บทความก่อนหน้านี้เราได้พูดถึงนิยามของการทำ Data-Driven รวมถึงความสำคัญและข้อดีของการทำ Data-Driven Marketing ไปแล้ว
ใครอยากอ่านบทความ ‘ไขกุญแจสู่ความสำเร็จ สร้างการตลาดที่ตรงใจลูกค้าด้วยกลยุทธ์ Data-Driven’ สามารถคลิก ที่นี่
ในวันนี้เราจะมาบอกขั้นตอนการสร้างกลยุทธ์ Data-Driven Marketing แบบ Step by Step ที่จะช่วยให้นักการตลาดสามารถสร้างแคมเปญการตลาดที่ตรงใจและยังช่วยให้องค์กรประสบความสำเร็จได้อีกด้วย ซึ่งการสร้างกลยุทธ์ Data-Driven Marketing มีด้วยกัน 6 ขั้นตอนดังนี้
เลือกอ่านหัวข้อที่คุณต้องการได้เลย!
1. การสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data Culture)
ก่อนอื่นการที่องค์กรจะสามารถสร้างกลยุทธ์ Data-Driven Marketing ได้นั้น สิ่งแรกที่สำคัญที่สุดคือการสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ให้ความสำคัญกับข้อมูล (Data-Driven Organization) ทุกคนในองค์กรต้องตระหนักถึงความสำคัญของข้อมูลและเห็นประโยชน์ของการใช้ข้อมูลในการประกอบการตัดสินใจหรือกระบวนการทำงานต่าง ๆ
การจะสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ให้ความสำคัญกับข้อมูลนั้น ต้องได้รับการส่งเสริมจาก CEO หรือฝ่ายบริหาร ด้วยการให้ความรู้เกี่ยวกับการใช้และวิเคราะห์ข้อมูลในการทำงาน รวมถึงแสดงประสิทธิภาพของการทำ Data-Driven โดยอาจจะเริ่มจากสิ่งที่ทำได้ง่าย รวดเร็วและเห็นผลลัพธ์ได้เร็วที่สุด เพื่อแสดงให้ทุกคนเห็นว่าการขับเคลื่อนกระบวนการทำงานด้วยข้อมูลนั้นมีประโยชน์อย่างแท้จริง
2. การกำหนดวัตถุประสงค์และเป้าหมาย (Data Objectives)
การกำหนดวัตถุประสงค์ของการทำ Data-Driven Marketing เพื่อให้นักการตลาดทราบว่าเราต้องการใช้ข้อมูลอะไรบ้าง? และเราจะนำข้อมูลเหล่านี้ไปทำอะไร? พร้อมกับการตั้งเป้าหมายและตัวชี้วัดประสิทธิภาพ (KPIs) เพื่อติดตามความคืบหน้าและประเมินความสำเร็จของการทำ Data-Driven Marketing ว่าตรงกับเป้าหมายที่องค์กรต้องการหรือไม่? ยิ่งเป็นการช่วยให้นักการตลาดสามารถทำงานได้ง่ายและรวดเร็วมากยิ่งขึ้น
โดยเป้าหมายของการใช้ Data-Driven Marketing สามารถแบ่งออกเป็น 2 ประเภทหลัก ๆ คือ
- เป้าหมายเชิงกลยุทธ์ เป็นเป้าหมายระยะยาว เช่น การเพิ่มยอดขาย การเพิ่มการรับรู้ของแบรนด์ หรือการลดต้นทุนให้องค์กร
- เป้าหมายเชิงปฏิบัติการ เป็นเป้าหมายระยะสั้น เช่น การเพิ่มจำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์ การส่งเสริมให้เกิดการมีส่วนร่วมบนโซเชียลมีเดีย หรือการกระตุ้นยอดขายจากแคมเปญการตลาด
3. การเก็บรวบรวมข้อมูล (Data Collection)
การรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการทำ Data-Driven Marketing สามารถเก็บได้จากหลากหลายแหล่ง เช่น ข้อมูลส่วนตัวของลูกค้าที่เราเก็บมาเอง ข้อมูลจากเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชัน ข้อมูลจากอีเมลหรือข้อความบนมือถือ ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย ข้อมูลจากระบบ CRM ต่าง ๆ และข้อมูลจาก Third Party
ต้องการอ่านรายละเอียดเกี่ยวกับข้อมูลแต่ละตัวเพิ่มเติมคลิก ที่นี่
นอกจากนี้ ยังสามารถรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลอื่น ๆ เพื่อใช้ในการขับเคลื่อนกลยุทธ์ทางการตลาดได้อีก เช่น
- ข้อมูลจากคู่แข่ง ศึกษาคู่แข่งของคุณอย่างรอบคอบ รวมถึงกลยุทธ์ที่พวกเขาใช้ในการทำการตลาด เช่น แคมเปญ เนื้อหาหรือช่องทางที่พวกเขาใช้
- ข้อมูลจากเทรนด์ต่าง ๆ ค้นหาเทรนด์ที่กำลังมาแรงในอุตสาหกรรม ผลิตภัณฑ์ หรือบริการของคุณ
4. การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)
หลังจากที่รวบรวมข้อมูลแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึก ซึ่งข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้จะช่วยให้เข้าใจความต้องการของลูกค้าและพฤติกรรมของพวกเขา จากนั้นคุณสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้พัฒนาแผนการตลาด รวมถึงเนื้อหาและช่องทางไปยังกลุ่มเป้าหมายของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Braze แพลตฟอร์ม Martech ที่มุ่งเน้นในการสร้าง Customer Engagement กับแบรนด์ ก็ได้ออกแบบเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลและพฤติกรรมของลูกค้าอย่าง Braze Intelligence Suite ซึ่งเป็น Machine Learning เพื่อให้องค์กรเข้าใจลูกค้าอย่างลึกซึ้งด้วยข้อมูลที่เชื่อถือได้ โดยที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ดังนี้
การส่งข้อความอย่างชาญฉลาด (Right Message) | Intelligence Selection
Intelligence Selection เป็นการตลาดแบบ Data-Driven Marketing ที่ช่วยเลือกแคมเปญหรือการเดินทางของลูกค้าที่เหมาะสมที่สุดสำหรับลูกค้าแต่ละคน โดยพิจารณาจากปัจจัยต่าง ๆ เช่น แคมเปญ ความครีเอทีฟ ช่องทางการส่งข้อความ จังหวะเวลาและความถี่ของการส่งข้อความ
การส่งข้อความในช่องทางที่ลูกค้าต้องการ (Right Channel) | Intelligent Channel
Intelligence Channel ช่วยให้นักการตลาดสามารถสื่อสารกับลูกค้าผ่านแพลตฟอร์มที่ลูกค้าแต่ละคนต้องการโดยพิจารณาจาก Engagement Rates ของพวกเขา เป็นการส่งเสริมกลยุทธ์ Cross-Channel Marketing นอกจากนี้ เมื่อองค์กรใช้กลยุทธ์ Data-Driven Marketing ในการติดต่อกับลูกค้า จะช่วยให้ลูกค้าไม่ได้รับข้อความที่ซ้ำกันในทุกช่องทาง
การส่งข้อความไปหาลูกค้าที่ใช่ (Right People) | Intelligence Targeting
Intelligence Targeting ช่วยบริหารจัดการลูกค้าให้เป็นกลุ่มย่อยอย่างรวดเร็วและเข้าใจลูกค้าแต่ละกลุ่มมากยิ่งขึ้นว่าพวกเขาต้องการอะไร? ช่วยให้คุณสามารถเข้าถึงลูกค้าได้ง่ายยิ่งขึ้น ด้วยการแบ่งกลุ่มตามตัวชี้วัดที่เราสามารถกำหนดได้ เช่น รายได้ต่อเดือน, เวลาการเข้าชมเว็บไซต์ครั้งแรก, เวลาในการซื้อสินค้าครั้งแรกไปจนถึงการซื้อครั้งสุดท้าย เพื่อให้นักการตลาดรู้ว่าเราต้องส่งข้อความไปกระตุ้นลูกค้ากลุ่มนี้ได้อย่างไร
การส่งข้อความในเวลาที่เหมาะสม (Right Time) | Intelligence Timing
คุณสามารถส่งข้อความหรือแคมเปญการตลาดในช่วงเวลาที่ดีที่สุดด้วย Intelligence Timing แคมเปญจะถูกจัดส่งในช่วงเวลาที่เหมาะสมสำหรับลูกค้าแต่ละคนโดยอิงจากข้อมูลของพวกเขา ไม่ว่าพวกเขาจะอยู่ที่ไหนในโลกหรือช่วงเวลาใดของวันที่มีแนวโน้มว่าจะเข้าร่วมมากที่สุด ยิ่งไปกว่านั้น? การวิจัยของ Braze พบว่าการส่ง Push Notification โดยใช้ Intelligent Timing ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการเปิดแอปพลิเคชันมากกว่า 2.6 เท่า เมื่อเทียบกับการส่งที่ Push Notification ที่ไม่ใช้ Intelligence Timing
Predictive Suite & Predictive Churn
Predictive Suite ของ Braze คือชุดเครื่องมือที่ช่วยให้นักการตลาดสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับการตลาดได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้นโดยใช้ Machine Learning ซึ่งเครื่องมือแรกอันดับแรกคือ Predictive Churn ซึ่งช่วยให้นักการตลาดสามารถคาดการณ์ได้ว่าลูกค้าคนใดมีแนวโน้มที่จะเลิกใช้ผลิตภัณฑ์หรือบริการของเรา ซึ่งนักการตลาดก็สามารถส่งแคมเปญการตลาดไปยังลูกค้าเหล่านี้เพื่อเสนอส่วนลดหรือข้อเสนอพิเศษเพื่อรักษาลูกค้าของเราไว้
5. การออกแบบเนื้อหาการตลาดที่เฉพาะเจาะจง (Personalization)
เมื่อวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการสร้างกลยุทธ์การตลาดของคุณ ว่าคุณต้องการจะสื่อสารเนื้อหาอะไรกับลูกค้าตามวัตถุประสงค์และเป้าหมายที่ตั้งไว้ตอนแรก ซึ่งเนื้อหาเป็นอีกหนึ่งองค์ประกอบสำคัญในการทำกลยุทธ์ Data-Driven Marketing เพราะเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง (Personalization) สร้างแรงบันดาลใจ กระตุ้นการมีส่วนร่วมและมีคุณค่ากับลูกค้า สามารถช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายทางการตลาดของคุณได้ง่ายยิ่งขึ้นโดยที่
- เนื้อหาจะต้องมีประโยชน์และเกี่ยวข้องกับกลุ่มเป้าหมายของคุณ
- การใช้ภาษาที่ชัดเจน กระชับ ตรงประเด็นและเข้าใจง่าย
- เน้นย้ำถึงประโยชน์ของผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณ
- กระตุ้นให้ผู้ได้รับข้อความเกิดการมีส่วนร่วมหรือดำเนินการตามเป้าหมายที่เราตั้งไว้
6. การวัดผลประสิทธิภาพแคมเปญการตลาด (Marketing Campaign Performance Measurement)
การปรับปรุงและวัดผลประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดเป็นขั้นตอนสุดท้ายของ Data-Driven Marketing ซึ่งเป็นขั้นตอนที่สำคัญ เพราะเพื่อให้แน่ใจว่าแคมเปญการตลาดของคุณมีประสิทธิภาพ สามารถบรรลุเป้าหมายที่คุณและองค์กรตั้งไว้ได้
สามารถปรับปรุงและวัดผลประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดของคุณได้โดย
- ติดตามผลลัพธ์: คุณสามารถติดตามผลลัพธ์ต่าง ๆ ที่สำคัญได้จากข้อมูลที่เก็บมา เช่น การเข้าชมเว็บไซต์ อัตราการมีส่วนร่วม และ Conversion Rate โดยใช้เครื่องมือที่สามารถติดตามผลลัพธ์ เช่น Google Analytics, Social Media หรือจะเป็นแพลตฟอร์มในการเก็บข้อมูลลูกค้าอย่าง Braze
- วิเคราะห์ผลลัพธ์: การวิเคราะห์ผลลัพธ์จะช่วยให้คุณเข้าใจว่าแคมเปญของคุณเป็นอย่างไร? และคุณสามารถเพิ่มหรือปรับปรุงอะไรให้ดีขึ้นได้บ้าง?
- ปรับแต่งแคมเปญของคุณ: เมื่อคุณวิเคราะห์และเข้าใจผลลัพธ์แล้ว คุณสามารถปรับแต่งแคมเปญการตลาดของคุณเพื่อให้มีประสิทธิภาพและตอบโจทย์กับลูกค้ามากขึ้น
โดยทำตามขั้นตอนเหล่านี้ คุณสามารถปรับปรุงและวัดผลประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ
นอกจากนี้คุณควรที่จะรายงานและสื่อสารผลลัพธ์เหล่านี้ให้กับองค์กรของคุณ เพื่อให้ทุกคนเข้าใจว่ากลยุทธ์การตลาดของคุณมีประสิทธิภาพอย่างไรและเป็นการบอกให้ทุกคนในองค์กรรับรู้ถึงประโยชน์ของกลยุทธ์ Data-Driven ว่าสามารถมาช่วยให้การทำงานไม่ว่าจะทีมไหน ๆ ดีขึ้นได้อย่างไร
แหล่งอ้างอิง : Mailchimp, Datapine, Braze, Chula Radio Plus
ซอฟต์แวร์เพื่อการตลาด เพิ่มการมีส่วนร่วมระหว่างลูกค้ากับแบรนด์ของคุณ
บริษัท ดีมีเตอร์ ไอซีที จำกัด – Your Business Transformation Partner
ผู้ให้บริการ Braze ในประเทศไทยอย่างเป็นทางการ
Line@ : @dmit