ROAS คืออะไร คำนวณอย่างไร และทำไม ROAS สูงอาจไม่มีกำไร

มองเรื่องนี้ให้ครบก่อนลงมือก่อนเพิ่มงบ ให้หาว่าผลลัพธ์ติดตรงไหน

1. 01ข้อเสนอ
2. 02โฆษณา
3. 03หน้าเป้าหมาย
4. 04ยอดขาย

ROAS คือรายได้หรือมูลค่า Conversion ที่ระบบให้เครดิตกับโฆษณา หารด้วยค่าโฆษณา ROAS 400% หมายถึงระบบรายงานมูลค่า 4 บาทต่อค่าโฆษณา 1 บาท แต่ยังไม่แปลว่าธุรกิจมีกำไร เพราะสูตรนี้ยังไม่รวมต้นทุนสินค้า ค่าธรรมเนียม การจัดส่ง การคืนสินค้า ค่าแรง และค่าใช้จ่ายอื่น

สูตร ROAS และตัวอย่าง

ROAS = Conversion value ÷ Ad spend × 100

ตัวอย่างจำลอง: ระบบโฆษณารายงานยอดขาย 120,000 บาท ใช้งบ 30,000 บาท ROAS = 120,000 ÷ 30,000 × 100 = 400%

ตัวเลขนี้ใช้สาธิตสูตร ไม่ใช่ผลลัพธ์จริงของธุรกิจใด

ROAS, ROI และกำไรไม่ใช่ตัวเดียวกัน

ตัวชี้วัด	ตอบคำถาม	สิ่งที่ยังขาด
ROAS	มูลค่าที่ Attribution ให้โฆษณาเทียบงบ	ต้นทุนอื่นและคุณภาพรายได้
Gross profit	รายได้หลังหักต้นทุนขาย	ค่าใช้จ่ายดำเนินงานบางส่วน
Contribution margin	เงินที่เหลือหลังต้นทุนผันแปรเพื่อรองรับค่าใช้จ่ายคงที่/กำไร	ขึ้นกับนิยามต้นทุนของธุรกิจ
ROI	ผลตอบแทนสุทธิเทียบต้นทุนที่นับ	ต้องกำหนดขอบเขตต้นทุนและเวลา
Cash flow	เงินเข้าออกตามเวลา	ไม่ได้บอกประสิทธิภาพเพียงตัวเดียว

ทำไม ROAS สูงแล้วยังขาดทุนได้

• Margin สินค้าต่ำหรือส่วนลดสูง
• ค่าธรรมเนียมแพลตฟอร์มและ Payment สูง
• ค่าจัดส่ง บรรจุภัณฑ์ และเก็บเงินปลายทางไม่ได้อยู่ในรายงาน
• คำสั่งซื้อยกเลิก คืนสินค้า หรือชำระไม่สำเร็จ
• ระบบส่งยอดรวมทั้งที่มีภาษี/ค่าส่งซึ่งไม่ใช่มูลค่าที่ธุรกิจเก็บได้
• ยอดขายซ้ำถูกนับสองครั้งจาก Tracking
• Conversion window หรือ Attribution ให้เครดิตมากกว่าความจริงทางธุรกิจ
• ใช้รายได้หน้าใหม่เทียบกับค่าโฆษณา แต่ไม่รวมค่าแรง Creative/Agency/เครื่องมือ

หา Break-even ROAS ก่อนเพิ่มงบ

ถ้าใช้ Contribution margin ratio แบบง่าย:

Break-even ROAS = 1 ÷ Contribution margin ratio

Contribution margin	ROAS จุดคุ้มทุนโดยประมาณ
20%	500%
25%	400%
40%	250%
50%	200%

ตัวอย่าง: หลังหักต้นทุนผันแปรก่อนค่าโฆษณาเหลือ 25% ทุกยอดขาย 100 บาทเหลือ 25 บาทรองรับค่าโฆษณา จึงต้องสร้างรายได้ 4 บาทต่อค่าโฆษณา 1 บาทเพื่อแตะจุดคุ้มทุนโดยประมาณ

สูตรนี้เป็นแบบจำลอง ต้องปรับตามการคืนสินค้า ภาษี การซื้อซ้ำ ค่าแรง และต้นทุนจริง ห้ามใช้ค่าเฉลี่ย Margin ทั้งร้านกับสินค้าที่โครงสร้างต้นทุนต่างกันมาก

ข้อมูลที่ต้องเชื่อมก่อนเชื่อ ROAS

1. Ad platform: Spend, conversion value, campaign/ad data
2. Analytics: Journey และ Conversion ที่ผ่าน QA
3. Store/CRM: Order ID, สถานะชำระ, ยกเลิก, คืน และลูกค้าใหม่/เดิม
4. Accounting/Operations: COGS, fee, shipping subsidy, discount และต้นทุนผันแปร
5. Definition table: Currency, tax, time zone, attribution window และวันที่ข้อมูลนิ่ง

ใช้ Order ID แบบปกป้องข้อมูลเพื่อเทียบระบบ ไม่ส่งชื่อ เบอร์ อีเมล หรือข้อมูลส่วนตัวเข้า Analytics โดยไม่จำเป็น

ตรวจ Conversion value ในระบบโฆษณา

Google Ads ระบุว่า Conversion value ช่วยวัดมูลค่าทางธุรกิจและใช้กับการเสนอราคาแบบ Maximize conversion value หรือ Target ROAS ได้ แต่คุณภาพการตัดสินใจขึ้นกับค่าที่ส่งเข้าไป

1. ยืนยันว่า Event เกิดหลังธุรกรรมสำเร็จ ไม่ใช่ตอนกดปุ่ม
2. ตรวจ Order ID เพื่อป้องกันรายการซ้ำ
3. กำหนด Value และ Currency จากระบบต้นทาง
4. ตัดรายการ Test, Cancel, Refund ตามวิธีที่ระบบรองรับ
5. เปรียบยอด Order และ Value รายวันกับระบบร้านค้า
6. ตรวจ Time zone และ Conversion delay
7. บันทึกวันที่เปลี่ยน Tracking/Goal/Attribution

ตั้ง Target ROAS อย่างไรโดยไม่บีบยอดขาย

Target ROAS เป็นเป้าหมายเฉลี่ยที่ระบบพยายามทำ ไม่ใช่การรับประกันทุก Conversion Google ระบุว่าการตั้งเป้าสูงเกินไปอาจจำกัด Traffic และมูลค่า Conversion ที่ทำได้

1. เลือก Conversion ที่สะท้อนผลธุรกิจจริง
2. ส่ง Value ที่มีความหมายและผ่าน QA
3. รอข้อมูลให้ครบรอบการตัดสินใจ/Conversion lag
4. ดู Historical ROAS ร่วมกับ Margin และ Capacity
5. ตั้งเป้าจากจุดคุ้มทุนและเป้ากำไร ไม่ใช่เลขสวย
6. เปลี่ยนเป้าทีละช่วงและให้ระบบผ่าน Learning/Conversion cycle
7. ดู Volume, Value, Profit proxy และ Guardrail พร้อมกัน

ตารางตัดสินใจก่อนเพิ่มงบ

สถานการณ์	อย่าเพิ่งสรุป	ตรวจต่อ
ROAS สูง ยอดน้อย	แคมเปญดีและควรเพิ่มงบทันที	Target สูงเกิน, Demand, Budget, Tracking
ROAS ต่ำ ยอดโต	แคมเปญล้มเหลว	Margin, ลูกค้าใหม่, LTV, Promotion, Incrementality
Platform ROAS สูงกว่า Analytics	ระบบใดระบบหนึ่งผิด	Attribution, Window, View-through, Scope
ยอดตรงแต่กำไรลด	ต้องลดโฆษณาอย่างเดียว	Product mix, Discount, COGS, Return, Fee
Campaign หนึ่ง ROAS สูง	ย้ายงบทั้งหมดทันที	Sample, Lag, Brand demand, Overlap, Capacity

รายงานที่ผู้บริหารควรเห็น

ส่วน	ตัวเลข	การตัดสินใจ
Demand	Spend, Reach/Search volume, Click	ตลาดและงบพอหรือไม่
Conversion	Order/Lead, CVR, CPA	หน้าขาย/Offer/คุณภาพ Traffic
Value	Revenue, AOV, ROAS	มูลค่าต่อคำสั่งและการจัดงบ
Quality	Paid, Qualified, Cancel, Refund	รายได้ที่เกิดจริง
Economics	Margin, Contribution after ads	โตแล้วเหลือเท่าไร
Risk	Tracking gap, Lag, Concentration	ความมั่นใจและข้อจำกัด

ใช้ ROAS กับธุรกิจบริการอย่างไร

ธุรกิจบริการมักยังไม่มีรายได้ ณ วันที่กรอกฟอร์ม จึงไม่ควรใส่มูลค่า Lead เท่ากันทั้งหมด ให้เชื่อมขั้น:

1. Lead ส่งสำเร็จ
2. ผ่านเกณฑ์
3. นัดหมาย
4. ข้อเสนอ
5. ปิดงานและมูลค่าที่ตรวจได้

หากจะใช้ Expected value ต้องบันทึกสูตร Probability × Value แยกจากรายได้จริง และทบทวนจากข้อมูล CRM ไม่แต่งมูลค่าเพื่อให้ระบบดูดี

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย

• ใช้ Revenue ROAS เป็น Profit
• เปรียบเทียบแพลตฟอร์มที่ Attribution ต่างกัน
• รวม Lead คุณภาพต่างกันเป็น Conversion เดียว
• ไม่หักยกเลิก/คืนสินค้า
• เพิ่ม Target ROAS เพราะอยากได้กำไรมากขึ้นโดยไม่ดู Volume
• ดูช่วงสั้นกว่ารอบ Conversion
• เปลี่ยนงบ เป้าหมาย Creative และ Tracking พร้อมกัน
• ใช้ Last-click เพียงมุมเดียวกับ Journey ที่มีหลาย Touchpoint

Checklist ก่อนอนุมัติงบ

• สูตร Value และ ROAS ตรงกันทุกทีม
• Conversion/Order deduplicate แล้ว
• Currency, Tax, Discount, Refund ชัด
• Margin/Contribution แยกตามกลุ่มที่สำคัญ
• อ่านข้อมูลพ้น Conversion lag
• แยกลูกค้าใหม่/เดิมเมื่อทำได้อย่างถูกต้อง
• มี Baseline, Target และ Guardrail
• Capacity ฝ่ายขาย/สต็อก/บริการรองรับ
• Tracking change มี Annotation
• ผู้บริหารเห็นข้อจำกัดของ Attribution

คำถามที่พบบ่อย

ROAS เท่าไรถึงดี

ไม่มีเลขเดียวสำหรับทุกธุรกิจ ต้องสูงกว่าจุดคุ้มทุนตาม Margin และครอบคลุมเป้ากำไร ต้นทุน และข้อจำกัดของธุรกิจ

ROAS 100% แปลว่าเท่าทุนหรือไม่

เท่าทุนเฉพาะรายได้กับค่าโฆษณา ยังขาดต้นทุนสินค้าและค่าใช้จ่ายอื่น จึงมักขาดทุนในมุมธุรกิจ

ควรดู ROAS รายวันหรือไม่

ใช้เฝ้าความผิดปกติได้ แต่การตัดสินใจควรดู Conversion lag, Sample, รอบธุรกิจ และข้อมูลหลังการยืนยันคำสั่งซื้อ

แหล่งอ้างอิง

• Google Ads Help: About conversion values
• Google Ads Help: About Target ROAS bidding
• Google Ads Help: About return on investment

อ่านต่อ: วาง KPI ที่ใช้ตัดสินใจ, อ่าน Marketing Funnel และ Drop-off และดู วิธีอ่าน GA4 สำหรับธุรกิจ

ผู้เขียน: อาจารย์หลิง ณิชชา ทัตพงษ์พฤธา ผู้ก่อตั้ง AJLinkOfficial และบริษัท อินดิจิทัล จำกัด เรียบเรียงเรื่อง AI และ Digital Marketing ให้เชื่อมกับการตัดสินใจและการทำงานของธุรกิจ