วิธีแก้ปัญหาวิกฤตการวัด ROI ในการตลาด
Juliana Rosso Frediano วิเคราะห์ผลกระทบของ AI ในการผสานรวมข้อมูล และข้อผิดพลาดทั่วไปของการทำ Attribution ในช่องทาง B2B
ความยากในการรวบรวมข้อมูลที่กระจัดกระจายและความเร่งรีบในการหวังผลกำไรทันที ส่งผลให้การประเมินแคมเปญการตลาดคลาดเคลื่อน การวิเคราะห์ล่าสุดชี้ให้เห็นว่าโมเดลทางสถิติและระบบอัตโนมัติช่วยประเมินประสิทธิภาพของแต่ละช่องทางได้อย่างแม่นยำ โดยไม่ต้องพึ่งพาข้อมูลการคลิกครั้งสุดท้ายเพียงอย่างเดียว
Juliana Rosso Frediano ซึ่งดำรงตำแหน่ง CMO ของ First Answer ได้กล่าวถึงปัญหาความกระจัดกระจายของข้อมูลและอุปสรรคสำคัญในการวัดผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ระหว่างการพูดคุยกับ Bruno Gimenes ในรายการ Marketing - The Podcast บทสนทนาดังกล่าวอ้างอิงข้อมูลสำรวจตลาดที่ระบุว่า รายงาน CMO Outlook 2026 ของ Nielsen ผ่านทาง Business Wire เผยว่า 83% ของ CMO ยังคงมั่นใจในคุณค่าของแบรนด์ตนเอง ในขณะที่รายงานสรุป CMO Summit 2026 โดย Mundo do Marketing ชี้ว่า 54% ของผู้นำองค์กรมองว่าการเชื่อมโยงแหล่งข้อมูลที่กระจัดกระจายเป็นอุปสรรคสำคัญอันดับหนึ่ง และ 23% ยอมรับว่ากำลังเผชิญวิกฤตความเชื่อมั่นต่อการวัดผล ROI
เพื่อทำความเข้าใจบริบททั้งหมดของการสนทนา ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของตอนที่ครอบคลุมถึงโครงสร้างการสร้างรายได้ขององค์กร สามารถรับชมวิดีโอด้านบนเพื่อติดตามการแลกเปลี่ยนความคิดเห็นระหว่างผู้ร่วมรายการอย่างละเอียด
การกระจายอำนาจการทำรายงานและการสนับสนุนจาก AI
เมื่อประเมินสถานการณ์ความกระจัดกระจายของตัวชี้วัด Frediano ให้ความเห็นว่าความก้าวหน้าของเครื่องมือ AI ได้ลดการพึ่งพาโครงสร้างการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมลงอย่างมาก เธอกล่าวว่ากระบวนการที่เคยต้องต่อคิวขอข้อมูลจากทีมเทคนิคภายในองค์กร ปัจจุบันทีมการตลาดสามารถดำเนินการได้โดยตรงผ่านระบบอัตโนมัติและการสืบค้นข้อมูลเชิงโครงสร้างจากคลังข้อมูล
Frediano เล่าย้อนถึงการทำงานในอดีตว่า "เมื่อก่อนเรามีทีม BI และเราต้องต่อคิวเพื่อขอให้ทีม BI สร้างแดชบอร์ดและรายงานที่จะช่วยแสดงผลลัพธ์ของแคมเปญ รวมถึงผลตอบแทนจากการลงทุนและสิ่งอื่นๆ ทั้งหมด" สำหรับเธอแล้ว การมีกลไกสืบค้นข้อมูลได้โดยตรงช่วยให้สร้างรายงานได้ง่ายขึ้น โดยไม่มีปัญหาคอขวดจากการรอคิวซึ่งในอดีตมักทำให้การพิสูจน์มูลค่าทางธุรกิจล่าช้า
ความคลาดเคลื่อนของกรอบเวลาและโมเดลการระบุแหล่งที่มา
Frediano ชี้ว่าการรับรู้ถึงความไร้ประสิทธิภาพในการคำนวณ ROI เกิดจากความพยายามที่จะวัดผลช่องทางที่แตกต่างกันด้วยเกณฑ์เวลาเดียวกัน ในแวดวง B2B สำหรับโซลูชันที่มีความซับซ้อน เช่น ระบบการจัดการองค์กรหรือ CRM การคาดหวังให้เกิด Conversion ในทันทีจากกิจกรรมสร้างความสัมพันธ์นั้น เป็นการมองข้ามระยะเวลาที่แท้จริงของวงจรการขาย ซึ่งอาจกินเวลานานสามถึงหกเดือน
เมื่อยกตัวอย่างการทวงถามผลลัพธ์อย่างเร่งด่วนจากกิจกรรม On-ground หรืออีเวนต์ Frediano เน้นย้ำถึงความขัดแย้งที่เกิดขึ้นบ่อยครั้งกับฝ่ายการเงิน: "เช่น เราจัดอีเวนต์ในเดือนนี้ แล้วในสัปดาห์ถัดไปฝ่ายการเงินก็เริ่มถามว่ามีสัญญาลูกค้าใหม่กี่รายที่ปิดได้จากงานนั้น ลืมไปได้เลย นั่นไม่ใช่วิธีที่คุณจะใช้วัด ROI ของงานอีเวนต์" เธอย้ำว่าหากนำตัวชี้วัดมาสรุปผลในเดือนถัดไปทันที ตัวเลขที่ได้จะไม่สะท้อนความเป็นจริงของธุรกิจ
ปัญหานี้ยังคงเกิดขึ้นกับสื่อดิจิทัลเมื่อมีการนำตรรกะแบบ Last-click มาใช้เป็นเกณฑ์ตัดสินความสำเร็จเพียงอย่างเดียว Frediano กล่าวย้ำถึงข้อจำกัดของแนวทางนี้ว่า "คนที่เห็นแคมเปญไม่จำเป็นต้องเป็นคนที่คลิกครั้งสุดท้ายจนเกิด Conversion เสมอไป แล้วเราก็ไปสรุปว่ายอดขายหรือลูกค้ารายใหม่นั้นมาจากช่องทางดังกล่าวเพียงช่องทางเดียว ซึ่งนั่นก็เป็นการวัด ROI ที่ผิดพลาดอีกครั้ง"
โมเดลทางสถิติและการอนุมานเชิงสาเหตุ
เพื่อรับมือกับความซับซ้อนของจุดสัมผัส (Touchpoints) ที่หลากหลาย Frediano แนะนำให้ใช้การสร้างแบบจำลองส่วนประสมทางการตลาด (Marketing Mix Modeling หรือ MMM) โดยอ้างถึงเครื่องมือในตลาดอย่าง Purple Metrics ซึ่งก่อตั้งโดย Guta Tolmasquim และถูกหยิบยกขึ้นมาโดย Bruno ระหว่างการสนทนา โมเดลนี้มุ่งเน้นการนำงบลงทุนในช่องทางออนไลน์และออฟไลน์มาวิเคราะห์ร่วมกับยอดขาย เพื่อประเมินความสัมพันธ์ของผลกระทบทางสถิติตลอดช่วงเวลา
Bruno ตั้งข้อสังเกตถึงความสนใจที่เพิ่มขึ้นในการประยุกต์ใช้การอนุมานเชิงสาเหตุ (Causal Inference) ในตลาดเทคโนโลยี โดยสนับสนุนให้มีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในตรรกะที่เชื่อมโยงแต่ละการกระทำเข้ากับการปิดดีลธุรกิจ Frediano เห็นพ้องว่าการถอดรหัสความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลที่ลึกซึ้งกว่าแค่ความสัมพันธ์ทางตัวเลขทั่วไป เป็นแนวทางสำคัญที่จะช่วยสร้างความน่าเชื่อถือให้กับตัวชี้วัดประสิทธิภาพ