เมื่อเรื่องของความเป็นส่วนตัวของข้อมูล หรือ Data Privacy กลายมาเป็นจุดสนใจของผู้คนทั่วโลก ประกอบกับกฎหมายอย่าง GDPR ในยุโรป และ PDPA ในไทย ส่งผลให้ธุรกิจและนักการตลาดไม่สามารถใช้ข้อมูล Third-Party Data ได้ ดังนั้นในการทำแคมเปญ PPC เราต้องปรับกลยุทธ์การวัดผลลัพธ์ ในยุคที่ผู้บริโภคให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวมากขึ้น โดยเฉพาะการใช้ First-Party Data เพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลงนี้
First-Party Data คืออะไร?
First-Party Data คือ ข้อมูลที่องค์กรหรือธุรกิจเก็บรวบรวมโดยตรงจากลูกค้าหรือผู้ใช้งาน ทำให้ข้อมูลประเภทนี้มีความน่าเชื่อถือสูงและมีประโยชน์อย่างมากในการทำความเข้าใจลูกค้า โดย First-Party Data อาจรวบรวมได้จากหลายช่องทาง เช่น เว็บไซต์ของแบรนด์ แอปพลิเคชัน อีเมล การกรอกข้อมูลในแบบฟอร์ม หรือแม้แต่การสั่งซื้อในร้านค้าผ่านระบบ POS อีกทั้งข้อมูลเหล่านี้อาจรวมไปถึงข้อมูลการเข้าชมเว็บไซต์ (Cookie) ประวัติการซื้อสินค้า และข้อมูลส่วนตัวที่ลูกค้าให้ไว้ ซึ่งทั้งหมดนี้สามารถนำมาใช้ในการปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดและสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้าได้
- เริ่มต้นด้วยการเข้าสู่ระบบบัญชี Google และไปที่ Google Analytics
- สร้าง Property ใหม่ โดยคลิกที่ “Admin” แล้วเลือก “Create Property”
- เลือกประเภทของ Property เป็น “Web” สำหรับเว็บไซต์ หรือ “App” สำหรับแอปพลิเคชัน
- กรอกรายละเอียดต่างๆ เกี่ยวกับเว็บไซต์หรือแอปฯ ให้ครบถ้วน
- หลังจากสร้าง Property เสร็จ คุณจะได้รับ Measurement ID ซึ่งมีรูปแบบเป็น G-XXXXXXXXXX
- นำ Measurement ID นี้ไปติดตั้งบนเว็บไซต์ของคุณ โดยมีสองวิธีหลักๆ คือ ติดตั้งผ่าน Google Tag Manager ซึ่งเหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการความยืดหยุ่นในการจัดการแท็กต่างๆ และ ติดตั้งโดยตรงบนเว็บไซต์ โดยการเพิ่มโค้ด gtag.js ลงในส่วน <head> ของทุกหน้าในเว็บไซต์
- สุดท้าย ให้ตรวจสอบการติดตั้งโดยใช้ Google Tag Assistant เพื่อให้แน่ใจว่า GA4 ทำงานอย่างถูกต้อง
เมื่อติดตั้งเสร็จแล้ว ให้รอสักครู่เพื่อให้ GA4 เริ่มเก็บข้อมูล จากนั้นเราก็จะสามารถเริ่มใช้งานรายงานต่างๆ ได้แล้ว
ทำไมต้องปรับกลยุทธ์การวัดผล PPC?
ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา เราได้เห็นการเปลี่ยนแปลงในโลกออนไลน์ โดยเฉพาะในประเด็นเรื่องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้งาน การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ส่งผลกระทบโดยตรงต่อวิธีการเก็บและใช้ข้อมูลในการทำโฆษณา PPC ซึ่งตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือ การประกาศของ Google ที่จะยกเลิกการใช้ Third-Party Cookies บน Chrome ภายในปี 2025 แม้ว่าจะมีการเลื่อนกำหนดออกไปหลายครั้ง แต่ก็เป็นสัญญาณชัดเจนว่าอุตสาหกรรมกำลังเคลื่อนไปสู่ยุคที่ไม่พึ่งพา Cookies จากกลุ่มบุคคลที่สามในการติดตามพฤติกรรมผู้ใช้
นอกจากนี้ การเปลี่ยนแปลงนโยบายความเป็นส่วนตัวของ Apple ในระบบปฏิบัติการ iOS 14.5 ขึ้นไป ที่กำหนดให้แอปพลิเคชันต้องขออนุญาตผู้ใช้ก่อนติดตามข้อมูลการใช้งาน ก็ส่งผลกระทบอย่างมากต่อการโฆษณาบนแพลตฟอร์มต่างๆ โดยเฉพาะ Facebook ที่พบว่าประสิทธิภาพของโฆษณาลดลงอย่างมีนัยสำคัญ
ในขณะเดียวกัน กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลที่เข้มงวดมากขึ้น เช่น GDPR ในยุโรป และ PDPA ในประเทศไทย ก็กำหนดให้ธุรกิจต้องขอความยินยอมจากผู้ใช้ก่อนเก็บและใช้ข้อมูลส่วนบุคคล ซึ่งทำให้การเข้าถึงข้อมูลผู้ใช้เพื่อทำการตลาดเป็นไปได้ยากขึ้น
การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ทำให้นักการตลาดต้องหาวิธีใหม่ๆ ในการวัดผลและปรับปรุงประสิทธิภาพของแคมเปญ PPC โดยไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ ซึ่งนี่คือที่มาของความสำคัญของ First-Party Data และกลยุทธ์การวัดผลแบบใหม่นั่นเอง
แนะนำกลยุทธ์การวัดผล PPC ด้วย First-Party Data
ในการปรับตัวเพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลงนี้ นักการตลาดดิจิทัลจำเป็นต้องปรับตัวและปรับเปลี่ยนการวัดผลแคมเปญ PPC เพื่อให้สามารถพัฒนาแคมเปญได้อย่างมีประสิทธิภาพ
1. เน้นการเก็บและใช้ First-Party Data
การสร้างระบบเก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพบนช่องทางของแบรนด์ถือเป็นสิ่งสำคัญอันดับแรก ทั้งการพัฒนาเว็บไซต์และแอปพลิเคชันให้สามารถเก็บข้อมูลที่สำคัญได้อย่างครบถ้วน โดยอาจใช้เครื่องมืออย่าง Google Analytics 4 (GA4) ที่เน้นการใช้ First-Party Cookies ในการติดตามพฤติกรรมผู้ใช้
นอกจากนี้ การพัฒนาโปรแกรมสมาชิกหรือระบบ Loyalty ก็เป็นอีกวิธีที่ดีในการรวบรวมข้อมูล เช่น การให้ส่วนลดหรือสิทธิพิเศษแก่ลูกค้าที่สมัครสมาชิก ซึ่งนอกจากจะได้ข้อมูลที่มีคุณภาพแล้ว ยังช่วยสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับลูกค้าในระยะยาวอีกด้วย
2. ใช้เทคนิค Media Mix Modeling (MMM)
Media Mix Modeling (MMM) เป็นวิธีการวิเคราะห์ผลกระทบของกิจกรรมการตลาดต่างๆ ต่อยอดขายหรือเป้าหมายทางธุรกิจ โดยไม่ต้องอาศัยข้อมูลส่วนบุคคล วิธีนี้ใช้ข้อมูลในระดับมหภาค เช่น งบประมาณที่ใช้ในแต่ละช่องทาง ยอดขายรวม และปัจจัยภายนอกอื่นๆ เพื่อสร้างโมเดลทางสถิติที่อธิบายได้ว่าแต่ละช่องทางมีส่วนช่วยในการสร้างยอดขายอย่างไร
พูดได้ว่า MMM ช่วยให้นักการตลาดทำความเข้าใจภาพรวมของประสิทธิภาพแคมเปญ PPC ได้ดีขึ้น โดยไม่ต้องพึ่งพาการติดตามพฤติกรรมของผู้ใช้แต่ละคน ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งในยุคที่การเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคลทำได้ยากขึ้น
3. ทำ Incrementality Testing
การทำ Incrementality Testing คือ การวัดผล ROI ของแคมเปญ PPC โดยเปรียบเทียบผลลัพธ์ระหว่างกลุ่มที่เห็นโฆษณากับกลุ่มที่ไม่เห็น วิธีนี้ช่วยให้นักการตลาดเข้าใจว่าโฆษณาสร้างผลลัพธ์จริงหรือไม่ แทนที่จะเป็นเพียงการวัด ROI จากลูกค้าที่จะซื้อสินค้าอยู่แล้ว
ในการเริ่มต้นทำ Incrementality Testing อาจทำได้โดยการแบ่งกลุ่มเป้าหมายออกเป็นสองกลุ่ม โดยกลุ่มหนึ่งจะเห็นโฆษณา ในขณะที่อีกกลุ่มจะไม่เห็น จากนั้นวัดผลต่างของ Conversion Rate ระหว่างสองกลุ่มนี้ วิธีนี้ช่วยให้เราเห็นผลกระทบที่แท้จริงของโฆษณา แม้จะไม่สามารถติดตามพฤติกรรมของผู้ใช้แต่ละคนได้ก็ตาม ส่วนใครที่กำลังทำโฆษณาบน Google Ads ก็สามารถเริ่มต้นได้ด้วยการใช้ฟีเจอร์ Conversion Lift
4. พัฒนาโมเดล Attribution แบบ Data-Driven
การใช้ข้อมูล First-Party ที่มีอยู่เพื่อสร้างโมเดล Attribution ที่เหมาะสมกับธุรกิจเป็นอีกวิธีที่มีประสิทธิภาพ แทนที่จะใช้โมเดลสำเร็จรูปอย่าง Last-Click Attribution ที่อาจไม่สะท้อน Customer Journey ได้ทั้งหมด การสร้างโมเดล Data-Driven Attribution จะช่วยให้เข้าใจว่าแต่ละ Touchpoint มีส่วนช่วยในการสร้าง Conversion อย่างไร โมเดลนี้อาศัยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อระบุว่าแต่ละจุดสัมผัสมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจซื้อมากน้อยเพียงใด ซึ่งจะช่วยในการจัดสรรงบประมาณและปรับปรุงแคมเปญได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
5. ใช้ Conversion API
แพลตฟอร์มโฆษณาหลายตัว เช่น Meta Ads และ Google Ads มักมีฟีเจอร์ Conversion API ที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถส่งข้อมูล Conversion ที่สำคัญ เช่น การซื้อสินค้า การลงทะเบียน หรือการดาวน์โหลดแอปฯ ไปยังแพลตฟอร์มโฆษณาโดยตรง ซึ่งวิธีนี้จะช่วยเพิ่มความแม่นยำในการติดตามผล พร้อมช่วยลดการพึ่งพาเทคโนโลยีการติดตามบนฝั่งผู้ใช้ที่อาจถูกบล็อกโดยเบราว์เซอร์หรือซอฟต์แวร์ป้องกันโฆษณาอย่าง Ads Blocker อีกด้วย
6. เน้นการวัดผลแบบ Aggregate
แทนที่จะพึ่งพาการติดตามพฤติกรรมของลูกค้าแต่ละคน การเน้นการวัดผลในภาพรวมเป็นอีกวิธีที่สอดคล้องกับแนวโน้มด้านความเป็นส่วนตัว ตัวอย่างเช่น Google’s Privacy Sandbox ที่นำเสนอวิธีการวัดผลโฆษณาโดยไม่ต้องติดตามผู้ใช้แต่ละคน แต่ใช้การรวมข้อมูลเป็นกลุ่มแทน วิธีนี้อาจรวมถึงการใช้เทคโนโลยีอย่าง Federated Learning of Cohorts (FLoC) ที่จัดกลุ่มผู้ใช้ตามความสนใจคล้ายกัน แทนที่จะติดตามพฤติกรรมแต่ละบุคคล ซึ่งช่วยให้นักโฆษณาสามารถกำหนดเป้าหมายและวัดผลได้โดยไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้นั่นเอง
สรุป การเปลี่ยนแปลงในเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลอาจดูเหมือนอุปสรรค แต่ในขณะเดียวกันก็เป็นโอกาสให้นักการตลาดได้พัฒนากลยุทธ์ใหม่ๆ โดยไม่ต้องพึ่งพา Third-Party Data ผ่านการใช้ First-Party Data อย่างชาญฉลาด ผสมผสานกับเทคนิคการวัดผลแบบใหม่ๆ จะช่วยให้เราสามารถสร้างแคมเปญ PPC ที่มีประสิทธิภาพและเคารพ Data Privacy ไปพร้อมๆ กัน
ที่สำคัญ ควรคำนึงไว้เสมอว่าการปรับตัวต้องทำอย่างต่อเนื่อง เพราะเทคโนโลยียังคงเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ การติดตามข่าวสารและเรียนรู้เทคนิคใหม่ๆ อยู่เสมอจะช่วยให้ธุรกิจของเราได้เปรียบในการแข่งขันด้านการตลาด
เกี่ยวกับ Relevant Audience
พวกเรา Relevant Audience คือ Digital Performance Marketing Agency ที่เชี่ยวชาญด้านการทำ SEO และเป็นหนึ่งใน Digital Agency ที่มีบริการด้านการตลาดดิจิทัลครบวงจร เพื่อสนับสนุนธุรกิจให้เข้าถึงกลุ่มเป้าหมายในเวลา สถานที่ และบนอุปกรณ์ที่เหมาะสม (Right Time, Right Place, Right Device)
บริการของเราครอบคลุมทั้งบริการทำ SEO, Search Marketing, Social Media Ads, Search Ads ไปจนถึง Influencer Marketing และเรายังเป็น SEO Company ที่เป็น Google Partners อีกด้วย โดยทีมของเราล้วนเป็นผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง พร้อมให้คำปรึกษาและค้นหาโซลูชันที่ตอบโจทย์ธุรกิจ
ติดต่อสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม ปรึกษาทำการตลาดออนไลน์
โทร.: 02-038-5055
อีเมล: info@relevantaudience.com
เว็บไซต์: www.relevantaudience.com
