โฆษณา
Shopee Ads Help Center นิยาม metric นี้ในบรรทัดเดียว ROAS คือ "ยอดขายที่ ads ทำได้ หารด้วยค่าโฆษณา" Lazada และ TikTok Shop ก็รายงานแบบเดียวกัน สะอาดในเชิงคณิตศาสตร์ แต่หลอกทิศทางในทางปฏิบัติ เพราะทุกคำในคำว่า "ยอดขายที่ ads ทำได้" คือ gross เป็นตัวเลขก่อนหักต้นทุน และยังนับ order ที่ถูกส่งคืนหรือยกเลิกไปแล้ว ตัวเลขบน dashboard จึงเป็นอัตราส่วนยอดขายที่ใส่ชุดกำไรไว้
ROAS 5 ไม่ได้แปลว่าคุณได้กำไร 5 บาท แต่แปลว่ามียอดขาย 5 บาทที่ถูก attribute ก่อนหักต้นทุนแม้แต่บาทเดียว
บทความนี้บอกว่า platform ROAS กับกำไรจริงห่างกันมากพอที่จะทำให้การ optimize ตามตัวเลขบน dashboard กลายเป็นวิธีที่ผู้ขายมีวินัยขาดทุนแบบไม่รู้ตัว True ROAS คือยอดขายที่ ads ทำได้ หลังหัก marketplace fee, voucher, ส่วนค่าส่ง และ COGS และหักการส่งคืนและยกเลิกที่แพลตฟอร์มนับรวมไว้แล้ว เป็นเวอร์ชันเดียวที่บอกได้ว่า ads ทำกำไรจริงไหม สิ่งที่จะหักล้าง argument นี้คือ ถ้า platform ROAS กับ True ROAS ต่างกันแค่ไม่กี่เปอร์เซ็นต์ การแยกสองอย่างนี้ก็เป็นเรื่องจุกจิก แต่ในบัญชีที่เรา model มันต่างกันราว 3–4 เท่าเป็นประจำ
ตัวเลขของแพลตฟอร์มไม่รวมอะไรบ้าง
อ่านนิยามอีกครั้ง ยอดขาย ที่ถูก attribute แบบ gross ต้นทุนผันแปรก้อนใหญ่สี่ก้อนไม่เคยเข้า numerator เลย ได้แก่ commission และ transaction fee (Shopee non-Mall 1–6%, Mall 3–12% ตาม Help Center), seller-funded voucher, ส่วนค่าส่งที่ผู้ขายร่วมจ่าย และต้นทุนสินค้าเอง บน TikTok Shop ยังมี affiliate commission สูงถึงราว 20% ตาม Seller University เป็นก้อนที่ห้าที่ dashboard ROAS ไม่นับ หักออกแล้วแคมเปญที่รายงาน 5.0 มักเหลือ true terms แค่ราว 1.3 คือเกือบ break-even หรือต่ำกว่า นี่คือด้านกลับของ ACoS ที่ดูดี ทั้งสอง metric หลอกเราเพราะคำนวณจากยอดขาย gross ไม่ใช่ contribution margin
ยังมีการบิดเบือนเงียบ ๆ อีกอย่างที่แม้แต่คู่มือ "คำนวณ true ROAS" ที่ละเอียดก็มักพลาด ยอดขายใน numerator รวม order ที่ถูกส่งคืนหรือยกเลิกไปแล้ว marketplace attribute ยอดขายตอนสั่งซื้อ ส่วนการคืนมาเกิดทีหลังหลายวัน และไม่ถูกดึงย้อนออกจาก ROAS ที่เราเห็นไปแล้ว dashboard จึงให้เครดิต ads สำหรับยอดขายที่ไม่เคย settle จริง ใน category ที่อัตราคืนสูง เช่น แฟชั่น รองเท้า หรืออะไรที่ขึ้นกับไซซ์ แค่จุดนี้จุดเดียวก็ทำให้ ROAS ที่รายงานสูงเกินจริงเป็นเลขสองหลักก่อนคิดต้นทุนใด ๆ ด้วยซ้ำ
ทำไมมันทำให้เราเทงบผิดแคมเปญ
ความเสียหายไม่ใช่แค่ตัวเลขสูงเกินไป แต่คือความคลาดเคลื่อนไม่เท่ากันในแต่ละแคมเปญ แคมเปญที่ขาย SKU COGS 50% voucher สูง และคืนบ่อย จะ overstate มากกว่าแคมเปญที่ขาย SKU COGS 25% ไม่มี voucher และคืนน้อย จัดอันดับแคมเปญด้วย platform ROAS จึงเท่ากับจัดอันดับว่าแคมเปญไหนโกหกมากกว่ากัน ไม่ใช่ว่าแคมเปญไหนทำเงินได้มากกว่า แล้ว Target ROAS bidding อัตโนมัติก็เทงบไปที่แคมเปญที่ overstate มากที่สุด ad waste จึงทบต้น เพราะเป้าหมายของการ optimize คือตัวเลขที่ปลอมเกินจริง
Platform ROAS = ยอดขายที่ attribute / ค่าโฆษณา = THB 100,000 / THB 20,000 = 5.0 <- ตัวเลขที่ dashboard โชว์
หัก cost stack ที่ numerator ไม่เคยเห็น:
- COGS (50%) -THB 50,000
- commission + fee (~10%) -THB 10,000
- seller-funded voucher (5%) -THB 5,000
- ส่วนค่าส่ง (~3%) -THB 3,000
Contribution ก่อน ads = THB 32,000
True ROAS = THB 32,000 / THB 20,000 = 1.6
จากนั้น: ~8% ของ order ที่ attribute ถูกส่งคืนหรือยกเลิก - ซึ่งถูกนับรวมใน 5.0 ไปแล้ว
True ROAS หลังปรับ ~= 1.3 <- ตัวเลขที่เข้าบัญชีจริง| รายการ (% ของยอดขายที่ attribute) | Shopee | Lazada | TikTok Shop |
|---|---|---|---|
| COGS | 50% | 50% | 50% |
| Commission + transaction fee | ~10% | ~10% | ~8% |
| Seller-funded voucher | ~5% | ~5% | ~5% |
| ส่วนค่าส่ง / program cost-share | ~3% | ~3% | ~3% |
| Affiliate commission | — | — | ~12% |
| การส่งคืน + ยกเลิก (ถูกนับใน numerator) | ~8% | ~8% | ~12% |
| Platform ROAS (dashboard) | 5.0 | 5.0 | 5.0 |
| True ROAS (หลังหักข้างบน) | ~1.4 | ~1.4 | ~0.9 |
% ต้นทุนเป็นตัวเลข illustrative บนแคมเปญทั่วไปที่ ROAS รายงาน 5.0 ตัวเลข dashboard เดียวกันเหลือ ~1.4 บน Shopee และ Lazada แต่ตกต่ำกว่า 1.0 บน TikTok Shop เพราะ affiliate commission และอัตราคืนที่สูงกว่ากิน contribution ที่ numerator แกล้งทำเป็นว่าเป็นกำไร metric เหมือนกันทุกแพลตฟอร์ม แต่สิ่งที่มันซ่อนไว้ไม่เหมือนกัน
อ่าน True ROAS แทนยังไง
วิธีแก้คือคำนวณราย SKU ยอดขายที่ attribute ลบ variable cost stack ทั้งก้อน ลบการส่งคืน/ยกเลิก แล้วหารด้วยค่าโฆษณา จากนั้นเทียบกับ break-even ROAS ของ SKU ตัวนั้น ไม่ใช่ target ก้อนเดียวทั้งบัญชี คณิตศาสตร์ไม่ยาก ส่วนที่ยากคือ data plumbing ต้อง reconstruct fee, voucher, COGS และ order ที่ settle เทียบกับที่ถูกคืน ต่อบรรทัด ในเชิงปฏิบัติ นี่คือสิ่งที่ DataGlass คำนวณ ทุกแคมเปญถูกจัดอันดับเทียบ break-even ของ SKU ตัวเองด้วย True ROAS โดยหักการคืนออกแล้ว การตัดสินใจเรื่องงบจึงวิ่งตามกำไร ไม่ใช่ตามชุดที่สวมไว้ บทความ methodology คู่กัน วิธีคำนวณ true Shopee ROAS ลงสูตรราย SKU แบบเต็ม
จัดอันดับแคมเปญด้วย platform ROAS คือจัดอันดับว่าตัวไหน overstate มากกว่ากัน ไม่ใช่ตัวไหนทำเงินได้มากกว่า
ข้อจำกัด และจุดที่ argument นี้ใช้ไม่ได้
- ช่องว่าง 3–4 เท่าไม่ได้เป็นแบบนี้ทุกกรณี SKU ที่ COGS ต่ำ ไม่มี voucher และคืนน้อย ช่องว่างจะเล็ก platform ROAS ใช้แทนได้ดีและไม่คุ้มที่จะ reconstruct เพิ่ม
- True ROAS ต้องใช้ข้อมูล order ที่ settle แล้ว ไม่ใช่แค่ order ที่ถูก attribute ถ้าระบบรายงานแยก order ที่ถูกส่งคืนและยกเลิกออกจาก order ที่สำเร็จไม่ได้ การปรับเรื่องการคืนก็เป็นแค่การประมาณ ไม่ใช่การวัดจริง
- ต่ำกว่า ~THB 200,000 ต่อเดือน การตั้ง break-even target แบบ flat แบบ conservative พร้อม voucher cap มักคุ้มกว่าการ reconstruct ราย SKU เมื่อคิดรวม effort
Methodology
Public-data citations มาจาก Shopee Ads Help Center (นิยาม ROAS, Target ROAS bidding), Shopee general Help Center (commission, transaction fee, Shop Voucher, Free Shipping Program), Lazada Sponsored Solutions portal, เอกสาร affiliate commission ของ TikTok Shop Seller University และ commentary e-Conomy SEA 2025 ของ Bain เรื่อง retail-media inflation รูปแบบ illustrative 5.0→1.3 และช่องว่าง 3–4 เท่า aggregate จากบัญชี Shopee, Lazada และ TikTok Shop ในไทย ช่วง monthly revenue THB 200K–50M ที่เรา model โดยตรง โดย reconstruct cost stack จาก order-line data ไม่ใช่ population claim ของผู้ขายทั้งหมด worked example เป็น illustrative composite ไม่ใช่การเงินของร้านใดร้านหนึ่ง