Key Takeaways
- เลิกเดาว่ายอดขายมาจากไหน เพราะ Marketing Mix Modeling เป็นเครื่องมือทางการตลาดที่ช่วยแยกให้เห็นชัด ๆ ว่ายอดขายที่ได้มา มาจากแอดตัวไหน (Facebook, Google, TikTok) หรือจริง ๆ แล้วมาจากปัจจัยอื่นอย่าง การลดราคา หรือแค่เพราะเป็นช่วงเทศกาล จะได้เลิกให้เครดิตแพลตฟอร์มมั่วซั่ว
- Marketing Mix Modeling พิสูจน์ ROI ได้จริง ๆ แถมช่วยให้คุณรู้ว่าเงินทุกบาทที่ทุ่มไปใน Ads Services คืนกลับมาเป็นกำไรกี่บาท โดยไม่มีอคติจากระบบ Tracking ของแอปที่มักจะเคลมยอดเกินจริง (Double-counting) ทำให้เห็นเนื้อเงินที่แท้จริงในบัญชี
- Marketing Mix Modeling ช่วยหาจุดคุ้มทุน (Saturation Point) โฆษณาไม่ได้ยิ่งลงเยอะยิ่งดีเสมอไป MMM จะบอกจุดที่อัดฉีดเงินไปก็ไม่ช่วยให้ยอดเพิ่ม เพื่อให้คุณหยุดเผาเงินทิ้ง แล้วโยกงบไปลงช่องทางอื่นที่ยังมีโอกาสโตได้มากกว่า
- Marketing Mix Modeling เป็นทางรอดในยุคไร้คุกกี้ (Privacy-First) ในวันที่การตามรอยลูกค้าทำได้ยากขึ้น MMM คือทางออกที่ฉลาดที่สุด เพราะมันใช้ข้อมูลภาพรวม (Aggregate Data) ในการวิเคราะห์ ไม่ต้องง้อคุกกี้หรือข้อมูลส่วนตัว ทำให้การวัดผลยังแม่นยำแม้เทคโนโลยีจะเปลี่ยนไป
เคยสงสัยไหมว่าเงินโฆษณาที่คุณทุ่มไปใน Ads Services มหาศาล แท้จริงแล้ว Convert เป็นกำไรกลับคือมาได้เท่าไหร่ หรือเรากำลังหลงทางอยู่กับตัวเลข Dashboard หลังบ้านที่ดูสวยงาม แต่ยอดเงินในบัญชีกลับไม่ขยับตามอยู่หรือไม่ แน่นอนว่าในยุคที่ค่าแอดพุ่งสูงและอัลกอริทึมเปลี่ยนรายวัน การบริหารงบประมาณโดยใช้แค่ความรู้สึก หรือพึ่งพา Attribution แบบเดิม ๆ ที่แพลตฟอร์มพยายามกรอกหู คือความเสี่ยงที่อาจทำให้ธุรกิจคุณพังได้โดยไม่รู้ตัว
ทำไม Digital Marketing Agency ที่ให้บริการ Ads Services ระดับ Performance ถึงต้องขยับมาใช้ Marketing Mix Modeling (MMM) กันมากขึ้น คำตอบก็เพราะว่านี่ไม่ใช่แค่การดูรีพอร์ตทั่วไป แต่มันคือการทำ Business MRI เพื่อสแกนให้เห็นไส้ในว่าช่องทางไหนคือเครื่องจักรปั๊มเงิน (Growth Driver) และช่องทางไหนคือรูรั่วที่ทำให้เกิด Ad Waste การมี Model ที่แม่นยำจะช่วยให้คุณตัดสินใจโยกงบประมาณได้ถูกจุด ปราศจากอคติจากการนับยอดซ้ำซ้อน และเปลี่ยนงบการตลาดให้กลายเป็นการลงทุน ที่วัดผลกำไรได้จริง
หากคุณกำลังเผชิญกับดักค่าแอดแพงแต่ยอดขายเท่าเดิม บทความนี้จาก Convert Cake จะพาไปเจาะลึกเทคนิคการใช้ MMM เพื่อรื้อโครงสร้างการวางแผนสื่อใหม่ พร้อมแนวทางสำหรับธุรกิจที่ต้องการปรึกษา Digital Marketing Agency ที่เน้นผลลัพธ์เชิงกลยุทธ์ เพื่อสเกลยอดขายให้เติบโตอย่างยั่งยืนในปี 2026
Table of Contents
Marketing Mix Modeling (MMM) คืออะไร?
Marketing Mix Modeling (MMM) คือโมเดลส่วนผสมทางการตลาด ที่ใช้กระบวนการวิเคราะห์ทางสถิติขั้นสูง (Advanced Statistical Analysis) โดยอาศัยสมการทางคณิตศาสตร์เข้ามาประเมินผลกระทบของการใช้จ่ายทางการตลาดในทุกช่องทาง
โมเดล MMM นี้จะคำนวณหาค่า ROI ของแต่ละปัจจัย เพื่อให้เห็นภาพรวมว่ากลยุทธ์ในแต่ละช่องทางส่งผลต่อยอดขายและผลลัพธ์ทางธุรกิจอย่างไร โดยพิจารณาควบคู่ไปกับทั้งปัจจัยภายในและปัจจัยภายนอก เพื่อให้ได้ข้อสรุปที่เป็นกลางและแม่นยำที่สุด
ในขณะที่ Digital Dashboard ทั่วไปทำหน้าที่บอกเพียงสถานะปัจจุบัน (What happened?) เช่น มียอดคลิกเท่าไหร่ในวันนี้ แต่ Marketing Mix Modeling (MMM) จะทำหน้าที่ลึกกว่านั้นคือการบอกความสัมพันธ์เชิงเหตุผล (Causality) ว่าปัจจัยไหนคือตัวขับเคลื่อนยอดขายที่แท้จริง และช่วยพยากรณ์ผลลัพธ์ในอนาคตเพื่อการวางแผนเชิงกลยุทธ์ที่แม่นยำกว่าการดูแค่สถิติรายวัน
แพลตฟอร์มและเครื่องมือมาตรฐานสากลสำหรับการทำ Marketing Mix Modeling
ในปัจจุบัน Digital Marketing Agency ชั้นนำไม่ได้สร้างโมเดลจากศูนย์ แต่เลือกใช้ Open-source Frameworks ระดับโลกที่มีความโปร่งใสและตรวจสอบที่มาของข้อมูลได้แม่นยำที่สุด
- Robyn (by Meta): เครื่องมือที่ได้รับความนิยมสูงสุดในปัจจุบัน ใช้ระบบ AI ทำงานแบบ Semi-automated ช่วยลดอคติของนักวิเคราะห์ (Analyst Bias) ได้ดีเยี่ยม เหมาะสำหรับการวัดผล Ads Services ที่เน้น Performance และต้องการความรวดเร็วในการปรับจูนงบประมาณ
- LightweightMMM (by Google): โมเดลที่ใช้หลักการ Bayesian ในการคำนวณ เหมาะสำหรับธุรกิจที่มีงบประมาณในส่วนของ Ads Services ไม่สูงมากนัก หรือมีข้อจำกัดด้านปริมาณข้อมูล แต่ต้องการความแม่นยำทางสถิติที่เชื่อถือได้
- Orbit (by Uber): เน้นการพยากรณ์ข้อมูล (Forecasting) และวิเคราะห์อนุกรมเวลา (Time-series) ที่มีความซับซ้อนสูง ช่วยให้เห็นภาพรวมของความผันผวนในตลาดได้ชัดเจน
- Custom Bayesian Models: สำหรับธุรกิจขนาดใหญ่ที่มีโครงสร้างซับซ้อน Digital Marketing Agency อาจเขียนโปรแกรมเพื่อปรับแต่งโมเดลให้เข้ากับพฤติกรรมเฉพาะของผู้บริโภคชาวไทย เพื่อให้การวางแผน Ads Services ตรงจุดที่สุด
องค์ประกอบสำคัญที่ใช้ในการวิเคราะห์ Marketing Mix Modeling
การทำ Marketing Mix Modeling ไม่ใช่แค่การรวบรวมตัวเลข แต่คือการแยกส่วนประกอบของยอดขาย ออกจากปัจจัยรบกวน เพื่อให้เห็นประสิทธิภาพที่แท้จริงของการลงทุน ในฐานะที่ Convert Cake เป็น Digital Marketing Agency ที่เน้นผลลัพธ์เชิงกลยุทธ์ เราจึงแบ่งปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อธุรกิจออกเป็น 2 มิติหลัก เพื่อระบุให้ชัดเจนว่ากำไรที่เกิดขึ้นมาจากความแข็งแกร่งของแบรนด์ หรือมาจากประสิทธิภาพของ Ads Services ที่เราบริหารจัดการ
โมเดลนี้ถูกออกแบบมาเพื่อธุรกิจที่มีความซับซ้อนของช่องทางการขาย (Multi-channel) และมีการลงทุนใน Ads Services ที่หลากหลายแพลตฟอร์ม จนการวัดผลแบบ Attribution ปกติไม่สามารถตอบโจทย์ได้ชัดเจน หรือไม่สามารถแยกแยะได้ว่ายอดขายที่เพิ่มขึ้นมาจากแคมเปญไหนกันแน่
1. ปัจจัยภายในที่ธุรกิจควบคุมได้ (Internal Factors)
ส่วนนี้คือสิ่งที่คุณสั่งการได้เองเพื่อดูว่าการปรับเปลี่ยนแต่ละอย่างส่งผลต่อยอดขายและประสิทธิภาพของ Ads Services มากน้อยแค่ไหน ข้อมูลส่วนนี้จะช่วยให้รู้ว่าเราควรลงเงินหรือปรับกลยุทธ์ที่จุดไหนถึงจะคุ้มค่าที่สุด ดังต่อไปนี้
- Media Channels & Budget: การแบ่งงบประมาณไปลงใน Facebook, Google, TikTok หรือสื่อ Offline เพื่อดูว่าสัดส่วนการลงเงินในแต่ละที่ช่วยดันยอดขายให้กันอย่างไร
- Pricing & Promotion: การปรับราคาสินค้าและการจัดโปรโมชันลดแลกแจกแถม ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อการตัดสินใจซื้อของลูกค้าในแต่ละช่วงเวลา
- Creative Assets: รูปแบบของชิ้นงานโฆษณาและข้อความที่ใช้สื่อสาร ซึ่งเป็นตัวแปรสำคัญที่ทำให้คนตัดสินใจคลิกหรือซื้อสินค้า
2. ปัจจัยภายนอกที่ควบคุมไม่ได้ (External Factors)
ส่วนนี้คือสิ่งที่คุ้นหูกันว่า ปัจจัยรบกวนที่เราคุมไม่ได้แต่ส่งผลต่อยอดขายอย่างมาก การทำ Marketing Mix Modeling ต้องแยกปัจจัยเหล่านี้ออกมาเพื่อไม่ให้เราเข้าใจผิดว่ายอดขายที่ขึ้นหรือลงมาจาก Ads Services เพียงอย่างเดียว ทั้งที่จริงอาจเกิดจากสภาพแวดล้อมรอบตัว
- Seasonality & Holidays: อิทธิพลจากฤดูกาล วันหยุดยาว หรือเทศกาลช้อปปิ้งออนไลน์ (เช่น 11.11 หรือช่วงสงกรานต์) ที่ทำให้คนแห่ซื้อของมากกว่าปกติ
- Macroeconomics: สภาพเศรษฐกิจโดยรวม กำลังซื้อของผู้บริโภค หรือนโยบายต่าง ๆ จากภาครัฐที่ส่งผลต่อการใช้จ่ายในขณะนั้น
- Competitor Activity: การเคลื่อนไหวของคู่แข่ง เช่น การจัดโปรโมชันแข่ง หรือการทุ่มงบโฆษณามาแย่งชิงลูกค้าในช่วงเวลาเดียวกัน
- Events & Trends: เหตุการณ์ไม่คาดคิดหรือกระแส Viral ต่าง ๆ ที่มีผลต่อความต้องการสินค้าแบบกะทันหัน
หากสนใจ Marketing Mix Model สามารถปรึกษาฟรีเพิ่มเติมได้ที่แบนเนอร์
หลักการทำงานของ Marketing Mix Modeling (MMM)
หัวใจสำคัญที่ทำให้ MMM แม่นยำกว่าการดูรีพอร์ตทั่วไป คือการใช้หลักการทางสถิติที่เรียกว่า การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ (Multi-Linear Regression – MLR) เพื่อหาความสัมพันธ์ของตัวแปรต่าง ๆ ที่ส่งผลต่อธุรกิจ โดยเราแบ่งตัวแปรออกเป็น 2 ประเภทหลัก ดังนี้
1. ตัวแปรตาม (Dependent Variable)
ตัวแปรตาม คือผลลัพธ์ หรือเป้าหมายทางธุรกิจที่เราต้องการวัดผล เพื่อดูว่ากิจกรรมการตลาดส่งผลกระทบอย่างไร
- ยอดขาย (Sales): เพื่อระบุว่า Ads Services แต่ละช่องทางผลักดันจำนวน Order ได้จริงเท่าไหร่
- รายได้ (Revenue): วิเคราะห์มูลค่าเม็ดเงินที่ได้รับกลับมาจากการลงทุน
- ส่วนแบ่งตลาด (Market Share): ประเมินว่ากลยุทธ์ของเราชิงพื้นที่จากคู่แข่งได้มากน้อยแค่ไหน
2. ตัวแปรอิสระ (Independent Variable)
ตัวแปรอิสระ คือปัจจัยต่าง ๆ ที่เราคาดว่าส่งผลต่อผลลัพธ์ข้างต้น ซึ่งก็คือองค์ประกอบของ Marketing Mix นั่นเอง
- งบโฆษณา (Media Spend): ครอบคลุมทั้ง Ads Services บนแพลตฟอร์มออนไลน์ (Facebook, Google, TikTok) และสื่อนอกบ้าน (OOH) หรือทีวี
- ราคา (Price): วิเคราะห์ว่าการขึ้นหรือลดราคาส่งผลต่อยอดขายอย่างไร (Price Elasticity)
- โปรโมชัน (Promotion): การทำ Flash Sale, ส่วนลด หรือของแถม แบบไหนกระตุ้นยอดได้จริง
- ช่องทางจัดจำหน่าย (Distribution): การเพิ่มจุดขายหรือการขยายช่องทาง E-commerce มีผลแค่ไหน
เจาะลึกขั้นตอนการทำงาน (Step-by-Step Workflow)
การทำ Marketing Mix Modeling (MMM) ไม่ใช่แค่การรันโปรแกรม แต่เป็นกระบวนการจัดการข้อมูลอย่างเป็นระบบระหว่าง แบรนด์ และ Digital Marketing Agency เพื่อให้ได้ Insight ที่ใช้งานได้จริง โดยมีขั้นตอน ดังนี้
1. การเก็บรวบรวมข้อมูล (Data Collection)
เราต้องการข้อมูลย้อนหลังอย่างน้อย 6-12 เดือน (หรือ 180 data points ขึ้นไป) เพื่อให้โมเดลมีฐานข้อมูลเพียงพอในการคำนวณ โดยครอบคลุม
- ฝั่งแบรนด์: เตรียมข้อมูลยอดขายรายวัน (Daily Sales), รายได้, และปัจจัยภายใน เช่น ช่วงเวลาที่จัดโปรโมชัน หรือการปรับราคาสินค้า
- ฝั่ง Agency: รวบรวมข้อมูลการใช้จ่ายใน Ads Services ทั้งหมด (Facebook, Google, TikTok ฯลฯ) รวมถึงสถิติเชิงลึกจากแพลตฟอร์มโฆษณา
2. การเตรียมข้อมูล (Data Cleaning)
Convert Cake จะนำข้อมูลที่กระจัดกระจายจากหลายแหล่งมาจัดระเบียบให้เป็นมาตรฐานเดียวกัน เพื่อลดความคลาดเคลื่อน (Data Noise) เช่น การจัดการค่าที่หายไปหรือการปรับแต่ง Time-series ให้พร้อมสำหรับการคำนวณทางสถิติ
3. การสร้างโมเดลทางสถิติ (Model Building)
ทีม Data Scientist ของเราจะเลือกใช้โมเดลที่เหมาะสมกับประเภทธุรกิจ เช่น Robyn (โดย Meta) หรือ LightweightMMM เพื่อหาความสัมพันธ์เชิงลึกระหว่างกิจกรรมการตลาดกับยอดขาย โดยขั้นตอนนี้จะมีการทดสอบความแม่นยำของตัวแปรซ้ำหลายครั้ง (Model Validation)
4. การวิเคราะห์และตีความ (Insight Analysis)
เราจะแปลงตัวเลขทางสถิติให้กลายเป็นกลยุทธ์ธุรกิจ โดยระบุชัดเจนว่า Ads Services ช่องทางไหนให้ ROI สูงที่สุด ช่องทางไหนเป็นเพียงตัวประกอบ และช่องทางไหนที่เริ่มถึงจุดอิ่มตัว (Saturation) จนไม่ควรเพิ่มงบอีกต่อไป
5. การเพิ่มประสิทธิภาพและจำลองสถานการณ์ (Optimization & Simulation)
เราใช้ระบบ Simulator เพื่อพยากรณ์ผลลัพธ์ล่วงหน้า (Scenario Planning) เช่น หากลูกค้าต้องการเพิ่มงบ Ads Services อีก 20% ในเดือนหน้า เราจะจำลองให้เห็นว่าควรแบ่งสัดส่วนไปที่แพลตฟอร์มใดถึงจะได้ Revenue กลับมาสูงที่สุดแบบ Proactive
6. การนำไปปฏิบัติและติดตามผล (Action & Monitoring)
แบรนด์และ Agency จะร่วมกันปรับโครงสร้างงบประมาณ (Budget Re-allocation) ตามแผนที่วางไว้ แล้วไปต่ที่การ Monitoring โดย Convert Cake จะคอยอัปเดตโมเดลด้วยข้อมูลใหม่สม่ำเสมอ เพื่อให้การวิเคราะห์เฉียบคมและเท่าทันต่อสถานการณ์ตลาดที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
Digital Marketing Agency จะนำผล Marketing Mix Modeling (MMM) ไปใช้อย่างไร?
เป้าหมายสูงสุดคือการทำ Budget Re-allocation หรือการปรับโครงสร้างงบประมาณใหม่ทั้งหมด โดยเราจะโยกงบจากช่องทางที่เริ่มอิ่มตัว (Saturation) ไปยังช่องทางที่ยังมีโอกาสเติบโต เพื่อให้เงินทุกบาทที่จ่ายไปใน Ads Services ให้ผลตอบแทน (ROI) ที่คุ้มค่าที่สุดในระยะยาว
ประโยชน์และข้อจำกัดที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับ Marketing Mix Modeling
ประโยชน์ที่ของการทำ Marketing Mix Modeling
- วัดผล ROI ได้แม่นยำ: รู้ชัดเจนว่าเงินทุกบาทที่ลงไปใน Ads Services คืนกลับมาเป็นกำไรเท่าไหร่
- จัดสรรงบประมาณได้อย่างชาญฉลาด: ไม่ต้องเดาว่าควรลงเงินที่ไหน แต่ตัดสินใจจากข้อมูลจริงเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด
- เข้าใจพฤติกรรมลูกค้า: รู้ว่าปัจจัยไหน (ราคา, โปรโมชัน หรือแอด) ที่มีผลต่อการตัดสินใจซื้อมากที่สุด
- คาดการณ์อนาคตได้: ช่วยในการวางแผนสต็อกสินค้าและงบประมาณล่วงหน้าได้อย่างแม่นยำ
- เพิ่มความได้เปรียบทางการแข่งขัน: เข้าใจกลไกตลาดและผลกระทบจากคู่แข่งได้ดีกว่าการดูแค่รีพอร์ตหน้าเดียว
ข้อจำกัดที่ควรพิจารณา (Considerations)
- ต้องการความสมบูรณ์ของข้อมูล: หากข้อมูลย้อนหลังไม่เพียงพอหรือขาดความต่อเนื่อง โมเดลจะขาดความแม่นยำ
- ความซับซ้อนเชิงเทคนิค: ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญที่มีความรู้ด้านสถิติและดาต้าในการสร้างและตีความโมเดล
- Multicollinearity: ในบางครั้งตัวแปรอาจมีความสัมพันธ์กันเอง (เช่น ยิงแอดพร้อมกับจัดโปรโมชัน) ทำให้ต้องใช้เทคนิคขั้นสูงในการแยกผลกระทบออกจากกัน
- การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: ตลาดเปลี่ยนเร็ว ข้อมูลเก่าอาจใช้ไม่ได้กับสถานการณ์ใหม่ จึงต้องมีการ Calibrate โมเดลอยู่เสมอ
สรุป
ในยุคที่ข้อมูลกระจัดกระจายและการติดตามผลแบบรายบุคคลถูกปิดกั้น การยึดติดกับวิธีการวัดผลแบบเดิมอาจทำให้ธุรกิจของคุณหลงทางและสูญเสียโอกาสในการทำกำไร การนำ Marketing Mix Modeling (MMM) มาปรับใช้ จึงไม่ใช่แค่ทางเลือก แต่เป็นมาตรฐานใหม่ ของการทำธุรกิจที่ต้องการความแม่นยำและโปร่งใส
หัวใจสำคัญไม่ได้อยู่ที่การมีข้อมูลจำนวนมาก แต่อยู่ที่การรู้วิธีอ่านและใช้ ข้อมูลเหล่านั้นเพื่อขับเคลื่อนยอดขายให้เติบโตอย่างยั่งยืน การบริหารจัดการ Ads Services ให้มีประสิทธิภาพสูงสุดในอนาคต จึงต้องอาศัยเทคโนโลยีและการวิเคราะห์ที่ลึกซึ้งจาก Digital Marketing Agency ที่เข้าใจโครงสร้างธุรกิจของคุณอย่างแท้จริง เลิกปล่อยให้งบประมาณการตลาดละลายหายไปกับสถิติที่หลอกตา เปลี่ยนการลงทุนให้เป็นผลกำไรที่พิสูจน์ได้ด้วยวิทยาศาสตร์ข้อมูล ติดต่อ Convert Cake เพื่อรับคำปรึกษาเชิงลึกและร่วมวางรากฐานกลยุทธ์ Marketing Mix Modeling (MMM) เพื่อสเกลธุรกิจของคุณให้ก้าวกระโดดในปีนี้ได้เลย
FAQ
1. ต้องมีงบโฆษณา (Ads Services) เยอะแค่ไหนถึงควรทำ MMM?
จริง ๆ ไม่ได้กำหนดขั้นต่ำ แต่จะคุ้มค่าเหนื่อยที่สุดเมื่อคุณเริ่มใช้เงินโฆษณาหลายช่องทาง (เช่น Facebook พร้อมกับ TikTok และ Google) จนเริ่มแยกไม่ออกว่ายอดขายที่ได้มาจริง ๆ มาจากแอดตัวไหนกันแน่ ถ้าคุณใช้งบหลักแสนต่อเดือนขึ้นไป การทำ MMM จะช่วยประหยัดเงินที่ลงไปแล้วเสียเปล่าได้มหาศาล
2. แตกต่างจากการดู Dashboard หรือ Google Analytics (GA4) อย่างไร?
Dashboard บอกแค่เกิดอะไรขึ้นบ้าง (เช่น เมื่อวานคนคลิกกี่คน) แต่ MMM บอกว่า ทำไมมันถึงเกิดขึ้น MMM จะคำนวณปัจจัยภายนอกอย่าง คู่แข่งลดราคา, ฝนตก, หรือช่วงเงินเดือนออก เข้าไปด้วย เพื่อให้เห็นว่ายอดขายที่เพิ่มขึ้นมาจากฝีมือ Ads Services จริง ๆ เท่าไหร่กันแน่ ไม่ใช่แค่การนับยอดคลิกเฉย ๆ
3. ถ้าข้อมูลย้อนหลังไม่ครบ 1 ปี ยังทำได้ไหม?
ทำได้ แต่ความแม่นยำจะลดลง แนะนำว่าขั้นต่ำควรมีข้อมูลย้อนหลังอย่างน้อย 6 เดือน (180 วัน) เพื่อให้โมเดลเห็นความเปลี่ยนแปลงของยอดขายในแต่ละช่วงเวลา แต่ถ้ามีครบ 1 ปีจะดีที่สุด เพราะโมเดลจะเข้าใจฤดูกาล (Seasonality) ของธุรกิจคุณได้ขาดกระจุย
4. ผลลัพธ์จาก MMM เอาไปใช้จริงในแง่ไหนได้บ้าง?
ที่ใช้กันบ่อยที่สุดคือการทำ Budget Re-allocation หรือการโยกงบ เช่น โมเดลอาจจะบอกว่าเลิกอัดเงินใน Facebook เพิ่มได้แล้วเพราะมันอิ่มตัว ให้โยกงบ 20% ไปลง TikTok แทน ยอดรวมจะโตขึ้นอีก 15% ช่วยให้คุณวางแผนการใช้เงินโฆษณาได้คมกว่าเดิมเยอะ
5. ต้องใช้ทีมงานเก่งสถิติระดับ Data Scientist เลยไหมถึงจะทำได้?
ขั้นตอนการสร้างโมเดลค่อนข้างซับซ้อน ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญด้านดาต้าและสถิติในการปรับจูน (Calibrate) เพื่อไม่ให้ค่าเพี้ยน นี่จึงเป็นเหตุผลที่ธุรกิจส่วนใหญ่นิยมใช้บริการจาก Digital Marketing Agency ที่มีทีมเฉพาะทางเข้ามาจัดการให้ เพื่อให้ได้ข้อสรุปที่แม่นยำและเอาไปใช้งานได้จริงทันที
Related Blogs
จ้างยิงแอด ที่ไหนดีให้ยอดปัง เจาะเทคนิคการยิงแอดให้ตรงกลุ่มเป้าหมายด้วยระบบมืออาชีพ
UI คืออะไร? เจาะลึกกลยุทธ์ออกแบบ User Interface ที่เปลี่ยนผู้เข้าชมให้เป็นยอดขาย
