ทำไม KPIs ของเว็บไซต์และแอปพลิเคชั่นถึงต้องต่างกัน

เคยสงสัยไหมว่าการที่เราจะมีแอปฯเพิ่มขึ้นมา เราสามารถวัดผลความสำเร็จของแอปฯ ด้วย KPI เดียวกันกับเว็บไซต์ได้ไหม ? คำตอบแบบเร็วๆเลยก็คือ “ไม่ได้” ครับ เหตุผลก็เพราะว่าผู้ใช้งานมีจุดประสงค์ในการใช้เว็บและแอปฯต่างกัน ทำให้การวิเคราะห์ของเราจะต้องโฟกัสไปในจุดที่ต่างกัน เช่น

• การติดตามพฤติกรรมของผู้ใช้งาน จากในเว็บไซต์ เราวัดผลที่ “Page Views” พอย้ายมาเป็นแอปพลิเคชั่น เราจะวัดผลด้วย “Screen Views”
• ในการระบุตัวตนของผู้ใช้งาน จากในเว็บไซต์ เราจะใช้ Cookies แต่ในแอปฯ เราจะใช้ “User ID” 

ทีนี้เราจะมาดู KPI หลักๆที่จะมาใช้วัดผลของแอปพลิเคชั่นกัน

KPI ในการวัดผลรายได้จากแอปพลิเคชั่น (Acquisition and Revenue)

การมีผู้ใช้งานแอปเพิ่มขึ้น ก็หมายความว่ารายได้ที่เกิดขึ้นกับแอปเพิ่มขึ้นไปด้วย การวัดผลส่วนนี้ให้แม่นยำถือเป็นเรื่องสำคัญ สิ่งที่เราจะต้องวัดผลให้ได้ก็คือ

Cost Per Install (CPI)

Cost Per Install (CPI) คือการวัดผลว่า “คุณต้องใช้เงินเท่าไหร่เพื่อดึงให้คนเข้ามาดาวน์โหลดแอปฯ” ซึ่งจะใช้วัดผล Paid Install โดยตรง และจะช่วยให้คุณเห็นว่าแคมเปญไหน หรือ Ads ตัวไหนที่ทำให้เกิดยอดดาวน์โหลดเยอะที่สุด เพื่อจะได้จัดสรรงบประมาณเพิ่ม และในทางกลับกันคุณจะได้หยุดใช้จ่ายในแคมเปญหรือ Ads ที่ไม่ทำให้เกิดยอดดาวน์โหลดด้วย

วิธีการคำนวน Cost Per Install (CPI)

• [ค่าใช้จ่ายทั้งหมด / จำนวนดาวน์โหลด]

Return On Ads Spend (ROAS)

Return On Ads Spend (ROAS) คือการประเมินรายได้ที่เกิดขึ้นจากการใช้จ่ายค่าโฆษณา 1 บาท ถ้า ROAS ต่ำ นั่นหมายความว่าแคมเปญของคุณไม่ได้มีผลลัพธ์ที่ดีเท่าไหร่เมื่อเทียบกับงบประมาณที่ได้ลงทุนไป แต่ถ้า ROAS นยิ่งสูงมากเท่าไหร่ นั่นหมายความว่าคุณลงทุนในโฆษณาที่สมารถสร้างรายได้ให้กับแอปฯแล้ว

วิธีการคำนวน Return On Ads Spend (ROAS)

• [รายได้ที่เกิดขึ้นจากการโฆษณา / ค่าใช้จ่ายในการโฆษณา]

Purchase frequency (PF)

Purchase frequency (PF) คือความถี่ในการใช้จ่าย ณ ช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง

อย่างที่เรารู้กันดีว่าลูกค้าเก่ามีแนวโน้มจะจ่ายมากกว่าลูกค้าใหม่ถึง 67% (จากรายงานของ Manta และ BIA/Kelsey) การที่เรารู้ว่าลูกค้าแต่ละคนทีความถี่ในการใช้จ่ายบนแอปฯของเรามากเท่าไหร่จะช่วยให้เราประสบความสำเร็จในการวางกลยุทธ์ที่จะเปลี่ยนลูกค้าใหม่มาเป็นลูกค้าประจำได้ จากการทำ Lookalike Targeting 

วิธีการคำนวน Purchase frequency (PF)

• จำนวนคร้ังที่ใช้จ่ายในช่วงเวลาหนึ่ง / จำนวนผู้ใช้งานในช่วงเวลาหนึ่ง

Organic Conversion Rate (OCR)

Organic Conversion Rate (OCR) คือจำนวน Conversion ที่เกิดขึ้นโดยไม่มีการยิงแอด หรือทำการโฆษณาบนออฟไลน์ ซึ่งจะรวมถึง Conversion ที่เกิดจาก Organic search, Influencer Marketing, การบอกต่อหรือป้ายยากันใน Social Media โพสต่างๆ และการที่แอปเราขึ้นอยู่ในลิสต์ “Related apps” ใน Appstore หรือ Playstore 

การที่เราทราบตัวเลข Organic conversion rate นี้จะช่วยระบุได้ว่าควรจะต้องปรับปรุงหรือพัฒนาส่วนไหนของ Organic Funnel

วิธีการคำนวน Organic Conversion Rate (OCR)

• จำนวน Conversion ทั้งหมดที่เกิดขึ้น – จำนวน Paid  Conversion 

Customer Lifetime Value (CLTV / LTV)

Customer Lifetime Value (CLTV / LTV) มูลค่าที่ลูกค้าแต่ละรายใช้จ่ายไปกับสินค้าหรือบริการของธุรกิจนั้นๆ ตั้งแต่เริ่มเป็นลูกค้าจนถึงวันที่เลิกเป็นลูกค้า 

วิธีการคำนวณ Customer Lifetime Value

• ข้อมูลการสั่งซื้อต่อเดือน x อายุเฉลี่ยของการเป็นลูกค้า

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Customer lifetime Value

KPI ในการวัดผล Engagement จากแอปพลิเคชั่น

KPI ที่เราจะใช้วัดผลสำหรับแคมเปญที่เพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้งานในแอปฯ ไม่ว่าจะเป็นวิธีการที่ผู้คนเข้ามามีปฏิสัมพันธ์กับแอปฯ, ระยะเวลาที่อยู่ในแอปฯ, ส่วนไหนของแอปที่ทำให้ผู้ใช้งานออกจากแอปฯไป

และเราก็รู้กันดีอยู่แล้วว่าค่าใช่จ่ายที่จะทำให้ลูกค้าเก่าตัดสินใจซื้อสินค้าหรือบริการของเราซ้ำนั้น จะถูกกว่าค่าใช้จ่ายที่เราจะไปหาลูกค้าใหม่ (Acquire New User) เพราะอย่างนี้แล้วการวัดผลและพัฒนาในส่วนของ Users’ engagement ถือเป็นเรื่องจำเป็นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

KPIs พื้นฐานที่ควรจะต้องวัดผลให้ได้คือ

• Average number of session per user
• Uninstall rate
• Average session length
• Number of daily active users

และนอกจากนี้แล้วเรายังจะต้องวัดผลให้ลึกลงไปอีก ได้แก่

Monthly Active Users (MAUs)

Monthly Active Users (MAUs) คือจำนวนคนที่เข้ามาใช้งานแอปพลิเคชั่นในระยะเวลา 30 วัน ซึ่งจพนวนผู้ใช้งานที่เพิ่มขึ้นหรือลดลงนี้จะช่วยให้เราสามารถระบุได้ว่า Customer Retention Program ไหนที่มีประสิทธิภาพดี โดยกำหนดเกณฑ์ว่ากิจกรรมใดที่เกิดขึ้นแล้วเราจะนับว่า User คนนั้นๆ Active อยู่ เช่น 

• เปิดแอปฯอย่างน้อย 1 ครั้ง ในเดือนนี้
• มีการ log in
• ใช้งานอย่างน้อย 1 Feature

วิธีการคำนวน Monthly Active Users (MAUs)

• จำนวนผู้ใช้งานที่เข้าเกณฑ์ที่เรากำหนดตลอดระยะเวลา 1 เดือน

Daily active users (DAU)

Daily active users (DAU) คือจำนวนคนที่เข้ามาใช้งานแอปพลิเคชั่นใน 1 วัน ตามเกณฑ์ที่เรากำหนด (เหมือนกันกับ MAUs แต่นับแค่ user ในวันนั้นๆ) 

วิธีการคำนวณ Daily Active User

• จำนวนผู้ใช้งานที่เข้าเกณฑ์ที่เรากำหนดใน 1 วัน

Retention rate

Retention rate คือ ร้อยละของผู้ใช้งานที่อยู่กับเราในช่วงเวลาที่กำหนด (อาจจะกำหนดเป็นเดือน หรือไตรมาส) สำหรับแอปพลิเคชั่นนั้น Retention หมายถึงการที่แอปฯสามารทำให้ผู้ใช้งานยังคงใช้งานแอปต่อไปเรื่อยๆ ซึ่งการที่จำนวนผู้ใช้งานสูงขึ้น (High Retention Rate) ก็จะส่งผลให้ Customer Lifetime Value สูงขึ้นไปด้วย สิ่งที่คุณจะต้องรู้เพื่อคำนวน Retention Rate คือ ผู้ใช้งานเลิกใช้แอปฯของคุณตอนไหน และอะไรที่ทำให้เค้าเลิกใช้แอปฯนั้นๆ

วิธีการคำนวณ Retention Rate

• จำนวนผู้ใช้งานทั้งหมดที่ใช้งานแอปฯในช่วงเวลาที่กำหนด / จำนวนผู้ใช้งานที่ใช้แอปเป็นครั้งแรกหลังจากติดตั้งแอปฯในช่วงเวลาที่กำหนด

Uninstall Rate

Uninstall Rate คือ ร้อยละของผู้ใช้งานที่ลบแอปฯ หรือถอนการติดตั้งแอปฯ ในระยะเวลาที่กำหนด ซึ่งสาเหตุของการลบแอปฯก็มีหลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น คอนเทนต์ในแอปฯ ของคุณน้อยเกินไป แอปฯไม่มีการอัปเดทข้อมูล ฯลฯ

วิธีการคำนวณ Uninstall Rate

• จำนวนผู้ใช้งานที่ลบแอปฯ / จำนวนดาวน์โหลด [คำนวนจากระยะเวลาเดียวกัน]

สรุป

เป้าหมายของนักการตลาดที่ทำแคมเปญต่างๆไม่ว่าจะเป็นเพื่อเพิ่ม User Engagement, ลดจำนวนคนที่มีแนวโน้มจะเลิกใช้งานแอปฯ, เพิ่ม ROAS สิ่งที่นักการตลาดทุกคนต้องการเหมือนกันคือ Metrics ที่สามารถใช้วัดผลได้จริง ซึ่งวันนี้ Predictive ได้เสนอ Metrics ที่สามารถใช้วัดผลได้ทั้งในมุมของ Acquiction and Revenue และ Engagement ด้วย KPIs ที่ต่างกันออกไปแต่ก่อนที่ทุกคนจะนำไปใช้ อย่าลืมปรับให้เหมาะสมกับจุดประสงค์และเป้าหมายของแอปฯตัวเองด้วยนะครับ เพราะแต่ละธุรกิจมีจุดประสงค์และเป้าหมายที่ไม่เหมือนกัน 

หากใครอยากให้เราช่วยตั้ง KPIs ให้กับแอปฯ​หรือติดตั้ง Tagging เพื่อติดตามพฤติกรรมต่างๆที่เกิดขึ้นบนเว็บไซต์ เพื่อนำไปวัดผลตาม KPIs ก็สามารถติดต่อ Predictive ได้เลยนะครับ เรายินดีให้คำปรึกษาเบื้องต้นโดยไม่มีค่าใช้จ่าย