เปรียบเทียบ/เอเจนซี่การตลาด
DataGlass vs เอเจนซี่การตลาด สำหรับกำไรในตลาด
เอเจนซี่ที่ดีนำความคิดสร้างสรรค์ กำลัง และความเชี่ยวชาญ platform-native ที่ทีม in-house มักทำคนเดียวไม่ทัน ข้อจำกัดเชิงโครงสร้างคือเอเจนซี่ได้รับเงินจาก output ที่ผู้ขายเห็น — แคมเปญ ครีเอทีฟ ค่าโฆษณา — ไม่ใช่จาก contribution margin ของผู้ขาย
01/เพียงพอ
เมื่อเอเจนซี่คือการจ้างที่ถูกต้อง
สำหรับแบรนด์ ครีเอทีฟ การผลิตเนื้อหา และกำลังในการรันแคมเปญในระดับใหญ่ เอเจนซี่มักเป็นคำตอบที่สะอาดที่สุด พวกเขาทำซ้ำมากกว่าที่ทีม in-house เคยทำ
- การผลิตครีเอทีฟ: สื่อ video commerce, การจัดการ live stream, การถ่ายภาพ
- ความเชี่ยวชาญโฆษณา platform-native ข้าม Shopee, Lazada, TikTok Shop
- การจัดการวันแคมเปญในช่วง 11.11 / 12.12 / Mega Sale
- กำลัง: รันแคมเปญมากกว่าที่ทีม in-house เล็กรับไหว
02/จุดที่พัง
จุดที่โมเดลเอเจนซี่มีจุดบอด
ปัญหาเชิงโครงสร้างคือการ align แรงจูงใจ เอเจนซี่ได้รับเงินต่อแคมเปญ ต่อครีเอทีฟ หรือเป็นเปอร์เซ็นต์ของค่าสื่อ ไม่มีเมตริกใดเลยที่ตรงกับ contribution margin ของผู้ขายต่อ SKU — และนั่นคือเมตริกที่ตัดสินว่าแคมเปญทำกำไรหรือไม่
- เอเจนซี่ปกติไม่มี COGS ของผู้ขาย ดังนั้น True ROAS คำนวณเทียบ attributed revenue ไม่ใช่กำไร
- แคมเปญที่ตี ROAS target ของเอเจนซี่ยังคงสามารถขาดทุนสำหรับผู้ขายได้เมื่อใช้เศรษฐศาสตร์เต็ม
- Trade-off ข้ามแพลตฟอร์ม (push SKU นี้บน Lazada แทนที่ margin healthier) มักอยู่นอกขอบเขตของเอเจนซี่
- รอบการรายงานของเอเจนซี่คือรายสัปดาห์หรือ end-of-campaign ผู้ขายต้องการรายวัน
03/ทำไม
ทำไมโมเดลมีข้อจำกัดเหล่านี้
เอเจนซี่ทำงานบนข้อมูลฝั่งแพลตฟอร์ม — สิ่งที่พวกเขาเห็นในบัญชีโฆษณาของผู้ขาย เศรษฐศาสตร์จริงของผู้ขายอยู่นอกขอบเขตนั้น: ต้นทุนซัพพลายเออร์ ต้นทุนบรรจุภัณฑ์ ต้นทุนค่าจัดส่ง บทบาทเชิงกลยุทธ์ของแต่ละ SKU จนกว่าสิ่งเหล่านี้จะไหลเข้าสู่มุมมองเดียวกับข้อมูลโฆษณา เอเจนซี่กำลัง optimize สู่เป้าหมายที่ไม่สมบูรณ์ เอเจนซี่บางที่ลงทุนในสิ่งนี้ ส่วนใหญ่คิดเงินสำหรับงานวิเคราะห์เพิ่มเติม และงานวิเคราะห์เองคือสิ่งที่ DataGlass ทำ
04/DataGlass
DataGlass ต่างอย่างไร
DataGlass และเอเจนซี่ไม่ใช่ substitute — พวกเขาอยู่ในส่วนที่ต่างของห่วงโซ่ปฏิบัติงาน เอเจนซี่รันแคมเปญ DataGlass บอกผู้ขาย (และเมื่อเป็นประโยชน์ ก็บอกเอเจนซี่ด้วย) ว่าแคมเปญใดทำกำไรสุทธิต่อ SKU
- True ROAS ต่อ SKU ที่เอเจนซี่เห็นได้ถ้าผู้ขายเลือกแชร์ — ปิด loop ว่าจะ scale แคมเปญใด
- การเปรียบเทียบข้ามแพลตฟอร์ม: ช่องไหนแต่ละ SKU ทำกำไรมากที่สุด
- การตัดสินใจ stockout, margin และราคาที่เอเจนซี่ปกติไม่จัดการ
- Actions รายวันที่ผู้ขายลงมือได้ระหว่างประชุมรีวิวเอเจนซี่
05/คำถามที่พบบ่อย
คำถามที่พบบ่อย
อาจจะไม่ เอเจนซี่รันแคมเปญ DataGlass บอกคุณว่าแคมเปญทำกำไรหรือไม่ ร้านหลายแห่งเก็บเอเจนซี่ไว้สำหรับการ execute และใช้ DataGlass เป็น decision layer profit-aware เหนืองานของเอเจนซี่
ได้ — การเข้าถึงผู้ร่วมงานอยู่ใน roadmap จนกว่าจะถึงตอนนั้น export และรายงานสามารถแชร์ได้เพื่อให้เอเจนซี่เห็นภาพ True ROAS เดียวกับที่ผู้ขายเห็น
เอเจนซี่บางที่โมเดล COGS และเศรษฐศาสตร์เต็ม นั่นเยี่ยมมาก ความแตกต่างคือ DataGlass เป็น system of record สำหรับผู้ขาย การเปลี่ยนเอเจนซี่ ขยายไปแพลตฟอร์มใหม่ หรือรัน setup หลายเอเจนซี่ คงข้อมูลและ decision layer ไว้
เปรียบเทียบเพิ่มเติม