คุณควรจัดสรรงบโฆษณาสำหรับวันลดราคาครั้งใหญ่แบบไหน? การพยากรณ์สามารถช่วยคาดการณ์ได้

คุณรู้หรือไม่? การพยากรณ์ที่ไม่แม่นยำและการวางแผนงบโฆษณาที่ไม่มีประสิทธิภาพอาจทำให้แบรนด์ eCommerce สูญเสียรายได้ที่เป็นไปได้สูงถึง 20% ในช่วงมหกรรมลดราคาครั้งใหญ่

วันลดราคาครั้งใหญ่กำลังเติบโตขึ้นเรื่อย ๆ ด้วยการแข่งขันของแบรนด์บนเว็บไซต์ D2C มาร์เก็ตเพลส และโซเชียลคอมเมิร์ซ การโดดเด่นท่ามกลางคู่แข่งต้องอาศัยการใช้งบอย่างชาญฉลาด แต่การบริหารงบโฆษณาสำหรับช่วงเวลาที่มีความต้องการสูงเหล่านี้ยังคงเป็นความท้าทาย

ทุกปี คุณได้รับงบการตลาดและเป้าหมายบางอย่างที่สามารถทำได้ง่าย และบางอย่างที่ท้าทายมากขึ้น แต่มีหนึ่งเป้าหมายที่ไม่เปลี่ยนแปลง: การเพิ่ม ROI และ ROAS

หากต้องการเริ่มต้นให้ดีและขยายธุรกิจต่อเนื่องทุกไตรมาส การจัดสรรงบโฆษณาต้องแม่นยำ ใช้งบเร็วเกินไป อาจหมดก่อนช่วงพีคของมหกรรมลดราคา ใช้ช้าเกินไป อาจพลาดช่วงเวลาสำคัญของการปิดการขาย

นี่คือจุดที่การพยากรณ์เข้ามามีบทบาท ในคู่มือนี้ เราจะแสดงให้คุณเห็นว่าการพยากรณ์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยให้คุณเพิ่มประสิทธิภาพงบโฆษณาเพื่อความสำเร็จในมหกรรมลดราคาได้อย่างไร

1. ความท้าทายของ eCommerce หลายแพลตฟอร์ม

2. วิธีที่การพยากรณ์ที่แม่นยำช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้ให้กับธุรกิจ eCommerce

3. การพยากรณ์ด้วย AI: ตัวพลิกเกมสำหรับวันลดราคาของ eCommerce

4. กรณีศึกษา: แบรนด์ชุดกีฬาระดับโลกใช้ AI-driven Forecasting เพื่อปรับจังหวะโฆษณาให้เหมาะสม

5. บทสรุป

มาเริ่มกันเลย!

ความท้าทายของ eCommerce หลายแพลตฟอร์ม

ก่อนที่เราจะพูดถึงว่าการพยากรณ์เชิงคาดการณ์ช่วยจัดสรรงบโฆษณาได้อย่างไร มาทำความเข้าใจก่อนว่าธุรกิจ eCommerce ต้องเผชิญกับความท้าทายอะไรบ้างเมื่อโฆษณาบนหลายแพลตฟอร์ม

1. พฤติกรรมผู้บริโภคที่แตกต่างกันในแต่ละแพลตฟอร์ม 

แต่ละแพลตฟอร์มมีประสบการณ์ผู้ใช้ กลุ่มเป้าหมาย และพฤติกรรมการซื้อที่แตกต่างกัน บนเว็บไซต์ D2C ของคุณ ลูกค้าเข้ามาด้วยความตั้งใจ พวกเขารู้จักแบรนด์ของคุณและกำลังมองหาสินค้าของคุณโดยเฉพาะ

แต่เมื่อพูดถึงมาร์เก็ตเพลส ทุกอย่างเปลี่ยนไป

มาร์เก็ตเพลสอย่าง Amazon, Flipkart และ Shopee มีฐานผู้ใช้ของตัวเองที่มีพฤติกรรมการช้อปปิ้งแตกต่างกัน

ตัวอย่างเช่น นักช้อปที่มองหาหนังสืออาจเข้า Amazon โดยอัตโนมัติแทนที่จะไป Flipkart ทั้งที่ทั้งสองแพลตฟอร์มขายหนังสือเหมือนกัน สิ่งนี้เกิดขึ้นในทุกอุตสาหกรรม—บางแพลตฟอร์มดึงดูดนักช้อปที่คำนึงถึงงบประมาณ ขณะที่บางแพลตฟอร์มเหมาะกับลูกค้าระดับพรีเมียม

การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมลูกค้าเหล่านี้ทำให้การจัดสรรงบโฆษณาซับซ้อนขึ้น บนเว็บไซต์ของคุณเอง คุณสามารถคาดการณ์ความต้องการได้แม่นยำกว่า แต่เมื่อขยายไปยังมาร์เก็ตเพลส คุณต้องปรับงบโฆษณาตามปัจจัยภายนอก เช่น ความสามารถในการแข่งขันของหมวดหมู่สินค้า และแนวโน้มของแพลตฟอร์ม ซึ่งหากไม่มีข้อมูลก็ไม่สามารถทำได้

2. การแข่งขันแบบเรียลไทม์บนมาร์เก็ตเพลส

มาร์เก็ตเพลสเต็มไปด้วยการแข่งขันแบบเรียลไทม์ หากคุณต้องการให้สินค้าของคุณติดอันดับโฆษณาสำหรับคำค้นหาที่มีความตั้งใจซื้อสูง มีโอกาสสูงที่คู่แข่งของคุณก็ต้องการเช่นกัน

นั่นหมายความว่าคุณต้องแข่งขันการประมูลกับแบรนด์อื่นที่แย่งชิงกลุ่มเป้าหมายเดียวกัน ส่งผลให้ต้นทุนโฆษณาผันผวนอยู่ตลอดเวลา การเสนอราคาที่เหมาะสมในวันนี้อาจใช้ไม่ได้ผลในวันพรุ่งนี้หากคู่แข่งเพิ่มงบประมาณ

หากไม่มีการจัดสรรงบโฆษณาอย่างมีกลยุทธ์ คุณอาจใช้เงินหมดเร็วเกินไป หรือเสียโอกาสโฆษณาในจุดที่มีความต้องการสูง

นี่จึงเป็นเหตุผลว่าทำไมการโฆษณาบนมาร์เก็ตเพลสต้องอาศัยความสมดุล—คุณต้องเสนอราคาสูงพอที่จะชนะตำแหน่งสำคัญ แต่ไม่สูงเกินไปจนทำให้งบประมาณหมดเร็วเกินไป

3. เทรนด์ตามฤดูกาลและภูมิภาค

ความต้องการของผู้บริโภคไม่คงที่ มันเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล เหตุการณ์สำคัญ และแม้แต่สถานที่

ยกตัวอย่างวันวาเลนไทน์ ในช่วงต้นเดือนมกราคม มีเพียงไม่กี่แบรนด์ที่ประมูลคำค้นหาที่เกี่ยวข้องกับวาเลนไทน์ เช่น “ของขวัญวันวาเลนไทน์” แต่เมื่อถึงกลางเดือนมกราคม (ตามเทรนด์ทั่วโลกในช่วงห้าปีที่ผ่านมา) ความต้องการและการแข่งขันพุ่งสูงขึ้น

Source: Google Trend

หากคุณไม่พยากรณ์งบโฆษณาอย่างถูกต้อง คุณอาจเผชิญกับความเสี่ยงหลักสองประการ:

1. ใช้เงินเร็วเกินไป – หากคุณทุ่มงบทั้งหมดก่อนที่ความต้องการจะเพิ่มขึ้น คุณอาจเสียงบไปกับนักช้อปที่ยังไม่พร้อมซื้อ

2. ใช้เงินเกินตัวในช่วงพีค – หากคุณไม่จัดสรรงบอย่างเหมาะสม คุณอาจติดอยู่ในสงครามประมูลช่วงนาทีสุดท้าย ทำให้ต้นทุนพุ่งสูงขึ้นโดยได้ผลตอบแทนน้อย

หากไม่มีกลยุทธ์ที่ชัดเจนเกี่ยวกับงบโฆษณาเทียบกับ ROAS แบรนด์มักลงเอยด้วยการใช้เงินอย่างไร้ทิศทาง—ไม่ก้าวรุกเกินไปตั้งแต่เนิ่น ๆ ก็พลาดช่วงเวลาสำคัญของการขาย

วิธีที่การพยากรณ์ที่แม่นยำช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้ให้กับธุรกิจ eCommerce

การบริหารงบโฆษณาไม่ใช่แค่การตั้งงบประมาณแล้วหวังให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี หากไม่มีการพยากรณ์ล่วงหน้า คุณกำลังตัดสินใจโดยไม่มีข้อมูลรองรับ

การพยากรณ์เชิงคาดการณ์ช่วยให้ธุรกิจควบคุมกลยุทธ์โฆษณาได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้ทุกดอลลาร์ถูกใช้ไปอย่างคุ้มค่าที่สุด

1. การเพิ่มประสิทธิภาพงบโฆษณาข้ามแพลตฟอร์ม

ไม่ใช่ทุกแพลตฟอร์มที่ให้ ROI เท่ากัน บางแพลตฟอร์มนำลูกค้าที่มีมูลค่าสูงมาให้ ในขณะที่บางแพลตฟอร์มช่วยเพิ่มปริมาณการขาย การพยากรณ์ช่วยคาดการณ์ว่าแพลตฟอร์ม ประเภทสินค้า และภูมิภาคใดให้ผลตอบแทนดีที่สุด

ตัวอย่างเช่น หากข้อมูลแสดงว่าโฆษณาบน Instagram เหมาะกับสินค้าประเภทซื้อด้วยอารมณ์ ขณะที่ Google Shopping ทำงานได้ดีกับสินค้าราคาสูง คุณสามารถกระจายงบโฆษณาตามประสิทธิภาพของแต่ละช่องทาง แทนที่จะใช้เงินไปกับทุกช่องทางโดยไม่ได้ผลลัพธ์สูงสุด

เช่นเดียวกันกับภูมิภาค หากแนวโน้มในอดีตชี้ให้เห็นว่านักช้อปในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้สร้างยอดขายสูงสุดในช่วงเมกะเซล ขณะที่ทราฟฟิกจากสหรัฐฯ ลดลง คุณสามารถปรับงบให้เหมาะสมกับตลาดที่มีศักยภาพมากกว่า

2. การปรับงบโฆษณาแบบเรียลไทม์

วันเมกะเซลเต็มไปด้วยความไม่แน่นอน สินค้าอาจกลายเป็นไวรัลข้ามคืน และความต้องการอาจเปลี่ยนแปลงภายในไม่กี่ชั่วโมง หากไม่มีการปรับแบบเรียลไทม์ คุณอาจพลาดโอกาสทำยอดขายหรือเสียเงินไปกับโฆษณาที่ไม่คุ้มค่า

การพยากรณ์เชิงคาดการณ์ช่วยให้คุณปรับงบโฆษณาแบบไดนามิกตามข้อมูลแบบเรียลไทม์ หากสินค้าชิ้นหนึ่งได้รับความนิยมอย่างรวดเร็ว คุณสามารถเพิ่มงบเพื่อดันยอดขายได้ทันที ในทางกลับกัน หากชุดโฆษณาไม่ได้ผล คุณสามารถลดงบก่อนที่จะเสียเงินไปโดยเปล่าประโยชน์

ตัวอย่างเช่น หากพบว่าความต้องการโฆษณาโดยรวมลดลง ค่าโฆษณาอาจถูกลง ทำให้คุณสามารถเข้ายึดพื้นที่โฆษณาสำคัญได้ในราคาที่ต่ำลง การพยากรณ์ช่วยให้คุณมองเห็นแนวโน้มเหล่านี้ก่อนใคร ทำให้แน่ใจว่างบโฆษณาของคุณถูกใช้ไปอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

3. การปรับงบโฆษณาให้สอดคล้องกับความต้องการ

ข้อผิดพลาดทั่วไปในช่วงเมกะเซลคือการใช้งบโฆษณาไม่สอดคล้องกับความต้องการที่แท้จริง บางแบรนด์ใช้เงินกับโฆษณามากเกินไปโดยไม่คำนึงถึงว่าสต็อกสินค้ามีพอหรือไม่ ขณะที่บางแบรนด์กลับไม่เพิ่มงบเมื่อความต้องการพุ่งสูง ทำให้พลาดโอกาสสำคัญในการขาย

ด้วยการพยากรณ์ที่แม่นยำ คุณสามารถปรับงบโฆษณาให้ตรงกับแนวโน้มความต้องการที่เกิดขึ้นจริง หากคาดว่าความต้องการสินค้าจะเพิ่มขึ้นในช่วงครึ่งหลังของงานเซล คุณสามารถกระจายงบให้เหมาะสม

แทนที่จะใช้เงินไปจนหมดตั้งแต่ต้น คุณสามารถสำรองงบไว้และใช้เมื่อช่วงเวลาที่นักช้อปมีการซื้อสูงสุด ซึ่งในกรณีนี้คือเวลา 16:00 น.

นอกจากนี้ ความพร้อมของสต็อกสินค้ายังมีบทบาทสำคัญ หากการพยากรณ์ระบุว่า SKU บางรายการอาจขายหมดอย่างรวดเร็ว คุณสามารถปรับการประมูลโฆษณาเพื่อลดการโปรโมตสินค้าที่ไม่สามารถเติมสต็อกได้ทันเวลา วิธีนี้ช่วยให้แน่ใจว่างบโฆษณาของคุณถูกใช้ไปกับสินค้าที่สามารถสร้างยอดขายได้จริง โดยไม่ทำให้เกิดปัญหาด้านการจัดส่ง

การพยากรณ์ด้วย AI: ตัวพลิกเกมสำหรับวันลดราคาของ eCommerce

คุณรู้ได้อย่างไรว่าผลการโฆษณาก่อนหน้านี้สร้างกำไรสูงสุดจริงหรือไม่? คุณใช้งบโฆษณาน้อยเกินไปจนพลาดโอกาส หรือใช้มากเกินไปจนกระทบกำไร?

การพยากรณ์ด้วย AI ช่วยตอบคำถามเหล่านี้ก่อนที่จะสายเกินไป

โดยหลักการแล้ว คุณควรประเมินอัตรากำไรเป้าหมายปัจจุบันเทียบกับอัตรากำไรที่มีอยู่ทั้งหมด คุณลงทุนในงบโฆษณาไปเท่าไหร่? เพียงพอหรือควรปรับเพิ่ม? การคำนวณด้วยตัวเองใช้เวลานานเกินไป—เมื่อได้คำตอบ งานเซลก็จบลงแล้ว

นี่จึงเป็นเหตุผลที่การพยากรณ์ด้วย AI เป็นสิ่งจำเป็น เพราะช่วยให้คุณตัดสินใจได้แบบเรียลไทม์ ไม่ใช่เสียใจหลังงานจบ

นี่คือวิธีที่การพยากรณ์ด้วย AI เปลี่ยนแปลงกลยุทธ์โฆษณาสำหรับวันเมกะเซล:

1. วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสร้างอินไซท์ที่นำไปใช้ได้จริง

การพยากรณ์ด้วย AI ไม่ได้ดูแค่ยอดขายในอดีต แต่ยังวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายปัจจัย เช่น รายได้ย้อนหลัง เทรนด์ตามฤดูกาล การตั้งราคาของคู่แข่ง และพฤติกรรมลูกค้า

มันสามารถระบุว่าสินค้าใดมีแนวโน้มทำยอดขายได้ดีที่สุด และแนะนำงบโฆษณาที่เหมาะสมสำหรับแต่ละแพลตฟอร์ม

แทนที่จะอาศัยการคาดเดา ธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกจาก AI เพื่อกระจายงบโฆษณาอย่างมีกลยุทธ์และสร้าง ROI สูงสุด

2. ปรับตัวแบบเรียลไทม์

พฤติกรรมผู้บริโภคเปลี่ยนแปลงในไม่กี่นาทีระหว่างงานเมกะเซล การพยากรณ์ด้วย AI จะติดตามแนวโน้มแบบเรียลไทม์ เช่น ความต้องการสินค้าที่เพิ่มขึ้นอย่างฉับพลัน หรือการที่คู่แข่งปรับราคาประมูลสูงขึ้น

จากการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ AI จะช่วยให้คุณปรับงบโฆษณาให้เหมาะสม

หากสินค้ากำลังเป็นกระแส AI จะเพิ่มงบสำหรับสินค้านั้น หากแคมเปญโฆษณาไม่ทำงานตามที่คาด AI จะโยกงบไปยังแคมเปญที่ให้ผลตอบแทนดีกว่า ป้องกันการใช้จ่ายที่สูญเปล่า

3. การคาดการณ์ความอ่อนไหวด้านราคาและส่วนลด

การพยากรณ์ส่วนผสมที่เหมาะสมระหว่างงบโฆษณาและส่วนลดเป็นสิ่งสำคัญในการเพิ่มอัตราการแปลงและรักษาความสามารถในการทำกำไร ด้วยการใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล แบรนด์สามารถตัดสินใจเกี่ยวกับการตั้งราคา การโฆษณา และการวางตำแหน่งผลิตภัณฑ์ได้อย่างแม่นยำ

ลองมาดูผลลัพธ์ของแคมเปญ BFCM ของแบรนด์:

เมื่อวิเคราะห์ข้อมูลประสิทธิภาพโฆษณา คุณจะเห็นความแตกต่างอย่างมากในด้านกำไรของแต่ละกลุ่มโฆษณา:

• Product 2 โดดเด่นด้วยอัตรากำไร 30% สร้างกำไร $22,500

• Product 4 มีปัญหา แสดงอัตรากำไรติดลบและขาดทุน $5,000

โดยปกติแล้ว วันเมกะเซลไม่ได้ให้เวลามากพอในการปรับแคมเปญแบบเรียลไทม์ อย่างไรก็ตาม Graas Forecast วิเคราะห์ข้อมูลโฆษณาของคุณย้อนหลัง 18-24 เดือน (รวมกับยอดขาย การตั้งราคา ส่วนลด และสต็อกสินค้า) เพื่อช่วยระบุ งบโฆษณาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับสินค้าทั้งหมดของคุณ โดยพิจารณาจากงบประมาณและตัวแปรอื่น ๆ เช่น COGs, อัตรากำไร ผลลัพธ์ที่ผ่านมา ความต้องการตลาด ฯลฯ

นี่คือวิธีที่การพยากรณ์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยให้คุณเพิ่มกำไรสูงสุด:

4. การผสานแพลตฟอร์มข้ามช่องทางเพื่อกลยุทธ์แบบรวมศูนย์

การลงโฆษณาบนหลายแพลตฟอร์ม (D2C, marketplaces และ social commerce) มักสร้าง data silos

AI ผสานรวมข้อมูลเชิงลึกจากทุกแพลตฟอร์มให้อยู่ในมุมมองเดียว ช่วยให้แบรนด์เข้าใจว่างบโฆษณากำลังสร้างผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในช่องทางใด

สิ่งนี้ช่วยให้ธุรกิจหลีกเลี่ยงการใช้จ่ายมากเกินไปในช่องทางหนึ่ง ในขณะที่พลาดโอกาสในช่องทางอื่น

การรวมศูนย์ด้วย AI ช่วยให้แบรนด์ดำเนินกลยุทธ์แบบซิงโครไนซ์ ปรับจังหวะการใช้จ่ายโฆษณาในทุกแพลตฟอร์มเพื่อให้วันเมกะเซลราบรื่นและสร้างผลกำไรสูงสุด

กรณีศึกษา: แบรนด์ชุดกีฬาระดับโลกใช้ AI-driven Forecasting เพื่อปรับจังหวะโฆษณาให้เหมาะสม

แบรนด์ชุดกีฬาชั้นนำระดับโลกใช้ AI-driven forecasting เพื่อปรับกลยุทธ์การใช้จ่ายโฆษณาสำหรับแคมเปญเมกะเซล ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่โดดเด่น

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลยอดขายในอดีต เทรนด์ตลาด และพฤติกรรมลูกค้า แบรนด์สามารถคาดการณ์ยอดขายได้อย่างแม่นยำกว่า 85% ทำให้สามารถจัดสรรงบประมาณอย่างมีประสิทธิภาพในหลายแพลตฟอร์ม เพื่อให้ทุกดอลลาร์ถูกใช้ในเวลาที่เหมาะสมและช่องทางที่ให้ผลตอบแทนสูงสุด

ด้วยการพยากรณ์ที่แม่นยำ แบรนด์สามารถปรับจังหวะการใช้จ่ายโฆษณาและวางแผนสต๊อกสินค้าอย่างมีประสิทธิภาพ ส่งผลให้บรรลุ 98.5% ของเป้าหมายยอดขายไตรมาส โดยไม่ต้องใช้จ่ายเกินความจำเป็นกับช่องทางที่มีผลลัพธ์ต่ำ แต่เลือกลงทุนในแพลตฟอร์มที่ให้ ROI สูง

ผลลัพธ์คืออะไร? ยอดขายเพิ่มขึ้น 14.67% ด้วยงบโฆษณาเพิ่มเติมเพียง 10% ข้อมูลเชิงลึกจาก AI ช่วยให้แบรนด์ตัดสินใจด้านงบประมาณได้อย่างชาญฉลาด ควบคุมค่าใช้จ่ายและเร่งการเติบโตของรายได้ไปพร้อมกัน

บทสรุป

AI-driven forecasting ช่วยให้ธุรกิจบริหารงบโฆษณาได้อย่างซับซ้อน พร้อมทั้งเร่งการเติบโตสูงสุด

ด้วยการใช้ข้อมูลเชิงลึกจาก AI แบรนด์สามารถ เพิ่มประสิทธิภาพงบประมาณ ปรับปรุง ROI และนำหน้าการเปลี่ยนแปลงของตลาด

ต้องการเพิ่มความแม่นยำในการพยากรณ์ถึง 85%? ค้นพบวิธีที่ Graas สามารถช่วยให้ธุรกิจของคุณดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Graas Data Solutions!