Blockdit Logo (Mobile)
Simple Journey
•
17 มิ.ย. 2020 เวลา 11:22 • ธุรกิจ
Customer Insight สำคัญยังไง ?
Customer Analytics ช่วยอะไรได้บ้าง ?
วันนี้เรามีหัวข้อที่น่าสนใจเกี่ยวกับเรื่องราวของการวิเคราะห์ลูกค้ามาย่อยให้เพื่อนๆอ่านกัน
คงต้องเริ่มจาก ถามว่า
- เพื่อนอยากที่ Boost ธุรกิจของเพื่อนๆด้วยวิธีการเข้าไปนั่งในใจเค้าไหมเอ่ย ? Being Customer Centric concept ?
- เพื่อนๆเคยสังเกตพฤติกรรมของลูกค้าบ้างไหมเอ่ยย ?
- บางทีเราก็คงอยากทดลองขยายไปยังฐานลูกค้าใหม่ๆบ้างเนอะ
เราเข้าใจว่าการทำพวกเรื่อง Data analyse เนี่ยจะใช้เงินเยอะ เพราะถ้าเราไม่ทำเจ้าระบบขึ้นมาเอง ก็คงต้องจ้างบริษัท Marketing เนอะ
แต่รู้ไว้ใช้ว่า ว่าหลักการเค้ามีอะไรบ้าง และเจ้าสิ่งที่เราเรียกว่า Customer Insight & Analytics เนี่ย มีบทบาทอย่างไร และสำคัญอย่างไร
Being Customer Centric คอนเซปที่ฟังดูเหมือนง่าย แต่ก็ไม่ยาก :)
ประโยชน์ของเค้าคงไม่ต้องพูดเยอะ แต่พูดว่าหัวใจหลักการของเค้าอยู่ที่
- เพื่อนๆมีการดีไซน์ Customer Experiences ยังไง ?
- เราได้รับฟังเสียงของลูกค้ามากน้อยแค่ไหน ?
- เรามีวิธีการ keep in touch ลุกค้าอย่างไร ?
ซึ่ง จะตอบคำถามนี้ได้ก็คือ เราต้องมีการผสมกันของกลยุทธ์
Customer Insight + Customer Analytics + Customer Experience
สิ่งที่จะทำให้เจ้า Insight และ Analytics เกิดขึ้นได้ก็ประกอบไปด้วย
1. Data
2. Platform
3. System (และ เทรนนิ่งพนักงาน)
ซึ่งเดี๋ยวก็จะมีการ refer ถึงเจ้า 3 อันนี้เรื่อยๆเลย
1.Customer Insight
เราจะรู้ได้ยังไง ?
- การทำ Survey & Poll เช่น ความถี่ของการซื้อ ลูกค้าอยู่ที่ไหน และไปซื้อสาขาใด ? ลูกค้ารู้จักเราได้ยังไง ?
ซึ่งนี่คือวิธีที่ดีที่สุดในการเรียนรู้องค์ประกอบของ สไตล์และความชอบของลุกค้าเรา
Sentiment Analysis
แน่นอนว่า Insight ไม่ใช่ Data ที่เรารวบรวมมาเพื่อรู้แค่ Demand ของลูกค้า
แต่อีกอย่างที่เราสามารถทำได้คือ การวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า โดยแบ่งเป็น
- Positive
- Neutral
- Negative
เมื่อเรามี Insight Data โดยรวม เราจะพัฒนากลยุทธ์ที่เน้น Loyalty customer โดยเราสามารถเล่นอะไรได้บ้าง ?
 (แต่ต้องขึ้นอยู่กับการวางแผนถาม คำถามใน Poll หรือ Survey ของเพื่อนๆด้วยนะ เพราะงั้นการวางแผนก่อนเนี่ย เป็นเรื่องดี)
- Retention Rate (อัตราการกลับมาซื้อของลุกค้า)
- Churn Rate (มีลูกค้าอัตราส่วนเท่าไร ที่หยุดใช้สินค้าของเรา ?!)
- Loyalty customer Growth rate (ลูกค้าประจำของเราเนี่ย อัตราการจ่ายเงินซื้อสินค้าจองเราเพิ่มมากขึ้นไม๊ ?)
- Repeat Buying Rate (แล้วเค้ามีการกลับมาซื้อสินค้านี้ซ้ำๆไม๊?)
โดยเราขอแนะนำวิธีการ Design แบบสอบถามเพื่อให้ได้ข้อมูลในการวิเคราะห์แบบนี้
- ควรจะใช้ ตัวเลขความพึงพอใจ 1-10 เพื่อถามลูกค้า เพื่อที่เราจะได้คำนวนง่าย
- การจัดหมวดของคำถาม
from Beratics.com
2. Analytics
ส่วนนี้จะเป็นการใช้เทคโนโลยี หรือซอฟแวร์ต่างๆเพื่อมาช่วยพัฒนา ผลการคำนวนวิเคราะห์ Data Insight ต่างๆ ซึ่งแน่นอนว่าใช้เม็ดเงินที่สูงนิดนึง
งั้นเราพาเพื่อนๆไปรู้จักคร่าวๆกันเลย ว่ามีประเภทอะไรบ้าง
- Cloud Computing
แน่นอนว่าคือระบบประมวลผลขนาดใหญ่ ซึ่งจริงๆแล้วไม่ใช่เรื่องไกลตัวอะไรเลย ดูจากภาพข้างล่างกันดีกว่า คุ้นๆตาทั้งนั้นเลย (อันนี้เอาแบบฉบับง่ายนะ)
โดยถ้าเราลงลึกไปถึงเรือง Cloud เนี่ยเค้าก็จะมีผู้บริการที่เป็น private, public และ hybrid ให้เราเลือก แต่ขออนุญาตไม่ลงลึกน้า เพราะมันจะค่อนข้างเป็น IT แต่เอาเป็นว่าถ้าเพื่อนๆอยากอ่านต่อ เราขอนุญาตแป่ะ Blog ภาษาไทยอ่านง่ายๆอันนี้ https://blog.openlandscape.cloud/cloud-computing-%E0%B8%84%E0%B8%B7%E0%B8%AD/
พูดถึงผู้ให้บริการ Cloud ที่ช่วยให้เราวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆนี้ ก็แบ่งเป็น
- SaaS (Software as a Service) ที่เราเคยเขียนไป พวก applicationเช่น Salesforces, Hubspot
- PaaS (Platform as a Service) พวก developer ต่างๆ วึ่งให้บริการทั้ง Hard & Software เช่นนน Google Engine, Microsoft
- IaaS (Infrastructure as a Service) พวกผู้ให้บริการด้านโครงสร้างต่างๆที่เกียวกับ IT เช่น ระบบ OS, Network, Data Visualise หรือก็คือการเช่าพวก Server ประมวลผลนั้นเองงง
- Machine Learning (ML)
หลักๆเลย จะใช้เอาไว้เพื่อการคาดการณ์และพัฒนาเรื่องของ Customer Behavior และมีการแทรค Customer experience
ยกตัวอย่างง่ายๆ มันคือ ML อย่างเช่น Facebook การใช้ face recognize, Amex มีเจ้า ML ที่เอาไว้ตรวจพวกการ Fraud และถ้าพบก็จะมีการติดต่อด้วยการโทรไปหาลูกค้าเลย
- Business Intelligence (BI)
ส่วนนี้จริงๆ ลึกและใช้งค่อนข้างมาก ไม่ได้จำเป็นสำหรับทุกองค์กรนะเพื่อนๆ
หลักๆเลยน้อง BI เค้าเอาไว้วิเคราะห์ข้อมูลที่มีจำนวนมหาศาลมากกๆ
และมีการทำออกมาเป็น Dashboard
โดยผู้ให้บริการเหล่านี้คือ Tableau, SAP, SAS, Oracle
สุดท้ายแล้วคือออ Skill
คือการที่เรารู้ว่า Insight เราหามาได้ยังไงและ Analytics เนี่ย มันต้องใช้อะไรบ้างเนอะ สิ่งที่เราขาดไม่ได้เลยคือ Skill
Skill ที่จำเป็นมีอะไรบ้าง
- การตัดสินใจ ที่ดีด้วยนะ เพราะอย่าลืมว่าถ้าเราดูเรื่องนี้เราต้อง บริหารทั้ง Company and Customer needs !!
- Data Science skill เช่น Programing, Statistic, Data visualisation ในความคิดเราคอไม่จำเป็นที่ต้องมีครบ เพียงแต่ มันจะดีมากกว่าถ้าเราสามาถรู้เน้อะ
- Analytical Skill แน่นอนว่าตรงตัวเลยคือการคิดวิเคราะห์ แต่นอกเหนือจากนั้น คือสกิลพวก Questioning ที่ถูกจัดอยู่ในหมวด Analytical เหมือนกันนะ
- Ethical อันนี้อาจดูเหมือนจะสำคัญบ้างไม่สำคัญบ้าง แต่เพื่อนๆลองจินตนาการว่า ถ้าข้อมูลเหล่านี้ซึ่งบางทีเป็น Privacy ของลูกค้า หลุดออกไปโดยมือของคนที่กุมอยู่เบื้องหลังอย่างเพื่อนๆ..... แน่นอนว่าผลเสียทั้งเราและบริษัทเนาะ

ดูเพิ่มเติมในซีรีส์

โฆษณา