แนวทางการประกอบธุรกิจให้ประสบความสำเร็จ Data-Driven Marketing การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
Instinct vs Insight สัญชาตญาณ (ผมคิดว่า) vs ข้อมูลเชิงลึก (ผมรู้ว่า)
HIPPO => Highest Paid Person’s Opinion
ผู้มีอิพธิพลทางความคิดในองค์กร (ใช้ Instinct)
ผมคิดว่า –> คิดเอง เออเอง ใช้ข้อมูลประสบการณ์ส่วนตัวในอดีต เน้นการใช้สัญชาตญาณ & ประสบการณ์ แต่ไม่วิเคราะห์ข้อมูล “ประสบการณ์เดิมในอดีต ไม่มีผลกับปัจจุบัน”
ต้องใช้ Data เป็นสิ่งสำคัญในการสร้างธุรกิจยุค Disruption (ใช้ Insight)
ผมรู้ว่า –> ข้อมูลที่พิสูจน์จริงแล้ว ไม่ใช่ความคิดของตัวเองคนเดียว แต่เป็นข้อมูลที่เกิดจากลูกค้าส่วนใหญ่ มีการทดลองเชิงวิทยาศาสตร์ Experiment
ผู้ประกอบการรุ่นใหม่ต้องใช้ข้อมูล Insight ให้เป็นถึงจะเพิ่มโอกาสประสบความสำเร็จ
Google’s 42 Shades of Blue
A/B Testing ของ Google
ออกแบบ Link เฉดสีน้ำเงิน หน้าที่ใคร?
Designer vs Engineer
Designer –> เน้นอารมณ์ ความรู้สึก Creative หรือตามที่หัวหน้าหรือคนจ่ายเงินถูกใจ จบแค่นั้น ใช้ Intuition-Driven
Engineer –> ใช้ A/B Testing อยากรู้ว่าเฉดสีไหนให้ผลลัพธ์ดีที่สุด
เล่นกับข้อมูลจริงก่อนตัดสินใจ ทดสอบเฉดสี 41 เฉด แบ่งกลุ่มทดลองแต่ละเฉดสีเท่า ๆ กัน ทดลองดูว่าเฉดสีไหนคนกด Click Link เข้าไปมากกว่ากัน ใช้ Data-Driven
เจ้าของร้านอยากรู้ว่าควรใช้ Promotions ไหนเพิ่มยอดขาย
1. ให้ใช้เงินยิง Ads บน Facebook หรือ Online แบบโยนหินถามทาง
2. สร้างข้อความและโปสเตอร์โพสต์ลงไป 4 แบบ
3. เลือกกลุ่มลูกค้า Target เหมือนกัน
4. วัดผล 2 สัปดาห์
5. หลังจากดูผลลัพธ์ Insight ของข้อมูลที่ได้
6. โพสต์ไหนสร้างยอดการสั่งซื้อสูง Promotion นั้นคือคำตอบที่ต้องการ
ธุรกิจจะขับเคลื่อนไปได้ต้องทำการทดลองให้ได้ข้อมูลของลูกค้าจริง
โดยต้องคิดหาทางเอา Data มาช่วยในการตัดสินอย่างสม่ำเสมอ
A/B Testing Experiments
A/B Testing Got Obama $60 Million
Obama ต้องการเพิ่มยอดเงินระดมทุนสนับสนุนการเลือกตั้ง
1. ตั้งคำถามจะใช้ภาพหรือ Clip ไหนเพื่อชวนให้คนบริจาค
2. จับคู่กับปุ่มกด 6 x 4 = 24 รูปแบบ
3. โยนหินถามทาง ทดลองทั้ง 24 รูปแบบในเว็บไซต์ของเขา
4. วัดผลช่วงระยะเวลาหนึ่ง
5. หลังจากดูผลลัพธ์ Insight ของข้อมูลที่ได้
6. รู้ว่าภาพและปุ่มไหนที่ส่งเสริมให้คนกดเยอะที่สุด
7. คำตอบคือ ภาพครอบครัว และปุ่ม LEARN MORE
ธุรกิจจะต้องปรับและทดลองข้อมูล Insight อยู่สม่ำเสมอ
รวม Data มาเป็นคู่มือการทำงานของ MUJI
คู่มือรวบรวมความรู้และแนวทางแก้ปัญหาของพนักงานแต่ละคน
1. MUJI พบปัญหาเรื่องร้องเรียนจำนวนมาก มีแต่เรื่องเดิมซ้ำ ๆ พนักงานคนใหม่เข้ามาต้องลองผิดลองถูกเอง เกิดการซ้ำซ้อนปัญหาเดิมเปลืองเวลา
2. สร้างคู่มือการทำงานชื่อ MUJIGRAM รวมแนวทางแก้ปัญหา แนวทางปฏิบัติ แนวทางการตอบคำถามที่ถูกต้อง การรับมือกับสถานการณ์ต่าง ๆ พนักงานจะช่วยกัน Update อยู่ตลอด ทำให้ลดปัญหาการร้องเรียน
3. คนเก่งลาออกไปแต่ How to ก็ยังคงอยู่ คนใหม่เข้ามาก็สามารถอ่านทำความเข้าใจและเป็นคนเก่งได้เร็ว ช่วยพัฒนาองค์กรได้
“ลองเอาปัญหาไปถามพนักงาน ดูดความรู้และประสบการณ์ของพนักงานทุกคนมาเป็น คู่มือกลางช่วยพัฒนาองค์กรไปได้ไกล”
ธุรกิจต้องมีการเก็บ Data มาใช้ประโยชน์ได้ในอนาคต
Data Analytics of Uber Eats App
Uber Eats App รู้ข้อมูลตั้งโจทย์เพิ่มช่องทางรายได้
1. ข้อมูล App (ใคร ชอบกินอะไร กินที่ไหน กินเมื่อไร กินบ่อยแค่ไหน ฯลฯ) พบว่าแถวนี้คนชอบสั่งไก่ทอดเยอะมาก ร้านไม่พอขาย คนรอนาน ทำให้โดนยกเลิกรายการ Uber Eats ขาดรายได้
2. จากข้อมูล App รู้ว่าแถวเดียวกันมีร้าน Pizza มีเครื่องทอดที่ทอดไก่ได้
3. Uber Eats ชวนเจ้าของร้าน Pizza มาขายไก่ทอด Online
4. ปรากฏว่าขายไก่ทอด Online ได้เยอะกว่า Pizza ที่ขายหน้าร้าน
5. Uber Eats ได้รายได้เพิ่ม ร้าน Pizza ได้รายได้เพิ่ม คนขับวินส่งอาหารได้รายได้เพิ่ม Win กันทุกฝ่าย
“Data คือทองคำ ยิ่งมีมากเท่าไรยิ่งมีโอกาสสำเร็จมากเท่านั้น”
เจ้าของธุรกิจต้องเริ่มเก็บข้อมูลลูกค้ามาเป็นของตัวเองได้แล้ว เพื่อเอามาใช้ทำ Data Analytics เพิ่มโอกาสในการสร้างรายได้ให้กับธุรกิจ
Data Analytics for Localization & Personalization
Adidas ทำ R&D ออกแบบสินค้าให้เหมาะสมลูกค้าเฉพาะพื้นที่
1. Adidas เล่นกับพื้นที่ของ Data เพื่อสร้างสินค้าของแต่ละเมือง
2. เกิดสินค้า AM4 Series ที่วิเคราะห์จาก Data Insight ตาม Lifestyle ของแต่ละเมือง ด้วยการติด Sensors เก็บข้อมูล ให้นักวิ่งทดสอบบนสภาพแวดล้อมจริงและจำลองลู่วิ่ง เก็บข้อมูลจนเป็นที่น่าพอใจนำมาสร้างเป็นเอกลักษณ์รองเท้าเฉพาะตัว
3. ได้เป็น AM4LND (London), AM4NYC (New York), AM4PAR (Paris), AM4LA (Los Angeles), AM4TKY (Tokyo) และ AM4SHA (Shanghai)
“Data ไม่มาหา ก็ให้ออกไปหา Data เพื่อมาสร้างรายได้ให้กับธุรกิจ”
Data อยู่รอบตัวเราจงหาทางสร้าง Data ให้เกิดมูลค่าเพิ่มกับธุรกิจ
Amazon เล่นกลยุทธใหม่ จัดส่งสินค้าให้ลูกค้าล่วงหน้าโดยไม่ต้องสั่ง
ทำนายใจลูกค้าก่อนที่ลูกค้าจะซื้อ
1. ทำนาย Data จากพฤติกรรมการใช้งานและการสั่งซื้อของลูกค้า ทั้งความชอบ การกดดู การซื้อของแบบต่าง ๆ การซื้อซ้ำ ฯลฯ
2. วิเคราะห์ข้อมูลเสร็จ เอาสินค้านั้นไปวางไว้หน้าบ้านลูกค้าเป้าหมาย ให้เลือกรับหรือไม่รับ
3. มีระบบ Logistics ของตัวเองทั้งไปส่งและไปรับของคืน
4. ผลการทำนายต้องแม่นยำมาก ๆ ถึงจะประสบความสำเร็จกับกลยุทธนี้
“เปลี่ยนรูปแบบวงการธุรกิจ จากการกดปุ่มซื้อเป็นการจะรับหรือไม่รับสินค้าแทน ถ้าทำถูกใจจะช่วยเพิ่มยอดขายได้มหาศาล ขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมสังคม Culture และความน่าเชื่อถือของผู้รับ”
ธุรกิจต้องคิดนอกกรอบ กล้าทำในสิ่งใหม่ที่เจ้าอื่นยังไม่กล้าทำ แต่ต้องมี Data Insight ที่แม่นยำมากพอถึงจะเพิ่มความสำเร็จได้
Starbuck แสดง 6 จุดเด่นด้านการใช้ Data Analytics
ผู้นำการใช้ Data & AI & IoT มาบริหารจัดการธุรกิจ
1. ใช้ Data กำหนด Personalized Promotion ที่เหมาะสมไปให้ลูกค้าแต่ละคนที่แตกต่างกัน โดยใช้ Data จากข้อมูลลูกค้าที่เป็นสมาชิก Starbuck Rewards
2. ใช้ Data มาสร้างเป็น Menu ใหม่ตามเทศกาลต่าง ๆ เช่น น้ำฟักทอง ขายเครื่องกาแฟสำเร็จรูป กาแฟดริฟ เมนูหวานน้อยลดอ้วน
3. ใช้ Dynamic Menu ป้ายเมนูเปลี่ยนตามยอดขายความนิยมของแต่ละสาขา ช่วยลดการ Stock ของที่ไม่นิยม และเพิ่มของที่นิยมแทน
4. ใช้ Data Location-Based วิเคราะห์ข้อมูลสภาพแวดล้อม จำนวนประชากร อายุ รายได้ คู่แข่ง ประเมินความคุ้มค่าก่อนเปิดสาขาใหม่ โดยใข้ AI มาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล
5. ใช้เครื่องชงกาแฟแบบ IoT เก็บข้อมูลเครื่องชงกาแฟ Maintenance รู้ก่อนเครื่องจะมีปัญหาได้
6. ใช้ข้อมูลภายนอก เช่น สภาพอากาศ Promote สินค้าเพิ่มรายได้
References:
How Google Works
Data-Driven Marketing
การตลาดแบบฉลาดใช้ดาต้า
พระเจ้าอยู่ในรายละเอียด – MUJI
https://www.everydaymarketing.co
https://www.uber.com/
https://www.adidas-group.com/
https://techcrunch.com/
https://www.theguardian.com/
https://www.mailmunch.com/
วิดีโอประกอบการเรียน Data-Driven Marketing
