Menu Close

Conversion Rate Optimization โดยใช้ Data และ MarTech

conversion-rate-optimization
CRO หรือ Conversion Rate Optimization คืออะไร

คือกระบวนการที่เราพยายามปรับปรุง (Optimize) อัตราส่วนการ Convert ตาม Goal ต่างๆที่เราตั้งไว้เช่น “ปกติเมื่อมี Website Visitor เข้ามา 100 คน จะมีการเปลี่ยนไปเป็น Subscriber จำนวน 1คน (ดังนั้นแล้ว Conversion Rate=1%)”
ดังนั้นแล้ว การทำ CRO หรือ Conversion Rate Optimization ก็คือเพิ่มจำนวน Conversion Rate ให้มากกว่า 1%

การทำ CRO ระดับที่กระทบกับรายได้โดยตรงได้แก่

การทำ CRO ระดับที่กระทบกับรายได้โดยตรงเช่น “อัตราการซื้อซ้ำของลูกค้าเก่าหรือ Repeat Purchase Rate ปกติลูกค้าเก่า 100 คนจะกลับมาซื้อสินค้า 20 คน” (RPR = 20%)
การทำ CRO หรือ Conversion Rate Optimization ก็คือเพิ่มจำนวน RPR ให้มากกว่า 20% หรือทำให้ลูกค้าเก่ากลับมาซื้อสินค้ามากกว่า 20 คนขึ้นไป


กลยุทธ์และขั้นตอนการทำ CRO หรือ Conversion Rate Optimization

Step1 : Selected Business Cases เลือกเคสที่สำคัญมาปรับปรุง

เพื่อให้เห็นภาพตรงกัน เราจะต้องดึงตัวเลขที่เราต้องการปรับปรุงออกมาก่อน ซึ่งถ้าเป็น Quantitative Number หรือตัวเลขเชิงปริมาณ เพื่อนำมาเป็น Baseline ก็จะสามารถวัดผลได้ชัดเจนขึ้น

ตัวอย่างการเลือก Business Cases พร้อมใส่ตัวเลข Baseline เช่น

  • ตัวเลข Average Cost per Click ตลอดปี2020 = 5.5 บาท
  • อัตรา Conversion Rate ของ Session to Lead ตลอดปี 2020 = 1%
  • อัตราการซื้อซ้ำ Repeat Purchase Rate ของลูกค้าเก่าทั้งหมด = 20%
  • อัตราที่ลูกค้าเก่า ยกเลิกการใช้บริหารหรือ Churn Rate = 5%

หลังจากนั้นเป็นการตั้ง Goal จากสมมุติฐาน หรือ Hypothesis มาว่า เราจะปรับปรุง (Optimization) อย่างไรโดยหลักๆแล้ว เราสามารถทำในรูปแบบตาราง Spreadsheet ง่ายๆได้

  • ลด Average Cost per Click ในปี2021ลงให้ได้ 20%
  • เพิ่ม Session to Lead ในปี2021 ขึ้นมา 50%
  • เพิ่ม Repeat Purchase Rate ในปี2021ขึ้น 50%
  • ลด Churn Rateในปี202ลง 50%

จะได้ตารางตัวเลขตามภาพ

Step2 : Collect & Analyse เก็บข้อมูลเพื่อหาให้ได้ว่าอะไรและทำไม

ใช้การเก็บข้อมูล และวิเคราะห์หาเหตุผลที่มาที่ไปให้ได้ว่า ณ ปัจจุบัน ทำไมตัวเลข (What) หรืออัตราการ Conversion ของเราถึงได้มีตัวเลขเท่านี้ (Why)

cro-conversion-rate-optimization

การจะหา What & Why นั้น สามารถหาได้ทั้ง 2 แกนคือ

Qualitative การวัดผลเชิงคุณภาพ ผลลัพธ์ที่เราจะได้ จะเห็นอาจจะเป็น สเกล, ค่าเฉลี่ยแบบ Average หรือ Mean, หรือเป็นอัตราการทำเสร็จตาม Task งานที่กำหนด

ตัวอย่างการทำ Usability Testing โดยการให้ผู้ที่ทำแบบทดสอบ หรือ End-User พยายามทำ Task ต่างๆให้สำเร็จ

Unify — Melissa Liu

Quantitative การวัดผลเชิงปริมาณ ผลลัพธ์ที่เราจะได้ จะเห็นเป็นตัวเลข เช่น จำนวน Click, จำนวน Session, Conversion Rate เช่นเราอาจได้ ตัวเลขเชิงปริมาณว่า

นอกจากการได้ What & Why แล้ว เพื่อยืนยันหรือ Validate ข้อมูล เราต้องมีการลอง Segmenting data ในรูปแบบอื่นๆด้วย ว่ากรณีเปลี่ยนรูปแบบ Segment แล้ว ตัวเลข Quantitative หรือผลลัพธ์ที่ได้ แตกต่างจากเดิมหรือไม่เช่น

  • คนที่เข้า Web ครั้งแรก แตกต่างกับ คนที่เป็น Return Visitor หรือไม่
  • คนที่เป็นลูกค้าเก่า แตกต่างกับลูกค้าใหม่หรือไม่
  • คนที่เข้ามาแต่ละ Media Sources มีผลลัพธ์แตกต่างกันหรือไม่

ทำให้เราสามารถแยกผลลัพธ์ได้ละเอียดขึ้นอีก ตาม Criteria ของการ ​Segmentation

Step3 : Hypothesis& Test Plan ตั้งสมมุติฐานและวางแผนการทดสอบ

เราอาจตั้งสมมุติฐานว่า ถ้าเรา
เปลี่ยน (Change) = กรณี User ค้นหาสินต้าที่ต้องการในหน้า Search Resultไม่เจอ เราจะดึงสินค้าแนะนำมาแสดงผลแทน (Recommendation)
คาดหวัง (Expectation) = ว่า Conversion Rate จะสูงขึ้น
เหตุผลเพราะว่า (Rational) = เพิ่มโอกาสในการขายสินค้าใกล้เคียง

(เราอาจใส่ Baseline กำกับไปด้วยว่า ปกติ Conversion Rate เรามีค่า Average เท่าไหร่ จาก Step2)

Step4 : Select Martech & Implement เลือกเครื่องมือที่เหมาะสม และเริ่มสร้างการทดสอบตามแผน

สมมุติฐานต่างๆ สามารถเลือกใช้ Martech ได้ตามความต้องการ เช่น ต้องการเครื่องมือ MarTech กลุ่ม

  • A/B Testing (Quantitative การวัดผลเชิงปริมาณ) ก็อาจเลือกใช้ Google Analytic, Google Ads
  • การหาความพึงพอใจที่เพิ่มขึ้น (Qualitative การวัดผลเชิงคุณภาพ) ก็อาจใช้เครื่องมือ Survey ต่างๆเช่น Survey Monkey หรือ Typeform
  • การทำ Personalization (Quantitative การวัดผลเชิงปริมาณ)เช่น Google Optimize, Optimizely
  • การทดสอบ UX (Qualitative การวัดผลเชิงคุณภาพ) ก็อาจใช้เครื่องมือ Heatmap เช่น Hotjar
  • การลด Bidding Cost (Quantitative การวัดผลเชิงปริมาณ)ก็อาจใช้ Automated Rule ใน Google Ads หรือเครื่องมือ Optimization ads ชื่อ MadgicX

    ตัวอย่างการตั้งค่า Google Ads Automated Rules
google ads Automated Rules

Step5 : Evaluation การวัดผล CRO

หลังจากเรา Implement CRO strategy ตาม Plan แล้วเราก็นำข้อมูล การวัดผล มาใส่ในรูปแบบของ Metric Information Radiation ก็ได้ จะทำให้เราทราบว่าในแต่ละ ช่วงเวลาที่เรา Implement CRO ลงไป ได้ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่ดีขึ้นอย่างไรบ้าง

จากภาพเป็นการวัดผล Mobile Application สำหรับการบริหารจัดการTaskงาน

ที่กำหนดการวัดผลด้วย Metricคือ “เปอร์เซ็นต์ของ User ที่แชร์ Task งานไปให้ User อื่น” เป็นเวลา6 เดือน จะเห็นได้ว่าการทำ CRO หรือ Conversion Rate Optimization ที่ได้ผลดีคือ

  • เดือน5 เพิ่มควิกแชร์ฟีเจอร์ มี percent เพิ่มขึ้นไปที่ 8.6%
  • กลางเดือน7 เพิ่มปุ่ม Find Friend มี percent เพิ่มขึ้นไปที่ 15%

สรุป : การทำ CRO หรือ Conversion Rate Optimization

เป็นงานที่ต้องทำอยู่ตลอดเวลา ใช้ Effort ในการทำงานสูง ในขั้นตอนแรก หรือการเลือก Business Cases มาทำ ควรจะอาศัยการ Workshop หรือ Brainstorm ร่วมกันว่าเราควร Solve Painpoint หรือปัญหาการตกหล่น (Drop Off) ตรงไหนก่อน

หากมีคำถามเพิ่มเติม สามารถสอบถามได้ที่กลุ่ม >> Marketing Tech Thailand


ติดตาม Marketing Tech Thailand ใน Social Media ได้ที่
🔥 Facbook Page : Marketing Tech Thailand
🔥 Facebook Group : Marketing Tech Thailand – Group
📺 Youtube : Marketing Tech Thailand
🌎 Linkedin Group (Global Community) : Marketing Tech Community in Thailand

Related Posts