แนะนำให้รู้จักกับ Dimension Insight ฟีเจอร์บน Zocial Eye และวิธีการใช้งานเบื้องต้น เพื่อสกัดข้อมูลและเปรียบเทียบข้อมูล Social Data 

สำหรับนักการตลาดและนักวิเคราะห์ข้อมูล (Data) ที่ต้องทำการเปรียบเทียบข้อมูล Social Data เพื่อใช้ในการวัดผลลัพธ์การทำแคมเปญหรือการตลาดเพื่อสกัดข้อมูลหาอินไซต์ที่น่าสนใจจาก Social Data ที่มีอยู่มากมาย ซึ่งกว่าจะใช้เวลาในการวิเคราะห์ออกมาได้ว่าข้อมูลชุดไหนที่สำคัญและมีความน่าสนใจในการนำมาต่อยอดในการวางกลยุทธ์การตลาด (Marketing Strategy) และทำการวิเคราะห์ข้อมูลในเชิงลึก (Deeper Analysis) ต้องใช้เวลานาน ทั้งจากการรวบรวมข้อมูลทั้งของแบรนด์เองและคู่แข่ง และยังต้องทำการวิเคราะห์ในหลากหลายแกน  

และเพื่อลดระยะเวลาในการทำงาน Zocial Eye จึงตอบโจทย์ปัญหานี้ด้วยการเพิ่มการแสดงผลในรูปแบบ “Dimension Insight” ขึ้นมาเปรียบเทียบและวัดผลข้อมูลตามเมตริก (Metrics) ที่ต้องการได้ในหลากหลายมุมมอง มาดูกันว่า Dimension Insight ช่วยทำอะไรได้บ้าง

Dimension Insight คืออะไร

Dimension Insight คือ ฟีเจอร์ที่แสดงผลบน Zocial Eye โดยจะแสดงอยู่ในหน้า All Channel Summary หัวข้อ Matching Details ซึ่งจะแสดงเป็นกราฟเปรียบเทียบข้อมูล Social Data มีประโยชน์ในด้านการหาอินไซต์ของข้อมูลบนโซเชียลมีเดียแบบรวดเร็ว ในมุมมองที่ผู้ใช้งานต้องการ โดยจะแสดงผลเปรียบเทียบเมตริก (Metrics) และวัดผลข้อมูลตามที่ต้องการได้จากช่องทางโซเชียลมีเดียหลัก โดยเมตริกที่สามารถทำการเปรียบเทียบได้จะมีอยู่ด้วยกันหลายเมตริก ซึ่งนักการตลาดหรือคนทำ Data จะใช้ในการวิเคราะห์หาข้อมูลที่น่าสนใจเพื่อเจาะลึกหาอินไซต์ต่าง ๆ จากเมตริก (Metrics) ที่หลากหลายได้ตามต้องการ

วิธีการใช้งาน Dimension Insight 

1. ปรับเปลี่ยนการแสดงผลได้ 2 รูปแบบคือ รูปแบบ Scatter chart และ Table Chart ทำให้สะดวกต่อการใช้งานในด้านการอ่านข้อมูลและการเปรียบเทียบข้อมูลมากยิ่งขึ้น

2. เลือกประเภทของข้อมูลได้ 4 รูปแบบ ได้แก่

• Main Keywords คือ คำค้นหาหลักที่ระบุลงในแคมเปญบน Zocial Eye เพื่อให้ระบบดึงข้อความที่เกี่ยวข้องจากโซเชียลมีเดียมาไว้ในแคมเปญ
• Sub Keywords คือ การระบุเรื่องที่ต้องการจะหาข้อมูลเพิ่มเติมจาก Main Keyword
• Category คือ การจัดหมวดหมู่ของ Main Keyword ต่าง ๆ หรือลักษณะอื่น ๆ ของข้อความ เช่น Sentiment ต่าง ๆ ให้เข้าไปอยู่ในหมวดหมู่ (Category) เดียวกัน
• Channel Tracking คือ การติดตามดูข้อมูลของแบรนด์ต่าง ๆ แยกในแต่ละช่องทางโซเชียลมีเดีย

ซึ่งการเปรียบเทียบข้อมูลใน 4 รูปแบบจะทำให้เห็นภาพรวมของข้อมูลที่หลากหลายและลึกมากยิ่งขึ้น เช่น หากคุณเลือกดูกราฟในมุมมอง Channel Tracking จะสามารถดูข้อมูลเพื่อทำ Performance Tracking ของแต่ละบัญชีผู้ใช้งานบนโซเชียลมีเดียได้ ทำให้เห็นจุดเด่นของบัญชีนั้น ๆ และสามารถเลือกวางแผนการทำการตลาดให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นได้ หรือใช้ในการทำ Competitor Analysis ได้ เป็นต้น

3. สามารถเลือกเมตริก (Metrics) เพื่อแสดงผลบนกราฟในแกน Horizontal (แกนแนวนอน) และ Vertical (แกนแนวตั้ง) ได้ตามต้องการ ดังนี้

• ​Like : จำนวนการกดถูกใจ
• Heart : จำนวนการกดหัวใจ (มีเฉพาะใน TikTok)
• Comment​ : จำนวนการแสดงความคิดเห็น
• Share : จำนวนการกดแชร์
• Reaction : จำนวนการกด Like รวมถึงการกด Love, Wow, Haha และ Angry บน Facebook
• Message​ : จำนวนข้อความ
• Engagement : จำนวนการมีส่วนร่วม
• Video View : จำนวนครั้งที่มีการดูวิดีโอ
• Play : จำนวนครั้งที่มีการดูวิดีโอ (มีเฉพาะใน TikTok)
• Positive : ทัศนคติที่มีต่อแบรนด์โดยดูจากข้อความในเชิงบวกที่เกิดขึ้น
• Neutral : ทัศนคติที่มีต่อแบรนด์โดยดูจากข้อความในเชิงกลาง ๆ ที่เกิดขึ้น
• Negative : ทัศนคติที่มีต่อแบรนด์โดยดูจากข้อความในเชิงลบที่เกิดขึ้น

โดยผู้ใช้งานสามารถเลือกดูข้อมูลเพื่อหาอินไซต์ได้หลากหลายมุมมองขึ้นอยู่กับโจทย์ที่ต้องการดูข้อมูล เช่น ดูจาก Main Keyword, Sub Keyword ฯลฯ เข้าไว้ด้วยกัน ซึ่งทำให้เปรียบเทียบข้อมูลได้ง่ายมากขึ้นในแง่ของการทำ Social Data Analytics

4. เลือกปรับสเกลการแสดงผลบนกราฟได้ถึง 2 รูปแบบ ได้แก่

• Linear : แสดงผลข้อมูลบนสเกล (Scale) ตามจริง ช่วยสะท้อนประสิทธิภาพและ Landscape ของข้อมูลในกลุ่มที่มีค่าต่างกันมากหรือที่ Outstanding โดดเด่นออกมาได้ชัดเจน
• Logarithmic : แสดงข้อมูลที่ต่างกันในอัตราส่วนแบบลอการิทึม หรือก็คือการ Take Log เพื่อปรับให้การแสดงผล (Visualization) ของข้อมูลที่อยู่รวมกันเป็นกลุ่มให้กระจายตัว ดูง่ายขึ้น และสามารถจัดวางให้อยู่ในกรอบเดียวกันได้ เหมาะสำหรับการดูข้อมูลที่มีจำนวนต่างกันมาก (ช่วงกว้าง) ทำให้เห็นความแตกต่างของข้อมูลได้ชัดเจนแม้ว่าค่าจริงจะแตกต่างกันมากก็ตาม

5. เห็นเกณฑ์มาตรฐานของข้อมูลด้วยการแสดงเส้น Median หรือค่ากลางของข้อมูลในแต่ละแกน (ทั้งแกน X และแกน Y) ที่เลือกในการนำมาแสดงผล 

6. เพิ่มความสามารถในการดาวน์โหลดข้อมูล ได้แก่ การดาวน์โหลดในรูปแบบรูปภาพ (JPEG, PNG, SVG) และรูปแบบเอกสาร (PDF, XlS, CSV) เพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถนำไปต่อยอดได้สะดวกขึ้น เช่น นำไปทำรายงานสรุปผล Social Data เป็นต้น

ตัวอย่างการอ่านค่า Dimension Insight เพื่อเปรียบเทียบข้อมูล Social Data

ยกตัวอย่างการอ่านค่า Dimension Insight จาก Channel Tracking

จากกราฟเป็นการตั้งค่าเปรียบเทียบข้อมูลด้วย Channel Tracking จากแคมเปญบนเครื่องมือ Zocial Eye โดยเลือกเปรียบเทียบจำนวนข้อความหรือ Message (แกน Horizontal) และจำนวนการมีส่วนร่วม หรือ Engagement (แกน Vertical) ซึ่งจากตัวอย่างจะแสดงให้เห็นว่า…

1. สามารถหาแบรนด์และช่องทางที่ทำ Performance ได้ดีอย่างรวดเร็ว เช่น เเบรนด์ Coffee Thailand (Facebook) ซึ่งอยู่ในหมายเลข 1 ตามภาพ ทำ Performance บนช่องทาง Facebook ได้ดีมาก เนื่องจากมีปริมาณข้อความ (Message) มากที่สุดและได้รับการมีส่วนร่วม (Engagement) มากที่สุด เมื่อเทียบกับการสื่อสารของแบรนด์ต่าง ๆ บนกราฟเดียวกัน
2. ทำการค้นหาแบรนด์ที่ทำการสื่อสารได้น่าสนใจแบบรวดเร็ว เช่น แบรนด์ Gafare (Instagram) ซึ่งอยู่ในตำแหน่งหมายเลข 2 ตามภาพ มีปริมาณข้อความ (Message) ที่ไม่สูงมากแต่กลับสร้างการมีส่วนร่วม (Engagement) ได้ดี เพราะมีค่าผ่านเส้น Median ของ Engagement ขึ้นไป อนุมานได้ว่าแบรนด์  Gafare บนช่องทาง Instagram อาจเป็น Rising Star ที่กำลังมาแรง

ยกตัวอย่างการอ่านค่า Dimension Insight จากสเกลการแสดงผลบนกราฟ 2 มุมมอง

จากการเปรียบเทียบข้อมูลของ 2 กราฟนี้ จะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลจากฟีเจอร์ Dimension Insight ในรูปแบบการแสดงผล Linear และในรูปแบบ Logarithmic โดยจากข้อมูลตัวอย่างของทั้ง 2 กราฟจะเห็นอินไซต์ที่แตกต่างกัน ดังนี้

กราฟแบบ Linear

กราฟแบบ Linear ในตัวอย่าง (ฝั่งซ้าย) จะเปรียบเทียบให้เห็นจำนวนข้อความ (Message) และการมีส่วนร่วม (Engagement) ที่ช่วยทำให้เห็นว่ามีการกระจายของข้อมูลตามสเกลจริง ซึ่งจะเห็นเลยว่า แบรนด์ “อาฟเตอร์นูนที” มีจำนวน Engagement สูงที่สุดและมีจำนวน Message สูงที่สุด หมายความว่าประสิทธิภาพของคอนเทนต์ดีมากและมีความแอคทีฟในการทำคอนเทนต์อีกด้วย และแบรนด์อื่น ๆ เช่น “กาแฟ” มี Message ที่น้อยลงมาแต่ Engagement ค่อนข้างดี ซึ่งอาจจะเป็นกลุ่ม Rising Star ที่มีคอนเทนต์ที่น่าสนใจและมีโอกาสเติบโตด้วยเมตริกเหล่านี้มากขึ้น

กราฟแบบ Logarithmic

กราฟแบบ Logarithmic (ฝั่งขวา) ช่วยขยายมุมมองให้เห็นความแตกต่างของข้อมูลได้ชัดเจนมากขึ้น เช่น ทำให้เราเห็นว่า แบรนด์ “Tea Set” มี Engagement สูงกว่า Median Engagement (ค่ากลาง) ในขณะที่มี Message เท่ากับ Median Message หมายความว่าแบรนด์มีประสิทธิภาพการทำคอนเทนต์เฉลี่ยต่อหนึ่งคอนเทนต์ที่ดี ทำให้แบรนด์ดูโดดเด่นออกมาจากกลุ่มแบรนด์ต่าง ๆ โดยที่มุมมองแบบ Linear อาจจะไม่ได้ทำให้มองเห็นได้

ซึ่งจากตัวอย่างของการใช้กราฟจะค้นพบว่า มีแบรนด์ที่มีประสิทธิภาพในเมตริกต่าง ๆ ที่น่าเจาะลึกดูเพิ่มเติมว่าเกิดขึ้นจากปัจจัยอะไรบ้าง โดยสามารถที่จะทำการฟิลเตอร์ข้อมูลเพิ่มเติมได้ รวมถึงยังช่วยทำให้เห็นว่ามีแบรนด์ไหนที่มี Performace ที่ดีในเมตริกที่แบรนด์ใช้เป็น KPI หรือต้องการกระตุ้น เช่น แบรนด์ A อาจจะไม่ได้มี Engagement รวมสูงที่สุด แต่สามารถสร้างคอมเมนต์บนเพจได้ดีที่สุด เป็นต้น นอกจากนี้ยังช่วยทำให้เห็นว่ามีแบรนด์ไหนบ้างที่มี Performance ใกล้เคียงที่ต้องโฟกัสและเฝ้าจับตาดูการทำแคมเปญการตลาดต่อไป

สรุป

จะเห็นว่า Dimension Insight เป็นฟีเจอร์ที่ช่วยทั้งในแง่ของการเปรียบเทียบข้อมูลบนโซเชียลมีเดียและสกัดข้อมูลจากเมตริกต่าง ๆ ให้เห็นถึงอินไซต์เชิงลึกและนำมาต่อยอดสู่การทำ Deeper Data Analysis ได้อย่างรวดเร็ว เหมาะสำหรับนักการตลาดและนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ต้องการดูข้อมูลเชิงลึกเพื่อหาคู่แข่งที่น่าสนใจ และหากลยุทธ์ของคู่แข่งในการทำการตลาดบนโซเชียลมีเดียที่มีประสิทธิภาพ เพื่อที่จะได้นำมาประยุกต์และวางแผนเพื่อหาโอกาสในการทำแคมเปญใหม่ ๆ เพื่อเอาชนะคู่แข่งได้อย่างแม่นยำมากยิ่งขึ้น

อ่านบทความการใช้งานฟีเจอร์อื่น ๆ ของ Zocial Eye เพิ่มเติมได้ที่:

วิธีหาลูกค้ากลุ่มเป้าหมาย ขยายฐานลูกค้าจากแบรนด์คู่แข่งด้วย Zocial Eye

เทคนิคการหาอินไซต์สำหรับการทำ Media Plan ด้วย Zocial Eye

ดูวิธีการสร้างคอนเทนต์ด้วยข้อมูลบนโซเชียลมีเดียจาก Zocial Eye