พฤติกรรมที่เป็นแบบจำลอง: กลยุทธ์การวัดผลแบบใหม่ที่พิสูจน์ได้ในอนาคต

ในสภาพแวดล้อมที่เน้นความเป็นส่วนตัวในปัจจุบัน วิธีการแบบดั้งเดิมของการวัดการตลาดและการวิเคราะห์จะไม่สามารถใช้งานได้อีกต่อไป ดังนั้น คำถามเร่งด่วนคือ อะไรคือขั้นตอนต่อไปที่สำคัญที่แบรนด์ควรทำเพื่อให้สามารถวัดผลกิจกรรมทางการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ทั่วทั้งอุตสาหกรรม ไม่มีปัญหาความคิดริเริ่มและโซลูชันต่างๆ ที่พยายามแก้ไขปัญหานี้ ตั้งแต่แซนด์บ็อกซ์ความเป็นส่วนตัว ไปจนถึงห้องสะอาดของข้อมูล ไปจนถึง Unified ID 2.0 เมื่อดูรายละเอียดของโซลูชันเหล่านี้แล้ว เป็นที่เข้าใจได้ว่านักการตลาดทุกคนจะต้องถูกครอบงำด้วยตัวเลือกต่างๆ

ดังนั้น แทนที่จะกังวลเกี่ยวกับสิ่งที่คุณควรทำเมื่อตอบสนองต่อบางสิ่งเช่น Google Topics (คำตอบสั้น ๆ: ไม่มากจนกว่า Google จะทำการทดสอบที่เป็นรูปธรรมมากขึ้นและแสดงหลักฐานว่าเป็นไปตามนโยบายความเป็นส่วนตัวอย่างสมบูรณ์) มีสองประเด็นเฉพาะที่แบรนด์ทั้งหมดควรเป็น มุ่งเน้นในอนาคตอันใกล้

การย้ายแพลตฟอร์มเทคโนโลยีขนาดใหญ่ไปสู่ข้อมูลแบบจำลอง

การวัดระดับผู้ใช้เป็นดาวเหนือสำหรับแบรนด์มาโดยตลอด ในโลกที่สมบูรณ์แบบ ช่วยให้เราเข้าใจผลกระทบของแคมเปญการตลาดได้อย่างแม่นยำที่สุด เพื่อทำการเพิ่มประสิทธิภาพและการตัดสินใจด้านงบประมาณอย่างมีประสิทธิภาพ

อย่างไรก็ตาม ในยุคที่เน้นความเป็นส่วนตัว แพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Google และ Meta ได้ใช้การปรับปรุงต่างๆ เพื่อรักษาการวัดระดับผู้ใช้ให้มากที่สุด ซึ่งรวมถึง Enhanced Conversions และ Conversions API ซึ่งช่วยให้แต่ละ Conversion สามารถระบุแหล่งที่มาของแคมเปญการตลาดของคุณได้แม่นยำยิ่งขึ้น

คุณลักษณะทั้งสองควรอยู่ในใจ ที่กล่าวมานี้จะครอบคลุมเพียงบางส่วนของข้อมูลที่ขาดหายไปและเป็นที่ที่บางอย่างเช่นโหมดคำยินยอมของ Google เข้ามาซึ่งใช้ประโยชน์จากเทคนิคการสร้างแบบจำลองเพื่อบัญชีสำหรับผู้ใช้ที่เลือกที่จะไม่รับความยินยอมด้านการตลาด/การวิเคราะห์

อาจมีข้อกังขาเกี่ยวกับการพึ่งพาข้อมูลแบบจำลองภายในรายงานของคุณ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่านี่ไม่ใช่สิ่งใหม่

อันที่จริงแล้ว คอนเวอร์ชั่นแบบจำลองได้ถูกนำมาใช้ในเครื่องมือต่างๆ เช่น Google Ads และ Facebook Ads Manager มาหลายปีแล้ว ข้อกำหนดสำหรับการสร้างแบบจำลองจะเพิ่มขึ้นก็ต่อเมื่อชุดข้อมูลผู้ใช้ที่รู้จักยังคงลดลง

แม้ว่าผู้ค้ารายใหญ่จะคาดการณ์ได้ไม่ได้ทำให้ง่ายนัก แต่ด้วยการสนับสนุนจากผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสม คุณก็เปรียบเทียบได้ว่าผลลัพธ์ที่ไม่มีแบบจำลองกับผลลัพธ์ที่ได้จากแบบจำลองนั้นเป็นอย่างไร วิธีนี้จะช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้นเกี่ยวกับตัวเลขที่คุณรายงานและระดับความแม่นยำที่เกี่ยวข้อง

แทนที่จะหลีกเลี่ยงการสร้างแบบจำลอง นักการตลาดควรมองหาความเข้าใจเพิ่มเติมและน้อมรับด้วยความเต็มใจ

เจาะลึก: เหตุใดการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดจึงเป็นทั้งความท้าทายและความจำเป็น

เศรษฐมิติ + การระบุแหล่งที่มา = การระบุแหล่งที่มาแบบจำลอง

การระบุแหล่งที่มาเป็นการโต้เถียงกันชั่วนิรันดร์ในด้านการตลาดและก็ท้าทายพออยู่แล้ว ยิ่งเมื่อเรานึกถึงวิธีสำรวจสวนที่มีกำแพงล้อมรอบและข้อจำกัดความเป็นส่วนตัว

เนื่องจากช่องว่างที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ในข้อมูลที่รู้จัก รูปแบบการระบุแหล่งที่มาระดับผู้ใช้จึงเป็นเรื่องยากมาก เว้นแต่ว่าคุณกำลังดูช่องย่อยเฉพาะเจาะจงที่ไม่ข้ามสวนที่มีกำแพงล้อมรอบ มิฉะนั้น การสร้างโซลูชันการระบุแหล่งที่มาผู้ใช้แบบกำหนดเองข้ามแชแนลที่มีประสิทธิภาพก็แทบจะเป็นไปไม่ได้เลย

ทว่าทุกธุรกิจยังคงต้องการนักการตลาดเพื่อวัดประสิทธิภาพของสื่อผสมของตนอย่างแม่นยำและตัดสินใจด้านงบประมาณอย่างมีประสิทธิภาพ น่าแปลกที่โซลูชันรุ่นต่อไปที่ดีที่สุดคือการผสมผสานระหว่างสองแนวทางในอดีต

มุมมองแบบเต็มช่องทางของประสิทธิภาพทางการตลาด

การระบุแหล่งที่มาตามแบบจำลองใช้ส่วนที่ดีที่สุดของ MMM (การสร้างแบบจำลองสื่อผสม) และ MTA (การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัช) เพื่อให้คุณเห็นภาพรวมของช่องทางที่สมบูรณ์ของประสิทธิภาพทางการตลาดในขณะที่ยังคงรักษาความเป็นส่วนตัวได้อย่างสมบูรณ์

พื้นฐานของการระบุแหล่งที่มาตามแบบจำลองนั้นอิงตาม MMM ซึ่งใช้ชุดข้อมูลระดับรวมมากกว่าอินพุตระดับผู้ใช้ (เช่น ข้อมูลคุกกี้) ซึ่งหมายความว่าไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับการพิจารณา MTA เช่นความยินยอมของผู้ใช้หรือวิธีการสำรวจสวนที่มีกำแพงล้อมรอบ

ข้อได้เปรียบเพิ่มเติมของการระบุแหล่งที่มาแบบจำลองคือการใช้วิธีการแบบถดถอย การรวมช่องทางการตลาดทั้งหมดเข้ากับแบบจำลองของคุณนั้นง่ายกว่ามาก โดยไม่ต้องติดตามทุกอย่างภายในโซลูชันเดียว

คุณยังสามารถรวมปัจจัยภายนอก เช่น ฤดูกาล ระดับสต็อก หรือกิจกรรมของคู่แข่งเพื่อเพิ่มความแม่นยำของแบบจำลองของคุณและแยกผลกระทบเฉพาะของแคมเปญสื่อของคุณ

เจาะลึก: วัดสิ่งที่มองไม่เห็น: ความจริงเกี่ยวกับการระบุแหล่งที่มาทางการตลาด

แนวทางใหม่ที่ละเอียดยิ่งขึ้น

ข้อเสียเปรียบในอดีตของ MMM คือผลลัพธ์มีความละเอียดต่ำมาก (เช่น ทีวีเทียบกับดิจิทัลเทียบกับการพิมพ์) และผลลัพธ์ดังกล่าวมีให้ทุกหกเดือนเท่านั้น

อย่างไรก็ตาม การระบุแหล่งที่มาแบบจำลองสามารถใช้ประโยชน์จากการเชื่อมต่อโดยตรงกับแพลตฟอร์มการตลาดแต่ละแพลตฟอร์มของคุณเพื่อดึงข้อมูลรายวันในระดับที่ละเอียดที่สุด สิ่งนี้ทำให้สามารถดำเนินการวางแผนยุทธวิธีและการตัดสินใจด้านงบประมาณได้มากขึ้น

แม้ว่าการตั้งค่าเริ่มต้นจะต้องมีการวางแผนและความเชี่ยวชาญที่แม่นยำ แต่การระบุแหล่งที่มาแบบจำลองนั้นดูเหมือนว่าจะให้รายละเอียดทั้งหมดที่คุณเคยชินกับ MTA ในขณะที่ต้องพิสูจน์ตัวเองในอนาคตจากการเปลี่ยนแปลงอื่นๆ ในอุตสาหกรรม ซึ่งทั้งหมดนี้เปิดใช้งานได้ด้วยพลังของการสร้างแบบจำลอง

เลยกลายเป็นว่าคำตอบของอนาคตที่ไม่แน่นอนของเราคือสิ่งที่อยู่ตรงหน้าเรามาตลอด เราจะย้อนกลับไปสู่อนาคตด้วยกลยุทธ์การวัดผลในหลายๆ ด้าน

ความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นความคิดเห็นของผู้เขียนรับเชิญและไม่จำเป็นต้องเป็น MarTech ผู้เขียนพนักงานอยู่ที่นี่

เพิ่ม MarTech ลงในฟีด Google News ของคุณ

---