สรุปสั้น ๆ (TL;DR)
- Factors.ai ซึ่งเป็น LinkedIn Marketing Partner รายงานว่าการเข้าถึงผู้ติดต่อ 6 คนขึ้นไปก่อนมีดีลใน CRM สัมพันธ์กับอัตราปิดดีลที่สูงขึ้น 17 จุด และการเข้าถึงเพิ่มอีก 3 คนขึ้นไประหว่างรอบการขายเพิ่มอีก 16 จุด
- ส่วนผสมบทบาทที่ให้ผลดีที่สุดในรายงาน คือผู้ใช้งานภายใน ผู้มีอิทธิพล และผู้ประเมินด้านเทคนิค ผูกกับอัตราปิดดีลที่สูงขึ้น 22 จุดเปอร์เซ็นต์
- Factors.ai พบว่า 76% ของงบโฆษณา LinkedIn ยิงไปที่ตำแหน่งระดับ director ถึงเจ้าของกิจการ และการใช้ LinkedIn Ads คู่กับ organic มีอัตราปิดดีลสูงกว่าใช้โฆษณาอย่างเดียว 2.4 เท่า
- บทความของ LinkedIn วันที่ 24 กันยายน 2569 ไม่ได้ให้อัตราปิดดีลพื้นฐาน การควบคุมตัวแปร ช่วงเวลา หรือการแยกตามประเทศ ตัวเลขที่เพิ่มขึ้นจึงเป็นความสัมพันธ์ที่ผู้ขายรายงานเอง
LinkedIn เผยแพร่งานวิจัยเมื่อวันที่ 24 กันยายน 2569 ระบุว่าผู้ซื้อ B2B เริ่มหาข้อมูลราว 124 วันก่อนจะได้คุยกับฝ่ายขาย และแบรนด์ที่เข้าถึงคนในคณะผู้ตัดสินใจซื้อได้มากและเร็วกว่ามีอัตราปิดดีลสูงกว่าอย่างเห็นได้ชัด ตัวเลขทั้งหมดมาจากรายงานของ Factors.ai ชื่อ "From Benchmarks to Blueprints: The LinkedIn Revenue Engine for B2B" ซึ่ง LinkedIn บอกว่าใช้ข้อมูลจากบริษัท B2B กว่า 850 แห่ง ดีลที่ปิดแล้วมากกว่า 50,000 ดีล และมูลค่าดีลรวมเกิน 5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ข้อควรรู้คือ Factors.ai เป็น LinkedIn Marketing Partner และข้อสรุปของรายงานชี้ไปทางการใช้งบกับ LinkedIn มากขึ้น จึงควรอ่านตัวเลขเหล่านี้ในฐานะความสัมพันธ์ทางสถิติที่ผู้ขายรายงานเอง ไม่ใช่หลักฐานอิสระ
LinkedIn เผยแพร่อะไร และใครเป็นผู้เขียน
บทความนี้ลงใน LinkedIn Marketing Blog เมื่อวันที่ 24 กันยายน 2569 เขียนโดย Greg Willis ใช้หัวข้อว่า "The Biggest B2B Marketing Mistake? Reaching Too Few, Too Late." Willis เปิดเรื่องด้วยคำถามที่เขาบอกว่าผู้บริหารการตลาดถามเขาอยู่บ่อย ๆ ได้แก่ เส้นทางการซื้อเริ่มต้นเมื่อไรกันแน่ ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียคนไหนสำคัญที่สุด นักการตลาดควรเริ่มเข้าหาบัญชีลูกค้าเร็วแค่ไหน และจะวัดผลอย่างไรเมื่อกระบวนการซื้อส่วนใหญ่เกิดขึ้นก่อนที่ลีดจะโผล่ใน CRM เสียอีก
คำตอบเกือบทั้งหมดมาจากรายงานของ Factors.ai โดย LinkedIn สรุปข้อค้นพบหลักไว้ว่า บริษัทที่ชนะคือบริษัทที่เข้าหาผู้ซื้อเร็วกว่า เข้าถึงคณะผู้ตัดสินใจซื้อได้กว้างกว่า และใช้ทั้งโฆษณาแบบเสียเงินกับกิจกรรม organic ร่วมกัน จากนั้นบทความก็บอกว่า LinkedIn อยู่ในตำแหน่งที่ช่วยเรื่องทั้งสามข้อนี้ได้ดีเป็นพิเศษ และปิดท้ายด้วยการชวนผู้อ่านติดต่อผู้เชี่ยวชาญ LinkedIn Ads บริบทนี้สำคัญกับทุกอย่างที่จะอ่านต่อไป เพราะนี่คือแพลตฟอร์มที่เผยแพร่งานวิจัยของพาร์ทเนอร์การตลาดของตัวเอง และงานวิจัยนั้นสนับสนุนให้ลงทุนกับแพลตฟอร์มมากขึ้น
ข้อนี้ไม่ได้แปลว่าตัวเลขผิด แต่ผู้อ่านควรแยกสามเรื่องออกจากกันให้ชัด คือ Factors.ai วัดอะไร LinkedIn เลือกหยิบอะไรมานำเสนอ และนักการตลาดสรุปอะไรได้จริงสำหรับ pipeline ของตัวเอง
ตัวเลขหลักจากรายงานของ Factors.ai
ตารางด้านล่างรวบรวมตัวเลขสำคัญที่ LinkedIn อ้างถึงรายงานของ Factors.ai ในบทความวันที่ 24 กันยายน 2569 พร้อมสิ่งที่แต่ละตัวเลขใช้วัด
| ข้อค้นพบที่ LinkedIn รายงาน | ตัวเลข | สิ่งที่วัด |
|---|---|---|
| ช่วงหาข้อมูลก่อนได้คุยกับฝ่ายขายครั้งแรก | ประมาณ 124 วัน | ระยะเวลาที่ผู้ซื้อใช้หาข้อมูล ประเมิน และพูดคุยเรื่องโซลูชันก่อนคุยกับผู้ขาย |
| เข้าถึงผู้ติดต่อตั้งแต่ 6 คนขึ้นไปก่อนมีดีลใน CRM | +17 จุดเปอร์เซ็นต์ | อัตราปิดดีลที่เพิ่มขึ้น |
| เข้าถึงผู้ติดต่อเพิ่มอีกตั้งแต่ 3 คนขึ้นไประหว่างรอบการขาย | +16 จุดเปอร์เซ็นต์ | อัตราปิดดีลที่เพิ่มขึ้น |
| เข้าถึงผู้ใช้งานภายใน ผู้มีอิทธิพล และผู้ประเมินด้านเทคนิคพร้อมกัน | +22 จุดเปอร์เซ็นต์ | อัตราปิดดีลที่เพิ่มขึ้น เป็นส่วนผสมบทบาทที่ให้ผลดีที่สุดในงานวิจัย |
| ใช้ LinkedIn Ads ควบคู่กับกิจกรรม organic บน LinkedIn | 2.4 เท่า | อัตราปิดดีลเทียบกับการใช้แค่โฆษณาอย่างเดียว |
| งบโฆษณา LinkedIn ที่ยิงไปยังตำแหน่งระดับ director ขึ้นไปจนถึงเจ้าของกิจการ | 76% | สัดส่วนการกระจุกตัวของการ target ที่ตำแหน่งอาวุโส |
บทความยังรายงานตัวเลขด้านงบและผลตอบแทนอีกสามตัว ซึ่งจะอธิบายในหัวข้อถัดไป ได้แก่ LinkedIn Ads ครองสัดส่วน 39.8% ของงบ display ฝั่ง B2B ดีลที่มาจาก LinkedIn ปิดได้ด้วยมูลค่าสัญญาเฉลี่ยสูงกว่า 34% และ LinkedIn ให้ผลตอบแทนต่อค่าโฆษณา 1.6 เท่า เทียบกับ 1.18 เท่าบน Google
ช่วงหาข้อมูล 124 วัน
ทีมขายและการตลาดส่วนใหญ่นับรอบการซื้อตั้งแต่วันที่เปิด opportunity ใน CRM แต่ตามข้อมูลของ Factors.ai ที่ LinkedIn รายงานเมื่อวันที่ 24 กันยายน 2569 ผู้ซื้อเริ่มหาข้อมูล ประเมิน และพูดคุยเรื่องโซลูชันกันราว 124 วันก่อนจะได้คุยกับผู้ขาย LinkedIn เสริมว่ากิจกรรมส่วนใหญ่เกิดขึ้นบน LinkedIn และอธิบายว่านี่คือสี่เดือนของการค้นคว้า เปรียบเทียบ และถกกันภายในองค์กร ก่อนที่ทีมขายจะรู้ด้วยซ้ำว่ามีโอกาสขายอยู่
ประเด็นที่ตามมาคือเรื่องการเก็บดีมานด์ ฟอร์ม คำขอเดโม และโมเดลให้คะแนนลีด ถูกออกแบบมาเพื่อจับผู้ซื้อตอนที่พร้อมตัดสินใจแล้ว ถ้าความชอบของผู้ซื้อก่อตัวขึ้นตั้งแต่สี่เดือนก่อนหน้า LinkedIn ชี้ว่ากลยุทธ์ที่เน้นแค่การเก็บดีมานด์ก็เท่ากับไปตอบสนองการตัดสินใจที่เดินหน้าไปไกลแล้ว แทนที่จะได้มีส่วนกำหนดมัน
เหตุผลนี้ฟังขึ้นในภาพรวมสำหรับการขาย B2B ที่รอบยาว แต่ตัวเลขเฉพาะต้องการบริบทมากกว่าที่บทความให้มา บทความไม่ได้บอกว่า 124 วันเป็นค่ามัธยฐานหรือค่าเฉลี่ย ไม่ได้บอกว่าตรวจจับจุดเริ่มต้นของการหาข้อมูลในแต่ละบัญชีอย่างไร และไม่ได้บอกว่าตัวเลขต่างกันแค่ไหนตามขนาดดีล อุตสาหกรรม หรือภูมิภาค อีกทั้งไม่ได้ให้ตัวเลขว่า "ส่วนใหญ่เกิดบน LinkedIn" นั้นมากเท่าไร รายงานที่สร้างจากข้อมูล engagement บน LinkedIn ย่อมมองเห็นการหาข้อมูลเฉพาะในจุดที่ LinkedIn มองเห็นได้อยู่แล้ว ประโยคนี้จึงตรวจสอบจากภายนอกได้ยาก
การเข้าถึงคณะผู้ตัดสินใจซื้อกับอัตราปิดดีล
ข้อค้นพบที่ LinkedIn ให้น้ำหนักมากที่สุดเป็นเรื่องความกว้างของการเข้าถึง Factors.ai พบว่าการเข้าถึงผู้ติดต่อตั้งแต่ 6 คนขึ้นไปก่อนที่ดีลจะถูกสร้างใน CRM สัมพันธ์กับอัตราปิดดีลที่สูงขึ้น 17 จุดเปอร์เซ็นต์ และการเข้าถึงผู้ติดต่อเพิ่มอีกตั้งแต่ 3 คนขึ้นไประหว่างรอบการขายที่กำลังดำเนินอยู่สัมพันธ์กับอัตราที่สูงขึ้น 16 จุด บทความไม่ได้ระบุว่าสองผลนี้บวกทบกันได้หรือไม่
LinkedIn โยงข้อค้นพบนี้กับงานวิจัยของ Forrester ที่ LinkedIn ยกมาอ้างว่า การตัดสินใจซื้อโดยทั่วไปตอนนี้มีผู้เกี่ยวข้องภายในองค์กร 13 คน และผู้มีอิทธิพลจากภายนอกอีก 9 คน และจำนวนจะเพิ่มขึ้นในการซื้อที่ซับซ้อนหรือเป็นเชิงกลยุทธ์ บทความยกตัวอย่างว่าแต่ละคนมองต่างกัน CFO ต้องการหลักฐานเรื่อง ROI ผู้บริหารฝ่าย IT ต้องการการเชื่อมต่อระบบที่ปลอดภัย ผู้ใช้งานภายในต้องการความง่ายในการใช้ และทุกคนอยากมั่นใจว่าคนในวงการเดียวกันไว้ใจผู้ขายรายนี้ ตัวเลขของ Forrester เป็นการอ้างอิงของ LinkedIn เอง งานวิจัยต้นฉบับของ Forrester ไม่ได้อยู่ในแหล่งข้อมูลที่ใช้เขียนบทความนี้
ในอีกด้าน Factors.ai พบว่า 76% ของงบโฆษณา LinkedIn ตั้งเป้าไปที่ตำแหน่งระดับ director ขึ้นไปจนถึงเจ้าของกิจการโดยตรง LinkedIn ตีความว่าการเทน้ำหนักไปที่ผู้มีอำนาจตัดสินใจระดับสูงอาจทำให้คนอื่นในคณะผู้ตัดสินใจซื้อแทบไม่เคยเห็นแบรนด์
เข้าถึงใครสำคัญพอ ๆ กับเข้าถึงกี่คน
บทความพูดชัดว่าจำนวนคนอย่างเดียวไม่ใช่เป้าหมาย การเข้าถึงคนหกคนจากฝ่ายเดียวกันให้ผลไม่เท่ากับการเข้าถึงบทบาทที่หลากหลาย เช่น ผู้บริหารที่สนับสนุนโครงการ ผู้มีอิทธิพล และผู้ประเมินด้านเทคนิค ผลที่ดีที่สุดในรายงานมาจากการเข้าถึงผู้ใช้งานภายใน ผู้มีอิทธิพล และผู้ประเมินด้านเทคนิคพร้อมกัน ซึ่ง Factors.ai ผูกไว้กับอัตราปิดดีลที่สูงขึ้น 22 จุดเปอร์เซ็นต์
สำหรับผู้ลงโฆษณา นี่คือส่วนที่นำไปใช้ได้จริงที่สุดในบทความ เพราะชี้ให้ตรวจการ target บน LinkedIn ตามบทบาทและระดับตำแหน่ง ไม่ใช่แค่ตามรายชื่อบริษัท และตรวจว่าผู้ใช้งานกับผู้ประเมินด้านเทคนิคเคยเห็นแบรนด์บ้างหรือไม่ก่อนที่การคุยกับฝ่ายขายจะเริ่มขึ้น
ทำไมต้องอ่านตัวเลขอัตราปิดดีลอย่างระวัง
ตัวเลขที่เพิ่มขึ้นเหล่านี้เป็นความสัมพันธ์ที่ผู้ขายรายงานเอง บทความไม่ได้อธิบายการควบคุมตัวแปร และมีคำอธิบายอื่นที่เข้ากับรูปแบบเดียวกันได้หลายแบบ บัญชีที่ผู้ขายเข้าถึงคนได้มากอาจเป็นบริษัทที่ใหญ่กว่า ตรงกลุ่มกว่า หรือสนใจอยู่แล้วตั้งแต่แรก ดีลที่ไปได้ดีมักดึงผู้เกี่ยวข้องเข้ามาร่วมมากขึ้น จำนวนผู้ติดต่อจึงอาจสูงขึ้นเพราะดีลกำลังจะปิดได้ ไม่ใช่เป็นสาเหตุที่ทำให้ปิดได้ บทความยังไม่ได้ระบุอัตราปิดดีลพื้นฐานที่ใช้เทียบ ไม่ได้บอกว่าผู้ติดต่อหนึ่งคนนับว่า "เข้าถึงแล้ว" เมื่อไร เช่น เห็นโฆษณา คลิก ติดตามเพจ หรือได้คุยกับฝ่ายขาย และไม่ได้บอกช่วงเวลาของดีลที่นำมาวิเคราะห์
หน่วยวัดก็สำคัญ การเพิ่ม 17 จุดเปอร์เซ็นต์จากฐาน 20% ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงเชิงสัดส่วนที่ใหญ่มาก แต่ถ้าฐานอยู่ที่ 50% ก็เป็นการเปลี่ยนแปลงที่เล็กกว่ามาก เมื่อไม่รู้ฐาน ผู้อ่านก็บอกไม่ได้ว่าเป็นแบบไหน
โฆษณาบวก organic: ตัวเลข 2.4 เท่า
ตามข้อมูลของ Factors.ai บริษัทที่ใช้ LinkedIn Ads ควบคู่กับกิจกรรม organic บน LinkedIn มีอัตราปิดดีลสูงกว่าบริษัทที่ใช้แค่แคมเปญโฆษณา 2.4 เท่า LinkedIn อธิบายผ่านแนวคิดที่เรียกว่า buyability คือโฆษณาช่วยพาแบรนด์ไปอยู่ตรงหน้าผู้ซื้อที่ใช่ในวงกว้าง ส่วนคอนเทนต์ organic อย่างโพสต์ thought leadership ความเห็นของผู้บริหาร และความเคลื่อนไหวบน Company Page ช่วยสร้างความน่าเชื่อถือสะสมไปเรื่อย ๆ บทความบอกว่าผู้ซื้อไม่ได้รับรู้สองช่องทางนี้แยกกัน พวกเขาเห็นโฆษณาแล้วเข้าไปดู Company Page หรืออ่านโพสต์ของผู้บริหารแล้วเจอโฆษณารีทาร์เก็ตติ้งอีกไม่กี่วันต่อมา
ข้อควรระวังเดิมยังใช้ได้ บริษัทที่ทำทั้งโฆษณาและ organic บน LinkedIn มีแนวโน้มจะมีทีมการตลาดใหญ่กว่าหรือเป็นระบบกว่า มีแบรนด์แข็งกว่า และมีงบมากกว่า ปัจจัยใดปัจจัยหนึ่งก็อธิบายช่องว่างบางส่วนได้ บทความไม่ได้บอกว่า Factors.ai ปรับตัวแปรเรื่องขนาดบริษัทหรืองบประมาณหรือไม่ และไม่ได้นิยามว่าต้องทำ organic มากแค่ไหนจึงนับว่าเป็นการใช้ควบคู่กัน
ส่วนแบ่งงบ B2B และผลตอบแทนของ LinkedIn
LinkedIn รายงานตัวเลขจาก Factors.ai เพิ่มอีกสามตัว LinkedIn Ads ครองสัดส่วน 39.8% ของงบ display ฝั่ง B2B เพิ่มขึ้น 8 จุดเปอร์เซ็นต์นับจากปี 2567 (ค.ศ. 2024) ดีลที่มาจาก LinkedIn ปิดได้ด้วยมูลค่าสัญญาเฉลี่ยสูงกว่าดีลจากแพลตฟอร์มอื่น 34% และ LinkedIn ให้ผลตอบแทนต่อค่าโฆษณา 1.6 เท่า เทียบกับ 1.18 เท่าบน Google
ตัวเลขชุดนี้น่าจะถูกหยิบไปพูดในที่ประชุมงบประมาณมากที่สุด แต่ก็มีรายละเอียดรองรับในบทความน้อยที่สุดเช่นกัน บทความไม่ได้นิยามคำว่า "งบ display ฝั่ง B2B" ไม่ได้บอกว่าแพลตฟอร์มใดบ้างอยู่ในตัวหาร และไม่ได้บอกว่าใช้โมเดล attribution แบบไหนตัดสินว่าดีลใด "มาจาก LinkedIn" ส่วนการเทียบกับ Google ก็ไม่ได้บอกว่าครอบคลุม Search, Display, YouTube หรือทุกช่องทางของ Google และไม่ได้บอกช่วงเวลา attribution ที่ใช้ ผลตอบแทนต่อค่าโฆษณาใน B2B อ่อนไหวต่อการเลือกเหล่านี้มาก เพราะดีลปิดหลังคลิกแรกเป็นเดือน ๆ มูลค่าสัญญาที่สูงกว่าของดีลจาก LinkedIn ก็อาจสะท้อนกลุ่มเป้าหมายที่เป็นผู้บริหารในบริษัทใหญ่ซึ่งการ target บน LinkedIn มักเข้าถึง มากกว่าจะเป็นผลของตัวช่องทางเอง
สิ่งที่แหล่งข่าวไม่ได้บอก
รายละเอียดต่อไปนี้ไม่มีในบทความของ LinkedIn และควรถือว่ายังไม่ทราบจนกว่าจะได้ตรวจรายงานฉบับเต็ม
- ช่วงเวลาที่ดีลกว่า 50,000 ดีลถูกปิด
- อุตสาหกรรม ขนาดบริษัท และภูมิภาคของบริษัทกว่า 850 แห่ง รวมถึงว่ามีบริษัทในเอเชียแปซิฟิกหรือประเทศไทยหรือไม่
- วิธีจับคู่ผู้ติดต่อกับบัญชีลูกค้าและดีล และอะไรที่นับว่าเป็น engagement
- อัตราปิดดีลพื้นฐาน ขนาดตัวอย่างเบื้องหลังตัวเลขแต่ละตัว และการควบคุมทางสถิติ
- โมเดล attribution ที่ใช้นับดีลที่ "มาจาก LinkedIn" และที่ใช้เทียบ ROAS กับ Google
บทความมีลิงก์ไปยังหน้า landing page ของ Factors.ai สำหรับรายงานฉบับเต็ม บทความนี้อ้างอิงเฉพาะบทสรุปของ LinkedIn เท่านั้น รายงานฉบับเต็มไม่ได้อยู่ในแหล่งข้อมูลที่ใช้เขียน
ทดสอบข้อกล่าวอ้างกับข้อมูลของตัวเองได้อย่างไร
ข้อดีของข้อค้นพบชุดนี้คือผู้ลงโฆษณา B2B ส่วนใหญ่ตรวจสอบกับ CRM ของตัวเองได้ ไม่ต้องเชื่อตามไปเฉย ๆ ในเชิงวิเคราะห์ มีสี่อย่างที่ตรวจได้ทันทีจากสิ่งที่บทความกล่าวอ้าง
- ดูดีลที่ปิดได้และดีลที่แพ้ในรอบหนึ่งปีที่ผ่านมา นับจำนวนผู้ติดต่อไม่ซ้ำในแต่ละบัญชีที่เคยมีปฏิสัมพันธ์กับงานการตลาดก่อนเปิด opportunity แล้วดูว่าช่องว่างใกล้เคียงกับตัวเลข 17 จุดหรือไม่
- ติดป้ายบทบาทให้ผู้ติดต่อเหล่านั้น เช่น ผู้บริหาร ผู้ใช้งาน ผู้ประเมินด้านเทคนิค ผู้มีอิทธิพล แล้วเทียบส่วนผสมของบทบาทระหว่างดีลที่ชนะกับดีลที่แพ้
- ดึงสัดส่วนงบ LinkedIn ของตัวเองที่ target ระดับ director ขึ้นไป แล้วเทียบกับตัวเลข 76%
- วัดระยะห่างระหว่าง engagement ครั้งแรกที่บันทึกได้ของบัญชีหนึ่งกับวันที่เปิด opportunity แล้วเทียบกับตัวเลข 124 วัน
ทั้งสี่ข้อต้องพึ่งการติดตามข้อมูลที่เรียบร้อย ทั้งการติด UTM ที่สม่ำเสมอ การจับคู่ผู้ติดต่อกับบัญชีใน CRM และโมเดล attribution ที่ตกลงกันแล้ว ถ้าระบบส่วนนี้ยังไม่แน่น งานแรกคือการวางระบบ analytics และการติดตามข้อมูล ก่อนจะขยับงบใด ๆ
ความหมายสำหรับนักการตลาดไทย
บทความของ LinkedIn ไม่ได้บอกว่าข้อมูลของ Factors.ai ครอบคลุมประเทศไทย จึงไม่ควรนำตัวเลขเหล่านี้ไปเสนอผู้บริหารไทยในฐานะค่าเทียบเคียงของตลาดในประเทศ แต่ในเชิงวิเคราะห์ รูปแบบที่อยู่เบื้องหลังยังเกี่ยวข้อง ธุรกิจ B2B ไทยที่ขายให้บริษัทข้ามชาติ ผู้ผลิต ผู้ซื้อด้านเทคโนโลยี หรือลูกค้าบริการวิชาชีพ มักเจอการตัดสินใจแบบคณะกรรมการและช่วงประเมินที่ยาว และ LinkedIn ก็เป็นช่องทางหนึ่งที่เข้าถึงคนกลุ่มนี้ได้
มีสองเรื่องที่นำไปใช้ได้ เรื่องแรก การ target บน LinkedIn ในไทยที่จำกัดอยู่แค่ตำแหน่ง director กับเจ้าของกิจการ อาจพลาดวิศวกร ฝ่ายจัดซื้อ และผู้ใช้งานที่มีส่วนกำหนดรายชื่อผู้ขายที่เข้ารอบ การทดลองขยายการ target ตามบทบาทแล้ววัดผลด้วย pipeline แทนจำนวนคลิกจึงเป็นการทดลองที่สมเหตุสมผล เรื่องที่สอง แคมเปญโฆษณาที่พาคนไปเจอ Company Page ว่าง ๆ หรือผู้บริหารที่ไม่เคยโพสต์อะไร เท่ากับทิ้งครึ่งหนึ่งของข้อเสนอเรื่องโฆษณาบวก organic ไป การทำคอนเทนต์มาร์เก็ตติ้งอย่างต่อเนื่องทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษจึงช่วยหนุนโฆษณาได้ ทั้งสองเรื่องนี้คุ้มที่จะลองโดยไม่จำเป็นต้องเชื่อว่าตัวเลข 2.4 เท่าถูกต้องเป๊ะ
คำถามที่พบบ่อย
ตาม Factors.ai ผู้ซื้อ B2B หาข้อมูลนานแค่ไหนก่อนติดต่อฝ่ายขาย?
ประมาณ 124 วัน ตามงานวิจัยของ Factors.ai ที่ LinkedIn เผยแพร่เมื่อวันที่ 24 กันยายน 2569 บทความไม่ได้บอกว่าเป็นค่ามัธยฐานหรือค่าเฉลี่ย และไม่ได้บอกว่าต่างกันแค่ไหนตามอุตสาหกรรมหรือขนาดดีล
การเข้าถึงผู้ติดต่อมากขึ้นทำให้อัตราปิดดีลสูงขึ้นจริงหรือ?
แหล่งข่าวไม่ได้แสดงว่าเป็นเหตุเป็นผลกัน ตัวเลข 17 และ 16 จุดเปอร์เซ็นต์เป็นความสัมพันธ์ที่ Factors.ai รายงาน และบทความไม่ได้อธิบายค่าพื้นฐานหรือการควบคุมตัวแปร บัญชีที่ใหญ่กว่าหรือสนใจอยู่แล้วจึงอาจอธิบายความต่างได้บางส่วน
งานวิจัยนี้เป็นอิสระจาก LinkedIn หรือไม่?
ไม่ใช่ Factors.ai เป็น LinkedIn Marketing Partner และ LinkedIn เผยแพร่บทสรุปนี้บนบล็อกการตลาดของตัวเอง พร้อมชวนให้ติดต่อผู้เชี่ยวชาญ LinkedIn Ads
ข้อมูลของ Factors.ai รวมบริษัทไทยด้วยหรือไม่?
แหล่งข่าวไม่ได้ระบุ บทความของ LinkedIn ไม่ได้แจกแจงบริษัทกว่า 850 แห่งตามประเทศ ภูมิภาค หรืออุตสาหกรรม
ควรย้ายงบจาก Google ไป LinkedIn เพราะตัวเลข ROAS 1.6 เท่าหรือไม่?
หลักฐานเท่านี้ยังไม่พอ บทความไม่ได้ระบุโมเดล attribution หรือว่าตัวเลข 1.18 เท่าของ Google ครอบคลุมช่องทางไหน ทางที่ปลอดภัยกว่าคือเทียบสองช่องทางด้วยข้อมูล pipeline ของตัวเองก่อน
แนวคิดหลักของรายงาน คือดีล B2B ถูกกำหนดโดยคนจำนวนมากตั้งแต่ก่อนฝ่ายขายเข้ามาเกี่ยวข้อง เป็นเรื่องที่มีเหตุผลและทดสอบได้ไม่ยาก ส่วนตัวคูณเฉพาะต่าง ๆ ควรฟังหูไว้หูจนกว่าจะเห็นวิธีวิจัย หากต้องการวางแคมเปญ LinkedIn ที่เข้าถึงคณะผู้ตัดสินใจซื้อได้กว้างขึ้นและวัดผลกับ pipeline จริง ดูรายละเอียดได้ที่บริการโฆษณาโซเชียล
