ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยต่อคลิก (CPC) สำหรับโฆษณา Google Search เพิ่มขึ้น 17% เมื่อเทียบกับปีก่อน แม้ว่าต้นทุนจะสูงขึ้น แต่โฆษณาแบบชำระเงินยังคงเป็นหนึ่งในช่องทางที่ดีที่สุดสำหรับแบรนด์ eCommerce ในการเพิ่มยอดขาย
แต่ปัญหาคือ: ไม่ใช่ทุกแบรนด์ที่จะได้ผลตอบแทนตามที่คาดหวัง คุณอาจใช้จ่ายมากขึ้นแต่กลับได้ผลลัพธ์น้อยลง
อะไรคือเคล็ดลับของแบรนด์ที่ได้ ROAS สูง? พวกเขาไม่พึ่งพาแดชบอร์ดแบบดั้งเดิมที่เป็นสถิติคงที่และขาดการคาดการณ์เชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง
พวกเขาใช้ Predictive Analytics เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์โฆษณา แทนที่จะใช้การคาดเดา พวกเขาใช้ข้อมูลเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมลูกค้าและจัดสรรงบประมาณอย่างมีประสิทธิภาพ
ในบล็อกนี้ เราจะพูดถึงวิธีที่ Predictive Analytics สามารถช่วยเพิ่ม ROAS สำหรับ Google และ Facebook Ads ของคุณ—และวิธีที่คุณสามารถเริ่มนำไปใช้ได้ทันที มาดูกันเลย!
ความท้าทายในการเพิ่ม ROAS และวิธีที่ Predictive Analytics ช่วยแก้ปัญหา
Campaign Optimization on Meta and Google Ads with Predictive Analytics
ความท้าทายในการเพิ่ม ROAS และวิธีที่ Predictive Analytics ช่วยแก้ปัญหา
หากต้องการเพิ่ม ROAS การตัดสินใจของคุณต้องอิงจากข้อมูลและการคาดการณ์อนาคตโดยอ้างอิงจากพฤติกรรมในอดีต
นี่คือวิธีที่ Predictive Analytics ช่วยแก้ปัญหาในโฆษณาแบบชำระเงิน:
1. การวัดผลช่องทางที่ไม่ใช่ดิจิทัล
หลายแบรนด์ลงทุนในช่องทางออฟไลน์ เช่น ทีวี ไดเร็กเมล และโปรโมชั่นในร้านค้า แต่การติดตามผลกระทบต่อยอดขายออนไลน์เป็นเรื่องยาก
ในความเป็นจริง cross-channel attribution เป็นหนึ่งในอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดในการเพิ่มประสิทธิภาพ ROAS
หากไม่มีภาพรวมที่ชัดเจนว่าช่องทางเหล่านี้มีอิทธิพลต่อการแปลงยอดขายอย่างไร แบรนด์มักจัดสรรงบโฆษณาไม่ถูกต้อง
ด้วยโมเดลพยากรณ์ คุณสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อที่ผ่านมา การเข้าชมเว็บไซต์ และข้อมูล CRM เพื่อตรวจสอบผลกระทบของช่องทางออฟไลน์ต่อยอดขายออนไลน์
2. การสร้างเนื้อหาและคุณภาพ
Howard Gossage (นักโฆษณาชาวอเมริกัน) เคยกล่าวไว้ว่า “ความจริงก็คือ ไม่มีใครอ่านโฆษณา คนอ่านสิ่งที่พวกเขาสนใจ และบางครั้งมันก็เป็นโฆษณา”
หากไม่มีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสิ่งที่โดนใจกลุ่มเป้าหมาย แบรนด์เสี่ยงต่อการเสียเงินไปกับโฆษณาที่ไม่มีประสิทธิภาพ
แพลตฟอร์มวิเคราะห์ eCommerce ที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่าง Graas ประเมินประสิทธิภาพโฆษณาในอดีต การมีส่วนร่วมของผู้ชม และแนวโน้มอุตสาหกรรมเพื่อระบุรูปแบบเนื้อหาที่มีประสิทธิภาพสูง
นอกจากนี้ยังสามารถคาดการณ์อัตราการมีส่วนร่วม ช่วยให้แบรนด์หลีกเลี่ยงวิธีลองผิดลองถูก และสร้างเนื้อหาที่กระตุ้นให้เกิดการแปลงยอดขาย
3. Ad Fatigue
การใช้โฆษณาเดิมเป็นเวลานานเกินไปนำไปสู่ปัญหา Ad Fatigue ซึ่งทำให้ CPC เพิ่มขึ้นและ ROAS ลดลง หลายแบรนด์ไม่ทันสังเกตว่าผู้ชมเห็นโฆษณาซ้ำบ่อยเกินไป
Predictive Analytics ตรวจจับสัญญาณเริ่มต้นของ Ad Fatigue โดยติดตามแนวโน้มการมีส่วนร่วมและอัตราการคลิก (CTR) ที่ลดลง
สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับช่วงเวลาที่เหมาะสมในการเปลี่ยนโฆษณา และแนะนำองค์ประกอบสร้างสรรค์ใหม่ๆ เพื่อให้โฆษณาน่าสนใจอยู่เสมอ เพิ่มการตอบสนองของผู้ชม
4. การปรับแต่งโฆษณาแบบเฉพาะบุคคลในขนาดใหญ่
หลายแบรนด์ประสบปัญหาในการนำเสนอข้อความที่เหมาะกับกลุ่มเป้าหมายต่างๆ โดยไม่ต้องใช้แรงงานคนมากเกินไป
ในกรณีนี้ โมเดล Machine Learning สามารถวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อคาดการณ์เจตนาในการซื้อและแบ่งกลุ่มเป้าหมายโดยอัตโนมัติ
โฆษณาแบบไดนามิกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ปรับเปลี่ยนแบบเรียลไทม์ แสดงข้อความที่ปรับให้เหมาะกับผู้ใช้ตามพฤติกรรม ที่ตั้ง และประวัติการเข้าชมเว็บไซต์ ผลลัพธ์คือ อัตราการแปลงที่สูงขึ้นโดยไม่ต้องใช้แรงงานเพิ่ม
5. การปรับตัวให้เข้ากับเทรนด์
John Chamber อดีต CEO ของ Cisco เคยกล่าวว่า อย่างน้อย 40% ของธุรกิจทั้งหมดจะล้มหายไปภายใน 10 ปีข้างหน้า... หากพวกเขาไม่สามารถปรับตัวทั้งองค์กรให้รองรับเทคโนโลยีใหม่ๆ ได้
แบรนด์ที่ไม่สามารถปรับตัวให้เข้ากับ พฤติกรรมผู้บริโภคและแนวโน้มอุตสาหกรรม eCommerce ที่เปลี่ยนแปลงไป มักจะเห็น ROAS ลดลง
เมื่อใช้ Predictive Analytics กับข้อมูลแบบเรียลไทม์ ระบบจะสแกนตลาด กิจกรรมของคู่แข่ง และแนวโน้มบนโซเชียลมีเดียเพื่อล่วงหน้าการเปลี่ยนแปลงของความต้องการ
ด้วยการระบุเทรนด์ที่กำลังจะมาถึงแต่เนิ่นๆ แบรนด์สามารถปรับกลยุทธ์โฆษณาเชิงรุก เปิดตัวแคมเปญที่สอดคล้องกับความสนใจของผู้บริโภคได้ก่อนที่คู่แข่งจะตามทัน
Campaign Optimization on Meta and Google Ads with Predictive Analytics
Here’s how you can use predictive analytics to optimize your Meta and Google Ads campaigns for higher ROAS:
1. Bid Smarter with Predictive Bidding
Manual bid adjustments are no longer practical in eCommerce advertising. eCommerce predictive analytics platforms take the complexity out of bidding by identifying the clicks that are most likely to convert.
These AI-driven models ensure that your budget is allocated towards the keywords and ad sets that are most likely to yield good return.
Predictive bidding ensures you get the most value for every dollar spent — no overspending and no underbidding.
By integrating Graas’ advanced analytics, you can dynamically adjust bids based on real-time data signals like device type, time of day, and user intent.
This means ad spend is constantly optimized without the need for manual intervention, allowing you to compete while maintaining profitability.
2. Identify High-Intent Audiences
Many brands waste ad spend on broad audiences that include users who are unlikely to convert.
Predictive analytics helps businesses identify high-intent users by analyzing behavioral signals like site visits, product page views, add-to-cart actions, and engagement levels.
Instead of serving ads to a general audience, brands can now focus on users who are actively considering a purchase.
With Graas’ predictive analytics, businesses can score leads and allocate more budget to high-value customer segments. This ensures that the most profitable users receive the most attention.
3. Optimize Ad Placements Automatically
Not all ad placements perform equally well. Some users engage more with YouTube Ads, while others respond better to Instagram Reels, Google Search, or Facebook Stories.
Instead of manually testing different placements, predictive analytics determines which platforms work best for each audience segment.
With predictive analytics, brands can analyze performance across channels to identify where ROAS is highest and which ad formats drive the most conversions.
4. Predict and Prevent Churn with Dynamic Retargeting
Many potential buyers abandon their purchase journey at different stages that’s why a one-size-fits-all retargeting approach fails.
Predictive analytics helps brands identify when a user is about to drop off. Then, delivers the right message at the right time to bring them back.
AI-powered retargeting adapts to customer behavior. If a user has abandoned their cart, they may respond better to an exclusive limited-time discount. If they have browsed multiple product pages without purchasing, they might need a personalized recommendation to convert.
Graas solves these challenges by intelligently segmenting customers and determining which platform is best for retargeting. This ensures your ads reach users on the channel where they’re most likely to convert.
5. Optimize Budget Allocation Across Campaigns
Some campaigns, keywords, and creatives perform better than others. But manually shifting budgets based on past performance isn’t scalable.
Predictive analytics automates budget allocation by analyzing historical ROAS trends and market demand to forecast which campaigns will yield the best ROI.
Graas takes this further by suggesting the ideal budget distribution between Meta and Google Ads.
Instead of splitting budgets based on intuition, brands can distribute their ad spend based on real-time performance insights.
Platform-Specific Strategy Enhancement
To maximize ROAS, brands need to analyze ad performance across different platforms—marketplaces like Amazon and Flipkart, as well as D2C (direct-to-consumer) websites.
Predictive analytics helps identify where your budget drives the highest returns so you can allocate spend more effectively.
Here’s how to use predictive analytics for channel optimization:
Compare Conversion Rates Across Channels
Use predictive models to analyze past data and determine which platform delivers the best customer conversion rate for specific products.
Increase ad spend pacing on high-performing channels and reduce wasted spend on underperforming ones.
Optimize Product Listings and Ad Copy per Platform
Different platforms have different engagement patterns. AI platforms like Graas can analyze what keywords, visuals, and messaging drive the best results on each.
Tailor ad creatives based on what works best for each marketplace vs. D2C.
Forecast Demand for Better Inventory and Ad Spend Alignment
eCommerce predictive forecasting can help you identify which products will perform best on each platform based on seasonal trends and consumer behavior.
Prevent over-advertising products with low inventory and avoid stockouts on high-performing ones.
Adjust Pricing and Promotions Dynamically
AI can track competitor pricing across marketplaces and recommend real-time price adjustments to maintain a competitive edge.
Run platform-specific promotions based on predicted demand surges instead of relying on guesswork.
Identify Customer Lifetime Value (LTV) by Platform
Predictive analytics helps determine where your highest LTV customers are shopping—Amazon, Shopee, Flipkart, or your D2C site.
Allocate more budget to platforms that drive repeat purchases and higher retention rates.
By leveraging predictive analytics, you can prioritize high-performing channels, optimize campaigns for each platform, and ensure ad spend is generating maximum profitability.
Conclusion
Predictive analytics is the key to maximizing ROAS on Google and Meta Ads. It helps brands bid smarter, optimize placements, prevent churn, and much more.
What takes weeks to be done manually, predictive analytics can do it in real-time — which makes the insights even more impactful.
Graas, AI-driven eCommerce analytics platform analyzes real-time data, predicts trends, and automates optimizations to ensure your ad spend delivers the highest returns.
No more wasted budget—just smarter, data-backed decisions that drive profitability.
🚀 Want to boost your ROAS? Discover how Graas’ AI advanced analytics optimize your campaigns and profits. Sign up today!
Comments