จะดีกว่าไหม ถ้าข้อมูลที่ได้จากการทำเว็บไซต์ สามารถนำมาวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ M-Creation บริการ Data-Driven Marketing เราใส่ใจกับโซลูชั่นและกลยุทธ์การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลแบบครบวงจร ช่วยแปลงข้อมูลดิบเป็นข้อมูลเชิงลึกอันทรงพลัง วิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลธุรกรรม ข้อมูลลูกค้า พฤติกรรมออนไลน์ แปลงข้อมูลซับซ้อนให้เข้าใจง่ายผ่านกราฟิก แผนภูมิ และแดชบอร์ดแบบเรียลไทม์ นำไปสู่การตัดสินใจที่แม่นยำ เพิ่มประสิทธิภาพ และสร้างผลลัพธ์ที่เหนือกว่าด้านการตลาดและแคมเปญ
บริการ Data-Driven Marketing กับ M-Creation
ทีมงานชำนาญและมากประสบการณ์ด้าน Data-Driven Marketing
กระบวนการทำงานชัดเจน มีประสิทธิภาพ
ใช้เทคโนโลยีและเครื่องมือที่ทันสมัย
เข้าใจธุรกิจของคุณ
ยอดขายเพิ่มขึ้น
Conversion Rate เพิ่มขึ้น
ลูกค้ากลับมาซื้อซ้ำ (Customer Retention)
ต้นทุนการโฆษณา (Advertising Cost) ลดลง
Data-Driven Marketing หรือ การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล คือ การใช้ข้อมูลจากหลากหลายช่องทางมาวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจลูกค้าและวางกลยุทธการตลาดที่แม่นยำ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลที่ได้จากการตอบแบบสอบถาม ประวัติการซื้อสินค้า หรือพฤติกรรมการเข้าเว็บไซต์
การตลาดแบบ Data-Driven Marketing จะช่วยให้ธุรกิจสามารถ
โดยสรุปแล้ว Data-Driven Marketing เป็นกลยุทธการตลาดที่เน้นการใช้ข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อให้เข้าใจลูกค้า นำไปสู่การทำการตลาดที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพ
ด้วยความเข้าใจลูกค้าที่ดีขึ้น ธุรกิจสามารถวางกลยุทธการตลาดที่ตรงกลุ่มเป้าหมาย สื่อสารได้ตรงใจ ทำให้การตลาดมีประสิทธิภาพ
การติดตามผลลัพธ์ของแคมเปญที่ทำอยู่ตลอดเวลา ช่วยให้ธุรกิจรู้ว่าอะไรได้ผล อะไรไม่ควรทำ เพื่อปรับปรุงแคมเปญให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
การใช้ข้อมูล ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้ถูกต้อง ลงทุนได้อย่างชาญฉลาด เกิดผลลัพธ์ที่ดี ช่วยเพิ่ม ROI (Return on Investment)
การใช้ Data-Driven Marketing ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจตลาดและลูกค้าได้ดีกว่าคู่แข่ง ทำให้สามารถนำเสนอสินค้าและบริการที่ตรงใจลูกค้า
องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Organization) คือ องค์กรที่ให้ความสำคัญกับการเก็บรวบรวม วิเคราะห์ และใช้ข้อมูล เพื่อนำมาเป็นปัจจัยสำคัญในการตัดสินใจ วางแผนกลยุทธ์ และดำเนินงานในทุกระดับ องค์กรเหล่านี้
Netflix ใช้ชข้อมูลการรับชมของสมาชิกมาวิเคราะห์แนวโน้มความชอบ เพื่อดูว่าสมาชิกที่ดูเรื่องอะไร มักจะชอบดูแนวไหนอีก เพื่อนำข้อมูลมาปรับแต่งหน้าจอหลักของแต่ละคน รวมถึงการแนะนำหนังและซีรีส์ ให้ตรงกับความชอบของแต่ละบุคคล รวมถึงการติดตามผลลัพธ์ของแคมเปญโฆษณาโดยข้อมูลมาดูว่าแคมเปญโฆษณาแบบไหนที่ได้ผล เพื่อที่จะปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
Spotify เป็นตัวอย่างชั้นนำในการใช้กลยุทธ์ Data-Driven Marketing (DDM) เพื่อเข้าใจและดึงดูดผู้ใช้งาน ต่อไปนี้คือวิธีหลัก ๆ ที่ Spotify ใช้ประโยชน์จากข้อมูล Spotify วิเคราะห์พฤติกรรมการฟังเพลง ศิลปิน และแนวเพลงที่ชื่นชอบของผู้ใช้ เพื่อแนะนำเพลงและพอดแคสต์ที่ผู้ใช้น่าจะชอบ ช่วยให้ผู้ใช้งานมีส่วนร่วมและรู้สึกพึงพอใจ โดยนำเสนอเนื้อหาที่ตรงกับความสนใจ ใช้ข้อมูลเพื่อกำหนดเป้าหมายโฆษณาไปยังกลุ่มประชากรและความชอบในการฟังเพลงเฉพาะ ผู้ใช้จะเห็นโฆษณาที่เกี่ยวข้องกับความสนใจของพวกเขา เพิ่มประสิทธิภาพของโฆษณา
ตัวอย่างที่โดดเด่นของการใช้ DDM คือ แคมเปญ Spotify Wrapped เป็นการรวบรวมข้อมูลผู้ใช้และสรุปเป็นข้อมูลสรุปปลายปีแบบส่วนบุคคล สร้างประสบการณ์ที่สนุกสนานและสามารถแบ่งปันได้ เสริมสร้างการเชื่อมต่อระหว่างผู้ใช้กับแพลตฟอร์ม
Amazon เก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลเกี่ยวกับพฤติกรรมลูกค้า ผ่านการค้นหา การซื้อ การรีวิว และการใช้งานแพลตฟอร์มต่างๆ ข้อมูลเหล่านี้ถูกวิเคราะห์ด้วยเครื่องมือ AI และ Machine Learning เพื่อเข้าใจความต้องการ ความสนใจ และรูปแบบการซื้อของลูกค้าแต่ละราย
Amazon นำข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้มาใช้เพื่อปรับแต่งประสบการณ์การใช้งานให้ตรงกับความต้องการของลูกค้าแต่ละราย แนะนำสินค้าและบริการที่ตรงกับความสนใจ เสนอโปรโมชั่นและส่วนลดที่ดึงดูดใจ พัฒนาสินค้าและบริการใหม่ ๆ ที่ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้า ตัวอย่างการใช้กลยุทธ์ Data-Driven Marketing ของ Amazon คือ แนะนำสินค้าที่ลูกค้าอาจสนใจ based on ประวัติการซื้อ การค้นหา แสดงโฆษณาสินค้าและบริการที่ตรงกับความสนใจของลูกค้าบนแพลตฟอร์มต่างๆ ผลลัพธ์ของกลยุทธ์ Data-Driven Marketing ของ Amazon ช่วยให้บริษัทสามารถเพิ่มยอดขาย เพิ่มจำนวนลูกค้า
เพิ่มความภักดีของลูกค้า พัฒนาสินค้าและบริการใหม่ ๆ ที่ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้า
Airbnb มีการเก็บข้อมูงเพื่อนำข้อมูลมากมายมาใช้เกี่ยวกับผู้เข้าพักและที่พัก เช่น สถานที่ตั้ง ประเภทของที่พัก ความสนใจของผู้เข้าพัก รีวิว ฯลฯ เพื่อจับคู่อย่างเหมาะสม ช่วยให้ผู้เข้าพักได้ที่พักที่ตรงใจ และเจ้าของที่พักได้ผู้เข้าพักที่ตรงกับความต้องการ ใช้ข้อมูลเกี่ยวกับอุปสงค์และอุปทาน ตลอดจนปัจจัยอื่น ๆ เช่น ฤดูกาล วันหยุด สถานที่ตั้ง ประเภทของที่พัก ฯลฯ เพื่อกำหนดราคาที่พักที่เหมาะสม ช่วยให้เจ้าของที่พักได้รับผลตอบแทนสูงสุด และผู้เข้าพักได้ราคาที่คุ้มค่า Airbnb ใช้อีเมล การแจ้งเตือน และโฆษณาแบบ Personalized เพื่อแนะนำที่พักที่ตรงกับความสนใจของผู้เข้าพัก นอกจากนี้ยังใช้ข้อมูลเพื่อตัดสินใจว่าจะขยายไปยังตลาดใหม่ ๆ หรือไม่ จะพัฒนาฟีเจอร์ใหม่ ๆ หรือไม่ จะปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ราคาอย่างไร
Data-Driven Marketing หรือ การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล หมายถึง กลยุทธ์การตลาดที่ใช้ข้อมูลเชิงลึกจากลูกค้าเพื่อประกอบการตัดสินใจในทุกแง่มุมของการตลาด แทนที่จะใช้เพียงสัญชาตญาณหรือประสบการณ์ หัวใจหลักของ Data-Driven Marketing คือ การเก็บข้อมูลลูกค้า (Customer data) มาจากหลากหลายแหล่ง เช่น ข้อมูลการซื้อ, ข้อมูลการใช้งานเว็บไซต์, ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย นำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อหา Insight เกี่ยวกับลูกค้า เช่น พฤติกรรม ความสนใจ ความต้องการ นำ Insight ที่ได้มาปรับใช้ในกลยุทธ์การตลาด เช่น การพัฒนาสินค้า, การกำหนดกลุ่มเป้าหมาย, การออกแบบแคมเปญ
Data Driven มีหลายแง่มุม ดังนี้
Data-Driven ช่วยให้เกิดการพัฒนาปรับปรุงอย่างต่อเนื่องได้ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาจุดอ่อนในกระบวนการทำงาน ผลิตภัณฑ์ บริการ หรือแคมเปญ ค้นหาสาเหตุของปัญหา เพื่อนำสาเหตุมาหาแนวทางแก้ไขและทดสอบแนวทางแก้ไข จากนั้นวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อวัดผลลัพธ์ของการแก้ไขและปรับปรุงแก้ไขเพิ่มเติม Data-Driven ช่วยให้เกิดวงจรการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง (Continuous Improvement Cycle)
Data-Driven Culture หรือวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เป็นแนวทางที่องค์กรใช้ข้อมูลในการตัดสินใจและวางแผนเชิงกลยุทธ์
1. การเข้าถึงข้อมูลที่เหมาะสม (Data Accessibility) เช่น ระบบคลังข้อมูล (Data Warehouse) หรือ Data Lake
2. วัฒนธรรมการตัดสินใจด้วยข้อมูล (Decision-Making Based on Data)
3. ความโปร่งใสของข้อมูล (Data Transparency)
มีการแบ่งปันข้อมูลระหว่างแผนกหรือทีมอย่างเปิดเผยและปลอดภัย ลดการเก็บข้อมูลแบบไซโล (Silo) ที่จำกัดการเข้าถึง
4. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Data Analytics and Insights) ใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล เช่น BI Tools (Tableau, Power BI) หรือ AI/ML เพื่อค้นหา Insights
5. การฝึกอบรมและการพัฒนาทักษะ (Training and Skill Development)
6. ผู้นำที่ให้การสนับสนุน (Leadership Support)
7. เครื่องมือและเทคโนโลยีที่เหมาะสม (Right Tools and Technology)
ลงทุนในระบบจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูล เช่น Cloud Platforms, Data Integration Tools, และระบบ Automation
สนับสนุนให้ทีมสามารถใช้งานเครื่องมือได้สะดวก
8. กระบวนการวัดผลและปรับปรุง (Measurement and Continuous Improvement)
9. การสร้างความเชื่อมั่นในข้อมูล (Data Trustworthiness)
มั่นใจว่าข้อมูลมีคุณภาพ ถูกต้อง และทันสมัย
10. การใช้ข้อมูลเพื่อสร้างนวัตกรรม (Innovation Through Data)