. Số người theo dõi là con số nổi nhất, và cũng là chỗ bài nêu rủi ro bot. Campbell và Farrell, dẫn Daniels (2018), ghi nhận nhiều người ảnh hưởng vẫn mua bot theo dõi dù các hãng đã nhìn vào bình luận và lượt chia sẻ (Campbell và Farrell, 2020). Vì vậy lời khuyên của bài, xem cả phổ tương tác và lịch sử số người theo dõi, là lý do để nghi ngờ một nhãn bậc cho đến khi đã xem số liệu phía sau.

Ngân sách 30 triệu đồng nên chia thế nào?

Ví dụ dưới đây hoàn toàn giả định. Thương hiệu "Trà Sương Sớm", các con số và hai tỷ lệ tương tác đều do tôi bịa, và tỷ lệ không phải mức điển hình của ngành.

Ví dụ giả định. Trà Sương Sớm ra mắt dòng trà gừng mật ong ở Cần Thơ, ngân sách tối đa 30 triệu đồng. Phương án A: một người có 300.000 người theo dõi (macro theo bảng trên), báo giá 25 triệu đồng một bài, tỷ lệ tương tác giả định 0,6%. Phương án B: mười người dưới 10.000 người theo dõi, trung bình 5.000, mỗi người nhận sản phẩm trị giá 300.000 đồng cộng 2,5 triệu đồng phí làm nội dung, tỷ lệ tương tác giả định 6%.

Hai dòng cuối đảo chiều. Theo chi phí mỗi người theo dõi, A rẻ gấp nhiều lần. Theo chi phí tương tác, B rẻ hơn. Không bảng nào nói bên nào bán được nhiều trà hơn, vì con số đó không có trong ví dụ. Với mục tiêu "mọi người ở Cần Thơ biết thương hiệu tuần ra mắt", tôi nghiêng về A. Với mục tiêu "người lạ dám thử vị mới", chức năng cần là niềm tin từ người giống họ, và tôi nghiêng về B, rồi kiểm bình luận thật của từng người trước khi gửi hàng. Cả hai nghiêng này là suy luận của tôi từ Campbell và Farrell và từ Lou và Yuan (Campbell và Farrell, 2020; Lou và Yuan, 2019), không phải kết quả đã đo.

Cách chia này hợp nếu thương hiệu có thể đo số đơn gắn với từng người, ví dụ qua mã giảm giá riêng. Nó không hợp nếu bạn không có cách gắn đơn với nguồn: khi đó bảng chỉ so được tiếp cận và tương tác, và ranh giới nano hay macro không giúp được gì thêm.

Đào sâu: nguồn nào cho biết gì, và chưa kiểm được gì?

Tôi đọc toàn văn bài của Campbell và Farrell, "More than meets the eye: The functional components underlying influencer marketing" (Business Horizons, 2020, tập 63, số 4, trang 469 đến 479), qua một bản PDF công khai do một trường đăng, không phải trang của nhà xuất bản. Đó là bản chuyển đổi tự động; Hình 1 của bài là hình minh hoạ và tôi dựng lại bảng từ phần chữ, không từ hình. Tôi chưa đọc các nguồn mà bài dẫn: bài Digiday của Chen (2017) về giá celebrity, bài Forbes của Wissman (2018) về giá trị micro và macro, và tài liệu ngành dùng để định nghĩa nhóm (Hiệp hội Nhà quảng cáo quốc gia Mỹ và Launchmetrics, cùng năm 2018). Với Lou và Yuan, tôi chỉ đọc phần tóm tắt; tôi không biết bài đo người theo dõi bằng cách nào, mẫu là ai và hiệu ứng mạnh đến đâu.

Có ba giới hạn. Một, thư viện chỉ có một nguồn nêu ngưỡng nên tôi không đặt được nhiều nguồn cạnh nhau. Nhận định "quy ước" dựa vào việc chính tác giả mô tả cách họ dựng bảng, không dựa vào so sánh các nguồn. Hai, các nhận định về giá và tương tác trong bài của Campbell và Farrell phần lớn không kèm nguồn, hoặc dẫn nguồn ngành khoảng 2017 đến 2018, và đã cũ. Ba, bài Campbell và Farrell là bài tổng quan, không có dữ liệu thị trường Việt Nam; ngưỡng ở đây không nên được lấy làm luật cho Việt Nam.