ในช่วง 5 ปีมานี้ นักการตลาด และนักโฆษณา หรือวงการเอเยนซีในไทย ต้องทำงานภายใต้ความท้าทาย 2 โจทย์ใหญ่ คือ
ความท้าทายแรก : การเติบโตของแพลตฟอร์มดิจิทัล
ถ้าจะพูดถึงแพลตฟอร์มดิจิทัลที่สร้าง Impact ต่อนักการตลาด และพลิกโฉมวงการโฆษณา ต้องยกให้กับการเกิดขึ้นของ Search Engine และ Social Media ที่ในเวลาต่อมาจากสื่อทางเลือก กลายเป็น “สื่อหลัก” ซึ่งในเวลานั้นมีเพียงไม่กี่แพลตฟอร์ม เช่น Facebook, Google, YouTube และในเวลาต่อมาฐานผู้ใช้ Twitter และ Instagram ในไทยค่อยๆ เพิ่มขึ้น
กระทั่งปัจจุบันไม่ได้มีเพียงแค่นั้น ยังมีแพลตฟอร์ม Social Media ใหม่เข้ามา เช่น TikTok รวมไปถึงแอปพลิเคชันแชท ที่วันนี้สามารถสร้าง Ecosystem บริการต่างๆ เพื่อเข้าไปอยู่ในชีวิตประจำวันผู้บริโภค และยังมี Video Streaming ทั้งในรูปแบบ Subscription และดูฟรี
สิ่งที่ตามมาคือ
-
ผู้บริโภคเสพสื่อในรูปแบบแตกต่างกัน ตามความชอบของแต่ละคน โดยจะเป็นผู้เลือกรับ “คอนเทนต์” ที่ตัวเองสนใจ และมีเวลา Prime Time ของตัวเอง เป็นผู้เลือกเวลา และช่องทางที่ตัวเองสะดวก
-
ผู้บริโภคใช้แอปพลิเคชันเพิ่มขึ้น โดยใช้ทั้งแอปฯ หลักที่คนส่วนใหญ่ใช้กัน และแอปฯ ตามความชอบ – ตามความสนใจของตัวเอง ซึ่งพฤติกรรมการใช้งานแอปฯ ของผู้บริโภค 1 คน เมื่อต่างแพลตฟอร์ม จะต่างบุคลิก
-
นักการตลาด – เอเยนซีมีช่องทางเก็บ Data เพิ่มขึ้น
-
กลยุทธ์การสื่อสาร และการทำตลาด หมดยุค “Mass” แล้ว แต่เข้าสู่ยุค “Personalization” เพราะฉะนั้น Data และการวิเคราะห์อย่างแม่นยำ จึงมีความสำคัญช่วยให้แบรนด์สามารถครีเอทคอนเทนต์ให้เข้ากับแต่ละแพลตฟอร์ม – แต่ละความต้องการของบุคคล
-
บทบาทของแพลตฟอร์มดิจิทัลประเภทต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น Social Media, Chat App, Online Streaming ขยายบทบาทมาทำหน้าที่เป็นทั้ง Marketing & Commerce Platform ที่เข้าไปอยู่ในทุกๆ Customer Journey ตั้งแต่ Awareness ไปจนถึง Conversion ที่กระตุ้นให้เกิด call-to-action ต่างๆ เช่น ไปที่การขาย, ดึงไปที่เว็บไซต์ของแบรนด์, สมัครสมาชิก
-
ปัจจุบันจะพบว่าทั้งบางแพลตฟอร์มดิจิทัล เช่น อีคอมเมิร์ซ และสตรีมมิ่ง มีศักยภาพความพร้อมในการดูแลลูกค้าแบรนด์ ครอบคลุมแทบจะทุกกระบวนการธุรกิจ ไม่ว่าจะสร้างการรับรู้ จัดกิจกรรมการตลาด ไปจนถึงด้านการขาย
-
บางองค์กร มีการตั้ง In-house Agency เพื่อดูแลงานสื่อสารการตลาดของแบรนด์ในบริษัทตัวเอง เพราะต้องการความเร็ว ความคล่องตัวในระดับ real-time
-
ในวงการโฆษณา “เอเยนซี” ในฐานะ “คนกลาง” หากเอเยนซีรายใดไม่มีการปรับตัว ยังคงทำธุรกิจด้วย Business Model และกลยุทธ์เดิมๆ ย่อมถูกลดบทบาท นั่นเพราะลูกค้าที่ลงโฆษณามีทางเลือกมากขึ้น ทั้งแพลตฟอร์มดิจิทัลที่พร้อมนำเสนอ Solution ด้านแบรนด์ และการขาย หรือแม้แต่ด้าน Data และเทคโนโลยีที่มีอยู่ในมือ
ด้วยเหตุนี้เอเยนซีหลายรายปรับ Business Model ด้วยการวางบทบาทของตนเองเป็น “Business Solution” ให้กับลูกค้าที่นำเสนอความครบวงจร ตั้งแต่สร้างแบรนด์ดิ้ง ไปจนถึงด้านการขาย เพราะที่สุดแล้วเม็ดเงินที่ลงไป ลูกค้าต้องการเห็นการเติบโตด้านยอดขาย
ความท้าทายที่สอง : วิกฤตการณ์ “COVID-19” ตัวเร่งให้นักการตลาด – นักโฆษณาต้องโฟกัส “ROI” เมื่อยอดขายคือ ความอยู่รอดของธุรกิจ
COVID-19 สั่นสะเทือนเป็นวงกว้างในทุกภาคธุรกิจ โดยที่ยังไม่มีใครรู้แน่ชัดว่าจะสิ้นสุดลงเมื่อใด เพราะฉะนั้นในสถานการณ์เช่นนี้ ทำให้หลายแบรนด์ ลดงบการตลาด ชะลอการใช้งบ ไปจนถึงหยุดใช้งบ ซึ่งการเกิดขึ้นของ COVID-19 เป็นตัวเร่งให้นักการตลาด รวมไปถึงนักโฆษณา ไม่ว่าจะเป็นครีเอทีฟเอเยนซี มีเดียเอเยนซี หรือ Specialist Agency อย่างดิจิทัลเอเยนซี ต้องปรับแนวคิด
จากเดิมที่วางแผนสื่อสาร และซื้อสื่อประเภทต่างๆ เพื่อสร้าง Brand-Product Awareness ไปจนถึงสร้างการจดจำในแบรนด์ และกระตุ้นให้เกิดการซื้อที่ช่องทางการขายต่างๆ แต่ทว่าในปัจจุบันด้วยปัจจัยความท้าทายรอบด้าน
-
คู่แข่งมากขึ้น
-
ความเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมผู้บริโภค
-
มีแพลตฟอร์มดิจิทัลหลากหลาย ซึ่งตามที่กล่าวไปข้างต้นเวลานี้หลายแพลตฟอร์มทำหน้าที่เป็น Marketing & Commerce Platform เองแล้ว
-
สถานการณ์ COVID-19 ที่มีผลต่อกำลังซื้อผู้บริโภค ซึ่งมีผลต่อยอดขายตามมา
-
สถานการณ์เศรษฐกิจที่ผันผวนตั้งแต่ก่อนเกิด COVID-19 กระทั่งการเกิดขึ้นของวิกฤต COVID-19 ยิ่งซ้ำเติมให้แย่ลงไป เท่ากับว่าแบรนด์ย่อมจำกัดงบในการสื่อสาร เพราะฉะนั้นภายใต้งบประมาณเท่าเดิม หรือลดลง แบรนด์โยกงบประมาณไปใช้เพื่อสร้างยอดขาย
สิ่งที่ตามมาคือ
เวลานี้ทุกแบรนด์ต้องการคือ ในทุกมีเดียที่ลงงบลงไป ต้องสามารถเก็บ “Data” ได้ และตอบโจทย์ “ROI” (Return on Investment) ว่าเมื่อลงงบไปแล้ว ต้องสร้างผลตอบแทนที่คุ้มค่า โดยจะได้กลับมาเป็น Conversion ในรูปแบบไหน อย่างไร โดยเฉพาะสิ่งที่แบรนด์ต้องการมากที่สุดคือ “ยอดขาย”
นั่นหมายความว่าเอเยนซีต้องมี Solution ครบวงจร และตอบโจทย์ “ROI Performance” ให้กับลูกค้าแบรนด์ที่มาลงงบโฆษณา
“ROI” กับ “KPI” ต่างกันอย่างไร ?!?
สองคำที่นักการตลาด และนักโฆษณาคุ้นเคยกัน คือ “ROI” (Return On Investment) และ “KPI” (Key Performance Indicator) ดูแล้วทั้งสองคำนี้คล้ายกัน แต่จริงๆ แล้วแตกต่างกัน
คุณกิตติพัฒน์ มหพันธ์ ผู้ก่อตั้งเอเยนซี BUZZPURR และผู้ดำเนินรายการ Influencer Marketing ใน Marketing Oops! Podcast เคยอธิบายถึงนิยามของ “ROI” และ “KPI” อยู่ในความตอนหนึ่งของ Episode ที่ว่าด้วย “เลือก Metrics วัดผลการตลาดดิจิทัลอย่างไร ให้เชื่อมโยงกลยุทธ์ – ตอบโจทย์ธุรกิจ” ไว้อย่างน่าสนใจดังนี้
“ROI” เป็นการวัดผลที่ใช้ระยะเวลาในการวัดค่อนข้างนานกว่า KPI และการวัด ROI ส่วนใหญ่จะมีช่วงเวลาชี้ชัดโดยเฉพาะ เช่น แบรนด์ออกผลิตภัณฑ์ใหม่ ก็อาจจะเริ่มวัดตั้งแต่วันที่เริ่มต้นจนจบแคมเปญ หรือวัดตั้งแต่เริ่มต้นจนจบของซีซั่นการขาย หรือวัดนับรอบประจำปี
ดังนั้น เมทริกซ์ที่ใช้วัด ROI คือ ผลลัพธ์ที่ได้จากสิ่งที่เราใส่เงินลงไป และมี Impact ต่อธุรกิจ เช่น ยอดขายที่เพิ่มขึ้นเมื่อเทียบกับงบการตลาดที่เพิ่มขึ้น หรือถ้าเป็นหน่วยย่อยลงมา เช่น cost per lead เป็นอย่างไร ซึ่ง cost per lead หมายถึง ค่าใช้จ่ายต้นทุนที่ต้องจ่ายไปเมื่อได้ว่าที่ลูกค้ามาคนหนึ่ง
“KPI” หลักๆ คือ เอาไว้ชี้วัดประสิทธิภาพของการทำงาน ซึ่งเมทริกซ์ที่ใช้ชี้วัดของ KPI จะเปิดกว้างมากกว่า ไม่จำเป็นต้องเกี่ยวกับเรื่อง Return ของเงินก็ได้ เช่น จำนวน Traffic เข้าเว็บไซต์, การ Reach คนเข้าถึงกลุ่มเป้าหมาย, อัตราการเปิดอีเมล์ หรือความเร็วในการตอบแชทเมื่อลูกค้าอินบ็อกซ์มาหา เป็นต้น
“Data & AI” ผู้ช่วยสำคัญของแบรนด์ – เอเยนซีครีเอทคอนเทนต์ตรงทาร์เก็ต – เพิ่มโอกาสสร้างยอดขาย
ทุกวันนี้หมดยุค One size fits all ที่สร้างสรรค์ 1 คอนเทนต์ขึ้นทุกแพลตฟอร์ม แต่ต้อง Customize แมสเสจให้ลงลึกในระดับ Segmentation และ Personalization
ในขณะที่การลงสื่อโฆษณา ไม่ว่าจะแพลตฟอร์ม หรือช่องทางไหนก็ตาม ต้องอยู่บนพื้นฐานของการกลับมาตอบโจทย์ “สร้างยอดขาย”
การจะไปถึงเป้าหมายสร้าง “ยอดขาย” สำหรับในยุคดิจิทัลองค์ประกอบสำคัญอยู่ที่ “Data” คือ ข้อมูลที่ได้จากช่องทางต่างๆ เช่น Social Media Platform, CRM, e-Commerce รวมถึง Own Channel ของตัวเอง เช่น พฤติกรรมผู้บริโภค-ลูกค้า ความสนใจ และความมุ่งหมาย หรือความตั้งใจว่าจะซื้อสินค้า-บริการนั้นๆ หรือไม่ (Customer Intention) และเทคโนโลยี “AI” ในการจับข้อมูล ที่บางช่องทางสามารถลงลึกได้ถึง Intention Tracking พร้อมทั้งประมวลผลออกมา
อย่างไรก็ตามระดับความลึกของ Data ที่แบรนด์จะได้ในแต่ละช่องทางนั้น ไม่เท่ากัน บางช่องทางได้ข้อมูลพื้นฐาน เช่น เพศ, อายุ หรือบางช่องทางได้ข้อมูล Online Transaction คือ ข้อมูลการซื้อขายผ่านออนไลน์เท่านั้น
เช่น ในกรณีที่แบรนด์ไม่ได้สร้างช่องทางขายออนไลน์ของตัวเอง แต่ใช้วิธีเปิดร้านบนแพลตฟอร์ม e-Commerce เช่น e-Marketplace, Social Commerce เจ้าของแพลตฟอร์มจะแชร์ข้อมูลให้เฉพาะ Transaction ซึ่งเป็นข้อมูลการซื้อขายเท่านั้น
ข้อมูลพื้นฐานเหล่านี้ ยังไม่ละเอียด และลึกเพียงพอที่จะวิเคราะห์ เพื่อใช้สำหรับครีเอทคอนเทนต์การสื่อสารในระดับ Personalize เพราะข้อมูลที่นักการตลาดอยากได้มากที่สุด และสามารถนำไปต่อยอดทำแคมเปญ หรือแมสเสจการสื่อสารที่เข้าถึงผู้บริโภคได้แบบเฉพาะเจาะจง คือ ข้อมูลเกี่ยวกับ “Behavior Data” เช่น ในระหว่างทำการช้อปบนออนไลน์ เอาของใส่ตะกร้าเท่าไร และเอาออกจากตะกร้าเท่าไร, ใช้เวลาอยู่กับร้านค้าออนไลน์นั้นๆ เท่าไร หรือใช้เวลาซื้อนานเท่าไร
เพราะฉะนั้นการที่แบรนด์ จะได้ Data ครบ โดยเฉพาะ Customer Intention ที่บ่งบอกถึงความตั้งใจจะซื้อสินค้า หรือบริการหนึ่งๆ ต้องเก็บจากฐาน Data ของแบรนด์เองด้วย อย่างการสร้าง Own Platform ของตัวเอง เพื่อแบรนด์จะได้ Data ของตัวเอง เช่น สร้างเว็บไซต์ – แอปฯ e-Commerce ของแบรนด์เอง โดยสามารถ integrate ร่วมกับแพลตฟอร์มอื่นๆ เพื่อในที่สุดจะตอบโจทย์เป้าหมายปลายทางที่นักการตลาด แบรนด์ และเอเยนซีต้องการมากที่สุด คือ “ยอดขาย”
คุณธนพล ทรัพย์สมบูรณ์ ซีอีโอ YDM Thailand ฉายภาพว่า การมี Data และเทคโนโลยี AI จะทำให้นักการตลาด และเอเยนซีรู้ว่า Stage ความสนใจ และการตัดสินใจซื้อของผู้บริโภคแต่ละคนอยู่ใน Stage ใด
เพราะเมื่อรู้ Stage ของผู้บริโภคแต่ละคน จะทำให้นักการตลาด และเอเยนซีรู้ว่า ต้องสื่อสารด้วยแมสเสจอะไร รูปแบบไหน ช่องทางใดกับผู้บริโภคได้แบบเฉพาะเจาะจง
ยกตัวอย่างเช่น แบรนด์ผลิตภัณฑ์ครีมบำรุงผิว
Stage แรก คือ ผู้บริโภคที่ไม่รู้จักแบรนด์ หรือผลิตภัณฑ์มาก่อน
ในขั้นนี้ ควรใช้สื่อสารดึงความสนใจของคน ด้วยการกระตุ้นให้เกิดความอยากรู้ว่าคืออะไร
Stage ที่สอง เมื่อผู้บริโภคเริ่มรู้จักแบรนด์ หรือผลิตภัณฑ์แล้ว
ในขั้นนี้ ควรสื่อสารลงลึกถึง Functional Value ของสินค้า เช่น คุณสมบัติ, ส่วนผสม
Stage ที่สาม ขั้นกระตุ้นการตัดสินใจซื้อ
ในขั้นนี้ แบรนด์ใช้กลยุทธ์กระตุ้นให้เกิดการตัดสินใจซื้อ เช่น กลยุทธ์โปรโมชั่นดึงดูดให้ทดลองซื้อใช้
Stage สี่ เป็นลูกค้าของแบรนด์แล้ว
ในขั้นนี้ การสื่อสารจะมุ่งไปที่ Up-sell และ Cross-sell เช่น แนะนำผลิตภัณฑ์บำรุงผิวอื่นๆ ที่ใช้ด้วยกันได้ เพื่อการดูแลผิวหน้าที่ครบวงจร
หรืออีกตัวอย่างเช่น ในการขายขนมขบเคี้ยว ปัจจุบันเมื่อมีเทคโนโลยี AI Tracking ทำให้นักการตลาด และนักโฆษณาสามารถรู้ Insights ได้ว่า ผู้บริโภคแต่ละคน แต่ละเซ็กเมนต์มีวิธีเลือกตัดสินใจอย่างไร และซื้อขนมแบรนด์นั้นๆ ด้วยเหตุผลอะไร
ผู้บริโภคกลุ่มแรก ซื้อเพราะอร่อย
ผู้บริโภคกลุ่มสอง ชอบรับประทานขนม แต่ขนมนั้นๆ ต้องตอบโจทย์สุขภาพด้วย
ผู้บริโภคกลุ่มสาม ก่อนซื้ออาหารอะไรก็แล้วแต่ ต้องอ่านฉลากโภชนาการเสมอ
จะเห็นได้ว่าผู้บริโภคทั้ง 3 กลุ่มนี้มี Intention ไม่เหมือนกัน และเมื่อรู้ข้อมูลแล้ว นักการตลาด – นักโฆษณาสามารถนำ Data ไปต่อยอดสู่การออกแบบแมสเสจใช้สื่อสารกับผู้บริโภคที่มี Intention แตกต่างกัน
กลุ่มแรก หลักเกณฑ์การตัดสินใจเลือกซื้อ เน้นรสชาติเป็นหลัก บนรสชาติ
วิธีการสื่อสารกับผู้บริโภคกลุ่มนี้ ควรสื่อไปที่รสชาติของสินค้า พร้อมทั้งนำเสนอด้วย Food Shot สวยๆ เพื่อดึงความสนใจ
กลุ่มสอง เป็นผู้บริโภคใส่ใจสุขภาพ
วิธีการสื่อสารกับกลุ่มนี้ เน้นแมสเสจด้านส่วนผสมจากธรรมชาติ หรือใช้วัตถุดิบออแกนิค ไม่มีผงชูรส
กลุ่มสาม ใส่ใจหลักโภชนาการ และคุณค่าสารอาหารที่จะได้รับ
วิธีการสื่อสาร เน้นสารอาหาร และส่วนผสมที่ให้คุณประโยชน์ต่อร่างกาย
เพราะฉะนั้นจะเห็นว่าวิธีการสื่อสารกับผู้บริโภคในแต่ละ Stage และ Intention มีความแตกต่างกัน ซึ่งการมี Data และ AI ทำให้นักการตลาด และนักโฆษณารู้ว่าผู้บริโภคแต่ละคนอยู่ใน Stage ไหน Intention เป็นอย่างไร
ขณะเดียวกันเทคโนโลยี AI สามารถทำ Optimization ทั้งในด้านกลุ่มเป้าหมาย, คอนเทนต์ เช่น ต้องออกแบบไว้กี่ Content Asset สำหรับปล่อยไปยังช่องทางต่างๆ, ช่องทางเข้าถึงกลุ่มเป้าหมาย ภายใต้เงื่อนไขต่างๆ เช่น งบประมาณที่กำหนดไว้ เพื่อตอบโจทย์ ROI ดีที่สุด
“ตามที่สมาคมโฆษณาดิจิทัล (DATT) ได้เคยประเมินไว้ว่าในปีนี้เม็ดเงินที่จะลงทุนผ่านสื่อดิจิทัลจะมีมากถึง 22,000 ล้านบาท ส่วนตัวมองว่างบโฆษณาในทุกๆ สื่อน่าจะมีแนวโน้มลดลงเนื่องจากสถานการณ์ COVID-19 แต่ถ้าเจาะลึกลงไปในส่วนของสื่อดิจิทัลอาจจะไม่ได้ลดลงมาก
สถานการณ์ COVID-19 จะส่งผลให้ผู้บริโภคมีพฤติกรรมและทัศนคติที่เปลี่ยนไป โดยเฉพาะพฤติกรรมการซื้อสินค้า จะหันมาซื้อสินค้าผ่านสื่อออนไลน์กันเพิ่มขึ้น
ในขณะที่ภาคธุรกิจ ก็ต้องมีการปรับตัวตามพฤติกรรมของผู้บริโภคที่เปลี่ยนไป อาจจะต้องหันมาโฟกัสการทำการตลาด Online มากขึ้น หรือ นำสินค้าขึ้น e-Commerce ให้มากขึ้น
และที่สำคัญการใช้งบทางการตลาดจะต้องทำอย่างรัดกุม มองในเรื่อง ROI ให้มากขึ้นมากเดิม ซึ่งในส่วนนี้การนำ Data Technology มาช่วยในการลง Media นั้น จะช่วยธุรกิจสามารถเดินต่อไปได้อย่างมั่นคง ไม่ตำน้ำพริก ละลายแม่น้ำแบบในอดีตอีกต่อไป”
กรณีศึกษา “YDM Thailand” ชูกลยุทธ์ “Data & AI” ความเชี่ยวชาญที่ทำให้ “เอเยนซี” ยังเป็นคนกลางที่สำคัญ
“YDM Thailand” หนึ่งในดิจิทัลเอเยนซีที่ดำเนินธุรกิจมายาวนานกว่า 10 ปี มองว่าดิจิทัลมีเดียไม่ใช่แค่เครื่องมือใช้ในการสร้างการรับรู้ให้คนเห็น หากแต่เป็นเครื่องมือที่สามารถใช้ในการสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่จับต้องได้จริง ด้วยเหตุนี้จึงได้พัฒนากลยุทธ์ใหม่ล่าสุด “Data & AI Technology” ที่จะมาช่วยตอบโจทย์ให้ลูกค้าสามารถวางแผนซื้อสื่อได้อย่างคุ้มค่า และยังสามารถเก็บข้อมูลได้อย่างเป็นระบบ โดยเฉพาะในส่วนของข้อมูลลูกค้า ซึ่งนับเป็นฟันเฟืองที่สำคัญมากในการพัฒนาแบรนด์ให้เติบโตอย่างยั่งยืน
คุณณัฐพล เกียรติสารพิภพ Media Director เล่าว่า จุดเด่นของการนำ “Data & AI Technology” คือ สามารถ tracking วิเคราะห์พฤติกรรมของผู้บริโภคในทุก Touch Points เช่น Google, Website, Social Media, Mobile App ฯลฯ และนำมารวมศูนย์อยู่ในที่เดียว เพื่อใช้ในการ Re-Marketing ในเชิงการวางกลยุทธ์มีเดีย ทำให้ช่วยสร้างยอดขายให้กับลูกค้าได้จริง และสร้างแบรนดิ้งไปพร้อมๆ กัน
“Data Technology สามารถช่วยให้นักการตลาดเข้าใจกลุ่มผู้บริโภคได้ดีขึ้นกว่าเดิม โดยรู้ได้ทันทีว่า ลูกค้าตกอยู่ในเซ็กเมนต์ย่อยไหน และยิ่งไปกว่านั้นนักการตลาดยังสามารถรับรู้ได้ด้วยว่า ผู้บริโภคในแต่ละเซ็กเมนต์ย่อยนั้น อยู่ในช่วงไหนของการตัดสินใจซื้อ
นั่นหมายความว่า นักการตลาด หรือ Creative จะสามารถวางแผนการสื่อสารได้ตรงใจผู้บริโภคมากขึ้น ซึ่งจะช่วยเพิ่มโอกาสในการปิดยอดขายได้มากขึ้น”
