ข้อมูลลูกค้าเป็นสินทรัพย์มีค่าที่จะนำไปสร้างมูลค่ามหาศาลให้ธุรกิจ คุณณัฐพล ม่วงทำ หรือคุณหนุ่ย เจ้าของเพจการตลาดวันละตอน และที่ปรึกษาด้าน Data-Driven Marketing จะมาแชร์ประสบการณ์ที่เป็น Data-Driven Advisor ให้กับธุรกิจต่างๆ รวมถึงประเด็นเรื่องการได้มาซึ่งข้อมูลลูกค้าโดยไม่ขัดกับพรบ.คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล หรือ PDPA

Data Collection: ทำอย่างไรให้ลูกค้ายอมให้ข้อมูล

คุณหนุ่ยยกตัวอย่างการใช้เทคโนโลยี Facial Recognition ใช้เก็บข้อมูลการทำธุรกรรมว่าใครเป็นคนซื้อจริง เป็นการเก็บข้อมูลสมาชิก ช่วยลดขั้นตอนการทำธุรกรรมปิดการขายได้เร็วขึ้น เพราะกว่า 90% คนเราจะมีพฤติกรรมการซื้อซ้ำๆ และเมื่อมีข้อมูลว่ายอดขายมาจากไหน มาจากลูกค้าประจำหรือขาจร ก็จะสามารถวิเคราะห์หาอินไซด์แก้ไขปัญหาและพัฒนาธุรกิจได้

ดังนั้น การเก็บและขอข้อมูลลูกค้าเพื่อไปใช้วิเคราะห์ จึงเป็นบทบาทใหม่ของนักการตลาดที่จะใช้ความคิดสร้างสรรค์ให้ลูกค้ายอมให้ข้อมูลกับเรา (Creative Driven Data) ประเทศไทยมีอัตราการกดยอมรับความยินยอม (Cookie Consent) อยู่ที่ 64% ประเด็นสำคัญของการเก็บข้อมูลจากลูกค้าอยู่ที่ Empathy และ Creativity ว่าทำไมลูกค้าต้องให้ข้อมูลเรา ถ้าลูกค้าเต็มใจให้ข้อมูลกับเรา ก็จะแก้ปัญหาเรื่อง PDPA ได้

การใช้ Data Driven Marketing แบ่งเป็น 2 ประเภท ได้แก่

1) ข้อมูลที่ระบุตัวตนไม่ได้ (Transaction Data) สามารถใช้คาดการณ์หาแพทเทิร์นการเกิดยอดขาย เพื่อวางแผนจัดซื้อและจัดเก็บสต๊อกสินค้าได้

2) ข้อมูลที่ระบุตัวตนลูกค้าได้ (Customer Data) สามารถทำให้ระบบ Membership ได้ประโยชน์สูงสุด ผ่านการทำ Analytics Hypothesis กับ Experiment Hypothesis หากลุ่ม Golden Segment และหาลูกค้าที่มีลักษณะคล้ายกัน และนำไปสู่การวิเคราะห์หาแพทเทิร์นการซื้อของลูกค้ากลุ่มนี้ เพื่อคิดกลยุทธ์เร่งให้เกิด conversion เร็วขึ้น เช่น หาแพทเทิร์นช่วงเวลาการซื้อซ้ำ (Golden Period) เพื่อสร้างยอดขายจากลูกค้าให้ได้สูงสุด หาแพทเทิร์นพฤติกรรมที่เปลี่ยนไปซึ่งบ่งชี้ถึง Lifestage ของลูกค้า เช่นท้องลูกคนแรก (ซื้อโลชั่นไร้กลิ่น วิตามินธาตุเหล็ก) คู่รักย้ายมาอยู่ด้วยกัน (ซีเรียลใหม่) คู่แต่งงานใหม่ (กาแฟรสใหม่) ผู้ชายเพิ่งหย่า (เบียร์ยี่ห้อใหม่) รวมถึงการทำความเข้าใจหาอินไซด์พฤติกรรมลูกค้า เช่น กรณีซื้อของทางออฟไลน์และออนไลน์ในวันเดียวกัน เมื่อทำวิจัยตลาดต่อพบว่า ลูกค้าซื้อสินค้าไปใช้แล้วพึงพอใจ เลยสั่งซื้อออนไลน์ไปให้เพื่อน คนรู้จัก เป็นต้น ธุรกิจก็สามารถทำแคมเปญส่วนลดออนไลน์ให้กับเพื่อนภายใน 24 ชั่วโมง ทั้งหมดนี้เป็นการใช้ข้อมูลหาไอเดียทำการตลาดกับลูกค้ากลุ่มต่างๆ

ทั้งนี้ กลยุทธ์การทำ Creativity-Driven Data ไม่ใช่การทำครั้งเดียวจบ แต่เป็นการ Learning by Doing ไปเรื่อยๆ คุณหนุ่ยยกตัวอย่างแคมเปญช่วงวันวาเลนไทน์ “ของขวัญตรงใจไม่ต้องบอกตรงๆ” ของ JD Central ที่หาอินไซด์ความต้องการในใจของลูกค้า โดยให้แฟนสาวใช้ Chatbot ของ JDCentral เลือกของขวัญที่ต้องการ แล้วให้ใส่ข้อมูลชื่อ เบอร์โทรของแฟน ซึ่งสิ่งของนั้นจะไปปรากฏเป็นโฆษณา JD Central ใน Feed ของฝ่ายชายให้กดซื้อได้ทันที แคมเปญนี้ได้ผลตอบรับดีมาก ชี้ให้เห็นว่าการเก็บข้อมูลของลูกค้าไม่ใช่เรื่องยาก แต่ต้องมีความคิดสร้างสรรค์ให้ลูกค้าอยากให้ข้อมูลกับเรา

ขอบคุณภาพ : https://www.everydaymarketing.co/business-and-marketing-case-study/data/data-collection-canvas-from-data-driven-marketing-book/

Data Collection Canvas

1) Problem of Business ปัญหาของธุรกิจคุณคืออะไร คุณอยากรู้เรื่องอะไรและมันสำคัญอย่างไร ต้องระบุให้ชัด

2) Objective of Data Data จะมีช่วยแก้ปัญหาได้อย่างไร?

3) Data Required ข้อมูลที่ต้องใช้ มีอะไรบ้าง?

4) Collecting Data Campaign จะทำอย่างไรให้คนยอมให้ข้อมูลกับเรา ใช้ความคิดสร้างสรรค์ทำแคมเปญการตลาดเพื่อทำให้ลูกค้าอยากให้ข้อมูลกับเรา?

5) Applied Tech เทคโนโลยีที่นำมาใช้เก็บข้อมูล

6) Data-Driven Marketing ได้ข้อมูลมาแล้วจะเอาไปต่อยอดการตลาดอย่างไร?

คุณหนุ่ยย้ำอีกครั้งว่า การเก็บข้อมูลไม่ใช่เรื่องยาก แต่ต้องใช้ไอเดียความคิดสร้างสรรค์ หาจุดกระตุ้นให้คนอยากให้ข้อมูลกับเรา ทั้งนี้ การเก็บข้อมูลลูกค้า มี 3 ชั้น ได้แก่ 1) รู้ว่าลูกค้าเป็นใคร 2) ระบุอุปกรณ์ที่เขาใช้ (มือถือ, แทบเล็ต, PC) เพื่อจะได้รู้ Customer Journey ตั้งแต่ต้นจนปิดการขาย ซึ่งจะทำให้เรารู้รูปแบบพฤติกรรมของลูกค้า 3) ระบุข้อมูลครอบครัวว่าลูกค้าอยู่คนเดียวหรือมีสมาชิกครอบครัวคนอื่นอยู่ด้วย ซึ่งเราจะสามารถอัพเซลส์ได้และรู้ว่าควรทำการตลาดอย่างไร เครื่องมือ Canvas เป็นจุดตั้งต้นให้เรา ระบุโจทย์ ข้อมูลที่ต้องการให้ชัด รวมถึงว่าจะเอาข้อมูลไปใช้ทำอะไร

ในมุมมองของคุณหนุ่ยปัจจุบันการทำ Customer Relationship Management ไม่ใช่การสะสมแต้มทำ Loyalty Program แต่เป็นการติดตาม Journey ของลูกค้าเซกเมนท์ต่างๆ ทำให้เกิดการซื้อซ้ำ รวมถึงการสอน AI ในระบบ Marketing Automation และวางกลยุทธ์การตลาดให้เหมาะกับลูกค้ากลุ่มต่างๆ ตาม RFM Model ที่แบ่งลูกค้า 100 คนเป็นสัดส่วนเปอร์เซนต์ ซึ่งข้อมูลจะทำให้เราเห็นภาพเซกเมนท์ลูกค้าและภาพธุรกิจที่ชัดเจนขึ้น และรู้ว่าธุรกิจจะต้องเดินหน้าอย่างไรต่อไป ใช้กลยุทธ์ Data Thinking 4P Marketing อย่างไร (Product Data Thinking, Price Data Thinking, Place Data Thinking, Promotion Data Thinking)

ที่มา : การสัมมนา NIA SCB IBE#4 Innovative Women Enterprise พลังแห่งผู้นำหญิงสู่องค์กรฐานนวัตกรรม : “Maximize human capital Data for consumer insight Strategies workshop” คุณณัฐพล ม่วงทำ เจ้าของเพจการตลาดวันละตอน และที่ปรึกษาด้าน Data-Driven Marketing