Case Study Lookalike Audience Strategy แบบ Personalization ของ Domino’s Pizza
บทความนี้จะพามาดู Case Study ของการตลาดแบบรู้ใจ Personalized Marketing EP2 ของ Domino’s Pizza ที่ทำ Customer Segmentation หากลุ่มคนที่น่าจะซื้อในเร็ววัน แล้วเอามาต่อยอดด้วยการทำ Lookalike Audience ใน Facebook Ads จนทำให้ Cost-Per Acquisition ลดลงกว่า 65% ทั้งยังเพิ่ม ROAS กว่า 700% ครับ
Domino’s Pizza เองก็มีปัญหานี้ พวกเขาไม่สามารถจัดการกับ Customer Data ที่กระจัดกระจายไปตาม Digital Touchpoints ต่างๆ ได้ เพราะเจอกับปัญหา Data Silos ที่องค์กรส่วนใหญ่ก็เจอกัน ทำให้แต่ละทีมก็เห็นภาพลูกค้าคนละอย่าง เพราะ Customer Data ที่แยกส่วนเก็บและไม่ได้ทำการเชื่อมโยงกัน ส่งผลให้การวางกลยุทธ์นั้นสะเปะสะปะไร้ทิศทางโดยสิ้งเชิง
ส่งผลให้การจะทำการตลาดแบบรู้ใจ Personalized Marketing นั้นเป็นไปไม่ได้ เพราะลำพังแค่รู้จักลูกค้าให้ดีพอ ก็ยังไม่สามารถทำได้เลย เมื่อการตลาดแบบรู้ใจต้องใช้ความรู้จักลูกค้าอย่างมาก ต้องรู้ว่าแต่ละคนเป็นลูกค้าประจำหรือขาจร เป็นกลุ่มที่มาเฉพาะวันหยุดหรือมาเฉพาะมีโปรโมชั่น ทั้งหมดนี้คือการตลาดโดยอ้างอิงจาก Consumer Behavior เป็นหลักครับ
สิ่งที่จะเข้ามาช่วย Domino’s Pizza ได้คือการหาเครื่องมือ MarTech ที่มาช่วยทำสิ่งที่เรียกว่า Single View 360 คือการรู้จักลูกค้าแบบรอบด้านด้วยการเอา Customer Data ที่กระจัดกระจายมาประกอบเชื่อมโยงกัน
เมื่อสามารถเชื่อมโยงข้อมูลที่กระจัดกระจายเข้าไว้ด้วยกันได้เป็นอย่างดีแล้ว เราก็รู้ว่าเราจะทำการตลาดกับลูกค้าแต่ละคนแบบไหน ตั้งแต่การ Cross sell ไปจนถึง Upsell ที่รู้ว่าควรจะต้องเสนอขายอะไรต่อ หรือแนะนำให้ซื้ออะไรเพิ่ม และที่สำคัญคือรู้ว่าควรจะทำการตลาดกับลูกค้าแต่ละคนผ่าน Touchpoint ไหน โดยอ้างอิงจาก Customer Persona ที่ได้จากการวิเคราะห์เรียบร้อยแล้ว
Domino’s Pizza ใช้ Segment จนสามารถแบ่งลูกค้าตาม Behavior ได้เป็น 8 กลุ่มใหญ่ๆ จากนั้นก็ทำการตลาดแต่ละ Segment แบบ Personalized Marketing ออกไปโดยขึ้นอยู่กับว่าลูกค้าแต่ละคนกำลังอยู่ใน Stage ไหนของ Customer Journey
และนั่นหมายความว่านักการตลาดต้องทำการ Tailor made แต่ละ Marketing Campaign ที่แตกต่างกันถึง 8 Segments แม้จะฟังดูเหนื่อยยากไม่สบายแบบการตลาดยุค Mass Marketing นัก แต่ผลลัพธ์ที่ได้ก็คุ้มค่า เพราะส่งผลให้ CPA (cost per acquisition) ของ Domino’s pizza ลดลงกว่า 65% และยังเพิ่ม ROAS (return on ad spend) ถึง 700% ครับ
ถอดกลยุทธ์ Personalized Marketing ที่ 2 ลดค่าโฆษณาด้วยการทำ Lookalike Audience จาก Customer Data ที่มี
การตลาดยุคนี้ต้องฉลาดใช้ดาต้า และเราก็สามารถเริ่มต้น Data-Driven Marketing ได้ไม่ยากจาก Existing Data ที่มีในมือ ด้วยหลักคิดง่ายๆ จาก Lookalike Audience ที่ Facebook Ads ทำได้มานาน แต่การจะ Lookalike Audience ต้องมี Strategy หน่อยครับ
เพราะเราต้องหากลุ่มที่จะ Lookalike แล้วคุ้มก่อนจะเริ่มทำการตลาดออกไป และกลุ่มที่ดูแล้ว Lookalike แล้วคุ้มที่สุดก็ดูหนีไม่พ้นคนที่มีแนวโน้มจะซื้อสินค้าหรือบริการเราในเร็วๆ นี้
เพราะมันคือการกระตุ้นให้ลูกค้ากลับมาเป็นลูกค้าเราเร็วขึ้น ในขณะเดียวกันก็ลดอัตราการสูญเสียลูกค้าไปเหมือนกัน และนั่นก็ทำให้การยิงโฆษณาแบบเดิมที่เคยหว่านไปเรื่อยๆ ส่งแอดไปทั่วนั้นกลายเป็นเรื่องล้าสมัย เพราะในวันที่ค่าแอดแพงเหลือเกิน เราต้องรู้จักใช้เงินทุกบาทเพื่อให้เกิด Conversion หรือยอดขายมากที่สุด
นั่นก็คือการเลือกทำการตลาดกับเฉพาะคนที่น่าจะใช่ น่าจะซื้อ มากกว่าใครก็ได้ที่ไม่มีแนวโน้มว่าจะซื้อเราสักเท่าไหร่ ดังนั้นการจะ Personalized Marketing ออกไป ก็ต้องรู้ก่อนว่าใครคือคนที่กำลังจะซื้อในเร็วๆ นี้ และเราก็เลยมอบส่วนลดพิเศษเพื่อกระตุ้นให้เขาตัดสินใจซื้อเร็วขึ้นครับ
เช่น กลุ่มที่น่าจะซื้อภายใน 7 วัน 15 วัน หรือ 30 วัน ถ้าเรารู้เร็วก็สามารถทำการตลาดได้ไว ใช้งบการตลาดอย่างแม่นยำ ส่งผลให้ Conversion เพิ่มขึ้นกว่าการทำการตลาดทั่วไปในท้ายที่สุด
แต่สิ่งที่ควรระวังก่อนเริ่มต้นใช้กลยุทธ์ Lookalike Audience Strategy มี 2 ข้อ
1. ใช้ Data ที่เก่าเกินไป ไม่ได้อัพเดทให้ไวหรือทันท่วงที
ทั้งนี้ทั้งนั้นก็ขึ้นอยู่กับบริบทของแต่ละธุรกิจ ถ้าเป็นธุรกิจประเภท Consumer good หรือสินค้าที่สามารถซื้อซ้ำได้ง่าย อันนี้จำเป็นต้องใช้การ update data แบบค่อนข้างไวที่ใกล้เคียงระดับ real-time
แต่ถ้าเป็นธุรกิจที่มีอัตราการซื้อซ้ำได้ช้ากว่านั้น ก็อาจสามารถใช้การอัพเดทข้อมูลแบบวันต่อวัน หรือสัปดาห์ละครั้งแบบ manual เองก็ไม่สาย
2. ทำการตลาดหว่านเกินไป Mass Marketing
การตลาดในวันนี้เราสามารถเลือกคนที่อยากให้เห็นได้แบบเฉพาะเจาะจง ใครต้องเห็น และใครไม่ควรเห็น ก็กำหนดได้ ดังนั้นการจะเอาคนที่เพิ่งซื้อออกไปจากรายชื่อที่เราต้องยิงแอดเป็นสิ่งที่ต้องทำเป็นประจำทุกครั้ง
ยกเว้นคุณจะทำการตลาดในแบบที่ขอบคุณ หรือชวนให้เขากลับมาซื้อสินค้าประเภทอื่นเพิ่ม แต่ต้องดูด้วยว่าจากพฤติกรรมของลูกค้าที่ซื้อสินค้าแบบนั้นแล้วเขาชอบซื้ออะไรต่อไป ในระยะเวลาเท่าไหร่
หรือแม้แต่การอย่าเผลอยิงโฆษณาประเภทให้ส่วนลดสินค้าที่ลูกค้าเพิ่งจ่ายเงินซื้อไปในราคาเต็ม เพราะคงไม่มีใครอยากรู้สึกว่าตัวเองเป็นคนโง่กว่าคนอื่นใช่ไหมครับ ดังนั้นการเลือกกลุ่มเป้าหมายที่จะเห็นโฆษณา และเลือกกลุ่มคนที่ไม่ควรเห็นโฆษณาอีก จึงเป็นเรื่องที่สำคัญมากในการทำการตลาดออนไลน์ทุกวันนี้
สรุปส่งท้ายคุณใช้ Lookalike Audience แบบมี Strategy แล้วหรือยัง?
จาก Survey ของ Postclick บอกให้รู้ว่ามีนักการตลาดกว่า 42% ที่ยังคงทำ Segmantation marketing แบบ Basic หรือทำ Lookalike Audience แบบไม่ได้ละเอียด ละเมียด ใส่ใจ ผ่านการใช้ Customer Data สักเท่าไหร่
ดังนั้นก่อนจะทำ Lookalike Audience ครั้งหน้า ต้องแน่ใจว่าเรา Lookalike จาก Audience ที่ดีจริงๆ เพื่อที่ค่าโฆษณาคุณจะได้ลดลง จะได้ไม่ต้องบ่นว่าค่าแอดแพงเหมือนเพื่อนๆ คนอื่นของคุณอีกต่อไป
อ่านบทความชุด Personalized Marketing ในการตลาดวันละตอนต่อ > https://www.everydaymarketing.co/tag/personalized-marketing/
Source:
https://segment.com/customers/dominos/
https://segment.com/recipes/increase-advertising-efficiency-lookalike-audiences-advertising-suppression/
https://www.facebook.com/business/success/2-dominos-pizza
https://services.google.com/fh/files/misc/dominos.pdf
