รู้หรือไม่ว่า Data Science กลายเป็นหัวใจสำคัญของการทำธุรกิจในยุคสมัยนี้ เนื่องจาก Data ต่าง ๆ บนดิจิทัลสามารถตอบคำถามที่เราสามารถหาคำตอบใหม่ ๆ ได้อยู่ตลอดเวลา ผู้ที่ใช้ Data Science สำหรับการตลาด จะสามารถมองเห็นถึง Insight ของกลุ่มลูกค้าเก่าและใหม่ได้อย่างชัดเจน ซึ่งนั่นทำให้เกิดโอกาสในการสร้างยอดขายและทำกำไรให้กับธุรกิจของเราได้

ข้อมูลของการทำ Data Science สำหรับการตลาด สามารถดึงมาได้จากหลากหลายช่องทางบนโลกออนไลน์ ไม่ว่าจะเป็นการคลิก กดไลค์ คอมเมนต์ แชร์ บนแพลตฟอร์มออนไลน์ เช่น Facebook Instagram YouTube และอื่น ๆ อีกทั้งยังสามารถระบุพฤติกรรมของผู้ใช้บนหน้าเว็บไซต์ของกลุ่มลูกค้าได้ด้วยว่า กดเข้ามาดูอีกครั้ง หรือใช้เวลาอยู่บนเว็บไซต์นานเท่าไหร่ และตัวชี้วัดอื่น ๆ อีกมากมาย โดยข้อมูลเหล่านี้จะเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจที่คอยวัดความพึงพอใจของกลุ่มเป้าหมายได้เป็นอย่างดี

โดยหลักการของการทำ Data Science ไว้ใช้กับการตลาดและเข้าถึงกลุ่มลูกค้าให้มากขึ้นมีทั้งหมด 4 กระบวนการสำคัญ ได้แก่

1. การขยายฐานลูกค้าใหม่ (Acquisition)
2. การกระตุ้นให้ตัดสินใจซื้อสินค้า (Activation)
3. การรักษาลูกค้าเดิมไว้กับธุรกิจ (Retention)
4. การหาโมเดลให้ธุรกิจเติบโตอย่างต่อเนื่อง (Revenue)
   

การขยายฐานลูกค้าใหม่ (Acquisition)

ก่อนที่จะทำการขยายฐานลูกค้าใหม่ นักธุรกิจที่ต้องการใช้ Data ในการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคต้องทำการรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มลูกค้าเก่าก่อน ซึ่งสามารถดึงข้อมูลได้มาจากหลากหลายแหล่ง เช่น ลูกค้า Walk-in, Call Center, Social Media หรือสามารถสร้างแพลตฟอร์มเก็บข้อมูลต่าง ๆ ของลูกค้าไว้ที่เดียวอย่าง CRM (Customer Relationship Management)

เมื่อได้รวบรวมข้อมูลของลูกค้าเก่าแล้ว ทีนี้ก็เป็นคราวของการนำข้อมูลมาวิเคราะห์ว่ากลุ่มลูกค้าส่วนใหญ่แล้วเป็นอย่างไร เช่น เพศ อายุ อาชีพ เป็นต้น รวมไปถึงการวิเคราะห์พฤติกรรมความชอบของกลุ่มลูกค้าว่า ลักษณะสินค้าที่เป็นที่นิยม ช่วงเวลาของการซื้อที่มากที่สุด เป็นต้น ซึ่ง Data Analytics หรือการวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้สามารถมาต่อยอดการทำตลาดโดยการออกโปรโมชั่นต่าง ๆ ให้ตรงกับลูกค้าแต่ละกลุ่ม เพื่อดึงดูดลูกค้าใหม่ให้รู้จักกับธุรกิจมากยิ่งขึ้น 

การกระตุ้นให้ตัดสินใจซื้อสินค้า (Activation)

กระบวนการนี้เป็นขั้นตอนของการพิจารณาแคมเปญการตลาดของครั้ง ๆ ก่อนว่ามีผลตอบรับอย่างไรบ้าง ซึ่งต้องวิเคราะห์จากรูปแบบพฤติกรรมผู้บริโภคเชิงลึก เช่น สินค้าที่ซื้อซ้ำ ช่วงเวลาที่ซื้อสินค้า เป็นต้น เพื่อเป็นการปล่อยแคมเปญที่สามารถกระตุ้นการสั่งซื้อของลูกค้าได้

การรักษาลูกค้าเดิมไว้กับธุรกิจ (Retention)

Data Science สามารถรักษาลูกค้าเดิมให้คงซื้อสินค้ากับเราได้ผ่านการทำ Classification Analysis ซึ่งเป็นเทคนิคการจำแนกกลุ่มลูกค้าจากข้อมูลกิจกรรมในอดีต ซึ่งทำให้เราสามารถทราบได้ว่าช่วงเวลาไหนที่กลุ่มลูกค้ากำลังจะเลิกใช้บริการ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องใช้ข้อมูลนี้เพื่อดึงดูดใจลูกค้าเอาไว้ให้ได้ และนี่จะทำให้ความสัมพันธ์ของธุรกิจและลูกค้าเป็นได้อย่างในทิศทางที่ดีขึ้น และได้ผลลัพธ์ของยอดขายที่เป็นกำไรในท้ายที่สุด

การหาโมเดลให้ธุรกิจเติบโตอย่างต่อเนื่อง (Revenue)

ขั้นตอนนี้มีความสำคัญอย่างมากในการทำให้ธุรกิจเติบโตผ่านการนำ Data Science มาเป็นส่วนหนึ่งในการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ เพราะจะเป็นการเพิ่ม Customer Lifetime Value (CLV) หรือว่ามูลค่าการซื้อสินค้าทั้งหมดของลูกค้าตลอดเวลาที่เลือกซื้อสินค้ากับทางแบรนด์ และยิ่งลูกค้าเลือกใช้บริการนาน ก็จะทำให้รายได้และผลกำไรของธุรกิจเพิ่มขึ้น

เมื่อสินค้าเริ่มเข้าสู่ในช่วงการตลาดที่ชะลอตัว ทางแบรนด์ก็ควรมองหาตลาดใหม่ ๆ และนำเทคโนโลยีเข้ามาช่วยพัฒนาผลิตภัณฑ์ สินค้า หรือบริการให้ดีมากยิ่งขึ้น 

สุดท้ายนี้ Data Science สำหรับการตลาด นับว่าเป็นตัวช่วยสำคัญที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของธุรกิจหรือแบรนด์ต่าง ๆ ตั้งแต่กระบวนการหาลูกค้าหน้าใหม่ ไปจนถึงการพัฒนารูปแบบธุรกิจให้มีคุณภาพและสร้างยอดขายให้สูงขึ้น และหากต้องการให้กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเกิดความแม่นยำสูงสุด ต้องสร้าง Data Strategy เพื่อออกแบบโครงสร้างระบบเก็บข้อมูลและฟังชันก์วิเคราะห์ข้อมูล

หากต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับ Data Science ให้มากยิ่งขึ้น หรือต้องการศึกษาการเขียนภาษาโปรแกรม Python ทั้งทางด้านโครงสร้างและไวยกรณ์ต่าง ๆ ของ Python ก็ลงทะเบียนเรียนกับคอร์สใหม่ของ YOU MOOC ได้เลย อัดแน่น 15 บทเรียน จัดเต็ม 7-8 ชั่วโมง และมีแบบทดสอบทดสอบความรู้ของผู้เรียนอีกด้วย! ดูรายละเอียดเพิ่มเติม คลิก

__________________________________________________________________________

ช่องทางติดตามอื่น ๆ  
✨ Facebook: https://www.facebook.com/youmooc
✨ LINE: @youmooc (อย่าลืมใส่ @) [https://lin.ee/thXVOy0]
✨Shopee: YOU MOOC
✨ Lazada: YOU MOOC