หลังจากปล่อยโฆษณาออนไลน์ออกไปแล้ว แบรนด์จะต้องวัดผลเพื่อที่จะได้รู้ว่าโฆษณาที่แผนแพร่ออกไปมีประสิทธิภาพและช่วยให้บรรลุจุดประสงค์ของแบรนด์หรือไม่
บทความนี้จะนำเสนอเกี่ยวกับตัวชี้วัด (Metrics) ที่แบรนด์สามารถนำมาใช้วิเคราะห์ Performance ของแคมเปญ กว่า 18 ชนิดแบ่งออกเป็น 3 ระดับตาม Buyer Journey Framework เพื่อเป็นกรอบในการอธิบาย Metrics ต่างๆ ให้เข้าใจมากยิ่งขึ้น เริ่มจาก Awaress Stage (การรับรู้), Consideration (ช่วงระหว่างตัดสินใจ) และ Decision (ช่วงตัดสินใจ) ตามลำดับ
ยาวไปอยากเลือกอ่าน
Digital Advertising Metrics คืออะไร มีความสำคัญอย่างไร
Advertising Metrics คือตัวชี้วัดประสิทธิภาพของโฆษณาออนไลน์ บ่งบอกว่าโฆษณาทีเผยแพร่ออกไปประสบความสำเร็จตรงตามเป้าหมายหรือไม่ แถมยังเป็นตัวช่วยให้แบรนด์สามารถวิเคราะห์ได้ว่าลำดับหรือจุดไหนของกลยุทธ์โฆษณาที่ควรจะต้องแก้ไข
เพราะบางกลยุทธ์อาจจะไม่ตอบโจทย์วัตถุประสงค์หลังทดลองเผยแพร่จริง
หัวใจหลักสำคัญของการเก็บตัวข้อมูลของตัวชี้วัดเหล่านี้ก็คือ แบรนด์จะต้องสามารถเอาข้อมูลที่ได้มากไปพัฒนาและสร้างโฆษณาที่ดีและมีประสิทธิภาพกว่าเดิม เนื่องจากแบรนด์มีความเข้าใจในกลุ่มเป้าหมายมากยิ่งขึ้นจากกรณีศึกษาของข้อมูล metrics โฆษณาก่อนหน้าแล้วว่าคอนเทนต์ประเภทไหนโดนใจหรือไม่โดนใจพวกเขา และยังช่วยให้แบรนด์สามารถวางเป้าหมายในกลยุทธ์ครั้งต่อไปได้ชัดเจนและสูงมากยิ่งขึ้นเพื่อต่อยอดจากกลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จ
ดังนั้นตัวชี้วัดผลลัพธ์เหล่านี้คือตัวเลขที่สำคัญต่อทุกธุรกิจและทุกอุตสาหกรรมที่ทำโฆษณาออนไลน์
Awareness Stage Metrics (ตัวชี้วัดผลลัพธ์ในช่วงการรับรู้)
ช่วงระยะแรกเริ่มใน Buyer Journey Framework ก็คือช่วง Awareness ที่กลุ่มเป้าหมายเริ่มรับรู้เกี่ยวกับการมีอยู่ของแบรนด์ว่าคือแบรนด์อะไร ขายสินค้าและบริการแบบไหน บนช่องทางอะไร โดยในระยะนี้แบรนด์มีวัตถุประสงค์ในการซื้อโฆษณาเพื่อกระจายสินค้าและบริการของตัวเองออกไปให้กลุ่มเป้าหมายรู้จักตัวเองหรือให้สินค้าและบริการผ่านหูผ่านตาพวกเขามากขึ้น
ตัวชี้วัดหรือ Metrics ในช่วงระยะนี้ ประกอบไปด้วย
- Page View
- Cost Per View (CPV)
- Reach
- Impression
- Cost Per Impression (CPM)
Page View
ตัวชี้วัดผลลัพธ์โฆษณาออนไลน์ตัวแรกของระยะ Awareness ก็คือ Page View หรือจำนวนครั้งที่มีผู้เข้าชมเว็บไซต์หรือหน้าเพจของแบรนด์ที่โฆษณาส่งลิงก์ไปหานั่นเอง สามารถเรียกอีกชื่อว่า Traffic ก็ได้เช่นเดียวกัน โดยที่วิธีการนับ Page View บน Analytics Tool จะนับในทุกครั้งที่มีการกดเข้ามาดูหน้าเว็บไซต์หรือหน้าเพจ ไม่ว่าที่มาของจำนวนนั้น จะมาจากคนเดียวหรือหลายคนก็ตาม
ตัวอย่างเช่น นาย ก. กดเข้าชมเว็บไซต์ที่เห็นผ่านตาจากโฆษณาเป็นจำนวน 10 ครั้ง นับว่าเว็บไซต์นั้นจะมีจำนวน Page View ทั้งหมด 10 Page Views เป็นต้น
โดยตัวเลขนี้สามารถบ่งชี้ได้ว่าจำนวนการรับรู้ของเว็บไซต์หรือหน้าเพจมีเท่าไหร่แล้ว เพิ่มขึ้นหลังจากการเผยแพร่โฆษณามากหรือน้อยเพียงใด อีกทั้งบางเครื่องมือสามารถให้ insight กับแบรนด์ได้ว่าเหล่า Page View เหล่านั้นมาจากที่ไหนบ้าง
Cost Per View (CPV)
ตัวชี้วัดตัวนี้เป็นการคำนวณค่าใช้จ่ายสำหรับโฆษณารูปแบบวิดีโอโดยเฉพาะโดยจะคิดค่าใช้จ่ายว่า ใน 1 การเข้าชมวิดีโอแบรนด์จะเสียครั้งละเท่าไหร่ โดยตัวชี้วัดนี้จะบ่งบอกว่าโฆษณาสินค้าและบริการ ในรูปแบบวิดีโอของแบรนด์มีการรับรู้กี่ครั้งแล้ว คุ้มค่ากับจำนวนงบประมาณมากน้อยแค่ไหน
โดยสูตรของการคิด Cost Per View ก็คือ
Cost Per View = Total Amount Spent ÷ Total Measured View
ประกอบไปด้วย
- Total Amount Spent หรือ จำนวนเงินค่าแคมเปญวิดีโอ หารด้วย
- Total Measured View หรือ จำนวนการเข้าชมวิดิโอทั้งหมด
ตัวอย่างเช่น โฆษณาวิดีโอของแบรนด์ A บนช่องทาง Youtube มีจำนวนการเข้าชมกว่า 2,000 ครั้ง และใช้งบไปกับโฆษณานี้เป็นจำนวนเงินทั้งสิ้น 1,500 บาท ดังนั้นราคาต่อการเข้าชมวิดีโอจะตกครั้งละ 0.75 บาท
ซึ่งวิธีการคำนวณของช่องทางออนไลน์แต่ละที่ก็จะแตกต่างกันออกไปเช่นเดียวกัน เช่น
- Youtube จะคิดค่าใช้จ่ายหลังจากเข้าชมโฆษณาเกิน 30 วินาทีสำหรับ Skippedable Ads หรือมากกว่าสำหรับรูปแบบโฆษณาวิดีโออื่นๆ หรือสามารถทำความเข้าใจกับตัวชี้วัด Cost Per View ของ Youtube อย่างละเอียดได้เพิ่มเติม
- Facebook จะคิดค่าใช้จ่ายหลังจากเข้าชมโฆษณาเกิน 2 วินาที เป็นต้นไป สามารถเข้าไปศึกษาตัวชี้วัดผลลัพธ์โฆษณาออนไลน์ของ Facebook และ Instagram ได้เพิ่มเติม
- Tiktok จะแตกต่างออกไปตรงที่จะให้แบรนด์เลือกว่าจะคิดหลังจาก 2 วินาที / 6 วินาที หรือทั้งวิดีโอ โดย TikTok CPV Bidding จะคิดแบบ per one thousand views เช่น จำนวนเงินค่าแคมเปญ หารด้วย จำนวนเข้าชมทั้งหมด*1000 เป็นต้น
ซึ่งการเลือกใช้การคิดค่าใช้จ่ายแบบ Cost Per View แบรนด์ต้องเข้าใจกับวิธีการ Bidding ของแต่ละช่องทางให้ดีว่าคิดหลังจากกี่วินาที หรือมีรูปแบบการคิดอย่างไรบ้างเพื่อให้แคมเปญ ไม่เสียค่าใช้จ่ายเยอะเกินความจำเป็น
Reach
ตัวชี้วัดตัวนี้บ่งบอกถึง ‘จำนวนของผู้เข้าถึงและเห็นโฆษณาของแบรนด์’ ว่ามีทั้งหมดกี่คนที่เห็นโฆษณา ตัวนี้โดยที่ไม่นับคนซ้ำ
ตัวอย่างเช่น โฆษณษของแบรนด์ A เผยแพร่ไปทาง Facebook Ads และมีจำนวนที่ผู้คนที่เข้าถึงโฆษณา 2,000 คน ดังนั้นจำนวน Reach จะเท่ากับ 2,000 เป็นต้น
โดยที่ Reach สามารถช่วยแบรนด์วิเคราะห์เกี่ยวกับโฆษณาได้ว่า ถ้า Reach มีจำนวนที่เยอะ แต่กลับไม่มีวี่แววของ Action อะไรจากกลุ่มเป้าหมายเลยสักอย่าง บางทีแบรนด์อาจจะต้องปรับ เปลี่ยนกลยุทธ์หรือตัวโฆษณาใหม่ให้เกิดแรงจูงใจมากขึ้น
ในขณะเดียวกันก็มี Metrics ที่เหมือนจะคล้ายคลึงกับ Reach แต่ก็แตกต่างอย่างเห็นได้ชัดคือ
Impression
เป็นอีกตัวชี้วัดผลลัพธ์โฆษณาออนไลน์ในระยะ Awareness ที่บ่งบอกถึง ‘จำนวนครั้งที่โฆษณาของแบรนด์ได้แสดงผล’ ว่ากี่ครั้งที่โฆษณาตัวนี้ได้ผ่านหูผ่านตา ของผู้คนบนช่องทางออนไลน์ที่เลือกไว้
ตัวอย่างเช่น โฆษณาของแบรนด์ A เผยแพร่ไปทาง Facebook และได้แสดงผลไปแล้วบนหน้าจอ ของผู้ใช้งาน 200 คน รวมทั้งหมดเป็นจำนวน 500 ครั้ง ดังนั้นจำนวนของ Impression จะเท่ากับ 500 ครั้ง เป็นต้น
ถึงแม้ Impression จะไม่ได้การันตี Conversion ของกลุ่มเป้าหมายเช่นเดียวกันกับ Reach แต่สามารถช่วยแบรนด์วิเคราะห์ปัญหาหรือความผิดปกติของตัวโฆษณาได้ ถ้าโฆษณามีจำนวน impression ที่น้อยหรือแทบไม่มีเลย
ความแตกต่างของสองตัวชี้วัดนี้ก็คือ Reach จะนับ ‘จำนวนคน’ ที่ดูโฆษณาและ Impression นับ ‘จำนวนครั้ง’ ที่โฆษณาแสดงผลนั่นเอง
Cost Per Impression (CPM)
มาถึงอีกตัวชี้วัดที่คำนวณค่าใช้จ่ายสำหรับโฆษณาที่ต้องการเข้าถึงคนหมู่มากโดยจะคิดค่าใช้จ่ายในทุก 1,000 Impression ว่าแบรนด์จะเสียเท่าไหร่ (อ้างอิงจาก The Online Advertising Guide ที่เลือกใช้ตัวย่อ M เพราะว่า M คือเลขโรมันแทน 1,000 หรืออีกชื่อคือ Mille)
โดยสูตรของ Cost Per Impression ก็คือ
Cost Per Impression = (Total Amount Spent ÷ Total Measured Impression) * 1000
ประกอบไปด้วย
- Total Amount Spent หรือ จำนวนเงินค่าแคมเปญ หารด้วย
- Total Measured Impression หรือ จำนวนการแสดงผลทั้งหมดของโฆษณา คูณด้วย
- จำนวน 1,000
ตัวอย่างเช่น แบรนด์ A ซื้อพื้นที่ออนไลน์บนเว็บชื่อดัง 1 เว็บเพื่อแสดงผลโฆษณาโดยที่ค่าใช้จ่าย แคมเปญทั้งหมดมีค่า 200,000 บาทและได้จำนวน Impression 2,000,000 ครั้ง ดังนั้นค่า Cost Per Impression ที่เว็บไซต์นี้เก็บก็คือ 100 บาทต่อ 1,000 Impressions นั่นเอง
ดังนั้นนอกจากแบรนด์จะต้องคำนวณค่าใช้จ่ายของแคมเปญทั้งหมดแล้ว การคำนวณและศึกษา CPM บนแต่ละช่องทางออนไลน์ก็สำคัญเช่นเดียวกัน เพราะราคาต่อ 1,000 impressions บนแต่ละช่องทาง ก็เริ่มต้นที่ราคาแตกต่างกัน
Consideration Stage Metrics (ตัวชี้วัดผลลัพธ์ในช่วงระยะตัดสินใจ)
ระยะที่สองของ Buyer Joureny Framework คือระยะที่กลุ่มเป้าหมายกำลังตัดสินใจว่าจะผันตัว มาเป็นลูกค้าของแบรนด์ดีไหม ซึ่งพวกเขารับรู้การมีตัวตนของแบรนด์บนโลกออนไลน์แล้ว และอาจจะ แสดงความสนอกสนใจในตัวสินค้าและบริการบางอย่างของแบรนด์ผ่านการกระทำบางอย่าง เช่น การ คลิกโฆษณา, การกดไลค์, การคอมเมนต์ หรือแม้แต่การสมัครหรือให้ข้อมูลบางอย่างกับแบรนด์
ในช่วงระยะนี้โฆษณาออนไลน์ของแบรนด์มีหน้าที่ในการผูกมิตรและสร้างปฏิสัมพันธ์กับพวกเขาให้แน่นแฟ้นยิ่งขึ้น เพื่อขึ้นเป็นที่ 1 ในใจพวกเขาและพร้อม Convert พวกเขาให้เป็นลูกค้าในอนาคต
ตัวชี้วัดหรือ Metrics ในช่วงระยะนี้ ประกอบไปด้วย
- Bounce Rate
- Engagement Rate
- Cost Per Engagement (CPE)
- Click Through Rate (CTR)
- Cost Per Lead (CTL)
- Cost per Click (CPC)
Bounce Rate
อยากรู้ว่าคอนเทนต์หรือ UX UI ของเว็บไซต์มีความน่าสนใจในสายตากลุ่มเป้าหมายมากน้อยแค่ไหน ให้ Bounce Rate ตอบคำถามดีกว่า เพราะว่า Bounce Rate คือตัวชี้วัดที่คำนวณเปอร์เซ็นของ Site Visit ที่เข้ามาในหน้าเว็บเดียวโดยที่ไม่ได้ย้ายไปหน้าเพจไหนหรือทำอะไรกับหน้าเว็บเลย เช่น คลิกไป หน้าอื่น หรือกดซื้อของจากหน้าเว็บ เป็นต้น
โดยสูตรของ Bounce Rate คือ
Bounce Rate = (Total Visitors Who Didn't Do Any Action ÷ Total Visitors On Website) * 100
ประกอบไปด้วย
- จำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์ที่ไม่ได้ทำอะไรบนหน้าเว็บ หารด้วย
- จำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์ทั้งหมด คูณด้วย
- จำนวน 100
ตัวอย่างเช่น เว็บไซต์เสื้อผ้าวัยรุ่นมีจำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์ทั้งหมดในเดือนนี้ 20,000 ครั้ง แต่มีจำนวน คนที่ไม่ได้มีปฏิสัมพันธ์ใดๆ บนเว็บไซต์ (เช่นไม่มีการคลิกไปหน้าอื่น หรือคลิปปุ่มซื้อ เป็นต้น) เป็นจำนวน 15,000 ครั้ง ดังนั้นจำนวน Bounce Rate ของเว็บไซต์ในเดือนนี้เท่ากับ 75% ซึ่งถือเป็นจำนวนที่สูงพอสมควร
แล้วจะรู้ได้อย่างไรว่าเว็บไซต์ของแบรนด์ต้องได้รับการตรวจสอบหรือแก้ไข?
คำตอบคือ ค่า Bounce Rate ที่ดีควรจะมีค่า ‘น้อย’ เพราะแสดงให้เห็นว่า User ได้คลิกเข้าไปอ่านเว็บไซต์ของคุณหลายหน้า แต่กลับกันถ้าค่า Bounce Rate นั้นมี ‘เยอะ’ แสดงว่า User อยู่บนหน้าเว็บนานและไม่มีอะไรที่น่าดึงดุดมากพอสำหรับพวกเขา และจากเว็บไซต์ Gorocketfuel บอกไว้ว่าค่า Bounce Rate ปกติจะอยู่ระหว่าง 26% – 70% โดยที่ช่วง 26%-40% จะถือว่าดี, ช่วง 41% – 55% ถือว่ากลางๆ, 56% – 70% ถือว่าเริ่มสูงเกินไป และ 70% ขึ้นไปเมื่อไหร่ ก็ถือว่าน่าผิดหวัง สมควรที่จะต้องหาจุดแก้ไขโดยด่วน
ดังนั้นค่า Bounce Rate ก็สามารถบ่งบอกถึงได้ว่าหน้าเว็บของแบรนด์ตอบโจทย์ลูกค้าขนาดไหน มีปฏิสัมพันธ์ที่ดีหรือไม่ดี ส่งผลต่ออัตราการเปลี่ยนแปลงจากกลุ่มเป้าหมายมาเป็นลูกค้าเหมือนกัน
Exit Rate
ตัวชี้วัดที่เหมือนพี่น้องของ Bounce Rate ที่มีไว้เพื่อให้เจ้าของเว็บไซต์เช็คดูจำนวนของ User ที่กด ออกไปจากหน้าเว็บไซต์ในหน้าใดหน้าหนึ่งของคุณนั้นมีจำนวนกี่เปอร์เซ็น โดยที่อัตรา Exit นั้นจะอ้าง อิงจาก Page แต่ละ Page บนหน้าเว็บ
โดยสูตรของ Exit Rate คือ
Exit Rate = Total Amount Exit ÷ Total Amount visit* 100
ประกอบไปด้วย
- Total Amount Exit หรือจำนวนครั้งที่มีการกดออกเพจ หารด้วย
- Total Amount Visit หรือจำนวนครั้งที่มีการเข้าชมเพจ คูณด้วย
- จำนวน 100
ตัวอย่างเช่น เว็บไซต์ A มี Page 3 เช่น Page A, Page B และ Page C และมีผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์วันนี้ 4 คน และแต่ละคนมีพฤติกรรมการเยี่ยมชมเว็บไซต์ดังนี้
- นาย ก. เข้ามา Page A > Page B > Page C > Exit
- นาย ข. เข้ามา Page B > Exit
- นาย ค. เข้ามา Page A > Page C > Page B > Exit
- นาย ง. เข้ามา Page B > Page C > Exit
ดังนั้น Page B จะมีการเข้าไปเยี่ยมชมทั้งหมด 4 ครั้งและมี User กดออกจาก Page B เป็นจำนวน 2 ครั้ง ดังนั้นค่า Exit Rate ของ Page B มีค่าเท่ากับ 50% เป็นต้น
ซึ่งข้อแตกต่างระหว่าง Bounce Rate และ Exit Rate ก็คือ Bouce Rate จะคำนวณจาก User เป็นหลัก แต่ Exit Rate คำนวณจากเพจแต่ละ Page บนหน้าเว็บไซต์ และที่สำคัญก็คือค่า Exit Rate ไม่มีกฎเกณฑ์ตายตัวว่าควรน้อยหรือมาก สิ่งสำคัญคือ Page แต่ละอันมีจุดประสงค์ที่แตกต่างกัน บาง Page มีค่า Exit Rate สูงอาจจะเป็นเรื่องปกติ แต่บาง Page อาจไม่ปกติได้ ต้องพิจารณาตาม Page กันไป
Engagement Rate (ER)
หรือถ้าอยากรู้ว่ากลุ่มเป้าหมายให้ความสนใจหรือมีปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์ที่ดีมากขึ้นไหมให้มาดูที่ Engagement Rate หรือ ER ที่เป็นการคำนวณทุก Interaction ที่เกิดขึ้นระหว่างลูกค้ากับคอนเทนต์ หรือสารในโฆษณาที่แบรนด์สื่อออกไป ไม่ว่าจะเป็นการ Like Comment หรือ Share เป็นต้น
โดยสูตรของ Engagement Rate คือ
Engagement Rate = Total Engagements ÷ Total Impressions* 100
ประกอบไปด้วย
- Total Engagement หรือจำนวนครั้งการมีส่วนร่วมทั้งหมด (นับทุก Interaction) หารด้วย
- Total Impression หรือจำนวนครั้งที่ผู้คนเข้าถึงโฆษณา คูณด้วย
- จำนวน 100 (เพราะจะแปลงรูปออกมาเป็นเปอร์เซ็นต์)
ตัวอย่างเช่น โฆษณาของแบรนด์ A มีการเข้าถึงในเดือนนี้ 8,000 ครั้ง และมี Engagement 800 ครั้ง
จากการคลิกลิงก์ 700 ครั้งและคอมเมนต์ 100 ครั้ง ดังนั้น Engagement Rate ของโฆษณาตัวนี้คือ 10%
ยิ่งถ้าเปอร์เซ็นต์ของ ER มากเท่าไหร่ แบรนด์สามารถวิเคราะห์ได้ว่าโฆษณาได้ส่งสารไปยังกลุ่มเป้า หมายที่เป็นผู้ฟังของแบรนด์อย่างแท้จริง และนำข้อมูลตัวนี้กลับมาพัฒนา Content เพื่อต่อยอดได้อีก ในอนาคต
และในแต่ละพื้นที่ก็จะมี Engagement Rate ที่แตกต่างออกไป ไม่ว่าจะเป็นการคิด Facebook Engagement Rate, Instagram Engagement Rate, Twitter Engagement Rate, หรือ Linkedin Engagement Rate เป็นต้น แบรนด์ที่เลือกใช้ช่องทางออนไลน์เหล่านี้สามารถศึกษาวิธีคำนวณ เพิ่มเติมได้ด้วยตัวเอง
Cost Per Engagement (CPE)
มาถึงวิธีการคำนวณตอนแบรนด์จะปล่อยโฆษณาที่คาดหวัง Engagement แล้วว่าจะต้องจ่ายเท่าไหร่ ต่อ Engagement ของกลุ่มเป้าหมาย โดยนับรวมทุก Engagement ไม่ว่าจะเป็น Click, Like, Comment, หรือ Share
โดยสูตรการคำนวณ Cost Per Engagement คือ
Cost Per Engagement = Total Amount Spent ÷ Total Measured Engagement
ประกอบไปด้วย
- Total Amount Spent หรือจำนวนเงินทั้งหมดที่จ่ายให้แคมเปญนี้ หารด้วย
- Total Measured Engagement หรือจำนวน Engagement ทั้งหมด
ตัวอย่างเช่น โฆษณาแบรนด์ A จ่ายเงินค่าแคมเปญเพื่อเข้าถึงกลุ่มเป้าหมาย 15,000 บาท และมี Engagement ทั้งหมด 10,000 จากการกดไลก์ 5,000 ครั้ง การคอมเมนต์ 2,000 ครั้งและแชร์ 3,000 ครั้ง ดังนั้นหลังแคมเปญสิ้นสุดราคาต่อ 1 Engagement มีค่าเท่ากับ 1.5 บาท เป็นต้น
แบรนด์สามารถใช้ราคา Cost Per Engagement ในการวิเคราะห์โฆษณาของตัวเองได้หลายจุด ไม่ว่าจะเป็นต้นทุนต่อ Engagement ว่ามีราคาแพงเกินไปไหม ผลลัพธ์คุ้มค่ามากแค่ไหน หรือจ่ายเงินไปแต่มี Engagement ที่น้อยมาก สมควรเปลี่ยนองค์ประกอบที่อยู่ในโฆษณาหรือ ปรับกลุ่มเป้าหมายใหม่ดีไหม
Click Through Rate (CTR)
ตัวชี้วัดที่จะช่วยให้แบรนด์วิเคราะห์ได้ว่าโฆษณามีความน่าสนใจมากน้อยเพียงใด เพราะ Click Through Rate หรือ CTR คือตัวชี้วัดที่บ่งบอกว่าถึง ‘อัตราจำนวนการคลิกบนโฆษณา’ ต่อ ‘จำนวนครั้งการแสดงผลทั้งหมดของโฆษณา’ เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือที่ช่วยแบรนด์พิจารณาถึงความ คุ้มค่าในการจ่ายเงินเพื่อเผยแพร่แคมเปญ
โดยสูตรการคำนวณ Click Through Rate คือ
Click Through Rate = (Total Clicks ÷ Total Measured Impressions) * 100
ประกอบไปด้วย
- Total Click หรือจำนวนคลิกบนโฆษณาทั้งหมด หารด้วย
- Total Measured Impression หรือจำนวนครั้งการแสดงผลของโฆษณาทั้งหมด คูณด้วย
- จำนวน 100
ตัวอย่างเช่น โฆษณาของแบรนด์ A แสดงผลบน Facebook โดยมีการแสดงผลไปแล้ว 500 Impressions และมีคนคลิกบนโฆษณาจำนวน 30 คน ดังนั้น อัตรา Click Through Rate ของแคมเปญนี้คือ 6% เป็นต้น
ยิ่ง CTR ของแคมเปญมีอัตราที่สูง จะยิ่งเป็นผลที่ดีต่อแบรนด์เพราะว่ากลุ่มเป้าหมายแสดงออกว่า กำลังสนใจในตัวโฆษณา แต่กลับกันถ้ามีการแสดงผลที่สูงแต่จำนวนการคลิกต่ำ แบรนด์อาจจะต้องคำนึงถึงสารในโฆษณาว่าน่าสนใจมากน้อยแค่ไหน หรือกลุ่มเป้าหมายที่เลือกไปอาจไม่ใช่ audience ที่แท้จริงของแบรด์
Cost Per Lead (CPL)
สำหรับแบรนด์ที่วางวัตถุประสงค์ในการยิงโฆษณาเพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูลกับกลุ่มเป้าหมาย เช่น การกรอกแบบฟอร์ม หรือ ลงทะเบียน เพื่อให้ได้ Lead นั้น การคำนวณ Cost Per Lead ก็นับว่าเป็น อีกตัวชี้วัดที่สำคัญเพราะแบรนด์จะได้วิเคราะห์ว่าราคาต่อ 1 Lead ที่ได้มา คุ้มค่ากับเงินที่จ่ายไปหรือไม่
โดยสูตรการคำนวณ Cost Per Lead คือ
Cost Per Lead = Total Amount Spent ÷ Total Number of Lead
ประกอบไปด้วย
- Total Amount Spent หรือจำนวนเงินค่าแคมเปญทั้งหมด หารด้วย
- Total Number of Lead หรือจำนวน Lead ที่ได้
ตัวอย่างเช่น แบรนด์ A ยิงโฆษณาแจก E-book คำศัพท์ภาษาอังกฤษเพื่อเตรียมสอบฟรี เพียงแค่ลงทะเบียน โดยเสียเงินไป 10,000 บาท และได้ Lead ที่ลงทะเบียนจากโฆษณามา 4,000 คน เท่ากับว่าต้นทุนต่อ 1 Lead คือ 2.5 บาท เป็นต้น
Cost Per Click (CPC)
ตัวชี้วัดโฆษณาออนไลน์ตัวสุดท้ายสำหรับระยะ Considertation ที่แบรนด์สามารถใช้คำนวณ ต้นทุนจากโฆษณาได้ว่าในแต่ละคลิกที่กลุ่มเป้าหมายแสดงความสนใจบนโฆษณานี้ แบรนด์ต้องเสียเงินต่อค่าคลิกเท่าไหร่ คุ้มค่ากับเงินลงทุนในแคมเปญมากน้อยแค่ไหน
โดยสูตรการคำนวณ Cost Per Click คือ
Cost Per Click = Total Amount Spent ÷ Total Measured Click
ประกอบไปด้วย
- Total Amount Spent หรือจำนวนเงินค่าแคมเปญทั้งหมด หารด้วย
- Total Measured Click หรือจำนวนคลิกจากโฆษณาทั้งหมด
ตัวอย่างเช่น แบรนด์ A ทำโฆษณาบน Google Search Ads โดยที่ค่าแคมเปญทั้งหมดมีราคา 6,000 บาท มีคนคลิกเข้ามาในเว็บไซต์ 2,000 ครั้ง ดังนั้นค่า Cost Per Click จะเท่ากับ 3 บาทนั่นเอง
ซึ่งต้องทำความเข้าใจกันก่อนว่าราคาของ Cost Per Click ในแต่ละช่องทางโฆษณาออนไลน์จะมี ราคาที่แตกต่างกัน เช่น Google Ads ที่จะคิดราคาของ Cost Per Click ในรูปแบบ Auction หรือการ ประมูล Keyword โดยที่แบรนด์ไหนที่มีการประมูลให้ราคาสุงที่สุดจะได้อันดับ Ad Rank ที่สูงกว่าและ มีโอกาสที่กลุ่มเป้าหมายจะคลิกเข้าหน้าเว็บไซต์มากกว่า เป็นต้น
ดังนั้นแบรนด์ต้องทำความเข้าใจในแต่ละ Platfrom ให้ดีก่อนการตัดสินใจลงโฆษณา
Decision Stage Metrics (ตัวชี้วัดผลลัพธ์ในช่วงตัดสินใจ)
ยิ่งปฏิสัมพันธ์แน่นแฟ้นมากขึ้น โอกาสการตัดสินใจยิ่งมีมากขึ้นเช่นเดียวกัน และในระยะนี้คือช่วงระยะที่กลุ่มเป้าหมายของแบรนด์พร้อมที่จะผันตัวเป็น ‘ลูกค้า’ กันแล้ว โดยผ่าน การกระทำต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น การกด subscribe หรือการซื้อสินค้าและบริการ เป็นต้น
โดยโฆษณาที่แบรนด์มักจะนำเสนอในช่วงระยะนี้มักจะมีแรงกระตุ้นหรือตัวกระตุ้นให้กลุ่มเป้าหมายตัดสินใจสร้างผลลัพธ์ที่แบรนด์มุ่งหวังไว้ ผ่าน Call-To-Action อย่างคำว่า ‘ซื้อเลย’ หรือ ‘ซื้อทันที’ และแบรนด์สามารถวัดผลลัพธ์จากโฆษณาในช่วงนี้ ได้จากตัวชี้วัดเหล่านี้
- Conversion Rate
- Cost Per Acquisition (CPA)
- Cost Per Result (CPR)
- Return On Ad Spend (ROAS)
- Return On Investment (ROI)
- Lifetime Value (LTV)
Conversion Rate
หลังจากการปล่อยโฆษณาเพื่อกระตุ้นให้กลุ่มเป้าหมาย ‘ผันตัว’ มาเป็นลูกค้า แบรนด์มีความต้องการที่ จะคำนวณว่าโฆษณาตัวนี้ได้เพิ่มอัตราลูกค้าจากกลุ่มเป้าหมายไว้เท่าไหร่บ้าง ดังนั้นตัวชี้วัดที่จะมาช่วย แบรนด์ก็คือ Convesion Rate หรืออัตราการเปลี่ยนแปลงจาก ‘กลุ่มเป้าหมาย’ มาเป็น ‘ลูกค้า’
โดยสูตรการคำนวณ Conversion Rate คือ
Conversion Rate = (Total Conversion ÷ Total Visit) * 100
ประกอบไปด้วย
- Total Conversion หรือจำนวนการเปลี่ยนแปลงทั้งหมด หารด้วย
- Total Visit หรือจำนวนผู้เข้าชมทั้งหมด คูณด้วย
- จำนวน 100
ตัวอย่างเช่น แบรนด์ A มีเป้าหมายในการสร้างยอดขายผ่านโฆษณา โดยหลังจากยิงโฆษณาออกไปมี ผู้คนเข้ามาเยี่ยมชมเว็บไซต์ 2,000 คน ในขณะที่มีคนกดซื้อสินค้าอยู่ 100 คน ดังนั้น Conversion Rate ของแคมเปญนี้คือ 5%
ซึ่งอัตราของ Conversion Rate ก็สามารถช่วยแบรนด์วิเคราะห์ได้ว่า ถ้า Conversion Rate สูงแสดง ว่ามาถูกทางแล้ว ส่งโฆษณาถูกกลุ่มเป้าหมาย หน้าเว็บไซต์มีความน่าสนใจดี แต่ถ้ากลับกัน Conversion Rate มีอัตราที่ต่ำเมื่อเทียบกับจำนวน Visitor แสดงว่าอาจจะต้องมีการปรับหรือแก้ไขบางอย่าง
Cost Per Acquisition (CPA)
ในทุกๆ Action ที่เกิดขึ้นจากลูกค้า แบรนด์สามารถคำนวณต้นทุนได้ว่าในแต่ละ Action จากโฆษณานั้นแบรนด์จะต้องจ่ายเงินเท่าไหร่ ผ่านการใช้ตัวชี้วัดที่เรียกว่า Cost Per Action หรือ Cost Per Acquisition โดย Action เหล่านี้ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของแบรนด์ว่าต้องการ convert ลูกค้าในรูปแบบไหน เช่น สั่งซื้อสินค้า หรือ สมัครสมาชิก เป็นต้น
โดยการคำนวณ Cost Per Action คือ
Cost Per Acquisition = Total Amount Spent ÷ Total Conversion
ประกอบไปด้วย
- Total Amount Spent หรือจำนวนค่าแคมเปญโฆษณา หารด้วย
- Total Conversion หรือจำนวน Conversion ทั้งหมดที่เกิดจากโฆษณา
ตัวอย่างเช่น แบรนด์ยิงโฆษณาบนช่องทางออนไลน์หลายช่องทางเพื่อต้องการให้กลุ่มเป้าหมายมากด ซื้อสินค้าบนหน้าเว็บไซต์โดยค่าแคมเปญทั้งหมดมีราคา 5,000 บาท และมีลูกค้าซื้อสินค้าเป็นจำนวน 200 ครั้ง ดังนั้นค่า Cost Per Action จะตกอยู่ที่ 25 บาท เป็นต้น
สำหรับสายยิงโฆษณาผ่าน Facebook อาจจะเคยพบเห็นตัวชี้วัดที่คล้ายคลึงกันแต่เรียกคนละชื่อ ก็คือ Cost Per Result บน Facebook Ads นั่นเอง โดยที่วิธีการคำนวณ คือ
Cost Per Result = Total Amount SpentTotal Results
เป็นสูตรที่คำนวณเหมือน CPA โดยการรวบรวมจำนวนค่าแคมเปญทั้งหมด หารด้วย จำนวน Result ทั้งหมดที่เกิดขึ้นจากโฆษณาตัวนั้น จะได้ค่าต้นทุนต่อผลลัพธ์ที่แบรนด์มุ่งหวังไว้นั่นเอง
Return On Ad Spend (ROAS)
อยากรู้จังว่างบประมาณโฆษณาที่เสียไป แบรนด์ได้กลับมาเท่าไหร่กัน ตัวชี้วัดนี้มีคำตอบให้นั่นก็คือ Return On Ad Spend หรือชื่อย่อ ROAS คือตัวช่วยแบรนด์คำนวณอัตราว่าจากงบประมาณทั้งหมด ที่จ่ายในการลง Ads ไปนั้น แบรนด์ได้กลับมากน้อยขนาดไหน คุ้มค่าคุ้มราคาโฆษณาหรือไม่
โดยสูตรการคำนวณ ROAS คือ
ROAS = Total Amount Gain ÷ Total Amount Spent
ประกอบไปด้วย
- Total Amount Gain หรือจำนวนเงินหรือกำไรทั้งหมดที่แบรนด์ได้รับ หารด้วย
- Total Amount Spent หรือจำนวนค่าแคมเปญที่แบรนด์จ่ายไป
ตัวอย่างเช่น แบรนด์ A ขายสินค้าบนเว็บไซต์ได้เงินมาทั้งหมด 20,000 บาท โดยจ่ายค่า Ads ไปเป็นจำนวน 5,000 บาท ดังนั้นค่า ROAS หรือกำไรจากโฆษณาเท่ากับ 4
ซึ่งการคำนวณ ROAS นั้นการที่ค่าของ ROAS ต้องมากกว่า 1 เพราะถ้าค่าของ ROAS < 1 แสดงว่า ประสิทธิภาพของโฆษณาหรือกลยุทธ์เบื้องหลังไม่ประสบผลสำเร็จ ไม่สามารถสร้างกำไรหรือผลลัพธ์ ให้กับแบรนด์ได้เลย จำเป็นต้องได้รับการแก้ไขหรือปรับเปลี่ยน
Return On Investment (ROI)
แล้วถ้าอยากคำนวณเป็นภาพที่ใหญ่ขึ้นว่าจากการลงทุนทุกอย่างไป ไม่ว่าจะเป็นค่าโฆษณา ค่าวัสดุหรือผลิตภัณฑ์ ค่าพรีเซนเตอร์ หรือทุกค่าใช้จ่ายที่แบรนด์ต้องเสียไปนั้น แบรนด์จะได้กลับมา มากหรือน้อยขนาดไหน
โดยการคำนวณ ROI คือ
ROI = (Total Amount Gain – Total Investment) ÷ Total Investment
ประกอบไปด้วย
- Total Amount Gain หรือจำนวนเงินหรือกำไรทั้งหมดที่แบรนด์ได้รับ ลบด้วย
- Total Amount Spent หรือจำนวนเงินที่ลงทุนไปทั้งหมด หารด้วย
- Total Amount Spent หรือจำนวนเงินที่ลงทุนไปทั้งหมด อีกที
ตัวอย่างเช่น ร้าน Bakery เจ้าดังบน Instagram ขายขนมชิ้นละ 200 บาท ได้ 200 ชิ้น ได้เงินมา 40,000 บาท แต่ว่าเสียค่าส่วนผสมไป 10,000 บาท ค่าเดินทาง 500 บาทและค่าลงโฆษณาอีก 1,000 บาท รวมเป็น 11,500 บาท ดังนั้นค่า ROI ที่ทำได้มีค่าเท่ากับ 2.47 เป็นต้น
ซึ่งความแตกต่างของ ROI และ ROAS ก็คือ ROI เป็นการคำนวณกำไรทั้งหมดที่เสียไป ในขณะที่ ROAS คือการคำนวณกำไรจากค่าโฆษณาที่เสียไป สรุปก็คือ ROI คือการคำนวณในภาพรวม ที่ใหญ่กว่านั่นเอง
Lifetime Value (LTV)
ตัวชี้วัดที่ใหญ่ที่สุดในการคำนวณคุณค่าของลูกค้าในระยะยาว ก็คือ Lifetime Value หรือ LTV ที่เอา มาใช้วิเคราะห์มูลค่าที่แบรนด์จะได้รับจากลูกค้าแต่ละคนตลอดช่วงระยะความสัมพันธ์ ซึ่งการคำนวณ LTV ถือว่าเป็นการมองภาพที่ใหญ่มากของธุรกิจเลย เพราะว่าเป็นการคำนวณเผื่อไปถึงการทำ Customer Retention ของลูกค้าต่อแบรนด์เช่นเดียวกัน
โดยการคำนวณ LTV คือ
Lifetime Value = Average Customer Value * Average Customer Lifespan
ประกอบไปด้วย
- Average Customer Value หรือราคาเฉลี่ยที่ลูกค้าจ่าย คูณด้วย
- Average Customer Lifespan หรือจำนวนปีเฉลี่ยที่เขาจะเป็นลูกค้าของแบรนด์
แต่ว่าจะหาค่าเฉลี่ยพวกนี้มาจากไหน? มาดูแบบละเอียดกันดีกว่า
ตัวอย่างเช่น แบรนด์ A ขายเกมโดยที่เฉลี่ยแล้วลูกค้ามักจะซื้อเกมใหม่ 1 ครั้งต่อสัปดาห์ และราคาเฉลี่ยของเกมที่ลูกค้ามักจะซื้ออยู่ที่ 500 บาท และแบรนด์กำหนดไว้ว่าระยะเวลาของ Lifespan ที่ลูกค้าจะอยู่กับเขาคือ 10 ปี
เท่ากับว่าตอนนี้เรารู้แล้วว่า
- ลูกค้าจ่ายเงินครั้งละ 500 บาท / สัปดาห์
- ถ้านับเป็นต่อปี ลูกค้าจะจ่ายเงิน 500 บาท เป็นเวลา 52 สัปดาห์หรือ 26,000 บาท / ปี
- ดังนั้น ราคาเฉลี่ยต่อปีคือ 26,000 บาทและจำนวนปีของ Lifespan คือ 10 เท่ากับว่า LTV ของแบรนด์ A จะมีค่าเท่ากับ 260,000 บาทนั่นเอง
ดังนั้นยิ่งค่า Lifetime Value สูง โอกาสของ Loyal Customer ก็จะเยอะขึ้นตาม ซึ่งวิธีสร้าง LTV สูงๆ สามารถทำได้โดย
- สร้างหรือพัฒนาปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าในเรื่อง Customer Service ในหลายช่องทางที่สามารถ ติดต่อกับลูกค้าได้
- ยิบหยื่นคอนเทนต์หรือสื่อที่มีคุณค่ากับลูกค้าอย่างต่อเนื่อง เช่น Blogs หรือ Social Media Post ที่พวกเขาให้ความสนใจ
- ฟังลูกค้าให้มากขึ้น คอยสังเกตุว่าพวกเขาพูดถึงแบรนด์อย่างไร แล้วนำ Feedback เหล่านั้น มาพัฒนาต่อเรื่อยๆ
- เพิ่ม Service ที่ช่วยสร้าง Loyalty ให้ลูกค้า เพื่อให้พวกเขารู้สึกส่วรร่วมตลอดในช่วงระยะ Lifespan เป็นต้น
สรุป
ตัวชี้วัดแต่ละตัวในแต่ละช่วงของ Buyer Journey Framework เป็นเครื่องมือคำนวณที่สำคัญที่ ช่วยเหลือแบรนด์ติดตามและวิเคราะห์กลยุทธ์รวมถึงค่าใช้จ่ายที่แบรนด์ต้องลงทุนในโฆษณาทั้งหมด
โดยที่ไม่จำเป็นที่จะต้องใช้แค่ 1 ตัวชี้วัดภายใต้เป้าหมายเดียว แบรนด์สามารถประยุกต์ใช้ตัวชี้วัด หลายตัวเพื่อวิเคราะห์ภาพที่ใหญ่ขึ้น ทั้งกลยุทธ์เองหรือภาพรวมของธุรกิจเองก็ได้เช่นเดียวกัน
ดังนั้นแบรนด์ต้องรู้ว่ามีเป้าหมายของแคมเปญหรือธุรกิจตัวเองนั้นต้องการตัวชี้วัดอะไรบ้าง เพื่อให้ธุรกิจเติบโตขึ้นไปได้อีก
ถ้าคุณสนใจเรียนรู้การทำ Digital Advertising ทาง Content Shifu มีคอร์สเรียน Facebook Ads Certification และ Google Ads Certification ให้คุณไปศึกษาเพิ่มเติม เรียนรู้ตั้งแต่ระดับ Basic จนถึง Intermediate พร้อมรับใบ Certification ของ Content Shifu หลังเรียนจบ