ภูมิทัศน์การตลาดมีการเปลี่ยนแปลงไปอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา Performance Marketing ได้กลายเป็นศูนย์กลาง โดยที่แบรนด์ eCommerce มุ่งเน้นไปที่การวัดผลลัพธ์ที่จับต้องได้และการระบุแหล่งที่มาของยอดขายในช่วงท้ายของกระบวนการขาย และหนึ่งในตัวชี้วัดสำคัญของการเปลี่ยนแปลงนี้คือ Return on Ad Spend (ROAS)
ROAS ช่วยให้ธุรกิจ eCommerce ทราบว่าเม็ดเงินที่ใช้ไปกับโฆษณาส่งผลให้เกิดรายได้จริงหรือไม่ สูตรดูเหมือนง่าย—รายได้จากโฆษณาหารด้วยค่าใช้จ่ายโฆษณา แต่ในความเป็นจริงแล้ว การคำนวณ ROAS ไม่ได้ง่ายเสมอไป
เนื่องจากความท้าทายเหล่านี้ แบรนด์จำนวนมากจึงประสบปัญหาในการวัดผลกระทบที่แท้จริงของงบโฆษณาที่ใช้ไป
ในบล็อกนี้ เราจะอธิบายว่า ROAS คืออะไร และสำรวจความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดที่แบรนด์ต้องเผชิญเมื่อต้องคำนวณ ROAS
มาเริ่มกันเลย!
ROAS คืออะไร?
ROAS หรือ Return on Ad Spend เป็นตัวชี้วัดสำคัญใน Performance Marketing ที่บอกคุณว่าได้รับรายได้เท่าไรจากทุกๆ ดอลลาร์ที่ใช้ไปกับโฆษณา สูตรคำนวณมีดังนี้:
ROAS = รายได้จากโฆษณา / ค่าใช้จ่ายโฆษณา
ในสถานการณ์ที่สมบูรณ์แบบ หากคุณใช้เงิน $1,000 กับโฆษณาและสร้างยอดขายได้ $5,000 ROAS ของคุณจะเป็น:
5000/1000 = 5.0
หมายความว่าคุณได้รับ $5 จากทุกๆ $1 ที่ใช้ไปกับโฆษณา ROAS ที่สูงขึ้นบ่งบอกถึงประสิทธิภาพของโฆษณาที่ดียิ่งขึ้น
แล้ว ROAS ที่ดีคือเท่าไร? ขึ้นอยู่กับอุตสาหกรรม อัตรากำไร และโมเดลธุรกิจของคุณ
โดยทั่วไป ROAS ที่ 3 ขึ้นไปถือว่าทำกำไรได้สำหรับแบรนด์ eCommerce อย่างไรก็ตาม ธุรกิจที่มีอัตรากำไรสูงอาจตั้งเป้า ROAS ที่ 2x ในขณะที่แบรนด์ที่มีอัตรากำไรต่ำอาจต้องการ 4x หรือมากกว่านั้นเพื่อให้คุ้มทุน
วัตถุประสงค์ของ ROAS
ROAS ช่วยให้แบรนด์สามารถระบุแคมเปญที่มีประสิทธิภาพสูงและลดงบประมาณในแคมเปญที่ไม่ได้ผล ด้วยการติดตาม ROAS ธุรกิจสามารถปรับแต่งงบประมาณโฆษณาให้เหมาะสม เพื่อให้เม็ดเงินถูกใช้กับช่องทางที่สร้างยอดขายจริง
นอกจากนี้ ยังช่วยให้ธุรกิจสามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพในช่วงเวลาต่างๆ วิเคราะห์แพลตฟอร์มที่แตกต่างกัน และเข้าใจประสิทธิภาพในการดึงดูดลูกค้า
ROAS ที่แข็งแกร่งช่วยให้ธุรกิจสามารถขยายการทำการตลาดได้โดยยังคงรักษาความสามารถในการทำกำไร
อย่างไรก็ตาม ROAS จะให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเมื่อวิเคราะห์ควบคู่ไปกับอัตรากำไร กำไรตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า (LTV) และตัวชี้วัดทางการเงินอื่นๆ
เหตุผลที่ ROAS มีความสำคัญต่อการเติบโตของธุรกิจ
ROAS ที่ดีช่วยให้ธุรกิจสามารถขยายงบประมาณโฆษณาได้อย่างมั่นใจ ทำให้มั่นใจได้ว่าเงินที่ใช้ไปกับการตลาดก่อให้เกิดรายได้จริง แทนที่จะเป็นค่าใช้จ่ายที่สูญเปล่า
ROAS ที่สูงช่วยเพิ่มกระแสเงินสด ทำให้แบรนด์สามารถนำไปลงทุนต่อในสต็อกสินค้า การพัฒนาผลิตภัณฑ์ และการรักษาลูกค้า
นอกจากนี้ยังช่วยให้ธุรกิจสามารถแข่งขันได้ดีขึ้น ด้วยต้นทุนโฆษณาที่เพิ่มขึ้นและอัลกอริทึมที่เปลี่ยนแปลงไป แบรนด์ที่สามารถปรับ ROAS ให้เหมาะสมจะมีโอกาสเหนือกว่าคู่แข่ง
นอกจากนี้ นักลงทุนและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียมักมอง ROAS เป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพทางการตลาดและความยั่งยืนของธุรกิจ แม้ว่าจะเป็นตัวเลขสำคัญ แต่การพึ่งพา ROAS เพียงอย่างเดียวโดยไม่คำนึงถึงความสามารถในการทำกำไรโดยรวม อาจทำให้เกิดความเข้าใจผิดได้
ความท้าทายในการคำนวณ ROAS
พฤติกรรมของลูกค้าในทางทฤษฎีแตกต่างจากความเป็นจริงอย่างมาก มันมีความซับซ้อน ซึ่งทำให้การคำนวณตัวเลขที่แม่นยำเป็นเรื่องยาก
มีหลายปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจซื้อ และการติดตามแต่ละปัจจัยอย่างแม่นยำเป็นความท้าทาย
มาดูอุปสรรคสำคัญที่ธุรกิจ eCommerce ต้องเผชิญเมื่อคำนวณ ROAS กัน
1. ปัญหาการระบุแหล่งที่มาของรายได้
ลูกค้าไม่ค่อยซื้อสินค้าทันทีหลังจากเห็นโฆษณา พวกเขาอาจเลื่อนดูบน Instagram คลิกโฆษณาบน Google ในภายหลัง และสุดท้ายตัดสินใจซื้อหลังจากได้รับอีเมลแจ้งเตือน แล้วช่องทางไหนควรได้รับเครดิต?
ความท้าทายของ Attribution Models เป็นเรื่องที่ซับซ้อนที่สุด เพราะพยายามกำหนดมูลค่าให้กับแต่ละจุดสัมผัสของลูกค้า แต่ก็มักมีข้อบกพร่อง
First-click attribution ให้เครดิตทั้งหมดกับโฆษณาแรกที่ลูกค้าโต้ตอบด้วย โดยไม่สนใจอิทธิพลของช่องทางอื่นที่ตามมา
Last-click attribution ทำตรงกันข้าม โดยให้เครดิตกับการคลิกสุดท้ายและลดความสำคัญของความพยายามก่อนหน้านั้น
Multi-touch attribution ช่วยแก้ไขปัญหานี้แต่ก็ยังไม่สมบูรณ์แบบ เพราะแต่ละช่องทางมีบทบาทแตกต่างกัน
ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าค้นพบแบรนด์จากโฆษณาบน Facebook แต่ทำการซื้อหลังจากค้นหาบน Google บทบาทของ Facebook อาจถูกมองข้าม ทำให้การคำนวณ ROAS ผิดเพี้ยน
2. การกระจัดกระจายของข้อมูล
ข้อมูลโฆษณากระจายอยู่บนหลายแพลตฟอร์ม—Google Ads, Facebook Ads, TikTok, Amazon และอื่น ๆ ขณะที่ข้อมูลยอดขายอยู่ใน Shopify, ระบบ CRM หรือฐานข้อมูลแบ็กเอนด์
การดู ROAS แบบแยกส่วนโดยไม่รวมข้อมูลยอดขายจากแพลตฟอร์มต่าง ๆ อาจทำให้การคำนวณคลาดเคลื่อน
เมื่อข้อมูลถูกแยกเป็นไซโล แบรนด์จะมองภาพรวมได้ยาก Graas Dashboard สามารถช่วยรวมข้อมูลจากหลายช่องทางโฆษณาและการขาย เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำขึ้น ลดการคาดเดา และช่วยให้แบรนด์ตัดสินใจโดยอ้างอิงข้อมูลจริง
3. ผลกระทบของช่วงเวลาหน่วง
ไม่ใช่ทุกการซื้อจะเกิดขึ้นทันทีหลังจากคลิกโฆษณา ลูกค้าบางรายใช้เวลาหลายวันหรือหลายสัปดาห์ก่อนตัดสินใจซื้อ อย่างไรก็ตาม การคำนวณ ROAS ส่วนใหญ่มักอิงตามช่วงเวลาสั้น ๆ ซึ่งทำให้รายงานอาจไม่แม่นยำ
ลองดูตัวอย่างนี้ แคมเปญที่รันในสัปดาห์แรกแสดงค่า ROAS เพียง 0.8x ในตอนแรก ทำให้ดูเหมือนไม่คุ้มค่า แต่เมื่อเวลาผ่านไปและมีการนับรวมการซื้อที่เกิดขึ้นล่าช้า ค่า ROAS จริงกลับดีขึ้นอย่างมาก ภายในสัปดาห์ที่ 3 ลูกค้าหลายรายที่เห็นโฆษณาในสัปดาห์แรกเพิ่งตัดสินใจซื้อ ทำให้ ROAS ดีขึ้นกว่าที่คาด
แม้ว่าตัวเลขจะดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป แต่งบประมาณและกลยุทธ์อาจถูกปรับไปแล้วโดยอ้างอิงจากข้อมูลเริ่มต้น ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการตัดสินใจอย่างรวดเร็วโดยอิงจาก ROAS ระยะสั้นอาจทำให้เกิดความเข้าใจผิด
แม้ว่าตัวเลขจะดีขึ้นตามเวลา แต่ในตอนนั้น งบประมาณและกลยุทธ์อาจถูกปรับเปลี่ยนไปแล้วตามภาพรวมสะสม
นี่แสดงให้เห็นว่าการตัดสินใจอย่างรวดเร็วโดยอิงจากข้อมูล ROAS เบื้องต้นอาจทำให้เข้าใจผิดได้
4. พฤติกรรมข้ามอุปกรณ์
ลูกค้าอาจคลิกโฆษณาบนมือถือ ค้นหาข้อมูลบนแล็ปท็อป และสุดท้ายทำการซื้อผ่านแท็บเล็ต
เครื่องมือติดตามมาตรฐานมักประสบปัญหาในการเชื่อมโยงการโต้ตอบเหล่านี้ ส่งผลให้ข้อมูลไม่ครบถ้วนและค่า ROAS ที่รายงานต่ำกว่าความเป็นจริง
ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าเห็นโฆษณาบน Instagram ผ่านมือถือ แต่กลับมาซื้อสินค้าผ่านเดสก์ท็อป การขายอาจไม่ได้ถูกนับเครดิตให้กับ Instagram ทำให้บางช่องทางดูมีประสิทธิภาพน้อยกว่าที่เป็นจริง
5. มาตรฐานการวัดผลที่ไม่สอดคล้องกัน
แต่ละแพลตฟอร์มมีวิธีคำนวณ ROAS ต่างกัน Google Ads, Facebook และ TikTok ต่างรายงาน Conversion ในรูปแบบที่แตกต่างกัน
บางแพลตฟอร์มนับ View-Through Conversions (เมื่อผู้ใช้เห็นโฆษณาแต่ไม่ได้คลิก) ขณะที่บางแพลตฟอร์มอิงเฉพาะการคลิกโดยตรง
ตัวอย่างเช่น Facebook อาจรายงาน ROAS เท่ากับ 5.0 แต่ Google อาจรายงานเพียง 3.2 สำหรับแคมเปญเดียวกัน
หากไม่มีแนวทางที่เป็นมาตรฐาน การเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างแพลตฟอร์มอาจทำให้เกิดความเข้าใจผิด
6. ข้อจำกัดในการติดตาม
กฎหมายความเป็นส่วนตัว เช่น GDPR, CCPA, และการอัปเดต iOS ของ Apple (App Tracking Transparency) ได้ลดขอบเขตของข้อมูลที่นักการตลาดสามารถเก็บรวบรวมได้อย่างมาก
แพลตฟอร์มต่าง ๆ จำกัดการใช้คุกกี้ติดตามและข้อมูลจากบุคคลที่สาม ทำให้การวัด ROAS มีจุดบอด
ตัวอย่างเช่น หลังจากการเปลี่ยนแปลงของ iOS 14, Facebook ไม่สามารถติดตามพฤติกรรมของผู้ใช้นอกแอปของตนได้บางส่วน ทำให้การระบุ Conversion แม่นยำน้อยลง และมักนำไปสู่ค่า ROAS ที่ต่ำกว่าความเป็นจริง
ครื่องมือช่วยคำนวณและติดตาม ROAS
การวัด ROAS อย่างแม่นยำต้องใช้เครื่องมือที่เหมาะสม นี่คือสิ่งที่ธุรกิจของคุณต้องมีเพื่อให้แน่ใจว่าการวัดผลมีความถูกต้อง:
1. แพลตฟอร์มโฆษณาที่มีตัวชี้วัด ROAS
แพลตฟอร์มอย่าง Google Ads, Facebook Ads Manager และ TikTok Ads จะติดตาม ROAS ของแคมเปญโดยอัตโนมัติ โดยให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ Conversion, ต้นทุนต่อการได้ลูกค้า (CPA) และรายได้ที่สร้างขึ้น
อย่างไรก็ตาม แพลตฟอร์มเหล่านี้วัด ROAS เฉพาะจากโฆษณาของตนเองเท่านั้น และ ไม่สามารถคำนวณ Cross-Channel Attribution หรือพฤติกรรมของลูกค้านอกระบบของตนได้
2. Graas’ Dashboards
หากต้องการมุมมองที่ครบถ้วน แบรนด์จำเป็นต้องมี แพลตฟอร์มวิเคราะห์ eCommerce ที่รวมข้อมูลทั้งด้านการตลาดและยอดขายไว้ด้วยกัน ซึ่ง Graas สามารถช่วยได้
Graas เชื่อมต่อกับทุกช่องทางโฆษณาและช่องทางการขาย เพื่อให้การติดตาม ROAS แม่นยำยิ่งขึ้นจากทุกจุดสัมผัสของลูกค้า
ประโยชน์หลักของการใช้ Graas Dashboard:
เติมเต็มช่องว่างของ Attribution: ต่างจากแพลตฟอร์มโฆษณาที่วัดแค่ Last-Click Attribution Graas ติดตามยอดขายแบบ Real-Time และเชื่อมโยงกับหลายจุดสัมผัสทางการตลาด ทำให้การคำนวณ ROAS สะท้อนความเป็นจริงมากขึ้น
การวิเคราะห์เชิงภาพ: Marketing Dashboard ของ Graas ใช้ระบบแสดงผลแบบ สีและกราฟ เพื่อช่วยให้ข้อมูลที่ซับซ้อนเข้าใจง่าย นักการตลาดสามารถเห็นได้ทันทีว่าแคมเปญใดสร้างรายได้สูงสุด และจุดไหนที่ใช้เงินโฆษณาไปโดยเปล่าประโยชน์
การเพิ่มประสิทธิภาพงบประมาณ: Graas ไม่เพียงแค่ติดตาม ROAS แต่ยังให้คำแนะนำในการจัดสรรงบประมาณอย่างมีประสิทธิภาพ โดยช่วยแบรนด์ระบุแคมเปญที่มีผลตอบแทนต่ำ และปรับการใช้ทรัพยากรให้เหมาะสม
การติดตามและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: ด้วยการอัปเดตแบบ Real-Time ธุรกิจสามารถติดตามแนวโน้ม ROAS เป็นประจำ และใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อปรับกลยุทธ์ให้ดียิ่งขึ้น
สรุป
ROAS ไม่ใช่แค่ตัวเลข—แต่เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการตัดสินใจเพื่อความสำเร็จของ eCommerce ช่วยให้แบรนด์วิเคราะห์ประสิทธิภาพโฆษณา ปรับงบประมาณให้เหมาะสม และขยายธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ
แต่ด้วยความท้าทายอย่าง Attribution Gaps, Cross-Device Behavior และ Tracking Limitations การคำนวณ ROAS ที่แม่นยำไม่ใช่เรื่องง่าย
แต่ไม่ใช่กับ Graas เพราะระบบของเรารวมข้อมูลการตลาดและยอดขายไว้ในที่เดียว ให้ข้อมูลเชิงลึกแบบ Real-Time คำนวณ Attribution ได้อย่างแม่นยำ และให้คำแนะนำด้านงบประมาณเพื่อผลตอบแทนที่ดียิ่งขึ้น
Comments