Data Driven เป็นอีกหนึ่งกลยุทธ์สำคัญของการทำ Digital Marketing และวางกลยุทธ์ในยุคปัจจุบัน เพราะทุกวันนี้เรากำลังอยู่ในยุคที่ต้องใช้ข้อมูลเข้ามาเป็นส่วนหนึ่งในการตัดสินใจด้านกาบริหารธุรกิจ ทำให้การทำ Data Analytics กลายเป็นองค์ประกอบที่สำคัญสำหรับการวางแผนงานต่าง ๆ เพื่อให้ธุรกิจประสบความสำเร็จ
Data-Driven คืออะไร?
Data-Driven คือ การนำเอาข้อมูลต่าง ๆ ของจากหลากหลายช่องทาง มาทำการรวบรวมและวิเคราะห์ วัดผล เพื่อนำมาประยุกต์ใช้กับการพัฒนาสินค้า บริการ แนวทางการตลาด แนวทางการทำ Social Media Marketing ไปจนถึงแนวทางการทำ Customer Relationship Management (CRM) ให้ตอบโจทย์ความต้องการและพฤติกรรมของผู้บริโภค ไปจนถึงการบริหารองค์กร การบริหารบุคคลและการตัดสินใจต่าง ๆ ด้วย Data-Driven
5 ขั้นตอนการใช้ Data-Driven เพื่อทำธุรกิจ
1. กำหนดเป้าหมายในการทำ Data Driven Strategy
การตั้งเป้าหมายและกำหนดวัตถุประสงค์ของการทำ Data-Sriven ให้ชัดเจนเพื่อที่จะทำให้คุณได้ทราบว่า ต้องทำการเก็บข้อมูลอะไรที่เกี่ยวข้องบ้างเพื่อวัตถุประสงค์ดังกล่าวนั้น หรือรูปแบบของข้อมูลที่ต้องการนั้นมีอะไรบ้าง เช่นหากธุรกิจของคุณต้องการหา Leads ใหม่ ๆ ผ่านช่องทางเว็บไซต์คุณก็อาจจะแค่โฟกัสกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับด้านเว็บไซต์ที่ธุรกิจเคยได้เก็บมา โดยไม่ต้องสนใจข้อมูลในแพลตฟอร์มอื่นๆ ที่ไม่เกี่ยวข้องเลย
2. กำหนดแหล่งข้อมูลทั้งหมด ที่เป็นส่วนสำคัญในการทำ Data Analysis
ขั้นตอนต่อมาคือ การกำหนดแหล่งข้อมูลทั้งหมด ที่เป็นส่วนสำคัญในการทำ Data Analysis รวมทั้งปัจจัยอื่น ๆ เพื่อนำมาใช้วางแผนในการทำการตลาดต่อไป ซึ่งในการกำหนดแหล่งข้อมูลนี้มักต้องอาศัยแหล่งข้อมูลจำนวนมากมาประกอบในการตัดสินใจและวางแผนการทำการตลาดอย่าง Open Data ที่เป็นเว็บไซต์เปิดให้นำข้อมูลไปใช้ได้ฟรีเช่น งานวิจัย ผลสำรวจ ฯลฯ ในประเด็นที่เกี่ยวข้องกับเป้าหมายในการทำการตลาดของคุณ เป็นต้น
3. รวบรวม Data ที่เกี่ยวข้องกับเป้าหมายให้มากที่สุด
จากนั้นก็จะเข้าสู่ขั้นตอนของการเก็บรวบรวม Data ที่เกี่ยวข้องกับเป้าหมาย โดยเทคนิคที่เราอยากจะแนะนำก็คือให้คุณรวบรวมข้อมูลจากทุกแหล่งหรือทุกแพลตฟอร์มที่เกี่ยวข้องมาเก็บไว้ในที่เดียวกัน (ทำเหมือนเป็น Big Data ของบริษัท) เพื่อให้ทีมสามารถนำไปใช้งานได้ง่ายและสะดวก ลดข้อผิดพลาดที่อาจจะเกิดขึ้น
4. รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล (Analyzing Data)
เมื่อได้ข้อมูลสำหรับการทำ Data-Driven ครบถ้วนแล้ว ขั้นตอนต่อมาคือการนำข้อมูลที่มีมาวิเคราะห์ เพื่อที่จะสามารถเลือกรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสมและผลักดันกลยุทธ์การตลาดของธุรกิจคุณต่อไปได้ โดยรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูล (Analyzing Data) ที่เราจะแนะนำก็มีด้วยกันดังนี้
- Descriptive Analytics คือการวิเคราะห์แบบพื้นฐาน โดยวิเคราะห์สิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต
- Diagnostic Analytics คือการวิเคราะห์เพื่อทำ Data-Driven แบบวินิจฉัย เป็นการค้นหาสาเหตุว่าสิ่งที่เกิดขึ้นนั้นเกิดจากปัจจัยใดผ่านการความสัมพันธ์ที่เชื่อมโยงกันทางใดทางหนึ่ง
- Prescriptive Analytics คือการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ เป็นการวิเคราะห์เพื่อคาดการณ์สิ่งที่ควรจะทำในอนาคต
- Predictive & Prescriptive Analytics คือการวิเคราะห์แบบพยากรณ์ หรือคาดการณ์แนวโน้มที่น่าจะเกิดขึ้นในอนาคต ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจากในอดีตเป็นวิธีที่นิยมใช้กันในการทำ Data Driven
การเลือกว่าคุณจะใช้รูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการทำ Data-Driven แบบใด ขึ้นอยู่กับลักษณะธุรกิจและแหล่งข้อมูลที่คุณได้เตรียมมาใช้ แต่ทั้งนี้ทุกรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลก็มีข้อดี-ข้อเสียที่แตกต่างกันออกไป ดังนั้นการทดลองทำหลาย ๆ แบบเพื่อหาผลลัพธ์ที่ดีที่สุดก็เป็นอีกหนึ่งเทคนิคที่จะทำให้คุณหารูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการทำ Data-Driven ที่เหมาะสำหรับธุรกิจของคุณมากที่สุดได้
5. การนำ Data Insight มาประยุกต์ใช้งาน
หัวใจหลักของการทำ Data-Driven คือการเปลี่ยน Insights หรือผลของการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้มาให้นำมาสร้างผลลัพธ์กับธุรกิจให้ได้ โดยนำ Insights ที่ได้มาตั้งสมมติฐาน ทดลองทำสิ่งใหม่ ๆ และหมั่นวัดผลการทดลองอยู่เสมอ เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลใหม่ที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพจากพฤติกรรมของลูกค้าจริง ๆ ข้อมูลเหล่านี้จะทำให้เราเข้าใจลูกค้าได้ดียิ่งขึ้นและทำให้ธุรกิจของคุณเติบโตได้อย่างก้าวกระโดดในยุคที่มีการแข่งขันกันสูงเหมือนในปัจจุบัน
5 ประโยชน์ของ Data-Driven ต่อธุรกิจในปัจจุบัน
1. Data-Driven ช่วยในการทำ Research Keyword เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูล Insight
“เว็บไซต์ที่อยู่ในหน้าแรกของ Google จะสามารถเพิ่ม Traffic เข้าเว็บไซต์ได้ถึง 95%”
การทำ Data-Driven ช่วยในการทำ Research Keyword เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูล Insight ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพราะหากธุรกิจของคุณมีการนำข้อมูลในส่วนของเว็บไซต์ มาทำการวิเคราะห์เพื่อหาถึงสิ่งที่ผู้คนพูดถึงธุรกิจของคุณผ่านการใช้งาน Social Listening Tools คุณก็จะสามารถรู้ถึง Keyword สำคัญบางคำที่เป็นคำที่กลุ่มเป้าหมายกำลังพูดถึงหรือใช้ในการค้นหาธุรกิจของคุณ แล้วนำ Keyword เหล่านั้นมาใช้ในการทำ SEO เพื่อทำให้เว็บไซต์ได้ Traffic มากขึ้นจนติดอันดับการค้นหาบน Search Engine อีกทั้งคุณยังได้ทราบถึงข้อมูล Insight ที่สำคัญของลูกค้าจากการทำ Data-Driven ด้วยว่า พวกเขามีความต้องการอะไร (จากการทำ Keyword Research) แล้วนำความต้องการนั้นมาปรับกับการทำ SEO และพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการของคุณต่อไปในอนาคต
2. Data-Driven ช่วยให้ธุรกิจรู้ความสัมพันธ์ของข้อมูลต่าง ๆ
89% ของผู้บริโภคเปลี่ยนใจซื้อสินค้า และบริการกับแบรนด์ที่ให้บริการแล้วสามารถมอบประสบการณ์เชิงบวกให้กับลูกค้าได้
ในการทำ Data Driven นั้นถึงแม้ว่าจะไม่ใช่กลยุทธ์ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาสินค้าและบริการของเราโดยตรง แต่ก็ไม่ใช่ว่าจะไม่เกี่ยวข้องกันทั้งหมดเพราะการทำ Data Driven ที่ดีนั้นจะช่วยให้ธุรกิจรู้ความสัมพันธ์ รู้ที่มาที่ไปของข้อมูลต่าง ๆ เช่น การรักษาความสัมพันธ์กับลูกค้าในด้านการบริการมีมากแค่ไหน รู้ว่าทำไมลูกค้าถึงเลือกใช้งานสินค้าและบริการของธุรกิจเรา
แต่หากคุณไม่ได้ใช้ Data เข้ามาวิเคราะห์กลุ่มเป้าหมาย ก็อาจจะทำให้ตัวคุณไม่รู้ความสัมพันธ์ของข้อมูลส่วนสำคัญต่าง ๆ เช่น ยอดขายไม่เป็นไปตามเป้า เพราะสินค้าของเราไม่เป็นที่ต้องการในกลุ่มผู้บริโภคกลุ่มนั้น ๆ ดังนั้นการทำ Data Driven ในการทำการตลาดจะช่วยให้ธุรกิจออกแบบสินค้าและบริการต่าง ๆ ได้ตรงกับความต้องการของผู้บริโภคมากขึ้นผ่านการเข้าใจความสัมพันธ์ของข้อมูล
3. Data-Driven ช่วยให้ธุรกิจสามารถวางกลยุทธ์ได้แม่นยำ จากการทำ Data Analysis
การทำ Data-Driven ช่วยให้ธุรกิจสามารถวางกลยุทธ์ได้แม่นยำ จากการทำ Data Analysis ถือเป็นขั้นตอนไฮไลท์สำคัญที่จะบ่งบอกว่าการทำ Data Driven ของคุณมีประสิทธิภาพและนำไปใช้งานต่อได้จริงหรือไม่ เพราะการทำ Data Driven ที่ดีนั้นจะช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์และวัดผลลัพธ์ (Data Analysis) ทำให้คุณวางแผนกลยุทธ์ในการพัฒนาธุรกิจต่อไปได้ดียิ่งขึ้น แม่นยำ และไม่เสียเวลาไปกับการทำการตลาดที่ไม่มีทิศทางหรือไม่ตอบโจทย์ในการซื้อสินค้า
เพราะแน่นอนว่าธุรกิจแต่ละประเภทมีกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกัน อยู่ในพื้นที่ต่างกัน และมีการทำโฆษณาที่ไม่เหมือนกัน หากคุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่จะนำมาต่อยอดได้มากเท่าไหร่ การตัดสินใจในการทำกลยุทธ์ครั้งต่อไปก็จะทรงพลังและนำไปสร้างการเติบโตให้ธุรกิจได้จริง
4. Data-Driven ช่วยในการวัดผลการดำเนินงาน จากการทำ Performance Tracking
การทำ Data-Driven ยังมีส่วนช่วยในการวัดผลการดำเนินงานจากการทำ Performance Tracking ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้มาจาก Tools จำพวก Dashboard ที่คอยรายงานข้อมูลผลลัพธ์ในการทำการตลาดแบบ Real Time โดยเฉพาะการทำการตลาดแบบ Omni Channel ที่เป็นการทำการตลาดจากทั้งช่องทางออนไลน์ และช่องทางออฟไลน์
โดยในการทำ Data-Driven Performance Tracking ที่ดีนั้นจะช่วยให้คุณเห็นถึงข้อมูลหรือความเปลี่ยนแปลงของผลลัพธ์ที่ได้แบบอัปเดตตลอดเวลา ซึ่งทำให้การวัดผลการดำเนินงานของคุณสามารถปรับแก้ได้อย่างรวดเร็ว ทันสถานการณ์ เรียกได้ว่าพบรอยรั่วตรงไหนก็แก้ไขปัญหาได้ทันที ซึ่งเป็นวิธีที่ดีมาก ๆ สำหรับในยุคการทำการตลาดดิจิทัลที่ต้องอาศัยความรวดเร็วในการทำงาน
5. Data-Driven ช่วยทำให้ธุรกิจเข้าใจลูกค้า และพัฒนาสินค้าได้ตรงตามความต้องการ
Data-Driven Marketing ช่วยให้ผลตอบแทนจากการลงทุน หรือ ROI เพิ่มสูงขึ้นเมื่อนักการตลาดทำการตลาดแบบ Personalized ถึง 5-8 เท่า
การวิเคราะห์ผลลัพธ์ที่ถูกต้องจะช่วยสร้างโอกาสให้ธุรกิจได้รู้จักกับลูกค้าของคุณมากขึ้นซึ่ง Data ที่นำมาวิเคราะห์นั้นสามารถใช้ข้อมูลด้าน Demographic และพฤติกรรมของลูกค้าในการใช้งานสื่อออนไลน์ต่าง ๆ รวมทั้งการเข้าเว็บไซต์ที่ธุรกิจสามารถนำผลลัพธ์ที่ได้มานั้นมาพัฒนาสินค้าและบริการต่อไปให้ตรงกับความต้องการของลูกค้าต่อไป
หรือก็คือการทำ Data Driven สามารถต่อยอดการทำการตลาดแบบ Personalization ที่ทำให้ธุรกิจตอบโจทย์ตรงใจมากขึ้น โดยสินค้าและบริการที่มีการปรับปรุงมาใหม่ จากการทำ Data Driven สามารถแก้ปัญหาของลูกค้าได้หรือตอบสนองความพึงพอใจได้มากขึ้น รวมทั้งการสร้างคอนเทนต์ให้ตอบโจทย์กับลูกค้าของคุณมากขึ้นได้อีกด้วย
ตัวอย่างแบรนด์ที่ใช้ Data-Driven ในการทำธุรกิจ
ตัวอย่างที่ 1 : Netflix
คุณเคยสงสัยไหมว่าทุกครั้งที่เข้า Netflix คุณจะได้พบกับคอนเทนต์ที่ตรงกับความต้องการหรือสไตล์ในการรับชมคอนเทนต์ของคุณเสมอ นั่นเป็นเพราะว่า Netflix มีการทำ Data Driven ที่ต้องการสร้าง Personalized Marketing ให้กับผู้ชมผ่านการใช้งานตัวเก็บข้อมูลพฤติกรรมการใช้งานของ User (Data-Driven) ที่เป็นเทคโนโลยี AI โดยจะคัดเลือกหนังในแนวเดียวกับที่เราชอบดูอยู่บ่อย ๆ (แม้จะกดดูแค่ไม่กี่ตอน) หรือเคยกดค้นหาเอาไว้ขึ้นมาแสดงให้ User เห็นก่อนเป็นอันดับแรกเสมอ รวมถึงภาพ Thumbnails ของคอนเทนต์แต่ละเรื่องทาง Netflix ก็จะมีการใช้ AI ตัวเดียวกันในการปรับเปลี่ยนภาพไปตามสไตล์การใช้งานของผู้ใช้แต่ละคนด้วย
ตัวอย่างที่ 2 : Spotify
Spotify มีการทำ Data Driven ที่น่าสนใจและแหวกแนวมาก ๆ ก็คือการสร้างฟีเจอร์ที่ชื่อว่า Wrapped ขึ้นมาโดยฟีเจอร์นี้จะเปิดให้ใช้งานเฉพาะช่วงสิ้นปีเท่านั้น ซึ่งจะเป็นการนำ AI ของ Spotify มารวบรวมข้อมูลของผู้ใช้งานแต่ละคนว่าในปีนั้นทั้งปี พวกเขาฟังเพลงอะไร ศิลปินคนไหน แนวเพลงที่ชอบ มากที่สุดในแต่ละปีเป็นอย่างไร หรือพูดง่าย ๆ ว่าเหมือนเป็น Report การใช้งานของ User แต่ละคน
Spotify เลือกที่จะนำ Data Driven ที่ตัวเองเก็บมาได้จาก User แต่ละคนมาโชว์ให้ผู้ใช้งานได้ทราบและสามารถแชร์ออกไปยัง Social Media ต่าง ๆ ซึ่งถือว่าได้ประโยชน์กันทั้ง 2 ฝ่าย ฝั่ง User เองก็จะได้ข้อมูล Insight ของตัวเองและยังสร้างคอนเทนต์แสดงรสนิยมการฟังเพลงของตัวเองให้ผู้ติดตามใน Social Media ทราบได้ ฝั่ง Spotify เองก็ได้ทั้ง Brand Exposure จากการแชร์ของ User, ได้ผู้ใช้งานใหม่ ๆ และมอบประสบการณ์การใช้งานที่ดีให้กับ User จากการทำ Data-Driven ได้แบบเต็ม ๆ
ข้อสรุปของ Data Driven
ประโยชน์ของ Data Driven นั้นมีมากมายที่จะช่วยให้ธุรกิจของคุณมีการพัฒนาสินค้าและบริการให้ตอบโจทย์กับความต้องการของลูกค้า ซึ่งถ้าหากเราสามารถปรับกลยุทธ์ และนำมาใช้ได้อย่างถูกต้องเหมาะสมแล้วนั้นก็จะยิ่งทำให้ธุรกิจของคุณสามารถสร้างการเติบโตได้ในอนาคตของการทำการตลาดดิจิทัล อีกทั้งการทำ Data Driven ยังต่อยอดไปสู่การนำข้อมูลมาประยุกต์ใช้กับธุรกิจแบบอื่น ๆ เช่น Data Science, Data Analysis หรือการทำธุรกิจไปสู่โลก Metaverse ที่จะเข้ามามีบทบาทในระยะเวลาอีกไม่นาน
อ้างอิงข้อมูล
Sisense Team, 5 Steps to Data-Driven Business Decisions, https://www.sisense.com/blog/5-steps-to-data-driven-business-decisions/
Michelle Knight, What Is Data-Driven?, March 31, 2021, https://www.dataversity.net/what-is-data-driven/
Stéphane Kirchacker, 6 Ways a Data-Driven Approach Helps Your Organization Succeed, https://www.sinequa.com/blog/intelligent-enterprise-search/6-ways-a-data-driven-approach-helps-your-organization-succeed/
