7 ตัวอย่างการใช้ Big Data ต่อยอดธุรกิจให้ประสบความสำเร็จ

การวิเคราะห์ Big Data เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบข้อมูลจำนวนมาก เพื่อนำข้อมูลมาใช้ในการประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจและกำหนดทิศทางให้กับธุรกิจที่เหมาะสม โดยทั่วไประบบการวิเคราะห์ Big Data ที่ทันสมัยช่วยให้กระบวนการวิเคราะห์รวดเร็วและมีประสิทธิภาพความสามารถในการทำงานได้เร็วขึ้นและการบรรลุความคล่องตัวนี้มีข้อได้เปรียบในการแข่งขันกับธุรกิจ ในขณะเดียวกันก็มีต้นทุนที่ต่ำลง

องค์กรต่างๆมีการลงทุนในการวิเคราะห์ Big Data มากขึ้นทำให้องค์กรการตัดสินใจที่รวดเร็วและมีความคล่องตัว เพื่อเพิ่มความสามารถในการแข่งขันบนโลกออนไลน์

ในบทความนี้เราจะมาพูดถึง 7 ตัวอย่างแบรนด์ที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลในการทำธุรกิจ มีแบรนด์ไหนบ้างไปดูกันเลยค่ะ

คำศัพท์ควรรู้ก่อนอ่าน

Big Data – ปริมาณข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มีอยู่ในบริษัทของคุณทุกรูปแบบ ไม่ว่าแหล่งที่มาจะมาจากภายในบริษัทหรือภายนอกก็ตาม
การบริหารความเสี่ยง – กระบวนการดำเนินงานขององค์กรที่เป็นระบบและต่อเนื่อง เพื่อช่วยให้องค์กรลดต้นเหตุและลดโอกาสที่จะเกิดความเสียหาย ให้ระดับของความเสียหายที่จะเกิดขึ้นในอนาคตลดน้อยลง
Supply Chain Management (SCM) – กระบวนการดำเนินงานของวัสดุ สินค้า ตลอดจนข้อมูล และธุรกรรมต่างๆ ผ่านองค์กรที่เป็นผู้ส่งมอบ ผู้ผลิต ผู้จัดจำหน่าย ไปจนถึงลูกค้าหรือผู้บริโภค
Suppliers – คนหรือองค์กรที่จัดหาสินค้าและบริการให้กับธุรกิจอื่น
Point Of Sale (POS) – ระบบขายหน้าร้านหรือเครื่องที่ทำการบันทึกข้อมูลสินค้าที่ขายออกไป

#1 การใช้ข้อมูลในการดึงดูดและรักษาลูกค้า

ลูกค้าคือทรัพย์สินที่สำคัญที่สุดที่คุณควรใส่ใจ ไม่มีธุรกิจใดที่สามารถประสบความสำเร็จได้โดยปราศจากการสร้างฐานลูกค้าที่แข็งแรง อย่างไรก็ตามต่อให้คุณมีฐานลูกค้าที่แข็งแรง แต่หากคุณละเลยที่จะศึกษาว่าลูกค้าของคุณจริงๆแล้วต้องการสิ่งใด มันง่ายมากเลยที่คุณจะนำเสนอสิ่งที่ “ลูกค้าไม่ต้องการ” ในที่สุดก็จะทำให้คุณสูญเสียลูกค้าไปและสิ่งนี้จะเป็นอุปสรรคต่อเส้นทางสู่ความสำเร็จของคุณ

การใช้ Big Data ช่วยให้ธุรกิจของคุณสามารถสังเกตรูปแบบและแนวโน้มของลูกค้าได้มากยิ่งขึ้น ผ่านการรวบรวมข้อมูลของลูกค้าทั้งหมดที่ต้องการได้อย่างง่ายดาย ซึ่งหมายความว่าเป็นเรื่องที่ง่ายขึ้นที่จะเข้าใจลูกค้าในยุคดิจิทัล ด้วยกลไกการวิเคราะห์ข้อมูลและการสังเกตพฤติกรรมของลูกค้าจะทำให้ธุรกิจของคุณได้รับข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าเชิงลึก ที่จำเป็นต่อการรักษาฐานลูกค้าของธุรกิจ

การทำความเข้าใจข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าจะช่วยให้ธุรกิจของคุณสามารถส่งมอบสิ่งที่ลูกค้าต้องการ นี่เป็นขั้นตอนพื้นฐานที่สุดเพื่อให้คุณบรรลุเป้าหมายในการดูแลรักษาลูกค้าของคุณ และเป็นสิ่งสำคัญที่ทำให้เกิดความภักดีต่อธุรกิจหรือแบรนด์

ตัวอย่าง ธุรกิจที่ใช้ข้อมูลในการดูแลและดึงดูดลูกค้า

McDonald’s ร้านฟาสต์ฟู้ดที่โด่งดังระดับโลกที่ใช้เทคโนโลยีที่ทันสมัยในหลายๆด้านของการทำธุรกิจ รวมถึงการใช้ข้อมูลในการดูแลลูกค้าผ่านแอปพลิเคชันมือถือ ที่ช่วยให้ลูกค้าสามารถสั่งซื้อและชำระเงินเกือบทุกขั้นตอนผ่านอุปกรณ์มือถือ และเพื่อให้ประสบการณ์ของลูกค้าที่ดียิ่งขึ้น McDonald’s เองก็สามารถเข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นเกี่ยวกับผู้ใช้บริการของพวกเขา เช่น การสั่งอาหาร การใช้บริการ ความถี่ที่ใช้ ใช้ผ่านเครื่องมือใด ข้อมูลทั้งหมดนี้ช่วยให้ McDonald’s สามารถออกแบบโปรโมชันและข้อเสนอที่ตรงเป้าหมายมากยิ่งขึ้น ซึ่งในความเป็นจริงลูกค้าชาวญี่ปุ่นที่ใช้แอปพลิเคชันมือถือของ McDonald’s ได้มียอดการซื้อที่มากขึ้นถึง 35% เนื่องจากการนำเสนอสินค้าที่ตรงตามความต้องการของลูกค้าก่อนที่พวกเขาพร้อมที่จะสั่งอาหาร

#2 การใช้ข้อมูลเพื่อแก้ไขปัญหาผู้โฆษณาและเสนอข้อมูลเชิงลึกทางการตลาด

การวิเคราะห์ Big Data สามารถช่วยจับคู่ระหว่างความคาดหวังของลูกค้ากับธุรกิจได้ ซึ่งรวมถึงการเปลี่ยนสายผลิตภัณฑ์ของธุรกิจให้ตอบโจทย์ความต้องการลูกค้ามากขึ้น และมั่นใจได้ว่าในการทำแคมเปญการตลาดและการโฆษณานั้นมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งในความเป็นจริงนั้นหลายธุรกิจได้สูญเสียเงินไปจำนวนมาก ในการทำแคมเปญโฆษณาที่ผลลัพธ์ไม่เป็นไปตามความต้องการ นั้นอาจเป็นเพราะพวกเขาได้ข้ามขั้นตอนในการวิเคราะห์ข้อมูลก่อนลงมือทำโฆษณานั้นเองค่ะ

ในการทำการตลาดและการทำโฆษณานั้นเราสามารถทำการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น เช่นการสังเกตความเคลื่อนไหวบนโลกออนไลน์ ตรวจสอบ ณ จุดขาย รวมไปถึง การวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว สิ่งเหล่านี้เป็นวิธีที่นักการตลาดและนักโฆษณาใช้ในการทำงานเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกถึงสิ่งที่ลูกค้าต้องการมากยิ่งขึ้น โดยนำมาซึ่งการบรรลุเป้าหมายในการทำแคมเปญการตลาดที่ตอบโจทย์ลูกค้า

แคมเปญที่ตรงกลุ่มเป้าหมายและมีความเฉพาะบุคคลนั้นหมายความว่า ธุรกิจสามารถประหยัดเงินและสามารถมั่นใจในประสิทธิภาพของแคมเปญได้ เนื่องจากพวกเขาได้กำหนดกลุ่มเป้าหมายที่มีศักยภาพสูงบวกกับสินค้าที่เหมาะสม ดังนั้นธุรกิจสามารถเข้าถึงข้อมูลได้อย่างเหมาะสมและมีประสิทธิภาพเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาการเสียค่าใช้จ่ายในการโฆษณาไปจำนวนมากแต่ไม่ได้ผลลัพธ์ที่ดี

ตัวอย่าง แบรนด์ที่ใช้ข้อมูลสำหรับกำหนดเป้าหมายในการทำโฆษณา

Netflix เป็นตัวอย่างที่ดีของแบรนด์ใหญ่ที่ใช้ Big Data ในการวิเคราะห์กลุ่มเป้าหมายในการนำส่งโฆษณา ด้วยสมาชิกมากกว่า 100 ล้านราย บริษัทได้รวบรวมข้อมูลจำนวนมากซึ่งเป็นกุญแจสำคัญที่ทำให้ Netflix ประสบความสำเร็จ หากคุณเป็นสมาชิกของ Netflix เราจะคุ้นเคยดีกับวิธีที่ Netflix ส่งคำแนะนำของภาพยนตร์เรื่องต่อไปที่คุณควรดู ขั้นตอนนี้ได้ใช้ข้อมูลจากการค้นหาย้อนหลังของคุณในการประกอบคำแนะนำได้อย่างแม่นยำ ซึ่งบอกได้ถึงจำนวน % ของภาพยนตร์ว่าตรงต่อความชื่นชอบของคุณแค่ไหน และข้อมูลนี้ทำให้ Netflix สามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกได้อย่างเป็นประโยชน์และนำเสนอได้ตรงใจกับลูกค้าค่ะ

#3 การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการจัดการความเสี่ยง

แผนการจัดการความเสี่ยงเป็นการลงทุนที่สำคัญสำหรับหลายๆธุรกิจเพราะปัจจุบันหลายๆอย่างต่างเคลื่อนไหวหรือเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ซึ่งความสามารถในการมองเห็นถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นและสามารถลดความเสี่ยงนั้นก่อนที่จะเกิดขึ้น เป็นสิ่งสำคัญอย่างมากสำหรับการทำธุรกิจ ซึ่งเราจะใช้การวิเคราะห์ข้อมูลมาใช้ในการวางแผน ประเมินความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น โดยสามารถวัดและจำลองถึงความเสี่ยงที่ต้องเผชิญหน้า หรืออีกนัยหนึ่งการลดความเสี่ยงทำให้ธุรกิจสามารถทำกำไรได้มากขึ้น

การวิเคราะห์ Big Data มีส่วนสำคัญอย่างมากต่อการพัฒนาทางเลือกให้แก่การบริหารจัดการความเสี่ยง เมื่อพิจารณาถึงความพร้อมของข้อมูลที่เพิ่มขึ้นและความหลากหลายของสถิติการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีศักยภาพมหาศาล ดังนั้นธุรกิจสามารถบรรลุเป้าหมายและตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้ดีมากยิ่งขึ้น

ตัวอย่าง แบรนด์ที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลในการบริหารความเสี่ยง

Starbucks ในฐานะบริษัทกาแฟชั้นนำของโลก Starbucks สามารถเปิดสาขาใหม่ในบริเวณใกล้เคียงกับร้านค้าอื่น ๆ ในขณะที่ยังรับประกันถึงอัตราการประสบความสำเร็จที่สูง เพราะโดยปกติแล้วในการตัดสินใจเปิดสาขาใหม่ขึ้นมานั้นเป็นความเสี่ยงโดยไม่จำเป็น แต่ Starbucks ได้ใช้ฐานข้อมูลในวิเคราะห์คำนวณถึงอัตราความสำเร็จของทุกตำแหน่งที่ตั้งใหม่ก่อนจะลงมือปฏิบัติ ด้วยข้อมูลตามพื้นที่นั้นๆว่ามีจำนวนประชากร การจราจร มีผู้คนจำนวนเท่าไหร่ และจากการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นทำให้ Starbucks สามารถคำนวณถึงข้อมูลพื้นฐานทั่วไปของแต่ละสาขาที่ต้องการเปิดใหม่ได้ เพื่อให้พวกเขาสามารถเลือกสถานที่ตั้งตามแนวโน้มการเติบโตของรายได้ และสามารถลดความเสี่ยงในการลงทุนจำนวนมากของแต่ละสาขา

#4 การใช้ข้อมูลในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน

Supply Chain Management (SCM) หรือการจัดการห่วงโซ่อุปทานคือ กระบวนการดำเนินงานของวัสดุ สินค้า ตลอดจนการผลิต ข้อมูล และธุรกรรมต่างๆ ผ่านองค์กรที่เป็นผู้ส่งมอบ ผู้ผลิต ผู้จัดจำหน่าย ไปจนถึงลูกค้าหรือผู้บริโภค

Big data ช่วยให้ซัพพลายเออร์หรือคนที่มีหน้าที่จัดหาวัตถุดิบต่างๆให้แก่โรงงานนำไปผลิตสินค้าเพื่อขายนั้นสามารถทำงานได้อย่างแม่นยำและชัดเจนมากขึ้น ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลจากปลายทางเช่น ลูกค้าชื่นชอบสินค้ารูปแบบไหน สีไหนเป็นพิเศษทำให้ซัพพลายเออร์สามารถคำนวณได้ว่าควรจัดหาวัตถุดิบแบบไหนเป็นจำนวนเท่าไหร่ เพื่อให้สามารถผลิตสินค้าได้เหมาะสมกับจำนวนที่ลูกค้าต้องการซื้อ

ด้วยวิธีการที่ทันสมัยจะช่วยให้ระบบการทำงานในขั้นตอนของการสั่ง ผลิตและการขนส่งสินค้าสามารถทำได้อย่างเป็นระบบมากขึ้นและสามารถลดความผิดพลาดสินค้าขาดหรือเกินสต็อกอีกด้วย ซึ่งทำได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ในระบบการผลิตในแต่ละส่วนมาทำการรวบรวมและวิเคราะห์ อีกส่วนมาจากการแบ่งปันความรู้และการทำงานร่วมกันของแต่ละฝ่ายมันจะเป็นรากฐานสำหรับการจัดการห่วงโซ่อุปทานทำให้ซัพพลายเออร์สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

ตัวอย่าง แบรนด์ที่ใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของ Supply Chain

PepsiCo เป็นบริษัทบรรจุสินค้าอุปโภคบริโภค ที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อการจัดการห่วงโซ่อุปทานที่มีประสิทธิภาพ บริษัทมุ่งมั่นที่จะสร้างความมั่นใจว่าพวกเขาสามารถเติมเต็มชั้นวางของร้านค้าปลีกด้วยปริมาณและประเภทของผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสม ลูกค้าของบริษัทจัดทำรายงานซึ่งรวมถึง สินค้าคงคลัง รายการสินค้า และ POS(Point Of Sale) เก็บข้อมูลการขายหน้าร้านให้กับบริษัทและข้อมูลนี้จะใช้ในการวางแผนพยากรณ์การผลิตและการจัดส่ง ด้วยวิธีนี้บริษัทมั่นใจว่าผู้ค้าปลีกจะมีผลิตภัณฑ์เหมาะสม ในปริมาณที่พอต่อความต้องการ และเวลาที่เหมาะสม

#5 การใช้ข้อมูลเพื่อสร้าง A/B Testing ให้ตรงกับความสนใจของกลุ่มเป้าหมาย

การทำ A/B Testing เป็นวิธีการสร้างชิ้นงานที่ต้องการทำการทดสองขึ้นมา 2 รูปแบบ และเก็บข้อมูลจากค่า CTR หรือ Conversion Rate ว่าชิ้นงานไหน มีคนตัดสินใจคลิกมากว่ากัน หรือมีผลต่อการตัดสินใจของลูกค้ามากกว่ากัน ซึ่งการเก็บข้อมูลจากการทำ A/B Testing มักจะมาจากการทำคอนเทนต์ในช่องทางต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น การทำ Facebook Ads, การส่ง Email, รูปแบบกราฟิก หรือรูปภาพที่คนเลือกคลิก และอื่น ๆ

ในการทดสอบ A/ B Testing ที่มีประสิทธิภาพและสามารถวัดผลได้ดีนั้น นักการตลาดควรกำหนดเป้าหมายก่อน เพื่อกำหนดตัวแปรเพื่อวัดผลหลังจากที่มีการทดสอบเกิดขึ้น

ช่น ต้องการวัดค่า CTR จากการคลิกเข้ามายังเว็บไซต์ หรือ ต้องการวัดค่า Conversion Rate จากการคลิก Email

ตัวอย่างแบรนด์ที่ใช้ข้อมูลเพื่อสร้าง A/B Testing ให้ตรงกับความสนใจของกลุ่มเป้าหมาย

TheJoyWithin เป็นโรงเรียนสอนการทำสมาธิที่ทำ A/B Testing บนหน้าบล็อกของเว็บไซต์เพื่อหาดีไซน์ และ คอนเทนต์ที่ตรงใจนักเรียนที่สุด ด้วยการนำแบนเนอร์ออกจากมุมบนของเว็บไซต์ เปลี่ยนดีไซน์ของเว็บไซต์ และ เปลี่ยนเนื้อหาในคอนเทนต์ให้มี Keyword ที่คนนิยมค้นหา ผลปรากฏว่ายอดการคลิกออกจากหน้าเว็บไซต์ (Bounce Rate) ลดลง และมีคนสมัครเข้ามาเรียนเพิ่มขึ้นจาก 12.5% เป็น 70%

ตัวอย่างถาพด้านบนนี้ เป็นผลลัพธ์จากการทำ A/B Testing ที่มีการทดลองนำแบนเนอร์ในส่วนบนของเว็บไซต์อยู่ และเปลี่ยน Keyword โดนเน้นคำว่า How Can we help และเปลี่ยนรูปภาพมุมด้านขวา ให้น่าคลิกมากขึ้น

#6 นำผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ข้อมูล ไปทำการตลาดแบบเฉพาะเจาะจง

การทำการตลาดแบบเฉพาะเจาะจงหรือ Personalization เป็นวิธีการที่แบรนด์สามารถนำข้อมูลลูกค้ามาวิเคราะห์ความสนใจ และพฤติกรรมของลูกค้าได้แบบรายบุคคล ซึ่งในปัจจุบัน การทำ Personalization ตอบโจทย์กับความต้องการของผู้บริโภคเป็นอย่างมาก เนื่องจากแบรนด์สามารถตอบสนองความต้องการได้แบบส่วนตัว ที่ให้ลูกค้ารู้สึกว่าตัวเองเป็นคนพิเศษ และการทำ Personalization ช่วยทำให้แบรนด์นำเสนอสินค้าและบริการได้ตรงใจลูกค้ามากขึ้น

ตัวอย่างแบรนด์ที่ทำ Personalization

Spotify

Spotify เป็นแบรนด์ที่ให้บริการสตรีมเพลงดิจิทัล และ พอดแคสต์ ที่ผู้ใช้สามารถเลือกฟังเพลงใหม่ ๆ จากทั่วมุมโลกได้ และสามารถสร้าง Playlist เองได้ในแอปฯ ซึ่ง Spoify ได้นำข้อมูลของลูกค้ามาวิเคราะห์ด้วยการเก็บข้อมูลจากประวัติการฟังของลูกค้า ว่าชอบเพลงแนวไหนเป็นพิเศษ หรือหัวข้อพอดแคสต์ประเภทไหนที่ผู้ใช้ฟังเป็นประจำ เพื่อนำไปสร้างคอนเทนต์ในการนำเสนอให้ถูกใจผู้ใช้งานมากขึ้น

#7 ใช้ข้อมูลเพื่อสร้างคอนเทนต์ที่มอบประสบการณ์ใหม่ให้ลูกค้า

ในแวดวงของผู้ที่สร้างคอนเทนต์อย่าง Content Creator นักการตลาด หรือเจ้าของกิจการสตาร์ทอัพที่ทำคอนเทนต์ด้วยตัวเอง สามารถนำผลวิเคราะห์ Data มาวิเคราะห์หารูปแบบคอนเทนต์ที่ลูกค้าสนใจได้ โดยนำเครื่งอมือการตลาดมาใช้เช่น Google Analytics Google Search Console หรือ การดู Report หลังบ้านของ Facebook เพื่อประเมินประสิทธิภาพของคอนเทนต์ที่เราได้โพสต์ไปก่อนหน้าว่าได้รับความสนใจมากน้อยแค่ไหนจากผู้ติดตาม เพื่อมองหาช่องทางที่จะนำเสนอคอนเทนต์ที่จะเป็นประสบการณ์ใหม่ ๆ ให้กับลูกค้า และให้เกิดความแตกต่างจากคู่แข่ง

ตัวอย่างแบรนด์ที่ใช้ข้อมูลในการมอบประสบการณ์ใหม่ให้ลูกค้า

Mint

Mint เป็นแอปพลิเคชั่นที่ผู้ใช้งานสามารถทำากรบันทึกรายรับรายจ่าย และมีระบบแจ้งเตือนการชำระบิลต่าง ๆ ซึ่งความน่าสนใจของ Mint คือการนำเสนอรายรับรายจ่ายในรูปแบบของ Infographic ตัวการ์ตูนน่ารัก ๆ เมื่อเวลาผู้ใช้งานมีการบันทึกแผนรายรับ รายจ่าย Mint ก็จะทำการแสดงผลออกมาในรูปแบบของรูปภาพ ให้เห็นแบบ Data Visualization ทำให้ดูน่าสนใจ และเห็นภาพรวมได้ดีขึ้น

สรุป

ในการวิเคราะห์ข้อมูลและการนำมาใช้งานให้เกิดประโยชน์ทำให้องค์กรสามารถตัดสินใจได้รวดเร็ว มีความคล่องตัว และเพิ่มความสามารถให้คุณแข่งแกร่งมากยิ่งขึ้นบนโลกออนไลน์ ด้วย 7 วิธีดังนี้ค่ะ