GeoData – เปิดร้านแบบไม่มโน ด้วยข้อมูลจาก NOSTRA

GeoData – เปิดร้านแบบไม่มโน ด้วยข้อมูลจาก NOSTRA

ต้องบอกว่าที่ผ่านมา เพจเรามีการพูดถึงเรื่องของ Data กันมาตลอด โดยเฉพาะการทำการตลาดแบบ Data-Driven ไม่ว่าจะข้อมูลการขาย หรือเชิง External Data ต่างๆ จนเห็น Insight ของลูกค้า แต่วันนี้อีกหนึ่ง Data ที่เพลินอยากมาสรุปและแชร์ให้ฟังคือ GeoData ค่ะ โดยหลักๆ GeoData นั้นสามารถช่วยในการทำธุรกิจได้หลากหลาย แต่ก็ตามชื่อของมันเลยว่าเป็นการอิงข้อมูลเชิงพื้นที่เป็นหลักนั่นเองค่ะ

GeoData เหมาะกับใครหรือธุรกิจไหน?

มาเท้าความกันก่อนเลยว่า GeoData นั้นเหมาะกับใครกันแน่ หลักๆ GeoData เหมาะกับธุรกิจที่มีส่วนเกี่ยวข้องกับ On-ground retail ต่างๆ ค่ะ ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มสาขา หรือลดสาขาก็ตาม เพราะข้อมูลเชิงพื้นที่จะบอกได้แบบไม่ต้องมโนเลยว่า ธุรกิจแบบนี้ จะไปตั้งและเข้าหา Target ตรงไหนดี หรือตรงไหนที่แบรนด์ควรจะเลิกทำแล้วย้ายไปที่ใหม่ซะ

นอกเหนือจากกลุ่มธุรกิจ On-ground Retail แล้ว การใช้ข้อมูลเชิงพื้นที่ยังเหมาะกับธุรกิจที่ต้องการเข้าใจลูกค้าของตัวเองมากขึ้นด้วยค่ะ เช่น กลุ่มธุรกิจที่มีการเก็บข้อมูลลูกค้าอยู่แล้ว พวกชื่อ อีเมล เบอร์โทร ที่อยู่ ก็สามารถเอาข้อมูลที่มีในมือเนี่ย ส่งให้ NOSTRA ในการทำ Visualize ออกมา ว่าลูกค้าของคุณจริงๆ นั้นอยู่ตรงไหนเยอะกันแน่ แล้วเราควรจะย้ายหรือเปิดสาขาตรงนั้นแทนดีไหมนะ ลูกค้าจะได้ไม่ต้องถ่อมาเสียไกล เป็นต้นค่ะ

ฟังแบบนี้แล้วหลายๆ ท่านอาจจะอยากลองฟัง Case study ของการใช้เครื่องมือ NOSTRA ในการทำและวิเคราะห์เชิงพื้นที่แล้ว วันนี้ยกสรุปมาให้จากวิดีโอ LIVE เลย มาดูกันค่ะว่ามีไอเดียการใช้งานอย่างไรบ้าง

ธุรกิจกลุ่ม Financial หรือ Bank

แน่นอนว่าแบรนด์อย่างธนาคารในสมัยก่อน ทุกคนมักเน้นเรื่องของการขยายสาขา ทำให้ลูกค้าเนี่ย สะดวกที่จะเข้าถึงแบงก์ได้ดีขึ้น บางทีขับรถจากสี่แยกไป 4-5 กม. เจอห้างที่มีธนาคารอีกแล้ว แบบนี้ดีหรือไม่ดีกันแน่ แบงก์ก็ต้องเนี่ยเลยค่ะ พึ่งข้อมูลเชิงพื้นที่ ว่าเค้าควรจะไปตั้งสาขาที่ไหนดี ที่ไม่ได้ตั้งไปงั้นๆ แต่เกิด Traffic ขึ้นจริงๆ

อย่างไรก็ตามทั้งหมดนี้มันเป็นอดีตไปแล้วค่ะ เพราะวันนี้ทุกคนย้ายมาอยู่ออนไลน์กันนั้น ไม่ว่าจะเป็น Mobile Banking หรืออื่นๆ ทำให้วันนี้ Requirement ของแบงค์เปลี่ยนจากการเพิ่มสาขามาเป็นลดสาขาแทน คำถามคือ แบงก์จะลดอย่างไรให้มีประสิทธิภาพ ลดจากอัตรา Traffic ที่คนเข้าแบงก์อย่างเดียวได้ไหม สาขาไหนคนมาน้อยก็ปิดไป ตอบคือได้ค่ะ แต่เราจะไม่รู้เลยว่า ถ้าเราปิดสาขานี้ไปแล้ว ลูกค้าที่ยังอยากมาทำธุรกรรมกับแบงก์อยู่ เค้าต้องเดินทางไปไหนแทน แล้วลำบากมากพอหรือเปล่า ถ้าลดสาขานี้แล้ว สาขาใกล้เคียงไหนที่จะแทนกันได้ แบบที่ลูกค้ารับไหวนั่นเองค่ะ

อีกประเด็นนึงที่สำคัญก็คือ การใช้ข้อมูลเชิงพื้นที่ เพื่อกำหนดการตั้งตู้ Machine ของธนาคารแทนการตั้งธนาคารใหญ่ๆ ว่าจะควรไปตั้งที่ไหนดี ใกล้แหล่งชุมชนจริงไหม ตรงนั้นเป็นชุมชนก็จริงแต่คนกดเงินกันบ่อยไหม เป็นต้นค่ะ

ธุรกิจ Retail อย่างร้านกาแฟ

ร้านคาเฟ่เองต้องบอกว่า วันนี้ผุดขึ้นมาแบบสูสีมาก ใต้ตึกเกือบทุกที่มีคาเฟ่ มีร้านกาแฟ แบบนี้ถ้าอยากขยายสาขา เปิดร้านใหม่จะทำอย่างไร ก็ต้องพึ่งข้อมูลเชิงพื้นที่เข้าช่วยค่ะ ว่าเปิดร้านตรงไหนถึงจะได้ Traffic ตามที่เราอยากได้ บางร้านเปิดขึ้นมา หวังยอดขายจากกลุ่ม Café Hopping ถ่ายรูป แต่สุดท้าย Traffic ก็แน่นเฉพาะเสาร์-อาทิตย์ ในขณะที่บางร้านสามารถโดย Traffic ได้ช่วง Weekdays ที่คนทำงาน เรียนต่างๆ สามารถเข้าถึงได้ง่ายค่ะ

โดย Data ตรงนี้ ก็จะไม่ได้อิงแค่จำนวนประชากร แต่สามารถดูในส่วนของร้านคู่แข่งได้ด้วย ว่าถัดไปกี่โล มีร้านคาเฟ่อะไรอยู่บ้าง แล้วเราควรจะเข้ามาเปิดด้วยไหมนั่นเองค่ะ

อย่างในต่างประเทศเอง แบรนด์ดังอย่าง Starbucks ก็ใช้ข้อมูลเชิงพื้นที่แบบนี้ ในการวางแผนขยายสาขาด้วย ถ้าใครอยากอ่านเคสของ Starbucks เราเคยเขียนเอาไว้แล้ว สามารถคลิกตรงนี้ได้เลยค่ะ

ธุรกิจ Real Estate อสังหา

แน่นอนว่าสำหรับธุรกิจนี้ ต้องพึ่งข้อมูลเชิง Data ได้แน่ๆ เพราะสินค้าของเค้าคือสถานที่หรือทำเลเป็นหลัก ถ้าไม่อิงข้อมูลพื้นที่ วันนี้เจ้าของธุรกิจอสังหาก็คนคำนึงถึงแค่ เป็นแนวรถไฟฟ้าไหม อยู่ติดถนนใหญ่หรือเปล่าใช่ไหมคะ? เพราะคนก็ต้องอยากได้คอนโดอะไรริม Public Transport อยู่แล้ว แต่สังเกตไหมคะว่า แม้จะติดรถไฟฟ้าสายสีม่วง แต่อสังหาแถวนั้นกลับขายไม่ดีเอาเสียเลย ยิ่งพอมาเจอวิกฤตโควิดด้วย ยิ่งแล้วใหญ่ ต้องลดราคา หั่นราคาลงกว่าเดิมอีก ทำเอาพื้นที่แถวรถไฟฟ้าสายสีม่วง กลายเป็น Over-supply ไปสำหรับอสังหาในย่านนั้น 

เป็นเพราะอะไรนะ? NOSTRA เค้าก็ได้ไขคำตอบออกมาว่า เพราะย่านนั้นเนี่ย เค้าเน้นพื้นที่แนวราบ ที่มีชุมชนแหละ แต่เน้นบ้านมากกว่า บ้านทาวน์โฮมแถวนั้นอยู่ในเรทราคาที่ใกล้เคียงกับคอนโด คนที่จะซื้อคอนโดก็อาจจะเปรียบเทียบราคาแล้วว่า ซื้อบ้านแทนดีกว่านั่นเองค่ะ

ทั้งหมดนี้ก็เป็นตัวอย่าง Case study สำหรับธุรกิจต่างๆ ที่ใช้ GeoData เข้าช่วยได้ ซึ่งข้อดีของข้อมูลเชิงพื้นที่จาก NOSTRA ไม่ได้มีแค่นี้นะคะ เพราะยังมี Detail อีกมากมายที่เจ้าของธุรกิจที่สนใจสามารถ Explore เพิ่มได้ เช่น

  • รายงาน Visualize แบบเข้าใจง่ายแบบแผนที่
  • การ Report ข้อมูลกึ่ง Real time แบ่ง Heat Map ตามเวลากลางวัน-กลางคืนตาม Behavior คนจริง
  • การรายงานจำนวนประชากรจริง ไม่ได้อิงตามจำนวนคนในทะเบียนบ้าน เช่น แม้ว่าคุณจะเป็นคนเชียงใหม่ แต่ถ้าไม่อยู่เชียงใหม่ ไปทำงานกรุงเทพฯ ข้อมูลก็จะไม่ขึ้นค่ะ
  • สามารถซอยย่อยข้อมูลพื้นที่ได้มากกว่า Maps ทั่วไป เช่น ประเทศ > จังหวัด > อำเภอ > ตำบล หรือเล็กกว่าอย่างเทศบาล บ้านของผู้ใหญ่บ้าน เป็นต้น

หากใครที่กำลังต้องการข้อมูลในการทำการตลาดเชิงนี้อยู่ สามารถติดต่อไปที่นี่ได้เลยนะคะ หรือหากใครอยากรู้เรื่องเกี่ยวกับ GeoData และ NOSTRA เพิ่มเติม สามารถชม LIVE ย้อนหลังได้ที่นี่เลยค่ะ

ใครสนใจอยากใช้เครื่องมือของ NOSTRA สามารถเรียนรู้เพิ่มเติมได้ที่ https://www.nostramap.com

Plearn Wisetwongchai

Plearn Wisetwongchai

Marketing Strategic Planner ในเครือการตลาดวันละตอน | A Creator สาวพลัสไซส์ @Fabfatkid | A Travel Lover ที่หมดเงินเกือบ 80% ไปกับการเดินทางแบบแมสๆ | An Instagrammer @theplearn ที่ชอบเล่น Story เป็นชีวิตจิตใจ | สุดท้ายคือ Data Researcher ทั้ง Social และ Search Data etc. ค่ะ

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *