การสร้างแบบจำลองส่วนประสมทางการตลาด: วิธีการวิเคราะห์เพื่อการตลาดและการขาย

หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดในการตลาดดิจิทัลคือปัญหาของการระบุแหล่งที่มา เนื่องจากผู้บริโภคต้องเผชิญกับช่องทางออนไลน์และออฟไลน์จำนวนมาก การพิจารณาว่าช่องทางใดให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจึงกลายเป็นเรื่องท้าทายมากขึ้น อย่างไรก็ตาม มีวิธีแก้ไข - การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล

การสร้างแบบจำลองส่วนประสมทางการตลาด (MMM) เป็นวิธีการวิเคราะห์ที่ช่วยให้คุณเข้าใจผลกระทบที่แท้จริงของแต่ละช่องทางต่อการขาย และทำการปรับเปลี่ยนการลงทุนของคุณอย่างชาญฉลาดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณทราบผลกระทบที่แท้จริงที่แต่ละช่องทางมีต่อการขายและวิธีที่คุณสามารถปรับการลงทุนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

ในบทความนี้ เราจะเปิดเผยความลับของการสร้างแบบจำลองส่วนประสมการตลาดและพูดถึงศักยภาพของมัน เพื่อช่วยให้นักการตลาดและผู้เชี่ยวชาญด้านการขายสามารถรับมือกับความท้าทายในการระบุแหล่งที่มาได้อย่างมั่นใจ

การสร้างแบบจำลองส่วนประสมการตลาดคืออะไร?

มีคำพูดที่โด่งดังของ John Wanamaker ที่ว่า "เงินครึ่งหนึ่งที่ฉันใช้ไปกับการโฆษณานั้นสูญเปล่า ปัญหาคือฉันไม่รู้ว่าอันไหนคือครึ่งหนึ่ง" ในภูมิทัศน์ทางการตลาดในปัจจุบัน ซึ่งคุณมีช่องรายการมากมายให้เลือกใช้งาน สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาว่าช่องใดให้ผลลัพธ์และช่องใดไม่ให้ผลลัพธ์

คุณสามารถติดตามการคลิกใน ช่องทางออนไลน์ และใช้เทคนิคต่างๆ เช่น คุกกี้ เพื่อติดตามพฤติกรรมของผู้ใช้ แต่การบรรลุความถูกต้องสมบูรณ์ยังคงเป็นเรื่องที่ท้าทาย

ใน การทำตลาดแบบออฟไลน์ เช่น โฆษณาทางทีวีหรือโฆษณากลางแจ้ง งานจะซับซ้อนมากขึ้นเนื่องจากไม่สามารถติดตามการแสดงผลและปฏิกิริยาของแต่ละบุคคลได้อย่างง่ายดาย

นี่คือที่มาของ การสร้างแบบจำลองส่วนประสมการตลาด !

การสร้างแบบจำลองส่วนประสมทางการตลาดเป็น เทคนิคการสร้างแบบจำลองทางสถิติที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อระบุความสัมพันธ์ระหว่างการใช้จ่ายทางการตลาดในแต่ละช่องทางและผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง (เช่น การเข้าชมเว็บไซต์ การขาย การได้มาซึ่งลูกค้า หรือ KPI อื่นๆ) ด้วยการใช้ข้อมูลในอดีตและเทคนิคการถดถอย คุณสามารถกำหนดการมีส่วนร่วมของแต่ละช่องทางใน KPI เหล่านี้ได้ สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าโมเดลนี้สามารถใช้ได้เฉพาะเมื่อการใช้จ่ายด้านการตลาดของคุณแตกต่างกันไปตามช่วงเวลาและช่องทางต่างๆ

เมื่อใช้การสร้างแบบจำลองส่วนประสมการตลาดอย่างถูกต้อง คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำว่าการลงทุนในแต่ละช่องทางส่งผลต่อ KPI ของคุณอย่างไร

ในการสร้างสูตรที่จะช่วยในการคำนวณเหล่านี้ คุณสามารถใช้การจำลองที่ค่าใช้จ่ายสำหรับแต่ละช่องทางการตลาดแตกต่างกันไป และหลายสถานการณ์จะถูกสร้างขึ้นตามผลลัพธ์ที่ขับเคลื่อนกลยุทธ์ทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพ จากข้อมูลของสื่อ มีสมการถดถอยเชิงเส้นที่คุณสามารถใช้ได้:

ขาย = β_0 + β_1 * (ช่อง 1) + β_2 * (ช่อง 2)

ในสมการนี้ "ยอดขาย" หมายถึงปริมาณการขาย "ช่องทาง 1" และ "ช่องทาง 2" หมายถึงช่องทางการตลาดที่แตกต่างกัน "β_0" หมายถึงยอดขายพื้นฐาน (ปริมาณการขายในกรณีที่ไม่มีแคมเปญการตลาด ซึ่งขับเคลื่อนโดยอุปสงค์ตามธรรมชาติ ความภักดีและการรับรู้ถึงแบรนด์) และ "β_1" และ "β_2" คือค่าสัมประสิทธิ์ที่แสดงถึงการมีส่วนร่วมของแต่ละช่องทางต่อปริมาณการขาย สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่ามีสูตรอื่นๆ ที่เป็นไปได้

ฉันต้องใช้ข้อมูลใดบ้างเพื่อใช้แบบจำลองส่วนประสมทางการตลาด

ในการใช้ รูปแบบการตลาดและการขาย นี้ให้ประสบความสำเร็จ สิ่งสำคัญคือต้องเริ่มต้นด้วยข้อมูลที่ถูกต้อง ต่อไปนี้คือปัจจัยที่ต้องพิจารณาเมื่อรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการคำนวณเหล่านี้

• ข้อมูลที่เพียงพอและหลากหลาย : การสร้างแบบจำลองส่วนประสมทางการตลาดวิเคราะห์ความแปรผันขององค์ประกอบหลาย ๆ อย่างในตัวแปรตามตัวเดียว ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมีข้อมูลที่มีความแปรผันเพียงพอที่จะระบุผลกระทบของการแปรผันเหล่านี้ที่มีต่อตัวแปรได้อย่างถูกต้อง
• ข้อมูลตัวแทน : ข้อมูลที่รวบรวมควรสมดุลกับการมีข้อมูลเพียงพอที่จะกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ และ เป็นตัวแทนของบริษัทของคุณอย่างแท้จริง
• ระดับรายละเอียด : ระดับรายละเอียดในข้อมูลกำหนดระดับรายละเอียดในผลลัพธ์ ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการให้แบบจำลองส่วนประสมการตลาดให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของแต่ละช่องทางในระดับร้านค้า ผลิตภัณฑ์ หรือเซ็กเมนต์ ข้อมูลควรแบ่งตามนั้น
• การตัดเสียงรบกวน : ปัจจัยภายนอก เช่น ฤดูกาลและความผันผวนทางเศรษฐกิจ มีอิทธิพลต่อยอดขาย การเข้าชมเว็บ และการได้มาซึ่งลูกค้าใหม่ ดังนั้น การปรับแต่งโมเดลโดยการกำจัด "สัญญาณรบกวน" ที่เกิดจากปัจจัยเหล่านี้จึงเป็นสิ่งจำเป็น

ปัจจัยที่ต้องนำมาพิจารณาในการสร้างแบบจำลองส่วนประสมทางการตลาด

ในการตีความผลลัพธ์ของแบบจำลองนี้อย่างถูกต้อง จะต้องคำนึงถึงปัจจัยสำคัญสองประการ ได้แก่ ผลกระทบที่ล้าหลังของการดำเนินการทางการตลาดและการขาย ตลอดจนแนวคิดของผลตอบแทนที่ลดลง

ผลที่ล้าหลังของการตลาดและการขาย

การกระทำทางการตลาดบางอย่างไม่ได้มีผลในทันที ผู้บริโภคส่วนใหญ่ผ่านขั้นตอนการพิจารณาหรือตัดสินใจระหว่างช่วงเวลาที่พวกเขาตระหนักถึงความต้องการและเมื่อพวกเขาตัดสินใจว่าจะซื้อสินค้าหรือไม่

เป็นผลให้มีเวลาหน่วงระหว่างการเปิดตัวแคมเปญการตลาดและ KPI ที่บันทึกไว้ (การเข้าชม การซื้อ การลงทะเบียนผู้ใช้ ฯลฯ) สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาเวลาหน่วงนี้เมื่อคำนวณผลลัพธ์ของแต่ละช่อง

ระยะเวลาของขั้นตอนการพิจารณาแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับผลิตภัณฑ์ที่เป็นปัญหา ตัวอย่างเช่น ระยะเวลาในการพิจารณาซื้อลิปสติกแตกต่างจากการซื้อรถยนต์คันใหม่ นอกจากนี้ ช่องว่างของเวลาระหว่างการเปิดรับช่องทางการตลาดและกระบวนการตัดสินใจอาจแตกต่างกันไปในแต่ละช่องทาง ดังนั้น ขอแนะนำให้ทดสอบช่วงเวลาต่างๆ เพื่อพิจารณาว่าเหมาะสมที่สุดสำหรับข้อมูล

ผลตอบแทนที่ลดลง

ผลตอบแทนที่ลดลงเกิดขึ้นเมื่อผลประโยชน์ที่เพิ่มขึ้นลดลงเมื่อ การลงทุน เพิ่มขึ้น กล่าวอีกนัยหนึ่ง การลงทุนมากขึ้นไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อถึงจุดหนึ่ง หลังจากนั้น การโฆษณาต่อไปอาจมีประสิทธิภาพน้อยลงหรือแม้แต่ต่อต้าน

ความสัมพันธ์ระหว่างงบประมาณการตลาดและผลลัพธ์ไม่เป็นเส้นตรง มีวัตถุประสงค์เพื่อกำหนดระดับการลงทุนสูงสุดที่เหมาะสมที่สุดในแต่ละช่องทางการตลาด

คุณจะได้ผลลัพธ์อะไรบ้างจากการสร้างแบบจำลองส่วนประสมทางการตลาด

สมมติว่าคุณมีข้อมูลที่มีคุณภาพเพียงพอที่จะใช้การสร้างแบบจำลองส่วนประสมทางการตลาด คุณจะได้ผลลัพธ์อะไรบ้าง? เราสามารถแยกข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ออกเป็นผลลัพธ์เชิงพรรณนา (ซึ่งอธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นจนถึงตอนนี้) และผลลัพธ์เชิงคาดการณ์ (ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อคาดการณ์อนาคต)

ผลลัพธ์เชิงพรรณนา

ภายในผลลัพธ์ที่เป็นคำอธิบาย กราฟสองประเภทมีค่ามากสำหรับการประเมินประสิทธิภาพของบริษัทของคุณ: กราฟผลงานและกราฟผลตอบแทนที่ลดลง

กราฟแสดงผลงาน

กราฟการมีส่วนร่วม แสดงภาพช่องทางที่สนับสนุนการเติบโตของบริษัทของคุณ การแปลผลลัพธ์ของการสร้างแบบจำลองส่วนประสมการตลาดเป็นแบบจำลองภาพ คุณจะสามารถระบุการมีส่วนร่วมของแชนเนลต่อรายได้โดยรวมได้อย่างรวดเร็ว การสังเกตกราฟชั่วคราวเพื่อติดตามวิวัฒนาการของช่องและระบุปัจจัยต่างๆ เช่น ฤดูกาลก็เป็นข้อมูลเชิงลึกเช่นกัน การแสดงภาพเหล่านี้ช่วยให้คุณเข้าใจแนวโน้มและประเมินสถานการณ์ของบริษัทได้อย่างรวดเร็ว

กราฟของผลตอบแทนที่ลดลง

แผนภูมิเส้นที่แสดง เส้นโค้งการลงจุด มักจะใช้เมื่อวิเคราะห์ผลตอบแทนที่ลดลงในด้านการตลาดและการขาย แผนภูมิเหล่านี้แสดงภาพความสัมพันธ์ระหว่างการลงทุนและผลตอบแทน

สมมติว่าเรายอมรับ ทฤษฎีความอิ่มตัวของโฆษณาในตลาด ในกรณีนี้ เราต้องการให้แน่ใจว่าเราไม่ได้ลงทุนในด้านการตลาดและการขายจนเกินจุดอิ่มตัว

ในการระบุสิ่งนี้ เราสามารถวางแผนผลตอบแทนสำหรับแต่ละช่องและสังเกตรูปร่างของเส้นโค้ง เราอาจค้นพบว่าช่องทางใดช่องทางหนึ่งถึงจุดอิ่มตัวอย่างรวดเร็ว ในขณะที่ช่องทางอื่น ๆ ยังคงสร้างผลกำไรแม้จะมีการลงทุนเพิ่มขึ้นก็ตาม

จากการตรวจสอบทั้งแผนภูมิผลตอบแทนและผลตอบแทนที่ลดลง เราได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าว่าช่องทางใดให้ ROI สูงสุด ข้อมูลนี้แนะนำเราในการพิจารณาว่าจะลงทุนมากหรือน้อยเพื่อเพิ่มผลกำไรสูงสุด โปรดทราบว่าความถูกต้องของผลลัพธ์เหล่านี้ขึ้นอยู่กับคุณภาพและความเป็นตัวแทนของข้อมูลที่เราป้อน

ผลการทำนาย

การสร้างแบบจำลองส่วนประสมทางการตลาดมีประโยชน์สำหรับการอธิบายเหตุการณ์ในอดีตและ คาดการณ์ ROI ในอนาคตของการดำเนินการทางการตลาดและการขายของคุณ แม้ว่าการเข้าใกล้การคาดการณ์ในอนาคตอย่างระมัดระวังจะมีความสำคัญ แต่การสร้างแบบจำลองส่วนประสมทางการตลาดเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับการตัดสินใจอย่างรอบรู้เกี่ยวกับกลยุทธ์ทางการตลาดและการขายของคุณ

เพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้ คุณสามารถออกแบบสถานการณ์การลงทุนและใช้การสร้างแบบจำลองส่วนประสมทางการตลาดเพื่อประเมินผลลัพธ์ วิธีนี้ช่วยให้คุณปรับงบประมาณให้เหมาะสมโดยมุ่งเน้นไปที่ช่องสัญญาณที่มีประสิทธิภาพสูงสุดซึ่งยังไม่ถึงจุดอิ่มตัว

พวกเราที่ Cyberclick สามารถช่วยคุณสร้างอัลกอริทึมแบบอัตโนมัติและกำหนดเองซึ่งปรับให้เหมาะกับสถานการณ์เฉพาะของบริษัทของคุณ ทำให้ไม่จำเป็นต้องคำนวณด้วยตนเองสำหรับสถานการณ์ต่างๆ การเพิ่มประสิทธิภาพนี้ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการจัดสรรงบประมาณอย่างชาญฉลาด และเพิ่มเวลาและทรัพยากร คุณจึงสามารถปรับปรุงกลยุทธ์และความคิดสร้างสรรค์ของคุณได้