ในยุคปัจจุบัน การตลาดได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างมีนัยสำคัญ จากการพึ่งพาสัญชาตญาณและประสบการณ์ส่วนตัว มาเป็นการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Marketing) อย่างเต็มตัว ซึ่งจากในอดีต นักการตลาดมักใช้วิธีการโฆษณาแบบกว้างเพื่อเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายมากที่สุด แต่ปัจจุบัน เทคโนโลยีดิจิทัลได้เปลี่ยนแปลงวิธีการทำการตลาดไปอย่างสิ้นเชิง
ข้อมูลกลายเป็นหัวใจสำคัญในการวางกลยุทธ์ทางการตลาด นักการตลาดสามารถเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้บริโภคได้อย่างละเอียด ซึ่งช่วยให้เข้าใจกลุ่มเป้าหมายได้ดียิ่งขึ้น และสามารถสร้างแคมเปญที่ตรงตามความต้องการของผู้บริโภคได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตลอดจนวัดผลได้แม่นยำและปรับปรุงกลยุทธ์ได้อย่างรวดเร็ว จึงเป็นที่มาของเนื้อหาบทความในวันนี้ที่เราจะพาทุกคนมาทำความรู้จักกับ Data-Driven Marketing และเรียนรู้วิธีที่จะนำเอาเอาไปใช้ได้จริง
ทำความเข้าใจ Data-Driven Marketing คืออะไร?
Data-Driven Marketing คือ กลยุทธ์การตลาดที่ใช้ข้อมูลเป็นพื้นฐานในการตัดสินใจและวางแผน โดยใช้ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มาวิเคราะห์เพื่อเข้าใจพฤติกรรม ความต้องการ และลักษณะของลูกค้าอย่างลึกซึ้ง ข้อมูลจะถูกนำมาใช้ในทุกขั้นตอนของกระบวนการทางการตลาด ตั้งแต่การวางแผนกลยุทธ์จนถึงการวัดผล ซึ่งช่วยให้การตัดสินใจทางการตลาดมีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยอิงจากข้อมูลจริงแทนที่จะเป็นเพียงประสบการณ์ หรือความคิดเห็นส่วนตัว
กลยุทธ์นี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ทั้งการตลาดออนไลน์และออฟไลน์ ทำให้สามารถเข้าใจ Customer Journey / Marketing Funnel ได้ดีขึ้น สุดท้ายนี้เป้าหมายคือการเพิ่ม Conversion Rate หรืออัตราส่วนระหว่างยอดจำหน่ายสินค้าตามจริงเมื่อเทียบกับยอดเข้าชมสินค้าในร้านให้สูงสุด เพื่อเพิ่มยอดขายอย่างมีประสิทธิภาพ
แล้ว Big Data คืออะไร นิยามเป็นอย่างไร?
หากพูดตามนิยามของ Big Data คือข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีปริมาณมหาศาล มีความหลากหลาย และมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ซึ่งหากเป็นไปตามหลักการในทางทฤษฎีแล้ว จะประกอบไปด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีความซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ซึ่งต้องอาศัยเทคโนโลยีและวิธีการพิเศษในการจัดการ ซึ่งพูดง่ายๆ คือ ไม่สามารถจัดการได้ด้วยเครื่องมือหรือซอฟต์แวร์ประมวลผลข้อมูลแบบดั้งเดิม
โดยทั่วไป Big Data มีคุณลักษณะสําคัญ 3 ประการหลักๆ
Volume (ปริมาณ) : ข้อมูลมีขนาดใหญ่มาก มักมีขนาดมากกว่าระดับ Terabyte ขึ้นไป
Velocity (ความเร็ว) : ข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงและเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วแบบ Real-time
Variety (ความหลากหลาย) : ข้อมูลมีรูปแบบที่หลากหลาย ทั้งแบบมีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง
เราจะใช้ Big Data จากไหนเพื่อมาทำ Data-Driven Marketing?
ข้อมูลภายใน
ข้อมูลภายในองค์กรถือเป็นแหล่งข้อมูลสำคัญที่สุดสำหรับการทำ Data-Driven Marketing เนื่องจากเป็นข้อมูลที่ธุรกิจมีอยู่แล้วและสามารถเข้าถึงได้โดยตรง จะขอตัวอย่างเช่น Grab ได้ใช้ข้อมูลภายในจากแอปพลิเคชันเพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมการสั่งอาหารของลูกค้าและนำมาสร้างแคมเปญการตลาดแบบ Personalization
ตัวอย่างข้อมูลภายในที่นิยมนำมาใช้
ข้อมูลลูกค้าจากระบบ CRM เช่น ประวัติการซื้อ, ความสนใจ, พฤติกรรมการใช้งาน
ข้อมูลเว็บไซต์จาก Google Analytics เช่น จำนวนผู้เข้าชม, หน้าที่เข้าชมบ่อย, อัตราการคลิก
ข้อมูลจากแอปพลิเคชันมือถือ เช่น ความถี่ในการใช้งาน, เวลาที่ใช้งาน, ฟีเจอร์ที่ใช้บ่อย
ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย เช่น จำนวน Followers, Engagement Rate, เนื้อหาที่ได้รับความนิยม
ข้อมูลจากภายนอก
นอกจากข้อมูลภายในแล้ว ธุรกิจยังสามารถซื้อหรือเช่าข้อมูลจากแหล่งภายนอกเพื่อเสริมให้ข้อมูลของตัวเองสมบูรณ์ยิ่งขึ้น มี Case Study หนึ่งที่น่าสนใจคือ McDonald's ได้ใช้ข้อมูลสภาพแวดล้อม สภาพอากาศ และการจราจรในแต่ละพื้นที่เพื่อปรับเมนูและโปรโมชันให้เหมาะสมกับสถานการณ์
ตัวอย่างข้อมูลภายในที่นิยมนำมาใช้
ข้อมูลประชากรศาสตร์ (Demographic Data) เช่น อายุ, เพศ, รายได้, การศึกษา
ข้อมูลภูมิศาสตร์ (Geographic Data) เช่น ที่อยู่, สถานที่ทำงาน
ข้อมูลพฤติกรรม (Behavioral Data) เช่น ความสนใจ, งานอดิเรก, ไลฟ์สไตล์
ข้อมูลจากการทำวิจัย
การทำวิจัยตลาดผ่านการสำรวจ สัมภาษณ์ หรือสังเกตพฤติกรรมลูกค้าโดยตรงก็เป็นอีกหนึ่งวิธีในการเก็บข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์ ตัวอย่างจาก P&G ได้ทำการวิจัยพฤติกรรมผู้บริโภคอย่างละเอียดเพื่อนำข้อมูลมาพัฒนาผลิตภัณฑ์และแคมเปญการตลาดให้ตอบโจทย์ความต้องการมากขึ้น
ตัวอย่างข้อมูลภายในที่นิยมนำมาใช้
การสำรวจความพึงพอใจของลูกค้า
การสัมภาษณ์ลูกค้ากลุ่มเป้าหมาย
การสังเกตพฤติกรรมการซื้อสินค้าในร้านค้า
เราจะใช้ Data-Driven Marketing เพื่อเพิ่มกำไรอย่างไร?
การใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนกลยุทธ์ทางการตลาดจึงเป็นกุญแจสำคัญสู่ความสำเร็จ อย่างที่ทุกคนทราบกันดี หลักในการเพิ่มกำไรคือ "การเพิ่มยอดขาย และลดต้นทุน" ไม่ว่าจะทำอย่างใดอย่างหนึ่ง หรือทำทั้งคู่ไปพร้อมๆ กัน หากมองในมุมของการตลาด Data-Driven Marketing สามารถช่วยให้เราบรรลุเป้าหมายทั้งสองประการนี้ได้
การลดต้นทุน
การลดต้นทุนด้วย Data-Driven Marketing นั้นไม่ใช่เพียงแค่การตัดงบประมาณลงอย่างไร้ทิศทาง แต่เป็นการใช้ทรัพยากรอย่างชาญฉลาด ทั้งในแง่ของบุคลากรและงบประมาณ เพื่อให้การทำการตลาดมีประสิทธิภาพสูงสุด เปรียบเสมือนการใช้เข็มทิศนำทางในมหาสมุทรของข้อมูล
ช่วยให้เรา “พุ่งเป้าไปยังกลุ่มลูกค้าที่มีโอกาสซื้อสูง ด้วยวิธีการที่เหมาะสมที่สุด และทุ่มเทกับผลิตภัณฑ์ที่มีศักยภาพ” การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างลึกซึ้งช่วยให้เราเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภค แนวโน้มตลาด ทำให้สามารถปรับแต่งกลยุทธ์ได้อย่างแม่นยำ ลดการสูญเสียทรัพยากรไปกับการตลาดที่ไม่ตรงเป้า
การเพิ่มยอดขาย
ในด้านการเพิ่มยอดขาย Data-Driven Marketing เป็นเสมือนกุญแจไขประตูสู่ความสำเร็จ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียด เราสามารถเข้าใจความต้องการของลูกค้าได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น นำไปสู่การสร้างประสบการณ์ที่ตรงใจ และการนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่ตอบโจทย์ได้อย่างแม่นยำ
การใช้ข้อมูลช่วยให้เราสามารถออกแบบ Customer Journey ที่ราบรื่น ลดอุปสรรคในการตัดสินใจซื้อ และเพิ่มโอกาสในการ Convert ลูกค้าในทุกขั้นตอนของ Marketing Funnel ไม่ว่าจะเป็นการสร้างการรับรู้ การกระตุ้นความสนใจ หรือการผลักดันให้เกิดการตัดสินใจซื้อ ทั้งหมดนี้นำไปสู่เป้าหมายสุดท้ายคือ “การเพิ่มยอดขาย”
การทำ Data-Driven Marketing เพื่อลดต้นทุน
การพุ่งเป้าไปยังกลุ่มลูกค้าที่มีโอกาสซื้อสูง
การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้สามารถระบุกลุ่มเป้าหมายที่มีแนวโน้มจะซื้อสินค้า หรือบริการของคุณได้อย่างแม่นยำมากขึ้น
นำข้อมูลต่างๆ เอามาใช้การแบ่งส่วนตลาด (Market Segmentation) เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าตามลักษณะทางประชากรศาสตร์ พฤติกรรม และจิตวิทยา
วิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมการซื้อในอดีตเพื่อระบุลูกค้าที่มีแนวโน้มจะซื้อซ้ำหรือซื้อสินค้าที่เกี่ยวข้อง
เพื่อเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายที่มีความสนใจตรงกับสินค้าของเรามากที่สุด
วิธีการที่เหมาะสมที่สุด
เราสามารถใช้ข้อมูลช่วยให้คุณเลือกกลยุทธ์และช่องทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพสูงสุด
วิเคราะห์ประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดในอดีตเพื่อระบุช่องทางและรูปแบบที่ให้ผลตอบแทนสูงสุด
ปรับแต่งข้อความทางการตลาดให้เหมาะสมกับแต่ละกลุ่มเป้าหมายโดยใช้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้า
ทุ่มเทกับผลิตภัณฑ์ที่มีศักยภาพ
วิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้คุณระบุสินค้าหรือบริการที่มีศักยภาพสูงสุด
เหมาะสำหรับทุ่มเททรัพยากรในการทำการตลาดมากที่สุด
ทุ่มเทไปกับสินค้าที่มีโอกาสในการสร้างยอดขาย และผลกำไรได้มากที่สุด
การทำ Data-Driven Marketing เพื่อเพิ่มยอดขาย
Marketing Funnel เป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้เราเห็นภาพรวมของกระบวนการตัดสินใจซื้อของลูกค้า ตั้งแต่การรู้จักแบรนด์ไปจนถึงการตัดสินใจซื้อ การใช้ Data-Driven Marketing ในทุกขั้นตอนของ Funnel ช่วยให้เราสามารถปรับแต่งกลยุทธ์การตลาดให้ตรงใจลูกค้ามากขึ้น ส่งผลให้เกิดการ Convert สูงสุดและท้ายสุดแล้วนำไปสู่การเติบโตของยอดขาย จริงๆ แล้วเราสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้หลายทาง กว้างขวาง แต่เพื่อให้มองเห็นภาพ จะขอยกตัวอย่างเพื่อให้ทุกคนเข้าใจ
Awareness Stage ในขั้นตอนแรกของ Funnel นี้ เปรียบเสมือนการเริ่มต้นความสัมพันธ์ด้วยการรู้จักตัวตนของอีกฝ่าย เราสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อระบุว่ากลุ่มเป้าหมายของเราเป็นใคร มีความสนใจอะไร และอยู่ที่ไหน ข้อมูลเหล่านี้จะเป็นเข็มทิศนำทางในการสร้างเนื้อหาและโฆษณาที่จะตรึงใจพวกเขา ช่วยให้เราเลือกช่องทางโฆษณาที่เหมาะสมและคุ้มค่าที่สุดในการเข้าถึงกลุ่มเป้าหมาย
Interest Stage เมื่อลูกค้าเริ่มสนใจแบรนด์ของเรา การใช้ข้อมูลพฤติกรรมการใช้งานเว็บไซต์จะช่วยให้เราปรับปรุง UX/UI ให้ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าได้อย่างแม่นยำ ทำให้เราสร้างเนื้อหาที่มีคุณค่า ให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ ตรงกับความสนใจของลูกค้าแต่ละกลุ่ม ทำให้ลูกค้ารู้สึกว่าแบรนด์ของเราเข้าใจพวกเขาอย่างแท้จริง
Desire Stage ในขั้นตอนนี้ จะยกตัวอย่างที่เห็นได้บ่อยคือ การใช้ข้อมูลเพื่อสร้างข้อเสนอพิเศษ ส่วนลด หรือโปรโมชั่นที่น่าสนใจ จะช่วยกระตุ้นให้เกิดความต้องการซื้อได้ หากจะให้ขั้นสูงขึ้นไปคือการทำ Retargeting Ads (อธิบายง่ายๆ คือ Ads ที่ไปไหนก็ตามเราไป) ดึงลูกค้ากลับมาซื้อสินค้าที่เคยสนใจ ทำให้โอกาสในการปิดการขายเพิ่มสูงขึ้น
Action Stage เมื่อลูกค้าพร้อมที่จะซื้อ การใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงหน้าสินค้าและขั้นตอนการสั่งซื้อให้ใช้งานง่าย จะช่วยลดอุปสรรคและเพิ่ม Conversion Rate ได้ เหมือนการปูพรมแดงต้อนรับลูกค้าสู่การตัดสินใจซื้อ เช่นการใช้ข้อมูลเพื่อสร้างแคมเปญอีเมลส่งเสริมการขายในจังหวะที่เหมาะสม เช่น เมื่อลูกค้าทิ้งตะกร้าสินค้าไว้ เพื่อรอซื้อก่อนวันสำคัญ
Loyalty Stage ในขั้นตอนสุดท้ายของ Funnel การวิเคราะห์ข้อมูลการซื้อซ้ำจะช่วยให้เราสามารถมอบข้อเสนอพิเศษให้ลูกค้าเก่าได้อย่างเหมาะสม สร้างความภักดีต่อแบรนด์ในระยะยาว เปรียบเสมือนการดูแลรักษามิตรภาพอันแนบแน่น ไม่ว่าจะส่งข้อมูลสินค้าที่เขาสนใจ พร้อมส่วนลดสำหรับสมาชิกที่เคยซื้อช่วยกระตุ้นให้ลูกค้ากลับมาซื้อซ้ำได้
แนะนำเครื่องมือทำ Data-Driven Marketing
Sondhana คือ เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลทางการตลาดที่ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจความคิดเห็นและทัศนคติของลูกค้าที่มีต่อแบรนด์ได้ดียิ่งขึ้น โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจากแบบสอบถามและโซเชียลมีเดียต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น Facebook, YouTube, Instagram, Line ฯลฯ
โดยระบบ Sondhana สามารถประมวลผลทั้งข้อความ เสียง และวิดีโอ เพื่อให้เข้าใจว่าผู้คนกำลังพูดถึงธุรกิจของคุณอย่างไรบ้าง, ลูกค้ามีความคิดเห็นต่อแบรนด์เป็นอย่างไร, ช่วยให้เราปรับปรุง Content ให้ดียิ่งขึ้นอย่างไร, รวมไปถึงจะปรับกลยุทธ์การตลาดให้ตรงกับความสนใจของกลุ่มเป้าหมาย ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะช่วยให้ธุรกิจปรับกลยุทธ์ทางการตลาดให้สอดคล้องกับความต้องการที่แท้จริงของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ด้วย Data Insight จาก Sondhana ธุรกิจสามารถนำข้อมูลพฤติกรรมผู้บริโภคมาใช้ในการทำ Data-Driven Marketing ได้หลากหลายรูปแบบ อาทิเช่น
1. Predictive Analytics สำหรับการคาดการณ์พฤติกรรมลูกค้า
โดยอาศัย Natural Language Processing (NLP) ในการวิเคราะห์ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย เพื่อคาดการณ์แนวโน้มต่างๆทางการตลาด เช่น ความสนใจในผลิตภัณฑ์ใหม่ และความเสี่ยงที่ลูกค้าจะเลิกใช้บริการ ข้อมูลเหล่านี้ช่วยในการวางแผนกลยุทธ์การตลาดอย่างมีประสิทธิภาพและเพิ่มความแม่นยำในการตัดสินใจ นอกจากนี้ NLP ยังช่วยประเมินประสิทธิภาพของแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น TikTok, Facebook, YouTube, X, Instagram ในการเข้าถึงกลุ่มเป้าหมาย ช่วยให้ธุรกิจเลือกช่องทางที่เหมาะสมเพื่อลงทุนและปรับกลยุทธ์ให้ตรงกับความสนใจของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น
2. การสร้าง Customer Segmentation ที่ซับซ้อน
ด้วยการใช้ข้อมูลประชากรศาสตร์ และข้อมูลพฤติกรรมการใช้งานแต่ละแพลตฟอร์ม มาแบ่งกลุ่มลูกค้าอย่างละเอียด สร้างโปรไฟล์ลูกค้าที่มีความเฉพาะเจาะจงมากขึ้น เช่น "นักช้อปออนไลน์ที่ชอบซื้อสินค้าแฟชั่นในช่วงเย็นวันศุกร์" เพื่อปรับแต่งกลยุทธ์การตลาดให้เข้าถึงแต่ละกลุ่มย่อยได้ตรงจุด พร้อมทั้งช่วยในการกำหนดงบประมาณและเลือกแพลตฟอร์มที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับการเข้าถึงกลุ่มลูกค้านั้น ๆ ได้อย่างแม่นยำ
3. ทำ Personalization Marketing
ด้วยการแสดงข้อเสนอหรือโปรโมชั่นที่เหมาะสมกับแต่ละบุคคลในเวลาที่เหมาะสม เช่นเดียวกับที่ Amazon ใช้ระบบแนะนำสินค้าแบบเรียลไทม์เมื่อลูกค้าเพิ่มสินค้าลงตะกร้า โดยระบบจะแนะนำสินค้าที่เกี่ยวข้องและปรับให้เหมาะกับรสนิยมเฉพาะของลูกค้าแต่ละราย ซึ่งช่วยเพิ่มยอดขายและความพึงพอใจได้อย่างยั่งยืน
4. Content Optimization
โดยการวิเคราะห์ว่าคีย์เวิร์ด หรือเนื้อหาประเภทใดได้รับความสนใจจากกลุ่มเป้าหมายมากที่สุด จากนั้นจึงปรับปรุงการนำเสนอเนื้อหาให้ตรงใจ พร้อมวางแผนการผลิตคอนเทนต์และการโฆษณาที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ตอบโจทย์ความต้องการของผู้บริโภคได้อย่างแท้จริง
บทสรุป
แนวโน้ม Data-Driven Marketing ในปี 2025
ในปี 2025 ที่กำลังจะมาถึง เทรนด์ Data-Driven Marketing จะมีบทบาทมากขึ้นเรื่อยๆ แต่ด้วยข้อจำกัดด้าน กฏหมายนโยบายความเป็นส่วนตัวทำให้การใช้ First-party Data จะเข้ามามีบทบาทแทนที่ข้อมูลจาก Platform ต่างๆ ที่เราคุ้นเคย ซึ่งเป็นข้อมูลที่ทุกคนเข้าถึงได้ และอาจถูกจำกัดการใช้งานในอนาคตอันใกล้ ดังนั้นข้อแนะนำสุดท้ายคือ อยากจะให้ทุกคนเตรียมตัว เริ่มตั้งแต่ คิดหาวิธีการในการเก็บข้อมูลโดยไม่พึงพา Third party เพราะข้อมูลเปรียบเสมือนน้ำมันที่คอยขับเคลื่อน ถึงแม้เราจะมีเครื่องมือวิเคราะห์ที่ทันสมัย แต่หากขาดข้อมูลคุณภาพดี ก็เหมือนเครื่องบินที่ไม่มีน้ำมันเชื้อเพลิงที่ดีพอ!
Comments