หากเราพูดถึงการตลาด คุณคงรู้อยู่บ้างแล้วว่ามันคืออะไร ทำงานอย่างไร รวมถึงกลยุทธ์ต่าง ๆ ว่ามีอะไรบ้าง ยกตัวอย่างเช่น การสร้างเรื่องราวให้กับสินค้าของคุณ การศึกษาและวิจัยความต้องการของลูกค้า และอีกมากมาย แต่ในสมัยนี้โลกดิจิทัลกำลังเขยิบเข้ามาใกล้เราขึ้นเรื่อย ๆ นักการตลาดจึงเริ่มเปลี่ยนมาใช้ Artificial Intelligence (AI), Machine learning หรือซอฟต์แวร์อื่น ๆ เพื่ออำนวยความสะดวกให้แก่ตนเอง

และยิ่งในช่วงนี้ที่มีการแพร่ระบาดของไวรัส covid-19 การทำการตลาดในโลกความเป็นจริงจึงลดลงเป็นอย่างมาก คนจึงให้ความสำคัญ Digital transformation มากขึ้น และท้ายที่สุดในปี 2021 การตลาดแบบใหม่ที่เหมาะกับยุคสมัยก็ได้เข้ามาแทนที่ และตลาดนั้นมีชื่อว่า Data-driven marketing

Data-driven marketing คืออะไร

หากคุณสงสัยว่ามันคืออะไร . . . มันคือการตลาดที่เราปรับเปลี่ยนโครงสร้างการโปรโมทสินค้าและบริการผ่านข้อมูลมหาศาลของลูกค้าของเรานั่นเองครับ โดยบริษัทจะเก็บข้อมูลของลูกค้าผ่านกลวิธีต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นการขอเก็บข้อมูลก่อนการใช้งานเช่น ชื่อ ที่อยู่ และอีเมล หรือการ track การใช้งานของลูกค้าเช่น ประวัติการใช้จ่ายผ่านแอปพลิเคชัน

หลังจากนั้นบริษัทจะนำข้อมูลเหล่านั้น มา ‘วิเคราะห์’ โดยอาจจะวิเคราะห์ผ่าน AI หรือ Machine learning เพื่อหาว่าลูกค้าของแต่ละบริษัทนั้นชื่นชอบอะไร และต้องการอะไร หรือในอนาคตเขาจะต้องการอะไร

ซึ่งมันจะแตกต่างกับการตลาดแบบปกติ ตรงที่การตลาดแบบปกตินั้นเราจะต้องทำการเก็บข้อมูลเอง และหาเองว่าลูกค้าต้องการอะไร ก่อนจะลองผิดลองถูกด้วยกลยุทธ์ต่าง ๆ จนกว่าจะเจอวิธีที่เหมาะสมที่สุด

แต่ด้วย Data-driven marketing นั้น คุณเพียงแค่ต้องเก็บข้อมูลลูกค้าผ่านแอปพลิเคชัน หรือเว็บไซต์ของคุณเท่านั้น แล้วเทคโนโลยีสมัยใหม่ที่คุณอาจไม่รู้จักชื่อด้วยซ้ำจะช่วยคุณจัดการส่วนที่เหลือ

นอกเหนือจากการหากลยุทธ์ที่เหมาะสมให้คุณแล้ว การใช้เทคโนโลยีช่วยจะทำให้คุณสามารถหา Potential customers หรือ Leads ใหม่ ๆ ได้อีกด้วย โดยเทคโนโลยีพวกนี้จะวิเคราะห์ว่าสินค้าของคุณถูกซื้อโดยคนกลุ่มไหนเป็นพิเศษ คุณเพียงแค่ต้องนำสินค้าไปขายให้คนเหล่านั้น เท่านี้คุณก็มีโอกาสได้ลูกค้าใหม่มากกว่าเดิม และเร็วกว่าเดิมอีกด้วย

ความเป็นมาของ Data-driven marketing

Data-driven marketing นั้นเกิดจากการที่คนสมัยก่อนเริ่มจับทางได้ว่า ลูกค้านั้นมีบุคลิกและลักษณะเฉพาะตัวที่ทางบริษัทสามารถรวบรวมข้อมูลได้ ซึ่งอาจจะเป็นประโยชน์ในการซื้อขายสินค้าในภายหลัง

ดังนั้น Customer Relationship Management หรือ CRM จึงถูกนำมาใช้ โดยสมัยก่อน CRM นั้นถูกนำมาใช้ในรูปแบบของการโทรศัพท์หา หรือการส่งจดหมายหาเพื่อเก็บข้อมูลลูกค้า หรือขายตรง เช่นบริษัทประกันที่ชอบโทรหาลูกค้า ซึ่งมันทำให้ตัวบริษัทรู้จักลูกค้ามากขึ้น ในขณะที่ตัวลูกค้าเองก็จะเริ่มรู้จักบริษัทมากขึ้นเช่นกัน

หลังจากนั้นก็ได้มีการศึกษาข้อมูลส่วนตัวที่มากขึ้น เช่น อายุ เพศ เชื้อชาติ เพื่อกำหนด Segmentation ของลูกค้า ทางบริษัทจะได้มีกลุ่ม Targets หรือ leads ที่ชัดเจน และรู้ว่าควรจะใช้กลยุทธ์อย่างไรเพื่อดึงดูดลูกค้าทั้งหน้าเก่าและใหม่ต่อไป

และในยุคที่เริ่มมี Digital transformation Amazon ได้นำ Cloud service มาใช้ เพื่อรวบรวมข้อมูลของลูกค้าไว้ในที่เดียว และเพื่อวิเคราะห์กลุ่มลูกค้าได้อย่างถูกต้องแม่นยำ เพื่อสร้าง CRM ที่สมบูรณ์ที่สุด

และต่อมาบริษัทต่าง ๆ ก็เริ่มรู้ว่าลูกค้านั้นชอบที่จะได้รับการโฆษณา หรือการโปรโมทที่เหมาะกับตัวเองมากกว่าการทำการโปรโมทแบบสุ่ม ๆ เพราะเขารู้สึกว่าสิ่งที่แบรนด์ทำนั้นตรงกับความต้องการของเขา หรือสามารถแก้ปัญหาให้เขาได้มากกว่านั่นเองครับ

หลังจากนั้น ในยุคปัจจุบันที่นอกจาก Digital transformation จะเข้ามามีบทบาทแล้ว ก็ยังมีโซเชียลมีเดียที่มีความสำคัญเช่นกัน เพราะโซเชียลมีเดียเป็นแหล่งที่บริษัทต่าง ๆ ใช้เป็น Touchpoint กับลูกค้า เพื่อสร้าง CRM ที่ดี

โดยโซเชียลมีเดียจะเป็นตัวที่คอยเก็บข้อมูลลูกค้าว่าลูกค้ามีลักษณะนิสัยอย่างไร และกำลังสนใจสินค้าประเภทไหนอยู่ เคยเป็นไหมครับ คุณแค่เสิร์ชดูสเปคคอมพิวเตอร์สักเครื่อง แล้วหลังจากนั้นก็มีโฆษณาคอมพิวเตอร์ในทุกแอปพลิเคชันของคุณ ไม่ว่าจะเป็น Facebook, Instagram, YouTube หรือแม้แต่ตัว Google เอง

นั่นแหละครับ โซเชียลมีเดียในปัจจุบันเป็นอีกตัวช่วยหนึ่งที่แบรนด์ต่าง ๆ หยิบมาใช้เพื่อเก็บข้อมูล และสร้างประสบการณ์การใช้งานที่ดีให้กับคุณ และหากคุณอยากอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ CRM ลองไปดูบทความ ‘มัดใจลูกค้าให้อยู่หมัดด้วย CRM ระบบบริหารความสัมพันธ์กับลูกค้าในยุคดิจิตัล’ ที่เราเคยเขียนเอาไว้ได้ครับ

CRM

ประเภทของข้อมูลที่นักการตลาดควรรู้

ต่อมาเราลองมาดูกันนะครับว่าบริษัททั้งหลายเก็บข้อมูลของลูกค้าด้วยวิธีไหนบ้าง และข้อมูลแบบไหนที่จะเหมาะกับแบรนด์ของคุณ

1. First-party data

ข้อมูลแบบแรกนั้นเป็นข้อมูลที่บริษัทเป็นคนเก็บเอง นั่นก็คือข้อมูลที่ผมได้พูดถึงไปข้างต้น ไม่ว่าจะเป็นการเก็บข้อมูลการคลิกดูสินค้าของคุณ ประวัติการใช้จ่ายผ่านหน้าเว็บไซต์ของคุณ หรือการขอข้อมูลส่วนตัวของคุณ

การเก็บข้อมูลแบบนี้นั้นเป็นการเก็บข้อมูลที่ประหยัดที่สุดครับ เพราะตัวบริษัทเป็นคนเก็บเอง และมันยังมีคุณค่ามากที่สุดอีกด้วยเพราะมันมาจากลูกค้าบริษัทคุณ หรือคนที่สนใจจะมาเป็นลูกค้าของคุณโดยตรง

และข้อมูลพวกนี้นี่แหละครับที่จะทำให้คุณวิเคราะห์อนาคตได้อย่างง่ายดาย ยกตัวอย่างเช่น หากคุณสร้างโฆษณาไว้สองแบบนั่นคือ Banner ads และ Video ads แล้วลูกค้ากดดูโฆษณาแบบ Video ads ของคุณมากกว่า คุณก็จะรู้ว่าในอนาคตคุณควรทำโฆษณาแบบวิดีโอมากกว่า เพราะมันสามารถดึงดูดลูกค้าของคุณได้มากกว่านั่นเองครับ

2. Second-party data

ข้อมูลแบบบุคคลที่สองนี้ก็ไม่ต่างกับแบบแรกมากครับ ข้อมูลแบบนี้นั้นคือการที่คุณเอา first-party data ของบริษัทอื่นมาใช้นั่นเองครับ แน่นอนว่าข้อมูลจะยังคงถูกต้องและแม่นยำเหมือนแบบแรก เพราะบริษัทอื่นเป็นคนเก็บเองกับมือ

แต่ข้อมูลแบบที่สองนั้นคุณจะต้องไปทำการตกลงซื้อขายกับบริษัทอื่นเอาโดยตรงครับ จะไม่มีสื่อกลางหรือ middleman เป็นแหล่งรวบรวมข้อมูลให้คุณ เพราะฉะนั้นคุณต้องไปหาบริษัทที่ขายสินค้าใกล้เคียงกับคุณเอาเอง และสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับบริษัทนั้น ๆ เอาไว้ครับ

โดยข้อมูลพวกนี้ก็จะเหมือนแบบแรกนั่นก็คือเป็นข้อมูลการเข้าชมเว็บไซต์ การคลิกซื้อสินค้า หรือการคลิกดูโฆษณา หรือข้อมูลในโซเชียลมีเดียนั่นเองครับ เพียงแต่มันไม่ได้มาจากลูกค้าของคุณโดยตรงเท่านั้น

ข้อดีของการใช้ Second-party data ก็คือคุณสามารถขยายกลุ่มลูกค้าของคุณได้ครับ ก่อนหน้านี้คุณอาจจะยึดติดกับกลุ่มลูกค้าแบบเดียว แต่ถ้าคุณอยากขยายกลุ่มลูกค้า ข้อมูลพวกนี้จะช่วยให้คุณรู้ข้อมูลลูกค้ากลุ่มอื่น ๆ ได้มากขึ้น และรู้ว่าเขาต้องการอะไร คุณจะได้ไปสร้างแคมเปญที่ตรงจุดมากขึ้นนั่นเองครับ

3. Third-party data

หลังจากอ่านสองแบบแรกไป คุณคงจะพอเดาได้แล้วใช่ไหมครับว่าข้อมูลแบบที่สามคือข้อมูลที่คุณเก็บจาก middleman หรือตัวกลางนั่นเอง โดย Middleman พวกนี้คือบริษัทที่เก็บข้อมูลของหลาย ๆ บริษัทเอาไว้มากมาย

หลังจากนั้นพวกเขาจะจัดข้อมูลพวกนั้นเป็นหมวดหมู่ โดยอาจจะจัดเป็นอุตสาหกรรมใกล้เคียงกัน กลุ่มลูกค้ามีพฤติกรรมการบริโภคเหมือนกัน และอื่น ๆ แล้วให้คนที่มาซื้อข้อมูลเลือกว่าต้องการข้อมูลแบบไหนไปใช้

ข้อมูลแบบนี้จะต่างจากสองแบบแรกเพราะคุณไม่รู้ว่าข้อมูลนั้นมาจากไหน และข้อมูลพวกนั้นก็ไม่เป็นความลับด้วย เพียงแค่มีคนมาซื้อ บริษัทรวบรวมข้อมูลก็พร้อมที่จะขายให้ ซึ่งบริษัทคู่แข่งคุณก็อาจจะมีข้อมูลที่เหมือนกันอยู่กับตัวเช่นกัน

แต่ข้อดีของข้อมูลแบบนี้ก็คือมันเป็นข้อมูลแบบกว้าง ๆ รวบรวมมาจากหลาย ๆ ที่ มันจึงอาจจะนำมาใช้ควบคู่กับข้อมูลสองแบบแรกได้ เพื่อให้คุณมองเห็นภาพรวมในมุมที่กว้างขึ้น ได้มุมมองใหม่ ๆ หรือกลุ่ม leads ใหม่ ๆ ครับ

Data-driven marketing

Personalization ผ่าน Data-driven marketing

เอาล่ะครับ . . . ทีนี้เรามาพูดถึงจุดประสงค์หลักในการใช้ Data-driven marketing กันดีกว่า ซึ่งแน่นอนว่ามันก็คือการ Personalization ครับ พูดง่าย ๆ ก็คือการนำข้อมูลของลูกค้าหลาย ๆ รูปแบบ หลาย ๆ มุมมอง มาปรับรูปแบบการทำโฆษณา หรือการโปรโมทนั่นเองครับ

ทั้งนี้ก็เพื่อสร้างความประทับใจให้กับตัวลูกค้าครับ เพราะลูกค้าส่วนใหญ่มักจะชอบอะไรก็ตามที่เขารู้สึกผูกพันธ์ด้วย หรือรู้สึกว่ามันสามารถช่วยเขาได้นั่นเองครับ ซึ่งมันจะทำให้ลูกค้ารู้สึก Engage กับตัวแบรนด์ขึ้น จนอาจจะสามารถสร้าง Brand loyalty ได้เลยทีเดียว

อย่างที่ผมเคยพูดไปก่อนหน้านี้ ว่าในโซเชียลมีเดียนั้น บางทีเพียงแค่คุณเสิร์ชคำอะไรก็ตาม ซึ่งผมจะสมมติให้เป็นคำว่า ‘ไอศกรีม’ แล้วกันนะครับ คุณก็จะเจอโฆษณาที่เกี่ยวข้องกับไอศกรีม ไม่ว่าคุณจะเข้าแอปพลิเคชันอะไรก็ตาม

นี่แหละครับคือตัวอย่างของ Personalization ผ่านโซเชียลมีเดีย โดยโซเชียลมีเดีย รวมถึง Google นั้น ต้องการที่จะสร้างความประทับใจ และความประหลาดใจให้คุณ จึงทำโฆษณาที่เหมาะกับคุณ เพื่อความสะดวกสบายในการเลือกซื้อสินค้าของคุณ

ใน YouTube เองก็มี Personalization เช่นกันครับ เคยเป็นไหมคับ เพียงแค่คุณเสิร์ชหาวิดีโอสักหนึ่งตัวดู แล้วหลังจากนั้นในหน้า Feed ของคุณจะมีวิดีโอที่เกี่ยวข้องกับเรื่องในวิดีโอก่อนหน้านี้ที่คุณดู ทั้งนี้เป็นเพราะ YouTube ต้องการให้คุณสามารถเลือกชมวิดีโอที่คุณชอบได้ด้วยความรวดเร็วครับ

ทำไมถึงควรใช้ Personalization

ตอนนี้คุณคงทราบแล้วว่า Personalization นั้นทำให้ลูกค้าของคุณได้รับประสบการณ์การซื้อสินค้าที่ดีใช่ไหมครับ ถ้างั้นเราลองมาดูสถิติกันสักหน่อยดีกว่าครับ

บริษัท Salesforce นั้นได้ทำการวิจัยเรื่อง Personalization มาแล้วครับ โดย 57% ของพวกเขาบอกว่ากลุ่มลูกค้าส่วนใหญ่นั้นยอมให้ข้อมูลแก่บริษัทมากขึ้น เพื่อแลกกับการ Personalization ที่มากขึ้นครับ

คุณคงสงสัยว่าทำไมถึงยอมเอาข้อมูลส่วนตัวมาแลกใช่ไหมครับ ลองคิดภาพตามนะครับ ข้อมูลพวกนั้นส่วนใหญ่เป็นเพียงข้อมูลการซื้อ การขายสินค้า การคลิกดูบนหน้าเว็บไซต์เพียงเท่านั้น และส่วนมากคุณมักจะถูกขอความสมัครใจก่อน

แล้วทีนี้ลองคิดภาพถ้าเกิดคุณเป็นคนชอบ K-pop มาก ๆ คุณอยากดูแค่คลิปวิดีโอของศิลปินเกาหลีเป็นส่วนใหญ่ รวมถึงรายการ Variety ต่าง ๆ ที่พวกเขาไปออก แล้วคุณเข้า YouTube ไป คุณกลับเจอแต่คลิปฟุตบอล ข่าวฆาตกรรม หรือโฆษณาขายประกัน คุณจะรู้สึกอย่างไรครับ

นี่แหละครับ เป็นเหตุผลที่คนยอมแลกความเป็นส่วนตัวเล็ก ๆ น้อย ๆ เพื่อประสบการณ์การใช้งานแพลตฟอร์มต่าง ๆ ที่ดีขึ้น และ Personalized ขึ้น แถมมันยังทำให้ลูกค้ารู้สึกเหมือนได้คุยกับแบรนด์โดยตรง เหมือนเป็นเพื่อนที่คอยช่วยเหลือนั่นเองครับ

นอกจากนี้บริษัท Segment ยังบอกอีกว่าลูกค้า 44% นั้นจะหันมาซื้อสินค้าจากแบรนด์เดิมซ้ำ ๆ หากเขาได้ Personalized experience และอีก 49% เป็นลูกค้าที่ซื้อสินค้าที่ไม่ได้ต้องการซื้อตั้งแต่แรกหลังได้รับ Personalized experience

เห็นไหมครับว่า Personalized experience นั้นสำคัญสำหรับบริษัท และตัวลูกค้าอย่างไรบ้าง หากคุณอยากเข้าใจมันมากกว่านี้ ผมจะยกตัวอย่างสองบริษัทที่ใช้การ Personalization เพื่อประสบการณ์ที่ดีของลูกค้า นั่นก็คือ Tinder และบริษัทประกัน TQM นั่นเองครับ

ตัวอย่าง Personalization ที่ถูกนำมาใช้จริง

1. Tinder

Tinder

เอาล่ะครับ มาถึงตรงนี้คุณคงคิดว่า Tinder personalize อะไรให้คุณ โฆษณาเหรอ ? ก็อาจจะเป็นไปได้ครับ แต่เหตุผลที่ผมยกตัวอย่าง Tinder เป็นเพราะ Tinder ใช้ personalization เพื่อคัดเลือกคู่ match ให้คุณนั่นเองครับ

หากคุณเคยเล่น Tinder คุณจะรู้ว่ามันเป็น Dating application หรือแอปพลิเคชันหาคู่นั่นเองครับ โดยวิธีการใช้งานก็ง่าย ๆ หากคุณดูโพรไฟล์ใครแล้วคุณชอบเขา คุณก็ swipe right หรือ ปัดขวา หากเขาไม่ใช่สไตล์ของคุณ คุณก็แค่ swipe left หรือปัดซ้ายเท่านั้นเองครับ

หลายคนคงสงสัยว่าคุณต้องทำยังไงถึงจะถูกไลก์เยอะ ๆ ใช่ไหมครับ นั่นคือจุดประสงค์แรกของ Tinder ครับ เพราะ Tinder ใช้ ELO system เพื่อจับคู่ให้คุณ ซึ่งระบบนี้คือระบบที่หากคุณถูกไลก์เยอะ คุณก็จะขึ้นหน้า Feed ของคนอื่นเยอะครับ กลับกัน หากไม่มีคนไลก์คุณ โพรไฟล์ของคุณก็จะคล้ายๆกับถูกซ่อน หรือเก็บไว้ทีหลัง

ซึ่งระบบนี้เดิมทีตั้งใจทำเพื่อให้คุณพัฒนาโพรไฟล์ของตัวเอง ทั้งรูปภาพ ทั้งความสนใจ (Interests) หรือ Biography ของคุณจนมีคนไลก์เยอะนั่นเองครับ

อย่างไรก็ตาม Tinder คงเห็นว่า taste หรือ สไตล์ของแต่ละคนไม่เหมือนกัน เพราะคนเราคงไม่ได้ชอบคนหน้าแบบเดียวกันทั้งประเทศหรอกใช่ไหมครับ เพราะฉะนั้น ในปี 2019 Tinder ได้เปลี่ยนระบบ algorithm ใหม่ครับ

และระบบนี้เป็นระบบที่ผมอยากพูดถึงครับ ระบบนี้มีชื่อว่า Type match โดย Tinder จะ personalize คนที่จะขึ้นมาในหน้า Feed ของคุณ โดยใช้กลยุทธ์สองแบบ

Tinder

1. ดูข้อมูลจากคนที่ไลก์คนเดียวกับคุณ

ในระบบนี้ Tinder จะจับกลุ่มคนที่ชอบบุคคลสไตล์เดียวกันเข้าไว้ด้วยกัน และโชว์โพรไฟล์ที่คนอื่นในกลุ่ม swipe right ครับ ยกตัวอย่างเช่น หากคุณปัดขวานาย A แล้วนางสาว B ก็ปัดขวานาย A คุณกับนางสาว B จะถูกจับอยู่ในกลุ่มเดียวกัน

แล้วหลังจากนี้หากนางสาว B ปัดขวานาย C โพรไฟล์ของนาย C ก็จะขึ้นมาอยู่บนหน้า Feed ของคุณนั่นเองครับ ทั้งนี้ก็เพราะ Tinder คิดว่านาย C กับนาย A น่าจะมีอะไรที่เหมือน ๆ กัน และทำให้คุณและคนที่มี taste เดียวกับคุณอย่างนางสาว B ปัดขวานั่นเองครับ

2. เก็บข้อมูลจากรูปภาพ

คุณน่าจะคุ้นเคยกับการเก็บข้อมูลที่เป็นตัวอักษรใช่ไหมครับ ใช่ครับ . . . Tinder ก็เก็บข้อมูลพวกนั้นอย่างที่ผมบอก ว่า Tinder จะจัดกลุ่มคนที่มีความสนใจ (Interests) เหมือนกัน หรืออยู่มหาลัยเดียวกัน ที่ทำงานเดียวกันมาให้คุณ

แต่คุณอาจจะไม่รู้ว่าเทคโนโลยีสมัยนี้สามารถเก็บข้อมูลที่เป็นรูปภาพ และนำมาวิเคราะห์ได้แล้ว โดย Tinder จะเก็บข้อมูลรูปภาพของทุกคนที่คุณเคยไลก์เอาไว้ แล้ว Tinder จะวิเคราะห์ว่าคุณชอบคนแบบไหน

ยกตัวอย่างเช่น หากคุณไลก์คนไปสิบคน แปดคนในสิบคนสวมแว่นตา Tinder จะวิเคราะห์ว่า 80% ของคนที่คุณไลก์สวมแว่นตา แล้วหลังจากนั้น Recommendation ที่ Tinder จะเอามาขึ้นหน้า Feed คุณจะเป็นคนที่ใส่แว่นตาเป็นส่วนใหญ่ครับ

เห็นไหมครับว่า Tinder เหมาะแก่การนำมาเป็นตัวอย่างมาก เพราะ Tinder จะ Personalize หรือคัดกรองคนที่คุณชอบออกจากคนที่คุณไม่ชอบ และถ้าคุณถูกใจการ Personalize นั้น คุณจะปัดขวา หากคุณไม่ถูกใจ คุณจะปัดซ้าย

ซึ่งสิ่งนี้เหมือนกับการตลาดทั่วไปเลยครับ หากคุณสามารถทำให้ลูกค้าของคุณชอบได้ เขาก็จะซื้อสินค้า หรือปัดขวาคุณครับ แต่ถ้าการ Personalization ของคุณไม่ดี ลูกค้าของคุณก็จะไม่ซื้อ หรือปัดซ้ายครับ

แล้วถ้าหากสุดท้ายคุณไม่สามารถ Personalize โฆษณาให้กับลูกค้าได้ถูกจุด ลองคิดภาพการปัด Tinder แล้วไม่เจอคนที่คุณชอบเลยสิครับ สุดท้ายแล้วหากคุณปัดเท่าไหร่ก็ไม่เจอคนที่ใช่ คุณก็จะเลิกเล่น Tinder ไปในที่สุด ถูกไหมครับ ?

2. บริษัทประกันภัย TQM

TQM

นอกจาก Tinder แล้วหากคุณอยากได้ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมมากกว่านี้ ผมอยากจะให้คุณลองดูบริษัทประกันภัย TQM ครับ เพราะพวกเขานั้นได้สร้างแคมเปญใหม่ชื่อว่า ‘แฟร์’ ซึ่งได้มีการนำ Data-driven marketing และ personalization มาใช้ร่วมด้วย

โดยแคมเปญนี้เป็นแคมเปญที่รถที่มีความเสี่ยงน้อยกว่าจะจ่ายค่าประกันน้อยกว่า ทั้งนี้เพื่อปรับเปลี่ยนตามความต้องการของผู้บริโภค ให้พวกเขาได้รับประสบการณ์ที่ดีที่สุด คล้ายแนวคิด Customer Centric เลยครับ

ยกตัวอย่างเช่นรถสีขาว เป็นรถที่มองเห็นได้ง่ายครับ ไม่ว่าจะอยู่ที่สว่างหรือที่มืด พวกเขาก็จะนำข้อมูลที่เก็บจากผู้บริโภคมาดู และ personalize ให้คนเหล่านี้จ่ายเงินประกันที่น้อยกว่า

และหากเป็นรถทะเบียนต่างจังหวัดก็จะจ่ายน้อยกว่าเช่นกันครับ เพราะพวกเขามักจะขับผ่านเส้นทางเดิม ๆ ที่คุ้นชินทำให้มีโอกาสเสี่ยงต่ำ ทั้งนี้เพราะบริษัทเข้าใจผู้บริโภคนั่นเองครับ ว่าพวกเขาคงไม่อยากจ่ายประกันแพง หากพวกเขาไม่ได้อยู่ในกลุ่มเสี่ยง

นอกจากนี้พวกเขายังมีประกันสำหรับผู้หญิงโดยเฉพาะ หากโดนรถชนแล้วเสียโฉม พวกเขาก็คุ้มครองค่ารักษาพยาบาลรวมถึงค่าทำ ‘ศัลยกรรม’ ด้วยครับ ซึ่งแน่นอนว่าพวกเขาต้องเก็บข้อมูลจากลูกค้าก่อน ถึงจะสามารถจัดสรรประกันได้อย่างถูกต้อง

เห็นไหมครับ ถ้า TQM ไม่มีการเก็บข้อมูลหรือ Data ของลูกค้า พวกเขาก็จะไม่สามารถ Analyze และ Predict อนาคตได้ และสุดท้ายพวกเขาก็จะไม่สามารถ personalize และปรับใช้กับผู้บริโภคในแต่ละ segment ได้อย่างถูกต้องครับ

บทสรุป

การทำการตลาดโดยใช้ Data-driven approach ถือเป็นการตลาดแบบใหม่ในยุคที่ผ่าน Digital transformation มาแล้วครับ เพราะตอนนี้โซเชียลมีเดียที่เป็นเหมือน growth hacking ให้กับธุรกิจต่าง ๆ นั้น ถูกนำมาใช้มากขึ้น ๆ

หากคุณเลือกที่จะไม่เก็บข้อมูลจากโซเชียลมีเดียหรือเว็บไซต์ ก็เหมือนคุณโยนเงินทิ้งลงถังขยะ เพราะข้อมูลเหล่านั้นสามารถนำมาใช้ได้หลากหลายรูปแบบ และสร้างกำไรได้อย่างมากมาย

ที่สำคัญเลยคือมันถูกนำมาใช้เพื่อการ Personalization ทำให้ลูกค้าของคุณได้รับประสบการณ์ที่ดีที่สุด เหมือนกับการทำ CRM เพื่อเข้าใจลูกค้าของคุณ เพราะฉะนั้น หากคุณเข้าใจลูกค้าของคุณแล้ว อย่าลืมทำ Personalization ให้ลูกค้าของคุณประทับใจนะครับ

bill


Hi! You can follow me on the social handle below 

{"email":"Email address invalid","url":"Website address invalid","required":"Required field missing"}

Subscribe to our newsletter now!

>