Data-First Marketing กลยุทธ์ชนะคู่แข่งในตลาดยุค Analytics

สรุปหนังสือ Data-First Marketing หนังสือที่จะบอกให้คุณรู้ว่าการจะเอาชนะคู่แข่งในยุค Big Data & Analytics นั้นจะต้องทำอย่างไร

เมื่อ Marketing กับ Sale มักทำงานแยกกัน ใช้ Metrics ตัวชี้วัดและ KPI แยกกัน ทั้งที่ในความเป็นจริงแล้วสองทีมนี้ต้องทำงานประสานเป็นเนื้อเดียวกันมากที่สุดจึงจะเอาชนะคู่แข่งในตลาดยุค Data และ Analytics

Sale ชอบบ่นว่า Marketing หา Lead ที่ไม่มีคุณภาพมาให้เป็นประจำจึงทำให้ปิดการขายไม่ได้ Conversion rate ต่ำ ส่วน Marketing ก็ชอบบอกว่า Sale ไม่มีความสามารถมากกว่าถึงไม่สามารถปิดการขายไม่ได้อย่ามาโทษ Lead ที่ตัวเองคัดมาให้เป็นอย่างดี นี่คือเรื่องคลาสสิคของบริษัทส่วนใหญ่ทุกวันนี้ที่ทีมขายและทีมการตลาดทำงานแยกขาดกันโดยสิ้นเชิง หรืออย่างดีก็ทำงานแบบส่งต่อกันเป็นทอดๆ

แต่ที่ปัญหาแบบนี้เกิดขึ้นเพราะ Marketing มีข้อมูลหรือ Data ให้ใช้วิเคราะห์จำกัดมาก ซึ่งทาง Sale ก็ไม่เคยบอกว่าตัวเองถือ Data อะไรอยู่บ้าง และก็มักจะคิดว่า Data ที่ตัวเองมีไม่มีประโยชน์ต่อทีมการตลาด

ทางแก้ปัญหาที่ง่ายที่สุดคือทีมการตลาดต้องลงไปทำงานฝ่ายขายสักหน่อย เพียงเท่านี้ก็จะเห็นแล้วว่าทีมขายมี Data อะไรบ้างที่จะช่วยให้ Marketing หา Lead ที่ใช่เพื่อที่ Sale จะปิดการขายได้มากกว่านี้

แต่เรื่องนี้บริษัทส่วนใหญ่ไม่ยอมทำ หรือระหว่างสองทีมก็ไม่อยากแชร์ข้อมูลระหว่างกัน เพราะกลัวว่าอีกฝ่ายจะรู้ว่าตัวเองมีจุดอ่อนตรงไหน มีปัญหาตรงใด จนทำให้ Data ถูกแยกเก็บไว้เป็น Silo ไม่สามารถเอา 2 Data ที่สำคัญของลูกค้ามาวิเคราะห์ร่วมกันเพื่อทำให้เห็น Insight ที่ลึกขึ้นจนนำไปสู่ Opportunity ใหม่ที่ไม่เคยรู้มาก่อน

และจะดีกว่านี้ถ้าได้ Data จากทีม Financial มาร่วมด้วย เพราะจากประสบการณ์พบว่าทีมการเงินหรือบัญชีมักจะถือ Customer data ไว้ค่อนข้างมากที่สุดและสมบูรณ์ที่สุดในบริษัท ลองคิดภาพดูซิครับว่าถ้าเราได้ Marketing data + Sale data + Financial data จะทำให้เราเข้าใจ Customer Insight มากขนาดไหน แล้วยิ่งถ้าได้ Service data มาประกอบคราวนี้การจะเข้าใจลูกค้าและธุรกิจที่แท้จริงก็จะเป็นเรื่องง่าย การกำหนด Business Plan ในปีถัดไปก็จะไม่ต้องเดาว่าปัญหาอยู่ตรงไหน โอกาสอยู่ที่ใด เพราะ Data จะเผยความจริงทั้งหมดให้เรารู้จนทำให้เรากลายเป็นบริษัทที่ใช้ Data-Driven Marketing หรือ Data-Driven Business ที่แท้จริงครับ

Copywriting-Driven Marketing โฆษณาที่คมคายช่วยขับยอดขาย การตลาดยุคก่อนอินเทอร์เน็ต

แรกเริ่มเดิมทีอาวุธที่ดีที่สุดที่นักการตลาดและคนทำธุรกิจมีคือการสร้างโฆษณาที่คมคายเต็มไปด้วยความคิดสร้างสรรค์ เพื่อทำให้คนประทับใจจนจดจำและก็นำไปสู่ยอดขาย

ลองนึกถึงโฆษณาที่ยังตราตรึงเราอยู่ในความทรงจำถึงทุกวันนี้ดูซิครับ นั่นแหละครับคือการตลาดแบบ Copywriting-Driven Marketing

ซึ่ง Copywriting-Driven Marketing นี้ก็ไม่ได้หมายถึงแค่การใช้คำเท่านั้น แต่ยังหมายถึงภาพ เสียง ไปจนถึงวิดีโอ แต่ทั้งหมดทั้งมวลที่เป็นแก่นของเรื่องนี้คือการใช้ความคิดสร้างสรรค์ออกมาเป็นโฆษณาที่คมคาย จนสามารถกระตุ้นยอดขายได้ในท้ายที่สุด

Internet Marketing 1.0

จากนั้นเข้าสู่ยุคเริ่มต้นของอินเทอร์เน็ต ยุคที่เราเริ่มมีเว็บให้เข้าไปอ่านข่าวสารบ้าง เมื่อเริ่มมีคนใช้งานอินเทอร์เน็ตมากพอบริษัทโฆษณาก็เข้ามา เพื่อทำให้นักการตลาดสามารถเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายที่กำลังเล่นอินเทอร์เน็ตอยู่ในตอนนั้น

ในปี 1998 เกิดเว็บ GoTo.com จากนั้นไม่นานก็เปลี่ยนชื่อเป็น Overtune เปิดตัวบริการโฆษณาแบบ Pay-part click เป็นครั้งแรกในโลก ทำให้จากอินเทอร์เน็ตไม่เคยเป็นพื้นที่ทางเศรษฐกิจ ก็กลายเป็นพื้นที่ที่สามารถหาเงินได้ขึ้นมาในทันที

จากนั้นก็เกิดบริษัทที่ให้บริการเครื่องมือวัดผลเว็บไซต์ที่ชื่อว่า Uchin ซึ่งกลายเป็น Google Analytics ทุกวันนี้ และนั่นก็ทำให้นักการตลาดอย่างเรา(ผม) สามารถเข้าถึง First-party data หรือ Data ที่แท้จริงจากลูกค้าที่ไม่ต้องผ่านมือใครเป็นครั้งแรก

แล้วก็เกิดรูปแบบการทำโฆษณาตามคำค้นหาที่กลายเป็น Google AdWords ซึ่งนี่คือการตลาดแบบ Direct Marketing จากแบรนด์ถึงลูกค้าตรงด้วย Internet ครับ

Creative Analytics นักวิเคราะห์สร้างสรรค์

หลายคนที่อยู่สายงานด้าน Creativity มักกังวลว่าตัวเองจะต้องตกงานในยุค Data หรือเปล่า แต่บอกได้เลยว่าไม่เพราะในโลกยุค Big Data & Analytics นั้นบริษัทต่างๆ มักมี Data อยู่มากมาย ที่ขาดก็คือคนที่มี Creativity มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการบิดข้อมูลดูในแง่มุมต่างๆ ตั้งคำถามที่น่าสนใจต่อข้อมูลนั้น แล้วก็เอา Insight ที่ได้ข้อมูลนั้นมาต่อยอดเป็นไอเดียใหม่ๆ ไม่ว่าจะออกมาเป็น Communication ใหม่ Promotion ใหม่ หรือแม้แต่ Product หรือ Service ใหม่ๆ นั่นเองครับ

ดังนั้นอาชีพที่จะต้องการอย่างมากตั้งแต่วันนี้ก็คือ Creative Analytics เพราะเมื่อก่อน Data ที่เป็น Report นั้นบิดหาแง่มุมอื่นได้ยาก เพราะ Results ที่เห็นถูก Fix มาแบบนี้แล้ว หรือผ่านการวิเคราะห์ออกมาเป็นข้อสรุปแล้ว แต่ในวันนี้นักการตลาดต้องรู้จักบิดดาต้าเพื่อหาแง่มุมที่น่าสนใจด้วยตัวเอง แล้วค่อยเอาแง่มุมนั้นมาถกกับคนอื่นๆ ในบริษัทเพื่อหาข้อสรุปร่วมกันว่าแต่ละคนมีมุมมองต่อดาต้านั้นอย่างไร

ปัญหาสุดคลาสสิคเรื่อง Data ในบริษัททุกไซส์

ปัญหาหลักของบริษัทส่วนใหญ่ที่อยากทำ Data-Driven แล้วไม่ Success คือ Data ที่เลือกมาวัดผลไม่ตอบโจทย์ทางธุรกิจ และการที่ไม่สามารถเชื่อมโยง Data จากหน่วยงานภายในองค์กรเดียวกัน จนทำให้ขาดความเข้าใจ Customer Insight แบบลึกซึ้งและรอบด้านอย่างที่ควรจะเป็นครับ

และปัญหาที่เจอบ่อยที่สุดทุกวันนี้แถมยังเป็นเรื่องเบสิคคือทีมการตลาดและทีมขายไม่ได้ทำงานร่วมกันอย่างที่ควรจะเป็น ทั้งที่ลูกค้าคนเดียวกันแต่กับแยก Data ใคร Data มัน ซึ่งเป็นเรื่องง่ายๆ แต่กลับทำให้เสียโอกาสทางธุรกิจไปมากมายในทุกบริษัท

Evaluating & Cleansing Data

นี่คือสองขั้นตอนแรกและขั้นตอนหลักที่ใช้เวลาในการทำโปรเจค Data-Driven มากที่สุด เพราะแรกเริ่มก็ต้องไปสำรวจก่อนว่าใครในแต่ละทีมถือ Data อะไรอยู่บ้าง เชื่อไหมครับว่าหลายครั้ง Data ที่ทีมการตลาดต้องการแต่เมื่อถามมักบอกว่าไม่มีกลับไปอยู่กับพนักงานตัวเล็กๆ ในองค์กร อย่างคนที่ดูแลเรื่องของ E-marketplace

และที่เจอมากที่สุดคือทีมการเงินหรือบัญชีที่มักจะมี Customer data ที่ครบถ้วนและถูกต้องมากที่สุด เพราะทุกรายการซื้อขายที่เกิดขึ้นต้องถูกลงบัญชีไว้เสมอ ตั้งแต่เปิดบิลยันเก็บเงิน ไปจนถึงลูกค้าที่ไม่ยอมจ่ายเงินไปจนถึงช่องทางและวิธีการจ่ายเงินของแต่ละคน

เมื่อทำการสำรวจและประเมินแล้วว่า Data อันไหนบ้างที่ใช้ได้หรือใช้ไม่ได้ ก็มาถึงขั้นตอนการ Cleansing data หรือทำดาต้าให้สะอาด จัดระเบียบให้เรียบร้อยพร้อมใช้งาน เพราะแต่ละทีมในบริษัทก็มักจะมีเครื่องมือของตัวเองในการเก็บข้อมูลลูกค้า ทำให้ข้อมูลแบบเดียวกันมักจะมีหลากหลายรูปแบบ เช่น เบอร์โทรศัพท์ บ้างก็เขียนแบบ 081 234 5678 อีกทีมอาจเก็บในรูปแบบ 081-234-5678

แค่มี – ขีดคั่นตรงกลางอาจดูเหมือนเป็นเรื่องเล็ก แต่ในความเป็นจริงก่อนจะเริ่มต้นทำ Data Analytics ใดๆ ก็ต้องทำข้อมูลเดียวกันให้อยู่ในรูปแบบเดียวกัน เพื่อที่โปรแกรมจะสามารถทำความเข้าใจได้ว่ามันคืออันเดียวกันครับ

เพราะสุดท้ายแล้ว Conversion Rate หรืออัตราปิดการขายจะดีได้ก็ต้องเมื่อทีม Marketing สามารถหา Lead ที่ใช่ให้กับ Sale แต่การที่เราจะรู้ว่า Lead แบบไหนใช่ไม่ใช่ก็ต้องเอา Data ลูกค้าที่ซื้อมากางดูแล้ววิเคราะห์ร่วมกันว่า คนแบบไหนที่ปิดการขายได้ง่ายที่สุด ต้องสามารถแตกรายละเอียดหรือองค์ประกอบออกมาเป็นข้อๆ ได้ ไม่เอาคำว่า “คนดี” อย่างเดียว แต่ต้องอธิบายได้ด้วยว่า “คนดี” มีองค์ประกอบแบบไหน เช่น ไม่พูดปด ไม่โกง ไม่ยืมนาฬิกาเพื่อน ให้ตรวจสอบทรัพย์สินได้ ไม่ทำรัฐประหารเข้ามาเป็นนายก เป็นต้น

เมื่อลิสรายการของลูกค้าที่ต้องการออกมาได้เป็นข้อๆ ที่ชัดเจนทางทีม Marketing จะได้ไปดูว่าจากเครื่องมือโฆษณาที่มีให้ใช้งาน ณ ปัจจุบันอะไรบ้างที่ทำได้ แล้วอะไรบ้างที่ทำไม่ได้ เพื่อจะได้เอามา Discuss กันอีกครั้งแล้วก็ปรับเปลี่ยนตัวชี้วัดใหม่ร่วมกันให้ลงตัว

Monyball – Case study กรณีศึกษาการใช้ Data-Driven Business

เรื่องราวของทีมสโมสรเบสบอลในอเมริกาที่อยู่อันดับบ๊วยๆ ของตาราง แต่สามารถพลิกมาเป็น Top 5 ทีมต้นตารางได้ในระยะเวลาอันสั้นเมื่อพวกเขาเปลี่ยนวิธีการเลือกนักกีฬาใหม่

จากเดิมที่เคยใช้ตัวชี้วัดแบบเก่า หุ่นดี หน่วยก้านยาว สูง หล่อ ล่ำ ฟันขาว อะไรก็ว่าไป แต่ตัวชี้วัดเหล่านี้กลับไม่สามารถทำให้ได้นักกีฬาที่ดีได้ แต่ทุกทีมในเกมเบสบอล ณ เวลานั้นก็ล้วนแต่ใช้ตัวชี้วัดนี้กันทั้งนั้น

จนกระทั่งพวกเขาเปลี่ยนมาใช้ Data ในการเลือกนักกีฬาที่เก่งพอในงบประมาณที่มีจำกัด ทำให้พวกเขาสามารถเข้าถึงนักกีฬามือทองชั้นดีที่แมวมองในวันนั้นมองข้าม เมื่อเก็บทั้งหมดมาจนครบก็ทำให้ทีมเบสบอลม้ารองบ่นนี้กลายเป็นม้าตัวเต็งในฤดูกาลถัดไป

ท้ายที่สุดวิธีการใช้ Data-Driven นี้ก็กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของการเลือกนักกีฬาเบสบอลของทุกทีมจนถึงทุกวันนี้

สรุปสั้นๆ Data-First Marketing แค่บทนำ

  1. การตลาดยุคเก่าเน้น Communication ใช้ Copywriting-Driven Marketing
  2. การตลาดยุคใหม่เน้น Data เพื่อตัดสินใจให้แม่นยำโดยไม่สนความคมของ Creative Communication แบบเดิม
  3. โฆษณาแบบ PPC หรือ Pay-Per Click เกิดขึ้นครั้งแรกในปี 1998
  4. Uchin ระบบ Tracking Website แรกของโลกที่ทำให้นักการตลาดสามารถเข้าถึง Data ได้ตรงโดยไม่ต้องผ่านใคร
  5. Creative Analytics อาชีพใหม่ที่ต้องการคนต่อยอดไอเดียที่ได้จาก Data
  6. Marketing ถูกมองว่าใช้เงินมากกว่าทำเงิน
  7. Marketing ต้องเลือกตัวชี้วัดที่ถูกต้องมากกว่าแค่วัดผลไปงั้นๆ แต่ไม่รู้ว่าส่งผลต่อธุรกิจอย่างไร
  8. Evaluating มาก่อน Cleansing Data และสองขั้นตอนนี้ใช้เวลาเยอะที่สุดในการทำ Data-Driven
  9. Marketing ต้องหา Lead ที่ใช่ให้ Sale แต่จะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อทำงานร่วมกัน
  10. ถามตัวเองให้แน่ว่า Click หรือ Download สำคัญต่อ Conversion Rate จริงๆ
  11. Moneyball คือตัวอย่างการใช้ Data-Driven ตั้งแต่ยุคก่อนจะมี Computer ตั้งโต๊ะจริงๆ และในวันนั้นยังไม่มีคำว่า Big Data ด้วยซ้ำ > อ่านเรื่องราวเต็มๆ คลิ๊ก

สรุปหนังสือ Data-First Marketing ตอนที่ 2 > อ่าน

สรุปหนังสือเล่มที่ 22 ของปี Data-First Marketing