การตลาดยุค4.0 > Big data & Predictive Model
Bigdata ท่านอดีต ผอ. ศูนย์พาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ กท พาณิชย์ เคยอยากให้ผมพูดเรื่องนี้ ว่าด้วย ข้อมูลลูกค้า คู่แข่ง ยอดขาย ประวัติบริการ ก่อนจะรวมศูนย์ เพื่อแชร์กันใช้ต้องมีการบริการจัดการ โมเดลนี้ของ Bernard Marr ผู้เขียน หนังสือBIG DATA หนังสือดีอีกเล่ม ครับ
SMART ก่อนคิดทำ Big Data
- Strategy เริ่มต้นด้วยการมีกลยุทธ์ว่าจะขับเคลื่อนทิศทางใดก่อน Strategic Move เช่น เปิดตลาดใหม่ สินค้าใหม่ ช่องทางใหม่ หน้าร้านใหม่ บริการที่เป็นเลิศ สร้างความพึงพอใจลูกค้า รวมศูนย์ข้อมูลเพื่อให้รู้เท่าเทียมกัน ระหว่างฝ่ายต่างๆ โดยเฉพาะฝ่ายหน้าด่าน ขาย บริการ หน้าร้าน Call Center
- Measure ทำการวัด ตรวจชีพจรธุรกิจ จากตัวชี้วัดต่างๆ มิติต่างๆทั้งทางด้าน การเงิน การตลาด การขาย การรับรู้แบรนด์ ความเข้าใจ ด้านบุคคลากร ความรู้ คุณภาพผลิตภัณฑ์
- Analytics วิเคราะห์ข้อมูลที่ได้มา แยกแยะ คัดกรอง เพื่อหา GAP หรือผลต่างจากที่คาดหวังหรือเป้าหมาย หาสาเหตุ
- Report รายงานผล ฟันธง กำหนดทิศทางแนวทางแก้ไขปรับปรุง
- Transform ดำเนินการปรับเปลี่ยน ปรับปรุง องค์กร เพื่อให้เกิด Alignment กับกลยุทธ์ที่วางไว้
Big Data > นำไปสู่ โมเดลพยากรณ์ Predictive Model
ตัวอย่าง หากเรานำเอา Segmentation Base ทั้ง 3 แบบมาสัมพันธ์กับ Customer Journey ตั้งแต่ก่อนซื้อ ขณะซื้อ หลังซื้อ เพื่อดูว่าตัวชี้วัดเราจะมีอะไรบ้างที่ต้องตรวจนับ
1 ขั้นตอนแรก ก่อนซื้อ คือสร้างการรับรู้ รู้จัก โดยผ่าน เครื่องมือทางการตลาด เว็บไซด์ สื่อสังคมออน์ไลน์ สื่อมือถือ ผ่าน Mobile Apps หรือ Mobile Web การใช้ Keyword Based เราดูว่า คนเข้าเว็บมาด้วยคำหลักอะไร มาด้วยคำค้นหาอะไร เว็บใดอ้างอิงมาให้ ส่วน People Based คือ ดู Social Media # FanPage #Follower #Connection Circle ในขณะที่ส่วนเชิงพฤติกรรมคือ Behavioral Based (Googleจะเรียก Event ) จะดูจำนวนคนเข้ามา User /Session/Page View, Engagement ใน Social Media Reach Like Comment Share ดูคน Check-in ดู คนสนใจจนกรอกข้อมูลในแบบตอบรับ และ Conversion
2.ขั้นตอนตัดสินใจ ซื้อ ขาย (ระหว่างซื้อ) ระหว่างคนเข้าหน้าตัดสินใจ หน้าจอง หน้า ตะกร้า เราจะสามารถติดตามลูกค้ากลุ่มนี้ได้ คือกลุ่มที่สนใจผลิตภัณฑ์และกำลังตัดสินใจจะซื้อ บังเอิญหลุดออกไป เพราะ ลูกค้าร้อง สามีกลับมาที่บ้าน หรือ ละครดังมาพอดี เลยคาไว้ หลุดออกไปเลยจากหน้าสั่งซื้อหรือหน้ากรอกข้อมูล เราจะติดตามเข้าเราสามารถติดตั้ง Remarketing code หรือใส่ใน Google Tag Manager ในระบบ Keyword Base หรือ Retargetting ในระบบ Facebook People Base โดยฝัง convesion pixel ในหน้านั้น ส่วน Look Alike สมมุติว่าเรามีรายชื่อลูกค้า หรือ Lead คนที่สนใจเรา มีอีเมล์ หรือมือถือ FB ID เราก็สามารถ โหลดรายชื่อนี้เข้าไปแล้วให้ FB หาคนที่มีลักษณะใกล้เคียงลูกค้าเราในสาระบบ FB เอง มันหาให้เราเสร็จ ทำการ Matching Profile คนใน FB ทั้งหมด ที่มีลักษณะเหมือนกับลูกค้าเรา ส่วน Behavioural Based นั้น เราดู , Add-to-cart , Purchase ,Sales History ประวัติการซื้อ ซื้ออะไร คู่กับอะไร มูลค่าเท่าไร ยอดรวมเท่าไร
3.หลังซื้อ เป็นขั้นตอนสร้างความภักดีกับลูกค้า โดยเราต้องสามารถสร้าง Predictive Model หรือโมเดลพยากรณ์ได้ว่า ลูกค้ารายนี้มีมูลค่าหัวเท่าไร อะไรเป็นตัวแปรที่บ่งชี้ว่า เขาจะซื้อ และซื้อต่อไป เช่นแม่จะซื้อ ผ้าอ้อมใช้แล้วทิ้ง Diaper อายุประมาณ 24เดือนสำหรับเด็กหนึ่งคน ถ้าไม่มีคลอดเด็กใหม่ ก็จะหยุดการใช้ แต่ตัวเลขเฉลี่ยคือแม่มีลูกประมาณ 2 คน ดั้งนั้น อายุคุณแม่ลูกค้า จะประมาณ 4-5 ปี จากนั้นจะไม่ใช่ผู้ซื้อแล้ว ขณะที่เรายังต้องติดตามพฤติกรรมการใช้บริการ การคืนของ การทำลายแบรนด์ด้วย การ Complaints ซึ่งเราจะต้องหาทางป้องกัน ตั้งแต่วันแรก หากเราพยากรณ์พฤติกรรมกลุ่มพวกนี้ได้ก่อน รวมถึงหากทางป้องกันการสูญเสียลูกค้าเสียก่อน Churn Rate
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น