4 ความท้าทายในการทำ Data-Driven Marketing ที่นักการตลาดไม่ควรมองข้าม 

4 ความท้าทายในการทำ Data-Driven Marketing

ในปี 2022 ใคร ๆ ก็พูดถึงเรื่องการทำการตลาดด้วยวิธี Data-Driven Marketing หรือการนำข้อมูลลูกค้าเข้ามาปรับปรุงกลยุทธ์การตลาด ทั้งแบรนด์ขนาดใหญ่และขนาดย่อยต่างศึกษาและนำเทคโนโลยีใหม่ ๆ มาปรับใช้ เพื่อสร้างแคมเปญให้แข็งแกร่ง แซงคู่แข่งในวงอุตสาหกรรมของตนเอง แต่ก็อย่างไรก็ตาม นักการตลาดและผู้ประกอบการอีกหลายแบรนด์ อาจมองข้ามความท้าทายในการทำกลยุทธ์ Data-Driven Marketing ที่เราไม่สามารถนำแค่ประสบการณ์ด้านธุรกิจในอดีตมาประยุกต์ใช้ได้เหมือนเดิมอีกต่อไป เนื่องจาก Data หรือข้อมูลลูกค้าคือกุญแจสำคัญในการอ่านใจ หรือพฤติกรรมของลูกค้าที่เปลี่ยนไปตามยุคสมัย รวมทั้งต้องตามเกมการตลาดในยุคดิจิทัลให้ทันอีกด้วย ดังนั้น STEPS Academy จะพาคุณไปทำความเข้าใจกับความท้าทายในการทำ Data-Driven Marketing ที่นักการตลาดไม่ควรมองข้ามในปีนี้กันค่ะ

นอกจากนี้ หากคุณกำลังต้องการสร้างแคมเปญการตลาดจากการทำข้อมูลต่าง ๆ มาใช้อย่างเหมาะสม โดยสามารถตอบโจทย์เป้าหมายทางการตลาด และนำเครื่องมือใหม่ๆ มาปรับใช้กับธุรกิจเช่น Google Sheet, Tableau, Social Listening tools, PAM และ PRIMO ที่สามารถช่วยให้การจัดการ การนำเสนอ และการนำไปใช้ข้อมูลของคุณนั้นง่ายและสะดวกมากยิ่งขึ้น STEPS Academy  มีหลักสูตร หลักสูตรเรียน Data Analytics for Marketer มาฝากค่ะ

อ่านเพิ่มเติมได้ที่: https://stepstraining.co/data-analytics-marketer

สถิติจาก Campaign Monitor
สถิติจาก Campaign Monitor

สถิติจาก Campaign Monitor 81% ของนักการตลาดดิจิทัลพบว่าการนำข้อมูลที่มีอยู่มาปรับปรุงการตลาดนั้นเป็นเรื่องยาก มีขั้นตอนซับซ้อน โดยนักการตลาดแต่ละท่านอาจเผชิญความท้าทายที่ต่างกันออกไป ซึ่งผู้เขียนจะขอหยิบยกประเด็นหลัก ๆ มาให้ได้ดูกันทั้งหมด 5 ข้อด้วยกันค่ะ

 

ความท้าทายที่ 1: ไม่รู้ว่าควรเริ่มจากตรงไหน และ ไม่รู้ว่านำข้อมูลส่วนไหนมาทำการตลาด

 

ภาพจาก blog.searchmetrics
ภาพจาก blog.searchmetrics

จุดเริ่มต้นของการทำ Data-Driven Marketing คือการรวบรวมข้อมูลต่าง ๆ แต่ปัญหาคือ Data ที่มีอยู่ในมือนั้นเยอะมาก และ เราควรนำ Data ส่วนไหนมาใช้เพื่อให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด เมื่อทำการตลาดครั้งต่อไป ?

ความท้าทายนี้ เป็นจุดเริ่มต้นระยะแรกที่นักการตลาดมือใหม่ หรือผู้ที่เริ่มลองใช้ข้อมูลมาปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดต้องเผชิญกัน ถึงแม้ว่าเราจะยังไม่สามารถจับหลักสำคัญ ๆ ได้ แต่ก็อย่าเพิ่งกังวลใจจนเกินไป อันดับแรก เราสามารถเริ่มจากเป้าหมายของการทำแคมเปญการตลาดนั้น ๆ ก่อน ว่ามีจุดประสงค์เพื่ออะไร เช่น อยากให้สินค้าและบริการเป็นที่รู้จักในหมู่กลุ่มเป้าหมายใหม่ หรืออยากให้เกิดการซื้อซ้ำจากลูกค้ากลุ่มเดิม เมื่อเราทราบว่าเป้าหมายของการทำการตลาดคืออะไรแล้ว คุณจะทราบทันทีว่าแบรนด์ของคุณมีจุดเริ่มต้นที่ตรงไหน หรือมี KPIs เพื่ออะไร จากนั้นนักการตลาด หรือทีมของคุณอาจมองเห็นแล้วว่า สิ่งต่อไปที่ควรโฟกัสคืออะไร และผลลัพธ์เป็นไปตามที่วางไว้หรือไม่

แนวทางแก้ไข

จากที่กล่าวไปข้างต้นคร่าว ๆ นะคะ ว่าการตั้ง KPIs คือจุดเริ่มต้นของการทำการตลาดไม่ว่าจะเป็นแคมเปญใดก็ตาม ดังนั้น หากเรามีเป้าหมายที่ชัดเจนแล้ว เราสามารถนำข้อมูลจากการขายในส่วนต่าง ๆ มาประมวลผล เพื่อดูว่าเป้าหมายที่เราวางเอาไว้เป็นไปอย่างที่ตั้งใจหรือไม่ หากไม่ใช่ เราสามารถคิดคำนวณได้กี่เปอร์เซ็นต์ ทั้งนี้การได้ค่าตัวเลขที่เป็นจำนวน หรือ ร้อยละออกมาจะช่วยให้เราทราบว่า ในอนาคตเราควรทำส่วนไหนเพิ่มเติม หรือลดความสำคัญในบางส่วนที่ไม่จำเป็นได้บ้าง

 

ตัวอย่างตัวชี้วัดในการทำ Data-Driven Marketing ที่นักการตลาดส่วนมากนิยมใช้ ได้แก่
ภาพจาก altcraft

จากภาพด้านบน เป็นตัวอย่างตัวชี้วัดในการทำ Data-Driven Marketing ที่นักการตลาดส่วนมากนิยมใช้ ได้แก่

  • Traffic Source

แหล่งที่มาของกลุ่มเป้าหมายที่เข้าชมโฆษณา เว็บไซต์ หรือคอนเทนต์ของแบรนด์

  • Return of Investment

ผลตอบแทนจากการลงทุนในแคมเปญนั้น ๆ Return of Investment

  • Churn Rate

อัตราการเลิกเป็นลูกค้า หรือสมาชิกของแบรนด์

  • Customer Lifetime Value

รายได้โดยเฉลี่ยที่ลูกค้าหรือธุรกิจใช้จ่ายไปกับสินค้าตลอดช่วงชีวิตของการเป็นลูกค้า

  • Customer Acquisition Cost

ค่าใช้จ่ายที่ทำให้ได้ลูกค้ารายมาเพิ่มขึ้นมาหนึ่งราย

  • Customer Satisfaction

ความพึงพอใจในการใช้สินค้า และ บริการ

หากแคมเปญของคุณต้องการขายสินค้าบนหน้าโซเชียลมีเดีย เพื่อเพิ่มยอดขาย การหาค่าแบบง่าย ๆ ที่เราสามารถตรวจสอบได้ คือการดูว่ายอด Reach หรือจำนวนคนที่สนใจในหน้าคอนเทนต์หรือแอดตัวนั้นมีจำนวนเท่าไร และหากเราทำการตลาดหลายแพลตฟอร์ม ช่องทางไหนที่มีคนเห็นมากกว่ากัน หรือมียอดคลิกมากกว่า จากนั้น เมื่อคุณต้องการต่อยอดทำแคมเปญเดิมต่อไป คุณอาจโฟกัสทำโฆษณาบนแพลตฟอร์มที่คนให้ความสนใจมากที่สุด อีกทั้งเรายังสามารถวิเคราะห์วันและเวลาที่มีผู้เห็นโฆษณา เพื่อหาช่วงเวลาที่เหมาะสมที่สุดในการโพสต์ออร์แกนิคคอนเทนต์ได้อีกด้วย

เมื่อเราทราบแล้วว่าข้อมูลส่วนไหนที่ควรนำไปใช้เพื่อต่อยอดการตลาดแล้ว เราจะสามารถหาเครื่องมือ MarTech ได้เจาะจง และตอบโจทย์กับแคมเปญได้ดีขึ้น ทั้งนี้เครื่องมือ MarTech สามารถช่วยในการประมวล Data ได้รวดเร็วและแม่นยำกว่าการคิดคำนวณโดยมนุษย์ค่ะ

 

ความท้าทายที่ 2 : Data ที่ได้มามีความคลาดเคลื่อน หรือ ข้อมูลบางจุดหายไป 

เมื่อเราทราบแล้วว่าข้อมูลที่ต้องการวิเคราะห์คืออะไร แต่กลับกลายเป็นว่าข้อมูลในบางจุดกลับหายไป ทำให้นักการตลาดต้องวิเคราะห์หาจุดที่ขาดหาย หรือบางครั้งอาจกลายเป็นประเด็นใหญ่ในการวิเคราะห์แคมเปญ

 

Data ที่ได้มามีความคลาดเคลื่อน หรือ ข้อมูลบางจุดหายไป
ภาพจาก mesh-ai

โดยนักการตลาดเรียกข้อมูลที่หายไปนี้ว่า Data Gaps นั่นเอง ถึงแม้ว่าเราจะใช้ระบบซอฟต์แวร์ CRM ที่ดีหรือ เครื่องมือ Martech รุ่นใหม่ล่าสุด ปัญหานี้ก็อาจเกิดกับการทำ Data-Driven Marketing ได้เช่นกัน

นอกจากนี้ การทำการตลาดในปี 2022 ยังมีเรื่องของ Data Privacy หรือข้อมูลส่วนบุคคลที่ผู้ใช้งานไม่ได้อนุญาตให้เว็บไซต์เก็บข้อมูล ทำให้นักการตลาดอาจเห็นข้อมูลคลาดเคลื่อนไปจากความเป็นจริง

‍แนวทางแก้ไข

ในขั้นต้น ทางทีมนักการตลาดสามารถใช้ CRM Database & Website Analytics เพื่อหาช่องว่าง หรือข้อมูลที่หายไปเสียก่อนว่ามีอยู่ที่จุดใดบ้าง และมีประเด็นไหนที่สำคัญต่อการปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดที่กำลังโฟกัสอยู่ โดยภาพด้านล่างเป็นตัวอย่างของ CRM Database ในรูปแบบทั่วไปที่ทำงานและเก็บข้อมูลไปพร้อมๆ กันในทุกส่วน

 

crm information
ภาพจาก perfectviewcrm

เมื่อข้อมูลในบางจุดของเราหายไป อาจมาจากระบบ Google Analytics ไม่ได้เชื่อมต่อกับลิงก์ที่เราต้องการเก็บข้อมูลตั้งแต่เริ่มแรก หรือการตั้งค่าในระบบ CRM ไม่เป็นไปตามที่เราวางแผนไว้ตั้งแต่ครั้งแรก ดังนั้น นักการตลาด รวมทั้งทีมที่เกี่ยวข้องในการทำแคมเปญนี้จะต้องใช้เวลา และตรวจสอบความแม่นยำตั้งแต่ครั้งแรกเมื่อเริ่ม Track Data หรือเริ่มติดตามผลข้อมูล รวมทั้งคอยตรวจสอบข้อมูลในแต่ละวัน เพื่อให้เกิดข้อผิดพลาดน้อยที่สุดค่ะ

ในแง่มุมของข้อมูลที่อาจคลาดเคลื่อนไป โดยอาจมีปัจจัยจาก Data Privacy เราสามารถใช้เครื่องมืออื่น ๆ เข้าช่วยแก้ปัญหาเพื่อปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดในครั้งต่อไป เช่น การใช้  Social Listening Tools เพื่อสำรวจว่าคนบนโลกโซเชียลกำลังพูดถึงแบรนด์หรือสินค้าเราหรือไม่ มีมุมมองอย่างไร  เพื่อให้นักการตลาดปรับปรุงผลิตภัณฑ์ให้ตอบโจทย์มากยิ่งขึ้น รวมทั้งลองวิเคราะห์ Keyword เพื่อวิเคราะห์ว่า กลุ่มเป้าหมายมักใช้คำศัพท์แบบไหนในการค้นหาสินค้าของเรา ทำให้เราปรับปรุงกลยุทธ์การทำ SEM และ SEO ได้ตรงกับการค้นหามากขึ้นค่ะ

สถิติด้านล่างจาก socialmediatoday ระบุว่านักการตลาดในปัจจุบันใช้ Social Listening Tools เพื่อพัฒนากลยุทธ์การตลาดในด้านต่าง ๆ โดยคำนึงถึงการรับรู้แบรนด์ เทรนด์ต่าง ๆ ในแวดวงอุตสาหกรรม และ ฟีดแบ็กที่แบรนด์ได้รับ

 

สถิติด้านล่างจาก socialmediatoday ระบุว่านักการตลาดในปัจจุบันใช้ Social Listening Tools เพื่อพัฒนากลยุทธ์การตลาดในด้านต่าง ๆ โดยคำนึงถึงการรับรู้แบรนด์ เทรนด์ต่าง ๆ ในแวดวงอุตสาหกรรม และ ฟีดแบ็กที่แบรนด์ได้รับ
ภาพจาก socialmediatoday

ความท้าทายที่ 3 : ขาดทีมหรือนักวิเคราะห์ข้อมูล

แน่นอนว่าการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก จำเป็นต้องมีทีมผู้เชี่ยวชาญ หรือนักการตลาดที่มีประสบการณ์ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง นำไปปรับใช้ได้จริง แต่อย่างไรก็ตาม ธุรกิจแบรนด์ขนาดกลาง หรือขนาดย่อมอาจไม่มีนักการตลาดในสายนี้เข้ามาช่วยปรับปรุงกลยุทธ์

สถิติด้านล่างเป็นงานวิจัยจาก Arktic Fox and Michael Page รายงานว่า การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นทักษะที่ทรัพยากรบุคคลทางด้านการตลาดยังขาดความรู้มากที่สุด

 

ข้อมูลจาก Marketing State of Play
ข้อมูลจาก Marketing State of Play

แนวทางแก้ไข

ในปัจจุบัน ผู้ประกอบการสามารถปรึกษาเอเจนซี่ หรือที่ปรึกษาทางการตลาดได้ในระยะแรกเริ่ม ในกรณีที่ทรัพยากรบุคคล และ เวลามีจำกัด เพื่อให้ทีมงาน และ ผู้บริหารเข้าใจหลักการขั้นพื้นฐานในการนำข้อมูลมาลองปรับใช้ นอกจากนี้ ผู้ประกอบการ และ นักการตลาดยังสามารถมองหาคอร์สอบรมหลักสูตร Data-Driven Marketing เพื่อเสริมสร้างความเข้าใจขึ้นพื้นฐาน และนำไปต่อยอดได้ด้วยตัวเอง ทำให้แบรนด์มีโอกาสเติบโตต่อไปในระยะยาวค่ะ

เว็บไซต์ ZoomInfo เผยว่า 78% ของบริษัทที่เก็บข้อมูลเพื่อทำสถิติ ระบุว่า Data-Driven Marketing ช่วยเพิ่มยอด Conversion ให้กับแบรนด์ได้ นอกจากนี้ ข้อมูลวิจัยจาก Forbes ยังกล่าวอีกว่า 66% ของผู้บริหารด้านการตลาดพบว่า Data สามารถช่วยคำนวณหาค่า Customer Acquisition ได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ความท้าทายที่ 4 : นำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อคาดการณ์ หรือ พยากรณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นกับธุรกิจไม่ได้

แม้ว่าเราจะมีข้อมูลทั้งหมดอยู่ในมือ แต่การวิเคราะห์ เพื่อคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นกับธุรกิจมีความคลาดเคลื่อน หรือไม่สามารถคาดการณ์เทรนด์ใหม่ ๆ ได้อาจทำให้แบรนด์ของคุณพลาดโอกาส และ ไม่สามารถรับมือกับสิ่งที่จะเกิดขึ้นได้ ทำให้เราไม่เข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภคได้อย่างแท้จริง และเสียเงินลงทุนไปกับการโฆษณา หรือ ทุนที่ใช้ในการวิเคราะห์ Data

แนวทางแก้ไข

นักการตลาดสามารถใช้ระบบ Machine Learning (ML) หรือ Artificial Intelligence (AI) เข้ามาช่วยวิเคราะห์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เพื่อให้เราเข้าใจถึงพฤติกรรมของลูกค้า และ แนวโน้มที่อาจเกิดขึ้นต่อไปในภายภาคหน้า ทำให้เราสามารถคาดการณ์ได้ว่า สิ่งใหม่ ๆ ที่ลูกค้ากำลังสนใจ หรือมีความกังวลคืออะไร (Pain Point) ทำให้นักการตลาดสามารถคิดแคมเปญให้ตอบโจทย์กับความสนใจมากขึ้น

ตัวอย่าง

บางครั้งที่เราเข้าไปเสิร์ชหา แว่นตา บนเฟสบุค แต่ยังไม่ได้ตัดสินใจซื้อวันนี้ แล้ววันต่อมาคุณเห็นโฆษณาจากแบรนด์เดิม แต่เป็นแว่นตาทรงใหม่ แถมมากับโปรโมชัน อีกทั้งยังมาเป็นรูปอัลบั้มทรงแว่นตาแฟชั่นให้เลือกสรร หากคุณเห็นสิ่งเหล่านั้น นั่นหมายความว่าระบบอัลกอริทึมของเว็บไซต์ขายแว่นตา กำลังทำงานด้วยการใช้วิธีการคาดการณ์ว่า กลุ่มเป้าหมายอาจสนใจในสินค้าที่มีรูปแบบคล้ายกัน ซึ่งมีโอกาสสูงที่กลุ่มเป้าหมายคนนั้น ๆ อาจตัดสินใจซื้อ

 

carousel content from data marketing improvement
ภาพจาก blog.hubspot

สรุป 

ทีมนักการตลาด และ แบรนด์ทั้งหลายที่ต้องการขับเคลื่อนธุรกิจด้วยกลยุทธ์ Data-Driven Marketing อาจกำลังเผชิญความท้าทายในการวิเคราะห์ข้อมูล รวมทั้งขั้นตอนต่าง ๆ ในระหว่างทางการเก็บข้อมูล ไม่ว่าจะเป็น ปัญหาทางด้านความรู้และทักษะ ข้อมูลที่คลาดเคลื่อนไป นำข้อมูลมาปรับใช้ไม่เป็น หรือแม้กระทั่งไม่รู้ว่าจะเริ่มจากตรงไหนก่อน หากเราเห็นถึงความท้าทายที่กำลังเผชิญอยู่ในขณะนี้ คุณผู้อ่านสามารถทำความเข้าใจและมองหาวิธีแก้เกมจากบทความนี้ และสามารถมองเห็นถึงโอกาสที่แบรนด์จะเติบโตต่อไปด้วยการใช้ข้อมูลมาปรับปรุงธุรกิจกัน

 

ข้อมูลจาก 

mesh-ai.com

mumbrella

Clicdata

forbes

Campaignmonitor

altcraft

Learning More

Recommended Topics

5 กลยุทธ์วางแผนการตลาดโดยใช้ Data อย่างมืออาชีพ
5 ทักษะที่ต้องมีเพื่อวางแผนกลยุทธ์การตลาดด้วย Data