PREDICTIVE: The Future of Effective Marketing

0
1099

สวัสดีนักคิด และนักปฏิบัติทุกท่าน บทความภายใต้ชื่อ Strategy + Innovation ในครั้งนี้ขอชวนนักคิด และนักการตลาดมามองถึงเรื่องที่มีการพูดถึงกันมานานแต่ยังเพิ่งเริ่มมีการพัฒนา และเริ่มใช้งานกันอย่างจริงจัง นั่นก็คือ การบริหาร Big Data และการใช้ Analytic เพื่อการวางแผนการตลาด

การตลาดเคยเป็นเรื่องที่คาดเดาได้ยาก และมีการลองผิดลองถูกกันมาหลายครั้ง เนื่องจากความเปลี่ยนแปลงของผู้บริโภคที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง รวมถึงปัจจัยความเปลี่ยนแปลงต่างๆ รอบๆ ตัวเรา   ซึ่งการใช้ analytics หรือ econometric modeling เป็นหนึ่งในพื้นฐานการวิเคราะห์เพื่อการประเมินผลในอนาคตที่จะเกิดขึ้นตามหลักสถิติ

ในโลกที่มีความเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องอย่างในปัจจุบัน การพัฒนาการใช้ Analytic จึงเป็นหัวใจสำคัญในการทำการตลาดให้มีประสิทธิภาพ และเกิดประสิทธิผลสูงสุด   ซึ่งที่ IPG Mediabrands มีการพัฒนา Business Analytics นี้อย่างต่อเนื่องจนถึงระดับที่สามารถมีการประเมินผลล่วงหน้าได้อย่างสม่ำเสมอต่อเนื่องเพื่อให้การวางแผนมีความแม่นยำสูงสุด และเป็นการสร้าง Real-time planning ในการปรับเสริมผล    บทความ Strategy + Innovation ในครั้งนี้จึงขอชวนมองการใช้ Business Analytic Engine (BAE) นี้ในรูปแบบของ P—R—E—D—I—C—T—I—V—E

P – Prospect

กลุ่มเป้าหมาย เป็นสิ่งที่สำคัญเรื่องแรกในการหา source of business ว่าแบรนด์จะเกิดจากที่ใด และใครในกลุ่มเป้าหมายที่จะมีแนวโน้มที่จะซื้อสูงสุด หรือก่อให้เกิดการเติบโตของแบรนด์ได้สูงสุด   ซึ่งการวิเคราะห์กลุ่มเป้าหมายที่ถูกต้องนั้นต้องอาศัยปัจจัยทางสถิติที่หลากหลายพอควรทั้งในเรื่องของประวัติการซื้อที่ผ่านมาของกลุ่มต่างๆ ไปจนถึง loyalty  ซึ่งจะทำให้ได้มาซึ่ง segmentation ในแบบต่างๆ เพื่อให้นักการตลาดสามารถเลือกเจาะเข้าหาได้ตามวัตถุประสงค์ที่ต่างกันไป    การเก็บ data CRM เป็นสิ่งที่จะสามารถให้ข้อมูลที่สำคัญเหล่านี้ได้เป็นอย่างดี    ซึ่งนอกจากการนำมาใช้ในเรื่องของ business analytic แล้ว ยังสามารถนำไปใช้กับการ retargeting ผ่าน online programmatic ได้เป็นอย่างดี

R – Respond

การศึกษาการตอบรับของกลุ่มเป้าหมายในสาระต่างๆ หรือกิจกรรมส่งเสริมการขายที่ต่างกันก็เป็น สิ่งที่สามารถนำมาใช้เป็นค่าชี้วัดในการเลือกลงทุนกับกิจกรรมใดๆ หรือการเลือกใช้สื่อเพื่อให้ได้ผลสูงสุดได้เช่นกัน   ซึ่งการเก็บข้อมูลเหล่านี้ต้องมีระบบการจัดการที่เป็นขั้นตอน และมีการแบ่งแยกประเภทของกิจกรรม และข้อความที่ใช้สื่อออกอย่างชัดเจน เพื่อจัดเก็บเป็น learning curve สำหรับการวางแผนในครั้งต่อไปนอกเหนือจากการใช้งานกับ BAE

E – Evaluate

สิ่งที่สำคัญเป็นอย่างมากที่ต้องทำทุกครั้งหลังจากที่งานออกไปคือ การวัดผลว่าตรงตามแผนงานที่วางเอาไว้แค่ใหน และตรงกับผลที่ได้จาก analytics หรือไม่อย่างไร เพื่อใช้ในการปรับ econometric modeling ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น และให้การประเมินผลล่วงหน้าในครั้งต่อไปทวีความแม่นยำมากขึ้นอีกด้วย

D – Directive

ผลที่ได้จากการทำ analytic forecast จะสร้างรูปแบบการวางแผน marketing ให้มีทิศทางที่ชัดเจน และมีความมั่นใจใน ROI มากขึ้นเป็นหลายเท่า    ซึ่งรวมไปถึงข้อควรระวัง ข้อควรปฎิบัติต่างๆ รวมไปถึงเม็ดเงินที่จะใช้ในการตลาดเพื่อให้เกิดผลสูงสุดตามที่ได้วางแผนไว้

I – Individualizing  

การใช้ business analytic อย่างเต็มรูปแบบจะสามารถทำให้เราสร้าง segmentation ของกลุ่มเป้าหมายได้อย่างชัดเจน ซึ่งสิ่งที่สำคัญต่อมาคือ การที่สามารถวางแผนการสื่อสารได้อย่างเป็นตัวบุคคลมากขึ้น เพราะแต่ละกลุ่มจะมีการตอบสนองเรื่องของแผนการตลาด กิจกรรมส่งเสริมการขาย และข้อมูลข่าวสารหรือการโฆษณาที่ต่างกันออกไป   ความเข้าใจอย่างชัดเจนในเรื่องของความต้องการที่แตกต่างเหล่านี้จะทำให้แผนการโฆษณาหรือการสร้างแบรนด์ได้รับการตอบรับที่ดีชึ้น และมีความชัดเจนในเรื่องของ ROI

C – Content  

การพัฒนาการสื่อสารในโลกของความต้องการที่เป็นปัจเจกบุคคลจำเป็นต้องมีการวาง content strategy อย่างชัดเจนเพื่อให้ตอบรับกับผลการประเมินของ analytic ซึ่งรูปแบบของการโฆษณาจะมีการเปลี่ยนแปลงไปจากการที่เคยเป็น “Single Minded Message” มาเป็น  “Single Idea” ที่มีความหลากหลายในเนื้อหามากขึ้นเพื่อครอบคลุมกลุ่มเป้าหมายที่มีความต้องการที่ต่างกัน และกลุ่มคนแต่ละคนที่อยู่ในช่วงความสนใจซื้อที่ต่างกัน

T – Transform 

ผลที่ได้จากการใช้ Business Analytic Engine มักก่อให้เกิดความเปลี่ยนแปลงในการลงทุน และการจัดลำดับความสำคัญในการทำการตลาด การโฆษณา และการส่งเสริมการขายซึ่งต้องอาศํยความกล้า และความมุ่งมั๋นที่จะสร้างให้เกิดการเปลียนแปลงเป็นสำคัญ   เพราะการที่จะทำสิ่งเดิมๆแต่คาดหวังจะให้เกิดผลใหม่ๆ นั้นคงเป็นไปได้ยาก   เนื่องจากผู้บริโภคมีความเปลี่ยนแปลงไปทุกๆวัน ซึ่ง BAE จะเป็นเครื่องช่วยในการชี้วัดในความเปลี่ยนแปลงนั้นๆ   สิ่งที่เหลือคือ การตัดสินใจของนักการตลาดที่จะสร้างความเปลี่ยนแปลงต่างๆ เหล่านี้ให้เกิดขึ้น

I – Iterate

การใช้ Business Analytic Engine เป็นการสร้างต้นแบบเพื่อหาสูตรสำเร็จในการวางแผนการตลาดที่สร้าง ROI สูงสุด   ซึ่งเกิดจากการเก็บข้อมูลอย่างต่อเนื่องแบบเป็นระบบ   การใช้ข้อมูลซ้ำๆ และการทดสอบซ้ำในรูปแบบต่างๆ  จะเป็นการสร้างบรรทัดฐาน (benchmark / Standard) ให้กับเบรนด์ ซึ่งจะทำให้ง่ายต่อการวางแผน หรือการวาง KPI ในครั้งต่อไป

V – Value 

การทำ business analytic ที่ครบถ้วน และแม่นยำต้องมีการลงทุนในหลายด้าน ทั้งในเรื่องของการหา และจัดเก็บข้อมูลรวมไปถึงการใช้นัก econometric และการผสานความลงตัวกับนักการตลาด   ซึ่งสิ่งต่างๆ เหล่านี้เป็นการสร้างคุณค่าหรือมูลค่ากับผลในระยะยาว   ซึ่งคุณค่าของการลงทุนในการใช้ Analytics นี้อาจจะสูงสำหรับบางแบรนด์ที่ยังไม่เคยมีการเก็บข้อมูลหรือการทำวิจัยกับแบรนด์   แต่เมือวัดเทียบกับผลที่จะได้แล้วก็นาจะเป็นอีกหนึ่งในการลงทุนที่สร้าง ROI ได้อย่างคุ้มค่าอย่างยั่งยืน

E – Educate 

สิ่งสำคัญในการใช้ Business Analytic Engine คือ การศึกษาให้เข้าใจถึงผลที่ได้ และการนำไปใช้   แต่ที่สำคัญที่สุดคือ การเก็บสะสมความเข้าใจในผลที่ได้จากการทำการตลาดในรูปแบบต่างๆ และผลที่ได้รับเพื่อปรับปรุงแผนการตลาดให้เข็มแข็ง และเกิดผล ROI ที่ดียิ่งๆ ขึ้นในครั้งต่อๆ ไป

ทั้งหมดนี้เป็น 10 มุมมองในการทำ Predictive Marketing หรือการวางแผนการตลาดแบบหวังผลแม่นยำ ในรูปแบบของ P—R—E—D—I—C—T—I—V—E

สุดท้ายนี้ ขอฝากประโยคชวนคิดว่า

“Accurate-action of today shapes successful result of the future”

สร เกียรติคณารัตน์
Chief Executive Officer, Strategy and Innovation และ Head of Inventure Consultancy
IPG Mediabrands

http://www.facebook.com/IPGMBStrategyInnovation

เครือ IPG Mediabrands ประเทศไทย เป็นส่วนหนี่งของเครือข่ายทั้วโลกที่มุ่งเน้นการสร้างประสิทธิผลทางธุรกิจให้กับลูกค้าแบบครบวงจร   ซึ่งประกอบไปด้วย บริษัทวางแผนและจัดซื้อสื่อ Initiative, UM, BPN และ Magna Global พร้อมบริการเฉพาะด้านผ่าน Ensemble (branded content and IMC), dot Digital, Strategy + Innovation,  Inventure Business consultancy, Shopper Sciences และ Mediabrands Audience Platform (Measurement and Analytic)