#250 ข้อมูลที่ควรโฟกัสเมื่อพึ่งดาวน์โหลดออร์แกนิก

https://www.youtube.com/watch?v=q0RGv8Yx7lI · App Masters · อัปโหลด 2019-10-01 · ยาว 8:41 · ชื่อเดิม: The Data to Focus on for Organic Downloads · ซับ auto-caption YouTube (ไม่ได้ฟังเสียงซ้ำ ไม่ได้ดูภาพ) · AI สรุป

⚡ สรุปสั้น

แขกรับเชิญ (Lior Barak ที่ปรึกษาด้านข้อมูล) บอกว่าปัญหาของนักการตลาดไม่ใช่การหาข้อมูล แต่คือการรู้ว่าต้องใช้ข้อมูลอะไรและจัดโครงสร้างอย่างไร

ถ้าพึ่งดาวน์โหลดออร์แกนิก ให้ดูผู้ใช้ที่ active, retention และรายได้ โดยผูกกับ 'golden event' ของแอป แล้วทำ cohort ตามวันหลังติดตั้ง

ควรมีเครื่องมือ attribution ที่ไม่ลำเอียง (เช่น Adjust, AppsFlyer) ซ้อนบนข้อมูลจากสโตร์ เพื่อให้ข้อมูล cohort ใกล้ความจริงที่สุด

📌 ประเด็นสำคัญ (อ้างนาที)

• ปัญหาใหญ่ของนักการตลาดวันนี้ไม่ใช่การหาข้อมูล แต่คือการเข้าใจว่าต้องใช้ข้อมูลแบบไหนและโครงสร้างอย่างไร [04:05]
• ถ้า KPI หรือตัวชี้วัดไหนไม่นำไปสู่การตัดสินใจ/การกระทำ ก็ไม่มีเหตุผลที่จะเก็บหรือใช้ [04:35]
• สำหรับแอปที่พึ่งออร์แกนิก ให้ดู active users และ retention ของผู้ใช้เหล่านั้น ควบคู่กับรายได้ที่เกิดขึ้น [05:06]
• กำหนด 'golden event' ว่าสิ่งที่อยากให้ผู้ใช้ทำในแอปคืออะไร แล้วสร้าง funnel รอบสิ่งนั้น แม้จะเป็นออร์แกนิก [05:37]
• ในเกม โฆษณาที่ถี่เกินไป (ยกตัวอย่าง 15 หรือ 20 โฆษณาต่อ session) ทำให้เสียผู้ใช้เร็ว ดูจากข้อมูลได้แม้เป็นออร์แกนิก และดึงกลับมาแก้ได้ [06:10]
• สร้าง cohort จาก event ติดตั้ง เช่น รายได้ในวันแรก 24 ชั่วโมงแรก หลัง 3 วัน หลัง 30 วัน ไปจนถึงเป้าอย่าง 360 หรือ 720 วัน [06:42]
• แอปแบบ subscription ควรรู้ว่าผู้ใช้ใช้เวลานานแค่ไหนกว่าจะสมัคร หรือใช้ช่วงทดลองนานเท่าไร (ตัวอย่างทดลอง 30 วัน) และหยุดใช้ตอนไหนเพื่อหาสาเหตุ [07:13]
• ควรมี attribution tool ซ้อนบนข้อมูลจากสโตร์ และต้องเป็นเครื่องมือที่ไม่ลำเอียง (unbiased) เพราะข้อมูล cohort ต้องใกล้ความจริงที่สุด [07:43]
• การรวมข้อมูลจากสโตร์เข้าฐานข้อมูลเองซับซ้อน การใช้ Adjust หรือ AppsFlyer ช่วยรวมและแก้ไขข้อมูลให้ได้ [08:14]

เอาไปใช้ยังไง

เลือก golden event ของแอป (เช่น สมัครสมาชิกหรือซื้อ) แล้วทำ cohort รายได้และ retention ตามวันหลังติดตั้ง โดยเก็บผ่านเครื่องมือ attribution ที่ไม่ใช่ของ Facebook/Google เพื่อดูว่าผู้ใช้ออร์แกนิกหลุดตรงไหน

🗒️ ข้อควรระวัง

คลิปเป็นตอนโปรโมตผลิตภัณฑ์ใหม่ของแขก (Tale About Data) และมีช่วงชวนคุยเรื่องฮัมมุสกับของนอกเรื่อง ซับเป็นคำพูดอัตโนมัติ ชื่อ Lior Barak ถูกถอดเป็น 'Leo Barack' ข้อมูลอัปโหลดปี 2019 จึงควรตรวจเครื่องมือและฟีเจอร์ที่กล่าวถึง (เช่น Facebook Analytics ซึ่งอาจเลิกให้บริการแล้ว) ก่อนนำไปใช้ ส่วนหลักการเรื่อง cohort/retention ยังใช้ได้

• ตัวเลข/ชื่อ ตามซับ auto อาจเพี้ยน — ยังไม่ได้ฟังทวน