สรุปหนังสือ Marketing 5.0 Technology for Humanity

สรุปหนังสือ Marketing 5.0 Technology for Humanity

สรุปหนังสือ Marketing 5.0 ของ Philip Kotler เล่มล่าสุดว่าด้วยเรื่องของ Technology for Humanity หรือเรื่องของ MarTech และ Data-Driven Marketing ที่กำลังร้อนแรงอยู่ในทุกวันนี้นั่นเอง

ต้องบอกก่อนว่าในฐานะคนที่ทำงานในสายการงานตลาดที่สนใจในเรื่องดาต้าและเทคโนโลยีเป็นทุนเดิม หนังสือ Marketing 5.0 อาจไม่ใช่เรื่องใหม่มาก แต่ก็ต้องยอมรับว่าแต่เดิมทีก่อนที่ Kotler จะคลอดหนังสือ Marketing 5.0 ออกมาเรื่องการใช้ Data-Driven Marketing เรื่องของ​ AI หรือเรื่องของ Data Science เป็นแค่เรื่องของคนเฉพาะกลุ่มที่สนใจ ไม่ใช่เรื่องที่นักการตลาดหรือเจ้าของธุรกิจส่วนใหญ่ในบ้านเราจะให้ความสนใจในระดับ Mass มาก่อน

แต่เมื่อปรมาจารยณ์ Kotler ได้กล่าวออกมาผ่านหนังสือ Marketing 5.0 เล่มนี้ก็ทำให้นักการตลาดทั่วโลกล้วนตื่นตัวกับเรื่องนี้อย่างเห็นได้ชัด เอาแค่ในบ้านเราก็เกิดกระแสการพูดถึงหนังสือเล่มนี้ตั้งแต่วันแรกๆ ที่ออก ส่วนตัวผมเองก็ทำสรุปในส่วนของบทที่ 2 Insight ทุก Generation ในหนังสือเล่มนี้ตั้งแต่สองวันแรกที่ได้มา ก็คือรีบก้มหน้าก้มตาอ่านอย่างไม่ลืมวันลืมคืน จนทำให้ได้รับแชร์มากมายหลายพันจนน่าจะทะลุรวมถึงหมื่น

หลังจากที่อ่านจบมาก็นานแล้วก็ดองการสรุปไว้นานเนื่องจากงานยุ่งมาก มาตอนนี้พอจะเริ่มมีเวลาว่างสักนิดก็เลยถือโอกาสเอามาใช้สรุปหนังสือ Marketing 5.0 เล่มนี้ให้เต็มๆ ก่อนที่ฉบับแปลไทยจะคลอดออกมาช่วงเดือนเมษายนค่อนปลายที่กำลังจะมาถึงนี้ครับ

ใครที่กำลังสงสัยอยากรู้ว่าเนื้อหในหนังสือ Marketing 5.0 ของ Philip Kotler เล่มใหม่เป็นอย่างไร พร้อมแล้วเชิญอ่านต่อกันแบบเต็มๆ ได้เลยครับ

หนังสือเล่มนี้แบ่งเนื้อหาออกได้เป็น 4 Part หลัก โดยประกอบด้วยบทย่อย 12 ข้างในแต่ละ Part ดังนี้

Part 1 – Introduction พูดถึงการมาของ Marketing 5.0 มีที่มาที่ไปอย่างไร

Part 2 – Challenge Marketers Face in a Digital Worlds โจทย์ใหญ่ที่ท้าทายนักการตลาดในยุค Data 5.0 นี้มีอะไรบ้าง

Part 3 – New Strategies for Tech-Empowered Marketing กลยุทธ์การตลาดสำคัญสำหรับโลกยุคใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วยอภิมหาดาต้า และเทคโนโลยีอัจฉริยะมากมาย

Part 4 – New Tactics Leveraging Marketing Tech แนวทางการทำการตลาดในยุคดาต้าที่เป็นแก่นหลักอย่างปฏิเสธไม่ได้ ว่าเราจะต้องเรียนรู้และเข้าใจเทคโนโลยีที่นับวันจะฉลาดล้ำหน้าแซงเชาว์ปัญญามนุษยชาติขึ้นไปเรื่อยๆ

ถ้าพร้อมแล้วเราไปลุยกันทีละพาร์ททีละบทกันเลยครับ มาดูกันซิว่าใน Marketing 5.0 นั้นคืออะไร เราจะต้องเจอกับอะไร แล้วเราจะต้องเปลี่ยนแปลงอย่างไรถ้ายังจะอยากอยู่ในโลกใบใหม่นี้ที่เต็มไปด้วย MarTech และ Data มากมายครับ

Part 1 Introduction

Chapter 1 Welcome to Marketing 5.0
ใช้เทคโนโลยีเพื่อให้เราเป็นมนุษย์มากขึ้น

Marketing 5.0 มาจาก Marketing 3.0 + Marketing 4.0. ครับ เพราะ Kotler บอกว่าหลักใหญ่ใจความของ Marketing 5.0 คือการที่เรารู้จักใช้เทคโนโลยีล้ำสมัยเพื่อทำให้ชีวิตมนุษย์นั้นสะดวกสบาย หรือเติมเต็มความเป็นมนุษย์มากยิ่งขึ้น

ในยุค Marketing 4.0 ภาพรวมของเทคโนโลยีต่างๆ ยังไม่ฉลาดล้ำหน้าเท่ากับทุกวันนี้ ในวันที่เต็มไปด้วยบริษัทด้าน MarTech หรือ Marketing Technology มากมาย แถมยังมี 5G เป็นตัวเร่งสำคัญที่จะเปลี่ยนบริบทของการใช้ชีวิตมนุษยชาติหลายๆ ด้าน เหมือนกับตอนที่ 3G และ 4G เข้ามาเปลี่ยนการใช้ชีวิตเราไปมากโดยที่เราส่วนใหญ่หลายคนอาจจะไม่เคยสังเกตหรือทันจะรู้ตัว

3G เปลี่ยนวิธีการเข้าถึงข้อมูลทุกความรู้ที่เราต้องการ เราสามารถเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตความเร็วสูงไร้สายได้ตลอดเวลา เราเปลี่ยนจากการต้องใช้อินเทอร์เน็ตผ่านคอมพิวเตอร์ต่อสายไฟเบอร์หรือแลนที่บ้าน กลายเป็นสามารถเดินใช้มือถือแล้วอัพโหลดรูปและ Status บนโซเชียลมีเดียได้ตลอดเวลา ต้องบอกเลยว่ายุค Social media marketing นั้นเกิดได้ก็เพราะความเร็วของอินเทอร์เน็ตในระดับ 3G นั่นเองครับ

4G เปลี่ยนวิธีการเสพคอนเทนต์ของเราไปอย่างมหาศาล จากเดิมที่เคยอัพโหลดรูปภาพและคอมเมนต์กันได้ง่ายๆ ผ่านมือถือ กลายเป็นเราสามารถดูวิดีโอออนไลน์ได้แบบไม่กระตุกผ่านมือถือ YouTube กลายเป็นแพลตฟอร์มยอดนิยมของคนทั้งโลก ส่วน Netflix ก็โตได้มากมายด้วยความพร้อมความเร็วในการเชื่อมต่อขั้นต่ำที่เร็วขึ้นมากทั่วโลก

ถ้าไม่มี 4G บอกเลยว่าอาชีพ YouTuber จะยังไม่บูมขนาดนี้ คงไม่มี Influencer มากมายที่อาจจะถ่ายรูปไม่เก่ง เขียนถ้อยคำสวยๆ ไม่เป็น แต่พอมี 4G พวกเขาก็แค่แสดงความเป็นตัวของตัวเองออกมา แล้วไหนจะ LIVE Commerce ที่กลายเป็น New Normal Behaviour ที่เกิดขึ้นมากมายไม่ใช่แค่ในไทยแต่กระจายตัวออกไปยังหลากหลายประเทศทั่วโลกครับ

ดังนั้น 5G ที่ฟังดูภายนอกก็แค่ความเร็วในการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตไร้สายผ่านมือถือที่จะแรงและเร็วเพิ่มขึ้นอีกมหาศาล สิ่งนี้จะทำให้เกิดยุคของ IoT อย่างแท้จริง เมื่อเทคโนโลยีในการจัดเก็บข้อมูลมีราคาถูกลงมาก คำว่า Big Data ที่เคยพูดถึงกันก็จะกลายเป็นอะไรที่จิ๋วๆ หรือ Small ไปเลย

กับโลกของการตลาดในยุค Marketing 4.0 สิ่งที่เกิดขึ้นคือพฤติกรรมของผู้บริโภคเปลี่ยนไปอย่างไม่มีวันหวนกัน ผู้บริโภคยุคโซเชียลมีเดียคือพวกเขาอยากรู้อะไรก็เสิร์จหาได้ตลอดเวลาผ่าน Google ด้วยโทรศัพท์สมาร์ทโฟนในมือได้ง่ายๆ หรือถ้าอยากจะถามความเห็นว่าควรจะซื้อของแบรนด์นี้หรือไม่ ก็แค่โพสเข้าไปยังโซเชียลมีเดียแล้วก็รอคำตอบจากเพื่อนๆ ที่ถาโถมเข้ามา เอาเป็นว่าผมเคยเห็นคนเสิร์จหารีวิวน้ำปลาในซูเปอร์มาร์เก็ต ทั้งที่น้ำปลาก็ราคาแค่ขวดละไม่กี่สิบบาทเท่านั้นเองครับ!

และในวันที่การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตแบบ 5G นั้นเร็วขึ้นกว่าเดิมมากในราคาที่ถูกลงเรื่อยๆ บวกกับเทคโนโลยีเซนเซอร์หรือ MarTech ก็ล้วนถูกลงทำให้เข้าถึงได้ง่ายขึ้นมาก ยังไม่นับอีกว่าพวกมันฉลาดมากกว่ายุค 4.0 อย่างเทียบไม่ได้ เราก้าวเข้าสู่ยุค AI แบบเงียบๆ โดยที่ใครหลายคนไม่รู้ตัว ดังนั้นนักการตลาดคนไหนที่ยังทำ Digital Marketing แค่ใช้เป็นช่องทางในการสื่อสารหรือค้าขาย บอกได้เลยว่าคุณกำลังปล่อยโอกาสมากมายให้กำลังหลุดลอยไปอย่างน่าเสียดาย

คำถามคือเราจะใช้ ​Technology มาช่วยงานการตลาดอย่างไรได้บ้าง

  1. เอา Data มาช่วยตัดสินใจจากการที่เรามี Data มากมายของลูกค้าที่กระจัดกระจายอยู่ในทุก Touchpoint
  2. Predict ล่วงหน้าได้ว่าควรจะทำหรือไม่ทำอะไร เมื่อเรามี Data แล้วก็ต้องเอามาวิเคราะห์เพื่อประเมินความเสี่ยงล่วงหน้า ไม่ใช่หลับตาทำการตลาดไปเรื่อยๆ โดยไม่เคยวัดผลว่าที่ลงทุนทำไปอะไรที่เวิร์คควรทำซ้ำ และอะไรที่ไม่เวิร์คไม่ควรพลาดซ้ำซากอีก
  3. เอา Technology ที่ทั้งฉลาดมากขึ้นบวกกับถูกลงเรื่อยๆ มาช่วยในการสร้าง Customer Experience ในโลกออฟไลน์ให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น หรือทำ Personalization ในโลก Physical
  4. เสริมประสิทธิภาพการตลาดและการขายด้วยเทคโนโลยี MarTech มากมาย เอา Chatbot มาช่วยตอบคำถามเบื้องต้น เอา AI มาช่วยจัดการคำถามง่ายๆ ออกไป เก็บคนไว้ใช้ทำงานยากๆ กับลูกค้าคนสำคัญแทน
  5. การตลาดยุคใหม่ต้องรวดเร็วทันใจไม่ทำงานแบบ Silo ในโลกที่เปลี่ยนไปเร็วในระดับวันอาจจะช้าไป เพราะโลกวันนี้สามารถเปลี่ยนแปลงแบบพลิกกระดานได้แบบนาทีต่อนาที ขืนยังทำงานชักช้าแบบเดิมบอกได้เลยว่าไม่ทันกาล เพราะโลกวันนี้หมุนด้วยสปีดที่เร็วกว่าเดิมมาก ไม่มีใครหยุดรอคุณ และตัวคุณก็ไม่จำเป็นต้องหยุดรอใคร

5 องค์ประกอบหลักที่เป็นหัวใจของ Marketing 5.0

1. Data-Driven Marketing

Marketing 5.0 จะไม่เกิดถ้าเรายังคงคิดและตัดสินใจแบบเดิมโดยไม่เอา Data มาเป็นพื้นฐานสำคัญในการตัดสินใจ และการจะทำเรื่อง Data Driven ให้เกิดไม่ใช่แค่เทคโนโลยีในองค์กรเราต้องพร้อม แต่ Mindset ของทุกคนในองค์กรโดยเฉพาะผู้บริหารต้องพร้อมยิ่งกว่าพร้อม ที่จะยอมถอดตัวเองออกไปจากการตัดสินใจเรื่องสำคัญ ด้วยการพยายามผลักดันวางแนวทางการใช้ Data เป็นหัวใจหลักในการตัดสินใจ

2. Agile Marketing

ศัพท์นี้ใหม่ในวงการการตลาด แต่รู้ไหมครับว่าในโลก Startup หรือ Tech Company นั้นคุ้นชินกับคำนี้มากเพราะนี่ถือวิธีการทำงานหลักของพวกเขา แปลง่ายๆ คือต้องรู้จักทำงานให้ไว ปรับตัวให้เร็ว เลิกการทำงานแบบ Silo ทีมใครทีมมัน แต่บริษัทในยุคดาต้า 5.0 จะต้องสร้าง Special unit หรือ Avengers team ขึ้นมา ที่สามารถทำทุกอย่างได้ตัวเองได้แบบเร็วๆ ง่ายๆ ก่อนจะค่อย Scale ต่อไปเมื่อประสบความสำเร็จ

3. Predictive Marketing

เมื่อมี Data เป็นพื้นฐานในการตัดสินใจแล้วก็ต้องรู้จักเอาข้อมูลที่มีมาคำนวนด้วยวิธีของ Data Science เพื่อทำให้สามารถคาดการณ์ได้ว่าสิ่งที่กำลังจะทำนั้นจะประสบความสำเร็จมากน้อยแค่ไหน แล้วอะไรบ้างที่ทำมาแล้วไม่ประสบความสำเร็จ อย่าก้มหน้าก้มตาทำการตลาดไปโดยไม่เคย Predict อนาคตโดยเรียนรู้จาก Historical data ที่เคยผ่านและพลาดมา

4. Contextual Marketing

การตลาดแบบเข้าใจทุกบริบทรอบข้างของลูกค้าแต่ละคน เพราะแต่ละคนก็มีพฤติกรรมที่แตกต่างกัน ต่อให้คนที่คล้ายกันก็ยังมีบริบทรอบตัวที่แตกต่างกัน ดังนั้นการตลาดแบบเข้าใจบริบทของ Marketing 5.0 ก็คือการตลาดแบบรู้ใจหรือ Personalized Marketing นี่แหละครับ

5. Augmented Marketing

เพิ่มประสิทธิภาพของการตลาดและการขายด้วยเทคโนโลยี MarTech มากมายที่ฉลาดล้ำพร้อมช่วยเหลือเราให้ทำงานได้อย่างเป็นมนุษย์มากขึ้น ไม่ว่าจะทำอย่างไรให้พนักงานหน้าร้านให้บริการลูกค้าที่แวะเข้ามาได้อย่างดีขึ้น หรือเราจะให้บริการลูกค้ามากมายบนออนไลน์อย่างไรให้รวดเร็วทันใจโดยไม่ต้องรอพนักงานเรามาคอยตอบคำถามแก้ไขปัญหาซ้ำซาก ทั้งที่สามารถเอาเทคโนโลยีเข้ามาช่วยได้

ดังนั้นบริษัทที่จะทำ Marketing 5.0 ได้ประสบความสำเร็จต้องเริ่มจากการมี Digital Infastructure และ Data Ecosystem ที่ดี เพราะไม่อย่างนั้นคุณจะไม่สามารถใช้ Data-Driven Marketing and Business ได้ เพื่อที่เราจะได้เอาเทคโนโลยีอื่นๆ มาต่อประสานเพื่อเป็นการยกระดับ Customer Experience ให้มีประสิทธิภาพรวมถึงทำให้พนักงานของเรามีความสุขที่ได้ให้บริการลูกค้าได้ดียิ่งขึ้นครับ

เพราะ Marketing 5.0 คือการเอา 3.0 ที่เป็นเรื่องของการเข้าใจมนุษย กับ 4.0 ที่เป็นเรื่องของดิจิทัลมาผสมกัน กลายเป็นการใช้เทคโนโลยีเพื่อยกระดับความเป็นมนุษย์ให้ดียิ่งขึ้น และ Marketer เองก็ต้องรู้จักใช้เทคโนโลยีเพื่อทำให้ตัวเองทำงานได้ดียิ่งขึ้นกว่าเดิมครับ

อีกสิ่งหนึ่งที่ผมชอบในหนังสือ Marketing 5.0 เล่มนี้คือ Kotler จะมีคำถามท้ายบททิ้งท้ายฝากให้เราได้คิดต่อ

อย่างในบทที่ 1 คือ เราใช้ Digital Technologies มากกว่าแค่การทำ Social media marketing หรือ e-commerce แล้วหรือยัง? และเราจะใช้เทคโนโลยีชั้นสูงอย่างไรที่จะทำให้องค์กรเรามีประสิทธิภาพที่ดียิ่งขึ้น

เห็นไหมครับว่าเทคโนโลยีในวันนี้ไม่ใช่แค่เรื่องของเครื่องมือ แต่เป็นเรื่องของพื้นฐานการทำธุรกิจ การใช้ชีวิต ไปจนถึงการทำ Marketing อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้อีกต่อไป

Part 2 Challenges Marketers Face in a Digital World

Chapter 2 Generation Gap
การตลาดข้ามรุ่น เมื่อโลกใบนี้ต้องอยู่ร่วมกันถึง 5 Generation

การตลาดข้าม Generation ในวันที่โลกต้องประกอบด้วยคน 5 ยุคที่แตกต่างกัน และที่ทำงานก็สนุกสนานกับการต้องร่วมงานกับของคนมากถึง 4 Generation

ปัญหาการคิดเห็นต่าง Gen สุดคลาสสิคคือลูกน้อง Gen Y ต้องทำการตลาดเพื่อจับกลุ่มคน Gen Z แต่กลับถูกตัดสินใจจากหัวหน้าในระดับ Gen X และ Baby Boomers ที่มีรสนิยมต่างกันสุดขั้ว แถมส่วนใหญ่ก็ไม่ค่อยคิดจะทำความเข้าใจโลกยุคใหม่เอาเสียเลย!

เคยได้ยินใช่ไหมครับกับคำว่า เด็กสมัยนี้ๆ ทั้งที่ในความเป็นจริงแล้วผู้ใหญ่ในวันนี้ต่างหากที่ควรจะเรียนรู้โลกของเด็กสมัยนี้ว่าพวกเขามีความคิดและทัศนคติอย่างไร

ในเมื่อ Gen Z กับ Gen Y กำลังก้าวเข้ามาเป็นผู้บริโภคกลุ่มใหญ่ที่สุด แล้วไหนจะกลายเป็นกลุ่มคนที่เป็นแรงงานเยอะที่สุดในโลก ดังนั้นถ้าคุณไม่รีบเรียนรู้ที่จะเอาใจพวกเขา คุณก็กำลังจะตกขบวนรถไฟศตวรรษที่ 21 โดยที่คู่แข่งไม่สนใจแถมยังยิ้มเยอะชอบใจที่คุณปรับตัวตามโลกของคนรุ่นใหม่ไม่ทัน

Baby Boomers คือคนแก่ไม่ยอมเกษียณจากตำแหน่งบริษัท ส่งผลให้ Gen X จำนวนมากโตต่อในองค์กรไม่ได้ หลายคนออกมาสร้างธุรกิจใหม่ของตัวเอง ประสบความสำเร็จก็มาก ส่วนที่เจ๊งก็ไม่น้อย Gen Y เองก็เริ่มก้าวเข้ามาเป็น Manager หรือ Management ในองค์กรพร้อมกับเป็นผู้ประกอบการไฟแรงในบริษัทที่ถูกนิยามว่า Startup มากมาย Gen Z เองก็กำลังกลายเป็นกลุ่มคนทำงานที่ใหญ่ที่สุดในโลก กลายเป็นผู้บริโภคอันดับต้นๆ ที่นักการตลาดจะมองข้ามไม่ได้ สุดท้าย Alpha กลายเป็นตัวชี้วัดสำคัญของธุรกิจที่ต้องการกลุ่มเป้าหมายครอบครัวยุคใหม่ ด้วยความที่ Gen Y มีลูกน้อยกว่าคน Gen X มาก ดังนั้นเมื่อพวกเขาจะทำอะไรก็จะถามลูกตัวเล็กในบ้านก่อนว่าคิดอย่างไรกับการตัดสินใจครั้งนี้

ดังนั้น Technology จึงกลายเป็นหัวใจสำคัญในการครองใจผู้บริโภคยุคใหม่ที่คุ้นเคยกับการทำอะไรๆ ด้วยตัวเองหรือ Digital Service ถ้าคุณไม่มีงบพอจะจับทุกคนบนโลกได้ ก็เอางบที่มีจำกัดไปจับกลุ่มผู้บริโภคที่พร้อมออนไลน์จะเป็นการลงทุนที่คุ้มค่ามากที่สุดครับ

ส่วนถ้าอยากอ่านสรุปลึกๆ ผมเคยเขียนลงในการตลาดวันละตอนแล้ว คลิ๊กตรงนี้แล้วเข้าไปอ่าน พออ่านจบแล้วค่อนกลับมาอ่านตรงนี้อีกครั้งก็ไม่ผิดกติกาแต่อย่างไร

Chapter 3 Prosperity Polarization
การตลาดสุดโต่งเมื่อโลกถูกฉีกออกเป็นสองด้านอย่างสุดขั้ว

โลกในวันนี้ถูกแบ่งขั้วแบ่งข้างมากขึ้นเรื่อยๆ โดยที่เราอาจไม่รู้ตัว เริ่มจากความห่างของชนชั้นที่คนรวยกระจุกก็ร่ำรวยมากขึ้นทุกวัน ส่วนคนชนชั้นกลางก็รู้สึกว่าตัวเองจนมากขึ้นทุกที ธุรกิจส่วนใหญ่สร้างผลกำไรด้วยการเผาผลาญโลกมากขึ้นทุกวัน ส่งผลให้เกิดความไม่มั่นคงทางการเมืองมากมาย ส่งผลให้เกิดม็อบใหม่ๆ ที่มาจากคนรุ่นใหม่เพิ่มขึ้นทุกวัน

ดูเหมือนเทคโนโลยีมากมายจะถูกสร้างมาเพื่อคนรวยและก็กีดกันคนจนออกไปเรื่อยๆ หลายคนเริ่มเป็นกังวลว่าอีกหน่อยเราจะยังมีงานจริงๆ ทำหรือไม่ เมื่อวันนี้อะไรๆ ก็ล้วนถูก AI เข้ามาแทนที่ หรือเอาระบบ Robotics กับ Automation เข้ามาทดแทนการใช้แรงงานหรือการจ้างคนแบบเดิมไป

ส่งผลให้รายได้ของคนทำงานยิ่งต่างกันสุดขั้วมากขึ้นทุกวัน คนที่เพิ่งเริ่มทำงานใหม่ หรือคนที่ได้รับค่าแรงขั้นต่ำแทบไม่เคยขยับขึ้นเลยมานับสิบปีแล้ว แต่กับคนที่อยู่ในตำแหน่งสูงๆ ผู้บริหาร หรือ C-level ล้วนขยับเพิ่มขึ้นมากขึ้นเรื่อยๆ มีตัวเลขการสำรวจในอเมริกาบอกให้รู้ว่า คนในตำแหน่ง C Level นั้นมีฐานเงินเดือนเพิ่มขึ้นสูงกว่าคนในตำแหน่งเริ่มต้นทำงานมาก โดยสิบปีที่ผ่านมาความถ่างของรายได้เพิ่มขึ้นถึง 1,000% เลยทีเดียว

แม้แต่ในประเทศกำลังพัฒนาที่เคยได้เปรียบเพราะมีค่าแรงราคาถูกก็กำลังจะถูกดึงงานกลับไป เนื่องจากเทคโนโลยีวันนี้สามารถทดแทนคนทำงานได้มากมาย งาน Call Center ในอเมริกาที่เคยถูกส่งออกไปยังอินเดีย ส่งออกไปยังฟิลิปปินส์ กำลังจะถูกโอนกลับเข้าอเมริกา แต่ไม่ได้เอากลับไปให้คนอเมริกาทำหรอกนะครับ แต่เป็นเอาไปให้ระบบ Automation หรือ AI ที่สามารถสังเคราะห์เสียงเหมือนคนทำ ทำให้หลายบริษัทแม้จะกลับไปสร้างฐานการผลิตในประเทศของตัวเองมากมาย แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าจะกลับมาจ้างคนทำงานในปริมาณเท่าเดิมอีกต่อไป

ยังไม่นับรวมถึงไลฟ์สไตล์ที่ถูกแบ่งออกสุดขั้วมากขึ้นทุกวัน เทรนด์กระแส Minimalist แบบสุดโต่งอย่าง Marie Kondo ที่ดูจะก่อให้เกิดกระแสทิ้งของไม่จำเป็นออกจากบ้านไป และเมื่อเจอกระแสคนรวยหน้าใหม่ที่พร้อมจะใช้จ่ายเต็มที่เพื่อบ่งบอกถึงสถานะความรวยของตัวเองที่สามารถก้าวข้ามชนชั้นก่อนขึ้นมาได้

การสุดขั้วไม่ได้เกิดแค่กับเรื่องของชนชั้น เรื่องของฐานะ หรือเรื่องของไลฟ์สไตล์การใช้ชีวิต แต่ยังเกิดขึ้นกับทัศนคติทางการเมืองทั่วโลกเช่นกัน ดูตัวอย่างง่ายๆ จากสิ่งที่เกิดขึ้นในอเมริกา จากเดิมที่เคยมีกลุ่มก้อนที่มีความเห็นทางการเมืองแบบเป็นกลางมากมายในอเมริกา มาวันนี้สองขั้วสองด้านก็สุดโต่งพร้อมโจมตีอีกฝ่ายอย่างรุนแรงมากขึ้นทุกวัน

ทั้งหมดนี้เกิดมาจากสิ่งที่เรียกว่า Filter Bubble หรือเราได้เห็นแค่ในส่งที่เราหา ดังนั้นยิ่งเราค้นหาสิ่งนั้นมากเท่าไหร่ เราก็ยิ่งถูกป้อนด้วยเนื้อหาแบบที่เรากำลังสนใจผ่านการรับชมและค้นหามากขึ้นเรื่อยๆ จนเหมือนมีมากมายไม่รู้จบมากขึ้น แล้วนั่นก็ทำให้เรามักพาลคิดไปเองว่าโลกทั้งใบกำลังคิดอยู่แบบเดียวกับสิ่งที่เราเชื่อ นี่แหละครับตัวการของการแบ่งแยกความคิดแบบสุดขั้ว นั่นก็คือ Algorithm เบื้องหลังของแพลตฟอร์มต่างๆ นั่นเอง

แล้วยิ่งมีโควิดเข้ามาก็ยิ่งทำการตลาดยิ่งแบ่งออกเป็นสุดขั้วสองด้านแบบชัดเจน ด้านนึงคือตลาดสินค้าราคาถูกเพื่อคนมากมายที่ไม่ได้ร่ำรวย อีกด้านนึงคือตลาด Niche market ที่ดูเหมือนจะขายดีสวนทางสภาพเศรษฐกิจมากมายเพิ่มขึ้นทุกวัน

ส่งผลให้สินค้ามากมายถูกผลิตออกมาเพื่อตอบสนองความต้องการพื้นฐานบางอย่าง ส่วนสินค้าที่ผลิตมาเพื่อคนรวยนั้นก็เต็มไปด้วยลูกเล่นหรือฟีเจอร์มากมายเพื่อตอบสนองความอยากจะเหนือกว่าโดยไม่ได้จำเป็นที่ต้องใช้งานแต่อย่างไร

และคนรวยเองก็จะหันไปใช้จ่ายเงินในเรื่องของสุขภาพและความเป็นอยู่ที่ดีมากขึ้นเรื่อยๆ ยิ่งส่งผลให้เกิดความแตกต่างห่างชั้นกันระหว่างคนจนหรือคนชนชั้นกลางกับคนรวยมากขึ้นทุกวันครับ

และนั่นหมายความว่าโลกเราและสังคมเราจะยิ่งเปราะบางมากขึ้นทุกวัน ดังนั้นภาคธุรกิจเองจะต้องผันตัวเองกลายมาเป็นแกนหลักสำคัญของโลกใบนี้ เราสามารถทำธุรกิจให้ได้กำไรได้โดยที่ไมจำเป็นต้องเผาผลาญโลกแบบยุคก่อน เราสามารถเข้าไปสร้างตลาดใหม่ๆ ในโลกกำลังพัฒนาหรือด้อยพัฒนา ที่เป็นกลุ่มคนที่ต้องการสินค้าหรือบริการที่จะทำให้ชีวิตของพวกเขาดีขึ้น

โดยภาคธุรกิจเองก็สามารถเอา Know how ตรงนี้ไปต่อยอดกับประเทศบ้านเกิดของตัวเองได้ไม่ยาก Kotler ไม่ได้ขอร้องให้เราต้องทำการกุศาลมากขึ้นแต่อย่างไร แต่เขาชี้ให้เห็นโอกาสใหม่ๆ ในตลาดด้อยพัฒนาที่ใครๆ ก็มองข้ามต่างหากครับ

และการปรับตัวมาเป็นบริษัทที่คิดดีทำดีเพื่อสังคม หรืออาจจะออกแนว Social Enterprise แบบหน่อยๆ คือคนรุ่นใหม่ Gen Z หรือ Alpha จะรู้สึกอยากจะเลือกแบรนด์คุณมากกว่าแบรนด์คู่แข่งที่ไม่ได้ทำดีแบบเดียวกัน หรือถ้าคุณไม่ทำแล้วยังเพิกเฉย แล้วถ้ายิ่งทำให้สังคมสิ่งแวดล้อมเกิดความเสียหายโดยไม่ใยดี เตรียมตัวให้ดีเลยว่าพวกคุณจะต้องถูกทัวร์ลงจนภาพลักษณ์แบรนด์ที่ปั้นสร้างมาต้องป่นปี้หายวับไปกับตาเหมือนที่มีตัวอย่างให้เห็นมากมาย

แถมคนรุ่นใหม่ๆ ที่เก่งๆ มากมายก็ไม่ได้เลือกบริษัทจากผลตอบแทนที่ดีกว่าเสมอไป แต่พวกเขาเลือกทำงานกับบริษัทที่จะทำให้พวกเขาภาคภูมิใจ ดังนั้นการเป็นบริษัทที่ดีหรือไม่ก็จะส่งผลต่อการที่เราจะได้คนเก่งๆ ที่เราต้องการมาหรือจะปล่อยให้คู่แข่งที่ทำเรื่องนี้ได้ดีกว่าแย่งตัวพวกเขาไปจนหมดครับ

Chapter 4 Digital Divide
เราจะลดความเหลื่อมล้ำในสังคมจากเทคโนโลยีอย่างไร เมื่อ AI ก้าวเข้ามาแทนที่เรามากขึ้นทุกวัน

การแบ่งแยกทางออนไลน์หรือดิจิทัลคืออะไร ผมอยากให้คุณนึกถึงข่าวนักเรียนที่ต้องแบกคอมพิวเตอร์ไปนั่งเรียนกลางทุ่งนาเพื่อรับสัญญาณเน็ตเพราะที่บ้านไม่มีอินเทอร์เน็ตความเร็วสูงให้ใช้ หรือมือถือที่ใช้ไม่ได้มีแพคเกจอินเทอร์เน็ต 4G ไม่จำกัด นั่นคือการเหลื่อมล้ำในการเข้าถึงอินเทอร์เน็ต เข้าถึงเทคโนโลยี และนั่นก็เป็นอุปสรรคต่อการเข้าถึงความรู้ที่ดูเหมือนจะมีให้เรียนรู้ได้ไม่จำกัดกับแค่บางคนที่มีอินเทอร์เน็ตไม่จำกัดเท่านั้นเอง

เทคโนโลยีที่ดีควรทำให้ชีวิตผู้คนรอบด้านดีขึ้น ไม่ใช่ทำให้เกิดการแบ่งแยกเพื่อกอบโกยกำไรมากขึ้นอีกเล็กน้อย และการทำ Personalization ก็ควรเป็นไปเพื่อให้ชีวิตเราแต่ละคนดีขึ้น ไม่ใช่เพื่อกระตุ้นให้เราใช้เวลากับเรื่องไร้สาระ หรือใช้เงินเพิ่มขึ้นกับสิ่งที่เราไม่ได้ต้องการจริงๆ เพราะเทคโนโลยีที่ดีควรเข้ามาเพื่อลดการแบ่งแยก และเพื่อให้มนุษย์ด้วยการเข้าใจกันละกันมากขึ้น

อย่างที่บอกว่าเรากำลังก้าวเข้าสู่โลกในยุค AI มากขึ้นทุกวันแบบเงียบๆ AI จะก้าวเข้ามามีบทบาทสำคัญในชีวิตเราทุกคนในทุกๆ ด้าน เริ่มตั้งแต่การที่เราอาจจะตกงานเมื่อถูกเทคโนโลยี Automation เข้ามาแทนที่ เพราะงานที่สามารถแทนที่ได้ง่ายๆ ก่อนใครเพื่อนคืองานที่คิดและทำแบบซ้ำๆ ทั้งหลาย งานพวกนี้มีรูปแบบชัดเจน เช่น งานรักษาความปลอดภัยมากมายจากเดิมที่ต้องจ้างคนมาเดินสำรวจ ก็ลดจำนวนคนเดินสำรวจเหลือคนคอยตรวจตราผ่านกล้อง แล้วถ้าเจอความผิดปกติก็ค่อยแจ้งให้คนเข้าไปตรวจสอบความผิดปกติ

ในวันนี้เทคโนโลยี Computer Vision นั้นสามารถทดแทนงานแบบนี้ได้ไม่ยาก ถ้าเมื่อไหร่มันเจอความผิดปกติขึ้นในกล้องมันค่อยส่งให้คนเข้ามาดูหรือตรวจสอบได้ง่ายๆ นั่นเท่ากับว่างานรักษาความปลอดภัยที่เคยต้องใช้คนมากมาย ก็จะเหลือใช้แค่ไม่กี่คนก็สามารถรักษาความสงบและปลอดภัยในพื้นที่ขนาดใหญ่และกว้างขวางกว่าเดิมได้สบายๆ ครับ

อุปสรรคของการก้าวข้ามจากบริษัทยุคเก่ากลายเป็นบริษัทยุคใหม่คือความยิ่งใหญ่ในตัวมันเอง ยิ่งบริษัทใหญ่เท่าไหร่ก็ยิ่งขยับตัวได้ยากมากเท่านั้น แล้วยิ่งมีทรัพย์สินในโลกจริงมากเท่าไหร่ก็ยิ่งเกิดการเสียดายยากจะตัดใจทำการเปลี่ยนแปลงมากขึ้นไปอีก

ส่งผลให้​ Startup เองเป็นบริษัทที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ไวสุด เพราะเริ่มต้นจากการไม่มี Asset หรือทรัพย์สินใดๆ ในโลกออฟไลน์ หรือถ้ามีก็จะไม่ได้มากมายเท่ากับบริษัทยุคก่อนที่มีสะสมไว้เยอะมาก จึงทำให้บริษัท Startup เหล่านี้พยายามลดต้นทุนทั้งหมดออกไปให้มากที่สุด เพื่อให้ตัวเองสามารถแย่งส่วนแบ่งทางการตลาดจากยักษ์ใหญ่ได้ จนสุดท้ายก็สามารถก้าวข้ามมาแทนยักษ์ใหญ่ยุคเก่าได้สบายๆ เหมือนที่มีให้เห็นผ่านข่าวอัพเดทมากมายในทุกวัน

และนี่ก็เป็น 5 ข้อดีและ 5 ข้อเสียเมื่อดิจิทัลก้าวเข้ามาสู่โลกจริงมากขึ้นทีทุก

5 ความกังวลของผู้คนต่อเทคโนโลยี

  1. อาจจะตกงานจาก AI หรือระบบ Automation
  2. ความไม่ไว้ใจในเทคโนโลยีเมื่อมันทำงานได้ดีกว่าเรามากๆ จนรู้สึกเหมือนว่าดูดีเกินจริงจนเกินไป
  3. ความกังวลในเรื่องความเป็นส่วนตัว และความปลอดภัยของข้อมูลส่วนบุคคล
  4. กลัวว่าเราจะตกอยู่ใน Filter Bubble มากเกินไป แล้วไหนจะ Fake news มากมายจนยากจะแยกออกได้ว่าตกลงอะไรที่จริงหรือไม่จริง
  5. เราอาจจะเสียเวลากับการออนไลน์มากเกินไปจาก Algorithm ที่หลอกล่อให้เราติดการใช้งานมันมากขึ้นทุกวัน จนไม่เหลือเวลาไปทำอย่างอื่นที่ควรจะเป็นเพื่อจะทำให้ชีวิตตัวเองดีขึ้น

5 ข้อดีของชีวิตในยุค Technology และ AI

  1. ถ้าเราใช้เทคโนโลยีเป็นเราก็สามารถทำทุกอย่างด้วยตัวคนเดียวจนร่ำรวยได้ไม่ยาก พ่อค้าแม่ขายออนไลน์หลายคนร่ำรวยได้จากการเรียนรู้ที่จะใช้ดิจิทัลมาช่วยลดขั้นตอนการทำงานต่างๆ ลดจำนวนการจ้างงานเท่ากับบริษัทใหญ่แต่ยังสามารถทำรายได้และกำไรได้ไม่แพ้กัน
  2. มีข้อมูลใหม่ๆ มากมายให้เรียนรู้ได้ไม่รู้จบ สำหรับคนที่รักจะพัฒนาตัวเองอยู่ตลอดเวลา
  3. เราจะมีชีวิตที่สะดวกสบายและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
  4. การมีคุณภาพชีวิตที่ดีขึ้นผ่านการมีสุขภาพที่ดีกว่าเดิมมาก
  5. ธรรมชาติและสังคมสามารถดีกว่าเดิมได้

ด้วยเทคโนโลยีทำให้เราสามารถทำ Personalization ได้กับทุกเรื่องตั้งแต่การตลาด การเลือกสินค้า การแนะนำบริษัท ไปจนถึงการเงิน ท่ามกลางข้อมูลและตัวเลือกมากมายเราสามารถใช้ AI มาช่วยเลือกสิ่งที่เหมาะกับเราให้ในระดับหนึ่ง แล้วจากนั้นเราก็มาเลือกสิ่งที่เราคิดว่าดีที่สุดด้วยตัวเอง ไม่ใช่ปล่อยให้ AI เลือกคำตอบสุดท้ายให้กับเราเสมอไป

เทคโนโลยีที่ดีคือเทคโนโลยีที่ทำให้คุณภาพชีวิตของทุกคนในสังคมและสิ่งแวดล้อมโดยรวมดีขึ้น ไม่ใช่ปล่อยให้เกิดความเหลื่อมล้ำมากขึ้นเรื่อยๆ แบบที่เคยเป็นมาอีกต่อไปครับ

Part 3 New Strategies for Tech-Empowered Marketing

chapter 5 The Digital-Ready Organization
หมดยุคกลยุทธ์เดียวพิชิตธุรกิจได้

ที่ผ่านมาธุรกิจไม่เคยคิดว่าจะเกิดโรคระบาดร้ายแรงขนาดที่เราทุกคนบนโลกต้องล็อคดาวน์พร้อมกันทั่วโลกมาก่อน ส่งผลให้หลายธุรกิจต้องปรับตัวเข้าสู่ยุคออนไลน์หรือเรียกว่าทำ Digital Transformation แบบฉับพลัน และสิ่งที่ตามมาคือแม้หลายประเทศจะเลิกล็อคดาวน์แล้วก็ตาม แต่พฤติกรรมการทำอะไรๆ ด้วยตัวเองบนออนไลน์หรือดิจิทัลก็ไม่ได้ลดลงกลับไปเท่ากับช่วงก่อนหน้า

เอาง่ายๆ การสั่ง Food Delivery กลายเป็นพฤติกรรมการใช้ชีวิตวิถีใหม่ New Normal อย่างแท้จริง เพราะเมื่อผู้บริโภคทุกคนล้วนออนไลน์ส่งผลให้ทุกธุรกิจที่ยังอยากอยู่รอดต่อไปได้ต้องพร้อมให้บริการลูกค้าบนออนไลน์ถ้าไม่อยากถูกลบหายไปเพราะโควิด19

แต่ก่อนจะ Go Online ก็ต้องดูความพร้อมของลูกค้าด้วยไม่ใช่แค่ในองค์กรเรา บางธุรกิจลูกค้าก็ไม่ได้อยากออนไลน์เสมอไป แต่กับบางธุรกิจลูกค้าก็อยากจะออนไลน์เต็มแก่ แต่กลายเป็นฝั่งธุรกิจเองที่ไม่พร้อม Go Online เพราะต้องปรับวิธีการทำธุรกิจใหม่จนส่งผลกระทบต่อหลายส่วนที่เคยทำงานด้วยกันมานานอย่างแน่นอน

ตัวอย่างเช่น ธุรกิจรถยนต์ที่ผู้บริโภคพร้อมออนไลน์กันมานานแล้ว แต่ตัวบริษัทรถยนต์ไปถึงศูนย์และโชว์รูมเองต่างหากที่ไม่พร้อมจะออนไลน์ เพราะมันจะเปลี่ยนโฉมหน้าการขายรถยนต์ไปโดยชิ้นเชิง

Tesla เป็นบริษัทรถยนต์รายแรกที่ให้ลูกค้าสามารถสั่งซื้อและปรับแต่งรถยนต์ทุกอย่างได้ตามต้องการ ถึงเวลาก็รอรถยนต์ที่สั่งไว้ไปส่งที่บ้าน ถ้ามีปัญหาก็บอกมาเดี๋ยว Tesla จะแวะมารับรถไปซ่อมที่โรงงานให้

แต่กับธุรกิจการให้บริการอย่าง Hospitality หรือ Healthcare เองฝั่งลูกค้าก็ไม่ได้อยากจะออนไลน์เลย หรือแม้แต่ไม่สามารถออนไลน์ได้ และยิ่งกับธุรกิจอย่างค้าปลีกร้านสะดวกซื้อก็เช่นกัน ผู้คนส่วนมากยังอยากที่จะออกไปจับจ่ายใช้สอยด้วยตัวเอง เพราะการได้เดินช้อปปิ้งมันคือการบำบัดคลายเครียดในรูปแบบหนึ่งของมนุษย์เราวันนี้ไปแล้วครับ

ส่วนกลยุทธ์การจะพาลูกค้ามายังออนไลน์ก็มีมากมายหลายวิธี อาจจะเริ่มจากการทำให้ลูกค้าเห็นว่าการออนไลน์นั้นคุ้มค่าและสะดวกสบายกว่าออฟไลน์ หรือถ้าจะเอาขั้นสุดก็คือปิดการให้บริการทางออฟไลน์ไปเลยเหมือนที่บางธนาคารในบ้านเราเริ่มทำในวันนี้

วิธีที่สองคืออาจจะเลือกเอาส่วนที่แย่ หรือ Touchpoint ที่ไม่ดีบนออฟไลฟ์มายกไว้บนออนไลน์จะดีกว่า เช่น การต่อคิวที่เคยนานเปลี่ยนมาเป็นให้คนจองคิวจากบ้านแล้วค่อยมาตามเวลาที่กำหนดไว้ดีไหม

วิธีที่สามคือเอา Digital หรือเทคโนโลยี หรือการออนไลน์มาช่วยให้คนทำงานของเราทำงานได้สะดวกสบายและมีประสิทธิภาพมากขึ้น เอาเทคโนโลยีอย่าง AI หรือ Chatbot มาช่วยแก้ปัญหาต่างๆ ที่ซ้ำซากและจัดการได้ง่ายๆ ไม่ว่าจะด้วยการเอาเทคโนโลยี Voice Interface มาใช้ หรือจะเอา NLP มาใช้ร่วมก็จะยิ่งทำให้การทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น

และการจะทำแบบนั้นได้ก็ต้องมีกลยุทธการสร้างความสามารถทางดิจิทัล เริ่มจากการสร้าง Digital Infrastructure หรือเปลี่ยนทุกอย่างให้กลายเป็นดิจิทัลและดาต้าให้พร้อมไว้ เอาพวก IoT เข้ามาเสริมความสามารถในการเก็บดาต้าจากออฟไลน์เข้าไป ให้การประมวลผลข้อมูลทั้งหมดมีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น

ใช้ Digital เพื่อเสริมสร้าง Digital Customer Experience การใช้ดิจิทัลจะไม่ใช่แค่การใช้เพื่อทำคอนเทนต์ หรือทำการตลาดแบบที่ทำกันเป็นประจำในยุค Marketing 4.0 อีกตอ่ไป แต่จะต้องเป็นการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลที่แอดวานซ์มากขึ้นเพื่อเสริมสร้างประสบการณ์ลูกค้าในทุกๆ Touchpoint ให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น บวกกับต้องเริ่มคิด Business Model ใหม่ๆ ด้วย จากเคยเป็น Product ก็ต้องหาทางคิดว่าเราจะสร้างรายได้จากรูปแบบ as a service ได้อย่างไร หรือเราจะหารายได้จาก Subscription model อย่างไรได้บ้างครับ

ส่วนการจะหาคนเก่งทางด้านดิจิทัลและเทคโนโลยีใหม่ๆ ก็ไม่สามารถเอาแค่เงินมาจูงใจได้อีกต่อไป เพราะคนเก่งๆ ในสายงานด้านนี้กำลังเป็นที่ต้องการตัวอย่างมาก คุณต้องสร้างสภาพแวดล้อมที่พวกเขาอยากจะเลือกคุณแทนที่จะเป็นบริษัทอื่น และคุณต้องสร้างวัฒนธรรมการทำงานที่เปิดกว้างที่ไม่ใช่ผู้บริหารมานั่งตัดสินใจทุกอย่างเหมือนบริษัทในโลกยุคเก่าอีกต่อไป

ส่วนกลยุทธ์ที่จะทำให้เราเป็นผู้นำธุรกิจในโลกยุค MarTech ได้มี 3 ข้อ

  1. ไม่ใช้ Digital แค่ในการทำคอนเทนต์หรือทำโฆษณาเท่านั้น แต่ต้องเอาเทคโนโลยีดิจิทัลอย่าง Chatbot + NLP หรือแม้แต่เอา IoT มาช่วยเปลี่ยนโลก Physical ให้กลายเป็น Digital ที่จะต้องและวัดผลได้มากขึ้น
  2. สร้าง Digital Customer Experience ใหม่ด้วยการเอา Customer Data มารวมกันไว้ในแพลตฟอร์มตรงกลางที่เดียว จากเดิม Customer Data เคยถูกจัดเก็บกระจัดกระจายไปตามทีมต่างๆ ในองค์กรที่ทำงานแบบ Silo แต่การจะเป็นผู้นำในโลกยุค MarTech ได้นั้นคุณต้องเอา Data จากทุก Touchpoint ของลูกค้ามาเชื่อมต่อกันเพื่อทำให้เข้าใจภาพ Customer 360 ได้อย่างที่เทคโนโลยีพร้อมให้ทำ
  3. โฟกัสที่กลุ่มลูกค้าที่พร้อมออนไลน์แล้วก่อนกลุ่มอื่น เลิกคิดจะจับทุกคนบนโลกเป็นลูกค้า แต่เกือบทุกคนบนโลกในวันนี้ล้วนออนไลน์แล้วทั้งนั้น แน่นอนว่าจะมีคนบางส่วนหรือบางกลุ่มที่ยังไม่ได้พร้อมเข้าสู่โลกออนไลน์เลยจริงๆ เพียงแต่การจับกลุ่มคนที่อยู่บนออนไลน์ทั้งหมดได้ก็มีมากมายให้คุณเลือกจับได้ไม่มีวันหมด แล้วยิ่งโควิดมาก็ยิ่งทำให้คนอีกมากต้องกระโดดขึ้นบนออนไลน์ วันนี้ออนไลน์ไม่ใช่ทางเลือกของธุรกิจอีกต่อไป แต่กลายเป็นทางรอดที่ธุรกิจต้องปรับตัวให้ทัน เรียนรู้ให้ไว ไม่อย่างนั้นธุรกิจคุณก็จะตายไปเพราะโควิดอย่างโทษใครไม่ได้ครับ

สรุปส่งท้าย One Size Doesn’t Fit All

กลยุทธ์หนึ่งเดียวไม่ตอบโจทย์องค์กรอีกต่อไป ในวันนี้เราต้องมีหลากหลายกลยุทธ์ตามกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกัน และที่สำคัญคือการที่เราออนไลน์ได้เต็มที่ทำให้ต่อให้มีโควิดรอบใหม่มาจนต้องล็อคดาวน์อีกรอบ ธุรกิจเราก็จะไม่มีทางตายง่ายๆ อย่าวมัวรอให้โควิดหายไปหรือวัคซีนเข้ามา อะไรทำได้ต้องรีบทำ อะไรปรับได้ต้องรีบปรับกันไปทุกวันๆ แบบไม่มีวันจบสิ้นครับ

Chapter 6 The Next Tech
ถึงเวลาที่มนุษย์เราจะมีศักยภาพมากขึ้นด้วยเทคโนโลยี

ในวันที่คำว่า AI, Machine Learning, Deep Learning, NLP หรือ Computer Vision ฟังดูเป็นเรื่องใหม่ แต่ความเป็นจริงแล้วสิ่งนี้ถูกคิดมาตั้งแต่ช่วงปี 1950-1960 แล้วทั้งนั้น เพียงแต่ในวันนั้นเทคโนโลยีทั้งหลายยังไม่พร้อม ไม่ว่าจะความเร็วในการประมวลผลข้อมูล หรือปริมาณ Data ที่ไม่มากพอ และขีดจำกัดในการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่ราคาถูกเท่าทุกวันนี้

และนี่ก็เป็น 6 เทคโนโลยีพื้นฐานของยุค Data และ AI ของ Marketing 5.0 ครับ

  1. Computing Power พลังการประมวลผลมากและรวดเร็วพอ ซึ่งเทคโนโลยีในวันนี้ก็คือ GPU หรือการ์ดจอประมวลผลความเร็วสูงที่ถูกนำมาใช้กับการประมวลผลให้ AI ในแบบที่ CPU แบบเดิมไม่ตอบโจทย์อีกต่อไป
  2. Open-source Software โปรแกรมที่เปิดให้เข้าไปใช้งานและปรับแต่งความสามารถได้ตามใจเรา ไม่ว่าจะเป็น AI สำเร็จรูปมากมายที่เราแค่ลากวางแล้วสอนมันสักหน่อยก็พร้อมใช้งาน ดังนั้นการจะสร้าง AI หรือ ML หรือ DL ในวันนี้ไม่ได้ยากเท่ากับเมื่อก่อนแต่อย่างไร แค่เรารู้จักวิธีการทำงานของมันแล้วก็เขียนโค้ดเป็นสักหน่อย ก็สามารถสร้าง AI หรือโปรแกรมของตัวเองได้แบบง่ายๆ ครับ
  3. The Internet ในที่นี้หมายถึงอินเทอร์เน็ตไร้สายความเร็วสูงอย่าง 5G ที่กำลังเริ่มใช้งานพร้อมกันทั่วโลก การที่เราสามารถเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตความเร็วสูงได้ทุกที่โดยไม่มีข้อจำกัด ก็ยิ่งทำให้การไหลเวียนของ Data เป็นไปได้อย่างลื่นไหลของ Data ที่สร้างขึ้นมาใหม่ หรือ Data ที่ต้องการใช้ไปพร้อมกัน
  4. Cloud Computing ระบบประมวลผลบน Cloud ทำให้อุปกรณ์ต่างๆ ไม่จำเป็นต้องมีชิป CPU ความเร็วสูงในตัวเอีกต่อไป เมื่อเรามี Internet ความเร็วสูงอย่าง 5G เป็นตัวส่งผ่านข้อมูลมากมายขึ้นไปบน Cloud เราก็ให้ AI บน Cloud ประมวลผลไปแล้วส่งข้อมูลกลับมายังอุปกรณ์ของเราให้สามารถทำงานได้แบบ Real-time เสมือนมี AI ในตัวได้สบายๆ ตัวอย่างหนึ่งก็คือรถยนต์ที่ขับเคลื่อนตัวเองได้ในอนาคตก็ต้องใช้พลังการประมวลของของ Cloud Computing นี่แหละครับ
  5. Mobile Devices เจ้าอุปกรณ์สมาร์ทโฟนนี่เป็นตัวแปรสำคัญในชีวิตเราและมนุษยชาติเป็นอย่างมาก ใครจะไปคิดว่าเจ้าหน้าจอเล็กๆ ที่เราพกไปมาทุกที่ได้จะเปลี่ยนวิถีชีวิตเราไปได้มากมายขนาดนี้ และยิ่งมือถือในวันนี้เต็มไปด้วย​ Sensor ต่างๆ มากมาย ทั้ง GPS บอกพิกัดเราได้ทุกที่บนโลก Motion Sensor ที่ตรวจจับวัดทุกการเคลื่อนไหวแบบง่ายๆ แล้วไหนจะพลังการประมวลผลของโทรศัพท์มือถือในวันนี้ที่รวดเร็วไม่แพ้คอมพิวเตอร์ดีๆ แต่อย่างไร จนทำให้มือถือเครื่องเดียวสามารถทดแทนได้ทุกอย่างไปแล้วในชีวิตยุคดาต้า 5.0 ครับ
  6. Big Data ทั้งหมดทั้งมวลของ 5 ข้อที่กล่าวมาก่อให้เกิด Big Data หรืออภิมหาข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งเจ้า Data นี่แหละคือหัวใจของ AI เพราะเรายิ่งมีดาต้าดีๆ ป้อนเข้าไปให้มันเรียนรู้มากเท่าไหร่ เจ้า AI ก็จะยิ่งฉลาดล้ำจนทำให้เราสบายมากขึ้นเท่านั้น

The Next Tech ของ Marketing 5.0 บอกให้เรารู้ว่าเทคโนโลยีล้ำสมัยต่างๆ ที่สร้างมาก็ล้วนเพื่อเลียนแบบวิธีการทำงานของมนุษย์ทั้งนั้น เช่น มนุษย์เรียนรู้จากข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตเหมือนกันทุกคน เจ้า AI หรือ Robot ต่างๆ เองก็ถูกออกแบบมาให้เลียนแบบวิธีคิดและวิธีทำแบบมนุษย์มากที่สุด แถมที่สำคัญคือการทำให้มันพยายามเข้าใจบริบทเบื้องหลังของแต่ละเหตุการณ์ เอาง่ายๆ คือเรากำลังพยายามทำให้เครื่องจักรคิดแบบมนุษย์ให้ได้นั่นเองครับ

แต่ข้อได้เปรียบอย่างหนึ่งของ AI ที่มนุษย์ไม่มีวันสู้ได้ก็คือขีดความสามารถในการแบ่งปันประสบการณ์เพื่อเรียนรู้

มนุษย์เรามีแค่ Experience แบบที่เป็นเฉพาะคนและก็ยากที่จะแชร์กันได้อย่างหมดเปลือกทุกแง่มุม แต่กับคอมพิวเตอร์หรือ AI หรือ Robot นั้นต่างไป พวกมันสามารถเรียนรู้ด้วยกันและร่วมกันผ่าน Cloud และถ้าตัวหนึ่งได้เรียนรู้สิ่งใหม่ มันก็จะสามารถแบ่งปันความรู้นั้นออกไปยังเพื่อนๆ มันอีกล้านตัวให้มีประสบการณ์ร่วมแบบเดียวกันได้ภายในระยะเวลาเสี้ยววินาที

และนี่ก็เป็นภาพเปรียบเทียบการพยายามสร้างเทคโนโลยีเพื่อเลียนแบบมนุษย์ครับ

ถ้าเปรียบเทียบทีละส่วนจะเห็นว่า Artificial Intelligence หรือปัญญาประดิษฐ์นั้นถูกสร้างขึ้นมาเพื่อต้องการจำลองวิธีคิดแบบมนุษย์ให้กับเครื่องจักรนั่นเอง ส่วน Natural Language Processing ก็ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อเลียนแบบวิธีการพูดหรือสื่อสารของมนุษย์ เข้าใจว่าถ้าพูดแบบนี้หมายความถึงแบบไหน เพราะมนุษย์เราเองไม่ได้หมายความตามที่พูดทุกสิ่งออกไปเสมอ

ส่วน Sensor Tech ก็เป็นการจำลองเลียนแบบการรับรู้สภาวะแวดล้อมภายนอกตัวเอง ไม่ว่าจะอุณหภูมิ ไม่ว่าจะแรงกด ไม่ว่าจะน้ำหนักครับ ส่วนการเคลื่อนที่ของมนุษย์ไม่ว่าจะการวิ่งหรือเดิน หรือแม้แต่กระโดด ก็ถูกสร้างจำลองเลียนแบบด้วยสิ่งที่เรียกว่า Robotics

ส่วนการจะจินตนาการถึงสิ่งที่ยังไม่มีอยู่จริงของมนุษย์ก็มีการสร้าง AR หรือ VR หรือส่วนเสริมอื่นๆ เข้ามาให้กับประสาทสัมผัสเรา ส่วนการเชื่อมต่อสื่อสารระหว่างกันก็ถูกแทนที่ด้วยอินเทอร์เน็ต IoT หรือแม้แต่ Blockchain เองก็ตาม

สุดท้ายคือเราสอนมนุษย์แบบใด เราก็กำลังสอนหุ่นยนต์หรือ AI แบบนั้น สิ่งสำคัญของภาคธุรกิจคือต้องวางแผน Roadmap ด้าน Technology แทนที่จะมาวางแผน Business Roadmap แบบเดิมที่ปรับตัวไม่เคยตามเทคโนโลยีได้ทัน

Chapter 7 The New CX
ใช้ MarTech เพื่อเสริมประสิทธิภาพของ Human

คนส่วนใหญ่ยังคงไม่เชื่อว่า Technology หรือ MarTech ในวันนี้นั้นฉลาดล้ำหน้ากว่าวันวานไปมากแล้ว เพราะเราหลายคนยังคงมีภาพจำในสมัยแรกเริ่มว่าเจ้าหุ่นยนต์ Robot หรือ AI ต่างๆ ล้วนโง่มาก เช่น Siri ในวันแรกที่เราเริ่มคุยกับมันสมัย iPhone 4 ถามคำตอบคำโดยสิ้นเชิง จนเรารู้สึกว่าเจ้า AI ทั้งหลายนั้นโง่ยิ่งกว่าอะไรสิ้นดี

ซึ่งก็ไม่แปลกครับ ณ วันนั้นมันคือการทดลองเอาเทคโนโลยีในห้องปฏิบัติการเข้าสู่ตลาดเป็นครั้งแรก แต่มาวันนี้เทคโนโลยีต่างๆ ล้วนก้าวหน้าไปไกลมาก เพราะความเร็วในการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นมหาศาล บวกกับดาต้ามากมายที่เอามาสอนมันก็มีไหลเข้ามาทุกวันในระดับที่คำว่า Big Data ยังคงเล็กจนเกินไป

ในบทนี้จึงเป็นการพูดถึงว่าเราจะเอา Technology มาช่วยยกระดับเรื่อง CX หรือ Customer Experience ได้อย่างไร ก่อนอื่นเราต้องมาทำความเข้าใจกันก่อนนะครับว่า CX หรือ Customer Experience ที่แท้จริงนั้นหมายถึงอะไรกันแน่

CX ถูกคิดค้นขึ้นในปี 1998 โดย Pine และ Gilmore คนที่พยายามทำให้ลูกค้าผู้เข้ามาใช้บริการยอมจ่ายแพงขึ้นด้วยประสบการณ์ที่เหนือกว่า เขายังบอกอีกว่า CX หรือ Customer Experience ที่ดีก็เหมือนกับภาพยนต์หรือหนัง การที่เราได้ดูภาพยนต์ดีๆ สักเรื่องจะทำให้เราประทับใจจนอยากจะเอาไปบอกต่อเพื่อนแม้หนังเรื่องนั้นจะจบไป หรือแม้แต่จะหาโอกาสที่จะดูซ้ำอีกครั้งเมื่อมันเข้าเป็นไฟล์พร้อมให้โหลดดูบนออนไลน์ที่บ้าน

ดังนั้นในวันที่มีสินค้าหรือบริการคล้ายกันไปหมด บริษัทหรือแบรนด์ที่สามารถทำเรื่อง Customer Experience ได้ดีก็จะกลายเป็นความต่างในเรื่องของประสบการณ์ ที่จะกลายเป็นเหตุผลว่าถ้าฟีเจอร์หรือจุดขายไม่ต่างกัน ความประทับใจที่ต่างกันจะกลายเป็นเหตุผลว่าทำไมลูกค้าต้องเลือกคุณ

แล้วยิ่งในโลกการตลาดยุคดาต้า 5.0 ของ MarTech ที่เต็มไปด้วยเทคโนโลยีมากมาย การทำงานในยุคใหม่จึงเป็นการร่วมมือกันระหว่าง Human + Machine หรือ AI ว่าเราจะสามารถยกระดับประสบการณ์ความพึงพอใจของลูกค้าให้ดีขึ้นกว่าเดิมและเหนือกว่าคู่แข่งได้อย่างไรครับ

เพราะแม้ Machine ทั้งหลายในวันนี้จะเก่งมากมายหลายด้าน แต่พวกมันก็ขาดความเฉลียวฉลาดในแบบที่มนุษย์ยังคงเหนือกว่าได้ ของดูภาพข้างล่างเพิ่มเติมก่อนทำความเข้าใจก็ได้ครับ

เพราะเราจะเห็นว่ามนุษย์มักจะใช้สัญญาชาติญาณดึงเอาสิ่งที่คิดว่าน่าสนใจขึ้นมาจากข้อมูลมากมาย แล้วก็กลั่นออกมาเป็น Insight จนกลายมาเป็นภูมิปัญญาที่เอาไปใช้งานต่อยอดให้ธุรกิจหรือชีวิตประสำความสำเร็จในที่สุด

แต่เนื่องด้วยปัจจุบันเราอยู่ในยุคดาต้า Marketing 5.0 ดังนั้นเราจะมามัวใช้แค่สัญชาติญาณของมนุษย์ที่มีทั้งขีดจำกัดและ Bias เดิมมาเป็นตัวขี้วัดและตัดสินใจในการทำธุรกิจไม่ได้อีกต่อไป แต่มนุษย์เองก็ไม่สามารถที่จะทำความเข้าใจกับข้อมูลทั้งหมดที่มี ไม่สามารถเอาข้อมูลทั้งหมดที่มีมาจัดประเภทให้พร้อมใช้งานได้ แต่ในจุดนี้เองที่ Machine หรือ AI จะก้าวเข้ามาทำหน้าที่อ่าน Data ทั้งหมดและวิเคราะห์ออกมาเป็น Pattern หรือ Signal ที่น่าสนใจ แล้วให้มนุษย์เข้าไปทำความเข้าใจกับประเด็นนี้อีกครั้งหนึ่ง

เพราะการทำ Research แบบโลกเก่า นั้นแม้จะได้ Data ที่ดีแต่ก็มี Data น้อยมากเกินกว่าจะเอามาเป็นข้อสรุปของทั้งหมดหรือ Insight ที่เกิดขึ้นจริงที่สามารถพิสูจน์ซ้ำได้ แล้วไหนจะอารมณ์ของมนุษย์ที่เข้ามาทำให้ข้อมูลนั้นเพี้ยนไปอีกหละ ซึ่งส่งผลให้เกิดการรีบด่วนสรุปจนขาดการหาข้อมูลที่มากพอที่จะพิสูจน์ซ้ำว่าสิ่งที่เลือกขึ้นมานั้นคือ Insight ที่มีรูปแบบซ้ำๆ กับคนหมู่มากจริงๆ

แต่ด้วยวิธีการทำ New Research แบบโลกใหม่ที่ใช้ Data ที่มีปริมาณมากพอหรืออย่างน้อยก็มากกว่าการทำรีเสิร์จแบบโลกเก่าจะทำให้เราได้เข้าใจและเข้าถึง Insight ที่สำคัญจริงๆ มากขึ้น แต่ในขณะเดียวกันถ้าเราเอาแต่เชื่อ Data โดยขายการเข้าใจบริบทก็อาจทำให้เกิด Crisis กับองค์กรได้ เช่น ที่เกิดกับสายการบินในอเมริการายหนึ่ง ที่เคยพยายามลากผู้โดยสายคนนึงออกจากเที่ยวบิน เพราะต้องให้พนักงานบินไปกับเครื่องนั้น จนเกิดการขัดแย้งกลายเป็นโกลาหล กลายเป็นข่าวฉาวที่ดังกลายเป็นไวรัลไปทั่วโลก สุดท้ายคือหุ้นของสายการบินนั้นก็ตกลงไปอีก

สาเหตุผล Algorithm หลังบ้านเป็นตัวช่วยเลือกว่าผู้โดยสารคนใดที่ไม่สำคัญพอจนต้องกลายเป็นตัวเลือกที่ต้องขอเชิญให้ลงไฟท์บินนั้นไปก่อน แล้วค่อยบินไปอีกเที่ยวในไฟท์ใหม่ แล้วพนักงานก็ดันเชื่อข้อมูลที่ระบบอัตโนมัติให้มาโดยไม่ได้ใช้วิจารณญาณของมนุษย์เข้าไป ถ้าพนักงานทำความเข้าใจสักหน่อยว่าผู้โดยสารคนนั้นเป็นใครเขาจะเข้าใจว่าผู้โดยสารคนนั้นแม้จะไม่ใช่ลูกค้าชั้นดีของสารการบินตัวเอง แต่เป็นคนสำคัญในหมู่เพื่อนมนุษย์ด้วยกัน เพราะผู้โดยสารที่ถูกลากลงเป็นนายแพทย์คนหนึ่งที่ต้องบินทำเคสรักษาคนไข้สำคัญ ดังนั้นการทำความเข้าใจ Algorithm และ Data จึงสำคัญมาก เราต้องไม่งมงายเชื่อผลลัพธ์จาก Algorithm หรือ AI อย่างเดียว แต่เราต้องเป็นนายของมัน มนุษย์เรายังต้องเป็นผู้ตัดสินใจครั้งสุดท้ายทุกครั้งหรือให้มากที่สุดเท่าที่จะมากได้ โดยมีเจ้าคอมพิวเตอร์ เครื่องจักร หรือ AI เข้ามาช่วยคัดเลือกจากข้อมูลผู้โดยสารมากมายให้ว่ามีคนไหนบ้างที่ไม่ใช่ลูกค้าคนสำคัญ ไม่ใช่เลือกมาแล้วว่าคนนี้แหละคือคนที่ไม่สำคัญที่สุดครับ

ดังนั้นการทำงานคู่กับ AI จึงกลายเป็นเรื่องปกติในศตวรรษที่ 21 เหมือนที่ธนาคาร Chase ในสหรัฐอเมริกาให้ Copywriter ทำงานควบคู่กับ AI ในการสร้างชิ้นงานโฆษณาที่ดีที่สุดในแบบที่มนุษย์คนเดียวทำไม่ได้ หรือแม้แต่ AI ก็ยังไม่สามารถทำได้ใกล้เคียง

มนุษย์ Copywriter มีหน้าที่คิดไอเดียใหม่ๆ ขึ้นมาใส่เข้าไปในระบบโฆษณา จากนั้นเจ้า AI ก็จะทำหน้าที่เอาข้อความนั้นไปทดสอบในระบบโฆษณาเพื่อดูว่าผลลัพธ์ที่ได้นั้นดีหรือไม่ ด้วยการวัดค่า CTR ของโฆษณาครับ

เมื่อข้อความไหนทำผลงานได้ดีเจ้า AI ก็จะกลับมาแจ้งยังมนุษย์ Copywriter ว่างานเขียนแนวนี้ดีควบคู่กับรูปภาพหรือตีมสีแบบไหน ทีนี้มนุษย์ Copywriter ก็มีหน้าที่คิดไอเดียใหม่ๆ เพิ่มเข้าไปที่เป็นการต่อยอดจากไอเดียเดิมที่ดีอยู่แล้วให้ได้ผลลัพธ์ที่ยิ่งดีควบคู่ไปครับ

ในขณะเดียวกัน AI หรือ Algorithm ก็เกิดความผิดพลาดได้ แต่ความผิดพลาดของ Algorithm ส่วนใหญ่ไม่ได้เกิดขึ้นโดยตัวมันเองสักเท่าไหร่ แต่เกิดขึ้นจากมนุษย์ผู้เทรน AI นั้นใส่ความ Bias ลงไปโดยไม่รู้ตัว เช่น แคมเปญการตลาดนึงของ Dove ที่พยายามหาทางปรับแก้ Algorithm การค้นหาของ Google เมื่อพิมพ์หาคนที่ประสบความสำเร็จ นักกีฬาคนสำคัญ แต่ผลลัพธ์กลับโชว์แต่รูปภาพผู้ชาย ส่วนผู้หญิงที่เก่งๆ นั้นแทบไม่มีเลย

หรือ Algorithm โฆษณาใน Facebook เองที่ก็มี Bias จาก Data ที่ป้อนเข้ามาสอน AI จากการสำรวจพบว่ากับคนที่มีฐานะใกล้เคียงกันในอเมริกา ถ้าคนไหนเป็นคนผิวดำหรือคนที่มีเชื้อสายลาติน จะได้เห็นโฆษณาประเภทเงินกู้ด่วนรายวันดอกเบี้ยสูง ส่วนคนผิวขาวจะได้เห็นโฆษณาอีกรูปแบบ เช่น สินเชื่อบ้านดอกเบี้ยถูก หรือการเชื้อเชิญให้ลงทุน เป็นต้น

หรืออีกหนึ่งเครื่องมืออย่าง Social listening tool ก็สามารถเอามาใช้เพื่อยกระดับเรื่อง Customer Experience ได้ไม่ยาก เช่น คอยเฝ้าระวังดูว่าลูกค้าคนสำคัญของเรากำลังพูดเกี่ยวกับเราในเรื่องอะไร ถ้าเจอประเด็นที่เป็นปัญหาเราก็สามารถรีบเข้าไปแก้ไขก่อนจะบานปลายได้ไม่ยาก

แล้วนี่ก็เป็น 7 ขั้นตอนการเอา MarTech หรือ Technology มาช่วยยกระดับการทำ Digital Customer Experience ครับ

1. Adverting

การทำโฆษณาในวันนี้ไม่ควรทำแบบ Mass หรือหว่านอีกต่อไป แต่ควรจะทำด้วยการเริ่มจากหากลุ่มลูกค้าหรือ Segments ที่ใช่ แล้วค่อยสื่อสารออกไปให้โดนใจลูกค้าแต่ละกลุ่ม ถึงเวลาแล้วที่เราต้องทำชิ้นงานโฆษณามากมายหลายสิบไปจนถึงหลายร้อยชิ้น ไม่ใช่คราฟแค่ชิ้นเดียวแบบยุค Print Ad แบบเดิมอีกต่อไป ในวันที่ผู้บริโภคมีความซับซ้อนและหลากหลายเกินกว่าจะจินตนาการได้ เราต้องพยายามทำให้ถึงระดับ Personalization เพราะไม่มีทางที่กลยุทธ์แบบ 1 Size Fit For All จะประสบความสำเร็จแบบโลกยุคเก่าอีกต่อไป

เราอาจจะเริ่มทำ Personalization ด้วยการเริ่มต้นที่หน้าเว็บเราก็ได้ เช่น ถ้าเรารู้แล้วว่าลูกค้าหรือกลุ่มเป้าหมายคนนี้เข้ามาที่หน้าเว็บเราล่าสุดแล้วค้างอยู่ที่ตรงไหนนานๆ วันหน้าที่เค้ากลับมาเราก็อาจจะเริ่มต้นด้วยข้อมูลจากหน้านั้นเอามา Optimization ไว้ตั้งแต่หน้าแรก หรือจะส่งอีเมลไปหาด้วยเนื้อหาที่เป็นฟีเจอร์สำคัญในหน้านั้นก็ได้ครับ

2. Content Marketing

การทำคอนเทนต์มาร์เก็ตติ้งไม่ได้หมายถึงแค่การทำบทความ หรือการทำวิดีโอแต่อย่างไร แต่หมายถึงทุกอย่างที่เป็นเนื้อหาในทุกรูปแบบ ตัวอย่างการเอา​ Marketing Technology มาใช้ยกระดับเรื่อง Content Marketing ที่ดีและใกล้ตัวเราทุกคนมากที่สุดก็คือ Netflix ครับ

Netflix ใช้ Data-Driven Content หนักมาก ตั้งแต่เอา Data มาช่วยในการสร้างซีรีส์ดัง House of Cards แล้วไหนจะเอามาต่อยอดสร้างระบบ Recommendation ที่ถูกใจเรามากจนทำให้เราหมดเวลาไปกับเลือกหนังดีๆ สักเรื่องมาดูเป็นประจำ

Facebook เองก็ใช้ Data-Driven Content แบบเงียบๆ โดยที่เราอาจไม่เคยสังเกต เบื้องหลังทุกโพสคอนเทนต์จากเพจหรือเพื่อนคนใดในหน้าจอมือถือเรา ล้วนมาจากการ Personalization แบบสุดๆ ที่รู้ว่าเราน่าจะชอบดูคอนเทนต์แบบใดหรือโพสแบบไหนครับ

Google เองก็ใช้ Data-Driven ผลลัพธ์การค้นหาทุกครั้งมานานมาก เวลาที่คนสองคนเสิร์จหาคำเดียวกันในเวลาเดียวกัน แต่ถ้าสองคนนั้นมี Preference ที่แตกต่างกันก็จะได้เห็นลิงก์คำตอบของคำถามที่แตกต่างกันโดยชิ้นเชิง

3. Direct Marketing

สมัยก่อนการทำ Direct Marketing ไม่ว่าจะด้วยการส่งจดหมายหา หรือการส่ง EDM หาล้วนไม่เคยถูกใจหรือประทับใจช่วยยกระดับเรื่อง Customer Experience แต่อย่างไร แต่พอเราเอา Data หรือ Marketing Technology เข้ามาช่วยก็พบว่าเราสามารถทำ Direct Marketing ในระดับ Segmentation หรือในระดับ Personalization ได้อย่างที่ควรจะเป็น

การทำ Direct Marketing ที่ดีไม่ใช่ส่งอะไรก็ไม่รู้ที่เหมือนๆ กับคนอื่นไปหาลูกค้า แล้วทำให้คนรับรู้สึกว่านี่มัน Spam นี่นา ดังนั้นเราต้องเริ่มเรียนรู้ให้มากขึ้นจาก Data ว่าตกลงผู้รับสารปลายทางเป็นใคร แล้วเค้าชอบหรือไม่ชอบอะไร เพื่อที่เราจะได้สามารถรู้ใจเขาได้แล้วเวลาส่งไปเขาจะไม่รู้สึกว่าเราเป็น Spam ครับ

4. Sales Customer Relationship Management (Sales CRM)

การเอา Marketing Technology มาช่วยในเรื่องการบริหารจัดการลูกค้าในช่วงการขายก็เป็นอะไรที่สำคัญมาก แต่เดิมทีพนักงานขายต้องเสียเวลาไปกับการคัดหา Lead ที่ใช่จากคนมากมายที่เข้ามาติดต่อ แต่วันนี้เราสามารถเอาเทคโนโลยีอย่าง Chatbot หรือ NLP + AI เข้ามาช่วยคัดกรองลูกค้าเบื้องต้นได้

เช่น ช่วยตอบคำถามง่ายๆ ประเภท ร้านเปิดกี่โมง เปิดวันไหน อยู่ตรงไหน ขายอะไรบ้าง สินค้าหมดหรือยัง ตอบคำถามซ้ำๆ ซากๆ แต่กินพลังงานมนุษย์อย่างเรามากออกไปด้วย AI แล้วถ้าเมื่อไหร่เราเจอคำถามที่ยากๆ หรือรู้แล้วว่าคนนี้พร้อมจะเป็นลูกค้าก็ค่อยส่ง Lead นี้ต่อมาให้มนุษย์เข้ามาดูแลโดยไว

5. Distribution Channel

ช่องทางการขายก็จะเปลี่ยนแปลงไปด้วยเทคโนโลยีเช่นกัน ที่ประเทศจีนเริ่มมีการเอา Drone ส่งสินค้าจริงๆ ที่ไม่ใช่แค่งาน PR ส่วนที่จีนอีกเช่นกันก็เริ่มมีระบบการจ่ายเงินด้วยใบหน้าจาก AliPay ที่ไม่ต้องบกบัตรใดๆ ให้อาจเสี่ยงเชื้อโรค ก็แค่ยิ้มสวยๆ สักหน่อยเพียงเท่านี้ระบบก็รู้แล้วว่าคุณเป็นใคร แล้วต้องไปดึงเงินจากบัญชีใครในการจ่ายครั้งนี้

6. Product and Service

การจะสร้างสินค้าหรือบริการใหม่ หรือที่เรียกว่า New Product Development นั้นก็จะถูกเปลี่ยนแปลงไปอย่างยกระดับจากโลคยุคเก่าก่อนยุคดาต้า 5.0 ด้วยเช่นกัน จากเดิมทีการจะออกสินค้าสักชิ้นมักจะออกมาจาก LAP ออกมาจากการรีเสิร์จของโลกยุคเก่าที่เก็บข้อมูลที่เน้นคุณภาพดีมากๆ แต่ขาดมิติของปริมาณ ประหนึ่งสัมภาษณ์หรือทดสอบจากคนหลักสิบหรือร้อยคน จากนั้นก็สร้างสินค้าออกมาเพื่อขายคนล้านๆ คน ซึ่งมันก็ย่อมยากที่จะไปถูกใจคนส่วนใหญ่ที่เป็นมหาชนได้จริงๆ

ตัวอย่างหนึ่งของการออกสินค้าใหม่ที่น่าสนใจเช่น PepsiCo พวกเขาใช้ Data ที่กวาดมาด้วยเครื่องมืออย่าง Social listening เพื่อดูว่าคนส่วนใหญ่กำลังพูดถึงสินค้าประเภทเครื่องดื่มอย่างไรบ้าง จากนั้นพวกเขาก็เอา Data ทั้งหมดมารวบรวมออกเป็นข้อสรุปว่าคนส่วนใหญ่กำลังอินกับอะไร ชอบรสชาติแบบไหน หรือแม้แต่ดีไซน์ จนออกมาเป็นสินค้าที่ขายดีถล่มทลายในที่สุด

7. Service Customer Relationship Management (Service CRM)

การบริการลูกค้าหลังการขายก็สามารถทำให้ดีขึ้นได้ด้วยการเอา Martketing Technology ต่างๆ มาช่วยยกระดับเรื่อง Customer Experience ครับ

เช่น การเอาระบบ Chatbot มาช่วยตอบคำถามปัญหาลูกค้าเบื้องต้นที่ไม่ต้องเสียเวลาคนเข้ามาตอบ หรือการเอา NLP เข้ามาช่วยรับฟังปัญหาเมื่อลูกค้าโทรเข้ามาแล้วก็ให้คำตอบแบบง่ายๆ โดยไม่ต้องเปลืองพลังงานพนักงานของเรา แต่ถ้าเจอปัญหาที่ยากๆ ก็เช่นเดียวกันส่งให้คนเข้ามาทำหน้าที่ดูแลตรงนั้น แล้วยิ่งบวกกับการใช้ Social listening tool ก็ยิ่งทำให้เราสามารถติดตามดูแลลูกค้าคนสำคัญ หรือติดตามดูปัญหาหลังการขายใดๆ ให้คลี่คลายได้ก่อนจะกลายเป็นไฟลามทุ่งไวรัลคนด่าแบรนด์

สรุปบทที่ 7 การเอา Marketing Technology มาใช้ในการยกระดับเรื่อง Customer Experience ในทุกๆ Touchpoint และ Journey

ในวันที่สินค้าและบริการใดๆ ล้วนเหมือนกันหรือสามารถถูกทดแทนกันได้อย่างง่ายดาย ถ้าไม่มีแบรนด์คุณผมเชื่อว่าลูกค้าก็สามาถหาสินค้าที่ทดแทนกันได้ในเวลาไม่กี่นาที หรือดีไม่ดีอาจจะถูกวางขายอยู่ข้างๆ สินค้าคุณแล้วด้วยซ้ำ

ดังนั้นการยกระดับเรื่อง Customer Experience จึงกลายเป็นการสร้างความแตกต่างสำคัญที่จะเป็นเหตุและผลว่าทำไมลูกค้าถึงต้องเลือกแบรนด์คุณมากกว่าคู่แข่ง แต่การจะยกระดับเรื่อง Customer Experience ในวันนี้ก็สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพขึ้นกว่าเดิมมาก เราสามารถเอา Technology ต่างๆ เข้ามาช่วยขั้นตอนการทำงานได้มากมาย เราสามารถเอา AI เข้ามาช่วยทำงานง่ายๆ แล้วเก็บงานยากๆ ที่มีคุณค่าไว้ให้มนุษย์อย่างเราได้ทำกัน

อย่างระบบการลงโฆษณาจากเดิมต้องมานั่งเซ็ตหรือบิดเองก็สามารถยกมาใช้ระบบอัตโนมัติที่เรียกว่า Programmatic ได้ไม่ยาก ด้วยราคาที่เข้าถึงได้ง่ายกว่าเดิมมาก ดังนั้นในยุคการตลาด 5.0 ที่เต็มไปด้วยดาต้า คนเก่งจะยิ่งทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยเครื่องมือใหม่ๆ และเทคโนโลยีมากมายที่พร้อมเข้ามาเป็นแขนขาให้เราทำงานได้ดียิ่งขึ้นครับ

ฝากให้คิดทิ้งท้าย

คุณคิดว่าใน Customer journey จุดไหนหรือ Touchpoint ใดที่กำลังเป็นปัญหาหรือไร้ประสิทธิภาพ ที่เราควรจะลองเอา Technology ทั้งหมดที่เล่ามาเข้ามาช่วยยกระดับเรื่อง Customer Experience ดูทันที เริ่มต้นจากจุดนั้นไม่ต้องทำทั้งหมดพร้อมกัน แล้วเดี๋ยวคุณจะเห็นเองว่าคุณจะต้องเอา Technology ใดมาช่วยยกระดับ Customer Experience ตรงจุดไหนต่อครับ

Chapter 8 Data-Driven Marketing
สร้าง Data Ecosystem ที่ดี เพื่อปูทางสู่ Hyper-Personalization

จากเคสสุดคลาสสิคของการใช้ Data-Driven Marketing ที่หลายคนคุ้นเคยกัน นั่นก็คือกรณีของห้าง Target ที่สามารถรู้ว่าใครท้องแม้จะไม่ได้บอก จนกลายเป็นข่าวดึงครึกโครมเมื่อกว่าสิบปีก่อน นั่นก็เพราะห้าง Target สามารถรู้ Pattern จากพฤติกรรมการซื้อของกลุ่มลูกค้า ผ่านการสะสมคะแนนในบัตรสมาชิกของห้าง Target จากนั้นก็เอามาเทียบกับกลุ่มคนที่สมัครโปรแกรมคุณแม่มือใหม่ที่กำลังตั้งครรภ์ ด้วยการเอาของที่ระลึกต่างๆ มาล่อเพื่อเก็บ Data พฤติกรรมการซื้อที่แยกตาม Segments ต่อไป

จากจุดนั้นเลยทำให้ห้าง Target มี Behavioural Data ที่มาจาก Transaction Data หรือ Customer Data ที่เห็นชัดเจนของความต่างระหว่างกลุ่มผู้หญิงในช่วงอายุเดียวกันที่ท้องและไม่น้อง จนนำไปสู่การทำ Predictive คาดการณ์ได้ว่าใครกันนะที่น่าจะกำลังท้องอยู่แม้จะไม่ได้ลงทะเบียนสมาชิกโปรแกรมคุณแม่มือใหม่กับ Target และก็นำไปสู่การส่งคูปองข้าวของเครื่องใช้เด็กอ่อนอย่างแม่นยำมากเกินไป เพราะดันส่งไปให้ผู้หญิงที่ยังเรียนอยู่ชั้น ม.ปลาย และคุณพ่อก็เข้ามาโวยวายกับผู้จัดการที่สาขา

เรื่องที่ไหนขอให้คุณไปหาอ่านต่อเองได้ที่หนังสือ Data Thinking หนังสือเล่มที่ 3 ของการตลาดวันละตอน (แอบขายของเสียเลย) สั่งซื้อได้ที่นี่ > https://bit.ly/DataThinkingBook

หัวใจสำคัญของการทำ Data-Driven Marketing ก็คือการทำให้ถึงขั้น Personalized Marketing (การตลาดวันละตอนก็ออกหนังสือเล่มนี้เป็นเล่มแรกเช่นกัน ทำไมเนียนขายของเยอะจังฟะ! ไม่ใส่ลิงก์ขายแล้วเฟ้ย!) แต่ด้วยคอนเซปของ Personalized Marketing ในเล่มนี้จะเรียกว่า The Segments of One ก็คือบอกให้รู้ว่าลูกค้าแต่ละคนนั้นมี Segment ของตัวเองที่ไม่ซ้ำกันใคร

คอนเซปของ Personalized Marketing หรือ The Segments of One นั้นมีมาตั้งแต่ปี 1950 แล้ว เพียงแต่ในตอนนั้นเทคโนโลยียังไม่เอื้ออำนวยให้สามารถใช้งานได้จริง ก็คล้ายๆ กับเทคโนโลยี AI หรือ Machine Learning นี่แหละครับ ที่ต้องรอให้พลังการประมวลผลพร้อม ปริมาณของข้อมูลพร้อม ทุกอย่างถึงจะสามารถเปลี่ยนจากทฤษฏีกลายเป็นจริงได้

ซึ่งการสร้าง Customer Persona หรือ Segments แบบเดิมนั้นฟังดูหรูหราเข้าใจง่าย แต่ไม่สามารถเอามาใช้งานด้าน Sale หรือ Action ได้เลย เพราะมันล้วนเป็นนามธรรมเสียส่วนใหญ่ แต่มันง่ายกับการทำ Communication แต่ก็แน่นอนว่าการทำ Communication ในวันวานนั้นไม่เน้นการวัดผลทางยอดขาย แต่ไปใช้วัดกันที่ความรู้สึกว่าดูแล้วรู้สึกอย่างไรต่างหาก

แน่นอนว่าโลกวันนี้ก้าวข้ามคำว่า Digital Marketing ไปแล้ว เรากำลังก้าวเข้าสู่โลกของ Data-Driven Marketing การตลาดแบบฉลาดใช้ดาต้า การจะสร้าง Segments ที่เข้ากับโลกยุคใหม่จะต้องสร้างมาจากการเรียนรู้และจัดกลุ่ม Segments ตาม Customer Data ที่มี แค่เอา Transaction Data ที่เก็บมาปั่นก็เห็นแล้วว่าตกลงแล้วลูกค้าเราแบ่งออกเป็นกี่กลุ่มกันแน่ตามพฤติกรรมการซื้อ

นี่คือสิ่งที่การทำรีเสิร์จแบบโลกเก่าไม่สามารถตอบโจทย์ใหม่ๆ ได้ แต่การทำรีเสิร์จแบบเดิมที่เน้นการพูดคุยกับผู้บริโภคจะเข้ามาช่วยได้ตรงที่เข้าไปทำความใจพฤติกรรมผู้บริโภคที่แบ่งออกมาจาก Data เข้าไปดูที่มาที่ไปของ Data ซิว่ามีบริบทหรือ Context อย่างไรครับ

ซึ่งการจะสร้าง Persona แบบ Personalization จะต้องประกอบด้วย Data 4 แกนหลักตามภาพ

  1. Demographic ข้อมูลทางด้านประชากรศาสตร์ ลูกค้าชื่ออะไร เพศอะไร อายุเท่าไหร่ ทำมาหากินอะไร มีรายได้เท่าไหร่ สถานะทางครอบครัวเป็นอย่างไร ที่บ้านอยู่กันกี่คน เลี้ยงหมาหรือเปล่า เป็นต้น
  2. Geographic ข้อมูลทางด้านภูมิศาสตร์ พวกเขาอยู่ที่ไหน ชอบไปที่ไหน เพิ่งไปไหนมา
  3. Behavioral ข้อมูลทางด้านพฤติกรรม ตั้งแต่พฤติกรรมการซื้อ พฤติกรรมการเสพสื่อ หรือพฤติกรรมการใช้สินค้าหรือบริการของเรา หรือของแบรนด์อื่นๆ
  4. Psychographic ข้อมูลทางด้านความรู้สึกนึกคิด พวกเขาชอบอะไร มีความสนใจในเรื่องไหนมากเป็นพิเศษ เป้าหมายในชีวิตคืออะไร อะไรเป็นแรงกระตุ้นของพวกเขา (อาจจะเพราะลูก หรืออาจจะเพราะมีปมในใจตอนวัยเด็ก) รวมไปถึงทัศนคติและความเชื่อที่เป็นแรงผลักดันให้พวกเขาทำอย่างทุกวันนี้

นี่คือส่วนประกอบโครงสร้างของการทำ Personalization ที่ดี ลองตรวจสอบดูนะครับว่าคุณทำเรื่อง Personalization ได้ขนาดไหนแล้ว เหลืออะไรบ้างที่คุณยังต้องทำเพิ่ม เอาอันนี้เป็นเช็คลิสได้เลยครับ

ซึ่งสิ่งที่ยากและท้าทายที่สุดของการทำ Personalization คือการประกอบ Data ทั้งหมดเข้าด้วยกันอย่างราบรื่น นั่นก็เลยเป็นเหตุผลว่าทำไม CDP หรือ Customer Data Platform ถึงมาแรงจังในบ้านเรา เพราะวันนี้หลายแบรนด์ต่างตั้งเป้าว่าพวกเขาจะทำการตลาดแบบรู้ใจหรือ Personalized Marketing ให้ได้ครับ

ซึ่งการจะทำ Data-Driven Marketing ให้ไปถึงการทำ Personalization ได้ต้องมี Data Ecosystem ที่ดีพอที่จะสามารถรวบรวม Data จากทุกช่องทางไม่ว่าจะออนไลน์หรือออฟไลน์ให้มารวมกันในที่เดียวแบบ Realtime

ธุรกิจในโลกยุคดาต้า 5.0 จะเอาชนะกันด้วยความสามารถด้าน Data-Driven Marketing

สมัยก่อนบริษัทต่างๆ เอาชนะกันด้วยใครมีข้อมูลการทำรีเสิร์จแบบโลกยุคเก่าที่ดีกว่า ใครสามารถสัมภาษณ์พูดคุยกับผู้คนได้มากกว่า ใครสามารถกลั่นรายงานสวยๆ ออกมาที่ฟังแล้วรู้สึกฮึกเหิมได้มากที่สุด

แต่ธุรกิจในวันนี้แข่งกันในการทำอย่างไรให้ลูกค้าติดหนึบอยู่กับเราไม่ย้ายไปหาคู่แข่ง เป็นการเพิ่มอัตราการ Retention เข้าไปแทนที่จะไปโฟกัสกับแค่การหาลูกค้าใหม่ผ่านการทำการตลาดแบบเดิมที่หว่านออกไปเรื่อยๆ แล้วก็ไม่รู้ว่าจะมีสักกี่คนที่ซื้อเราหรือแม้แต่กลับมาซื้อซ้ำครั้งหน้าหรือไม่

ซึ่งบริษัทที่พยายามทำเรื่อง Data-Driven Marketing แล้ว Fail สาเหตุหลักร่วมกันก็คือเรื่องของ Mindset ของทั้งผู้บริหารและคนในองค์กร เพราะบริษัทเหล่านี้มักจะไปโฟกัสผิดจุดเริ่มต้นจากเครื่องมือหรือเทคโนโลยีล้ำๆ แต่ขาดการวาง Business Strategy ให้มีจุดร่วมกับ Data-Driven Strategy ครับ

และนี่ก็เป็น 3 สาเหตุหลักที่บริษัทส่วนใหญ่ทำ Data-Driven Marketing แล้ว Fail

  1. ผู้บริหารและคนข้างในมองว่าเรื่อง Data เป็นเรื่องของ IT ทั้งที่ความเป็นจริงแล้วเรื่อง Data เป็นเรื่องของทีม Marketing ซึ่งเป็นกลุ่มคนที่ต้องใช้ Customer Data มากที่สุดในวันนี้ และการจะทำ Data-Driven Marketing ก็ไม่ได้เริ่มต้นจากเครื่องมือ แต่ต้องเริ่มจาก Business Objective ว่าตกลงแล้วเราจะทำ Data-Driven ไปเพื่ออะไร
  2. Big Data ไม่ใช่คำตอบของทุกอย่าง แต่ต้องมีข้อมูลจากภายนอกองค์กรเข้ามาประกอบเพิ่มเพื่อทำความเข้าใจบริบทที่มาที่ไปของ Data มากขึ้น เช่น เมื่อเราเห็น Segments แปลกๆ ที่มีพฤติกรรมการซื้อสินค้าออนไลน์และออฟไลน์ในวันเดียวกัน คนทำ Market Research ก็ต้องเข้าทำความเข้าใจพูดคุยสอบถามว่าทำไมพวกเขาถึงมีพฤติกรรมแบบนั้น
  3. เข้าใจผิดคิดว่างาน Big Data หรือ Automation เป็นงานที่ทำครั้งเดียวจบเหมือน Marketing Campaign แบบเดิมๆ แต่งาน Big Data Aanlytics นั้นเป็นงานประเภทที่ต้องทำต่อเนื่องไปเรื่อยๆ ไม่มีวันจบ เพราะยิ่งทำก็ยิ่งเห็นปัญหา และยิ่งทำก็ยิ่งเห็นโอกาสที่จะทำให้ธุรกิจดีขึ้นเรื่อยๆ ทีละนิดไปเรื่อยๆ ครับ

แล้ว 3 ขั้นตอนที่จะทำให้การทำ Data-Driven Marketing ประสบความสำเร็จในองค์กรคุณมีดังนี้

1. ตั้งเป้า Objective ใหม่

หลายครั้งการทำงานกับ Data ก็มักจะพาเราไปสู่เรื่องใหม่ๆ ที่เราไม่เคยรู้มาก่อน ทำให้เป้าหมายนั้นขยับไปเรื่อยๆ ทำให้โจทย์ในวันแรกไม่เหมือนวันถัดไปได้เป็นประจำ ดังนั้นการจะตั้งเป้าหมายให้ถูกต้องในการทำโปรเจค Data-Driven Everything ก็คือการที่เราต้องตั้งเป้าว่าเราจะทำให้ทุกๆ อย่างดีขึ้นกว่าเดิมให้ได้ แต่การที่เราจะทำให้แต่ละอย่างดีขึ้นได้ก็ต้องมาจากการที่เรารู้ก่อนว่าจุดที่เป็นปัญหาอยู่ตรงไหน การทำ Data-Driven นั่นเองจะเข้ามาบอกจุดอ่อนของเราได้ ซึ่งจากเดิมที่เราไม่รู้ได้แต่เดา ก็เลยทำให้เราได้ดูมันชัดๆ กับตาครับ

2. เลือก Data ที่ต้องใช้ตาม Objective ที่กำหนดไว้

ข้อนี้คล้ายกับ Data Collection Canvas ในหนังสือ Data-Driven Marketing การตลาดแบบฉลาดใช้ดาต้า หนังสือเล่มที่สองของผม คือก่อนจะเริ่มต้นการทำงานกับ Data ทุกครั้งผมอยากให้คุณกำหนดเป้าหมายก่อนว่าอยากจะรู้เรื่องอะไร จากนั้นค่อยดูว่าจากสิ่งที่เราอยากรู้เราจะต้องรู้อะไรบ้าง นั่นจะทำให้งานเราง่ายขึ้นมาก ไม่ต้องไปงมกับ Big data แต่เริ่มต้นจาก Small แบบ Smart จะได้ Start กันเสียที

3. วางแผนระยะยาวสร้าง Data Ecosystem ที่จะเอาทุก Source มารวมกัน

ที่ผ่านมานักการตลาดส่วนใหญ่ยังคงทำ Data Project ในรูปแบบสั้นๆ หรือทำคล้าย Marketing Campaign ก็ว่าได้ ทำให้ได้ Data มาแค่พอใช้แต่ไม่เป็นการสร้างความแข็งแกร่งต่อ Data Strategy ในระยะยาว

การจะทำ Data-Driven Marketing ที่ดีจะต้องสร้าง Data Ecosystem ขึ้นมาให้ได้ ต้องเอาทุก Customer Data ที่กระจัดกระจายมาเชื่อมต่อรวมกันไว้ในที่เดียว เพื่อที่เราจะได้เข้าใจ Customer มากขึ้นให้ไปได้ถึงระดับ Customer 360 ครับ

สรุปส่งท้ายบทที่ 8 Data-Driven Marketing คือการสร้าง Data Ecosystem ในระยะยาวเพื่อทำให้เราสามารถทำ Personalization การตลาดแบบรู้ใจได้

การใช้ Data ทำให้เราทำการตลาดได้แม่นขึ้นและไม่ต้องเอาแต่เดาเหมือนเดิมอีกต่อไป เพราะเราจะได้เห็น Customer Segments จริงๆ ที่ถูกจัดตาม Data ไม่ได้ถูกจัดมาจากการสัมภาษณ์คนไม่กี่สิบแล้วเอามาตั้งสมมติฐานออกมาเป็น Persona ของลูกค้าทั้งหมดที่เรามี

เมื่อเราได้เห็น Segments จริงๆ ของลูกค้าเราก็จะเริ่มต้นทำ Personalized Marketing ในระดับ Segmentation ต่อไปได้ง่ายๆ เราเริ่มรู้แล้วว่าตกลงลูกค้าเราแบ่งออกเป็นกี่กลุ่ม พวกเขามีพฤติกรรมการจับจ่ายใช้สอยต่างกันอย่างไร ใครคือลูกค้ากลุ่มสำคัญที่ขาดไม่ได้ ใครคือกลุ่มคนที่เราปล่อยให้รอก่อนได้เพราะไม่ได้สำคัญกับเรามาก

และแต่ก่อนการจะระบุตัวตนเจ้าของ Data นั้นเป็นเรื่องที่ยากไม่ได้ง่ายเท่าทุกวันนี้ วันนี้ต่อให้ลูกค้าเข้ามาที่เว็บเรานานแล้ว แต่ถ้ายังไม่ลบ Cookies เราก็จะสามารถย้อนกลับไปดูได้ว่ากว่าเขาจะมาเป็นลูกค้าเรานั้นเขามีพฤติกรรมอย่างไร

แต่ทั้งนี้ทั้งนั้นทุกคนต้องเข้าใจก่อนว่าเรื่อง Data ไม่ใช่เรื่องของ IT อีกต่อไป แต่เป็นเรื่องของ Marketing ที่เป็นผู้ใช้งาน Customer Data ตรงมากที่สุดในองค์กร คุณจึงต้องเข้าใจเรื่อง Data Infrastructer ให้ดีในระดับหนึ่งเพื่อจะได้รู้ว่าสิ่งที่คุณต้องการนั้นเป็นไปได้มากน้อยแค่ไหนก่อนจะบรีฟคนอื่นให้ทำงานให้อีกที

ฝากให้คิด

  1. จาก Data ที่เรามีในองค์กรตอนนี้เราสามารถเริ่มต้นทำ Data-Driven Project แบบไหนได้บ้าง?
  2. เรากำหนด Roadmap และ Strategy เพื่อปูทางไปสู่การทำ Personalization แล้วหรือยัง?

Chapter 9 Predictive Marketing
การตลาดยุคดาต้า 5.0 ต้องคาดการณ์ล่วงหน้าไม่พลาดซ้ำเรื่องเดิม

จากเรื่องราวของภาพยนต์เรื่อง Moneyball ที่การตลาดวันละตอนเคยเขียนไว้ก่อนหน้านี้ (คลิ๊กเพื่ออ่าน) ทำให้เราได้เข้าใจว่าเราสามารถไม่พลาดเรื่องเดิมซ้ำซากอย่างการเลือกนักเบสบอลเก่งๆ เข้ามาแบบผิดๆ เพราะแค่เลือกจากลักษณะภาพนอกจนไม่ได้ดูฝีมือที่แท้จริงโดยละเอียดจาก Data เลยสักนิด

และเมื่อภาพยนต์เรื่อง Moneyball สามารถให้เห็นการใช้ Data-Driven จนสามารถเปลี่ยนจากทีมบ๊วยให้กลายเป็นทีมแชมป์ จนทำให้วงการเบสบอลเปลี่ยนวิธีการทำทีมใหม่ตามทีมดังกล่าว ทุกทีมหันมาใช้ Data ช่วยว่าควรจะต้องเลือกนักเบสบอลคนไหนถึงจะดี

ซึ่งหัวใจสำคัญของการทำ Predictive Marketing ก็คือการที่เราสามารถหา Pattern จาก Data ที่มากมายได้ แต่ว่าเมื่อก่อน Data อาจจะไม่ได้มีมากมายอย่างทุกวันนี้ แต่วันนี้เรามี Data มากมายจนไม่สามารถไล่อ่านทำความเข้าใจได้ทั้งหมด

แต่ก็โชคดีด้วยเทคโนโลยีการประมวลผลอย่าง Machine Learning ที่ก้าวหน้าขึ้นกว่าเดิมมาก ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อหา Pattern ไม่ใช่เรื่องยากลำบากอย่างเดิมอีกต่อไป

แล้วเรื่องการทำ Predictive ก็ไม่ใช่เรื่องใหม่ เพราะอย่างการทำ Regression model เองก็มีมานานแล้วตั้งแต่ก่อนจะมีคำว่า Data Science

ซึ่งการจะทำ Predictive ออกมาได้ดีก็จะประกอบด้วย 3 ขั้นตอน

  1. รู้จักลูกค้าจาก Data ที่เกิดขึ้น
  2. รู้ใจลูกค้าเมื่อค้นพบ Pattern ของลูกค้าแต่ละคน
  3. เข้าใจ Context บริบทโดยรอบที่มาที่ไปของ Data ที่ได้มาเพิ่มเติม

ซึ่งการทำ Predictive Marketing จะเข้ามาช่วย 3 เรื่องใหญ่ๆ ของธุรกิจดังนี้ครับ

1. เข้าใจลูกค้า

การเข้าใจลูกค้าหมายถึงการที่เราสามารถทำเรื่อง Customer Management ได้ดีกว่าวันวาน เรารู้ว่าลูกค้าแต่ละคนเป็นอย่างไร แต่ละอย่างกันอย่าง เราสามารถหา Customer Lifetime Value หรือ CLV ได้ เราสามารถใช้ RFM Model แบ่งกลุ่มลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเราสามารถหา Next Best หรือสิ่งที่ลูกค้าน่าจะกำลังต้องการเป็นอันดับถัดไปได้

2. เข้าใจตลาด

เข้าใจตลาดหรือหมายถึง Product Management เราจะสามารถบริหารจัดการสินค้าหรือบริการของเราได้ดีและมีประสิทธิภาพมากขึ้น เรารู้ว่าสินค้าอะไรขายดีเมื่อไหร่หรือที่ไหน แต่เราต้องแยกองค์ประกอบของสินค้าหรือบริการออกมาเป็น Data Attributes ให้ละเอียดที่สุดเพื่อที่จะได้เอาไปทำ Predictive Marketing ได้แม่นยำยิ่งขึ้น

หรือเราสามารถเอาสินค้าหรือบริการที่ขายดีในตลาดมาวิเคราะห์เพื่อหาองค์ประกอบสูตรสำเร็จได้ เหมือนที่ Netflix ทำ ที่เขาสร้างซีรีส์เรื่องดัง House of Cards เวอร์ชั่นอเมริกา เพราะดูจาก Data แล้วว่าองค์ประกอบของภาพยนต์ที่สมาชิกชาว Netflix ชอบดูนั้นต้องประกอบด้วยอะไรบ้าง

3. เข้าใจการสร้างแบรนด์

หมายถึง Brand Management รู้ว่าเราควรจะต้องบริการจัดการแบรนด์ของเรา หรือต้องทำการตลาดหรือการสื่อสารแบบใดออกไปถึงจะเวิร์คเมื่อดูจาก Data

การตลาดแบบไหนดี โปรโมชั่นแบบไหนที่คนชอบ Touchpoint ใดที่คนนิยมมากที่สุด ทั้งหมดนี้คือการเอา Data มาช่วยในเรื่องของการทำ Brand Management

การทำ Prediction จะทำให้เราค้นพบว่ารูปภาพแบบที่ใช้แล้วเวิร์ค ตีมสีแบบไหน หรือข้อความแบบใด ตัวอักษรสไตล์ไหน ไปจนถึงกลุ่มเป้าหมายแบบใดที่ Engagement กับเราได้ดีที่สุดครับ

แต่ทั้งหมดนี้ต้องขยันทำเยอะๆ ปรับแต่งบ่อยๆ เพราะยิ่งทำมากเท่าไหร่เราก็จะยิ่งรู้มากเท่านั้น จะมาทำงาน Brand Communication แบบเดิมที่ทำงานชิ้นเดียวเพื่อคนล้านคนไม่ได้ เราอาจจะต้องทำงานเป็นร้อยเป็นพัน หรือเป็นหมื่นชิ้นเพื่อตอบสนองลูกค้าล้านคนเท่าเดิม แต่ทั้งหมดแล้วจะนำมาซึ่งยอดขายหรือกำไรที่คุ้มค่ากว่าแบบเดิมแน่นอนถ้าทำถึง

ดังนั้นการจะทำ Predictive Marketing ได้นักการตลาดก็ต้องเข้าใจเครื่องมือของ Data Science ว่ามี Model แบบไหนให้เราใช้งานบ้าง ที่เราต้องรู้ไม่ใช่เพราะเราต้องทำเอง แต่ที่เราต้องรู้เพราะเราจะได้รู้ว่าเราจะต้องทำงานหรือสั่งการกับคนที่เขาต้องทำงานให้เราอย่างไรต่างหากครับ

สรุปการทำ Predictive Marketing ทำให้เราสามารถ Predict Results ล่วงหน้าได้ระดับหนึ่ง จากเดิมที่ได้แต่เดา

เราจะได้รู้ว่าลูกค้ากลุ่มไหนคือกลุ่มที่เราควรลงทุนต่อ สินค้าแบบไหนที่ทำแล้วน่าจะประสบความสำเร็จตั้งแต่ยังไม่ทำ และคอนเทนต์หรือการสื่อสารทางการตลาดแบบไหนที่ผู้คนจะชอบจริงๆ ไม่ใช่เอาแต่เดา

ทั้งหมดนี้คือการใช้ Data-Driven เพื่อทำ Predictive Marketing ให้เราพอเห็นอนาคตข้างหน้าได้ระดับหนึ่ง ที่ดีกว่าการก้มหน้าก้มตาทำงานโดยไม่ได้สนใจว่าที่ผ่านมาเราทำผลงานได้เป็นอย่างไร

Chapter 10 Contextual Marketing
เก็บ Physical Data เพื่อมาเสริมการทำ Personalized Marketing

ตัวอย่างของ Contextual Marketing ที่เปิดบทนี้คือบริษัทสตาร์อัพที่ทำจอ LED Transparancy ติดหน้าตู้แช่เครื่องดื่มในซูเปอร์มาร์เก็ตที่มีชื่อว่า Cooler Screens เพื่อมาทดลองทำการตลาดแบบ Contextual Marketing ที่เอา Data จากสภาพแวดล้อมและบริบทโดยรอบมาช่วยในการดึงโฆษณาที่ใช่ออกไป

เช่น ถ้าตอนนี้อากาศข้างนอกร้อนจอ Cooler Screens ก็จะโฆษณาสินค้าเย็นๆ มากขึ้นเพราะคิดว่าคนน่าจะกำลังอยากได้ หรือถ้าช่วนนั้นอากาศเย็นๆ ก็อาจจะดึงสินค้าตัวอื่นที่เข้ากับบริบทแวดล้อมในช่วงเวลานั้นแทน

แล้วไหนจะใช้ระบบการจดจำใบหน้าลูกค้าว่าที่ผ่านมาลูกค้าคนนี้มองที่สินค้าตัวไหนบนหน้าจอ แล้วหยิบสินค้าที่มองไปจ่ายเงินหรือหยิบตัวอื่น

ทำให้วันหน้าเวลาลูกค้าคนนั้นเดินกลับเข้ามาอีกครั้งหน้าจอ Cooler Screens ก็จะเรียกสินค้าที่เราชอบเป็นประจำขึ้นมาโชว์ หรืออาจจะชวนให้ up-sell, Cross sell ไปขายอย่างอื่นเพิ่มเติมเพื่อทำยอดขายให้ซูเปอร์มาร์เก็ตมากขึ้น

ดังนั้น Contextual Marketing คือการเอา Sensor หรืออุปกรณ์ IoT ต่างๆ เข้ามาช่วยเพื่อทำให้ระบบเข้าใจบริบทของลูกค้าเพิ่มขึ้นกว่าแค่พฤติกรรมการซื้อหรือการท่องเว็บ Engage กับแบรนด์ในอดีตเท่านั้น

ส่วนใหญ่การทำ Contextual Marketing จะเน้นที่โลกออฟไลน์หรือ Physical Store เป็นหลัก ถ้าดูจากภาพก็จะเห็นว่าต้องใช้อุปกรณ์ในการจัดเก็บ Data เข้าไปในระบบ แล้วก็ส่งไปประมวลผลอาจจะด้วย AI หรือ Machine Learning จากนั้นก็นำเสนอสิ่งที่น่าจะตรวจกับใจลูกค้ามากที่สุด หรืออาจจะเป็นการป้อนข้อมูลให้กับพนักงานขายหน้าร้านเพื่อให้สามารถให้บริการลูกค้าได้ดียิ่งกว่าเดิม

เช่นกล้องวงจรปิดที่ใส่ Computer Vision เข้าไป ก็สามารถทำให้เข้าใจอารมณ์ของลูกค้าผ่านทีสีหน้าหรือมัดกล้ามเนื้อบนใบหน้าที่แสดงออกมา หรืออาจจะเอาไมค์โครโฟนติดเข้าไปเพิ่มที่พนักงาน เพื่อที่จะให้ AI ช่วยประมวลผลน้ำเสียงว่าตอนนี้ลูกค้าตรงหน้ากำลังอยู่ในอารมณ์แบบไหน

และหัวใจสำคัญของการทำ Contextual Marketing คือการพยายามตรวจสอบให้ได้ว่าลูกค้าคนนั้นกำลังทำอะไรอยู่ที่ไหน แต่เดิมต้องพึ่งพาแต่ GPS แล้วก็พัฒนามาเป็น Beacon จนในวันนี้เราสามารถรู้ได้ผ่านการใช้กล้อง CCTV ที่มี AI ช่วยอ่านใบหน้าได้อย่างแม่นยำโดยไม่ต้องยืนยันตัวตนผ่านอุปกรณ์ใดๆ อีกต่อไป

หนังสือ Marketing 5.0 ยังบอกว่าอุปกรณ์อย่างลำโพงอัจฉริยะภายในบ้านคือ Device เปลี่ยนโลกยุคใหม่ที่แท้จริง เพราะเจ้าลำโพงพวกนี้แหละที่เข้ามาเพื่อเก็บข้อมูลภายในบ้านเราโดยละเอียด มันสามารถรู้ได้ว่าบ้านเราอยู่กันกี่คน ใครอยู่เวลาไหนบ้าง มีคนแปลกหน้าเข้ามาเมื่อไหร่ แต่ละคนในบ้านมีความสัมพันธ์กันอย่างไร ทั้งหมดนี้เรียนรู้ได้ง่ายๆ แค่ผ่านเสียงที่รับผ่านไมค์โครโฟนในตัวลำโพงอัจฉริยะเท่านั้นเอง

และเจ้าลำโพงนี้ก็เข้ามาเปลี่ยนบริบทการ Consume Content ของ Consumer ไปมหาศาล จากเดิมเวลาเราเสิร์จหน้าจอหาคำตอบเรื่องใด เรามักจะเลื่อนลงไปดูหลายๆ ลิงก์เพื่อหาคำตอบที่น่าจะใช่มากที่สุดก่อนค่อยเชื่อ

แต่พอเราใช้ลำโพงกลับพบว่าพฤติกรรมการรับคอนเทนต์ของเจ้าของเปลี่ยนไปมาก เพราะคนส่วนใหญ่เลือกที่จะเชื่อคำตอบแรกโดยไม่คิดจะค้นหาคำตอบต่อไป และก็น่ากลัวว่าแบรนด์ผู้ผลิตลำโพงอาจจะเลือกป้อนคำตอบที่ส่งผลดีต่อตัวเองมากกว่าจะส่งผลดีต่อลูกค้าที่เป็นผู้ซื้อลำโพงนั้นมาใช้ก็ได้ครับ

ตู้เย็นในยุคนี้ก็สามารถเรียนรู้พฤติกรรมการกินเราได้ไม่ยาก มันสามารถรู้ได้ว่าอาหารแบบไหนที่กำลังขาดแล้วก็ยังแนะนำให้เราสั่งมาก่อนที่จะหมด หรือทันเวลาที่กำลังจะหมดพอดีเลยก็ยังได้

แล้วสิ่งที่น่าสนใจของบทนี้คือ Contextual Marketing ส่งผลต่อการทำ Personalized Marketing อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ การทำ Personalized Marketing จะถูกแบ่งออกเป็น 3 ระดับจาก Context ที่แตกต่างกัน

  1. Personalized Information การให้ข้อมูลแบบเฉพาะบุคคล เช่น เราอยู่ใกล้ตรงนี้ระบบก็จะให้ข้อมูลที่เหมาะกับเราในพื้นที่นี้เท่านั้น
  2. Customized Interaction ไม่ใช่แค่ให้ข้อมูลแต่ยังพูดคุยโต้ตอบกับเราได้ เช่น Chatbot ที่สามารถปรับรูปแบบการมีปฏิสัมพันธ์ให้ตรงกับเราคนเดียวเท่านั้นด้วย
  3. Total Immersion เป็นการสร้างประสบการณ์ที่โลกภายนอกหรือ Physical world แบบ Personalization เช่น ระบบนำทางที่พาคุณไปยังสิ่งของที่ต้องการ พร้อมกับแนะนำสินค้าบางอย่างเพิ่มเติมเมื่อคุณเลือกสินค้าชิ้นนั้น เพราะคนส่วนใหญ่มักซื้อมันควบคู่ไปเพื่อจะได้ประหยัดเวลาคุณไม่ต้องกลับมาซื้อใหม่อีกรอบ หรือห้องลองเสื้อที่เลือกสีและไซส์ใหม่ได้ตั้งแต่ในห้อง แล้วพนักงานก็จะเอาเสื้อตัวใหม่มาให้คุณที่หน้าห้องลองโดยที่คุณไม่ต้องเดินออกจากห้องลองไปให้เสียเวลา

สรุป Contextual Marketing ส่งผลให้การทำ Personalized Marketing มีความเข้มข้นมากยิ่งขึ้น

เมื่ออุปกรณ์ดักจับและเก็บ Data ต่างๆ เล็กลง เบาลง แล้วก็ถูกลง ส่งผลให้การเอา Contextual Data จากโลกออฟไลน์มาไว้บนดิจิทัลไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป แล้วเมื่อเรามี Data มากขึ้นเราก็สามารถที่จะรู้ใจลูกค้าเพิ่มขึ้นได้ เราสามารถเสริมความสามารถนี้ให้กับพนักงานขายสามารถปิดการขายกับลูกค้าคนสำคัญได้อย่างไม่พลาดเป้าอีกต่อไปครับ

นักการตลาดอย่างเราแค่ต้องรู้ว่าอยากรู้อะไร แล้วจะรู้ได้อย่างไร กับรู้แล้วจะทำอย่างไรต่อ ในวันที่การเก็บข้อมูลต่างๆ ไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป ทักษะเรื่อง Data Thinking จึงสำคัญกับนักการตลาดยุคดาต้า 5.0 มาก ถ้าเราไม่อยากปล่อยให้คู่แข่งใช้ดาต้าแล้วแซงหน้าเราไปเรื่อยๆ ครับ

Chapter 11 Augmented Marketing
การทำงานยุคใหม่ต้อง Human + AI

หลายคนกังวลว่าในยุคดาต้า 5.0 คนส่วนใหญ่จะต้องตกงานเพราะ Machine หรือ AI จริงหรือไม่ ผมอยากจะบอกว่าไม่ใช่ทั้งหมด เมื่อดูจากเคสแชมป์โลกหมากล้อมหรือโกะ ที่พอแข่งแพ้กับ Alpha Go อย่างขาดลอย แต่หลังจากนั้นมีการทดสอบใหม่ว่า ถ้าจับมนุษย์แชมป์โลกมาเล่นเป็นทีมคู่กับ AI ก็สามารถเอาชนะ AI ที่ว่าเก่งกาจมากได้ไม่ยาก

ดังนั้นแนวทางการทำงานของคนในศตวรรษที่ 21 คือเราต้องเรียนรู้ที่จะใช้ AI ให้เป็นประโยชน์ มอง AI เป็นเสมือนเครื่องมือเช่นคอมพิวเตอร์หรือโปรแกรมต่างๆ ที่จะช่วยให้เราสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพกว่าเดิม แทนที่จะมองว่าเราจะแข่งกับ AI อย่างไรแบบที่เคยเป็นมา

คำถามคือ แล้วเราจะทำงานกับ AI อย่างไรถึงจะวินๆ กันทุกฝ่าย?

คำตอบคือเราต้องแบ่งกลุ่มลูกค้าแล้วเอา AI เข้ามาช่วยในการดูแลลูกค้าที่ไม่สำคัญหรือไม่เร่งด่วนมาก เอา AI มาช่วยในการบริหารจัดการลูกค้ากลุ่มล่างๆ หรือกลุ่มมีมีคำถามง่ายๆ แล้วเก็บพนักงานที่เป็นคนไว้ตอบคำถามยากๆ ที่ AI ยังไม่มีคำตอบ จากนั้นก็เอาคำตอบนั้นสอนกลับไปยัง AI เพื่อที่วันหน้ามีใครถามซ้ำอีกเจ้า AI ที่ว่าก็จะช่วยตอบคำถามแทนเราได้เสมือนเป็นเราอีกคนหนึ่ง

จากภาพจะเห็นว่าเมื่อเราแบ่งกลุ่มลูกค้าออกมาแต่ละกลุ่มก็จะมีเครื่องมือที่เอามาช่วยในการดูแลลูกค้าแทนคนได้ สมัยก่อนคนต้องมาปวดหัวในการแก้ปัญหาซ้ำๆ ซากๆ ที่น่าเบื่อ แต่ต่อไปนี้คนจะได้ทำแต่งานที่ตื่นเต้นและท้าทาย ส่วนงานที่น่าเบื่อซ้ำๆ ซากๆ ก็จะถูกโยนให้ AI เข้าไปบริหารจัดการขั้นต้น

ในต่างประเทศเริ่มมีเอา Chatbot AI มาช่วยในการตอบคำถามคัดกรองคนไข้เบื้องต้นได้ดีไม่แพ้การพูดคุยกับหมอจริงๆ ส่วนเคสไหนที่เจ้าหมอ AI ตอบไม่ได้ก็จะถูกส่งกลับมาให้หมอจริงๆ ที่เป็นมนุษย์ผู้เชี่ยวชาญเข้าไปดูแล

หรือในขั้นตอนการขายเราก็สามารถเอา AI มาช่วยในการคัดกรองลูกค้าให้เหลือแต่ที่พร้อมจะจ่าย หรือน่าจะอยากซื้อแล้วส่งต่อให้คนที่เป็นพนักการขายเข้ามาดูแลอีกครั้ง และนี่ก็เป็น 3 ขั้นตอนการเอา Marketing Technology มาช่วยคัดกรองงานให้คนได้ทำงานอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

  1. เอา Technology มาช่วยคัด Lead ที่ใช่ออกมาจากคนที่แค่แวะเข้ามามากมาย ส่งต่อให้พนักงานขายเข้ามาปิดการขายได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตามหลัก ToFu, MoFu และ BoFu
  2. เอา Technology มาช่วยคัดรายชื่อลูกค้าที่ใช่ออกจากรายชื่อมากมายที่มี ทำให้ประหยัดเวลาและทรัพยาการในการติดต่อกลับหารายชื่อกลุ่มเป้าหมายที่มี ให้คนได้คุยกับแค่คนที่น่าจะใช่ ไม่ต้องเสียเวลาโทรหาทุกคนเพื่อหาว่าใครคือคนที่น่าจะเป็นลูกค้าเรา (แบบประกันที่ชอบโทรสุ่มแบบมั่วๆ)
  3. เอา Technology มาช่วยในทุกๆ Funnel เพื่อลดต้นทุนการทำงานลงไป และก็เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานกับผลลัพธ์ไปพร้อมกัน

ส่วนในเรื่องของการดูแลลูกค้าหลังการขายหรือ Customer Service เราก็สามารถเอา Technology AI มาช่วยวิเคระาห์หาว่า Customer Lifetime Value ของลูกค้าเราจริงๆ เป็นเท่าไหร่ จะได้รู้ว่าเราควรจะลงทุนกับลูกค้าแต่ละคนไปแค่ไหน ตรงช่วงไหนของลูกค้าที่เราไม่สามารถพลาดได้เพราะกำไรอยู่ตรงนั้น

ลูกค้ากลุ่มไหนที่ CLV น้อยก็ให้ AI หรือเอาระบบ Automation เข้ามาดูแล ส่วนลูกค้ากลุ่มไหนที่ CLV สูงๆ ก็จัดระดับเป็นลูกค้ากลุ่มพิเศษที่ให้พนักงานของเราเข้ามาดูแลเป็นหลัก

เห็นไหมครับว่า Technology สามารถทำให้เราเลือกโฟกัสลูกค้าได้ถูกกลุ่มอย่างแม่นยำ ไม่ต้องเปลืองทรัพยากรที่มีจำกัดไปกับลูกค้าทุกคนที่มีความสำคัญไม่เท่ากันต่อธุรกิจเรา

และนี่ก็เป็น 3 แนวทางการเอา MarTech มาช่วยต่อขยายความสามารถของพนักงานดูแลลูกค้าของเราให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

  1. เอาคำถามซ้ำซากไปให้ AI หรือ Chatbot ตอบแทนคน แล้วให้คนป้อนคำตอบของคำถามใหม่ๆ เข้าไปเมื่อพบว่ามีคนถามแบบเดียวกันเป็น Pattern ซ้ำๆ เยอะๆ
  2. แบ่งกลุ่มลูกค้าออกมาเพื่อจะได้ง่ายต่อการวางแผนดูแลลูกค้า เพราะไม่ใช่ลูกค้าทุกคนจะสำคัญเท่ากัน
  3. ให้บริการลูกค้าหลากหลายแบบ ลูกค้าธรรมดาก็เอาระบบ Automation ไปดูแลก่อน ถ้าสำคัญหน่อยก็ค่อยให้คนเข้ามาตอบ แต่ถ้าสำคัญมากก็เจอกับพนักงานตัวเป็นๆ เลย แต่ถ้าคำถามไหนยากๆ ก็ส่งขึ้นมาให้คนช่วยตอบคำถามดูแลให้

สิ่งสำคัญในการจะทำ Marketing Automation ให้ประสบความสำเร็จคือเราต้องเอาเครื่องมือ Digital ไปใช้กับพนักงานหน้าร้านให้มากขึ้น

เพราะหน้าร้านจะกลายเป็นหัวใจสำคัญของธุรกิจยิ่งกว่าเดิม ว่าที่ลูกค้าใหม่ที่เข้ามาร้านก็คาดหวังว่าคุณจะดูแลเขาได้เป็นอย่างดี ส่วนลูกค้าเก่าที่เดินเข้ามาหาก็แสดงว่าพวกเขากำลังต้องการให้คุณแก้ปัญหาที่กวนใจให้ได้ ถ้าไม่ได้ก็จะเดินไปยังร้านคู่แข่งข้างๆ ทันทีโดยไม่หันกลับมา

ดังนั้นการที่พนักงานหน้าร้านได้เครื่องมือ Marketing Technology ต่างๆ เข้าไปช่วย ไม่ว่าจะเป็นระบบ Computer Vision ระบบช่วยตรวจจับน้ำเสียงลูกค้า แล้วก็ได้รับคำแนะนำจาก AI ผ่านหูฟังอันเล็กๆ ว่าลูกค้าตรงหน้าต้องการอะไร เราจะดูแลให้เค้ามี Customer Experience ที่ดีได้อย่างไร จะ up-sell หรือ cross sell อย่างไร ส่งผลต่อขาดทุนและกำไรของธุรกิจที่สามารถชี้เป็นชี้ตายได้เลย

จะเห็นว่าการเอา Digital หรือ AI มาใช้ไม่ใช่แค่กับลูกค้าเท่านั้น แต่เราต้องเอามาใช้กับพนักงานของเราให้เป็นซูเปอร์พนักงานที่แสนจะรู้ใจลูกค้าด้วยครับ แล้วนี่ก็เป็น 3 แนวทางการเอา MarTech หรือ AI มาเสริมความสามารถให้พนักงานในองค์กรเรา

  1. เอามาเพื่อแก้ปัญหาความยุ่งยากที่พนักงานเราเจอหน้างาน บริษัทส่วนใหญ่สนใจแต่ Customer Experience แต่ไม่เคยสนใจ Employee Experience สักเท่าไหร่ ทั้งที่ความจริงแล้วพนักงานที่ให้บริการลูกค้านี่แหละสำคัญที่สุดครับ
  2. เลือก Technology ที่ตอบปัญหา ไม่ใช่เลือกจากความเจ๋งของเครื่องมือ หลายบริษัทมักโฟกัสผิดจุดพอจะเริ่มต้นทำ MarTech ด้วยการไปเลือกเครื่องมือก่อนโดยไม่ได้ทำความเข้าใจว่าปัญหาที่มีต้องใช้เครื่องมือแบบไหน เหมือนจะขับรถลุยนาแต่กลับเลือกซื้อรถสปอร์ตมาเพราะเท่ห์ การเลือกเทคโนโลยีให้เหมาะกับคนทำงานจึงสำคัญมาก เหมือนถ้าคุณเลือก iPad ให้พนักงานยกของส่งสินค้าไปใช้ เค้าต้องยกของสองมือแล้วจะเอามือที่ไหนไปว่างถือ iPad เปิดดูข้อมูลลูกค้าให้คุณ
  3. ต้องเปลี่ยนระบบและวิธีการทำงาน หัวใจสำคัญของการทำ Data-Driven หรือ Digital Transformation คือการเปลี่ยนที่ Mindset วิธีการทำงานไปจนถึงการรื้อระบบการทำงานใหม่ ไม่ใช่แค่การเพิ่มเครื่องมือเข้าไปให้เกิดความวุ่นวายของคนทำงานเพิ่มเติม

สรุป บทที่ 11 Augmented Marketing ใช้เทคโนโลยีเพื่อให้คนทำงานง่ายขึ้น

อย่าเลือกเครื่องมือหรือ Technology ใดมาใช้เพราะมันว้าว แต่จงเลือกจากว่าเราจะเอาเครื่องมือนั้นมาช่วยคนทำงานของเราให้สะดวกสบายขึ้นได้อย่างไร แล้วเอางานง่ายๆ ให้ AI หรือ Automation ตอบคำถามนั้น ส่วนงานยากๆ ก็ส่งต่อมาให้คนของเราทำ แล้วก็เอาความรู้ใหม่นั้นกลับไปสอน AI

เอา MarTech มาช่วยคัด Lead ให้คนทำงานประหยัดเวลามากขึ้นไม่ต้องไปงมหาลูกค้าด้วยตัวเองแบบก่อน ส่วนงานบริการลูกค้าหลังการขายหรือ Customer Service ก็สามารถเอา AI มาช่วยแก้ปัญหาง่ายๆ ได้ แล้วส่งปัญหายากๆ มาให้คนของเราแก้เหมือนเดิม

เพียงเท่านี้เราก็สามารถอยู่ร่วมกับ AI ได้ง่ายๆ ในศตวรรษที่ 21 เราไม่ต้องทำงานแข่งกับเทคโนโลยี แต่เราต้องรู้จักใช้ Technology เพื่อทำให้งานเราง่ายขึ้น สะดวกขึ้น สบายขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้นครับ

ฝากให้คิด

  1. งานส่วนไหนของพนักงานเราที่ควรเอา Technology มาช่วยให้การทำงานดีขึ้นได้ทันที?
  2. เราจะเอา Data และ Technology มาช่วยให้พนักงานเราตัดสินใจดีขึ้นได้อย่างไร?

Chapter 12 Agile Marketing
ทีมการตลาดยุคดาต้า 5.0 ต้องปรับตัวไว ไหวตัวเร็ว

การทำงานในยุคดาต้า 5.0 จะมาเชื่องช้าเป็นขั้นเป็นตอนเหมือนเดิมนั้นไม่ทันกาล เพราะผู้บริโภคเปลี่ยนไปไวกว่าขั้นตอนการทำงานของเรามาก เหมือนที่มีคนบอกว่าตลาดเปลี่ยนแปลงไวกว่าการตลาดเสมอ ตัวอย่างธุรกิจที่ทำงานแบบ Agile Marketing Team ก็คือแบรนด์แฟชั่นชื่อดังอย่าง ZARA

เราจะเห็นว่า ZARA ไม่ได้เป็นบริษัทด้าน Tech Company แต่อย่างไร แต่เขากลับออกคอลเลคชั่นใหม่ๆ ได้รวดเร็วทุก 2 สัปดาห์ สิ่งนี้ทำให้วงการแฟชั่นทั่วโลกปวดหัวหน้า เรียกได้ว่าจะปรับตัวอย่างไรก็ไม่สามารถไล่ตาม ZARA ได้ทัน เพราะที่ ZARA นั้นไม่ได้ทำงานเป็น Process ขั้นตอนแบบบริษัทแฟชั่นโลกเก่า ที่นั้นสร้าง Agile ทีมขึ้นมาที่รวมทุกตำแหน่งที่ต้องการเปรียบได้กับบริษัทเล็กๆ แห่งหนึ่ง

ตั้งแต่มีคนทำหน้าที่ Research Trends อยู่ร่วมโต๊ะกันกับทีม Designer ร่วมกับทีมออก Pattern ร่วมกับทีม Operation ในการกระจายสินค้า สิ่งที่พวกเขาทำคือถ้าเริ่มเห็นอะไรมาก็จะรีบหยิบขึ้นมาทำแล้วผลิตออกไปลองตลาดดูภายในสองสัปดาห์แรก ถ้าเวิร์คก็ค่อยขยายขนาดทำต่อและทำเพิ่ม แต่ถ้าไม่เวิร์คก็หยุดแล้วไปหาเทรนด์ใหม่ที่น่าสนใจหยิบมาทำแทน

นี่คือการทำงานแบบ Agile แบบคร่าวๆ แล้วยิ่งโควิดระบาดทำให้เราต้องล็อคดาวน์การทำงานแบบ Agile ที่เน้นความเร็วและคล่องตัวก็กลายเป็นที่ประจักษ์ว่านี่จะเป็นวิถีการทำงานใหม่แบบ New Normal ที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ครับ

ถ้าถามว่า Agile Marketing คืออะไร?

ต้องบอกว่า Agile คือศัพท์ที่ถูกใช้ในวงการ Startup ก่อนใครเพื่อนมานานแล้ว และก็ถูกกดดันโดยบริษัทที่ผลิตสินค้าพวก Hightech ที่พยายามออกรุ่นใหม่เพื่อทำให้รุ่นเก่าตกรุ่นไวขึ้น เช่น โทรศัพท์มือถือ เลยส่งผลให้ Gen Y และ Gen Z มีพฤติกรรมเห่อง่ายแต่หน่ายเร็ว แล้วยิ่งบวกกับพลังของ Social media ก็ยิ่งทำให้คนอยากได้อยากมีเหมือนคนอื่น หรือที่เรียกว่า FOMO อย่างเห็นได้ชัดจากกระแส Clubhouse เป็นต้น ที่หลายคนยอมซื้อ iPad หรือขุดเอา iPhone เครื่องเก่ากลับมาใช้อีกครั้ง

ดังนั้นเมื่อผู้บริโภคปรับตัวเปลี่ยนพฤติกรรมรายวัน การจะมานั่งทำ Marketing Plan ยาวแบบรายปีนั้นไม่ทันการอีกต่อไป นักการตลาดอย่างเราจึงต้องมาเรียนรู้เรื่อง Agile Team ที่จะเป็นวิธีการทำงานที่ตอบรับกับ Marketing 5.0 ครับ

Agile จะเวิร์คถ้าคิดว่าการทำงานแบบเดิมไม่เวิร์ค

อุปสรรคหลักของการทำเรื่อง Agile Team ให้เวิร์คคือ Mindset ถ้าคนในยังคิดว่าวิธีการทำงานแบบเดิมนั้นดีอยู่แล้วก็ยากที่พวกเขาจะปรับเป็น Agile ดังนั้นต้องเริ่มที่ Mindset ก่อนว่าวิธีการทำงานแบบเป็นขั้นเป็นตอน เป็นแผนกแยกทีมแบบเดิมนั้นไม่เวิร์คกับโลกยุคดาต้า 5.0 อีกต่อไป และอีกอุปสรรคใหญ่ที่สำคัญก็คือความใหญ่โตขององค์กรที่กลัวความผิดพลาดนั่นเอง

Agile เวิร์คกับบริษัท Startup หรือทีมขนาดเล็กเพราะด้วย Mindset ที่คิดว่าไม่มีอะไรจะเสีย ลองทำไปก่อนให้รู้ว่าเวิร์คไหม แต่ถ้าบริษัทใหญ่มักจะไม่กล้าเสี่ยงจนสุดท้ายก็ถูกคู่แข่งรายใหม่ที่ปรับตัวไว Disrust ไปในที่สุด

ซึ่งการทำงานแบบ Agile Marketing Team คือการวางระบบที่พร้อมให้ทุกคนเข้ามาตัดสินใจได้แบบรวดเร็วโดยมี Data เป็นพื้นฐานในการตัดสินใจ ไม่ใช่มาจากผู้ใหญ่คนใดคนหนึ่งที่ต้องคอยมาฟันการตัดสินใจเสมอไป แต่ต้องมาจาก Analytics Platform หรือ Marketing Dashboard ที่ทุกคนมองเห็นความจริงร่วมกันได้ครับ

แล้วนี่ก็เป็น 6 ขั้นตอนการสร้าง Agile Marketing Team ให้เกิดขึ้นในองค์กรเราจากหนังสือ Marketing 5.0 ครับ

1. สร้าง Real-time Analytics ที่ให้ทุกคนดูและตัดสินใจร่วมกัน

แต่เดิมการตัดสินใจจะติดอยู่กับหัวหน้าทีมหรือคนที่ใหญ่ที่สุดเท่านั้น แต่ถ้าจะทำงานแบบรวดเร็วตามคอนเซป Agile Marketing Team เราต้องสร้างแพลตฟอร์มของ Data ที่ทุกคนในทีมสามารถดูร่วมกันได้ทันที และถ้าให้ดีต้องเป็นข้อมูลที่อัพเดทแบบ Real-time ซึ่งจะประหยัดเวลาในการทำ Report ไปได้มาก จากเดิมที่เคยรอตัดสินใจอาทิตย์ละครั้งตามข้อมูลจากรายงาน กลายเป็นเราสามารถตัดสินใจเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานได้แบบนาทีต่อนาที

แล้ว Data ที่ว่าก็ต้องประกอบ Customer Data ทั้งจากในบ้านและนอกบ้านเราเข้าด้วยกัน เพื่อให้เข้าใจภาพรวมของลูกค้าแบบ Customer 360 ว่าจริงๆ แล้วลูกค้าแต่ละคนต้องการอะไรครับ

ส่วน Offline Data หรือที่เรียกว่า Physical Data ก็สำคัญมาก ใครที่ทำธุรกิจ Retail มีหน้าร้านควรจะเริ่มเอาพวกอุปกรณ์ Senros หรือ IoT ต่างๆ เข้ามาช่วยเก็บข้อมูลเพิ่มเข้าไปในระบบ เพราะหัวใจสำคัญคือเรื่องของการ Tracking ที่เราต้องตามติดให้ได้ทุก Customer Journey และ Touchpoint แบบละเอียดเพื่อที่เราจะได้เข้าใจลูกค้าแบบลึกซึ้ง

เมื่อเราประกอบ Data ทุกส่วนเข้าด้วยกันเราก็จะเห็นกับตาเองว่าตรงจุดไหนที่เราต้องปรับปรุง ไม่ใช่เดาๆ อีกต่อไปว่าควรจะต้องทำงานอย่างไรในครั้งหน้า เพราะเราจะได้เห็นแล้วว่าอะไรที่ทำแล้วเวิร์คหรือไม่เวิร์ค อะไรที่เวิร์คก็จะได้ทำซ้ำ อะไรที่ไม่เวิร์คก็จะได้เรียนรู้ที่ไม่ต้องทำอีก

2. สร้าง Avenger Team เพื่อ Agile

ความช้าของทีมการตลาดสมัยก่อนคือต้องรอแต่ละแผนกในบริษัทส่งต่องานหรือรับงานเอาไปทำต่อ นั่นคือการทำงานแบบ Silo หรือแยกตามหน่วยหรือยูนิตใครยูนิตมัน แต่การทำงานแบบ Agile คือจับคนในแต่ละแผนกมารวมกันแล้วปล่อยให้คิดและตัดสินใจกันได้เองว่าต้องทำอะไร

คิดถึงภาพการสร้างบริษัทย่อยๆ ในบริษัทใหญ่ๆ ก็ได้ครับ แต่ละทีมต้องสามารถทำทุกอย่างได้จบในตัวเองแม้จะไม่ Perfect เต็ม 100% แต่ต้องสามารถสร้างผลงานต้นแบบขึ้นมาได้ก่อนจะสเกลให้ใหญ่ในอนาคต

ทุกคนในทีมงานนี้ต้องมีกำหนดเวลาเสร็จที่ชัดเจน แล้วคนที่จะเข้ามาร่วมทีม Avenger นี้ได้ต้องเป็นคนที่มีความรับผิดชอบสูงเท่านั้น เพราะไม่อย่างนั้นก็จะกลายเป็นตัวถ่วงของทีมไปครับ

และสิ่งที่จะทำให้ทีม Agile Marketing Team ในองค์กรเกิดคือ Management ที่ต้องเห็นด้วยกับการสร้างทีมพิเศษนี้ขึ้นมา และต้องให้สัญญาด้วยว่าจะให้ทีม Agile Markteing Team มีอำนาจในการตัดสินใจด้วยตัวเองโดยยึด Real-time Data Analytics เป็นพื้นฐานการตัดสินใจ หน้าที่ของ Management จึงลดบทบาทลงจากผู้ตัดสินใจกลายเป็นผู้ให้อำนาจ และมีหน้าที่คอนเป็นโค้ชให้ทีมงานสามารถพิชิตเป้าหมายได้

3. ปรับ Product ที่ตายตัวให้ยืดหยุ่นแบบ Platform

ถ้าสินค้าของเราไม่สามารถปรับแต่งตาม Data ที่ได้รับกลับมา การทำ Agile Marketing Team ก็จะไม่บังเกิดผล ดังนั้นต้องปรับสินค้าหรือ Product และ Service ของเราให้สามารถยืดหยุ่นเสมือนแพลตฟอร์ม เช่น Facebook แก่นหลักก็ยังเป็น Social media แต่พวกเขาก็เพิ่มฟีเจอร์หรือความสามารถใหม่ๆ เข้าไปทุกวัน อันไหนเวิร์คก็ใช้ต่อ อันไหนไม่เวิร์คก็ลบทิ้ง

ถ้าคุณเป็นธุรกิจบ้านก็อาจจะยากที่จะทำ Product ให้เป็น Platform แต่ลองคิดถึง Service ที่เกี่ยวกับบ้านที่คุณสามารถปรับแต่งให้ตรงตามใจลูกค้าจาก Data การใช้งานที่ได้รับก็เป็นได้

คิดภาพง่ายๆ เหมือน Lego ที่สามารถอดประกอบและต่อร่างสร้างขึ้นมาใหม่ ธุรกิจต้องหาทางปรับ Business Model ให้เข้ากับการทำงานแบบ Agile ให้กับเข้ากับวิถีไลฟ์สไตล์ใหม่ของผู้บริโภคในยุค New Normal ที่เปลี่ยนใจไวเหลือเกิน

ลองดูการเปลี่ยนจากขายขาดเป็น Subscription model ดูนะครับ เพราะเราต้องเก็บ Feedback มาปรับปรุงให้ดีขึ้นเรื่อยๆ

4. สร้างเป้าเล็กที่พิชิตได้ และอัพเดทเพื่อปรับเป้าการทำงานร่วมกันทุกวัน

อย่างสร้างเป้าหมายที่ใหญ่เกินไปซึ่งต้องใช้เวลานาน แต่ต้องปรับวิธีการเซ็ตเป้าหมายใหม่ให้เป็นเป้าเล็กๆ ที่สามารถพิชิตได้ในเวลาสั้นๆ ประมาณ 2 สัปดาห์ถึง 1 เดือน เพื่อจะได้ทำรอบการเรียนรู้และปรับปรุงให้เร็ว แต่ทุกคนในทีมก็ต้องพร้อมปรับเป้าหมายการทำงานจองตัวเองในแต่ระรอบแบบเร็วๆ ด้วยเช่นกัน

สิ่งที่ต้องทำคือทุกคนในทีมต้องอัพเดทเป้าหมายของตัวเองในแต่ละสัปดาห์ และอัพเดทสิ่งที่ตัวเองทำให้ทีมได้รู้ทุกวันแบบสั้นๆ ทุกคนในทีมจะได้รู้ว่าตัวเองจะต้องปรับเป้าหมายอะไรให้เข้ากับเป้าหมายของทีมไหม สรุปง่ายๆ คือปรับเป้าหมายร่วมกันทุกวันไปเรื่อยๆ เพื่อให้เข้าใกล้เป้าหมายของทีมไปพร้อมกันครับ

5. คิดแล้วรีบทำเพื่อวัดผลแบบไวๆ แล้วเอามาปรับปรุงความคิดใหม่ แล้วทำซ้ำไปเรื่อยๆ

สมัยก่อนเวลาจะออกสัก Product หรือ Service ตัวนึง เรามักจะทดสอบก่อนออกตลาดจริงแค่ไม่กี่รอบ แต่วันนี้ถ้าเราจะทำงานแบบ Agile Marketing Team เราต้องทดสอบและปรับปรุงสินค้าหรือบริการเราอยู่ตลอดเวลาไม่มีวันจบสิ้น

สิ่งสำคัญคือคิดไวๆ ทดสอบเร็วๆ จากนั้นก็เก็บข้อมูลที่ได้จาก Real-time Analytics ที่เป็นตัววัดผลมาใช้ในการตัดสินใจปรับปรุงครั้งต่อไป ทำไปเรียนรู้ไป จะยิ่งทำให้สินค้าหรือบริการเราดีขึ้นเรื่อยๆ ทุกวัน

อย่ามัวแต่คิดใหญ่ทำเยอะ ให้คิดเร็วๆ ทำเร็วๆ การทดสอบสินค้าหรือบริการเราไม่จำเป็นจำต้องทำกับลูกค้าทั้งหมดที่มี แต่อาจจะแบ่งกลุ่มลูกค้าออกมาเป็นกลุ่มเล็กๆ เพื่อทดสอบ หรือกับแค่คนในบางพื้นที่ จากนั้นถ้าเห้นว่าเวิร์คก็ค่อยขยายออกไปยังลูกค้ากลุ่มใหญ่ขึ้น จนนำไปสู่การปรับใช้กับลูกค้าทั้งหมดก็ได้ครับ (เหมือนที่เฟซบุ๊คทำเป็นประจำนั่นแหละ)

เพราะไอเดียตั้งต้นในตอนแรกมักจะไม่ใช่ไอเดียที่ดีที่สุดเสมอไป เราจึงอย่ารีบปักใจทุ่มเทกับไอเดียนั้น แต่ต้องรีบทดสอบให้ไว แล้วจะพบว่ามันมีไอเดียที่ดีกว่ารออยู่ข้างหน้าเสมอ แล้วคุณจะค้นพบ Business Model เวอร์ชั่นใหม่ๆ ของคุณอยู่ตลอดเวลา

6. เปิดรับไอเดียจากข้างนอก เพื่อขยายกรอบความคิดเดิม

การทำงานแบบเดิมคือการคิดเองเออเองจากคนข้างใน แต่ในโลกยุคใหม่เราควรเปิดรับไอเดียดีๆ จากภายนอกเข้ามา เพื่อเป็นการขยายกรอบความคิดของคนในให้ได้เห็นมิติใหม่ๆ ในมุมกว้างขึ้น

หลายแบรนด์ดังระดับโลกก็สร้างแพลตฟอร์ม Open Idea ให้คนนอกหรือคนทางบ้านส่งไอเดียดีๆ เข้ามาร่วมพิชิตรางวัลเล็กๆ น้อยๆ ไป ดังนั้นอย่ามัวรอไอเดียดีๆ จากคนข้างใน เพราะลูกค้าคนภายนอกก็มีไอเดียดีๆ ให้คุณได้ไม่รู้จบเหมือนกัน

สรุป Agile Marketing Team เน้นความเร็วก่อนจะสเกลให้ใหญ่

ในหนังสือ Marketing 5.0 ของ Philip Kotler บอกให้รู้ว่าการสร้างทีมการตลาดแบบ Agile ขึ้นมาก็เพื่อให้ปรับตัวเร็วเข้ากับ Technology ที่เปลี่ยนไปไวควบคู่กับพฤติกรรมผู้บริโภคทุกวัน ถ้าทีมการตลาดเรายังคงทำงานแบบ Silo ที่แสนจะเชื่องช้างในการคิดและทำไปจนถึงตัดสินใจ ก็ยากที่จะตามผู้บริโภคได้ หรืออาจจะถูกคู่แข่งที่พร้อมปรับตัวไวได้ทันในวันนี้

หัวใจสำคัญของการทำ Agile MarketingTeam คือต้องมี Real-time Data Analytics เอาง่ายๆ คือเปลี่ยนจากการรอดู Report รายสัปดาห์ มาเป็นการสร้าง Marketing dashboard ของทีมขึ้นมาเพื่อให้ทุกคนได้เห็นภาพตรงกันตลอดเวลาในทันที

จากนั้นคุณและทีมก็จะรู้แล้วว่าควรจะต้องทำอะไรต่อไป อย่ามัวรอให้ทุกอย่างสมบูรณ์แบบ แต่ค่อยๆ สร้าง MVP ออกไปให้เข้าใกล้ความสมบูรณ์แบบมากที่สุดครับ

สรุปส่งท้าย หนังสือ Marketing 5.0 Technology for Humanity

MARKETING 5.0: TECHNOLOGY FOR HUMANITY:KOTLER ET AL. | Asiabooks.com

แก่นหลักของหนังสือเรื่องนี้คือการบอกให้รู้ว่าโลก Marketing ในวันนี้ก้าวเข้าสู่ยุค Data, MarTech และ AI อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้แล้ว แม้ตัวผมและเพื่อนๆ จะเป็นกลุ่มคนที่ทำเรื่องพวกนี้มาพักใหญ่ แต่ก่อนหน้านี้คนส่วนใหญ่ไม่ได้มองว่าเรื่องนี้จะเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องทำ เพราะนักการตลาดส่วนใหญ่ยังคงโฟกัสกับการทำแค่ Digital Marketing ในรูปแบบของ Social media กับ E-Commerce เท่านั้น แต่เมื่อ Philip Kotler ประกาศออกมาผ่านหนังสือ Marketing 5.0 เล่มนี้ก็ทำให้นักการตลาดทั่วโลกล้วนตื่นตัวต่อเรื่อง Data-Driven Marketing และ Personalized Marketing อย่างแท้จริง

ถ้าคุณไม่อยากตกยุคการตลาดแบบ Marketing 5.0 ต้องรีบหามาอ่าน หรือจะฉบับแปลไทยที่น่าจะพร้อมวางขายช่วงสิ้นเดือนเมษายนนี้ครับ

ใครอยากรู้เรื่อง Data for Marketing เพิ่มเติม ผมมีหนังสือสามเล่นมาแนะนำ (ขอขายของเลยแล้วกัน)

  1. Personalized Marketing การตลาดแบบรู้ใจ เมื่อผู้บริโภคยุคใหม่ต้องการให้เราเอาใจพวกเขามากขึ้นทุกวัน
  2. Data-Driven Marketing การตลาดแบบฉลาดใช้ดาต้า ก่อนจะไปสู่การทำ Personalized Marketing ได้ เราต้องมี Data ก่อนนะครับ เล่มนี้มี Data Colection Canvas ให้คุณได้เอาไปประยุกต์ใช้ต่อ
  3. Data Thinking ทำธุรกิจอย่างเข้าใจดาต้า เพราะ Data เป็นเรื่องของ Mindset ไม่ใช่เรื่องของ Technology หรือ AI แต่อย่างไร ถ้าเราคิดออกว่าเราต้องการ Data แบบไหนมาช่วยธุรกิจ การจะทำ Data-Driven Marketing ให้ไปถึงขั้น Personalized Marketing ก็จะไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป

สนใจสั่งซื้อหนังสือ Marketing 5.0 ฉบับภาษาอังกฤษ > https://bit.ly/2PgkM1y

Nattapon Muangtum

Nattapon Muangtum

เจ้าของเพจการตลาดวันละตอน / อาจารย์พิเศษวิชา Data-Driven Communication / ผู้เขียนหนังสือการตลาดแบบรู้ใจ Personalized Marketing, การตลาดแบบฉลาดใช้ดาต้า Data-Driven Marketing และ Data Thinking / เป็นที่ปรึกษาด้าน Marketing และ Data-Driven ให้กับบริษัทบางแห่งและหน่วยงานบางที่

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *