กรณีศึกษา
Market Rocket ช่วยให้ MCoBeauty บรรลุเกินเป้าหมายการหาลูกค้าใหม่ของแบรนด์ถึง 213% ในสหราชอาณาจักร ในการเปิดตัว Amazon
Market Rocket ช่วยให้ MCoBeauty เอาชนะเป้าการหาลูกค้าใหม่ของแบรนด์ของได้ถึง 213% และสร้างรายได้เกือบ 500,000 ปอนด์และเป็นการทำได้เกินเป้าหมายเร็วกว่าที่คาดถึงสี่ปีด้วยการสร้างกลุ่มเป้าหมายระบบคลาวด์การตลาดของ Amazon และการเปิดใช้งานการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตแบบเปิดด้วย Amazon Attribution
ข้อมูลเชิงลึกสำคัญ
213%
บรรลุเป้าหมายในการหาลูกค้าใหม่ของแบรนด์และสร้างรายได้เกือบ 500,000 ปอนด์ในเวลาเก้าเดือน
50
ติดอันดับสินค้าขายดีที่สุด 50 อันดับในเจ็ดหมวดหมู่ย่อย โดยมีสินค้าสามรายการติดใน 10 อันดับสูงสุด
185%
การค้นหาแบบมีชื่อแบรนด์เพิ่มขึ้นจากเดิมที่ไม่มีเลยภายในระยะเวลา 9 เดือน
เป้าหมาย
MCoBeauty แบรนด์ความงามชั้นนำของออสเตรเลียทำการเปิดตัวบน Amazon Store ในสหราชอาณาจักรในเดือนกันยายน 2025 ด้วยวิสัยทัศน์ที่ทะเยอทะยานในการสร้างฐานลูกค้าที่มีความหมายตั้งแต่เริ่มต้นอย่างต่อเนื่อง แบรนด์นี้ไม่มีการจัดอันดับแบบออร์แกนิค ไม่มีความน่าเชื่อถือจากการรีวิว ไม่มีเคยมีการค้นหาที่มีชื่อแบรนด์ และไม่มีฐานลูกค้าในสหราชอาณาจักร แต่ต้องการเจาะตลาดหนึ่งในหมวดหมู่สินค้าที่อิ่มตัวที่สุดของ Amazon ที่มีแบรนด์เจ้าเก่าเจ้าดังยึดตำแหน่งโฆษณาที่ดีที่สุดซึ่งได้มาจากการสะสมยอดรีวิวและความเชื่อใจจากนักช้อปมาเป็นแรมปี
การจะสเกลจำเป็นต้องมีพาร์ทเนอร์ที่สามารถทำได้มากกว่าการจัดการแคมเปญมาตรฐาน MCoBeauty จำเป็นต้องเปลี่ยนสัญญาณผู้ซื้อที่ได้รับการยืนยันตัวตนของ Amazon เพื่อขยายลูกค้าในวงกว้างและทำความเข้าใจว่าการเข้าชมจากอินเทอร์เน็ตแบบเปิดไปถึง Amazon Store ได้อย่างไร และสร้างโครงสร้างพื้นฐานแบบเต็ม Funnel ที่สามารถขับเคลื่อนการเข้าถึงในขั้นตอนการรับรู้ แบรนด์นี้ร่วมมือกับ Market Rocket ซึ่งเป็นพาร์ทเนอร์และตัวแทนของ Amazon Ads ที่เชี่ยวชาญในการเปิดตัวและสร้างความเติบโตให้กับแบรนด์บน Amazon เพื่อสร้างกลยุทธ์การเปิดตัวที่สร้างขึ้นจากการขยายกลุ่มเป้าหมายและการเปิดใช้งานข้ามช่องทาง
วัตถุประสงค์ชัดเจนคือการหาลูกค้าใหม่ของแบรนด์ (NTB) ให้ได้ 15,000 รายภายในปีที่หนึ่ง สินค้าสามประเภทย่อยติดอันดับ 50 อันดับขายดี (BSR) ในภายใน 12 เดือน สร้างปริมาณการค้นหาที่มีชื่อแบรนด์ที่ตรวจวัดได้ที่เริ่มจากศูนย์ และสร้างยอดขายรายเดือนได้ถึง 60,000 ปอนด์ภายในเดือนที่ 12
แนวทาง
กลยุทธ์ของ Market Rocket มุ่งเน้นไปที่สถาปัตยกรรมกลุ่มเป้าหมายสามชั้นที่ออกแบบมาเพื่อสร้างฐานลูกค้าของ MCoBeauty ในสหราชอาณาจักรด้วยความเร็วและสเกล
ในชั้นแรกมีการใช้ Sponsored Products, Sponsored Brands, วิดีโอ Sponsored Brands และ โฆษณาดิสเพลย์ ในสถาปัตยกรรมที่มีโครงสร้างที่มุ่งเน้นไปที่คีย์เวิร์ดหัวหมวดหมู่และ หน้ารายละเอียดสินค้า ที่อยู่ติดกัน การวิเคราะห์ของ ระบบคลาวด์การตลาดของ Amazon (AMC) ช่วยยืนยันว่า Sponsored Products ทำให้เกิดเอ็ฟเฟกต์ฮาโลในสินค้าในแคตตาล็อกถึง 1.99 เท่า — ทุก ๆ 1 ปอนด์ของยอดขายที่เกิดจากโฆษณาสามารถสร้างรายได้รวมของหมวดหมู่ได้ 1.99 ปอนด์ ทำให้ทีมงานเพิ่มการลงทุนใน Sponsored Products เพื่อหาลูกค้าใหม่และนำวิดีโอ Sponsored Brands มาใช้เพื่อกระตุ้นการรับรู้ในเกี่ยวกับหน้ารายละเอียดสินค้าของคู่แข่ง
ชั้นที่สองจะใช้ประโยชน์จาก AMC ในการสร้างกลุ่มเป้าหมายตามกฎที่กำหนดเองหกกลุ่มจากสัญญาณผู้ซื้อบุคคลที่หนึ่งของ Amazon โดยมีพื้นฐานจากการสร้างแบบจำลองกลุ่มเป้าหมายแบบ Balanced Lookalike ของผู้ใช้จำนวน 5 ล้านคนกับผู้ซื้อกลุ่มแรก ๆ ของ MCoBeauty ในสหราชอาณาจักร คู่กับกลุ่มเป้าหมายที่ไม่ใช่ผู้ซื้อที่ได้สัมผัสกับโฆษณาตั้งแต่ต้นปีจนถึงปัจจุบันจำนวน 1.15 ล้านคน เลเยอร์อื่น ๆ เพิ่มเติมจะช่วยช่วยผลักดันการเข้าถึงลูกค้าใหม่ การทำตลาดซ้ำ ตามลำดับ และการขายข้ามสินค้าฮีโร่ กลุ่มเป้าหมายเหล่านี้ถูกนำมาใช้ในหลายแคมเปญและถูกวางไว้ในตำแหน่งโฆษณาที่มีมูลค่าสูงสุดเพื่อให้เกิดผลลัพธ์จากการปรับราคาประมูลแบบทวีคูณ ส่งผลให้สามารถขยายการเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้กว้างกว่าการใช้กลยุทธ์คีย์เวิร์ดเพียงอย่างเดียว
เลเยอร์ที่สามจะมุ่งขยายการเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายในช่องทางอินเทอร์เน็ตภายนอกผ่าน Amazon Attribution (เบต้า) ซึ่งถูกนำมาใช้งานในบัญชีโฆษณานี้เป็นครั้งแรก Market Rocket สร้างแท็กแอตทริบิวชันที่ไม่ซ้ำกัน 10 รายการให้สินค้าฮีโร่ห้าชนิดและทำชิ้นงานโฆษณาสองรูปแบบมาใช้กับโซเชียลที่ชำระเงินของ Meta โดยจะนำผู้ซื้อไปยังหน้าย่อยร้านค้าแบรนด์ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ยให้ได้สูงสุดและสร้างเอฟเฟ็กต์ฮาโลให้กับ SKU ใกล้เคียง
สิ่งที่รองรับกลยุทธ์ทั้งหมดก็คือโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Market Rocket ที่ทำการประมวลผลสินค้าจำนวน 222 รายการผ่านไปป์ไลน์การปรับแต่งหน้ารายการสินค้าแบบอัตโนมัติ การเขียนชื่อหัวข้อ หัวข้อย่อย คำอธิบายและคีย์เวิร์ดในส่วนหลังบ้านให้สอดคล้องกับสัญญาณการดึงข้อมูลของ Amazon ซึ่งจะเสร็จสิ้นในเวิร์กโฟลว์เดียวแทนที่จะต้องใช้เวลาถึง 3 สัปดาห์หาต้องทำด้วยตัวเอง ระบบการเก็บเกี่ยวคำค้นหาอัตโนมัติจะจำแนกคำที่ช่วยสร้างการคอนเวอร์ชันตามเจตนาและการเปิดตัวแคมเปญอัตโนมัติ 12 แคมเปญผ่าน Amazon Ads API เฉพาะในเดือนเมษายน 2026 เพียงเดือนเดียว
Chris Shaw ผู้จัดการทั่วไปฝ่ายบริหารของ MCoBeautyแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเชิงลึกของ Market Rocket และความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับการโฆษณาของ Amazon ช่วยให้เราเพิ่มอัตราผลตอบแทนสูงสุดในขณะที่สามารถสเกลได้อย่างยั่งยืน
ผลลัพธ์
ผลลัพธ์เกินวัตถุประสงค์ทั้งหมดที่ระบุไว้อย่างมีนัยสำคัญภายในเก้าเดือน การได้มาซึ่ง ลูกค้า NTB สูงถึง 31,914 ราย คิดเป็น 213% ของเป้าหมาย 15,000 รายในหนึ่งปี ซึ่งสามารถบรรลุเป้าหมายเร็วกว่าที่วางแผนไว้ถึงสามเดือน และสร้างรายได้รวมเกือบ 500,000 ปอนด์ในช่วงเก้าเดือนแรก 1 จากยอดซื้อทั้งหมด 86.2% มาจากลูกค้าใหม่ของแบรนด์ เป็นการยืนยันว่ากลยุทธ์กลุ่มเป้าหมายประสบความสำเร็จในการขยายฐานลูกค้าของ MCoBeauty ในสหราชอาณาจักร แทนที่จะไปกระตุ้นความต้องการซื้อจากฐานลูกค้าเดิมให้กลับมาซื้อใหม่ 2
ความสำเร็จในการติดอันดับขายดีของหมวดหมู่เกิดขึ้นเร็วกว่าที่กำหนด MCoBeauty ได้รับรางวัล BSR 50 อันดับแรกในสินค้าเจ็ดหมวดหมู่ย่อย ซึ่งมากกว่าเป้าหมายที่ตั้งไว้สามหมวดหมู่ย่อยในระยะเวลา 12 เดือน สินค้าฮีโร่สามตัวที่ติด 10 อันดับแรก ได้แก่ อันดับที่ 7 บอดี้สเปรย์สำหรับผู้หญิง อันดับที่ 9 บลัชทั้งหลาย และอันดับที่ 10 แป้งแต่งหน้า โดยสินค้าที่คว้าตำแหน่งเพิ่มเติมก็คือเมคอัปฟินนิชเชอร์ คอนซีลเลอร์รอบดวงตา ดินสอเขียนขอบปาก และผลิตภัณฑ์เขียนคิ้ว 3
ปริมาณการค้นหาแบบมีชื่อแบรนด์เพิ่มขึ้น 185% จากเดิมที่ไม่มีเลย การจับคู่แบบแม่นยำด้วยคำว่า “mcobeauty” มีถึง 9,742 ครั้งต่อเดือน ซึ่งเป็นการยืนยันว่าแนวทางแบบเต็ม Funnel สามารถสร้างการจดจำแบรนด์ ในหมู่ผู้ซื้อในสหราชอาณาจักรได้สำเร็จ 4 ยอดขายรายเดือนสูงถึง 88,755 ปอนด์ในเดือนเมษายน 2026 (เดือนที่แปด) คิดเป็น 148% ของเป้าหมาย 60,000 ปอนด์ที่ตั้งไว้ในเดือนที่ 12 ถือว่าทำสำเร็จเร็วกว่าแผนที่กำหนดถึงสี่เดือน 5 แคมเปญโปรโมชันสุดสัปดาห์ที่แบรนด์จัดในเดือนเมษายนทำรายได้ 15,651 ปอนด์ในสองวันโดยมีอัตราลูกค้า NTB 91.2% เป็นการยืนยันว่า Amazon Attribution ร่วมกับการกระตุ้นการเข้าชมร้านค้าแบรนด์ผ่านหลายช่องทางเป็นกลไกในการหาลูกค้าใหม่ที่สามารถนำไปใช้ซ้ำและขยายผลได้ การตรวจสอบความถูกต้องของ AMC ยืนยันเอฟเฟ็กต์ฮาโล 1.92 เท่าซึ่งพิสูจน์ว่ากลุ่มเป้าหมายที่ได้สัมผัสกับโฆษณาจะทำการซื้อสินค้าทั้งหมดที่มีแทนที่จะเปลี่ยนใจเพราะสินค้าประเภทเดียว 6
ความสำเร็จนี้แสดงให้เห็นว่าการนำกลุ่มเป้าหมาย AMC แบบกำหนดเอง การเปิดใช้งานอินเทอร์เน็ตแบบเปิดผ่าน Amazon Attribution และการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถช่วยให้แบรนด์สามารถสร้างฐานลูกค้าได้ในวงกว้างแม้จะเป็นสินค้าหมวดหมู่ที่มีการอิ่มตัวสูงและยังไม่เคยมีตัวตนมาก่อน
ที่มา
1-6 MCoBeauty, สหราชอาณาจักร, 2025-2026