Marketing Attribution คืออะไร? โมเดล, กรณีการใช้งาน และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด
Marketing attribution คือการกำหนดสัดส่วนความดีความชอบ (credit) ของการเปลี่ยนเป็นลูกค้า (conversion) ให้กับจุดสัมผัส (touchpoints) ต่างๆ ที่นำไปสู่ผลลัพธ์นั้น Google นิยามสิ่งนี้ว่าเป็น "การกำหนดสัดส่วนความดีความชอบให้กับการดำเนินการที่สำคัญของผู้ใช้" โดยความดีความชอบนั้นจะถูกกระจายไปยัง "โฆษณา การคลิก และปัจจัยต่างๆ ที่แตกต่างกันตลอดเส้นทางของผู้ใช้" คู่มือนี้จะครอบคลุมถึงโมเดลต่างๆ ที่ใช้งานอยู่ในปัจจุบัน จุดเด่นของแต่ละโมเดล และจุดที่อาจทำให้เข้าใจผิดได้
Marketing attribution คืออะไร
ลูกค้าแทบจะไม่ตัดสินใจซื้อในการติดต่อครั้งแรก พวกเขาอาจจะเห็นโฆษณา อ่านรีวิว ค้นหาชื่อแบรนด์ของคุณในอีกหนึ่งสัปดาห์ต่อมา แล้วจึงตัดสินใจซื้อ Attribution จะเป็นตัวตัดสินว่าแต่ละขั้นตอนเหล่านั้นมีส่วนช่วยให้เกิดยอดขายนั้นมากน้อยเพียงใด
ค่าเริ่มต้นในรายงานส่วนใหญ่คือการยกความดีความชอบทั้งหมดให้กับการคลิกครั้งสุดท้าย (last click) แต่นั่นคือทางเลือกหนึ่ง ไม่ใช่ข้อเท็จจริงที่เป็นกลาง และมันทำให้ช่องทางที่อยู่ใกล้กับการซื้อมากที่สุดได้เปรียบอย่างเป็นระบบ
Google ได้นิยามกลไกนี้ไว้อย่างชัดเจนว่า โมเดล attribution "อาจเป็นกฎ ชุดของกฎ หรืออัลกอริทึมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (data-driven)" สิ่งที่โมเดลนี้กำหนดคือ "วิธีการจัดสรรความดีความชอบให้กับจุดสัมผัสต่างๆ ตลอดเส้นทางของผู้ใช้"
ความแตกต่างของแต่ละโมเดล
โมเดลแบบอิงกฎเกณฑ์
โมเดลแบบอิงกฎเกณฑ์จะใช้นโยบายที่กำหนดไว้ตายตัว เช่น ยกความดีความชอบทั้งหมดให้กับการคลิกครั้งสุดท้าย (last click) หรือครั้งแรก (first click) หรือกระจายเท่าๆ กันในทุกจุดสัมผัส
ข้อดีคือทุกคนสามารถเข้าใจและอธิบายได้ง่าย แต่ข้อเสียคือการใช้กฎเดียวครอบคลุมทุกอย่าง ทำให้การค้นหาชื่อแบรนด์กับการเห็นโฆษณาแบบดิสเพลย์โดยบังเอิญถูกปฏิบัติเหมือนกัน ทั้งที่ทั้งสองสิ่งนี้ทำหน้าที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง
โมเดลแบบขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
โมเดลแบบขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะเรียนรู้น้ำหนักจากข้อมูลของคุณเอง แทนที่จะใช้กฎที่ตายตัว Google ระบุว่าเวอร์ชันของตน "ใช้ข้อมูลของบัญชีคุณเพื่อคำนวณการมีส่วนร่วมที่แท้จริงของแต่ละการโต้ตอบด้วยการคลิก" และเสริมว่า "โมเดล Data-driven แต่ละโมเดลจะมีความเฉพาะเจาะจงสำหรับผู้ลงโฆษณาแต่ละรายและเหตุการณ์สำคัญ (key event) แต่ละรายการ"
รายการปัจจัยที่เผยแพร่ออกมานั้นเป็นสิ่งที่น่าเรียนรู้ โดยโมเดลนี้จะ "รวมปัจจัยต่างๆ เช่น ระยะเวลานับจากเหตุการณ์สำคัญ ประเภทอุปกรณ์ จำนวนการโต้ตอบกับโฆษณา" นอกจากนี้ยังพิจารณาถึง "ลำดับการแสดงโฆษณา และประเภทของชิ้นงานโฆษณา (creative assets)" อีกด้วย
นอกจากนี้ยังใช้การเปรียบเทียบแทนที่จะเป็นการนับคะแนนแบบง่ายๆ Google อธิบายถึง "แนวทางแบบสมมติเหตุการณ์ตรงกันข้าม (counterfactual approach)" ซึ่งในแนวทางนี้ "โมเดลจะเปรียบเทียบสิ่งที่เกิดขึ้นจริงกับสิ่งที่มีโอกาสเกิดขึ้น" การเปรียบเทียบดังกล่าวจะช่วยตัดสินว่าจุดสัมผัสใดที่มีแนวโน้มมากที่สุดในการขับเคลื่อนผลลัพธ์นั้น
โมเดลที่ Google Analytics ให้บริการจริงในปัจจุบัน
นี่คือจุดที่คำแนะนำส่วนใหญ่ที่เผยแพร่ออกไปนั้นล้าสมัยแล้ว ดังนั้นจึงคุ้มค่าที่จะอ้างอิงจากแหล่งข้อมูลโดยตรง
Google's หน้าความช่วยเหลือระบุว่า "มีโมเดล attribution 3 แบบที่พร้อมใช้งานในรายงาน Attribution ในพร็อพเพอร์ตี้ Google Analytics" ได้แก่ data-driven attribution, paid and organic last click และ Google paid channels last click
หน้านี้ยังระบุอย่างตรงไปตรงมาเกี่ยวกับสิ่งที่ถูกยกเลิกไป โดยโมเดล first click, linear, time decay และ position-based "ไม่สามารถใช้งานได้อีกต่อไปตั้งแต่เดือนพฤศจิกายน 2023"
หากเทมเพลตรายงานของคุณยังมีคอลัมน์ linear อยู่ แสดงว่ารายงานนั้นกำลังอธิบายโมเดลที่แพลตฟอร์มเลิกให้บริการไปแล้ว ซึ่งเป็นเรื่องที่พบได้บ่อยเมื่อทีมงานทำการตรวจสอบแดชบอร์ดที่รับช่วงต่อมา
| โมเดล | สิ่งที่เอกสารระบุว่าโมเดลนั้นทำ |
|---|---|
| Data-driven attribution | กระจายความดีความชอบตามข้อมูลบัญชีของคุณเอง โดยเฉพาะเจาะจงสำหรับผู้ลงโฆษณาแต่ละรายและเหตุการณ์สำคัญแต่ละรายการ |
| Paid and organic last click | "ไม่สนใจการเข้าชมโดยตรง (direct traffic) และกำหนดมูลค่าของเหตุการณ์สำคัญ 100% ให้กับช่องทางสุดท้ายที่ลูกค้าคลิกเข้ามา" |
| Google paid channels last click | "กำหนดมูลค่าของเหตุการณ์สำคัญ 100% ให้กับช่องทาง Google Ads ล่าสุดที่ลูกค้าคลิกเข้ามาก่อนที่จะเกิดการแปลง" |
| First click, linear, time decay, position-based | "ไม่สามารถใช้งานได้อีกต่อไปตั้งแต่เดือนพฤศจิกายน 2023" |
รายละเอียดเพิ่มเติมอีกสองประการที่จะเปลี่ยนวิธีการอ่านค่าตัวเลข
ประการแรก การเข้าชมโดยตรง (direct traffic) จะถูกคัดออกโดยค่าเริ่มต้น หน้านี้ระบุว่า "โมเดล attribution ทั้งหมดจะยกเว้นการเข้าชมโดยตรงจากการได้รับสิทธิ์ความดีความชอบ เว้นแต่เส้นทางสู่เหตุการณ์สำคัญจะประกอบด้วยการเข้าชมโดยตรงทั้งหมด"
ประการที่สอง ตัวเลขสามารถเปลี่ยนแปลงย้อนหลังได้ Google ระบุว่า "การเปลี่ยนเป็นลูกค้า (conversions) สามารถถูกจัดสรรความดีความชอบใหม่ได้สูงสุด 7 วันหลังจากเกิดการแปลง" นั่นคือสาเหตุที่ข้อมูลที่ส่งออกในวันจันทร์และวันศุกร์ของสัปดาห์เดียวกันอาจไม่ตรงกัน
ตัวรายงานจะอยู่ภายใต้เมนู Advertising คำแนะนำของ Google คือให้ "คลิก Advertising ทางด้านซ้าย" จากนั้น "ภายใต้ Attribution ให้คลิก Attribution models หรือ Attribution paths"
marketing attribution ใช้สำหรับอะไร
- การจัดสรรงบประมาณ (Budget allocation) การตัดสินใจว่าช่องทางใดควรได้รับงบประมาณโฆษณาเพิ่มขึ้นในขั้นต่อไป
- การประเมินช่องทาง (Channel evaluation) การตัดสินว่าช่องทางที่ไม่เคยปิดการขายได้เลยนั้น ยังคงคุ้มค่าที่จะรักษาไว้หรือไม่
- การตัดสินใจเกี่ยวกับชิ้นงานโฆษณาและแคมเปญ (Creative and campaign decisions) การทำความเข้าใจว่าชิ้นงานใดปรากฏอยู่ในเส้นทางที่เกิดการแปลง (converting paths)
- การรายงานต่อผู้บริหาร (Reporting to leadership) การอธิบายว่าทำไมรายได้ถึงเปลี่ยนแปลงด้วยภาษาที่คนทั่วไปที่ไม่ใช่นักการตลาดสามารถเข้าใจได้ง่าย
- การตรวจสอบระบบที่รับช่วงต่อมา (Auditing an inherited setup) การตรวจสอบว่าโมเดลในรายงานเป็นโมเดลเดียวกับที่ทีมงานเข้าใจว่ากำลังใช้งานอยู่จริง
ข้อที่ห้านั้นมักถูกมองข้ามความสำคัญไป ข้อโต้แย้งส่วนใหญ่เกี่ยวกับ attribution ภายในบริษัท มักเกิดจากการที่คนสองคนกำลังอ่านข้อมูลจากโมเดลที่แตกต่างกันสองโมเดล
ประโยชน์ที่ได้รับ
ช่วยเปลี่ยนการตัดสินใจโดยนัยให้ชัดเจนขึ้น ทุกรายงานมีการเลือกใช้ attribution อยู่แล้ว การระบุชื่อโมเดลให้ชัดเจนจะช่วยเปลี่ยนจากข้อสมมติฐานให้กลายเป็นสิ่งที่ทีมสามารถนำมาอภิปรายร่วมกันได้
ช่วยปกป้องผลงานของช่องทางในระดับบนของกรวยการขาย (upper-funnel) ช่องทางที่แนะนำแบรนด์ให้ลูกค้ารู้จักมักจะไม่ใช่ช่องทางที่ปิดการขาย และโมเดลที่กระจายความดีความชอบเป็นวิธีเดียวที่จะทำให้ช่องทางเหล่านี้มีตัวตนในรายงาน
สร้างคำศัพท์ที่เข้าใจตรงกัน เมื่อทุกคนเห็นพ้องต้องกันว่าตัวเลขรายสัปดาห์ใช้โมเดลใด การสนทนาก็จะเปลี่ยนจากเรื่องของวิธีการ (methodology) ไปสู่เรื่องของกลยุทธ์ (strategy)
ข้อจำกัดที่ควรรู้
โมเดลไม่ใช่การวัดความเป็นเหตุเป็นผล มันทำหน้าที่เพียงแบ่งความดีความชอบให้กับจุดสัมผัสที่สังเกตเห็นได้เท่านั้น แต่ไม่ได้บอกคุณว่าจะเกิดอะไรขึ้นหากคุณตัดช่องทางนั้นออกไป
จุดสัมผัสที่สังเกตไม่ได้จะมองไม่เห็น การพูดคุยแบบปากต่อปาก การพูดถึงในพอดแคสต์ หรือคำแนะนำจากเพื่อนร่วมงาน ไม่ได้ทิ้งร่องรอยการคลิกไว้ให้บันทึกความดีความชอบ
การตั้งค่าเปลี่ยนผลลัพธ์ได้ Google แยกการตั้งค่าโมเดล attribution ของรายงาน, ช่องทางที่สามารถรับความดีความชอบได้ และกรอบเวลาการย้อนดูเหตุการณ์สำคัญ (key event lookback window) ออกจากกัน หากเปลี่ยนการตั้งค่าใดการตั้งค่าหนึ่ง ข้อมูลชุดเดิมก็จะแสดงผลลัพธ์ในรายงานแตกต่างออกไป
กรอบเวลาเคลื่อนไหวอยู่เสมอ เนื่องจากสามารถจัดสรรความดีความชอบใหม่ (reattribution) ได้สูงสุดเจ็ดวัน ตัวเลขที่อ้างอิงในวันนั้นๆ จึงเป็นเพียงตัวเลขชั่วคราวเท่านั้น
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด
ระบุโมเดลลงในรายงานให้ชัดเจน ใส่ชื่อโมเดลและกรอบเวลาการย้อนดู (lookback window) ไว้ในส่วนหัวของรายงาน ไม่ใช่ในฟุตโน้ตที่ไม่มีใครอ่าน
เปรียบเทียบสองโมเดลดีกว่าเชื่อเพียงโมเดลเดียว การอ่านข้อมูลของ data-driven และ last click ควบคู่กันไปจะแสดงให้เห็นว่าช่องทางใดที่ขึ้นอยู่กับการเลือกโมเดล และช่องทางเหล่านั้นแหละคือช่องทางที่คุ้มค่าแก่การนำมาถกเถียงกัน
ทำการตรึง (freeze) ข้อมูลที่ส่งออกก่อนนำเสนอ เนื่องจากความดีความชอบสามารถถูกจัดสรรใหม่ได้นานถึงหนึ่งสัปดาห์ การนำเสนอจากหน้าจอแบบเรียลไทม์อาจทำให้ตัวเลขเปลี่ยนไปในระหว่างการประชุมได้
แยกมุมมองของแพลตฟอร์มออกจากมุมมองทางธุรกิจ รายงานของแพลตฟอร์มจะนับสิ่งที่แพลตฟอร์มมองเห็น ส่วนฝ่ายการเงินจะนับเงินที่เข้าบัญชีธนาคารจริง การปรับยอดตัวเลขทั้งสองให้ตรงกันคืองานที่ต้องทำ ไม่ใช่ข้อผิดพลาดของระบบ
เก็บข้อมูลเส้นทาง (path data) ไว้ ไม่ใช่แค่ยอดรวม เมื่อคุณส่งออกเฉพาะยอดรวมของช่องทาง คุณจะไม่สามารถทดสอบโมเดลอื่นกับข้อมูลในช่วงเวลาเดียวกันได้อีกต่อไป
การเปลี่ยนข้อมูลที่ส่งออกให้เป็นสิ่งที่ทีมสามารถอ่านเข้าใจได้ง่าย
รายงาน attribution มีปัญหาในทางปฏิบัติซ่อนอยู่ภายใต้ปัญหาเชิงแนวคิด นั่นคือ ตัวเลขสถิติอยู่ในแพลตฟอร์มหนึ่ง ยอดการใช้จ่ายอยู่ในอีกแพลตฟอร์มหนึ่ง และรายได้อยู่ในแพลตฟอร์มที่สาม
นั่นคืองานรวมไฟล์ก่อนที่จะเป็นงานวิเคราะห์เสียอีก Powerdrill Bloom รองรับการอัปโหลดไฟล์ที่ส่งออกเหล่านั้น และตามคำอธิบายของเครื่องมือเอง คุณสามารถถามคำถามข้ามชุดข้อมูลทั้งหมดและ "ได้รับคำตอบที่อ้างอิงข้อมูลจริงพร้อมแผนภูมิ ตาราง และไฟล์ส่งออก"
แหล่งที่มาของข้อมูลในที่นี้มีความสำคัญมากกว่ารายงานส่วนใหญ่ หน้าแรกของเว็บไซต์สัญญาว่า "ทุกตัวเลขจะมาพร้อมกับหน้า แถว และตัวเลขที่อยู่เบื้องหลัง" นั่นคือสิ่งที่คุณต้องการอย่างแท้จริงเมื่อมีคนตั้งคำถามเกี่ยวกับความดีความชอบของช่องทางใดช่องทางหนึ่ง
สำหรับขั้นตอนการทำงานจริง คู่มือแนะนำการสร้างรายงาน marketing attribution ของเราจะครอบคลุมการทำงานรายสัปดาห์ บทความที่เกี่ยวข้องจะครอบคลุมถึงรายงาน ROAS ของช่องทาง และรายงานประสิทธิภาพของชิ้นงานโฆษณา และการรวบรวมเครื่องมือวิเคราะห์ค่าโฆษณา ของเราจะครอบคลุมหมวดหมู่ที่กว้างขึ้น
บทสรุป
Marketing attribution คือนโยบายการจัดสรรความดีความชอบ และสิ่งที่มีประโยชน์ที่สุดที่คุณสามารถทำได้คือการระบุให้ชัดเจนว่าคุณกำลังใช้นโยบายใด ปัจจุบันแพลตฟอร์มได้ลดเหลือเพียงสามโมเดล การเข้าชมโดยตรงจะถูกคัดออกโดยค่าเริ่มต้น และตัวเลขสามารถถูกจัดสรรใหม่ได้นานถึงหนึ่งสัปดาห์หลังจากเกิดเหตุการณ์จริง
เมื่อเข้าใจข้อเท็จจริงทั้งสี่ประการนี้แล้ว ข้อพิพาทส่วนใหญ่เกี่ยวกับ attribution ก็จะลดลง จากนั้นให้เปรียบเทียบสองโมเดลในช่วงเวลาเดียวกัน และใช้เวลาในการอภิปรายไปกับช่องทางที่ผลลัพธ์ของทั้งสองโมเดลไม่ตรงกัน
หากคุณทำงานจากไฟล์ที่ส่งออกแทนที่จะเป็นแดชบอร์ดแบบเรียลไทม์ ลองใช้ Powerdrill Bloom กับไฟล์ช่องทาง ยอดใช้จ่าย และรายได้ของคุณร่วมกันดูสิ
คำถามที่พบบ่อย
Marketing attribution คืออะไร อธิบายง่ายๆ ได้อย่างไร
มันคือวิธีที่คุณใช้ตัดสินว่าจุดสัมผัสทางการตลาดใดควรได้รับความดีความชอบสำหรับยอดขายที่เกิดขึ้น Google อธิบายสิ่งนี้ว่าเป็นการจัดสรรความดีความชอบสำหรับการดำเนินการที่สำคัญของผู้ใช้ให้กับโฆษณา การคลิก และปัจจัยต่างๆ ตลอดเส้นทางที่นำไปสู่การดำเนินการนั้น
ปัจจุบัน Google Analytics มีโมเดล attribution แบบใดบ้าง
มีสามแบบ ได้แก่ data-driven attribution, paid and organic last click และ Google paid channels last click โดยหน้าเว็บอย่างเป็นทางการระบุว่าโมเดล first click, linear, time decay และ position-based ไม่สามารถใช้งานได้อีกต่อไปตั้งแต่เดือนพฤศจิกายน 2023
ทำไมการเข้าชมโดยตรง (direct traffic) ถึงไม่ได้รับความดีความชอบ
เอกสารของ Google ระบุว่าโมเดล attribution ทั้งหมดจะยกเว้นการเข้าชมโดยตรงจากการได้รับความดีความชอบ เว้นแต่เส้นทางทั้งหมดที่นำไปสู่เหตุการณ์สำคัญจะประกอบด้วยการเข้าชมโดยตรงเท่านั้น
ทำไมตัวเลข attribution ของฉันถึงเปลี่ยนแปลงย้อนหลัง
เนื่องจากความดีความชอบสามารถถูกจัดสรรใหม่ได้เมื่อมีข้อมูลเข้ามาเพิ่มเติม หน้าเว็บของ Google ระบุว่าการเปลี่ยนเป็นลูกค้า (conversions) สามารถถูกจัดสรรความดีความชอบใหม่ได้สูงสุดเจ็ดวันหลังจากเกิดการแปลง
Data-driven attribution อิงตามข้อมูลอะไรบ้าง
ข้อมูลบัญชีของคุณเอง ปัจจัยที่เผยแพร่ออกมารวมถึงระยะเวลานับจากเหตุการณ์สำคัญ ประเภทอุปกรณ์ และจำนวนการโต้ตอบกับโฆษณา นอกจากนี้ ลำดับการแสดงโฆษณาและประเภทของชิ้นงานโฆษณา (creative assets) ก็ถูกนำมาคำนวณด้วยเช่นกัน โดยประเมินผ่านการเปรียบเทียบแบบสมมติเหตุการณ์ตรงกันข้าม (counterfactual comparison)