Customer Data Analytics ใช้ Big Data ให้เข้าใจลูกค้ามากขึ้น

Big Data, Data Strategy By เม.ย. 30, 2021 1 Comment

สิ่งที่สำคัญในการทำธุรกิจคือ “ลูกค้า” หรือ Customer ในยุค Technology Disruption ที่ Internet เข้ามาเปลี่ยนพฤติกรรมของผู้บริโภค การสื่อสารไร้พรมแดน ความรวดเร็วในการเข้าถึงข้อมูล ทำให้ผู้บริโภคมีตัวเลือกมากมายในการซื้อสินค้าหรือใช้บริการต่างๆ ดังนั้นการเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า หรือ Customer Lifecycle จึงมีส่วนสำคัญเป็นอย่างมาก การที่เราไม่สามารถให้บริการลูกค้าของเราได้ทั่วถึงเพราะจำนวนลูกค้าที่มากขึ้น มีช่องทางในการติดต่อมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็น Offline หรือ Online ทั้งยังมีความซับซ้อนมากขึ้น อาจจะทำให้เราเสียโอกาสในการแข่งขันทางธุรกิจในอนาคต

Predictive Customer Analytics

หนึ่งในเทคนิคที่นิยมในปัจจุบันในการทำความเข้าใจพฤติกรรมลูกค้าและตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าคือ Predictive Customer Analytics ซึ่งเป็นการนำ Machine Learning เทคนิคเข้ามาวิเคราะห์ข้อมูลที่เกิดขึ้น และสร้างเป็น Algorithm เพื่อทำนายผลที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เพื่อตอบโจทย์ทางธุรกิจต่อไป เช่น

  • ใครจะเป็นลูกค้าของเราในอนาคต ?
  • สินค้าหรือบริการใดที่ลูกค้าจะสนใจเพิ่มเติม ?
  • CLV ของลูกค้าใหม่จะมีค่าเท่าไหร่ในอนาคต ?
  • ทำอย่างไรลูกค้าจึงจะพึงพอใจในสินค้าและบริการของเรา ?
  • และเราจะสามารถดูแลลูกค้าของเราให้อยู่กับเรานานๆ ได้อย่างไร ?

นี่เป็นเพียงส่วนหนึ่งที่ Predictive Customer Analytics จะเข้ามาช่วยในการทำให้ธุรกิจของคุณแข่งขันในโลกที่หมุนเร็วและมีเทคโนโลยีใหม่ๆ เกิดขึ้นมากมายอย่างในยุคปัจจุบัน

ด้วยข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นในปริมาณมหาศาลในแต่ละวัน และเทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้นอย่างมาก เป็นตัวช่วยให้การทำ Predictive Customer Analytics ได้ง่ายยิ่งขึ้น ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่อยู่การซื้อขาย ข้อมูลสินค้า ขององค์กรในแต่ละวัน ไปจนถึงข้อมูลที่อยู่ในอินเตอร์เน็ต, เว็บไซต์ โซเชียลมีเดีย หรือแม้กระทั่งวีดีโอ รูปภาพ เราก็สามารถนำมาประมวลผลด้วยเทคโนโลยี Big Data ซึ่งในปัจจุบันการ Implement และ ราคานั้นจับต้องได้ เมื่อเทียบกับประโยชน์ที่ทำให้เราสามารถทำงานได้มากรวดเร็วมากยิ่งขึ้น

เมื่อเราสามารถนำข้อมูลที่เกี่ยวข้องมาประมวลผลเพื่อทำเป็น Predictive Model ไปใช้ในการพยากรณ์และตอบคำถามทาง Business ที่เราต้องการรู้ เช่น ใครจะซื้อสินค้าของเราบ้าง, ช่องทางไหนที่ลูกค้าจะทำการสั่งซื้อ, สินค้าชิ้นไหนที่ลูกค้ามีแนวโน้มจะซื้อเป็นชิ้นต่อไป ซึ่งจะช่วยให้เราสามารถเข้าถึงลูกค้าของเราได้เร็วมากขึ้นและนำเสนอตัวเลือกได้ตรงตามความต้องการของลูกค้ามากที่สุด

Customer Life Cycle

ก่อนที่จะไปสู่การทำ Predictive Customer Analytics นั้น เรามาทำความเข้าใจเรื่องของ Customer Life Cycle หรือวงจรชีวิตของลูกค้า กันก่อน

การที่จะทำให้ธุรกิจของเราเติบโตได้นั้น “ลูกค้า” เป็นปัจจัยสำคัญที่สุด ซึ่งโดยปกติแล้ว Customer Life Cycle นั่นคือ

1) การหาลูกค้า ซึ่งรวมไปถึงการโฆษณาสินค้า ออกโปรโมชัน เพื่อให้ลูกค้าสนใจในสินค้าหรือบริการ
2) การขายสินค้าและการ Up-sell หรือ Cross sell หลังจากที่ลูกค้าสนใจสินค้าแล้วการขายสินค้า
3) การดูแลลูกค้าและการแก้ปัญหาให้ลูกค้า
4) การรักษาลูกค้าทำให้ลูกค้ากลับมาซื้อสินค้าซ้ำและแนะนำสินค้าหรือบริการให้กับคนอื่น ไปจนถึงการทำ CRM

โดยการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นมีหลายวิธี เมื่อเราสามารถทำความเข้าใจแล้วเราสามารถสร้างเป็น Model เพื่อใช้ในการสนับสนุนให้ธุรกิจสามารถเข้าใจลูกค้า นำเสนอสินค้าให้เหมาะสมกับลูกค้า และเพิ่มผลกำไรให้กับธุรกิจต่อไป

Author

Data Engineer, Data Strategist, Data Analyst, Data Scientist

1 Comment

Leave a comment

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *