Customer Lifetime Value (CLV) คืออะไร

Standard

ในโลกของ marketing analytics มันมีสิ่งหนึ่งที่เรียกว่า Customer Lifetime Value  หรือ CLV โดยที่เค้าจะคิดว่า หนึ่งชั่วชีวิตของคุณลูกค้า(ผู้น่ารัก) ของเราเนี่ย เค้าทำเงินให้เรากี่บาทนะ แล้วเราจะต้องใช้เงินไปกับเค้ากี่บาทนะ มันคุ้มไหมที่จะยังคงรักษา หรือพยายามดึงดูดให้เค้าใช้ผลิตภัณฑ์ของเรามากขึ้น

สำหรับใน industry บาง industry ที่เรามีข้อมูลมากมายมหาศาล เช่น โรงแรม สายการบิน หรือเครือข่ายโทรศัพท์ เราสามารถสร้าง model ที่ว่านี่ขึ้นมาเพื่อประเมินลูกค้าแต่ละคนได้ (พีคสำหรับนักการตลาด และ หลอนสำหรับลูกค้าจริงๆแหละ)

ซึ่งเราสามารถคำนวนจากข้อมูลเหล่านี้

  • Margin – จำนวนกำไรที่เราจะได้จากลูกค้าคนๆนี้ โดยอาจจะคิดได้จาก
    • Revenue – Cost
      • Revenue – จำนวนเงินที่เราน่าจะได้จากลูกค้าคนๆนี้ ในแต่ละปี เช่น ค่าโทรศัพท์รายปี
      • Cost – ค่าใช้จ่ายที่เราจะใช้ไปกับลูกค้าคนๆนี้ ในแต่ละปี เช่น ค่าติดตั้งเสา หรือค่าบำรุงรักษา เฉลี่ยมาแล้วต่อคน หรือ ค่าการตลาด ฯลฯ
    • % Margin หรือจะ คิดเป็น % ออกมา ว่าเราจะกำไรจากคนนี้เท่าไหร่
  • Retention โดยมากจะคำนวนมาเป็น % ว่าคนๆนี้มีความน่าจะเป็นที่จะเลิกใช้เราแค่ไหน เอามาคูณกับไอ่ข้อแรก
  • Time หรือจำนวนปีทั้งหมดที่เค้าจะอยู่กับเรา หรืออาจจะเป็นต่อไปเรื่อยๆไม่มีกำหนดก็ได้
  • Interest rate หรือ Discount Rate เอาไว้ให้พวกเด็กไฟแน้นซ์เค้าคำนวนมูลค่าของเงินในปัจจุบัน เช่น ถ้าเราจะได้ 1000 บาทในอีก 10 ปี กับตอนนี้ ตอนนี้มันก็ดีกว่าใช่มะ เค้าเลยมีทฤษฏีที่บอกว่า งั้นเราลองคำนวนกัน ว่าไอ่ 1000 บาทในอีก 10 ปี มีค่าเท่าไหร่ในตอนนี้? โดนคิดจากอัตราดอกเบี้ยนี่แหละ ช่างสูตรมันเหอะ เอาเป็นว่าเรามีให้เด็กไฟแน้นเค้าคิดให้เรา 555 (หรือให้คอมมันคิดให้เรา)

อันข้างล่างนี้เป็น infographic ที่ยืมเค้ามาแปะ รวมๆแล้วคือจะคิดมันยังไงนั่นแหละ 🙂

ltv.png

Credit รูปภาพ: https://blog.kissmetrics.com/how-to-calculate-lifetime-value/

Marketing Research vs. Data Analytics

Standard

ในงาน Marketing Research กับงาน Marketing Analytics นั้น จริงจะว่ามันคล้ายกันมากก็ได้ หรือจะมองว่ามันโคตรแตกต่างกันก็ได้ ในส่วนของความแตกต่าง หลักๆแล้วมันก็คือ แหล่งที่มาของข้อมูลแหละ ถ้าเป็นสาย Digital Analytics ก็มีพวกข้อมูลจาก Google Analytics หรือ tracking tools อื่นๆ ขณะที่สาย Marketing Research ก็จะได้ข้อมูลจากการทำ Primary Research เช่น Focus Group หรือ Questionnaire มากมาย

ท่ามกลางความแตกต่างเหล่านั้น จากประสบการณ์เราว่ามันก็มีคอนเซปหลักๆที่ประยุกต์ใช้ด้วยกันได้ทั้งคู่นะ

Focus at Objective

ก่อนที่เราจะทำ รีเสิช หรือดึงดาต้ามาอ่านจาก Google Analytics สิ่งที่สำคัญที่สุดคือ คำถามที่เราจะตั้ง ว่า “เราอยากรู้อะไรกันแน่” มันคือสิ่งแรกที่เราควรจะมี ก่อนที่จะเข้าไปหาดาต้า เพราะไม่งั้นแล้วหาไปหามา หลงทางจ้าาาาา…

การปักหมุด objectives ไว้สำคัญมาก เพราะมันคือเหตุผลที่ว่าทำไมเราถึงต้องทำ research / analysis อันนี้  แล้วเราก็ค่อยขุดๆๆๆๆ หา assumption หาหลักฐาน หาอะไรสนับสนุน เพื่อที่จะตอบโจทย์มัน เพราะสิ่งหลักๆแล้วคือ เวลาเราเจอดาต้า บู้ม เรากลายเป็นโกโก้ครั้นช์ค่ะ ถ้าสายรีเสิชเจอคำถามไป 60 ข้อ “หนูนี่ไม่รู้จะเลือกอ่านอะไรก่อนเลยค่ะ” ส่วนถ้าสายดิจิตอล เข้า Google Analytics ไปเจอเป็นหมื่นสิ่ง (ซึ่งไม่รู้ set-up tag ถูกมั้ยอีกต่างหาก) “หนูนี่ก็มึนไปเลยค่ะ”

 

Data Analysis

หลังจากได้ดาต้าแล้ว สิ่งหลักๆที่เราใช้ในการวิเคราะห์ดาต้า ถ้าเป็นสายรีเสิช จะเรียกมันว่า “banner” และ “dummy” (ซึ่งบอกตรงๆใช้เวลาประมาณสองเดือน ในการเข้าใจว่ามันคืออะไร) แต่ถ้าเป็นสาย Digital / Analytics จะเรียกมันว่า “metrics” กับ “dimensions” ว่าแต่มันคืออะไรล่ะ?

เริ่มจากศัพท์แสงของสายรีเสิช

  • Dummy – มันคือตารางเปล่าๆ ตารางปลอมๆ ตามชื่อมันเลยค่ะ สิ่งนี้มันมีไว้ให้เรารู้ว่า เราต้องเอาแบบสอบถามข้อนี้ มา cross-tab กับข้อนี้นะ (คือเอาความถี่ในการกินขนม มาแตกดูตามกลุ่มย่อย เช่น แยกดูด้วยเพศ หรืออายุ) ลองดูตัวอย่างในรูปข้างล่างดู.. ซึ่งอีดัมมี่นี่ เรามีไว้เพื่อว่าเราจะได้ไปบริฟพวกพี่ๆ Programmer ที่เค้าจะรัน spss หรือโปรแกรมอะไรของเค้านั่นแหละ มาให้เรา (เพราะเราจะได้ไม่ต้องรันเอง)
    dummy.JPG
  • Banner – พูดตรงๆมันก็คือ “หัวตาราง” (ซึ่งตอนที่พี่เค้าสอนเรา ถึงกับหันไปมอง “นี่พี่ล้อหนูเล่นแน่ๆ หัวตารางคือไรคะ”) แต่นั่นแหละ มันคือคำอธิบายที่ชัดสุดล่ะ มันคืออีหัวของตารางเมื่อกี้นั่นแหละ ว่าเราจะเอาคอลัมน์อะไรใดๆบ้าง เหตุผลที่เราต้องทำอันนี้ไปให้เค้า เพราะว่าเค้าจะสามารถเซตโปรแกรมได้เลยว่า เออ ข้อ 1,2,7,8 แยก subgroup นี้นะ แล้วเค้าก็จะให้ดาต้าเรามาตามนั้น
    banner.JPG
    ประโยชน์อีกอย่างหนึ่งของอีแบนเนอร์นี่ คือการที่เราจะได้รู้ว่า เราจะเทียบ “sig” หรือ Significant Test ระหว่างกลุ่มไหนอะไรยังไง (เชื่อเหอะมันคือ common sense  แต่มันก็มีรายการรันผิดมาตลอดเวลา) รวมถึงเราสามารถเช็ค Base (หรือจำนวนคนตอบทั้งหมด) ได้ว่า เอ๊ะ ข้อนี้ผู้ชายควรตอบ 100 คน ทำไมมีแค่ 20 ล่ะ หรือ ข้อนี้ถามเฉพาะผู้หญิง ทำไมมีผู้ชายตอบมานะ
  • Sig (Significant Test) อันนี้ต้องย้อนกลับไป กาลครั้งหนึ่งนานมาแล้วในวิชา Stat ที่เราเคยเรียน H0 Null Hypothesis , H1 Alternate Hypothesis ว่ามันการเทียบระหว่าง population proportion, population mean, ฯลฯ แต่ช่างมันเหอะ 555 เราแพ้เลข เอาเป็นว่าเรารู้แค่ว่า ผลออกมาคือ “ในทางสถิติแล้ว ไอ่เลขที่เราเห็นว่ามันมากกว่าเนี่ย มันมากกว่าจริงๆ หรือมันมากกว่าเพราะอาจจะแค่สุ่มมาเจอนะ” ถ้ามันติด sig ก็แปลว่า มันควรจะมากกว่าจริงๆนี่แหละ
    ซึ่งค่าซิกนี้ มันจะขึ้นอยู่กับ ความแตกต่างของเลข และ Base (จำนวนคนตอบ) เพราะถ้าสมมุติมีคนตอบ 3 คน เราอาจจะไม่ค่อยมั่นใจในความซิกของเรามะ? (อ่านเพิ่มเติมเรื่องซิกที่นี่)

ไหนๆรู้จักสายรีเสิชแล้ว มารู้จักกับคำพูดที่ติดปากของสาย analytics ดีกว่า ซึ่งนั่นก็คือ metrics และ dimensions

  • Metrics – คือตัวเลข … เอาง่ายๆว่าเราอยากเห็นเลขอะไร เช่น จำนวน session (มีคนเข้าเว็บเรากี่ครั้ง) หรือ click หรือ revenue
  • Dimensions – คือ Category หรือถ้าพูดแบบรีเสิชเช่อ ก็คือแบนเนอร์นั่นแหละ เราแบ่งตามอะไร เช่น ชาย/หญิง คนที่เข้ามาจากทาง SEO /SEM / Facebook (หรือเรียกสั้นๆว่า channel) ฯลฯ

 

ดังนั้นถ้าเราจะมาเปรียบเทียบกันจริงๆ การเขียน dummy หรือ banner มันก็คือการหา dimensions ที่เราต้องการจะดูจากดาต้า และ metrics ก็คือค่าต่างๆที่เรารันลงไปในตาราง (และรันซิก) นั่นเอง และก็ย้อนกลับมาที่เดิมคือ ถ้าเรารู้ว่า objective เราคืออะไร เราก็จะสามารถบอก dimension / banner (กลุ่มย่อย) ที่เราอยากจะอ่าน และ metrics / คำถามที่เราอยากรู้ ได้นั่นเอง 🙂

 

โปรแกรม R และหลายเหตุผลคูลๆที่คุณอยากลอง

Standard

ถ้าคุณเป็นคนหนึ่งที่คิดว่าการเขียนโปรแกรม มันคูล (และรู้ตัวว่ากากมาก เรียนทำไหร่ก็ไม่เข้าใจแม่งซักที และโค้ดคือไม่ใช่เพื่อนเรา) และคุณรู้สึกว่าอีโปรแกรมที่ใช้อยู่ทุกวันนี้บางทีมีข้อจำกัดที่หลายๆครั้งอาจจะมีทางเลือกที่ดีกว่า แต่คุณไม่รู้จะเริ่มจากอะไร  เราขอแนะนำให้คุณรู้จัก R Programming

r.jpg

R เป็น programming language ที่ค่อนข้างมาแรง ณ เวลานี้ ส่วนนึงเพราะว่า trend data analytics มาแรงมากๆ (เพราะนางเริ่มต้นจากการเป็นโปรแกรมแสตต) รวมถึง big data และอีกส่วนเพราะมันง่ายมาก (เชื่อเราเหอะ เราเขียนอะไรไม่ได้ซักอย่างแม้กระทั่ง html ง่าวๆๆ แต่เราเขียน r เบสิ๊ก เบสิกได้) แถมส่วนที่ดีที่สุดคือ มันฟรี และมันมี library ดีๆให้เลือกใช้ได้เกือบทุกอย่างที่ต้องการ

ความเก๋ของ R นอกจากความที่นู้ปอย่างเราจะสามารถเรียนได้ในเวลาไม่นานนัก คือมันมีพลังในการจัดการดาต้าได้อย่างเหลือเชื่อมหาศาล แทบจะเรียกได้ว่าครอบคลุมส่วนใหญ่ของการรันดาต้าทั้งหมดแล้ว (แต่นั่นแหละเจ้าของบล็อกก็ชอบ excel มากกว่า เพราะมันขี้เกียจ)

ซึ่งการใช้ R เนี่ย ส่วนใหญ่จะใช้ผ่าน R Studio (อารมณ์เหมือน r คือ html และ เราเขียนผ่าน dreamweaver อะไรประมาณนี้)  เอาเป็นว่าถ้าอยากลองเล่นก็โหลดมันสองอันแล้วก็เปิดแต่ R Studio เอาไว้ทำงานพอ

อันนี้คือสรุปมาให้คร่าวๆ ว่า R / R studio ทำอะไรได้บ้าง ทั้งหมดนี้คือเราเคยลองแตะๆ บางอันก็เยอะ บางอันก็แตะจริงๆ แต่ทุกอันล้วนมีคำตอบใน Google ทั้งนั้น what-r-can-do.JPG

  • Data Import ที่สุดของการดึงดาต้า เราว่ามันเก๋มากตรงต่อ API ไปหาอะไรก็ได้ ต่างกับพวก Tableau หรือ Excel ที่จะมีเซทแห่งความปอปปูล่าร์มาให้ (และก็ไม่มี GA / Google Analytics สุดที่รักของช้านนนน)
  • Data Manipulation ด้วยความที่โปรแกรมมันเป็นโปรแกรมแสตตมาก่อนอ่ะนะ เวลาจัดการดึง ฟิลเตอร์ หรือรวมอะไรอย่างงี้ มันเลยค่อนข้างโอเคเลยทีเดียว (โอเค แต่ Pivot Table ใน Excel ก็ง่ายกว่าอยู่ดี)
  • Modelling เช่นเดียวกัน เพราะเป็นแสตต จึงมีความสามารถในการรันโมเดลมากมาย เช่น regression ที่รันได้ด้วย การพิมพ์อักษรบรรทัดเดียว (ง่ายปะละ) หรือแพคเกจที่เริ่มไปทาง machine learning หน่อยๆ เช่นพวก decision tree หรือ text analytics (ภาษาอังกฤษอ่ะนะ) ก็มีหมดแล้ว และข้อดีสุดๆคืออีพวกนี้หาเรียนได้ฟรี ใน EdX
  • Data Visualization โอ้ย ประมาณหมื่นล้านคนในโลก จริงๆแล้วต้องการดาต้าไม่ได้ต้องการรันโมเดลบ้าบออะไรหรอก แค่ต้องการกราฟง่ายๆ หรือแดชบอร์ดสวยๆเอาไว้ดู และจะได้เอาไปทำงานต่อได้ ซึ่ง การทำ visualization มันน่ารำคาญมากแรกๆ แต่มันค่อนข้าง customize ทำได้ประมาณแปดหมื่นอย่าง ที่อย่างอื่นทำไม่ได้ และที่โหดกว่านั้น คือสามารถเอาไปทำเป็น interactive dashboard ได้ด้วยโค้ดสามสี่บรรทัด ซึ่งประเสริฐมากมาย (แต่นั่นแหละ ด้วยตัวมันเองก็ยังแพ้ Tableau อยู่ แต่ถ้าไปรวมตั้งแต่ข้อแรกมาแล้ว R ก็คือช้อยส์ที่ดีมากถ้าอยากทำ)

แถมขำๆ อันนี้เป็นโปรเจคที่ทำส่งอาจารย์ (ก็ไม่ขำหรอก) แต่ถ้าเอามันไปต่อมันก็พาวเวอร์ฟูลมากๆ ใครสนใจลองหลังไมค์มาได้นะครัชชช

dashboard-from-r.JPG

https://smu-visual-proj.shinyapps.io/e-commerce/

 

 

 

 

 

 

Likert Scale : จากคะแนน 1-5 คุณชอบ…มากน้อยแค่ไหนคะ?

Standard

เชื่อเหอะ ทุกคนต้องเคยตอบแบบสอบถามอันนี้แน่นอน แบบชอบมากที่สุดคือ 5 และไม่ชอบเลย คือ 1 และ นักวิจัยการตลาดทุกคนก็ต้องเคยเขียนวิเคราะห์ผลมันมาเกือบทุกคนแหละถ้าไม่ทุกคน เพราะมันโคตรเบสิกที่สุดในสามโลก

มารู้จัก Likert Scale กันดีกว่า มันคือเสกล 1-5  / 1-7 / 1-9 อะไรก็ว่าไป โดยที่ควรจะเป็นจำนวนคี่ เพื่อที่จะได้มีคะแนนตรงกลาง คือ Neutral หรือ กลางๆ

ปกติแล้วเราก็ทำแบบ หาค่าเฉลี่ยออกมานี่แหละ อยากดีก็หา %Top 2 Boxes หรือค่าที่มันเป็นบวก ทีนี้พอมาเรียน Visualization อ.ก็ด่ายับค่ะ แบบว่า ถ้าเฉลี่ยคือ 3 แล้วมันคือ คนชอบมากกะเกลียดมาก(5กะ1) อย่างละครึ่ง หรือว่ามันเฉยๆล่ะ

สุดท้ายหลังจากทำหน้าโง่ใส่อ.หลายครั้งมาก อ.เลยสงสาร(ปนสมเพช) และบอกว่า เอ็งลองไปดู “Divergent Bar Chart” นะ พอลองทำดู โอ้วว้าววว มันตอบโจทย์น้องจริงๆค่ะ  เราสามารถมองเห็นชัดเลยว่ามัน positive / negative ยังไง และก็เห็นการกระจุก/กระจาย

likert-visualization.JPG

อย่างอันข้างบนเนี้ย ทำการบ้านส่งค่าาา ลองไปเล่นๆกันดูได้ แบบ Interactive ด้วยนะ ที่ https://public.tableau.com/views/Wiki4HE_Viz_20161004/WIKI4HEVisualization?:embed=y&:display_count=yes โดยส่วนของ dataset ดึงมาจาก UCI Machine Learning Repository ด้วยเหตุผลง่าวๆคือชั้นรัก UCI #ZotOn

 

เปลี่ยนแล้วรวย! Holy Vision

Standard

มันเป็นคลิปที่เราเห็นแล้วร้อง โอ้ว มายก้อดดดดดดดดดดด

อ่ะ มาดูทีเซอร์กันก่อนนนนนน

อันบนเป็นแค่น้ำจิ้ม อันล่างนี่มันเจ๋งโค่ดๆ

เป็นการอธิบาย “Trend” และ “Insight” ได้ชัดสุดๆๆๆๆๆๆๆๆๆๆ ระดับแปด รวมถึงเอาศัพท์ยากๆ เช่น consumer insight และ point of purchase มาพูดให้เป็นภาษาชาวบ้านง่ายๆได้ที่สุด

แต่ช้อตที่โดนที่สุด คือการที่เค้าถามซัก (หรือที่ภาษารีเสิชเก๋ๆเรียกว่า probe) หนุ่มแบงค์ว่า ทำไมถึงไม่เข้าไป  ซึ่งเวลาเราทำรีเสิช ก็ต้องสำเหนียกไว้ในสมองส่วนใน ว่า “เฮ้ย จริงๆแล้วไอ่ที่เค้าพูดมาอาจจะไม่ใช่ insight จริงๆก็ได้” หรือ “ไอ่ที่เค้าไม่พูด เพราะเค้าคิดอะไรอยู่หรือเปล่า”

อีกช้อตที่เราชอบมากกกกกกกก คือช้อตที่แกไปเดินตลาดอ่ะ จุดเริ่มต้นที่เราชอบมาร์เกทติ้งมากๆ คือเราค้นพบว่า เราชอบไปเดินตลาด ไม่ว่าจะเป็นตลาดสด ซุปเปอร์มาร์เก็ท หรือห้างพารากอน ชอบมากกกกก ชอบไปดูของที่เค้าขาย และชอบไปดูเวลาคนซื้อ กลับมาที่วีดีโอนี้ มันใช่มากๆ กับการเดินไปหา Insight กับที่คนเค้าใช้จริงๆ (หรืออย่างรีเสิชเราก็มีสิ่งที่เรียกว่า Ethnography หรือไปใช้ชีวิตอยู่กับชาวบ้านเพื่อศึกษาชีวิตชาวบ้าน)

แต่สิ่งที่สำคัญที่สุดคือ นอกจากจะไปหาถูกที่แล้ว คนที่ไปหา “มองเห็น” Insight จริงๆนั้นหรือเปล่า หรือว่าแค่มองเห็นข้างนอก

กรุณาตามตอนต่อไปได้ที่นี้ (เผื่อแอดมินขี้เกียจโพส)

Marketing Research คืออะไร

Standard

ถ้าใครที่เรียน Marketing แล้วเคยเรียนวิชา Marketing Research แล้ว คงรู้สึกว่า “เชี่ยแม่งงงงง ทั้งยาก ทั้งงง ทั้งน่าเบื่อ” (หรือเราเป็นคนเดียววะ) แต่ด้วยอะไรก็ไม่รู้ ทำให้เราเรียนจบแล้วกลับได้ทำงานที่แรกในบริษัท Marketing Research แห่งหนึ่งย่านสีลม

คือมันยากมากนะเว่ย กะการอธิบายป๊าม๊า อาเหล่าซิ่ม อากิ๋ม อากู๋ ทั้งหลายว่า

“ทำงานวิจัยตลาดค่ะ”

คือสิ่งแรกที่ทุกคนนึกถึงคือ “อ๋อ พวกที่แจกแบบสอบถามตามห้าง น่ะหรอ”
survey

เอ่อออ คือใช่ก็ใช่แหละ แต่มันมีเยอะกว่านั้นนะ แล้วเราก็ไม่ได้เป็นคนยืนแจกด้วย

 

ไม่ๆ เราไม่ได้เป็น

“ป้าแก่ๆ หน้าตาคงแก่เรียน ใส่แว่นหนาเตอะ เปิดหนังสือหาข้อมูล”

หรือ

แล้วจริงๆเราทำอะไรล่ะ

“เราก็คอยศึกษา พฤติกรรมผู้บริโภค ทั้งหลายแหล่ ไม่ว่าจะทำทั้ง Survey อย่างที่ทุกคนคิด ทำ Focus Group ทำ In-Depth Interview ทำ Online Survey / Online Community หรือ Accompanied Shopping”  (เอาภาษามนุษย์กรุณาอ่านด้านล่าง)

Survey > ก็แบบสอบถามทั่วไปนั่นแหละ มีหลายแบบหลายสไตล์ ทั้งสั้นๆ ทั้งยาวเป็นชั่วโมง ให้เค้าตอบเอง หาคนมาช่วยถาม ใช้กระดาษ ใช้ Tablet ใช้คอม เยอะแยะไปหมด

Focus Group > หาคนมาซักกลุ่มนึง (ปกติ 8 คน แต่บางงานก็ชอบ 6 คน) มานั่งคุยกัน โดยที่มีคนทำคือ Moderator ก็จะถามคำถามๆๆ แล้วให้คนกลุ่มนี้ตอบ โดยคนกลุ่มนี้ก็จะเป็น consumer ของเรานั่นเอง

In-Depth Interview > เหมือน Focus Group แต่ทำ ตัวต่อตัว

Online Survey > เหมือน Survey แต่ทำออนไลน์ เหมือนจะง่าย แต่ยากกว่าเยอะะะะ เพราะถามยาวไม่ได้เดี๋ยวคนหนี

Online Community > เหมือน Focus Group แต่ทำออนไลน์ ลองนึกสภาพกระทู้พันทิป ประมาณนั้นแหละ (แต่ที่ทำเป็นแบบเว็บปิด เข้าได้เฉพาะคนที่ตรงกับเกณฑ์)

Accompanied Shopping > แอบตามไปช้อปปิ้ง ดูว่าตอนอยู่ในร้าน ซื้อของยังไง เดินไปตรงไหนก่อน เลือกยังไง

Mystery Shopping > ปลอมตัวเป็นลูกค้า เพื่อดูว่าพนักงานเราเนี่ย บริการดีแค่ไหน ตรงตามที่บอกไปมั้ย

หลักๆก็คงประมาณนี้มั้ง อาจจะมีอะไรลึกล้ำไปมากกว่านี้ก็ได้ เช่น eye-tracking ดูว่าตาของเราขยับไปมายังไงเวลาดูโฆษณา หรือ facial coding ดูว่า หน้าเรายิ้ม หรือ เศร้า หรือยังไง เวลาดูโฆษณา และอื่นๆอีกมากมาย

ซึ่งทั้งหมดนั้น มันแยกแบบตามหลักวิชาการได้คือ
1) Qualitative Research การวิจัยเชิงคุณภาพ คือ ข้อมูลที่ได้จะลึก และได้ข้อมูลละเอียดกว่า เช่น ชอบคอนเซปนี้ตรงไหน ก็จะได้จุดที่ชอบ เหตุผล และอาจจะซักได้ละเอียดว่าทำไมชอบ เพราะอะไร เกี่ยวกับการใช้งานยังไง แต่ข้อเสียของ quali คือจำนวนที่สำรวจน้อย แล้วกูโดนโกง respondent มาล่ะ เค้าไม่ได้ใช้จริงๆ โดนโกงไปสองคน จากกรุ้ป 8 คน ก็ 25% แล้วนะ ที่พูดไปก็ได้แก่ Focus group, In-depth interview, Online Community

2) Quantitative Research การวิจัยเชิงปริมาณ คือข้อมูลที่ได้จะเยอะะะะะ สามารถวัดได้ตามสถิติ อ้างอิงได้ มั่นใจกว่า แต่ว่ามันจะไม่ลึก เช่น จะได้คะแนนความชอบมา จุดที่ชอบอาจจะได้แต่ก็ไม่ชัดเท่า quali แต่ละสามารถฟันธงได้ว่า คนชอบ A มากกว่า B นะ ที่พูดไปก็ได้แก่ Survey, Online Survey ประมาณนี้มั้ง

ซึ่งความจริงแล้ว มันไม่น่าเบื่อ หรือวิชาการ แบบ not at all มันสนุกมากกกกกก ไว้วันหลัง จะมาเล่าให้ฟังว่า แต่ละอัน ทำกันยังไง และเหมาะสำหรับงานประเภทใดบ้าง ^____^ และมันสนุกยังไง

ขอบคุณรูปจาก
https://www.flickr.com/