นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist)
Big Data Driven Business ตอนที่ 2: เคล็ดลับที่จะทำให้คุณรู้จักลูกค้าอย่างหมดเปลือก

Big Data Driven Business ตอนที่ 2: เคล็ดลับที่จะทำให้คุณรู้จักลูกค้าอย่างหมดเปลือก

สวัสดีชาว datascinece.in.th ทุกคนนะครับ ตอนนี้ก็เป็นตอนที่สองของบทความซีรี่ย์เรื่อง Big Data Driven Business (การขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูลขนาดใหญ่) ซึ่งในบทความซีรี่ย์นี้ ตัวผมเองอยากที่จะเสนอเรื่องราวในภาพกว้างที่เกิดขึ้นจากประสบการณ์จริงของการนำข้อมูลไปใช้ในการวิเคราะห์เพื่อต่อยอดในการทำธุรกิจ ว่าในแต่ละองค์กรมีวิธีการนำเอาผลลัพธ์ที่เกิดจากการวิเคราะห์ข้อมูลไปใช้ผลักดันในส่วนไหน และผลลัพธ์ที่ได้นั้นส่งผลมากน้อยต่อธุรกิจเพียงใด

อ่านบทความย้อนหลังได้ที่นี่นะครับ

Big Data Driven Business ตอนที่ 1: เทคนิคการตลาดในยุคของข้อมูล

 

ส่วนในตอนที่สองนี้ เราจะมาหาคำตอบกันว่า จะทำอย่างไรให้คุณสามารถรู้จักลูกค้าของคุณได้อย่างครบเครื่อง 360 องศาโดยมีเพียงแค่ข้อมูลพื้นฐานในอดีตกันนะครับ

คูณรู้จักลูกค้าดีแล้วหรือยัง? ถือว่าเป็นหัวใจหลักของการทำธุรกิจเลยก็ว่าได้ ในยุคสมัยนี้ที่ผู้บริโภคมีทางเลือกมากมาย การทำธุรกิจแบบ Outside-In หรือ Customer Centric เป็นสิ่งที่เจ้าของกิจการควรจะต้องพิจารณาและให้ความสำคัญเป็นอย่างยิ่ง เราต้องเข้าใจก่อนว่าลูกค้ากลุ่มเป้าหมายของเรานั้นมีใครบ้าง และมีความต้องการหรือปัญหาอะไร แล้วจึงค่อยกลับมามองดูว่าเราจะทำให้ผลิตภัณฑ์หรือบริการของเราให้ตอบโจทย์ของเขาเหล่านั้นได้อย่างไร

 

Thinking from outside means thinking from customer’s world — Peter Fisk

 

บริษัทที่มีจุดแข็งในเรื่องของการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นมักจะได้เปรียบเสมอเพราะสามารถที่จะทำการศึกษาข้อมูลของลูกค้า เพื่อที่จะมาออกผลิตภัณฑ์ (Product), โครงการ (Campaign) หรือ ส่วนลด (Discount Model) ต่างๆ ให้ตรงกับความต้องการของลูกค้านั้นๆ หรือที่เรียกว่าการทำ Personalization

ที่นี้ลองนึกดูนะครับว่า ถ้าคุณเป็นลูกค้า คูณจะรู้สึกอย่างไรเวลาที่คุณได้รับข้อเสนอที่พิเศษที่ให้เฉพาะคุณคนเดียวเท่านั้น แถมข้อเสนอนั้นยังยังเป็นสิ่งที่ตรงกับความต้องการของคุณอีกต่างหาก เป็นลูกค้าคนไหนก็อยากที่จะซื้อสินค้าและบริการของเราใช่ไหมครับ

ผมมีหลักการง่ายๆ 3 ข้อ ที่อยากจะนำเสนอสำหรับใครที่คิดจะเปลี่ยนมุมมองธุรกิจของคุณมาเป็นแบบ Outside-In นะครับ

  • ใส่ใจปัญหา: รู้จักลูกค้าอย่างลึกซึ้งเพียงแค่หยิบมือ ดีกว่าที่จะมีลูกค้าในกำมือเยอะๆแต่รู้จักลูกค้าเพียงแค่ผิวเผิน ต้องเข้าให้ถึงปัญหาของลูกค้า และจงขายวิธีที่จะช่วยแก้ปัญหามากกว่าที่จะบอกว่าสินค้าคุณมีดีอย่างไร
  • รู้จักนิสัย: รู้จักลูกค้าจากนิสัย ไม่ใช่แค่ตัวเลขจากรายงาน ข้อมูลตัวเลขเป็นสิ่งหนึ่งที่สามารถบอกถึงนิสัยของลูกค้าได้ เพราะฉะนั้นเห็นตัวเลขแล้วจงอย่าหยุดอยู่แค่นั้น จงหาความสัมพันธ์ของตัวเลขต่างๆและตีความมันออกมา
  • เข้าถึงอารมณ์: รู้จักลูกค้าที่ต้องการสินค้าคุณด้วยอารมณ์ ดีกว่ารู้จักลูกค้าที่ต้องการสินค้าเพียงเพราะเหตุผล คนที่รู้สึกชอบสินค้าของเราด้วย First Impression แล้วนั้น เขายากที่จะเปลี่ยนใจ และแทบไม่ต้องใช้เวลาในการตัดสินใจเลย

 

จากงานวิจัยของ Missouri University of Science and Technology บอกไว้ว่าลูกค้าออนไลน์ส่วนใหญ่ใช้เวลาเฉลี่ยในการโฟกัสสินค้าที่เขาสนใจเพียงแค่ 2.6 วินาที ก่อนที่จะทำการตัดสินใจซื้อ

ที่นี้ปัญหามันไม่ได้อยู่ที่เวลาอันน้อยนิดที่มีในการที่จะทำให้ลูกค้าเกิด First Impression แต่มันอยู่ที่ว่าเราไม่รู้จักลูกค้า ไม่รู้ถึงความต้องการ หรือสิ่งที่เขาสนใจอยู่ นี่แหละคือปัญหาจริงๆ

ในทางกลับกันถ้าเราสามารถเข้าใจลูกค้าได้ก่อนล่วงหน้า เราก็มีโอกาสที่จะนำเสนอในสิ่งที่ลูกค้าต้องการและทำให้เขาเกิด First Impression กับสินค้าหรือบริการของเราได้ ก็เหมือนกับที่ Amazon ทำตัว Recommendation Engine ที่ผมได้กล่าวไว้ในตอนแรกของซีรี่ย์นี้จนเพิ่มยอดขายได้อย่างถล่มทลาย

 

Nobody buys the same product for the same reason — Peter Fisk

 

ที่นี้เราลองมาดูกันว่าหนึ่งในวิธีที่จะทำให้เรารู้จักลูกค้ามากขึ้นนั้นคืออะไรนะครับ

วิธีหนึ่งที่นิยมใช้กันก็คือการทำ Customer Segmentation & Profiling ทุกวันนี้เราอาจจะทำ Customer Segmentation & Profiling ได้โดยใช้ Criteria Base หรือจะใช้ Advanced Analytic Tools เช่น SAS, SPARK, SPSS และ Statistical models เช่น k-means, mixture models, hierarchical clustering เข้ามาช่วยในกรณีที่ต้องการมองข้อมูล ในปริมาณที่มากๆก็ได้ ผลลัพธ์ที่ได้คือ เราสามารถที่จะจัดกลุ่มและรู้จักลูกค้าเราได้มากขึ้นด้วยความสัมพันธ์ที่ซ้อนอยู่ในข้อมูลต่างๆ

ผมขอแนะนำวิธีคราวๆจากบริษัทที่ปรึกษาชั้นนำระดับโลกว่าเขามีขั้นตอนในการทำ Customer Segmentation & Profiling เพื่อช่วยเหลือเจ้าของกิจการ ให้รู้จักลูกค้าของเขาให้มากขึ้นได้อย่างไร

เริ่มแรกบริษัทที่ปรึกษาจะทำความเข้าใจในรายละเอียดของธรุกิจนั้นๆก่อน (Understand Business Context)  กำหนดสมมุติฐานการแบ่งกลุ่มลูกค้าขั้นต้น (Initial Segmentation Hypothesis) และทำการระบุแหล่งที่มาของข้อมูล(Identify Data Source)

หลังจากนั้นเขาจะมองภาพของลูกค้าในธุรกิจออกเป็น 3 แกนใหญ่ๆ แบ่งออกเป็น

  1. Behavioural: พฤติกรรมต่างๆของลูกค้า เช่น ซื้อของเราบ่อยแค่ไหน (Frequency), ชอบซื้อเมื่อไร (Seasonal), ซื้อผ่านช่องทางใด (Purchasing Channel)
  2. Value: คือ มูลค่าที่ลูกค้าสามารถมีให้กับเรา เช่น ยอดซื้อ (Revenue), ระยะเวลาที่เขาเป็นลูกค้าเรา (Retention), คุณค่าในช่วงชีวิตของการเป็นลูกค้า (CLV) หรือไม่ว่าจะเป็นความพึงพอใจ (Satisfaction)
  3. Needs: คือ ความต้องการของลูกค้า หรือ Key buying factors ต่างๆ เช่น ประเภทของสินค้า (Product), ยี่ห้อ (Brand), สถาวะแวดล้อม ณ ปัจจุบัน (Event & Situation)

 

The 3 Dimensions

Figure 1. Sophistication of Segmentation Solutions: The 3 dimensions

 

หลังจากที่ทำการวิเคราะห์ภาพรวมทั้งสามแกนได้แล้ว ขั้นตอนต่อไปก็คือการกำหนด Dimension ของลูกค้า เช่น Demographic, Profitability, Attitudes, etc. นะครับ ตรงนี้แหละครับคือการเข้าใจลูกค้าในแบบ 360 องศาที่ผมได้บอกไว้ในตอนต้น จากนั้นเขาก็จะมองหาตัวแปร (Variables) ที่เหมาะสมกับธุรกิจนั้นๆและควรจะมีอยู่ในแต่ละ Dimension เพื่อที่จะนำวมาวิเคราะห์ค่าหาความสัมพันธ์โดยนำเอาค่าทั้งหมดนั้นไปเข้า  Statistical Tool เพื่อที่จะใช้ Statistic Models ต่างๆในการช่วยแบ่งกลุ่มและหาตัวแปรที่มีอิทธิพลต่อการแบ่งกลุ่มนั้นๆ

CAR

Figure 2. ตัวอย่างของ Dimensions และ Variables ต่างๆของลูกค้า

 

หลังจากที่เราได้ Segment ลูกค้าออกมาแล้วนั้น เขาก็จะนำลูกค้าแต่ละ Segment มาทำ Profiling โดยวิเคราะห์หา High-Index, Low-Index หรือลักษณะเด่นด้อย และความสัมพันธ์กันของแต่ละตัวแปรในแต่ละ Segment เพื่อที่จะหานัยยะที่ซ่อนอยู่ ยกตัวอย่างเช่น ใน Figure 3 มีอยู่ Segment หนึ่งที่มีค่าของ Baby and Me และ Working Mom สูง เราก็อาจจะคาดเดาได้ว่ากลุ่มนี้น่าจะเป็นกลุ่มของ “คุณแม่ลูกอ่อน” จากนั้นก็ทำการหาลักษณะเด่นใน Dimension อื่นๆต่อไป

Profiling

Figure 3. ตัวอย่าง Index Report ของกลุ่มลูกค้า Retails ในขั้นตอนการทำ Customer Profiling

 

หลังจากที่เราได้ Key Index ต่างๆมาแล้ว เขาก็จะมาทำโปรไฟล์ออกมาคล้ายๆกับตัวอย่างใน Figure 4 *ทั้งนี้การทำ Profile อาจจะมีรูปแบบที่แตกต่างจากนี้ ขึ้นอยู่กับ Visualization Design ของแต่ละที่นะครับ

Profile

Figure 4. ตัวอย่าง Profile ของกลุ่มลูกค้าที่เป็น Busy Mom

 

จาก Figure 4 จะเห็นได้ว่าลูกค้าในกลุ่ม “Busy Mom” เป็นลูกค้าที่มีพฤติกรรมชอบใช้จ่ายด้วยบัตรเครดิตและซื้อสินค้าประเภทอาหารกับแม่และเด็กมาก เพราะฉะนั้น เราก็อาจจะออกแบบแพ็กเกจหรือแนะนำสินค้าให้ตรงกับความต้องการของลูกค้ากลุ่มนี้ได้

ในบทความนี้ผมจะเน้นแค่ในส่วนของขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นนะครับ ซึ่งส่วนนี้เป็นส่วนที่สำคัญของการเริ่มต้นทำ Customer Segment & Profiling  รายละเอียดในส่วนอื่นของศาสตร์นี้ยังมีขั้นตอนอีกมากมาย เช่น การใช้ Time Series Model เพื่อที่จะหา Propensity Score (ความน่าจะเป็นของกลุ่มลูกค้าที่เหมาะสม)ในกรณีที่ Segment ลูกค้าใหญ่มากๆและเราไม่ต้องการที่จะเสนอ campaign หรือ package ต่างๆ ให้กับทุกคนในกลุ่ม หรือแม้กระทั่งการทำ Predictive Modeling เพื่อที่จะจัดกลุ่มให้กับลูกค้ารายใหม่ๆ รวมไปถึงการติดตามและวัดผล หรือขั้นตอนอื่นๆตาม Figure 5 ข้างล่างนะครับ เอาไว้ถ้ามีโอกาสจะมาเล่าให้ฟังในตอนต่อๆไปนะครับ

Customer Segmentation Steps

Figure 5. บทความนี้จะเน้นในส่วนของกรอบที่เป็นสีส้ม ที่เป็นในเรื่องของการออกแบบการวิเคราะห์ข้อมูลของลูกค้าและ การทำ Segmentation & Profiling

 

ทิ้งท้ายอีกสักนิดสำหรับการตลาดในยุคของข้อมูลนะครับ สำหรับตัวผมเองนั้น ผมเชื่อว่า โอกาสทางธุรกิจสร้างได้ถ้าเรารู้จักข้อมูล

 

Create Your Opportunities by Understand Your Data — Papon Yongpisanpop

 

ทีนี้จากบทความสองตอนที่ผ่านมาทำให้คุณเห็นช่องทาง และวิธีการที่จะนำข้อมูลไปใช้ในการช่วยขับเคลื่อนธุรกิจของคุณแล้ว แต่ถ้าคุณยังขาดบุคลากรหรือทีมที่ชำนาญที่จะเข้ามาทำในเรื่องนี้อยู่แล้วละก็ ในตอนต่อไปผมจะมาเล่าถึงการสร้างทีมในฝันสำหรับงาน Big Data ว่าจะต้องประกอบไปด้วยบุคลากรสาขาไหนกันบ้างนะครับ

Papon Yongpisanpop
Contact me

Papon Yongpisanpop

He received his Ph.D. in Software Engineering from Japan. He helps businesses find insights by reduce data interaction complexity, increase processing speed, real time analytic, and enhance mission-critical applications with deep intelligence and advance analytic tools.

ติดต่อบรรยาย หัวข้อดังต่อไปนี้ ได้ที่ 096-882-3351 หรือ papon.yong@gmail.com
- Big Data Driven Business
- The Online Disruption has already happened
- Customer-Centricity and Segmentation
- An Overview of Apache Cassandra
Papon Yongpisanpop
Contact me
Loading Facebook Comments ...

Leave a Reply