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

 

Life Stage ช่วงเวลาของชีวิต

Standard

มันจะมีอยู่ทฤษฎีนึงเค้าบอกว่า คนเราแต่ละคนจะมีช่วงเวลาของชีวิตที่แตกต่างกัน หรือที่ภาษาอังกฤษ เรียกว่า Life Stage เช่น เรียนจบ ทำงาน แต่งงาน ซื้อบ้าน ไปเรียนต่อ มีลูกคนแรก ฯลฯ ถ้า life stage แบบไทยๆก็อาจจะเป็นช่วงเบญจเพสที่มันแรงเหลือเกิน อันนี้ก็เป็นตัวอย่าง life stage

updated-le-graphic-2017.png
(ขอบคุณรูปจาก: https://cardinalatwork.stanford.edu/benefits-rewards/health/change-your-benefits)

ซึ่งอันนี้อาจจะฟังอยู่ไกล๊ไกลเนอะ แต่เอาจริงๆเพื่อนเราหลายคนมาก ที่เลิกกับแฟนหลังจากไปเรียนต่อ จริงๆแล้วไม่ได้เลิกตอนไปเรียนต่อนะ เลิกตอนกลับไทยนี่แหละ… เพราะ life stage มันเปลี่ยนไง คนนึงไปเรียนจนจบโท กลับมาก็มีความคิดมุมมองใหม่ๆ มีเป้าหมายชีวิตอันใหม่ ขณะที่อีกคนก็ยังอยู่ที่เดิม อยู่จุดเดิมนิ…

เราก็เชื่อนะ ว่าคนที่ใช้มันจะมาในเวลาที่เหมาะสม ต่อให้คนที่ใช่ แต่เวลาไม่เหมาะสม life stage ยังไม่ใช่  แบบแม้อายุจะเยอะแล้ว แต่นิสัยเด๊กเด็ก… มันก็ยังไม่ใช่ไง หรือคนที่มันเคยใช่ มันก็อาจจะกลับมาไม่ใช่ก็ได้ เมื่อ life stage เปลี่ยนไป เช่นเดียวกับการทำ marketing ของที่ใช่ ก็ต้องมากับ life stage ที่ใช่ด้วย เพราะ different stage ย่อมมี different need

เช่น ช่วงวัยเรียน อยากได้งานที่ท้าทาย แฟนต้องดูแลดี มีความมุ้งมิ้ง  แต่ถ้ามาซักจะสามสิบเนี่ย คือไม่ต้องเอาความมุ้งมิ้งมาแล้วนะ มองหาพ่อของลูก คนที่พร้อมจะสร้างครอบครัวกับเรา อะไรแบบนี้เป็นต้น

ซึ่งเวลานักการตลาด Targeting ส่วนใหญ่เราจะ Target ตามอายุ มากกว่าที่จะ target ที่ life stage หลักๆแล้วก็เพราะมันง่ายกว่านั่นแหละ เราไม่มีข้อมูลนิว่าคนๆนี้เค้าอยู่ใน Life Stage ไหน จะแต่งงานหรือยัง หรืออะไรนิ.. แต่เราว่าอนาคตสิ่งนี้มันจะมีมามากขึ้นเพราะ Google และ Facebook เริ่มฉลาดขึ้น และจับอะไรพวกนี้ได้มากขึ้น

 

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?

Segmentation ในมุมมองของ Analytics

Standard

กาลครั้งหนึ่งเมื่อนานมาแล้วในคลาส Marketing 101 เราก็เคยเรียนเนอะ ว่ามันต้องมี Segmentation, Targeting, Positioning หรือที่แถวบ้านเรียกว่า STP (ใครจำไม่ได้ไปอ่านทบทวนตรงนี้โลด)

วันนี้จะมานำเสนอการที่เรามี Data มากมายพันล้านประการ แล้วชาว Analytics ทั้งหลาย จะเอา Data พวกนี้มาทำการ Segmentation ได้ยังไงค่ะ (ทั้งหมดนี้นั่งถอดรหัสดาวินชี่จากชีทอาจารย์วิชา customer analytics เป็นลายมือเขี่ยๆของเราเอง ดังนั้นขออภัยในความกากของลายมือมาก่อน ณ ที่นี้)

segmentation-analytics

โอเค เริ่มจากเรามาเข้าใจกันก่อนว่า Segmentation เราแบ่งตามอะไรได้บ้าง เช่น สมมุติเราเป็น KFC เราก็จะสามารถแบ่งได้อะไรประมาณนี้

  • Area เช่น กรุงเทพ / สิงคโปร์ (ที่แม่งชอบฉายโฆษณา Facebook ใส่เรามาก คืออยากกินวิงแซ่บ แต่เคเอฟซีสิงคโปร์ไม่ขาย)
  • Demographics เช่น เพศชาย อายุ 15-22 ปี / เพศหญิง อายุ 45 ปี แต่งงานมีบุตรแล้ว ฯลฯ
  • Behavior เช่น กินแต่ไก่กับเครื่องเคียง หรือ กินที่เป็นข้าวราดๆ
  • Revenue ว่าเราได้เงินจากลูกค้าคนๆนี้เท่าไหร่กันนะ

ในสมัยก่อนหรือแม่ค้าไก่ทอดหน้าปากซอย ข้อมูลพวกนี้มันก็ไม่มีใช่มะ มันก็เริ่มจาก Gut feeling หรือแม่ค้าก็คิดว่า เออ ทาร์เกทเราน่าจะเป็นคนทำงาน รีบไปทำงาน ดังนั้นเลยซื้อใส่ถุงไป แล้วก็ทดลองไป ฯลฯ

ต่อมาเราก็มีสิ่งที่เรียกว่า Marketing Research (ไปอ่านเพิ่มเติมตรงนี้เลย) ซึ่งตรงนี้เราสามารถใช้ทั้ง Qualitative และ Quantitative นั่นแหละ กรณีที่ไร้ซึ่งไอเดียใดๆ เราก็ยังแนะนำให้ทำกรุ๊ปก่อนนะ แต่เราว่าทำเป็นแบบสอบถามเดินตามบ้านจะได้ข้อมูลที่ลึกกว่าแล้วเอามารันทางสถิติได้มากกว่า หลักๆของการมาถึงจุดนี้คือ มีข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า เป็นกลุ่ม 

แล้วโลกเราก็มาถึงยุคดิจิตอล ที่เราไปซื้อ KFC ด้วยบัตร CRC แล้วมันให้เราลงทะเบียนไว้ ซึ่งทีนี้มันก็จะมีข้อมูลเกี่ยวกับเราแล้ว เช่น อายุ / เพศ / อีเมล / เบอร์โทร แล้วมันก็รู้อีกว่า เรากินอะไร บ่อยแค่ไหน (โอ้ย หลอนเนอะ) โดย requirement หลักๆของการมาถึงจุดนี้คือ มีข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า เป็นรายบุคคล

 

whatsapp-image-2017-05-19-at-14-45-58.jpeg

ทีนี้ชาว Data Analytics ก็สามารถเอาข้อมูลตรงนี้มาทำ Segmentation ได้เช่นกัน โดยแบ่งคร่าวๆ ได้สองอย่าง (ตามที่อ.เค้าเรียกอะนะ) ว่า

  • Need-based Segmentation แต่เราอยากเรียกมันว่า Behavior-based มากกว่า ว่ามันมีพฤติกรรมแบบใด แล้วมันจึงเหมาะกับ Product แบบใด
  • Value-based Segmentation แต่เราอยากเรียกมันว่า Revenue-based มากกว่า เพราะมันมาจากว่าเราคิดว่าจะได้เงินเท่าไหร่ (เราไม่ชอบการเรียกมันว่า Value เพราะ Value มันสามารถเป็นได้มากกว่าเงิน แต่ตรงนี้คือคิดด้วยเงินล้วนๆ) โดยเอามาคิดว่าเราควรจะทำ campaign กับคนกลุ่มๆนี้ไหม
    • เราจะดูจากสามสิ่งคือ RFM แล้วแตกมันออกเป็น 5*5*5 = 125 กลุ่ม
      • R = Recency ซื้อครั้งล่าสุดเมื่อไหร่ คะแนน 1 -5
      • F = Frequency ซื้อบ่อยแค่ไหน คะแนน 1 -5
      • M = Monetary Value ซื้อเท่าไหร่ คะแนน 1 -5
    • ในแต่ละ กลุ่ม combination นั้น เราก็จะมาดูว่า ปกติแล้วมัน response campaign เรามั้ย โดยคิดจาก avg. ของแต่ละกลุ่ม ใน 125 กลุ่ม
    • จากนั้นเราจะส่ง campaign ไปหาคนที่ response rate ของเรา มากกว่า [cost of promo per 1 cust / average profit from promo] เพราะว่ามันเป็น break-even ของเราพอดี

อันนี้ก็เป็นวิธี 2 วิธีคร่าวๆที่เราน่าจะใช้การ Analytics เข้ามาช่วยในสาย marketing ได้ แต่ว่าเรามองว่ามันก็คงมีอีกหลายๆวิธี หรือพลิกแพลงอันนี้ได้เช่นกัน ซึ่งปัจจุบันการใช้พวกนี้ ส่วนใหญ่แล้วจะเป็น Credit card, Banks, Insurance ซะส่วนมาก เพราะเค้าจะมีดาต้าละเอี๊ยดละเอียด แต่ด้วยความที่เราเก็บดาต้าได้มากขึ้น เราก็คิดว่า industry อื่นๆก็ควรจะลองมองมาดูเหมือนกันนะคะ 🙂

ปล. อย่าลืมไปช่วย like & Share Facebook เราด้วยนะคะ https://www.facebook.com/snoopymarketer/

 

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/

Business Model Canvas คืออะไร?

Standard

หลายๆคนอาจจะพูดถึง start-up และอยากทำ start-up แต่ก่อนที่เราจะเริ่มธุรกิจอะไรซักอย่าง เราควรจะวางแผนก่อน นอกจากโมเดลดั้งเดิม เช่น SWOT, PESTEL ฯลฯ แล้ว เราว่าอันนี้มันน่าสนใจมากเลย มันเรียกว่า Business Model Canvas โดย Alex Osterwalder

business-model-canvas.jpg

หลักๆคือมันเป็นการวาดออกมา ว่าไอ่ธุรกิจที่เราจะทำเนี่ย มันทำเงินได้ยังไง มีค่าใช้จ่ายอะไรบ้าง แล้วทำไมลูกค้าถึงซื้อ ซื้อยังไง ในอีกทางหนึ่งไอ่ที่เราขายจะมาจากไหน มายังไง? ฯลฯ ซึ่งการวาดออกมาจะทำให้เรามองเห็นภาพรวมมากๆ

ลองไปดูรายละเอียดในวีดีโอ

วีดีโอแบบยาวกว่าหน่อย

วีดีโอแบบยาวมาก (เผื่อใครว่างและนอนไม่หลับ)

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 🙂