Data Research Insight ราเมง อาหารญี่ปุ่นขวัญใจคนไทย by Social Listening

หลาย ๆ คนต้องเคยได้ยินประโยคที่ว่า “อาหารไทยไม่แพ้ชาติใดในโลก” ไม่ว่าจะเดินไปมุมไหนของเมืองก็จะมีของอร่อยซ่อนอยู่ในทุกซอกซอย แต่เพื่อน ๆ รู้ไหมคะว่า “อาหารชาติอื่น คนไทยก็ไม่แพ้ใคร” เหมือนกันค่ะ ในบทความนี้จึงจะมานำเสนอ “ผลการวิจัยเชิงลึก Data Research Insight ราเมง อาหารญี่ปุ่นขวัญใจคนไทย by Social Listening” จะมีข้อมูลอะไรที่น่าสนใจบ้างตามไปอ่านกันต่อได้เลยค่ะ 

 “ราเมง” อาหารเส้นยอดนิยมจากแดนอาทิตย์อุทัย กลายเป็นหนึ่งในตัวเลือกอันดับต้น ๆ ของคนไทย ยามอยากจะกินอะไรอร่อย ๆ สักเมนู และเพื่อน ๆ รู้ไหมคะว่าร้านอาหารญี่ปุ่นบ้านเราอร่อยเกินหน้าเกินตาต้นตำรับอย่างญี่ปุ่นไปมาก อาจจะฟังดูเป็นเรื่องตลก แต่เรื่องนี้ได้รับการยืนยันจากคนญี่ปุ่นเองเลยค่ะ

สำนักข่าวเดลินิวส์ ได้ไปสัมภาษณ์ ‘Ikuna Kamezawa’ นักข่าวชาวญี่ปุ่นที่อาศัยอยู่ในประเทศไทย เล่าถึงประสบการณ์การไปนั่งกินร้านอาหารญี่ปุ่นในไทย เธอบอกว่าอาหารญี่ปุ่นในไทยมีตั้งแต่อร่อยแบบต้นตำรับ ไปจนถึงอร่อยยิ่งกว่าต้นตำรับซะอีก แถมราคาก็ถูกอีกด้วย ซึ่งทำให้เธอประทับใจเป็นอย่างมากจนต้องนำไปเขียนบทความกันเลยทีเดียว

ที่กล่าวไปในตอนแรกว่าวันนี้เราจะมาแชร์ Data Research Inside ราเมง จากการทำ Social Listening ให้เพื่อน ๆ ได้อ่านกันค่ะ โดยเครื่องมือที่เราจะใช้รวบรวม วิเคราะห์ข้อมูลนั้นก็คือ Mandala AI. ผู้สนับสนุนหลักอย่างเป็นทางการของเรานั่นเอง 

ซึ่งเป็นเครื่องมือนี้จะช่วยให้เราเห็น Trend & Insight ในสิ่งที่เราศึกษาได้มากขึ้น ทำให้เราเห็นว่าบนโซเชียลกำลังพูดถึงสิ่งที่เราศึกษาว่าอย่างไร ช่วยเราในการเก็บข้อมูล เพื่อนำมาวิเคราะห์ และวางแผนการตลาดให้ธุรกิจของเราตอบโจทย์ความต้องการของผู้บริโภคมากขึ้น 

นี่จึงเป็นที่มาของโปรเจค #ดาต้าอร่อยร้อยร้าน ของการตลาดวันละตอนนั่นเอง ทั้งนี้ก็ต้องขอขอบคุณการสนับสนุนจาก Partner อย่าง Mandala, MHA Makro ,LINE MAN wongnai ,SME D BANK, Daikin และ Media partnership อย่าง Torpenguin และ Brand Communication ด้วยเช่นกันค่ะที่ทำให้เกิดโปรเจคนี้ขึ้น 

8 Steps of Social Listening

โดยการทำ Research ในครั้งนี้ผู้เขียนโฟกัสไปที่ “Mention & Engagement ที่มาจากผู้บริโภค” เป็นหลัก และกำหนดสิ่งที่ต้องการทราบไว้ ดังนี้ค่ะ 

• ร้านราเมง : ที่คนพูดถึงมากที่สุด
• ย่านที่คนให้ความสนใจ : เมื่อพูดถึงราเมง
• Perception : ของผู้บริโภคที่มีต่อราเมง
• เมนูสั่งเพิ่ม : เมื่อมากินราเมง 

STEP #1 : Find the Right Keyword

ขั้นตอนแรกต้องรู้ก่อนว่า Keyword ของเราคืออะไร โดยใช้เทคนิค 4 Level of Keyword ในการหา Keyword ซึ่ง Keyword ที่เราได้ก็คือ Ramen, ราเมง, ราเมน, ราเม็ง และได้เพิ่ม มาม่า+ญี่ปุ่น, มาม่า+Japan เพื่อเก็บข้อมูลในส่วนของราเมงสำเร็จรูปไว้ด้วยค่ะ

STEP #2 Collect Everything about Ramen!

จากนั้นก็ทำการรวบรวมดาต้าทั้งหมดที่พูดถึงราเมงได้เลยค่ะ รอสัก 30 นาทีระบบก็เริ่มที่จะดึงข้อมูลมาครบแล้ว ซึ่งข้อมูลที่ Mandala AI. ดึงนั้นก็จะมาทั้งจาก Meta, Instagram, X, TikTok และ Youtube 

ซึ่งครั้งนี้ผู้เขียนได้ตั้งค่า ดังนี้ค่ะ

• Campaign Time Frame : ให้ดึงข้อมูลย้อนหลัง 1 ปีใน ช่วงวันที่  27/02/2023 – 27/02/2024 
• Campaign Mentions Limit : ไว้ที่ 30,000 Credits ข้อมูลที่ระบบดึงได้ในแคมเปญนี้คือ 15,882 Credits
• **ฟิลเตอร์ให้ดึงเฉพาะโพสต์เป็นภาษาไทยเท่านั้น**

..”ข้อมูลที่ระบบรวบรวมมา จะเป็นข้อมูลที่ตั้งถูกตั้งเป็นสาธารณะ และอยู่ภายใต้ Policy ของแต่ละแพลตฟอร์ม”..

STEP #3 Clean Unrelated Data

และแล้วก็มาถึงส่วนที่ใช้เวลานานที่สุดในการทำ Data Research Inside ราเมง ก็คือ “Data Cleaning” นั่นเองค่ะ เพราะถึงแม้ AI จะรวบรวมข้อมูลมาให้เราแล้ว แต่ก็ยังต้องใช้ Manpower คัดสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องออก เพื่อให้ข้อมูลของเรามีความถูกต้อง และแม่นยำมากที่สุด

ในแคมเปญนี้สิ่งที่ผู้เขียนคัดออกก็จะมีดังนี้ค่ะ

• คอนเทนต์ที่ไม่เกี่ยวข้อง เช่น การซื้อขายอสังหาริมทรัพย์, การรับสมัครงาน, การซื้อขายทัวร์, การซื้อขายแฟรนไชส์ 
• ข้อมูลเพื่อการโฆษณา ที่มาจากตัวร้านค้า หรือห้างร้านต่าง ๆ เช่น การประชาสัมพันธ์จากห้างสรรพสินค้า, โปรโมชัน, งานประชาสัมพันธ์งานอีเวนต์
• คอนเทนต์ที่ถูกจ้างให้รีวิว & ให้โพสต์ โดยตัวของแบรนด์ หรือห้างสรรพสินค้าเอง สังเกตได้ง่าย ๆ เลยก็คือ ข้อมูลประเภทนี้จะมาในรูปแบบของการก๊อปวาง เหมือนกันทุกประการแต่โพสต์โดย User หลาย ๆ คน 
• คอนเทนต์ที่เป็นสแปม

ทั้งนี้ต้องอาศัยระยะเวลานานพอสมควรในการคลีนข้อมูล เพราะผู้เขียนต้องการข้อมูลที่มาจากการพูดถึง และการมีส่วนร่วมของคนจริง ๆ ที่ไม่ใช่การโฆษณา แต่ด้วยจำนวนข้อมูลที่มหาศาล, ระยะเวลาที่จำกัด และ Human Error ของตัวผู้เขียนเอง ข้อมูลจึงอาจจะไม่ได้สะอาด 100% แต่ก็เป็นข้อมูลที่สะอาด และน่าเชื่อถือมากพอที่จะนำไปอ้างอิงต่อได้แน่นอนค่ะ

>> How to Clean Data คลีนอย่างไรให้ได้ข้อมูลคุณภาพ ตามไปดูตัวอย่างกันเลยได้ที่ “TOP10 Influencers การลงทุน ออมเงิน 2023 บน TikTok โดย Social Listening”

STEP #4 Conversation Analysis

ระหว่างที่ทำการ Data Cleaning เราก็จะได้เห็นคร่าว ๆ แล้วว่าบนโลกโซเชียลเขาคุยอะไรกันเรื่องราเมง แต่ยังไม่สามารถวิเคราะห์อะไรได้เพราะว่าข้อมูลยังกระจัดกระจายกันอยู่ สิ่งที่เราต้องทำในขั้นตอนต่อไปก็คือการจัดข้อมูลให้เป็นหมวดหมู่ เพื่อบันทึกเป็นสถิติ ให้ออกมาเป็นกราฟ แผมภูมิต่าง ๆ ที่สามารถวิเคราะห์ได้ เมื่อคลีนเสร็จแล้ว ก็กดกลับไปยังหน้าหลักเพื่อดูภาพรวมของข้อมูลได้เลยย! ที่นี่ Data Research Insight ราเมง ของเราก็เริ่มที่จะเป็นรูปเป็นร่างขึ้นมาแล้วค่ะ

STEP #5 Categorize Data

เมื่อ Data Cleaning เสร็จเรียบร้อยแล้ว ต่อไปก็เป็นขั้นตอนของการจัดหมวดหมู่ข้อมูล (Data Categorization) ที่ได้มา ซึ่งการจัดหมวดหมู่นั้นก็ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่เรามี, สิ่งที่เราจะศึกษา โดยใช้ Feature ‘Tag’ ในการจัดข้อมูลให้เป็นหมวดหมู่ ซึ่ง Categories ที่ผู้เขียนจัดไว้มี ดังนี้ค่ะ 

• แบรนด์ร้านราเมง
• ย่านร้านราเมง
• Perception ของราเมงที่คนพูดถึง
• ประเภทน้ำซุป
• ประเภทราเมง
• เมนูที่สั่งเพิ่ม
• คำที่ใช้ค้นหาเกี่ยวกับราเมง

>> How to ติดแท็ก ตามไปดูได้ที่นี่เลย “เทียบข้อมูลวัคซีน Covid-19 ที่คนไทยพูดถึงมากที่สุดด้วย Social Listening Tools”

STEP #6 Data Visualization

เมื่อจัดหมวดหมู่ข้อมูลด้วยการติดแท็กแล้ว ก็ถึงเวลานำข้อมูล Data Research Insight ราเมง เหล่านั้นมาแสดงในรูปแบบที่เข้าใจง่ายค่ะ ซึ่งผู้เขียนเลือกใช้แผนภูมิแท่ง และแผนภูมิวงกลม ที่เพื่อน ๆ จะสามารถอ่านได้ง่ายมาใช้ในการแสดงข้อมูล

STEP #7 Analyzing & Summary

เมื่อทำให้ข้อมูล Data Research Insight ราเมง ของเราอยู่ในรูปแบบที่อ่านง่ายแล้ว ทีนี้เพื่อน ๆ ก็จะได้ข้อมูลไฟนอลที่สามารถนำไปวิเคราะห์ต่อได้แล้วค่ะ และนี่คือข้อมูลที่ได้จากการใช้ 8 Steps of Social Listening ของผู้เขียนเองจ้า 

Social Data Stat Overview

• สัดส่วนการมีส่วนร่วม (Engagement Ignore Youtube View) : มียอด Engagement สูงสุดอยู่บน TikTok (49%) ตามด้วย Meta (26%), IG (22%) และ X (3%) ตามลำดับ
• สัดส่วนการพูดถึง (Mentions) : มียอด Mention สูงสุดอยู่บน Meta (30%) ตามด้วย X (24%), Youtube (22%) และ IG (14%), และ TikTok (10%) ตามลำดับ
• สัดส่วนการมีส่วนร่วม (Engagement, including Youtube Views) : มียอด Engagement สูงสุดอยู่บน Youtube (88%) ตามด้วย TikTok (6%), IG (2.7%) และ X (0.3%) ตามลำดับ

TOP POST MENTION BY USER

ทีนี้ผู้เขียนจะพามาเจาะลึกถึงโพสต์ที่มี User พูดถึงมากที่สุดบนแต่ละแพลตฟอร์มกันค่ะ ซึ่งหากเพื่อน ๆ ต้องการดูต้นโพสต์ สามารถคลิกที่ Hyper Link ที่ฝังไว้ในชื่อแอคเคาท์ได้เลยค่ะ

• X : โพสต์ที่บอกเล่าประสบการณ์การสั่งราเมง ของแอคเคาท์ @phuwintang นักแสดงชายจากค่าย GMM TV โดยมีการพูดถึงอยู่ที่ 1,126 Mentions

• Meta : คลิปบุกร้านร้านอิชิคะระ ตะลุยยย ราเมนโคตรเผ็ดทะลุเมนู!! ของแอคเคาท์ Mawinfinferrr อินฟลูเอ็นเซอร์สายกิน โดยมีการพูดถึงอยู่ที่ 829 Mentions

• TikTok : คลิปรีวิวร้าน Menya Itto #ซูดเดิ้ลชาเลนจ์ ของแอคเคาท์ maxdicine อินฟลูเอ็นเซอร์สายกิน โดยมีการพูดถึงอยู่ที่ 179 Mentions

• Instagram : คลิปรีวิวร้าน Joesan Izakaya ของแอคเคาท์ eathere.th สื่อรีวิว & โฆษณาอาหาร โดยมีการพูดถึงอยู่ที่ 244 Mentions

TOP POST ENGAGEMENT BY TIMELINE

ทีนี้มาดูโพสต์ที่ User มีส่วนร่วมมากที่สุดในแต่ละแพลตฟอร์มกันบ้างค่ะ 

• Meta : VLOG ฮอกไกโดกินถวายชีวิต 5 ร้านในวันเดียว ของยูทูปเยอร์สายกิน & เที่ยว I Roam Alone โดยมียอด Engagement อยู่ที่ 229,847 

• X : โพสต์ที่พูดถึงวัฒนธรรมการผูกเพจไว้กับอาหารของ แอคเคาท์ อุ๋มอิ๋มเอง โดยมียอด Engagement อยู่ที่ 48,1274

• Instagram : คลิปเทคนิคการกินบะหมี่เย็นของ Hachiban Ramen ของแอคเคาท์ gindaieek.bkk อินฟลูเอ็นเซอร์นักรีวิวอาหาร โดยมียอด Engagement อยู่ที่ 175,054

• TikTok : โพสต์พากินราเมงร้าน Ramenna @เซ็นเตอร์วัน ของแอคเคาท์ salehere สื่อรีวิวและโฆษณา บอกโปรโมชัน โดยมียอด Engagement นี้อยู่ที่ 567, 654

นอกจากนี้เรายังเก็บข้อมูลต่ออีกด้วยว่า “Perception ราเมงแบบไหนที่คนพูดถึงกัน” ข้อมูลตรงนี้จะทำให้ผู้ประกอบการร้านราเมง และร้านอาหารญี่ปุ่นรู้ว่าราเมนที่ผู้บริโภคตอบโจทย์คนไทยนั้นเป็นแบบไหน จากผลการสำรวจพบว่า… 

…”คนไทยให้ความสำคัญกับ “ความเข้มข้น” มาเป็นอันดับ 1 (48%)”…

รองลงมาจึงเป็นรสชาติต้นตำรับ (18%), ราคาที่ไม่แรง (15%), ร้านดัง (8%), รสชาติที่ไม่ซ้ำ (7%), ร้านเก่าแก่ (3.5%), และคนญี่ปุ่นแนะนำ (0.5%) ค่ะ 

TOP 10 ประเภทราเมง ที่คนพูดถึงมากที่สุด 

และด้วยความที่ Perception ราเมงที่คนไทยชื่นชอบคือ “ความเข้มข้น” ทำให้อันดับ 1 ตกเป็นของ “ทงคตสึ (42%)” ยังไม่ต้องสงสัย ด้วยรสชาติของน้ำซุปเข้มข้น หอมมัน กลมกล่อมของน้ำซุปที่เคี่ยวกับกระดูกหมูเป็นเวลานาน ยิ่งจับคู่กับท็อปปิงยอดนิยมอย่างหมูชาชู, ไข่ต้มยางมะตูม แล้วรสชาติเข้ากันได้เป็นอย่างดี

ตามมาด้วย “ไพตัน” (17%) ทำชุดที่เคี่ยวกับกระดูกหมูเช่นกันแตกต่างที่ว่ามีการใส่ผักลงไปเคี่ยวด้วย ตามมาด้วยซุปมิโสะ (9%), โชยุ (9%), สึเคะเมน (7%), ชิโอะหรือซุปเกลือ (6.5%), ตามด้วยสิ่งที่น่าสนใจอย่าง ราเมงข้าวซอย (1.5%), ซุปไก่ (1%), และอะไรที่น่าประหลาดใจอย่างราเมงเค้ก (0.5%)

ถัดมาอีกนิดก็จะเป็น “ท็อปปิง/เมนู ที่คนจะสั่งเพิ่มมากที่สุด” ซึ่งผู้เขียนพบว่า “เกี๊ยวซ่า” นั้นมาเป็นอันดับ 1 (29%) นำ “หมูชาชู” (25%) ไปเลยค่ะ และในระหว่างทำ Data Cleaning ก็พบว่าเมื่อคนบ่นว่าอยากกินราเมงก็จะพ่วงมาด้วย “ซูชิ” (11%) อยู่บ่อยครั้ง และการสั่ง “แกงกะหรี่” (10.7%) เพิ่มนั้นมักจะเกิดขึ้นในสถานการณ์ที่ลูกค้าไปร้านแกงกะหรี่แต่สั่งราเมงซะเป็นส่วนใหญ่ ส่วนที่เหลือก็จะเป็น ข้าวผัด (4%), ดงบุริ (4%), ไก่ทอด (2.8%), ทาโกยากิ (2.8%), หนังไก่ย่าง (1%), และทาโกะวาซาบิ (0.7%) ตามลำดับ 

TOP 10 ย่านร้านราเมนที่ถูกพูดถึงมากที่สุด

ดูเหมือนว่าย่าน “ทองหล่อ” จะเป็นย่านที่เมื่อพูดถึงราเมงแล้วจะต้องนึกถึงย่านนี้ ตามมาด้วยสีลม (14%), บางนา (11%), อารีย์ (10%), เมืองทอง (9%), ศาลายา (8%), ปทุมวัน (7%), ลาดพร้าว (6%), เอกมัย (6%), และคลองสาน (5%) ตามลำดับ

TOP 20 ร้านราเมนยอดฮิตในไทย 2024

และหนึ่งในหัวข้อที่ราเมงเลิฟเวอร์ไม่ควรพลาดก็ต้องเป็นการจัดอันดับ TOP  20 ร้านราเมงยอดฮิตในไทยปี 2024 โดยการจัดอันดับนี้เกิดขึ้นจากการติด Tag โพสต์ที่มีการพูดถึงร้านนั้น ๆ ทั้งหมด ซึ่งได้ผลลัพธ์ออกมา ดังนี้ค่ะ 

• อันดับ 1 : Ichiran Ramen (443)
• อันดับ 2 : A Ramen (270)
• อันดับ 3 : Hachiban (230)
• อันดับ 4 : Ebisu (127)
• อันดับ 5 : Ippudo (102)
• อันดับ 6 : Yuzu (67)
• อันดับ 7 : Chabuton (54)
• อันดับ 8 : No Name (48)
• อันดับ 9 : Tonchin (45)
• อันดับ 10 : Lust (44)
• อันดับ 11 : Bankara (42)
• อันดับ 12 : Menya Itto (41)
• อันดับ 13 : Ramen Desu (32)
• อันดับ 14 : Ozawa (30)
• อันดับ 15 : Shindo (28)
• อันดับ 16 : 39 Ramen (27)
• อันดับ 17 : Tsuta (26)
• อันดับ 18 : Ajisai (25)
• อันดับ 19 : Modan Japanese Restaurant (25)
• อันดับ 20 : UMA UMA (24)

Keyword & Hashtag Cloud

และส่วนนี้เป็นสิ่งที่สำคัญหากร้านนั้นมีการทำ SEO ซึ่งผู้เขียนก็ได้นำ Keywords ราเมงที่คนนิยมค้นหามาไว้ ณ ที่นี้ด้วยค่ะ

• อันดับ 1 : ราเมง (48%)
• อันดับ 2 : ราเมน (30%)
• อันดับ 3 : Ramen (12%)
• อันดับ 4 : ราเม็ง (10%)
• อันดับ 5 : มาม่าญี่ปุ่น (0.6%)
• อันดับ 6 : ราเม็น (0.2%)

แวะมาดูที่ Hashtag Cloud กันนิดนึง เพื่อให้เพื่อน ๆ ได้เห็นภาพรวมของ Data Research Insight ราเมง นี้ทั้งหมด ว่านอกจากราเมงแล้วเรายังเห็นอะไรอีกบ้าง ซึ่งเราจะเห็นว่ามีการใช้ #tiktokพากิน เพื่อเพิ่มการมองเห็นอีกด้วย

TOP 10 INFLUENCERS 

ปี 2024 ไม่ว่าใครก็เป็นอินฟลูเอนเซอร์ได้ ประกอบกับผู้บริโภคสมัยใหม่มีแนวโน้มที่จะซื้อของตามรีวิวของบุคคลที่พวกเขาติดตามมากขึ้น เพราะรู้สึกว่ามีความน่าเชื่อถือ และความจริงใจมากกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับผู้ติดตามของอินฟลูเอนเซอร์ในระดับ Nano และ Micro 

ดังนั้นในช่วงสุดท้ายนี้ผู้เขียนจึงนำ TOP 5 อินฟลูเอนเซอร์ และยูทูปเบอร์ คัดมาแล้วว่าเชื่อถือได้ จ้างแล้ว Engagement ปัง ยอดขายถล่มทลายแน่นอน เผื่อผู้ประกอบการที่อ่านบทความนี้ กำลังมองหาอินฟลูเอนเซอร์สำหรับแบรนด์ตัวเอง แล้วไม่รู้จะจ้างใครดี สามารถชอปปิงจากตรงนี้ได้เลยค่ะ 

TOP 10 INFLUENCERS – META 

TOP 10 INFLUENCERS – X

TOP 10 INFLUENCERS – INSTAGRAM

TOP 10 INFLUENCERS – TIKTOK

TOP 10 YOUTUBERS

STEP #8 Recommendations

จากนั้นก็มาดูข้อมูลที่เราคิด วิเคราะห์ แยกแยะมาว่าสามารถนำมาวิเคราะห์ ต่อยอดอะไรได้บ้าง ซึ่งจาก Insight ที่ได้มานั้น ทางผู้เขียนมีความเห็นว่าเป็นประโยชน์สำหรับ Influencer Marketing เป็นอย่างมาก เพราะแบรนด์ต้องการที่จะทำ Influencer Marketing ข้อมูลเหล่านี้จะทำให้แบรนด์ทราบว่าควรใช้ Influencer สไตล์ไหน ทำคอนเทนต์แบบใด ช่องทางไหน ถึงจะมีประสิทธิผลต่อแบรนด์มากที่สุด

Data Research Insight ราเมง กับกระแสที่เปลี่ยนไป

หากเพื่อน ๆ เสิร์ชคำว่า “ธุรกิจร้านอาหารญี่ปุ่นในไทย” จะเห็นได้ว่าในปี 2024 นี้ มีธุรกิจอาหารญี่ปุ่นเกิดขึ้นใหม่จนแทบจะเรียกได้ว่าเป็น Red Ocean เลยล่ะค่ะ ทั้งนี้ก็เพื่อตอบรับความต้องการของผู้บริโภคที่เพิ่มสูงขึ้น สิ่งที่สำคัญที่สุดคือการปรับตัวของผู้ประกอบการว่าจะปรับตัวอย่างไรเพื่อให้อยู่รอดในตลาดธุรกิจอาหารญี่ปุ่นนี้ 

และสิ่งที่ผู้เขียนเห็นว่าสำคัญมาก ๆ ต่อการทำธุรกิจก็คือการทำ Social Listening ค่ะ แม้แต่ในรายละเอียดเล็กน้อยก็สามารถช่วยให้ธุรกิจของเราไปต่อได้ การใช้ Social Listening Tools จะช่วยให้ผู้ประกอบการสามารถคิดกลยุทธ์การตลาดที่ตอบโจทย์พฤติกรรมของลูกค้าได้มากขึ้น หวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์ต่อเพื่อน ๆไม่มากก็น้อยนะคะ 

**สำหรับเว็บไซต์ หรือสำนักพิมพ์ไหนต้องการนำบทความนี้ไปเผยแพร่แบ่งปัน สามารถส่ง Backlink แจ้ง Link บทความที่จะนำไปเผยแพร่ หรือต่อยอดมาได้เลยที่ [email protected] **

ทีมการตลาดวันละตอน ผู้จัดทำ Data Research insight ขอขอบคุณผู้สนับสนุนทั้ง 5 เจ้าที่เข้ามาร่วมสนับสนุนโปรเจคนี้ ได้แก่ Mandala AI, MHA Makro, LINE MAN wongnai ,SME D BANK, Daikin รวมถึง Media partnership Torpenguinและ Brand Communication

คลิกเพื่ออ่านบทความ Project Data Research Insight ก่อนหน้า > ก๋วยเตี๋ยว หมูกระทะ ข้าวมันไก่ ยำ ไก่ทอด ราเมง ผัดไทย

สำหรับใครที่อยากลองสมัครมาใช้เองมี Coupon Code ของ Online Subscription เพื่อรับส่วนลดพิเศษ ให้กรอก โค้ด EVDAYMKT ได้ที่ลิงก์นี้เลย https://www.mandalasystem.com

โดยจะได้รับส่วนลด 5% สำหรับบิลแรกเท่านั้น ซึ่งสามารถใช้ได้กับทั้ง Pay as you go และ 12 months with One Time Payment

ถ้าอยากดูบทความเกี่ยวกับฟีเจอร์ต่าง ๆ สามารถดูเพิ่มเติมได้ที่นี่ เลยค่ะ พวกเราทีมการตลาดวันละตอนมีหลายเคสที่ใช้ฟีเจอร์ของ Mandala มาวิเคราะห์ข้อมูล เทรนด์ และทำ Insight เจ๋ง ๆ แบบนี้ออกมาค่ะ😊

หรือถ้าอยากเรียนการใช้ Social Listening ให้เป็นด้วยตัวเอง ก็สามารถลงเรียนกับการตลาดวันละตอนได้ หรือจะส่งทีมมาเรียนก็ได้

คลาสเรียนออนไลน์ Social Listening Analytics

คลาสเรียนออนไลน์ Social Listening เน้น Workshop ลงมือทำจริงด้วยตัวเอง รุ่นล่าสุด ศุกร์สุดท้ายของเดือน เปิดแล้ว
เรียนสดทางออนไลน์ ผ่าน Zoom เต็มวัน 9:00 – 15:00
ค่าเรียนคนละ 9,900 บาท รับจำกัดรุ่นละ 20 คน (ถ้าเต็มรุ่นนี้ต้องขอให้รอรุ่นหน้า)
อ่านรายละเอียดและสมัครก่อนเต็มได้ที่ลิงก์นี้ครับ

https://bit.ly/sociallisteningclass