6 แนวทางการใช้ Data Science เพื่อ Cross-sell & Upsell อย่างมีประสิทธิภาพ

6 แนวทางการใช้ Data Science เพื่อ Cross-sell & Upsell อย่างมีประสิทธิภาพ

Data Science ไม่ใช่เรื่องไกลตัวของนักการตลาดหรือธุรกิจอีกต่อไป เมื่อการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกด้วยเทคนิคและศาสตร์ของ Data Science ช่วยให้นักการตลาดสามารถเพิ่มยอดขายด้วยกลยุทธ์ง่ายๆ อย่าง Cross-sell และ Upsell ในแบบที่มีประสิทธิภาพอย่างที่ไม่เคยเป็นมาก่อนครับ

อย่างที่รู้กันว่าวิธีที่ง่ายที่สุดในการเพิ่มยอดขายหรือกำไรให้ธุรกิจก็คือการ Cross-sell และ Upsell จากลูกค้าที่มีในมือนี่แหละครับ แต่เดิมทีนั้นเรามักต้องพึ่งพาความสามารถเฉพาะตัวของพนักงานแต่ละคน ทำให้เรามักไม่ได้ผลลัพธ์ที่คงเส้นคงวา หรือไม่อาจสามารถใช้การ Cross-sell และ Upsell เป็นกลุยทธ์หลักได้ครับ

แต่ในยุคของ Data ที่เต็มไปด้วยเทคโนโลยีมากมายไม่ว่าจะการใช้ AI หรือ Machine learning หรือ Deep learning ก็ตาม ซึ่งทั้งหมดนี้ก็คือการประยุกต์ใช้ Data Science เพื่อช่วยนักการตลาดให้เพิ่มยอดขายจากลูกค้าในมือได้ง่ายๆ ด้วยการ Cross-sell และ Upsell ที่ซ้ำได้อย่างแม่นยำตรงใจจากการวิเคราะห์ Customer data ที่มีในมือนั่นเองครับ

เพราะการทำ Data Analytics หรือ Data Science จะช่วยให้นักการตลาดอย่างเราได้เห็น Insight ใหม่ๆ ที่ไม่เคยรู้มาก่อน ซึ่งนั่นจะทำให้เราสามารถทำกำไรได้เพิ่มขึ้นแบบง่ายๆ(แต่กว่าจะทำได้นั้นไม่ง่ายนะครับ)ด้วยการรู้ว่าควรจะให้ข้อเสนอแบบไหนหรือโปรโมชั่นอะไรกับลูกค้าคนใด แน่นอนว่าวิธีนี้เป็นอะไรที่วินกันทุกฝ่าย ลูกค้าก็ได้ในสิ่งที่ตัวเองต้องการโดยไม่ต้องออกไปหาจากที่อื่น และนั่นก็เท่ากับว่าเงินของลูกค้าที่จะต้องจ่ายอยู่แล้วก็จะมาตกที่กระเป๋าเราเพิ่มขึ้นนั่นเอง

แถมการทำ Data Analytics หรือ Data Science ยังเป็นการช่วยเพิ่ม Customer Lifetime Value หรือมูลค่าที่ลูกค้าคนนึงจะมีให้กับธุรกิจเรา ทำให้เรามีกำไรมากขึ้นโดยใช้งบการตลาดที่น้อยลง(เพราะไม่ต้องหว่านหรือสุ่มแต่อย่างไร) เพราะเราสามารถทำการตลาดแบบที่ตรงใจลูกค้าออกไปได้ และนั่นก็เท่ากับว่าลูกค้าก็จะยิ่งเป็นลูกค้าเรามากขึ้นแล้วก็นานขึ้นด้วยครับ

แต่ก็อย่างที่บอกแต่ตอนต้นแหละครับว่าการจะใช้ Data Science มาช่วยในการทำ Cross-sell และ Upsell นั้นไม่ใช่เรื่องง่ายอย่างที่พูด เพราะกว่าที่คุณจะไปได้ถึงจุดที่สามารถให้ในสิ่งที่ลูกค้าต้องการได้อย่างแม่นยำแบบถูกที่ถูกเวลานั้น ต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลมากมาย และยังต้องมีการใช้เทคนิคทาง Data Science อีกมากที่นักการตลาดอย่างเราไม่สามารถทำเองได้ ดังนั้นบทความนี้จึงตั้งใจเขียนมาเพื่อให้นักการตลาดได้อ่านแล้วรู้ไว้ว่าทำไมการใช้ Data ถึงสำคัญมากในวันนี้ เพราะการใช้ Data เพื่อช่วยในการเพิ่มยอดขายจะไม่ใช่เรื่องที่ไกลเกินตัวนักการตลาดส่วนใหญ่อีกต่อไปในอนาคตอันใกล้ครับ

6 แนวทางการใช้ Data Science สำหรับนักการตลาดในยุค Data เพื่อทำให้การ Cross-sell และ Upsell มีประสิทธิภาพในแบบที่ตรงจุดและตรงใจผู้บริโภค
Programming code abstract technology background of software developer and Computer script

และนี่ก็คือ 6 แนวทางการใช้ Data Science เพื่อช่วยให้ลูกค้าใช้เงินกับเรามากขึ้นด้วยกลยุทธ์ Cross-sell & Upsale ที่รู้ใจในยุค Data-Driven Marketing

1. Data Science ช่วยวิเคราะห์และแบ่งกลุ่มลูกค้า

6 แนวทางการใช้ Data Science สำหรับนักการตลาดในยุค Data เพื่อทำให้การ Cross-sell และ Upsell มีประสิทธิภาพในแบบที่ตรงจุดและตรงใจผู้บริโภค

ก่อนจะรู้ว่าเราจะต้อง Cross-sell หรือ Upsale อย่างไรเราต้องรู้ก่อนว่าใครคือคนที่เราควรจะต้องเสียเวลา Upsell หรือ Cross-sell ด้วย เพราะถ้านึกถึงร้านสะดวกซื้อใกล้บ้านที่มักจะเอาแต่ถามว่ารับขนมจีนซาลาเปาเพิ่มมั้ยคะ ทั้งที่ในความเป็นจริงแล้วเราอาจจะแพ้ขนมจีบอย่างมาก แต่ยาสีฟันที่บ้านกำลังจะหมดเสียมากกว่าเพราะครั้งล่าสุดที่มาซื้อไปก็เกือบจะสองเดือนแล้วนั่นเอง

ดังนั้นเราต้องลูกก่อนว่าในแต่ละเดือนหรือแต่ละวันเรามีลูกค้าเก่ากลับมาซื้อซ้ำเป็นสัดส่วนเท่าไหร่ ด้วยการทำ Segment หรือ Cohorts จะทำให้เราเห็นภาพชัดขึ้นมาก จะไม่ใช่แค่สมมติฐานที่เคยคิดว่าน่าจะใช่อีกต่อไป

ซึ่งการใช้ Data Science เพื่อทำ Data Analytics ในขั้นนี้จะเป็นการเริ่มดู Attributes ต่างๆ เช่น อัตราเฉลี่ยการใช้เงินในแต่ละครั้ง ช่วงอายุ สถานที่ หรือเพศ มากกว่าแค่มีอัตราการซื้อซ้ำเท่าไหร่ครับ

โดยการจะวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแบ่ง Segment ให้ประสบความสำเร็จได้ต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากหรือที่เรียกว่า Data mining เพื่อหาว่าเราควรจะต้องแบ่งแต่ละกลุ่มออกมาเป็นอย่างไร เพราะการทำ Cohort analysis จะไม่ได้แค่ช่วยให้นักการตลาดยุคใหม่รู้ว่าเมื่อไหร่บ้างที่ลูกค้าจะกลับมาซื้อซ้ำ แต่ยังสามารถคาดการณ์ได้ไปถึงว่า “อะไรบ้าง” ที่สิ่งที่พวกเขาจะกลับมาซื้อ และก็ไปจนถึง “เมื่อไหร่” ที่พวกเขาจะกลับมาซื้อด้วย

เช่น ถ้าเรารู้ว่าในแต่ละวันมีลูกค้าเก่าเข้ามาซื้อซ้ำเท่านี้คน แต่ถ้าเรารู้ลงไปถึงขั้นว่าทุกๆ 30-45 วันจะมีการกลับมาซื้อยาสีฟันซ้ำอีกครั้ง แถมยังเป็นยาสีฟันยี่ห้อเดิม รสเดิม ไซส์เดิม ดังนั้นถ้าพอเรารู้แบบนี้เราก็ไม่จำเป็นต้องส่งคูปองส่วนลดโปรโมชั่นยาสีฟันใดๆ ให้กับลูกค้าคนนั้น เพื่อประหยัดงบการตลาดและก็เป็นการไม่ต้องเสียส่วนลดให้เปล่าในสิ่งที่อย่างไรลูกค้าก็ซื้อครับ เพราะเราสามารถทำการตลาดที่เป็น Data-Driven Marketing ได้จริงๆ นั่นก็คือถ้าเมื่อไหร่ถึง 45 วันแล้วลูกค้ารายนั้นยังไม่กลับมาซื้อยาสีฟันยี่ห้อเดิมซ้ำ เราจึงค่อยส่งคูปองส่วนลดยาสีฟันอันเดิมให้อีกครั้งเพื่อเรียกให้เค้ากลับมาหาเราก็ได้

ดังนั้นถ้านักการตลาดยุคใหม่รู้จักแบ่งกลุ่มลูกค้าหรือทำ Customer Segment ด้วยการใช้ Data Science คุณจะก็สามารถทดสอบสมมติฐานคุณได้ง่ายขึ้น เพื่อหาว่าเราจะทำอย่างไรที่จะเพิ่มยอดขายหรือเพิ่มกำไรจากลูกค้าแต่ละกลุ่มได้ดียิ่งขึ้นครับ

2. Marketing ในยุค Data ตัดสินกันที่ใครมี Model ที่แม่นยำกว่ากัน

6 แนวทางการใช้ Data Science สำหรับนักการตลาดในยุค Data เพื่อทำให้การ Cross-sell และ Upsell มีประสิทธิภาพในแบบที่ตรงจุดและตรงใจผู้บริโภค

เพราะเป้าหมายสำคัญของการใช้ Data Science เพื่อทำ Data Analytics ก็คือการสร้างโมเดลที่ช่วยเพิ่มยอดขายหรือกำไรได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพราะเมื่อเราวิเคาะห์ข้อมูลได้ดีพอเราก็จะสามารถคาดการณ์ล่วงหน้าไม่ใช่แค่การเพิ่มยอดขายได้เท่านั้น แต่ยังสามารถคาดการณ์หรือ Predict ได้ว่ายอดขายที่จะเพิ่มมานั้นควรจะต้องมาจากลูกค้ากลุ่มไหนหรือคนใดมากกว่ากัน เช่น ถ้าคนที่เคยซื้อลิปสติกไม่เคยซื้อครีมบำรุงผิวเลย เราก็ไม่ต้องฝืนให้ข้อเสนอครีมบำรุงผิวใดๆ กับคนกลุ่มนั้น แต่ถ้าเราค้นพบว่าคนที่ชอบซื้อลิปสติกนั้นชอบที่จะซื้ออายไลน์เนอร์ สิ่งที่เราต้องทำก็คือแนะนำให้เค้าได้รู้จักอายไลน์เนอร์ที่เข้ากับสีลิปสติกล่าสุดที่เพิ่งซื้อไป นี่เป็นตัวอย่างง่ายๆ ของการมี Model ที่ดีเพื่อเอาไปทำ Marketing ที่มีประสิทธิภาพของนักการตลาดในยุค Data ครับ

เพราะวิธีการสร้าง Model เพื่อเพิ่มยอดขายหรือ Cross-sell หรือ Upsell ก็คือการทดลองสมมติฐานที่มีแล้ววัดผลว่าเพิ่มยอดขายได้ดีจริงอย่างที่คาดหวังมั้ย จากนั้นก็ค่อยๆ ปรับปรุงไปเรื่อยๆ จนโมเดลมีความแม่นยำมากพอจนเราสามารถประหยัดงบการตลาดที่ไม่จำเป็นออกไปได้มากมายครับ

3. Data Science ช่วยให้คุณเข้าใจว่าอะไรคือ Next Best ของลูกค้าที่แท้จริง

6 แนวทางการใช้ Data Science สำหรับนักการตลาดในยุค Data เพื่อทำให้การ Cross-sell และ Upsell มีประสิทธิภาพในแบบที่ตรงจุดและตรงใจผู้บริโภค

การจะ Cross-sell หรือ Upsell ได้ประสบความสำเร็จนั้นไม่ใช่แค่การเสนอขายอะไรไปก็ได้ ก็เหมือนกับที่ร้านสะดวกซื้อมักจะพยายามขายในสิ่งที่เราไม่ค่อยอยากได้ เหมือนพยายาม Cross-sell upsell ไปโดยที่ไม่เคยพยายามทำความเข้าใจหรือวิเคราะห์อะไรในตัวเรามาก่อนเลย

ดังนั้นการ Cross-sell และ Upsell นั้นไม่ใช่แค่การให้ข้อเสนออะไรก็ได้กับลูกค้า แต่ยังต้องเป็นการเลือกมาให้ในเฉพาะสิ่งที่ลูกค้าคนนั้นน่าจะต้องการมันมากที่สุดด้วยครับ

Next Best ที่ดีคือการทำ Recommendation Model หรือการแนะนำสินค้าหรือบริการที่ลูกค้าแต่ละคนน่าจะอยากได้ โดยผ่านการวิเคราะห์ Customer data เพื่อหาว่าแต่ละคนน่าจะอยากได้อะไรนั่นเองครับ ซึ่งรวมไปถึงการวิเคราะห์จนพบว่าอะไรที่จะเป็นตัวแปรสำคัญที่เอาไว้กระตุ้นให้ลูกค้าคนนั้นอยากซื้อมากขึ้นได้ ดังนั้น Next Best Model ที่ดีคือการสามารถบอกได้ว่า “ใคร” กำลังจะอยากได้ “อะไร” “ที่ไหน” และ “เมื่อไหร่” ใน “ช่องทาง” ไหนที่จะได้ผลที่สุด

เพราะ Next Best Model ที่ดีต้องสามารถให้ในสิ่งที่คนกำลังต้องการได้โดยไม่ยังต้องเอ่ยปากถามหรือกดปุ่มซื้อ ก็เหมือนกับ Amazon ที่ประกาศว่าในอนาคตพวกเขาจะสามารถเอาสินค้าที่ลูกค้าแต่ละคนกำลังจะต้องการซื้อในอีกสองสามวันข้างหน้าไปวางรอไว้ที่ประตูหน้าบ้านตั้งแต่วันนี้เลย ดังนั้นถ้า Amazon ไม่สามารถสร้าง Next Best Model ที่แม่นยำมากพอ รับรองว่า Amazon ต้องเจ๊งเพราะเสียเวลาเอาของไปวางและต้องเสียค่าน้ำมันเพื่อไปเก็บของที่ลูกค้าไม่หยิบไปใช้กลับคืนมาครับ

4. Market Basket Analysis เมื่อเรารู้ว่าสินค้าแบบไหนที่คนมักซื้อคู่กัน เราก็สามารถสะกิดให้เค้าซื้อเพิ่มได้อย่างง่ายดายกว่าเดิม

6 แนวทางการใช้ Data Science สำหรับนักการตลาดในยุค Data เพื่อทำให้การ Cross-sell และ Upsell มีประสิทธิภาพในแบบที่ตรงจุดและตรงใจผู้บริโภค

การทำ Data Science ช่วยให้เรารู้ได้ว่าสินค้าอะไรที่คนมักซื้อคู่กัน เช่น จากที่ผมกับพาร์ทเนอร์ทำให้ลูกค้าแบรนด์รองเท้าหนังรายหนึ่งพบว่า ลูกค้าที่มักซื้อรองเท้าทรง Oxford กลุ่มหนึ่งมีแนวโน้มจะกลับมาซื้อรองเท้าทรง Loafer ภายในสามเดือน หรือคนที่ซื้อรองเท้าทรง Loafer ที่ซื้ออุปกรณ์ดูแลเครื่องหนังมักจะกลับมาซื้อรองเท้าเพิ่มอีกคู่ในอีก 2 เดือนข้างหน้าครับ

ดังนั้นจากการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตหรือที่เรียกว่า Historial data ทำให้เราสามารถค้นพบสินค้าที่มักมีการซื้อสัมพันธ์กันได้อย่างแม่นยำอย่างที่คนทั่วไปคาดเดาเองไม่ได้

เทคนิคการวิเคราะห์ที่การซื้อในตะกร้าสินค้าหรือที่เรียกว่า Market Basket Analysis หรือที่เรียกย่อๆ ว่า MBA คือการวิเคาะห์ข้อมูลโดยดูจากสิ่งที่คนมักจะซื้อคู่กันเป็นประจำ หรือสามารถเอาข้อมูลตรงนี้มาใช้ในการวิเคราะห์แบ่งแยก Segmentation ของลูกค้าด้วยก็ยังได้ ซึ่งถ้าใครอยากรู้เรื่องเพิ่มเติมสามารถเสิร์ชคำว่า Product Association Analysis เพื่อศึกษาต่อได้ในกูเกิลไม่ยากครับ

การวิเคราะห์รูปแบบหรือพฤติกรรมการซื้อที่ส่งเสริมกันนี้ช่วยให้การ Cross-sell และ Upsell เป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นมาก

ซึ่งถ้าเราค้นพบเจอได้ว่าสินค้าแบบไหนหรือบริการอะไรที่ลูกค้าชอบใช้ควบคู่กัน หรือลูกค้าชอบซื้อสินค้าอะไรจากเราเป็นหลักแล้วก็มักจะซื้ออะไรบางอย่างเพิ่มด้วยเสมอ ซึ่งอาจจะเรียกวิธีนี้ได้ว่า Product Association หรือการวิเคราะห์หาว่าคนที่ซื้อ A มักจะซื้ออะไรพ่วงด้วยนั่นเองครับ

ซึ่งเมื่อถ้าเรารู้แล้วว่าลูกค้าที่ซื้อ A มักชอบซื้อ B เราก็สามารถใช้ B มาเพื่อ Upsell หรือ Cross-sell ลูกค้าได้ง่ายกว่าการเสนออะไรให้ก็ไม่รู้ที่ไม่ได้น่าจะเกี่ยวกับเค้าเลย เหมือนที่ห้างสรรพสินค้าแห่งหนึ่งในอเมริกาพบว่าลูกค้าที่ซื้อเบียร์เป็นแพ็คมักจะซื้อผ้าอ้อมควบคู่ไปด้วย ทางห้างเราจัดเอาเบียร์แพ็คใหญ่กับผ้าอ้อมแพ็คใหญ่มาไว้คู่กัน ผลปรากฏว่ายอดขายเพิ่มขึ้นถล่มทลายจากสินค้าสองชิ้นนี้

5. Data Science ช่วยในการทำ Clustering ยิ่งแบ่งกลุ่มออกมาได้มากเท่าไหร่ ก็ยิ่งง่ายต่อการ Cross-sell & Upsell มากเท่านั้น

6 แนวทางการใช้ Data Science สำหรับนักการตลาดในยุค Data เพื่อทำให้การ Cross-sell และ Upsell มีประสิทธิภาพในแบบที่ตรงจุดและตรงใจผู้บริโภค

เมื่อเราเอา Data ที่มีความหลากหลายมาให้ Machine learning ช่วยประมวลผลก็จะทำให้เราสามารถแบ่งกลุ่มลูกค้าออกมาหลากหลายมากขึ้น โดยดูจากพฤติกรรมที่มีความคล้ายคลึงกันในหลายๆ ด้าน โดยแต่ละกลุ่มที่ถูกแบ่งแยกย่อยออกมาก็จะมีความคล้ายกันอย่างมากในแบบที่คนทั่วไปยากจะทำเองได้ เช่น ถ้าลูกค้าแบรนด์ร้านขายเครื่องสำอางคอาจจะแบ่งออกได้เป็น 5 กลุ่มย่อยจากพฤติกรรมที่มีความคล้ายคลึงกัน กลุ่มแรกอาจจะเป็นกลุ่มที่ชอบลิปสตลิก อีกกลุ่มชอบครีมบำรุงผิว อีกกลุ่มเป็นสายรักษาดูแลผม อีกกลุ่มเป็นกลุ่มชอบซื้อเครื่องสำอางที่เกี่ยวกับตา กลุ่มสุดท้ายคือกลุ่มที่ใช้เครื่องสำอางดูแลใบหน้าแบบรวมๆ

และด้วยความที่มีความเหมือนกันอย่างมากในแต่ละกลุ่มที่ถูกแบ่งแยกย่อยด้วยการทำ Custering ก็ทำให้นักการตลาดอย่างเราง่ายที่จะทำโปรโมชั่นที่เหมือนๆ กันออกไปแล้วได้ผลกับคนทั้งกลุ่มนั้น นั่นหมายความว่ายิ่งเราสามารถแบ่งกลุ่มลูกค้าออกมาได้มากเท่าไหร่ และแต่ละกลุ่มที่ถูกแบ่งออกมายิ่งมีความเหมือนกันมากแค่ไหน การทำการตลาดในอีกต่อไปก็จะมีความแม่นยำที่ตรงใจในระดับ Personalization มากขึ้นจากการทำ Segmentation ครับ

6. Data Science ขั้นสุดกับ Deep Learning and Deep Neural Networks

6 แนวทางการใช้ Data Science สำหรับนักการตลาดในยุค Data เพื่อทำให้การ Cross-sell และ Upsell มีประสิทธิภาพในแบบที่ตรงจุดและตรงใจผู้บริโภค

ขั้นสุดของการทำ Data Analytics คือการใช้เทคนิค Deep learning ที่เป็นส่วนหนึ่งของ Machine learning เข้ามาช่วย ซึ่งความแตกต่างหลักๆ ระหว่างการใช้ Machine learning กับ Deep learning คือการเรียนรู้เชิงลึกด้วยตัวเองของเครื่องจักรโดยไม่ต้องมีใครมาสอน โดย Deep learning จะเอาการตัดสินใจของคนว่าจะ upsell หรือ cross-sell อย่างไร แต่ระบบจะหาทางเรียนรู้และเข้าใจด้วยตัวเองว่าต้องทำอย่างไรถึงจะ upsell และ cross-sell ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เรียกได้ว่าเป็นการทำที่ Advance ขั้นสุดของการใช้ Data Science มาช่วยงานการตลาดหรืองานในทุกด้านเลย

สรุปข้อดีของการทำ Data Science เพื่อช่วยนักการตลาดให้สามารถเพิ่มยอดขายด้วยการ Cross-sell และ Upsale ได้อย่างแม่นยำตรงจุดและรู้ใจกลุ่มเป้าหมายจริงๆ

6 แนวทางการใช้ Data Science สำหรับนักการตลาดในยุค Data เพื่อทำให้การ Cross-sell และ Upsell มีประสิทธิภาพในแบบที่ตรงจุดและตรงใจผู้บริโภค
businessman holding tablet and showing a growing virtual hologram of statistics, graph and chart with arrow up on dark background. Stock market. Business growth, planing and strategy concept.

เพราะถ้าคุณสามารถระบุได้ว่าลูกค้าคุณเป็นอย่างไร พวกเขาแบ่งออกได้เป็นกี่กลุ่มตามพฤติกรรมที่แตกต่างกัน แล้วอะไรบ้างที่พวกเขามักจะชอบซื้อควบคู่กันบ่อยๆ แล้วเมื่อไหร่ที่พวกเขาน่าจะกลับมาซื้อซ้ำ แล้วเราควรจะต้องทำอย่างไรถ้าเขาไม่กลับมาในเวลาที่ควรจะเป็น จะเห็นว่าการใช้ Data Science เพื่อทำ Data Analytics นั้นทำให้เราสามารถตอบคำถามทั้งหมดที่กล่าวมาได้ และถ้าคุณสามารถทำได้ดีคุณก็จะมีลูกค้าที่อยู่กับคุณนานขึ้นรวมไปถึงใช้เงินกับคุณเพิ่มขึ้น ซึ่งทั้งหมดทั้งมวลก็คือการเพิ่ม Customer Lifetime Value ที่จะส่งผลสำคัญต่อรายได้และกำไรของธุรกิจ ถึงเวลาแล้วครับที่นักการตลาดยุคใหม่ต้องเข้าใจในเรื่อง Data ให้รอบด้าน แม้เราจะไม่ถนัดในการเขียนโปรแกรมเองเป็น แต่ถ้าเรารู้ขั้นตอนการทำงานกับ Data เป็นอย่างไร เราก็จะสามารถคุยกับทีม Data Science ให้ทำงานได้ตรงใจเราไม่ยากครับ

อ่านบทความการทำการตลาดด้วย Data-Driven ต่อ > https://www.everydaymarketing.co/tag/data-driven/

Source

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 *