ธุรกิจใดทำ Customer Data Analytics แล้วรุ่ง และ 5 แนวทางการตั้งโจทย์ให้เป็นก่อนทำ

ธุรกิจใดทำ Customer Data Analytics แล้วรุ่ง และ 5 แนวทางการตั้งโจทย์ให้เป็นก่อนทำ

ในบทแรกเราคุยกันเรื่องของการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าหรือ Customer Data Analytics นั้นสำคัญอย่างไรในวันนี้ ในวันนี้เราคุยมาคุยกันในรายละเอียดว่า แล้วมีธุรกิจไหนบ้างที่วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าแล้วเกิดดอกออกผลจริงๆ แล้วเราจะมาคุยกันต่อถึงสิ่งที่ต้องรู้ก่อนเริ่มทำ Customer Analytics เพื่อไม่ให้หลงทางหรือเสียเวลาไปให้เสียเปล่า

ข้อดีของการทำ Customer Data Analytics ในแต่ละธุรกิจ

การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าหรือ Customer Analytics ทำให้เรารู้ว่าวันนี้ลูกค้าเป็นอย่างไร และนั่นก็ทำให้เราคาดการณ์ได้ว่าในวันพรุ่งนี้พวกเขาจะต้องการอะไรบ้าง และบอกได้เลยว่าไม่มีอุตสาหกรรมไหนหรือธุรกิจใดที่จะไม่เหมาะกับการทำ Customer Data Analytics นี้ และนี่ก็เป็นตัวอย่างข้อดีของการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าในทุกธุรกิจที่เราเอามาเล่าสู่กันฟังครับ

Customer Analytics for Retail

Customer Data Analytics for Retail

เพราะ Retail หรือค้าปลีกเป็นหนึ่งในธุรกิจที่ต้องพบเจอกับลูกค้ามากที่สุด ทำให้พวกเขามีข้อมูลลูกค้ามากกว่าใคร และนั่นก็หมายความว่ายิ่งพวกเขาวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าลึกมากเท่าไหร่ ก็จะยิ่งได้ประโยชน์ยิ่งกว่าธุรกิจไหนเป็นที่สุดครับ

เพราะเมื่อทำ​ Data Analytics แล้วนักการตลาดก็จะรู้ว่าช่องทางไหนที่เป็นที่นิยมที่สุดสำหรับลูกค้ากลุ่มไหน จากนั้นก็ปรับแต่งข้อความสื่อสารออกแบบไปแบบ Customization หรือ Personalization ที่แตกต่างกันไปตามแต่ละแพลตฟอร์มที่จะเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้ดีที่สุดครับ

แล้วการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าก็ยังช่วยในการบอกถึงความชอบความต้องการของลูกค้าได้ด้วย และนั่นก็สามารถเอาไปต่อยอดเป็นสินค้าใหม่ๆ ที่จะนำออกมาวางขายในอนาคตครับ

Customer Analytics for Finance

Customer Data Analytics for Finance

เพราะในธุรกิจนี้ไม่ว่าลูกค้าจะเข้ามาเพื่อขอกู้เงินหรือให้ช่วยวางแผนด้านการเงินก็ตาม ธนาคารก็ต้องมีหน้าที่ๆ จะช่วยให้ลูกค้าทุกคนมีอนาคตทางการเงินที่ดีขึ้นทั้งนั้น คนที่กู้ก็ต้องทำธุรกิจได้ดีไม่เจ๊งเพราะจะได้มีเงินมาจ่ายดอกเบี้ยเพราะกับคืนเงินต้น จากนั้นก็กลับมากู้ต่อเพื่อขยายธุรกิจให้ใหญ่ขึ้น ส่วนลูกค้าที่เข้ามาวางแผนการเงินกับธนาคารก็ต้องการให้ลูกค้าร่ำรวยขึ้น เพราะนั่นก็หมายถึงค่าคอมมิชชั่นที่เพิ่มขึ้นตามไปด้วยครับ

และธนาคารเองก็ต้องมีการติดต่อสื่อสารกับผู้คนมากมายตลอดเวลา การทำ Customer Analytics ด้วย Data ก็จะยิ่งช่วยทำให้ลูกค้าได้รับบริการที่ดีขึ้น นั่นหมายถึงภาพรวมของการมี Customer experience ที่ดีขึ้นด้วยครับ

นอกจากแค่เรื่องการเพิ่ม Customer Experience ให้ลูกค้ายังสามารถช่วยในเรื่องของการป้องกันปัญหาที่อาจจะเกิดขึ้นล่วงหน้าได้ตั้งแต่เนิ่นๆ ด้วยครับ อย่างการช่วยในการค้นพาพฤติกรรมหรือแนวโน้มที่น่าจะไม่ดีของลูกค้าคนนั้นในอนาคต เพื่อจะได้ทำการป้องกันก่อนที่จะเกิดเรื่องขึ้นตั้งแต่วันนี้ หรือเรียกได้ว่า Data ช่วยให้เราตัดไฟตั้งแต่ต้นลมก็ว่าได้ครับ

Customer Analytics for User Experience Design

Customer Data Analytics for User Experience

เพราะหัวใจของการทำ UX คือการทำให้ลูกค้าหรือผู้ใช้งานเกิดความพึงพอใจมากที่สุด ไม่ต่างจากการทำ Customer Analytics เลยจริงๆ ไม่ว่าจะเป็นการหาว่าถ้าใช้ลิงก์โฆษณาบนหน้าเว็บเป็นสีไหนนะที่จะทำให้ลูกค้าอยากคลิ๊กโฆษณาด้วยตัวเองมากที่สุด หรือรูปภาพหรือข้อความแบบไหนนะที่จะทำให้ลูกค้าเกิดอยากจะซื้อสินค้ากับเรามากที่สุด หรือถ้าจะบอกว่าการทำ Customer Analytics สำหรับ UX แล้วถือเป็นเรื่องเดียวกันแต่อาจจะต่างกันแค่เครื่องมือและวิธีการที่ใช้ในการเก็บข้อมูลเท่านั้นเอง

สิ่งที่ต้องรู้ก่อนทำ Customer Data Analytics

good to know before start Customer Data Analytics

การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าก็ไม่ได้ต่างจากการวิเคราะห์ Data ประเภทอื่นแต่อย่างไร เพราะเป้าหมายก็คือจะใช้ประโยชน์จาก Data ที่มีอย่างไรให้ได้มากที่สุด ทำอย่างไรถึงจะรู้ว่าที่คิดและทำมานั้นตรงกับเป้าที่วางไว้มากน้อยแค่ไหน ไปจนถึงเพื่อจะได้เตรียมการณ์สำหรับบางสถานการณ์ในอนาคตที่เราพบ pattern insight บางอย่างจาก data ครับ

ข้อดีของการทำ Customer analytics คือการทำให้เราเข้าใจ sale funnel ที่แท้จริงของลูกค้า ทำให้เรารู้ว่าที่ยอดขายที่เกิดขึ้นจริงๆ แล้วมันเกิดขึ้นจากอะไร มาจากช่องทางไหน มาจากโฆษณาที่ทุ่มเงินลงไปมากมายมั้ย หรือจริงๆ อาจจะมาจากแค่บางกระทู้ตามเว็บบอร์ดที่เอาไปรีวิวแล้วคนก็แอบไปเสิร์ชกันเงียบๆ เหมือนที่ผมเคยทำ Data Analytics ให้ลูกค้ารายนึงมาพบว่าช่วงนึงที่สินค้าเค้าขายดีมากอย่างไม่รู้เนื้อรู้ตัวว่าเพราะอะไรเมื่อหลายปีก่อนหน้านั้น แท้จริงแล้วมันเป็นเพราะคนๆ เดียวที่รีวิวให้โดยไม่ได้จ้าง และจากจุดนั้นก็ทำให้ผมได้พบการทำ Influencer marketing ด้วย strategy ใหม่แบบที่ไม่เคยมีใครสอนมาก่อน

ดังนั้นการทำวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจะช่วยให้เราสามารถตอบคำถามบรรดาผู้บริหารทั้งหลายได้ว่า ลูกค้าเราจริงๆ เป็นใคร ไปจนปรับปรุงการวัดผลที่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นเพื่อให้ตรงกับ objective ที่วางไว้ครับ

เพราะนักการตลาดที่เก่งต้องเริ่มจากการเป็นนักตั้งคำถามที่ดีอยู่เสมอ และจากนั้นก็หาข้อมูลมาวิเคราะห์หาคำตอบคำถามนั้นให้ได้ แล้วก็เอามาประยุกต์ใช้เป็น Marketing Strategy ที่ดียิ่งขึ้นนั่นเอง และ Strategy ที่ดีก็ต้องมาจากการลงทุนกับการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าอย่างจริงจัง แล้วก็เอาไปประยุกต์ใช้กับการวางแผน การกำหนดกลยุทธ์ ไปจนถึงการตัดสินใจ

5 ตัวอย่างของการตั้งคำถามที่ดีก่อนเริ่มทำ Customer data analytics

  • ใครคือลูกค้าชั้นดีของเราบ้าง?
  • แล้วพวกเขาต้องการอะไร?
  • วิธีการสื่อสารที่ดีที่สุดสำหรับพวกเขาคืออะไร?
  • เราจะต้องปรับแต่งข้อความการสื่อสารของเราออกมาเป็นแบบไหนให้โดนใจพวกเขามากที่สุด?
  • แล้วโอกาสอื่นๆ ในตลาดในตอนนี้มีอะไรบ้าง?

จะเห็นว่าถ้าใครสามารถหาคำตอบให้กับคำถามเหล่านี้ได้ แน่นอนว่าธุรกิจนั้นจะต้องโตวันโตคืน แต่ในขณะเดียวกันการหาคำตอบของคำถามเหล่านี้ก็ไม่ใช่เรื่องง่ายเอาเสียเลย เพราะคุณต้องมีทั้งเครื่องมือและวิธีที่เหมาะสมในการเก็บ Data ที่จำเป็นต่อการหาคำตอบเหล่านี้มาให้ได้ก่อน

ในตอนหน้าเราจะมาถึงตอนสุดท้ายของ Series Content ชุด Customer Data Analytics ตอนที่ 3 ที่จะเข้มข้นที่สุดจากทั้ง 2 ตอนที่ผ่านมา เราจะดูกันถึงส่วนสำคัญคือเรื่องของตัวชัดวัด หรือ Matric ที่ดีควรเป็นอย่างไร ไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าให้ดีนั้นต้องทำอย่างไร ไปจนถึง case study จากธุรกิจดังๆ ที่วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจนกลายเป็นผู้นำตลาดในที่สุดครับ

อ่านต่อตอนที่ 3 > https://www.everydaymarketing.co/knowledge/metric-for-customer-data-analytics-and-how-to-analyst-customer-data-like-netflix-and-amazon/

อ่านคอนเทนท์ตอนที่ 1 เรื่อง ทำไม Customer Data Analytics ถึงสำคัญกว่าเราคิดนัก > https://www.everydaymarketing.co/knowledge/customer-data-analytics-improve-business-and-marketing/

Customer Data Analytics

Source > https://learn.g2.com/customer-analytics

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 *