รูปแบบการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดที่ดีที่สุดคืออะไรในปี 2022

นักการตลาดในปัจจุบันมีบทบาทที่ท้าทายในการแสดงคุณค่าและผลกระทบของกิจกรรมทางการตลาดของตน ด้วยช่องทางการตลาดที่หลากหลายทั้งทางออนไลน์และออฟไลน์ การซื้อของผู้บริโภคและการตัดสินใจเริ่มซับซ้อนมากขึ้น ความสามารถในการทำความเข้าใจอิทธิพลของการตลาดจึงมีความสำคัญมากขึ้น แต่ก็ยากขึ้นกว่าเดิม ในบทความนี้ เราจะมาดูสาเหตุที่แบรนด์ต่างๆ ต้องใช้การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล (DDA) เพื่อให้มองเห็นประสิทธิภาพได้ดีขึ้น ปรับขนาดและปรับกลยุทธ์ได้อย่างรวดเร็ว และได้ลูกค้าใหม่

นักการตลาดต้องดิ้นรนมาหลายปีเพื่อทำความเข้าใจคุณค่าของกิจกรรมของตน เส้นทางการซื้อยังคงคลุมเครือสำหรับนักการตลาดส่วนใหญ่ แม้ว่าจะมีโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่ในด้านการวิเคราะห์และวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วทั้งอุตสาหกรรม มักจะยังไม่ชัดเจนว่ากิจกรรมทางการตลาดมีอิทธิพลต่อการขายอย่างไร เป็นต้น

อย่างไรก็ตาม สามารถวิเคราะห์เส้นทางการซื้อได้ผ่านการโต้ตอบกับลูกค้าในช่องทางการตลาดของบริษัท โซลูชันหนึ่งดังกล่าวคือการปรับใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดแบบสำเร็จรูปในการวิเคราะห์

อย่างไรก็ตาม การเดินทางของลูกค้านั้นซับซ้อน นักการตลาดมักพบอย่างรวดเร็วว่าโมเดลที่วางจำหน่ายจริงไม่ได้สะท้อนถึงความซับซ้อนของเส้นทางของลูกค้าอย่างแม่นยำ

หนทางข้างหน้าคือให้นักการตลาดละทิ้งวิธีการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดที่เป็นค่าเริ่มต้นและพร้อมใช้งานทันทีซึ่งใช้มาหลายปีและใช้การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล (DDA)

ในบทความนี้ เราจะสำรวจความไม่เพียงพอของรูปแบบการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดที่พร้อมใช้งานทันที และเจาะลึกถึงสาเหตุที่ DDA จัดหาเลนส์ที่มุ่งเน้นเพื่อทำความเข้าใจการเดินทางแบบมัลติทัช

ถึงเวลาวางใจในผลลัพธ์ตามวัตถุประสงค์ของเครื่อง

การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล (DDA) คืออะไร

การระบุแหล่งที่มาที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลคือวิธีการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตรวจสอบอิทธิพลของช่องทางการตลาดในการตัดสินใจของลูกค้า

แทนที่จะอาศัยรูปแบบการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดเริ่มต้นที่ล้าสมัย (โดยมีกฎเกณฑ์ว่าช่องทางทำงานอย่างไร) โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น DDA จะขจัดความเฉพาะตัวออกไป โดยให้มุมมองโดยละเอียดของช่องทางผลกระทบที่แท้จริงต่อการตัดสินใจซื้อในขั้นสุดท้าย

เหตุใดการใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดที่เหมาะสมจึงมีความสำคัญ

ไม่ใช่ว่ากิจกรรมทางการตลาดทั้งหมดจะมีอิทธิพลต่อกันและกัน โพสต์บนโซเชียลมีเดียมีแนวโน้มที่จะมีอิทธิพลต่อโฆษณา PPC ในระดับที่แตกต่างกัน แม้ว่าพวกเขาอาจเชื่อมโยงกับแคมเปญที่ครอบคลุมเดียวกัน ด้วยเหตุนี้ จึงเป็นการไม่ถูกต้องหากจะถือว่ากิจกรรมทั้งหมดมีประสิทธิภาพเท่าเทียมกันในการกระตุ้นให้เกิด Conversion (เช่น)

เป็นที่เข้าใจกันว่านักการตลาดไม่ง่ายเลยที่จะเปิดเผยผลกระทบของแคมเปญของตนเมื่อมีการดำเนินกิจกรรมหลายรายการในช่องทางต่างๆ ซึ่งบางครั้งเกิดขึ้นพร้อมกัน

นอกเหนือจากการกำหนดว่าช่องทางใดทำงานได้ดีที่สุดสำหรับการส่งข้อความหรือผลิตภัณฑ์ นักการตลาดยังต้องการวางแผนและงบประมาณอย่างมีประสิทธิภาพ นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากข้อเท็จจริงที่ว่างบประมาณการตลาดมักเป็นปัจจัยแรกที่จะถูกบีบออก

ภาพที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นไปอีกคือช่องทางต่างๆ มีบทบาทที่แตกต่างกันในการตัดสินใจซื้อของผู้บริโภคในอุตสาหกรรมต่างๆ ตัวอย่างเช่น กิจกรรมการตลาดดิจิทัลที่สร้างผลกระทบให้กับธุรกิจค้าปลีกแบบ B2C จะเปลี่ยนไปในภาคการดูแลสุขภาพเอกชน

เช่นเดียวกับแอปพลิเคชัน B2B โซลูชันขนาดเดียวไม่มีอยู่จริง ซึ่งเป็นสาเหตุที่รูปแบบการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดเริ่มต้นจะไม่เพียงพอ

รูปแบบการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดยังช่วยให้นักการตลาดระบุช่องทางที่ดีที่สุดสำหรับ:

• การ แนะนำ ลูกค้าสู่ธุรกิจ
• ช่วงเวลา ปิด และตัดสินใจ
• การวางแผน และขยายกิจกรรมทางการตลาด
• ตอบสนอง ต่อการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

รูปแบบการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดมีสองประเภท:

พื้นฐาน: โมเดลสำเร็จรูป เช่น คลิกแรก คลิกสุดท้าย ตามตำแหน่ง เวลาลดลง ทั้งหมดเป็นไปตามกฎ โดยทั่วไปถือว่าการตัดสินใจของผู้บริโภคเป็นแบบเชิงเส้น

DDA (Data Driven Attribution): แทนที่จะใช้กฎและสมมติฐานที่กำหนดไว้ล่วงหน้าซึ่งสร้างขึ้นโดยมนุษย์ เครื่องจักรจะถูกปล่อยให้เรียนรู้จากข้อมูลและกำหนดน้ำหนักเครดิตที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละช่องทาง

รูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่อิงตามกฎพื้นฐานมักเป็นโซลูชันที่ฝ่ายการตลาดต้องปฏิบัติตามเพราะเข้าใจง่าย แต่พวกเขาไม่ได้บอกเล่าเรื่องราวทั้งหมด

เกิดอะไรขึ้นกับรูปแบบการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดขั้นพื้นฐาน

เราได้ระบุประเภทหลักของรูปแบบการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดพื้นฐานและสาเหตุที่ไม่เหมาะ:

• คลิกสุดท้าย: เครดิตทั้งหมดไปที่คลิกสุดท้ายก่อนการแปลงหรือลงทะเบียน
• คลิกแรก: ย้อนกลับด้านบน

วิธีการข้างต้นไม่ได้คำนึงถึงจุดสัมผัสอื่นๆ ที่อาจส่งผลต่อการเดินทางของลูกค้า วิธีการด้านล่างจะพิจารณาขั้นตอนต่างๆ ของกระบวนการแปลงเป็นองศาที่แตกต่างกัน แต่ยังคงอาศัยสมมติฐานที่ว่าการเดินทางของลูกค้าเป็นแบบเส้นตรง

เป็นผลให้แต่ละช่องได้รับเครดิตเมื่อความใหม่หรือตำแหน่งของพวกเขาในกระบวนการตัดสินใจที่ง่ายเกินไป:

• คลิกที่ไม่ใช่โดยตรงครั้งสุดท้าย: ช่องทางอ้อมสุดท้ายที่ใช้ก่อนการแปลงของลูกค้าจะได้รับเครดิตทั้งหมด
• การสลายตัวของเวลา: เครดิตเพิ่มขึ้นขึ้นอยู่กับความใหม่ของการแปลงหรือการลงชื่อสมัครใช้ โดยกิจกรรมล่าสุดจะได้รับเครดิตมากที่สุด
• เชิงเส้น: ทุกสเตจจะได้รับเครดิตแยกจำนวนเท่ากัน
• ตามตำแหน่ง: การโต้ตอบครั้งแรกและครั้งสุดท้ายจะได้รับเครดิตที่แบ่งเท่ากัน

DDA เป็นวิธีการระบุแหล่งที่มาเพียงวิธีเดียวที่สร้างมุมมองตัวแทนของการเดินทางของลูกค้า ซึ่ง (หลังจากนั้นทั้งหมด) จะไม่ซ้ำกันสำหรับแต่ละบริษัท

ในการระบุแหล่งที่มาที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล แมชชีนจะเรียนรู้จากตัวอย่างการเดินทางของลูกค้าจำนวนมากในช่วงเวลาที่กำหนด โดยวิเคราะห์การโต้ตอบที่ยุ่งเหยิงและซับซ้อนทั้งหมดระหว่างแชนเนลตามที่เป็นอยู่โดยไม่สันนิษฐานว่าเป็นเชิงเส้น

DDA ให้เครดิตตามความสัมพันธ์ระหว่างช่องต่างๆ ที่ได้รับการวิเคราะห์ด้วยคอมพิวเตอร์ ดังนั้น แบบจำลอง DDA จึงสามารถรับประกันได้ว่าเครดิตนั้นมีเหตุผลมากกว่า นั่นเป็นตัวแทนของความเป็นจริงของการเดินทางของลูกค้าจริงมากขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ซึ่งยุ่งเหยิงและซับซ้อน

รูปแบบการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดที่ 'ดีที่สุด' คือ…? อัตนัย

DDA ให้มุมมองที่สมบูรณ์ที่สุดของประสิทธิภาพของช่อง อย่างไรก็ตาม ตามอัลกอริทึมแล้ว มีหลายวิธีในการเรียกใช้ DDA แพลตฟอร์มการตลาด เช่น Google Analytics 360 ใช้วิธีทฤษฎีเกมโดยใช้ Shapley Values

แพลตฟอร์มอื่นๆ อาจใช้วิธีการที่น่าจะเป็นไปได้ เช่น Markov Chain บริษัทที่ก้าวหน้าทางดิจิทัลจำนวนมากขึ้นจะใช้โมเดล DDA ที่สร้างขึ้นเอง ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมเป็นประจำ

ซึ่งหมายความว่าในขณะที่ DDA เป็นตัวเลือกที่เหนือกว่าแบบจำลองเชิงเส้นตรงพื้นฐาน ไม่มีวิธีที่ "ดีที่สุด" เดียวในการใช้ DDA ทุกธุรกิจมีความแตกต่างกัน และกิจกรรมทางการตลาดจะแตกต่างกันไปตามกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกัน

สำหรับนักการตลาดที่ตั้งใจจะทดสอบน้ำกับ DDA ก่อนที่จะสร้างพันธะสัญญาครั้งใหญ่ในการสร้างแบบจำลองที่กำหนดเอง บางทีวิธีที่เป็นมิตรและเข้าถึงได้มากที่สุดคือผ่าน Google Analytics 4 ตอนนี้ Google Ads ยังใช้ DDA เป็นรูปแบบการระบุแหล่งที่มาเริ่มต้นสำหรับการตลาดแบบจ่ายต่อคลิก กิจกรรม.

ให้เครดิตเมื่อเครดิตครบกำหนดด้วยรูปแบบการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดตามข้อมูล

เส้นทางของลูกค้านั้นยุ่งเหยิง ซับซ้อน และเข้าใจยากกว่ารูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่พร้อมใช้งานทันที ไม่ได้หมายความว่านักการตลาดควรใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาเริ่มต้น แต่ตรงกันข้าม

ด้วยเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมากกว่าที่เคยอยู่ในมือของนักการตลาด ไม่เคยมีเวลาใดที่ดีไปกว่านี้อีกแล้วในการสร้างรูปแบบการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล ทีมข้อมูลที่เป็นผู้ใหญ่สามารถให้คำปรึกษา ออกแบบ และออกแบบโครงสร้างพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ที่จำเป็นในการนำเข้าและสร้างแบบจำลองข้อมูลการเดินทางของลูกค้าจำนวนมาก

นักการตลาดสามารถสร้างมุมมองที่ชัดเจนว่าจะให้เครดิตที่ใดในแพลตฟอร์มต่างๆ และในที่สุดก็ค้นพบผลกระทบของกิจกรรมของตน

ออกแบบรูปแบบการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดระดับถัดไป

เอเจนซี่ดิจิทัล Twentysix ทำงานร่วมกับแบรนด์ต่างๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ เพื่อพัฒนาข้อมูลให้สมบูรณ์ยิ่งขึ้น พวกเขาแนะนำนักการตลาดที่มีความทะเยอทะยานในการตั้งทีมเพื่อความสำเร็จ รวบรวม จัดระเบียบ และใช้ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจที่ยอดเยี่ยม

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ CMO และนักการตลาดอาวุโสสามารถใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มอิทธิพลของพวกเขา โปรดดาวน์โหลดเอกสารไวท์เปเปอร์ล่าสุด