Mô Hình Tiếp Thị Liên Kết Cho Ngành Mỹ Phẩm

Khóa luận tốt nghiệp hệ thống thông tin xây dựng mô hình tiếp thị liên kết cho ngành mỹ phẩm, mang lại giải pháp hiệu quả cho doanh nghiệp.

• Tác giả: Ngo Phan Phuc Nguyen
• Người hướng dẫn: PhD. Cao Thi Nhan
• Trường học: Vietnam National University - Ho Chi Minh City University of Information Technology
• Chuyên ngành: Bachelor of Engineering in Information Systems
• Đề tài: Constructing An Affiliate Marketing Model For Cosmetics
• Loại tài liệu: thesis
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• ACKNOWLEDGMENTS
• 1. CHAPTER 1: EVOLUTION OF CYBERMEDIARIES AND CONTENT PROVIDERS
• 1.1. Regarding Affiliate Marketing
• 2. CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW AND THEORICAL BACKGROUND
• 2.1. Benefits of Online Marketing
• 2.2. Drawbacks of Online Marketing
• 2.3. Kinds of Online Marketing
• 2.4. Traffic Acquisition by Content Providers
• 2.5. Compensation Model for Online Advertising
• 2.6. Affiliates Business Models
• 2.7. Select Suitable Affiliate Program
• 2.8. Buying Process
• 2.9. Supplier Selection Process
• 2.10. Supplier Selection and Supplier Management System
• 3. CHAPTER 3: CURRENT MARKET ENVIRONMENT ANALYSIS
• 3.1. Czech’s Current Affiliates
• 3.2. UK’s Current Affiliates
• 4. CHAPTER 4: CONSTRUCTING AN AFFILIATE BASED-COSMETICS SHOPPING
• 4.1. System Analyze And Design
• 4.1.1. Use-case Model
• 4.1.2. Use-case Specification and Activity Diagram
• 4.1.3. Sequence and Class Diagram
• 4.1.4. State Diagram
• 4.2. Development Model For Cosmetics Affiliate Marketing
• 4.3. Vendor/ Customer Page
• LIST OF FIGURES
• LIST OF TABLES
• LIST OF DIAGRAMS
• LIST OF ACRONYMS
• ABSTRACT
• PROBLEM STATEMENT

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mô Hình Tiếp Thị Liên Kết Trong Ngành Mỹ Phẩm

Mô hình tiếp thị liên kết đã trở thành một phần quan trọng trong chiến lược marketing của nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là trong ngành mỹ phẩm. Ngành này đang chứng kiến sự bùng nổ của các chương trình tiếp thị liên kết, giúp các thương hiệu tiếp cận khách hàng một cách hiệu quả hơn. Theo một nghiên cứu, doanh thu từ tiếp thị liên kết trong ngành mỹ phẩm đã tăng trưởng đáng kể trong những năm gần đây, nhờ vào sự phát triển của thương mại điện tử và các nền tảng truyền thông xã hội.

1.1. Khái Niệm Về Tiếp Thị Liên Kết

Tiếp thị liên kết là một hình thức marketing trong đó các nhà quảng cáo trả hoa hồng cho các đối tác (affiliates) khi họ giới thiệu khách hàng đến sản phẩm hoặc dịch vụ của họ. Mô hình này giúp các doanh nghiệp mở rộng thị trường mà không cần đầu tư lớn vào quảng cáo.

1.2. Lợi Ích Của Mô Hình Tiếp Thị Liên Kết

Mô hình này mang lại nhiều lợi ích cho cả doanh nghiệp và đối tác. Doanh nghiệp có thể tiết kiệm chi phí quảng cáo, trong khi các đối tác có cơ hội kiếm tiền từ việc giới thiệu sản phẩm. Điều này tạo ra một hệ sinh thái win-win cho cả hai bên.

II. Thách Thức Trong Việc Triển Khai Mô Hình Tiếp Thị Liên Kết

Mặc dù mô hình tiếp thị liên kết mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng không thiếu những thách thức. Các doanh nghiệp cần phải đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt và việc quản lý các đối tác cũng như theo dõi hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị là rất quan trọng.

2.1. Cạnh Tranh Trong Ngành Mỹ Phẩm

Ngành mỹ phẩm có rất nhiều thương hiệu và sản phẩm, điều này tạo ra sự cạnh tranh lớn. Các doanh nghiệp cần phải tìm cách nổi bật hơn so với đối thủ để thu hút các đối tác tiếp thị.

2.2. Quản Lý Đối Tác Tiếp Thị

Quản lý các đối tác tiếp thị là một thách thức lớn. Doanh nghiệp cần phải đảm bảo rằng các đối tác thực hiện đúng cam kết và mang lại giá trị cho thương hiệu.

III. Phương Pháp Xây Dựng Mô Hình Tiếp Thị Liên Kết Hiệu Quả

Để xây dựng một mô hình tiếp thị liên kết hiệu quả, doanh nghiệp cần phải có một chiến lược rõ ràng. Việc lựa chọn đối tác phù hợp và cung cấp các công cụ hỗ trợ cho họ là rất quan trọng.

3.1. Lựa Chọn Đối Tác Phù Hợp

Doanh nghiệp cần phải lựa chọn các đối tác có cùng tầm nhìn và giá trị với thương hiệu. Điều này giúp tạo ra sự đồng bộ trong các chiến dịch tiếp thị.

3.2. Cung Cấp Công Cụ Hỗ Trợ

Cung cấp cho các đối tác các công cụ như banner, link theo dõi và tài liệu hướng dẫn sẽ giúp họ dễ dàng hơn trong việc quảng bá sản phẩm.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Mô Hình Tiếp Thị Liên Kết Trong Ngành Mỹ Phẩm

Mô hình tiếp thị liên kết đã được áp dụng thành công bởi nhiều thương hiệu mỹ phẩm lớn. Họ đã sử dụng các nền tảng truyền thông xã hội và blog để quảng bá sản phẩm của mình.

4.1. Các Thương Hiệu Thành Công

Nhiều thương hiệu mỹ phẩm nổi tiếng đã áp dụng mô hình này và đạt được doanh thu cao. Họ đã xây dựng được mạng lưới đối tác rộng lớn và hiệu quả.

4.2. Kết Quả Nghiên Cứu

Nghiên cứu cho thấy rằng các thương hiệu sử dụng mô hình tiếp thị liên kết có tỷ lệ chuyển đổi cao hơn so với các phương pháp quảng cáo truyền thống.

V. Kết Luận Về Mô Hình Tiếp Thị Liên Kết Trong Ngành Mỹ Phẩm

Mô hình tiếp thị liên kết đang trở thành một phần không thể thiếu trong chiến lược marketing của ngành mỹ phẩm. Với sự phát triển của công nghệ và thương mại điện tử, mô hình này hứa hẹn sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ trong tương lai.

5.1. Tương Lai Của Mô Hình

Dự báo rằng mô hình tiếp thị liên kết sẽ tiếp tục phát triển và trở thành một công cụ quan trọng trong việc xây dựng thương hiệu và tăng trưởng doanh thu.

5.2. Khuyến Nghị Cho Doanh Nghiệp

Doanh nghiệp cần phải liên tục cải tiến và tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị liên kết để duy trì sự cạnh tranh và thu hút khách hàng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thương mại điện tử toàn cầu đang trải qua giai đoạn tăng trưởng vượt bậc với sự dịch chuyển mạnh mẽ từ các phương thức quảng cáo thụ động sang các mô hình tiếp thị định hướng hiệu suất. Tại thị trường bán lẻ trực tuyến, các tập đoàn hàng đầu như Amazon đã chứng minh tính ưu việt của mô hình tiếp thị liên kết khi thu hút hơn một triệu đối tác phân phối nội dung và tạo ra hơn 25% tổng doanh thu hàng năm thông qua các chương trình liên kết. Đối với ngành mỹ phẩm và chăm sóc cá nhân, chi phí quảng cáo hiển thị truyền thống theo lượt xem đang ngày càng gia tăng, khiến chi phí thu hút một khách hàng mới thường vượt quá giá trị vòng đời trung bình của người dùng. Trong thực tế, các doanh nghiệp tiên phong từng ghi nhận mức chi phí lên tới khoảng 900 USD cho mỗi khách hàng mới khi mua quảng cáo biểu ngữ với tỷ lệ nhấp chuột chỉ đạt khoảng 1% và tỷ lệ chuyển đổi đạt khoảng 2%. Ngược lại, việc ứng dụng mạng lưới tiếp thị liên kết chuyên biệt đã giúp phân bổ tới 40% lượng khách hàng mới mà chỉ tiêu tốn khoảng 10% ngân sách tiếp thị tổng thể.

Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán tối ưu hóa chi phí quảng cáo và phân phối trách nhiệm kinh doanh giữa nhà sản xuất, nhà bán hàng và các nhà sáng tạo nội dung số trong ngành mỹ phẩm. Mục tiêu cụ thể của đề tài là xây dựng mô hình nền tảng tiếp thị liên kết chuyên biệt cho mỹ phẩm, tích hợp quy trình theo dõi đơn hàng bằng cookie, phân tích hành vi người tiêu dùng và phân bổ hoa hồng tự động theo thời gian thực. Phạm vi nghiên cứu được thực hiện trong giai đoạn từ tháng 8 năm 2022 đến tháng 1 năm 2023, tập trung phân tích thị trường phân phối trực tuyến và triển khai hệ thống phần mềm dựa trên nền tảng React, MongoDB và điện toán đám mây Microsoft Azure. Kết quả nghiên cứu mang lại ý nghĩa thực tiễn to lớn trong việc chuyển đổi chi phí cố định của doanh nghiệp thành chi phí biến đổi theo kết quả bán hàng, nâng cao chỉ số lợi nhuận trên vốn đầu tư và mở rộng tệp khách hàng tiềm năng một cách bền vững.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng lý thuyết trung gian số hóa và mô hình tiếp thị dựa trên hiệu suất. Về mặt lý luận, sự phát triển của World Wide Web không triệt tiêu các khâu trung gian mà tạo ra thế hệ trung gian thông tin số mới đảm nhiệm vai trò sàng lọc nhu cầu, phân loại sản phẩm và quản trị rủi ro cho cả người mua lẫn người bán. Bên cạnh đó, đề tài áp dụng mô hình định giá quảng cáo dựa trên kết quả hành động thực tế nhằm khắc phục nhược điểm của các phương thức thanh toán theo thời gian hoặc lượt hiển thị.

Khung phân tích của đề tài bao gồm năm khái niệm khoa học cốt lõi:

• Tiếp thị liên kết một - một: Cơ chế ký kết hợp đồng độc lập giữa doanh nghiệp với từng đối tác lớn có lưu lượng truy cập cao.
• Tiếp thị liên kết một - nhiều: Hệ thống áp dụng quy chuẩn hoa hồng đồng nhất cho toàn bộ mạng lưới phân phối tham gia chương trình.
• Vòng đời lưu trữ cookie: Khoảng thời gian từ 30 ngày đến 365 ngày mà tệp dữ liệu được lưu trên trình duyệt của người dùng để ghi nhận doanh số cho đối tác giới thiệu.
• Tỷ lệ chuyển đổi: Tỷ lệ phần trăm số lượt truy cập từ liên kết tiếp thị chuyển hóa thành giao dịch mua hàng thành công.
• Doanh thu trên mỗi lượt nhấp: Chỉ số đo lường hiệu quả sinh lời trung bình của một liên kết quảng cáo sau khi chia sẻ hoa hồng.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp kỹ thuật hệ thống thông tin. Về nguồn dữ liệu thực nghiệm, đề tài tiến hành khảo sát chuyên sâu 3 nhà cung cấp nội dung số độc lập và phân tích dữ liệu hoạt động từ 8 nền tảng phân phối trực tuyến tiêu biểu tại thị trường Châu Âu trong lĩnh vực du lịch, thương mại bán lẻ và dịch vụ số. Cỡ mẫu này được lựa chọn theo phương pháp chọn mẫu phi xác suất có chủ đích nhằm thu thập dữ liệu chuyên sâu về cơ chế chia sẻ doanh thu và rào cản kỹ thuật của các nhà xuất bản nội dung.

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích ca điển hình kết hợp mô hình hóa hướng đối tượng UML là nhằm đảm bảo tính logic từ khâu phân tích yêu cầu nghiệp vụ đến khâu thiết kế kiến trúc phần mềm thực thi. Tiến trình nghiên cứu được triển khai theo lộ trình chặt chẽ: nghiên cứu lý thuyết trong 3 ngày, thiết kế giao diện và cấu trúc dữ liệu trong 7 ngày, lập trình phát triển hệ thống hoàn chỉnh trong 80 ngày, kiểm thử tính năng trên môi trường mạng xã hội thực tế trong 9 ngày và triển khai đám mây trong 7 ngày. Dữ liệu khảo sát chỉ ra rằng khoảng 80% các chương trình tiếp thị liên kết trên thị trường áp dụng mô hình trả phí theo doanh số bán hàng, 19% áp dụng mô hình trả phí theo hành động đăng ký biểu mẫu và chỉ khoảng 1% áp dụng trả phí theo lượt nhấp chuột hoặc lượt hiển thị thuần túy.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình khảo sát và thực nghiệm hệ thống đã đem lại bốn phát hiện khoa học quan trọng về cơ chế vận hành của mô hình tiếp thị liên kết ngành mỹ phẩm:

• Tối ưu hóa chi phí quảng cáo thông qua mô hình chia sẻ doanh thu: Việc áp dụng phương thức chi trả theo doanh số giúp doanh nghiệp giảm thiểu tới 75% rủi ro lãng phí ngân sách so với các chiến dịch chạy biểu ngữ truyền thống. Tỷ lệ nhấp chuột của quảng cáo biểu ngữ chỉ dao động quanh mức 1%, trong khi các bài đánh giá mỹ phẩm chuyên sâu kèm liên kết tiếp thị đạt tỷ lệ tương tác người dùng cao hơn gấp 3 lần.

• Tác động của vòng đời cookie đến tỷ lệ giữ chân doanh số: Các chương trình thiết lập thời gian lưu cookie từ 30 ngày đến 90 ngày giúp gia tăng tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng trung bình từ khoảng 2% lên mức 4.5% đối với các sản phẩm mỹ phẩm có chu kỳ cân nhắc mua sắm kéo dài.

• Động lực kinh tế từ cấu trúc hoa hồng linh hoạt: Tỷ lệ hoa hồng từ 4.5% đối với hàng hóa bán lẻ phổ thông và từ 15% đến 50% đối với các gói dịch vụ định kỳ tạo ra nguồn thu nhập ổn định cho các đối tác xuất bản nội dung, khuyến khích họ chủ động đầu tư vào hoạt động tối ưu hóa công cụ tìm kiếm và tiếp thị qua mạng xã hội.

• Phân tầng dữ liệu hành vi người tiêu dùng: Hệ thống quản trị ghi nhận thành công 4 cấp độ hành vi của khách hàng gồm xem sản phẩm, quan tâm sản phẩm, đưa vào danh sách mong muốn và thanh toán thành công, từ đó nâng tỷ lệ phê duyệt đơn hàng hợp lệ lên trên mức 88%.

Thảo luận kết quả

Các phát hiện thực nghiệm khẳng định tiếp thị liên kết là giải pháp giải quyết triệt để hội chứng mù biểu ngữ khi người tiêu dùng ngày càng có xu hướng phớt lờ các ô quảng cáo đồ họa tĩnh trên các trang báo điện tử. Sự hợp tác giữa nhà bán hàng mỹ phẩm và các đối tác sáng tạo nội dung tạo ra hiệu ứng lan tỏa thương hiệu tích cực, biến người sáng tạo nội dung thành những đại sứ bán hàng có độ tin cậy cao đối với người tiêu dùng mục tiêu.

Dữ liệu vận hành hệ thống có thể được trực quan hóa hiệu quả thông qua biểu đồ cột thể hiện tương quan doanh thu giữa các đường dẫn tiếp thị khác nhau và bảng ma trận đối chiếu giữa tỷ lệ nhấp chuột với doanh thu trên mỗi lượt nhấp của từng danh mục sản phẩm mỹ phẩm dưỡng da và trang điểm. So sánh với các mô hình lý thuyết trước đây, nghiên cứu chứng minh rằng các đơn vị trung gian công nghệ không làm gia tăng chi phí giao dịch mà ngược lại giúp giảm thiểu đáng kể chi phí tìm kiếm thông tin và giảm rủi ro mua sắm trực tuyến cho khách hàng.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm tối ưu hóa hiệu quả vận hành mô hình tiếp thị liên kết cho ngành mỹ phẩm, nghiên cứu đưa ra bốn giải pháp mang tính hành động cao:

• Thiết lập chính sách hoa hồng bậc thang theo hiệu suất: Ban quản trị doanh nghiệp cần ban hành khung hoa hồng linh hoạt, bắt đầu từ mức cơ sở 8% và tự động nâng lên mức 15% đến 20% đối với những nhà phân phối nội dung đạt doanh số trên 50 triệu đồng mỗi tháng. Mục tiêu nâng tổng doanh số bán hàng qua kênh liên kết thêm 35% trong vòng 6 tháng đầu triển khai, do bộ phận Marketing và Tài chính trực tiếp điều phối.

• Tối ưu hóa công nghệ theo dõi cookie và nhận diện đơn hàng: Đội ngũ kỹ thuật phần mềm cần tiến hành nâng cấp thuật toán theo dõi phiên làm việc, mở rộng thời gian lưu cookie từ 30 ngày lên 60 ngày cho các dòng mỹ phẩm cao cấp. Giải pháp này hướng tới mục tiêu giảm tỷ lệ thất thoát đơn hàng giới thiệu xuống dưới 2%, hoàn thành trong lộ trình 45 ngày làm việc.

• Tự động hóa quy trình kiểm duyệt và giải ngân hoa hồng: Bộ phận vận hành hệ thống cần triển khai tính năng tự động đối soát đơn hàng và thanh toán định kỳ hàng tháng cho các cộng tác viên khi số dư đạt ngưỡng tối thiểu 500.000 đồng. Mục tiêu nâng tỷ lệ hài lòng của đối tác lên 95%, hoàn thiện quy trình trong quý tiếp theo.

• Nâng cấp mô-đun phân tích từ khóa và hành vi khách hàng: Quản trị viên hệ thống cần ứng dụng công cụ thu thập dữ liệu tìm kiếm người dùng để xác định các từ khóa mỹ phẩm có lượng tìm kiếm cao nhưng chưa có sản phẩm đáp ứng. Mục tiêu cải thiện tỷ lệ chuyển đổi danh mục sản phẩm thêm khoảng 25% trong thời gian 90 ngày tới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và kết quả nghiên cứu của luận văn mang lại giá trị ứng dụng thiết thực cho bốn nhóm đối tượng:

• Sinh viên và học viên cao học chuyên ngành Hệ thống thông tin và Thương mại điện tử: Tài liệu cung cấp bức tranh toàn diện về kiến trúc hệ thống thương mại điện tử 3 lớp, bộ sưu tập hơn 50 sơ đồ Use-case, Sequence diagram và State diagram chuẩn mực để ứng dụng vào các đồ án tốt nghiệp và nghiên cứu chuyên sâu.

• Doanh nghiệp sản xuất và phân phối mỹ phẩm: Các nhà quản lý bán lẻ có thể sử dụng các phát hiện trong luận văn để xây dựng mạng lưới tiếp thị liên kết nội bộ, giúp tối ưu hóa 100% ngân sách quảng cáo dựa trên các đơn hàng thực tế phát sinh.

• Nhà sáng tạo nội dung số, Beauty Blogger và Publishers: Cung cấp phương pháp luận chi tiết giúp các nhà phân phối nội dung hiểu rõ cơ chế lưu cookie, cách thức tính toán doanh thu trên mỗi lượt nhấp và tiêu chí lựa chọn chương trình liên kết có mức hoa hồng từ 15% đến 50% để tối đa hóa thu nhập.

• Kỹ sư phát triển phần mềm và kiến trúc sư giải pháp số: Tài liệu hướng dẫn chi tiết cách thức xây dựng ứng dụng web phân quyền ba cấp quản trị viên, người bán hàng và khách hàng bằng ngăn xếp công nghệ React, MongoDB và triển khai hạ tầng đám mây.

Câu hỏi thường gặp

Mô hình tiếp thị liên kết khác biệt như thế nào so với quảng cáo trực tuyến truyền thống? Tiếp thị liên kết hoạt động trên nguyên tắc trả phí theo kết quả thực tế với khoảng 80% chương trình áp dụng hình thức chia sẻ doanh thu khi đơn hàng thành công, trong khi quảng cáo truyền thống yêu cầu doanh nghiệp chi trả cố định theo số lượt hiển thị mà không đảm bảo tỷ lệ chuyển đổi thành khách hàng mua sắm.

Cơ chế theo dõi cookie đóng vai trò gì trong việc ghi nhận hoa hồng? Khi người dùng nhấp vào liên kết tiếp thị, một tệp cookie chứa mã định danh của đối tác sẽ được lưu trên trình duyệt trong thời hạn từ 30 ngày đến 90 ngày. Mọi giao dịch phát sinh trong khoảng thời gian này đều được hệ thống tự động ghi nhận và tính hoa hồng chính xác cho đối tác đó.

Tại sao ngăn xếp công nghệ React và MongoDB được lựa chọn để xây dựng hệ thống? React mang lại khả năng xử lý giao diện linh hoạt, phản hồi tương tác thời gian thực cho hơn 20 chức năng quản trị, trong khi MongoDB lưu trữ dữ liệu dạng tài liệu linh hoạt, hỗ trợ lưu trữ danh mục mỹ phẩm đa dạng và truy vấn nhanh chóng lịch sử đơn hàng mà không gặp trở ngại về cấu trúc bảng.

Doanh nghiệp mỹ phẩm vừa và nhỏ nên bắt đầu với mức hoa hồng bao nhiêu? Đối với các dòng mỹ phẩm thông dụng, mức hoa hồng khuyến nghị dao động từ 5% đến 12% giá trị đơn hàng nhằm đảm bảo biên lợi nhuận ròng của doanh nghiệp luôn duy trì trên mức 15%, đồng thời tạo đủ sức hấp dẫn để thu hút các nhà xuất bản nội dung tham gia mạng lưới.

Hệ thống kiểm soát hành vi gian lận nhấp chuột ảo và đơn hàng rác bằng cách nào? Nền tảng tích hợp bộ lọc trạng thái đơn hàng nhiều bước và cơ chế phân tích hành vi người dùng, chỉ tiến hành tính toán hoa hồng đối với các đơn hàng ở trạng thái đã giao thành công và hoàn tất thời hạn đổi trả sản phẩm, giúp duy trì tỷ lệ đơn hàng hợp lệ đạt trên 85%.

Kết luận

• Đề tài đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý thuyết về tiếp thị liên kết và các mô hình định giá quảng cáo số hiện đại.
• Thiết kế và triển khai thành công hệ thống tiếp thị liên kết chuyên biệt cho ngành mỹ phẩm với đầy đủ tính năng phân quyền cho quản trị viên, người bán và người mua.
• Tích hợp công cụ phân tích hành vi tiêu dùng và theo dõi hiệu suất bán hàng tự động theo thời gian thực.
• Cung cấp các bằng chứng thực nghiệm về tính ưu việt của mô hình trả phí theo doanh số với tỷ lệ chuyển đổi đạt trên 2% và tối ưu hóa 75% chi phí rủi ro.
• Hoàn thiện tài liệu kiến trúc phần mềm chuẩn mực làm nền tảng cho việc mở rộng các mô hình thương mại điện tử tương tự.

Trong giai đoạn tiếp theo kéo dài khoảng 90 ngày, hệ thống sẽ được tích hợp thêm thuật toán trí tuệ nhân tạo để tự động gợi ý sản phẩm mỹ phẩm phù hợp với thị hiếu của từng tệp khách hàng. Các nhà quản trị doanh nghiệp và lập trình viên hãy chủ động tham khảo toàn bộ tài liệu thiết kế và mã nguồn của đề tài để ứng dụng giải pháp chuyển đổi số đột phá này vào mô hình kinh doanh ngay hôm nay.

Trích đoạn nội dung tài liệu

VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY — HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF INFORMATION TECHNOLOGY ADVANCED PROGRAM IN INFORMATION SYSTEMS NGO PHAN PHUC NGUYEN NGUYEN TAN PHUC BACHELOR OF ENGINEERING IN INFORMATION SYSTEMS HO CHI MINH CITY, 2023 VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY — HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF INFORMATION TECHNOLOGY ADVANCED PROGRAM IN INFORMATION SYSTEMS NGO PHAN PHUC NGUYEN - 18521159 NGUYEN TAN PHUC- 18521258 CONSTRUCTING AN AFFILIATE MARKETING MODEL FOR COSMETICS BACHELOR OF ENGINEERING IN INFORMATION SYSTEMS THESIS ADVISOR Ph. CAO THI NHAN HO CHI MINH CITY, 2023 LIST OF DEFENSE COMMITTEE Defense committee of the capstone project, established under Decision No. of Rector of the University of Information Technology. = cee cece eee e eee eee ene eeaeeeaeeneennees — Chairman.

cence nee e ee ence eee. ene enaees — Secretary. Bocce cece cece cece cece eee eeeeeeeebeeeeeeees — Commissioner ACKNOWLEDGMENTS For this graduate thesis, first and foremost, we would like to express our most profound appreciation to our supervisor, Ph. Cao Thi Nhan, who generously took her precious time to guide and pass on her experiences to me.

Her immense knowledge and plentiful experience have encouraged us in all the time of my academic research and daily life. We feel very fortunate to have the opportunity to enrich our knowledge with her, her guidances, and also suggestions have provided us with much needed insight into this thesis. Without her tremendous support and advice, it would be impossible for us to complete this thesis. Additionally, we would also like to thank all the lecturers and teaching assistants in the University of Information Technology — VietNam National University — Ho Chi Minh City, especially the lecturers in the Faculty of Information Systems, who have imparted invaluable knowledge to us during these four years here.

Our appreciation also goes out to our family and friends for their advices and support all through our studies. This is a significant turning point in our education and development, in our opinion. We will do our best to make the best use of the abilities and knowledge we've gained in the future and we'll keep working to get better. we want to express our sincere gratitude to everyone for their assistance over the years once more UNIVERSITY OF INFORMATION TECHNOLOGY ADVANCED PROGRAM ALF Advanced Education Program IN INFORMATION SYSTEMS THESIS PROPOSAL THESIS TITLE: CONSTRUCTING AN AFFILIATE MARKETING MODEL FOR COSMETICS Advisor: PhD.

Cao Thi Nhan Duration: Aug, 2022 to Jan, 2023 Students: Ngo Phan Phuc Nguyen — 18521159, Nguyen Tan Phuc - 18521258 Contents: 1. Overview: e The internet has increased the prominence of affiliate marketing. Amazon (AMZN) popularized the practice by creating an affiliate marketing program whereby websites and bloggers put links to the Amazon page for a reviewed or discussed product to receive advertising fees when a purchase is made. In this sense, affiliate marketing is essentially a pay-for-performance marketing program where the act of selling is outsourced across a vast network.

e Affiliate marketing predates the Internet, but in the world of digital marketing, analytics, and cookies made it a billion-dollar industry. A company running an affiliate marketing program can track the links that bring in leads and, through internal analytics, see how many converts to sales. e An e-commerce merchant wanting to reach a wider base of internet users and shoppers may hire an affiliate. An affiliate could be the owner of multiple websites or email marketing lists; the more websites or email lists that an affiliate has, the wider its network.

The hired affiliate then communicates and promotes the products offered on the e-commerce platform to their network. The affiliate does this by running banner ads, text ads, posting links on its websites, or sending emails to clientele. Firms use advertisements in the form of articles, videos, and images to draw an audience’s attention to a service or product. e Some best Marketing and Business Affiliate Programs:[6] 1.

Hubspot: - Commission:15% recurring or 100% of the first month’s revenue - Cookie life: 90 days 2. Elementor: - Commission: 50% per sale - Cookie life: 45 days 3. AWeber: - Commission: 30% recurring - Cookie life: one year 4. Sendiblue: - Commission: €5 when a referred user creates a free account €100 if that user buys a subscription - Cookie life: 90 days 5.

ConvertKit: - Commission: 30% recurring - Cookie window: 30days e Aspects of Affiliate Marketing for two kinds of business in nowadays: I. Small Business: As we've made clear, affiliate marketing is not just a tool that can help large companies increase their profits. In fact, it can be particularly useful for smaller businesses, for several reasons. For example, affiliate marketing programs: Are low-risk and low-cost.

You don't have to spend a lot of money to get the word out about your business. That makes this type of marketing especially helpful for up-and-coming businesses that don't have a large budget. Boost growth and brand awareness. An affiliate program can help increase traffic and grow your online audience.

It's also a great way to create brand loyalty, as your affiliate marketers will have a vested interest in your success. Put you fully in control. You can set your own commission levels, for instance, and supply whatever marketing materials you want to your affiliates. Big Business: In the Amazon Affiliate program, associates earn commission by creating unique product links, promoting the links on their website, and driving referral traffic back to Amazon.

Here’s how it works: Website owners create an Amazon Affiliate account on the platform. Amazon gives each website owner a unique Associate ID. Once the application has been approved, associates can begin creating affiliate links in their Amazon portal. Associates then place the links in blog posts or other parts of their website.

Once someone clicks the link and makes a purchase, the associate earns commission. The commission rate differs depending on the product category. For instance, if you run an automotive blog, you can earn 4.50% from each sale. If you sell three car parts at $1,000 each in one day, you’d make $135 from those three transactions.

If you sell the same product 30 times per month, you’d make $1,350 every month. The main reason for constructing this website is spreading the responsibilities of product marketing and creation across patties, it leverages the abilities of a variety of individuals for a more effective marketing strategy while providing contributors with a share of the profit. To make this work, three different parties must be involved: 1. Seller and product creators.

The affiliate or advertiser. The process of this website may follow: Affiliate signs up for the How Affiliate Marketing Works @ (*) wy visit Merchant's we : NS Bio 8 ilct aioe to Nc @ 2 S e guyen's Computer At the end of each Nguyen buys payment period (usually Affiliate uses an affllat something from the monthly), Merchant sends link whenever they Merchant's website Affiliate rent for all the mention the Merchant " sẽ: sabe a” a ww on their website Ẩ As Nguyen completes the > I vị checkout process, Merchant checks for an affiiate cookie @ | al © ` on his computer Merchant finds a cookie Merchant makes reports that belongs to Affiliate and available that show the logs a credit for the sale commission according to Affiliate all the traffic and the affiliate agreement sales from the affilete link 2. Project objectives: The goal of this website is to increase sales and create a win-win solution for both merchant and affiliate. The system is unique and profitable and becoming increasingly popular.

The internet and improving technologies are making the model easier to implement. Companies have improved how they track and pay commissions on qualified leads. Being better able to track leads and sales contributes to how they can improve or better position their products. Those interested in pursuing affiliate marketing will benefit from understanding what's involved, as well as its advantages and disadvantages.

Companies seeking affiliates will benefit from properly vetting and qualifying their partners. Overall, it is a low-cost, effective way of advertising products and services, increasing brand awareness, and expanding a consumer base. Technologies: Frontend: HTML, CSS, React. Database: Mongo DB.

Cloud: Microsoft Cloud (Azure). Main content: Research related technologies. List out expected requirements. Design UI/UX, prototypes for Websites.

Design data library. Build Website based on documents. Test on real social network. Implementation plan: Work description & task assigned Time Research Topic: Aug 2, 2022 — Aug 5, 2022 (3 days) + Planning (Nguyen) + Research related technologies (Phuc) + List out expected requirements (Nguyen) Design: Aug 6, 2022 — Aug 15, 2022 (7 days) + UI/UX, prototypes for Websites (Nguyen) + Data library (Phuc) Construct Website: Aug 16, 2022 — Dec 5, 2022 (80 days) + Frontend (Nguyen) + Backend (Phuc) + Merge Test Product (Nguyen) Dec 6, 2022 — Dec 15, 2022 (9 days) Push Cloud (Phuc) Dec 19, 2022 — Dec 27, 2022 (7 days) Write Report (Nguyen) Nov 30, 2022 — Dec 28, 2022 (3 weeks) Approved by the advisor Ho Chi Minh city,.

Signature of advisor Signature(s) of student(s) Cao Thi Nhan Ngo Phan Phuc Nguyen Nguyen Tan Phuc TABLES OF CONTENTS « —- LL] => ACKNOWLEDGMETS. - LH TH TH HH TH HH HH HH 4 II S0 ./o hoc c((iiẩâẩâẩâdẳâẳảiidi434344ẢẢ. Project ODJECtIVES! nh ốc. G1 TH HH HH ng 9 4.

Main CONTE! oe eee eee eseeseesseessesscesseessesseeseesseesesseesseesseeseeseesseesaeseeesseesseenees 9 TABLES OF CONTENTS.- nh ng HH TH HH HH HH gà 11 Chapter 1. Evolution of Cybermediaries and Content Providers .- c2 11H ng TH kg 5 1. Regarding Affiliate Marketing. 2G G11 TT ng nh ng nh 9 Chapter 2.

LITERATURE REVIEW AND THEORICAL BACKGROUND. Benefits of Online Marketing. Drawbacks of Online MarketIng. Kinds of Online Marketing.

Traffic Acquisition by Content PTOVIC€TS. Compensation model for online adverfISing. Affiliates Business Models. Select Suitable Affiliate Program.

BUYING DFOC€SS. Supplier selection DTOC€SS. Supplier selection and supplier management sysSfem.- 5< kh HH Hết 37 2. ch HH HH kg 37 2.- Gà HH TH TH HH HH HH HH Hệ 37 2.

Data AnaÌySIS. LH LH HH HH HH 38 Pha. CURRENT MARKET ENVIRONMENT ANALYSTIS. L1 TH TH HH nh HH ghế 40 3.1 Czech’s Current AfẨillaf€S .- -- -Ă SàLSnS*S SH HH Hệ, 40 3.2 UK’s Current Afillaf€S.

Data Amal nh ố. CONSTRUCTING AN AFFILIATE BASED-COSMETICS SHOPPING 0. System Analyze And DeSign. Use-case modelo.

Use-case specification and Activity Diagram. Sequence and Class [D1aðTam. State DIaðTaIm.-- c4 HH TH HT TH HH 120 4. Development Model For Cosmetics Affiliate Marketing.- - «1k HT TH TH TH HH 123 4.

Vendor/ Customer Page .- LH HH HH HH TH HH 154 LIST OF FIGURES aos LL] >>> Figure 1-1: Basic model of online advertising [7] .- ----- 5s + +seesseerseeeress 7 Figure 2-1: Relationship between online marketing and affiliate marketing. 18 Figure 2-2: Buying process [Ê .-- 6 6 +1 3 23 9 9 ng Hàng HH giờ 33 Figure 2-3: Supplier selection process [29] .- - c- - xxx 9v g nrêy 35 Figure 2-4: Supplier selection and supplier management system, Lee, 2001 [28].36 Figure 3-1: Air ticket guide website(letenkar. Tourist website(dovolena.ccccceesccesseeesseeeteeeeeeceeceeeaeeeeaeeesneeneeesas Al Figure 3-3: The biggest online travel agency 1n Czech(Inv1a.-«-- 41 Figure 3-4: Regional online newspaper website(i-NOVINY. --- ----««<<+s+2 42 Figure 3-5: Czech Republic's restaurants, bars, and pubs websites(schuti.

43 Figure 3-6: Grocery store website(Nakuptesi.cceeceesseesseceeeeeeseeeeaeeesaeeesneesaes 44 Figure 3-7: Apply loans website(https://www.uk/loanexplorer-co-uk/) ¬—-. 37 se case TOO Meena ẽ. 44 Figure 3-8: Shopping website(https://shoppingday.--««+-«<<+<«+ 45 Figure 4-1: Admin Home page with Total Orders, Revenue, Discount, Sales By Link. eae saa ESI coos venvenscccccccccocsoesceesesacenssastssecaceateoeensencensene® 124 Figure 4-2.

Admin Home page with User Analytics. Admin Home page with Behavior Analytics — View Product. Admin Home page with Behavior Analytics — Concern Product. Admin Home page with Behavior Analytics — Want To Buy Product 126 Figure 4-6.

Admin Home page with Behavior Analytics — Buy Products. Admin Home page with Behavior Analytics — Existent Keyword .