← กลับไปหน้าบทความ
การเงิน & ROI

สาขา A ปิดเยอะกว่าสาขา B เพราะเก่งกว่า หรือเพราะได้งบมากกว่า: normalize ก่อนเทียบ

02 ส.ค. 04:27 · อ่าน 1 นาที
สาขา A ปิดเยอะกว่าสาขา B เพราะเก่งกว่า หรือเพราะได้งบมากกว่า: normalize ก่อนเทียบ

สรุปสั้น ๆ

การจัดอันดับสาขาแฟรนไชส์จากยอดขายดิบเป็นวิธีที่ไม่เป็นธรรม เพราะแต่ละสาขาได้งบโฆษณาและอยู่ในพื้นที่ที่มีขนาดประชากรต่างกัน บทความนี้เสนอกรอบ normalize ตัวเลขด้วยงบโฆษณาต่อสาขาและขนาดตลาดในพื้นที่ ก่อนนำมาเปรียบเทียบ เพื่อให้เห็นว่าสาขาไหนบริหารจัดการเก่งจริง ไม่ใช่แค่โชคดีได้ทรัพยากรมากกว่า ตัวเลขในบทนี้เป็นตัวอย่างสมมติเพื่อสาธิตวิธีคิด ไม่ใช่ข้อมูลจากแฟรนไชส์ใด

เจ้าของแฟรนไชส์รายหนึ่งประกาศให้รางวัลสาขาที่ยอดขายสูงสุดประจำเดือนทุกเดือน จนวันหนึ่งผู้จัดการสาขาที่ไม่เคยได้รางวัลเลยมาบ่นให้ฟังว่าสาขาของเขาอยู่ในอำเภอเล็ก ๆ ที่มีประชากรน้อยกว่าสาขาที่ได้รางวัลถึงห้าเท่า และได้งบโฆษณาน้อยกว่าด้วย เขารู้สึกว่าแข่งขันไม่มีทางชนะตั้งแต่ต้น

นี่คือปัญหาที่พบบ่อยมากในธุรกิจแฟรนไชส์และร้านหลายสาขา การจัดอันดับจากยอดขายดิบเหมือนเป็นการเปรียบเทียบที่ยุติธรรม แต่จริง ๆ แล้วมันเทียบสิ่งที่ไม่เท่ากันตั้งแต่ต้น สาขาที่อยู่ในเมืองใหญ่มีฐานลูกค้าเยอะกว่าและมักได้งบโฆษณามากกว่าเป็นทุนเดิม การให้รางวัลตามยอดดิบจึงมักตกไปที่สาขาโชคดี ไม่ใช่สาขาที่บริหารเก่งที่สุด

บทความนี้จะพาวางกรอบ normalize ตัวเลขก่อนเปรียบเทียบสาขา ด้วยการหารด้วยงบโฆษณาและปรับตามขนาดตลาดในพื้นที่ เพื่อให้เห็นภาพที่เป็นธรรมกว่า ตัวเลขทุกชุดในบทนี้เป็นตัวอย่างสมมติเพื่ออธิบายวิธีคิด ไม่ใช่ข้อมูลจริงจากแฟรนไชส์ใด

ทำไมยอดขายดิบถึงเทียบกันไม่ได้ตรง ๆ

  • งบโฆษณาไม่เท่ากัน — สาขาที่ได้งบมากกว่าย่อมมีโอกาสดึงแชทเข้ามาเยอะกว่าโดยไม่เกี่ยวกับฝีมือบริหาร
  • ขนาดตลาดในพื้นที่ต่างกัน — สาขาในเมืองใหญ่มีฐานประชากรและกำลังซื้อมากกว่าสาขาในอำเภอเล็กอยู่แล้วโดยธรรมชาติ
  • คู่แข่งในพื้นที่ไม่เท่ากัน — บางสาขาแทบไม่มีคู่แข่งใกล้เคียง บางสาขาต้องแย่งลูกค้ากับร้านคล้ายกันหลายเจ้า
  • อายุของสาขาต่างกัน — สาขาที่เปิดมานานมีฐานลูกค้าประจำสะสมมากกว่าสาขาที่เพิ่งเปิดไม่กี่เดือน การเทียบยอดดิบข้ามช่วงอายุแบบนี้ไม่เป็นธรรมเช่นกัน

วิธี normalize: หารด้วยงบโฆษณาและปรับตามขนาดตลาด

ขั้นแรกคำนวณยอดขายต่อบาทงบโฆษณาของแต่ละสาขา เพื่อดูประสิทธิภาพการแปลงงบเป็นยอดขายโดยไม่เอาขนาดงบมาบิดเบือน จากนั้นปรับอีกชั้นด้วยดัชนีขนาดตลาด เช่น ใช้จำนวนประชากรในรัศมีให้บริการเป็นตัวหารเสริม เพื่อให้สาขาเล็กและสาขาใหญ่เทียบกันได้ยุติธรรมขึ้น หลักการนี้ต่อยอดจากแนวทางการตั้งมาตรฐานเปรียบเทียบสาขาในการเทียบผลงานหลายสาขาที่เคยพูดถึงไว้

สาขา (สมมติ)ยอดขายงบโฆษณายอด/งบโฆษณาดัชนีขนาดตลาดคะแนน normalize
สาขา A (เมืองใหญ่)800,00080,00010.0x5.02.0
สาขา B (อำเภอเล็ก)200,00015,00013.3x1.013.3
สาขา C (เมืองรอง)450,00040,00011.3x2.54.5

ภาพพลิกทันทีเมื่อ normalize แล้ว

จากตารางสมมติ สาขา A มียอดขายดิบสูงสุดและน่าจะได้รางวัลถ้าตัดสินจากยอดดิบ แต่พอ normalize ด้วยขนาดตลาดแล้ว สาขา B ที่อยู่ในอำเภอเล็กกลับมีคะแนนสูงกว่ามาก แปลว่าสาขา B บริหารจัดการทรัพยากรที่มีอยู่อย่างจำกัดได้คุ้มค่ากว่ามาก ขณะที่สาขา A แม้ยอดดิบสูงแต่ส่วนหนึ่งมาจากการมีตลาดใหญ่และงบเยอะเป็นทุนเดิม

การเห็นภาพแบบนี้เปลี่ยนวิธีให้รางวัลและวิธีเรียนรู้จากกันของทีมได้เลย แทนที่จะยกย่องแค่สาขาที่ยอดดิบสูงสุด ควรศึกษาว่าสาขา B ทำอะไรถึงคุ้มค่ากับทรัพยากรที่มีมากขนาดนี้ แล้วถอดบทเรียนไปใช้กับสาขาอื่น ซึ่งมีประโยชน์กว่าการเทียบยอดดิบเฉย ๆ มาก และเชื่อมโยงได้ดีกับแนวทางในการวินิจฉัยสาขาที่ผลงานต่ำกว่ามาตรฐาน

ใช้ตัวเลข normalize อย่างระมัดระวัง ไม่ใช่สูตรวิเศษ

  1. อย่าใช้คะแนน normalize เป็นเกณฑ์เดียวในการให้รางวัลหรือลงโทษ ควรใช้ควบคู่กับบริบทอื่น เช่น สาขาที่เพิ่งเปิดใหม่ควรได้รับการประเมินแยกจากสาขาที่เปิดมานานหลายปี
  2. ทบทวนดัชนีขนาดตลาดที่ใช้เป็นระยะ เพราะประชากรและกำลังซื้อในแต่ละพื้นที่เปลี่ยนแปลงได้ตามเวลา ดัชนีที่ตั้งไว้เมื่อสองปีก่อนอาจไม่สะท้อนความจริงวันนี้แล้ว
  3. แชร์ผลการ normalize ให้ทุกสาขาเห็นอย่างโปร่งใส พร้อมอธิบายวิธีคำนวณ เพื่อให้ผู้จัดการสาขาที่อยู่ในตลาดเล็กรู้สึกว่าถูกประเมินอย่างเป็นธรรม ไม่ใช่รู้สึกว่าแข่งขันไม่มีทางชนะตั้งแต่ต้น
  4. ใช้ผลลัพธ์นี้เป็นจุดเริ่มต้นของการถอดบทเรียนข้ามสาขา ไม่ใช่จุดจบของการประเมิน เพราะเป้าหมายสุดท้ายคือให้ทุกสาขาเรียนรู้จากกันและกัน ไม่ใช่แค่จัดอันดับใครเก่งกว่าใคร แฟรนไชส์ที่มีหลายสิบสาขาควรอ่านเพิ่มเรื่องการวัดผลแคมเปญข้ามหลายสาขาเพื่อวางระบบเก็บข้อมูลให้พร้อมรองรับการ normalize แบบนี้ตั้งแต่ต้น

สรุป

การจัดอันดับสาขาแฟรนไชส์จากยอดขายดิบมักไม่เป็นธรรม เพราะแต่ละสาขามีงบโฆษณาและขนาดตลาดในพื้นที่ต่างกันเป็นทุนเดิม การ normalize ด้วยงบโฆษณาและดัชนีขนาดตลาดก่อนเปรียบเทียบ ช่วยให้เห็นว่าสาขาไหนบริหารจัดการทรัพยากรที่มีอยู่ได้คุ้มค่าที่สุดจริง ๆ

ผลลัพธ์จากการ normalize ควรใช้เป็นจุดเริ่มต้นของการถอดบทเรียนและให้รางวัลอย่างเป็นธรรม ไม่ใช่สูตรวิเศษที่ตัดสินทุกอย่างเบ็ดเสร็จ และควรทบทวนดัชนีที่ใช้เป็นระยะให้ทันกับความเปลี่ยนแปลงของแต่ละพื้นที่

  • ยอดขายดิบเทียบกันไม่ได้ตรง ๆ เพราะงบโฆษณาและขนาดตลาดของแต่ละสาขาไม่เท่ากัน
  • normalize ด้วยยอดขายต่องบโฆษณา และปรับตามดัชนีขนาดตลาดในพื้นที่
  • ใช้ผล normalize เป็นจุดเริ่มต้นถอดบทเรียนข้ามสาขา ไม่ใช่คำตัดสินสุดท้าย

คำถามที่พบบ่อย

ใช้จำนวนประชากรอย่างเดียวเป็นดัชนีขนาดตลาดพอไหม

เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีแต่ยังไม่สมบูรณ์ ควรพิจารณาปัจจัยเสริมอื่นด้วย เช่น รายได้เฉลี่ยของพื้นที่หรือจำนวนคู่แข่งในรัศมีใกล้เคียง เพื่อให้ดัชนีสะท้อนศักยภาพตลาดจริงมากกว่าการนับหัวประชากรอย่างเดียว

สาขาที่เพิ่งเปิดไม่ถึงสามเดือน ควรเอามา normalize เทียบกับสาขาอื่นเลยไหม

ยังไม่แนะนำ เพราะสาขาใหม่มักมีช่วงเรียนรู้ระบบและสร้างฐานลูกค้าที่ยังไม่นิ่ง การเทียบตั้งแต่ต้นอาจทำให้ผู้จัดการสาขาใหม่ท้อใจโดยไม่จำเป็น ควรให้เวลาปรับตัวอย่างน้อยสามถึงหกเดือนก่อนนำเข้าสู่การเปรียบเทียบ

ตัวเลขในตารางตัวอย่างของบทนี้ใช้เป็นสูตรคำนวณตายตัวได้ไหม

ไม่ได้ เป็นค่าสมมติที่สร้างขึ้นเพื่อสาธิตแนวคิดการ normalize เท่านั้น น้ำหนักของแต่ละปัจจัยควรปรับให้เหมาะกับธุรกิจและตลาดของตัวเอง ไม่มีสูตรเดียวที่ใช้ได้กับทุกแฟรนไชส์

การ normalize แบบนี้ทำให้สาขาใหญ่รู้สึกเสียเปรียบไหม

อาจรู้สึกแบบนั้นในช่วงแรก แต่ควรอธิบายให้ชัดว่าจุดประสงค์ไม่ใช่การลดคุณค่าของสาขาใหญ่ แต่เพื่อให้เห็นภาพประสิทธิภาพที่แท้จริงของทุกสาขา สาขาใหญ่ที่บริหารดีก็ยังได้คะแนน normalize สูงได้เช่นกันถ้าใช้ทรัพยากรคุ้มค่าจริง

ควร normalize บ่อยแค่ไหน

รายเดือนกำลังดีสำหรับการติดตามแนวโน้ม แต่การตัดสินใจใหญ่ ๆ อย่างการให้รางวัลประจำปีควรดูค่าเฉลี่ยสะสมหลายเดือนแทนเดือนใดเดือนหนึ่ง เพราะตัวเลขรายเดือนอาจแกว่งจากปัจจัยชั่วคราว เช่น แคมเปญพิเศษหรือเหตุการณ์ในพื้นที่

อยากวัดผลโฆษณาเข้า LINE ให้ถึงยอดขาย?

ทดลองใช้ linli ฟรี 14 วัน ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต

เริ่มทดลองใช้ฟรี

บทความที่เกี่ยวข้อง

คู่มือเริ่มต้น LINE Conversion Tracking ในไทย ตั้งแต่ติดตั้งจนวัดยอดขายจริง
คู่มือเริ่มต้น LINE Conversion Tracking ในไทย ตั้งแต่ติดตั้งจนวัดยอดขายจริง
สำหรับคนที่เพิ่งเริ่มทำ LINE Conversion Tracking บทความนี้รวมทุกขั้นตอนตั้งแต่นิยาม Funnel ติดตั้งระบบ เชื่อมแพลตฟอร์ม จนถึงวางแผนช่วงทดลองใช้ให้ตัดสินใจได้จริงก่อนหมด Trial
LINE Tracking กับ PDPA ธุรกิจไทยควรเก็บข้อมูลอย่างไรให้เหมาะสม
LINE Tracking กับ PDPA ธุรกิจไทยควรเก็บข้อมูลอย่างไรให้เหมาะสม
ระบบ Tracking ไม่ได้ทำให้ธุรกิจผ่าน PDPA โดยอัตโนมัติ บทความนี้อธิบายว่าธุรกิจยังต้องรับผิดชอบอะไรเองบ้าง ตั้งแต่ Legal Basis ไปจนถึงการจำกัดข้อมูลที่ส่งไปแพลตฟอร์มโฆษณา
วิธีติดตั้ง Tracking Link และ Tracking Script สำหรับปุ่ม LINE บนเว็บไซต์
วิธีติดตั้ง Tracking Link และ Tracking Script สำหรับปุ่ม LINE บนเว็บไซต์
ก่อนติดตั้ง Tracking Link หรือ Script บนปุ่ม LINE ต้องเตรียมอะไรบ้าง บทความนี้เล่าขั้นตอนจริงตั้งแต่สิทธิ์เข้าถึงเว็บ ไปจนถึง Test Journey ก่อนเปิดใช้งาน ไม่ใช่แค่ก็อปโค้ดไปวาง