การใช้ Data กับธุรกิจแฟชัน

data1

Share This Post

Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter
Share on email
Previous
Next

ในยุคที่สารสนเทศได้เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของทุก ๆ คนอย่างเห็นได้ชัด Data Science. หรือที่เราเรียกกันติดปากว่า “Data” (ดาต้า) ซึ่งดาต้าเป็นข้อเท็จจริงต่าง ๆ ที่มีอยู่ซึ่งเป็นกลุ่มสัญลักษณ์ แทนปริมาณหรือการกระทำต่าง ๆ ที่ยังไม่ผ่านการประมวลผล ข้อมูลอาจอยู่ในรูปของตัวเลข ตัวหนังสือ หรือที่เราเห็นจากการโพสต์ลงในโซเชียลแบบลอย ๆ นั้นก็เป็นส่วนหนึ่งของข้อมูลที่ธุรกิจต่าง ๆ จะมาเก็บเพื่อเป็นข้อมูลในการกำหนดทิศทางการตลาดได้ ซึ่งเป็นส่วนช่วยในการกำหนดกลยุทธ์ในโลกการตลาดของธุรกิจ นับว่าสิ่งเหล่านี้ถือเป็นเครื่องมือสุดล้ำค่าราวกับขุมทรัพย์สุดยิ่งใหญ่ของธุรกิจหลายประเภท เพราะข้อมูลตรงนั้นจะทำให้สามารถเข้าถึงความต้องการที่แท้จริงของผู้บริโภค และยิ่งถ้าเป็นธุรกิจแฟชันที่มีการปรับเปลี่ยนกันแทบทุกเดือนดาต้านี่แหละที่จะช่วยให้เรารู้ถึงความต้องการของผู้บริโภคได้อย่างแม่นยำ

แล้วเราจะใช้ดาต้ามาวางแผนธุรกิจแฟชันได้อย่างไรได้บ้างลองมาศึกษาแนวทางทำธุรกิจและวางแผนไปพร้อมกันเลย

  1. Personalized Marketing
    การทำ Personalized Marketing (การตลาดเฉพาะบุคคล) ให้ประสบความสำเร็จต้องใช้ดาต้าลูกค้าจำนวนเยอะมากเพื่อนำมาตอบสนองความต้องการให้กับลูกค้าแบบเฉพาะเจาะจงได้ และกลยุทธ์นี้จะช่วยสร้างประสบการณ์ที่ดีให้แก่ลูกค้า ตัวอย่าง Nike เนื่องจากที่ผ่านพบว่าได้รับการร้องเรียนมากกว่า 500,000 ครั้งต่อปี เฉพาะเรื่องขนาดรองเท้าผิดทางไนกี้จึงได้ออกฟีเจอร์ที่ชื่อว่า “Nike Fit” ซึ่งเป็นการผสมผสานเทคโนโลยีต่าง ๆ เพื่อให้ลูกค้าสามารถสแกนเท้าของตนเองผ่านแอปพลิเคชัน และทางไนกี้จะสามารถแนะนำขนาดรองเท้าที่เหมาะสมเป็นรายบุคคลสำหรับรองเท้ารุ่นต่าง ๆ ซึ่งนี่เป็นตัวอย่างของการนำดาต้ามาใช้อย่างสร้างสรรค์เพื่อตอบโจทย์กลุ่มเป้าหมายได้สูงสุด
data2
  1. Customer Segmentation
    การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าเป็นอีกหนึ่งสิ่งที่เราสามารถนำดาต้า มาช่วยแบ่งกลุ่มลูกค้าได้แม่นยำมากยิ่งขึ้น จากเดิมเราอาจจะแบ่งกลุ่มลูกค้าไว้อย่างกว้าง ๆ หรืออาจเป็นการใช้การคิดจากนักการตลาด ซึ่งทำได้แค่การวิเคราะห์ข้อมูลตัวอย่างจากผู้บริโภคหลักสิบหรือหลักร้อยเพียงเท่านั้น ทั้งที่ความจริงแล้วลูกค้ามีมากเป็นหลักหมื่นหรือหลักแสนเลยด้วยซ้ำ การใช้ดาต้าสามารถช่วยจัดกลุ่มตามพฤติกรรมการซื้อ หรือลักษณะความชอบของกลุ่มผู้บริโภคได้ การทำ Customer Analytics เพื่อแบ่ง Customer Segmentation นั้นทำให้เรารู้ว่าเราควรจะต้องตัดสินใจในแต่ละเรื่องอย่างไร ตั้งแต่ควรตั้งราคาเท่าไหร่ถึงจะทำกำไรได้มากที่สุดสำหรับแต่ละกลุ่ม หรือควรทำโปรโมชันแบบใดเพื่อดึงดูดลูกค้าได้
  1. Customer Lifetime Value
    การใช้ดาต้ามาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้านั้นทำให้เราได้รู้ว่าจริง ๆ แล้วลูกค้าส่วนใหญ่อยู่กับเรานานแค่ไหน ใช้เงินกับสินค้าของเราจริง ๆ เท่าไหร่ หรือในช่วงเวลาไหนที่เขาจะใช้เงินกับเรามากเป็นพิเศษ เดิมที Customer Lifetime Value หรือ CLV นั้นเป็นอะไรที่นักการตลาดถูกสอนให้รู้จักมามานานมากแล้วแต่ก็ยังไม่แม่นยำมากพอเท่าทุกวันนี้ ดังนั้นการนำดาต้ามาเพื่อหา Customer Lifetime Value นั้นช่วยให้เราสามารถคาดการณ์พฤติกรรมการใช้เงินกับเราได้แม่นยำมากยิ่งขึ้น
data3
  1. Customer Sentiment Analysis
    การทำ Sentiment analysis บนข้อความหรือรูปภาพมากมายเป็นสิ่งที่แบรนด์ส่วนใหญ่พยายามใช้ประโยชน์จากดาต้าเป็นอย่างมาก เดิมทีอาจใช้เพียง Social listening tool ในการวัดดูว่าคนพูดถึงแบรนด์เราหรือหัวข้อที่เราอยากรู้ในแง่บวกหรือลบมากกว่ากัน แต่ในความเป็นจริงการทำ Sentiment Analysis ที่ดีต้องใช้ Natural Language Processing หรือการเอาโปรแกรมหรือ AI มาช่วยอ่านข้อความเพื่อสรุปออกมาได้ว่าสิ่งที่เขาโพสต์นั้นโพสต์ถึงเรื่องอะไรและไปในทิศทางไหน เพราะถ้าเรารู้ว่าลูกค้าส่วนใหญ่ของเราชอบหรือไม่ชอบเรื่องอะไรเราก็สามารถนำสิ่งนั้นมาปรับปรุงแก้ไข หรือเอาไปต่อยอดได้
  1. Real-time analytics
    การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Realtime นั้นถือเป็นอะไรที่หลายองค์กรอยากทำให้เกิดขึ้นจริงได้มากที่สุด เพราะมันจะช่วยแก้ปัญหาของธุรกิจหรือการตลาดได้แบบทันที เพราะจากดาต้าที่เข้ามาอย่างมากมายบางครั้งการรู้ช้าเพียงแค่ 1 นาที หรือแก้ไขปัญหาช้าไปไม่ถึงชั่วโมงก็กระทบกับแบรนด์มากมายไม่รู้เท่าไหร่ ตัวอย่างข้อดีของการทำ Real-time analytics เช่น เราพบว่าคู่แข่งของมีลูกค้าหลั่งไหลเข้าไปซื้อเป็นจำนวนมากกว่าปกติ และยอดขายสินค้าของเรานั้นลดลงด้วยในเวลานั้น แล้วเราก็ได้พบว่าเพราะคู่แข่งนั้นจัดโปรโมชันลด 50% เมื่อเรารู้ดังนี้แล้วเราก็สามารถวางกลยุทธ์เพื่อแก้ปัญหาได้
data4
  1. Predictive Analytics
    การวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีที่สุดคือการวิเคราะห์จนสามารถคาดการณ์อนาคตได้อย่างแม่นยำ และนั่นคือสิ่งที่ดาต้าสามารถเข้ามาช่วยได้ การทำ Predictive Analytics ถือเป็นขั้นแอดวานซ์ของการทำดาต้าด้วยการตั้งเป้าหมายคาดการณ์อนาคตอย่างมีหลักการและความน่าจะเป็นว่าจะเกิดอะไรขึ้นได้บ้าง และเราควรเตรียมรับมืออย่างไร ดังนั้นการทำ Predictive Analytics ให้แม่นยำจึงต้องใช้เทคนิคมากมายมาประกอบกันทั้ง Data mining, การสร้างโมเดลแบบจำลองต่าง ๆ รวมถึงการเอาปัญญาประดิษฐ์เข้ามาใช้
  1. Market basket analysis
    การวิเคราะห์ดาต้านี้เป็นการวิเคราะห์ว่าลูกค้าชอบซื้ออะไรกับอะไร หรือมีพฤติกรรมการซื้อแบบไหนเพื่อช่วยทำความเข้าใจลูกค้าแต่ละกลุ่มว่ามีพฤติกรรมการซื้ออย่างไรบ้าง เพื่อที่เราจะนำข้อมูลในส่วนนั้นมาจัดโปรโมชันหรือทำการตลาดเพื่อที่จะทำให้ลูกค้ายอมจ่ายเงินเพิ่มขึ้นได้อย่างเช่นการร้านจัดโปรโมชันซื้อเสื้อคู่กับหมวกในช่วงซัมเมอร์
  1. Warranty analytics
    การทำ Warranty analytics คือการที่เราทำนายล่วงหน้าว่าจะมีการเรียกร้องในส่วนใดของสินค้าเหล่านั้น แต่การจะทำนายได้นั้นต้องเอาดาต้าจากมากมายหลากช่องทางเข้ามาร่วมกันวิเคราะห์ตั้งแต่การที่บ่นให้เราได้ยิน การคอมเพลนบนออนไลน์ เพื่อนำมาวิเคราะห์และแก้ไขปัญหาเหล่านั้นก่อนที่ปัญหาจะเกิดขึ้นจริง
data5
  1. Price Optimization
    การใช้ดาต้าในส่วนนี้คือการใช้ข้อมูลมาวิเคราะห์ความต้องการจากลูกค้า พฤติกรรมการซื้อ ความชอบหรือความพึงพอใจก่อนหน้าที่จะนำมาช่วยให้เราสามารถนำมาตั้งราคาได้แบบที่ทุกฝ่ายวินด้วยกัน เพราะเราไม่จำเป็นลดราคาในสิ่งที่ไม่อยากลด หรือไปขึ้นราคาสำหรับของบางอย่าง เพราะบางทีการขึ้นราคาอาจส่งผลกระทบยอดขายในส่วนอื่น ๆ ได้

จากดาต้าเล็ก ๆ ที่มีมากมายเมื่อนำมาวิเคราะห์ดี ๆ ก็จะเกิดประโยชน์หรือคุณค่ามากมายสำหรับธุรกิจได้ มาเรียนรู้เรื่องดาต้าเพื่อนำไปต่อยอดธุรกิจกับเราได้ที่ เริ่มต้นเรียนรู้ Data Science เพื่อก้าวเข้าสู่นักวิจัยข้อมูล

__________________________________________________________________________

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

Previous
Next

More To Explore

คอร์สใหม่ล่าสุด

ทรานฟอร์มธุรกิจมาติดล้อ (The Revolution: Business on Wheels)

ความยาว

1-2 ชม.

Intro_To_DS_Cover_Photo

เริ่มต้นเรียนรู้ Data Science เพื่อก้าวเข้าสู่นักวิจัยข้อมูล

เริ่มต้นเรียนรู้ด้าน Data Science แบบเข้มข้น

ความยาว

7-8 ชม.

Bussiness Tools

ใช้เครื่องมือบริหาร ทำงานได้ร้อยเท่า

เรียนรู้ความสำคัญของระบบ IT ต่อธุรกิจ

ความยาว

1-2 ชม.

เป็นเถ้าแก่ได้ ต้องขายให้เป็น

เรียนรู้เรื่องการขายและบริหารธุรกิจ

ความยาว

1-2 ชม.

Story Telling – The Key Differentiation for Modern Day Leaders

เรียนรู้ทักษะและวิธีการพรีเซนต์งานอย่างไรให้ได้ใจเจ้านายและลูกค้า

ความยาว

1 ชม.

เจาะลึกวิธีการบริหารเงิน (ฉบับคนไม่จบการเงิน)

ทำความเข้าใจเกี่ยวกับเรื่องบัญชี การเงิน และภาษี แบบไม่ซับซ้อน

ความยาว

1-2 ชม.

THE KOL

The KOL: ขายให้ปัง ดังและรวย (ครบถ้วนทุกบทเรียน)

เคล็ดลับการก้าวเข้าสู่อาชีพ KOL อย่างมั่นใจและมืออาชีพ

ความยาว

11-12 ชม.

Insight for KOL

เจาะ Insight นักธุรกิจ เลือก KOL อย่างไร?

ประสบการณ์และมุมมองนักธุรกิจ มีวิธีเลือก KOL อย่างไร

ความยาว

1-2 ชม.

Start Business

เริ่มต้นให้ถูกวิธี เพื่อการเงินที่มั่นคง

การบริหารจัดการการเงินอย่างเข้าใจและถูกวิธีสำหรับ KOL

ความยาว

1 ชม.

Ecommerce

กลยุทธ์สร้างยอดขาย สไตล์ e-Commerce

เรียนรู้เทคนิคการสร้างธุรกิจแบบ e-Commerce

ความยาว

1 ชม.

Grow Business

ธุรกิจเติบโตด้วย Marketing, Brand & Sales

เรียนรู้ด้านการตลาดอย่างเข้มข้น

ความยาว

1 ชม.

นำเสนออย่างไร ได้ทั้งใจ . งาน . เงิน

เจาะลึกเรื่องการนำเสนอและเทคนิคการเจรจา

ความยาว

1 ชม.

Posture

TIE-IN สินค้าอย่างไร ให้ปัง!

วิธีการ TIE-IN สินค้าอย่างมืออาชีพ

ความยาว

1 ชม.

Content Tie-ins

มาดดี มีชัยไปกว่าครึ่ง

เรียนรู้เรื่องบุคลิกภาพให้ดูดี

ความยาว

1 ชม.

Personality

บุคลิกเรียกทรัพย์ สำหรับคนอยากเป็น KOL

เริ่มการพัฒนาบุคลิกภาพอย่างเจาะลึก

ความยาว

1 ชม.

Live Streaming

Live ทั้งที ภาพต้องดี เสียงต้องปัง

วิธีการทำ Livestream อย่างมืออาชีพ

ความยาว

1 ชม.

Create content

คนรุ่นใหม่ รวยได้ด้วย Content

เรียนการสร้างคอนเทนต์ให้ดี ปัง โดน

ความยาว

1 ชม.

TIk TOK for pros

TikTok: เริ่มต้นง่ายๆ กับแพลตฟอร์มออนไลน์สุดฮอต

เรียนรู้การใช้ฟังก์ชั่น TikTok อย่างเจาะลึก

ความยาว

1 ชม.