วิธีการสร้าง Netnography ไอเดียวิจัย พฤติกรรมลูกค้า บนโลกออนไลน์
หากต้องการขายสินค้าสักอย่าง สิ่งแรก ๆ ที่ต้องทำคือ การศึกษาพฤติกรรมของลูกค้า และวิเคราะห์ว่าสินค้า หรือบริการของเรา สามารถเข้าไปเติมเต็มในส่วนไหนได้บ้าง
แต่ปัญหาที่เกิดขึ้นคือ การศึกษาพฤติกรรมของลูกค้าที่ทำอยู่นั้น ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องจริง ๆ และสามารถนำไปใช้ต่อได้หรือไม่ ?
MarketThink จะพานักการตลาดทุกท่าน มาทำความรู้จักกับวิธีการวิจัยที่ชื่อว่า “Netnography”
แนวคิดนี้ถูกพัฒนาโดยศาสตราจารย์ Robert V. Kozinets เพื่อทำความเข้าใจความหลากหลายของประสบการณ์ และสังคมของผู้คนที่เชื่อมโยงกันผ่านโลกออนไลน์
คำว่า “Netnography” เป็นส่วนประสมระหว่างคำว่า “Internet” กับ “Ethnography (วิชาชาติพันธุ์วรรณนา)”
และเมื่อเราพอเข้าใจความหมายคร่าว ๆ ของ Netnography กันแล้ว
ต่อไป MarketThink จะอธิบายขั้นตอนการสร้าง Netnography แบบง่าย ๆ เพื่อให้ทุกท่านสามารถนำไปต่อยอดกับธุรกิจของตนเองได้..
1. กำหนดวัตถุประสงค์ และเป้าหมายของการวิจัย
ยกตัวอย่างเช่น เราเป็นบริษัทที่สร้างผลิตภัณฑ์ขนมเพื่อสุขภาพ
จึงกำหนดวัตถุประสงค์การวิจัยว่า ผู้บริโภคมีความสนใจในขนมเพื่อสุขภาพชนิดใด และมีความคิดเห็นต่อส่วนผสมในขนมแต่ละชนิดอย่างไร
โดยมีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงสูตรขนม ให้สามารถตอบโจทย์ความต้องการของกลุ่มลูกค้าได้อย่างถูกต้อง
2. เลือกแพลตฟอร์มที่ต้องการเข้าไปศึกษา
ในขั้นตอนนี้ เราไม่จำเป็นต้องเลือกสื่อออนไลน์เพียงแค่แพลตฟอร์มเดียว เนื่องจากในปัจจุบัน
ผู้บริโภคในวัยต่าง ๆ ก็ใช้งานสื่อออนไลน์หลายแพลตฟอร์ม ไม่ว่าจะเป็น Facebook, Instagram, TikTok, X, Lemon8
เมื่อเลือกแพลตฟอร์มที่ต้องการได้แล้ว ก็ค่อยหาคอมมิวนิตีหรือชุมชนของผู้ใช้งานที่มีความสนใจเดียวกัน
เช่น เมื่อเรามีเป้าหมายแล้วว่าต้องการศึกษาพฤติกรรมการรับประทานขนมเพื่อสุขภาพของผู้บริโภค
เราก็อาจเลือกชุมชมที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพ การลดน้ำหนัก หรือชุมชนผู้ที่สนใจอาหารเพื่อสุขภาพ
และที่สำคัญต้องอย่าลืมตั้งเกณฑ์ในการเลือกชุมชนที่จะเข้าไปศึกษา เช่น จะเลือกชุมชนที่มีการพูดถึงขนมเพื่อสุขภาพเท่านั้น เพื่อทำให้การวิจัยมีความแม่นยำมากขึ้น
3. สังเกต และบันทึกพฤติกรรมของผู้บริโภค
เมื่อได้ชุมชนที่ต้องการวิจัยแล้ว ต่อมาคือการติดตามโพสต์ และความคิดเห็นของผู้บริโภคภายในชุมชน
ไม่ว่าจะเป็นการแลกเปลี่ยนความเห็นตามปกติ หรือความคิดเห็นเกี่ยวกับแบรนด์ขนมที่คล้ายกับผลิตภัณฑ์ของแบรนด์เรา
โดยการบันทึกข้อมูล อาจแบ่งออกเป็น 3 ประเภทย่อย คือ
- ข้อคิดเห็นด้านบวก เพื่อทำให้รู้ว่า กลุ่มผู้บริโภคกลุ่มนี้ ที่มีโอกาสเป็นลูกค้าเราในอนาคต
- ข้อคิดเห็นด้านลบ เพื่อทำให้รู้ว่า หากเราปรับปรุงสินค้าให้เป็นไปตามข้อคิดเห็น ก็อาจดึงลูกค้ากลุ่มนี้ให้มาซื้อสินค้าได้
- ข้อคิดเห็นเพิ่มเติม ไม่มีด้านบวกหรือลบ เพื่อทำให้รู้ว่า หากเราเปลี่ยนแปลงได้เร็วกว่าผู้ผลิตรายอื่น หรือเปลี่ยนแปลงได้เหมาะสมกว่ารายอื่น ก็จะทำให้ส่วนแบ่งการตลาดของแบรนด์เราเพิ่มขึ้น
4. นำข้อคิดเห็นที่ได้ มาวิเคราะห์เพื่อปรับให้เหมาะกับสินค้า และบริการ
เมื่อเราได้ความคิดเห็นต่าง ๆ ออกมาแล้ว เราอาจประชุมร่วมกับทีม หรือสร้าง Google Forms ส่งแบบสอบถามให้กับชุมชนที่เราเลือกศึกษา
เพื่อสำรวจว่าหากเราปรับปรุงสินค้าให้เป็นไปตามข้อคิดเห็นของผู้บริโภคในชุมชนแล้ว มีโอกาสมากแค่ไหนที่ผู้บริโภคจะซื้อสินค้าของแบรนด์เรา
ที่สำคัญต้องสร้างตัวเลือกให้ชัดเจนว่า สินค้ามีกี่ขนาด มีส่วนผสมของอะไรบ้าง ราคาอยู่ที่เท่าไร เพื่อช่วยให้ผู้บริโภคสามารถตัดสินใจได้ง่าย และไม่ตั้งคำถามกลับมาอีกที
และนำข้อมูลที่ได้มาจัดลำดับความสำคัญ ว่าผู้บริโภคมีข้อคิดเห็น และความต้องการเป็นอย่างไรบ้าง
5. สรุป และนำเสนอผลการวิจัยเพื่อนำไปใช้กับสินค้า และบริการในอนาคต
เมื่อเราได้ผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ออกมาแล้ว ก็นำมาสรุป และนำเสนอข้อมูล
โดยเลือกลำดับที่ผู้บริโภคให้ความสนใจมากที่สุด มาสร้างเป็นสินค้า และบริการ
เช่น เมื่อเราวิเคราะห์จากกลุ่มขนมเพื่อสุขภาพเรียบร้อยแล้ว จะได้ว่าผู้บริโภคต้องการขนมที่ไม่มีการเพิ่มความหวาน มีขนาดที่ไม่เกิน 100 กรัม ให้พลังงานไม่เกิน 200 Kcal และราคาต้องไม่เกิน 30 บาท
เมื่ออ่านมาถึงตรงนี้แล้ว จะพอเห็นภาพรวมของวิธีการทำ Netnography ตั้งแต่เริ่มต้นไปจนถึงการปรับใช้กับสินค้า
ซึ่งที่จริงแล้วการทำ Netnography ไม่จำเป็นว่าต้องทำก็ต่อเมื่อจะสร้างสินค้าใหม่เท่านั้น
เนื่องจากการทำ Netnography ยังสามารถช่วยนักการตลาดได้อีกหลายเรื่อง ไม่ว่าจะเป็น
- สามารถพัฒนาสินค้า และบริการให้สามารถตอบโจทย์ผู้บริโภคได้อย่างตรงจุด
- ช่วยให้เข้าใจจุดแข็ง และจุดอ่อนของคู่แข่ง เพื่อนำมาปรับกลยุทธ์ของแบรนด์ได้
- เมื่อเข้าใจลูกค้าได้ถูกต้อง จะสามารถสร้างเนื้อหา และข้อความที่ตรงใจกลุ่มเป้าหมาย
- ช่วยให้เข้าใจแนวโน้ม และเทรนด์ตลาดที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้อย่างรวดเร็ว
- 8
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
