ເຈົ້າຂອງຮ້ານອີຄອມເມີຊ ຢຸດໃຊ້ Excel ກວດໂຄສະນາໄດ້ແລ້ວ: ຕາຕະລາງໜ້າປັດຂໍ້ມູນ AI ຊ່ວຍໃຫ້ເຈົ້າເຂົ້າໃຈທຸລະກິດໄດ້ແນວໃດ

ວັນຈັນເຊົ້າໂມງເກົ້າໂມງ, ເຈົ້າຂອງຮ້ານອີຄອມເມີຊຂາຍເຄື່ອງບຳລຸງຜິວຢູ່ເມືອງໄຖຈົງເປີດຄອມພິວເຕີຂຶ້ນມາ ເພື່ອຕອບຄຳຖາມງ່າຍໆໜຶ່ງວ່າ: "ໂຄສະນາບຸນແມ່ອາທິດແລ້ວນີ້ ໄດ້ກຳໄລແທ້ບໍ?" ຜົນປາກົດວ່າລາວເປີດລະບົບຫຼັງບ້ານ Shopify, ຕົວຈັດການໂຄສະນາ Facebook, Google Ads, ບວກກັບລາຍງານຈາກເຄື່ອງມື Email ອີກໜຶ່ງຕົວ, ສະຫຼັບໄປສະຫຼັບມາກັບ 4 ແທັບ (Tab), ແລ້ວພິມຕົວເລກລົງໃນ Excel ດ້ວຍມື. ผ่านໄປຊົ່ວໂມງກວ່າ, ລາວໄດ້ຄຳຕອບວ່າ "ໜ້າຈະໄດ້ກຳໄລຢູ່ ແຕ່ບໍ່ແນ່ໃຈ".

ສະຖານະການນີ້ ເກີດຂຶ້ນຊໍ້າໄປຊໍ້າົາມາໃນທີມງານອີຄອມເມີຊນັບບໍ່ຖ້ວນໃນທຸກໆມື້. ບັນຫາຄືບໍ່ແມ່ນບໍ່ມີຂໍ້ມູນ—ແຕ່ຂໍ້ມູນມີຫຼາຍຈົນລົ້ນ, ບັນຫາກໍຄືມັນກະແຈກກະຈາຍຢູ່ 5-6 ບ່ອນ, ແລະບໍ່ມີບ່ອນໃດທີ່ຕົວເລກກົງກັນເລີຍ. ແລະນີ້ຄືສິ່ງທີ່ຕາຕະລາງໜ້າປັດຂໍ້ມູນອີຄອມເມີຊ AI ຕ້ອງການເຂົ້າມາແກ້ໄຂ.

ເປັນຫຍັງເລື່ອງນີ້ຈຶ່ງສຳຄັນ

ເງິນໃນຮ້ານອີຄອມເມີຊ, ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຖິ້ມລົງໄປໃນການຍິງໂຄສະນາ. ຖ້າເຈົ້າຄິດໄລ່ບໍ່ຊັດເຈນວ່າ "ຊ່ອງທາງໃດ, ກິດຈະກຳໃດ, ກຸ່ມລູກຄ້າໃດທີ່ໄດ້ກຳໄລແທ້ໆ", ມັນກໍໍ່ບໍ່ຕ່າງຫຍັງกับการເອົາເງິນໄປລົງທຶນແບບຫຼັບຕາ. ວິທີການແບບດັ້ງເດີມແມ່ນການຈ້າງຄົນມາດຶງລາຍງານທຸກໆມື້ ແລະ ຄິດໄລ່ການ歸因 (Attribution) ດ້ວຍມື, ແຕ່ຄົນເຮົາມີຄວາມເມື່ອຍລ້າ, ຄິດໄລ່ຜິດພາດໄດ້, ແລະ ເມື່ອເຈົ້າຄິດໄລ່ແລ້ວ ຈັງຫວະເວລາທອງໃນການປັບປຸງກໍຜ່ານພົ້ນໄປແລ້ວ.

ຂ້ອຍເຫັນຮ້ານອີຄອມເມີຊຂະໜາດກາງ ແລະ ຂະໜາດນ້ອຍຫຼາຍຮ້ານທີ່ຕ້ອງລົ້ມເລີກໄປ ເພາະ "ຍິງໂຄສະນາຕາມຄວາມຮູ້ສຶກ". ເຈົ້າຂອງຮ້ານຮູ້ສຶກວ່າ FB ได้ຜົນດີກໍເລີຍເພີ່ມງົບຂຶ້ນເລື້ອຍໆ, ແຕ່ໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວລູກຄ້າທີ່ມີມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີບ (LTV) ສູງແມ່ນມາຈາກ Email ຕ່າງຫາກ; ຫຼື ໂຄສະນາຕົວໜຶ່ງມີ ROAS ສູງຫຼາຍ, ແຕ່ພໍຫັກຄ່າສິນຄ້າສົ່ງຄືນ ແລະ ຄ່າຂົນສົ່ງອອກແລ້ວແມ່ນຂາດທຶນ. ຖ້າບໍ່ມີມຸມມອງທີ່ລວມສູນ, ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ຈະບໍ່ສາມາດເຫັນໄດ້ເລີຍ.

ຕາຕະລາງໜ້າປັດຂໍ້ມູນ AI ເຮັດຫຍັງແດ່

ເວົ້າງ່າຍໆກໍຄື ມັນເຮັດ 3 ຢ່າງ:

• ລວມສູນ (Integrate): ດຶງຂໍ້ມູນຈາກ Shopify, ໂຄສະນາ Facebook / Google, Email, ແລະ ເຄື່ອງມືສະມາຊິກ ໃຫ້ເຂົ້າມາຢູ່ບ່ອນດຽວກັນທັງໝົດ.
• ຄິດໄລ່ໃຫ້ຊັດເຈນ: ຄິດໄລ່ຕົວຊີ້ວັດທີ່ສຳຄັນແທ້ໆໂດຍອັດຕະໂນມັດ — ROAS (ຜົນຕອບແທນຈາກຄ່າໂຄສະນາ), CAC (ຕົ້ນທຶນໃນການໄດ້ມາເຊິ່ງລູກຄ້າ), LTV (ມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີບຂອງລູກຄ້າ), ແລະ ຍັງເປັນ "ຕົວເລກແທ້ຫຼັງຈາກຫັກຕົ້ນທຶນແລ້ວ".
• ໃຫ້ຂໍ້ຄິດເລິກເຊິ່ງ (Insights): ใช้ AI ເຂົ້າມາຊ່ວຍກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິ ແລະ แนวโน້ມໂດຍກົງ ເຊັ່ນ: "ອັດຕາການຊື້ຊໍ້າຂອງກຸ່ມລູກຄ້າກຸ່ມນີ້ຫຼຸດລົງ", "ໂຄສະນານີ້ເລີ່ມຂາດທຶນແລ້ວ", ເຊິ່ງເຈົ້າບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງນັ່ງເບິ່ງເອງ.

ປະຈຸບັນ, ເຄື່ອງມືສອງຕົວໃນ ວົງການນີ້ທີ່ມັກຖືກນຳມາປຽບທຽບກັນຫຼາຍທີ່ສຸດແມ່ນ Triple Whale ແລະ Polar Analytics.

Triple Whale ເດີນຕາມເສັ້ນທາງ "ສູນກາງການຳເນີນງານອີຄອມເມີຊ", ການວິເຄາະການ归因 (Attribution) ເຮັດໄດ້ລະອຽດ, ແລະ ຍັງສາມາດໃຊ້ການສົນທະນາຖາມໂດຍົງໄດ້ເລີຍເຊັ່ນ: "ເປັນຫຍັງອັດຕາການປ່ຽນແປງ (Conversion) ຈຶ່ງຫຼຸດລົງໃນອາທິດນີ້?", ເໝາະສຳລັບແບຣນທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໂຄສະນາຂ້ອນຂ້າງສູງ ແລະ ຕ້ອງການຈັດສັນຢ່າງแม่ນຍຳ. ສ່ວນ Polar Analytics ຈະເນັ້ນໜັກໄປທີ່ ຕາຕະລາງໜ້າປັດທີ່ສາມາດປັບແຕ່ງໄດ້ສູງ, ເຮັດໃຫ້ເຈົ້າຂອງຮ້ານ, ຝ່າຍການຕະຫຼາດ, ແລະ ຝ່າຍປະຕິບັດງານສາມາດດຶງມຸມມອງທີ່ຕົນເອງຢາກເຫັນອອກມາໄດ້, ເຊິ່ງເໝາະກັບແບຣນ Shopify ທີ່ຢູ່ໃນຊ່ວງເຕີບໂຕ ແລະ ມີບົດບາດໃນທີມຫຼາກຫຼາຍ.

ທັງສອງຕົວເຊື່ອມຕໍ່ຢ່າງເລິກເຊິ່ງກັບ Shopify, ເຮັດໃຫ້ເຈົ້າບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງລ້ຽງທີມວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ (Data Engineer) ເອງ. ຄວາມແຕກຕ່າງຈະຄ້າຍຄືກັບ "จุดเด่นด้านการ归因ທີ່ພ້ອມໃຊ້ງານທັນທີ" ປະທະກັບ "ກະດານສະແດງຜົນທີ່ປັບແຕ່ງໄດ້ຢ່າງຍືດຍຸ່ນ", ແນະນຳໃຫ້ຂໍລອງໃຊ້ງານຟຣີ (Trial) ທັງສອງຕົວ, ແລ້ວໃຊ້ຂໍ້ມູນຈິງຂອງເຈົ້າລັນເບິ່ງ 1 ອາທື່ກ່ອນຕັດສິນໃຈ.

ການວິເຄາະຜົນກະທົບຕໍ່ຕະຫຼາດ

ສຳລັບຜູ້ຂາຍອີຄອມເມີຊ: ຂ່າວດີແມ່ນ ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ປ່ຽນສິ່ງທີ່ໃນອະດີດມີແຕ່ບໍລິສັດໃຫຍ່ໆທີ່ລ້ຽງທີມງານຂໍ້ມູນເທົ່ານັ້ນທີ່ສາມາດເຮັດໄດ້, ໃຫ້ກາຍເປັນສິ່ງທີ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້ດ້ວຍຄ່າບໍລິການລາຍເດືອນ. ແຕ່ເວົ້າຕາມກົງ—ຄ່າສະມາຊິກຂອງພວກມັນຄິດໄລ່ເປັນເງິນໂດລາສະຫະລັດ, ເຊິ່ງອາດຈະບໍ່ຄຸ້ມຄ່າສຳລັບຮ້ານຄ້າຂະໜາດນ້ອຍທີ່ຍອດຂາຍຕໍ່ເດືອນຍັງເລີ່ມຕົ້ນຢູ່. ຄຳແນະນຳຂອງຂ້ອຍຄື: ຖ້າຄ່າໂຄສະນາຕໍ່ເດືອນຂອງເຈົ້າຮອດຫຼັກແສນຂຶ້ນໄປແລ້ວ ແລະ ມັກລັງເລເລື່ອງ "ຄວນເພີ່ມງົບ ຫຼື ຄວນເຊົາ", ເວລາທີ່ປະຫຍັດໄດ້ ແລະ ຄວາມຜິດພາດທີ່ຫຼີກລ່ຽງໄດ້ ມັກຈະຫຼາຍກວ່າຄ່າສະມາຊິກສະເໝີ. ສຳລັບຮ້ານຄ້າຂະໜາດນ້ອຍທີ່ຍັງກວດສອບສິນຄ້າຢູ່, ໃຫ້ໃຊ້ລາຍງານພື້ນຖານຂອງ Shopify ບວກກັບ ເຄື່ອງມືວິເຄາະຂໍ້ມູນ AI ກໍພຽງພໍແລ້ວ.

ສຳລັບການນຳໃຊ້ໃນລະດັບວິສາຫະກິດ: ສຳລັບອີຄອມເມີຊຂະໜາດກາງ ແລະ ຂະໜາດໃຫຍ່ທີ່ມີຫລາຍແບຣນ, ຫລາຍຊ່ອງທາງການຂາຍ, ຕາຕະລາງໜ້າປັດຂໍ້ມູນທີ່ເປັນມາດຕະຖານດຽວກັນແມ່ນສິ່ງທີ່ຈຳເປັນເກືອບທັງໝົດ. ມັນເຮັດໃຫ້ການຈັດສັນຊັບພະຍາກອນຂ້າມແບຣນມີບ່ອນອີງ, ແລະ ເຮັດໃຫ້ການປະຊຸມປະຈຳອາທິດປ່ຽນຈາກ "ຕ່າງຄົນຕ່າງເວົ້າ" ມາເປັນ "ເບິ່ງຕົວເລກດຽວກັນແລ້ວສົນທະນາກັນ".

ສຳລັບນັກພັດທະນາ ແລະ ບຸກຄະລາກອນດ້ານຂໍ້ມູນ (Data Person): ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ວຽກໜັກຢ່າງ "ການເຊື່ອມຕໍ່ຂໍ້ມູນ (Data Integration)" กลາຍເປັນຜະລິດຕະພັນ, ຊຶ່ງໝາຍຄວາມວ່າຄົນດ້ານຂໍ້ມູນສາມາດໃຊ້ເວລານ້ອຍລົງໃນການເຊື່ອມຕໍ່ API ແລະ ເພີ່ມເວລາໃຫ້ກັບການວິເຄາະ ແລະ ຍຸດທະສາດທີ່ແທ້ຈິງ. ແນ່ນອນວ່າ, ຄວາມຕ້ອງການທີ່ປັບແຕ່ງຕາມໃຈມາກໆ ຍັງคงຕ້ອງການການສ້າງທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນ (Data Pipeline) ເອງ, ແຕ່ 80% ຂອງການວິເຄາະປົກກະຕິແມ່ນເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຮອງຮັບໝົດແລ້ວ.

แนวโน້ມການພັດທະນາໃນອະນາຄົດ

ມອງໄປຂ້າງໜ້າ, ເຄື່ອງມືຂໍ້ມູນອີຄອມເມີຊຈະ "ເວົ້າໄດ້ເອງ" ຫຼາຍຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ປະຈຸບັນເຈົ້າຍັງຕ້ອງເບິ່ງຕາຕະລາງໜ້າປັດແລ້ວຕີຄວາມໝາຍເອງ, ແຕ່ໃນອະນາຄົດ AI ຈະບອກເຈົ້າຢ່າງຕັ້ງໜ້າວ່າ "ອາທິດນີ້ແນະນຳໃຫ້ຍ້າຍງົບຈາກຊ່ອງທາງ A ໄປ B ເພາະວ່າ...", ຫຼື ແມ່ນແຕ່ຊ່ວຍເຈົ້າຈັດການປັບປຸງໃຫ້ໂດຍກົງ. ການ归因 (Attribution) ກໍຈະສະຫຼາດຂຶ້ນເຊັ່ນກັນ, ສສາມາດຈັດການກັບເສັ້ນທາງທີ່ສັບສົນຂ້າມອຸປະກອນ ແລະ ຂ້າມຊ່ອງທາງໄດ້. ສຳລັບເຈົ້າຂອງຮ້ານອີຄອມເມີຊ, ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າເກນມາດຕະຖານໃນການ "ເບິ່ງຂໍ້ມູນ" ຈະຫຼຸດລົງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ແຕ່ຄວາມສາມາດໃນການ "ຕັ້ງຄຳຖາມທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ຕັດສິນໃຈໃຫ້ຖືກຕ້ອງ" ຈະມີມູນຄ່າເພີ່ມຂຶ້ນ.

TheAIacademy ສະຫຼຸບ ແລະ ຄວາມຄິດເຫັນ

ເລື່ອງຂໍ້ມູນນີ້, ບໍ່ແມ່ນວ່າມີຫຼາຍແລ້ວດີ, ແຕ່ມັນຢູ່ບ່ອນວ່າເຈົ້າເບິ່ງອອກ ຫຼື ບໍ່, ເອົາມາໃຊ້ງານໄດ້ ຫຼື ບໍ່. ການສູນເສຍທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດໃນອີຄອມເມີຊ ບໍ່ແມ່ນການຍິງໂຄສະນານ້ອຍເກີນໄປ, ແຕ່ແມ່ນ "ບໍ່ຮູ້ວ່າເງິນຈຳນວນໃດຖືກຈ່າຍໄປຢ່າງມີປະສິດທິພາບ". ຄຸນຄ່າຂອງຕາຕະລາງໜ້າປັດຂໍ້ມູນ AI ກໍຄື ການປ່ຽນວຽກໜັກໃນ Excel ຕອນບ່າຍມື້ໜຶ່ງ ໃຫ້ກາຍເປັນຕາຕະລາງໜ້າປັດທີ່ເບິ່ງໄດ້ພາຍໃນເວລາຈິບກາເຟຈອກດຽວ.

ຄວາມຄິດເຫັນ: ຢຸດໃຊ້ Excel ກວດໂຄສະນາໄດ້ແລ້ວ. ແຕ່ກໍຢ່າຄິດວ່າຊື້ເຄື່ອງມືມາແລ້ວຈະໄດ້ກຳໄລ — ເຄື່ອງມືຊ່ວຍໃຫ້ເຈົ້າເບິ່ງເຫັນຢ່າງຈະແຈ້ງ, ແຕ່ການຕັດສິນໃຈຍັງເປັນຂອງເຈົ້າ. ອັນດັບທຳກົດ ໃຫ້ກຳນົດຕົວເລກ "ROAS ທີ່ແທ້ຈິງ" ໃຫ້ຈະແຈ້ງກ່ອນ, ແລ້ວຄວາມສາມາດໃນການຄວບຄຸມທຸລະກິດຂອງເຈົ້າຈະກ້າວໄປສູ່ອີກລະດັບໜຶ່ງ.

ຄຳແນະນຳສະເພາະສຳລັບອີຄອມເມີຊ: ຢ່າຟ້າວຮີບເອົາບັດເຄຣດິດມາກົດສະໝັກສະມາຊິກ. ໃຫ້ໃຊ້ເວລາ 1 ອາທິດ, ຄິດໄລ່ຜົນຕອບແທນທີ່ແທ້ຈິງຂອງ "ຊ່ອງທາງໂຄສະນາທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງເຈົ້າ" ດ້ວຍມື (ຫຼັງຫັກຄ່າສິນຄ້າສົ່ງຄືນ, ຄ່າຂົນສົ່ງ, ຄ່າທຳນຽມລະບົບຈ່າຍเงิน). ຖ້າແມ່ນແຕ່ເລື່ອງນີ້ເຈົ້າກໍຄິດໄລ່ບໍ່ໄດ້, ນັ້ນຄືສັນຍານທີ່ບົ່ງບອກວ່າເຖິງເວລາທີ່ຕ້ອງນຳໃຊ້ເຄື່ອງມືແລ້ວ. ອ່ານເພີ່ມເຕີມ: ການຕະຫຼາດ SMS ແລະ Email ອີຄອມເມີຊເຮັດແນວໃດ, ໃຊ້ AI ເຮັດການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ຫຼື ເບິ່ງສະຖານະການອີຄອມເມີຊໃນ /tasks ໂດຍກົງ.

แຫຼ່ງຂໍ້ມູນ

ເວັບໄຊທ໌ທາງການຂອງເຄື່ອງມືຕ່າງໆ (Triple Whale, Polar Analytics). บทความນີ້ຮວບຮວມຕາມຂໍ້ມູນສາທາລະນະ, ສ່ວນຟັງຊັນການໃຊ້ງານຕົວຈິງ ແລະ ລາຄາໃຫ້ຍຶດຕາມທາງການເປັນຫຼັກ.

ວິທີເລືອກຕາຕະລາງໜ້າປັດຂໍ້ມູນ AI ທີ່ເໝາະສົມ

ການເລືອກຕາຕະລາງໜ້າປັດຂໍ້ມູນ AI ທີ່ເໝາະສົມແມ່ນສຳຄັນຫຼາຍສຳລັບເຈົ້າຂອງຮ້ານອີຄອມເມີຊ. ນີ້ແມ່ນປັດໄຈບາງຢ່າງທີ່ຕ້ອງພິຈາລະນາ:

• ຄວາມສາມາດໃນການລວມສູນຂໍ້ມູນ: ຕາຕະລາງໜ້າປັດສາມາດລວມສູນຂໍ້ມູນຈາກຊ່ອງທາງຕ່າງໆ ເຊັ່ນ Shopify, ໂຄສະນາ Facebook, Google Ads ໄດ້ບໍ?
• ການຄິດໄລ່ຕົວຊີ້ວັດອັດຕະໂນມັດ: ຕາຕະລາງໜ້າປັດສາມາດຄິດໄລ່ຕົວຊີ້ວັດທີ່ສຳຄັນໂດຍອັດຕະໂນມັດ ເຊັ່ນ ROAS, CAC, LTV ໄດ້ບໍ?
• ການໃຫ້ຂໍ້ຄິດເລິກເຊິ່ງ (Insights): ຕາຕະລາງໜ້າປັດສາມາດກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິ ແລະ แนวโน້ມໄດ້ຢ່າງຕັ້ງໜ້າ ເຊັ່ນ ກຸ່ມລູກຄ້າໃດທີ່ອັດຕາການຊື້ຊໍ້າຫຼຸດລົງ, ໂຄສະນາໃດເລີ່ມຂາດທຶນ ເປັນຕົ້ນ?
• ຄວາມສາມາດໃນການປັບແຕ່ງ (Customizability): ຕາຕະລາງໜ້າປັດສາມາດປັບແຕ່ງຕາມຄວາມຕ້ອງການຂອງເຈົ້າຂອງຮ້ານອີຄອມເມີຊໄດ້ບໍ ເຊັ່ນ ສາມາດວິເຄາະຕາມກຸ່ມລູກຄ້າທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຊ່ອງທາງໂຄສະນາທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ເປັນຕົ້ນ?
• ການເຊື່ອມຕໍ່ກັບ Shopify: ຕາຕະລາງໜ້າປັດສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ຢ່າງເລິກເຊິ່ງກັບ Shopify ໄດ້ບໍ, ຊ່ວຍໃຫ້ເຈົ້າຂອງຮ້ານອີຄອມເມີຊຫຼຸດພົ້ນຈາກຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການລ້ຽງທີມວິສະວະກອນຂໍ້ມູນເອງ?

ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທົ່ວໄປ / ທະລຸລ້າງຄວາມເຊື່ອທີ່ຜິດ

ເຈົ້າຂອງຮ້ານອີຄອມເມີຊບາງຄົນອາດຈະมีความເຂົ້າໃຈຜິດ