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

 

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

SEO vs. SEM ต่างกันยังไง

Standard

SEM-SEO

SEO ย่อมาจาก Search Engine Optimization หรือแปลเป็นภาษาชาวบ้านว่า การทำเว็บไซต์ให้ติดอันดับ Google แบบไม่ได้จ่ายเงินให้ Google (จริงๆก็รวมไปถึง Bing, Yahoo และ Baidu ด้วยแหละ แต่หลักๆก็คือ Google)  ซึ่งทำได้ยากกว่าแบบจ่ายตังตรงๆ โดยจะขึ้นอันดับได้ มันก็เป็นความลับของ Google และแต่ละเว็บอ่ะนะ ว่าดูจากอะไร แต่หลักๆแล้ว ก็คือ “คุณภาพเว็บเราดี” ก็จะอยู่บน โดยอีคุณภาพเว็บนี่ หลักๆวัดมาจาก backlink (คือคนอื่นลิ้งกลับมาที่เราเยอะแค่ไหน) และข้อมูลพวก metadata (ที่เราใส่ไว้ในหน้าเว็บเพจ เช่น ชื่อเพจอะไร เรื่องนี้เกี่ยวกับอะไร) แต่หลังๆคนโกงเยอะ ก็เลยมีอะไรเยอะแยะไปหมด (อ่านเรื่องอื่นๆเกี่ยวกับ SEO ได้ที่นี่)

SEM ย่อมาจาก Search Engine Marketing หรือการทำการตลาดผ่านการเสิช หรือแปลเป็นภาษาชาวบ้านว่า เอาเงินไปจ่าย Google ให้เราขึ้นอันดับแรกซะ (เช่นเดียวกัน อันนี้ก็รวมถึงเว็บอื่นๆ เช่นกัน) ซึ่งการที่จะขึ้นอันดับได้ก็ขึ้นอยู่กับ 2 ปัจจัยหลักๆคือ CPC (Cost Per Click = จำนวนเงินที่จ่ายให้เค้า ต่อหนึ่งการคลิ๊ก) และ Quality Score (โฆษณาเราดีแค่ไหน โดยดูจาก 1 โฆษณาเรามีคนเห็นแล้วคลิ๊กเยอะแค่ไหน หรือเรียกเก๋ๆว่า CTR = Click Through Rate 2 โฆษณาเราเกี่ยวข้องกับคำที่เสิชมากน้อยแค่ไหน 3 หน้า Landing Page ที่คนคลิ๊กเข้าไปจากโฆษณาเรา และปัจจัยอื่นๆ)  สำหรับของ Google นั้น เราจะซื้อผ่านทางสิ่งที่เรียกว่า Adwords (อ่านเรื่องอื่นๆเกี่ยวกับ SEM ได้ที่นี่)

 

เปลี่ยนแล้วรวย! Holy Vision

Standard

มันเป็นคลิปที่เราเห็นแล้วร้อง โอ้ว มายก้อดดดดดดดดดดด

อ่ะ มาดูทีเซอร์กันก่อนนนนนน

อันบนเป็นแค่น้ำจิ้ม อันล่างนี่มันเจ๋งโค่ดๆ

เป็นการอธิบาย “Trend” และ “Insight” ได้ชัดสุดๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆ ระดับแปด รวมถึงเอาศัพท์ยากๆ เช่น consumer insight และ point of purchase มาพูดให้เป็นภาษาชาวบ้านง่ายๆได้ที่สุด

แต่ช้อตที่โดนที่สุด คือการที่เค้าถามซัก (หรือที่ภาษารีเสิชเก๋ๆเรียกว่า probe) หนุ่มแบงค์ว่า ทำไมถึงไม่เข้าไป  ซึ่งเวลาเราทำรีเสิช ก็ต้องสำเหนียกไว้ในสมองส่วนใน ว่า “เฮ้ย จริงๆแล้วไอ่ที่เค้าพูดมาอาจจะไม่ใช่ insight จริงๆก็ได้” หรือ “ไอ่ที่เค้าไม่พูด เพราะเค้าคิดอะไรอยู่หรือเปล่า”

อีกช้อตที่เราชอบมากกกกกกกก คือช้อตที่แกไปเดินตลาดอ่ะ จุดเริ่มต้นที่เราชอบมาร์เกทติ้งมากๆ คือเราค้นพบว่า เราชอบไปเดินตลาด ไม่ว่าจะเป็นตลาดสด ซุปเปอร์มาร์เก็ท หรือห้างพารากอน ชอบมากกกกก ชอบไปดูของที่เค้าขาย และชอบไปดูเวลาคนซื้อ กลับมาที่วีดีโอนี้ มันใช่มากๆ กับการเดินไปหา Insight กับที่คนเค้าใช้จริงๆ (หรืออย่างรีเสิชเราก็มีสิ่งที่เรียกว่า Ethnography หรือไปใช้ชีวิตอยู่กับชาวบ้านเพื่อศึกษาชีวิตชาวบ้าน)

แต่สิ่งที่สำคัญที่สุดคือ นอกจากจะไปหาถูกที่แล้ว คนที่ไปหา “มองเห็น” Insight จริงๆนั้นหรือเปล่า หรือว่าแค่มองเห็นข้างนอก

กรุณาตามตอนต่อไปได้ที่นี้ (เผื่อแอดมินขี้เกียจโพส)

ความดีงามล้านแปดของ Google Analytics (หรือที่แถวบ้านเรียกว่า GA)

Standard

google-analytics-logo.png

วันแรกที่เข้าทำงาน Online Marketing คือโง่มากกกกก (ปัจจุบันก็โง่อยู่แต่น้อยลงนิสนึง) ทุกคนบอกว่า “เริ่มที่ GA” นึกในใจว่า แปลให้กุหน่อยก่ะ GA คืออารายยยยยยย

แต่พอมาใช้แล้ว เฮ่ยมันดีงามประการฉะนี้ มิน่ามันถึงเป็นอะไรที่โค่ดฮ็อตฮิตที่หลายๆคนใช้กัน หน้าตาคร่างๆก็ประมาณนี้เอง

GA-preview

วิธีการทำงานของ GA คือ มันจะมีโค้ดๆนึง ให้เราไปแปะไว้ทุกหน้าของเว็บเรา แล้วทีนี้เวลาใครเข้าเว็บเรา มันก็จะเก็บ cookie ไว้ แล้วคอยยิงไปบอก GA ว่า คนเข้ากี่คน ทำอะไรบ้าง มาจากไหน ฯลฯ

หลักๆแล้ว สิ่งที่ GA สามารถบอกเราได้ แบ่งเป็น 5 หมวดใหญ่ๆ ตาม เมนู ดังนี้

GA-menu.JPG

1) Real time คือ Audience + Acquisition และ แต่เป็น  ณ ตอนนี้ของเว็บ ขณะที่อันอื่นๆจะเป็นช่วงเวลาตามที่เราเลือก เช่น เดือนนี้ เดือนที่แล้ว วันที่ xx ถึง xx

2) Audience = คนเข้ามาเป็นใคร เพศอะไร อายุประมาณไหน สนใจเรื่องอะไรเป็นพิเศษ (แต่มันก็ไม่เป๊ะเท่า Facebook เพราะมาจากการวิเคราะห์จากการเข้าเว้บ) หรือว่า มาจากประเทศไทย ใช้มือถือหรือคอม มือถือรุ่นอะไร browser อะไร

3) Acquisition = เข้ามาทางไหน เช่น เราโปรโมทผ่านทาง Facebook, Google, ฯลฯ เราก็อยากรู้ว่าช่องทางไหนมันเวิค ทางไหนไม่เวิคป่ะ ดูได้เลยจากตรงนี้ ซึ่งถ้าเป็น web e-commerce ก็จะดูได้ว่า ช่องทางไหนขายของได้เยอะสุด ฯลฯ

4) Behavior = เข้ามาเว็บเราแล้ว ทำอะไรบ้าง กดไปหน้าไหน อะไรยังไง

5) Conversions แปลว่า เค้าทำอะไรซักอย่างที่อยากให้ทำ เช่น อาจจะกดสมัครรับข่าวสาร หรือว่า ถ้าเป็นเว็บ e-commerce ก็เป็นคนที่ซื้อสินค้า ที่เพิ่มการตั้งค่าแล้วเราก็สามารถดูได้ว่า คนเค้าซื้อถ้ามาจากไหน หรือว่า ช่องทางไหนเป็น assisted (คนเข้าเว็บแต่ยังไม่ซื้อ) หรือ last click (คนเข้าเว็บแล้วซื้อเลย) มากกว่ากัน

ถ้าใครสนใจ Google Analytics แล้วรู้สึกว่า มันเจ๋งว่ะ อยากทำ อยากหาข้อมูลเพิ่มเติม แนะนำให้ไปลองดูสองอันนี้ คือ Digital Analytics Fundamentals และ Google Analytics Platform Principles ซึ่งเป็นหลักสูตรสำหรับสอบเพื่อได้ใบ GAIQ (Google Analytics Individual Certification) เอาไว้ประดับบารมีเกร๋ๆแบบนี้จ้า

GA-certificate