×

Data Driven Marketing รู้อะไรไม่สู้รู้ดาต้า

30.04.2021
  • LOADING...
Data Driven Marketing รู้อะไรไม่สู้รู้ดาต้า

การทำการตลาดยุคปัจจุบันในโลกที่มีความเปลี่ยนแปลงใหม่ๆ เกิดขึ้นมากมายชนิดที่เปิดตำรากันไม่ทัน การจะวิ่งนำคนอื่นๆ เพื่อต่อสู้กับเรดโอเชียน หรือหาน่านน้ำใหม่ๆ ของบลูโอเชียน ก็ดูจะยากเย็นขึ้น การใช้ดาต้าของพฤติกรรมลูกค้าที่มีอยู่ให้เป็นประโยชน์ต่างหากที่จะช่วยให้มาร์เก็ตติ้งใช้เป็นที่พึ่งและหาไอเดียใหม่ๆ อย่างน้อยแทนที่จะวิ่งนำคนอื่น ก็สามารถวิ่งนำตัวเองเมื่อวานนี้ได้อย่างสบายๆ

 

Data Driven Marketing คืออะไร

ได้ยินคำนี้กันมานาน แปลตรงๆ เข้าใจง่ายๆ ก็คือการทำการตลาดด้วยการใช้ข้อมูลมาช่วยในการหาโอกาสหรือตัดสินใจ โดยข้อมูลเหล่านั้นรวมถึงข้อมูลของลูกค้าที่เรามีอยู่ (อย่างถูกต้องภายใต้ข้อกำหนดของ PDPA ของไทย ที่ลูกค้าอนุญาตให้นำไปใช้ได้) 

 

ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลทั่วๆ ไปอย่าง Customer Profile เพศ อายุ สถานที่อาศัย ทำงาน เบอร์ติดต่อ อีเมล ไลน์ และรวมถึง Customer Behavior / Customer Journey พฤติกรรมของลูกค้าในการใช้สินค้าต่างๆ เช่น ความถี่ในการใช้บริการ หรือการซื้อสินค้า ชนิดของสินค้า ความชอบเป็นพิเศษที่ซื้อบ่อยๆ ช่วงเวลาที่มาซื้อเป็นประจำ 

 

ถ้าเป็นร้านอาหารก็อาจรวมถึงว่าวัน-เวลาที่มารับประทานอาหาร ชอบมาช่วงวันหยุดสุดสัปดาห์หรือดินเนอร์ หรือชอบมารับประทานมื้อกลางวันวันทำงาน มากับใคร มากันกี่คน สั่งอะไรมารับประทานบ้าง ใช้จ่ายมากน้อยแค่ไหน รวมถึงเรื่องสำคัญๆ เช่น ใครเป็นคนเลือกร้าน และตัดสินใจเลือกเพราะอะไร เลือกใช้ในช่วงโอกาสพิเศษหรือเปล่า 

 

ทั้งนี้ เราสามารถนำข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์จากทุกๆ Touchpoint ทำความเข้าใจ หาอินไซต์และนำไปปรับกลยุทธ์ให้ถูกใจ ยิงคอนเทนต์และยิงมีเดียให้ถูกกลุ่ม และสุดท้ายเพิ่มยอดขาย เพิ่มความผูกพันกับลูกค้าของเราได้

 

ดาต้าเอามาจากที่ไหนได้บ้าง 

 

  • Member Data ง่ายที่สุดก็คือเอามาจากดาต้าเบสที่เรามีอยู่ ไม่ว่าจะเป็นกลุ่มลูกค้าสมาชิกที่เรามีแพลตฟอร์มต่างๆ เก็บไว้ตั้งแต่สมัคร โดยเราเก็บความถี่ พฤติกรรมการใช้เอาไว้ รวมถึง CRM Program ที่บริษัทส่วนใหญ่มีแผนกที่ดูแลอยู่แล้ว 

 

  • Customer Journey Data นอกจากนี้เรายังมีวิธีการอื่นๆ ที่จะเก็บข้อมูลเพิ่มได้ อย่างเช่น การเก็บข้อมูลโดยการดู Customer Journey แบบ Design Thinking ว่าลูกค้าเรามีขั้นตอนในการใช้บริการเราอย่างไร เช่น ลูกค้าที่สั่งอาหารมารับประทานที่ร้าน กับลูกค้าที่สั่งซื้ออาหารทางออนไลน์ หรือเดลิเวอรี ก็มี Journey ที่แตกต่างกัน ตั้งแต่เวลาที่เลือกสั่ง ขั้นตอนการเลือกอาหารที่จะสั่ง ซึ่งแทนที่จะเลือกชนิดอาหารแล้วเลือกร้านแบบตรงๆ แบบการรับประทานที่ร้าน ในส่วนของเดลิเวอรีก็อาจจะแตกต่าง โดยเลือกบริษัทจัดส่งอาหาร Aggregator ต่างๆ ว่าจะเป็นเจ้าไหนดีแทน โดยปัจจัยในการเลือกก็อาจจะแตกต่างกัน เจ้าที่มีโปรโมชันลดราคาแรงๆ 3.3, 4.4, 5.5 หรือฟรีค่าส่ง ก็อาจจะสำคัญกว่าร้านอาหารที่อยากรับประทานเสียอีก ทั้งนี้ Customer Journey ยังต้องรวมกระบวนการซื้อของลูกค้าตั้งแต่ต้นจนจบ ซึ่งรวมการติดต่อสัมพันธ์กับแอปพลิเคชัน จนกระทั่งการติดตามอาหาร การจ่ายเงิน และการได้รับอาหารที่ร้อน เร็ว ตรงเวลา และราคาคุ้มค่าที่สุด เป็นขั้นตอนสุดท้าย

 

  • External Data รวมถึง External Data Factor ต่างๆ รวมทั้งเทรนด์ของตลาด ภาวะโควิด-19 กำลังซื้อ รวมถึง Advertising Platform ต่างๆ และ Mobile App Analytic, Web Analytic รวมทั้ง Social Media, Aocial Listening และ Sales Data ต่างๆ ด้วย

 

แล้วเราจะเอาดาต้าไปใช้ประโยชน์ทำอะไรต่อได้

ข้อดีข้อแรกก็คือ เข้าใจอินไซต์ลูกค้า (Customer Insight / Customer Analytic) การรู้อินไซต์รวมไปถึงพฤติกรรม ความชอบ ความถี่ และเราเอามา Connect Dots เข้าด้วยกัน ซึ่งทำให้เราสามารถเจาะลึกแยกย่อยกลุ่มลูกค้าจำนวนมากๆ ออกมาเป็นกลุ่มเล็กๆ ที่มีความชอบและพฤติกรรมที่เหมือนๆ กัน 

 

เช่น ธุรกิจร้านอาหาร เราสามารถหากลุ่มครอบครัวที่มีลูกเล็กไม่เกิน 7 ขวบ มารับประทานช่วงวันหยุดมื้อเย็นมีกำลังซื้อมากกว่า 2,000 บาทต่อมื้อ หรือกลุ่มคนทำงานชอบรับประทานมื้อกลางวัน จ่ายต่อหัวไม่เกิน 250 บาท และมีความถี่ในการมารับประทานมากกว่า 10 ครั้งใน 1 ปี  

 

เราสามารถสรุปขั้นตอน Data Analytic แบบสั้นๆ เข้าใจง่ายๆ ก็คือ

 

  • Descriptive หาคำตอบว่าลูกค้าทำอะไร เกิดอะไรขึ้น 
  • Diagnostic หาความสัมพันธ์ของข้อมูลที่เรามีแต่ละด้าน และหาคำตอบว่าทำไมถึงเกิดขึ้นได้
  • Predictive คาดการณ์ต่อไปว่าถ้าเป็นแบบนี้แล้วจะเกิดอะไรขึ้นต่อไป  
  • Prescriptive แล้วเราควรจะต้องทำอะไรเพื่อตอบโจทย์ เช่น เราควรทดลอง Prototype สินค้าใหม่ๆ Personalize Marketing แบบไหน

 

ข้อที่ 2 พัฒนาสินค้าได้ถูกใจถูกกลุ่ม (Insight Driven Product / Data Driven Decision) เราสามารถเอาข้อมูลมาออกแบบผลิตภัณฑ์ที่ตอบโจทย์กลุ่มลูกค้าเป็นสินค้าใหม่ๆ ที่ดึงมาจากความต้องการของแต่ละกลุ่มย่อยๆ ที่เราค้นพบ รวมถึงการออกแบบ Personalized Promotion ต่างๆ ในการออกแคมเปญใหม่ๆ ที่ตอบสนองความต้องการเฉพาะ อย่างเช่น เราพบว่ามีกลุ่มลูกค้าให้ความสำคัญกับการรับประทานสลัดบาร์ เลือกทานผักสดที่เพิ่มน้ำสลัดเอง รวมถึงเลือกทานเมนูบนสลัดบาร์ที่เป็น Grain Food มากขึ้น เราเลยออกสินค้า Plant Base Meat ที่ทำจากพืช 100% เพื่อตอบโจทย์ลูกค้าที่ชอบรับประทานผัก แต่อยากอิ่มท้องนานขึ้น และช่วยลดปริมาณการรับประทานเนื้อสัตว์ให้น้อยลง 

 

หรือกระทั่งเลือกดื่มเครื่องดื่มที่ทำจากผลไม้สดมากขึ้น และขอเมนูที่หวานน้อยลง เราเลยนำเสนอเรนจ์เมนูเครื่องดื่มต่างๆ ที่ปราศจากการเติมน้ำตาล โดยใช้หญ้าหวานทดแทน และทำเครื่องดื่ม Cold Press Juice ที่ทำจากผลไม้และผัก 100% เพื่อตอบโจทย์ลูกค้าที่อยากดื่มเครื่องดื่มที่มาจากธรรมชาติแท้ๆ ทำสดใหม่ทุกวัน ไม่ผ่านความร้อน ทำให้วิตามินต่างๆ อยู่ครบถ้วน 

 

ทั้งนี้ ยังรวมถึงการดึงเอาอินไซต์ที่ลูกค้าแต่ละกลุ่มที่ให้คุณค่า เพื่อนำมาสร้างความสัมพันธ์และจัดกิจกรรมที่ตอบสนองต่อคุณค่านั้นๆ เพื่อสร้างความผูกพันกับแบรนด์ในระยะยาวได้อีกด้วย เช่น Sizzler นำรายได้จากการขายปฏิทินปลายปีที่นำมาขายให้กับลูกค้าช่วงปีใหม่แบบไม่หักค่าใช้จ่าย ไปมอบให้กับโรงเรียนบนดอยในจังหวัดเชียงใหม่ เพื่อช่วยสร้างโรงเรือนปลูกผักให้กับเด็กๆ 

 

โดยจัดเป็นส่วนหนึ่งของวิชาประจำ สร้างองค์ความรู้ ทำให้เด็กๆ เข้าใจขั้นตอนการปลูกผักต่างๆ บนดอยจากต้นทาง ไปช่วยครอบครัว กลับไปปลูกผักให้ถูกวิธีต่อที่บ้าน และสามารถส่งผักขายที่ร้านของเราได้ปริมาณและคุณภาพดีขึ้น พร้อมทั้งได้รับประโยชน์ทันทีจากการที่มีอาหารกลางวันจากแปลงผักรับประทานอิ่มทุกวัน และเหลือไปขายที่ตลาดผักอินทรีย์ในหมู่บ้าน เอาเงินมาซื้อลูกไก่เพื่อเลี้ยงกินไข่ได้ต่อไปอีก เป็นการทำการตลาดแบบยั่งยืน (Sustainability Marketing) ที่ผูกใจทั้งลูกค้า คู่ค้า แบรนด์ และองค์กร ได้ในระยะยาว

 

ข้อที่ 3 วางกลยุทธ์ได้แม่นยำ จำกัดค่าใช้จ่าย เช็กฟีดแบ็กได้ง่าย (Effective Strategy & Performance Evaluation) โดยการทำการตลาดแบบใช้ดาต้าและออกแบบกิจกรรมเฉพาะกลุ่ม นอกจากจะตรงกลุ่มเป้าหมายแล้ว ยังง่ายต่อการเช็กฟีดแบ็กอีกด้วย เพราะเป็นกลุ่มที่เล็กและเฉพาะเจาะจง การวัดประสิทธิผลของแคมเปญ เปรียบเทียบจาก KPI ที่ลงรายละเอียด รวมถึงการวัดประสิทธิภาพของแต่ละขั้นตอนการทำงาน ทั้งในส่วนของการเลือกกิจกรรม การตั้งราคา การเลือกสื่อ การทำคอนเทนต์ที่ตรงกลุ่ม ตรงใจ และการวัดผล เราสามารถดูจากยอดขาย จากการวางแผนการสื่อสาร และ ROI ของ Media Efficiency ต่างๆ (Content Marketing, Social Marketing, Conversion Rate Optimization) ตลอดจนวัดจากความพึงพอใจที่มีต่อแบรนด์ และยังช่วยเสริมสร้างภาพพจน์และความผูกพันกับแบรนด์ได้

 

เรื่องราวของดาต้ายังมีอีกมากมาย สิ่งสำคัญก็คือตั้งต้นให้ถูก เอาลูกค้าเป็นที่ตั้ง ตัดขั้นตอนที่ยุ่งยากซับซ้อน อย่าติดกับดัก ดาต้าท่วมหัวเอาตัวไม่รอด แล้วถามคำถามกับตัวเองง่ายๆ ว่า ดาต้านั้นคืออะไร หามาจากไหน และเราจะเอามาใช้อย่างไรให้เกิดประโยชน์ 

 

ถ้าตอบ 3 ข้อนี้ได้ และอธิบายให้ทุกคนเข้าใจสั้นๆ ได้ นั่นถือว่าเราประสบความสำเร็จในการใช้ดาต้าแล้วค่ะ ที่เหลือก็อยู่ที่เทคนิคของแต่ละคนที่จะทำให้ดาต้านั้นมีคุณค่าเพิ่มขึ้นได้อีกอย่างไร ขอให้เอ็นจอยกับดาต้าแบบใจร่มๆ นะคะ

 


ไม่พลาดข่าวไฮไลต์ประจำวัน มาเป็นเพื่อนกับ THE STANDARD WEALTH ในไลน์ คลิก https://lin.ee/xfPbXUP

  • LOADING...

READ MORE




Latest Stories