ในปัจจุบัน เทคโนโลยีมีกลายเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้สำหรับมนุษย์ และด้วยวิวัฒนาการทางเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วและตลอดเวลา ทำให้ผู้ประกอบการและนักการตลาด จำเป็นต้องเรียนรู้ และก้าวให้ทันเทคโนโลยีอยู่เสมอ เพื่อแข่งขันกันสร้างธุรกิจให้เติบโต 

นอกจากการทำการตลาดในสื่อออฟไลน์ที่เคยทำในอดีตแล้ว การตลาดดิจิทัล หรือ Digital Marketing ได้กลายเป็นส่วนสำคัญที่แบรนด์หรือองค์กรใช้เพื่อเป็นเครื่องมือในการเข้าถึงกลุ่มผู้บริโภค 

เพราะนอกจากจะเป็นช่องทางที่มีผู้บริโภคอาศัยอยู่มากมาย สามารถจัดสรรงบประมาณในการทำโฆษณาให้ตรงกับกลุ่มเป้าหมาย ได้มากกว่าการทำโฆษณาในสื่อออฟไลน์แล้ว ยังสามารถเก็บสถิติของผู้บริโภคบนโลกออนไลน์ได้ ผ่านเครื่องมือต่างๆ ได้อีกด้วย

สำหรับผู้ประกอบการที่ใช้สื่อออนไลน์ เป็นช่องทางในการประชาสัมพันธ์แบรนด์ และสื่อสารสินค้าหรือบริการกับกลุ่มเป้าหมาย เช่น การมีเว็บไซต์ เฟซบุ๊คเพจ และ แชแนลในยูทูป เป็นต้น ผู้ประกอบการสามารถใช้เครื่องมือบนแพลตฟอร์มออนไลน์เหล่านี้ ในการติดตามวัดผลพฤติกรรมของผู้บริโภคเป้าหมายของคุณได้อย่างง่ายดาย

แต่ก็ยังมีผู้ประกอบการ และนักการตลาดออนไลน์หลายคน ที่ไม่เข้าใจวิธีการในการนำข้อมูลที่ได้รับจากเครื่องมืออย่าง Google Analytics หรือ Facebook Pixel มาปรับใช้กับธุรกิจได้ วันนี้ ReadyPlanet จึงมาแนะนำให้ทุกท่านได้รู้จักกับ Data Analytics ซึ่งเป็นศาสตร์ที่ช่วยให้การทำการรตลาดและโฆษณาออนไลน์ดีขึ้น ซึ่งมีวิธีการดังต่อไปนี้ครับ

Data Analytics คือ ศาสตร์ของการใช้ข้อมูลจากที่ต่างๆ มาวิเคราะห์รวมกัน เพื่อปรับปรุงธุรกิจ หรือการตลาด โดย Data Analytics นั้นเป็นส่วนหนึ่งของ Business Analytics หรือ วิธีการที่ใช้ข้อมูลเทคโนโลยีด้านสารสนเทศ เข้ามาทำการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อช่วยในการดำเนินธุรกิจนั่นเอง ซึ่ง Business Analytics แบ่งเป็น 3 รูปแบบ ดังนี้

1. Descriptive Analytics เป็นรูปแบบของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐานที่สุด โดยจะเน้นไปที่ความสามารถในการ “อธิบาย” ว่าเกิดอะไรขึ้นกับธุรกิจของคุณในช่วงที่ผ่านมา และอาจจะสามารถอธิบายได้อีกด้วยว่า “ทำไม” จึงเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น รายงานทางธุรกิจ รายงานการขาย ผลประกอบการ ผลการดำเนินงาน เป็นต้น

2. Predictive Analytics เป็นการพยายาม “พยากรณ์” สิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้ข้อมูลของสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต สิ่งที่ predictive analytics มอบให้ก็คือ ความสามารถในการวิเคราะห์หาโอกาส และความเสี่ยงของสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เช่น การคำนวณ credit rating score ที่มักใช้โดยสถาบันการเงินต่างๆ เพื่อพิจารณาอนุมัติสินเชื่อ โดยวิเคราะห์จากความสามารถการชำระเงินในอดีต มาใช้เพื่อคำนวณ “ความน่าจะเป็น” ที่บุคคลจะสามารถชำระหนี้ได้ในอนาคต

3. Prescriptive Analytics รูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลที่ถือว่าก้าวหน้าที่สุด เพราะไม่เพียงแต่จะพยากรณ์เหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้น ไปจนถึงสาเหตุ และระยะเวลาการเกิด ยังให้คำแนะนำในทางเลือกต่างๆ และผลลัพธ์แต่ละทางเลือกว่ามี ข้อดี-ข้อเสีย อย่างไร อีกทั้งยังมีความสามารถในการปรับเปลี่ยนการวิเคราะห์ เมื่อได้รับข้อมูลเพิ่มมากขึ้นอีกด้วย

สำหรับข้อมูลบนโลกออนไลน์ จะมีตั้งแต่ข้อมูลทั่วไป เช่น ข้อมูลด้านประชากรศาสตร์ (Demographic) ต่างๆอย่าง อายุ เพศ การศึกษา หรืออาชีพ หรือ ข้อมูลในระดับที่ลึกลงไปกว่านั้นคือ ข้อมูลด้านไลฟ์สไตล์ และความสนใจ ซึ่งธุรกิจจะนำไปใช้ในการเลือกกลุ่มเป้าหมายในการโฆษณาได้แม่นยำมากขึ้น เช่น แต่เดิมอาจจะปล่อยโฆษณาแบบหว่าน เลือกเว็บไซต์ที่ได้รับความนิยมจากผู้บริโภคสูงไว้ก่อน แต่เมื่อสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ก็จะสามารถเลือกแบบเจาะจงได้ เป็นต้น

ด้วยความสามารถของการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดนี้ ทำให้ Data Analytics มีความสำคัญอย่างมากในปัจจุบัน จากการขยายตัวของผู้อาศัยอยู่บนโลกออนไลน์ที่เพิ่มขึ้นในทุกๆปี ดังนั้น หากคุณสามารถดึงข้อมูลต่างๆที่มี

เช่น รายงานจำนวนการคลิกเข้ามายังเว็บไซต์ผ่านโฆษณาบนเฟซบุ๊ค จาก Facebook Pixel หรือ รายงานจำนวนการคลิกตะกร้าสินค้า ที่ได้จาก Google Analytics มาวิเคราะห์ และเชื่อมโยงกัน เพื่อปรับกระบวนการทางการตลาด ให้สอดรับกับ การเดินทางของผู้บริโภคก่อนการตัดสินใจซื้อสินค้า หรือที่เรียกว่า Customer Journey เพื่อมองหาว่าผู้บริโภคอยู่ที่ไหน และมี Journey อย่างไรบนโลกออนไลน์ และธุรกิจของคุณจะเข้าไปอยู่ที่ใดใน Journey นั้นๆ เพื่อดึงความสนใจของผู้บริโภค หรือจะทำการปรับแต่งโฆษณาเราอย่างไรให้ได้ผลมากที่สุดใน Consumer journey นั้น ๆ

November 23, 2016
Watsanan Saikam
www.ReadyPlanet.com