← กลับไปหน้าบทความ
ขั้นสูง (MarTech)

ยิงแอดตอนไหนคนปิดง่ายสุด: อ่าน heatmap ราย ชม.-วัน เพื่อขยับงบให้ตรงจังหวะ

02 ส.ค. 04:12 · อ่าน 1 นาที
ยิงแอดตอนไหนคนปิดง่ายสุด: อ่าน heatmap ราย ชม.-วัน เพื่อขยับงบให้ตรงจังหวะ

สรุปสั้น ๆ

dayparting คือการดูว่าช่วงเวลาไหนของวันและวันไหนของสัปดาห์ที่แชทปิดได้ดีที่สุด แล้วขยับงบโฆษณาไปให้ตรงจังหวะนั้น เพราะงบก้อนเดียวกันวางถูกเวลากับผิดเวลาให้ผลต่างกันมาก บทความนี้สอนทำ heatmap แบบง่ายและระวังกับดักการอ่าน ตัวเลขในตารางเป็นค่าสมมติเพื่อสาธิตวิธีคิด ไม่ใช่สถิติจริง

ร้านส่วนใหญ่ตั้งงบแอดแบบเฉลี่ยเท่ากันทั้งวันทั้งสัปดาห์ เพราะมันง่าย แต่ลูกค้าไม่ได้พร้อมซื้อเท่ากันทุกชั่วโมง คนทักตอนพักเที่ยงกับคนทักตอนตีหนึ่งมีความพร้อมและมีคนคอยตอบต่างกันมาก การเฉลี่ยงบเท่ากันจึงเท่ากับจ่ายแพงในช่วงที่ปิดยาก

dayparting คือการหาว่า ‘จังหวะทอง’ ของร้านคุณอยู่ตรงไหน แล้วเทงบไปตรงนั้นมากขึ้น ลดในช่วงที่เปล่าประโยชน์ ฟังดูเป็นเรื่องใหญ่ แต่จริง ๆ เริ่มจาก heatmap ง่าย ๆ ได้ ตัวเลขในบทนี้เป็นค่าสมมติเพื่อสาธิตวิธีอ่านล้วน ๆ

ทำ heatmap อัตราปิด ราย ชม.-วัน

เริ่มจากดึงแชทย้อนหลังมาแยกตามชั่วโมงที่เข้าและวันในสัปดาห์ แล้วคำนวณอัตราปิดของแต่ละช่อง คุณจะได้ตารางที่บอกว่าช่องไหน ‘ร้อน’ ช่องไหน ‘เย็น’ สิ่งที่ต้องระวังคืออย่าดูแค่ ‘จำนวนแชท’ เพราะช่วงที่คนทักเยอะอาจไม่ใช่ช่วงที่ปิดดี

ตารางตัวอย่างสมมติข้างล่างย่อให้เหลือช่วงเวลากว้าง ๆ เพื่อให้เห็นภาพ ในทางปฏิบัติคุณอาจแบ่งละเอียดกว่านี้ ลองสังเกตว่าช่วงเย็นถึงค่ำของวันธรรมดามักเป็นจังหวะที่คนว่างพอจะตัดสินใจ

ช่วงเวลาวันธรรมดา (อัตราปิด)วันหยุด (อัตราปิด)
เช้า 8–119%13%
เที่ยง 11–1415%16%
บ่าย 14–1812%18%
ค่ำ 18–2221%19%
ดึก 22–017%10%

อ่าน heatmap แล้วขยับงบอย่างมีเหตุผล

จากตารางสมมติ ช่วงค่ำวันธรรมดาและบ่ายวันหยุดคือจังหวะทอง ส่วนช่วงดึกอัตราปิดต่ำสุด การขยับงบคือเพิ่มน้ำหนักไปช่วงร้อนและลดช่วงเย็น แต่ต้องทำอย่างมีเหตุผล ไม่ใช่ตัดช่วงเย็นทิ้งทันที เพราะบางช่วงที่ปิดต่ำอาจเป็นจุดที่คน ‘เริ่มสนใจ’ ก่อนจะกลับมาปิดในช่วงอื่น

อีกจุดที่ต้องคิดคือ ‘มีคนตอบไหมในช่วงนั้น’ ถ้าช่วงดึกปิดต่ำเพราะไม่มีแอดมินเฝ้า การเพิ่มคนตอบดึกอาจเปลี่ยนภาพได้ ก่อนจะสรุปว่าช่วงดึกไม่ดี ให้แยกก่อนว่าเป็นเพราะลูกค้าไม่พร้อม หรือเพราะเราไม่ได้ตอบ ซึ่งโยงกับเรื่องเวลาตอบกับการปิดโดยตรง

การขยับงบตาม dayparting ควรทำคู่กับการดูการกระจายงบรายวัน เพื่อไม่ให้งบหมดเร็วเกินไปก่อนถึงจังหวะทอง หลายร้านพลาดเพราะงบไปหมดตอนเช้าที่ปิดยาก พอถึงค่ำที่ควรได้ยอดกลับไม่มีงบเหลือให้ยิง

กับดักที่ทำให้อ่าน heatmap ผิด

  • ช่องที่มีแชทน้อยเกินไป — อัตราปิด 50% จากแชท 4 อันไม่มีความหมาย ต้องมีจำนวนมากพอก่อนถึงเชื่อได้ ช่องที่ข้อมูลน้อยให้พักไว้ก่อน
  • สับสนระหว่างเวลาทักกับเวลาปิด — คนทักตอนเที่ยงอาจไปปิดตอนค่ำ ต้องตัดสินใจก่อนว่าจะวัดจากเวลาไหน แล้วใช้ให้สม่ำเสมอ
  • ลืมปัจจัยฤดูกาล — heatmap ช่วงเทศกาลกับช่วงปกติต่างกัน อย่าเอาภาพช่วงพิเศษมาตั้งเป็นค่าถาวร
  • ตัดช่วงเย็นทิ้งทั้งหมด — บางช่วงปิดต่ำแต่เป็นต้นทางที่คนเริ่มรู้จัก ถ้าตัดหมดอาจกระทบยอดช่วงอื่น ควรลดทีละน้อยแล้วดูผล ไม่ใช่ตัดทันที

สรุป

งบโฆษณาก้อนเดียวกันวางถูกเวลากับผิดเวลาให้ผลต่างกันได้มาก dayparting คือการหาจังหวะทองของร้านด้วย heatmap อัตราปิดราย ชม.-วัน แล้วเทน้ำหนักงบไปตรงนั้น ลดในช่วงที่เปล่าประโยชน์ แต่ต้องทำอย่างมีเหตุผลและระวังกับดักการอ่าน

แยกให้ออกว่าช่วงที่ปิดต่ำเป็นเพราะลูกค้าไม่พร้อมหรือเพราะเราไม่ได้ตอบ และอย่าเชื่อช่องที่ข้อมูลน้อย ตัวเลขในบทนี้เป็นเพียงตัวอย่างสาธิต แต่วิธีทำ heatmap และขยับงบนำไปใช้กับข้อมูลจริงของคุณได้ทันที

  • ทำ heatmap อัตราปิดราย ชม.-วัน เพื่อหาจังหวะทอง
  • เทงบไปช่วงร้อน ลดช่วงเย็น แต่ค่อย ๆ ทำและดูผล
  • ระวังช่องข้อมูลน้อย และแยกสาเหตุที่ปิดต่ำก่อนตัดงบ

คำถามที่พบบ่อย

ควรวัด dayparting จากเวลาที่ลูกค้าทัก หรือเวลาที่ปิดการขาย

แนะนำเริ่มจากเวลาที่ลูกค้าทักเข้ามา เพราะมันตรงกับจังหวะที่แอดกำลังทำงานและปรับงบได้ ส่วนเวลาปิดมีประโยชน์ในการวางกะแอดมิน สำคัญคือเลือกอย่างใดอย่างหนึ่งแล้วใช้ให้สม่ำเสมอ ไม่ปนกันจนอ่านเพี้ยน

แพลตฟอร์มไม่ให้ตั้งงบรายชั่วโมง ทำ dayparting ได้ไหม

ได้ในระดับหนึ่ง ถ้าตั้งรายชั่วโมงตรง ๆ ไม่ได้ อาจใช้การเพิ่มลดงบด้วยมือในช่วงเวลาหลัก หรือปรับกลยุทธ์การเสนอราคาให้เน้นช่วงที่ดี แม้ไม่ละเอียดเท่าตั้งอัตโนมัติ แต่การเทน้ำหนักไปช่วงทองก็ยังช่วยได้

ช่วงดึกปิดต่ำ ควรปิดแอดช่วงนั้นเลยไหม

อย่าเพิ่งปิดจนกว่าจะรู้สาเหตุ ถ้าปิดต่ำเพราะไม่มีคนตอบ การเพิ่มคนหรือระบบตอบเบื้องต้นอาจเปลี่ยนผลได้ แต่ถ้าลูกค้าช่วงนั้นไม่พร้อมซื้อจริง ๆ การลดงบก็สมเหตุสมผล แยกสองเหตุนี้ให้ออกก่อนตัดสินใจ

ตัวเลขใน heatmap ตัวอย่างเชื่อถือได้ไหม

ไม่ได้ เป็นค่าสมมติเพื่อสาธิตวิธีอ่านเท่านั้น จังหวะทองของแต่ละธุรกิจต่างกันมากตามกลุ่มลูกค้า ร้านขายของแม่บ้านกับร้านขายเกมเมอร์มีเวลาที่คนพร้อมซื้อคนละช่วง ต้องสร้าง heatmap จากข้อมูลจริงของคุณเอง

ต้องเก็บข้อมูลนานแค่ไหนก่อนขยับงบ

ควรมีข้อมูลอย่างน้อยสองสามสัปดาห์เพื่อให้แต่ละช่องมีจำนวนแชทมากพอ และครอบคลุมทั้งวันธรรมดาและวันหยุด การรีบขยับจากข้อมูลไม่กี่วันเสี่ยงมาก เพราะอาจเจอวันที่ผิดปกติแล้วเข้าใจผิดว่าเป็นแนวโน้ม

dayparting ช่วยลดค่าแอดได้จริงไหม

ช่วยได้ถ้ามีความต่างของอัตราปิดตามเวลาชัดเจน เพราะการเลิกจ่ายแพงในช่วงที่ปิดยากแล้วเทไปช่วงที่ปิดดี ทำให้เงินก้อนเดิมสร้างยอดได้มากขึ้น แต่ถ้าอัตราปิดใกล้กันทุกช่วง ประโยชน์ก็น้อย ต้องดูข้อมูลจริงก่อนว่าคุ้มลงแรงไหม

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