Attribution Model หลายคลิกกว่าจะซื้อ คลิกไหนสำคัญกว่า ? : [ MarTech Basic EP.17 ]

ในอดีต การตลาดมีความเรียบง่าย ผู้บริโภคอาจเห็นโฆษณาทางโทรทัศน์ เดินเข้าร้านค้า และซื้อสินค้า ทำให้เครดิตทั้งหมดตกเป็นของการโฆษณาขั้นเดียว

แต่ในยุคปัจจุบัน เส้นทางของลูกค้า (Customer Journey) นั้นมีความซับซ้อนและยาวนานขึ้นอย่างมาก

ลูกค้าคนหนึ่งอาจเริ่มต้นจากการเห็นโฆษณาบน Facebook (การรับรู้), ตามด้วยการค้นหาข้อมูลใน Google (การพิจารณา), จากนั้นอ่านคอนเทนต์จากแบรนด์ (มีส่วนร่วม), และสุดท้ายจึงคลิกโฆษณาบน Google Ads อีกครั้งเพื่อเข้าเว็บไซต์และทำการสั่งซื้อ (การซื้อสำเร็จ)

การตลาดสมัยใหม่จึงต้องพึ่งพา MarTech ในการติดตามปฏิสัมพันธ์เหล่านี้ทั้งหมด และ Attribution Model ก็คือกลไกที่ใช้ในการตัดสินใจว่า ช่องทางใดควรได้รับเครดิตสำหรับการซื้อขายที่เกิดขึ้น

Attribution Model คืออะไร ?

คำว่า “Attribution Model” (โมเดลการให้เครดิต) หมายถึงวิธีการวัดและกำหนดว่า “ช่องทางการตลาดใด” หรือ “จุดสัมผัสใด (Touchpoint)” ที่ผู้บริโภคเจอในเส้นทางการตัดสินใจ (Customer Journey) ที่ควรได้รับเครดิตหรือ “ส่วนแบ่งความดีความชอบ” จากการที่ลูกค้าทำ “Conversion” (เช่น ซื้อสินค้า สมัครสมาชิก หรือกรอกฟอร์ม)

ทั้งนี้ก็เพื่อให้รู้ว่าการลงทุนในแต่ละช่องทางให้ผลตอบแทนเป็นอย่างไร ? เพื่อให้จัดสรรงบประมาณไปยังช่องทางที่สร้างผลลัพธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด เป็นการวัดผล ROI ที่แม่นยำ

Attribution Model สามารถแบ่งออกได้เป็นสองกลุ่มหลัก: โมเดลแบบสัมผัสเดียว (Single-Touch) และโมเดลแบบหลายสัมผัส (Multi-Touch)

I. โมเดลแบบสัมผัสเดียว (Single-Touch Models)

โมเดลเหล่านี้ให้เครดิต 100% แก่จุดสัมผัสเพียงจุดเดียวเท่านั้นในเส้นทางของลูกค้า ซึ่งมักจะถูกใช้โดยธุรกิจที่มีเส้นทางการขายที่สั้นและตรงไปตรงมา

1. First-Click (หรือ First Interaction) Attribution

ให้เครดิต 100% กับ จุดสัมผัสแรกสุด ที่ลูกค้ามีต่อแบรนด์ เน้นไปที่ การสร้างการรับรู้ (Awareness) และ การดึงดูดลูกค้าใหม่ (Acquisition)

ข้อดีคือง่ายต่อการวัดผล, ช่วยให้นักการตลาดรู้ว่าช่องทางใดมีประสิทธิภาพในการนำลูกค้าใหม่เข้าสู่ Funnel

ข้อเสียคือเป็นการมองข้ามต่อความพยายามทั้งหมดของช่องทางอื่น ๆ ที่มีส่วนในการกระตุ้นให้เกิดการซื้อจริง

2. Last-Click (หรือ Last Interaction) Attribution

ให้เครดิต 100% กับจุดสัมผัสสุดท้ายที่ลูกค้าพบก่อนที่จะเกิด conversion ( เช่น การคลิกโฆษณาก่อนซื้อทันที ) เน้นไปที่ การปิดการขาย (Conversion) และวัดผลโฆษณาที่อยู่ปลายทางของการตัดสินใจ

ข้อดีคือเป็นโมเดลที่เรียบง่ายที่สุด, ให้ผลลัพธ์ที่ชัดเจนว่าช่องทางใดมีประสิทธิภาพในการเปลี่ยน “ความตั้งใจ” เป็น “ยอดขาย”

ข้อเสียคือมองข้ามความพยายามเริ่มต้นในการสร้างความสนใจและพิจารณา ทำให้ช่องทางสร้างการรับรู้อื่น ๆ ดูเหมือนไร้ประสิทธิภาพ

II. โมเดลแบบหลายสัมผัส (Multi-Touch Models)

โมเดลเหล่านี้มองความจริงมากขึ้น มองว่าลูกค้าไม่ได้ซื้อสินค้าจากการเห็นโฆษณาเพียงครั้งเดียว จึงกระจายเครดิต Conversion ไปยังจุดสัมผัสหลายจุดในเส้นทางของลูกค้า ซึ่งเหมาะกับธุรกิจที่มีวงจรการขายยาวนานและซับซ้อน (เช่น ธุรกิจ B2B หรือสินค้าที่มีราคาสูง)

Linear Attribution

ให้เครดิตเท่ากันแก่ทุกจุดสัมผัสในเส้นทางของลูกค้า เน้นความสำคัญของทุกขั้นตอน ใน Customer Journey

ข้อดีคือให้ความเป็นธรรมกับทุกช่องทาง สะท้อนความเป็นจริงที่ว่าทุกปฏิสัมพันธ์มีส่วนร่วม

ข้อเสียคืออาจให้เครดิตกับจุดสัมผัสที่ไม่สำคัญมากเกินไป เช่น การเห็นแบนเนอร์ซ้ำ ๆ อาจได้รับเครดิตเท่ากับการค้นหาอย่างตั้งใจใน Google

Time-Decay Attribution

ให้เครดิตมากขึ้นแก่จุดสัมผัสที่ อยู่ใกล้เวลาที่เกิด Conversion มากที่สุด และเครดิตจะค่อย ๆ ลดลงสำหรับจุดสัมผัสที่อยู่ห่างออกไป นั่นคือให้ความสำคัญกับช่องทางที่กระตุ้นการตัดสินใจในนาทีสุดท้าย

โมเดลนี้เหมาะสำหรับธุรกิจที่มีวงจรการขายยาวนาน (Long Sales Cycle) เช่น B2B หรือบริการทางการเงิน เพราะยอมรับว่าปฏิสัมพันธ์ล่าสุดมีความเกี่ยวข้องมากที่สุด

ข้อเสียอาจคงมองข้ามความสำคัญของการสร้างการรับรู้ในตอนต้นเกินไป

Position-Based (หรือ U-Shaped) Attribution

กำหนดเครดิตจำนวนมากให้กับ จุดสัมผัสแรก (First Click) และ จุดสัมผัสสุดท้าย (Last Click) และส่วนที่เหลือจะถูกกระจายไปยังจุดสัมผัสที่อยู่ตรงกลาง ให้ความสำคัญกับ จุดเริ่มต้นของการเดินทาง และ การปิดการขาย

ตัวอย่างเช่นให้เครดิต 40% แก่ First-Click, 40% แก่ Last-Click, และ 20% ที่เหลือจะกระจายไปที่จุดสัมผัสตรงกลาง

ข้อดีคือเป็นการประนีประนอมที่ยุติธรรม โดยตระหนักถึงความสำคัญของขั้นแรกคือสร้างความรับรู้ awareness และขั้นสุดท้ายคือการปิดการขายหรือ conversion

Data-Driven Attribution (DDA)

เป็นโมเดลที่ใช้ เทคโนโลยี AI และ Machine Learning ในการวิเคราะห์ข้อมูลจริงทั้งหมดของลูกค้าในบัญชีนั้น ๆ เพื่อกำหนดเครดิตที่แท้จริงให้กับแต่ละจุดสัมผัส เน้นไปที่ความแม่นยำทางสถิติสูงสุด

ข้อดีคือแม่นยำเพราะพิจารณาว่าจุดสัมผัสแต่ละจุดมีความน่าจะเป็นในการนำไปสู่ Conversion มากน้อยเพียงใดอย่างเป็นอิสระต่อกัน (ไม่ใช้กฎตายตัว)

ข้อเสียคือมีความซับซ้อนในการทำความเข้าใจและต้องใช้ปริมาณข้อมูลที่มากพอสมควร

การเลือกใช้โมเดลที่เหมาะสมกับธุรกิจของคุณ

ไม่มี Attribution Model ใดที่ดีที่สุดสำหรับทุกธุรกิจ การเลือกโมเดลต้องขึ้นอยู่กับ เป้าหมายของแคมเปญ และ ลักษณะของวงจรการขาย (Sales Cycle)

ธุรกิจเริ่มต้นใหม่ : เน้นการรับรู้
– โมเดลที่แนะนำ : First-Click
– เหตุผลในการเลือก : ต้องการทราบว่าช่องทางใดดึงดูดลูกค้าใหม่ได้ดีที่สุด เพื่อลงทุนขยายฐานลูกค้าได้แม่นยำ

ธุรกิจค้าปลีก/E-commerce (วงจรสั้น)
– โมเดลที่แนะนำ : Last-Click
– เหตุผลในการเลือก : ลูกค้าซื้อสินค้าราคาไม่แพงอย่างรวดเร็ว โฆษณาปลายทางมีอิทธิพลกระตุ้นการซื้อทันที

ธุรกิจ B2B หรืออสังหาริมทรัพย์ (วงจรยาว)
– โมเดลที่แนะนำ : Time-Decay
– เหตุผลในการเลือก : การตัดสินใจใช้เวลานาน ปฏิสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นใกล้เคียงกับวันปิดการขายที่สุดคือจุดที่สำคัญที่สุดในการโน้มน้าว

B2C ทั่วไป : ต้องการความสมดุล
– โมเดลที่แนะนำ : Position-Based (U-Shaped)
– เหตุผลในการเลือก : ทั้งการสร้างความรับรู้ (First Click) และการปิดการขาย (Last Click) มีความสำคัญเท่าเทียมกัน

องค์กรขนาดใหญ่ / ต้องการความแม่นยำสูง
– โมเดลที่แนะนำ : Data-Driven Attribution (DDA)
– เหตุผลในการเลือก : ใช้ AI เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด โดยพิจารณาปัจจัยทั้งหมดตามข้อมูลจริงในบัญชี

บทสรุป: Attribution Model กับ MarTech

Attribution Model คือกลไกสำคัญที่ทำให้ MarTech สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ คือสะพานเชื่อมระหว่างข้อมูลดิบกับการตัดสินใจทางธุรกิจ

การเลือกใช้โมเดลที่ถูกต้องไม่เพียงแต่ช่วยให้การจัดสรรงบประมาณโฆษณามีความยุติธรรมเท่านั้น แต่ยังทำให้นักการตลาดเข้าใจถึง มูลค่าที่แท้จริง ของทุกจุดสัมผัสในเส้นทางลูกค้า และสามารถปรับกลยุทธ์เพื่อนำพาผู้บริโภคไปสู่ Conversion ได้อย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพสูงสุด

. : รู้จัก PAM Realtime CDP ซอฟต์แวร์การตลาดอัตโนมัติไทย ที่ PAMs.ai : .