คุณควรจัดสรรงบโฆษณาสำหรับวันลดราคาครั้งใหญ่แบบไหน? การพยากรณ์สามารถช่วยคาดการณ์ได้

February 14, 2025

Graas

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

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!

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

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

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!