วิธีการเชี่ยวชาญการระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางในอีคอมเมิร์ซ

ในโลกที่มีการแข่งขันสูงของอีคอมเมิร์ซ การเข้าใจว่าลูกค้ามีปฏิสัมพันธ์กับช่องทางการตลาดต่างๆ อย่างไรเป็นสิ่งสำคัญต่อการเติบโตและเพิ่ม ROI ให้สูงสุด การระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทาง (Cross-Channel Attribution) เป็นกุญแจสำคัญในการเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้

การระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางคือกระบวนการติดตามและวิเคราะห์เส้นทางของลูกค้าในช่องทางที่หลากหลาย เช่น อีเมล โซเชียลมีเดีย โฆษณาแบบชำระเงิน การค้นหาแบบออร์แกนิก และอื่นๆ เพื่อระบุบทบาทของแต่ละช่องทางในการสร้างการแปลง (Conversions)

สำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซ การเชี่ยวชาญการระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการระบุช่องทางที่มีประสิทธิภาพสูงสุด การปรับกลยุทธ์การตลาดให้เหมาะสม และการจัดสรรงบประมาณอย่างมีประสิทธิภาพ

คู่มือนี้จะนำคุณไปสู่การเชี่ยวชาญการระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางในอีคอมเมิร์ซ เพื่อการตัดสินใจที่ชาญฉลาดและขับเคลื่อนด้วยข้อมูล พร้อมแล้วมาเริ่มกันเลย!

5 กลยุทธ์เพื่อเชี่ยวชาญการระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางในอีคอมเมิร์ซ

การเชี่ยวชาญการระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางต้องใช้วิธีการเชิงกลยุทธ์ในการติดตาม วิเคราะห์ และปรับปรุงความพยายามด้านการตลาดอย่างแม่นยำ ต่อไปนี้คือ 5 กลยุทธ์ที่พิสูจน์แล้วว่าช่วยให้คุณได้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงและเพิ่มประสิทธิภาพธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณ:

1. เลือกโมเดลการระบุแหล่งที่มาที่เหมาะสม

โมเดลการระบุแหล่งที่มาช่วยจัดสรรเครดิตให้กับช่องทางการตลาดตามอิทธิพลที่มีต่อการแปลง การเลือกโมเดลที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญในการทำความเข้าใจประสิทธิภาพของแต่ละช่องทาง

นี่คือโมเดลการระบุแหล่งที่มา 5 รูปแบบที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในอีคอมเมิร์ซ:

Last Click (Non-direct/Inorganic) 

ให้เครดิตกับช่องทางสุดท้ายที่ไม่ใช่ช่องทางโดยตรงหรืออินทรีย์ที่ลูกค้ามีปฏิสัมพันธ์ด้วยก่อนการซื้อ เหมาะสำหรับการวัดประสิทธิภาพของช่องทางแบบชำระเงินหรือจุดสัมผัสในขั้นตอนสุดท้าย ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าซื้อสินค้าหลังจากคลิกโฆษณา ช่องทางโฆษณานั้นจะได้รับเครดิต 100% ซึ่งช่วยให้คุณประเมินประสิทธิภาพของช่องทางแบบชำระเงินได้อย่างชัดเจน

First Click

โมเดลนี้มอบเครดิตเต็มจำนวนให้กับการโต้ตอบครั้งแรกที่นำไปสู่การแปลง (Conversion) ซึ่งเหมาะสำหรับการระบุช่องทางที่ช่วยสร้างการรับรู้เริ่มต้น ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าค้นพบสินค้าของคุณใน Instagram และต่อมาทำการซื้อ Instagram จะได้รับเครดิตทั้งหมด

Linear Attribution Model

โมเดลเชิงเส้นจะจัดสรรเครดิตอย่างเท่าเทียมกันในทุกจุดสัมผัสในเส้นทางของลูกค้า เพื่อให้มุมมองที่สมดุลของประสิทธิภาพของช่องทาง ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าทำการโต้ตอบกับสี่ช่องทางก่อนการแปลง แต่ละช่องทางจะได้รับเครดิต 25%

Time Decay 

โมเดลการลดค่าตามเวลา (Time Decay) จะให้ความสำคัญกับช่องทางที่ใกล้กับเหตุการณ์การแปลงมากขึ้น โดยให้เครดิตมากขึ้น ซึ่งเหมาะสำหรับการทำความเข้าใจว่าช่องทางในช่วงท้าย ๆ ที่ช่วยผลักดันการแปลง ตัวอย่างเช่น หากโฆษณาแบบแสดงผลถูกคลิกก่อนการซื้อ จะได้รับเครดิตมากกว่าแคมเปญอีเมลที่ก่อนหน้านั้น

การเลือกโมเดลการระบุแหล่งที่มาที่เหมาะสมช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการโต้ตอบของลูกค้าและมุ่งเน้นไปที่ช่องทางที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของคุณ

2. รวมข้อมูลของคุณให้เป็นศูนย์กลาง

ธุรกิจอีคอมเมิร์ซต้องจัดการกับการโต้ตอบหลายพันครั้งในช่องทางต่าง ๆ การรวมข้อมูลเหล่านี้ไว้ในที่เดียวเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางที่มีประสิทธิภาพ

แพลตฟอร์มเดียวที่รวมข้อมูลช่วยทำให้การติดตามข้อมูลการโต้ตอบของลูกค้าผ่านช่องทางการตลาดเพื่อการระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางนั้นง่ายขึ้น

ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มการวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซขั้นสูง เช่น Graas มีแดชบอร์ดที่ครอบคลุมซึ่งช่วยให้คุณ:

• เข้าใจแหล่งที่มาหลายประเภทที่ขับเคลื่อนการเข้าชมเว็บไซต์ของคุณ และได้รับภาพที่ดีกว่าของการโต้ตอบและการมีส่วนร่วมของช่องทางต่าง ๆ ต่อการเข้าชมโดยรวม

• เปรียบเทียบโมเดลการระบุแหล่งที่มาควบคู่กัน

• ค้นหาช่องทางที่ดีที่สุดที่ขับเคลื่อนการซื้อได้มากที่สุด

3. ตั้งค่ากลไกการติดตามที่แข็งแกร่ง

การระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางที่แม่นยำเริ่มต้นด้วยการติดตามที่เชื่อถือได้ ให้มั่นใจว่าทุกการโต้ตอบจะถูกจับข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย นี่คือวิธีการตั้งค่าระบบติดตามที่มีประสิทธิภาพสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณ:

1. ใช้ UTM Parameters เพื่อติดตามประสิทธิภาพแคมเปญ

UTM (Urchin Tracking Module) parameters เป็นเครื่องมือสำคัญในการระบุแหล่งที่มา ช่องทาง และแคมเปญที่อยู่เบื้องหลังการโต้ตอบของลูกค้า

ตัวอย่างเช่น URL ที่มี UTM สำหรับโฆษณาบน Facebook อาจดูเหมือนเช่นนี้:

ซึ่งจะช่วยให้คุณแบ่งแยกแหล่งที่มาของการเข้าชมและวัดบทบาทของแต่ละช่องทางในเส้นทางของผู้ซื้อได้อย่างแม่นยำ

2. เปิดใช้งานการติดตามข้ามโดเมน

หากระบบนิเวศของอีคอมเมิร์ซของคุณรวมหลายโดเมนหรือซับโดเมน ให้เปิดใช้งานการติดตามข้ามโดเมน

ตัวอย่างเช่น ลูกค้าอาจท่องเว็บบนซับโดเมนบล็อกของคุณก่อนทำการซื้อในเว็บไซต์หลักของคุณ

หากไม่มีการติดตามข้ามโดเมน จุดสัมผัสเหล่านี้อาจถูกบันทึกเป็นเซสชันแยกกัน ทำให้เกิดข้อมูลที่แยกเป็นส่วน

3. ใช้การติดตาม Pixel สำหรับช่องทางที่ชำระเงิน

แพลตฟอร์มเช่น Facebook, Google Ads และ TikTok ให้บริการ Pixel สำหรับติดตามการโต้ตอบของผู้ใช้กับเว็บไซต์ของคุณ พิกเซลเหล่านี้ช่วยให้คุณเข้าใจประสิทธิภาพของโฆษณาและติดตามการแปลง (Conversions)

ตัวอย่างเช่น Facebook Pixel จะบันทึกเหตุการณ์ต่าง ๆ เช่น "เพิ่มในตะกร้า" หรือ "การซื้อ" ช่วยให้สามารถระบุแหล่งที่มาของแคมเปญที่ชำระเงินได้อย่างละเอียด

4. ใช้ CRM และการรวมข้อมูลจากเครื่องมือวิเคราะห์

การรวม CRM กับเครื่องมือวิเคราะห์ช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมลูกค้าได้ลึกขึ้น ตัวอย่างเช่น การซิงค์ Shopify กับ Google Analytics หรือการรวมกับเครื่องมือเช่น HubSpot หรือ Klaviyo สามารถเปิดเผยว่า ความพยายามด้านการตลาดบางอย่างส่งผลต่อมูลค่าตลอดชีพของลูกค้า (CLV) อย่างไร

นี่อาจดูซับซ้อนเกินไป แต่คุณต้องการที่จะทำให้การติดตามประสิทธิภาพข้ามช่องทางง่ายขึ้นหรือไม่?

ฟีเจอร์ Attribution ของ Graas ช่วยให้การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของช่องทางการตลาดง่ายขึ้นและแยกย่อยได้อย่างแม่นยำว่าแต่ละช่องทางมีผลกระทบต่อยอดขายอย่างไร

5.  รวมข้อมูลการตลาดและการขาย

ทำลายกำแพงข้อมูลด้วยการรวมเครื่องมือการตลาดของคุณเข้ากับ CRM และการตั้งค่าการวิเคราะห์ภายใน

การรวมเครื่องมือการตลาดของคุณกับแพลตฟอร์ม CRM ทำให้เส้นทางของลูกค้าเข้าใจได้ง่ายขึ้น CRM ทำหน้าที่เป็นแหล่งข้อมูลเดียวที่เชื่อถือได้สำหรับการระบุแหล่งที่มาที่แม่นยำโดยการเก็บข้อมูลการโต้ตอบของผู้ใช้ข้ามช่องทางต่าง ๆ

นอกจากนี้ การเชื่อมต่อแพลตฟอร์ม CRM และเครื่องมือการตลาดของคุณกับโซลูชันการวิเคราะห์ภายในช่วยให้การระบุแหล่งที่มาของช่องทางแต่ละช่องทางแม่นยำยิ่งขึ้นโดยการซิงค์ข้อมูลทั้งออฟไลน์และออนไลน์ ตัวอย่างเช่น การบันทึกและการวิเคราะห์การซื้อในร้านค้าและการซื้อออนไลน์หลังจากการทำการรีทาร์เก็ตติ้ง

6. ติดตามประสิทธิภาพของช่องทาง

การระบุแหล่งที่มานั้นไม่หยุดอยู่แค่การวิเคราะห์; การติดตามและการปรับแต่งอย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งสำคัญ

เส้นทางลูกค้าอีคอมเมิร์ซอาจซับซ้อน และหากคุณใช้โมเดลการระบุแหล่งที่มาจากการคลิกสุดท้ายหรือการคลิกแรก คุณอาจพลาดจุดสัมผัสหลายจุดที่มีส่วนในการตัดสินใจซื้อของลูกค้า

นี่คือจุดที่การติดตามประสิทธิภาพของช่องทางแต่ละช่องทางมีประโยชน์

มันช่วยให้คุณระบุช่องทางที่ดีที่สุดและแย่ที่สุดในการลงทุน โดยอ้างอิงจากส่วนใดของกระบวนการขายที่ช่องทางเหล่านั้นมีอิทธิพล ตัวอย่างเช่น ช่องทางใดที่มีอิทธิพลมากที่สุดในการเพิ่มการรับรู้แบรนด์ การเข้าชมเว็บไซต์ และยอดขาย

การค้นหาประสิทธิภาพการตลาดของแต่ละช่องทางและมูลค่าที่พวกเขานำมาให้ จะช่วยให้คุณสามารถจัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ขั้นสูงของ Graas สำหรับการวิเคราะห์การระบุแหล่งที่มา

ข้อมูลคือทรัพยากรที่ดีที่สุดของคุณในการระบุช่องทางที่สามารถแปลงผลลัพธ์และจัดสรรงบประมาณของคุณได้อย่างเหมาะสม

ด้วย Attribution ของ Graas การเปรียบเทียบและการซ้อนทับช่องทาง คุณสามารถ:

วิเคราะห์ประสิทธิภาพของช่องทางด้วยภาพกราฟิกที่มีข้อมูลครบถ้วน

เปรียบเทียบช่องทางข้างเคียงเพื่อการจัดสรรทรัพยากรที่ดีกว่า

เข้าใจการโต้ตอบของช่องทางเพื่อปรับกลยุทธ์ของคุณให้ดีขึ้น

พร้อมที่จะทำให้การวิเคราะห์การระบุแหล่งที่มาของคุณง่ายขึ้นแล้วหรือยัง?

ลงทะเบียนสำหรับการทดลองใช้งานฟรี 30 วันและรับข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้วันนี้!