บทความ linli
เคล็ดลับวัดผลโฆษณาเข้า LINE ให้ถึงยอดขายจริง
ของที่ซื้อเพราะอยากได้ตอนนั้นกับของที่ต้องคิดนานเป็นเดือน วัด Attribution ต่างกันแค่ไหน
ร้านเสื้อผ้ากับสถาบันติวสอบใช้โมเดล attribution แบบเดียวกันไม่ได้ เพราะการตัดสินใจต่างกันสุดขั้ว เทียบให้เห็นว่าอิมพัลส์กับสินค้าพิจารณานานควรวัดต่างกันตรงไหน
ให้เครดิตแค่ข้อความสุดท้ายก่อนโอนเงิน คือกับดักที่ทำให้มองข้ามแอดที่สร้างความสนใจจริง
แอดมินมักจำได้แค่ประโยคสุดท้ายก่อนลูกค้าโอนเงิน แล้วสรุปว่านั่นคือเหตุผลที่ปิดได้ ทั้งที่โฆษณาที่สร้างความสนใจตั้งแต่ต้นอาจสำคัญกว่า ชี้จุดพลาดที่พบบ่อยในทีมขาย
ให้เครดิตจุดแรกที่ทำให้รู้จักและจุดที่ทำให้ทักไลน์มากกว่าจุดกลาง ๆ นี่คือหลักการของ U-Shaped Attribution
ไม่ใช่ทุกจุดสัมผัสสำคัญเท่ากัน U-Shaped Attribution ให้น้ำหนักหนักที่จุดเริ่มต้นและจุดที่กระตุ้นให้ทักไลน์ ส่วนจุดกลางแบ่งเท่ากัน อธิบายด้วยเคสคลินิกทันตกรรม
ลูกค้าสแกน QR หน้าร้านแต่เคยเห็นแอดออนไลน์มาก่อน จะแบ่งเครดิตออฟไลน์กับออนไลน์ยังไง
ป้าย QR หน้าร้านมักถูกยกเครดิตทั้งหมดว่าเป็นคนปิดยอด ทั้งที่ลูกค้าอาจเห็นโฆษณาออนไลน์มาก่อนแล้ว เคสสมมติที่ทำให้เห็นว่ามองข้ามจุดสัมผัสออนไลน์แล้วงบพลาดได้แค่ไหน
ลูกค้าคลิกโฆษณาวันนี้ แต่ปิดในไลน์อีกหกสัปดาห์ให้หลัง นี่คือกรณีที่ต้องใช้ Time-Decay Attribution กับสินค้าที่ตัดสินใจนาน
ธุรกิจ B2B หรือสินค้าราคาสูงมักมีช่องว่างหลายสัปดาห์ระหว่างคลิกแรกกับวันปิดในแชท Time-Decay Attribution ช่วยแบ่งเครดิตให้จุดใกล้วันปิดมากกว่าจุดแรกที่ห่างไกล
ไม่มีทีมข้อมูล ไม่มีงบซื้อซอฟต์แวร์ สร้างโมเดล Multi-Touch Attribution ง่าย ๆ ด้วยสเปรดชีตได้ยังไง
ธุรกิจเล็กไม่จำเป็นต้องมีนักวิเคราะห์ข้อมูลถึงจะรู้ว่าแอดช่องไหนช่วยปิดยอดจริง สอนสร้างโมเดลแจกน้ำหนักแบบมือด้วยสเปรดชีตธรรมดาที่ใช้ได้จริงทันที
เห็นเฟซบุ๊ก เห็นติ๊กต่อก แล้วมาปิดในไลน์ First-Click กับ Last-Click ใครควรได้เครดิต
ลูกค้าคนเดียวเจอโฆษณาสามจุดก่อนทักไลน์มาปิดการขาย แต่ First-Click กับ Last-Click ยกเครดิตให้คนละแพลตฟอร์ม ชวนคิดว่าเชื่อฝั่งไหนถึงจะไม่หลอกตัวเองเรื่องงบ
ยอดไลก์เพิ่ม ยอดทักเพิ่ม ยอดเข้าเว็บเพิ่ม แต่ทำไมเงินในบัญชีไม่เพิ่มตาม
ตัวเลขที่ดูดีในรายงานทุกด้าน ไม่ได้แปลว่าธุรกิจกำลังไปได้ดีเสมอไป บทความนี้วางกรอบตรวจว่าตัวชี้วัดไหนคือของจริงที่สะท้อนรายได้ และตัวไหนคือแค่ภาพลวงตาที่ดูดีบนหน้าจอ
ยอดขายพุ่งช่วงสิ้นปี แล้วรีบสรุปว่าที่ตั้งค่าใหม่ไปเดือนก่อนได้ผล ทั้งที่อาจไม่เกี่ยวกันเลย
ช่วงเทศกาลหรือแคมเปญตามฤดูกาลมักทำให้ยอดขายพุ่งขึ้นเองตามธรรมชาติ ถ้าตีความว่าเป็นผลจากการปรับระบบวัดผลที่เพิ่งทำไป อาจได้ข้อสรุปที่ผิดและตัดสินใจต่อยอดผิดทาง
แอดเซ็ตหนึ่งขึ้นเลข 0 conversion ติดกันสองสัปดาห์ ทั้งที่แอดมินยืนยันว่ามีคนทักทุกวัน
แอดเซ็ตที่โชว์ 0 conversion ไม่ได้แปลว่าไม่มีใครซื้อจากมันเสมอไป บางครั้งมันแค่วัดไม่ได้ ทั้งที่สร้างยอดขายอยู่เบื้องหลัง บทความนี้ไล่หาสาเหตุก่อนตัดสินใจปิดแอดเซ็ตนั้น
เอเจนซี่ดูแลลูกค้า 12 เจ้า แต่ตรวจการวัดผลจริงจังปีละครั้ง นั่นแหละคือปัญหา
เอเจนซี่ที่ดูแล LINE OA ให้ลูกค้าหลายรายมักโฟกัสที่การรันแคมเปญรายวัน จนลืมตรวจสุขภาพของระบบวัดผลเป็นประจำ บทความนี้วางกรอบตรวจรายไตรมาสที่ทำได้จริงแม้มีลูกค้าเยอะ
GA4 บอกว่ามีคนกดปุ่มแชท 500 ครั้ง แต่ทำไมทีมขายบอกว่าคุยจริงแค่ 120 คน
ช่องว่างระหว่างตัวเลขที่ GA4 นับได้กับจำนวนบทสนทนาจริงที่ทีมขายเจอ เป็นเรื่องปกติที่อธิบายได้ แต่ถ้าไม่เข้าใจต้นตอ อาจทำให้ตีความประสิทธิภาพแคมเปญผิดไปเลย
หน้า 128 จาก 177 · ทั้งหมด 2122 บทความ