การนำ Big Data ไปใช้ประโยชน์ในการตลาด

หนึ่งในปัจจัยสำคัญ ที่ทำให้การตลาดประสบความสำเร็จได้ คือ “การเข้าใจว่าผู้บริโภคต้องการอะไร” เพื่อเข้าถึงผู้บริโภคให้ได้มากที่สุด และเครื่องมือที่เป็นเสมือนขุมทรัพย์ของข้อมูลในการตลาดยุคใหม่ได้ก็คือ Big Data เรามาลองทำความรู้จักเครื่องมือนี้และเรียนรู้กรณีศึกษาของการนำเครื่องมือไปใช้ทางการตลาดกันค่ะ

Big Data คืออะไร?

หลายคนอาจจะเข้าใจว่า Big Data เป็นคำศัพท์ทางเทคนิคหนึ่ง แต่ในความเป็นจริงแล้ว Big Data คือแหล่งรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สามารถปลี่ยนแปลงวิถีการใช้ชีวิตประจำวันของเราได้ ตั้งแต่การช่วยพัฒนาทางการแพทย์ ทั้งอุปกรณ์ทางการแพทย์หรือการจัดระเบียบข้อมูลผู้ป่วยที่ซับซ้อน ไปจนถึงการจัดระเบียบการจราจรที่วุ่นวายในเมืองหลวง

ในทางการตลาด นักการตลาดปัจจุบันเริ่มนำเอา AI และ Machine Learning หรือ การป้อนข้อมูลให้ระบบปฏิบัติการเพื่อดำเนินการวิเคราะห์และหาข้อสรุปของข้อมูลจำนวนมหาศาลมาใช้ซึ่งผลลัพธ์จะช่วยให้นักการตลาดสามารถคาดการณ์ต่อไปได้ว่ากลุ่มเป้าหมายทางการตลาดของตนมีลักษณะอย่างไร และมีแนวโน้มที่จะเป็นอย่างไรในอนาคต เพื่อวางแผนการสื่อสารทางการตลาดอย่างตรงเป้าหมาย

เรามาลองดู 4 วิธีการนำ Big Data ไปใช้ในการตลาด ดังนี้

‍

1. เสนอโฆษณาตรงกลุ่มเป้าหมาย

เมื่อนักการตลาดได้รับข้อมูลของผู้ใช้มากขึ้นและมากขึ้นในทุกวัน พวกเขาจะสามารถนำเสนอโฆษณาที่สอดคล้องกับความต้องการของลูกค้าได้ การเก็บข้อมูลของผู้ใช้นั้นเป็นวิธีที่ Google และ Facebook ทำมาโดยตลอด จะดีแค่ไหนถ้าคุณสามารถตั้งเป้าหมายกลุ่มลูกค้าได้เพียงดูจากบทความที่พวกเขาเข้าไปอ่าน

The Weather Channel แอพพลิเคชั่นที่แสดงข้อมูลและพยากรณ์สภาพอากาศ ได้เสนอแนวคิดที่น่าสนใจเกี่ยวกับการโฆษณาสมัยใหม่ โดยวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้โทรศัพท์มือถือจาก 3 ล้านแห่งบนโลก แล้วนำมาประกอบกับข้อมูลพยากรณ์อากาศเพื่อโฆษณาเจาะจงไปยังลูกค้าเฉพาะกลุ่มได้ เช่น บริษัทแชมพู สามารถนำข้อมูลไปเพื่อเลือกโฆษณาขายแชมพูเพื่อผมนุ่งตรง จัดทรงง่าย (anti-frizz) ให้กับลูกค้าที่อยู่ในบริเวณที่อากาศชื้นได้

‍

2. เสิร์ชข้อมูลครั้งเดียวก็เอาอยู่ (Semantic Search)

Semantic Search เป็นวิธีการค้นหาข้อมูลรูปแบบหนึ่งที่กำลังจะกลายเป็นหนึ่งในการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ เพราะ Google จะนำการเสิร์ชข้อมูลนี้มาใช้ด้วย

เมื่อลองนึกถึงการหาข้อมูล เราจะตรงไปที่ Google และพิมพ์เฉพาะคำสำคัญของสิ่งที่ต้องการหา แต่ในอนาคตเราจะสามารถค้นหาข้อมูลได้โดยการพิมพ์ข้อความในรูปแบบภาษาพูดทั่วไป และ Google จะสามารถตอบคำถามได้ตรงกับที่เรากำลังหาอยู่ เรียกได้ว่า เสิร์ชหาครั้งเดียวก็รู้เรื่องแล้ว

การค้นหาข้อมูลในลักษณะนี้ก็นำ Big Data และ Machine Learning มาใช้เช่นกัน เพราะนอกจากจะทำให้ผู้ใช้ค้นหาข้อมูลได้ง่ายขึ้นจากระบบที่เข้าใจอย่างแท้จริงว่าผู้ใช้ต้องการอะไรแล้ว ยังช่วยให้นักการตลาดพัฒนาความพึงพอใจของผู้ใช้ที่เข้าใช้เว็บไซต์ได้ง่ายขึ้นด้วย

Walmart บริษัทที่มีมูลค่าการขายสูงหลายพันล้านบาท ก็นำการวิเคราะห์คำและ Machine learning มาใช้เพื่อเพิ่มความแม่นยำให้กับการค้นหา อ้างอิงจากข้อมูลของ Walmart พบว่าการนำ Semantic Search มาใช้ สามารถเพิ่ม Conversion Rate หรือการทำให้ผู้เข้าชมเว็บไซต์ เป็นผู้ซื้อสินค้าในเว็บไซต์ได้เพิ่มขึ้นถึง 10-15% และยังช่วยประหยัดเวลาในการแก้ไขปัญหาหรือตอบคำถามทางธุรกิจที่ซับซ้อนได้อีกด้วย

3. เนื้อหาข้อมูลตรงใจลูกค้า

คุณเคยสงสัยไหมว่า ทำไม Netflix จึงสามารถสร้างรายชื่อภาพยนตร์แนะนำที่ตรงใจลูกค้าแต่ละคน (personalize) ได้ นั่นก็เพราะ Netflix ได้นำ Big Data มาประมวลผลเพื่อเข้าถึงลูกค้าให้ได้มากที่สุด

ผู้ผลิตสื่อและเนื้อหาต่างๆ ก็สามารถนำเสนอข้อมูลที่ตรงใจผู้อ่านได้เพียงแค่กดดูข้อมูลจำนวนมหาศาลนั้น และวิเคราะห์ว่าผู้คนกำลังสนใจที่จะอ่านเรื่องใดมากที่สุด ดังนั้น ผู้ผลิตสื่อจะต้องพยายามเขียนเรื่องราวให้ตรงจุดที่สุด และนักการตลาดสายดิจิตอลสามารถนำข้อมูลจากเว็บไซต์มาใช้ประโยชน์ เช่น นำข้อมูลที่อยู่ (location) ข้อมูลเชิง demographics เช่น อายุ เพศ ของผู้ที่เข้าชมเว็บไซต์มาพัฒนาเพื่อให้เข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้มากขึ้น

ดังที่ได้กล่าวไปข้างต้น Netflix ใช้วิธีการเก็บข้อมูลผู้ชมภาพยนตร์และประมวลผลข้อมูล จนสามารถพัฒนาเนื้อหารายการใหม่ๆที่น่าจะถูกใจผู้ชม และสามารถแนะนำรายการที่น่าสนใจสำหรับแต่ละบุคคลได้สำเร็จแล้ว สิ่งต่อไปที่ Netflix กำลังทดลองทำ คือ การเลือกแบนเนอร์กราฟฟิคที่น่าสนใจสำหรับแต่ละบุคคล ดังนั้น จึงมีความเป็นไปได้ที่แต่ละบุคคลจะเห็นแบนเนอร์ภาพยนตร์ที่แตกต่างกันตามภาพฉากการกระทำของตัวละครที่น่าจะตรงใจ หรือ ภาพนักแสดงภาพยนตร์ที่คุ้นตาเรา ซึ่งทั้งหมดนี้ ก็มาจากการประมวลผล Big Data แล้วทั้งสิ้น

4. การทำงานร่วมกัน: มนุษย์และเทคโนโลยี

หลายคนคงเคยได้ยินมาว่า ในอนาคต AI และความสามารถของระบบในการวิเคราะห์ Big Data จะมาแทนที่การวิเคราะห์โดยมนุษย์ แต่ในความเป็นจริงแล้ว ระบบจะยังต้องการการสั่งการทำงานโดยมนุษย์อยู่ และมนุษย์จะต้องเป็นผู้ดึงสรุปจากข้อมูลจำนวนมหาศาลนั้น

ด้วยเหตุนี้เอง ในอนาคต นักการตลาดจึงต้องเรียนรู้การทำงานกับระบบต่างๆ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและทำการตัดสินใจโดยอ้างอิงข้อมูลจากระบบนั้น โดยเฉพาะเมื่อนักการตลาดต้องวิเคราะห์ข้อมูลมหาศาลอย่าง Big Data นี้ อย่างไรก็ตาม ไม่ว่าเทคโนโลยีจะพัฒนาไปอย่างไร ระบบก็ยังจะคงต้องการการสนับสนุนของมนุษย์ เพราะมนุษย์คงไม่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลนั้นได้ด้วยตัวเองทั้งหมด และระบบเองก็คงไม่สามารถปฏิบัติการเองโดยไม่มีการป้อนข้อมูลได้ การผสมผสานการทำงานร่วมกันจะยิ่งทำให้ผลลัพธ์การทำงานเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นไปอีก

Data Cafe ของ Walmart แหล่งรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก เพื่อหารูปแบบความเกี่ยวข้องข้อมูล และแสดงผลการจำลองข้อมูลผ่าน smart boards ได้ ก็ยังต้องอาศัยการป้อนข้อมูลจากทีมงานทุกส่วนของภาคธุรกิจก่อน

Netflix การแสดงแบนเนอร์ภาพยนตร์ให้เหมาะกับแต่ละบุคคล แน่นอนว่าการเชื่อมโยงนั้น ต้องอาศัย Machine Learning พิจารณาเองเป็นหลัก แต่ก็ต้องอาศัยมนุษย์ในการคัดเลือกกราฟฟิครูปแบบต่างๆที่หลากหลายและสามารถรองรับอัลกอริทึ่มต่างๆได้

และนี่คือ 4 ประโยชน์หลักของ Big Data ที่สามารถนำไปใช้กับกลยุทธ์ทางการตลาดได้ค่ะ SME ที่กำลังมองหาช่องทางทางการตลาดอยู่ อย่าลืมนำ Big Data ไปใช้กันนะคะ

‍

_______________________________________________________________________

คำเตือน : การลงทุนในหุ้นกู้คราวด์ฟันดิงผ่านเพียร์ พาวเวอร์ เป็นการลงทุนสำหรับนักลงทุนที่มีความรู้ความเข้าใจเพียงพอทั้งด้านความเสี่ยง และความสามารถในการตัดสินใจลงทุนด้วยตนเอง ความเสี่ยงในที่นี้หมายถึงความเสี่ยงด้านสภาพคล่องของหลักทรัพย์และความเสี่ยงในการสูญเสียเงินจากการลงทุน การลงทุนในหุ้นกู้คราวด์ฟันดิงเป็นการลงทุนที่เหมาะสมกับนักลงทุนที่ต้องการกระจายความเสี่ยงให้กับพอร์ตการลงทุน นักลงทุนจะสามารถเริ่มลงทุนได้ต่อก็ต่อเมื่อนักลงทุนทำการลงทะเบียนและผ่านแบบประเมินความรู้ความเข้าใจในการลงทุนแล้ว

‍