กลยุทธ์การขับเคลื่อนธุรกิจด้วยการใช้ข้อมูล (Data-Driven Strategy)
ในช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมาปฏิเสธไม่ได้ว่าเทรนด์โลกของการทำธุรกิจต่างให้ความสำคัญกับสิ่งที่เรียกว่า “Data” ซึ่งสามารถแปลได้ตรงตัวเลยก็หมายถึง ข้อมูลทุก ๆ อย่างที่มีความสำคัญของธุรกิจคุณ อาทิ ข้อมูลลูกค้า Customer Data, ข้อมูลยอดขายบริษัท หรือแม้กระทั่งข้อมูลของประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานขาย เป็นต้น
เพราะด้วยสภาพเศรษฐกิจหรือแม้กระทั่งโรคระบาดที่ส่งผลกระทบกับหลาย ๆ ธุรกิจ จึงทำให้การดำเนินธุรกิจไปในทิศทางใด จะต้องมีวิธีการหรือแนวคิดที่เป็นหลักในการตัดสินใจในการทำธุรกิจ ไม่ว่าจะชะลอหรือขยายธุรกิจให้ไปถูกทิศถูกทางได้นั้น เราต้องอาศัยสิ่งที่เรียกว่า Data Driven ซึ่งก็คือการเอาข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริงมาใช้ประเมินและตัดสินใจทางธุรกิจ
มีหลายบทความได้เปรียบเปรยไว้ว่า “Data เหมือนกับพื้นที่ทั้งหมดของโลกที่มีน้ำอยู่ประมาณ 80% ที่เรายังไม่ได้สำรวจไปถึงทรัพยากรที่มีอยู่ใต้น้ำ เช่น แร่ธาตุ สัตว์สายพันธ์ต่าง ๆ ที่อาจเป็นทรัพยากรที่มีคุณค่าและมูลค่ามหาศาล เช่นเดียวกับ Data หรือข้อมูลในการดำเนินธุรกิจแห่งหนึ่ง อาทิ ข้อมูลการขาย ข้อมูลสินค้าหรือความพึงพอใจของลูกค้า ที่คุณยังไม่ได้สำรวจและนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์มากถึง 73%” และเมื่อทุกคนรู้ว่า Data หรือข้อมูลของบริษัทมีความสำคัญมาก หลายธุรกิจจึงพยายามที่จะดึงเอาข้อมูลมาจำแนก แยกแยะ และก็เอามาใช้ประโยชน์ในการตัดสินใจทางธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็น การตั้งราคา การตั้งเงินเดือนพนักงาน หรือแม้กระทั่งโปรโมชั่น เป็นต้น
“Data is the New Oil” หากใครจะสามารถนำข้อมูลมาใช้ให้เกิดประโยชน์ทางธุรกิจได้มากที่สุดก็คือผู้ชนะ กล่าวมาถึงตรงนี้ คุณก็อาจจะยังไม่เห็นภาพของ Data Driven Strategy เราจึงขอยกตัวอย่างของธุรกิจระดับโลกที่นำ Data มาใช้ เช่น Netflix คอนเท้นต์แพลตฟอร์มยอดนิยมมากที่สุดในประเทศไทยและทั่วโลก ก็เป็นอีกธุรกิจหนึ่งที่ใช้ Data ในการขับเคลื่อนธุรกิจ ซึ่งพยายามเก็บข้อมูลพฤติกรรมของการบริโภคสื่ออย่างละเอียด ทั้ง Profile ของสมาชิกแต่ละคน ว่าคนคนนั้นชอบหนังประเภทไหน หนังตลก หนังแอคชั่น หนังสยองขวัญ เพื่อนำเสนอหนังหรือซีรี่ส์ที่มีอยู่มากมายใน Netflix ได้ตรงใจกับกลุ่มคนที่มีความชอบหลากหลาย
ที่มากไปกว่านั้น Netflix ยังเข้าไปดูข้อมูลการดูของแต่ละคนว่าดูจบหรือไม่ แต่ละครั้งในการดูมีการ Pause หรือดูรวดเดียวจบ นอกจากนั้น ยังเข้าไปดูว่าหนังเรื่องไหนที่ดาราคนนี้เล่นแล้วคนชอบดูและจบรวดเดียวเป็นส่วนใหญ่ รวมไปถึงบทหนังแบบไหนที่คนดูแล้วชอบ แล้วก็รวบรวมข้อมูลทั้งหมดนี้ส่งให้คนสร้างหนัง เพื่อใช้แนะนำว่า บทหนังแบบนี้ หนังประเภทนี้ต้องใช้นักแสดงคนนี้คนดูถึงจะชอบ ซึ่งในวงการหนังสมัยก่อนไม่เคยมีข้อมูลตรงนี้ที่สามารถเก็บได้อย่างเป็นระบบ
เมื่อทุกคนต่างรู้ว่า Data Driven จะช่วยพัฒนาธุรกิจให้ไปสู่จุดที่ดีขึ้นอยู่เสมอ แต่หนึ่งคำถามที่ตามมาคือ “มี Data แล้วจะเอาไปใช้ยังไงต่อให้เกิดประโยชน์ทางธุรกิจ?” จึงทำให้เกิดหลักการของ Data Driven Strategy หรือบางครั้งอาจจะเอาไปใช้ในเชิงของ Data Driven Marketing เพื่อให้เกิดผลลัพธ์เรื่องการขายและการตลาดของธุรกิจ เป็นต้น
Data Driven Strategy คืออะไร?
อธิบายความหมายโดยสรุป ก็คือ “กลยุทธ์การขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูล” โดยบางธุรกิจก็มักจะใช้ข้อมูลที่มีมาวิเคราะห์และนำไปใช้ในเชิงของการตลาด ที่เรียกว่า Data Driven Marketing ซึ่งในบทความนี้ Readyplanet จะขอพูดถึง Data Driven Strategy ให้ผู้ประกอบการและนักการตลาดมือใหม่หัดใช้ Data ได้พอเข้าใจถึงหลักการและมองเห็นประโยชน์ของการใช้ข้อมูลต่างๆ เพื่อนำมาใช้ประโยชน์ให้ธุรกิจของคุณ
แต่เดิมการเก็บข้อมูลต่าง ๆ ของบริษัทนั้นอาจจะกระจัดกระจายตามที่ต่าง ๆ ยิ่งถ้าเป็นบริษัทหรือธุรกิจแบบดั้งเดิม ก็มักจะมีเถ้าแก่ที่มักจะมีความสามารถและรู้ข้อมูลของบริษัทมากที่สุด ซึ่งหากต้องการจะตัดสินใจในเชิงธุรกิจอะไรก็ตามแต่ โดยส่วนมากเถ้าแก่ก็จะใช้ประสบการณ์เป็นตัวตัดสินใจ โดยอาจจะมีข้อมูลประกอบบางส่วน
แต่การทำธุรกิจในปัจจุบันอาจไม่ได้ราบเรียบเหมือนอดีตที่ผ่านมา เพราะธุรกิจที่เราทำอาจมีคู่แข่งเก่าใหม่เพิ่มขึ้นรายวัน ฉะนั้นหากคุณต้องการที่จะขับเคลื่อนธุรกิจไปในทิศทางใด ก็ควรจะมีเครื่องมือและข้อมูลประกอบ
อยากจะใช้ Data Driven Strategy ต้องทำยังไง?
Readyplanet มีเทคนิคง่าย ๆ ที่เหมือนกับวงจรลำดับขั้นตอนในการใช้ข้อมูลในการตัดสินใจธุรกิจแบบง่าย ๆ มาฝากกัน
1. ตั้งคำถาม : ขั้นตอนแรกนับว่าเป็นขั้นตอนสำคัญของผู้บริหารหรือผู้ประกอบการ ที่จะต้องตั้งคำถามว่า เราจะทำให้ธุรกิจของเราดีขึ้นหรือเก่งขึ้นได้อย่างไร?, หรือคุณกำลังจะตัดสินใจเรื่องอะไร? หรือให้ตรงจุดกว่านั้นคือ ทุกวันนี้ธุรกิจของเราดีขึ้นหรือแย่ลง? - ถ้าแย่ลงเราจะต้องแก้ไขหรือปรับปรุงในส่วนไหน, หรือถ้าดีขึ้น เราจะรักษาให้ดีขึ้นเรื่อยๆ ได้อย่างไร เป็นต้น
ซึ่งคำถามเหล่านี้อาจจะแตกออกได้อีกเป็นร้อยคำถามที่แคบลง แต่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น เช่น พนักงานขายคนไหนสร้างกำไรให้บริษัทมากที่สุด, สินค้าตัวไหนขายดีที่สุดหรือทำกำไรได้มากที่สุด และคำถามเหล่าคือสิ่งที่คุณจะต้องไปหาคำตอบเพื่อใช้ตัดสินใจในการดำเนินธุรกิจ
2. จัดเก็บข้อมูล : เมื่อเราได้คำถามที่มีประโยชน์กับธุรกิจแล้ว สิ่งต่อไปที่คุณจะต้องทำก็คือ การหาวิธีที่จะสามารถนำไปเก็บข้อมูลในสิ่งที่คุณอยากรู้ เช่น คุณอยากรู้ว่าพนักงานขายคนไหนสร้างกำไรให้กับบริษัทมากที่สุด
วิธีการเก็บข้อมูลส่วนนี้ก็จะต้องเก็บเป็นข้อมูลยอดขายของพนักงานแต่ละคน ซึ่งข้อมูลตรงนั้นต้องถูกเก็บข้อมูลในรูปแบบที่สามารถเปรียบเทียบและวิเคราะห์ได้
3. วิเคราะห์ข้อมูล : ไม่ว่าเราจะมีข้อมูลและถูกจัดเก็บรวมรวมได้แล้ว สิ่งสำคัญในลำดับถัดไปก็คือ ทักษะในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อดูว่าอันไหนมีค่ามาก ค่าน้อย หรือง่ายที่สุดก็คือการจัดอันดับ ยกตัวอย่างเช่น สินค้าขายดี 10-100 อันดับแรก เป็นต้น
4. ข้อมูลสรุปความรู้ : ในปัจจุบันนี้มีซอฟแวร์ต่าง ๆ หรือ Digital Tools เป็นเครื่องมือในการช่วยคุณวิเคราะห์ จนเกิดเป็นข้อมูลสรุปความรู้หรือ Insight (ข้อมูลเชิงลึกของธุรกิจ) เพื่อให้คุณนำไปปฎิบัติต่อไปเป็นขั้นตอนที่ 5 นั่นเอง
5. นำไปปฏิบัติ : ในขั้นตอนนี้ เมื่อคุณนำข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์และสรุปเป็นความรู้มาใช้แล้ว สิ่งสำคัญคือคุณต้องประเมินและวัดผลว่า เมื่อนำไปปฏิบัตแล้วดีหรือไม่ดียัง จากนั้นก็ตั้งคำถามที่ 2-3 ต่อไป และทำตามขั้น 1-5 ไปเรื่อย ๆ
ตัวอย่างการใช้กลยุทธ์ Data-Driven เพื่อขับเคลื่อนธุรกิจต่าง ๆ
ร้านอาหาร Fast Food VS ร้านอาหารตามสั่ง
อย่างที่รู้กันดีว่าร้านอาหารตามสั่งในประเทศไทยมีเยอะมากมาย ซึ่งเสน่ห์ของร้านอาหารตามสั่งในประเทศไทยคือ “เมนูที่หลากหลาย” ตามใจผู้ที่อยากสั่ง เรียกได้ว่าสั่งอะไรก็มีหมดในร้านเล็ก ๆ ร้านเดียว คำถามคือ ถ้าสามารถตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าได้มากมาย ทำไมเราถึงไม่ค่อยเห็นร้านอาหารตามสั่งขยายสาขาที่ 2 ที่ 3 ต่อไปได้
เมื่อเปรียบเทียบความแตกต่างกับร้านอาหาร Fast Food เช่น ร้านแฮมเบอร์เกอร์ ที่มีหลายสาขาในประเทศไทยและเป็นธุรกิจที่ใหญ่ระดับโลก แต่มีจำนวนเมนูน้อยและมีความคล้ายกันในแต่ละเมนู ฉะนั้น สิ่งที่แตกต่างระหว่าง ร้านอาหารตามสั่ง กับ ร้านอาหาร Fast Food มีแนวคิดในการทำเมนูที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ทำไมเขาถึงไม่เพิ่มเมนูให้หลากหลาย ตอบโจทย์ให้กับลูกค้าทุกคนที่เข้ามาในร้าน? ซึ่งเราอาจจะคาดการณ์ได้ว่า เจ้าของร้านอาหาร Fast Food อาจจะมีข้อมูลบางอย่างที่ทำให้เขารู้ว่าการเพิ่มเมนูนั้น ๆ อาจจะไม่คุ้ม หรือข้อมูลที่เขารู้คำตอบว่าควรจะขายเมนูอะไรดี เป็นต้น
กล่าวมาถึงตรงนี้ Readyplanet ชวนคุณมาทดลองหลักการใช้ข้อมูลในการตัดสินใจธุรกิจสัก 1 ตัวอย่าง
1. ตั้งคำถาม : สินค้าหรือบริการตัวไหนสร้างกำไรให้ร้านเรามากที่สุด? ผลจากการตั้งคำถามนี้ คุณอาจจะไม่ได้แค่คำตอบว่า สินค้าตัวไหนกำไรที่สุด แต่จะนำมาซึ่งคำตอบด้วยว่า สินค้าตัวไหนที่ขาดหรือทำกำไรได้น้อยที่สุด จนคุณอาจคิดได้ว่าจะขายสิ่งนี้อยู่ทำไม
2. การเก็บข้อมูล: จะต้องเก็บข้อมูลที่แยกรายผลิตภัณฑ์ ในแต่ละสัปดาห์ แต่ละเดือน ซึ่งสิ่งที่จะต้องเก็บเป็นข้อมูลประกอบมีดังนี้
- ยอดขาย 3-6 เดือน
- ต้นทุนสินค้าแต่ละตัว
- ค่าใช้จ่ายการขายและการตลาด เช่น สินค้าแต่ละตัว พนักงานขายต้องใช้ความพยายาม ใช้ค่าโฆษณามากน้อยแค่ไหนในการขาย ยกตัวอย่างเช่น บางสินค้าต้นทุนต่ำ ซึ่งในความเป็นจริงบริษัทจะต้องได้กำไรสูง แต่เป็นสินค้าที่ขายยากต้องจ่ายค่าคอมมิชชั่นหรือค่าโฆษณาที่สูงมาก สินค้าตัวนี้ก็อาจจะไม่ใช่สินค้าที่ได้กำไรมาก เป็นต้น
- ต้นทุนบริการหลังการขาย อย่างสินค้าบางประเภทต้องมีบริการหลังการขาย ที่จะต้องกลับไปดูแลหรือให้คำแนะนำในการใช้ ก็ถือเป็นต้นทุนสินค้าที่เราต้องเก็บข้อมูลด้วยเช่นกัน
- ยอดขายที่เกิดจากการขายพ่วง (Cross-Selling) เช่น การขายเสื้ออาจจะกำไรไม่มาก แต่ไปได้กำไรอีกอย่างที่ได้จากการขายพ่วง
- กำไร ข้อมูลของกำไรที่ได้จากการขายสินค้านั้นก็มาจากของมูลเหล่านี้ที่เราเก็บรวบรวมไว้ เช่น มีสินค้า 100 ตัว คุณก็เรียงลำดับสินค้าแล้วใส่ข้อมูลกำไรที่ได้ของสินค้าแต่ละตัว ในแต่ละเดือนเอาไว้
เราเชื่อว่าหลายธุรกิจก็ไม่น่าจะเก็บข้อมูลดังที่กล่าวมาเอาไว้ได้ละเอียดขนาดนี้ ส่วนใหญ่อาจจะทราบกำไรรวมและสัดส่วนขชองสินค้าตัวไหนขายดีหรือไม่ดี แต่ก็ไม่ได้นำข้อมูลเหล่านี้ไปคิดต่อ ซึ่งจากตัวอย่างที่เรายกมานั้น หากคุณนำไปใช้คุณอาจจะได้ข้อมูลเชิงลึกในระดับที่สินค้าที่เรามีทั้งหมด ตัวไหนสร้างกำไรให้กับเราเท่าไหร่ในแต่ละเดือน เมื่อหักต้นทุนจริงทั้งหมดที่เกิดขึ้นเรียบร้อยแล้ว
3. การวิเคราะห์ข้อมูล : เมื่อเราได้ข้อมูลทั้งหมดมาแล้ว ให้นำไปจัดอันดับตามกำไร
4. สรุปเป็นความรู้ : จากข้อมูลที่คุณเก็บอย่างละเอียดจะทำให้คุณได้เข้าใจถึงกำไร ต้นทุน ค่าใช้จ่าย ของแต่ละสินค้าอย่างแท้ จนนำไปสู่การตัดสินใจในการปรับเปลี่ยนวิธีการขายหรือการดำเนินธุรกิจต่อไป
5. นำไปปฏิบัติ : เมื่อคุณได้ข้อมูลที่เป็นความรู้แล้ว เช่น รู้ว่ามีสินค้ามากถึง 50 ตัวในบริษัทที่ขาดทุนอยู่ อาจจะนำมาซึ่งการเลิกขายสินค้านั้นๆ และอาจจะปรับให้พนักงานขายไปโฟกัสสินค้าที่ทำกำไรให้มากขึ้น เป็นต้น
ทีนี้ก็ถึงตาคุณที่จะตั้งคำถามอื่น ๆ เพิ่มเติมให้บริษัทของคุณกันแล้ว เพราะทุกคำถามอาจเปลี่ยนเกมทางธุรกิจของคุณได้ เช่น “พนักงานขายคนไหนสร้างกำไรให้บริษัทมากที่สุด?” ลองหาคำตอบตามขั้นตอนตามหลักการใช้ข้อมูลในการตัดสินใจธุรกิจ 1-5 กันดู
ข้อสำคัญอีกประการหนึ่งที่คุณควรทราบ เมื่อกำลังจะก้าวเข้าสู่โลกของการเก็บข้อมูลหรือ Data Driven ก็คือ “ตัวชี้วัดสำหรับการขายและการตลาด” ที่น่าสนใจ และหลายธุรกิจใหญ่ ๆ ต่างนิยมทำกัน Readyplanet จึงขอนำมาเสนอให้คุณได้ทำความรู้จักกัน
ตัวชี้วัดที่สำคัญเกี่ยวกับการขายและการตลาดที่คุณต้องรู้! (Key Sales & Marketing Metrics)
1. CAC (Customer Acquisition Cost) คือ ต้นทุนการหาลูกค้า 1 ราย เช่น บริษัทขายหลังคาเมทัลชีท ลูกค้าของคุณอาจจะเป็นคนที่กำลังจะปลูกบ้านใหม่, เป็นผู้รับเหมา หรือสถาปนิก ฉะนั้น การหาลูกค้ากลุ่มนี้อาจจะต้องใช้สื่อประชาสัมพันธ์ การโฆษณา เพื่อให้ลูกค้าเข้ามาซื้อสินค้ากับพนักงานขาย ฉะนั้น ต้นทุนการหาลูกค้า 1 รายของเรามีทั้งหมด 3 ส่วนคือ ค่าทำสื่อต่างๆ ค่าโฆษณา และค่าพนักงานขาย ซึ่งเมื่อคุณทราบข้อมูลต้นทุนส่วนนี้แล้ว จะทำให้คุณเห็นภาพว่าสินค้านี้ก่อให้เกิดกำไรแก่บริษัทมากน้อยแค่ไหน คุ้มที่จะขายหรือไม่ เป็นต้น
2. Gross Margin Rate คือ อัตรากำไรขั้นต้น เช่น หลังคาเมทัลชีสมีต้นทุนจากโรงงานแผ่นละ 70 บาท แต่ขายได้แผ่นละ 100 ฉะนั้น Gross Margin Rate หรืออัตรากำไรขั้นต้นของคุณจะอยู่ที่ 30% ซึ่งก็ถือสินค้าเราต้นทุนค่อนข้างสูงหรือสินค้าบางชิ้นที่นำเข้าจากจีนต้นทุนอาจจะแผ่นละ 20 บาท ฉะนั้น Gross Margin Rate ของคุณก็สูงถึง 80% ดังนั้นคุณจึงจะต้องรู้ว่าโดยรวมแล้วสินค้าทั้งหมดของบริษัทคุณควรมี Gross Margin อยู่ที่เท่าไหร่
3. Sale Conversion Rate คือ อัตราการปิดการขาย เช่น เมื่อคุณมีเว็บไซต์อีคอมเมิร์ชที่มีสินค้ามากมาย คุณก็น่าจะที่ต้องรู้ว่าเมื่อมีลูกค้าเข้ามา 100 คนต่อวัน สามารถเปลี่ยนผู้ที่เข้าชมมาเป็นผู้ซื้อสินค้าปิดได้กี่คน กี่เปอร์เซ็นต์
4. Average Order Value คือ ยอดขายเฉลี่ยต่อออเดอร์ เพราะลูกค้าแต่ละอาจซื้อสินค้าจำนวนไม่เท่ากันในหนึ่งออเดอร์ แต่อย่างน้อยคุณก็ควรที่จะต้องรู้ข้อมูลว่าโดยเฉลี่ยแล้วในหนึ่งออเดอร์นั้นมีมูลค่าเท่าไหร่ เพื่อเก็บเป็นข้อมูลไว้ให้คุณได้รู้ว่าในปีที่ผ่านมา เราสามารถเพิ่มมูลค่าการขายต่อหนึ่งออเดอร์ได้มากน้อยแค่ไหน จนนำไปสู่การวิเคราะห์สถานการณ์ของธุรกิจเราว่าพัฒนาขึ้นมากน้อยแค่ไหน ศักยภาพของพนักงานขายมีมากขึ้นหรือน้อยลงเพียงไร เป็นต้น
5. ARPU (Average Revenue Per User) รายได้เฉลี่ยต่อลูกค้า ส่วนใหญ่มักใช้กับธุรกิจบริการ เช่น ค่ายโทรศัพท์มือถือที่มีลูกค้าอยู่จำนวนมาก ซึ่งแต่ละเดือนเฉลี่ยแล้วลูกค้าแต่ละคนจ่ายเงินให้คนละเท่าไหร่ อาจจะคิดเป็นหน่วยเดือนหรือปี ซึ่งในการทำธุรกิจให้ดีขึ้น ตัวเลขเหล่านี้ก็ควรจะเพิ่มมากขึ้นด้วย
6. Sale by Source ยอดขายในแต่ละช่องทางที่ติดต่อมาหาคุณ เพราะเวลาที่เราทำการตลาดนั้นมีหลายช่องทางในการทำให้ผู้สนใจหนึ่งคนติดต่อเข้ามา เช่น เราทำเว็บไซต์ แล้วไปทำโฆษณา Google และ Facebook เพื่อให้เกิดการขาย ฉะนั้น เราก็ต้องทราบว่าช่องทางไหนสามารถปิดการขายได้มากที่สุด เพื่อนำข้อมูลเหล่ามาตัดหรือลดช่องทางที่ไม่มีประสิทธิภาพออกได้
7. CLV (Customer Lifetime Value) มูลค่าลูกค้าตลอดอายุช่วงชีวิต นับเป็นตัวชี้วัดขั้นสูง ที่จะบอกว่าลูกค้าหนึ่งคนมีมูลค่าตลอดชั่วอายุของธุรกิจหรือลูกค้าเท่าไหร่ ซึ่งหลายธุรกิจก็อาจจะไม่ได้สนใจตรงนี้มากนัก เพราะอาจจะคิดแค่ว่าการขายครั้งหนึ่งๆ ก็ต้องมีกำไร แต่เมื่อทำธุรกิจไปสักพักหนึ่งแล้วเขาจะรู้ว่า คุณค่าของลูกค้าหนึ่งคนจะมีมากกว่าการซื้อสินค้าเราในครั้งแรก
ยกตัวอย่างเช่น เว็บไซต์อีคอมเมิร์ช ที่วันนึงมีลูกค้าเข้ามาในเว็บไซต์เป็นร้อย ๆ คน ซึ่งก็มีลูกค้าอยู่ 2 กลุ่ม คือคนที่มาซื้อแค่ครั้งเดียว และไม่เคยกลับมาซื้ออีกเลย กับอีกกลุ่มคือคนที่กลับมาซื้อซ้ำเรื่อยๆ คำถามคือคุณรู้หรือไม่ว่าเฉลี่ยแล้วลูกค้าทั้งหมดที่มีกลับมาซื้อสินค้าของคุณซ้ำทั้งหมดกี่ครั้ง นานกี่ปี ซึ่งหากคุณทราบข้อมูลในส่วนนี้มันจะมีประโยชน์ในเรื่องของการวางแผนการตลาดเป็นอย่างมาก
Customer Lifetime Value จะทำให้คุณเห็นเลยว่าลูกค้าของคุณหนึ่งคน ที่นอกเหนือจากการซื้อสินค้าครั้งแรกแล้ว มีโอกาสที่จะกลับมาซื้อสินค้าเราไปอีกหลายๆ ครั้ง ซึ่งนั่นก็อาจจะขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายอย่าง เช่น ราคา, คุณภาพสินค้า, คุณภาพการบริการของคุณ สามารถสร้างความพึงพอใจได้แค่ไหน ถ้าพอใจมากลูกค้าก็จะกลับมาซื้อร้านค้าเราไม่ไปซื้อเจ้าอื่น เป็นต้น
การคำนวณ CLV (Customer Lifetime Value)
ตัวอย่าง : การคำนวณ CLV ของธุรกิจขายเครื่องเขียนสำนักงาน
มียอดขายเฉลี่ยต่อ Order คือ 1,000 บาท
มีอัตรากำไรขั้นต้นที่ 60%
จากสถิติลูกค้าทั้งหมดโดยเฉลี่ยจะมีการสั่งซื้อประมาณ 10.5 ครั้งต่อราย (*หมายเหตุ: ตัวเลขของจำนวนครั้งในการสั่งซื้อซ้ำตลอดชั่วอายุนั้น ในช่วงเริ่มต้นธุรกิจอาจทำได้อยาก ต้องอาศัยการเก็บเป็นข้อมูลสถิติเอาไว้ในเวลาหลายปี จึงสามารถนำมาคำนวณได้)
ฉะนั้น CLV ของธุรกิจนี้จึงเท่ากับ 1,000 x 60% x 10.5 = มูลค่าการซื้อของลูกค้าหนึ่งคน ต่อตลอดชั่วอายุ คือ 6,300 บาท
ซึ่งเมื่อคุณเห็นตัวเลขของ CLV นี้ออกมาแล้ว จะช่วยให้คุณตัดสินใจในการใช้งบการตลาดหรือทำโฆษณาเพื่อดึงลูกค้าหนึ่งคนควรจะใช้เงินเท่าไหร่ หากจะเปรียบให้เห็นภาพชัดๆ ก็คือ การทำธุรกิจเหมือนการขับรถหนึ่งคัน เมื่อแต่ละคนขับไปบนถนนตามจุดหมายปลายทางที่ต้องการ คันหนึ่งมีข้อมูลเส้นทางครบหมด จึงสามารถตัดสินใจที่จะเหยียบคันเร่งหรือชะลอได้รวดเร็วและแม่นยำกว่า รถคันที่ไม่มีข้อมูลเส้นทางใด ๆ
เมื่อโลกแห่งการขับเคลื่อนธุรกิจทุกวันนี้ไม่ได้ง่ายและราบรื่นเช่นอดีต ฉะนั้นคุณจึงควรต้องติดอาวุธให้ธุรกิจของคุณ การประสบการณ์ ความรู้หรือทักษะแบบเดียวคงไม่พอ ดังนั้นการมีเครื่องมือที่จะช่วยเก็บรวมรวมข้อมูล สถิติต่าง ๆ เพื่อนำไปวิเคราะห์และตัดสินใจให้ธุรกิจจึงเป็นเรื่องสำคัญ
Readyplanet เองเห็นถึงความสำคัญตรงนี้ จึงพัฒนาระบบ R-CRM แพลตฟอร์มบริหารทีมขาย ที่ออกแบบมาเพื่อธุรกิจไทย ที่เป็นเครื่องมือสำหรับบริหารจัดการลูกค้า งานขาย และการตลาด ที่ตอบโจทย์สำหรับองค์กรที่มีทีมขาย และ/หรือ กำลังทำโฆษณาออนไลน์ มีสินค้าหรือบริการ ที่ต้องนำเสนอขาย และลูกค้าต้องใช้ระยะเวลาในการตัดสินใจ R-CRM ช่วยให้ทีมขายสามารถติดตามงานขายในแต่ละวันได้อย่างมีประสิทธิภาพ เป็นระบบ วัดผลได้ มีสถิติสำคัญสำหรับหัวหน้าทีมขาย และผู้บริหารในการทำ Data-Driven เพื่อบรรลุเป้าหมายได้แม่นยำขึ้น
หรือสำหรับธุรกิจมือใหม่ต้องการเริ่มต้นธุรกิจออนไลน์ของคุณที่เต็มรูปแบบ ครบจบในหนึ่งเดียว Readyplanet ก็มี แพลตฟอร์มการตลาดแบบ All-in-One ที่ตอบโจทย์ทุกความต้องการในโลกของการทำธุรกิจออนไลน์
Readyplanet Marketing Platform
แพลตฟอร์มการขายและการตลาดแบบ All-in-One ที่ครอบคลุมทั้งการโฆษณา เว็บไซต์ และระบบลูกค้าสัมพันธ์
ลงทะเบียนและเริ่มใช้ฟรี
Updated: 17 November 2020 | Produced by: Dujnapa Chauthamcharoen