เหนือกว่าคลิกสุดท้าย: สำรวจโมเดลการระบุแหล่งที่มาแบบ Multi-Touch

การทำความเข้าใจการเดินทางของลูกค้าและการระบุแหล่งที่มาของ Conversion อย่างถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจในการทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า ทำการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูล และปรับกลยุทธ์ทางการตลาดให้เหมาะสม

แม้ว่ารูปแบบการระบุแหล่งที่มาของคลิกสุดท้ายจะเป็นที่ต้องการของนักการตลาดจำนวนมากมาหลายปีแล้ว แต่ก็ทำให้พฤติกรรมผู้บริโภคยุคใหม่มีความซับซ้อนมากเกินไป เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกและตัดสินใจทางการตลาดโดยมีข้อมูลมากขึ้น ธุรกิจจำเป็นต้องสำรวจโมเดลการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชขั้นสูงที่ให้การนำเสนอเส้นทางของลูกค้าที่แม่นยำยิ่งขึ้น

การพัฒนาเส้นทางของลูกค้า

เดิมที การเดินทางของลูกค้าถูกมองว่าเป็นเส้นทางเชิงเส้น ซึ่งลูกค้าจะเคลื่อนผ่านขั้นตอนต่างๆ เช่น การรับรู้ การพิจารณา และการตัดสินใจตามลำดับที่คาดการณ์ได้

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การเดินทางของลูกค้าได้พัฒนาไปสู่ประสบการณ์มัลติทัชที่ไม่เชิงเส้นมากขึ้น

ปัจจัยผลักดันสำคัญประการหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงนี้คือการแพร่กระจายของช่องทางดิจิทัล โซเชียลมีเดีย เสิร์ชเอ็นจิ้น และตลาดออนไลน์ทำให้ลูกค้ามีช่องทางติดต่อลูกค้าที่หลากหลายในการโต้ตอบกับแบรนด์

การเชื่อมต่ออย่างต่อเนื่องนี้ทำให้เส้นแบ่งระหว่างการโต้ตอบออนไลน์และออฟไลน์ไม่ชัดเจน นอกจากนี้ยังช่วยให้ลูกค้าสามารถเข้าถึงข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ทุกที่ทุกเวลา

ขณะนี้ลูกค้าสามารถค้นพบ ค้นคว้า และซื้อผลิตภัณฑ์ตามความสะดวกโดยไม่ต้องทำตามเส้นทางที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เมื่อปฏิสัมพันธ์เหล่านี้เกิดขึ้น ผู้ซื้อจะต้องผ่านขั้นตอนของการรับรู้ การพิจารณา การตัดสินใจ และการดำเนินการ … แต่แน่นอนว่ามันไม่ได้เกิดขึ้นในลำดับนั้นเสมอไป! พวกเขาอาจข้ามขั้นตอนหนึ่งหรือย้อนกลับไปหนึ่งก้าวแล้วกระโดดไปข้างหน้าหนึ่งก้าว

มันไม่ได้คาดเดาหรือตรงไปตรงมาอย่างที่คุณคิด

ซึ่งหมายความว่ารูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบสัมผัสครั้งเดียว เช่น คลิกสุดท้ายหรือสัมผัสแรก จะไม่มีประสิทธิภาพอีกต่อไป เพื่อให้นักการตลาดเข้าใจได้ดีขึ้นว่าจุดติดต่อที่แตกต่างกันมีส่วนทำให้เกิด Conversion อย่างไร พวกเขาจำเป็นต้องเปลี่ยนไปใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาขั้นสูงที่สอดคล้องกับพฤติกรรมการซื้อของลูกค้ายุคใหม่

สำรวจโมเดลการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัช

โมเดลมัลติทัชให้มุมมองที่ครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับการเดินทางของลูกค้าและการมีส่วนร่วมของจุดสัมผัสต่างๆ โมเดลเหล่านี้จะพิจารณาจุดติดต่อทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับเส้นทางของลูกค้าที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลง ซึ่งช่วยให้องค์กรได้รับความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการเดินทางของลูกค้าและประสิทธิผลของแต่ละจุดติดต่อ

มาดูรูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชที่พบบ่อยที่สุดบางส่วนกัน

การระบุแหล่งที่มาเชิงเส้น

ในรูปแบบนี้ เครดิตที่เท่ากันจะถูกกำหนดให้กับจุดสัมผัสทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการเดินทางของลูกค้า การระบุแหล่งที่มาเชิงเส้นรับทราบถึงการมีส่วนร่วมของการโต้ตอบแต่ละครั้ง โดยเน้นว่าทุกจุดติดต่อมีบทบาทในกระบวนการแปลง

ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าโต้ตอบกับโฆษณาแบบรูปภาพ เข้าชมเว็บไซต์ และทำการซื้อภายหลังหลังจากได้รับอีเมล แต่ละช่องทางติดต่อลูกค้าจะได้รับส่วนแบ่งเครดิตเท่ากัน นักการตลาดสามารถใช้สิ่งนี้เพื่อช่วยตระหนักถึงความสำคัญของกิจกรรมระดับสูงในการกระตุ้นการแปลง

การระบุแหล่งที่มาของการสลายตัวของเวลา

การระบุแหล่งที่มาแบบลดลงตามเวลาจะรับรู้ว่าจุดสัมผัสที่ใกล้กับ Conversion มีแนวโน้มที่จะมีผลกระทบต่อการตัดสินใจของลูกค้ามากขึ้น โดยจะให้เครดิตมากขึ้นแก่จุดติดต่อที่เกิดขึ้นใกล้กับเหตุการณ์ Conversion มากขึ้น

ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าค้นพบผลิตภัณฑ์ผ่านโพสต์บนบล็อกในตอนแรก จากนั้นมีส่วนร่วมกับเนื้อหาโซเชียลมีเดีย และสุดท้ายทำการซื้อหลังจากได้รับอีเมลส่วนตัว จุดสัมผัสที่ใกล้กับการซื้อจะได้รับสัดส่วนเครดิตที่สูงขึ้น โมเดลนี้มีประโยชน์ในการทำความเข้าใจปัจจัยเฉพาะที่ทำให้เกิด Conversion

การระบุแหล่งที่มาตามตำแหน่ง

การระบุแหล่งที่มาตามตำแหน่งหรือที่เรียกว่าการระบุแหล่งที่มารูปตัว U ตระหนักถึงความสำคัญของทั้งการโต้ตอบครั้งแรกและครั้งสุดท้าย โดยจะแบ่งเปอร์เซ็นต์การระบุแหล่งที่มาระหว่างจุดวิกฤติ 2 จุดนี้ โดยที่การโต้ตอบตรงกลางจะได้รับเปอร์เซ็นต์ที่น้อยกว่า

แนวทางที่สมดุลนี้ให้การนำเสนอที่แม่นยำยิ่งขึ้นว่าจุดติดต่อที่แตกต่างกันมีอิทธิพลต่อ Conversion อย่างไร ทำให้มีคุณค่าสำหรับการทำความเข้าใจเส้นทางของลูกค้าที่ซับซ้อนและปรับกลยุทธ์การตลาดให้เหมาะสมตามนั้น

การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล

การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลใช้การวิเคราะห์ข้อมูลและเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อกำหนดเครดิตให้กับจุดติดต่อต่างๆ ในการเดินทางของลูกค้า แตกต่างจากรูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบดั้งเดิมซึ่งอาศัยกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือเปอร์เซ็นต์คงที่ การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลใช้อัลกอริทึมในการวิเคราะห์ข้อมูลประวัติและกำหนดผลกระทบที่แท้จริงของแต่ละจุดสัมผัสต่อ Conversion

นี่เป็นวิธีการระบุแหล่งที่มาที่แม่นยำที่สุด เนื่องจากจะปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของผู้บริโภคและกลยุทธ์ทางการตลาด เพื่อให้มั่นใจว่าจะยังคงความถูกต้องแม่นยำเมื่อเวลาผ่านไป

ประโยชน์ของรูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบ Multi-Touch

การใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชช่วยให้นักการตลาดสามารถ:

ส่งเสริมแคมเปญที่ประสบความสำเร็จ

การได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการมีส่วนร่วมของแต่ละจุดติดต่อต่อ Conversion ช่วยให้คุณสามารถจัดลำดับความสำคัญและทำซ้ำกลยุทธ์ที่ให้ผลลัพธ์สูงสุด เมื่อสร้างแคมเปญของคุณ ให้ใช้ข้อมูลจากรูปแบบการระบุแหล่งที่มาของคุณเพื่อกระจายทรัพยากรและความสนใจไปยังจุดติดต่อที่มีประสิทธิภาพสูงสุดมากขึ้น

ลดความไร้ประสิทธิภาพ

การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชช่วยให้คุณระบุได้ว่าจุดติดต่อใดที่ไม่สร้างมูลค่าที่สำคัญตลอดเส้นทางของลูกค้า ความรู้นี้ช่วยให้คุณสามารถยุติแคมเปญที่มีประสิทธิภาพต่ำ และเปลี่ยนเส้นทางเวลาและเงินของคุณไปสู่ช่องทางที่ทำกำไรได้มากขึ้น

งบประมาณได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ด้วยความรู้ว่าจุดติดต่อใดมีผลกระทบมากที่สุด คุณสามารถตัดสินใจเรื่องงบประมาณได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้น และจัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

รับข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า

การประเมินจุดติดต่อภายในรูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชช่วยให้เข้าใจลูกค้าของคุณได้อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น ด้วยการจัดทำแผนที่การมีส่วนร่วมของลูกค้า คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกว่าพวกเขาใช้เวลาไปที่จุดใดและข้อความทางการตลาดใดที่ตรงใจพวกเขา

ความท้าทายของโมเดลการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัช

แม้ว่าการเปลี่ยนไปใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชจะมีประโยชน์หลายประการ แต่ก็มีความท้าทายบางประการตามมาด้วย อุปสรรคที่พบบ่อยที่สุดที่บริษัทต่างๆ ประสบเมื่อใช้โมเดลมัลติทัช ได้แก่:

1. ชุดข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง

การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชจะประสบความสำเร็จเมื่อมีข้อมูลจำนวนมากในการติดตามการเดินทางของผู้บริโภค รวมถึงการมีส่วนร่วมแบบออฟไลน์ เช่น การโทรศัพท์ การเยี่ยมชมด้วยตนเอง และการโฆษณาแบบดั้งเดิม ชุดข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่สมบูรณ์อาจขัดขวางประสิทธิภาพ ส่งผลให้ต้องพิจารณาแบบจำลองทางเลือก

2. เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชัน

การใช้การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชเกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลจากแคมเปญและช่องทางต่างๆ ทั้งออนไลน์และออฟไลน์ เพื่อระบุจุดสัมผัสที่สำคัญและคำนวณ ROI หากคุณยังใหม่ต่อการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลหรือมีประสบการณ์จำกัดนอกเหนือจากข้อมูลเชิงลึกพื้นฐานของ Google Ads การทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญอาจเป็นความคิดที่ดี

3. การทดลองใช้เวลานาน

การกำหนดว่าจุดใดที่มีคุณสมบัติเป็นจุดติดต่อและกำหนดน้ำหนักที่เหมาะสมให้กับแต่ละจุดมักจะต้องมีการทดสอบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพูดถึงการโฆษณาแบบ Omnichannel วิธีนี้อาจเป็นเรื่องที่ท้าทายและใช้เวลานานในการทำให้ถูกต้อง และมีแนวโน้มว่าคุณจะไม่ทำให้ถูกต้องตั้งแต่ครั้งแรก เตรียมพร้อมที่จะใช้เวลาปรับเปลี่ยนสิ่งต่างๆ เพื่อหาสมดุลที่เหมาะสม

เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้อง:

• • ลงทุนในเครื่องมือวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพซึ่งสามารถติดตามการโต้ตอบของผู้ใช้ข้ามช่องทางต่างๆ
  • พัฒนากระบวนการที่ชัดเจนสำหรับการบูรณาการและการวิเคราะห์ข้อมูล
  • ตรวจสอบและปรับแต่งรูปแบบการระบุแหล่งที่มาอย่างต่อเนื่องเมื่อพฤติกรรมของลูกค้ามีการเปลี่ยนแปลง

การระบุแหล่งที่มาของคลิกสุดท้ายเป็นเช่นนั้นในปีที่แล้ว

เนื่องจากการตลาดดิจิทัลมีความซับซ้อนมากขึ้น การพึ่งพาการระบุแหล่งที่มาของคลิกสุดท้ายเพียงอย่างเดียวจึงไม่เพียงพออีกต่อไป เพื่อให้ประสบความสำเร็จในสภาพแวดล้อมที่มีการแข่งขันในปัจจุบัน นักการตลาดต้องใช้วิธีการระบุแหล่งที่มาขั้นสูงมากขึ้น การใช้โมเดลการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชสามารถให้ภาพการเดินทางของลูกค้าที่สมบูรณ์และเหมาะสมยิ่งขึ้น

ด้วยการเปลี่ยนไปใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัช ธุรกิจต่างๆ จึงสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล เพิ่มประสิทธิภาพความพยายามทางการตลาด และขับเคลื่อนผลลัพธ์ที่ดีขึ้นในท้ายที่สุด ถึงเวลาที่จะมองข้ามคลิกสุดท้ายและสำรวจการโต้ตอบกับลูกค้าทุกรูปแบบ

หมกมุ่นอยู่กับข้อมูล? จองการสาธิตกับทีมงานของเราเพื่อดูว่าฟีเจอร์การวิเคราะห์และการรายงานใน Agorapulse สามารถช่วยคุณวัดความพยายามทางการตลาดบนโซเชียลมีเดียได้อย่างแม่นยำได้อย่างไร