ประเด็นสำคัญ
ไม่มีวิธีการวัดผลแบบใดที่สามารถตอบทุกคำถามที่ผู้นำการตลาดยุคใหม่ต้องเผชิญได้ จำเป็นต้องใช้สแต็กแบบหลายชั้นที่รวมเครื่องมือหลายอย่างเข้าด้วยกัน
ความท้าทายของการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดนั้นมีโครงสร้าง: จะให้เครดิตแก่จุดสัมผัส แต่ไม่สามารถพิสูจน์สาเหตุได้ มันใช้งานได้ดีที่สุดสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพทางยุทธวิธี ไม่ใช่การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
การสร้างแบบจำลองส่วนประสมการตลาดจะระบุผลตอบแทนส่วนเพิ่มและความอิ่มตัวของช่องทาง ซึ่งช่วยเป็นแนวทางในการจัดสรรงบประมาณในระยะยาว
การทดสอบส่วนเพิ่มเป็นวิธีที่เชื่อถือได้มากที่สุดในการพิจารณาว่ากิจกรรมทางการตลาดสร้างผลลัพธ์ได้จริงหรือไม่ แทนที่จะจับความต้องการที่มีอยู่แล้ว
การจัดทีมวัดผลให้เป็นผู้บุกเบิก ผู้ตั้งถิ่นฐาน และผู้วางแผนช่วยให้แน่ใจว่างานแต่ละประเภทได้รับมาตรฐานที่เหมาะสมและความเร็วในการตัดสินใจ
ผู้นำการตลาดส่วนใหญ่ทราบถึงความท้าทายของการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดเป็นอย่างดี คุณมีแดชบอร์ดที่เต็มไปด้วยข้อมูล แต่ตัวเลขเหล่านี้ไม่สามารถตอบได้อย่างน่าเชื่อถือว่าการลงทุนใดที่ขับเคลื่อนการเติบโตอย่างแท้จริง สัญชาตญาณคือการค้นหาเครื่องมือที่ดีกว่า โมเดลที่ชาญฉลาดกว่า หรือระบบการระบุแหล่งที่มาที่แม่นยำยิ่งขึ้น แต่องค์กรที่ได้รับการวัดผลอย่างถูกต้องได้ก้าวข้ามสัญชาตญาณนั้นไปแล้ว
พวกเขาหยุดมองหาแหล่งความจริงแหล่งเดียว ความท้าทายในการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดเป็นส่วนหนึ่งของปัญหาที่กว้างขึ้น กล่าวคือ สภาพแวดล้อมทางการตลาดสมัยใหม่ซับซ้อนเกินกว่าที่วิธีเดียวจะครอบคลุมทุกอย่าง การค้นพบเกิดขึ้นในหลายแพลตฟอร์มมากเกินไป การเดินทางของผู้ซื้อกระจัดกระจายเกินไป และการเปลี่ยนแปลงความเป็นส่วนตัวได้กัดกร่อนสัญญาณที่มากเกินไปสำหรับเครื่องมือใดๆ ที่จะให้ภาพรวมที่สมบูรณ์
สิ่งที่ใช้ได้ผลแทนคือแนวทางแบบหลายชั้น วิธีการวัดผลที่แตกต่างกันจะตอบคำถามที่แตกต่างกัน และองค์กรที่มีการเติบโตสูงก็จงใจรวมคำถามเหล่านั้นเข้าด้วยกัน การสร้างแบบจำลองส่วนประสมการตลาดเป็นแนวทางในการจัดสรรงบประมาณเชิงกลยุทธ์ การทดสอบส่วนเพิ่มจะตรวจสอบว่ากิจกรรมใดทำให้เกิดผลลัพธ์หรือไม่ ข้อมูลแพลตฟอร์มจัดการการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญในแต่ละวัน แต่ละคนมีบทบาทที่กำหนดไว้ ไม่มีโปรแกรมใดทำงานเป็นกลยุทธ์แบบสแตนด์อโลน
นี่เป็นผลงานชิ้นที่ 2 ในซีรีส์ 3 ส่วนเกี่ยวกับการวัดผลการตลาดยุคใหม่ ส่วนแรกตรวจสอบว่าเหตุใดเมตริกแบบเดิม เช่น การเข้าชม การจัดอันดับ และ ROAS จึงมีความน่าเชื่อถือน้อยลง งานชิ้นนี้ครอบคลุมถึงวิธีสร้างระบบการวัดที่สนับสนุนการตัดสินใจด้านการเติบโตอย่างแท้จริง
เหตุใดวิธีการวัดแบบเดี่ยวๆ จึงใช้ไม่ได้อีกต่อไป
เครื่องมือระบุแหล่งที่มาของการตลาดดิจิทัลที่ทีมส่วนใหญ่พึ่งพานั้นสร้างขึ้นสำหรับสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน คุกกี้ทำงานได้ดีเมื่อเส้นทางของผู้ใช้ค่อนข้างเป็นเส้นตรง มีการติดตามคุกกี้ข้ามเซสชันอย่างน่าเชื่อถือ และการค้นพบส่วนใหญ่เกิดขึ้นผ่านช่องทางที่บันทึกได้ง่าย สภาพแวดล้อมนั้นหายไป
ในปัจจุบัน ผู้ซื้ออาจพบกับแบรนด์ผ่านคำตอบที่สร้างโดย AI ค้นคว้าข้อมูลบน YouTube พูดคุยเรื่องดังกล่าวในชุดข้อความส่วนตัว และทำให้เกิด Conversion ผ่านการค้นหาที่มีแบรนด์ในสามสัปดาห์ต่อมา ระบบการระบุแหล่งที่มาให้เครดิตกับจุดติดต่อสุดท้าย ช่องทางที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจจริงๆ แทบจะไม่มีเลยหรือไม่มีเลย
นี่คือปัญหาโครงสร้างหลัก รูปแบบการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดได้รับการออกแบบมาเพื่อให้เครดิต ไม่ใช่สร้างสาเหตุ แม้แต่แนวทางการตลาดการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชที่ซับซ้อนก็ยังคงดำเนินการภายใต้ข้อจำกัดพื้นฐานเดียวกัน กล่าวคือ สามารถแสดงให้เห็นว่าจุดติดต่อใดเกิดขึ้นก่อน Conversion แต่ก็ไม่สามารถพิสูจน์ได้ว่าการลบจุดใดจุดหนึ่งออกไปจะทำให้ผลลัพธ์เปลี่ยนไป
สิ่งที่องค์กรที่มีการเติบโตสูงตระหนักก็คือเครื่องมือวัดผลที่แตกต่างกันจะตอบคำถามที่แตกต่างกัน คำตอบเกี่ยวกับรูปแบบการระบุแหล่งที่มา: มีจุดสัมผัสใดบ้างก่อนเกิด Conversion คำตอบเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองส่วนประสมการตลาด: ผลตอบแทนส่วนเพิ่มที่แข็งแกร่งที่สุดในช่องทางต่างๆ เมื่อเวลาผ่านไปอยู่ที่ใด คำตอบการทดสอบส่วนเพิ่ม: กิจกรรมเฉพาะนี้เปลี่ยนผลลัพธ์จริงหรือไม่
คำถามแต่ละข้อมีความสำคัญ แต่ละคนต้องใช้แนวทางที่แตกต่างกัน จากการวิจัยของ NP Digital พบว่า 90 เปอร์เซ็นต์ของนักการตลาดที่มีการเติบโตสูงให้ความสำคัญกับการทดสอบส่วนเพิ่ม 61 เปอร์เซ็นต์ใช้การสร้างแบบจำลองการระบุแหล่งที่มา และ 42 เปอร์เซ็นต์ใช้การสร้างแบบจำลองส่วนประสมทางการตลาด ทีมที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดจะใช้ทั้งสามทีม โดยถ่วงน้ำหนักด้วยการตัดสินใจที่มีอยู่
การสร้างแบบจำลองส่วนประสมการตลาดเป็นแนวทางเชิงกลยุทธ์
การสร้างแบบจำลองส่วนประสมการตลาดหรือ MMM ใช้แนวทางการวัดผลที่แตกต่างจากการระบุแหล่งที่มา แทนที่จะติดตามการเดินทางของผู้ใช้แต่ละราย ระบบจะใช้ข้อมูลประวัติที่รวบรวมมาเพื่อสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างการใช้จ่ายด้านการตลาดและผลลัพธ์ทางธุรกิจในช่องทางต่างๆ เมื่อเวลาผ่านไป ผลลัพธ์ที่ได้คือมุมมองของผลตอบแทนส่วนเพิ่มที่ระบบการระบุแหล่งที่มาไม่สามารถให้ได้
MMM มีประโยชน์มากที่สุดในการระบุว่าการใช้จ่ายเพิ่มเติมแต่ละดอลลาร์ที่ใดในช่องให้ผลตอบแทนลดลง ช่องทางที่ทำงานด้วย ROAS แบบผสมที่แข็งแกร่งอาจดูมีประสิทธิภาพในแดชบอร์ด ในขณะที่งบประมาณ 30 เปอร์เซ็นต์สุดท้ายกำลังสร้างรายได้เพิ่มขึ้นเล็กน้อย MMM เผยให้เห็นถึงความไร้ประสิทธิภาพนั้น นอกจากนี้ยังช่วยระบุผลกระทบข้ามช่องทาง เช่น วิธีที่การลงทุนด้านวิดีโอหรือแบรนด์ต้นทางส่งผลต่ออัตรา Conversion ในการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่ายในปลายน้ำ
สำหรับการจัดสรรงบประมาณเชิงกลยุทธ์ สิ่งนี้ทำให้ MMM เป็นเครื่องมือที่น่าเชื่อถือที่สุด ไม่ต้องการการติดตามระดับผู้ใช้ ซึ่งหมายความว่าการเปลี่ยนแปลงความเป็นส่วนตัวและการเลิกใช้งานคุกกี้จะไม่กัดกร่อนความถูกต้องของวิธีการระบุแหล่งที่มา การดำเนินการ MMM รายไตรมาสสามารถปรับปรุงการตัดสินใจเรื่องงบประมาณในระยะยาวได้อย่างต่อเนื่อง แม้ว่าสัญญาณการระบุแหล่งที่มาในแต่ละวันจะมีสัญญาณรบกวนก็ตาม
MMM มีข้อจำกัดที่แท้จริง มีปัญหาในการหาปริมาณการสร้างแบรนด์ในช่องทางระดับบนอย่างแม่นยำ เนื่องจากความล่าช้าระหว่างการแสดงผลของแบรนด์และคอนเวอร์ชันดาวน์สตรีมนั้นยาวเกินไปและเป็นทางอ้อมเกินกว่าที่ความสัมพันธ์ในอดีตจะเข้าใจได้ชัดเจน องค์กรที่ใช้ MMM เพื่อเป็นแนวทางเชิงกลยุทธ์ในขณะเดียวกันก็เสริมด้วยการติดตามแบรนด์และการศึกษาการรับรู้จะได้รับภาพรวมที่สมบูรณ์ที่สุด
การทดสอบส่วนเพิ่มเป็นเครื่องมือเชิงสาเหตุ
หาก MMM ให้ทิศทางเชิงกลยุทธ์ การทดสอบส่วนเพิ่มจะให้หลักฐานเชิงสาเหตุ คำถามที่ตอบมีความเฉพาะเจาะจง: ผลลัพธ์นี้จะเกิดขึ้นหรือไม่หากกิจกรรมทางการตลาดนี้ไม่เกิดขึ้น นั่นเป็นคำถามโดยพื้นฐานที่แตกต่างจากสิ่งที่รูปแบบการระบุแหล่งที่มาถาม และคำตอบนั้นมีประโยชน์มากกว่ามากในการตัดสินใจว่าจะลงทุนที่ไหน
วิธีการเพิ่มค่าที่พบบ่อยที่สุด ได้แก่ การทดสอบทางภูมิศาสตร์ การทดสอบการระงับ และการหยุดแคมเปญชั่วคราว ในการทดสอบทางภูมิศาสตร์ จะมีการระบุตลาดทางภูมิศาสตร์ที่ตรงกันและการใช้จ่ายจะถูกระงับไว้ในกลุ่มหนึ่งในขณะที่คงไว้ในอีกกลุ่มหนึ่ง ความแตกต่างในผลลัพธ์ระหว่างทั้งสองกลุ่มจะแยกการเพิ่มเชิงสาเหตุออกจากกิจกรรมทางการตลาด การทดสอบการระงับจะใช้ตรรกะเดียวกันในระดับผู้ชม แคมเปญหยุดชั่วคราว ในขณะที่หยาบกว่านั้นยังสามารถเปิดเผยว่าผลลัพธ์ลดลงเมื่อการใช้จ่ายหยุดลงหรือไม่
สำหรับทีมที่ใช้การระบุแหล่งที่มาของ Amazon หรือการวัดผลตามตลาดอื่นๆ การทดสอบส่วนเพิ่มมีประโยชน์อย่างยิ่ง เนื่องจากคอนเวอร์ชันที่รายงานบนแพลตฟอร์มมักจะสะท้อนถึงความต้องการที่มีอยู่แล้ว มากกว่าความต้องการที่แคมเปญสร้างขึ้น
การวิจัยของ NP Digital ที่ติดตาม Conversion ที่เพิ่มขึ้นเทียบกับ Conversion ที่มาจากช่องทางต่างๆ พบว่ามีช่องว่างที่มีความหมายในเกือบทุกกรณี โซเชียลออร์แกนิกแสดงการเพิ่มขึ้น 13 เปอร์เซ็นต์ เทียบกับการเพิ่มขึ้น 3 เปอร์เซ็นต์ โซเชียลที่เสียค่าใช้จ่ายมีการเพิ่มขึ้น 17 เปอร์เซ็นต์เทียบกับ 24 เปอร์เซ็นต์ที่มีการระบุแหล่งที่มา ซึ่งบ่งชี้ว่าการระบุแหล่งที่มาให้เครดิตช่องนั้นมากเกินไป ช่องว่างเหล่านี้ส่งผลโดยตรงต่อจุดที่ควรใช้งบประมาณ และจะมองไม่เห็นหากไม่มีการทดสอบส่วนเพิ่ม
การทดสอบส่วนเพิ่มจำเป็นต้องมีการวางแผนและล้างข้อมูล แต่ไม่ต้องใช้งบประมาณจำนวนมาก แม้แต่การระงับทางภูมิศาสตร์ที่ออกแบบมาอย่างดีเพียงรายการเดียวในช่องทางหลักก็ยังให้ข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับผลกระทบเชิงสาเหตุมากกว่าการรายงานการระบุแหล่งที่มาหลายเดือน
ข้อมูลแพลตฟอร์มยังคงมีความสำคัญ แต่เพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพเท่านั้น
แดชบอร์ดแพลตฟอร์มจาก Google, Meta และแพลตฟอร์มโฆษณาอื่นๆ ยังคงมีประโยชน์ แต่บทบาทของพวกเขานั้นแคบกว่าที่ทีมส่วนใหญ่ปฏิบัติ จุดบอดของการระบุแหล่งที่มาที่สร้างไว้ในการรายงานแพลตฟอร์มนั้นมีโครงสร้าง ไม่ใช่เหตุบังเอิญ แพลตฟอร์มได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญภายในระบบนิเวศของตนเอง ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อบอกคุณว่าประสิทธิภาพนั้นเปลี่ยนแปลงธุรกิจของคุณหรือไม่
สำหรับการตัดสินใจในแต่ละวัน ข้อมูลแพลตฟอร์มเป็นเครื่องมือที่เหมาะสม การกำหนดอัตราการใช้จ่ายเทียบกับงบประมาณ การปรับราคาเสนอตามสัญญาณประสิทธิภาพ การระบุความเหนื่อยล้าของครีเอทีฟโฆษณา และการวินิจฉัยปัญหาการแสดงโฆษณา ล้วนขึ้นอยู่กับเมตริกของแพลตฟอร์ม สิ่งเหล่านี้คือการตัดสินใจในการปฏิบัติงาน และข้อมูลแพลตฟอร์มก็จัดการได้ดี
ในกรณีที่ข้อมูลแพลตฟอร์มไม่น่าเชื่อถือนั้นอยู่ที่การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ อัลกอริธึมปรับให้เหมาะกับผู้ใช้ที่มีแนวโน้มมากที่สุดที่จะทำให้เกิด Conversion ซึ่งหมายความว่าพวกเขาจะสนับสนุนการจับความต้องการอย่างเป็นระบบมากกว่าการสร้างความต้องการ ตัวเลข ROAS ที่สูงในแดชบอร์ดแพลตฟอร์มอาจสะท้อนถึงอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพ ไม่ใช่การตลาดที่มีประสิทธิผล
จากการวิจัยของ NP Digital การระบุแหล่งที่มาที่ไม่ดีทำให้ธุรกิจขนาดเล็กมีค่าใช้จ่ายโฆษณาโดยเฉลี่ย 19.4 เปอร์เซ็นต์ บริษัทในตลาดกลาง 11.5 เปอร์เซ็นต์ และแบรนด์ระดับองค์กร 7.7 เปอร์เซ็นต์ การใช้จ่ายที่สูญเปล่านั้นส่วนใหญ่มองไม่เห็นในการรายงานแพลตฟอร์ม เนื่องจากแพลตฟอร์มไม่มีแรงจูงใจที่จะแสดงมัน
แนวทางปฏิบัติคือการใช้ตัวชี้วัดแพลตฟอร์มเพื่อวัตถุประสงค์: การควบคุมทางยุทธวิธี ไม่ใช่ความจริงเชิงกลยุทธ์
การวัดผลผู้บุกเบิก-ผู้ตั้งถิ่นฐาน-นักวางแผนรุ่น
การสร้างระบบการวัดแบบหลายชั้นไม่ใช่แค่ความท้าทายทางเทคนิคเท่านั้น มันเป็นเรื่องขององค์กร มีบทบาทที่แตกต่างกันสามประการที่องค์กรการวัดผลที่มีประสิทธิผลทุกแห่งต้องการ ได้แก่ ผู้บุกเบิก ผู้ตั้งถิ่นฐาน และผู้วางแผน
ผู้บุกเบิกทำงานที่ขอบของสิ่งที่วัดได้ในปัจจุบัน พวกเขาทำการทดสอบส่วนเพิ่ม สร้างโมเดลส่วนประสมทางการตลาดเริ่มต้น ทดสอบการถือครองทางภูมิศาสตร์ และสมมติฐานการทดสอบแรงกดดันที่อาจใช้ไม่ได้อีกต่อไป งานของพวกเขาไม่แน่นอนจากการออกแบบ ผู้บุกเบิกไม่ได้ให้ความมั่นใจ พวกเขาให้ทิศทาง การยึดถือมาตรฐานความเชื่อมั่นทางสถิติเดียวกัน เนื่องจากการรายงานการปฏิบัติงานจะหยุดงานนี้ก่อนที่จะสร้างมูลค่า
ผู้ตั้งถิ่นฐานนำสิ่งที่เกิดจากการทดลองมาเปลี่ยนให้เป็นกระบวนการที่ทำซ้ำได้ พวกเขาปรับแต่งแบบจำลอง กระชับสมมติฐาน และเชื่อมโยงข้อมูลเชิงลึกกลับไปสู่การตัดสินใจในการวางแผน นี่คือจุดที่ MMM ในระยะเริ่มแรกเติบโตเต็มที่ใน Playbooks และที่ซึ่งผลการทดสอบส่วนเพิ่มกลายเป็นเฟรมเวิร์กที่ทีมสามารถนำไปใช้ได้อย่างสม่ำเสมอ ผู้ตั้งถิ่นฐานสร้างความไว้วางใจโดยการแปลข้อมูลเชิงลึกเชิงทิศทางเป็นระบบที่สามารถใช้งานได้จริง
นักวางแผนให้การดำเนินงานประจำวันดำเนินต่อไป พวกเขาอาศัยข้อมูลแพลตฟอร์ม สัญญาณการระบุแหล่งที่มา และกลไก Conversion เพื่อจัดการการใช้จ่ายแบบเรียลไทม์ เลเยอร์นี้จำเป็น หากไม่มีมัน การประหารชีวิตก็จะพังทลายลง แต่ไม่ควรขอให้ผู้วางแผนอธิบายการเติบโตในระยะยาวหรือวินิจฉัยการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างในการปฏิบัติงาน จุดมุ่งเน้นของพวกเขาคือการเพิ่มประสิทธิภาพภายในข้อจำกัดของช่องทาง
โหมดความล้มเหลวที่องค์กรส่วนใหญ่ประสบคือการใช้มาตรฐานความมั่นใจระดับผู้วางแผนกับงานระดับบุกเบิก การต้องการความมั่นใจทางสถิติ 95 เปอร์เซ็นต์จากการทดลองที่ต้องใช้เวลาในการพัฒนารับประกันว่าจะไม่มีอะไรถูกสร้างขึ้นใหม่ แบบจำลองที่มีความมั่นใจในทิศทาง 60 เปอร์เซ็นต์ ควบคู่ไปกับการวนซ้ำอย่างรวดเร็ว มีประสิทธิภาพเหนือกว่าคำตอบที่สมบูรณ์แบบซึ่งมาถึงช้าเกินไปถึงหนึ่งในสี่อย่างสม่ำเสมอ
บริษัทที่มีการเติบโตสูงจัดสรรทรัพยากรการวัดผลอย่างไร
แนวทางปฏิบัติในการติดตามการวิจัยของ NP Digital สำหรับแบรนด์ต่างๆ ในแคนาดา พบว่ามีการแบ่งแยกที่ชัดเจนระหว่างองค์กรโดยเฉลี่ยและองค์กรที่มีการเติบโตสูง ทีมโดยเฉลี่ยจัดสรรอิทธิพลในการวัดผลประมาณ 65 เปอร์เซ็นต์ให้กับแดชบอร์ดแพลตฟอร์ม และ 25 เปอร์เซ็นต์ให้กับเครื่องมือการระบุแหล่งที่มา ซึ่งทำให้เหลือพื้นที่เพียงเล็กน้อยสำหรับวิธีการเชิงกลยุทธ์มากขึ้น
แบรนด์ที่มีการเติบโตสูงด้วยการลงทุนด้านสื่อมากกว่า 750,000 ดอลลาร์ต่อปีดูแตกต่างอย่างมีความหมาย การพึ่งพาแดชบอร์ดแพลตฟอร์มลดลงเหลือประมาณ 45 เปอร์เซ็นต์ การใช้เครื่องมือระบุแหล่งที่มาลดลงเหลือ 15 เปอร์เซ็นต์ MMM เติบโตจาก 5 เปอร์เซ็นต์เป็น 20 เปอร์เซ็นต์ การทดสอบส่วนเพิ่มสูงถึง 10 เปอร์เซ็นต์ และการเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาในช่วงต้นมีสัดส่วนอีก 10 เปอร์เซ็นต์
องค์กรเหล่านี้ไม่ละทิ้งการระบุแหล่งที่มาหรือข้อมูลแพลตฟอร์ม พวกเขากำลังชั่งน้ำหนักพวกเขาใหม่ ตรรกะนั้นตรงไปตรงมา: ในตลาดที่มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา คุณสร้างความสามารถในการวัดผลเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้น ไม่ใช่ที่ที่ความรู้สึกคุ้นเคยปลอดภัย เป้าหมายของวิธีการทั้งหมดเหล่านี้คือความเชื่อมั่นในทิศทาง ซึ่งหมายถึงสัญญาณที่เพียงพอในการตัดสินใจด้านงบประมาณได้ดีขึ้นเร็วขึ้น ไม่ใช่ความแน่นอนที่สมบูรณ์แบบที่มาถึงหลังจากปิดโอกาสทางการขายแล้ว
เจ็ดขั้นตอนในการพัฒนาระบบการวัดของคุณ
การสร้างระบบการวัดใหม่ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนทุกอย่างในคราวเดียว องค์กรที่ทำสิ่งนี้ได้ดีจะค่อยๆ พัฒนา โดยเพิ่มความสามารถตามลำดับที่ถูกต้อง แทนที่จะพยายามยกเครื่องใหม่ทั้งหมด
แมปอินพุตการวัดปัจจุบันของคุณ แสดงรายการเครื่องมือและแหล่งข้อมูลทุกรายการที่ทีมของคุณใช้ และระบุแหล่งที่มาของแต่ละรายการ: ข้อมูลแพลตฟอร์มการปฏิบัติงาน การสร้างแบบจำลองการระบุแหล่งที่มา MMM หรือส่วนเพิ่ม ทีมส่วนใหญ่พบว่าพวกเขามีสมาธิอย่างมากในสองเกมแรก
ระบุช่องว่างในการตัดสินใจ ระบุให้ชัดเจนว่าคำถามเชิงกลยุทธ์ข้อใดที่กลุ่มปัจจุบันของคุณไม่สามารถตอบได้ ความท้าทายของการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดมองเห็นได้ชัดเจนที่สุดที่นี่: คุณจะตัดสินใจเรื่องงบประมาณโดยพิจารณาจาก ROAS แบบผสมโดยไม่เห็นผลตอบแทนส่วนเพิ่มจากจุดใด คุณให้เครดิตช่องทางที่อาจดึงดูดความต้องการที่มีอยู่ได้จากที่ใด
แนะนำการสร้างแบบจำลองขั้นพื้นฐาน แม้แต่การดำเนินการ MMM รายไตรมาสแบบธรรมดาก็ยังให้ทิศทางเชิงกลยุทธ์มากกว่าการระบุแหล่งที่มาเพียงอย่างเดียว เริ่มต้นด้วยช่องทางการใช้จ่ายสูงสุดของคุณและผลลัพธ์ทางธุรกิจที่เชื่อมโยงโดยตรงกับรายได้มากที่สุด
รันการทดสอบส่วนเพิ่มครั้งแรกของคุณ เลือกช่องหลักหนึ่งช่องและออกแบบการทดสอบการระงับทางภูมิศาสตร์หรือการทดสอบผู้ชม เป้าหมายไม่ใช่ความสมบูรณ์แบบ เป็นการสร้างความสามารถและความสะดวกสบายขององค์กรด้วยการวัดประเภทนี้
ปรับความคาดหวังการกำกับดูแล รายงานการระบุแหล่งที่มาจะไม่หายไปจากการทบทวนความเป็นผู้นำในชั่วข้ามคืน วิ่งแทร็กคู่ขนานที่แสดงส่วนเพิ่มและการค้นพบ MMM ควบคู่ไปกับข้อมูลการระบุแหล่งที่มาจะสร้างความมั่นใจในแนวทางใหม่โดยไม่ต้องมีการเปลี่ยนแปลงทั้งหมด
สร้างกระบวนการอย่างค่อยเป็นค่อยไป ผู้ตั้งถิ่นฐานเปลี่ยนการทดลองของผู้บุกเบิกให้เป็นขั้นตอนการทำงานที่ทำซ้ำได้ การทดสอบแบบเพิ่มหน่วยแต่ละครั้งควรจัดทำระเบียบวิธีที่ได้รับการบันทึกไว้ ซึ่งจะทำให้การทดสอบครั้งถัดไปเร็วขึ้นและถูกลง
เพิ่มจังหวะการตัดสินใจ ข้อดีประการหนึ่งของความมั่นใจในทิศทางเหนือความแน่นอนที่สมบูรณ์แบบคือความเร็ว การปรับงบประมาณรายสัปดาห์ตามสัญญาณที่เพิ่มขึ้นและผลลัพธ์ของ MMM มีประสิทธิภาพเหนือกว่าการจัดสรรรายไตรมาสตามรายงานการระบุแหล่งที่มา
คำถามที่พบบ่อย
การระบุแหล่งที่มาทางการตลาดคืออะไร?
การระบุแหล่งที่มาทางการตลาดเป็นกระบวนการในการกำหนดเครดิตให้กับจุดติดต่อทางการตลาดที่ทำให้เกิด Conversion รูปแบบการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดทั่วไป ได้แก่ คลิกสุดท้าย คลิกแรก เชิงเส้น และการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล แต่ละแห่งจะกำหนดเครดิตที่แตกต่างกันไปตามการเดินทางของลูกค้า การระบุแหล่งที่มามีประโยชน์มากที่สุดในการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญภายในช่องทางต่างๆ แต่ไม่สามารถระบุได้ว่าการตลาดทำให้เกิดผลลัพธ์ทางธุรกิจหรือไม่
คุณจะวัดการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดได้อย่างไร
การระบุแหล่งที่มาวัดโดยการเชื่อมต่อข้อมูล Conversion กับจุดสัมผัสที่อยู่ก่อนหน้า โดยใช้พิกเซลการติดตาม พารามิเตอร์ UTM และข้อมูล CRM เพื่อจับคู่เส้นทาง แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์การระบุแหล่งที่มาทางการตลาดจะทำให้กระบวนการนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติ และเสนอรูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่แตกต่างกันให้เลือก ข้อจำกัดสำคัญที่ต้องทำความเข้าใจก็คือ วิธีการระบุแหล่งที่มาทั้งหมดจะกำหนดเครดิตโดยพิจารณาจากความสัมพันธ์ ไม่ใช่เชิงสาเหตุ
ซอฟต์แวร์ใดที่ดีที่สุดสำหรับการติดตามการระบุแหล่งที่มาทางการตลาด?
ซอฟต์แวร์ระบุแหล่งที่มาทางการตลาดที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับรูปแบบธุรกิจและเป้าหมายการวัดผลของคุณ Google Analytics 4 และแดชบอร์ดเนทิฟแพลตฟอร์มจัดการการระบุแหล่งที่มาพื้นฐานได้ดี เครื่องมือเช่น Northbeam, Triple Whale และ Rockerbox สร้างขึ้นเพื่อการตอบสนองโดยตรงและบริบทอีคอมเมิร์ซ สำหรับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ซอฟต์แวร์การระบุแหล่งที่มาจะทำงานได้ดีที่สุดเมื่อจับคู่กับ MMM และการทดสอบส่วนเพิ่ม แทนที่จะใช้แยกกัน
{ "@context": "https://schema.org", "@type": "หน้าคำถามที่พบบ่อย", "เอนทิตีหลัก": [ { "@type": "คำถาม", "name": "การระบุแหล่งที่มาทางการตลาดคืออะไร", "ยอมรับคำตอบ": { "@type": "ตอบ", "text": "การระบุแหล่งที่มาทางการตลาดเป็นกระบวนการในการกำหนดเครดิตให้กับจุดติดต่อทางการตลาดที่ทำให้เกิด Conversion รูปแบบการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดทั่วไป ได้แก่ การระบุแหล่งที่มาแบบคลิกสุดท้าย คลิกแรก เชิงเส้น และจากข้อมูล แต่ละรูปแบบจะกำหนดเครดิตที่แตกต่างกันตลอดเส้นทางของลูกค้า การระบุแหล่งที่มามีประโยชน์มากที่สุดสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญภายในช่องทางต่างๆ แต่ไม่สามารถระบุได้ว่าการตลาดทำให้เกิดผลลัพธ์ทางธุรกิจหรือไม่" } } , { "@type": "คำถาม", "name": "คุณจะวัดการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดได้อย่างไร", "ยอมรับคำตอบ": { "@type": "ตอบ", "text": "การระบุแหล่งที่มาวัดโดยการเชื่อมต่อข้อมูล Conversion กับจุดสัมผัสที่อยู่ก่อนหน้า โดยใช้พิกเซลการติดตาม พารามิเตอร์ UTM และข้อมูล CRM เพื่อแมปเส้นทาง แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ระบุแหล่งที่มาทางการตลาดจะทำให้กระบวนการนี้เป็นแบบอัตโนมัติและเสนอรูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่แตกต่างกันให้เลือก ข้อจำกัดสำคัญที่ต้องทำความเข้าใจคือแนวทางการระบุแหล่งที่มาทั้งหมดจะกำหนดเครดิตตามความสัมพันธ์ ไม่ใช่เชิงสาเหตุ" } } , { "@type": "คำถาม", "name": "ซอฟต์แวร์ใดดีที่สุดสำหรับการติดตามการระบุแหล่งที่มาทางการตลาด", "ยอมรับคำตอบ": { "@type": "ตอบ", "text": "ซอฟต์แวร์ระบุแหล่งที่มาทางการตลาดที่ดีที่สุดนั้นขึ้นอยู่กับโมเดลธุรกิจและเป้าหมายการวัดผลของคุณ Google Analytics 4 และแดชบอร์ดแบบเนทิฟแพลตฟอร์มจัดการการระบุแหล่งที่มาขั้นพื้นฐานได้ดี เครื่องมือเช่น Northbeam, Triple Whale และ Rockerbox ได้รับการสร้างขึ้นสำหรับบริบทการตอบสนองโดยตรงและอีคอมเมิร์ซ สำหรับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ซอฟต์แวร์การระบุแหล่งที่มาจะทำงานได้ดีที่สุดเมื่อจับคู่กับ MMM และการทดสอบส่วนเพิ่มแทนที่จะใช้แยกกัน" } } ] }
บทสรุป
ความท้าทายของการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดไม่ใช่ปัญหาที่ซอฟต์แวร์ที่ดีกว่าเพียงอย่างเดียวจะแก้ไขได้ มันเป็นข้อจำกัดทางโครงสร้างของสิ่งที่การระบุแหล่งที่มาสามารถทำได้ การกำหนดเครดิตและการพิสูจน์สาเหตุนั้นแตกต่างกัน และการรวมกันจะนำไปสู่การตัดสินใจด้านงบประมาณที่เอื้อต่อการจับความต้องการมากกว่าการสร้างความต้องการ
องค์กรที่มีการเติบโตสูงได้แก้ไขปัญหานี้ด้วยการสร้างระบบการวัดแบบเลเยอร์ โดยที่แต่ละเครื่องมือมีบทบาทที่กำหนดไว้: ข้อมูลแพลตฟอร์มสำหรับการควบคุมการปฏิบัติงาน การระบุแหล่งที่มาสำหรับยุทธวิธีสัญญาณ MMM สำหรับการจัดสรรเชิงกลยุทธ์ และการทดสอบส่วนเพิ่มสำหรับการตรวจสอบเชิงสาเหตุ บทความถัดไปในชุดนี้จะตรวจสอบว่าผู้นำการตลาดใช้สัญญาณเหล่านี้ร่วมกันเพื่อตัดสินใจว่าเงินลงทุนต่อไปควรไปที่ใด
หากคุณต้องการเจาะลึกว่าการระบุแหล่งที่มาแบ่งส่วนใดก่อนที่จะไปยังส่วนนั้น การแยกย่อยของจุดบอดของการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดนี้จะครอบคลุมโหมดความล้มเหลวเฉพาะโดยละเอียด หากต้องการมุมมองที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับวิธีเชื่อมโยงการวัดผลกับการตัดสินใจด้านรายได้ คู่มือการระบุแหล่งที่มาของการตลาดดิจิทัลนี้ถือเป็นข้อมูลอ้างอิงที่มีประโยชน์
