การเข้ามาของโลกดิจิทัลไม่ได้เพียงแต่จะทำให้ผลิตภัณฑ์หลายอย่างมีการเปลี่ยนรูปแบบไปเท่านั้น แต่ยังทำให้พฤติกรรมของผู้บริโภคอยู่ในยุคนี้เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วอีกด้วย ดังนั้นการนำเสนอสินค้าและบริการที่ทำให้ลูกค้าพอใจสูงสุดจนเรียกได้ว่า “รู้ใจลูกค้ายิ่งกว่าลูกค้ารู้ใจตัวเองอีก”
จึงเป็นเรื่องสำคัญ และเป็นที่มาของตำแหน่งงานใหม่ที่ดีแทคเรียกว่า Customer Value Management หรือ CVM หน่วยงานใหม่ที่จะเข้ามาออกแบบและนำเสนอสินค้าและบริการที่ตอบโจทย์และตรงใจลูกค้าให้มากที่สุด
งานของทีม CVM คือ ความพยายามในการเข้าใจพฤติกรรมลูกค้า เพื่อให้สามารถนำเสนอสินค้าและบริการที่เหมาะสมที่สุดให้แก่ลูกค้า ด้วยการนำข้อมูลเข้ามาบริการจัดการแล้วแปรผลเพื่อมาใช้ในการทำแคมเปญหรือการตลาดต่อไป
แต่คงไม่ใช่เรื่องง่ายเพราะข้อมูลที่เกิดขึ้นในแต่ละวันถึง 3,000 ล้านชุดข้อมูลซึ่ง Data Analyst และ Data Scientist จะเข้ามามีบทบาทมากขึ้น เพื่อช่วยให้เราเข้าใจพฤติกรรมและความต้องการของลูกค้าให้ดียิ่งขึ้น
นางสาวฉัตรสุดา สันตานนท์ ผู้อำนวยการอาวุโส สายงานบริหารคุณค่าลูกค้า บริษัท โทเทิ่ล แอ็คเซ็ส คอมมูนิเคชั่น จำกัด (มหาชน) หรือดีแทค กล่าวว่า การวางแผนการตลาดแบบเดิมอาจจะไม่สามารถตอบสนองพฤติกรรมที่เปลี่ยนไปของผู้บริโภคยุคดิจิทัลได้ไม่ดีนัก
เพราะสิ่งสำคัญของนักการตลาดในปัจจุบันคือความสามารถนำข้อมูลพฤติกรรมการใช้งานของลูกค้ามาวิเคราะห์และตัดสินใจ เพื่อนำเสนอบริการที่เหมาะสม ในช่วงเวลาที่ใช่ ผ่านช่องทางที่โดน Right product, Right moment and Right channel
“จากเดิมแทนที่เราจะมองลูกค้าเป็นกลุ่ม เรามองคนเป็นรายคนแล้วเอาพฤติกรรมของคนนั้นมาศึกษา แทนที่เราจะส่งของชิ้นหนึ่งไปให้ทุกคนในเวลาเดียวกัน คราวนี้เราก็จะดูพฤติกรรมของแต่ละคน แล้วทาร์เก็ตคนนั้นในเวลาที่เหมาะสมของเขาได้จริงๆ
ทำให้ผลทางธุรกิจดีขึ้น ดังนั้นทีม CVM จึงเปรียบเหมือนหลังบ้านที่ช่วยสนับสนุนให้ทุกสินค้าและบริการทั้งออนไลน์และหน้าร้านตรงใจจนลูกค้าตัดสินใจซื้อ นำไปสู่ความสำเร็จทางธุรกิจขององค์กร
การใช้เครื่องมือ Data Science เข้ามาช่วยในการทำการตลาดช่วยเพิ่มความแม่นยำและทำให้ผู้ผลิตรู้จักลูกค้า ซึ่งมีแนวโน้มจะสร้างประโยชน์ที่มากกว่าด้านธุรกิจได้ในอนาคต”
นางสาวฉัตรสุดา กล่าวว่า สำหรับขั้นตอนของการนำเสนอสินค้าและบริการให้ตรงใจลูกค้านั้น สามารถแบ่งหน้าที่ในการทำงานเป็น 4 ขั้นตอนหลักๆ ประกอบด้วย 1.การวิเคราะห์ข้อมูล หรือ Pre-analysis เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมและแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงไปของความต้องการของลูกค้าในอนาคต
ข้อดีของวิธีนี้คือทำให้ได้คำตอบที่แม่นยำเพราะมาจากข้อมูลการใช้งานจริง และข้อมูลยังสามารถช่วยในการวางแผนแคมเปญการตลาดให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น โดยข้อมูลที่ได้จะเป็นคลังขุมทรัพย์ที่ฝ่ายอื่นๆ หยิบไปต่อยอด
2.การพยากรณ์หรือ Prediction เป็นขั้นตอนต่อมาเมื่อเราได้ข้อมูลเบื้องต้นมาแล้ว จะถูกนำเข้าแบบจำลองเพื่อทำการพยากรณ์สมมติฐานบางอย่างที่ต้องการทราบ แล้วปรับแบบจำลองนั้นให้แม่นยำที่สุด
ก่อนนำไปใช้จริงกับโปรเจคที่ต้องการลงรายละเอียดกับกลุ่มเป้าหมาย เช่น การทำแบบจำลองเพื่อประเมินว่าลูกค้ามีพฤติกรรมแบบนี้จะเป็นคนที่มีแนวโน้มจ่ายเงินตรงเวลาหรือไม่
3.Personalized Campaign เกิดขึ้นหลังจากเมื่อทำการทดลองจนได้แบบจำลองที่แม่นยำในระดับที่น่าพอใจแล้ว จะออกแบบแคมเปญที่เหมาะสมกับลูกค้ากลุ่มเช่น
เมื่อเรารู้แล้วลูกค้ากลุ่มนี้มีเครดิตดี ใช้บริการใจดีให้ยืมแล้วคืนเงินทุกครั้ง เมื่อลูกค้ามีการกดเช็คยอดเงินแล้วพบว่ามีเงินเหลือน้อย แทนที่เราจะส่งแคมเปญกระตุ้นให้ลูกค้าไปเติมเงิน เราก็จะเสนอแคมเปญให้ยืมเงินเพื่อให้สามารถใช้บริการได้อย่างต่อเนื่องแทน
และ 4.Contextual System Operations ที่จะช่วยดูระบบการส่งแคมเปญที่พัฒนาเสร็จเรียบร้อยแล้วให้ทำงานถูกต้องและต่อเนื่องแบบไม่มีหยุดพัก 24×7 กันเลยทีเดียว
เมื่อใดที่ลูกค้ามีพฤติกรรมตามที่เรากำหนด ระบบก็จะส่งแคมเปญออกไปให้โดยอัตโนมัติ เช่น เมื่อลูกค้าเพิ่งวางสายและมียอดเงินคงเหลือน้อยกว่าที่กำหนด แคมเปญกระตุ้นการเติมเงิน หรือ ให้ยืม จะถูกส่งผ่านทาง SMS ไปให้ลูกค้าในทันที
นอกจากนี้ระบบ Contextual System ยังสามารถบันทึกข้อมูลผลการตอบรับของแต่ละแคมเปญเพื่อนำมาใช้วัดประสิทธิภาพและปรับปรุงให้แคมเปญตอบสนองความต้องการของลูกค้าให้ดีขึ้นในอนาคต
ไม่เพียงแค่เรื่องการตลาด เมื่อมองให้ไกลกว่านั้น Data Science ยังมีประโยชน์อื่นที่เราอาจคิดไม่ถึง เช่น ข้อมูลของธุรกิจโทรคมนาคมอย่างดีแทคสามารถนำมาใช้ประโยชน์ในการช่วยทำนายการแพร่กระจายของเชื้อโรคมาลาเรีย เป็นประโยชน์ต่อภาคสังคมต่อได้
