โซลูชัน/ปรับโฆษณา
ลดค่าโฆษณา Shopee และเพิ่ม ROAS จากกำไรจริง
ระบบโฆษณาใน marketplace ถูกปรับให้เพิ่ม GMV ไม่ใช่ margin ของคุณ DataGlass คำนวณ ROAS จริงต่อแคมเปญ ติดธงค่าโฆษณาที่ไม่คุ้ม และแนะนำการขยับงบที่เพิ่มกำไรบน Shopee วันนี้ ส่วน Lazada และ TikTok Shop กำลังจะตามมา
01/ปัญหา
สิ่งที่ผู้ขายเห็น
แดชบอร์ดแสดง ROAS 4.0 และ ACOS เขียวสวย แต่บัญชีธนาคารบอกอีกอย่าง ระบบโฆษณาในตลาดเริ่มต้นด้วย keyword expansion กว้างและให้รางวัลกับ bid สูง ไม่ใช่ margin
- ROAS แพลตฟอร์มดูสุขภาพดี แต่กำไรนิ่งหรือลด
- Broad-match keyword ใช้งบโดยไม่ convert บน SKU ที่ทำกำไร
- แคมเปญที่ใช้งบสูงสุดมี true ROAS ติดลบซ่อนอยู่
- งบหมดก่อน 11 โมงในวันแคมเปญโดยไม่มี margin ให้แสดง
02/การตรวจจับ
สิ่งที่ DataGlass ตรวจจับ
DataGlass สร้างใหม่ทุกออเดอร์ที่ ad attributed ลงไปถึง SKU หักค่า COGS, ค่าธรรมเนียม, voucher และค่าจัดส่ง แล้วแสดง true ROAS ต่อ campaign, ad group, keyword และ creative
- แคมเปญที่ true ROAS ต่ำกว่า break-even หลังหักต้นทุนเต็ม
- Keyword ที่ดึง traffic แต่ convert บน SKU margin ต่ำ
- Ad group ที่ keyword expansion ของ Shopee หรือ Lazada กิน margin
- การจังหวะใช้งบรายวัน — ใช้เกินก่อนช่วงเวลาที่ทำกำไร
03/การลงมือทำ
การกระทำที่แนะนำ
คิวการเคลื่อนไหวที่เพิ่มกำไรสูงสุด แต่ละอันมีตัวเลขเบื้องหลังและนำไปใช้ได้ในคลิกเดียว
- 01
หยุด keyword ที่ขาดทุน
ระบุ broad-match keyword ที่ true ROAS ต่ำกว่า break-even แล้วหยุด
- 02
ขยับงบไปยังแคมเปญที่ทำกำไร
จัดสรรงบจากแคมเปญติดลบไปยังแคมเปญที่คาดว่ามี lift สูงสุด
- 03
ปรับ bid ให้ถึง break-even ACOS
ตั้ง bid ที่เคารพ break-even ACOS ของ SKU mix ไม่ใช่ target ที่แพลตฟอร์มแนะนำ
- 04
จัดโครงสร้าง expansion ใหม่
ตึงระดับ match type และ negative keyword list ในที่ที่ expansion เป็นต้นเหตุของ waste
04/แพลตฟอร์ม
พร้อมใช้บนแพลตฟอร์ม
05/อภิธานศัพท์
อภิธานศัพท์ที่เกี่ยวข้อง
ฐานรากงานวิจัย
งานวิจัยภายในของ DataGlass ที่เป็นฐานของคำแนะนำในโซลูชันนี้
Working paper · พฤษภาคม 2026
จาก Gut Feel สู่ Posterior Inference: งานวิจัยระบบ DataGlass สำหรับจัดสรรงบโฆษณาอีคอมเมิร์ซ
บทความเชิงเทคนิคของระบบ DataGlass สำหรับจัดสรรงบโฆษณารายวันบน marketplace อธิบายเหตุผลเชิงวิเคราะห์ที่ rolling-mean heuristic ล้มเหลว methodology แบบ Bayesian + bandits-with-knapsacks และผล empirical portfolio-profit lift 18-24%
อ่านรายงาน
Working paper · พฤษภาคม 2026
Prediction และ Risk Optimization ภายใต้ความไม่แน่นอน: Meta-review ข้ามโดเมนใน finance, operations, causal inference และ e-commerce decision intelligence
Meta-review แบบมีโครงสร้างจาก 213 primary works และ 254 references ที่ชี้ว่าระบบตัดสินใจใน finance, operations, insurance, energy, healthcare, causal inference และ e-commerce ใช้ four primitives ร่วมกัน: probabilistic model ที่ calibrate แล้ว, risk-aware objective, operational constraint set และ principled exploration พร้อม 11 worked cases ที่เชื่อมกลับมาที่ระบบ marketplace ad-budget ของ DataGlass
อ่านรายงาน
รายงานวิจัย · พฤษภาคม 2026
Decision Intelligence สำหรับอีคอมเมิร์ซ: ผู้ค้าปลีก optimize pricing, forecasting, inventory, promotions และ personalization อย่างไร
สำรวจเชิงเทคนิคเรื่อง pricing, forecasting, inventory, promotions และ personalization ครอบคลุมเทคนิคที่ retailer รายใหญ่ใช้ variant ที่สำคัญ และวิธี deploy ให้ใช้งานจริง
อ่านรายงาน
04/คำถามที่พบบ่อย
คำถามที่พบบ่อย
แดชบอร์ดแพลตฟอร์มแสดง attributed revenue DataGlass แสดงกำไรหลังหักค่าธรรมเนียม COGS, voucher และค่าจัดส่ง — ตัวเลขจริงที่ตัดสินว่าแคมเปญคุ้มไหม
DataGlass แสดงคำแนะนำ bid และติดธงรายการที่ขาดทุน คุณตัดสินใจ deploy เอง Auto-bid loop อยู่ใน roadmap และจะเป็น opt-in
การปรับ bid ที่อิง profit จะตั้งเป้าแคมเปญที่ขาดทุน ไม่ใช่แคมเปญที่ขับ ranking organic DataGlass แสดง trade-off ชัดเจนเพื่อให้ตัดสินใจอย่างมีข้อมูล