ทำความรู้จัก Data Driven Marketing คืออะไร?

ในยุคที่ “ข้อมูล” มีบทบาทสำคัญต่อการตัดสินใจทางธุรกิจเช่นนี้  Data Driven Marketing หรือการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ได้กลายเป็นกลยุทธ์ที่หลาย ๆ ธุรกิจ ตั้งแต่ธุรกิจขนาดเล็กไปจนถึงธุรกิจขนาดใหญ่ มักจะนำมาวิเคราะห์หา “ความต้องการของลูกค้า” เพื่อใช้ในการวางแผนกลยุทธ์ทางการตลาด แล้ว Data Driven Marketing คืออะไร มีความสำคัญอย่างไร ไปดู

Data Driven Marketing คืออะไร

Data Driven Marketing คือ การทำการตลาดที่ใช้ข้อมูลเป็นศูนย์กลางในการทำกลยุทธ์ โดยนำมาวิเคราะห์และทำความเข้าใจความต้องการ และปัญหาของผู้บริโภค และใช้ผลลัพธ์นั้นปรับปรุงสินค้าและบริการให้ตรงใจลูกค้ามากที่สุด

พูดง่าย ๆ การตลาดแบบ Data Driven Marketing คือ การเปลี่ยนจากการใช้ “ความรู้สึกหรือการคาดเดา” มาเป็น “การใช้ข้อมูลจริง” ในการทำธุรกิจ และวางแผนทางการตลาด เพื่อให้สื่อสารได้ตรงกลุ่มเป้าหมายมากที่สุดนั่นเอง 

ข้อดีของ Data Driven Marketing

1. เข้าใจลูกค้าได้ดีมากขึ้น

จุดเด่นหลัก ๆ ของ Data Driven Marketing คือ จะทำให้ฝั่งธุรกิจเข้าใจลูกค้าได้ดีมากขึ้น เพราะการวิเคราะห์ข้อมูล จะทำให้ธุรกิจสามารถเห็นได้ทั้งพฤติกรรม, ความชอบ และความสนใจของลูกค้า ซึ่งการเข้าใจในข้อมูลเชิงลึกนั้น ไม่เพียงแแต่ทำรู้ว่าใครคือลูกค้า แต่ยังรู้ว่า “ทำไมลูกค้าถึงซื้อ” และ “อะไรทำให้ลูกค้าเปลี่ยนใจ” ส่งผลให้สามารถออกแบบสินค้า การบริการ และการสื่อสารที่ตอบโจทย์ได้ตรงความต้องการมากกว่าเดิม

2. ใช้งบประมาณอย่างคุ้มค่า

ข้อดีอีกอย่างของ ของ Data Driven Marketing คือ ช่วยลดงบประมาณที่ไม่จำเป็น และใช้งบประมาณอย่างคุ้มค่ามากขึ้น เพราะ Data Driven Marketing ทำให้ฝั่งธุรกิจรู้ว่า “กลุ่มใด” คือกลุ่มที่มีศักยภาพสูงสุด และ “ช่องทางใด” ที่ลูกค้าใช้จริง จึงเกิดการลงทุนที่ “ตรงจุด” และ “แม่นยำ” มากขึ้น ทั้งยังทำให้ ROI สูงขึ้นอย่างชัดเจน

3. ปรับกลยุทธ์ได้รวดเร็ว 

ในยุคที่พฤติกรรมผู้บริโภคเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็วเช่นนี้ ข้อมูลที่อัปเดตแบบเรียลไทม์ถือว่ามีความสำคัญมาก เพราะช่วยให้ธุรกิจสามารถติดตามผลการทำแคมเปญได้ทันที และปรับกลยุทธ์ได้เลย เมื่อพบว่าผลลัพธ์ไม่เป็นไปตามที่คาดหวัง 

เทคนิคการทำ Data Driven Marketing 

1. กำหนดวัตถุประสงค์ให้ชัด

ก่อนเริ่มทำ Data Driven Marketing ต้องกำหนดเป้าหมายให้ชัดเจนว่า ต้องการใช้ข้อมูลไปเพื่ออะไร และใช้ไปเพื่อใคร ลูกค้าประเภทไหน หากมีเป้าหมายชัดเจน ก็จะรู้ว่าต้องเก็บข้อมูลแบบไหน และเลือกเครื่องมือเก็บข้อมูลได้เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ที่ตั้งไว้ 

2. รวบรวมข้อมูล

การรวมข้อมูลในการทำ Data Driven Marketing สามารถค้นหาได้หลายแหล่ง ไม่ว่าจะเป็น First-Party Data เช่น ข้อมูลจากเว็บไซต์ของเราเอง, Third-Party Data ข้อมูลจากภายนอก หรือ Open Data ที่เปิดให้ใช้สาธารณะ โดยต้องจัดเก็บให้เป็นระบบ เพื่อให้ง่ายต่อการนำไปวิเคราะห์ ซึ่งอาจใช้โปรแกรมจัดการข้อมูลเข้าช่วย เช่น Excel, Google Sheet หรือ Dashboard เป็นต้น

3. วิเคราะห์ข้อมูล

ขั้นตอนต่อไปในการทำ Data Driven Marketing คือ นำข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์เพื่อ Insight หรือข้อมูลเชิงลึก โดยการวิเคราะห์สามารถทำได้หลายรูปแบบ เช่น 

• Descriptive : บอกสิ่งที่เกิดขึ้น เช่น ยอดขายรายเดือน
• Exploratory : หาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล เช่น ยอดขายสัมพันธ์กับโซนพื้นที่ไหน
• Inferential : ใช้ข้อมูลกลุ่มตัวอย่างเพื่อสรุปผลแทนกลุ่มใหญ่
• Predictive : พยากรณ์อนาคต เช่น แนวโน้มพฤติกรรมผู้บริโภค
• Causal : หาสาเหตุของสิ่งที่เกิดขึ้น เช่น ปัจจัยที่ทำให้ลูกค้ากลับมาซื้อซ้ำ
• Mechanistic : ศึกษาผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงตัวแปร เช่น การจัด Layout เว็บไซต์ใหม่ส่งผลต่อยอดคลิก

4. การใช้ข้อมูล

นำข้อมูลที่วิเคราะห์ไปจัดให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจง่าย สะดวกต่อการนำไปใช้ เช่น Dashboard หรือ Data Visualization แล้วนำข้อมูลส่วนนี้ไปใช้ในการออกแบบกลยุทธ์ทางการตลาด หรือสร้าง Personalized Marketing ที่ตรงใจกลุ่มเป้าหมาย

5. การติดตามและวัดผล 

และขั้นตอนสุดท้ายในการทำ Data Driven Marketing คือ การติดตามและวัดผล เพื่อให้รู้ว่ากลยุทธ์ที่ลงมือทำมีผลลัพธ์แบบไหน จุดไหนบ้างที่นำไปต่อยอดได้ หรือแคมเปญไหนบ้างที่ควรปรับปรุงหรือยกเลิก 

Data Driven Marketing ตัวอย่าง

1. แอปพลิเคชันสั่งอาหาร

Data Driven Marketing ตัวอย่างแรก แอปพลิเคชันสั่งอาการยอดนิยมหลาย ๆ แพลตฟอร์มได้มีการนำข้อมูลพฤติกรรมของผู้ใช้มาวิเคราะห์ เพื่อแนะนำร้านอาหารและเมนูที่ตรงกับความสนใจของแต่ละบุคคล ซึ่งช่วยเพิ่มยอดขายและความพึงพอใจของลูกค้าได้เป็นอย่างดี

2. ธุรกิจคลินิกเสริมความงาม 

Data Driven Marketing ตัวอย่างที่ 2 คลินิกเสริมความงามหลายแห่ง ได้ใช้แอปจองคิวออนไลน์ในการเก็บข้อมูลเวลาที่ลูกค้านิยมจองมากที่สุด เช่น ช่วงเย็นหลังเลิกงานหรือวันเสาร์–อาทิตย์ จากนั้นนำข้อมูลมาวิเคราะห์ เพื่อจัดสรรพนักงานและห้องบริการให้เพียงพอต่อการรองรับลูกค้าในช่วงพีค ทั้งยังใช้ข้อมูลดังกล่าว ในการออกแบบโปรโมชัน เพื่อเพิ่มอัตราการใช้บริการในช่วงเวลา Off-Peak อีกด้วย

3. ธุรกิจร้านอาหาร

Data Driven Marketing ตัวอย่างที่ 3 ธุรกิจร้านอาหารที่มี Loyalty Program จะมีการนำข้อมูลการสะสมแต้มของลูกค้ามาใช้ทำการตลาดด้วยเช่นกัน เช่น หากลูกค้ากลุ่มหนึ่งสะสมแต้มแต่ไม่เคยแลกของรางวัล ร้านก็จะส่งแจ้งเตือนเกี่ยวกับข้อเสนอพิเศษเพื่อกระตุ้นการแลกใช้ เป็นต้น นอกจากจะช่วยกระตุ้นยอดขายได้แล้ว ยังช่วยสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้า และเพิ่ม Customer Lifetime Value ได้อีกด้วย 

เครื่องมือสำหรับ Data Driven Marketing

• Google Analytics : สำหรับการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้บนเว็บไซต์
• Facebook Insights : สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้บนแพลตฟอร์ม Facebook
• CRM Systems : เช่น Salesforce หรือ HubSpot สำหรับการจัดการข้อมูลลูกค้าและการสื่อสารกับลูกค้า
• Marketing Automation Tools : เช่น Mailchimp หรือ Marketo สำหรับการสร้างและจัดการแคมเปญการตลาดอัตโนมัติ

ข้อควรระวังในการใช้ Data Driven Marketing

1. ปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล

ข้อควรระวังในการทำ Data Driven Marketing คือ การปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้า โดยต้องปฏิบัติตามกฎหมาย และระเบียบข้อบังคับที่เกี่ยวข้องอย่างเคร่งครัด  เช่น พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562 (PDPA) หากมีการละเมิดข้อมูลส่วนบุคคล จะต้องได้รับโทษตามกฎหมายไปตามระเบียบ

2. ควรตรวจสอบคุณภาพข้อมูลอยู่เสมอ 

อีกหนึ่งข้อควรระวังในการทำ คือ ต้องมีการตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลอยู่เสมอ เนื่องจากข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ไม่ครบถ้วน หรือไม่ได้อัปเดต อาจนำไปสู่การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่ผิดพลาด จึงต้องมีการตรวจสอบข้อมูล และทำ Data Cleaning อยู่เสมอ

3. ให้ผู้เชี่ยวชาญตีความข้อมูล 

การวิเคราะห์ข้อมูลไม่ใช่เพียงการดูตัวเลข แต่ต้องอาศัยความเข้าใจในบริบทและปัจจัยรอบด้าน หากผู้วิเคราะห์ตีความผิด ซึ่งการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน เช่น Predictive Analytics หรือ Causal Analysis ควรได้รับการตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญ Data Analyst หรือ Data Scientist เพื่อลดความเสี่ยงในการตีความผิดพลาด

ข้อดีของการทำ Data Driven Marketing คือ ช่วยให้ธุรกิจสามารถเข้าใจลูกค้าได้ลึกซึ้งขึ้น และสามารถวางแผนการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้สามารถตัดสินใจได้แม่นยำมากขึ้น ทั้งยังลดการใช้งบประมาณทางการตลาดไปกับสิ่งที่ไม่จะเป็นได้อีกด้วย