ใคร ๆ ก็พูดถึงการใช้ Data เข้ามาช่วยในการทำการตลาด แต่นักการตลาดจะนำ Data มาปรับใช้อย่างไร เพื่อให้เกิดประโยชน์และ ตอบโจทย์ต่อการทำการสร้างแคมเปญ อันดับแรกของการทำ Data Marketing หลังการรวบรวมข้อมูลจากเว็บไซต์ และ โซเชียลมีเดียของแบรนด์แล้ว คือการจัดการข้อมูลให้เป็นระเบียบ มีระบบ เพื่อดึงมาใช้ในอนาคตได้ง่ายขึ้น
อย่างไรก็ตาม สำหรับนักการตลาดที่เริ่มต้นวางแผนนำข้อมูลลูกค้ามาปรับใช้กับกลยุทธ์การตลาด อาจเผชิญกับความท้าทายเมื่อเริ่มต้น โดยเว็บไซต์ dnb แสดงสถิติเกี่ยวกับประเด็นความท้าทายขององค์กรธุรกิจเมื่อเริ่มทำ Data Management ว่า 46% ของแบรนด์ไม่มีเทคโนโลยี หรือ เครื่องมือที่จัดการข้อมูลได้ดี และ 45% ของแบรนด์ให้ความสำคัญกับทรัพยากรไอทีมากกว่า
ดังนั้นบทความนี้ STEPS Academy จะพาคุณไปดู 4 วิธีการจัดการข้อมูลลูกค้าให้เป็นระบบ และ Tips การใช้ Social Media เข้าช่วยวิเคราะห์ Data แบบเข้าใจง่ายกันค่ะ
การจัดการข้อมูล หรือ Customer Data Management คืออะไร
Customer Data Management (CDM) คือขั้นตอนการจัดการข้อมูลที่มีอยู่ในระบบไม่ว่าจะเป็นในเว็บไซต์ โซเชียลมีเดีย และ แหล่งอื่น ๆ ที่ธุรกิจมีโดยเริ่มตั้งแต่การรวบรวมข้อมูล การการจัดระเบียบข้อมูลให้เป็นระบบ หรือ แยกให้อยู่ในประเภทเดียวกัน เพื่อเลือกนำมาใช้ได้ดีขึ้นในอนาคต การวิเคราะห์ข้อมูล และ วิธีการนำเสนอข้อมูลให้น่าสนใจและเข้าใจง่าย ไปจนถึงการนำข้อมูลไปใช้ในการตัดสินใจทางกาตลาด ให้เกิดประโยชน์และตอบโจทย์กับเป้าหมายธุรกิจ
ทำไม Customer Data ถึงมีค่าต่อธุรกิจ
Customer Data เป็นเหมือนกับขุมทรัพย์ เนื่องจากข้อมูลที่ธุรกิจมี คือสิ่งที่แบรนด์สามารถนำไปต่อยอดได้ในอนาคต รวมทั้งสามารถนำไปใช้จุดบกพร่องที่เกิดขึ้น เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า โดยสามารถลิสต์ออกมาได้ทั้งหมด 5 ข้อดังนี้ค่ะ
1 Customer Data ช่วยให้แบรนด์เข้าใจลูกค้า ไม่ว่าจะเป็นทั้งความต้องการของลูกค้า ปัญหาที่ลูกค้ากำลังเผชิญ รวมทั้งพฤติกรรมการบริโภค
2 Customer Data ช่วยสร้างประสบการณ์ลูกค้าให้ดีขึ้น
3 สามารถปรับปรุงเเคมเปญในอนาคตได้ดีขึ้น
4 เพิ่มโอกาสในการขาย
5 สามารถทำการตลาดเฉพาะเจาะจง และ ทำให้เกิดลูกค้าภักดีในระยะยาว
และหากใครที่กำลังต้องการทำความรู้จักกระบวนการจัดเตรียมข้อมูล และเครื่องมือที่ช่วยให้การทำงานเป็นเรื่องง่าย รวมทั้งกำลังหาแนวทางการเชื่อมข้อมูลเพื่อต่อยอดกระบวนการ Data Analytics รวมถึง การต่อยอดชุดข้อมูลให้ใช้ได้หลากหลายวิธีการ STEPS Academy มีหลักสูตร Data Analytics for Marketing Management มาฝากค่ะ
อ่านเพิ่มเติมได้ที่: https://stepstraining.co/data-analytics-marketer
4 วิธีการจัดการข้อมูลลูกค้าให้เป็นระบบ
หากคุณมีข้อมูลลูกค้าในมือ แต่ยังไม่รู้วิธีจัดการให้เป็นระบบ เราไปดู 4 วิธีการจัดการข้อมูลลูกค้าให้มีประสิทธิภาพดังนี้ค่ะ
1. เก็บ Data ที่ได้รับการยินยอมจากลูกค้า
การทำการตลาดที่มีความโปร่งใส เป็นเรื่องสำคัญในการทำการตลาดยุคดิจิทัล เนื่องจากปัจจุบัน แบรนด์จะต้องเคารพ และ รักษาความเป็นส่วนตัวในด้านของข้อมูลของลูกค้า ซึ่งเราจะเห็นว่าในเว็บไซต์ต่าง ๆ จะมีการขอเก็บคุ้กกี้ หรือ เก็บข้อมูลดิจิทัลอื่น ๆ เพื่อทำการตลาดต่อไปในภายภาคหน้า ซึ่งนอกจากความโปร่งใสแล้ว แบรนด์ยังได้ความเชื่อใจจากลูกค้าอีกด้วย โดยรูปแบบ Data สามารถแบ่งออกเป็น 4 ประเภทหลัก ๆ ดังนี้
1.1 ข้อมูลทั่วไป (General Data)
ข้อมูลกว้าง ๆ ทั่วไปของลูกค้า เช่น ชื่อ นามสกุล อายุ เพศ อีเมล ข้อมูลที่เกี่ยวกับช่องทางการใช้โซเชียลมีเดีย รวมทั้ง IP address หรือหน้าโพรไฟล์และ นอกจากนี้ ข้อมูลเจาะจงอื่น ๆ ที่สามารถเก็บมาวิเคราะห์เพื่อแยก Segmentation สามารถคัดกรองได้จาก รายได้ของลูกค้า ที่อยู่อาศัย สถานะโสด หรือ ทีครอบครัว
1.2 ข้อมูลที่เกี่ยวกับ Engagement ต่าง ๆ ผ่านช่องทางดิจิทัลของแบรนด์ (Engagement Data)
ข้อมูล Engagement คือข้อมูลที่กลุ่มเป้าหมาย หรือ ลูกค้ามีปฏิสัมพันธ์ต่อแบรนด์ในทุก ๆ จุด Touchpoint โดยตั้งแต่เริ่มจนจบ เช่น จำนวนคลิกเข้ามายังหน้าเว็บไซต์ จำนวนผู้เข้ามายังหน้า Lamding Page ตัวเลข Performance อื่น ๆ อย่าง CTR, CPC, Bounce Rate, Conversion Rate และ จำนวนคนที่เปิดอีเมล เป็นต้น
1.3 ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้า (Behavioral Data)
ข้อมูลด้านพติกรรมของลูกค้าสามารถเก็บข้อมูลได้ทั้งบนเว็บไซต์ และ ช่องทางโซเชียลมีเดีย โดยสามารถเลือกเก็บ Data ได้จาก
- ประวัติการซื้อสินค้า
- จำนวนคนที่ทิ่งตะกร้าสินค้าก่อนชำระเงิน
- ยอด Subscriptions และยอดคนที่กลับมา Subscriptions
- จำนวนผู้ที่ขอรับ Free Trials
- วิธีการเข้ามายังหน้าเพจ หรือ หน้าเว็บไซต์
1.4 ข้อมูลที่แสดงออกในเชิงทัศนคติ (Attitudinal Data)
ข้อมูล Attitudinal Data หรือข้อมูลที่แสดงออกในเชิงทัศนคติ คือความคิดเห็นโดยตรงเกี่ยวกับสิ่งที่ลูกค้าคิดเกี่ยวกับแบรนด์ รวมทั้ง ผลิตภัณฑ์ หรือบริการของธุรกิจ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้มาจาก รีวิวคำติชมบนโลกออนไลน์ ความคิดเห็น หรือ ฟีดแบ็คที่ลูกค้ามีหลังการขาย
2. เลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสม
การจัดการข้อมูลแบบออฟไลน์ หรือ เก็บ Data อาจไม่ปลอดภัย หรือ ไม่มีประสิทธิภาพมากพอ หากเรามี Data จำนวนมาก ดังนั้น การเลือกใช้เครื่องมือ หรือ ระบบซอฟต์แวร์ที่เหมาะสมกับแบรนด์ ซึ่งนักการตลาดสามารถาข้อมูลเกี่ยวกับเครื่องมือเพื่อเปรียบเทียบราคา ฟังก์ชัน และ วิธีการนำเสนอข้อมูลได้อย่างถูกวิธี และ ตอบโจทย์มากขึ้น
ตัวอย่างเช่น ธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับการเงิน อาจเลือกเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่มีการรักษาความปลอดภัยหลายชั้น และ สามารถยืนยันตัวตนแบบหลายปัจจัย อย่าง Salesforce เพื่อช่วยให้นักการตลาดจัดการ Data โดยตรงจาก Service Cloud และ เพิ่มโปรไฟล์ CRM ของลูกค้าด้วยข้อมูลโซเชียล
หากแบรนด์มีขนาดเล็ก หรือ ไม่ได้มีหน้าร้านบนเว็บไซต์ก็สามารถเก็บข้อมูลลูกค้าผ่านระบบออนไลน์ได้ หากแบรนด์มีการซื้อขายในช่องทางโซเชียลได้เช่นกัน ซึ่งสามารถใช้ระบบ Analytics หลังบ้าน เช่น business.facebook และ ระบบ Analytics ของ TikTok
หากแบรนด์มีขนาดเล็ก หรือ ไม่ได้มีหน้าร้านบนเว็บไซต์ก็สามารถเก็บข้อมูลลูกค้าผ่านระบบออนไลน์ได้ หากแบรนด์มีการซื้อขายในช่องทางโซเชียลได้เช่นกัน ซึ่งสามารถใช้ระบบ Analytics หลังบ้าน เช่น ระบบ Analytics ของ TikTok
3. เลือกจัดประเภท Data ให้เป็นระบบ ง่ายต่อการนำมาใช้งาน
เนื่องจาก Data มีขนาดใหญ่ มาจากหลายช่องทาง และ หากเราดูข้อมูลย้อนหลังนั้น อาจพบว่าข้อมูลในมือมีจำนวนมหาศาลทำให้ยากต่อการนำมาต่อยอด ดังนั้น นักการตลาดควรจัดลำดับความสำคัญว่าต้องการ Data ประเภทไหนมาวิเคราะห์เพื่อทำความสะอาด Data ที่จำเป็นต่อการใช้งาน จัดระบบให้ง่ายต่อการค้นหา และ โฟกัสในสิ่งที่จำเป็นในการทำการตลาดครั้งต่อไป
ซึ่งข้อดีในอนาคตคือ นักการตลาดจะสามารถประหยัดเวลาในการดึง Data ออกมาใช้ได้สะดวกขึ้น และเมื่อการเก็บ Data เป็นระบบแล้ว เราสามารถอัปเดตข้อมูลได้ตรงกับประเภทที่ต้องการได้เร็วขึ้นอีกด้วย
เมื่อแบรนด์มีการจัดประเภท
4. อัปเดตข้อมูลสม่ำเสมอ
การอัปเดตข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ จะทำให้แบรนด์เข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภคในช่วงเวลานั้น ๆ และเท่าทันความเป็นไปที่เกิดขึ้นว่ามีอะไรเกิดขึ้นบ้างบนหน้าเว็บไซต์ มี Performance อย่างไร และเข้าใจลูกค้าในทุกช่องทางออนไลน์ได้ดีขึ้น
สถิติด้านล่างนี้ เป็นสถิติจาก Databox เผยเกี่ยวกับความถี่ที่แบรนด์มักอัปเดตข้อมูลลูกค้า ซึ่งส่วนใหญ่แล้วแบรนด์มักอัปเดต Data ในทุก ๆ เดือน
นอกจากนี้การคอยตรวจสอบข้อมูลที่มีอยู่ในระบบจะช่วยให้นักการตลาดทราบว่า ข้อมูลไหนจำเป็น หรือ ไม่มีความจำเป็นต่อการวางแผนกลยุทธ์ในอนาคต ทำให้การตัดสินใจเลือก Data มาประยุกต์ใช้กับแคมเปญใหม่ไวขึ้น โดยข้อมูลไหนที่ไม่จำเป็นก็สามารถลบออกไป เพื่อให้การจัดกลุ่มข้อมูล และการนำข้อมูลไปวิเคราะห์มีระเบียบ
และหากคุณเป็นนักการตลาด หรือ ผู้ประกอบการที่ต้องการเรียนรู้ และ ทดลองลงมือปฏิบัติในการทำ Data Analytics เพื่อปรับปรุงธุรกิจ STEPS Academy มีหลักสูตร Data Analytics for Marketing Management มาฝาก ซึ่งเหมาะกับการลงมือทำเวิร์กชอป และ เปิดโอกาสให้คุณได้ลงมือทำจริง ทำเพื่อความเข้าใจที่มากขึ้น สามารถนำไปปรับใช้ได้กับธุรกิจของตนเองได้อย่างถูกต้องมากยิ่งขึ้น รวมไปถึงการสร้างคอนเนคชั่นกับผู้เรียนท่านอื่นและทำความรู้จักกับวิทยากรมากยิ่งขึ้น
อ่านเพิ่มเติมได้ที่: https://stepstraining.co/data-analytics-marketer
ข้อมูลจาก
Sproutsocial
Monkeylearn
Databox
