การตลาดในปัจจุบันแตกต่างจากอดีตโดยสิ้นเชิง แม้ไอเดียของ “Marketing Mix Models” หรือ MMM จะถูกพูดถึงมาตั้งแต่ปี 1949 ในบทความ The Concept of Marketing Mix ของ NEIL H. BORDEN แต่ในวันนี้ MMM ได้เปลี่ยนแปลงไปมากจากโมเดลในอดีต ด้วยปริมาณข้อมูลมหาศาลที่เรามีในปัจจุบัน นักการตลาดยุคใหม่จึงมีอาวุธทรงพลังที่ช่วยให้ตัดสินใจได้แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ในบทความนี้ เราจะพาคุณไปรู้จักกับ MMM และวิธีการใช้ประโยชน์จาก MMM เพื่อให้คุณตัดสินใจเกี่ยวเรื่องกลยุทธ์การตลาดได้ดีขึ้น!
Marketing Mix Models (MMM) คืออะไร?
Marketing Mix Models (MMM) หรือ โมเดลส่วนผสมทางการตลาด เป็นเทคนิคการวิเคราะห์ทางสถิติที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถวัดผลกระทบของกิจกรรมทางการตลาดต่างๆ ต่อผลลัพธ์ทางธุรกิจ เช่น ยอดขาย รายได้ หรือส่วนแบ่งการตลาด
MMM ใช้การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) เพื่อพิจารณาว่าปัจจัยต่างๆ ให้รู้ว่า การโฆษณา โปรโมชัน ราคา และช่องทางการจัดจำหน่าย ส่งผลต่อผลลัพธ์อย่างไร
นอกจากนี้ MMM ยังคำนึงถึงปัจจัยภายนอก เช่น ฤดูกาล การเปลี่ยนแปลงทางเศรษฐกิจ หรือการกระทำของคู่แข่ง เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและครอบคลุม
MMM เป็นเครื่องมือที่นิยมใช้ในบริษัทขนาดใหญ่ โดยเฉพาะในอุตสาหกรรม FMCG (Fast-Moving Consumer Goods) ที่มีการลงทุนทางการตลาดสูง และต้องวัดผลกระทบทั้งในระยะสั้นและระยะยาว
MMM จะช่วยให้คุณตอบคำถามเหล่านี้ได้ง่ายขึ้น
- ควรจัดสรรงบการตลาดให้ช่องทางใด?
MMM ช่วยให้ธุรกิจรู้ว่าช่องทางใดให้ผลตอบแทนสูงสุด (ROI) เช่น การโฆษณาทาง Social Media ให้ผลตอบแทนมากกว่าการโฆษณาผ่านทีวี และยังลงลึกไปถึงว่า Social Media ไหนให้ผลที่ดีกว่ากัน
- ปัจจัยภายนอกส่งผลต่อยอดขายอย่างไร?
MMM คำนึงถึงปัจจัยเช่น ฤดูกาล วันหยุด หรือการแข่งขัน ทำให้ธุรกิจสามารถปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสม กับทั้งปัจจัยภายในและภายนอก
- คุณควรปรับงบประมาณในช่องทางไหน? อย่างไร?
MMM ช่วยให้ธุรกิจสามารถประเมินว่าถ้าลดงบประมาณในช่องทางหนึ่ง จะส่งผลต่อยอดขายอย่างไร
- การตลาดทั้งออฟไลน์และออนไลน์ส่งผลต่อกันอย่างไร?
MMM ช่วยให้เข้าใจถึง Synergy Effect หรือผลลัพธ์ที่เกิดจากการทำงานร่วมกันของหลายช่องทาง เช่น การปรับ Facebook และ Instagram ให้ช่วงส่งเสริมยอดขายผ่านกลุ่มเป้าหมายที่ต่างกัน
ทำไมต้องใช้ MMM? ทำอะไรได้บ้าง?
1. มองภาพรวมของการตลาดทั้งหมด
MMM ไม่ได้วัดแค่ผลลัพธ์แบบรายช่องทางแต่ยังรวมปัจจัยต่าง ๆ นอกเหนือจากแพลตฟอร์มด้วย เช่น ฤดูกาลที่กระตุ้นค่าใช้จ่ายของผู้บริโภค หรือผลตอบรับจากโปรโมชั่น
2. วิเคราะห์ผลระยะยาว
MMM ช่วยให้คุณมองเห็นผลลัพธ์ทางการตลาดในระยะยาว ว่าแคมเปญที่ใช้งานในวันนี้จะยังส่งผลกระทบต่อยอดขายในอนาคตอย่างไร
3. คาดการณ์และวางแผนเชิงกลยุทธ์ได้แม่นยำขึ้น
MMM ให้ข้อมูลว่าถ้าปรับแคมเปญหรือเพิ่มงบในช่องทางต่างๆ ผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นคืออะไร ทำให้คุณสามารถสร้างกลยุทธ์ได้อย่างมั่นใจ
4. แก้ข้อจำกัดด้านการวัดผลแบบเดิมๆ
เมื่อการติดตามผลทางออนไลน์อย่าง Cookie กำลังถูกลดบทบาทลง MMM เป็นทางเลือกที่แก้ปัญหานี้ได้ เพราะวิเคราะห์จากข้อมูลขั้นสูงทุกช่องทาง ไม่ใช่เฉพาะช่องทางออนไลน์
5. ความแม่นยำและความเป็นกลาง
MMM ทำให้คุณสามารถเปรียบเทียบได้อย่างเป็นกลางว่าการใช้จ่ายงบของคุณผ่านช่องทางไหนคุ้มค่ากว่า (เช่นเช็คว่าการลงทุนซื้อโฆษณาใน Facebook, TikTok หรือ Google คุ้มค่ากว่า) ซึ่งเป็นข้อมูลสำคัญในยุคที่ข้อมูลจากแพลตฟอร์มอาจมี Bias
MMM แตกต่างกับวิเคราะห์การตลาดแบบอื่นอย่างไร?
MMM มีความโดดเด่นที่แตกต่างจากการวัดผลทั่วไป เช่น การพึ่งพาข้อมูลเชิงพื้นฐานจากแพลตฟอร์มแต่ละแห่ง (เช่น Last-Click Attribution) หรือการวิเคราะห์ข้อมูลเพียงด้านใดด้านหนึ่ง โมเดลนี้ช่วยให้คุณมองเห็น ภาพรวม ของการตลาดทั้งระบบ
1. การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
MMM ช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลที่แม่นยำ เช่น
- จัดสรรงบประมาณให้ช่องทางที่มี ROI สูงสุด
- ประเมินผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์ เช่น การเพิ่มงบประมาณโฆษณา หรือการปรับราคาสินค้า
2. การวิเคราะห์ที่ครอบคลุม
MMM ไม่เพียงแต่พิจารณาผลกระทบของการตลาดในระยะสั้นเท่านั้น แต่ยังคำนึงถึงผลกระทบในระยะยาว นอกจากนี้ยังรวมปัจจัยภายนอก เช่น
- ฤดูกาล
- การเปลี่ยนแปลงทางเศรษฐกิจ
- การกระทำของคู่แข่ง
3. เป็นมิตรกับความเป็นส่วนตัวของผู้บริโภค
ในยุคที่กฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวเข้มงวดมากขึ้น MMM เป็นเครื่องมือที่ปลอดภัยเพราะไม่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลส่วนตัวของผู้บริโภค แต่ใช้ข้อมูลในระดับรวม เช่น ยอดขายหรือการเปิดรับโฆษณา
ขั้นตอนการทำ Marketing Mix Models
หลังจากเข้าใจความโดดเด่นและข้อดีของ Marketing Mix Models (MMM) แล้ว เรามาดูวิธีการใข้งาน MMM กันทีละขั้นตอน
1. กำหนดวัตถุประสงค์
- ระบุเป้าหมายที่ต้องการวิเคราะห์ เช่น ยอดขาย, ROI, อัตราการแปลง (Conversion Rate) หรือที่มาของลูกค้า
- กำหนด KPIs (ตัวชี้วัดผลสำเร็จ) และขอบเขตของโครงการ เช่น ช่วงเวลา ตลาด หรือช่องทางการตลาด
2. รวบรวมข้อมูล
เก็บ ข้อมูลในอดีต ย้อนหลังอย่างน้อย 1–2 ปี เช่น
- ข้อมูลการตลาด: งบโฆษณา กิจกรรมโปรโมชั่น แคมเปญในช่องทางต่าง ๆ (ทีวี, ดิจิทัล, ฯลฯ)
- ข้อมูลผลลัพธ์ทางธุรกิจ: ยอดขาย รายได้ หรือข้อมูลลูกค้า
- ปัจจัยภายนอก: ฤดูกาล สภาพเศรษฐกิจ กิจกรรมคู่แข่ง สภาพอากาศ ฯลฯ
3. เตรียมและทำความสะอาดข้อมูล
- ตรวจสอบความถูกต้องและสมบูรณ์ของข้อมูล และจัดการกับข้อมูลที่ซ้ำซ้อนหรือไม่ครบถ้วน
- ปรับข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม (Normalize) จัดการความแตกต่างของหน่วยหรือสเกล เพื่อการใช้งานต่อที่ไม่คลาดเคลื่อน
4. สร้างโมเดลสถิติ (Statistical Model)
- ใช้การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น (Multiple Linear Regression) หรือวิธีทางสถิติอื่น ๆ
- กำหนดตัวแปรเป้าหมาย (เช่น ยอดขาย) เป็นตัวแปรตาม และตัวแปรอิสระต่าง ๆ (เช่น งบโฆษณา, Impressions)
- พิจารณาผลกระทบแบบลดทอน (Diminishing Returns) และผลกระทบที่มีความล่าช้า (Lag Effect) เช่น โฆษณาที่ส่งผลกระทบในภายหลัง
- เพิ่มตัวแปรควบคุม (Control Variables) เช่น ฤดูกาล
5. ตีความผลลัพธ์
- วิเคราะห์ตัวค่าสัมประสิทธิ์ (Coefficients) เพื่อทำความเข้าใจผลกระทบของแต่ละช่องทางการตลาด
- ระบุ ROI ของแต่ละช่องทาง และหาช่องทางที่ยังไม่ได้ผลตามเป้าหมาย
6. ปรับกลยุทธ์งบประมาณการตลาด
- จำลองสถานการณ์งบประมาณ (Budget Scenario) เพื่อค้นหาช่องทางที่ให้ผลตอบแทนสูงสุด
- จัดสรรงบประมาณใหม่ไปยังช่องทางที่ให้ผลลัพธ์ดีที่สุด
7. ทดสอบและตรวจสอบโมเดล
- ทดสอบความแม่นยำของโมเดลโดยเปรียบเทียบการคาดการณ์กับผลลัพธ์จริง
- ปรับแต่งโมเดลตามความจำเป็นเพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือของข้อมูล
8. สรุปผลและดำเนินการ
- นำเสนอสิ่งที่ได้จากโมเดลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย เช่น รายงาน กราฟหรือแดชบอร์ด
- ใช้ข้อมูลเชิงลึก (Insights) เพื่อนำไปปรับใช้กับกลยุทธ์การตลาดที่กำลังดำเนินอยู่
9. ติดตามและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
- MMM ไม่ใช่การทำแบบครั้งเดียวจบ ต้องมีการอัปเดตโมเดลเป็นระยะเพื่อสะท้อนข้อมูลใหม่และแนวโน้มตลาดล่าสุด
- ทบทวนโมเดลเมื่อมีการเพิ่มช่องทางใหม่หรือเปลี่ยนแปลงแผนการตลาด
การทำอย่างต่อเนื่องช่วยเพิ่ม ROI และช่วยให้ธุรกิจสามารถรับมือกับการเปลี่ยนแปลงในตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ความท้าทายของการใช้ MMM
1. ต้องการข้อมูลจำนวนมาก
MMM จำเป็นต้องมีข้อมูลที่ถูกต้องและครบถ้วน เช่น
- ข้อมูลย้อนหลังที่เพียงพอ (อย่างน้อย 1-2 ปี)
- ข้อมูลจากหลายแหล่งทั้งออนไลน์และออฟไลน์
- ข้อมูลที่สะอาด ไม่มีข้อมูลที่ไม่มีประโยชน์ต่อการวิเคราะห์ และมีความสม่ำเสมอ โดยเฉพาะเรื่องหน่วยวัด
2. ความซับซ้อนทางเทคนิค
การสร้างโมเดล MMM ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งอาจเป็นอุปสรรคสำหรับธุรกิจที่ไม่มีทีมด้าน Data Science หรือคนที่สามารถแปลงข้อมูลได้
3. การใช้ทรัพยากรจำนวนมาก
MMM เป็นกระบวนการที่ใช้เวลาและทรัพยากรค่อนข้างมาก ทั้งในขั้นตอนการสร้างโมเดลและการบำรุงรักษาโมเดลให้อัปเดตตามสภาพตลาดที่เปลี่ยนแปลง
เทคโนโยยีปัจจุบันทำให้ MMM เข้าถึงได้ง่ายขึ้น
ในอดีต การใช้ Marketing Mix Models (MMM) ถือเป็นเรื่องที่ซับซ้อนและมีค่าใช้จ่ายสูง ทำให้เข้าถึงได้เฉพาะองค์กรขนาดใหญ่ที่มีงบประมาณและทรัพยากรมากพอ แต่ในโลกยุคใหม่ที่ AI และเทคโนโลยีก้าวหน้า การใช้ MMM กลายเป็นเรื่องที่ง่ายขึ้นด้วยเครื่องมือที่มีให้เลือกหลากหลาย
อย่างไรก็ตาม การเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมยังคงเป็นความท้าทาย เพราะบางครั้งการใช้งานที่ซับซ้อนหรือค่าใช้จ่ายสูงอาจเกินความจำเป็นสำหรับธุรกิจบางประเภท
สำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มต้น Meta Robyn ถือเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม เพราะเป็นเครื่องมือแบบฟรีและ Open Source ที่ช่วยลดทั้งต้นทุนและความซับซ้อนลงได้อย่างมาก
คุณสมบัติที่โดดเด่นของ Meta Robyn
1. ลดความซับซ้อน
ปัญหาใหญ่ของ MMM คือการสร้างโมเดลและการตีความผลลัพธ์ ซึ่งในอดีตต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญด้านสถิติ Robyn ใช้ระบบอัตโนมัติเข้ามาช่วย ตัดกระบวนการที่ซับซ้อนออกไป
2. ความโปร่งใสและปรับแต่งได้ตามความต้องการ
ในฐานะเครื่องมือโอเพนซอร์ส Robyn ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถตรวจสอบและปรับแต่งโมเดลได้ตามความต้องการเฉพาะของแต่ละธุรกิจ
3. ความคุ้มค่า
ด้วยความที่เป็นเครื่องมือฟรี Robyn ช่วยลดต้นทุนและเปิดโอกาสให้ทั้งธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลางได้สัมผัสกับความสามารถของ MMM ซึ่งเดิมทีมีเฉพาะในองค์กรใหญ่
4. ความเร็วในการใช้งาน
Robyn สามารถสร้างโมเดล MMM ได้ในไม่กี่ชั่วโมง ซึ่งเปรียบเทียบกับกระบวนการเก่าที่อาจต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์
อ้างอิง
- Borden, Neil H. The Concept of Marketing Mix.
- Facebook IQ. Measuring Facebook Accurately in Marketing Mix Models.
- https://www.facebook.com/business/news/insights/considerations-for-creating-modern-marketing-mix-models
- https://facebookexperimental.github.io/Robyn/
