ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดหลายต่อหลายคนได้บอกไว้ว่า “Data is the new oil” แต่จะมีประโยชน์อะไร ถ้าเรามี Data แต่ไม่ได้นำมาใช้จริง! วันนี้เราเลยขอนำเสนอ 3 วิธีการเพิ่มยอดขายจาก Data วิธีการที่จะนำข้อมูลที่คุณมีในมือ มาเปลี่ยนเป็นกลยุทธิ์เพิ่มยอดขายให้กับแบรนด์ของคุณ

Data-Driven Marketing คือกลยุทธ์ที่นำข้อมูลของลูกค้าที่มีผลต่อธุรกิจ มาทำการวิเคราะห์เพื่อหาข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความชอบ ความสนใจ หรือพฤติกรรมของลูกค้า นำมาวางกลยุทธ์ทางการตลาด ให้ตรงกับความต้องการของลูกค้ามากขึ้น เพื่อสร้างโอกาสทางธุรกิจให้กับแบรนด์

ซึ่งก่อนที่จะนำข้อมูลไปทำการวิเคราะห์ต่อ ขั้นตอนสำคัญขั้นตอนแรก คือการเริ่มต้นเก็บข้อมูล ซึ่งในปัจจุบันก็มีเครื่องมือเก็บข้อมูลออกมาให้ได้ใช้งานกันอย่างหลากหลาย และสองเครื่องมือที่นิยมใช้งานกัน ก็คือ Google Analytic และ Facebook Pixel

แต่ข้อมูลที่ได้จากทั้งสองเครื่องมือนี้จะเหมือนหรือแตกต่างกันอย่างไร เราจะพาคุณไปรู้จักกับข้อมูลลูกค้า ผ่านขั้นตอนการใช้งาน ทั้ง 3 ขั้นตอนนี้กัน

3 ขั้นตอนเพิ่มยอดขาย ด้วย Data-Driven Marketing

แม้ว่า Google Analytic และ Facebook Pixel จะสามารถเก็บข้อมูลลูกค้าได้เช่นเดียวกัน แต่ด้วยที่ว่าทั้งสองเครื่องมือนี้ ทำงานอยู่บนแพลตฟอร์มที่ต่างกัน ข้อมูลที่ได้จริงแตกต่างกันไปด้วย

และเมื่อนำข้อมูลที่ได้จากทั้งสองเครื่องมือนี้มาทำงานร่วมกัน ผลลัพธ์ที่ได้จึงเป็นปัจจัยที่ช่วยให้การวิเคราะห์พฤติกรรม หรือข้อมูลลูกค้าสามารถทำได้ง่ายขึ้น ซึ่งในขั้นตอนของการวิเคราะห์ ก็จะแบ่งออกเป็น 3 ขั้นตอน ดังนี้

ขั้นตอนที่ 1 เก็บรวบรวม และ ทำความรู้จักข้อมูล

เมื่อทำการติดเครื่องมือ Google Analytic และ Facebook Pixel ที่เว็บไซต์และรอเวลาให้ระบบเก็บข้อมูลแล้ว สิ่งที่ต้องทำเป็นสิ่งแรกในการนำข้อมูลมาใช้งานคือ “การรวบรวมและทำความรู้จักข้อมูล”

ข้อมูลผู้เข้าชมคืออะไร เก็บได้จากที่ไหน ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าแตกต่างกันอย่างไร แบ่งแยกเป็นอะไรได้บ้าง และเมื่อทำความรู้จักข้อมูลแต่ละตัวแล้ว ก็จะเริ่มมองเห็นความสัมพันธ์ของข้อมูลแต่ละชุด ที่คุณจะสามารถนำมาใช้ประโยชน์ต่อไปได้

ตัวอย่างเช่น 

คุณสามารถนำ ข้อมูลผู้เข้าชมไปเป็นกลุ่มเป้าหมายในการลงโฆษณาบน Facebook ได้ เพราะข้อมูลผู้เข้าชมที่ได้มานั้น ก็คือลักษณะของกลุ่มลูกค้าที่สนใจสินค้าจริง ๆ ซึ่งหากมีการแสดงโฆษณาให้เห็นบ่อย ๆ โอกาสในการขายก็อาจจะมีมากขึ้นกว่ากการลงโฆษณาแบบไร้เป้าหมาย

เช่นเดียวกันกับข้อมูลกลุ่มผู้เข้าชมที่ได้จาก Google Analytic ที่จะทำให้คุณได้รู้จักกับกลุ่ม Convertor หรือกลุ่มคนที่มีการกดสั่งซื้อ กดจอง หรือกกดชำระเงินบนเว็บไซต์ ซึ่งถือว่าเป็นกลุ่มที่มีแนวโน้มในการซื้อสินค้าสูงมาก

และในกลุ่มลูกค้าอื่น ๆ ที่ไม่สนใจคลิกสั่งซื้อ หรือกดเข้ามาดูสินค้าแต่ก็กดออกจากหน้าเว็บไป เราก็สามารถนำข้อมูลที่ได้นี้ มาหาสาเหตุต่าง ๆ ได้ว่า ทำไมลูกค้าถึงไม่เลือกซื้อสินค้าของทางร้าน และนำคำตอบที่ได้มาเป็นแนวทางในการแก้ไขพัฒนา/ปรับปรุงเว็บไซต์หรือธุรกิจต่อไป

หรือถ้าได้ลองหยิบจับข้อมูล ความสนใจ ของลูกค้ามาวิเคราะห์ ก็อาจจะทำให้คุณมองเห็นลูกค้าในแต่ละประเภทได้ชัดเจนยิ่งขึ้น คนที่สนใจสินค้าในแต่ละกลุ่มแตกต่างกันอย่างไร ซึ่งข้อมูลเหล่านี้ Google Analytic ก็ได้มีบอกเอาไว้ ให้คุณได้นำไปใช้ต่อ

เช่น

• กลุ่มความสนใจระยะยาว (Affiliate) คือกลุ่มที่ต้องการดูข้อมูลเกี่ยวกับสินค้าเยอะ ๆ เพื่อเปรียบเทียบราคา ใช้เวลาในการศึกษาข้อมูล ซึ่งเป็นกลุ่มที่เหมาะต่อการสร้างการรับรู้ของแบรนด์ เพราะเป็นกลุ่มที่มีโอกาสเปิดรับข้อมูลข่าวสารสูงกว่ากลุ่มอื่น ๆ เช่น ผู้ที่วางแผนซื้อของชิ้นใหญ่ อย่างบ้าน หรือรถยนต์
• กลุ่มความสนใจระยะสั้น (In-Market) คือกลุ่มที่มีความสนใจเฉพาะเจาะจงในช่วงเวลาสั้น ๆ เป็นกลุ่มที่มีความต้องการซื้อค่อนข้างสูง เหมาะแก่การเสนอข้อมูลโปรโมชั่น การลดราคา หรือข้อความ Call-to-Action เพื่อกระตุ้นให้ลูกค้าสนใจสั่งซื้อกับแบรนด์มากที่สุด เช่น กลุ่มลูกค้างานอีเว้นท์ต่าง ๆ งานสัปดาห์หนังสือ เป็นต้น

รวมถึงข้อมูลช่องทางการขาย ก็ช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์ได้ว่า UX/UI (User Experience/User Interface) ของเว็บไซต์นั้น ง่ายต่อการใช้งานมากน้อยแค่ไหน ซึ่งเรื่องของความไม่สะดวกในการใช้งานหน้าเว็บไซต์ ก็เป็นเหมือนหลุมพรางที่ทำให้หลาย ๆ แบรนด์พลาดโอกาสในการขายสินค้ากันมานักต่อนักแล้วล่ะ

ขั้นตอนที่ 2 เลือกข้อมูลมาทำการวิเคราะห์

เมื่อได้ทำความรู้จักข้อมูลที่ได้จากทั้งสองเครื่องมือกันไปแล้ว ก็เข้าสู่การนำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อหาแนวทางในการปรับปรุงแก้ไขต่อไป ซึ่งการนำข้อมูลที่ได้จากเครื่องมือเก็บข้อมูลมาวิเคราะห์นั้น คุณอาจจะวิเคราะห์ข้อมูลตัวเดียวแล้วตั้งสมมติฐานเพื่อหาคำตอบ เหมือนในตัวอย่างของข้อที่แล้วก็ได้ หรือหากต้องการเพิ่มมิติของข้อมูลให้ลึกมากขึ้นไปอีก ก็สามารถจับ 2 ข้อมูลมาวิเคราะห์ร่วมกัน

ตัวอย่างเช่น

ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้า ที่ได้จากการติด Tracking บนเว็บไซต์ ที่จะให้ข้อมูลว่ามีคนคลิกปุ่มสั่งซื้อเท่าไหร่ ทำอะไรกับหน้าเว็บไซต์บ้าง ซึ่งหากคุณใช้งานระบบของ Lnw ก็จะมีการติด Tracking เก็บข้อมูลที่จำเป็นต่อแบรนด์ไว้ให้แล้ว

เช่น ลูกค้าทำอะไรบ้างบนหน้าเว็บไซต์, ใช้เวลาไปกับการกระทำนั้น ๆ นานเท่าไหร่ และหายออกจากเว็บไซต์ไปในขั้นตอนไหน มากน้อยเพียงใด เป็นต้น

ซึ่งข้อมูลเหล่านี้ เมื่อนำมาวิเคราะห์ร่วมกับข้อมูลผู้เข้าชม ก็จะสามารถตั้งคำถามหรือสมมติฐานได้ว่า ลูกค้ากลุ่มไหน ทำอะไรบนหน้าเว็บไซต์บ้าง หรือลูกค้ากลุ่มไหน เลือกซื้อสินค้าชิ้นใดเป็นพิเศษ

และข้อมูลที่ได้มาจากการตั้งสมมติฐานเหล่านี้ จะช่วยให้คุณสามารถเลือกติดตามข้อมูลที่ต้องการรู้ได้อย่างใกล้ชิด และยังใช้กับการติดตามผลลัพธ์จากการลงโฆษณา ทั้งติดตามโฆษณาแบบแยกแคมเปญ, ติดตาม Keyword ที่นำลูกค้าเข้ามายังเว็บไซต์ รวมถึงติดตาม Source ที่ใช้ในการแยกแคมเปญประชาสัมพันธ์ที่อาจจะมาจากการทำ UTM Tracking หรือจะนำข้อมูลไปประยุกต์ใช้กับเรื่องอื่น ๆ ที่คุณเป็นผู้กำหนดได้อีกด้วย

หรือจะนำข้อมูลมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า (Customer Lifetime Value) ที่เก็บได้จาก Facebook Pixel ข้อมูลที่จะช่วยบอกถึงมูลค่าของลูกค้าตั้งแต่เริ่มต้นจนถึงตอนที่เลิกเป็นลูกค้า ว่าสามารถสร้างมูลค่าให้กับคุณได้มากน้อยแค่ไหน

ข้อมูลนี้จะเป็นข้อมูลที่ช่วยให้สามารถทำ Digital Marketing และ Offline Marketing ได้อย่างแม่นยำมากขึ้น เมื่อนำมาวิเคราะห์ร่วมกับข้อมูลผู้เข้าชม เพื่อดูการกลับมาซื้อซ้ำ และดูว่าลูกค้าในกลุ่มนั้น ๆ มีมูลค่าสูงมากพอในการลงทุนหรือไม่

และสำหรับข้อมูลสินค้า ที่เก็บข้อมูลได้จาก Google Analytic ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลการติดตามยอดขาย, จำนวนออเดอร์, จำนวนคนสั่งซื้อ, จำนวนสินค้าที่ถูกหยิบลงตะกร้า หรือยอดขายในสินค้าชิ้นนั้น ๆ เมื่อนำมาวิเคราะห์ร่วมกับข้อมูลความสนใจของลูกค้า ก็จะช่วยให้คุณทราบได้ว่า ควรจะทำการตลาด หรือทำโปรโมชั่นส่งไปถึงลูกค้าอย่างไรนั่นเองค่ะ

ขั้นตอนที่ 3 นำข้อมูลที่วิเคราะห์ได้มาทำการทดสอบ

ข้อมูลทั้งหมดที่ได้มาจะไม่เป็นประโยชน์เลย หากเราไม่ได้นำข้อมูลที่วิเคราะห์ได้นั้น มาทดสอบและใช้งานจริง ซึ่งในขั้นตอนสุดท้ายนี้ เราก็จะนำผลการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้มาจากขั้นตอนที่ 1 และ 2 มาทำการทดสอบจริง ลองปรับใช้กับการทำการตลาด การสร้างโปรโมชั่น หรือการทำโฆษณา

โดยจะขอยกตัวอย่างการใช้ข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์ 3 รูปแบบที่สามารถเพิ่มยอดขายให้กับแบรนด์ได้

1. เริ่มต้นด้วยของฟรี

อะไรก็ตามที่เราสามารถทำได้ โดยไม่มีค่าใช้จ่าย นั่นถือเป็นสิ่งที่เริ่มต้นได้ง่ายที่สุด โดยสิ่งที่เราสามารถเริ่มต้นได้ง่าย ๆ ที่นำมายกตัวอย่างกันก็คือ การปรับเว็บไซต์ สร้างประสบการณ์ที่น่าประทับใจให้กับลูกค้า

ซึ่งสามารถใช้เกณฑ์ของการคิดคะแนน SEO เป็นแนวทางในการปรับแต่งเว็บไซต์ได้ ไม่ว่าจะเป็นการสร้าง User Experince ที่ดีให้กับลูกค้า คลิกง่ายใช้งานสะดวก เฟรนด์ลี่กับทุกอุปกรณ์, การมีคีย์เวิร์ด/คำค้นหาสินค้าอยู่บนเว็บไซต์ ส่วนนี้สามารถหาได้จากเครื่องมือต่าง ๆ เช่น Google Search Console, Google Trends และ Keyword Resulting อื่น ๆ รวมถึงการสร้างคอนเทนต์ เขียนบทความให้มีการอัพเดทอยู่ตลอดเวลาก็เป็นอีกสิ่งหนึ่งที่ช่วยเพิ่มคะแนน SEO ให้มากขึ้นด้วย

แต่การจะเลือกซื้อสินค้า อาจไม่ได้ขึ้นอยู่กับปัจจัยการใช้งานระบบเพียงอย่างเดียว การให้ความสำคัญกับอารมณ์ ก็ถือว่าเป็นปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจซื้อเหมือนกัน อย่างสินค้าเพื่อความสวยงาม หรือสินค้าด้านความเชื่อ คุณต้องสร้างประสบการณ์ซื้อออนไลน์ให้ใกล้เคียงกับออฟไลน์ให้ได้มากที่สุด ซึ่งอาจจะเริ่มได้จากการเพิ่มภาพสินค้าในหลากหลายมุมมอง มีแบบมาลองใส่/ลองใช้สินค้า เพื่อให้เห็นถึงฟีเจอร์การใช้งานที่ชัดเจนขึ้น

นอกจากนี้ประสบการณ์ดี ๆ ก็ไม่ได้ถูกจำกัดความไว้เพียงเรื่องของระบบเท่านั้น สำหรับการให้บริการ ก็เป็นอีกหนึ่งกลยุทธ์ที่เราสามารถเพิ่มให้ลูกค้าได้ เช่น การเพิ่มข้อมูล FAQ ให้ลูกค้า หรือการมีแอดมินรองรับการตอบคำถามตามช่วงเวลาที่ลูกค้านิยมใช้งาน โดยช่วงเวลาเหล่านี้ คุณสามารถดูได้จากข้อมูล Heatmap ใน Facebook Analytic ซึ่งจะช่วยให้สามารถจัดตารางเวลาบริการลูกค้าได้อย่างเหมาะสม และรวดเร็วทันใจ

และสำหรับแบรนด์ออนไลน์ที่จำหน่ายสินค้าหรือดำเนินธุรกิจให้บริการ ก็สามารถใช้งานเครื่องมือ Google My Business ปักหมุด หรือ เพิ่มข้อมูลธุรกิจ เพื่อให้ลูกค้าค้นหาแบรนด์ของเราได้ง่ายขึ้นบน Google รวมถึงยังช่วยเพิ่มความ่าเชื่อถือให้แบรนด์ได้มากขึ้นด้วย

2. สร้างโปรโมชั่นเพิ่มยอดขาย

รูปแบบต่อมา คือการสร้างโปรโมชั่น ซึ่งในช่วงนี้เราอาจจะได้ยินถึงเรื่องของการทำ Personalization Marketing หรือการทำการตลาดที่จำเพาะเจาะจงกับลูกค้ากันมาบ้างแล้ว โดยการทำการตลาดรูปแบบนี้ จะช่วยสร้างโอกาสในการขาย จากการให้ข้อมูลสินค้าที่ลูกค้าต้องการจริง ๆ เพื่อจูงใจในการซื้อ

ซึ่งการจากวิเคราะห์ข้อมูลความสนใจของลูกค้า จะช่วยให้เราสามารถแบ่งกลุ่มลูกค้าได้ว่า แต่ละกลุ่มเป็นคนลักษณะไหน (Personal) ก่อนที่จะเริ่มวางแผนติดตามทำ CRM เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลทำการโปรโมทให้ตรงกับความต้องการของลูกค้าอีกครั้ง

วิธีนี้เป็นวิธีที่แพลตฟอร์มใหญ่ ๆ นำมาใช้กับลูกค้า ไม่ว่าจะเป็นเรื่องของการช้อปปิ้ง, การใช้โซเชียลมีเดีย หรือแม้แต่เรื่องของความบันเทิง ก็เริ่มมีความ Personalize หรือปรับแต่งให้เข้ากับความชอบของผู้ใช้งานมากขึ้น โดยสามารถสังเกตได้จากการทำ Remarketing ที่แม่นยำ และใกล้เคียงกับความต้องการของลูกค้านั่นเอง

3. เข้าใกล้ผลลัพธ์ได้รวดเร็วกว่า ด้วยการลงโฆษณา

ตัวอย่างสุดท้ายคือ การใช้ข้อมูลที่ได้มาประยุกต์ใช้กับการลงโฆษณา ซึ่งหากเป็นข้อมูลที่ได้จาก Facebook Pixel แน่นอนว่า เราสามารถนำข้อมูลกลุ่มเป้าหมายที่เคยทำ Conversion บนเว็บไซต์ หรือ Coversion Goal มาเป็นข้อมูลที่ใช้ในการลงโฆษณาได้ทันที

แต่กับเครื่องมือของ Google อย่าง Google Ads เราอาจจะต้องทำการทดสอบกลุ่มเป้าหมายตาม Segment ที่ถูกแบ่งเอาไว้ก่อน ว่ากลุ่มไหนเหมาะกับโฆษณาในรูปแบบใด เช่น ลองวิเคราะห์ดูว่า กลุ่มที่อยู่ใกล้กับธุรกิจหรือร้านค้า มีแนวโน้มในการซื้อมากกว่ากลุ่มอื่น ๆ หรือไม่ เป็นต้น ซึ่งสามารถปรับข้อมูลที่ใช้สำหรับลงโฆษณาได้ตั้งแต่ระดับแคมเปญไปจนถึงระดับกลุ่มสินค้า

ทั้งนี้ เรายังสามารถเชื่อมการทำงานของทั้ง 2 แพลตฟอร์มระหว่าง Google และ Facebook เพื่อประสิทธิภาพการโฆษณาที่ดีขึ้นได้ ด้วยการนำข้อมูล Segment จาก Google ไปทำ A/B Testing บน Facebook เพื่อหากลุ่มเป้าหมายที่ดีกว่า ก่อนนำข้อมูลมาลงโฆษณาจริงได้ด้วย

และทั้งหมดนี้ก็คือข้อมูล 3 ขั้นตอนเพิ่มยอดขาย ด้วย Data-Driven Marketing ที่เรานำมาฝากกัน ยังไงลองนำไปปรับใช้กันดูนะคะ

---

ที่มา 3 ขั้นตอนเพิ่มยอดขาย ด้วย Data-Driven Marketing จาก LnwX Blog