วิธีการปรับปรุงการกำหนดอัตราการติดตามสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณ?

การกำหนดอัตราการติดตามในอีคอมเมิร์ซก็คงจะง่ายขึ้นถ้าลูกค้ากดคลิกโฆษณาแล้วเปลี่ยนสถานะเป็นลูกค้าทุกครั้ง แต่สถานการณ์ไม่ได้อยู่เช่นนี้ เขาอาจค้นพบคุณผ่านโฆษณา แล้วพบคุณอีกครั้งผ่านโซเชียลอินทรีเชียล และเมื่อคุณคิดว่าเขาได้หลงทางไปแล้ว เขาก็ซื้อสินค้าโดยการเข้าชมร้านค้าออนไลน์ของคุณโดยตรง

ตอนนี้ ที่จะกำหนดที่มาของการขายนี้ได้ที่ไหน? มันเป็นโฆษณาเริ่มแรกหรือคือมันคือวีดีโอที่พวกเขาจำได้? คุณไม่สามารถกล่าวแน่ชัดได้ เพราะยังมีโอกาสว่ามีใครบางคนพูดถึงสินค้าของคุณกับเขา ซึ่งทำให้เขาซื้อมัน

ใช่, "การกำหนดอัตราการติดตามในอีคอมเมิร์ซยากจนที่สุด" ไม่มีอะไรเรียกว่า 100% ในการกำหนดอัตราการติดตามในอีคอมเมิร์ซ แต่โดยการปฏิบัติตามบางหลักการที่ดีที่สุด เราสามารถเข้าใกล้แหล่งกำเนิดได้ใกล้เคียงที่สุดได้

มาเริ่มต้นเลย!

5 วิธีปรับปรุงการกำหนดเครดิตในธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณ

เนื่องจากกฎหมายความเป็นส่วนตัวเข้มงวดมากขึ้น การกำหนดเครดิตจึงกลายเป็นสิ่งที่ท้าทายมากขึ้น อย่างไรก็ตาม การเข้าใจถึงผลลัพธ์ของความพยายามทางการตลาดของคุณที่มีต่อยอดขายจำเป็นต้องมีผลลัพธ์การกำหนดเครดิตที่แม่นยำ

นี่คือวิธีที่คุณสามารถปรับปรุงความแม่นยำของการกำหนดเครดิตในอีคอมเมิร์ซของคุณ:

1. รวมแหล่งข้อมูลทั้งหมดของคุณ

ลูกค้ามีการโต้ตอบกับหลายจุดสัมผัสก่อนที่จะตัดสินใจซื้อ ข้อมูลนี้กระจายอยู่ทั่วหลายแพลตฟอร์ม เช่น ช่องทางการตลาด เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ ระบบ CRM และเครื่องมือติดตามพฤติกรรมออนไลน์ เพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการกำหนดเครดิต ธุรกิจต้องรวมข้อมูลทั้งหมดนี้เป็นมุมมองเดียวกัน

การรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ช่วยให้คุณเห็นเส้นทางการเดินทางของลูกค้าอย่างสมบูรณ์และกำหนดการแปลงได้อย่างถูกต้องไปยังจุดสัมผัสที่เกี่ยวข้อง หากไม่มีมุมมองข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียว คุณอาจพลาดการโต้ตอบที่สำคัญที่มีผลต่อการซื้อ ซึ่งนำไปสู่การกำหนดเครดิตที่ไม่ถูกต้องและการตัดสินใจทางการตลาดที่ผิดพลาด

ตัวอย่างเช่น ลูกค้าอาจเห็นโฆษณาบนโซเชียลมีเดียสำหรับรองเท้าคู่ใหม่ (จุดสัมผัสทางโซเชียล) จากนั้นคลิกที่โฆษณาและเข้าเยี่ยมชมเว็บไซต์ของแบรนด์ (จุดสัมผัสบนเว็บไซต์) หลังจากเรียกดูสักพัก พวกเขาตัดสินใจลงทะเบียนในรายชื่ออีเมลของแบรนด์เพื่อรับรหัสส่วนลด (จุดสัมผัสของ CRM) ไม่กี่วันต่อมา พวกเขาได้รับอีเมลพร้อมข้อเสนอพิเศษและคลิกผ่านไปที่เว็บไซต์อีกครั้ง (จุดสัมผัสของอีเมล) สุดท้ายพวกเขาทำการซื้อ

โดยการรวมข้อมูลจากจุดสัมผัสทั้งหมดนี้ ธุรกิจสามารถกำหนดเครดิตการขายได้อย่างถูกต้องไปยังโฆษณาโซเชียลมีเดียที่กระตุ้นความสนใจเริ่มแรก แม้ว่าอีเมลจะเป็นสิ่งที่ให้แรงผลักดันสุดท้าย

2. Choose the right eCommerce attribution model 

มี โมเดลการกำหนดอัตราการติดตาม หลายรูปแบบ แต่ละโมเดลมีวิธีการให้เครดิตสำหรับการแปลงที่แตกต่างกัน การเลือกขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของธุรกิจของคุณ อุตสาหกรรม และความซับซ้อนของการเดินทางของลูกค้า

นี่คือบางโมเดลการกำหนดอัตราการติดตามที่ใช้กันบ่อย:

1. Last-Click Attribution: โมเดลนี้จะให้เครดิตเต็มที่สำหรับจุดติดต่อสุดท้ายก่อนการแปลง เรียบง่ายแต่มีข้อบกพร่องที่ไม่สามารถคำนึงถึงผลกระทบจากจุดติดต่อก่อนหน้าที่อาจมีผลต่อการตัดสินใจของลูกค้า
2. First-Click Attribution: แตกต่างจากโมเดล Last-Click วิธีการนี้จะให้เครดิตในการติดต่อเริ่มแรกที่นำเสนอสินค้าหรือบริการแก่ลูกค้า แต่จะไม่คำนึงถึงบทบาทของจุดติดต่อที่ตามมาที่ช่วยกระตุ้นความสนใจของลูกค้า
3. Linear Attribution: โมเดลนี้จะแจกจ่ายเครดิตเท่าๆ กันทุกจุดติดต่อในการเดินทางของลูกค้า แม้จะรับรู้การมีส่วนร่วมของจุดติดต่อหลายๆ จุด แต่อาจไม่สามารถสะท้อนระดับความสำคัญที่แตกต่างกันของแต่ละจุดติดต่อได้อย่างแม่นยำ
4. Time Decay Attribution: โมเดลนี้จะมอบน้ำหนักมากกว่าให้กับจุดติดต่อที่ใกล้กับการแปลง โดยสมมติว่ามีผลกระทบมากกว่าต่อการตัดสินใจสุดท้าย แต่อาจเติบโตเกินไปในความสำคัญของจุดติดต่อก่อนหน้าที่กระตุ้นความสนใจเริ่มแรกของลูกค้า
5. Data-Driven Attribution: โมเดลขั้นสูงนี้ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์แคมเปญและข้อมูลการขายย้อนหลัง และมอบเครดิตอย่างไดนามิกตามแบบแผนและแนวโน้มที่พบ เนื่องจากมีพลังมาก แต่ต้องใช้ข้อมูลที่มีค

ไม่มีโมเดลใดที่เป็นอันสมบูรณ์แบบ; แต่ละโมเดลมีข้อดีและข้อเสียต่างๆ คุณต้องประเมินการเดินทางของลูกค้าของคุณและเลือกโมเดลที่เหมาะสมที่สุด โดยส่วนใหญ่คุณจะต้องปรับปรุงโมเดลอย่างต่อเนื่องเมื่อพฤติกรรมของลูกค้าหรือช่องทางการตลาดเปลี่ยนแปลงอย่างไม่สม่ำเสมอ

3. ใช้ระบบติดตามการใช้งานระหว่างอุปกรณ์ต่างๆ

ส่วนมากของลูกค้าที่ทำการซื้อสินค้าออนไลน์ใช้อุปกรณ์หลายๆ ตัวเขามักสลับระหว่างสมาร์ทโฟน เเท็บเล็ต และคอมพิวเตอร์ตั้งโต๊ะขณะที่กำลังทำการซื้อของตนเอง

การติดตามการใช้งานระหว่างอุปกรณ์เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการกำหนดอัตราการติดตามที่แม่นยำ เพราะมันช่วยให้คุณเชื่อมต่อการติดต่อของลูกค้าระหว่างอุปกรณ์ต่างๆ ได้

หากไม่มีการติดตามการใช้งานระหว่างอุปกรณ์ คุณอาจพลาดจากจุดติดต่อที่สำคัญและไม่สามารถระบุเส้นทางการแปลงอย่างสมบูรณ์ได้ เช่น ลูกค้าอาจเริ่มการวิจัยข้อมูลบนคอมพิวเตอร์ตั้งโต๊ะ เปรียบเทียบสินค้าบนเครื่องแท็บเล็ตขณะเดินทาง และในที่สุดทำการซื้อของบนโทรศัพท์มือถือเพราะความสะดวกในการชำระเงิน

กลยุทธ์สำหรับการติดตามการใช้งานระหว่างอุปกรณ์รวมถึงการใช้งานล็อกอินของผู้ใช้ การสร้างความเชื่อมโยงโดยใช้ตัวสร้างความสัมพันธ์เชิงแน่นอน เช่น ที่อีเมล และการใช้งานโมเดลที่ใช้การวิเคราะห์เชิงความน่าจะเป็นที่วิเคราะห์แบบแผนร่างของพฤติกรรมของผู้ใช้

4. แก้ไขปัญหาคุณภาพข้อมูล

ผลลัพธ์การกำหนดอัตราการติดตามของคุณจะถูกต้องเท่าไรขึ้นอยู่กับคุณภาพข้อมูลของคุณ เมื่อข้อมูลไม่สมบูรณ์ ไม่สอดคล้อง หรือมีการทำซ้ำ อาจทำให้ได้ผลการกำหนดอัตราการติดตามที่ผิดพลาดและเบื้องต้นผิดไป

การระบุและแก้ไขความไม่สอดคล้องของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการวิเคราะห์การกำหนดอัตราการติดตามที่เชื่อถือได้ สิ่งนี้อาจรวมถึงการมาตราฐานรูปแบบข้อมูล การลบข้อมูลที่ซ้ำกัน และการแก้ไขข้อมูลที่ขาดหายหรือไม่ถูกต้องในแหล่งข้อมูลต่างๆ

การให้คุณภาพข้อมูลต้องใช้กระบวนการทำความสะอาดข้อมูลและการลบข้อมูลซ้ำที่มีประสิทธิภาพ เทคนิคเช่นการประเมินข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องและการทำความสะอาดตามกฎหมายช่วยระบุและแก้ไขปัญหาข้อมูล

เครื่องมือและกระบวนการอัตโนมัติช่วยลดความยุ่งยากในการดำเนินการเหล่านี้และรักษาความถูกต้องของข้อมูล ช่วยให้การวิเคราะห์การกำหนดอัตราการติดตามเป็นไปอย่างแม่นยำและเชื่อถือได้ มาสำรวจมันในรายละเอียดกันเถอะ

5. ใช้แพลตฟอร์มวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซสำหรับการติดตามการกำหนดเครดิต

แหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันมักนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่แตกต่างกัน ทำให้ยากต่อการเชื่อมต่อระหว่างพวกเขา

ตัวอย่างเช่น ข้อมูลการตลาดจากแพลตฟอร์ม เช่น Facebook และ Google Ads จะมีโครงสร้างที่แตกต่างจากข้อมูลจากแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซของคุณ แม้ว่าวิธีการคำนวณตัวชี้วัดอาจแตกต่างกันในช่องสื่อต่างๆ ทำให้เกิดปัญหาเพิ่มเติม

เนื่องจากนั้น การพยายามในการสร้างการเชื่อมต่อที่เป็นไปตามหลักหนึ่งต่อหนึ่งระหว่างชุดข้อมูลที่แตกต่างกันนั้นมีความยากลำบาก

เมื่อไม่มีความสัมพันธ์ที่ชัดเจนแบบหนึ่งต่อหลายระหว่างแหล่งข้อมูล การกำหนดการกระทำของลูกค้าให้เป็นของแหล่งที่เกิดจากแต่ละรูปแบบนั้นกลายเป็นเรื่องยากขึ้น

การทำความสะอาดและรวมข้อมูลจากหลายแพลตฟอร์มด้วยวิธีดั้งเดิมเป็นเรื่องที่ใช้เวลาและเสี่ยงต่อข้อผิดพลาด ซึ่งอาจส่งผลให้ได้ข้อมูลการกำหนดอัตราการติดตามที่ไม่แม่นยำ

นี่คือที่แหละที่แพลตฟอร์มการวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซแบบ end-to-end เช่น Graas เข้ามาใช้งาน Graas ทำการรวมข้อมูลจากทุกช่องทางการตลาดและการขายของคุณโดยอัตโนมัติ ซึ่งเป็นการประหยัดเวลาในการประมวลผลข้อมูลด้วยตนเอง โดยการรวมข้อมูลจากแหล่งที่แตกต่างกัน Graas จะให้มุมมองรวมทั้งหมดของลูกค้าในเส้นทางที่แตกต่างกันก่อนการแปลง

นอกจากนี้ Graas ใช้โมเดลการกำหนดอัตราการติดตามที่ใช้เทคโนโลยี AI และข้อมูลเชิงข้อมูลเพื่อระบุผลกระทบของแต่ละช่องทางต่อยอดการขายของคุณ ข้อมูลที่ละเอียดถี่ช่วยให้คุณปร

เคล็ดลับในการจัดการช่องทางที่ส่งผลต่อการติดตามที่ดีที่สุดและไม่ดีที่สุด

ตอนนี้ที่คุณเข้าใจว่าจะปรับปรุงการกำหนดอัตราการติดตามสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณแล้ว งานก็ยังครึ่งทางจริง

วิธีการจัดการช่องทางที่ส่งผลต่อการติดตามที่ดีที่สุดและน้อยที่สุดของคุณสุดท้ายก็จะกำหนดเส้นทางการเติบโตของคุณในที่สุด

นี่คือเคล็ดลับบางอย่างในการจัดการช่องทางเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ:

5 เคล็ดลับในการจัดการช่องทางที่ส่งผลต่อการติดตามที่ดีที่สุดของคุณ

ช่องทางที่ส่งผลต่อการติดตามที่ดีที่สุดของคุณคือจุดสัมพันธ์การตลาดที่ให้ผลการแปลงสูงและมีส่วนร่วมอย่างมากต่อยอดขายโดยรวมของคุณ

นี่คือช่องทางที่ควรได้รับความสนใจพิเศษและการปรับปรุงโดยกลยุทธ์

• เพิ่มงบประมาณสำหรับช่องทางที่ดำเนินการดีที่สุดเพื่อเพิ่มผลกระทบของมัน
• ทดสอบและปรับปรุงข้อความ สร้างสรรค์ และการเป้าหมายอย่างต่อเนื่องเพื่อรักษาความมีประสิทธิภาพ
• สำรวจโอกาสในการขยายตัว เช่น เพื่อเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายใหม่ หรือการใช้สื่อโฆษณาเพิ่มเติม
• วิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมของลูกค้าเพื่อระบุรูปแบบและข้อมูลสำคัญสำหรับการปรับปรุงเพิ่มเติม
• ตรวจสอบและปรับกลยุทธ์การเสนอราคาอย่างเป็นประจำเพื่อรักษาความได้เปรียบในการแข่งขัน

5 เคล็ดลับในการจัดการช่องทางที่ส่งผลต่อการติดตามที่น้อยที่สุดของคุณ

ช่องทางที่ส่งผลต่อการติดตามที่น้อยที่สุดคือจุดสัมพันธ์การตลาดที่ดูเหมือนจะมีผลกระทบต่อการแปลงอย่างตรงไปตรงมาน้อยที่สุด

อย่างไรก็ตาม ช่องทางเหล่านี้อาจยังมีความสำคัญในการสร้างความรู้จักแบรนด์ การศึกษาลูกค้า หรือการเลี้ยงดูลูกค้าผ่านการเดินทางของผู้ซื้อ

• ทดลองด้วย การปรับปรุงครีเอทีฟ, เช่น เปลี่ยนข้อความโฆษณา ภาพประกอบ และการเรียกใช้การกระทำ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการเข้าถึง
• ปรับปรุงกลยุทธ์การเป้าหมายเพื่อให้แน่ใจว่าคุณกำลังเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายที่ถูกต้อง
  
  ทดลองด้วยรูปแบบหรือการจัดวางโฆษณาที่แตกต่างกันเพื่อค้นหาการรวมกันที่มีประสิทธิภาพที่สุด
  
• ใช้ช่องทางเหล่านี้สำหรับวัตถุประสงค์การตลาดที่อยู่ในส่วนบนของกระแส เช่น การขับเคลื่อนการเข้าชมเว็บไซต์ หรือการติดต่อกับโซเชียลมีเดีย
  
• ตรวจสอบผลการดำเนินการอย่างเป็นประจำและเตรียมพร้อมให้มีการจัดสรรทรัพยากรใหม่หากช่องทางใดช่องทางหนึ่งมีประสิทธิภาพต่ำโดยต่อเนื่อง

พบช่องทางที่ทำให้ลูกค้าของคุณชำระเงิน!

ไม่มีวิธีการที่เหมาะสมกับทุกสถานการณ์ในการกำหนดการขาย แต่การทำความเข้าใจเรื่องพื้นฐานเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปรับปรุงผลการติดตามของคุณ

เพื่อให้การติดตามที่แม่นยำ ข้อมูลที่คุณใช้ต้องเป็นข้อมูลที่สะอาดและเป็นเอกลักษณ์จากทุกช่องทางการขายและการตลาดของคุณ และ Graas ทำทั้งหมดนี้ให้คุณด้วยโมเดลการกำหนดเครดิตของ AI

และนี่ไม่ใช่ทุกอย่าง Graas ยังให้ข้อเสนอแนะและคำแนะนำเพื่อให้แน่ใจว่าช่องทางที่ทำงานไม่ดีนั้นจะถูกยุติหรือจะถูกปรับปรุงเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

จองการสาธิตวันนี้!