ธุรกิจการตลาด

ดึง Data-Driven Marketing เข้ามาใช้ในธุรกิจผ่าน 4 Framework ขั้นเทพ

30 พ.ค. 66
ดึง Data-Driven Marketing เข้ามาใช้ในธุรกิจผ่าน 4 Framework ขั้นเทพ
ไฮไลท์ Highlight

แบรนด์ ธุรกิจ หรือองค์กรยุคใหม่ที่กำลังเริ่มเก็บและนำ Data มาใช้พัฒนาการทำธุรกิจของตัวเอง สามารถนำ Frame Work เหล่านี้ไปช่วยปรับวิธีคิดใหม่ เพื่อจะได้พัฒนาเส้นทางการใช้ Data ของตัวเอง ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น แม่นยำมากขึ้น เสียเวลาและค่าใช้จ่ายน้อยลง

อยากนำ Data มาใช้ในธุรกิจ แต่ไม่รู้จะเริ่มจากตรงไหน มาปรับแนวคิดด้วย 4 Frame Work ขั้นเทพจาก 4 กูรูสาย Marketing ตัวท้อปของเมืองไทย

ธุรกิจยุคนี้เห่อ Data พอๆ กับเห่อ AI จะทำอะไรก็ขอให้ได้เก็บ ได้ใช้ Data ไว้ก่อน แต่ในสังเวียนของโลกธุรกิจนั้น ไม่ใช่ว่า ใครมี Data เยอะกว่าคนนั้นชนะ เพราะ Data ที่เก็บมาไม่ดี หรือไม่มีจุดประสงค์ ก็จะติดปัญหานำมาใช้ต่อไม่ได้ เปลืองเงิน เปลืองแรงอยู่ดี และถ้ามีข้อมูลที่เก็บมาอยากดีแล้ว ก็ต้องมีไอเดียในการนำไปใช้ด้วยเช่นกัน

ในฟอรั่ม Data-Driven Marketing Strategy : ติดอาวุธธุรกิจด้วยการตลาดดาต้า ในงาน Amarin Expo 2023 4 กูรูด้านการตลาดแนวหน้าของไทย : คุณหนุ่ย ณัฐพล ม่วงทำ จากเพจ 

การตลาดวันละตอน, คุณแบงค์ สิทธินันท์ พลวิสุทธิ์ศักดิ์ จากเพจ Content Shifu, คุณบุ๊ค ปฐมภัทร คำตา จากเพจ Data ภาษาคน และคุณบี สโรจ เลาหศิริ จากเพจ สโรจขบคิดการตลาด ได้แชร ์ 4 Framework การนำ Data มาประยุกต์ใช้กับธุรกิจ ทั้งเพื่อช่วยในการตัดสินใจ, สร้างไอเดียใหม่, กระชับความสัมพันธ์กับลูกค้า, สร้างสิ่งใหม่หรือยกระดับสิ่งที่ทำอยู่เดิมให้ดีขึ้น

 

4 Framework ที่ ทั้ง 4 กูรูนำมาแชร์ มีดังนี้

 

CPVAI : นำ Data มาสร้างไอเดียทางธุรกิจ

 

การตลาดวันละตอน Data Driven Marketing

ณัฐพล ม่วงทำ 

เพจ การตลาดวันละตอน

ในทางธุรกิจนั้น ไม่ใช่ว่าข้อมูลมหาศาลจะถูกนำมาใช้ได้เลย บางครั้งแม้มีข้อมูลจำนวนมาก ก็อาจไม่สามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้หากมีรูปแบบไม่เหมาะสม ดังกรณีของคลินิกแห่งหนึ่ง ที่เก็บข้อมูลผู้ป่วยที่มาใช้บริการเป็นเวลาหลายสิบปีตั้งแต่รุ่นพ่อ มายันรุ่นลูก แต่เก็บด้วยมือ แถมยังเป็น "ลายมือหมอ" ด้วย จึงเป็นการยากต่อการนำไปใช้ต่อ

Framework CPVAI ที่คุณ หนุ่ย ณัฐพล ม่วงทำ จากการตลาดวันละตอนนำมาแชร์นี้ เป็นตัวช่วยวางเส้นทางของการเก็บข้อมูล ตั้งแต่ขั้นของการรวบรวม ไปจนการนำไปใช้ประโยชน์ ดังนี้

C - Collect : ขั้นตอนการเก็บข้อมูล ควรเก็บข้อมูลให้ครบถ้วน จากแหล่งที่น่าเชื่อถือ โดยให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม เพื่อให้ง่ายต่อการนำไปใช้ในขั้นตอนถัดๆ ไป

P - Prep : ขั้นตอนการเตรียมข้อมูล ข้อมูลส่วนใหญ่ไม่พร้อมสำหรับการนำไปใช้ต่อทันที จึงต้องผ่านกระบวนการการเตรียมข้อมูลก่อน เช่น สกัด คัดแยก คัดเลือก เพื่อให้ได้ข้อมูลเฉพาะชุดที่จะนำไปใช้ประโยชน์ต่อได้

Visualized : ขั้นตอนการแปลงข้อมูลที่เป็นตัวเลข หรือตัวอักษรให้เป็นภาพ หรือกราฟรูปแบบต่างๆ เพื่อให้สามารถทำความเข้าใจได้ง่าย สังเกต เปรียบเทียบได้ผ่านการมอง อาจใช้เครื่องมือกลุ่ม  Looker Studio, Power BI หรือ Tableau ช่วยในขั้นตอนนี้

Analyze : ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งในขั้นตอนนี้ต้องอาศัย ประสบการณ์ และมุมมองของผู้วิเคราะห์ด้วย เพราะข้อมูลชุดเดียวกัน แต่ละคนจะอาจจะเห็นสิ่งที่ซ่อนอยู่มากน้อยไม่เท่ากัน

Idea : ขั้นตอนการสร้างไอเดีย ข้อมูลซึ่งผ่านกระบวนการข้างต้นมาแล้ว จะทำให้เกิดไอเดียใหม่ๆ แก่เจ้าของข้อมูลนั้นๆ เกิดเป็นนวัตกรรม โซลูชัน หรือโจทย์ให้ไปลงมือปฏิบัติจริง

 

Inbound Framework : วัฏจักรความสัมพันธ์ แบรนด์-ลูกค้าที่มีมากกว่า เจอ-จ่าย-จบ

 Content Shifu Data-Driven Marketing

สิทธินันท์ พลวิสุทธิ์ศักดิ์ 

เพจ Content Shifu

มุมมองการตลาดสมัยก่อนนั้น มักอาศัย “การยิงกราด” ทั้งโฆษณา และ Marketing โดยหวังว่า (ว่าที่) ลูกค้าจะโดนใจ และลงเอยที่การซื้อสินค้าจากแบรนด์ แต่ในการตลาดยุคใหม่นั้น มีแนวคิด ‘Inbound Marketing - การตลาดแบบแรงดึงดูด’ ที่ยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลาง ห้อมล้อมด้วย 3 วัฏจักร ดังนี้

ชั้นนอก : คนแปลกหน้า >> ว่าที่ลูกค้า >> ลูกค้า >> นักป้ายยา

เส้นทางการเดินทางของลูกค้า จากคนแปลกหน้า (Strangers) ที่ไม่รู้จักมักจี่กับแบรนด์ เริ่มเกิดความสนใจกลายเป็น ว่าที่ลูกค้า (Prospects) ที่ศึกษารายละเอียดสินค้า ก่อนจะตัดสินใจซื้อและกลายเป็น ลูกค้า (Customers) เต็มตัว ซึ่งหากเกิดความประทับใจ ก็พร้อมที่จะบอกต่อกับคนรอบตัว กลายเป็น นักป้ายยา (Promoters) ของแบรนด์ ดึงคนแปลกหน้าเข้ามาสู่วงจรนี้ต่อไป

ชั้นกลาง : ดึงดูด >> มีส่วนร่วม >> พอใจ

จากที่เป็นคนแปลกหน้า ลูกค้าอาจถูกสื่อต่างๆ ของแบรนด์ เช่น โฆษณา โซเชียลมีเดีย คอนเทนต์ ดึงดูด (Attract) ให้ลูกค้าเข้าหา และสนใจแบรนด์ จากนั้นจึงเข้ามามีปฏิสัมพันธ์ (Engage) ตั้งแต่เข้าชมสินค้าและบริการ ไปจนถึงการตัดสินใจซื้อ และหากแบรนด์ตอบโจทย์หรือขจัด Pain Point ให้กับลูกค้าได้จริง ลูกค้าก็ย่อมเกิดความพึงพอใจ (Delight) และพร้อมที่จะบอกเล่าแบบปากต่อปาก เชิญชวนให้คนอื่นๆ มาอุดหนุนสินค้าและบริการของแบรนด์

ชั้นใน : การตลาด >> การขาย >> บริการ

ในมุมของแบรนด์นั้น กระบวนการทางการตลาด (Marketing) จะทำหน้าที่ในการพาคนแปลกหน้าเข้ามาให้รู้จักกับแบรนด์ จนเกิดความสนใจกลายเป็นว่าที่ลูกค้า แล้วพาเข้าสู่กระบวนการขาย (Sales) ซึ่งเป็นจุดที่ลูกค้าได้สัมผัสกับสินค้าและบริการ เกิดความสัมพันธ์อันดีกับแบรนด์ แต่แบรนด์ก็สามารถขยับประสบการณ์ของลูกค้าขึ้นไปอีกขั้นด้วย กระบวนการบริการ (Services) เช่น บริการหลังการขาย เพื่อยกระดับความประทับใจของลูกค้า ให้รักแบรนด์อย่างเหนียวแน่น พร้อมกลับมาซื้อซ้ำ และยังชวนลูกค้าหน้าใหม่มาให้แบรนด์อีกด้วย

เมื่อนำทั้ง 3 วงกลมมาซ้อนกันจะเห็นได้ว่า “ลูกค้า” คือตัวละครหลักที่เดินทางอยู่ท่ามกลางทั้ง 3 วัฏจักรนี้ และเหตุการณ์ในวงกลมทั้ง 3 วงนี้เอง ก็เกิดขึ้นแบบคู่ขนานกันไป แล้วแต่ว่าอยู่ที่จุดเวลาไหน เช่น อยู่ในจุดที่การตลาดกำลังดึงให้ว่าที่ลูกค้า มีส่วนร่วมกับแบรนด์ และกำลังจะกลายเป็นลูกค้าเมื่อได้ลงมือซื้อของจากแบรนด์ หรือ อยู่ในจุดที่ ลูกค้า พึงพอใจหลังได้รับบริการหลังการขาย และกำลังก้าวสู่การเป็นนักป้ายยา เพื่อดึงลูกค้าคนอื่นเข้ามาในวัฏจักรนี้ เป็นต้น

จาก Framework ที่คุณแบงค์ สิทธินันท์ แห่ง Content Shifu นี้เองที่ Data จะเข้ามามีบทบาทสำคัญ โดยจะบ่งบอกว่าลูกค้าของเราอยู่ในขั้นตอนไหน และเราควรเลือกใช้เครื่องมืออะไร เพื่อกระตุ้นให้เกิดการซื้อ หรือซื้อซ้ำ นอกจากนี้ ข้อมูลที่ได้จากลูกค้า ก็สามารถนำมาพัฒนาประสบการณ์ให้กับลูกค้าคนต่อไป เพื่อให้วัฏจักรนี้ หมุนวนไปอย่างไม่สิ้นสุด

 

IPAID : สเต็ปการใช้ Data ช่วยเพิ่มความเฉียบของการตัดสินใจ

 

Data ภาษาคน Data-Driven Marketing

ปฐมภัทร คำตา

เพจ Data ภาษาคน

คล้ายคลึงกับ Framework ที่คุณหนุ่ย การตลาดวันละตอน นำมาแชร์ แต่ใน IPAID Framework นี้ คุณบุ๊ก ปฐมภัทร แห่ง Data ภาษาคน ชวนมองตั้งแต่ขั้นตอนก่อนรวบรวมข้อมูล ไปจนถึงการนำข้อมูลมาช่วยในการตัดสินใจ ดังนี้

I - Identify Problem : ระบุปัญหา ระบุปัญหาที่ต้องการจะแก้ไข หรือเป้าหมายของการรวบรวมข้อมูลให้ชัดเจน เพื่อให้ได้เฉพาะข้อมูลที่จำเป็น และเกี่ยวข้อง 

P - Prepare Data : เตรียมข้อมูล จัดหาข้อมูลให้เพียงพอ และเตรียมข้อมูลให้พร้อมใช้  

A - Analyze : วิเคราะห์ข้อมูล เพื่อทำความเข้าใจข้อมูลที่ได้เก็บรวบรวมมา 

I - Implication : ตีความข้อมูล เพื่อให้แปลความหมายของข้อมูลที่ผ่านการวิเคราะห์มาแล้วได้อย่างถูกต้อง

D - Decision : ตัดสินใจ นำข้อมูลที่ผ่านการตีความ มาใช้ประกอบการตัดสินใจ เพื่อให้ตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ

นอกจากนี้ คุณบุ๊คยังได้ยกตัวอย่างความสำคัญของแต่ละขั้นตอนใน IPAID Framework นี้ เช่น ในขั้น Prepare Data นั้น หากเป็นการทำแบบทดสอบ ข้อควรระวังก็คือ หลายครั้งคำตอบในแบบทดสอบ กับพฤติกรรมของผู้ทำแบบทดสอบจริง อาจแตกต่างกัน หรือในขั้นตอนการวิเคราะห์นั้น ต้องระวังการตีความข้อมูลผิดพลาดด้วย เช่น ทีมฟุตบอลสองทีมมีอายุเฉลี่ยต่างกัน ทีมแรกมีอายุเฉลี่ย 18 ปี ทีมที่สองมีอายุเฉลี่ย 25 ปี ทีมใดจะมีความคึกมากกว่ากัน?

เชื่อว่าหลายคนมองเพียงตัวเลขเฉลี่ย และตีความทันทีว่าทีมที่มีอายุ 18 คงจะคึกกว่า แต่ค่าเฉลี่ยนี้ อาจเกิดจากคนในทีมที่มีอายุ 1 ขวบ กับ 60 ปี ด้วยก็ได้ เราจึงไม่ควรด่วนตัดสิน และควรเข้าใจที่มาของข้อมูล รวมถึงเลือกจัดการข้อมูลให้ถูกต้อง และอีกหลุมพรางที่เกิดขึ้นคือ หลายครั้ง ข้อมูลบอกเราได้ว่าเกิด “อะไร (What)” ขึ้น หรือมีอะไรอยู่ในมือบ้าง รู้เป็นอย่างๆ แต่เอามาขยายผลไม่ได้ จึงต้องอาศัยทักษะและประสบการณ์ของผู้ที่มีหน้าที่ตัดสินใจด้วย  

 

Creative Use of Data : 7 แนวทางสุดครีเอต นำ Data เสริมแกร่งองค์กร

 สโรจขบคิดการตลาด  Data-Driven Marketing

สโรจ เลาหศิริ 

เพจ สโรจขบคิดการตลาด

คุณบี สโรจ แห่ง สโรจขบคิดการตลาด ได้ประยุกต์ Framework นี้มาจากเกณฑ์การประกวดรางวัล London International Awards (LIA) ซึ่งพูดถึงแง่มุมการใช้ประโยชน์ Data อย่างสร้างสรรค์ แบ่งออกเป็น 7 อย่าง ดังนี้

การเก็บข้อมูลและวิจัย (Data Collection and Research)

-การนำข้อมูลหลายแหล่งมารวมกัน (Data Integration)

-การสร้างสรรค์สิ่งใหม่โดยอาศัยข้อมูล (Data-Led Creativity)

-การระบุกลุ่มเป้าหมายโดยใช้ข้อมูล (Data-Led Targeting)

-การนำข้อมูลมาทำให้เห็นภาพ (Data Visualization)

-ข้อมูลแบบเรียลไทม์ (Real-Time Data)

-ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย (Social-Powered Data)

 

คุณบียกตัวอย่างเคสที่ใช้ Frame Work นี้ นำข้อมูลลูกค้ามาสร้างสรรค์เป็นโซลูชันสุดเจ๋ง อย่าง “KFC Rainy Day” สำหรับรับมือกับลูกค้าทางช่องทางเดลิเวอรี่ ในวันที่ฝนตก เพราะพฤติกรรมผู้ใช้ในประเทศจีนนั้น สั่งอาหารเพิ่มขึ้นเกือบ 2 เท่า ในวันที่ฝนตก (ซึ่งค่อนข้างตรงกันข้ามกับบ้านเรา) สาเหตุอาจมาจากโปรโมชั่นของร้าน การลุ้นส่วนลด หรือได้กินฟรีจากกรณีไรเดอร์ส่งล่าช้า ซึ่งทำให้หน้าร้านเตรียมออเดอร์ได้ไม่ทันกับความต้องการที่ถาโถมเข้ามา

KFC ในจีน ได้รวมข้อมูลจากหลายแหล่ง (Data Integration) เช่น ข้อมูลลูกค้า สภาพอากาศ ยอดขาย ของแต่ละพื้นที่ และออกเป็นเมนูสำหรับวันฝนตกโดยเฉพาะ ในฝั่งของร้านค้านั้น เมนูเหล่านี้เป็นเมนูที่เตรียมง่าย ลดเวลาการทำงานลงถึง 25% ส่วนในฝั่งลูกค้า ลูกค้าจะได้สิทธิ์ซื้อเมนูเหล่านี้แบบมัดรวมกัน ในราคาพิเศษ เกิดเป็นโซลูชั่นที่แฮปปี้ทั้งลูกค้า และหน้าร้าน

 

แบรนด์ ธุรกิจ หรือองค์กรยุคใหม่ที่กำลังเริ่มเก็บและนำ Data มาใช้พัฒนาการทำธุรกิจของตัวเอง สามารถนำ Frame Work เหล่านี้ไปช่วยปรับวิธีคิดใหม่ เพื่อจะได้พัฒนาเส้นทางการใช้ Data ของตัวเอง ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น แม่นยำมากขึ้น เสียเวลาและค่าใช้จ่ายน้อยลง

 

และหากอยากลงลึกในเรื่อง Data-driven marketing จากฟอรั่ม “Data-Driven Marketing Strategy : ติดอาวุธธุรกิจด้วยการตลาดดาต้า” ทั้งในแง่ของ Use-case, เครื่องมือ และทักษะที่ควรพัฒนาในยุคที่ Data อยู่ในทุกแวดวงแบบนี้ สามารถอ่านบทสรุปจากคุณ Jatawatsafe ผู้ก่อตั้งเพจ Data Echooo ได้ที่นี่ 

 

ที่มา : Data Echooo, Content Shifu, LIA Awards, Contagious

advertisement

Relate Post

SPOTLIGHT