Server-side Tracking และงาน MarTech ขั้นสูงสำหรับ LINE
หัวข้อเชิงเทคนิคสำหรับทีม MarTech เช่น Server-side Tracking, Data Layer และการต่อระบบภายในกับ LINE
วันหนึ่งอยากเปลี่ยนจากตารางชีตมาเป็น CRM จริงจัง ข้อมูลแชทที่เก็บไว้วันนี้จะย้ายตามไปได้ไหม
ร้านที่โตขึ้นมักถึงจุดที่ตารางชีตไม่พอใช้ ต้องย้ายไป CRM หรือระบบหลังบ้านใหม่ บทความนี้ชวนออกแบบวิธีเก็บข้อมูลวันนี้ให้ย้ายวันหน้าได้ง่าย ไม่ต้องนับหนึ่งใหม่
ทราฟฟิกจาก Search Console พุ่ง แต่ทำไมแชท LINE ไม่มา วัด SEO ให้ตรงจุดที่ยอดขายอยู่ในแชท
Search Console เป็นเครื่องมือที่ดีมากสำหรับดูอันดับและคลิก แต่ไม่เคยบอกว่ามีกี่คนที่ทักแชทจริง บทความนี้เสนอวิธีต่อจุดข้อมูล SEO กับยอดสนทนาในแชท
เขียนหลายสิบบทความเรื่องเดียวกันให้กลายเป็น Topic Authority โดยไม่แย่งอันดับกันเอง
บทความจำนวนมากในหัวข้อเดียวช่วยสร้างความเชี่ยวชาญในสายตา Google ได้จริง แต่ถ้าวางโครงสร้างผิด มันจะแย่งอันดับกันเองจนไม่มีบทไหนขึ้นสูง บทความนี้เสนอวิธีวางโครงให้เสริมกัน
ความเร็วเว็บ มือถือ และ Schema มีความหมายแค่ไหน เมื่อยอดขายจริงเกิดขึ้นนอกเว็บในแชท
หลายทีมมองว่า technical SEO เป็นเรื่องเทคนิคที่ไม่เกี่ยวกับยอดขาย แต่ความเร็วเว็บและ Schema กลับส่งผลต่ออัตราการกดแชทมากกว่าที่หลายคนคิด บทความนี้อธิบายว่าทำไม
ทำคอนเทนต์ลึกแค่ไหนถึงพอ ก่อนที่หน้าเยอะเกินจะแย่งคลิกแชทกันเอง
ยิ่งเขียนคอนเทนต์ลึกครอบคลุมทุกคำค้นย่อย ยิ่งดูดีต่อ SEO แต่ถ้าหน้าเยอะเกินไปจนแย่งอันดับกันเอง ยอดแชทรวมอาจไม่เพิ่มตามจำนวนหน้า บทความนี้ชวนคิดเรื่องจุดพอดี
ขายซอฟต์แวร์คุมคุณภาพให้โรงหลอมโลหะเฉพาะทาง วัดผลยังไงเมื่อผู้ซื้อทั่วประเทศมีแค่ 40 ราย
เมื่อกลุ่มผู้ซื้อ B2B มีอยู่จริงแค่หลักสิบราย การวัดผลแบบเปอร์เซ็นต์และค่าเฉลี่ยใช้ไม่ได้ผลดีเหมือนตลาดใหญ่ บทความนี้ชวนคิดใหม่ว่าการวัดผลควรเปลี่ยนไปแบบไหน
อัดงบแอดเพิ่มสองเท่าในหนึ่งสัปดาห์ แล้วอัตราปิดการขายร่วงทั้งที่ยอดทักพุ่ง
หลายร้านคิดว่าเพิ่มงบแอดคือทางลัดของการโต แต่ถ้าทีมแชทรับไม่ทัน อัตราปิดการขายจะร่วงเร็วกว่าที่คิด บทความนี้อธิบายกลไกที่ทำให้เงินที่จ่ายเพิ่มกลับได้ยอดขายน้อยลง
ออเดอร์ทะลุ 100 ต่อวันแล้วเริ่มพัง จุดที่พังก่อนไม่ใช่โฆษณาอย่างที่คิด
ร้านแชทที่เคยขายคนเดียวได้สบาย พอออเดอร์ข้ามหลักร้อยต่อวันมักเริ่มพังโดยไม่รู้ตัว บทความนี้ไล่จุดที่พังจริงจากหน้างาน ซึ่งส่วนใหญ่ไม่ใช่งบโฆษณาอย่างที่หลายคนเข้าใจ
ลูกค้าคนเดียวกัน แต่ร้านเห็นเป็นสามคนคนละคนใน LINE อีเมล และบัตรสมาชิก ปัญหาที่มองไม่เห็นแต่เสียเงินจริง
หลายธุรกิจเก็บข้อมูลลูกค้าไว้คนละที่ LINE ชุดหนึ่ง อีเมลชุดหนึ่ง บัตรสมาชิกอีกชุด ทำให้มองไม่เห็นภาพรวมว่าลูกค้าคนเดียวกันมีมูลค่าจริงเท่าไหร่ บทความนี้เล่าวิธีเริ่มรวมข้อมูลให้เป็นภาพเดียว
ตั้ง AI ให้ปลุกแชทเก่าที่เงียบหายอัตโนมัติ แล้วยอดที่ปิดได้ ควรนับเป็นของแอดเก่าหรือแอดใหม่
AI ตามลูกค้าที่หายไปกลับมาให้อัตโนมัติเป็นฟีเจอร์ที่ช่วยกู้ยอด แต่พอปิดการขายได้จริง หลายทีมนับ attribution ผิดจนงบโฆษณาดูดีเกินจริงหรือแย่เกินจริง
ให้เครดิตแค่ข้อความสุดท้ายก่อนโอนเงิน คือกับดักที่ทำให้มองข้ามแอดที่สร้างความสนใจจริง
แอดมินมักจำได้แค่ประโยคสุดท้ายก่อนลูกค้าโอนเงิน แล้วสรุปว่านั่นคือเหตุผลที่ปิดได้ ทั้งที่โฆษณาที่สร้างความสนใจตั้งแต่ต้นอาจสำคัญกว่า ชี้จุดพลาดที่พบบ่อยในทีมขาย
ลูกค้าคลิกโฆษณาวันนี้ แต่ปิดในไลน์อีกหกสัปดาห์ให้หลัง นี่คือกรณีที่ต้องใช้ Time-Decay Attribution กับสินค้าที่ตัดสินใจนาน
ธุรกิจ B2B หรือสินค้าราคาสูงมักมีช่องว่างหลายสัปดาห์ระหว่างคลิกแรกกับวันปิดในแชท Time-Decay Attribution ช่วยแบ่งเครดิตให้จุดใกล้วันปิดมากกว่าจุดแรกที่ห่างไกล