Data

Harmonization แบบไหน จะช่วยเราใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในคอนเทนต์ที่ผ่านมา เราได้พูดคุยกันภายใต้หัวข้อ “เก็บ Data ยังไง ให้ทั้งบริษัทสามารถนำไปใช้ได้จริง” ที่ได้เล่าถึงการเก็บข้อมูลในเชิง Collection ไปแล้ว วันนี้เราจะมาพูดถึงขั้นตอนถัดไปนั่นคือ การจัดเก็บในความหมาย Harmonization หลังจากที่มีการเก็บข้อมูลแล้ว อีกมุมที่สำคัญมากๆต่อจากนี้คือ Harmonization ซึ่งหลักๆแล้ว จะเกี่ยวกับการจัดเก็บ (Storing) ข้อมูล และขั้นตอนการดึงข้อมูลให้สามารถเข้าถึงและ นำข้อมูลมาใช้ได้อย่างรวดเร็วและมีความแม่นยำ ก่อนที่เราจะเข้าสู่เนื้อหาในวันนี้ เราอยากให้ทุกคนได้รู้จักคำศัพท์ 2 คำนี้ก่อน Data Collection เก็บข้อมูล : ข้อมูลมีมากมายหลายรูปแบบ ขึ้นอยู่กับว่าเราจะเก็บอะไร เช่น ในข้อมูลลูกค้า มีทั้งอายุ เพศ รายได้ พฤติกรรม ฯลฯ เราจะเลือกเก็บ(Collect) อะไรดีนะ ที่ทำให้เราไม่ สิ้นเปลืองทรัพยากร และข้อมูลทั้งหมดที่เราเก็บ จะถูกนำมาใช้อย่างมีประสิทธิภาพ Harmonization จัดเก็บข้อมูลที่ถูกรวบรวมมาแล้ว จากขั้นตอน Data Collection เลเวลของการจัดเก็บข้อมูล การจัดเก็บข้อมูลแยกแบบ Silo Storage เช่น การเก็บข้อมูลลูกค้าแบบ …

Harmonization แบบไหน จะช่วยเราใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ Read More »

Google Analytics จะช่วย Digital Marketer ในการวัดผลแคมเปญอย่างไรได้บ้าง

Data / By Nalyn and

คอนเทนต์วันนี้ เราจะมาพูดถึงประเด็นที่ว่า Google Analytics (GA4) สามารถช่วยให้ Digital Marketer วัดผลแคมเปญต่างๆที่ลงไปใน Social Media อย่างไรบ้าง โดยดูจาก ช่องทาง และ แคมเปญที่มีผลกับธุรกิจมากที่สุด แนะนำให้อ่านเรื่อง แพลนการทำ UTM อย่างมีประสิทธิภาพ: UTM Guideline วัดผลการตลาดออนไลน์ ครบ จบ ในที่เดียว Report พื้นฐานที่มีอยู่ใน Google Analytics 4 Report ต่างๆใน GA4 (Google Analytics 4) กับ GAUA (Google Analytics Universal Analytics) จะแตกต่างกันเล็กน้อยเมื่อนำมาเทียบกัน แต่บน GA4 (Google Analytics 4) ยังมี Feature ใหม่ๆที่จะบอกได้ว่า Social Media Marketing …

Google Analytics จะช่วย Digital Marketer ในการวัดผลแคมเปญอย่างไรได้บ้าง Read More »

Predictive Audiences: เจาะกลุ่มเป้าหมายแบบอัตโนมัติใน Google Analytics 4

Data / By Goragot Faosub

Predictive Audiences (กลุ่มเป้าหมายตามการคาดการณ์) เป็นอีกหนึ่งฟีเจอร์ใหม่ของ Google Analytics 4 ที่น่าจับตามองเป็นอย่างมาก เนื่องจาก Google สามารถสร้างกลุ่มเป้าหมายขึ้นมาอัตโนมัติจากข้อมูลพฤติกรรมของผู้ใช้งาน เช่น กลุ่มเป้าหมายที่น่าจะกลับมาซื้อของซ้ำ หรือ กลุ่มเป้าหมายที่น่าจะซื้อของครั้งแรก บนเว็บไซต์ หรือแอปพลิเคชันประเภท E-Commerce โดยนำ Artificial Intelligence (ปัญญาประดิษฐ์) เข้ามาประมวลผลข้อมูลเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมการซื้อของผู้ใช้งานล่วงหน้า 1 ถึง 4 สัปดาห์ ซึ่งฟีเจอร์ตัวใหม่นี้สามารถเป็นตัวบ่งชี้ทางลัดในการลดค่าใช้จ่ายค่าแคมเปญโฆษณาให้ถูกลงกว่าเดิม เนื่องจากเราสามารถเลือกทำแคมเปญเฉพาะกับกลุ่มเป้าหมายที่มีศักยภาพจะเกิด Conversion ได้ ไม่จำเป็นต้องทำแคมเปญแบบ Mass Market เพื่อเข้าถึงทุกคน เพราะการเจาะกลุ่มเป้าหมายที่ถูกต้อง จะช่วยให้เราได้อัตรา Conversion หรือ Return on Investment (ผลตอบแทนจากการลงทุน) ที่สูงมากขึ้น ในบทความนี้เราจะมาดูกันว่าฟีเจอร์ Predictive Audiences จะเข้ามาช่วยสร้างกำไรให้กับธุรกิจได้อย่างไร และยังมีข้อจำกัดอะไรบ้างที่ทำให้เรายังต้องอาศัยการสร้างโมเดลวิเคราะห์แบบ จำเพาะ โดยใช้ Data Scientist (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล) เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ตอบโจทย์ธุรกิจแบบ …

Predictive Audiences: เจาะกลุ่มเป้าหมายแบบอัตโนมัติใน Google Analytics 4 Read More »

Google Analytics 4 จะช่วยอะไรบ้าง ควรติดตั้งตอนไหน ?

Data / By Nalyn and Chanokchon

วันนี้คุณติดตั้ง Google Analytics 4 แล้วหรือยัง? เราอยากให้ทุกคนเห็นถึงความสำคัญของการติดตั้ง Google Analytics ที่จะมีบทบาทมากขึ้นเนื่องจากเรากำลังก้าวเข้าสู่โลกแห่งอนาคตเข้าไปทุกวัน แต่ถ้าคุณยังไม่เห็นภาพที่ชัดเจนเกี่ยวกับความสำคัญของ Google Analytics วันนี้เราขอเล่าถึงประโยชน์หลักๆ 11 ข้อ ของ GA4 ที่คุณควรรู้ก่อนตัดสินใจเลือกจะไม่ใช้ 1. ช่วยในการเข้าถึงข้อมูลที่ไม่ได้เก็บตัวอย่าง (Unsampled Data) ด้วย Universal Analytics (UA) จำนวนข้อมูลที่รวบรวมได้จะจำกัด Hit ต่อเดือนไว้ที่ 10 ล้านครั้งต่อ 1 Property และการสุ่มตัวอย่างจำนวนมากเกิดขึ้นเมื่อประมวลผลข้อมูล แต่ข้อดีอย่างหนึ่งของ Google Analytics 4 ก็คือไม่มีการสุ่มตัวอย่างในรายงานมาตรฐาน GA4 อีกต่อไป นอกจากนี้ยังไม่มีการจำกัดปริมาณข้อมูลที่คุณสามารถรวบรวมได้ การเข้าถึงข้อมูลที่ไม่ได้เก็บตัวอย่างนั้นมีความสำคัญ เนื่องจากช่วยให้คุณตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลที่เชื่อถือได้ 2. ช่วยกำหนดกลุ่มที่ตรงเป้าหมายมากขึ้นสำหรับแคมเปญการตลาด Audiences ใน GA4 ช่วยให้กลุ่มเป้าหมายที่ตรงตามต้องการมากขึ้นเพื่อใช้ในแคมเปญการตลาด ปัจจุบันคุณสามารถสร้างกลุ่มตามเหตุการณ์ได้ ซึ่งไม่ใช่ตัวเลือกใน UA และเป็นเรื่องที่ควรรู้ว่า Published …

Google Analytics 4 จะช่วยอะไรบ้าง ควรติดตั้งตอนไหน ? Read More »

เก็บ Data ยังไง ให้ทั้งบริษัทสามารถนำไปใช้ได้จริง

Data, Data / By , and

จากคอนเทนต์ ธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ใช้ Customer Data ทำอะไรบ้าง หลังจากเราตั้งเป้าหมายสำหรับการใช้ Customer Data ให้กับธุรกิจของเราแล้ว ต่อไปคือการวิเคราะห์ข้อมูล (Customer Data Analytics) ซึ่งจะมีทั้งหมด 5 ขั้นตอน Collection Harmonization Segmentation & Analytics Activation Loyalty รากฐานที่แข็งแรงของการวิเคราะห์ข้อมูล (Customer Data Analytics) คือการเก็บข้อมูล (Data Collection) หากเรามีการเก็บข้อมูลที่ดี จะช่วยให้เราก้าวสู่ขั้นตอนถัดไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ มั่นคง มีทิศทาง และที่สำคัญคือ เราจะสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้เยอะขึ้นแถมยังนำไปใช้ได้อีกด้วย Customer Data ส่วนไหนบ้างที่ควรเก็บ ข้อมูลที่เราเก็บมานั้น จะมี 2 ประเภท ได้แก่ First Party Data : ข้อมูลที่เราเก็บมาเองไม่ว่าจะเป็นช่องทาง Online หรือ Offline และเราเป็นเจ้าของเองด้วย เช่น …

เก็บ Data ยังไง ให้ทั้งบริษัทสามารถนำไปใช้ได้จริง Read More »

ธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ใช้ Customer Data ทำอะไรบ้าง

Data, Data, Digital Transformation, Digital Transformation, Marketing, Marketing / By Nalyn, and

Data Driven company หรือ ธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล คือ บริษัทหรือธุรกิจใดๆที่ใช้ข้อมูลที่มีมาสร้างประโยชน์เพื่อให้ธุรกิจเติบโตอย่างยั่งยืน ซึ่งข้อมูลที่มีหลากหลายรูปแบบให้แต่ละธุรกิจเลือกใช้ ไม่ว่าจะเป็น ข้อมูลทางการเงิน (Fiancial Data) ข้อมูลพันกงาน (Employee Data) หรือ ข้อมูลลูกค้า (Customer Data) ข้อมูลทั้งหมดนี้สามารถช่วยในเรื่องของการแข่งขัน ทั้งสร้างการเติบโตให้กับธุรกิจ หรือช่วยในการตัดสินใจได้ หากธุรกิจมีการใช้ข้อมูลทั้งหมดนี้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดได้ บริษัทนั้นจะเป็นผู้นำตลาด จากข้อมูลมากมายในทุกวันนี้ เราเชื่อว่าข้อมูลที่สำคัญที่สุด และเป็นรากฐานที่แข็งแรงให้กับธุรกิจได้คือ ข้อมูลลูกค้า (Customer Data) เพราะการดำเนินกิจการนั้นมีเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า หากธุรกิจใดสามารถเก็บข้อมูลลูค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพในเวลาอันรวดเร็ว และนำมาใช้งานในแทบจะทันที จะมีความได้เปรียบทางการแข่งขันสูงกว่าคู่แข่งอย่างแน่นอน ปัจจุบันโลกของเราเริ่มเข้าสู่ยุคของ IoT (Internet of Things) ที่ซึ่งทุกสิ่งสามารถเชื่อมต่อเข้ากับอินเตอร์เน็ตได้อย่างไร้รอยต่อ ซึ่งเป็นปัจจัยหลักที่ทำให้พฤติกรรมของผู้บริโภคเปลี่ยนไปจากที่เคยเป็นมาโดยสิ้นเชิง และผู้บริโภคก็ยังมีความคาดหวังว่าข้อมูลทุกอย่างจะสามารถเข้าถึงได้ทุกเมื่อที่ต้องการ ลูกค้าจะมีความอยากรู้อยากเห็นมากขึ้น จากการค้นหาข้อมูลต่างๆบนโลกออนไลน์และดูรีวิวสินค้าก่อนตัดสินใจซื้อ และด้วยความต้องการที่สูงขึ้น กับความอดทนในการรอคอนที่ต่ำลง ทำให้พวกเขาตั้งความคาดหวังไว้สูงว่าจะได้รับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่ตัวเองกำลังตามหาและสามารถดำเนินการต่างๆและซื้อผลิตถัณฑ์ต่างๆได้ทันที การเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมผู้บริโภคนั้นอาจจะดูเป็นความท้าทายที่ยากจะเอาชนะสำหรับหลายๆบริษัท แต่นั้นคือโอกาสสำคัญสำหรับหลายๆบริษัทที่กำลังเรียนรู้เกี่ยวกับลูกค้าในวงกว้างเช่นกัน ก่อนที่เข้ามาสู่ยุคสมัยปัจจุบันนั้น ทางเดียวที่เราจะเรียนรู้ความต้องการและพฤติกรรมของผู้บริโภคได้ก็คือ การถามตอบ ไม่ว่าจะผ่านการทำแบบสอบถาม และเชื่อมโยงคำตอบเหล่านั้นสู่การซื้อของผู้บริโภค ซึ่งมันแทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะระบุได้ว่า …

ธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ใช้ Customer Data ทำอะไรบ้าง Read More »

5 ขั้นตอนสำหรับผู้บริหารเพื่อนำพาองค์กรไปสู่รูปแบบ “Customer-Centric” โดยใช้ประโยชน์จาก Customer Data

Data, Marketing / By Nalyn

เพื่อให้เป็นไปตามความคาดหวังของลูกค้า และวัตถุประสงค์ของธุรกิจ ผู้บริหารระดับสูงจำเป็นต้องให้ความสำคัญกับการจัดองค์กรแบบ customer-centric และความพยายามที่จะสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า ผู้บริหารต้องส่งเสริมให้มีการใช้ข้อมูลลูกค้าในการตัดสินใจ ปรับเปลี่ยนเป้าหมายและพฤติกรรมขององค์กร รวมถึงการให้อำนาจพนักงาน บทความนี้ได้ประยุกต์ 5 ขั้นตอนสำหรับ CMOs (Chief Marketing Officer) โดยใช้ประโยชน์จาก Customer Data เพื่อนำไปสู่การจัดองค์กรสู่รูปแบบ Customer-Centric ซึ่งจะมีคำแนะนำให้แก่ CMOs ว่า การใช้ข้อมูลของลูกค้าเพื่อเปลี่ยนจาก product centricity สู่ customer centricity นั้นมีวิธีการอย่างไร เพื่อให้องค์กรประสบความสำเร็จในสภาพแวดล้อมการแข่งขันสูงในปัจจุบัน องค์กรต้องมีความสามารถที่จะนำเสนอสิ่งดีๆให้กับลูกค้าที่มากกว่าผลิตภัณฑ์ บริการ หรือราคาที่ดี ที่คู่แข่งจำนวนมากก็อาจเสนอให้ลูกค้าเช่นกัน องค์กรจำเป็นต้องเปลี่ยนมาใช้กลยุทธและการดำเนินการหลักๆที่อยู่บนพื้นฐานของ Customer-centric (แทนที่จะเป็นผลิตภัณฑ์) การยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลางทำให้เกิดประสบการณ์ของลูกค้าที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถโดดเด่นเหนือคู่แข่งได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในการสร้างประสบการณ์ของลูกค้าที่จะเพิ่มความภักดี สร้างการบอกต่อในทางบวก (Word Of Mouth : WOM) และอยู่เหนือกว่าพฤติกรรมของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วนั้น ผู้บริหารระดับสูงต้องเปลี่ยนข้อมูลขององค์กรให้ไปในทิศทางที่มุ่งเน้นการสร้างประสบการณ์ที่ดีให้ลูกค้า “ตลอดเวลา” ในการนี้จำเป็นต้องให้พวกเขาทำงานร่วมกับเพื่อนร่วมงานแบบ Cross function เพื่อพิจารณาวัตถุประสงค์ขององค์กรใหม่ …

5 ขั้นตอนสำหรับผู้บริหารเพื่อนำพาองค์กรไปสู่รูปแบบ “Customer-Centric” โดยใช้ประโยชน์จาก Customer Data Read More »

รับมือกับ Data Retention ใน Google Analytics

Data / By Chanokchon and Nalyn

Data Retention หรือ ระยะเวลาการเก็บรักษาข้อมูล ใน Google Analytics เป็นกลไกที่ช่วยให้เรากำหนดระยะเวลาก่อนที่ข้อมูล User-level และ Event-level ที่ถูกเก็บไว้ใน Google Analytics จะถูกลบออกจากระบบโดยอัตโนมัติได้ Universal Analytics สําหรับ Universal Analytics การตั้งค่าจะมีผลกับข้อมูล User-level และ Event-level ซึ่งมีตัวเลือกดังต่อไปนี้ 14 เดือน 26 เดือน 38 เดือน 50 เดือน ไม่ให้หมดอายุโดยอัตโนมัติ อย่างไรก็ตาม การเพิ่มระยะเวลาเก็บข้อมูลหรือเปลี่ยนเป็นไม่ให้ข้อมูลหมดอายุโดยอัตโนมัติจะไม่มีผลกับข้อมูลที่รวบรวมไว้แล้ว ตัวอย่างเช่น “ข้อมูลที่รวบรวมไว้ขณะที่การตั้งค่า 14 เดือนมีผลจะยังคงถูกลบหลังจากที่มีการรวบรวมไปแล้ว 14 เดือน แม้ว่าเราจะเปลี่ยนระยะเวลาเก็บรักษาเป็น 26 เดือนก็ตาม” และรายงานสรุปรวมแบบมาตรฐานของ Google Analytics จะไม่ได้รับผลกระทบ เราจำเป็นต้องใช้ข้อมูลผู้ใช้และเหตุการณ์ที่จัดการโดยการตั้งค่านี้ เฉพาะเวลาที่ใช้ฟีเจอร์ขั้นสูงบางรายการ เช่น การใช้กลุ่มที่กำหนดเองกับรายงาน หรือการสร้างรายงานที่กำหนดเองแบบพิเศษ Google …

รับมือกับ Data Retention ใน Google Analytics Read More »

Case Study: GA4 เพิ่มยอดสั่งซื้อในแอป McDonald ฮ่องกง มากถึง 550%

Data, Marketing / By Chanokchon

ในช่วงที่โควิด-19ระบาด พฤติกรรมการรับประทานอาหารก็เปลี่ยนไป จำนวนการสั่งซื้อแบบเดินเข้าร้านลดน้อยลง แต่การสั่งซื้อทางออนไลน์เพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ในขณะที่ผู้บริโภคมองว่ามันค่อนข้างยากที่จะเอ็นจอยไปกับการทานเมนูโปรดที่ร้านอาหารโดยตรง พวกเขาก็ยังมีความคิดที่จะสร้างบรรยากาศและช่วงเวลาดีๆในการทานเมนูโปรดที่บ้าน McDonald ต้องการให้ลูกค้าหลายล้านคนในฮ่องกงมีความสะดวกในการสั่งซื้อผ่านมือถือ เพื่อที่จะรักษาคุณค่าตรงนี้ไว้ไปพร้อมกับการทำให้ผู้คนเข้าถึงอาหารอร่อยๆได้ง่ายขึ้น ด้วยจุดประสงค์นี้ ทีมการตลาดของ McDonald จึงตัดสินใจที่จะยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้แอป ปรับเส้นทางเพื่อนำไปสู่ Conversion ที่เพิ่มขึ้น พวกเขาต้องการใช้ Machine Learning เพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าอย่างรวดเร็ว และใช้ในแคมเปญโฆษณาในแอปเพื่อกระตุ้นคำสั่งซื้อ การใช้ Machine Learning ของ Googleให้เกิดประโยชน์มากที่สุด ด้วยคำปรึกษาเฉพาะทางจากพาร์ทเนอร์ที่ดูแลทางด้วน Data Analytics ทีม McDonald ก็ได้ติดตั้ง Google Analytics 4 และเริ่มรวบรวมข้อมูลอีคอมเมิร์ซแบบเรียลไทม์จากแอปของพวกเขา ต่อจากนั้น McDonald ก็หันมาใช้ Predictive Audience (กลุ่มเป้าหมายตามการคาดการณ์) เครื่องมือที่ช่วยให้นักการตลาดสามารถคาดการณ์พฤติกรรมการสั่งซื้อในอนาคตโดยอิงจากข้อมูลเชิงลึกของอีคอมเมิร์ซที่รีเฟรชโดยอัตโนมัติ Predictive Audience ได้สร้างขึ้นโดยใช้เงื่อนไขที่เรียกว่า Predictive Metrics (เมตริกตามการคาดการณ์) ยกตัวอย่างเช่น การใช้ Purchase Probability Metric (เมตริกความน่าจะเป็นในการซื้อ) …

Case Study: GA4 เพิ่มยอดสั่งซื้อในแอป McDonald ฮ่องกง มากถึง 550% Read More »

Case study: Panasonic เพิ่ม ROAS ได้มากถึง 30% ด้วย Google Analytics

Data, Marketing / By Nalyn and Chanokchon

แบรนด์ชื่อเสียงโด่งดังหลายๆแบรนด์เริ่มรับรู้ได้ถึงพลังของการตลาดดิจิทัล (Digital Marketing) รวมถึง Panasonic เช่นกัน ซึ่งในการลงทุนกับตลาดดิจิทัล ROAS (Return On Ads Spent) หรือ ผลตอบแทนจากค่าใช้จ่ายในการโฆษณา ถือเป็นส่วนหนึ่งที่ทำให้สร้างกำไรให้กับแบรนด์เช่นกัน Panasonic ตัดสินใจรวมข้อมูลการตลาดทั้งหมดของเว็บไซต์ทั้งหมดไว้ในแพลตฟอร์มเดียว ซึ่งก็คือ Google Analytics เพื่อดูข้อมูลการตลาดทั้งหมด และเพียงชั่วอึดใจเดียว พวกเขาก็ได้ข้อมูลเชิงลึกอันทรงพลังสองประการ การซื้อขายส่วนใหญ่เกิดขึ้นในช่วงเหตุการณ์สำคัญๆในชีวิต เช่น แต่งงาน หรือการย้ายบ้าน เป็นต้น การซื้อผลิตภัณฑ์ที่หลากหลายในครั้งเดียว ที่เกิดขึ้นบ่อยที่สุด พวกเขาสร้างกลุ่มเป้าหมายตามผลิตภัณฑ์ที่ผู้บริโภคให้ความสนใจ และใส่ข้อมูลที่เป็นประโยชน์กันกลุ่มเป้าหมายนั้นลงในโฆษณาของ Google เพื่อรีมาร์เก็ตด้วยเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง และด้วยข้อมูลเชิงลึกของ “สินค้าที่ถูกซื้อซื้อด้วยกันบ่อยที่สุด” (Mostly buy with) พวกเขาจึงเริ่มรีมาร์เก็ตติ้งผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องอื่นๆ สำหรับลูกค้าเฉพาะกลุ่ม แนวทางการโฆษณาที่เน้นลูกค้าเป็นหลัก ในปี 2015 ยักษ์ใหญ่ด้านอิเล็กทรอนิกส์อย่าง Panasonic ซึ่งมียอดขายกว่า 2.5ล้านล้านบาท ต่อปีและพนักงานกว่า 260,000 คน ได้เปลี่ยนจากกลยุทธ์การโฆษณาจากเดิมที่ “เน้นผลิตภัณฑ์เป็นหลัก” เป็นกลยุทธ์ที่ “เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลาง” …

Case study: Panasonic เพิ่ม ROAS ได้มากถึง 30% ด้วย Google Analytics Read More »