การวิจัยวัฒนธรรมดิจิทัล เพิ่มมูลค่า กระตุ้นการตัดสินใจซื้อ

บทความนี้จะกล่าวถึงกระบวนการวิจัยมนุษยศาสตร์ดิจิทัล ( DH ) เพื่อหาปัจจัยที่จะเป็นคำตอบหรือสิ่งที่สำคัญต่อการทำโฆษณาออนไลน์ อะไรคือสิ่งสำคัญและช่องทางไหนเหมาะกับใคร ?

กระบวนพัฒนาคุณลักษณะที่ดีที่สุดในการทำโฆษณาออนไลน์ ด้วยแบบจำลองข้อมูลรวบรวมปัจจัยที่ส่งต่อการตัดสินใจของผู้บริโภคที่สืบค้นบริการ สินค้าที่ตอบสนองความต้องการผ่าน Search Engine

หลักการที่ส่งผลต่อการทำโฆษณาด้วยข้อมูลที่มาจากแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้

เกี่ยวกับการศึกษากลไกการใช้งานระบบสืบค้น Search Engine และพฤติกรรมในการเลือกข้อความเพื่อเข้าสู่เว็บไซต์ ศึกษาเรียนรู้สิ่งต่างๆ  อธิเช่น องค์ความรู้ ความบันเทิง ผลิตภัณฑ์และบริการ โดย กฤติเดช ฉายจรุง, เนตรนภิส คาดหมาย จนก่อเกิดการซื้อขายในเชิงธุรกิจต่อไป

Keyword

• Data mining algorithms, neural matching, digital marketing processes,Optimizing Advertising, Online Marketing,Writing High Quality Sales Posts, Content Marketing
• อัลกอริธึมการทําเหมืองข้อมูล, การจับคู่ประสาท, กระบวนการทางการตลาดดิจิทัล,เพิ่มประสิทธิภาพโฆษณา, การตลาดออนไลน์, เขียนโพสขายคุณภาพสูง, การตลาดเนื้อหา

คำชี้แจงของปัญหา 

การทำโฆษณาผ่านช่องทางออนไลน์ ถือเป็นปัจจัยที่สำคัญในการประกอบธุรกิจออนไลน์และได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นเป็นอย่างมาก ด้วยคุณสมบัติที่เข้าถึงผู้บริโภคได้จำนวนมากและมีประสิทธิภาพ แต่อย่างไรก็ตามผู้ประกอบการหลายรายยังคงประสบปัญหาที่ผู้บริโภคเข้าดูเนื้อหาผ่านเว็บเป็นจำนวนมาก แต่กระบวนการซื้อ ขาย มีน้อย ซึ่งอาจเป็นเพราะ "ผู้ใช้อินเทอร์เน็ต" หรือ มองในเชิงธุรกิจ คือ "ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า" ใช้เวลาในการค้นคว้า หาวิธีแก้ไขปัญหา ข้อสงสัยจนก่อเกิดการเรียนรู้อย่างละเอียดส่งผลให้การตัดสินใจซื้อมีช่วงเวลาที่ยาวนานหรือค้นพบวิธีอื่น ๆ 

ดังนั้นผู้ประกอบการ รวมถึงองค์กรการค้าจึงเรียนรู้เทคโนโลยีที่ช่วยในการพัฒนาสื่อดิจิทัล นำเสนอผลิตภัณฑ์และบริการในรูปแบบต่างๆ  ผ่านช่องทางโฆษณาและผู้ให้บริการ โดยมีเป้าหมายเพื่อเชื่อมโยงอย่างถูกต้องกับกลุ่มเป้าหมายและคาดหวังที่จะให้สื่อดิจิทัลที่ผลิตเข้าถึงและทำความเข้าใจกับผู้ที่มีโอกาสเป็นลูกค้า เกิดการคลิกหรือโทรติดต่อผ่านทางเว็บไซต์ รวมถึงลูกค้าเกิดการรับรู้ถึงแบรนด์ ได้รับการยอมรับจากลูกค้าจนเกิดเป็น Conversion ที่ถือเป้าหมายสำคัญในการวัดผลประสิทธิภาพโฆษณา จึงนำผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นมาทำการวิเคราะห์ความคุ้มค่าตามเกณฑ์ตัวชี้วัดผ่านแพลตฟอร์มต่างๆ

การสร้างโฆษณาผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์ในปัจจุบันเพื่อให้เกิดการรับรู้ การตอบสนองความต้องการผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า รวมถึงช่องทางที่มีประสิทธิภาพต่อการตัดสินใจซื้อมากที่สุด คือ เครือข่ายการค้นหา Search engine ผู้บริโภคสืบค้นจากข้อความ ระบบจะทำการแสดงโฆษณาที่มีข้อความบรรทัดแรก คำอธิบายชักจูง ดึงดูดความสนใจ จากนั้นผู้บริโภคคลิกเลือกโฆษณา ระบบดำเนินการเปืดเนื้อหาผ่านหน้าเว็บไซต์ แต่ด้วยหลายสาเหตุที่ทำให้ผู้บริโภคยังไม่ตระหนักถึงคุณค่าของผลิตภัณฑ์และบริการที่ผู้ประกอบการนำเสนอ จึงที่ส่งผลให้การทำโฆษณาไม่ประสบความสำเร็จ ส่งผลให้การทำโฆษณาด้วยงบประมาณจำนวนมากแต่ผลลัพธืที่ได้ไม่คุ้มค่าอย่างไม่ทราบสาเหตุ วัฒนธรรมข้อมูลจึงถือกำเนิดเพื่อแก้ไขกลไกการทำงานที่ค้องการข้อมูลช่วยในการตัดสินใจ การจัดทำเหมืองข้อมูลเเพื่อรวบรวมปัจจัยที่บ่งบอกถึงพฤติกรรมผู้บริโภค ค่าสถิติที่ชี้ชัดถึงวัฒนธรรมการบริโภค ดังนั้นองค์กรการค้าที่ไม่มีวัฒนธรรมข้อมูลช่วยตอบคำถาม ส่งผลการตัดสินใจในการลงทุนอยู่บนพื้นฐานของสัญชาตญาณ ด้วยสาเหตุนี้อาจเป็นเหตุผลหลักที่ทำให้ประสิทธิภาพโฆษณาไม่สามารถชักจูงกลุ่มเป้าหมายได้เท่าที่ควร 

จากสภาพปัญหาผู้วิจัยเล็งเห็นความสำคัญ จัดทําเหมืองข้อมูล รวบรวมปัจจัยที่มีผลต่อการจัดทำโฆษณา ด้วยกระบวนการศึกษาพฤติกรรมผู้บริโภคผ่านเว็บแอฟพลิเคชั่นที่มีคุณสมบัติจัดการเนื้อหา บทความ นำเสนอผลิตภัณฑ์ด้วยการเชื่อมต่อข้อมูลผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์ที่สนับสนุนการตลาดดิจิทัลทุกช่องทาง เพื่อแลกเปลี่ยนตุณสมบัติ ส่งต่อข้อมูลเชิงลึก แจกแจงปัจจัยที่เกี่ยวข้องจากประสบการณ์ผู้ใช้งาน และตัวกำหนดเหตุการณ์ที่แสดงถึงพฤติกรรม ความสนใจ นำมาวิเคราะห์คาดการณ์ช่วยให้เข้าใจสภาพปัญหา ตอบโจทย์ความต้องการลูกค้า เพื่อดึงดูดผู้ใช้งานผู้วิจัยจึงได้ทำการศึกษาปัจจัยด้านการออกแบบ UX / UI และ SEO คุณภาพสูง ช่วยเพิ่มคุณภาพการแสดงผลที่ตอบสนองความต้องการกลุ่มเป้าหมายอย่างมีประสิทธิภาพสอดคล้องกับ "มนุษยศาสตร์ดิจิทัล" ซึ่งเป็นแนวทางการศึกษาวิจัยในครั้งนี้

วัตถุประสงค์ในการวิจัย

• เพื่อศึกษาเครื่องมือทางการตลาดดิจิทัล จัดทําเหมืองข้อมูล รวบรวมปัจจัยที่มีผลต่อการจัดทำโฆษณาตามวัตถุประสงค์แคมเปญ
• เพื่อการวิเคราะห์กลุ่มเป้าหมายจากข้อมูลเชิงลึก สนับสนุนแนวคิดมนุษยศาสตร์ดิจิทัล ที่มุ่งเน้นการนำมาใช้ประโยชน์ทางการตลาด
• เพื่อกำหนดเกณฑ์วัดผลโฆษณาจากการคลิกผ่าน วิเคราะห์แบบประเมินประสิทธิภาพ ปรับปรุงแคมเปญต่อปัจจัยกระทบด้วยวิธีปฏิบัติที่ดีที่สุดจนเกิดการซื้อขาย

คำถามวิจัย

• ข้อ 1. เพราะเหตุใด นักการตลาดหรือผู้จัดทำโฆษณาต้องรวบรวม Keyword เพื่อทำโฆษณา Google ADS
• ข้อ 2. ในขั้นตอนการเรียนรู้ ML ข้อมูลเชิงลึกของ AI Google เพื่อนำมาช่วยในกระบวนการแสดงเนื้อหาวิธีที่ตรงกลุ่มเป้าหมายนั้นใช้หลักการ กระบวนการคิดใด? และมีบทบาทสำคัญต่อการศึกษาในปัจจุบันมากน้อยเพียงใด?
• ข้อ 3. เราควรศึกษาและปฏิบัติในหัวข้อใดต่อไปนี้เป็นสำคัญ เมื่อเราต้องการทำโฆษณากับ Google ADS เพื่อให้ได้โฆษณาที่ดีที่สุด 
  • 1)  "ความรู้เกี่ยวกับการใช้ภาษา การใช้คำ และวัฒธรรมการสืบสารของประเทศไทย"
  • 2)  "การเรียนรู้และเข้าใจเครื่องมือ วิธีปฏิบัติที่ดีที่สุดในใช้เครื่องมือสร้างแคมเปญ ชิ้นงาน
• ข้อ 4 จากคำถามข้อที่ 3 เราควรกำหนดการทำงานและจัดลำดับความสำคัญอย่างไร ?
• ข้อ 5. เหตุใดนักการตลาดจึงต้องเลือกใช้แพลตฟอร์ม Online ในการทำการตลาดในปัจจุบัน 
• ข้อ 6. เครื่องมือหรือผลิตภัณฑ์ใดของ Google ที่สนับสนุนนักการตลาดและธุรกิจออนไลน์และเหมาะนำมาใช้ในกระบวนการวิจัยครั้งนี้
• ข้อ 7. กรณีธุรกิจขนาดเล็กต้องการจัดทำโฆษณากับ Google Ads  นักการตลาดควรพิจารณาและจัดลำดับความสำคัญตามวัตถุประสงค์แคมเปญ

ความสำคัญของการวิจัย

จากการสำรวจพบว่า Google ได้พัฒนาอัลกอริธึม เช่น ระบบการสะกดคํา เพื่อช่วยนําเสนอผลการค้นหาที่เกี่ยวข้องและสื่อความหมายได้กว้างมากยิ่งขึ้นผ่าน Google Search ด้วยการทํางานบนอัลกอริธึมและโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงหลาย 100 รายการ อัลกอริธึมและโมเดลแต่ละตัวมีบทบาทเฉพาะด้าน และทริกเกอร์ในการติดตาม ที่ทำหน้าที่ร่วมกับชุดค่าผสม โดยการ สร้างผลลัพธ์จากการคำนวณร่วมกับวัตถุประสงค์ของแคมเปญที่มีองค์ประกอบสำคัญดังนี้ คีย์เวริ์ด ข้อความบรรทัดแรก คำอธิบาย ซึ่งเมื่อนำชิ้นงานมารวมกันจะได้โฆษณาที่มีค่าสถิติกล่าวถึงประสิทธิภาพในการนำไปใช้ แต่การสร้างผลลัพธ์จากการคำนวณจะมีความแตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับบริบท ที่ปรับเปลี่ยน ไปตามสภาพแวดล้อม วัฒนธรรม ค่านิยม ในช่วงเวลานั้นๆ ด้วยเหตุนี้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์มากที่สุด การสร้างแบบจำลองเพื่อทำเหมืองข้อมูล และนำข้อมูลมาทำการวิเคราะห์ สรุปผล พฤติกรรมผู้บริโภคที่เกิดจากการค้นหาสิ่งที่ต้องการ และปัจจัยอื่นๆ ในช่วงเวลา เพื่อได้มาซึงข้อมูลที่ช่วยในการตัดสินใจเพื่อพัฒนาแคมเปญ ปรับปรุงองค์ประกอบที่สำคัญและสร้างชิ้นงานที่มีประสิทธิภาพตรงตามวัตถุประสงค์ คล้องกับหลักการทำงานของระบบ AI ที่มีคุณสมบัติจัดอันดัผลการค้นหาในหน้าแรกของ Google Search

ด้วยคุณสมบัติของ Neural matching ช่วยให้ผลการค้นหามีความเกี่ยวข้องกับสิ่งที่ผู้ค้นหาสืบค้นมากขึ้น ผู้วิจัยจึงมีแนวคิดที่จะสร้างอัลกอริทึมที่ใช้ในการตรวจทานกระบวนการสืบค้นเพื่อผลลัพธ์ที่สามารถนำไปวิเคราะห์ตรวจสอบได้ จากสถิติและผลการรับรู้ เปรียบเทียบพฤติกรรมที่ผู้ใชงานสืบค้นและคลิกผ่านทั้งในรูปแบบโฆษณา ที่มีค่าใช้จ่าย และแบบไม่มีค่าใช้จ่าย จำแนกข้อมูลดังกล่าวเพื่อง่ายต่อการนำไปใช้ประโยชน์ ผู้วิจัยจึงได้ปรับปรุงคุณสมบัติแบบจำลองข้อมูลทำให้เว็บแอปพลิเคชันสามารถแสดงผลเนื้อหาบนหน้าการค้นหาในลำดับที่ดีที่สุดในแต่ละคีย์เวิร์ดถือเป็นปัจจัยกระทบที่เกิดขึ้นโดยตรงระหว่างผู้ใช้งานกับเนื้อหาที่มีส่วนทำให้เกิดการรับรู้ถึงผลิตภัณฑ์และบริการ กระบวนการศึกษาพฤติกรรม ความสนใจที่เกิดจากความตระหนักรู้ วัดผลที่คุณภาพของโฆษณาแบบมีค่าใช้จ่าย และไม่มีค่าใช้จ่าย

เพื่อช่วยให้สร้างข้อความที่จะดึงดูดการคลิกและสนใจจากการค้นหาแบบ Search มีงานวิจัยดังนี้

• งานวิจัยของ Google AI เกี่ยวกับการใช้ Neural matching เพื่อปรับปรุงผลการค้นหา งานวิจัยนี้พบว่าการใช้ Neural matching ช่วยให้ผลการค้นหามีความเกี่ยวข้องกับสิ่งที่ผู้ค้นหากำลังมองหามากขึ้น ซึ่งส่งผลให้ผู้ค้นหาคลิกผลการค้นหามากขึ้น

• งานวิจัยของ Stanford University เกี่ยวกับการใช้เทคนิคการค้นหาเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของการค้นหาเชิงพาณิชย์ งานวิจัยนี้พบว่าเทคนิคการค้นหาบางอย่าง เช่น การใช้คำหลักที่เกี่ยวข้องกัน จะช่วยให้ผลการค้นหามีความเกี่ยวข้องกับสิ่งที่ผู้ค้นหากำลังมองหามากขึ้น ซึ่งส่งผลให้ผู้ค้นหาคลิกผลการค้นหามากขึ้น

คำจำกัดความของข้อกำหนด

กระบวนการวิจัยและพัฒนาโซลูชั่นในครั้งนี้ ผู้วิจัยได้มีแนวคิดที่จะพัฒนาโครงสร้างแบบจำลองจากการวิเคราะห์ เชิงคาดการณ์และการทำเหมืองข้อมูล เพื่อศึกษาพฤติกรรมผู้บริโภคต่อการตระหนักรู้ถึงเนื้อหา ข้อความ โดยเน้นข้อกำหนดดังนี้

• กลุ่มเป้าหมาย ความมุ่งหวังที่จะเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายใด
• เครื่องมือการตลาดดิจิทัล รวบรวมข้อมูลพฤติกรรม ความสนใจจากผู้ใช้งาน
• วัตถุประสงค์ทางธุรกิจ ต้องการบรรลุวัตถุประสงค์ทางธุรกิจอย่างไร
• เนื้อหาและการออกแบบ การออกแบบเนื้อหาอย่างไร
• แคมเปญการตลาด ใช้แคมเปญการตลาดใดเพื่อโปรโมตอย่างไร
• ทำเหมืองข้อมูล จัดทำแบบจำลองข้อมูลตามหลัก "มนุษยศาสตร์ดิจิทัล" หรือแบบจําลองการคาดการณ์
• วิเคราะห์ประสิทธิภาพ เนื้อหาที่ดีที่สุด นำมาใช้ขั้นตอนปฏิบัติ จัดลำดับการค้นหา กำหนดงบประมาณ สนับสนุนการตลาดดิจิทัล

กระบวนการวิจัยและพัฒนาโซลูชั่นในครั้งนี้ ควรพิจารณาพระราชบัญญัติ กฎหมาย ดังนี้

• นโยบายความเป็นส่วนตัว (Privacy Policy) จัดทำคำอธิบายเกี่ยวกับ นโยบายความเป็นส่วนตัว (Privacy Policy) เป็นส่วนหนึ่งของรายการที่ต้องทำตาม พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562 (PDPA: Personal Data Protection Act) ซึ่งองค์กรต้องจัดทำเพื่อใช้ในการขอจัดเก็บข้อมูลจากเจ้าของข้อมูล นอกจากนี้ นโยบายความเป็นส่วนตัวยังช่วยสร้างความน่าเชื่อถือให้กับองค์กร ทำให้ผู้ใช้งานมีความมั่นใจว่าข้อมูลที่ยินยอมให้จัดเก็บมีความปลอดภัย และถูกนำไปใช้งานได้ตรงตามจุดประสงค์

• PDPA หมายถึง พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ซึ่งเป็นกฎหมายที่ถูกสร้างมาเพื่อป้องกันการละเมิดข้อมูลส่วนบุคคลของทุกคน รวมถึงการจัดเก็บข้อมูลและนำไปใช้โดยไม่ได้แจ้งให้ทราบ และไม่ได้รับความยินยอมจากเจ้าของข้อมูลเสียก่อน

• พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562 (Personal Data Protection Act: PDPA) คือกฎหมายใหม่ที่ออกมาเพื่อแก้ไขปัญหาการถูกล่วงละเมิดข้อมูลส่วนบุคคลที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อย ๆ ในปัจจุบัน เช่น การซื้อขายข้อมูลเบอร์โทรศัพท์และข้อมูลส่วนตัวอื่น ๆ โดยที่เจ้าของข้อมูลไม่ยินยอม ที่มักพบได้มากในรูปแบบการโทรมาโฆษณา หรือล่อลวง

• กฎหมายความคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล กฎหมายนี้ได้เริ่มบังคับใช้อย่างเต็มรูปแบบเมื่อวันที่ 1 มิ.ย. 2565 เช่น ชื่อ ที่อยู่ เบอร์โทรศัพท์ รูปถ่าย บัญชีธนาคาร อีเมล ไอดีไลน์ บัญชีผู้ใช้ของเว็บไซต์ ลายนิ้วมือ ประวัติสุขภาพ เป็นต้น ซึ่งข้อมูลเหล่านี้สามารถระบุถึงตัวเจ้าของข้อมูลนั้นได้ อาจเป็นได้ทั้งข้อมูลในรูปแบบเอกสาร กระดาษ หนังสือ หรือจัดเก็บในรูปแบบอิเล็กทรอนิกส์ก็ได้

กรอบแนวคิด

กรอบการศึกษาวิจัยในครั้งนี้เป็นการศึกษา โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อแคมเปญ Search เน้นข้อความบรรทัดแรก ปัจจัยในการเขียนข้อความออกแบบอัลกอริทึม จัดทำเหมืองข้อมูล เพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือโซลูชั่นด้านการตลาดดิจิทัล วิเคราะห์ผลที่เกิดขึ้นในการจัดทำการตลาดเนื้อหา ด้วยข้อมูลเชิงลึก เพื่อให้ได้แนวทางปรับปรุงคุณภาพชิ้นงานโฆษณา Google ADS ด้วยวิธีที่ดีที่สุด ยึดหลักการตระหนักรู้ตามวัฒนธรรมในแต่ละพื้นที่ สำหรับผู้บริโภคผ่านเว็บไซต์ มีกรอบวิจัยดังนี้

ภาพแสดงรายละเอียด แบบจำลองข้อมูล, เว็บไซต์ด้านข้อมูล (ซ้ายมือ)
กระบวนการวัดประสิทธิภาพสื่อโฆษณา (ขวา-บน), การจัดการเหมืองข้อมูล (ขวา - ล่าง)

พัฒนาเครื่องมือจากแบบจำลองข้อมูลและแบบจําลองการคาดการณ์

เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลเชิงประจักษ์และนำมากำหนดกลยุทธ์

ภาพแสดงถึงการใช้งาน เมนูเครื่องมือ google cloud ที่ช่วยในการสร้างแบบจำลองข้อมูล ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่

แบบจำลองข้อมูล

• การค้นหาข้อมูล (Data Discovery)
  แบบจำลองข้อมูลสามารถใช้เพื่อค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

• การเข้าใจข้อมูล (Data Understanding)
  แบบจำลองข้อมูลสามารถใช้เพื่อระบุความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่และแนวโน้มต่างๆ ในข้อมูลได้

• การนำเสนอข้อมูล (Data Visualization)
  แบบจำลองข้อมูลสามารถใช้เพื่อสร้างภาพข้อมูลที่ช่วยให้ผู้ใช้งานเข้าใจข้อมูลได้ง่ายขึ้น

แบบจําลองการคาดการณ์

• การทำการตลาด ใช้แบบจำลองข้อมูลเพื่อระบุกลุ่มเป้าหมายที่เหมาะสมและสร้างแคมเปญการตลาดที่มีประสิทธิภาพ
• การผลิต ใช้แบบจำลองการคาดการณ์เพื่อคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์และวางแผนการผลิตอย่างมีประสิทธิภาพ
• การเงิน ใช้แบบจำลองการคาดการณ์เพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงและโอกาสทางการลงทุน

เครื่องมือที่มีคุณสมบัติแสดงผลเนื้อหา ช่วยในการรวบรวมข้อมูล คำนวณ วิเคราะห์ และออกรายงาน

* เลือกตัวแปรที่คุณต้องการวิเคราะห์ 
* คำนวณค่า Correlation coefficient ของแต่ละตัวแปร
* สร้าง Correlation matrix

การวิเคราะห์

วัตถุประสงค์ในการวิจัย เพื่อศึกษาเครื่องมือทางการตลาดดิจิทัล จัดทําเหมืองข้อมูล รวบรวมปัจจัยที่มีผลต่อการจัดทำโฆษณาตามวัตถุประสงค์แคมเปญในพื้นที่ต่างๆ

การประยุกต์เมทริกซ์สหสัมพันธ์ ข้อมูลที่ช่วยให้ผู้ประกอบการคาดการณ์และเข้าใจผู้บริโภค

1. กำหนดเกณฑ์ตัวชี้วัดทางธุรกิจ เป็นวิธีการวัดผลเชิงปริมาณที่มุ่งเน้นไปที่เป้าหมายและวัตถุประสงค์ทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง

• วัดผลโฆษณา Google ADS ประเมินประสิทธิภาพแคมเปญต่อผลิตภัณฑ์ สรุปผลวิธีปฏิบัติที่ดีที่สุด

2. การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก

• เป็นการวัดผลเชิงคุณภาพที่มุ่งเน้นไปที่ความเข้าใจและตีความข้อมูล
• การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสามารถแบ่งออกเป็นประเภทต่างๆ
• การวิเคราะห์เชิงพรรณนา การวิเคราะห์เชิงความสัมพันธ์และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

3. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพโดยใช้การวิเคราะห์เนื้อหา

เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพที่มุ่งเน้นไปที่เนื้อหาของข้อมูล การวิเคราะห์เนื้อหาสามารถแบ่งออกเป็นประเภทต่างๆ ดังนี้

• การวิเคราะห์คำหลัก พิจารณาคำหลักที่กลุ่มเป้าหมายใช้ค้นหาข้อมูลบนเว็บไซต์และโซเชียลมีเดีย
• การวิเคราะห์เนื้อหาตามความหมาย พิจารณาความหมายของเนื้อหาที่กลุ่มเป้าหมายสร้างหรือโต้ตอบ เช่น ความคิดเห็น โพสต์ และความคิดเห็น
• การวิเคราะห์เนื้อหาตามบริบท พิจารณาบริบทของเนื้อหาที่กลุ่มเป้าหมายสร้างเหตุการณ์ โต้ตอบ เช่น ช่วงเวลา สถานที่ และอุปกรณ์
• CTR ของโฆษณาดิจิทัล, Conversion Rate โฆษณาดิจิทัล, รายได้จากโฆษณาดิจิทัลในพื้นที่เป้าหมาย
• การวิเคราะห์ Correlation matrix เพื่อระบุหัวข้อหรือประเด็นที่กลุ่มเป้าหมายสนใจ

หมายเหตุ: สามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่มีการรวบรวมและนำเข้ามาจัดเก็บ รอการเรียกใช้งาน ประมวลผลและวิเคราะห์ Correlation matrix ต่อไป