หลักสูตรธง · 8 สัปดาห์

Multi-Touch Attribution สำหรับทีมแบรนด์

สร้างความเข้าใจร่วมกันระหว่างมีเดีย วิเคราะห์ และผู้บริหาร ผ่าน marketing attribution analytics ที่ใช้ข้อมูลแคมเปญจริง

ทีมวางแผนแคมเปญร่วมกัน

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

  • เลือกโมเดลแอตทริบิวชันที่สอดคล้องกับวงจรซื้อของแบรนด์
  • สร้างตารางเปรียบเทียบช่องทางพร้อมขอบเขตความเชื่อมั่น
  • นำเสนอแผนจัดสรรงบรอบถัดไปโดยอิงหลักฐานจากหลายจุดสัมผัส
  • ตั้งมาตรฐาน UTM และการตรวจสอบคุณภาพข้อมูลเบื้องต้น

ราคา (ข้อมูลอ้างอิง)

฿24,900 / ผู้เรียน

ราคานี้เป็นข้อมูลประกอบการตัดสินใจ ไม่มีการชำระเงินผ่านเว็บไซต์ กรุณาติดต่อทีมงานเพื่อยืนยันที่นั่ง

โครงโมดูล

สัปดาห์ 1–2 · แผนที่เส้นทางลูกค้า

รวบรวมจุดสัมผัสที่สำคัญ แยกสัญญาณที่วัดได้กับที่ขาดหาย และกำหนดคำถามธุรกิจก่อนเลือกโมเดล

สัปดาห์ 3–4 · เปรียบเทียบ first / last / linear

รันโมเดลพื้นฐานบนชุดข้อมูลตัวอย่าง แล้วตีความว่าแต่ละโมเดล “เข้าข้าง” ช่องทางใด

สัปดาห์ 5–6 · จัดน้ำหนักช่องทางแบบมีเงื่อนไข

ออกแบบกฎน้ำหนักตามตำแหน่งในเส้นทาง ระยะเวลา และมูลค่าออเดอร์ พร้อมทดสอบความไว

สัปดาห์ 7 · รายงานที่ผู้บริหารถามต่อได้

โครงสไลด์ เมตริกส์หลัก และการอธิบายข้อจำกัดของคุกกี้โดยไม่ทำให้ทีมสับสน

สัปดาห์ 8 · เวิร์กช็อปงบรอบถัดไป

จำลองการจัดสรรงบจากผลแอตทริบิวชัน และบันทึกสมมติฐานที่ต้องติดตามหลังลงโฆษณา

ผู้สอน

ภาพผู้สอน

พิมพ์ชนก รัตนพงศ์

ที่ปรึกษาการวิเคราะห์การตลาด มีประสบการณ์ออกแบบรายงานแอตทริบิวชันให้แบรนด์ค้าปลีกและบริการในกรุงเทพฯ เน้นการแปลตัวเลขเป็นภาษาตัดสินใจงบ

คำถามที่พบบ่อย

ต้องมีคลังข้อมูลขนาดใหญ่ก่อนเรียนหรือไม่

ไม่จำเป็น หลักสูตรเริ่มจากตารางที่ส่งออกจากแพลตฟอร์มโฆษณาและ CRM ขนาดเล็กได้ แต่หากข้อมูล UTM สับสนมาก จะต้องใช้เวลาสัปดาห์แรกกับการทำความสะอาดก่อนเห็นผลโมเดล

ข้อจำกัดที่ควรรู้ก่อนสมัคร

หลักสูตรนี้ไม่ได้สอนการตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์ติดตามแบบ real-time หรือการสร้างโมเดล machine learning ภายในองค์กร หากทีมต้องการ pipeline ขั้นสูงควรมีนักข้อมูลร่วมด้วยหลังจบคอร์ส

เหมาะกับบทบาทใด

ผู้จัดการมีเดีย นักวิเคราะห์การตลาด และหัวหน้าทีม performance ที่ต้องอธิบายงบต่อผู้บริหาร

รีวิวจากรุ่นก่อน

โมดูลสัปดาห์ 5 เรื่องจัดน้ำหนักช่องทางทำให้เราลดงบ display ที่เคยดูดีใน last-click แต่แทบไม่ช่วยปิดการขาย

วิชญ์ · Performance Lead

★ ★ ★ ★ ☆ · แพลตฟอร์มรีวิวภายในบริษัท — “เนื้อหาชัด แต่คาดหวังตัวอย่าง Looker Studio มากกว่านี้เล็กน้อย”