กลับไปบทความ
Analytics

Data Analytics: วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตัดสินใจได้ดีขึ้น

เรียนรู้การใช้ Data Analytics ในการวิเคราะห์แคมเปญและปรับปรุงผลลัพธ์การตลาด

1 ธันวาคม 25669 นาทีPollaphat Marketing
Data Analytics: วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตัดสินใจได้ดีขึ้น

การตัดสินใจที่ดีขึ้น มาจาก “ข้อมูลที่ถูกต้อง + คำถามที่ถูกต้อง” ไม่ใช่แค่มี dashboard

3 ระดับของการใช้ข้อมูล

  • Descriptive: เกิดอะไรขึ้น (รายงาน)
  • Diagnostic: ทำไมถึงเกิด (วิเคราะห์สาเหตุ)
  • Prescriptive: ควรทำอะไรต่อ (แผน action)

ตัวชี้วัดที่ควรมี

  • Cost per Result (CPA/CPP)
  • Conversion rate ต่อขั้น (Click→Lead→Sale)
  • ROAS/กำไรขั้นต้น (ตามธุรกิจ)
  • Funnel drop-off (จุดที่คนหลุด)

Dashboard ที่ควรมี (ขั้นต่ำ)

  • สรุปผลรายวัน/รายสัปดาห์ พร้อมเทียบช่วงก่อนหน้า
  • Breakdown ตามช่องทาง/แคมเปญ/ครีเอทีฟ
  • เหตุการณ์สำคัญ (event) และแหล่งที่มา (source)

Workflow รายสัปดาห์ที่แนะนำ

  • สรุปผล: top/worst campaigns
  • ตั้งสมมติฐาน: อะไรทำให้ดี/แย่
  • ลงมือปรับ: creative/targeting/landing
  • บันทึกการทดลอง: เพื่อเรียนรู้และทำซ้ำ

หลุมพรางที่เจอบ่อย

  • ดูแต่ “คลิก/ไลก์” แต่ไม่ดูคุณภาพ lead/ยอดขาย
  • Tracking ไม่ครบ ทำให้ตัดสินใจผิด
  • ไม่มี log การทดลอง ทำให้ทำซ้ำข้อผิดพลาดเดิม

สรุป: Data ที่ดีต้องนำไปสู่ action ที่ชัดเจนเสมอ