หลังจากตอนที่แล้วอธิบายเรื่อง Influencer Brief, EP นี้จะเน้นเรื่องการวัดผล (Measurement) และการหาเมทริกซ์ (Metrics) ในการวัดผล ซึ่งประยุกต์ใช้ได้ไม่ใช่แค่ Influencer Marketing เท่านั้น แต่รวมไปถึงการวัดผลเชิงการตลาดดิจิทัลทั้งหมด เนื่องจากในยุคดิจิตอล แทบทุกอย่างสามารถเก็บเป็นตัวเลขได้ จึงมีทางเลือกวัดผลงานจำนวนมาก
MarketingOops! Podcast Influencer Marketing EP10 อธิบายประเด็นสำคัญในการเลือกเมทริกซ์วัดผล, ความแตกต่างของเมทริกซ์แต่ละประเภท, ข้อควรระวัง และการเชื่อมโยงการวัดผลไปสู่เป้าหมายทางธุรกิจ
การวัดผลเป็นมุมมองแบบ “KPI” หรือ “ROI”
การเริ่มต้นหาเมทริกซ์ที่เหมาะสมกับธุรกิจ เราต้องแยกแยะหลายประเด็นด้วยกัน ประการแรก ต้องพิจารณาว่าการวัดผลที่จะใช้นั้น เป็นมุมมองของ “KPI” (Key Performance Indicator) หรือ “ROI” (Return on Investment) ซึ่งเวลานักการตลาดและเอเจนซี่ พูดถึง KPI กับ ROI มักจะใช้ความหมายทับซ้อนกันอยู่เสมอ จึงอาจแยกไม่ออกว่าแตกต่างกันอย่างไร
เนื้อหาที่จะอธิบายเรื่อง KPI และ ROI อ้างอิงมาจากบทความที่ชื่อว่า The Long and Short of ROI ใน LinkedIn ซึ่งได้แยกแยะความแตกต่างเรื่องมุมมองของ KPI และ ROI
ROI จะเป็นการวัดผลที่ใช้ระยะเวลาในการวัดค่อนข้างนานกว่า KPI, ROI ส่วนใหญ่จะมีช่วงเวลาชี้ชัดโดยเฉพาะ เช่น หากเราออกผลิตภัณฑ์ใหม่ ก็อาจจะเริ่มวัดตั้งแต่วันที่เริ่มต้นจนจบแคมเปญ, วัดตั้งแต่เริ่มต้นจนจบของซีซั่นการขาย หรือวัดนับรอบประจำปี
ถ้าเปรียบเทียบเป็นหนังสือ ROI จะเป็นการวัดผลเมื่อเราอ่านหนังสือจบเล่ม เป็นการประเมินย้อนหลังถึง Performance ทั้งหมดว่าเป็นอย่างไร
เมทริกซ์ที่ใช้วัด ROI ค่อนข้างตรงตัว Return on Investment คือ ผลลัพธ์ที่ได้จากสิ่งที่เราใส่เงินลงไป และมี Impact ต่อธุรกิจอย่างไร เช่น ยอดขายที่เพิ่มขึ้นเมื่อเทียบกับ Marketing Budget ที่เพิ่มขึ้นเป็นอย่างไร, รีเทิร์นเป็นอย่างไร หรือถ้าเป็นหน่วยย่อยลงมาเวลาวัดผล เช่น cost per lead เป็นอย่างไร โดย cost per lead หมายถึง ค่าใช้จ่ายต้นทุนที่ต้องจ่ายไปเมื่อได้ว่าที่ลูกค้ามาคนหนึ่ง
สำหรับ KPI ถ้าเปรียบเป็นหนังสือ ก็จะเป็นการวัดผลเมื่อเราอ่านจบบท, KPI เอาไว้ชี้วัดประสิทธิภาพของการทำงาน ซึ่งเมทริกซ์ที่ใช้ชี้วัดของ KPI จะเปิดกว้างมากกว่า ไม่จำเป็นต้องเกี่ยวกับเรื่องรีเทิร์นของเงินก็ได้ เช่น จำนวน Traffic เข้าเว็บไซต์, การ Reach คนเข้าถึงกลุ่มเป้าหมาย, อัตราการเปิดอีเมล์ หรือความเร็วในการตอบแชทเมื่อลูกค้าอินบ็อกซ์มาหา เป็นต้น
สิ่งที่แบรนด์ต้องพิจารณา คือ เมทริกซ์ที่ควรจะใช้จัดเป็น ROI หรือ KPI อาทิ ถ้ามีเมทริกซ์ที่ชื่อ cost per click กับ cost per lead โดย cost per click หมายถึง ต้นทุนเมื่อคนคลิ๊กเข้ามาในเว็บไซต์ ส่วน cost per lead หมายถึง ต้นทุนต่อการได้มาของว่าที่ลูกค้าหนึ่งคน
เมทริกซ์ที่เป็น ROI คือ cost per lead เพราะว่ามี impact ต่อเนื่องกับตัวเลขทางธุรกิจโดยตรง ขณะที่ cost per click ไม่ได้มี impact โดยตรง เนื่องจากการคลิ๊กยังไม่สามารถตอบได้ว่า จะมีผลต่อ profit and loss อย่างไร ดังนั้น cost per click ก็คือ KPI นั่นเอง
เวลาคุยกับเอเยนซี KPI ที่แบรนด์ หรือนักการตลาดควรจะให้เอเยนซีควรจะเป็น cost per click เพราะว่า cost per click อาจจะมีผลต่อเนื่องไปสู่ cost per lead
ในฝั่งของนักการตลาด สิ่งที่จะต้องมอนิเตอร์ต่อเนื่อง ก็คือ cost per lead ใน sales cycle มีมากหรือน้อยอย่างไร ขณะที่เอเจนซี่ก็จะไปเน้นการ Optimize Performance เรื่อง cost per click เป็นหลัก
พอแยก KPI กับ ROI การทำงานของฝั่ง Marketer, เอเยนซี หรือคนทำงาน ก็จะมีสิ่งที่ต้องรับผิดชอบแตกต่างกัน
ไม่ควรวัดผลที่ปลายทางสุดท้าย แต่ควรวัดผลเฉพาะเครื่องมือ
คงเคยได้ยินบ่อยๆว่า KPI ที่อยากได้ คือ ยอดขาย แน่นอนว่าถนนทุกสายวิ่งไปสู่ยอดขายอยู่แล้ว ถ้าเป็นบริษัทตั้งขึ้นมาเพื่อแสวงหากำไร ส่วนงานหน้าบ้านอย่างฝ่ายขาย และฝ่ายการตลาด จะมีหน้าที่ทำให้เกิดยอดขาย เพียงแต่ว่ายอดขายเป็น Goal หรือเป้าหมายร่วมที่ทุกคนมุ่งไป
แต่ในขณะเดียวกัน เวลาทำงานจริง ยังมีส่วนย่อยๆ ของการทำงานผ่านกลยุทธ์ หรือทางเลือก ดังนั้นกว่าจะไปถึงเป้าหมาย ก็ต้องผ่านกลยุทธ์หลายอย่าง ผ่านเครื่องมือการตลาดหลายอย่างผสมกัน ถึงจะเกิดเป็นยอดขายขึ้นมาได้
ดังนั้น การวัดผลที่ยุติธรรมจริง จึงไม่ควรวัดผลที่ปลายทางสุดท้าย คือ Goal หรือยอดขาย แต่ควรจะเป็นการวัดผลที่เฉพาะเครื่องมือนั้นๆมากกว่า
ยกตัวอย่าง SEO (Search Engine Optimization) อาจเป็นเครื่องมือหลักในการตลาดของแบรนด์ โดย SEO คือการทำให้ติดอันดับบน Search Engine เพราะฉะนั้นในการชี้วัดทั้ง ROI และ KPI ก็ควรจะวัดบนเครื่องมือของ SEO
หรือหากทำ Mobile Commerce ก็ควรจะวัดแบบ Mobile Commerce, Social Content ก็เช่นเดียวกัน หรือแม้กระทั่งการทำ Branding ก็ควรจะชี้วัดด้วยเมทริกซ์ที่เกี่ยวกับแบรนด์ เช่น Brand Lift เป็นต้น
เครื่องมือการตลาดบางประเภทวัดได้ง่าย ตรงไปตรงมา เช่น การทำโปรโมชั่นที่จุดขาย เราจะเห็น Performance อย่างชัดเจน เพราะว่ามันลิงก์กันหมด หรือการทำ E-Commerce หรือ Performance Marketing ก็สามารถทำได้อย่างตรงไปตรงมา
ทว่าแม้ตอนนี้จะอยู่ในยุคที่มี data มากแค่ไหนก็ตาม เครื่องมือการตลาดบางประเภทก็อาจยังไม่ได้มี data point ที่ชัดเจน
คำว่า data point คือ การที่แบรนด์เห็น data เป็น evidence ให้เก็บข้อมูลได้ เช่น สื่อ Out of Home จนถึงวันนี้สามารถเก็บ eyeball คนที่มองเห็นบนสื่อ Out of Home ได้มากน้อยแค่ไหน คนดูหยุดดูนานแค่ไหน หากเราใส่เทคโนโลยีบนบิลบอร์ดบางอันที่เป็นเคสเชิงทดลองก็ทำได้ แต่ส่วนใหญ่ก็ยังวัดไม่ได้ เพราะไม่มี data point ออกมา
เช่นเดียวกับ Influencer Marketing บางอย่างมี data point ที่เก็บได้ บางอย่างก็ไม่มีให้เก็บ และต่อให้มี data สิ่งที่ต้องระวังก็คือ มันเป็น data ที่ bias หรือเปล่า, บางทีเห็นว่า data เก็บได้ แต่ถ้าลองพิจารณาดีๆ จะเห็นว่ามีบางอย่างที่บิดเบือน
ยกตัวอย่างเช่น Social Listening คือเครื่องมือในการเข้าไปตรวจดูว่ามีคนพูดถึงแบรนด์ มีบทสนทนาเกี่ยวกับแบรนด์อย่างไร จะพบว่าคนส่วนใหญ่ชอบต่อว่าแบรนด์บนอินเทอร์เน็ต และไม่ค่อยมีคนชมแบรนด์บนอินเทอร์เน็ต ซึ่งเป็นพฤติกรรมปกติ เราไม่ค่อยชม ไม่ค่อยแสดงออก แต่ถ้าเราอยากจะว่า ก็เข้าไปที่ช่องทางของแบรนด์ และเข้าไป complain
ดังนั้นหากวัดด้วย Social Listening แบบนี้ ก็อาจจะเหมารวมไปว่า คนส่วนใหญ่ไม่ชอบแบรนด์ แต่จริงๆ แล้วไม่ใช่เสมอไป เพราะ data มี bias, data ไปถูกกรองกับคนที่พูด negative กับแบรนด์มากกว่า ซึ่งเป็นเรื่องที่ไม่แฟร์ เพราะว่าคนชื่นชมก็มี เพียงแต่ว่าไม่มี data point ออกมา
การเก็บ data หรือการใช้ Data Marketing ต้องระวังในเรื่องนี้มากที่สุด เพราะบางที data หลายๆอย่างถูก bias และบางอย่างผู้บริโภคไม่ปล่อยออกมาให้เราเก็บ
มีคำกล่าวในวงการโฆษณาที่ค่อนข้างคลาสสิค นั่นคือ Half the money I spend on advertising is wasted; the trouble is I don’t know which half. คนทั่วไปพอรู้ว่า งบประมาณที่ลงไปในการโฆษณาไม่ได้ผลทุกอัน บางครั้งก็เอาเงินไปละลายน้ำเล่น เพียงแต่ว่า ชีวิตจริงไม่สามารถแยกแยะออกมาได้ขนาดนั้นว่า อะไร Work หรืออะไรไม่ Work บางอย่างมันช่วยพึ่งพาอาศัยซึ่งกันและกัน จึงไม่รู้แน่ชัดว่า เงินที่ลงไปส่วนไหนที่ทำให้เกิด effective กันแน่
ความแตกต่างระหว่าง “Vanity Metric” และ “Actionable Metric”
เรื่องต่อมาที่แบรนด์ – นักการตลาดควรแยกแยะเมทริกซ์ในการวัดผล คือ เมทริกซ์นั้นเป็น “Vanity Metric” หรือ “Actionable Metric”
คำว่า Vanity Metric และ Actionable Metric มาจากวงการสตาร์อัพ
Vanity Metric คือ ตัวชี้วัดที่ฉาบฉวย ตัวชี้วัดที่โลกสวย เป็นตัวชี้วัดที่ไม่ได้มีประโยชน์ และสามารถจะปั้นแต่งให้ดูสวยงามได้
Actionable Metric คือ ตัวชี้วัดที่อยู่บนโลกความเป็นจริง มีประโยชน์ และสามารถต่อยอดได้จริง
ยกตัวอย่างเช่น ยอด Register Application เป็นยอดที่สามารถทำให้ดูสวยงามได้ แต่จริงๆ ยอดที่แบรนด์ หรือนักการตลาดควรจะดูคือ Monthly Active User มากกว่า คือคนใช้งานจริงๆ
มีชุดคำถามง่ายๆ เวลาหยิบเมทริกซ์ขึ้นมาหนึ่งตัว มี 4 คำถามว่า เมทริกซ์นั้นมีคำตอบอย่างไร ?
คำถามแรก เมทริกซ์นี้ได้ตัวเลขมาจำนวนมาก แล้วแบรนด์ หรือนักการตลาดสามารถเอาไปทำอะไรต่อได้หรือไม่ เช่น Engagement มีประโยชน์หรือไม่ใน KPI และเป็นเมทริกซ์แบบไหนระหว่าง Vanity Metric กับ Actionable Metric
คำถามที่สอง เมทริกซ์นี้มีผลต่อยอดที่สามารถเชื่อมโยงไปสู่ Business Goal ได้อย่างไร หน้าที่ของเราต้อง connect the dot สิ่งที่ได้มามีประโยชน์อย่างไรในเชิงกลยุทธ์ และต่อยอดไปถึงปลายทางได้อย่างไร
คำถามที่สาม เมทริกซ์นี้เป็นตัวเลขที่มีไว้เอาใจเจ้านายหรือไม่ บางเมทริกซ์อาจมีประโยชน์ต่อคนทำงาน แต่อาจไม่ได้มีประโยชน์ต่อธุรกิจที่เราทำงานอยู่ด้วย
คำถามสุดท้าย เมทริกซ์นี้เป็นส่วนสำคัญหรือไม่สำคัญต่อธุรกิจ
ประเด็นคือ เมื่อมีเมทริกซ์ค่อนข้างมาก จึงต้องจัดเรียงลำดับความสำคัญของเมทริกซ์ เพราะบางเมทริกซ์อาจเป็น Actionable Metric แต่ก็อาจเป็น Actionable Metric ที่ไม่สำคัญ
ยกตัวอย่าง ยอดผู้ติดตามบน Social Media หรือยอดแฟนที่ติดตาม สมมติเป็น Brand Channel แบรนด์สร้าง Social Media ของตัวเอง ยอดคนไลก์เพจสำคัญหรือไม่ หลายท่านอาจบอกว่าไม่สำคัญแล้ว แต่จริงๆ ขึ้นกับแต่ละธุรกิจ ก่อนอื่นต้องตอบคำถามก่อนว่า ตัวเลขนี้เป็นส่วนสำคัญหรือไม่สำคัญต่อธุรกิจ
บางสเตจของธุรกิจประเภท SME ยอดแฟนอาจเป็นสิ่งที่สำคัญก็ได้ เช่น SME รายหนึ่งบอกว่า การที่มียอดแฟนเยอะๆ เป็นสิ่งที่เขาสามารถเอาไปเคลมกับห้างสรรพสินค้า เวลาเอาสินค้าขึ้นห้าง ซึ่งคนพิจารณาสนใจอยากรู้ว่าแบรนด์นั้นมีชื่อเสียงบนอินเตอร์เน็ทหรือไม่ กลายเป็นว่ายอดไลก์สำคัญในสเตจนี้มากๆสำหรับธุรกิจ SME
ดังนั้นจึงขึ้นอยู่กับธุรกิจว่า แต่ละเมทริกซ์สำคัญหรือไม่สำคัญอย่างไร คำตอบของแต่ละธุรกิจอาจไม่เหมือนกัน
เมทริกซ์ที่วัดผลผ่าน Consumer Journey
ส่วนต่อมาคือ ต้องแยกแยะในเรื่องเมทริกซ์ว่าจะวัดส่วนใดบนสเตจของลูกค้า ซึ่งโดยส่วนใหญ่เราจะวัดบน Consumer Journey สามช่วง ได้แก่
Win Mind Game
Win Moment Game
และ Win Experience Game
ในแต่ละช่วงก็จะมีเมทริกซ์ที่สำคัญแตกต่างกันไป หรือบางคนอยากใช้โมเดลคลาสสิค ไล่ไปตั้งแต่ Awareness, Engagement, Consideration, Purchase, After Purchase
หรือจะใช้โมเดล 5A ของฟิลิป คอตเลอร์ ที่ประกอบด้วย Aware, Appeal, Ask, Act, Advocate
หากอยากวัดผลด้าน Awareness หรือการรับรู้ ก็ต้องมองหาเมทริกซ์ที่เกี่ยวกับด้าน Awareness เช่น Impression, Reach, ยอดวิว, Fan Base เป็นต้น
ในสเตจของ Engagement มีเมทริกซ์จำนวนมาก อาทิ ยอดไลก์, ยอดคอมเมนท์, ยอดแชร์, ยอดทวีต, ยอดเซฟ, ยอดคลิ๊ก เป็นต้น
ในช่วง Consideration จะวัดที่ยอด Traffic, การกรอกฟอร์ม, ยอด browse rate บนเว็บไซต์
ทั้งหมดนี้ขึ้นอยู่กับว่า ในแต่ละแบรนด์ แต่ละสเตจให้น้ำหนักส่วนไหนบน Journey ซึ่งแต่ละแบรนด์จะไม่เหมือนกัน ดังนั้นสิ่งที่นักการตลาดจะต้องยึดคือ กลยุทธ์ของแบรนด์จะให้น้ำหนักส่วนไหน
แต่ต้องไม่ลืมว่า บางอย่างมันเป็นภาพลวงตา อาจเห็นตัวเลขออกมาสวย แต่ผิดวัตถุประสงค์ เช่น หากโจทย์คือการสร้าง Awareness ก็ไม่ควรดีใจเมื่อเห็นเลข Engagement สูงๆ ซึ่งทำให้รู้สึกว่าผิดเพี้ยนไป
การวัดผลในเชิง “Efficiency” และ “Effectiveness”
ประการต่อมา เมทริกซ์ที่จะวัด เราอยากวัดในเชิง Efficiency หรือ Effectiveness
Efficiency คือ เรื่องของความคุ้มค่า
Effectiveness คือ เรื่องของ Performance
ในแต่ละ Journey หากแบรนด์อยากวัดยอด Reach หรือยอดแฟน ปัญหาของการใช้เมทริกซ์แบบนี้ จะรู้แค่เชิงปริมาณ เช่น รู้ว่าโปรเจคนี้ ยอด Reach สูงมาก แต่จะรู้ได้อย่างไรว่า โปรเจคนี้ดีหรือไม่ดีกว่าโปรเจคที่แล้ว สิ่งที่กำลังทำอยู่เปรียบเทียบกับคู่แข่ง ดีหรือไม่ดีกว่า การวัดเชิงปริมาณจึงไม่ตอบอะไร เป็นภาพลวงตาด้วยซ้ำ
ขณะที่การวัดเชิงประสิทธิภาพที่ดี คือ ต้องวัดในการเปลี่ยนค่าให้เป็นเชิง Ratio ด้วยการหาตัวหารให้มัน เช่น แทนที่จะวัดยอด Reach เฉยๆ ก็มาดูว่าถ้ายอด Reach เมื่อเทียบกับกลุ่มเป้าหมาย สามารถ Reach คนได้กี่เปอร์เซ็นต์ หรือยอด Reach เมื่อเทียบกับฐานแฟน เราเข้าถึงฐานแฟนกี่เปอร์เซ็นต์
หรือถ้าหากเป็นเรื่อง Engagement ก็มาดูว่า Engagement เมื่อเทียบ Reach แล้ว การเข้าถึงคน 100 คน จะมีคน Engage กี่เปอร์เซ็นต์ กี่คน เป็นต้น
นอกจากนี้ในเรื่อง Engagement ยังสามารถสร้าง Ratio ระหว่างยอดไลก์ กับดิสไลก์ เช่น หากเราเป็น Youtuber การดูอัตราส่วนไลก์กับดิสไลก์ จะทำให้เห็นว่า คอนเทนต์ของเราเป็นคอนเทนต์ที่มี Negative หรือไม่ เปรียบเทียบกับคลิปก่อนๆเป็นอย่างไร
การประยุกต์ค่า Ratio สามารถประยุกต์ได้เยอะมาก แล้วแต่ว่าเราจับสัญญาณแบบไหน
แต่สิ่งที่ควรตระหนัก คือ การวัดในเชิง Ratio ต้องเข้าใจ Definition เบื้องลึกการวัดค่าเหล่านี้ของแต่ละแพลตฟอร์มให้แตกฉาน
เพราะไม่อย่างนั้นดูเผินๆ เหมือนเป็นการเอามาเปรียบเทียบกันได้ แต่สุดท้าย ไม่สามารถเปรียบเทียบ apple to apple หรือการเปรียบเทียบกันตรงๆ ได้โดยสมบูรณ์
และความยากก็คือ การมา clean data ในภายหลัง เวลามันผ่านไปแล้ว ก็จะแก้ไขได้ค่อนข้างยาก
ยกตัวอย่าง หากเราวัดค่าคอมเมนท์ในสองโพสต์ที่ต่างแพลตฟอร์มกัน โพสต์หนึ่งมีคอมเมนท์หนึ่งร้อย อีกโพสต์หนึ่งมีคอมเมนท์หนึ่งร้อย
คอมเมนท์ของแพลตฟอร์มแรก วัดจำนวนคอมเมนต์ และการ reply ของคอนเมนท์นั้นด้วย ส่วนอีกแพลตฟอร์มหนึ่ง ไม่นับ
หากนำไปหารคอมเมนต์ด้วยยอด Reach ปรากฏว่า การวัดค่าไม่เหมือนกัน ทำให้ผลออกมาไม่เหมือนกันและก็จะตีความผิด
เช่น กรณีเอาคอนเทนต์เดียกวัน ไปลงใน Facebook กับ YouTube จะเห็นว่าเวลานับยอดวิว นับที่วินาทีไม่เหมือนกัน เช่น Facebook นับที่สามวินาที, YouTube นับที่สิบวินาที
หากมาเปรียบเทียบสองแพลตฟอร์ม และมาดูยอดวิว จะเห็นว่ายอดวิวเท่ากัน แต่ Performance อาจไม่เท่ากันก็ได้
สำหรับ Efficiency คือ ประสิทธิผล หรือการวัดเชิงความคุ้มค่า โดยส่วนใหญ่บนออนไลน์ เช่น วัดว่า เปรียบเทียบกับเงินที่ลงไปแล้ว คุ้มค่าหรือไม่อย่างไร
ยกตัวอย่าง ในสเตจ Awareness เราอาจวัดค่า Effectiveness ด้วยเปอร์เซ็นต์ยอด Reach เมื่อเทียบกับฐานแฟน แต่ถ้าจะวัดที่ Efficiency หรือประสิทธิผล มันจะวัดด้วย CPR (cost per reach) เป็นการวัดที่ไม่เหมือนกัน ฝั่งแรกวัดที่ Performance ว่า Reach ไปดีหรือเปล่า ฝั่งที่สองวัดว่า ต้นทุนต่อ Reach มันถูกหรือแพง
ในมุมเรื่องของการหา Traffic เข้าเว็บไซต์ อาจวัด Effectiveness ด้วยเปอร์เซนต์ click to rate ส่วน Efficiency จะวัดด้วยค่า cost per click เป็นต้น ซึ่งเราควรดูทั้งสองมุมมองไปพร้อมกัน เพราะในบางทีไม่สามารถหาของถูกและดีไปพร้อมกัน ดังนั้น Efficiency กับ Effectiveness ส่วนใหญ่มักจะแปรผันตรงกันข้ามกันเสมอ ขึ้นอยู่กับว่า เราเลือกให้ค่าอะไรมากกว่ากัน
อย่ามองมิติเชิงปริมาณอย่างเดียว ต้องมองลึกถึงเชิงคุณภาพ
สำหรับมิติสุดท้ายในเรื่องการวัดเมทริกซ์ คือ เรื่องของการวัดค่าเชิงปริมาณ (Quantity) กับเชิงคุณภาพ (Quality) ซึ่งในส่วนนี้จะเน้นตัว Performance เป็นหลัก
ในบางเมทริกซ์ แบรนด์อาจมองในเชิงของตัวเลขมากเกินไป คือมองในเชิงปริมาณ จนลืมมองมิติเชิงคุณภาพ
ยกตัวอย่าง หากแบรนด์อยากวัดเรื่องยอดวีดีโอวิว เมทริกซ์เชิง Performance คือ ค่าวิวต่อ Reach ออกมาเป็นเปอร์เซนต์เทจ คือ Reach 100 คน มีคนดูสักกี่คนในวีดีโอนี้ แต่สิ่งที่อาจลืมไป คือ มิติเชิงคุณภาพ เพราะถึงจะได้ยอดวิวต่อ Reach สูงจริง แต่ที่สุดแล้ว คนดูวีดีโอนั้นเห็นไปถึงตอนที่โปรดักต์ออกมาหรือไม่ นี่คือมิติเชิงคุณภาพ
แนะนำว่า หากเป็นเชิงวีดีโอ อาจขอดูค่า Retention Rate ซึ่งคืออัตราเปอร์เซ็นต์การดูวีดีโอ เป็นเปอร์เซนต์เฉลี่ยเมื่อเทียบกับทั้งคลิปนั้น 100% มีคนดูเฉลี่ยที่กี่เปอร์เซนต์ แล้วออกไป หรือบางทีเราอาจดูบนค่า Average Watch Time หารด้วยจำนวนความยาวของวีดีโอก็ได้ ค่าที่ออกมาจะเป็นเปอร์เซนต์เทจ
หากเป็นเรื่อง Influencer Marketing แบรนด์ร่วมงานกับ Youtuber สองคน เมื่อดูค่า cost per view ออกมาแล้วเท่ากัน แต่ปรากฏว่า youtuber คนแรก คนดูวีดีโอนั้นเฉลี่ยแค่ 10% ของความยาวทั้งหมด กับ Youtuber อีกคนหนึ่ง เฉลี่ยคนดู 30% ของความยาววีดีโอคลิปทั้งหมด
คำถามคือ ใครให้ Performance มิติเชิงคุณภาพดีกว่า
เชื่อว่าคนส่วนใหญ่บอกว่า คนดูเฉลี่ย 30% ย่อมดีกว่า แต่จริงๆ แล้วไม่แน่เสมอไป
เพราะมิติที่เป็นความยาววีดีโอนั้น อาจเป็นเมทริกซ์ที่ไม่ได้วัดผลได้จริงๆ เพราะคลิปของ Youtuber คนแรกที่มีความยาว 10% แต่ 10% นั้น Product Message ออกครบถ้วน ใจความสำคัญออกครบถ้วน เทียบกับ Youtuber คนหลัง ถึงแม้คนดูเฉลี่ยที่ 30% แต่กว่าสินค้าจะออก ไปอยู่ช่วงท้ายๆ ที่คนดูแทบจะปิดไปหมดแล้ว
หากดูจากมุมมองนี้ จะเห็นว่า Youtuber คนแรกดีกว่า เพราะแม้ว่าคนจะดูสั้น แต่ Product Message ออกครบถ้วนสมบูรณ์ อันนี้เป็นตัวอย่างของการวัดเชิงคุณภาพ
ระวัง Cherry Picking หยิบแต่ผลเชิงบวกที่ดูดี
Marketing Oops! Podcast หวังเป็นอย่างยิ่งว่าเนื้อหาใน Influencer Marketing ในตอนนี้ จะช่วยให้ทุกท่านสามารถนำไปต่อยอดได้ โดยไม่จำเป็นต้องเป็น Influencer Marketing อย่างเดียว เพราะสิ่งที่เสนอเป็น Ground Rules ที่เอาไว้ใช้กับเครื่องมือการตลาดประเภทอื่นๆ ได้ด้วยเช่นกัน
ที่สำคัญ สิ่งที่ต้องระวังในเรื่องนี้ที่สุดคือ “Cherry Picking”
Cherry Picking คือการหยิบค่าบางอย่างที่ส่งผลเชิงบวก และพูดออกมาให้ดูดี โดยไปกลบค่าอีกด้านที่ควรจะรู้ทั้งหมด ซึ่งจะเจอได้เยอะบน Report เพราะกว่าที่ Report นั้นๆ จะออกมาดูสวยงาม ผ่านการ Cherry Picking มาเยอะพอสมควร
ดังนั้นเวลาเราเจอ Report ในหนึ่งฉบับ ควรตั้งคำถามว่า ใน Report นั้นๆ มี bias อะไรอยู่หรือไม่ เช่น เราหยิบเฉพาะด้านดีขึ้นมาเท่านั้นใช่หรือไม่, เราหยิบเฉพาะ sampling บางส่วนใช่หรือไม่, ด้านที่เราควรดู ซึ่งเป็นเรื่องสำคัญ มีอยู่ใน Report หรือไม่ หรือพูดในมุมมองแบบไหนที่แฟร์กับธุรกิจของเรา
สามารถติดตามรับฟัง Marketing Oops! Podcast
ผ่านทางช่องทางต่างๆ ได้ที่
