บทความ linli
เคล็ดลับวัดผลโฆษณาเข้า LINE ให้ถึงยอดขายจริง
ออเดอร์ทะลุ 100 ต่อวันแล้วเริ่มพัง จุดที่พังก่อนไม่ใช่โฆษณาอย่างที่คิด
ร้านแชทที่เคยขายคนเดียวได้สบาย พอออเดอร์ข้ามหลักร้อยต่อวันมักเริ่มพังโดยไม่รู้ตัว บทความนี้ไล่จุดที่พังจริงจากหน้างาน ซึ่งส่วนใหญ่ไม่ใช่งบโฆษณาอย่างที่หลายคนเข้าใจ
บรีฟแคมเปญใหม่ครั้งหน้า อย่าเริ่มจากเดาว่าลูกค้าเป็นใคร เริ่มจากสิ่งที่รู้แล้วจริง ๆ ในแชท
การบรีฟแคมเปญแบบเดิมมักเริ่มจากสมมติฐานกว้าง ๆ เกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมายที่ยังไม่เคยพิสูจน์ บทความนี้เล่าว่าถ้ามีข้อมูลลูกค้าจริงจากแชทอยู่แล้ว ควรเอามาใช้บรีฟแคมเปญต่างจากการเดาแบบเดิมยังไง
ลูกค้าคนเดียวกัน แต่ร้านเห็นเป็นสามคนคนละคนใน LINE อีเมล และบัตรสมาชิก ปัญหาที่มองไม่เห็นแต่เสียเงินจริง
หลายธุรกิจเก็บข้อมูลลูกค้าไว้คนละที่ LINE ชุดหนึ่ง อีเมลชุดหนึ่ง บัตรสมาชิกอีกชุด ทำให้มองไม่เห็นภาพรวมว่าลูกค้าคนเดียวกันมีมูลค่าจริงเท่าไหร่ บทความนี้เล่าวิธีเริ่มรวมข้อมูลให้เป็นภาพเดียว
ข้อมูลลูกค้าเป็นพันรายชื่อ แต่ใช้งานจริงได้ไม่ถึงครึ่ง เพราะไม่มีใครเคยจัดการมันให้เป็นระเบียบ
ร้านที่เก็บข้อมูลลูกค้ามานานมักเจอปัญหาเดียวกัน คือข้อมูลเยอะแต่รกจนใช้งานจริงไม่ได้ ชื่อซ้ำ เบอร์ผิด ไม่รู้ว่าใครคือใคร บทความนี้เล่าวิธีทำความสะอาดข้อมูลลูกค้าให้กลับมาใช้งานได้จริง
พิกเซลโฆษณาไม่ใช่ของคุณ แต่ประวัติแชทกับออเดอร์คือของคุณตลอดไป
หลายธุรกิจลงทุนปรับแต่งพิกเซลโฆษณาให้แม่นขึ้น แต่ลืมไปว่าข้อมูลนั้นไม่ได้เป็นของตัวเองจริง ๆ บทความนี้เจาะว่าทำไมข้อมูลจากแชทที่เก็บเองถึงเป็นสินทรัพย์ระยะยาวที่ต่างจากข้อมูลพิกเซล
คำถามที่ลูกค้าถามซ้ำ ๆ ในแชททุกวัน คือบทโฆษณาที่ดีที่สุดที่คุณยังไม่ได้เขียน
แอดมินตอบคำถามเดิม ๆ ซ้ำทุกวันโดยไม่มีใครเอาไปใช้ต่อ ทั้งที่คำถามของลูกค้าคือข้อมูลดิบชั้นดีสำหรับทำครีเอทีฟและเลือกกลุ่มเป้าหมายให้ตรงขึ้น บทความนี้เล่าวิธีแปลงแชทเป็นไอเดียโฆษณา
เลิกรอแอดรีทาร์เก็ตเดาถูกอย่างเดียว — ยิงบรอดแคสต์ LINE หาลูกค้าเก่าด้วยกลุ่มที่คุณแบ่งเอง
การรีทาร์เก็ตผ่านแพลตฟอร์มโฆษณาต้องพึ่งให้ระบบจำคนที่เคยดูสินค้าได้ ซึ่งแม่นน้อยลงเรื่อย ๆ บทความนี้เล่าวิธียิงบรอดแคสต์ LINE หาลูกค้าเก่าตรงกลุ่มด้วยข้อมูลที่ร้านเก็บเอง ไม่ต้องรอระบบเดา
ไม่ต้องมีทีมดาต้าไซแอนซ์ก็คำนวณ LTV ลูกค้าได้ แค่เอาแชทกับประวัติออเดอร์มากางคู่กัน
หลายร้านรู้แค่ยอดขายรวมรายเดือนแต่ไม่รู้ว่าลูกค้าหนึ่งคนมีมูลค่าตลอดอายุการซื้อเท่าไหร่ บทความนี้สอนวิธีคำนวณ LTV แบบง่ายจากข้อมูลแชทและออเดอร์ที่ร้านมีอยู่แล้ว ไม่ต้องใช้สูตรซับซ้อน
สองร้านงบแอดเท่ากัน พอสัญญาณติดตามหายไป ร้านหนึ่งรอด อีกร้านทรุด ต่างกันตรงไหน
เมื่อแพลตฟอร์มติดตามพฤติกรรมผู้ใช้ได้น้อยลง ธุรกิจที่มีข้อมูลลูกค้าของตัวเองอยู่แล้วกระทบน้อยกว่า บทความนี้เปรียบเทียบสองร้านสมมติที่เจอสถานการณ์เดียวกันแต่ผลลัพธ์ต่างกันคนละเรื่อง
หลัง iOS14 ยิงแอดแบบเดาสุ่มแม่นน้อยลง คำตอบอยู่ที่ลิสต์ลูกค้าจริงในแชท ไม่ใช่ในตัวช่วยของแพลตฟอร์ม
พอสัญญาณติดตามจากพิกเซลอ่อนลงหลัง iOS14 การเดา audience ใหม่แม่นยำน้อยลง บทความนี้เล่าวิธีดึงลิสต์ลูกค้าที่ซื้อจริงจากประวัติแชท มาทำ lookalike ที่แม่นกว่าการเดา
แชทเก่าเป็นพัน ๆ ห้องใน LINE ไม่ใช่ขยะ — มันคือฐานแบ่งกลุ่มลูกค้าที่ร้านส่วนใหญ่ไม่เคยแตะ
ร้านค้าเก็บประวัติแชทลูกค้าไว้เป็นพันห้องแต่ไม่เคยใช้ประโยชน์ บทความนี้เล่าวิธีเปลี่ยนห้องแชทให้เป็นระบบแบ่งกลุ่มซื้อซ้ำ-ซื้อครั้งเดียว-แค่ถามราคา ทำเองได้โดยไม่ต้องใช้ระบบซับซ้อน
แผน 4 เฟส เอา AI เข้าไปช่วยลูกค้าเอเจนซี่ โดยไม่ทำให้ระบบวัดผลที่วางมาทั้งปีพังกลางทาง
เอเจนซี่ที่อยากเสนอ AI automation ให้ลูกค้า มักรีบเปิดใช้งานเต็มรูปแบบทีเดียว บทความนี้เสนอแผนทยอย 4 เฟสที่ป้องกันความแม่นยำของ tracking ไม่ให้พังระหว่างเปลี่ยนผ่าน
หน้า 126 จาก 177 · ทั้งหมด 2122 บทความ