วิธีเลือกและทดสอบรูปแบบการระบุแหล่งที่มา

เมื่อนักการตลาดเผชิญกับความท้าทายในการดึงดูด Conversion จำนวนหนึ่งโดยไม่เกินงบประมาณ พวกเขาต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่ารูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่ใช้ช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างถูกต้องและเข้าใจตรรกะของรูปแบบ ความผิดพลาดมากมายเกิดขึ้นได้ตลอดทาง ทำให้เสียเวลาและเงินไปเปล่าๆ

ในบทความนี้ เราได้รวบรวมข้อมูลที่จะช่วยคุณเปรียบเทียบและใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่ทันสมัยเพื่อช่วยให้คุณพัฒนาการตลาดของบริษัทไปอีกระดับ

เนื่องจากผู้ใช้อาจโต้ตอบกับแคมเปญโฆษณาหลายรายการ คุณจึงต้องใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาเพื่อประมาณจำนวนและมูลค่าของ Conversion ที่เกิดจากแต่ละแคมเปญ รูปแบบการระบุแหล่งที่มาช่วยให้คุณกระจายมูลค่า Conversion ในแคมเปญต่างๆ ที่ผู้ใช้โต้ตอบด้วยก่อนทำ Conversion

เราคาดหวังอะไรจากรูปแบบการระบุแหล่งที่มา ควรจะถูกต้องและเข้าใจได้ แต่โมเดลที่รู้จักส่วนใหญ่เป็นไปตามข้อกำหนดเหล่านี้เพียงข้อเดียวเท่านั้น

ตัวอย่างเช่น รูปแบบการระบุแหล่งที่มาของการสัมผัสครั้งสุดท้าย ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด (คลิกสุดท้าย คลิกสุดท้ายที่ไม่ใช่โดยตรง) ค่อนข้างชัดเจน: ค่าทั้งหมดมอบให้กับแคมเปญที่แล้ว แต่มีข้อเสียที่ชัดเจนคือ ไม่สนใจการมีส่วนร่วมของแคมเปญทั้งหมด ยกเว้นแคมเปญสุดท้าย

หลายคนใช้ Conversion ที่เกี่ยวข้อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการประเมินแคมเปญดิสเพลย์ รูปแบบนี้ยังชัดเจนเพียงพอ: ให้มูลค่า Conversion แก่ทุกแคมเปญที่ผู้ใช้โต้ตอบด้วย แต่การประเมินดังกล่าวไม่ถูกต้องอย่างยิ่ง เนื่องจากพิจารณาเฉพาะการมีอยู่ของการรณรงค์ในสายงานและละเลยระดับอิทธิพลของมัน

ตัวอย่างเช่น แคมเปญเพื่อการเข้าถึงจะได้รับมูลค่าของ Conversion ทั้งหมดโดยผู้ใช้ที่เห็นแบนเนอร์ของแคมเปญ ด้วยเหตุนี้ จำนวน Conversion ที่มีการระบุแหล่งที่มาจึงเกินจำนวน Conversion จริงอย่างมาก

บริการสมัยใหม่ให้ความสำคัญกับความถูกต้องและพัฒนารูปแบบการ ระบุแหล่งที่มาของความน่าจะ เป็น ตัวอย่างเช่น Google โปรโมตโมเดลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล Facebook ส่งเสริม Conversion ที่เพิ่มขึ้น และ Nielsen ส่งเสริมการยกระดับแคมเปญ

โมเดลเหล่านี้มีแนวทางร่วมกัน: พวกเขาวัดว่าแคมเปญใดได้เพิ่มโอกาสในการแปลงและกำหนดมูลค่าตามนั้น ทำให้การประเมินมีวัตถุประสงค์มากขึ้น แต่ยังทิ้งคำถามเปิดไว้มากมายสำหรับผู้โฆษณา เนื่องจากแบบจำลองดูเหมือนกล่องดำและมีโอกาสดีบั๊กที่จำกัดหรือไม่มีเลย

ที่ OWOX เราได้พัฒนารูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่น่าจะเป็นไปได้มาตั้งแต่ปี 2015 รูปแบบการระบุแหล่งที่มาของ OWOX ขึ้นอยู่กับการเรียนรู้ของเครื่อง โดยจะประเมินแคมเปญโฆษณาที่ระดับเซสชันของผู้ใช้ พิจารณาการมีส่วนร่วมในช่องทาง และช่วยให้นักการตลาดระบุช่องทางที่มีการจัดการและกรอบเวลา Conversion ตลอดจนเชื่อมต่อข้อมูล CRM

เราเพิ่งเปิดตัว เวอร์ชันใหม่ ของรูปแบบการระบุแหล่งที่มา OWOX BI ที่รวบรวมแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและมอบประโยชน์ทางธุรกิจที่สำคัญ:

1. โมเดลกำหนดการมีส่วนร่วมของแคมเปญตามแนวโน้มที่จะเกิด Conversion และไม่ต้องการการเลือกขั้นตอนของช่องทางด้วยตนเอง ในตัวอย่างด้านล่าง ในเซสชันแรกจากแชแนลการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่าย ผู้ใช้มีโอกาสเกิด Conversion 20% ในเซสชันที่สองจากช่องทางการกำหนดเป้าหมายใหม่ ความน่าจะเป็นเพิ่มขึ้นเป็น 70% และในเซสชันที่สาม ผู้ใช้แปลง

มูลค่าของแต่ละเซสชันจะเท่ากับการเพิ่มขึ้นของแนวโน้มที่จะเกิด Conversion โดยผู้ใช้เมื่อเทียบกับเซสชันก่อนหน้า ในกรณีนี้:

• เซสชันแรกจากการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่ายจะได้รับ 20% ของมูลค่า Conversion เนื่องจากเพิ่มความน่าจะเป็นจาก 0% เป็น 20%
• เซสชันที่สองที่มีการกำหนดเป้าหมายใหม่จะได้รับ 50% ของมูลค่า Conversion เนื่องจากเพิ่มความน่าจะเป็นจาก 20% เป็น 70%
• เซสชันที่สามด้วยอีเมลจะได้รับส่วนที่เหลืออีก 30% ของมูลค่าการแปลง

ในรูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่น่าจะเป็นไปได้ สิ่งที่สำคัญที่สุดคือความแม่นยำในการทำนายแนวโน้มที่จะเกิด Conversion อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง OWOX BI นั้นแม่นยำอย่างยิ่ง ซึ่งได้รับการยืนยันโดยผลลัพธ์ที่ได้รับจาก iProspect และ Eldorado ซึ่งใช้อัลกอริทึมเหล่านี้เพื่อให้ได้รับ ROI เพิ่มขึ้น 2.2 เท่า

2. ข้อได้เปรียบประการที่สองของรูปแบบการระบุแหล่งที่มา OWOX เวอร์ชันใหม่คือความสามารถในการคาดการณ์มูลค่าของเซสชันที่ยังไม่ได้ทำให้เกิด Conversion:

การคาดการณ์นี้ช่วยให้คุณทราบจำนวน Conversion จากแคมเปญโฆษณาที่คุณคาดว่าจะได้รับในอนาคตหากคุณปิดแคมเปญวันนี้

วิธีนี้ช่วยให้คุณตัดสินใจได้รวดเร็วยิ่งขึ้นในการปิดใช้งานแคมเปญที่มีประสิทธิภาพต่ำ และไม่ปิดใช้งานแคมเปญที่ล่าช้าโดยไม่ได้ตั้งใจ

ความแม่นยำในการทำนายของแบบจำลองนั้นไม่ได้ขึ้นอยู่กับอัลกอริทึมเท่านั้น แต่ยังขึ้นกับขนาดของตัวอย่างการฝึกด้วย การเพิ่มความเร็วและคุณภาพของการคาดการณ์สำหรับแบบจำลอง OWOX ทำได้โดยการฝึกอบรมแบบจำลองในโครงการนับหมื่นโครงการ

3. สิ่งสำคัญที่สุดคือ เพื่อให้ตรรกะในการคำนวณมีความโปร่งใสมากที่สุดและคำนึงถึงลักษณะเฉพาะของธุรกิจใดธุรกิจหนึ่ง เราจึงเปิดรหัสการแปลงข้อมูลให้แก่ลูกค้าทุกคน คุณสามารถเปลี่ยนแปลงโค้ดได้ด้วยตัวเอง และ OWOX BI จะดูแลการอัปเดตข้อมูลเป็นประจำ รวมค่าใช้จ่ายของแคมเปญโฆษณา และจัดทำรายงานที่จำเป็นทั้งหมด คุณสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับประโยชน์ของการแปลงข้อมูลเป็น dbt (เครื่องมือสร้างข้อมูล) ได้โดยการลงทะเบียนสำหรับการสาธิต

เมื่อประเมินแคมเปญโดยใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่แตกต่างกัน คุณสามารถคาดหวังผลลัพธ์ที่แตกต่างกันได้ ดังนั้น คำถามจึงเกิดขึ้นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้: คุณควรเลือกรูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบใด และรูปแบบใดแสดงเส้นทางที่ถูกต้อง

อันที่จริง นักการตลาดไม่ต้องการเข็มทิศที่ชี้ไปทางซ้ายหรือขวา แต่ต้องการระบบนำทางที่ครบถ้วนซึ่งคำนวณและแนะนำเส้นทาง โดยคำนึงถึงการจราจรติดขัดและเวลาถึงที่กำหนด นี่คือรูปแบบการระบุแหล่งที่มา ซึ่งช่วยให้ธุรกิจบรรลุเป้าหมายตามคำแนะนำเฉพาะ

นอกจากนี้ การจัดการงบประมาณโฆษณาโดยไม่คำนึงถึงความจุของช่องสามารถนำไปสู่ทางตันได้ เช่นเดียวกับเข็มทิศที่ไม่คำนึงถึงภูมิทัศน์ นักการตลาดส่วนใหญ่ทราบดีว่าต้นทุนต่อการแปลงที่ต่ำไม่เพียงพอต่อการตัดสินใจเพิ่มงบประมาณ ตัวอย่างเช่น แคมเปญที่มีแบรนด์อาจมีต้นทุนต่อการแปลงต่ำแต่ใช้ความสามารถจนหมด ดังนั้นการเพิ่มงบประมาณจะไม่เพิ่มการแปลง

กราฟด้านบนแสดงให้เห็นว่าจำนวน Conversion ในแคมเปญ A และ B นั้นขึ้นอยู่กับงบประมาณที่ลงทุนในแคมเปญเหล่านั้นอย่างไร โปรดทราบว่า CPA ปัจจุบันของแคมเปญ A นั้นน้อยกว่าของแคมเปญ B แต่การแปลงครั้งต่อไปใน Channel A จะมีค่าใช้จ่ายมากกว่าใน Channel B!

ดังนั้น ในการใช้การระบุแหล่งที่มา คุณจำเป็นต้องรู้ไม่เพียงแค่ประสิทธิภาพปัจจุบันของแชแนลเท่านั้น แต่ยังต้องทราบด้วยว่าผลลัพธ์โดยรวมจะเปลี่ยนไปอย่างไรหากคุณเพิ่มหรือลดงบประมาณสำหรับแต่ละแชแนล แคมเปญ และคีย์เวิร์ด

ด้วยโมเดลดังกล่าวในโครงการ ทีมการตลาดสามารถเลือกกลยุทธ์การเติบโตที่เหมาะสม:

1. รับจำนวน Conversion เท่าเดิมโดยลดงบประมาณลง
2. เพิ่มจำนวน Conversion ด้วยงบประมาณเท่าเดิม
3. เพิ่มจำนวน Conversion ด้วย CPA เท่ากัน

ซึ่งจะช่วยให้คุณได้รับคำแนะนำเกี่ยวกับการจัดสรรงบประมาณใหม่ทันที แต่ยังได้รับผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้อีกด้วย

คำถามหลักยังคงอยู่: คุณจะทราบเส้นโค้งความจุสำหรับคำหลักแต่ละคำได้อย่างไร ที่ OWOX BI เราใช้ข้อมูลการตลาดจากโครงการหลายหมื่นโครงการเพื่อฝึกแบบจำลองที่ตอบคำถามนี้เมื่อกำหนดภูมิภาคและเฉพาะของโครงการ จากประสบการณ์ของเรา ข้อมูลเดือนแม้สำหรับโครงการขนาดใหญ่ไม่เพียงพอที่จะได้รับการคาดการณ์คุณภาพสูง

ประเด็นที่สำคัญ:

1. รูปแบบการระบุแหล่งที่มาจะประเมินแคมเปญโฆษณาแต่ไม่ได้ให้คำแนะนำสำหรับการจัดสรรงบประมาณการโฆษณาซ้ำ
2. ในการรับคำแนะนำ คุณจำเป็นต้องทราบความสามารถของแคมเปญและกลยุทธ์การส่งเสริมการขาย
3. รูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่ดีที่สุดคือรูปแบบที่อิงตามคำแนะนำที่ช่วยให้ธุรกิจของคุณบรรลุเป้าหมายเฉพาะ

วิธีเพิ่มความสามารถของช่อง (สื่อ) และข้อผิดพลาดทั่วไปในการกำหนดเป้าหมายสำหรับเอเจนซี (คลิกสุดท้าย) สมควรได้รับความสนใจเป็นพิเศษ (และบทความ) เขียนความคิดเห็นเกี่ยวกับสิ่งที่คุณต้องการอ่านในบทความถัดไปของเรา

หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับรูปแบบการระบุแหล่งที่มา OWOX ให้ลงชื่อสมัครใช้สำหรับการสาธิต เรายินดีที่จะตอบทุกคำถามของคุณ