Case Study: แก้ปัญหา Facebook Ads เพิ่มคุณภาพลูกค้าและยอดขาย 100% ภายใน 6 เดือน

ภาพรวม

ลูกค้าของเราเป็นธุรกิจให้บริการด้าน Construction สำหรับทั้งกลุ่ม B2B และ B2C ที่ต้องการเพิ่มจำนวนและคุณภาพของว่าที่ลูกค้า (Leads) ผ่านการทำ Facebook Ads โดยก่อนหน้าที่จะร่วมงานกับเรา ลูกค้าเคยยิงโฆษณา (ผ่านการจ้างที่อื่นมา) แต่ไม่ได้ผลลัพธ์ที่ดี ค่าโฆษณาสูงแต่คุณภาพของว่าที่ลูกค้าต่ำ และไม่สามารถตอบโจทย์เป้าหมายทางธุรกิจได้

เกี่ยวกับลูกค้า

ธุรกิจนี้ให้บริการที่เกี่ยวกับการก่อสร้าง โดยมีกลุ่มเป้าหมายหลักเป็นเจ้าของบ้าน คอนโด และออฟฟิศที่ต้องการบริการในด้านนี้ ลูกค้าคาดหวังว่า Facebook Ads จะช่วยดึงดูดว่าที่ลูกค้าที่ตรงกลุ่มเป้าหมายมากขึ้น และช่วยเพิ่มยอดขายในระยะยาว

ปัญหาและความท้าทายก่อนหน้า

ก่อนที่เราจะเข้ามาช่วย ลูกค้าประสบปัญหาเกี่ยวกับการตั้งค่ากลุ่มเป้าหมาย (Detailed Targeting) ที่ไม่แม่นยำ โดยการตั้ง Interest ที่หลากหลายเกินไปทำให้ไม่สามารถระบุได้ว่า Targeting ใดส่งผลดีต่อแคมเปญ ลูกค้ารู้สึกว่าการทุ่มงบประมาณโฆษณาไม่ได้ผลตอบแทนที่คุ้มค่า และคุณภาพของว่าที่ลูกค้าที่ทักข้อความมานั้นต่ำ ส่งผลให้เซลปิดการขายได้ยากและใช้เวลานานมาก

วิธีแก้ปัญหาและปรับปรุงของเรา

เราทำการปรับปรุงแคมเปญโดยการทดสอบ Detailed Targeting อย่างละเอียด และทำการปรับโครงสร้างแคมเปญใหม่เพื่อให้มีความแม่นยำมากขึ้น และสามารถดึงดูดลูกค้าที่มีคุณภาพมากขึ้นตามเป้าหมายของธุรกิจ

1. การปรับโครงสร้างแคมเปญใหม่
   เราเริ่มต้นด้วยการปรับโครงสร้างแคมเปญใหม่ โดยการรวมแคมเปญที่มีความคล้ายคลึงกันเพื่อทำให้การจัดการแคมเปญง่ายขึ้น โดยเราจะเริ่มต้นจากการเลือกแคมเปญประเภท Engagement แบบ Messaging แทนการใช้แคมเปญประเภทอื่น เพื่อให้มีโฆษณาในลักษณะเดียวกัน และสามารถวัดผลได้ง่ายขึ้น
2. การทดสอบ Detailed Targeting
   เนื่องจากลูกค้าไม่มั่นใจในกลุ่มเป้าหมายที่เหมาะสม เราจึงทำการทดสอบ Detailed Targeting อย่างเป็นระบบ โดยการแบ่งแคมเปญเป็นหลายๆ Ad Set แล้วทดสอบในแต่ละตัวแปร (เช่น การเลือกกลุ่มเป้าหมายที่ต่างกัน) ซึ่งทดสอบภายใต้เงื่อนไขเดียวกัน ได้แก่ สถานที่ตั้ง (Location), งบประมาณโฆษณา (Ad Budget) และใช้โฆษณาเดียวกันในทุกแคมเปญ เพื่อตรวจสอบว่า Detailed Targeting ตัวไหนที่มีผลลัพธ์ดีที่สุด
3. การปรับกลยุทธ์การประมูล (Bidding Strategy)
   หลังจากที่เราได้ข้อมูลจากการทดสอบ Detailed Targeting แล้ว เราจึงทำการปรับกลยุทธ์การประมูลเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด เราเริ่มจากการใช้ Highest Volume Bidding เพื่อให้ได้ข้อมูลที่มากที่สุด จากนั้นเมื่อเราเข้าใจต้นทุนต่อข้อความ (Cost Per Message) ที่เหมาะสมแล้ว เราจึงปรับไปใช้การประมูลแบบ Bid Cap และ Cost Cap เพื่อให้สามารถควบคุมค่าใช้จ่ายได้ดีขึ้นและได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพในที่สุด
4. การนำ Advantage+ Audience เข้ามาใช้
   เมื่อแคมเปญเริ่มมีประสิทธิภาพขึ้นจากการทดสอบ Detailed Targeting และการมาของฟีเจอร์ใหม่อย่าง Advantage+ Audience เราก็เปลี่ยนกลยุทธ์มาใช้ Advantage+ Audience ที่ช่วยให้เราเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายที่กว้างขึ้น โดยการใช้ AI ของ Facebook ในการคัดเลือกกลุ่มเป้าหมายที่เหมาะสมต่อการแสดงโฆษณา (ถึงตอนนี้เราให้ความสำคัญกับ Offer, Ad, แคปชั่น, รูปภาพ-วิดีโอมากกว่า Targeting)
5. การทดสอบอย่างต่อเนื่อง
   แนวทางที่เราใช้คือการทดสอบทีละตัวแปรและให้เวลาในการทดสอบแต่ละการตั้งค่าอย่างเพียงพอ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความแม่นยำและสามารถพัฒนาแคมเปญได้ต่อไปในระยะยาว

ผลลัพธ์

หลังจากการปรับปรุงและทดสอบกลยุทธ์ใหม่ เราเห็นผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ:

• จำนวนว่าที่ลูกค้า (Messaging) เพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน และมีคุณภาพมากขึ้น
• Conversion Rate ดีขึ้น เนื่องจากกลุ่มเป้าหมายที่ได้มีความแม่นยำมากขึ้น
• Cost Per Message แม้จะสูง (ประมาณ 200-300 บาทต่อข้อความ) แต่คุ้มค่ากับราคาบริการที่ลูกค้าเสนอ ทำให้มีกำไรที่ดี

สรุป

ด้วยการปรับปรุงที่ตรงจุด ลูกค้าสามารถเพิ่มยอดขายได้ถึง 100% ภายใน 6 เดือน และ ROAS เฉลี่ยอยู่ที่ 4.5 เท่าของงบโฆษณาที่ใช้ ลูกค้ายังสามารถขยายการโฆษณาด้วยงบที่เพิ่มขึ้นในอนาคต