เริ่มทำ Google SEM สำหรับมือใหม่

Standard

Google SEM ก็เป็นอีกช่องทางหลักๆ ที่คนจะคิดถึงเมื่อทำ Online Marketing อีกช่องทางหนึ่ง ความสำคัญหลักๆของ Google SEM (และ SEO ด้วย) คือมันเป็นช่องทางที่ high intent แบบคนสนใจแล้ว ถึงจะมาค้นหาผ่านกูเกิ้ล ไม่เหมือนช่องทางอื่นๆ ที่เราแสดงโฆษณาไป แต่เค้าอาจจะยังไม่ได้สนใจ (อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ SEO vs SEM ตรงนี้จ้า)

หลักการทำงานของ Google ก็คือ มันจะให้คน bid แข่งกันสำหรับ Keyword แล้วเอาโฆษณาที่ดีที่สุดออกมาแสดงให้คนที่เสิชเห็น

sem1

ในการเลือกโฆษณาที่ดีที่สุด ที่จะแสดงให้คนดู มันมาจากส่วนประกอบหลักๆสองส่วนคือ Quality Score (โฆษณาเราดีมั้ย) และ Max CPC (จำนวนเงินที่เรา bid หรือเรียกง่ายๆว่า เราเป็นสายเปย์แค่ไหน)

ในส่วนของ Quality Score ก็มาจากสามส่วน คือ
1) Click-through rate (CTR) – จากคนที่เห็นทั้งหมด มีคนกดเข้าไปดูกี่ %
2) Relevancy – โฆษณานี้ตรงกับ Keyword มากน้อยแค่ไหน
3) Landing Page – ว่าไอ่ลิ้งที่กดไปนั้น มันดีย์มั้ย หรือกดไปเจอหน้าเว็บว่างเปล่างี้sem2

สำหรับโครงสร้างของ SEM นั้นก็คล้ายๆกับ Facebook ที่มีสามระดับ อันนี้ก็เช่นกัน คือ เป็น Campaign > Ad group > Keywords + Adssem4

สำหรับในส่วนของ Keyword นั้น อาจจะไม่ได้จำเป็นต้องตรงกับ คำที่คนใช้ Search (search terms) เป๊ะๆ แล้วแต่การตั้งค่าของเรา โดยจะมีการจับโดยหลายระดับ ที่ Google บอกตามต่อไปนี้   sem5(ดูเพิ่มเติมที่: https://support.google.com/adwords/answer/2497836?hl=en)

ถ้าเกิดเราไม่มีไอเดีย ว่าจะเอา Keyword มาจากไหน Google ก็ยังช่วยเราได้ โดยมีสิ่งที่เรียกว่า Keyword Planner เมื่อเข้าไปจะเป็นแบบนี้ แสดงคีย์เวิดที่เกี่ยวข้องกันให้เราดู

sem6

ต่อมาในส่วนของ Ad text หรือโฆษณา โดยรวมแล้วเราควรจะใส่ทั้ง สิ่งที่ลูกค้าต้องการ (หรือพูดง่ายๆว่าเค้าหาอะไร) + สิ่งที่เราขาย (เช่น ชื่อเว็บเรา ขายของคุณภาพดี ฯลฯ) ซึ่งก็มันไม่มีกฏอะไรตายตัวมาก และก็แนะนำให้ใส่อย่างน้อย 2-3 ชุด เผื่อไว้ให้กูเกิ้ลช่วยเลือกsem7

นอกจากตัว AdText แล้ว เรายังสามารถเพิ่มออฟชั่นเสริมต่างๆ เช่น Callout / sitelinks และอื่นๆอีกมากได้ โดย Google เรียกเจ้าสิ่งนี้ว่า Ad Extensionssem8

 

สุดท้ายนี้ก็มีข้อห้ามสำหรับ โฆษณา Google SEM หลักๆประมาณว่าห้ามแสปม ห้ามขายของผิดกฏหมาย อะไรประมาณนี้ ลองดูรายละเอียดเต็มๆได้ที่ https://support.google.com/adwordspolicy/answer/6008942?hl=en 

สำหรับวิธีการสร้างโฆษณานั้น ก็คือเข้าไปที่ https://adwords.google.com/ แล้วสร้างได้เลยค่ะ 🙂sem9

 

เริ่มทำ Facebook Ad สำหรับมือใหม่

Standard

Facebook Ads ก็เป็น Channel หลักๆ ของ Online Marketing เลยแหละ วันนี้เลยจะมาทำ Tutorial Step-by-step ของการทำ Facebook Ads ให้กันนะคะ

ก่อนอื่นเลยเราต้องเข้าใจ Structure ของ Facebook Ads ก่อน นั่นคือมันจะแบ่งเป็น 3 Level อันได้แก่ Campaign / Adset / Ad ซึ่งในแต่ละเลเวล มันก็มีการตั้งค่าที่แตกต่างกันไป เช่น อยากตั้ง schedule ปิดโฆษณา ก็จะต้องไปตั้งในระดับ AdSet นะ หรือถ้าจะเปลี่ยนรูปภาพโฆษณา ต้องไปแก้ในระดับ Ad นะ

โดยใน 1  Campaign มีได้หลาย Adset แต่ 1 Adset อยู่ได้ใน 1 Campaign เท่านั้น เช่นเดียวกับระดับ Ad โดย 1 Adset จะมีได้หลาย Ad แต่ 1 Ad จะอยู่ได้ใน Adset เดียวเท่านั้น

fb1

ก่อนจะสร้างมันจะมี requirement หลักๆ อยู่ 2 ข้อ คือ
– Credit Card สำหรับแอคเค้าบ้านๆ ที่ไม่ได้ทำสัญญายิ่งใหญ่กับเฟสบุ้ค เราก็ใช้เครดิตการ์ดในการจ่ายเงินได้เลย ดังนั้นเราควรจะมีเครดิตการ์ดค่ะ
– Facebook Page คือเพจสำหรับใส่คอนเท้นที่เราจะโปรโมทนั่นเองค่ะ ซึ่งก็ควรจะมีอยู่แล้วเนอะ

สำหรับการเริ่มสร้าง ก็เข้าไปที่  https://web.facebook.com/ads/manager เลย

1) Campaign Level

ในส่วนนี้เราก็จะเลือก Ad Objective ว่าหลักๆแล้วเราอยากได้เป้าหมายเป็นอะไรคะ เช่น Brand Awareness หรือในรูปคือ เราอยากได้ Traffic เข้าไปในเว็บไซต์เรามากขึ้น

fb2

ซึ่ง Objective นี้ก็จะ limit ของ Ad Placement (ว่าแอดจะไปโผล่ตรงไหนบ้าง เช่น ถ้าเราเลือก Mobile App Install มันก็ไม่ควรโผล่ใน desktop) และ Ad Format ดังนั้นไม่ต้องตกใจนะคะ ถ้าเกิดออฟชั่นบางอันแตกต่างจากอันนี้

2) AdSet Level

มองง่ายๆคือการตั้งค่าหลังบ้านเรา ว่ามันควรจะไปโผล่ที่ไหน โผล่ยังไง ใช้เงินเท่าไหร่ แต่ส่วนนี้คนที่เห็นโฆษณาเราจะไม่มีวันรู้

2.1 เลือกเพิ่มเติมจาก Objective เช่น ถ้าเราเลือก Traffic เราจะเอา Traffic ไปลงตรงไหน
2.2 เลือก Target Audience หลักๆคือ Demographic + detailed targeting
– มี custom audience (เช่น คนไลค์เพจ หรือ ฐานข้อมูลเบอร์โทรลูกค้า ก็สามารถอัพลงไปได้)
– Location ว่าอยู่ส่วนใดของโลก
– อายุ
– เพศ
– Detailed Targeting: Interest / behavior เช่น สนใจเรื่องรถ สนใจเรื่องชอปปิ้งออนไลน์
fb3
2.3 Placement ว่ามันจะไปโผล่ส่วนไหนของ Facebook และ Instragram บ้าง
2.4 Budget & Schedule และ Bid ว่าเรามีเงินจะลงเท่าไหร่ต่อวัน จะลงวันไหนถึงวันไหน และราคาที่เราพร้อมจะจ่ายfb4

3) Ad Level

หลักๆก็คือ โฆษณาเราหน้าตาจะเป็นยังไง ตอนโผล่ไปให้คนเห็น เช่น เป็น Carousel หรือเป็น Single Ads มีรูปกี่อัน รูปอะไรบ้าง เขียนข้อความว่าอะไรบ้าง ประมาณนี้ สำหรับรายละเอียด และ spec ต่างๆ สามารถเข้าไปดูได้ที่ตรงนี้เลยค่ะ Facebook Ads Guide

fb5

ซึ่ง Facebook Ads ก็กดตามนี้ เราก็จะมี โฆษณาบนเฟสบุ้คเก๋ๆไปแล้วค่ะ

แต่ทั้งนี้ทั้งนั้น มี กฏข้อหนึ่งที่สำคัญมากสำหรับการโฆษณาบนเฟสบุ้ค นั่นคือ 20% Text Rule แปลว่า ในรูปที่เราใส่นั้น ห้ามมีตัวอักษรเกิน 20% โดยเช็คตรงนี้ก็ได้  https://www.facebook.com/ads/tools/text_overlay

ถ้าอยากเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Facebook Ads สามารถเข้าไปอ่าน และเรียน (ฟรี) ได้ที่ Facebook Blueprint ตามลิ้งค์นี้เลยจ้า https://www.facebook.com/blueprint

E-commerce คือ Money Game

Standard

เราเชื่อมาตลอดตั้งแต่วันที่ก้าวเข้ามาทำงาน e-commerce จนถึงปัจจุบัน ว่าธุรกิจ e-commerce มันคือ Money Game หรือแปลง่ายๆว่า ใครมีเงิน คนนั้นก็ชนะ!!!

คือเราก็เชื่อนะเว่ยว่า Marketing Strategy / Branding / xxx มันก็ช่วยแหละ แต่สุดท้ายตัวที่ตัดสินว่าใครจะชนะ ใครจะประสบความสำเร็จในตลาดนี้ มันคือ ใครมีเงินมากที่สุดนั่นเอง

เหตุผลหลักๆที่มันเป็นเช่นนี้น่ะหรอ เราพอจะสันนิษฐานได้ดังนั้น

  1. Management / Founder ของบริษัท e-commerce ล้วนแต่มองปลายทางเป็น Sales / Revenue หรือ IPO (ออกขายหุ้น) ซึ่งนั่นเองทำให้ e-commerce ทุกเจ้า ล้วนมี KPI ที่เป็นตัวเลขชัดเจนมากๆ เช่น อยากได้ ROI (Return on Investment) เท่านี้นะ, CPI (Cost per Install) เท่านี้นะ ฯลฯ ซึ่งพอ KPI มันมาแบบนี้ มันเลยไม่ค่อยมีใครให้ความสำคัญกับ branding อะไรเท่าไหร่ เพราะมันเปลี่ยนกลับมาเป็นตัวเลข KPI ได้ไม่ชัด เท่าการอัดเงินลง Facebook / Google
  2. Everything is tracked คือทุกสิ่งอย่างสามารถแทรกได้ ทั้ง Google Analytics, App Analytics, Facebook Ads Manager, Google SEM ดังนั้นเราเลยจะมีตัวเลขที่ชัดเจน จากการทำ conversion campaign มากกว่าการเห็นตัวเลข Branding ที่ไม่มีใครรู้ว่ายังไง
  3. BURN BABY, BURN ทุกคนมีเงิน Funding  ในการ burn ค่อนข้างสูง ถ้าถามเรา เราว่ามัน over-hyped เล็กๆ แต่มันก็เวิ้คไง แล้วทุกคนก็ Go online กันหมด เลยมีเงินทุนที่พร้อมจะมาเบิร์น เบบี้เบิร์นค่อนข้างมาก มันมีอยู่หลายจุดนะ ที่จริงๆแล้วเป้าหมายของเราคือการใช้เงินให้หมด
  4. Platform หน้าเงิน กับการ Bidding คือเราว่า Google ฉลาดมาก ที่ออกแบบระบบการขายโฆษณาออนไลน์ด้วยการ Bid คือใครให้เงินเยอะ ก็ได้โฆษณาไป ซึ่งโอเค มันเลยทำให้คนพร้อมจะ competitive มากขึ้น ต่างจากการซื้อแบบเดิมๆ ที่เป็นราคาตายตัวไปแล้ว ทีนี้คนซื้อทำไงล่ะคะ มีเงินมาเบิร์นจากข้อสาม ก็เบิร์นและ bid กันเข้าไป ดังนั้นถ้าคุณไม่มีเงิน คุณจะไม่มีทาง bid สู้อีบ้าในข้อสามได้เลย
  5. และสุดท้าย เลยกลายเป็นการ bid on people too เราว่า average time ของคนที่อยู่ใน job ของ e-commerce มันสั้นมาก การที่เราอยู่บริษัทนึงที่เราคิดว่าสั้นมากนะ กลายเป็นคำว่า ก็อยู่นานเหมือนกันนะ ของ industry นี้กันไป เพราะว่าบริษัทเริ่มมีการ bid on people แบบ โอ้ย ที่นี่ให้เยอะกว่า ที่โน่นให้เยอะกว่า คนเลยย้ายงานก็เยอะ อีกส่วนนึงคืองานมันค่อนข้างวนเวียนและซ้ำซาก แม้ว่า learning curve แรกๆจะสูง แต่หลังจากที่ทุกอย่างแม่งลงตัวแล้ว มันก็จะเบื่อๆไป… ทีนี้พอเจอแบบนี้เข้า มันเลยเป็น vicious cycle ของการที่ “เท” ทุกอย่างวนกันไป

เพื่อนๆพี่ๆน้องๆคิดว่าไงกันบ้างคะ?

Customer Lifetime Value (CLV) คืออะไร

Standard

ในโลกของ marketing analytics มันมีสิ่งหนึ่งที่เรียกว่า Customer Lifetime Value  หรือ CLV โดยที่เค้าจะคิดว่า หนึ่งชั่วชีวิตของคุณลูกค้า(ผู้น่ารัก) ของเราเนี่ย เค้าทำเงินให้เรากี่บาทนะ แล้วเราจะต้องใช้เงินไปกับเค้ากี่บาทนะ มันคุ้มไหมที่จะยังคงรักษา หรือพยายามดึงดูดให้เค้าใช้ผลิตภัณฑ์ของเรามากขึ้น

สำหรับใน industry บาง industry ที่เรามีข้อมูลมากมายมหาศาล เช่น โรงแรม สายการบิน หรือเครือข่ายโทรศัพท์ เราสามารถสร้าง model ที่ว่านี่ขึ้นมาเพื่อประเมินลูกค้าแต่ละคนได้ (พีคสำหรับนักการตลาด และ หลอนสำหรับลูกค้าจริงๆแหละ)

ซึ่งเราสามารถคำนวนจากข้อมูลเหล่านี้

  • Margin – จำนวนกำไรที่เราจะได้จากลูกค้าคนๆนี้ โดยอาจจะคิดได้จาก
    • Revenue – Cost
      • Revenue – จำนวนเงินที่เราน่าจะได้จากลูกค้าคนๆนี้ ในแต่ละปี เช่น ค่าโทรศัพท์รายปี
      • Cost – ค่าใช้จ่ายที่เราจะใช้ไปกับลูกค้าคนๆนี้ ในแต่ละปี เช่น ค่าติดตั้งเสา หรือค่าบำรุงรักษา เฉลี่ยมาแล้วต่อคน หรือ ค่าการตลาด ฯลฯ
    • % Margin หรือจะ คิดเป็น % ออกมา ว่าเราจะกำไรจากคนนี้เท่าไหร่
  • Retention โดยมากจะคำนวนมาเป็น % ว่าคนๆนี้มีความน่าจะเป็นที่จะเลิกใช้เราแค่ไหน เอามาคูณกับไอ่ข้อแรก
  • Time หรือจำนวนปีทั้งหมดที่เค้าจะอยู่กับเรา หรืออาจจะเป็นต่อไปเรื่อยๆไม่มีกำหนดก็ได้
  • Interest rate หรือ Discount Rate เอาไว้ให้พวกเด็กไฟแน้นซ์เค้าคำนวนมูลค่าของเงินในปัจจุบัน เช่น ถ้าเราจะได้ 1000 บาทในอีก 10 ปี กับตอนนี้ ตอนนี้มันก็ดีกว่าใช่มะ เค้าเลยมีทฤษฏีที่บอกว่า งั้นเราลองคำนวนกัน ว่าไอ่ 1000 บาทในอีก 10 ปี มีค่าเท่าไหร่ในตอนนี้? โดนคิดจากอัตราดอกเบี้ยนี่แหละ ช่างสูตรมันเหอะ เอาเป็นว่าเรามีให้เด็กไฟแน้นเค้าคิดให้เรา 555 (หรือให้คอมมันคิดให้เรา)

อันข้างล่างนี้เป็น infographic ที่ยืมเค้ามาแปะ รวมๆแล้วคือจะคิดมันยังไงนั่นแหละ 🙂

ltv.png

Credit รูปภาพ: https://blog.kissmetrics.com/how-to-calculate-lifetime-value/

Marketing Research vs. Data Analytics

Standard

ในงาน Marketing Research กับงาน Marketing Analytics นั้น จริงจะว่ามันคล้ายกันมากก็ได้ หรือจะมองว่ามันโคตรแตกต่างกันก็ได้ ในส่วนของความแตกต่าง หลักๆแล้วมันก็คือ แหล่งที่มาของข้อมูลแหละ ถ้าเป็นสาย Digital Analytics ก็มีพวกข้อมูลจาก Google Analytics หรือ tracking tools อื่นๆ ขณะที่สาย Marketing Research ก็จะได้ข้อมูลจากการทำ Primary Research เช่น Focus Group หรือ Questionnaire มากมาย

ท่ามกลางความแตกต่างเหล่านั้น จากประสบการณ์เราว่ามันก็มีคอนเซปหลักๆที่ประยุกต์ใช้ด้วยกันได้ทั้งคู่นะ

Focus at Objective

ก่อนที่เราจะทำ รีเสิช หรือดึงดาต้ามาอ่านจาก Google Analytics สิ่งที่สำคัญที่สุดคือ คำถามที่เราจะตั้ง ว่า “เราอยากรู้อะไรกันแน่” มันคือสิ่งแรกที่เราควรจะมี ก่อนที่จะเข้าไปหาดาต้า เพราะไม่งั้นแล้วหาไปหามา หลงทางจ้าาาาา…

การปักหมุด objectives ไว้สำคัญมาก เพราะมันคือเหตุผลที่ว่าทำไมเราถึงต้องทำ research / analysis อันนี้  แล้วเราก็ค่อยขุดๆๆๆๆ หา assumption หาหลักฐาน หาอะไรสนับสนุน เพื่อที่จะตอบโจทย์มัน เพราะสิ่งหลักๆแล้วคือ เวลาเราเจอดาต้า บู้ม เรากลายเป็นโกโก้ครั้นช์ค่ะ ถ้าสายรีเสิชเจอคำถามไป 60 ข้อ “หนูนี่ไม่รู้จะเลือกอ่านอะไรก่อนเลยค่ะ” ส่วนถ้าสายดิจิตอล เข้า Google Analytics ไปเจอเป็นหมื่นสิ่ง (ซึ่งไม่รู้ set-up tag ถูกมั้ยอีกต่างหาก) “หนูนี่ก็มึนไปเลยค่ะ”

 

Data Analysis

หลังจากได้ดาต้าแล้ว สิ่งหลักๆที่เราใช้ในการวิเคราะห์ดาต้า ถ้าเป็นสายรีเสิช จะเรียกมันว่า “banner” และ “dummy” (ซึ่งบอกตรงๆใช้เวลาประมาณสองเดือน ในการเข้าใจว่ามันคืออะไร) แต่ถ้าเป็นสาย Digital / Analytics จะเรียกมันว่า “metrics” กับ “dimensions” ว่าแต่มันคืออะไรล่ะ?

เริ่มจากศัพท์แสงของสายรีเสิช

  • Dummy – มันคือตารางเปล่าๆ ตารางปลอมๆ ตามชื่อมันเลยค่ะ สิ่งนี้มันมีไว้ให้เรารู้ว่า เราต้องเอาแบบสอบถามข้อนี้ มา cross-tab กับข้อนี้นะ (คือเอาความถี่ในการกินขนม มาแตกดูตามกลุ่มย่อย เช่น แยกดูด้วยเพศ หรืออายุ) ลองดูตัวอย่างในรูปข้างล่างดู.. ซึ่งอีดัมมี่นี่ เรามีไว้เพื่อว่าเราจะได้ไปบริฟพวกพี่ๆ Programmer ที่เค้าจะรัน spss หรือโปรแกรมอะไรของเค้านั่นแหละ มาให้เรา (เพราะเราจะได้ไม่ต้องรันเอง)
    dummy.JPG
  • Banner – พูดตรงๆมันก็คือ “หัวตาราง” (ซึ่งตอนที่พี่เค้าสอนเรา ถึงกับหันไปมอง “นี่พี่ล้อหนูเล่นแน่ๆ หัวตารางคือไรคะ”) แต่นั่นแหละ มันคือคำอธิบายที่ชัดสุดล่ะ มันคืออีหัวของตารางเมื่อกี้นั่นแหละ ว่าเราจะเอาคอลัมน์อะไรใดๆบ้าง เหตุผลที่เราต้องทำอันนี้ไปให้เค้า เพราะว่าเค้าจะสามารถเซตโปรแกรมได้เลยว่า เออ ข้อ 1,2,7,8 แยก subgroup นี้นะ แล้วเค้าก็จะให้ดาต้าเรามาตามนั้น
    banner.JPG
    ประโยชน์อีกอย่างหนึ่งของอีแบนเนอร์นี่ คือการที่เราจะได้รู้ว่า เราจะเทียบ “sig” หรือ Significant Test ระหว่างกลุ่มไหนอะไรยังไง (เชื่อเหอะมันคือ common sense  แต่มันก็มีรายการรันผิดมาตลอดเวลา) รวมถึงเราสามารถเช็ค Base (หรือจำนวนคนตอบทั้งหมด) ได้ว่า เอ๊ะ ข้อนี้ผู้ชายควรตอบ 100 คน ทำไมมีแค่ 20 ล่ะ หรือ ข้อนี้ถามเฉพาะผู้หญิง ทำไมมีผู้ชายตอบมานะ
  • Sig (Significant Test) อันนี้ต้องย้อนกลับไป กาลครั้งหนึ่งนานมาแล้วในวิชา Stat ที่เราเคยเรียน H0 Null Hypothesis , H1 Alternate Hypothesis ว่ามันการเทียบระหว่าง population proportion, population mean, ฯลฯ แต่ช่างมันเหอะ 555 เราแพ้เลข เอาเป็นว่าเรารู้แค่ว่า ผลออกมาคือ “ในทางสถิติแล้ว ไอ่เลขที่เราเห็นว่ามันมากกว่าเนี่ย มันมากกว่าจริงๆ หรือมันมากกว่าเพราะอาจจะแค่สุ่มมาเจอนะ” ถ้ามันติด sig ก็แปลว่า มันควรจะมากกว่าจริงๆนี่แหละ
    ซึ่งค่าซิกนี้ มันจะขึ้นอยู่กับ ความแตกต่างของเลข และ Base (จำนวนคนตอบ) เพราะถ้าสมมุติมีคนตอบ 3 คน เราอาจจะไม่ค่อยมั่นใจในความซิกของเรามะ? (อ่านเพิ่มเติมเรื่องซิกที่นี่)

ไหนๆรู้จักสายรีเสิชแล้ว มารู้จักกับคำพูดที่ติดปากของสาย analytics ดีกว่า ซึ่งนั่นก็คือ metrics และ dimensions

  • Metrics – คือตัวเลข … เอาง่ายๆว่าเราอยากเห็นเลขอะไร เช่น จำนวน session (มีคนเข้าเว็บเรากี่ครั้ง) หรือ click หรือ revenue
  • Dimensions – คือ Category หรือถ้าพูดแบบรีเสิชเช่อ ก็คือแบนเนอร์นั่นแหละ เราแบ่งตามอะไร เช่น ชาย/หญิง คนที่เข้ามาจากทาง SEO /SEM / Facebook (หรือเรียกสั้นๆว่า channel) ฯลฯ

 

ดังนั้นถ้าเราจะมาเปรียบเทียบกันจริงๆ การเขียน dummy หรือ banner มันก็คือการหา dimensions ที่เราต้องการจะดูจากดาต้า และ metrics ก็คือค่าต่างๆที่เรารันลงไปในตาราง (และรันซิก) นั่นเอง และก็ย้อนกลับมาที่เดิมคือ ถ้าเรารู้ว่า objective เราคืออะไร เราก็จะสามารถบอก dimension / banner (กลุ่มย่อย) ที่เราอยากจะอ่าน และ metrics / คำถามที่เราอยากรู้ ได้นั่นเอง 🙂

 

Marketing 4. 0

Standard

วันก่อนค่ะ อ.มาเก็ตติ้งส่งเกรดมาพร้อมกับเลิฟโน้ตค่ะ พร้อมกับบอกว่า ฮัลโหลๆ ท่านพ่อทุกสถาบัน Phillip Kotler ได้ออกหนังสือเล่มใหม่ คือ marketing 4.0   หน้าตาก็ประมาณนี้

marketing4.0.jpg
(พอดีเราซื้อ Amazon Kindle มาประมาณ 360 บาท ไม่แน่ใจเหมือนกันว่าฉบับหนังสือเล่มๆ เค้าขายกันเท่าไหร่) คือมันก็แพงอ่ะนะ จากที่อ่านไป เราคิดว่ามันคือ “Extended Version ของ Marketing Management Textbook” คือจากคอนเซปเดิมๆ STP หรือ 4Ps ก็จะกลายเป็นว่า แทนที่บริษัทจะจัดคนเป็น Segmentation มันอาจจะกลายเป็น community แทน หรือ Product เดิมๆ ที่บริษัทออกแบบ จะกลายมาเป็น Co-creation ระหว่าง User และ Company แทน
แต่นอกจาก Extend concept เดิมๆแล้ว เราว่าเรื่องที่น่าสนใจก็มีประมาณนี้
1) เน้นย้ำความสำคัญของ Digital Media และ Interaction ของผู้บริโภคมากขึ้น
2) จาก AIDA (Awareness, Interest, Desire, Action) เป็น 5A แทน คือ Aware > Appeal > Ask > Act > Advocate
2) แนะนำ 2 metric ใหม่ ได้แก่ PAR (Purchase Action Ratio) และ BAR (Brand Advocacy Ratio) (จริงๆคอนเซปก็คือ Conversion rate และ % ว่าคุณจะเรคคอมเมนแบรนด์นี้หรือไม่?) และเทคนิคที่คุณควรจะใช้ เพื่อเพิ่มคะแนนเหล่านี้
3) Funnel  ไม่ใช่ Funnel อีกต่อไป แต่จะมี 4 รูปแบบหลักๆ ตาม 5A (ในข้อแรก) คือ Door Knob, Goldfish, Trumpet, และ Funnel (ความคอดของรูปแบบอาจจะไม่เหมือนกัน) ตามแต่ Industry โดยสังเกตได้จากค่า BAR
funnel.JPG
(รูปภาพจากหนังสือ Marketing 4.0)
4)  แต่ทั้งนี้แล้วจริงๆเราอยากได้แบบที่ 5 คือ “Bow Tie” มากกว่า (คือคอดตรง Ask)
5) และก็กลับไปย้ำความสำคัญของดิจิตอล เช่น Social Listening, Content marketing , Omnichannel ฯลฯ ที่อาจจะไม่ใหม่สำหรับคนทำโลกออนไลน์ แต่สำหรับคนทำออฟไลน์ หรือคนที่ยังคิดว่าออฟไลน์กับออนไลน์แยกกัน ควรอ่านค่า
สรุป ซื้อเหอะ เอามาประดับบารมีคู่กับ Marketing Management

ทำกราฟยังไงให้อ่านง่าย

Standard

ขอออกตัวก่อนว่ามีการบ้านต้องหาข้อมูล นี่คืออู้มาก แต่ว่าไม่ไหวแล้ว ต้องการการระบาย  คือตอนทำการบ้านเราก็จะต้องไปหาข้อมูลจากหลายๆที่ เช่น Consumer BarometereMarketer ซึ่งสิ่งที่เกิดขึ้นคือ เจอกราฟแบบที่มันน่าจะทำให้เล่าเรื่องได้ดีขึ้น หรือสื่อความหมายได้ดีขึ้น เพราะแบบเราเกลียดตาราง เกลียดเลขมาก ยิ่งทำงานไม่ทันแล้วเจองี้ สิ่งที่ทำคือ นั่งพล๊อตใหม่เลยจ้า จะได้อ่านง่าย

1. ถ้าจะเอาข้อมูลใส่ตารางดื้อๆ ช่วยกรุณา conditional format  อันนี้เอาไว้อ่านเองก็ดี เอาไว้ใส่พรีเซ้นก็ได้ (แต่ต้องดูให้มันไม่เลอะเทอะวุ่นวายนะ) ส่วนใหญ่เราจะชอบใช้สำหรับอ่านดาต้าให้เห็นภาพคร่าวก่อนๆ เพียงสามคลิ๊กเท่านั้น เลือกดาต้า แล้วก็เข้าไปกดใน excel ได้เลย เห็นมะ ภาพมาชัดเลยจ้าาาา

conditional_format.JPG(ข้อมูล Digital Consumer Index จาก Passport)

ข้อระวังของอันนี้มีแค่อันเดียว คือ ถ้าเราจะเลือกให้มันไฮไลท์เป็นแถวๆไป เราต้องค่อยๆทำทีละอัน (ไม่งั้นก็ record macro) แต่นั่นแหละ ถ้าลากทั้งแผงมันจะไปหมดเลย อาจจะไม่เห็นเทรนด์ได้เท่าที่ควร

2. หรือถ้าคิดไม่ออกจริงๆก็ Line Chart สำหรับข้อมูลที่เป็น time series และ Bar Chart สำหรับข้อมูลที่ไม่มีความเชื่อต่อ

line.JPG

แค่คลิกสองจึ๊ก LineGraph แบบสิ้นขึ้นก็ปรากฏ และเห็นภาพ เห็น trend ชัดกกว่าตารางด้านซ้ายอย่างชัดเจน ดังนั้น ก็ทำกราฟเถอะนะ สงสารมาร์เกทติ้งหน่อย เราไม่เก่งเลข ทำมาเป็นรูปให้เรานะๆ

อีกอันคือ กราบเลยนะ ขอร้องว่า ถ้าข้อมูลไม่ใช่ต่อเนื่องกัน (เช่น ไม่ใช่ตามเวลา) กรุณาอย่าใช้ Line Graph ให้เลี่ยงไปใช้ Bar แทน เช่น เพศชายกะเพศหญิง คือมึงไม่ได้มีอะไรตรงกลาง มึงจะเป็นเส้นเชื่อมกันไม่ได้!! ตรงกลางมึงคือกระเทยหรอออ!!!

noline.JPG

3. TreeMap กราฟที่ชาวบ้านไม่เคยได้ยิน แต่นางก็ใช้ง่ายอยู่ (และมีใน excel ด้วย)

ขอยกตัวอย่างละกัน ตอนนี้ทำงานเกี่ยวกับอาเซียน (เอ๊ะ มันเปิดยังวะ) อย่างเรื่อง Population เราลองพล็อตด้วยกราฟที่เค้าเรียกกันว่า TreeMap ซึ่งทางเทคนิคแล้ว เค้าเอาไว้พล็อตข้อมูลที่มี Hierarchical เยอะๆเช่น ระดับทวีป > ประเทศ > จังหวัด งี้.. แต่เรานู้ป 555 เอามาพล๊อตธรรมด๊าธรรมดานี่แหละ  เราว่ามันแสดงความแบ่งส่วนๆ Part-whole relationship ได้ดีเหมือนกัน (แอบดีกว่า Pie Chart) และเห็นภาพง่ายสุดดดดด ลองไปเล่นกันดูนะคะ

treemap.JPG

TreeMap จาก Excel

4. ถ้าคุณจะต้องมี Bar หลายอัน จากคำตอบข้อเดียวกัน และรวมกันได้ 100% กรุณาใช้ stacked bar นะคะ (อันนี้ Excel ก็มี)

โลกนี้ก็มีสิ่งประดิษฐ์ที่เรียกว่า stacked bar นะคะ ถ้ามันรวมกัน 100% โดยเฉพาะคำถาม SA (กรุณาเลือกคำตอบเดียว) และคำตอบมันเกี่ยวกัน เราว่ามันดีมากๆเลยถ้าจะรวมกันบน stacked bar อย่างตัวอย่างนี้ ที่เราดึงมาจาก Consumer Barometer โอ้ยดูทีคือ งง แล้วไงอ่ะ อันไหนเยอะกว่า แล้วเยอะกว่าน้อยกว่าไปไหน (ซ้ายมือ) โดยนางแยกให้เราเป็นสามกราฟ (อยากถามว่าแย่กเพื่อ) สิ่งที่ทำคือดาวน์โหลดแม่ง แล้วก็เอาไปทำกราฟใหม่ในเอ็กเซลเอามาโปะๆซะ และก็ค้นพบว่า มีหายไปเกือบ 20% ของ Philippines!!!!  และเห็นภาพชัดขึ้นว่า อ๋อ ที่คนสิงกาโปหายไปจากสมารทโฟน คือนางใช้สองอย่างพอๆกันนะ แค่ฟิลิปปินนี่ นางหายไปคอมพิวเตอร์และหายไปไหนไม่รู้เยอะกว่า

4.1 Stacked bar 2 ชั้นป่ะล่ะนาย

stackedbr.JPG

จากดาต้าข้อแรกอ่ะ คือเราก็อยากทำกราฟ ทีนี้เรารู้ว่ามันรวมกันได้เท่าไหร่ แต่มันมี ปัจจุบันกับอนาคต เลยลองทำโดยการ stack นี่แหละ และโปะมันลงไปสองชั้น (อันนี้ใช้ excel แปะทับโง่ๆเลย) โอเคยอมรับว่ามันแอบงง แต่ก็เป็นไอเดียเผื่อใครเจอดาต้าที่ต้องมองสองสามมุม

5. Scatter Plot

อันนี้เป็นอันที่เราไม่ค่อยใช้เท่าไหร่ ยอมรับเลย มันใช้กับ สองค่าที่เป็นเลข แต่ก็เอามาประยุกต์ได้ (อันนี้เราใช้ Tableau) ข้อดีของ tableau ที่ excel ทำให้เราไม่ได้ คือนางใส่ขนาดของ bubble ได้ด้วย ทำให้เราสามารถเห็นความยิ่งใหญ่ได้ อันนี้ก็พลอตสวยๆแหละเทอ ไม่ได้อะไรมาก แค่ก็ดูง่ายกว่าเลขๆ (ย้ำอีกรอบ เราเป็นมาเกทเต้ออ่อนเลขที่เสือกเรียนโทใช้เลข ฮืออ)

scatter

Hope this helps!!