วิธีที่เอเจนซี่สามารถขยายแคมเปญแบรนด์ eCommerce ให้ลูกค้าด้วย Graas' Analytics Platform

December 7, 2024

Graas

คุณอาจเคยได้ยินเกี่ยวกับหลักการของการให้และรับ (Reciprocity) มันหมายความว่าเมื่อผู้คนลงทุนกับคุณ พวกเขาคาดหวังผลตอบแทนที่มีมูลค่าเท่ากันหรือมากกว่า

นี่เป็นเรื่องจริงโดยเฉพาะสำหรับเอเจนซี่อีคอมเมิร์ซที่จัดการแคมเปญแบรนด์ ลูกค้าจะมอบงบประมาณและเป้าหมายให้กับคุณ โดยคาดหวังผลลัพธ์ที่สามารถวัดได้เพื่อยืนยันการลงทุนของพวกเขา

อย่างไรก็ตาม ในฐานะที่เป็นเอเจนซี่อีคอมเมิร์ซ การพึ่งพาการคาดเดาหรือสัญชาตญาณเพื่อการตัดสินใจไม่เพียงพอ ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น ความรับผิดชอบไม่มาจากการคาดเดา—ตัวเลขคือพื้นฐานของความไว้วางใจ

ในบล็อกนี้ เราจะพูดถึงว่าเครื่องมือวิเคราะห์ของ Graas ช่วยให้เอเจนซี่สามารถขยายแคมเปญแบรนด์ได้อย่างมีประสิทธิภาพอย่างไร เพื่อให้คุณมีข้อมูลทั้งหมดที่คุณต้องการในการรับผิดชอบ

ทำไมเอเจนซี่ถึงไม่สามารถขยายแคมเปญการตลาดอีคอมเมิร์ซได้หากไม่มีเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล?

การขยายแคมเปญการตลาดอีคอมเมิร์ซโดยไม่มีเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลก็เหมือนกับการขับรถโดยปิดตา—คุณเคลื่อนที่ไปข้างหน้า แต่ไม่มีทางรู้เลยว่าคุณกำลังไปในทิศทางที่ถูกต้องหรือไม่

ในฐานะเอเจนซี่ ลูกค้าของคุณไม่ได้คาดหวังแค่การเคลื่อนไหว แต่พวกเขาคาดหวังผลลัพธ์

อย่างไรก็ตาม ด้วยการที่คุณต้องจัดการแคมเปญสำหรับลูกค้าหลายรายบนหลายแพลตฟอร์ม ความซับซ้อนของข้อมูลจึงเพิ่มขึ้น และหากไม่มีเครื่องมือที่เหมาะสม ก็เป็นไปไม่ได้ที่จะขยายขนาดการทำงาน นี่คือเหตุผล:

1. ความท้าทายของข้อมูลที่กระจัดกระจายจากหลายช่องทาง

แคมเปญของลูกค้าคุณกระจายไปบนแพลตฟอร์มต่าง ๆ เช่น Shopee, Lazada, TikTok Shop, Meta และแม้แต่ร้านค้า Shopify ของตัวเอง แต่ละแพลตฟอร์มอาจมีการวิเคราะห์ของตัวเอง แต่ไม่มีแพลตฟอร์มใดให้ข้อมูลแบบครบวงจร ซึ่งข้อมูลที่กระจัดกระจายนี้สร้างช่องว่างที่ทำให้ยากต่อการเข้าใจว่าปัจจัยใดที่กระตุ้นการแปลง (Conversion)

นี่เป็นเพียงสำหรับลูกค้ารายเดียว—อย่าลืมว่าคุณอาจกำลังจัดการหลายแคมเปญสำหรับลูกค้าหลายรายในเวลาเดียวกัน

ดังนั้น คุณจำเป็นต้องมีเครื่องมือวิเคราะห์ที่รวมข้อมูลจากหลายแหล่ง เพื่อให้คุณมีภาพรวมของประสิทธิภาพและช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล หากไม่มีเครื่องมือเหล่านี้ การขยายแคมเปญข้ามช่องทางที่หลากหลายและสำหรับลูกค้าหลายรายเป็นการเดิมพันที่อาจทำให้เสียชื่อเสียงของคุณ

2. การขยายต้องการข้อมูลเชิงลึกที่เจาะลึกเกี่ยวกับลูกค้า

การขยายแคมเปญไม่ใช่แค่การเพิ่มงบโฆษณา—แต่เป็นเรื่องของการเข้าใจว่าจะลงทุนที่ไหนและทำไม เครื่องมือวิเคราะห์ช่วยให้คุณเข้าถึงข้อมูลเชิงลึก เช่น มูลค่าตลอดชีพลูกค้า (Customer Lifetime Value - LTV), พฤติกรรมการซื้อ และความเสี่ยงในการสูญเสียลูกค้า (Churn Risk) ซึ่งช่วยให้คุณระบุกลุ่มเป้าหมายที่มีค่ามากที่สุดและปรับแต่งแคมเปญให้เหมาะกับพวกเขา

ตัวอย่างเช่น หากคุณทราบว่ากลุ่มลูกค้ากลุ่มหนึ่งตอบสนองดีต่อการขายแบบจัดชุด (Bundle) คุณสามารถสร้างโปรโมชันเฉพาะเพื่อเพิ่มมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ยได้ หากไม่มีข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ แคมเปญของคุณเสี่ยงที่จะเป็นแบบทั่ว ๆ ไปและไม่มีประสิทธิภาพ ซึ่งจะจำกัดโอกาสในการเติบโต

3. การปรับเปลี่ยนแบบเรียลไทม์สำหรับแนวโน้มตลาดที่เปลี่ยนแปลง

ความชอบของผู้บริโภค สภาพตลาด และการกระทำของคู่แข่งเปลี่ยนแปลงทุกวัน เครื่องมือวิเคราะห์ช่วยให้คุณติดตามประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ ทำให้คุณสามารถปรับการเสนอราคา คอนเทนต์โฆษณา หรือกลยุทธ์ช่องทางได้ทันที

หากไม่มีความคล่องตัวนี้ แคมเปญของคุณอาจล้าหลังแนวโน้มตลาดได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งจะทำให้เสียค่าโฆษณาโดยเปล่าประโยชน์

ดังนั้น สำหรับเอเจนซี่ ข้อมูลไม่ใช่สิ่งที่เลือกได้—แต่เป็นพื้นฐานของแคมเปญที่ปรับขนาดได้และขับเคลื่อนด้วยผลลัพธ์ที่ลูกค้าต้องการ เครื่องมือวิเคราะห์เปลี่ยนการคาดเดาเป็นกลยุทธ์ ช่วยให้การเติบโตของลูกค้าเป็นไปอย่างยั่งยืน

เอเจนซี่จะใช้ Graas’ Analytics Platform เพื่อขยายแคมเปญ eCommerce ของลูกค้าได้อย่างไร? 

การขยายแคมเปญ eCommerce เป็นทั้งศิลปะและวิทยาศาสตร์ โดยเฉพาะสำหรับเอเจนซี่ที่ต้องจัดการลูกค้าหลายรายในแพลตฟอร์มที่หลากหลาย Graas’ eCommerce Analytics Platform ช่วยลดความซับซ้อนของข้อมูลและเปลี่ยนเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง เพื่อให้อเอเจนซี่สามารถส่งมอบผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมได้ นี่คือวิธีการ:

1. เข้าใจเป้าหมายของลูกค้าและปรับกลยุทธ์แคมเปญให้สอดคล้อง

ก่อนตั้งเป้าหมาย การเข้าใจสถานการณ์ปัจจุบันของลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญ การวิเคราะห์สถานการณ์ช่วยให้คุณระบุได้ว่าอะไรที่ได้ผลดีและอะไรที่ต้องปรับปรุง ซึ่งตรงนี้ Graas’ eCommerce Analytics Platform มีบทบาทสำคัญ

แพลตฟอร์มวิเคราะห์ eCommerce นี้ช่วยให้คุณรวบรวมข้อมูลย้อนหลังจากแคมเปญที่ผ่านมาของลูกค้าทั้งหมด ตัวอย่างเช่น คุณสามารถวิเคราะห์เมตริกต่าง ๆ เช่น Return on Ad Spend (ROAS), อัตราการแปลง (Conversion Rates) และประสิทธิภาพของสินค้าบางประเภท

ยกตัวอย่าง หากแคมเปญก่อนหน้าของลูกค้าแสดงให้เห็นว่า ROAS สูงสำหรับสินค้าตามฤดูกาล แต่มีอัตราการแปลงต่ำสำหรับสินค้าที่ไม่ใช่ฤดูกาล ด้วยการระบุความแตกต่างเหล่านี้ คุณสามารถกำหนดวัตถุประสงค์ที่ตั้งอยู่บนฐานข้อมูลได้

ด้วย Graas กระบวนการนี้ถูกทำให้ง่ายขึ้น แทนที่จะคาดเดาว่าแคมเปญหรือสินค้าชิ้นไหนมีศักยภาพ คุณสามารถตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูล

ตัวอย่างเช่น หากหมวดหมู่สินค้าบางประเภทมีประสิทธิภาพต่ำอย่างต่อเนื่องแม้จะใช้งบโฆษณาสูง คุณสามารถให้ความสำคัญกับการปรับปรุงแคมเปญเหล่านี้หรือเปลี่ยนไปโฟกัสสินค้าที่ทำกำไรได้มากกว่า วิธีนี้ช่วยให้เป้าหมายที่คุณตั้งไว้มีความสมเหตุสมผล ชัดเจน และสามารถขยายผลได้

2. การรวมข้อมูลจากหลายแพลตฟอร์ม

ลองจินตนาการว่าคุณต้องจัดการลูกค้า 5 ราย ซึ่งแต่ละรายใช้แพลตฟอร์มถึง 10 แพลตฟอร์ม เช่น Facebook, Google, TikTok และมาร์เก็ตเพลสอย่าง Shopee และ Lazada นั่นหมายถึงการดูแลแพลตฟอร์มถึง 50 แห่งในเวลาเดียวกัน การวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งเหล่านี้ด้วยตนเองไม่เพียงใช้เวลานาน แต่ยังไม่มีประสิทธิภาพและเสี่ยงต่อความผิดพลาด

Graas’ eCommerce Analytics Platform ช่วยแก้ปัญหานี้ด้วยการรวมข้อมูลจากทุกแพลตฟอร์มให้อยู่ในแดชบอร์ดเดียว คุณสามารถเปรียบเทียบและวิเคราะห์ประสิทธิภาพได้อย่างราบรื่น

ตัวอย่างเช่น หากลูกค้ารายหนึ่งมีอัตราการแปลงสูงบน TikTok Ads แต่ ROAS ดีกว่าบน Google Shopping เครื่องมือนี้จะแสดงแนวโน้มเหล่านี้เพื่อช่วยคุณจัดสรรงบประมาณได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ด้วยความสามารถนี้ คุณสามารถระบุได้อย่างรวดเร็วว่าแคมเปญใดที่มีประสิทธิภาพต่ำหรือใช้งบประมาณมากเกินไป

สมมติว่าแคมเปญ Google Ads ของลูกค้ารายหนึ่งได้คลิกเยอะ แต่ไม่ได้การแปลง ในขณะที่ TikTok Ads มีผลลัพธ์ที่แข็งแกร่ง แทนที่จะวิเคราะห์ข้อมูลจากแต่ละแพลตฟอร์มด้วยตนเอง Graas จะช่วยให้คุณจัดสรรงบโฆษณาไปยัง TikTok หรือปรับปรุงแคมเปญ Google ด้วยการเปลี่ยนแปลงกลุ่มเป้าหมายหรือครีเอทีฟโฆษณา

3. ใช้ Predictive Analytics

การขยายแคมเปญไม่ใช่แค่การตอบสนองต่อข้อมูลเท่านั้น แต่เป็นการคาดการณ์แนวโน้ม Graas’ Predictive Analytics ใช้ข้อมูลย้อนหลังและบริบทเฉพาะของธุรกิจในการคาดการณ์ประสิทธิภาพและแนะนำการปรับปรุงแบบเรียลไทม์

ลองพิจารณาสถานการณ์การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน สมมติว่าลูกค้ามีงบโฆษณารายวัน $1,000 บน Facebook และ Google โดยมีค่าเฉลี่ยต้นทุนต่อการได้มาซึ่งลูกค้า (CPA) อยู่ที่ $20 หาก CPA บน Facebook พุ่งขึ้นเป็น $35 ติดต่อกัน 2 วัน ลูกค้าอาจสูญเสีย $300 หากไม่มีการแก้ไข

หากไม่มี Predictive Analytics ปัญหานี้อาจได้รับการแก้ไขหลังจากแนวโน้มนี้ส่งผลต่อประสิทธิภาพไปแล้ว

ด้วย Graas ระบบจะคาดการณ์ประสิทธิภาพที่ไม่ดีจากข้อมูลในอดีตและแนวโน้มตลาด พร้อมแจ้งเตือนให้คุณจัดสรรงบประมาณใหม่ทันที

Predictive Analytics ไม่ได้ช่วยแค่การลดต้นทุนเท่านั้น แต่ยังช่วยให้แคมเปญของคุณใช้โอกาสให้เกิดประโยชน์สูงสุด เช่น หากเครื่องมือตรวจพบการเพิ่มขึ้นของความต้องการในหมวดสินค้าที่กำลังเป็นกระแส คุณสามารถปรับแคมเปญเพื่อเพิ่มยอดขายในช่วงที่มีความต้องการสูงได้ล่วงหน้า

ความแม่นยำระดับนี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับเอเจนซี่ที่ทำงานกับลูกค้า eCommerce ที่มีความต้องการสูง แทนที่จะขอโทษสำหรับโอกาสที่พลาดไป คุณสามารถส่งมอบแคมเปญที่ปรับให้เหมาะสมเพื่อรักษาความเป็นผู้นำของลูกค้าในตลาด

4. รายงานอัตโนมัติและปรับแต่งได้

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเพียงครึ่งหนึ่งของงาน ส่วนที่เหลือคือการนำเสนอข้อมูลนั้นให้กับลูกค้าอย่างมีประสิทธิภาพ การสร้างรายงานที่ละเอียดและดึงดูดสายตาอาจกลายเป็นฝันร้าย โดยเฉพาะเมื่อคุณต้องจัดการลูกค้าหลายราย การรวบรวม ทำความสะอาด และแสดงข้อมูลด้วยตนเองอาจใช้เวลาหลายชั่วโมง แม้เพียงลูกค้ารายเดียว หากต้องทำซ้ำกับลูกค้าหลายราย งานนี้อาจต้องใช้เวลาทั้งวันของพนักงานหนึ่งคนเลยทีเดียว

แพลตฟอร์ม Graas’ eCommerce Analytics ช่วยขจัดปัญหานี้ ด้วยการดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์จากทุกแพลตฟอร์มที่ลูกค้าของคุณใช้งาน ช่วยให้คุณสร้างรายงานได้ในไม่กี่นาที รายงานเหล่านี้ไม่ใช่แค่สรุปพื้นฐาน แต่สามารถตั้งค่าให้เป็นอัตโนมัติ ละเอียด และปรับแต่งได้ตามความต้องการเฉพาะของลูกค้าแต่ละราย

ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าขอรายงานประสิทธิภาพรายเดือนที่แสดง ROAS, อัตราการแปลง และค่าโฆษณาที่ใช้ในแต่ละช่องทาง คุณสามารถสร้างได้เพียงไม่กี่คลิก นอกจากนี้ ด้วยข้อมูลแบบเรียลไทม์ คุณสามารถให้ข้อมูลอัปเดตในทันทีระหว่างการประชุมกับลูกค้า แสดงให้เห็นถึงความรับผิดชอบและความพยายามของคุณในการขับเคลื่อนการเติบโต

การทำงานอัตโนมัตินี้ไม่เพียงช่วยประหยัดเวลา แต่ยังเพิ่มความน่าเชื่อถือให้กับเอเจนซี่ของคุณ เมื่อรายงานมีความแม่นยำ ดึงดูดสายตา และเน้นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ ลูกค้าจะไว้วางใจในความสามารถของคุณในการจัดการแคมเปญของพวกเขาอย่างมีประสิทธิภาพ

ขยายแคมเปญแบรนด์ eCommerce ให้ลูกค้าของคุณด้วย Graas’ Analytics!

การขยายแคมเปญ eCommerce ให้กับลูกค้าหลายรายไม่ใช่เรื่องง่าย คุณต้องการการรวมข้อมูล ความสามารถในการปรับตัวแบบเรียลไทม์ และการตัดสินใจที่แม่นยำ แพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูล eCommerce ของ Graas ช่วยให้เอเจนซี่ตอบสนองความต้องการเหล่านี้ได้อย่างเต็มที่ พร้อมทั้งมอบผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมในขณะที่ประหยัดเวลาและทรัพยากร

ด้วยการเข้าใจเป้าหมายของลูกค้า การรวมข้อมูล การใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และการทำรายงานอัตโนมัติ เอเจนซี่ของคุณไม่เพียงแต่สามารถขยายแคมเปญได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ยังเสริมสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าด้วยความรับผิดชอบและความโปร่งใส

จองทดลองใช้ฟรี 30 วัน วันนี้เลย!

เริ่มต้นใช้งาน Graas AI Agents
ติดต่อเรา

บทความล่าสุด

From Questions to Charts: Writing Better Prompts for eCommerce Reporting

อ่านบทความ

Interpreting ROAS drops in Meta, Google, and Marketplaces

อ่านบทความ

Practical AI Prompts for Analyzing eCommerce Data

อ่านบทความ

AI Prompts to Analyze CNY and Raya/Ramadan eCommerce Performance

อ่านบทความ

แบรนด์อีคอมเมิร์ซยอดนิยมเติบโตอย่างไรแม้จะไม่มีกิจกรรมขายมากมายบน Amazon, Flipkart, Myntra และ D2C

อ่านบทความ

คุณอาจเคยได้ยินเกี่ยวกับหลักการของการให้และรับ (Reciprocity) มันหมายความว่าเมื่อผู้คนลงทุนกับคุณ พวกเขาคาดหวังผลตอบแทนที่มีมูลค่าเท่ากันหรือมากกว่า

นี่เป็นเรื่องจริงโดยเฉพาะสำหรับเอเจนซี่อีคอมเมิร์ซที่จัดการแคมเปญแบรนด์ ลูกค้าจะมอบงบประมาณและเป้าหมายให้กับคุณ โดยคาดหวังผลลัพธ์ที่สามารถวัดได้เพื่อยืนยันการลงทุนของพวกเขา

อย่างไรก็ตาม ในฐานะที่เป็นเอเจนซี่อีคอมเมิร์ซ การพึ่งพาการคาดเดาหรือสัญชาตญาณเพื่อการตัดสินใจไม่เพียงพอ ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น ความรับผิดชอบไม่มาจากการคาดเดา—ตัวเลขคือพื้นฐานของความไว้วางใจ

ในบล็อกนี้ เราจะพูดถึงว่าเครื่องมือวิเคราะห์ของ Graas ช่วยให้เอเจนซี่สามารถขยายแคมเปญแบรนด์ได้อย่างมีประสิทธิภาพอย่างไร เพื่อให้คุณมีข้อมูลทั้งหมดที่คุณต้องการในการรับผิดชอบ

ทำไมเอเจนซี่ถึงไม่สามารถขยายแคมเปญการตลาดอีคอมเมิร์ซได้หากไม่มีเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล?

การขยายแคมเปญการตลาดอีคอมเมิร์ซโดยไม่มีเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลก็เหมือนกับการขับรถโดยปิดตา—คุณเคลื่อนที่ไปข้างหน้า แต่ไม่มีทางรู้เลยว่าคุณกำลังไปในทิศทางที่ถูกต้องหรือไม่

ในฐานะเอเจนซี่ ลูกค้าของคุณไม่ได้คาดหวังแค่การเคลื่อนไหว แต่พวกเขาคาดหวังผลลัพธ์

อย่างไรก็ตาม ด้วยการที่คุณต้องจัดการแคมเปญสำหรับลูกค้าหลายรายบนหลายแพลตฟอร์ม ความซับซ้อนของข้อมูลจึงเพิ่มขึ้น และหากไม่มีเครื่องมือที่เหมาะสม ก็เป็นไปไม่ได้ที่จะขยายขนาดการทำงาน นี่คือเหตุผล:

1. ความท้าทายของข้อมูลที่กระจัดกระจายจากหลายช่องทาง

แคมเปญของลูกค้าคุณกระจายไปบนแพลตฟอร์มต่าง ๆ เช่น Shopee, Lazada, TikTok Shop, Meta และแม้แต่ร้านค้า Shopify ของตัวเอง แต่ละแพลตฟอร์มอาจมีการวิเคราะห์ของตัวเอง แต่ไม่มีแพลตฟอร์มใดให้ข้อมูลแบบครบวงจร ซึ่งข้อมูลที่กระจัดกระจายนี้สร้างช่องว่างที่ทำให้ยากต่อการเข้าใจว่าปัจจัยใดที่กระตุ้นการแปลง (Conversion)

นี่เป็นเพียงสำหรับลูกค้ารายเดียว—อย่าลืมว่าคุณอาจกำลังจัดการหลายแคมเปญสำหรับลูกค้าหลายรายในเวลาเดียวกัน

ดังนั้น คุณจำเป็นต้องมีเครื่องมือวิเคราะห์ที่รวมข้อมูลจากหลายแหล่ง เพื่อให้คุณมีภาพรวมของประสิทธิภาพและช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล หากไม่มีเครื่องมือเหล่านี้ การขยายแคมเปญข้ามช่องทางที่หลากหลายและสำหรับลูกค้าหลายรายเป็นการเดิมพันที่อาจทำให้เสียชื่อเสียงของคุณ

2. การขยายต้องการข้อมูลเชิงลึกที่เจาะลึกเกี่ยวกับลูกค้า

การขยายแคมเปญไม่ใช่แค่การเพิ่มงบโฆษณา—แต่เป็นเรื่องของการเข้าใจว่าจะลงทุนที่ไหนและทำไม เครื่องมือวิเคราะห์ช่วยให้คุณเข้าถึงข้อมูลเชิงลึก เช่น มูลค่าตลอดชีพลูกค้า (Customer Lifetime Value - LTV), พฤติกรรมการซื้อ และความเสี่ยงในการสูญเสียลูกค้า (Churn Risk) ซึ่งช่วยให้คุณระบุกลุ่มเป้าหมายที่มีค่ามากที่สุดและปรับแต่งแคมเปญให้เหมาะกับพวกเขา

ตัวอย่างเช่น หากคุณทราบว่ากลุ่มลูกค้ากลุ่มหนึ่งตอบสนองดีต่อการขายแบบจัดชุด (Bundle) คุณสามารถสร้างโปรโมชันเฉพาะเพื่อเพิ่มมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ยได้ หากไม่มีข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ แคมเปญของคุณเสี่ยงที่จะเป็นแบบทั่ว ๆ ไปและไม่มีประสิทธิภาพ ซึ่งจะจำกัดโอกาสในการเติบโต

3. การปรับเปลี่ยนแบบเรียลไทม์สำหรับแนวโน้มตลาดที่เปลี่ยนแปลง

ความชอบของผู้บริโภค สภาพตลาด และการกระทำของคู่แข่งเปลี่ยนแปลงทุกวัน เครื่องมือวิเคราะห์ช่วยให้คุณติดตามประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ ทำให้คุณสามารถปรับการเสนอราคา คอนเทนต์โฆษณา หรือกลยุทธ์ช่องทางได้ทันที

หากไม่มีความคล่องตัวนี้ แคมเปญของคุณอาจล้าหลังแนวโน้มตลาดได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งจะทำให้เสียค่าโฆษณาโดยเปล่าประโยชน์

ดังนั้น สำหรับเอเจนซี่ ข้อมูลไม่ใช่สิ่งที่เลือกได้—แต่เป็นพื้นฐานของแคมเปญที่ปรับขนาดได้และขับเคลื่อนด้วยผลลัพธ์ที่ลูกค้าต้องการ เครื่องมือวิเคราะห์เปลี่ยนการคาดเดาเป็นกลยุทธ์ ช่วยให้การเติบโตของลูกค้าเป็นไปอย่างยั่งยืน

เอเจนซี่จะใช้ Graas’ Analytics Platform เพื่อขยายแคมเปญ eCommerce ของลูกค้าได้อย่างไร? 

การขยายแคมเปญ eCommerce เป็นทั้งศิลปะและวิทยาศาสตร์ โดยเฉพาะสำหรับเอเจนซี่ที่ต้องจัดการลูกค้าหลายรายในแพลตฟอร์มที่หลากหลาย Graas’ eCommerce Analytics Platform ช่วยลดความซับซ้อนของข้อมูลและเปลี่ยนเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง เพื่อให้อเอเจนซี่สามารถส่งมอบผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมได้ นี่คือวิธีการ:

1. เข้าใจเป้าหมายของลูกค้าและปรับกลยุทธ์แคมเปญให้สอดคล้อง

ก่อนตั้งเป้าหมาย การเข้าใจสถานการณ์ปัจจุบันของลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญ การวิเคราะห์สถานการณ์ช่วยให้คุณระบุได้ว่าอะไรที่ได้ผลดีและอะไรที่ต้องปรับปรุง ซึ่งตรงนี้ Graas’ eCommerce Analytics Platform มีบทบาทสำคัญ

แพลตฟอร์มวิเคราะห์ eCommerce นี้ช่วยให้คุณรวบรวมข้อมูลย้อนหลังจากแคมเปญที่ผ่านมาของลูกค้าทั้งหมด ตัวอย่างเช่น คุณสามารถวิเคราะห์เมตริกต่าง ๆ เช่น Return on Ad Spend (ROAS), อัตราการแปลง (Conversion Rates) และประสิทธิภาพของสินค้าบางประเภท

ยกตัวอย่าง หากแคมเปญก่อนหน้าของลูกค้าแสดงให้เห็นว่า ROAS สูงสำหรับสินค้าตามฤดูกาล แต่มีอัตราการแปลงต่ำสำหรับสินค้าที่ไม่ใช่ฤดูกาล ด้วยการระบุความแตกต่างเหล่านี้ คุณสามารถกำหนดวัตถุประสงค์ที่ตั้งอยู่บนฐานข้อมูลได้

ด้วย Graas กระบวนการนี้ถูกทำให้ง่ายขึ้น แทนที่จะคาดเดาว่าแคมเปญหรือสินค้าชิ้นไหนมีศักยภาพ คุณสามารถตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูล

ตัวอย่างเช่น หากหมวดหมู่สินค้าบางประเภทมีประสิทธิภาพต่ำอย่างต่อเนื่องแม้จะใช้งบโฆษณาสูง คุณสามารถให้ความสำคัญกับการปรับปรุงแคมเปญเหล่านี้หรือเปลี่ยนไปโฟกัสสินค้าที่ทำกำไรได้มากกว่า วิธีนี้ช่วยให้เป้าหมายที่คุณตั้งไว้มีความสมเหตุสมผล ชัดเจน และสามารถขยายผลได้

2. การรวมข้อมูลจากหลายแพลตฟอร์ม

ลองจินตนาการว่าคุณต้องจัดการลูกค้า 5 ราย ซึ่งแต่ละรายใช้แพลตฟอร์มถึง 10 แพลตฟอร์ม เช่น Facebook, Google, TikTok และมาร์เก็ตเพลสอย่าง Shopee และ Lazada นั่นหมายถึงการดูแลแพลตฟอร์มถึง 50 แห่งในเวลาเดียวกัน การวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งเหล่านี้ด้วยตนเองไม่เพียงใช้เวลานาน แต่ยังไม่มีประสิทธิภาพและเสี่ยงต่อความผิดพลาด

Graas’ eCommerce Analytics Platform ช่วยแก้ปัญหานี้ด้วยการรวมข้อมูลจากทุกแพลตฟอร์มให้อยู่ในแดชบอร์ดเดียว คุณสามารถเปรียบเทียบและวิเคราะห์ประสิทธิภาพได้อย่างราบรื่น

ตัวอย่างเช่น หากลูกค้ารายหนึ่งมีอัตราการแปลงสูงบน TikTok Ads แต่ ROAS ดีกว่าบน Google Shopping เครื่องมือนี้จะแสดงแนวโน้มเหล่านี้เพื่อช่วยคุณจัดสรรงบประมาณได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ด้วยความสามารถนี้ คุณสามารถระบุได้อย่างรวดเร็วว่าแคมเปญใดที่มีประสิทธิภาพต่ำหรือใช้งบประมาณมากเกินไป

สมมติว่าแคมเปญ Google Ads ของลูกค้ารายหนึ่งได้คลิกเยอะ แต่ไม่ได้การแปลง ในขณะที่ TikTok Ads มีผลลัพธ์ที่แข็งแกร่ง แทนที่จะวิเคราะห์ข้อมูลจากแต่ละแพลตฟอร์มด้วยตนเอง Graas จะช่วยให้คุณจัดสรรงบโฆษณาไปยัง TikTok หรือปรับปรุงแคมเปญ Google ด้วยการเปลี่ยนแปลงกลุ่มเป้าหมายหรือครีเอทีฟโฆษณา

3. ใช้ Predictive Analytics

การขยายแคมเปญไม่ใช่แค่การตอบสนองต่อข้อมูลเท่านั้น แต่เป็นการคาดการณ์แนวโน้ม Graas’ Predictive Analytics ใช้ข้อมูลย้อนหลังและบริบทเฉพาะของธุรกิจในการคาดการณ์ประสิทธิภาพและแนะนำการปรับปรุงแบบเรียลไทม์

ลองพิจารณาสถานการณ์การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน สมมติว่าลูกค้ามีงบโฆษณารายวัน $1,000 บน Facebook และ Google โดยมีค่าเฉลี่ยต้นทุนต่อการได้มาซึ่งลูกค้า (CPA) อยู่ที่ $20 หาก CPA บน Facebook พุ่งขึ้นเป็น $35 ติดต่อกัน 2 วัน ลูกค้าอาจสูญเสีย $300 หากไม่มีการแก้ไข

หากไม่มี Predictive Analytics ปัญหานี้อาจได้รับการแก้ไขหลังจากแนวโน้มนี้ส่งผลต่อประสิทธิภาพไปแล้ว

ด้วย Graas ระบบจะคาดการณ์ประสิทธิภาพที่ไม่ดีจากข้อมูลในอดีตและแนวโน้มตลาด พร้อมแจ้งเตือนให้คุณจัดสรรงบประมาณใหม่ทันที

Predictive Analytics ไม่ได้ช่วยแค่การลดต้นทุนเท่านั้น แต่ยังช่วยให้แคมเปญของคุณใช้โอกาสให้เกิดประโยชน์สูงสุด เช่น หากเครื่องมือตรวจพบการเพิ่มขึ้นของความต้องการในหมวดสินค้าที่กำลังเป็นกระแส คุณสามารถปรับแคมเปญเพื่อเพิ่มยอดขายในช่วงที่มีความต้องการสูงได้ล่วงหน้า

ความแม่นยำระดับนี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับเอเจนซี่ที่ทำงานกับลูกค้า eCommerce ที่มีความต้องการสูง แทนที่จะขอโทษสำหรับโอกาสที่พลาดไป คุณสามารถส่งมอบแคมเปญที่ปรับให้เหมาะสมเพื่อรักษาความเป็นผู้นำของลูกค้าในตลาด

4. รายงานอัตโนมัติและปรับแต่งได้

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเพียงครึ่งหนึ่งของงาน ส่วนที่เหลือคือการนำเสนอข้อมูลนั้นให้กับลูกค้าอย่างมีประสิทธิภาพ การสร้างรายงานที่ละเอียดและดึงดูดสายตาอาจกลายเป็นฝันร้าย โดยเฉพาะเมื่อคุณต้องจัดการลูกค้าหลายราย การรวบรวม ทำความสะอาด และแสดงข้อมูลด้วยตนเองอาจใช้เวลาหลายชั่วโมง แม้เพียงลูกค้ารายเดียว หากต้องทำซ้ำกับลูกค้าหลายราย งานนี้อาจต้องใช้เวลาทั้งวันของพนักงานหนึ่งคนเลยทีเดียว

แพลตฟอร์ม Graas’ eCommerce Analytics ช่วยขจัดปัญหานี้ ด้วยการดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์จากทุกแพลตฟอร์มที่ลูกค้าของคุณใช้งาน ช่วยให้คุณสร้างรายงานได้ในไม่กี่นาที รายงานเหล่านี้ไม่ใช่แค่สรุปพื้นฐาน แต่สามารถตั้งค่าให้เป็นอัตโนมัติ ละเอียด และปรับแต่งได้ตามความต้องการเฉพาะของลูกค้าแต่ละราย

ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าขอรายงานประสิทธิภาพรายเดือนที่แสดง ROAS, อัตราการแปลง และค่าโฆษณาที่ใช้ในแต่ละช่องทาง คุณสามารถสร้างได้เพียงไม่กี่คลิก นอกจากนี้ ด้วยข้อมูลแบบเรียลไทม์ คุณสามารถให้ข้อมูลอัปเดตในทันทีระหว่างการประชุมกับลูกค้า แสดงให้เห็นถึงความรับผิดชอบและความพยายามของคุณในการขับเคลื่อนการเติบโต

การทำงานอัตโนมัตินี้ไม่เพียงช่วยประหยัดเวลา แต่ยังเพิ่มความน่าเชื่อถือให้กับเอเจนซี่ของคุณ เมื่อรายงานมีความแม่นยำ ดึงดูดสายตา และเน้นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ ลูกค้าจะไว้วางใจในความสามารถของคุณในการจัดการแคมเปญของพวกเขาอย่างมีประสิทธิภาพ

ขยายแคมเปญแบรนด์ eCommerce ให้ลูกค้าของคุณด้วย Graas’ Analytics!

การขยายแคมเปญ eCommerce ให้กับลูกค้าหลายรายไม่ใช่เรื่องง่าย คุณต้องการการรวมข้อมูล ความสามารถในการปรับตัวแบบเรียลไทม์ และการตัดสินใจที่แม่นยำ แพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูล eCommerce ของ Graas ช่วยให้เอเจนซี่ตอบสนองความต้องการเหล่านี้ได้อย่างเต็มที่ พร้อมทั้งมอบผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมในขณะที่ประหยัดเวลาและทรัพยากร

ด้วยการเข้าใจเป้าหมายของลูกค้า การรวมข้อมูล การใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และการทำรายงานอัตโนมัติ เอเจนซี่ของคุณไม่เพียงแต่สามารถขยายแคมเปญได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ยังเสริมสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าด้วยความรับผิดชอบและความโปร่งใส

จองทดลองใช้ฟรี 30 วัน วันนี้เลย!