รู้จัก Social Network Analysis (SNA) เครื่องมือถอดรหัสเครือข่ายที่นักการตลาดใช้เข้าถึงลูกค้าตัวจริง

หลายคนอาจเคยเห็นแผนภาพใยแมงมุมที่เต็มไปด้วยจุดเล็กจุดใหญ่มีเส้นที่ลากโยงกันไปมาจนลายตากันมาบ้างหรือบางคนอาจจะเพิ่งเคยเห็นกราฟนี้ในภาพข่าวการเมืองในช่วงนี้ แล้วอาจจะสงสัยว่ามันคืออะไร?

สิ่งนี้คือเครื่องมือที่เรียกว่า “Social Network Analysis (SNA)” เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่นักการตลาดและนักวิเคราะห์ข้อมูลในองค์กรรวมถึงแบรนด์ใหญ่ๆ ใช้ในการหา “ลูกค้าตัวจริง” รวมไปถึงใช้เป็น “แว่น” ส่อง “อะไรบางอย่าง ” ที่คู่แข่งอาจจะมองไม่เห็นได้ด้วย

Social Network Analysis คืออะไร?

อยากให้ลองจินตนาการถึงห้องเรียนห้องหนึ่ง ในห้องนั้นมีนักเรียน 30 คนนักเรียนแต่ละคน ก็เปรียบเสมือน “จุด” (Node) หนึ่งจุด

เพื่อนสนิทที่คุยกันบ่อยๆ จะมี “เส้นเชื่อม” (Edge) ระหว่างกันส่วนคนที่เป็นดาวเด่นของห้อง มีเพื่อนเยอะ ใครๆ ก็อยากคุยด้วย “จุด” ของคนนั้นก็จะมีขนาดใหญ่เป็นพิเศษ

และแน่นอนว่าในห้องเรียน มักจะมีการจับกลุ่มกันของเด็กที่มีความชอบคล้ายๆ กัน เช่น กลุ่มเด็กเรียน, กลุ่มนักกีฬา, หรือกลุ่มเด็กกิจกรรม

กลุ่มเพื่อนที่เกาะกันเหนียวแน่นเหล่านี้ เราจะเรียกว่า “กลุ่มก้อน” (Cluster)

ภาพความสัมพันธ์ของนักเรียนในห้องเรียนที่ยกตัวอย่างขึ้นมานี้ก็คือ คือหลักการของ Social Network Analysis นั่นเอง

สิ่งที่เกิดขึ้นคือการนำข้อมูลความสัมพันธ์ของ “จุด” ต่างๆ มาสร้างภาพหรือ Visualize เพื่อให้เราเข้าใจภาพรวมทั้งหมดได้ง่ายขึ้น แทนที่จะมองแค่ว่าใครเป็นใคร แต่เราจะเห็นว่า “ใครเชื่อมโยงกับใคร” และ “ใครคือคนสำคัญ” ในเครือข่ายนั้นๆ

Social Network Analysis ในโลกการตลาด

คราวนี้ Social Network Analysis ถูกนำมาใช้ในโลกการตลาดอย่างไร อธิบายง่ายๆว่า “จุด” จะไม่ได้เป็นคนแล้ว แต่เป็นได้ทั้ง แบรนด์, สินค้า, หรือแม้แต่แฮชแท็กแคมเปญ

“เส้นเชื่อม” คือความสัมพันธ์ เช่น การกดไลก์, การแชร์, การคอมเมนต์, การรีวิว หรือการพูดถึง (Mention)

“ขนาดของจุด” คืออิทธิพล (Influence) เช่น ยิ่งมีคนพูดถึงมาก จุดก็ยิ่งใหญ่

“กลุ่มก้อน” คือ Community หรือกลุ่มลูกค้าที่มีความสนใจในเรื่องเดียวกัน

เมื่อนักการตลาดนำข้อมูลมหาศาลจาก Social Media มาทำ Social Network Analysis นอกจากจะสามารถเห็นได้ว่า “มีคนพูดถึงแบรนด์ 10,000 ครั้ง” แล้วยังเห็นเรื่องอื่นๆที่มีประโยชน์ในแง่การตลาดอีกหลายอย่างด้วย

ซึ่งเราก็ใช้ SNA เอาไปทำได้หลายอย่างเช่น

1.หา Influencer ตัวจริง ที่ไม่ใช่แค่ยอด Follower

สมมติว่าแบรนด์สกินแคร์อยากหา Influencer มารีวิวสินค้า ถ้าดูแค่ยอด Follower เราอาจจะเลือกจ้างคนที่มีผู้ติดตาม 1 ล้านคนง่ายๆ

แต่ถ้าเราทำ Social Network Analysis เราอาจจะเจอ Influencer อีกคน ที่มีผู้ติดตามแค่ 1 แสนคน แต่ “จุด” ของอินฟลูคนนี้ดันอยู่ใจกลางของ “กลุ่มก้อน” คนรักสกินแคร์โดยเฉพาะ และมี “เส้นเชื่อม” โยงไปหาคนในกลุ่มอย่างหนาแน่นด้วย

ที่สำคัญ SNA ไม่ได้บอกแค่ว่าใครคือศูนย์กลาง แต่ยังวิเคราะห์บทบาทได้ด้วยว่าพวกเขา “สำคัญแบบไหน”

👉Connector: คนที่รู้จักเยอะเหมือน Hub เหมาะกับการสร้าง Awareness

👉Bridge: คนที่เป็น ‘สะพาน’ เชื่อมระหว่างกลุ่มต่างๆ เหมาะกับการเจาะตลาดใหม่ๆ

👉Influencer: ผู้ทรงอิทธิพลตัวจริงที่เชื่อมโยงกับคนสำคัญคนอื่นๆ เหมาะกับการสร้างความน่าเชื่อถือ

การเข้าใจบทบาทเหล่านี้ ทำให้เราเลือกใช้ Influencer ได้ตรงจุดประสงค์และมีประสิทธิภาพมากกว่าแค่ดูยอด Follower

สิ่งนี้ ทำให้แบรนด์สามารถค้นพบกลุ่ม Sub Culture ที่ซ่อนอยู่ และสามารถเข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของ Culture ใน Community นั้นๆ ได้ง่ายขึ้น

2.เข้าใจกลุ่มลูกค้า (Segmentation) แบบลึกซึ้ง

SNA ยังเอามาทำ Segmentation ได้ด้วย ยกตัวอย่าง แบรนด์กาแฟแบรนด์หนึ่ง ต้องการจะออกสินค้าใหม่ แทนที่จะแบ่งลูกค้าตาม อายุ เพศ หรือรายได้ ซึ่งอาจจะกว้างเกินไป

แบรนด์ลองทำ Social Network Analysis จากคนที่พูดถึงกาแฟในโลกออนไลน์ แล้วพบว่ามันแบ่งออกเป็น 3 “กลุ่มก้อน”

👉กลุ่มที่ 1: กลุ่มคนทำงานออฟฟิศ พูดถึงกาแฟกับการทำงานตอนเช้า

👉กลุ่มที่ 2: กลุ่มคอกาแฟ พูดถึงกาแฟ Drip และเมล็ดกาแฟแบบ Specialty

👉กลุ่มที่ 3: กลุ่มนักเรียนนักศึกษา พูดถึงกาแฟในร้านคาเฟ่สวยๆ และโปรโมชัน

การเห็นภาพแบบนี้ ทำให้แบรนด์สามารถสร้างแคมเปญการตลาดที่ “เฉพาะเจาะจง” และสื่อสารได้ตรงใจลูกค้าแต่ละกลุ่มได้ดีขึ้นอย่างมาก เช่น

👉กลุ่มคนทำงานออฟฟิศ: อาจจะทำโปรโมชัน “ซื้อ 1 แถม 1 ช่วง 8-9 โมงเช้า”

👉 กลุ่มคอกาแฟ: อาจจะจัดเวิร์คช็อปสอน Drip กาแฟ หรือสื่อสารเรื่องราวเมล็ดกาแฟล็อตพิเศษ

👉กลุ่มนักเรียน: อาจจะทำโปรโมชันส่วนลดนักศึกษา หรือจัดมุมถ่ายรูปสวยๆ ในร้านเพื่อกระตุ้นการแชร์บนโซเชียลมีเดีย

3.ใช้จับความผิดปกติ หรือหาโอกาสใหม่ๆ

ในมุมของการเงิน Social Network Analysis ถูกใช้เพื่อตรวจจับเส้นทางการฟอกเงินที่ผิดปกติ

ในมุมของ E-commerce ก็ใช้ตรวจจับแก๊งรีวิวปลอม ที่มักจะมี “กลุ่มก้อน” บัญชีแปลกๆ ที่อวยสินค้าเดียวกัน และเชื่อมโยงกันเองเท่านั้น

และในมุมการตลาด ก็สามารถใช้หาโอกาสได้เช่นกัน เช่น เราอาจจะเห็นว่า “กลุ่มก้อน” ของคนรักการวิ่ง กับ “กลุ่มก้อน” ของคนรักการท่องเที่ยวเพื่อสุขภาพ เริ่มมี “เส้นเชื่อม” ถึงกันมากขึ้น

ข้อมูลเหล่านี้ก็เหมือนเป็น “สัญญาณ” บางอย่างที่บอกให้แบรนด์อุปกรณ์กีฬา เริ่มทำแคมเปญที่เกี่ยวกับ “Sport Tourism” ก็เป็นไปได้

แล้วเราจะใช้เครื่องมืออะไรทำ SNA ได้บ้าง?

สำหรับนักการตลาดหรือแบรนด์ในประเทศไทยที่สนใจจะเริ่มต้นทำ Social Network Analysis ก็มีเครื่องมือหลายระดับให้เลือกใช้ตามความถนัดและขนาดของทีม

Social Listening & Analytics Tools: นี่คือเครื่องมือที่ง่ายและสะดวกที่สุดสำหรับนักการตลาด เพราะถูกออกแบบมาเพื่องานนี้โดยเฉพาะ เครื่องมือที่นิยมใช้ในไทย เช่น Mandala AI, Wisesight, Zanroo

เครื่องมือเหล่านี้มักจะมีฟีเจอร์ที่สามารถดึงข้อมูลจากโซเชียลมีเดียแล้วสร้างเป็น Network Graph เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของ User, Keyword หรือ Hashtag ได้เลย ทำให้เราเห็นภาพ Community และ Influencer ได้อย่างรวดเร็ว

โปรแกรมสร้างกราฟโดยเฉพาะ (Visualization Software): สำหรับคนที่มีข้อมูลดิบอยู่แล้ว แต่อยากสร้างกราฟเครือข่ายด้วยตัวเอง โปรแกรมอย่าง Gephi ถือเป็นเครื่องมือมาตรฐานที่ดี และใช้งานฟรี แต่อาจจะต้องใช้เวลาเรียนรู้การใช้งานพอสมควร
สำหรับสาย Data Science : สำหรับองค์กรที่มีทีม Data Scientist หรือนักพัฒนา การเขียนโค้ดจะให้ความยืดหยุ่นสูงสุด โดยใช้ภาษาโปรแกรมอย่าง Python ร่วมกับ Library ที่ชื่อว่า NetworkX เพื่อคำนวณและวิเคราะห์โครงข่ายทำแผนผังความเชื่อมโยงขึ้นมาได้เช่นกัน

จะเห็นว่า Social Network Analysis (SNA) มีความสำคัญมากกว่าแค่การ Visualize ข้อมูลให้เข้าใจง่ายเท่านั้น วิธีการนี้คือการเปลี่ยนข้อมูลที่กระจัดกระจาย ให้กลายเป็นเหมือนแว่นขยายที่ส่องให้เห็น “รูปแบบ” และ “ความเชื่อมโยง” ที่ซ่อนอยู่ภายใต้ข้อมูลมหาศาลที่คนทั่วไปอาจจะมองไม่เห็นนั่นเอง

ที่มา