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)

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

 

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

• Need-based Segmentation แต่เราอยากเรียกมันว่า Behavior-based มากกว่า ว่ามันมีพฤติกรรมแบบใด แล้วมันจึงเหมาะกับ Product แบบใด
  • สิ่งนี้จะใช้สิ่งที่เรียกว่า Clustering ในทางสถิติมาช่วย ซึ่งมันมี 2 วิธีที่ฮิตๆ คือ Hierarchical Clustering และ K-means Clustering (ลองไปอ่านดูขำๆได้ที่นี่ค่ะ)
• 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/