ฟังดูเหมือนเป็นเรื่องจับต้องไม่ได้หากพูดว่าจะเอา Data Science หรือ Big Data มาใช้ทำการตลาด และยังนึกภาพไม่ออกว่าจะเอามาใช้อย่างไร? แน่นอนว่ามีลูกเล่นหลายอย่าง ไม่ว่าจะเป็นการหา Insight จากลูกค้า ทำ Customer Profile จากฐานข้อมูล แล้วเอาไปพัฒนาเป็นสินค้า บริการ เว็บไซต์ โฆษณา โปรโมชั่น หรือตั้งราคา
แต่วันนี้จะเสนอ 5 ไอเดียพื้นฐานที่นักการตลาดสาย Data ไม่ควรพลาด
1. ทำนาย Brand Engagement
ทำนายแนวโน้มที่ลูกค้าจะเปิดอ่านอีเมล คลิกอีเมลไปที่เว็บไซต์ เปิดเว็บไซต์จากช่องทางอื่น ฯลฯ เรียกรวมๆว่าทำนายการมีปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์ ซึ่งสำคัญเพราะเราจะสามารถปรับความถี่ในการส่งข้อความหรือยิงโฆษณา ตามความถี่ที่ลูกค้ามีปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์ ซึ่งถ้าลูกค้าเปิดอีเมลหรือเข้าเว็บไซต์บ่อยอยู่แล้ว เราก็ไม่จำเป็นต้องส่งอีเมลไปหาบ่อยๆ
ส่วนที่มีปฎิสัมพันธ์น้อย เราอาจจะส่งโปรโมชั่นที่ลูกค้าคนนั้นสนใจมากพอให้กลับมาที่เว็บฯได้
2. ทำนายรายจ่ายของลูกค้า
ซึ่งถ้าสามารถทำนายรายจ่ายลูกค้าได้ เราก็จะระบุลูกค้าที่จ่ายหนักได้ หรือลูกค้าที่กำลังจะใช้เงินเยอะในเดือนถัดไป แล้วเราก็จะสามารถยิงโฆษณา หรือจัดโปรโมชั่นให้ลูกค้าพวกนี้ได้ ทั้งนั้ก็ขึ้นอยู่กับว่าเราขายอะไรด้วย เพราะแต่ละคนก็ใช้จ่ายไปกับสินค้าหรือบริการที่แตกต่างกันไป กะทำนยสัดส่วนสินค้าและบริการที่ลูกค้าแต่ละคนซื้อไปในแต่ละช่วงเวลาจึงเป็นรายละเอียดที่ต้องดู
3. ทำนายราคาที่ทำกำไรสูงสุด
หรือทำนายราคาที่ทำยอดขายสูงสุด หรือลดต้นทุนได้มากที่สุด แล้วแต่ว่าเราจะให้ความสำคัญในเรื่องอะไร ลูกค้าแต่ละคนก็หวั่นไหวกับราคาแตกต่างกัน บางคนลดราคานิดเดียวก็ซื้อ บางคนเอาแต่รอลดราคาหนักๆถึงค่อยซื้อ เราสามารถตั้งราคาให้แตกต่างกับกับลูกค้าแต่ละกลุ่มที่มีความอ่อวนไหวในเรื่องราคาแตกต่างกันไปได้
และไม่ใช่แค่การลดราคา แต่ถ้าหารเรามีโปรโมชั่นอย่างอื่นที่พอทดแทนการลดราคาได้ก็จะเป็นเรื่องที่ดี เพราะการลดราคาบ่อยๆจะเป็นการฝึกให้ลูกค้ารอแต่ลดราคาซึ่งจะทำให้แบรนด์เสียหายระยะยาวได้
4. ทำนายคอนเทนต์ที่ลูกค้าชอบ
โดยดูจากเว็บช์ หรือโพสต์จาก social media ที่ลูกค้าชอบไปคลิกไลค์ คอมเมนต์หรือแชร์บ่อยๆในช่วงระยะเวลาหนึ่ง การทำ social listening หรือใช้เครื่องมืออย่าง Facebook Audience Insight และ Google Trend จึงช่วยให้ทำนายคอนเทนต์ที่ลูกค้าน่าจะชอบได้ไม่ยากเย็น
5. ทำนายกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรม
เคยอธิบายไปแล้วในเรื่องของ Clustering แต่จะมาเน้นย้ำว่าหากเราใช้ Predictive Analytics เราไม่จำเป็นต้องมีเกณฑ์ในการจัดกลุ่มแบบที่เราทำ Segmentation ล่วงหน้า เพียงให้ระบบไปหาปัจจัยพฤติกรรมที่ลูกค้าของเรามีร่วมกันแล้วแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมนั้น เราก็จะได้กลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมที่เราอาจจะคิดไม่ถึงก็ได้
ทั้งหมดนี้ก็คือไอเดียแนะนำสำหรับนักการตลาดสาย Data ที่อยากพัฒนาโมเดลเพื่อทำนายผลลัพธ์ทางการตลาด อย่าลืมว่าสำคัญที่สุดคือการได้มาของข้อมูลที่ถูกต้อง และจัดการข้อมูลให้พร้อมวิเคราะห์ต่อไป
แหล่งอ้างอิงส่วนหนึ่งจาก The Future of Predictive Analytics and Invasive จาก Predictive Marketing โดย Omer Artun และ Dominique Levin
