คู่มือ
การระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทาง
คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับการระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทาง
การระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางเผยให้เห็นว่าช่องทางการตลาดของคุณทำงานร่วมกันอย่างไรเพื่อขับเคลื่อนคอนเวอร์ชัน โดยการวิเคราะห์ปฏิสัมพันธ์ผ่านจุดที่ลูกค้าเจอสินค้าหลายจุด ด้วยการทำความเข้าใจว่าการผสมผสานของช่องทางใดส่งมอบผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งที่สุด นักการตลาดสามารถปรับงบประมาณแบบข้ามช่องทางให้เหมาะสม และสร้างแคมเปญที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งเข้าถึงลูกค้าได้ตลอดกระบวนการช้อปปิ้งที่ซับซ้อนมากขึ้น
ลงทะเบียนเพื่อแสดงสินค้าของคุณและสร้างแคมเปญ
ขอบริการที่มีการจัดการ มีข้อกำหนดด้านงบประมาณขั้นต่ำ
วัดผลและปรับประสิทธิภาพช่องทางการตลาด
ค้นหาเส้นทางสู่ความสำเร็จด้านการโฆษณาของคุณได้ภายในเวลาไม่ถึงหนึ่งนาที
การระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางคืออะไร
การระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทาง คือกระบวนการในการพิจารณาว่าช่องทางการตลาดและจุดที่ลูกค้าเจอสินค้าต่าง ๆ มีส่วนช่วยต่อคอนเวอร์ชันและยอดขายของลูกค้าอย่างไร การวิเคราะห์นี้ช่วยเหลือให้นักการตลาดเข้าใจว่าการผสมผสานของช่องทางใดมีประสิทธิภาพมากที่สุดในการขับเคลื่อนผลลัพธ์ที่ต้องการ โดยการวิเคราะห์ปฏิสัมพันธ์ของลูกค้าผ่านจุดที่ลูกค้าเจอสินค้าหลายจุด ตั้งแต่การสัมผัสครั้งแรกจนถึงคอนเวอร์ชันขั้นสุดท้าย
เมื่อการตลาดแบบข้ามช่องทางถูกให้ความสำคัญเป็นกลยุทธ์โดยรวม การระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางช่วยเหลือให้ธุรกิจสามารถให้เครดิตบทบาทของแต่ละช่องทางในเส้นทางของลูกค้าได้อย่างเหมาะสม และจัดสรรทรัพยากรทางการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
เพราะเหตุใดการระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางจึงมีความสำคัญ
การระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางมีความสำคัญ เพราะช่วยเหลือให้นักการตลาดได้รับมุมมองแบบองค์รวมของเส้นทางของลูกค้า และช่วยระบุสิ่งจูงใจที่ซ่อนอยู่ซึ่งส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อ ความเข้าใจที่ครอบคลุมนี้ช่วยเหลือให้ธุรกิจสามารถปรับงบประมาณให้เหมาะสม โดยจัดสรรทรัพยากรไปยังการผสมผสานของช่องทางที่มีประสิทธิภาพสูงสุด แทนการตัดสินใจจากผลการดำเนินงานของช่องทางใดช่องทางหนึ่งเพียงลำพัง
สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง โดยเฉพาะในช่วงที่ความบันเทิงและการค้าเริ่มหลอมรวมกัน โดยงานวิจัย Beyond the Buy ของ Amazon Ads พบว่า 72% ของผู้บริโภคมีการดำเนินการในขั้นพิจารณาขณะมีส่วนร่วมกับเนื้อหาด้านความบันเทิง1 ตั้งแต่การหยุดชั่วคราวเพื่อค้นหาข้อมูลสินค้า ไปจนถึงการเพิ่มสินค้าใส่รถเข็นโดยตรง การระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางจำเป็นต้องคำนึงถึงปฏิสัมพันธ์ของผู้บริโภคในทุกมิติ เพื่อให้สามารถวัดประสิทธิภาพของแคมเปญได้อย่างแม่นยำ และสนับสนุนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
ให้มุมมองแบบองค์รวม
มุมมองที่ครอบคลุมและแบบองค์รวมช่วยเหลือให้นักการตลาดเข้าใจผลกระทบที่แท้จริงของแต่ละช่องทางและปฏิสัมพันธ์ระหว่างช่องทางเหล่านั้น นำไปสู่การตัดสินใจด้านการตลาดที่รอบรู้ยิ่งขึ้น และการจัดสรรทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพมากกว่า
ระบุสิ่งจูงใจที่ซ่อนอยู่
การระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางช่วยเปิดเผยสิ่งจูงใจที่ซ่อนอยู่ โดยแสดงให้เห็นว่าจุดที่ลูกค้าเจอสินค้าที่ดูเหมือนมีบทบาทเพียงเล็กน้อยมีส่วนช่วยต่อคอนเวอร์ชันอย่างไร ซึ่งอาจมีการให้เครดิตไปยังปฏิสัมพันธ์สุดท้ายเพียงอย่างเดียวในกรณีอื่น ๆ ด้วยการวิเคราะห์เส้นทางของลูกค้าอย่างครบถ้วน นักการตลาดสามารถค้นพบช่องทางหรือปฏิสัมพันธ์ที่ไม่เด่นชัดแต่มีความสำคัญ ซึ่งมีบทบาทสำคัญในการผลักดันลูกค้าไปสู่การตัดสินใจซื้อ เช่น จุดที่ลูกค้าเจอสินค้าในช่วงการค้นคว้าขั้นต้น หรือความพยายามทางการตลาดทางอ้อมที่มักถูกมองข้าม
ปรับงบประมาณให้เหมาะสม
การระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางช่วยปรับงบประมาณการตลาดให้เหมาะสม โดยเปิดเผยผลกระทบที่แท้จริงและ ROI ของแต่ละช่องทางตลอดเส้นทางของลูกค้า ซึ่งทำให้นักการตลาดสามารถโยกย้ายทรัพยากรจากช่องทางที่มีประสิทธิภาพต่ำไปยังช่องทางที่มีส่วนช่วยต่อคอนเวอร์ชันได้อย่างมีประสิทธิผลมากที่สุด
การระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางทำงานอย่างไร
การระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางทำงานโดยการตรวจวัดและวิเคราะห์ปฏิสัมพันธ์ของลูกค้าผ่านช่องทางการตลาดหลายรูปแบบ เช่น โซเชียลมีเดีย อีเมล โฆษณาแบบชำระเงิน และการเข้าชมเว็บไซต์ เพื่อพิจารณาว่าจุดที่ลูกค้าเจอสินค้าแต่ละจุดมีส่วนช่วยต่อผลลัพธ์ที่ต้องการอย่างคอนเวอร์ชันหรือการซื้ออย่างไร กระบวนการนี้ใช้โมเดลการระบุแหล่งที่มาหลากหลายรูปแบบและการวิเคราะห์ขั้นสูง เพื่อให้เครดิตแก่ช่องทางต่าง ๆ ตามบทบาทของช่องทางเหล่านั้นในเส้นทางของลูกค้า ซึ่งช่วยเหลือให้นักการตลาดเข้าใจผลกระทบที่แท้จริงของความพยายามทางการตลาดของตน
การรวบรวมสัญญาณ
การรวบรวมสัญญาณในการระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางเกี่ยวข้องกับการเก็บรวบรวมสัญญาณปฏิสัมพันธ์ของลูกค้าอย่างครอบคลุมจากทุกช่องทางการตลาด จุดที่ลูกค้าเจอสินค้า และอุปกรณ์ พร้อมทั้งตรวจวัดตัวชี้วัดสำคัญ เช่น คอนเวอร์ชัน การมีส่วนร่วม และช่วงเวลาของปฏิสัมพันธ์แต่ละครั้ง ขั้นตอนพื้นฐานนี้จำเป็นต้องมีการนำระบบการตรวจวัดที่มีประสิทธิภาพมาใช้ ซึ่งสามารถบันทึกปฏิสัมพันธ์ทั้งแบบออนไลน์และออฟไลน์ได้ เพื่อให้มั่นใจว่าจะไม่มีจุดที่ลูกค้าเจอสินค้าที่มีคุณค่าถูกละเลยในกระบวนการระบุแหล่งที่มา
การผสานรวมและประมวลผลสัญญาณ
ขั้นตอนนี้เป็นการผสานรวมสัญญาณจากหลายแหล่งและจุดที่ลูกค้าเจอสินค้าเข้าไว้ในระบบเดียว พร้อมทั้งทำความสะอาดและปรับข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบมาตรฐาน เพื่อให้เกิดความสอดคล้องและความถูกต้องในทุกช่องทาง ขั้นตอนสำคัญนี้สร้างโปรไฟล์ลูกค้าแบบรวมศูนย์ โดยเชื่อมโยงปฏิสัมพันธ์จากอุปกรณ์และช่องทางที่แตกต่างกัน เปลี่ยนสัญญาณดิบให้เป็นรูปแบบที่สามารถนำไปใช้ได้ เพื่อให้การวิเคราะห์การระบุแหล่งที่มามีความแม่นยำ
การนำโมเดลการระบุแหล่งที่มาไปใช้
ด้วยการเลือกและนำโมเดลการระบุแหล่งที่มาที่เหมาะสมมาใช้ ซึ่งกำหนดค่าน้ำหนักให้กับจุดที่ลูกค้าเจอสินค้าแต่ละจุดในเส้นทางของลูกค้า นักการตลาดสามารถพิจารณาปัจจัยต่าง ๆ เช่น การลดทอนตามเวลา และความสำคัญเชิงสัมพัทธ์ของปฏิสัมพันธ์แต่ละรายการต่อการขับเคลื่อนคอนเวอร์ชัน
การวิเคราะห์และการสร้างข้อมูลเชิงลึก
นักการตลาดจะวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกที่รวบรวมได้ เพื่อทำความเข้าใจว่าช่องทางการตลาดต่าง ๆ ทำงานร่วมกันและมีส่วนช่วยต่อคอนเวอร์ชันอย่างไร การวิเคราะห์นี้เผยให้เห็นข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับเส้นทางของลูกค้า ประสิทธิภาพของช่องทาง และการจัดสรรงบประมาณที่เหมาะสมที่สุดในจุดที่ลูกค้าเจอสินค้าทางการตลาด
การปรับให้เหมาะสมและการดำเนินการ
ด้วยการใช้ข้อมูลเชิงลึกจากการระบุแหล่งที่มาเพื่อปรับการใช้จ่ายด้านการตลาดให้เหมาะสม นักการตลาดสามารถปรับกลยุทธ์ของช่องทางและนำการปรับปรุงที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลไปใช้ในแคมเปญต่าง ๆ เพื่อเพิ่ม ROI และประสิทธิภาพทางการตลาดโดยรวมให้สูงสุด
ความท้าทายของการระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทาง
การระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางอาจเผชิญความท้าทายอย่างมาก เนื่องจากไซโลของสัญญาณที่ขัดขวางการผสานรวมข้อมูลลูกค้าอย่างราบรื่นระหว่างช่องทางและจุดที่ลูกค้าเจอสินค้าที่แตกต่างกัน ความซับซ้อนโดยธรรมชาติของการวิเคราะห์ปฏิสัมพันธ์ผ่านหลายช่องทาง ประกอบกับพฤติกรรมผู้บริโภคและกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ทำให้ยากต่อการตรวจวัดและระบุแหล่งที่มาของผลกระทบจากจุดที่ลูกค้าเจอสินค้าทางการตลาดแต่ละจุดได้อย่างแม่นยำ
ไซโลของสัญญาณ
ไซโลของสัญญาณก่อให้เกิดความท้าทายอย่างมีนัยสำคัญต่อการระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทาง โดยแยกข้อมูลลูกค้าที่มีคุณค่าไว้ภายในช่องทาง ระบบ และแผนกที่แยกจากกัน ทำให้ยากต่อการสร้างภาพรวมที่สมบูรณ์ของเส้นทางของลูกค้า คลังสัญญาณที่แยกขาดจากกันเหล่านี้ทำให้นักการตลาดไม่สามารถเข้าใจได้ว่าช่องทางต่าง ๆ ทำงานร่วมกันและส่งอิทธิพลต่อกันอย่างไร ส่งผลให้ได้ข้อมูลเชิงลึกด้านการระบุแหล่งที่มาที่ไม่ครบถ้วนหรือไม่แม่นยำ ซึ่งอาจนำไปสู่การกำหนดกลยุทธ์การตลาดและการจัดสรรงบประมาณที่คลาดเคลื่อน
พฤติกรรมที่เปลี่ยนแปลงไป
เมื่อผู้บริโภคหันมาใช้เทคโนโลยีและช่องทางใหม่ ๆ พร้อมทั้งปรับเปลี่ยนพฤติกรรมของตนอย่างต่อเนื่อง โมเดลการระบุแหล่งที่มาจึงต้องพัฒนาอย่างสม่ำเสมอเพื่อให้สามารถจับพฤติกรรมที่เปลี่ยนแปลงเหล่านี้ได้ ซึ่งอาจทำให้กรอบการระบุแหล่งที่มาที่ใช้อยู่เดิมล้าสมัยหรือไม่มีประสิทธิภาพได้อย่างรวดเร็ว
โซลูชันของ Amazon Ads มอบความสามารถด้านการระบุแหล่งที่มาและการรายงานผลที่ซับซ้อน ที่ช่วยรับมือกับความซับซ้อนเหล่านี้ ด้วยการตรวจวัดปฏิสัมพันธ์ของลูกค้าตลอดทั้งเต็ม Funnel เพื่อส่งมอบข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงเกี่ยวกับประสิทธิภาพของแคมเปญ
จะนำการระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางไปใช้อย่างไร
การนำการระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางไปใช้ให้ประสบความสำเร็จจำเป็นต้องอาศัยแนวทางเชิงกลยุทธ์ที่ผสานเทคโนโลยี การผสานรวมสัญญาณ และการปรับให้เหมาะสมอย่างต่อเนื่อง ขั้นตอนสำคัญต่อไปนี้เป็นกรอบการทำงานสำหรับระบบการระบุแหล่งที่มาที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งสามารถส่งมอบข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงในทุกช่องทางการตลาด
1. ผสานรวมแหล่งสัญญาณ
การผสานรวมแหล่งสัญญาณจากช่องทางการตลาดต่าง ๆ ระบบ CRM และช่องทางการวิเคราะห์ ช่วยสร้างมุมมองแบบรวมศูนย์ของปฏิสัมพันธ์ของลูกค้า ทำให้สามารถทำการตรวจวัดเส้นทางของลูกค้าได้อย่างแม่นยำผ่านจุดที่ลูกค้าเจอสินค้า เพื่อการวิเคราะห์การระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางอย่างมีประสิทธิภาพ
2. ใช้การตรวจวัดที่สอดคล้องกัน
การใช้วิธีการตรวจวัดและตัวระบุที่สอดคล้องกันในทุกช่องทางการตลาดช่วยให้การเก็บรวบรวมสัญญาณมีความแม่นยำ และเชื่อมโยงจุดที่ลูกค้าเจอสินค้าได้อย่างน่าเชื่อถือ ส่งผลให้การวิเคราะห์การระบุแหล่งที่มามีความแม่นยำยิ่งขึ้น และเข้าใจเส้นทางของลูกค้าได้ดียิ่งกว่าเดิม
3. กำหนดค่าโมเดล
การกำหนดค่าโมเดลเกี่ยวข้องกับการตั้งค่าและปรับแต่งโมเดลการระบุแหล่งที่มา เช่น แบบการสัมผัสครั้งแรก แบบการสัมผัสครั้งสุดท้าย หรือแบบหลายจุดสัมผัส เพื่อสะท้อนเป้าหมายทางธุรกิจและรูปแบบเส้นทางของลูกค้าได้อย่างแม่นยำ กระบวนการนี้จำเป็นต้องพิจารณาปัจจัยต่าง ๆ อย่างรอบคอบ เช่น ช่วงเวลาคอนเวอร์ชัน การให้น้ำหนักกับช่องทาง และรูปแบบพฤติกรรมของลูกค้า เพื่อให้มั่นใจว่าโมเดลจะให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายต่อการตัดสินใจ
4. ใช้ประโยชน์จากการปรับให้เหมาะสมอย่างต่อเนื่อง
การปรับการตลาดให้เหมาะสมอย่างต่อเนื่องครอบคลุมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกจากการระบุแหล่งที่มาอย่างสม่ำเสมอ การทดสอบโมเดลที่แตกต่างกัน และการปรับกลยุทธ์อย่างต่อเนื่อง เพื่อเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพของการระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางในระยะยาว นำไปสู่การตัดสินใจทางการตลาดที่ดียิ่งขึ้นและ ROI ที่สูงขึ้น
ในภูมิทัศน์การตลาดที่ซับซ้อนในปัจจุบัน เส้นทางของลูกค้ามักไม่ได้เป็นเส้นตรงเสมอไป การระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทางช่วยเหลือให้นักการตลาดเข้าใจว่าจุดที่ลูกค้าเจอสินค้าต่าง ๆ ทำงานร่วมกันอย่างไรเพื่อขับเคลื่อนคอนเวอร์ชัน พร้อมเผยให้เห็นเครือข่ายปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนซึ่งนำลูกค้าจากการรับรู้ไปสู่การตัดสินใจซื้อ จากงานวิจัย Beyond the Buy ของ Amazon Ads ที่ระบุว่า 75% ของผู้บริโภคทั่วโลกมีความคิดเกี่ยวกับการช้อปปิ้งหลายครั้งต่อสัปดาห์ 2 และผู้บริโภคมีส่วนร่วมกับแบรนด์ผ่านหลายช่องทาง ตั้งแต่โฆษณาสตรีมมิ่งทีวี และโฆษณาเสียง ไปจนถึงโฆษณาดิสเพลย์และการค้นหา โมเดลการระบุแหล่งที่มาจึงช่วยเหลือให้แบรนด์สามารถปรับการใช้จ่ายและกลยุทธ์ทางการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ โซลูชันของ Amazon Ads อย่างระบบคลาวด์การตลาดของ Amazon มอบเครื่องมือที่จำเป็นในการนำกลยุทธ์การระบุแหล่งที่มานี้ไปใช้ในวงกว้าง พร้อมการตรวจวัดที่คำนึงถึงความเป็นส่วนตัวและข้อมูลเชิงลึกแบบข้ามช่องทาง ซึ่งช่วยเหลือให้แบรนด์เชื่อมโยงข้อมูลระหว่างช่องทางต่าง ๆ เข้าด้วยกันได้อย่างครบถ้วน
ตัวอย่างและกรณีความสำเร็จของการระบุแหล่งที่มาข้ามช่องทาง
กรณีศึกษา
H&R Block ใช้ระบบคลาวด์การตลาดของ Amazon (AMC) ร่วมกับเทคโนโลยี Match ID เพื่อสร้างโมเดลการระบุแหล่งที่มาที่เสริมความเป็นส่วนตัว ครอบคลุมกลยุทธ์แบบเต็ม Funnel กับ Amazon Ads แนวทางแบบประสานของพวกเขาช่วยขยายการเข้าถึงในหลายช่องทาง รวมถึง Prime Video, โฆษณาวิดีโอออนไลน์ (รวมถึง Twitch) เสียงบน Alexa และดิสเพลย์ รายงาน AMC Path สู่รายงานคอนเวอร์ชันได้วิเคราะห์เส้นทางของลูกค้าตั้งแต่การรับรู้ไปจนถึงคอนเวอร์ชัน โดยรายงานแคมเปญเผยภาพรวมให้เห็นพลังของการทำงานร่วมกันแบบข้ามช่องทาง การเพิ่มวิดีโอออนไลน์ควบคู่กับโฆษณาดิสเพลย์ช่วยเพิ่มอัตราคอนเวอร์ชัน 47% และเพิ่มเป็น 66% เมื่อรวม Prime Video เข้าไปด้วย ซึ่งส่งผลให้กลยุทธ์แบบเต็ม Funnel สร้างอัตราคอนเวอร์ชันสูงขึ้นถึง 144% เมื่อเทียบกับแคมเปญที่ใช้โฆษณาดิสเพลย์เพียงอย่างเดียว
กรณีศึกษา
Hanes ได้นำกลยุทธ์การตรวจวัดข้ามช่องทางแบบครบวงจรมาใช้ โดยใช้ระบบคลาวด์การตลาดของ Amazon เพื่อติดตามว่าการจัดวางตำแหน่งฮีโร่บนโฮมเพจ โฆษณาดิสเพลย์ และ Sponsored Brands ทำงานร่วมกันอย่างไรตลอดเส้นทางของลูกค้า แนวทางการระบุแหล่งที่มาของพวกเขาใช้การค้นหาที่มีแบรนด์เป็นตัวชี้วัดหลักของความตั้งใจของผู้บริโภค และเผยให้เห็นว่าผู้ใช้ที่ได้รับทั้งโฆษณาดิสเพลย์และโฆษณาการค้นหามีโอกาสคอนเวอร์ชันสูงเป็นสองเท่าเมื่อเทียบกับการได้รับเฉพาะโฆษณาการค้นหา การตรวจวัดนี้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของกลยุทธ์การตลาดแบบข้ามช่องทางในจุดที่ลูกค้าเจอสินค้า โดยผู้ใช้ที่ได้รับการสื่อสารผ่านโฮมเพจ Amazon DSP และการค้นหา มีอัตราการค้นหาที่มีแบรนด์สูงขึ้นถึง 4.5 เท่า และสุดท้ายสร้างยอดขายที่ระบุแหล่งที่มาได้ $7.75 ล้าน
กรณีศึกษา
Ultima Replenisher ร่วมมือกับ Global Overview เพื่อนำการวิเคราะห์ระบบคลาวด์การตลาดของ Amazon มาใช้ โดยก้าวข้ามการวัดผลตอบแทนจากค่าโฆษณาแบบดั้งเดิม เพื่อวัดต้นทุนโฆษณารวมต่อยอดขายและต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้า ครอบคลุมโฆษณา Sponsored โฆษณา Fire TV และโฆษณา Prime Video แนวทางการระบุแหล่งที่มาของพวกเขาพบว่าโฆษณาวิดีโอช่วยเพิ่มการได้มาซึ่งลูกค้าใหม่ของแบรนด์อย่างมีนัยสำคัญ โดยการได้รับโฆษณาวิดีโอช่วยเพิ่มอัตราลูกค้าใหม่ของแบรนด์จาก 38% เป็น 75% ส่งผลให้จำนวนลูกค้าใหม่ของแบรนด์เพิ่มขึ้น 305% เมื่อเทียบแบบปีต่อปี และส่วนแบ่งตลาดเติบโตจาก 8.7% เป็น 9.3% การตรวจวัดแบบครอบคลุมยังเผยให้เห็นการเติบโตของอัตราการซื้อซ้ำถึง 89% ซึ่งแสดงให้เห็นถึงคุณค่าในระยะยาวของกลยุทธ์ข้ามช่องทางของพวกเขา
โซลูชันจาก Amazon Ads
Amazon Ads ช่วยเหลือให้ผู้โฆษณาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในปัจจุบันให้สูงสุดด้วยการผสานรวมข่าวกรองเชิงคาดการณ์ สินค้าคงคลังระดับพรีเมียม และความสามารถในการตรวจวัดแบบครบถ้วนอย่างเป็นเอกลักษณ์ พร้อมค้นพบโอกาสการเติบโตในอนาคต
ระบบคลาวด์การตลาดของ Amazon (AMC) เป็นโซลูชันคลีนรูมของข้อมูลบนระบบคลาวด์ที่มีความปลอดภัยและปกป้องความเป็นส่วนตัว ซึ่งผู้โฆษณาสามารถทำการวิเคราะห์และสร้างกลุ่มเป้าหมายได้อย่างง่ายดายผ่านสัญญาณที่ใช้นามแฝง ซึ่งรวมถึงสัญญาณของ Amazon Ads และอินพุตของพวกเขาเองด้วย AMC รวมสัญญาณข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ บนแพลตฟอร์มของ Amazon ผู้โฆษณา และผู้ให้บริการบุคคลที่สามที่เข้าร่วมเป็นหนึ่งเดียว และช่วยให้สามารถตั้งคำถามกับข้อมูลเหล่านี้ได้อย่างยืดหยุ่นในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยต่อความเป็นส่วนตัว จากนั้น ผู้โฆษณาจะสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกที่กำหนดเองและกลุ่มเป้าหมายที่สร้างขึ้นผ่าน AMC ในการปรับกลยุทธ์แคมเปญให้เหมาะสม แนะนำการดำเนินการทางการตลาด และให้ข้อมูลในการตัดสินใจทางธุรกิจ
ตัวชี้วัดแบบครบช่องทาง (OCM) ช่วยเหลือให้ผู้โฆษณาวัดผลกระทบของกลยุทธ์การโฆษณาของตนที่มีต่อกิจกรรมการช้อปปิ้งในร้านค้าปลีกทั้งหมดโดยที่แคมเปญยังคงดำเนินการอยู่ การตรวจวัดนี้จะรวมถึงประสิทธิภาพที่แสดงโฆษณาทั้งทางออนไลน์และออฟไลน์ที่ใดก็ตามที่ลูกค้าใช้เวลา ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้จะช่วยเหลือให้ผู้โฆษณาสามารถปรับการจัดสรรงบประมาณ ปรับกลยุทธ์แคมเปญให้เหมาะสม และเพิ่ม ROI ของการลงทุนด้านสื่อให้ได้สูงสุด
หากคุณยังมีประสบการณ์ไม่มาก ให้ติดต่อเราเพื่อขอรับบริการแบบมีการจัดการโดย Amazon Ads มีการกำหนดงบประมาณขั้นต่ำ
ทรัพยากรเพิ่มเติม
ที่มา
1–2 การวิจัยที่กำหนดเองของ Amazon Ads ร่วมกับ Strat7 Crowd.DNA Beyond the Buy สำรวจเมื่อเดือนมีนาคม 2025 ถึงเดือนกรกฎาคม 2025 ข้อมูลเป็นผลจากการสำรวจในออสเตรเลีย บราซิล แคนาดา เยอรมนี สเปน ฝรั่งเศส อิตาลี ญี่ปุ่น เม็กซิโก สหราชอาณาจักร และสหรัฐอเมริกา N = 14,000