Data Analytics Case Study คุณคิดว่าคนพูดถึงปีโป้สีอะไรมากที่สุด?

Data Analytics Case Study คุณคิดว่าคนพูดถึงปีโป้สีอะไรมากที่สุด?

จากกระแส #Saveปีโป้ม่วง อันร้อนแรงบนโลกโซเชียล จนกลายเป็นข่าวไปทั่วออนไลน์ และนั่นก็ทำให้ต่อมสงสัยผมเริ่มโตตามประสา Data Analytics ว่าที่เราเชื่อกันว่ากระแส #Saveปีโป้ม่วง อันร้อนแรงแต่ในความเป็นจริงแล้วปีโป้สีไหนกันแน่ที่คนสนใจมากกว่ากัน

วันนี้ผม การตลาดวันละตอน ในฐานะอาจารย์วิชาพิเศษ Data-Driven Communication ที่สถาบันการจัดการปัญญาภิวัฒน์ หรือ PIM ก็เลยขออาสาเล่นกับ Data ผ่านสองเครื่องมือหลักในการทำ Data Analytics อย่าง Google Trend เครื่องมือฟรีที่ใครๆ ก็ใช้ได้ กับ Zanroo Search เครื่องมือที่ลองใช้ได้ฟรีแต่ถ้าอยากได้การวิเคราะห์เจาะลึกดีๆ ก็เสียเงินแค่เดือนละนิดหน่อยเท่านั้นเองครับ (เดือนละ 3,000 บาท ถ้าสมัครรายปีตกเดือนละ 1,583 บาท โดยประมาณ)

การทำงานกับ Data ไม่ได้เริ่มจาก Tools แต่เริ่มจากการตั้ง Objective

ผมตั้งต้นจากคำถามง่ายๆ ว่า กระแส #Saveปีโป้สีม่วง นี้ทำให้คนพูดถึงปีโป้มากขึ้นแค่ไหนกัน?

จากคำถามนี้ผมต้องหา Data จากสองส่วน อันดับแรก Social Data ที่คนพูดออกมาด้วยการใช้เครื่องมืออย่าง Social listening tool อย่าง Zanroo Search ในการวัดดูว่ากระแสการพูดถึงปีโป้ของเมื่อวันที่ 15 มกราคม 2020 นี้มันมากขนาดไหนเชียวนะ

และเมื่อผมใส่คำว่า ปีโป้ เข้าไปในช่องเสริช และนี่ก็คือ Data ตั้งต้นที่ผมได้รับ

Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content

มีคนพูดถึง “ปีโป้” 8,037 ครั้ง ในระยะเวลา 15 วันที่ผ่านมา แต่เมื่อกดเข้าปุ่มวิเคราะห์ด้านขวามือบนที่เป็นรูปกราฟแท่งแนวตั้งสีเขียวๆ ตัวระบบ Zanroo Search ก็จะวิเคราะห์ออกมาให้เห็นว่าในช่วง 15 วันที่ผ่านมากระแสเป็นอย่างไร และเกิดขึ้นที่ Channel ไหนบนออนไลน์บ้าง

Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content

เราจะเห็นว่ากระแสหลักๆ ยังคงเกิดขึ้นบน Twitter เหมือนตอนที่ผมทำเคสวิเคราะห์ Social Data Analytics เมื่อครั้ง MK x Fire Tiger และกระแสเมื่อวันที่ 15 ก็ทำให้การพูดถึง “ปีโป้” บนโซเชียลพุ่งสูงขึ้นอย่างเห็นได้ชัด และวันนี้กระแสก็เริ่มตกลงอย่างรวดเร็ว คาดว่าพรุ่งนี้ก็คงซาจนน่าจะเกือบหายไปแล้วครับ

จาก Social Data ทั้งหมดในตอนนี้ ณ เวลา 23.20 น. ของวันที่ 16 มกราคม 2563 พบว่าเกิดขึ้นบน Twitter ถึง 6,906 ข้อความ ส่วนบน Facebook นั้นมีแค่เพียง 1,041 ข้อความเท่านั้น ส่วนตามเวปบอร์ดฟอรั่มก็เบาบาง จะมีก็เว็บข่าวเข้ามาบ้างประปราย

แต่สิ่งที่น่าสนใจอยู่ตรงส่วนที่ 2 ที่เป็น Top 5 Engagement Post ครับ

Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content

ในส่วนนี้ตัวเครื่องมือ Social listening tool จะเอา top content หรือโพสที่ได้รับการ engagement สูงสุดของแต่ละแพลตฟอร์มมาให้ดูกัน ซึ่งสิ่งที่น่าสนใจคือ Top post กลับไม่ใช่เรื่องปีโป้ที่เป็นขนม แต่กลับเป็นปีโป้ที่เป็นดารานักแสดง และเมื่อผมไล่ดูแต่ละ Channel ก็พบว่าหลายโพสที่เป็น top content ของแต่ละ channel นั้นก็ไม่ได้เกี่ยวกับขนมปีโป้ที่เราต้องการจะวิเคราะห์กันในวันนี้เลย

Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content
Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content
Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content
Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content
Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content
Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content

ยกเว้นแค่ Facebook ช่องทางเดียวที่ top 5 post พูดถึงแต่ขนมปีโป้ที่เรากำลังต้องการเอามาวิเคราะห์เท่านั้นครับ และนั่นก็ถึงขั้นตอนสำคัญของการทำงานกับ Data ซึ่งเรียกว่าการ Cleansing Data ครับ

การ Cleansing Data คือการคัดเอาเฉพาะ Data ที่ต้องการไปใช้วิเคราะห์หรือใช้งานต่อเท่านั้น อย่างเช่นแม้จะเป็นคำว่า “ปีโป้” แต่สิ่งที่ผมต้องการเอาไปวิเคราะห์ต่อก็คือ ปีโป้ ที่เป็นขนมเท่านั้น ดังนั้นผมต้องจัดการเอาสิ่งที่ไม่ใช่อย่าง “ดาราที่ชื่อปีโป้” หรือ “สุนัขหายที่ชื่อปีโป้” หรือ “คลิปดีเจที่ชื่อปีโป้” หรือโพสขายของบน Instagram ที่แอบใส่แฮชแท็ก #ปีโป้ เข้าไปเพื่อให้ตัวเองติดเทรนด์ในการเสริช

บอกได้เลยว่าขั้นตอนการ Cleansing Data เป็นอะไรที่ต้องใช้เวลาและความพยายามไม่น้อย แทบจะกินเวลาไปเกือบ 80 % ของการทำ Data Analytics โดยทั่วไป

และเมื่อผมค่อยๆ ไล่เก็บกวาด Data ที่ไม่ใช่ออกไปเพื่อให้การวิเคราะห์ออกมาใด้คำตอบที่แม่นยำที่สุดที่ผมอยากรู้ในตอนแรกว่า กระแส #Saveปีโป้ม่วง นี้ทำให้คนพูดถึงปีโป้มากขนาดไหนเชียวนะ

นี่คือตัวอย่างการทำ Cleansing Data ที่ผมค่อยๆ คัด Data ที่ไม่ใช่ออกไปและรีเช็คซ้ำไปซ้ำมาหลายรอบมาก จนคิดว่า Data ที่คัดเอามาวิเคราะห์มีความแม่นยำเพียงพอแล้วล่ะ

Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content
ตัวอย่างที่ผมค่อยๆ Cleansing Data เพื่อวิเคราะห์กระแส ปีโป้
Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content

เมื่อทำการ Cleansing Data เพื่อคัดข้อมูลที่ไม่ใช่ ปีโป้ ที่ไม่เกี่ยวกับขนมออกไปก็พบว่ามีการเปลี่ยนแปลงไม่มากนัก เพราะจากทีแรกที่กวาดแค่คำว่า “ปีโป้” เพรียวๆ ออกมาที่ได้มา 8,037 ครั้ง แต่พอ Cleansing data แล้วก็ยังเหลือมากถึง 7,972 ครั้ง เรียกได้ว่า Data ในครั้งนี้ค่อนข้างดีทีเดียว

และเมื่อวิเคราะห์ตรง Sentiment ดูก็พบว่าแบรนด์ขนมปีโป้ถูกพูดถึงในแง่บวกอย่างมากบน Twitter และเมื่อดูในส่วน Engagement ล่าสุดก็พบว่ามีการแชร์หรือ Retweet มากกว่า 746,000 ครั้งภายในระยะเวลาสั้นๆ เรียกได้ว่าเป็นกระแสปีโป้ Phenomenon ที่แท้จริงครับ

หมายเหตุ จริงๆ ในส่วนนี้สามารถแยกดูในแต่ละ Channel ได้ แต่ผมขอข้ามไปเพราะยังมีในส่วนอื่นที่สนุกกว่า นั่นก็คือตรงฟีเจอร์ Timeline ของ Zanroo Search ครับ

Timeline แยกชัดทุก Channel ระบุครบทุกช่วงเวลา

Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content

จากรูปจะเห็นว่าฟีเจอร์ Timeline นี้จะเอาโพสล่าสุดในหัวข้อที่เราต้องการขึ้นมาแสดงก่อน โดยเราสามารถเลือกได้ว่าจะดูแค่ 6 ชั่วโมงล่าสุด หรือ 24 ชั่วโมงล่าสุด

จากนั้นในส่วนของ Heat map ที่ผมชอบมาก นั่นก็เพราะมันจะระบุช่วงเวลาของวันโดยละเอียดแบบรายชั่วโมงให้เห็นเลยว่าเจ้ากระแสแฮชแท็ก #Saveปีโป้ม่วง นี้เกิดขึ้นจริงๆ เมื่อไหร่ ซึ่งจากภาพก็จะเห็นว่ากระแสนี้เริ่มขึ้นจริงๆ ช่วง 7-8 โมงเช้า จากนั้นก็พีคขึ้นมาเรื่อยๆ จนมาหนักสุดตอน 1-2 ทุ่มของวันพุธที่ 15 มกราคม 2563 แล้วกระแสก็ค่อยมาซาจริงๆ ตอนช่วงตี 1 ของวันพฤหัสบดีที่ 16 มกราคม 2563 และกระแสก็กลับมาอีกครั้งในตอน 4 โมงเย็นยาวจนถึง 4 ทุ่มของวันนี้ครับ

Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content
Heat map Twitter
Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content
Heat map Facebook

แต่เมื่อแยกดู Heat map ในแต่ละ channel จะพบว่ากระแสหลักๆ คือเกิดขึ้นบน Twitter ชัดๆ เพราะภาพแทบจะเท่ากับ Heat map ที่เป็นหน้ารวมของทุก channel เลยทีเดียว

ส่วนทาง Facebook นั้นกระแสเริ่มช้ากว่าพอสมควร เพราะกว่าคนจะเริ่มพูดถึงบนเฟซบุ๊กก็ปาไปตอนเที่ยงวันของวันที่ 15 มกราคม 2563 แล้ว และก็มาพูดถึงเข้มข้นบนเฟซบุ๊กจริงๆ ก็ตอน 5 ทุ่ม แล้วก็เงียบหายไปเลย จากนั้นก็กลับมามีกระแสถูกพูดถึงอีกนิดหน่อยตอน 10 โมง ของวันที่ 16 มกราคม 2563 ครับ

และเมื่อผมเข้าไปดูในฟีเจอร์ถัดไปที่ชื่อว่า Cloud ก็ทำให้ได้เห็นประเด็นที่น่าสนใจต่อนั่นก็คือ จริงๆ แล้วปีโป้มีกี่สี และนอกจากสีม่วงแล้วมีสีไหนอีก และที่สำคัญที่สุดคือปีโป้รู้จักเล่นกับกระแสด้วยการสร้างแฮชแทกการตลาดใหม่ขึ้นมาได้อย่างน่าสนใจ เรียกได้ว่าเป็นการทำ Real-time social campaign ที่ทุกแบรนด์ควรศึกษาไว้เลยครับ

Cloud กลุ่มคำที่รวมตัวกันเป็นประโยค ไม่ใช่แค่ก้อนๆ ของคำ

Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content

เริ่มต้นที่ Cloud Word บน​ Zanroo Search พบว่าประโยคที่ถูกใช้ร่วมกับขนมปีโป้มากที่สุดคือ eurofoodth พอลองกดตามคำเข้าไปสำรวจดูก็พบว่ามันคือชื่อ twitter account ของบริษัทแม่ของขนมปีโป้นั่นเองครับ และก็ทำให้ผมได้สะดุดใจกับประโยคที่ถูกใช้ร่วมบ่อยกับขนมปีโป้อย่างนั่นสนใจนั่นก็คือประโยคที่ว่า “ปีโป้สีใหม่รสใหม่” ครับ

ปีโป้สีใหม่รสใหม่ เมื่อแบรนด์ฉลาดฉวยโอกาสใช้กระแสมาทำ Real-time marketing campaign on Social

Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content

และจากโพสง่ายๆ ที่ eurofoodth หรือบริษัทแม่ของขนมปีโป้ได้ทำหนึ่งโพสบน Twitter ขึ้นมาเพื่อจะจับกระแสนี้ให้อยู่ต่อ แถมยังเป็นการชวนให้ชาวโซเชียลที่ชอบออกความเห็นได้ร่วมกันออกไอเดียดีๆ ให้ปีโป้มากมาย

จะเห็นว่ากิจกรรมแบบง่ายๆ แค่ถามผู้บริโภคว่าอยากให้ปีโป้ออกสินค้ารสชาติอะไรใหม่ และก็มอบรางวัลง่ายๆ อย่างเสื้อยืดปีโป้ที่ไม่ได้มีราคาต้นทุนมากมาย แต่กลับได้ใจกลุ่มคนบนออนไลน์โดยเฉพาะบนทวิตเตอร์ไม่น้อยเลยทีเดียวครับ

Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content

ไม่แน่เราอาจจะได้เห็นปีโป้รสชาติใหม่ๆ ออกมาเป็น seasonal menu เพื่อเรียกยอดขายให้เพิ่มขึ้นได้เป็นระยะๆ เพราะจากเดิมขนมที่คนไม่ค่อยนึกถึง เมื่อออกรสชาติใหม่ก็จะยิ่งเพิ่มโอกาสให้คนได้นึกถึงและอยากกินบ่อยครั้งขึ้นแน่นอน

Cloud Hashtag แฮชแท็กไหนถูกใช้คู่กับคำที่เราค้นหามากที่สุด

Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content

พอมาดูในส่วนของ Cloud Hashtag ก็จะพบว่าแฮชแท็กที่ถูกใช้คู่กับคำว่า “ปีโป้” มากที่สุดก็จะเป็น #Saveปีโป้ม่วง รองลงมาเป็น #Saveปีโป้ทุกสี และก็มีแฮชแท็กแคมเปญใหม่ของปีโป้ที่ชวนคนมาออกไอเดียรสชาติใหม่ที่อยากได้อย่าง #ปีโป้สีใหม่รสใหม่ จากนั้นก็เป็นแฮชแทกอื่นๆ อย่างการพูดถึงปีโป้สีต่างๆ

ที่น่าสนใจคือเมื่อดูที่ Cloud Emoji ก็พบว่า Emoji ที่ถูกใช้ร่วมบ่อยที่สุดก็คือหน้าหัวเราะจนน้ำตาไหล เพราะมันช่างดูเป็นอะไรที่ขำขันไร้สาระแต่เอาจริงเอาจังกันเหลือเกิน ที่น่าสนใจคือ Emoji รูปหัวใจสีม่วงรองลงมา จากนั้นก็เป็นสีเขียวและแดง ตรงนี้บอกให้รู้ว่าน่าจะเป็นการพูดแทนสีปีโป้ที่ตัวเองชอบควบคู่ไปกับข้อความตัวหนังสือนั่นเองครับ

Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content

และเมื่อเรามาดูกันต่อในแทบ Influencer ใน Zanroo Search เพื่อหาว่าใครกันแน่ที่เป็นผู้มีอิทธิพลตัวจริงต่อขนมปีโป้ในครั้งนี้

แท็บ Influencer ค้นหาผู้มีอิทธิพลตัวจริงในเรื่องนี้

ก็พบว่าเป็นเจ้าของต้นเรื่องที่พูดถึงปีโป้สีม่วงจนทำให้เกิดกระแสร้อนแรงบนโซเชียลขึ้นมาได้ และเขาก็ยังได้รับปีโป้ที่ตัวเองต้องการพร้อมกับเครื่องปั่นที่ทางขนมปีโป้ส่งตรงให้ถึงบ้านครับ

Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content
Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content
https://twitter.com/seeme55555/status/1217757063205384194

ที่น่าสนใจคือพอผมเจาะเข้าไปดู Influencer ในช่องทาง Facebook ก็พบว่าส่วนใหญ่แล้วเกิดจากเพจดังเอาไปเล่นต่อและล้อเลียน ส่วนที่ทำให้เกิดกระแสมากๆ ก็จะเป็นเพจผู้บริโภค เพจกินหนม Jaytherabbit และที่น่าสนใจสำหรับผมคือ Thailed – ไทยเล็ดออนไลน์

ซึ่งทำให้ผมได้รู้จักว่ามีเพจล้อเลียนเพจข่าวดังอย่างไทยรัฐอยู่ด้วย และโพสเกี่ยวกับปีโป้สีม่วงของเค้าก็ได้รับการ engage มากถึง 11k จากที่เขาเอาไปล้อเล่นสร้างข่าวมั่วๆ ว่านักข่าวไปถามท่านนายกว่าคิดอย่างไรกับประเด็นนี้ จนคนบนออนไลน์ก็เอาไปเล่นกันสนุกสนานเหลือเกินเมื่อดูจากคอมเมนท์ แต่ผมไม่ขอเอาตัว original content มาลงในเว็บการตลาดวันละตอนเพราะกลัวคุกครับ

Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content

และมาถึงฟีเจอร์ปิดท้ายที่สำคัญของ Zanroo Search นั่นก็คือ Compare

เปรียบเทียบคำต่อคำบนโซเชียลด้วย Compare

ฟีเจอร์ Compare นี้ทำให้เราสามารถเปรียบเทียบได้ว่าคำไหนถูกพูดถึงบนโซเชียลมากกว่ากัน อย่างเช่นในครั้งนี้ที่ผมอยากจะรู้ว่าปีโป้สีไหนกันแน่ที่ถูกพูดถึงมากที่สุดจากกระแส #Saveปีโป้ม่วง ในครั้งนี้ เรามาค่อยๆ ดูกันไปทีละส่วนนะครับ

เริ่มจาก ปีโป้ ทั้งหมดเทียบกับ ปีโป้ ม่วง

Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content

จาก Social data จะเห็นว่าปีโป้ม่วงเป็นที่พูดถึงยังไม่ถึงครึ่งของปีโป้ทั้งหมด เพราะขนมปีโป้ถูกพูดถึงกว่า 7,973 ครั้ง แต่ปีโป้ม่วงกลับถูกพูดถึงแค่ 3,571 ครั้งครับ

และผมก็จะลองเปรียบเทียบระหว่างปีโป้สีม่วงกับปีโป้ทุกสีให้คุณดูไปพร้อมกันว่า ปีโป้สีไหนกันแน่นะที่ถูกพูดถึงบนโซเชียลมากกว่ากัน

Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content
Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content
Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content

จะเห็นว่าเมื่อเอาตัวเลขทั้งหมดมาสรุป ปีโป้สีม่วง จะถูกพูดถึงมากที่สุดตามคาด มากถึง 3,571 ครั้ง ส่วนปีโป้สีขาวกลับตามมาเป็นอันดับสอง มากถึง 1,213 ครั้ง ตามมาด้วยปีโป้สีเขียวและแดงแบบเบียดกันรดต้นคอ อยู่ที่ 1,099 กับ 1,053 ครั้ง สุดท้ายปีโป้ที่ถูกพูดถึงน้อยเกือบจะที่สุดคือสีส้ม อยู่ที่ 840 ครั้ง และที่น้อยที่สุดจนน่าน้อยใจก็คือ ปีโป้สีเหลือง

เมื่อตามรอย Data ของปีโป้สีเหลืองก็พบว่าที่คนพูดถึงน้อยนั่นเป็นเพราะส่วนหนึ่งปีโป้เลิกทำสีนี้ขายแล้ว

แต่เดี๋ยวก่อน การวิเคราะห์ Data ยังไม่จบแค่นี้ครับ เพราะผมยังอยากรู้อีกว่าจากกระแสปีโป้ทั้งหมดนี้จะส่งผลต่อพฤติกรรมการเสริชหา Google ของคนเราหรือไม่ และผมก็เลยลองใช้ Google Trend เครื่องมือในการเล่นกับ Data ที่ใช้ได้ฟรีไม่ต้องเสียเงิน แต่รู้มั้ยครับเวลาที่ผมไปบรรยายเรื่อง Data-Driven ทุกทีก็พบว่ามีคนที่ใช้จริงๆ น้อยมาก ทั้งๆ ที่เครื่องมือนี้ทำอะไรได้มากกว่าที่คิดเยอะครับ

เรามาดูกันซิว่า ปีโป้สีไหน? ที่ถูกเสริชหาบน Google มากที่สุด ด้วย Google Trend

ลิงก์ที่ผมเสริช > https://trends.google.co.th/trends/explore?date=now%207-d&geo=TH&q=%E0%B8%9B%E0%B8%B5%E0%B9%82%E0%B8%9B%E0%B9%89,%E0%B8%9B%E0%B8%B5%E0%B9%82%E0%B8%9B%E0%B9%89%20%E0%B9%81%E0%B8%94%E0%B8%87,%E0%B8%9B%E0%B8%B5%E0%B9%82%E0%B8%9B%E0%B9%89%20%E0%B9%80%E0%B8%AB%E0%B8%A5%E0%B8%B7%E0%B8%AD%E0%B8%87,%E0%B8%9B%E0%B8%B5%E0%B9%82%E0%B8%9B%E0%B9%89%20%E0%B9%80%E0%B8%82%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%A7,%E0%B8%9B%E0%B8%B5%E0%B9%82%E0%B8%9B%E0%B9%89%20%E0%B8%A1%E0%B9%88%E0%B8%A7%E0%B8%87

Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content
เปรียบเทียบทุกสีด้วย Google Trend

จากการที่ผมใช้ Google Trend เล่นกับ Data เพื่อหาว่าปีโป้สีไหนที่ถูกค้นหามากที่สุด วิธีการใช้ Google Trend ของผมคือผมเริ่มตั้งต้นจากคำว่า “ปีโป้” ก่อน เพื่อหาภาพรวมของการค้นหาคำว่าปีโป้ทั้งหมด จากนั้นผมก็ค่อยๆ ไล่เจาะด้วยคำที่เป็นแต่ละสีของปีโป้ไล่ไปเรื่อยๆ จนครบทั้ง 6 สี ม่วง เขียว เหลือง ขาว แดง ส้ม จนพบว่าปีโป้สีม่วงเป็นสีที่เกิดการค้นหามากที่สุดในช่วงแรก ซึ่งพุ่งสูงสุดในช่วงเวลา 19.00 น. ของวันที่ 15 มกราคม 2563

ซึ่งวิเคราะห์ได้ว่าน่าจะเป็นช่วงเลิกงานที่คนเริ่มเห็นข่าวจากสื่อต่างๆ จนทำให้คนตื่นตัวค้นหาข่าวนี้อ่านมากขึ้น

แต่จากนั้นไม่นานในช่วงเวลา 4 ทุ่มของวันเดียวกันก็ปรากฏว่า ปีโป้สีเหลือง นั้นถูกค้นหาพุ่งขึ้นอย่างพรวดพราด จนสูงกว่าการค้นหาปีโป้สีม่วงซึ่งเป็นต้นกระแสเสียด้วยซ้ำ

จากนั้นกระแสการค้นหาปีโป้สีม่วงก็กลับมาอีกครั้งในช่วงเวลาเที่ยงของวันถัดมา คือวันที่ 16 มกราคม 2563 ก่อนจะค่อยๆ แผ่วลงไปในที่สุดเมื่อเข้าสู่ช่วงวันที่ 17

สิ่งสุดท้ายที่น่าสนใจคือเมื่อดูจากคำใกล้เคียงที่ใช้ในการค้นหาของปีโป้แต่ละสีพบว่า เมื่อค้นค้นหาว่าปีโป้มีกี่สีก็ถึงจะเอะใจว่าปีโป้สีเหลืองนั้นไม่มีอีกต่อไป และนั่นก็เป็นสาเหตุที่ทำให้การค้นหาปีโป้สีเหลืองที่กลายเป็น rare item พุ่งขึ้นจนแซงปีโป้สีม่วงต้นเรื่องในครั้งนี้ครับ

Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content

และทั้งหมดนี้ก็สรุปได้ว่า ปีโป้สีม่วงมาแรงบนโซเชียล แต่ปีโป้สีเหลืองมาแรงกว่าในการเสริช

และนี่ก็เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลหรือ Data Analytics แบบสนุกๆ ด้วยเครื่องมือฟรีที่ใครๆ ก็ใช้ได้ รวมถึงเครื่องมือ Social listening tool ง่ายๆ ที่ใครๆ ก็จ่ายไหวอย่าง Zanroo Search เมื่อเทียบกับราคาเครื่องมือ Social listening tool ทั้งหลายในท้องตลาด

ทั้งหมดนี้คุณจะเห็นว่าการทำงานกับ Data นั้นไม่ใช่เรื่องยากจนเกินไป แต่ในขณะเดียวกันก็ไม่ใช่เรื่องง่ายแค่กรอกอะไรเข้าไปแล้วคำตอบจะออกมา เพราะคุณต้องค่อยๆ ทำการ Cleansing data ซึ่งในระหว่างนั้นก็จะทำให้คุณได้มุมมองใหม่ๆ โดยไม่รู้ตัว

จากนั้นคุณก็ต้องเรียนรู้ที่จะสังเกต ตั้งคำถาม และสงสัยใน Data แล้วก็ค่อยๆ ตามรอย Data เหล่านั้นไปจนบางทีอาจทำให้เกิดไอเดียใหม่ๆ ที่ทำให้ต่อยอดไปจากเป้าหมายแรกแต่จะทำให้คุณไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีกว่า เหมือนอย่างที่ผมได้รู้ว่าคนน่าจะอยากกินปีโป้สีเหลืองไม่น้อยแล้วล่ะตอนนี้ ถ้าใครมีเอามาปล่อยขายคงจะกำไรหลายเท่าเลยครับ

สำหรับใครที่อ่านมาถึงตรงนี้แล้วอยากลองใช้ผมมี ส่วนลด Zanroo Search ให้ จากปกติปีละ 19,900 บาท จะลดเหลือแค่ 15,000 บาทเท่านั้น ถ้าหารเป็นรายเดือนก็ตกเดือนละแค่ 1250 บาทโดยประมาณ

Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content

แต่ถ้าใครยังไม่อยากผูกมัดระยะยาวอยากแค่ลองคบกันแบบสั้นๆ เพื่อดูใจดูนิสัยก่อนก็ไม่เป็นไร ผมแนะนำว่าให้ลองสมัครใช้แบบ 1 เดือนดูก่อน ถ้าใช้แล้วชอบใจอยากใช้เดือนถัดไปในราคาที่ถูกลง ก็ค่อยกลับมาเอาลิงก์ส่วนลดจากผมไปสมัครใช้อีกครั้งก็ได้ครับ

สุดท้ายนี้ผมอยากเห็นทุกคนเล่นกับ Data ให้มากขึ้น เพราะหลายครั้งที่ผมเล่นกับ Data ก็มักจะจุดประเด็นใหม่ๆ หรือสร้างแรงบันดาลใจให้ผมตามรอย Data ไปจนเจออะไรที่เกินคาดประจำครับ

ลิงก์ส่วนลดสำหรับสมัครสมาชิกรายปี Zanroo Search > http://bit.ly/ZanrooSearch

Data Analytics Case Study Saveปีโป้ม่วง Social listening Tool Google Trend Data-Driven Content

อ่านบทความการทำ Social data analytics ก่อนหน้าที่ผมวิเคราะห์แคมเปญ MK x Fire Tiger เพื่อดูว่าใครได้ฟรี PR บนโซเชียลมากกว่ากันครับ > https://www.everydaymarketing.co/business/food/mk-x-fire-tiger-social-listening-tool/

Nattapon Muangtum

เจ้าของเพจการตลาดวันละตอน / ที่ปรึกษาให้กับเอเจนซี่และธุรกิจต่างๆ / อาจารย์วิชา Data-Driven Communication ที่ PIM / นักอ่านหนังสือ / เจ้าของเพจอ่านแล้วเล่า

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *