สรุปสั้น ๆ (TL;DR)
- Cross selling เพิ่มสินค้าที่ใช้คู่กันเข้าตะกร้า up selling เปลี่ยนเป็นรุ่นที่สูงกว่า ส่วน bundling ขายเป็นชุดในราคาเดียว
- Market basket analysis ช่วยเลือกคู่สินค้า lift มากกว่า 1 แปลว่าคนซื้อ A เลือก B มากกว่าค่าเฉลี่ย ถ้าใกล้ 1 แปลว่าซื้อคู่กันไม่ต่างจากความบังเอิญ
- วัดผลด้วย attach rate และรายได้ต่อผู้เข้าชมผ่านการทดสอบ A/B ไม่ใช่ดู AOV อย่างเดียว และดูอัตราชำระเงินสำเร็จว่าเสียออเดอร์หรือไม่
- การใช้ประวัติการซื้อส่งข้อความการตลาดในไทยต้องมีฐานทางกฎหมายตาม PDPA พ.ศ. 2562 เช่น ความยินยอมที่บันทึกไว้
Cross selling คือ การเสนอสินค้าหรือบริการอื่นที่ใช้คู่กับสิ่งที่ลูกค้ากำลังซื้อ เช่น เสนอเคสและฟิล์มให้คนที่ซื้อโทรศัพท์ เป้าหมายคือให้ลูกค้าได้ของที่ต้องใช้อยู่แล้วครบในครั้งเดียว และร้านได้ยอดต่อออเดอร์สูงขึ้น ต่างจาก up selling ที่ชวนให้เปลี่ยนไปซื้อรุ่นที่สูงกว่าแทนตัวเดิม
บทความนี้อธิบายกลไกของ cross selling เทียบกับ up selling ตัวอย่างแบบสมมติในร้านออนไลน์ วิธีทำผ่านเว็บไซต์ อีเมล และ LINE OA วิธีใช้ข้อมูลการซื้อเลือกสินค้าที่จะเสนอ ตัวชี้วัดอย่าง AOV และ attach rate และข้อควรระวังไม่ให้ลูกค้ารำคาญ
Cross selling คืออะไร ต่างจาก up selling อย่างไร
ทั้งสองวิธีมีเป้าหมายเพิ่มมูลค่าต่อการซื้อ แต่ทิศทางต่างกัน Cross selling เพิ่มของชิ้นใหม่ที่เกี่ยวข้องเข้าไปในตะกร้า ส่วน up selling ชวนให้ลูกค้าเลือกตัวที่แพงกว่าหรือแพ็กเกจที่ใหญ่กว่าแทนตัวที่ตั้งใจซื้อ มีวิธีที่สามที่มักถูกนับรวม คือ bundling หรือการจัดชุดสินค้าขายในราคาเดียว
| วิธี | สิ่งที่เสนอ | ตัวอย่างสมมติ |
|---|---|---|
| Cross selling | สินค้าที่ใช้คู่กัน เพิ่มเข้าตะกร้า | ซื้อกล้อง แล้วเสนอเมมโมรีการ์ดและกระเป๋า |
| Up selling | รุ่นหรือแพ็กเกจที่สูงกว่า แทนตัวเดิม | ดูกล้องรุ่นมาตรฐาน แล้วเสนอรุ่นที่ถ่ายวิดีโอได้ละเอียดกว่า |
| Bundling | ชุดสินค้าหลายชิ้นในราคาเดียว | ชุดกล้องพร้อมเลนส์ เมมโมรีการ์ด และกระเป๋า |
ในทางปฏิบัติ ร้านส่วนใหญ่ใช้ทั้งสามวิธีร่วมกัน ความต่างที่ต้องจำคือ cross sell ที่ดีแก้ปัญหาที่ลูกค้าจะเจอหลังซื้อ เช่น ซื้อเครื่องพิมพ์แล้วไม่มีหมึกสำรอง ส่วน up sell ที่ดีต้องตอบได้ว่ารุ่นที่แพงกว่าคุ้มกับการใช้งานของลูกค้าคนนี้อย่างไร
ทำไม cross selling ถึงได้ผล
กลไกหลักคือจังหวะ ตอนที่ลูกค้าตัดสินใจซื้อแล้ว เขาคิดอยู่กับการใช้งานสินค้านั้น การเสนอของที่ต้องใช้คู่กันในจังหวะนี้ ช่วยให้ลูกค้าไม่ต้องกลับมาหาเองภายหลัง และร้านไม่ต้องจ่ายค่าโฆษณาดึงลูกค้าคนเดิมกลับมาอีกรอบเพื่อขายของชิ้นเล็ก
อีกเหตุผลคือค่าส่ง ในร้านออนไลน์ ค่าส่งต่อออเดอร์มักไม่เพิ่มตามจำนวนชิ้นแบบตรงตัว ของชิ้นเล็กที่เพิ่มเข้าออเดอร์เดิมจึงมักมีต้นทุนจัดส่งต่อชิ้นต่ำกว่าการส่งแยก ร้านจำนวนมากจึงตั้งเกณฑ์ส่งฟรีเมื่อยอดถึงระดับหนึ่ง และแนะนำสินค้าที่ช่วยให้ลูกค้าถึงเกณฑ์นั้น
ตัวอย่าง cross sell และ upsell ในร้านออนไลน์ แบบสมมติ
ตัวอย่างทั้งหมดในหัวข้อนี้แต่งขึ้นเพื่ออธิบายวิธีคิด ตัวเลขไม่ใช่ข้อมูลของร้านจริง
- ร้านสกินแคร์ ลูกค้าใส่เซรั่มลงตะกร้า หน้าตะกร้าแสดงครีมกันแดดที่ใช้ตอนเช้าคู่กัน พร้อมข้อความสั้นอธิบายลำดับการใช้ นี่คือ cross sell ส่วนการเสนอเซรั่มขนาดใหญ่ที่ราคาต่อมิลลิลิตรถูกกว่า คือ up sell
- ร้านอุปกรณ์สัตว์เลี้ยง ลูกค้าซื้อทรายแมว ระบบเสนอที่ตักทรายและถุงเก็บกลิ่น ซึ่งเป็นของที่ต้องใช้คู่กันทุกวัน
- ร้านกาแฟออนไลน์ ลูกค้าซื้อเมล็ดกาแฟคั่ว หน้ายืนยันออเดอร์เสนอกระดาษกรองที่ขนาดตรงกับดริปเปอร์ที่ลูกค้าเคยซื้อ เพราะร้านมีประวัติการซื้อเดิม
- บริการซอฟต์แวร์แบบรายเดือน ลูกค้าแพ็กเกจพื้นฐานใช้ที่เก็บข้อมูลใกล้เต็ม ระบบเสนอส่วนเสริมพื้นที่เพิ่ม ถือเป็น cross sell ของส่วนเสริม ส่วนการเสนอให้ย้ายไปแพ็กเกจที่สูงกว่าทั้งชุด คือ up sell
ลองคิดเป็นตัวเลขสมมติ ร้านมี 1,000 ออเดอร์ต่อเดือน ยอดเฉลี่ย 600 บาท ถ้า 15% ของออเดอร์เพิ่มสินค้าเสริมราคา 150 บาท ยอดรวมจะเพิ่มขึ้น 150 ออเดอร์ x 150 บาท = 22,500 บาท และยอดเฉลี่ยต่อออเดอร์ขยับจาก 600 เป็น 622.50 บาท ตัวเลขนี้แสดงวิธีคำนวณเท่านั้น ผลจริงขึ้นกับสินค้าและลูกค้าของแต่ละร้าน
จุดที่ใช้ cross selling ได้ในเส้นทางการซื้อ
จุดที่เสนอส่งผลต่อทั้งยอดขายและความรำคาญ แต่ละจุดเหมาะกับข้อเสนอคนละแบบ
- หน้าสินค้า เหมาะกับบล็อก "ซื้อคู่กันบ่อย" หรือ "ใช้คู่กับ" ที่ลูกค้ากดเพิ่มได้ในคลิกเดียว ควรวางใต้ปุ่มซื้อ ไม่ใช่แทรกก่อนข้อมูลสินค้าหลัก
- ตะกร้าสินค้า เหมาะกับของชิ้นเล็กราคาต่ำที่ช่วยให้ถึงเกณฑ์ส่งฟรี ลูกค้าตัดสินใจได้เร็วเพราะราคาไม่สูง
- หน้าชำระเงิน ใช้อย่างระวัง ทุกขั้นตอนที่เพิ่มเข้าไปในหน้าชำระเงินคือจุดที่ลูกค้าอาจออกไปก่อนจ่ายเงิน ถ้าจะเสนอ ให้เป็นตัวเลือกเดียว ไม่บังคับ และไม่ต้องเปลี่ยนหน้า
- หลังซื้อ หน้ายืนยันออเดอร์ อีเมล และข้อความใน LINE OA เหมาะกับข้อเสนอที่ต้องใช้เวลาตัดสินใจ หรือของที่ลูกค้าจะต้องใช้เมื่อสินค้าหลักหมด
ทำ cross selling ผ่านเว็บไซต์ อีเมล และ LINE OA
บนเว็บไซต์
แพลตฟอร์มร้านค้าออนไลน์ส่วนใหญ่ เช่น Shopify และ WooCommerce มีฟังก์ชันหรือปลั๊กอินสำหรับกำหนดสินค้าแนะนำ โดยทั่วไปตั้งได้สองแบบ คือแบบกำหนดเองทีละสินค้า ซึ่งควบคุมได้ดีแต่ใช้เวลาเมื่อมีสินค้าเยอะ และแบบอัตโนมัติที่ใช้ประวัติการซื้อ ซึ่งต้องมีข้อมูลออเดอร์มากพอจึงจะแม่น ร้านที่เพิ่งเปิดเริ่มจากแบบกำหนดเองในสินค้าขายดีก่อนได้
ทางอีเมล
อีเมลหลังการซื้อมีข้อมูลออเดอร์และการจัดส่งที่ลูกค้าต้องการเช็ก จึงเป็นจุดที่เหมาะกับการแนะนำสินค้าเสริมเล็ก ๆ ลำดับที่ใช้บ่อยคือ อีเมลยืนยันออเดอร์ที่มีส่วนแนะนำสินค้าเสริมเล็ก ๆ ด้านล่าง อีเมลวิธีใช้สินค้าหลังของถึงมือ ซึ่งแนะนำของที่ช่วยให้ใช้งานได้ดีขึ้น และอีเมลเตือนเมื่อสินค้าสิ้นเปลืองใกล้หมด โดยคำนวณจากขนาดและรอบการใช้งานโดยประมาณ
ผ่าน LINE OA
ลูกค้าไทยจำนวนมากคุยกับร้านผ่าน LINE จึงเป็นช่องทางสำคัญ แต่ข้อความใน LINE OA มีโควตาและค่าใช้จ่ายตามแพ็กเกจ และลูกค้าบล็อกบัญชีได้ง่าย การส่งข้อความเดียวกันให้ผู้ติดตามทั้งหมดจึงไม่เหมาะกับ cross sell ทางที่ดีกว่าคือเชื่อมข้อมูลการซื้อเข้ากับระบบ CRM ที่ต่อกับ LINE OA แล้วแบ่งกลุ่มตามสิ่งที่ลูกค้าเคยซื้อ ส่งเฉพาะข้อเสนอที่เกี่ยวกับของที่เขามีอยู่ และใช้ Rich Menu ให้ลูกค้ากดดูสินค้าเสริมเองได้
ในร้านบนมาร์เก็ตเพลส
Shopee และ Lazada มีเครื่องมือโปรโมชันในศูนย์ผู้ขาย เช่น การจัดชุดสินค้าและส่วนลดเมื่อซื้อสินค้าเพิ่ม ชื่อและเงื่อนไขของเครื่องมือเปลี่ยนได้ตามนโยบายของแพลตฟอร์ม ควรตรวจในศูนย์ผู้ขายก่อนวางแผนแคมเปญ
ใช้ข้อมูลการซื้อเลือกสินค้าที่จะเสนอ
วิธีที่ใช้กันแพร่หลายคือ market basket analysis ดูว่าสินค้าคู่ไหนถูกซื้อในออเดอร์เดียวกันบ่อย ตัวเลขที่ใช้มีสามตัว
- Support สัดส่วนออเดอร์ที่มีสินค้า A และ B อยู่ด้วยกัน จากออเดอร์ทั้งหมด
- Confidence ในออเดอร์ที่มี A มีกี่เปอร์เซ็นต์ที่มี B ด้วย
- Lift คือ confidence หารด้วยสัดส่วนออเดอร์ที่มี B ทั้งหมด ถ้า lift มากกว่า 1 แปลว่าคนซื้อ A มีแนวโน้มซื้อ B มากกว่าลูกค้าทั่วไป ถ้าใกล้ 1 แปลว่า A และ B ถูกซื้อคู่กันบ่อยพอ ๆ กับที่เกิดขึ้นโดยบังเอิญ การซื้อ A จึงไม่ได้บอกอะไรเรื่องการซื้อ B ซึ่งมักเกิดกับสินค้าขายดีที่อยู่ในหลายตะกร้าอยู่แล้ว
ตัวอย่างสมมติ: จาก 2,000 ออเดอร์ มี 400 ออเดอร์ที่มีเซรั่ม ในนั้น 120 ออเดอร์มีครีมกันแดดด้วย confidence คือ 120/400 = 30% ถ้าครีมกันแดดอยู่ใน 300 ออเดอร์จากทั้งหมด หรือ 15% lift คือ 30%/15% = 2 แปลว่าคนซื้อเซรั่มมีแนวโน้มซื้อครีมกันแดดเป็นสองเท่าของลูกค้าทั่วไป คู่นี้จึงเหมาะจะทดลองแนะนำ
ร้านเล็กที่มีออเดอร์ไม่มาก ตัวเลขเหล่านี้จะผันผวน ให้ใช้ความรู้เรื่องการใช้งานสินค้าเป็นหลัก แล้วค่อยใช้ข้อมูลยืนยันเมื่อออเดอร์สะสมมากขึ้น และต้องระวังเรื่องข้อมูลส่วนบุคคล การใช้ประวัติการซื้อเพื่อส่งข้อความการตลาดต้องมีฐานทางกฎหมายตามพระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562 (PDPA) เช่น ความยินยอมที่เก็บไว้อย่างถูกต้อง
วัดผล cross selling ด้วย AOV และ attach rate
| ตัวชี้วัด | วิธีคำนวณ |
|---|---|
| AOV (ยอดเฉลี่ยต่อออเดอร์) | รายได้รวม หารด้วยจำนวนออเดอร์ |
| Attach rate | ออเดอร์ที่มีสินค้าเสริม หารด้วยออเดอร์ที่มีสินค้าหลักตัวนั้น |
| อัตราคลิกของบล็อกแนะนำ | จำนวนคลิก หารด้วยจำนวนครั้งที่บล็อกแสดง |
| สัดส่วนรายได้จากการแนะนำ | รายได้จากสินค้าที่เพิ่มผ่านบล็อกแนะนำ หารด้วยรายได้รวม |
AOV บอกภาพรวม แต่ขยับได้จากหลายเหตุ เช่น โปรโมชัน หรือการเปลี่ยนราคา จึงควรดู attach rate ของคู่สินค้าที่ตั้งใจแนะนำประกอบด้วย นอกจากนี้ต้องดูอัตราการเพิ่มลงตะกร้าและอัตราการชำระเงินสำเร็จควบคู่กัน ถ้า AOV ขึ้นแต่อัตราชำระเงินสำเร็จลดลง แปลว่าข้อเสนออาจรบกวนลูกค้าจนเสียออเดอร์ไป
วิธีที่ให้คำตอบชัดที่สุดคือการทดสอบ A/B แบ่งผู้เข้าชมเป็นสองกลุ่ม กลุ่มหนึ่งเห็นบล็อกแนะนำ อีกกลุ่มไม่เห็น แล้วเทียบรายได้ต่อผู้เข้าชม ไม่ใช่แค่ AOV เพราะ AOV ไม่นับคนที่ออกไปโดยไม่ซื้อ ใน GA4 ถ้าติดตั้ง ecommerce events อย่าง view_item_list, select_item, add_to_cart และ purchase พร้อมข้อมูลสินค้า และตั้ง item_list_name ให้บล็อกแนะนำไว้แล้ว จะดูได้ว่าสินค้าไหนถูกเพิ่มจากบล็อกแนะนำ
ข้อควรระวังไม่ให้ลูกค้ารำคาญ
- เสนอน้อยแต่ตรง สองถึงสามตัวเลือกที่เกี่ยวข้องจริง ดีกว่าสิบตัวเลือกที่ลูกค้าต้องไล่ดู
- ราคาของเสริมไม่ควรใกล้เคียงหรือสูงกว่าสินค้าหลัก ของเสริมที่แพงทำให้ลูกค้าต้องตัดสินใจใหม่ทั้งหมด จนอาจชะลอการซื้อชิ้นแรกด้วย
- ไม่เพิ่มของลงตะกร้าให้เอง การติ๊กเลือกสินค้าเสริมไว้ล่วงหน้าทำให้ลูกค้ารู้สึกถูกหลอก และบางตลาดห้ามการติ๊กเลือกค่าใช้จ่ายเพิ่มไว้ล่วงหน้าโดยตรง เช่น สหภาพยุโรปภายใต้ Consumer Rights Directive
- ไม่เสนอของที่ลูกค้ามีแล้ว เช็กประวัติการซื้อก่อนส่งอีเมลหรือข้อความ
- ไม่เสนอสินค้าที่หมดสต็อก ให้บล็อกแนะนำดึงเฉพาะสินค้าที่มีของ
- จำกัดความถี่ใน LINE และอีเมล กำหนดเพดานจำนวนข้อความต่อสัปดาห์ต่อคน และดูอัตราบล็อกหรือยกเลิกรับข่าวสารทุกครั้งที่ส่ง
ความผิดพลาดที่พบบ่อย
- แนะนำสินค้าขายดีทั่วร้านแทนสินค้าที่เกี่ยวกับของในตะกร้า ซึ่ง lift มักใกล้ 1 และไม่ได้ช่วยลูกค้า
- วัดแค่ AOV โดยไม่ดูอัตราชำระเงินสำเร็จ จนไม่เห็นว่าข้อเสนอกำลังทำให้เสียออเดอร์
- ตั้งบล็อกแนะนำครั้งเดียวแล้วไม่กลับมาดู ขณะที่สินค้าในร้านเปลี่ยนไปเรื่อย ๆ
- ให้ส่วนลดสินค้าเสริมมากเกินไป จนกำไรจากออเดอร์ที่ใหญ่ขึ้นหายไปกับส่วนลด
Cross selling ในตลาดไทย
ร้านค้าไทยจำนวนมากขายหลายช่องทางพร้อมกัน ทั้งเว็บไซต์ของตัวเอง Shopee, Lazada, TikTok Shop, Facebook และ LINE ทำให้ข้อมูลการซื้อของลูกค้าคนเดียวกระจายอยู่หลายที่ การทำ cross selling ให้แม่นจึงเริ่มจากการรวมข้อมูลออเดอร์จากช่องทางที่เป็นของร้านเอง เช่น เว็บไซต์และ LINE OA ไว้ที่เดียว เพราะข้อมูลลูกค้าบนมาร์เก็ตเพลสมักเข้าถึงได้จำกัดตามนโยบายของแพลตฟอร์ม อีกเรื่องคือคนไทยคุ้นกับการถามแอดมินในแชตก่อนซื้อ แอดมินจึงเป็นจุด cross sell ที่ใช้ได้จริง ถ้ามีรายการคู่สินค้าแนะนำให้แอดมินใช้ตอบได้ทันที แทนการให้แต่ละคนคิดเอง
ถ้าต้องการวางระบบ cross selling ให้เชื่อมกันทั้งร้าน ดูรายละเอียดการตลาดอีคอมเมิร์ซ การแบ่งกลุ่มและส่งข้อความผ่านLINE CRM ลำดับอีเมลหลังการซื้อในบริการ email marketing และการวางบล็อกแนะนำสินค้าบนหน้าเว็บในบริการออกแบบเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ cross selling
Cross selling คือ อะไร อธิบายสั้น ๆ
Cross selling คือการเสนอสินค้าที่ใช้คู่กับสิ่งที่ลูกค้ากำลังซื้อ เพื่อให้ได้ของครบในออเดอร์เดียว เช่น เสนอเคสให้คนซื้อโทรศัพท์
Cross selling กับ up selling ต่างกันอย่างไร
Cross selling เพิ่มสินค้าชิ้นใหม่ที่เกี่ยวข้องเข้าตะกร้า ส่วน up selling ชวนให้เปลี่ยนไปซื้อรุ่นหรือแพ็กเกจที่สูงกว่าแทนตัวที่ตั้งใจซื้อ
Attach rate คืออะไร
Attach rate คือสัดส่วนออเดอร์ที่มีสินค้าเสริม เทียบกับออเดอร์ทั้งหมดที่มีสินค้าหลักตัวนั้น ใช้ดูว่าคู่สินค้าที่แนะนำได้ผลแค่ไหน
ร้านเล็กที่ออเดอร์น้อยทำ cross selling ได้ไหม
ได้ โดยเริ่มจากกำหนดคู่สินค้าเองตามการใช้งานจริงของลูกค้า แล้วค่อยใช้ข้อมูลออเดอร์ยืนยันเมื่อมีออเดอร์สะสมมากพอ
ใช้ประวัติการซื้อส่งข้อเสนอผิด PDPA ไหม
ทำได้ถ้ามีฐานทางกฎหมายที่ถูกต้อง เช่น ความยินยอมสำหรับการตลาดที่เก็บไว้ชัดเจน แจ้งการใช้ข้อมูลนี้ในประกาศความเป็นส่วนตัวแล้ว และลูกค้าคัดค้านการตลาดแบบตรงได้ ควรตรวจกับผู้รับผิดชอบด้านข้อมูลส่วนบุคคลขององค์กร







