Life Stage ช่วงเวลาของชีวิต

Standard

มันจะมีอยู่ทฤษฎีนึงเค้าบอกว่า คนเราแต่ละคนจะมีช่วงเวลาของชีวิตที่แตกต่างกัน หรือที่ภาษาอังกฤษ เรียกว่า Life Stage เช่น เรียนจบ ทำงาน แต่งงาน ซื้อบ้าน ไปเรียนต่อ มีลูกคนแรก ฯลฯ ถ้า life stage แบบไทยๆก็อาจจะเป็นช่วงเบญจเพสที่มันแรงเหลือเกิน อันนี้ก็เป็นตัวอย่าง life stage

updated-le-graphic-2017.png
(ขอบคุณรูปจาก: https://cardinalatwork.stanford.edu/benefits-rewards/health/change-your-benefits)

ซึ่งอันนี้อาจจะฟังอยู่ไกล๊ไกลเนอะ แต่เอาจริงๆเพื่อนเราหลายคนมาก ที่เลิกกับแฟนหลังจากไปเรียนต่อ จริงๆแล้วไม่ได้เลิกตอนไปเรียนต่อนะ เลิกตอนกลับไทยนี่แหละ… เพราะ life stage มันเปลี่ยนไง คนนึงไปเรียนจนจบโท กลับมาก็มีความคิดมุมมองใหม่ๆ มีเป้าหมายชีวิตอันใหม่ ขณะที่อีกคนก็ยังอยู่ที่เดิม อยู่จุดเดิมนิ…

เราก็เชื่อนะ ว่าคนที่ใช้มันจะมาในเวลาที่เหมาะสม ต่อให้คนที่ใช่ แต่เวลาไม่เหมาะสม life stage ยังไม่ใช่  แบบแม้อายุจะเยอะแล้ว แต่นิสัยเด๊กเด็ก… มันก็ยังไม่ใช่ไง หรือคนที่มันเคยใช่ มันก็อาจจะกลับมาไม่ใช่ก็ได้ เมื่อ life stage เปลี่ยนไป เช่นเดียวกับการทำ marketing ของที่ใช่ ก็ต้องมากับ life stage ที่ใช่ด้วย เพราะ different stage ย่อมมี different need

เช่น ช่วงวัยเรียน อยากได้งานที่ท้าทาย แฟนต้องดูแลดี มีความมุ้งมิ้ง  แต่ถ้ามาซักจะสามสิบเนี่ย คือไม่ต้องเอาความมุ้งมิ้งมาแล้วนะ มองหาพ่อของลูก คนที่พร้อมจะสร้างครอบครัวกับเรา อะไรแบบนี้เป็นต้น

ซึ่งเวลานักการตลาด Targeting ส่วนใหญ่เราจะ Target ตามอายุ มากกว่าที่จะ target ที่ life stage หลักๆแล้วก็เพราะมันง่ายกว่านั่นแหละ เราไม่มีข้อมูลนิว่าคนๆนี้เค้าอยู่ใน Life Stage ไหน จะแต่งงานหรือยัง หรืออะไรนิ.. แต่เราว่าอนาคตสิ่งนี้มันจะมีมามากขึ้นเพราะ Google และ Facebook เริ่มฉลาดขึ้น และจับอะไรพวกนี้ได้มากขึ้น

 

Segmentation ในมุมมองของ Analytics

Standard

กาลครั้งหนึ่งเมื่อนานมาแล้วในคลาส Marketing 101 เราก็เคยเรียนเนอะ ว่ามันต้องมี Segmentation, Targeting, Positioning หรือที่แถวบ้านเรียกว่า STP (ใครจำไม่ได้ไปอ่านทบทวนตรงนี้โลด)

วันนี้จะมานำเสนอการที่เรามี Data มากมายพันล้านประการ แล้วชาว Analytics ทั้งหลาย จะเอา Data พวกนี้มาทำการ Segmentation ได้ยังไงค่ะ (ทั้งหมดนี้นั่งถอดรหัสดาวินชี่จากชีทอาจารย์วิชา customer analytics เป็นลายมือเขี่ยๆของเราเอง ดังนั้นขออภัยในความกากของลายมือมาก่อน ณ ที่นี้)

segmentation-analytics

โอเค เริ่มจากเรามาเข้าใจกันก่อนว่า Segmentation เราแบ่งตามอะไรได้บ้าง เช่น สมมุติเราเป็น KFC เราก็จะสามารถแบ่งได้อะไรประมาณนี้

  • Area เช่น กรุงเทพ / สิงคโปร์ (ที่แม่งชอบฉายโฆษณา Facebook ใส่เรามาก คืออยากกินวิงแซ่บ แต่เคเอฟซีสิงคโปร์ไม่ขาย)
  • Demographics เช่น เพศชาย อายุ 15-22 ปี / เพศหญิง อายุ 45 ปี แต่งงานมีบุตรแล้ว ฯลฯ
  • Behavior เช่น กินแต่ไก่กับเครื่องเคียง หรือ กินที่เป็นข้าวราดๆ
  • Revenue ว่าเราได้เงินจากลูกค้าคนๆนี้เท่าไหร่กันนะ

ในสมัยก่อนหรือแม่ค้าไก่ทอดหน้าปากซอย ข้อมูลพวกนี้มันก็ไม่มีใช่มะ มันก็เริ่มจาก Gut feeling หรือแม่ค้าก็คิดว่า เออ ทาร์เกทเราน่าจะเป็นคนทำงาน รีบไปทำงาน ดังนั้นเลยซื้อใส่ถุงไป แล้วก็ทดลองไป ฯลฯ

ต่อมาเราก็มีสิ่งที่เรียกว่า Marketing Research (ไปอ่านเพิ่มเติมตรงนี้เลย) ซึ่งตรงนี้เราสามารถใช้ทั้ง Qualitative และ Quantitative นั่นแหละ กรณีที่ไร้ซึ่งไอเดียใดๆ เราก็ยังแนะนำให้ทำกรุ๊ปก่อนนะ แต่เราว่าทำเป็นแบบสอบถามเดินตามบ้านจะได้ข้อมูลที่ลึกกว่าแล้วเอามารันทางสถิติได้มากกว่า หลักๆของการมาถึงจุดนี้คือ มีข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า เป็นกลุ่ม 

แล้วโลกเราก็มาถึงยุคดิจิตอล ที่เราไปซื้อ KFC ด้วยบัตร CRC แล้วมันให้เราลงทะเบียนไว้ ซึ่งทีนี้มันก็จะมีข้อมูลเกี่ยวกับเราแล้ว เช่น อายุ / เพศ / อีเมล / เบอร์โทร แล้วมันก็รู้อีกว่า เรากินอะไร บ่อยแค่ไหน (โอ้ย หลอนเนอะ) โดย requirement หลักๆของการมาถึงจุดนี้คือ มีข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า เป็นรายบุคคล

 

whatsapp-image-2017-05-19-at-14-45-58.jpeg

ทีนี้ชาว Data Analytics ก็สามารถเอาข้อมูลตรงนี้มาทำ Segmentation ได้เช่นกัน โดยแบ่งคร่าวๆ ได้สองอย่าง (ตามที่อ.เค้าเรียกอะนะ) ว่า

  • Need-based Segmentation แต่เราอยากเรียกมันว่า Behavior-based มากกว่า ว่ามันมีพฤติกรรมแบบใด แล้วมันจึงเหมาะกับ Product แบบใด
  • Value-based Segmentation แต่เราอยากเรียกมันว่า Revenue-based มากกว่า เพราะมันมาจากว่าเราคิดว่าจะได้เงินเท่าไหร่ (เราไม่ชอบการเรียกมันว่า Value เพราะ Value มันสามารถเป็นได้มากกว่าเงิน แต่ตรงนี้คือคิดด้วยเงินล้วนๆ) โดยเอามาคิดว่าเราควรจะทำ campaign กับคนกลุ่มๆนี้ไหม
    • เราจะดูจากสามสิ่งคือ RFM แล้วแตกมันออกเป็น 5*5*5 = 125 กลุ่ม
      • R = Recency ซื้อครั้งล่าสุดเมื่อไหร่ คะแนน 1 -5
      • F = Frequency ซื้อบ่อยแค่ไหน คะแนน 1 -5
      • M = Monetary Value ซื้อเท่าไหร่ คะแนน 1 -5
    • ในแต่ละ กลุ่ม combination นั้น เราก็จะมาดูว่า ปกติแล้วมัน response campaign เรามั้ย โดยคิดจาก avg. ของแต่ละกลุ่ม ใน 125 กลุ่ม
    • จากนั้นเราจะส่ง campaign ไปหาคนที่ response rate ของเรา มากกว่า [cost of promo per 1 cust / average profit from promo] เพราะว่ามันเป็น break-even ของเราพอดี

อันนี้ก็เป็นวิธี 2 วิธีคร่าวๆที่เราน่าจะใช้การ Analytics เข้ามาช่วยในสาย marketing ได้ แต่ว่าเรามองว่ามันก็คงมีอีกหลายๆวิธี หรือพลิกแพลงอันนี้ได้เช่นกัน ซึ่งปัจจุบันการใช้พวกนี้ ส่วนใหญ่แล้วจะเป็น Credit card, Banks, Insurance ซะส่วนมาก เพราะเค้าจะมีดาต้าละเอี๊ยดละเอียด แต่ด้วยความที่เราเก็บดาต้าได้มากขึ้น เราก็คิดว่า industry อื่นๆก็ควรจะลองมองมาดูเหมือนกันนะคะ 🙂

ปล. อย่าลืมไปช่วย like & Share Facebook เราด้วยนะคะ https://www.facebook.com/snoopymarketer/