10 เรื่องที่มักเจอบ่อย เมื่อคิดทำ Data Driven Business 2023-2024

สวัสดีนักการตลาดและผู้อ่านทุกคนค่า วันนี้ได้มีโอกาสไปงาน DATA + AI FOR BUSINESS IS NOW มาค่ะ เลยอยากจะมาแชร์ความรู้ดี ๆ ที่ได้รับมาแบบเต็มเปี่ยมมาก โดยหัวข้อที่เราจะมาสรุปเล่าให้ฟังกันในบทความนี้ก็คือ “Data-Driven Business 2023-2024” และผู้ที่มาบรรยายจะเป็นใครไปไม่ได้นอกจากผู้เชี่ยวชาญด้านการใช้ Data กับธุรกิจ อย่างพี่หนุ่ย การตลาดวันละตอน ที่ทุกคนคุ้นเคยนั่นเอง

ซึ่งในบทความนี้จะเกี่ยวกับ 10 เรื่องที่มักเจอเป็นประจำ เมื่อคุณคิดจะทำ Data Driven Business ค่ะ จะมีอะไรน่าสนใจบ้าง ตามมาดูกันเลยค่า

1. คิดว่าไม่มี Data 

คำถามแรกที่มักเจอ ผู้บริหารมักคิดว่าบริษัทตัวเองไม่มี Data แต่ความเป็นจริงแล้วไม่มีบริษัทไหนที่ไม่มี Data เพียงแค่มันอาจอยู่กันอย่างกระจัดกระจายเท่านั้นเอง เราต้องตั้งคำถามใหม่เป็น Data อยู่ที่ไหน? หรือเก็บไว้ในระบบไหนบ้าง? ต่างหากค่ะ 

ซึ่งสิ่งแรกที่พี่หนุ่ยมักจะใช้ในการขุดคุ้ยหา Data ให้เจอคือการไล่จาก Customer Journey ก่อน ดูว่าทุกวันนี้เราขายยังไง ทำธุรกิจยังไง ยิงแอดแบบไหน Performance ดี คนเข้ามาหาเราผ่านไอเดียแบบไหนบ้าง

จากนั้นเราก็จะเริ่มเห็นการ Engage ที่เกิดขึ้น เช่น คนที่กดโฆษณานี้ มาดูคอนเทนต์แบบไหน ก็พอจะเห็นภาพได้ ต่อยอดไปถึงการทำให้พนักงานขายหรือคอลเซนเตอร์รู้ล่วงหน้าได้ว่าควรคุยกับลูกค้าแบบไหน ลูกค้าคนนี้สนใจสินค้าอะไรอยู่ เป็นต้น 

และประโยคยอดฮิตตอนเริ่มขุดคุ้ยเจอ Data คือ “เรามี Data แบบนี้ด้วยหรอ” เหมือนคุ้ยตู้เย็นแล้วเจอวัตถุดิบ นี่คือสิ่งที่มักจะเกิดขึ้น และคำตอบคือใช่เรามี เพียงแต่ที่ผ่านมาไม่เคยรู้ไม่เคยเอาออกมากางนั่นเอง

อย่าง Data Research Insight จังหวัดขอนแก่น ที่พาส่องการท่องเที่ยวในจังหวัดจากการใช้เครื่องมือ Social Listening เจาะขุดคุ้ยหา Data จึงค้นพบว่าคนมาขอนแก่นเพราะมาดูคอนเสิร์ตเป็นอันดับ 1 ! ซึ่งหลาย ๆ คนหากไม่เคยมาขุดหรือกาง Data ดูมาก่อนเลยก็คงไม่รู้ว่าคนไปดูคอนเสิร์ตที่ขอนแก่นเป็นจำนวนมากมายขนาดนี้ค่ะ เพราะตัวเลขเกือบ 50% ก็ถือเป็นสัดส่วนที่ค่อนข้างสูงและเป็นกิจกรรมที่มาแรงแซงโค้งเลยทีเดียว

2. คนเก็บไม่ได้ใช้ คนใช้ไม่ได้เก็บ

คนที่ต้องใช้ Data ส่วนใหญ่ก็คือนักการตลาดใช่ไหมคะ แต่ระบบในการเก็บมักถูกออกแบบด้วยคนที่ไม่ใช่นักการตลาดนี่ล่ะค่ะ 

ดังนั้นหลังจากไล่ตามรอย Customer Journey มาเราก็จะพอรู้แล้วว่าการเก็บ Data แบบไหนเวิร์คหรือไม่เวิร์ค เพราะถ้าไม่ไล่ดูจะไม่รู้เลยว่าที่เก็บมาใช้ได้มั้ย ควรเก็บแบบไหน ดังนั้นเมื่อเริ่มเจอเนื้อแท้ที่เก็บมา 

สิ่งที่มักจะเจอคือแล้วเราจะใช้ Data แบบไหนดี? ระหว่าง

A. ทำ Data เก่าให้ใช้ได้ก่อน 

บางระบบมักถูกออกแบบมาเป็นระบบปิด คือไม่สามารถนำข้อมูลออกมาใช้อะไรต่อได้ ทำให้ต้องใช้แรงงานคนในการแมนนวลคีย์ข้อมูลใหม่เอาทีละอัน 

สำหรับทางเลือกนี้เราต้องดูว่าคุ้มทุนหรือไม่ ประเมินดูว่าคุ้มไหมกับแรงงานคนที่จะต้องเอามากรอกใส่ระบบใหม่ ใช้เวลานานเท่าไหร่ ถ้าไม่คุ้มไป Step 2 เลย คือวางแผนใหม่ตั้งแต่แรก

B. วางแผนเก็บ Data ใหม่ให้ใช้ง่าย 

ทางเลือกนี้เราคงเริ่มรู้แล้วว่าควรเก็บ Data แบบไหนยังไง แต่ส่วนมากทำไปสักพักมักจะได้ไอเดียใหม่ ๆ ก็จะมีการปรับเรื่อย ๆ และต้องรู้จักปรับให้เข้ากับการใช้หน้างานอยู่เสมอด้วย

3. Fire(d)wall 

อีกหนึ่งเรื่องที่ต้องเจอสำหรับการทำ Data Driven Business 2024 คือปัญหาที่อยากเข้าถึง Data แต่เข้าไม่ได้?! เช่น ต้องรอรีเควสขอข้อมูลนานเป็นเดือน ซึ่งกว่าจะได้มาพฤติกรรมลูกค้าก็คงเปลี่ยนไปแล้ว

ข้อแนะนำคือให้เอา Sampling Data บางส่วนมากางดูก่อน จะได้รู้ว่ามันมี Data อะไรอยู่บ้าง เพราะการเก็บไว้เฉย ๆ ไม่ก่อให้เกิดประโยชน์ อีกทั้งฝั่งคนเก็บก็จะได้รู้ด้วยว่าต้องเก็บแบบไหนถึงนำข้อมูลไปใช้ได้บ้าง

และพี่หนุ่ยยังฝากถึงคนฝั่ง Tech และ IT ให้พยายาม Balance ระหว่าง Security กับ Productivity เพราะความปลอดภัยของข้อมูลแน่นอนว่าเป็นสิ่งสำคัญ แต่ควรทำให้สมดุลกันด้วย ไม่งั้นหากระบบปิดเกินไป นำข้อมูลไปใช้ไม่ได้ ก็ไม่ก่อให้เกิดประโยชน์อะไรกับองค์กร

4. Data ประจำทีม

บางทีเมื่อเข้าถึง Data ได้แล้ว แต่ปัญหาส่วนใหญ่คืองานของทีม Data โหลด เพราะทุกอย่างมาลงที่คนกลุ่มก้อนเดียว ทุกทีมก็จะมารีเควสทีม Data จนทำงานไม่ทัน

ดังนั้นควร “ลดงานคอขวด ให้ทุกคนพอทำ Data ได้” เพราะถ้าแต่ละฝ่ายพอทำ Data ของตัวเองได้ การทำงานจะเปลี่ยนไปเลยค่ะ ซึ่งจะมีประสิทธิภาพมากขึ้น และมีเวลาในการทำงานของตัวเอง

ให้หน้าที่ของทีม Data คือเตรียม Data ให้พร้อมใช้เท่านั้น เพื่อให้นักการตลาดเอาไปใช้ต่อได้ง่าย ทีม Data จะได้ไม่ต้องงานโหลดอีกต่อไปด้วย

5. Data Thinking Skill

ทักษะการตั้งคำถามกับ Data นี้สำคัญมาก คือคิดว่าจาก Data ที่มี เราจะรู้อะไรได้บ้าง

3D Data Thinking

1. Define Define ปัญหาให้ได้ก่อน ว่าเรามีปัญหาอะไร อยากจะแก้ไขเรื่องอะไร

2. Design ออกแบบการเก็บ Data และดูว่า Data ที่เรามีอยู่พอจะตอบคำถามหรือแก้ไขปัญหาให้เราได้ไหม ถ้าไม่ก็วางแผนต่อว่าจะไปขุดค้นหามายังไง 

3. Dig Down ดูบริบทของ Data ตั้งสมมติฐาน ตั้งคำถามจาก Data ที่มีให้เป็น

เช่น ร้านกาแฟ ทำ Delivery เพราะคนมักสั่งตอนฝนตก แต่ก็มีปัญหาไม่มี Rider รับออเดอร์อีก ดังนั้นตั้งคำถามถ้าอยากกินแต่ไม่อยากเปียกจะทำยังไงได้อีกบ้าง? ก็ทำโปร Drive Thru ขับมาร้านได้ด้วย ถ้าฝนตกก็ไม่ต้องลงรถ จบ ลูกค้าแฮปปี้ 

การมี Data และรู้จักตั้งคำถามให้เป็น ทำให้สามารถเอาไปออกแบบการสื่อสารการตลาดถึงลูกค้าได้ รู้ว่าอยากได้คนประเภทนี้มาเป็นลูกค้า ต้องใช้ Data สื่อสารแบบไหน มี Data Point ไหนประกอบกันบ้าง เป็นต้น

6. Creativity Driven Data 

Creativity ก็เป็นพาร์ทสำคัญ เพราะถ้าเราอยากได้ข้อมูลลูกค้า ก็ต้องคิดให้ Make Sense ว่าทำยังไงลูกค้าถึงจะอยากให้ข้อมูลอย่างเต็มใจ

เช่น บริษัทล้างแอร์ โปรโมชัน 1 แถม 1 แต่ขอข้อมูลบัตรประชาชน ลูกค้าก็คงสงสัยว่าขอทำไม ต่อให้จะได้ส่วนลดประมาณ 500 บาทแลกกับบัตรประชาชน ก็คงรู้สึกไม่คุ้มและไม่มั่นใจในความปลอดภัย จนอาจเกิดการหยุดลงทะเบียนกลางคัน ก็เป็นที่น่าเสียดาย

หรืออย่าง แบบฟอร์มลงทะเบียนงานครบรอบ 6 ปี ของการตลาดวันละตอนเองค่ะ หากขอข้อมูลอย่างเช่นในที่นี้คือเบอร์โทรศัพท์ ก็แจ้งเหตุผลให้ชัดเจนว่าใช้สำหรับส่ง SMS ยืนยันตัวตนเท่านั้นนะ ไม่นำไปทำอะไรไม่ดี ใส่ความ Creative ปนฮาและเป็นกันเองลงไป ตามไตล์ของแบรนด์ด้วยว่า สาบานไม่เอาไปให้บริษัทประกัน หรือพวกสินเชื่อโทรหาคุณหรอก 5555

ดังนั้นหากรู้จักเขียนบอกเพิ่มเติมไว้สักนิดตอนให้ลูกค้ากรอก ว่าจะเอาข้อมูลส่วนไหน ไปทำอะไรบ้าง ก็อาจช่วยให้ลูกค้าเต็มใจที่จะให้ข้อมูลเราง่ายขึ้นได้นั่นเองค่า

*แจก Data Collection Canvas จากหนังสือ Data-Driven Marketing 

7. Customer 360 Personalization 

การประกอบ Data จาก Channel ต่าง ๆ เข้าด้วยกันก็เป็นสิ่งที่สำคัญ อย่างเช่นธุรกิจโรงแรม ถ้าเราเห็น Customer Journey เราจะรู้ว่าควรทำการตลาดยังไงต่อ เช่น เข้ามาในเว็บ ดูห้องนี้ จอง เช็คอิน เช็คเอ้าท์ งั้นเดี๋ยวปีหน้ายิงแอดที่พักแบบเดิมที่ลูกค้าชอบ 

แต่ถ้าเราเก็บย้อนหลังหรือลึกลงไปสักหน่อย อาจเห็น Data เพิ่มว่าเขาอาจจะเคยดูห้องที่แพงกว่านั้น ตั้งสมมติฐานได้ว่าอาจจะอยากพักแต่งบไม่ถึง การสื่อสารการตลาดก็อาจจะเปลี่ยนไป และมีความ Personalize ขึ้น เช่น เปลี่ยนเป็นยิงแอดว่าถ้าจองล่วงหน้านาน ๆ จะมีส่วนลดให้ ก็อาจจะตรงจิตตรงใจลูกค้าได้มากขึ้นเพราะเราทำการตลาดจากการใช้ Data ที่ลึกขึ้นนั่นเอง

ดังนั้นถ้าเราเอา Data มาประกอบกัน ยิ่งประกอบ ยิ่งลงลึก ยิ่งเห็น Customer 360 ได้มากขึ้นค่ะ

8. Context & Communication 

ต่อให้เรามี Data ดีแค่ไหน หากสื่อสารออกไปไม่ได้ Data นั้นก็ไม่มีความหมายใด ๆ ดังนั้นประเด็นหลักของข้อนี้คือ “สื่อสารสิ่งที่มีค่าให้เป็น”

เช่น หากผู้บริหารไม่เข้าใจในงานที่เราอธิบาย เราอาจจะลองใช้การเปรียบเทียบให้เขาเข้าใจในภาษามากยิ่งขึ้น  ดูว่าเขาเคยเข้าใจทรง ๆ ประมาณไหนมาก่อนบ้าง หรือเรียกว่าปรับ Communication ให้เข้ากับคนที่ฟังเราอยู่นั่นเอง

ในส่วนนี้ผู้เขียนขอเสริมในเรื่องของการทำ Data Visualization เข้ามาช่วยด้วยก็ได้นะคะ เพราะเป็นส่วนสำคัญที่ช่วยในการสื่อสาร Data ที่บางครั้งอาจจะเข้าใจยากและดูยุ่งเหยิง ให้เข้าใจง่ายมากขึ้นผ่านการทำเป็นภาพ อย่างเช่น

จะเห็นได้เลยว่าหากเรามานั่งดูเป็นข้อมูลดิบว่าแต่ละจังหวัด คนส่วนใหญ่มาเที่ยวกับใครกันบ้าง แน่นอนว่าคงจะปวดหัวและตาลายมากค่ะ ดูคนเดียวก็ปวดหัวแล้ว ยิ่งถ้าต้องไปอธิบายงานให้คนอื่นหรือหัวหน้าฟังต่อ ไม่แปลกเลยถ้าเขาจะไม่เข้าใจค่ะ ดังนั้นการทำ Data Visualization ก็เป็นส่วนหนึ่งที่ช่วยแปลงข้อมูลเยอะ ๆ ให็เป็นภาพและภาษาที่เข้าใจได้ง่ายขึ้น อย่ามองข้ามและเก็บไว้เป็นตัวช่วยในการสื่อสารกันนะคะ

และหากใครสนใจอ่านต่อเกี่ยวกับตัวอย่างการทำ Data Visualization สามารถกดลิงก์ใต้ภาพได้เลยค่า~

9. Today Data-Driven Every Business

แต่ก่อนหากถามว่าใครใช้ Data ในการทำธุรกิจบ้าง ใน 10 คน อาจยกมือแค่สอง แต่ทุกวันนี้คงยกมือถึง 7 ใน 10 เพราะทุกคนล้วนนำมาประยุกต์ใช้กันแล้ว แต่จะใช้แบบไหนยังไงก็แล้วแต่ธุรกิจ

ดังนั้นวันนี้ใครไม่ใช้ เรียกได้ว่าถอยหลังกว่าเพื่อน และไม่ต้องมัวแต่โฟกัสคู่แข่งมากจนเกินไป แต่โฟกัสธุรกิจตัวเองให้ดีก่อนก็พอค่ะ

10. Data Monetization 

หากเตรียม Data ผิดแต่แรก ก็นำไปใช้ทำอะไรต่อไม่ได้ แต่ถ้าเราเก็บ Data มาดีในระดับนึงแล้ว ให้ลองคิดต่อยอดดูว่ามีธุรกิจอื่นหรือใครที่ต้องการ Data แบบที่เรามีอยู่บ้าง? เป็นการหา Data Partner นั่นเองค่ะ

เช่น หากเรามีฐานข้อมูลกลุ่มคุณแม่มือใหม่อยู่ หรือระบบ Member อาจไปติดต่อธุรกิจที่ทำเกี่ยวกับสินค้ากระตุ้นน้ำนมแม่ ที่ต้องการฐานข้อมูลกลุ่มคุณแม่ เพื่อทำการตลาดร่วมกันได้อย่างตรงใจลูกค้ามากยิ่งขึ้น~

สรุป 10 เรื่องที่มักเจอเป็นประจำ เมื่อคุณคิดจะทำ Data Driven Business

เป็นอย่างไรกันบ้างคะ จบลงไปแล้วกับ 10 เรื่องที่มักเจอเป็นประจำ เมื่อคุณคิดจะทำ Data Driven Business 2024 ขอสรุปให้ทุกคนเห็นภาพรวมกันอีกครั้งว่า 10 เรื่อง มีอะไรบ้าง

1. คิดว่าไม่มี Data ไม่มีบริษัทไหนที่ไม่มี Data ค่ะ เพียงแค่มันอาจอยู่กันอย่างกระจัดกระจาย ลองเริ่มต้นจากการไล่ดูจาก Customer Journey อาจทำให้ค้นพบข้อมูลที่เราไม่เคยรู้มาก่อน

2. คนเก็บไม่ได้ใช้ คนใช้ไม่ได้เก็บ ประเมินว่าการลงทุนลงแรงทำ Data เก่าให้กลับมาใช้ได้นั้นคุ้มทุนหรือไม่ หากไม่คุ้มให้วางแผนเก็บ Data ใหม่ให้ใช้ง่ายไปเลยดีกว่า

3. Fire(d)wall เอา Sampling Data บางส่วนมาดูก่อน จะได้รู้ว่ามี Data อะไรน่าสนใจอยู่บ้าง และจะได้รู้ด้วยว่าต้องเก็บแบบไหนถึงนำข้อมูลไปใช้ต่อได้

4. Data ประจำทีม ทีม Data มีหน้าที่แค่เตรียม Data ให้คนอื่นพร้อมใช้เท่านั้น และฝึกให้แต่ละฝ่ายพอทำ Data ของตัวเองได้ เพื่อลดงานคอขวด

5. Data Thinking Skill ฝึกทักษะการตั้งคำถามกับ Data ผ่าน 3D Thinking : Define ปัญหาที่อยากจะแก้ / Design การเก็บ Data และ Dig Down หัดตั้งสมมติฐาน

6. Creativity Driven Data คิดให้ Make Sense ว่าทำยังไงลูกค้าถึงจะอยากให้ข้อมูลอย่างเต็มใจ

7. Customer 360 Personalization ประกอบ Data เข้าด้วยกัน เก็บข้อมูลย้อนหลังหรือลึกลงไปสักหน่อย อาจเห็น Data เพิ่ม ซึ่งจะช่วยในการสื่อสารการตลาดให้ตรงใจและมีความ Personalize ขึ้น

8. Context & Communication สื่อสาร Data ที่มีค่าให้เป็น

9. Today Data-Driven Every Business หากทุกวันนี้ใครไม่ใช้ Data-Driven Business ถือว่าล้าหลังกว่าคนอื่น

10. Data Monetization หากเราเก็บ Data มาดีแล้ว ให้ลองคิดต่อยอดดูว่ามีธุรกิจอื่นหรือใครที่ต้องการ Data แบบนี้บ้าง และติดต่อเพื่อหา Data Partner

และขอปิดท้ายด้วย 5 Step Data-Driven Business 

1. สำหรับใครที่ยังไม่ค่อยได้ใช้ ก็ให้ทำระบบในการเก็บข้อมูลก่อน แล้วหัดทำ Data Analytic กับ Data Visualization ให้ได้ก่อน หรือเรียกง่าย ๆ ว่าเปลี่ยนให้เป็นภาษาและภาพที่มนุษย์ทั่วไปเข้าใจได้ง่าย

2. ให้มีคนในบริษัททำเป็นงานหลัก

3. ให้แต่ละทีมมีคนทำ Data ของตัวเอง เพื่อลดงานคอขวด

4. สร้างทีมใหม่ในการต่อยอด Data เอาข้อมูลที่มีมาทำเงินได้ยังไงต่อบ้าง

5. หา Data Partner พร้อมสำหรับการทำ Data Monetization

หวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์กับนักการตลาดและผู้อ่านทุกคนนะคะ หากใครที่กำลังทำธุรกิจของตัวเองกันอยู่แล้วได้มาอ่านบทความนี้คงจะได้เห็นกันแล้วว่าการใช้ Data เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งในการขับเคลื่อนธุรกิจนั้นมีความสำคัญขนาดไหน หากไม่ใช้เรียกได้ว่าก้าวตามคนอื่นไม่ทันไปก้าวนึงแล้วนะคะ ส่วนใครที่ยังไม่รู้จะเริ่มต้นยังไงก็ลองเริ่มจากการไล่ดู Customer Journey ก่อนค่ะ อาจทำให้เจอข้อมูลน่าสนใจที่เราไม่เคยรู้มาก่อนเลย และนำมาใช้ประยุกต์ต่อยอดให้กับธุรกิจเราได้ค่ะ

และทุกคนสามารถติดตามบทความด้านการตลาดเพิ่มเติมได้จากเพจการตลาดวันละตอน ที่ เว็บไซต์ Facebook Instagram TwitterYoutube และ Blockdit ได้เลยค่า