10 ปัญหาใหญ่ของนักการตลาดที่แก้ได้ด้วย Predictive Analytics

  • 11
  •  
  •  
  •  
  •  

ระยะหลังๆลูกค้าเรียกร้องประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น เฉพาะเจาะจงสำหรับตัวเองมากขึ้น มีปฏิสัมพันธ์กับช่องทางการตลาดและการขายมากขึ้น ตลาดที่เป็น Early Adopters หรือลูกค้าทดลองใช้สินค้าใหม่ๆ มีมูลค่ามากขึ้น เทคโนโลยีที่พัฒนาไกลขึ้น ทำให้การทำการตลาดโดยใช้ Predictive Analytics มีบทบาทในปัจจุบัน

ซึ่ง Predictive Analytics คือเทคนิคทางคณิตศาสตร์และสถิติเพื่อจับแนวโน้ม Pattern ของข้อมูลเพื่อทำนายผลลัพธ์ในอนาคตด้วยเครื่องมือและอัลกอริธึ่มคอมพิวเตอร์ (แน่นอนว่ารวมพวก AI หรือ Machine Learning เข้าไปด้วย) และแน่นอนว่าต้องใช้ข้อมูลของลูกค้าจำนวนมากเข้ามาวิเคราะห์

 

ประโยชน์ของ Predictive Analytics

แน่นอนว่าประโยชน์นั้นมีมากกว่าแค่แนะนำสินค้าที่ลูกค้าหรือคนเข้าดูเว็บฯขายของน่าจะชอบเหมือนเว็บฯของ Amazon ไม่ว่าจะช่วยเพิ่มความแม่นยำในการทำการตลาดและตั้งเป้าหมายลูกค้า รู้ว่าช่องทางการตลาดแบบไหนที่มีแนวโน้มทำกำไรมากที่สุด จะได้ใช้งบการตลาดได้คุ้มค่าที่สุด กำหนดเป้าหมายลูกค้าได้ละเอียดและแม่นยำมากขึ้น

สามารถทำนายความชอบความต้องการของลูกค้าได้ล่วงหน้าก่อนที่ลูกค้ารู้เสียอีกว่าตัวเองต้องการอะไร รู้ว่าลูกค้าคนไหนมีแนวโน้มจะเลิกใช้บริการ เราจะได้หาทางรักษาลูกค้าคนนั้นเอาไว้

โจทย์ใหญ่ 10 ข้อของนักการตลาดที่แก้ได้ด้วย Predictive Analytics

  1. ใครจะเป็นลูกค้าที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจ

“ดีที่สุด” ในที่นี้หมายถึงลูกค้าที่ทำกำไรให้ธุรกิจของเรามากที่สุด เราสามารถทำนายได้ว่าลูกค้าจะซื้อของอะไรบ้าง และกี่ครั้งในอนาคต จากนั้นก็คำนวนรายได้ที่เราได้จากลูกค้าคนนั้นแต่ละคนหักลบจากต้นทุนทั้งหมดเพื่อให้ได้ลูกค้าคนนั้นมาซื้อของแต่ละครั้ง กำไรที่ได้ตลอดระยะเวลาที่ลูกค้าซื้อของกับเรา เราเรียกว่า Customer Lifetime Value (CLV) พูดอีกอย่างคือ เราใช้ Predictive Analytics หาลูกค้าที่มี CLV สูงๆได้นั่นเอง

 

  1. ลูกค้าแบบไหนที่คล้ายกับลูกค้าที่ธุรกิจให้บริการอยู่

ถ้าใครเคยยิงโฆษณา Facebook หรือ Line Ad Platform มันก็คือการหา Lookalike audience แหละครับ ซึ่งเราสามารถใช้ Predictive Analytics หาคนที่มีลักษณะคล้ายกับลูกค้าที่มี CLV สูงๆก็ได้เช่นกัน

 

  1. ประวัติของลูกค้าแบบไหนที่ธุรกิจต้องโฟกัส

ประวัติในที่นี้ หมายถึง Buyer Persona เราสามารถใช้ Predictive Analytics วิเคราะห์ข้อมูลของลูกค้า แยกแยะประเทภของลูกค้าได้เป็นกลุ่มๆ และสร้าง Buyer Persona ให้กับลูกค้าแต่ละกลุ่มได้ ซึ่งประวัติของลูกค้าอาจประกอบไปด้วยแบรนด์ที่ลูกค้าแต่ละกลุ่มชอบ ความสนใจ สินค้าและบริการที่ใช้ประจำ คอนเทนต์ที่ชอบเสพย์

เพราะการมี Buyer Persona ที่ชัดเจน ทำให้เราออกแบบสินค้า บริการและคอนเทนต์ที่ตรงใจลูกค้าได้แม่นยำที่สุด

 

  1. ช่องทางการขายหรือสื่อสารทางไหนที่ทำกำไรมากที่สุด

เมื่อเราสามารถหาลูกค้าที่มี CLV สูงๆได้ เราก็หาช่องทางที่สื่อสารกับลูกค้าที่มี CLV สูงๆได้เช่นกัน ผลที่ตามมาคือ เราจะเลือกใช้กลยุทธ์ในการประมูลคีย์เวิร์ดเพื่อยิงโฆษณาบน Google ได้ถูกต้อง เช่นถ้าเป็นลูกค้าขาประจำ เราอาจจะไม่จำเป็นต้องเลือกใช้ Bidding Strategy ที่เน้นประมูลคีย์เวิร์ดเพื่อให้ได้คลิกโฆษณามากที่สุดก็ได้ เพราะลูกค้าพวกนี้รู้จักเราดีอยู่แล้ว เป็นต้น

 

  1. ใครมีแนวโน้มมาซื้อของหรือใช้บริการกับเรามากที่สุด

พอเราใช้ Predictive Analytics เราก็รู้ว่าใครมีแนวโน้มมาใช้บริการของเรา เราะได้ให้สิทธิพิเศษหรือแรงจูงใจได้ถูกคน ถูกที่ ถูกเวลานั่นเอง

 

  1. ลูกค้าเก่าคนไหนที่มีแนวโน้มจะมาใช้บริการของเราอีกครั้ง

ข้อนี้เหมือนข้อที่แล้ว แต่รูปแบบการจูงใจลูกค้าเดิมให้ใช้บริการอีกครั้งก็จะแตกต่างกันออกไป เช่นส่วนลดสำหรับลูกค้าเดิม จัดเวลาให้ลูกค้ากลุ่มนี้เพื่อให้บริการเป็นพิเศษ การทำแบบนี้ก็เพื่อเพิ่ม CLV ของลูกค้าไปในตัวด้วย

 

  1. ลูกค้าเดิมคนไหนที่มีแนวโน้มเลิกซื้อสินค้าของเรา

การใช้ Predictive Analytics ทำให้เรารู้ว่าลูกค้าคนไหนจะจากธุรกิจเราไป เราสามารถให้ Personalized Experience หรือให้ข้อเสนอให้ลูกค้าอยากอยู่ต่อ ยกตัวอย่างเช่นค่ายมือถือ เราอาจให้ส่วนลดพิเศษเพื่อกันไม่ให้ลูกค้าย้ายค่าย ถ้าให้ดีเราอาจให้ผู้จัดการลูกค้าติดต่อลูกค้าคนนั้นเป็นพิเศษว่ามีอะไรที่ทำให้ลูกค้าแฮปปี้ขึ้นได้

 

  1. ลูกค้าคนไหนมีแนวโน้มซ้อสินค้ารุ่นใหม่ของเรา

อีกหนึ่งความท้าทาย เมื่อธุรกิจออกสินค้าใหม่ๆ (หรือแม้แต่สินค้าที่ต้องการโล๊ะสต๊อก) แล้วไม่รู้ว่าจะคนซื้อหรือไม่ การใช้ Predictive Analytics ก็ทำให้เราสามารถหาพวก Early Adopter ได้จากข้อมูลของลูกค้าที่เรามีอยู่ แล้วได้

 

  1. สินค้าหรือคอนเทนต์แบบไหนที่ลูกค้าน่าจะสนใจ

ข้อนี้เหมือนกับที่ Amazon ใช้ในการแนะนำสินค้า หากเราเปิดดูหรือซื้อสินค้าไปหนึ่งอย่าง เว็บฯก็จะแนะนำว่าลูกค้าส่วนใหญ่ซื้อสินค้าอีกชิ้นหนึ่งพร้อมกับสินค้าที่เราเพิ่มเปิดดูหรือซื้อไป ซึ่งการแนะนำที่ว่าก็อาศัย Predictive Analytics ในการวิเคราะห์เช่นกันเพื่อเพิ่มยอดขาย

 

  1. ลูกค้าคนไหนที่น่าจะมีกำลังซื้อสินค้ามากที่สุด

คล้ายกับการหาลูกค้าที่มี CLV มากที่สุด แต่ข้อนี้เราจะโฟกัสไปที่ยอดสั่งซื้อแต่ละครั้งว่ามากนน้อยเท่าไหร่ หากแต่ละครั้งลูกค้าซื้อของมีมูลค่าสูง เราก็อาจจะโฟกัสกลุ่มลูกค้าพวกนี้ได้แม่นยำมากขึ้นด้วย Predictive Analytics

 

Predictive Analytics มีข้อดีและตอบโจทย์การตลาดได้หลายข้อก็จริง แต่อย่าลืมว่าข้อมูลที่จะใช้วิเคราะห์ต้องแม่นยำและถูกต้องด้วย ไม่เช่นน้นผลลัพธ์ที่ทำนายก็อาจจะไม่ถูกต้องและใช้งานไม่ได้เลย

 

แหล่งที่มาส่วนหนึ่งจาก Big Data and Predictive Analytics Are Now Easily Accessible to All Marketer จาก Predictive Marketing: Easy ways every marketer can use customer analytics and big data


  • 11
  •  
  •  
  •  
  •  
Sarunjade
Sarunjade
แชร์มุมมองเกี่ยวกับ Digital Marketing, Digital Business และ Technology เท่าที่รู้ สามารถติชมหรืออยากให้เจาะลึกเรื่องไหนเป็นพิเศษ ส่งเมลมาเลยที่ contact@oopsnetwork.co.th