103.58.148.118

Exclusive

Ξ Leave a comment

ทำไมบางทฤษฏี ถึงไร้สาระเมื่อทำจริง และทำอย่างไรถึงจะไม่ถูกหลอก

posted by  585 views

หลาย ๆ คนนั้นชอบอ่านบทความและทฤษฏีทางการตลาดมากมาย รวมทั้งหลาย ๆ คนก็นิยมการให้อาจารย์ในมหาวิทยาลัยมาเป็นที่ปรึกษาในการงานการสื่อสารทางการตลาดต่าง ๆ ซึ่งหลาย ๆ ครั้งนักการตลาดเอาทฤษฏีที่เรียนรู้มาลองทำกลับกลายว่าทำแล้วไม่ได้ผลอย่างที่บอกไป รวมทั้งคนที่ทำงานเอเจนซี่ทำงานร่วมกับที่ปรึกษาจากมหาวิทยาลัยเหล่านี้ ยิ่งทำงานยิ่งหากไกลจากการปฏิบัติจริงที่รู้มาอย่างมาก ทำให้การทำงานที่เกิดขึ้นแทนที่จะได้ผลตามที่วางแผนไว้ กลับล้มเหลวเพราะการเชื่อมั่นในทฤษฎีที่รู้มา

ในการทำโฆษณาและการสื่อสารทางการตลาดนั้น การมีทฏษฎีและงานวิจัยที่เกี่ยวข้องการทำงานดังกล่าวนั้นย่อมทำให้มีความน่าเชื่อถืออย่างมากในการนำเสนองานต่อลูกค้าที่อยู่ในแบรนด์ พลังของงานวิจัยและทฤษฎีเหล่านี้สร้างความเชื่อในสายตาแบรนด์ว่าได้รับการพิสูจน์และมีการวิจัยต่าง ๆ ยืนยันที่วางแผนและงานครีเอทีฟที่วางไว้นั้นจะประสบความสำเร็จได้ แต่ทั้งนี้อย่าลืมว่าทฤษฎีและงานวิจัยเหล่านี้เกิดขึ้นในภาวะปัจจัยที่ควบคุมได้หรือไม่ได้สร้างขึ้นเพื่อสถานการณ์ที่เหมือนกันทุกคน เป็นการคาดการณ์จากการทดลองหรือเก็บข้อมูลมา ซึ่งในความเป็นจริงนั้นยังมีปัจจัยหลาย ๆ อย่างที่ควบคุมไม่ได้อยู่ ทั้งนี้การใช้ทฤษฎีหรืองานวิจัยเหล่านี้ต้องใช้ด้วยความระมัดระวังเพื่อไม่ให้ตกลงไปในหลุมพลางต่าง ๆ จากการเชื่อมั่นในทฏษฎีและงานวิจัยที่ผิดไป และนี้คือเคล็ดลับบางส่วนในการที่จะใช้ทฏษฎีและงานวิจัย ให้ได้ผลหรือไม่หลงกลทฏษฎีและงานวิจัยเหล่านี้ขึ้นมา

1. เช็คแหล่งที่มาก่อนนำมาใช้

ตัวอย่างในเรื่องนี้มีเรื่องเล่าอย่างดี ด้วยการที่ดูทีข้อมูลหนึ่งที่แชร์กันในต่างประเทศในเว็บไซต์การตลาดและการโฆษณา ที่ระบุว่า “ผู้บริโภคจะจำสิ่งที่เห็นเพียง 10% เท่านั้น” ซึ่งนี้ถูกใช้อ้างอิงกันมากมายในการทำโฆษณาและการตลาดในปัจจุบัน แต่ในความจริงแล้วไม่ได้เป็นเช่นนั้น เพราะด้วยงานวิจัยต้นฉบับที่แท้จริงนั้นระบุว่า “ผู้บริโภคจะจำสิ่งที่ อ่าน เพียง 10% และจำสิ่งที่ เห็น ถึง 30%” ซึ่งนี้แตกต่างกันอย่างมากกับบทความที่แชร์ ๆ กัน อีกเรื่องหนึ่งคือต้นฉบับบทความดังกล่าวนั้นแชร์เมื่อปี 1946 ซึ่งนี้ปี 2017 แสดงว่างานวิจัยและบทความดังกล่าวนั้นตกยุคไปแล้ว เพราะด้วยการวิจัยใหม่ ๆ ย่อมมีผลที่เปลี่ยนไปอย่างแน่นอน จากตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่า การอ่านข้อมูลเชิงสถิติอะไรมา ควรหางานวิจัยต้นฉบับหรือหาที่มาต้นฉบับเพื่อดูว่าข้อมูลที่มาเขียนบทความนั้นถูกต้องหรือไม่ หรืองานวิจัยนั้นทำด้วยกระบวนการที่ถูกต้องหรือไม่

2. ระวังหัวข้อเรียกแขก

ตัวอย่างในเรื่องนี้มีเรื่องเล่าที่ทุกคนน่าจะเคยได้ยินกัน ที่บอกว่าในยุคของอินเทอร์เนตและมือถือนี้ ผู้บริโภคนั้นมีความสนใจสั้นลงน้อยกว่าความสนใจของค่าเฉลี่ยของปลาทอง จากกงานวิจัยในปี 2015 พบว่ากลุ่มตัวอย่างของคนที่มาทดลองนั้นมีความสนใจเฉลี่ยอยู่ที่ 8.25 วินาที ในขณะที่ปลาทองนั้นอยู่ที่ 9 วินาที หลาย ๆ คนคงใช้ตัวเลขนี้ไปใช้ในหลาย ๆ งาน ๆ เพื่อบอกว่า Content นั้นควรสั้นเพื่อให้จับความสนใจของคนที่มีสั้นลงให้ได้ดี ตัวเลขดังกล่าวกลายเป็นที่ฮือฮา และกระจายไปยังข่าวต่าง ๆ ถึงขั้นลงในนิตยสาร Time เลยด้วยซ้ำ แต่ในความจริงแล้วกลับไม่ได้เป็นเช่นนั้น เพราะเมื่อหาว่ามีข้อมูลสนับสนุนการทดลองนี้มากแค่ไหน ปรากฏว่าแทบไม่มีงานวิจัยยืนยันว่าผลการทดลองนี้น่าเชื่อถือเลย เพราะแต่ละคนอ้างว่ามาจากที่นั้น และเมื่อตามต่อไปก็จะอ้างว่ามาจากแหล่งข้อมูลอีกที่นึงต่อไปเรื่อย ๆ ซึ่งถ้าเจอไปถึงต้นตอจะพบว่างานวิจัยนี้ขาดความน่าเชื่อถืออย่างมาก แน่นอนความสนใจของคนนั้นอาจจะสั้นลง แต่ตอนนี้ก็ไม่ควรอ้างไปเปรียบเทียบกับปลาทองเพราะข้อมูลนั้นมันไม่มีจริงเลย

3. จงเป็นคนหัวแข็ง

นักวิจัยหรืออาจารย์มหาวิทยาลัยก็เป็นมนุษย์ และมนุษย์ย่อมไม่สมบูรณ์ทำให้ข้อมูลที่เกิดขึ้นนั้นอาจจะมีความไม่สมบูรณ์ด้วย การวิจัยเพื่อให้ได้ผลที่น่าเชื่อถือได้อย่างมากนั้นมีความยากลำบากอย่างมาก ต้องใช้เวลาและเงิน นอกจากนี้ยังต้องมีการทดลองยืนยันผลซ้ำจากมหาวิทยาลัยอื่นอีก นักสจัยบางคนต้องรีบตีพิมพ์ผลงานเพื่อเหตุผลต่าง ๆ ทำให้งานวิจัยดังกล่าวนั้นผลจะเป็นเหมือน Vanity Result ต่าง ๆ หรือใช้ไม่ได้จริงหรือมีผลที่ดูเกินจริงเพื่อให้เกิดผลกระทบในวงวิชาการ ซึ่งก่อนการใช้งานงานวิจัยและทฏษฏีเหล่านี้จงควรต้องตั้งคำถามเหล่านี้ เช่น กระบวนการวิจัยนั้นดูน่าเชื่อถือ หรือเปิดเผยวิธีการหรือไม่ จำนวนตัวอย่างเท่าไหร่ มี peer reviews  journal หรือหลักฐานจากผู้เชี่ยวชาญในการสนับสนุนผลวิจัยหรือไม่ และผู้เขียนนั้นมีส่วนได้ส่วนเสียกับบริษัทที่กำลังขายสินค้าดังกล่าวหรือไม่ ตัวอย่างในที่นี้คืองานวิจัยที่บอกว่า 98% ของ Ads นั้นถูกกดมาจาก Bot แต่ในความจริงงานวิจัยนี้ขาดความน่าเชื่อถือด้วยวิธีการทดลองที่ 7 วัน ลงเงินทดลองแค่ 100 ปอนด์ใน Facebook, Google, Yahoo และ LinkedIn ซึ่งทาง Ashley Ringrose ได้ออกมาโต้แย้งงานวิจัยนี้

4. อย่าใช้ทฤษฏีเป็นกฏ

ทฤษฎีนั้นหมายว่าสมมุติฐานที่ตั้งนั้นเป็นจริงด้วยเงื่อนไขบางอย่าง และสามารถล้มล้างได้เมื่อมีข้อมูลใหม่ ๆ ขึ้นมา หลาย ๆ คนเข้าใจผิดเพราะใช้ทฤษฎีเป็นดังกฏเกณฑ์ที่ไม่สามารถแก้ไขหรือเปลี่ยนแปลงได้เลย (ยกตัวอย่างทฤษฎีที่เชื่อว่าโลกแบน ก็เปลี่ยนเป็นโลกกลม แต่ถ้ากฏนึกถึงกฏของฟิสิกส์ต่าง ๆ ที่แก้ไขไม่ได้) การใช้ทฤษฎีเหล่านี้ต้องจำไว้ในใจว่ามันไม่ได้เป็นข้อสรุปตายตัวและสามารถเปลี่ยนแปลงได้ จากงานวิจัยล่าสุด ที่บอกว่า  Machine learning นั้นสามารถตอบผิดได้แถมยังสร้างทฤษฏีของตัวเองมาสนับสนุนวิธีคิดนั้นด้วย แทนที่จะคิดอย่างง่าย ๆ กลับกลายไปเป็นคิดซับซ้อนจนให้คำตอบที่ผิดมา ซึ่งในทฤษฏีที่ใช้นั้นมันไม่ถูกต้องเลย ในทางทฤษฎีต่าง ๆ ทางการตลาดและโฆษณาก็เช่นกันไม่ใช่ถือว่าเป็นความจริงที่สุด และสามารถล้มล้างหรือมีข้อสรุปใหม่ได้เมื่อมีข้อมูลมากขึ้นไปอีก ในตอนนี้สิ่งที่ควรทำคือการเข้าใจว่ามนุษย์นั้นทำนายไม่ได้ ไม่มีทฤษฎีอะไรที่ยืนยัน 100% ในการบริโภคสื่อของมนุษย์ หรือซื้อของ หรือมีความจงรักภักดีต่อแบรนด์

ติดตาม MarketingOops!
Marketing Oops! มี LINE แล้วนะ
ติดตามเรื่องราวดิจิทัลแบบอินเทรนด์ ได้ทุกวันผ่าน LINE ID @marketingoops

Contributor

Head of Strategic Marketing ใน Integrated Service Agency ที่หนึ่ง ผู้หลงใหลในหลาย ๆ ที่มีความอยากรู้และเรียนรู้ในเรื่อง Startup, นวัตกรรม, การตลาด จากมุมมองหลาย ๆ ด้านและวัฒนธรรมของแบรนด์ต่าง ๆ

User Name: Molek

FB Comments

Related Posts

Leave a Reply


six + 5 =

Recent Posts

Facebook

PR News