เปิดความจริง! สิ่งที่นักการตลาดควรรู้ก่อนทำ Big Data
เมื่อถนนทุกสายของ 2020 มุ่งไปทาง Big data หรือ การนำ Data มาใช้ประโยชน์ในธุรกิจและการตลาด อาทิเช่น
- เพื่อเจาะ consumer insights ค้นพบพฤติกรรมเชิงลึก ความต้องการใหม่ๆ หรือแม้แต่ความ “ไม่ต้องการ” ไปจนถึงการคาดการ์ณเทรนด์พฤติกรรมในอนาคตได้
- เพื่อเพิ่มยอดขายผ่านการ Cross-sell, Up-sell เพราะสามารถนำเสนอขายได้ตรงใจลูกค้ามากยิ่งขึ้น
- เพื่อจัด Segment ได้ตรงกับปัจจุบันที่สุด เพราะการแบ่งกลุ่มเดิมๆมันไม่เวิร์คอีกต่อไปแล้ว
- เพื่อสร้างประสบการ์ณที่ดีให้กับลูกค้าผ่าน Personalized หรือ การสื่อสารแบบ One to One
- เพื่อสร้างประสบการ์ณใหม่ๆ เช่น ชำระเงินผ่านการแสกนใบหน้า
- เพื่อทำการตลาดแบบ Automation ลด Human Error จากการตัดสินใจของคน
- เพื่อ Visualize ทั้ง Performance ได้แบบ Real-time และเชิงลึกมากกว่าที่เคย ซัพพอร์ททุกการตัดสินใจของธุรกิจได้ทันเวลา
- เพื่อ Optimize แคมเปญการตลาดให้มีประสิทธิภาพสูงสุด โดยการลงทุนให้ถูกที่ ถูกช่องทาง
- เพื่อลดต้นทุนการตลาด ปิดรูรั่วของงบประมาณ จากแคมเปญที่น่าสนใจแต่ไม่ได้สร้างยอดจริง
จริงๆแล้ว ประโยชน์ที่ว่ามานี้ ไม่ได้เป็นประโยชน์จากการทำ Big Data นะคะ ! แต่เป็นประโยชน์จากการมี Data และใช้มันให้เป็นประโยชน์ ไม่ใช่แค่
สิ่งที่นักการตลาดควรรู้ก่อนทำ Big Data
งาน Big Data อาจฟังดูแล้วเป็นงาน Architect, Engineer หรือเป็นงานระบบหนักๆ เพราะต้องสร้างระบบและเขียนโปรแกรม แต่ความจริงคือ Big Data ไม่ใช่เรื่องของเทคโนโลยี หรือ งานระบบเพียงอย่างเดียว แต่เป็นเรื่องของ Analytics หรือการวิเคราะห์ การวางกลยุทธ์ตั้งแต่การเก็บข้อมูล ไปจนถึงการนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดทั้งต่อลูกค้าและต่อธุรกิจ
ดังคำนี้จากอาจารย์ที่มหาวิยาลัยฮาร์วาร์ดที่ว่า
ใจความของ Big Data ที่แท้จริงคือ การวิเคราะห์ เพราะทำให้ข้อมูลนั้นกลายเป็นสิ่งล้ำค่า
“Big data is not about the data!
The value in big data (is in) the analytics”
Harvard Professor Gary King
ทำ Big Data ให้ประสบความสำเร็จ
Big Data มีขั้นตอนการเก็บข้อมูล, การทำความสะอาดและจัดระเบียบข้อมูล, การวิเคราะห์ข้อมูล และการนำข้อมูลไปใช้เครื่องมือมีมากมายที่มาจากค่ายยักษ์ใหญ่อย่าง IBM, Oracle หรือ SAP ที่ดูแล้วสมบูรณ์แบบ หรือ Google, Microsoft ก็มี เหมาะกับทั้งองค์กรทั้งเล็กและใหญ่ สามารถเข้าถึงได้ง่ายและถูกกว่าเดิม แต่ถ้าขาดการวาง Data Strategy ที่ดีก็อาจนำไปใช้ได้ไม่เต็มที่
Starts with WHY
ให้วางกลยุทธ์เริ่มจากเป้าหมายในการใช้ข้อมูล เพื่อที่เราจะมองย้อนกลับมาที่ว่าเราจะต้องใช้ข้อมูลอะไร ผ่าน Tools อะไร จึงจะบรรลุเป้าหมายได้
Define your Data Strategy in all length
จริงๆแล้ว Data สามารถช่วยธุรกิจได้มากแล้วในปัจจุบัน แต่ในอนาคตจะช่วยได้มากกว่านี้อีก โดยปกติแล้ว Project Big Data มักใช้เวลาค่อนข้างนานในการทำ จึงควรวางกลยุทธ์ทั้งระยะสั้น และระยะยาว เพื่อให้ตอบสนองต่อความต้องการของธุรกิจได้เร็วที่สุด ที่สำคัญกว่านั้นคือจะต้องวางนโยบายการเก็บและการใข้ข้อมูล
Quality of Data is the key
80% ของงาน Data ในปัจจุบันคือ Data Cleansing เนื่องจากข้อมูลมีจำนวนมากและหลากหลาย การนำข้อมูลที่จัดเก็บด้วยกระดาษจากเมื่อ 10-20 ปีก่อนมาใช้นั้นใช้พลังและเวลามากในการทำความสะอาด ซึ่งข้อมูลจำนวนมากนั้นต้องอาศัยทั้ง Data Engineer และ Data Analyst เฉพาะทางเข้ามาช่วย จึงอยากให้นักการตลาดวางแผนการจัดเก็บ Data ให้มีคุณภาพที่สุดตั้งแต่ปัจจุบัน เพื่อตัวคุณเองในอนาคตจะสามารถใช้ Data ได้อย่างรวดเร็ว และมีประสิทธิภาพสูงสุด
สุดท้ายนี้ เราอยากให้เพื่อนๆนักการตลาดที่สนใจ Big Data นั้น ให้ความสำคัญกับคุณภาพของ Data เพราะว่าสิ่งที่สำคัญและจะอยู่กับธุรกิจไปตลอดนั้น ไม่ใช่ตัวระบบ แต่เป็นตัว Data เองที่มีค่าสูงที่สุด
“Data is a precious thing and will last longer than the systems themselves.”
Tim Berners-Lee
มาร่วมกัน Building insightful decision-making culture
หากคุณกำลังวางแผนสิ่งใด จงใช้ข้อมูลมาประกอบการตัดสินใจเสมอ
แต่ถ้ามีปัญหาเรื่องข้อมูล ? ปรึกษาพวกเราได้ค่ะ CONTACT US
อ่านบทความก่อนหน้าของ Analytist.co ต่อ > https://www.everydaymarketing.co/tag/analytist-co/
Source > https://www.analytist.co/blog/bigdata_for_marketing/