ทำไม Attribution จึงมีความสำคัญต่อการขยายผลการตลาดเชิงประสิทธิภาพใน eCommerce

การตลาดเชิงประสิทธิภาพใน eCommerce ช่วยสร้างจุดติดต่อแรกกับผู้บริโภคในหลายกรณี อย่างไรก็ตาม เมื่อมีธุรกิจมากขึ้นที่แข่งขันเพื่อดึงดูดความสนใจของลูกค้า ค่าโฆษณาและต้นทุนการหาลูกค้าก็ยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง

ทุกวันนี้ เส้นทางการซื้อของลูกค้ากลายเป็นเส้นทางที่ไม่เป็นเส้นตรง เนื่องจากผู้ซื้อมีการติดต่อกับแบรนด์ในจุดสัมผัสที่หลากหลายก่อนที่จะตัดสินใจซื้อ

การตลาดแบบซับซ้อนและมีหลายจุดสัมผัสนี้ต้องการความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับประสิทธิภาพของแคมเปญ นี่คือเหตุผลที่ Attribution มีความสำคัญ โดยการติดตามและวิเคราะห์ผลกระทบของแต่ละจุดสัมผัสทางการตลาดอย่างแม่นยำ ธุรกิจสามารถปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสมและเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุนให้มากที่สุด

ในบล็อกนี้ เราจะพูดถึง:

• What is Attribution in Performance Marketing Campaigns?

• What is The Importance of Attribution in eCommerce? 

• Challenges in Attribution of Performance Marketing Campaigns for eCommerce 

• How to Improve Attribution for Your eCommerce Business

เริ่มกันเลย!

อะไรคือ Attribution ในแคมเปญการตลาดเชิงประสิทธิภาพ?

Attribution ในการตลาดเชิงประสิทธิภาพของ eCommerce คือกระบวนการระบุว่าความพยายามทางการตลาดใดที่นำไปสู่การเปลี่ยนผู้เยี่ยมชมเป็นลูกค้า

ช่วยให้ผู้ขาย eCommerce รู้ว่าช่องทางและจุดสัมผัสใดบ้างที่ทำให้เกิดการขาย เพื่อให้สามารถจัดสรรทรัพยากรและกลยุทธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

สิ่งที่ควรรู้เกี่ยวกับ Attribution ใน eCommerce:

• รวมการโต้ตอบของผู้ใช้ในช่องทางต่าง ๆ

• ติดตามจุดสัมผัสทางการตลาดที่นำไปสู่การซื้อ

• ช่วยในการประเมินความสามารถในการทำกำไรของความพยายามทางการตลาดหลายรูปแบบ

• ช่วยให้มีการจัดการกองทุนการตลาดอย่างมีเหตุผลขึ้นอยู่กับผลลัพธ์

• ให้ภาพที่ชัดเจนของขั้นตอนการขาย

ด้วยการใช้โมเดล Attribution อย่างมีประสิทธิภาพ บริษัท eCommerce สามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบการซื้อของลูกค้าได้

ทำไม Attribution ถึงมีความสำคัญในการ eCommerce?

Attribution มีบทบาทสำคัญในการตลาดเชิงประสิทธิภาพของ eCommerce นี่คือเหตุผลที่ทำให้มันสำคัญ:

1. ความเข้าใจที่ดียิ่งขึ้นเกี่ยวกับ ROI ของการตลาด

Attribution ช่วยให้การคำนวณผลตอบแทนจากการลงทุนในด้านการตลาด (ROI) เป็นไปได้ง่ายขึ้น โดยการระบุว่าผู้ใช้คลิกช่องทางใดและจุดสัมผัสใดก่อนการแปลงเป็นลูกค้า จะช่วยให้คุณทราบถึงต้นทุนทางการเงินของความพยายามทางการตลาดนั้น

จากข้อมูลของ iProspect "ผลลัพธ์ทั่วไปของการใช้ Attribution คือการเพิ่มประสิทธิภาพของสื่อประมาณ 15-35% และเพิ่ม ROI ตามมา"

ตัวอย่างเช่น หากคุณใช้เงิน $1,000 ในการโฆษณาผ่านโซเชียลมีเดียและ $1,500 ผ่านอีเมลมาร์เก็ตติ้ง หากไม่มีการ Attribution ที่ถูกต้อง คุณอาจจะเห็นว่าอีเมลมาร์เก็ตติ้งนำไปสู่การเปลี่ยนลูกค้า 50 ครั้ง ในขณะที่โซเชียลมีเดียนำไปสู่ 30 ครั้ง อย่างไรก็ตามด้วยโมเดล Attribution แบบ multi-touch คุณอาจค้นพบว่าโซเชียลมีเดียมีอิทธิพลถึง 70% ของการแปลงที่เกิดจากอีเมล ซึ่งจะเปลี่ยนความเข้าใจของคุณเกี่ยวกับ ROI ของแต่ละช่องทางได้อย่างมาก

2. การปรับปรุงแคมเปญการตลาด

ข้อมูลจาก Attribution ช่วยให้คุณสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของกิจกรรมทางการตลาดได้ดีขึ้น คุณรู้เป้าหมายที่ต้องการ เช่น การเพิ่มจำนวนการแปลง และคุณสามารถปรับข้อความ เวลา และการเลือกช่องทางให้เหมาะสมได้

เช่น โมเดล Attribution ของคุณรายงานว่าลูกค้าที่มีการโต้ตอบกับแบรนด์ในช่องทางที่แตกต่างกันไม่น้อยกว่า 3 ครั้งก่อนการซื้อมีแนวโน้มที่จะเพิ่มมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ยขึ้น 50% จากข้อมูลนี้คุณสามารถวางแผนแคมเปญหลายช่องทางเพื่อสร้างการโต้ตอบที่มากขึ้น ทำให้เกิดมูลค่าสุทธิที่สูงขึ้นสำหรับธุรกิจ

นอกจากนี้ ขึ้นอยู่กับข้อมูลเชิงลึก คุณสามารถระบุช่องทางหรือแคมเปญที่มีประสิทธิภาพต่ำได้อย่างง่ายดาย หากคุณพบว่าชุดโฆษณาหรืออีเมลฟันเนลที่เฉพาะเจาะจงไม่แปลงดี คุณสามารถหยุดใช้และลดค่าใช้จ่ายเพื่อสนับสนุนช่องทางอื่นที่มีประสิทธิภาพมากกว่า

3. การปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า

Attribution ไม่เพียงช่วยทีมการตลาดของคุณเท่านั้น แต่ยังช่วยในการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าอีกด้วย การรู้จักขั้นตอนต่าง ๆ ในการเดินทางของลูกค้าช่วยให้คุณนำเสนอการโต้ตอบที่เหมาะสมในแต่ละขั้นตอนตามความต้องการ

เช่น ถ้าโมเดล Attribution ของคุณแสดงว่าลูกค้ามักจะค้นหาข้อมูลผลิตภัณฑ์ผ่านมือถือ แต่ต้องการทำการซื้อผ่านเดสก์ท็อป คุณสามารถปรับปรุงไซต์มือถือของคุณสำหรับข้อมูลผลิตภัณฑ์และปรับปรุงไซต์เดสก์ท็อปสำหรับการชำระเงินที่ราบรื่น

คุณยังสามารถใช้โมเดล Attribution เพื่อปรับการเดินทางของลูกค้าได้อีกด้วย หากลูกค้าเคยเยี่ยมชมจุดสัมผัสบางจุดแล้ว คุณสามารถนำเสนอข้อเสนอหรือข้อมูลที่มีประโยชน์แทนที่จะเป็นข้อมูลเชิงแนะนำ (TOFU)

4. การจัดสรรงบประมาณที่แม่นยำ

Attribution ช่วยให้การจัดสรรงบประมาณทางการตลาดเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพตามประสิทธิภาพของแต่ละช่องทาง

สมมติว่าโมเดล Attribution ของคุณแสดงว่าโฆษณาแบบดิสเพลย์ถึงแม้จะไม่ใช่การคลิกครั้งสุดท้ายก่อนการซื้อของผู้บริโภค แต่เป็นสิ่งที่สำคัญในช่วงแรกของการทำความรู้จักกับแบรนด์และการเข้าถึงกระบวนการซื้อ หากไม่มีข้อมูลนี้ คุณอาจจะไม่ให้ความสำคัญกับโฆษณาดิสเพลย์มากพอ แต่ถ้ามีข้อมูลนี้คุณสามารถจัดสรรงบประมาณให้เหมาะสมกับการสนับสนุนการเดินทางของลูกค้าได้มากขึ้น

ความท้าทายในการ Attribution ของแคมเปญการตลาดเชิงประสิทธิภาพสำหรับ eCommerce

98% ของเจ้าของธุรกิจค้าปลีก พิจารณาว่า Attribution เป็นส่วนสำคัญของเทคโนโลยีการตลาด (MarTech) ของพวกเขา มันช่วยให้พวกเขาระบุได้ว่าช่องทางใดที่สร้างยอดขายได้มากที่สุด

อย่างไรก็ตาม การ Attribution สำหรับ eCommerce เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและมาพร้อมกับความท้าทายหลายประการ มาดูกันว่ามีอะไรบ้าง -

1. หลายจุดสัมผัสของลูกค้าทำให้การ Attribution ซับซ้อน

ผู้ซื้อในปัจจุบันมีปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์ผ่านหลายช่องทางก่อนการซื้อ

ตัวอย่างเช่น ลูกค้าอาจเห็นโฆษณาในโซเชียลมีเดีย เข้าไปที่เว็บไซต์ ได้รับอีเมลโฆษณาเพื่อติดตามการดู ไปอ่านรีวิวสินค้า และสอบถามราคาในเว็บไซต์เปรียบเทียบราคาก่อนจะตัดสินใจซื้อสินค้า เนื่องจากกระบวนการบริโภคที่ซับซ้อนนี้ ทำให้ยากที่จะระบุค่าที่แน่นอนของจุดสัมผัสใดจุดสัมผัสหนึ่งที่แคมเปญการตลาดที่สามารถระบุได้มีต่อการเปลี่ยนยอดขายโดยรวม

นอกจากนี้ ลูกค้าแต่ละคนอาจมีเส้นทางการซื้อที่แตกต่างกันไป ซึ่งจะเพิ่มปัญหาในการ Attribution ให้มากขึ้นไปอีก องค์กรต้องสามารถติดตามและตรวจสอบเส้นทางเหล่านี้เพื่อค้นหาว่าจุดสัมผัสใดมีประสิทธิภาพมากที่สุด และในขั้นตอนใดของกระบวนการซื้อขาย

2. โมเดลแบบดั้งเดิมทำให้การเดินทางของลูกค้าถูกลดทอนความซับซ้อนลง

โมเดลแบบดั้งเดิม เช่น Last-click Attribution มักจะไม่สามารถเก็บภาพการเดินทางของลูกค้าได้ทั้งหมด

โมเดลจะถือว่าการคลิกครั้งสุดท้ายเป็นจุดสัมผัสที่มีประสิทธิภาพที่สุดในขณะที่มองข้ามการมีปฏิสัมพันธ์ที่สำคัญอื่น ๆ ที่เกิดขึ้นก่อนหน้านั้น

ตัวอย่างเช่น ลูกค้าอาจรู้จักผลิตภัณฑ์ของคุณจากการอ่านบล็อก โต้ตอบกับแบรนด์ของคุณบนโซเชียลมีเดีย แต่การแปลงลูกค้ากลับถูกนับเป็นความสำเร็จของโฆษณา PPC ในช่วงกลางของฟันเนล

การลดทอนนี้สามารถนำไปสู่การใช้งบประมาณแคมเปญที่ไม่เหมาะสม เนื่องจากการเน้นที่กลไกของฟันเนลส่วนกลางและส่วนล่าง ในขณะที่ละเลยความพยายามในฟันเนลส่วนบน โมเดล Attribution แบบ multi-touch ที่ซับซ้อนมากขึ้นจึงเป็นสิ่งจำเป็น แต่การนำมาใช้นั้นก็มีความท้าทายของตัวมันเองเช่นกัน

3. การกระจายของข้อมูลทำให้การวิเคราะห์เป็นไปได้ยาก

ข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้ามักกระจายอยู่ตามแหล่งต่าง ๆ เช่น สถิติจากเว็บไซต์, CRM, การตลาดผ่านอีเมล, โซเชียลมีเดีย และอื่น ๆ การกระจายเช่นนี้ส่งผลให้ไม่สามารถมองเห็นภาพรวมของลูกค้าในเส้นทางการซื้อทั้งหมดได้

ความไม่สอดคล้องกันระหว่างแพลตฟอร์ม, การแยกข้อมูลออกเป็นส่วน ๆ และข้อมูลที่ขาดหายไปยิ่งทำให้การวิเคราะห์ Attribution เป็นเรื่องยากขึ้น

4. อคติจากการเชื่อมโยงใน Attribution สำหรับ eCommerce

นักการตลาดบางคนกังวลว่าโมเดล Attribution อาจตีความพฤติกรรมของลูกค้าอย่างผิดพลาดเนื่องจากอคติจากตลาด

ตัวอย่างเช่น ลูกค้าที่ตั้งใจจะซื้อสินค้าอยู่แล้วอาจมีการโต้ตอบกับจุดสัมผัสหลายจุด ซึ่งอาจทำให้โมเดลมองว่าการโต้ตอบเหล่านั้นมีค่ามากเกินความเป็นจริง

สิ่งนี้อาจนำไปสู่ความเข้าใจที่ผิดเกี่ยวกับความพยายามทางการตลาดใดที่แท้จริงส่งผลต่อการแปลงยอดขาย แม้ว่าโมเดล Attribution จะให้ข้อมูลที่มีค่า แต่ก็จำเป็นต้องตีความผลลัพธ์อย่างวิจารณญาณและคำนึงถึงปัจจัยอื่น ๆ ที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจซื้อ

การรวมข้อมูล Attribution เข้ากับเมตริกการตลาดอื่น ๆ และข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าสามารถช่วยให้ได้ภาพที่สมดุลมากขึ้น

สำหรับการดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับความท้าทายเหล่านี้ สามารถตรวจสอบได้ใน คู่มือความท้าทายของ Attribution ใน eCommerce ของเรา

วิธีปรับปรุง Attribution สำหรับธุรกิจ eCommerce ของคุณ

Attribution ใน eCommerce เป็นเรื่องที่ท้าทายที่สุด ไม่มีสิ่งที่เรียกว่า Attribution ที่สมบูรณ์แบบ 100% ใน eCommerce แต่ด้วยการปฏิบัติตามแนวทางที่ดีที่สุด เราสามารถเข้าใกล้แหล่งที่มามากที่สุดเท่าที่จะทำได้

1. รวมแหล่งข้อมูลทั้งหมดของคุณเข้าด้วยกัน

เพื่อเพิ่มความแม่นยำใน Attribution ควรเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลทั้งหมดที่ได้จากการจับในช่วงชีวิตของลูกค้า ซึ่งรวมถึงช่องทางการตลาด เว็บไซต์ eCommerce ของคุณ ระบบ CRM และเครื่องมือติดตามพฤติกรรมออนไลน์

การรวมข้อมูลเหล่านี้ช่วยแก้ปัญหาใน Attribution เนื่องจากสามารถมองเห็นเส้นทางการเดินทางของลูกค้าได้ทั้งหมด

ตัวอย่างเช่น ลูกค้าอาจ:

• เห็นโฆษณาบนโซเชียลมีเดีย (การโต้ตอบบนโซเชียล)

• เข้าชมเว็บไซต์ของคุณ (การโต้ตอบบนเว็บไซต์)

• เลือกสมัครรับจดหมายข่าว (กิจกรรมที่เกี่ยวกับ CRM)

• ดูอีเมลการตลาด (การโต้ตอบผ่านอีเมล)

• ทำการซื้อเสร็จสิ้น

หากไม่มีการรวมข้อมูลอย่างครบถ้วน คุณอาจจะไม่สามารถติดตามโฆษณาแรกบนโซเชียลมีเดียที่สร้างการรับรู้ได้ ซึ่งจะทำให้เกิดการขาดข้อมูลที่น่าเชื่อถือใน Attribution และการตลาดที่ไม่ได้ผลเต็มที่

โดยใช้ข้อมูลที่รวมกัน คุณสามารถประเมินและวิเคราะห์การมีส่วนร่วมของแต่ละขั้นตอนของการโต้ตอบที่มีต่อการแปลงยอดขายได้

2. เลือกรูปแบบ Attribution สำหรับ eCommerce ที่เหมาะสม

การเลือกรูปแบบ Attribution ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญในการวัดผลประสิทธิภาพที่แม่นยำ รูปแบบต่างๆ จะให้เครดิตการแปลงในหลายๆ วิธี:

• Last-Click Attribution: ให้เครดิตกับจุดสัมผัสสุดท้ายก่อนการแปลง

• First-Click Attribution: ให้เครดิตกับการโต้ตอบครั้งแรกกับลูกค้า

• Linear Attribution: แจกจ่ายเครดิตให้กับทุกจุดสัมผัสอย่างเท่าเทียมกัน

• Time Decay Attribution: ให้เครดิตมากขึ้นกับจุดสัมผัสที่ใกล้กับการแปลงมากที่สุด

• Data-Driven Attribution: ใช้ Machine Learning เพื่อกำหนดเครดิตอย่างพลวัตตามรูปแบบและแนวโน้ม

แต่ละรูปแบบมีข้อดีและข้อเสีย เช่น Last-click นั้นเข้าใจง่ายแต่ละเลยการมีส่วนร่วมก่อนหน้านั้น ในขณะที่ Data-driven นั้นทรงพลังแต่ต้องใช้ข้อมูลคุณภาพสูงในปริมาณมาก

เลือกรูปแบบที่สอดคล้องกับเป้าหมายธุรกิจ อุตสาหกรรม และความซับซ้อนของเส้นทางลูกค้าของคุณ และตรวจสอบ ปรับปรุงรูปแบบที่คุณเลือกเป็นประจำเมื่อพฤติกรรมของลูกค้าและช่องทางการตลาดเปลี่ยนแปลงไป

3. ใช้แพลตฟอร์ม eCommerce Analytics สำหรับการติดตาม Attribution

การรวมข้อมูลจากหลายแหล่งเป็นงานที่ใช้แรงงานมากและมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดสูง บริษัทส่วนใหญ่ขาดความสามารถในการเชื่อมต่อข้อมูลเหล่านี้เข้าด้วยกันอย่างเป็นเอกภาพเนื่องจากความซับซ้อนของข้อมูลที่นำเสนอจากแพลตฟอร์มต่างๆ

ตัวอย่างเช่น โครงสร้างของข้อมูลจาก Facebook และ Google AdWords ไม่เหมือนกับโครงสร้างข้อมูล eCommerce รวมถึงวิธีการตรวจสอบเมตริกอาจแตกต่างกันไปในแต่ละช่องทาง

ความท้าทายเหล่านี้สามารถแก้ไขได้ด้วยแพลตฟอร์ม eCommerce Analytics แบบครบวงจร เช่น Graas:

• ประมวลผลข้อมูลทุกระดับ กำจัดความเอนเอียงในการเก็บข้อมูล การกระจายตัวของข้อมูล และกรอบเวลาที่ยาวขึ้น

• ขจัดความยุ่งยากในการจัดการข้อมูลด้วยมือ

• มอบมุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับเส้นทางลูกค้าที่นำไปสู่การแปลง

• ใช้รูปแบบ Attribution ที่ขับเคลื่อนด้วย AI และข้อมูล

• ระบุผลกระทบของแต่ละช่องทางที่มีต่อยอดขาย

ดังนั้นการใช้แพลตฟอร์มประเภทนี้จึงเป็นโอกาสในการ:

• ปรับปรุงความแม่นยำในการประเมินแคมเปญการตลาด

• ปรับปรุงการกำหนดเป้าหมาย

• ทำให้แน่ใจว่าข้อความส่งถึงกลุ่มเป้าหมายในช่วงเวลาที่เหมาะสมที่สุด

• ทำให้กลยุทธ์โฆษณามีประสิทธิภาพมากขึ้น

• จัดการทรัพยากรที่มีอยู่ในวิธีที่เหมาะสมที่สุด

ระบุช่องทางที่ทำให้ลูกค้าของคุณจ่ายเงิน!

ไม่มีวิธีการเดียวที่ใช้ได้กับการให้เครดิตการขาย แต่การทำความเข้าใจพื้นฐานให้ถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญในการปรับปรุงผลลัพธ์ของคุณ

เพื่อให้การให้เครดิตถูกต้อง ข้อมูลที่คุณใช้จะต้องสะอาดและเป็นเอกภาพจากทุกช่องทางการขายและการตลาดของคุณ และ Graas ทำทั้งหมดนี้ให้คุณด้วยรูปแบบ Attribution ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

และนั่นยังไม่หมดเพียงเท่านั้น Graas ยังให้ข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำเพื่อให้แน่ใจว่าช่องทางที่มีประสิทธิภาพต่ำจะถูกยกเลิกหรือปรับปรุงเพื่อให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

สมัครใช้งานฟรี 30 วัน