Data-First Marketing บทที่ 5 การตลาดกับธุรกิจต้องประสานกัน

การจะทำให้บริษัทหรือองค์กรตัวเองเป็น Data-Driven Marketing ได้ต้องเกิดจากการทำงานใกล้ชิดกันระหว่างทีมต่างๆ จนเป็นเสมือนทีมเดียวกันทั้งองค์กร โดยเฉพาะทีมการตลาดจะต้องทำงานร่วมในการกำหนดกลยุทธ์บริษัทร่วมกับทีมบริหารธุรกิจดุจทีมเดียวกัน จะไม่ใช่การที่ทีมธุรกิจไปกำหนดกลยุทธ์และเป้าหมายมา จากนั้นก็ส่งให้ทีมอื่นๆ โดยเฉพาะทีมการตลาดไปกำหนดแผนการของตัวเองต่อท้ายอีกทีหนึ่ง

และสิ่งสำคัญอีกอย่างคือการที่ทีมการตลาดหรือทีมต่างๆ ต้องสามารถเข้าถึงดาต้าที่ต้องการได้โดยสะดวก เพื่อจะได้เอามาใช้วัดผลแคมเปญการตลาดว่าเกิดประสิทธิผลมากแค่ไหน ทำไปแล้วเกิดยอดขายจริงเข้ามาเท่าไหร่จากแคมเปญนี้ หรือทำไปแล้วไม่เกิดผลเลยแต่แค่ลูกค้าส่วนใหญ่แวะเข้ามาซื้อด้วยตัวเองเพราะความคุ้นเคย หรืออาจจะมาจากแคมเปญการตลาดช่องทางอื่น

เพราะถ้าวัดผลไม่ได้เราก็ไม่มีทางรู้ว่าจะต้องปรับปรุงตรงไหน หรือตรงไหนที่ดีแล้วจะได้เอามาถอดรหัสแกะเป็นสูตรสำเร็จเพื่อขยายผลเพิ่มในครั้งหน้า

เพราะส่วนใหญ่แล้วทีมการตลาดที่ต้องใช้ดาต้าลูกค้ามากที่สุดกลับเข้าถึงข้อมูลลูกค้าได้น้อยที่สุด จนทำให้มักจะถูกมองว่าเป็นทีมที่เอาแต่ใช้เงิน ไม่ใช่ทีมที่สร้างเงิน ขนาดคนการตลาดเองยังมองแบบนั้นเลยเมื่อทำการสำรวจออกมา ช่างเป็นเรื่องที่น่าเศร้าใจอย่างมากเมื่อปัญหาหลักเป็นแค่ว่าไม่สามารถเข้าถึงดาต้าที่ต้องการเพื่อติดตามวัดผลประสิทธิภาพแคมเปญการตลาดที่ทำลงไปได้ครับ

และยิ่งถ้าเป็นบางธุรกิจที่อาจจะไม่ได้มีแค่ Online data หรือ Digital data เท่านั้นที่ส่งผลกระทบสำคัญต่อธุรกิจ แต่ยังมี Offline data ที่สามารถชี้เป็นชี้ตายได้ด้วย เช่น ธุรกิจอสังหา บ้านจัดสรร ธุรกิจประเภท​ Retial บางอย่าง การจะเข้าถึง Offline data ได้เป็นอะไรที่ต้องได้รับความร่วมมือจากทีม Sales เป็นอย่างมาก จากประสบการณ์การเป็นที่ปรึกษามาพอสมควรพบว่าเป็นเรื่องที่ทำได้ยากมาก เพราะทีม Sales มักจะดูแคลนทีมการตลาดว่าฝีมือเท่านั้นที่จะปิดการขาย หาใช่ดาต้าแต่อย่างไร

เพราะการจะทำให้เห็นภาพรวมลูกค้าแบบ Customer 360 ที่ครบถ้วนและรอบด้านต้องได้รับการร่วมมือร่วมแรงร่วมใจจากทั้งองค์กร ไม่อย่างนั้นทีมการตลาดก็จะทำได้แค่ Report เฉพาะส่วน Marketing data ที่ตัวเองมีแต่สามารถสะท้อนไปถึงยอดขายที่เกิดขึ้นจริงได้ หรือไม่สะท้อนไปถึง Customer Satisfaction ความพึงพอใจหลังการขายว่าตกลงแล้วลูกค้ากลุ่มไหนที่มีปัญหาเมื่อซื้อไปมากที่สุด

สิ่งสำคัญอีกอย่างของบริษัทที่จะเป็น Data-Driven Marketing คือคนในองค์กรต้องมีทักษะเรื่อง Data Thinking หรือ Data Literacy เป็นอย่างดี ต้องมีความสามารถในการอ่านดาต้าออก เข้าใจดาต้าเป็น ต้องมีทักษะเรื่อง Analytics Thinking ต้องมีความสามารถในการทำ Data Visualization เบื้องต้นด้วยตัวเองได้ สรุปง่ายๆ คือถ้าจะเป็นบริษัท Data-Driven Marketing ทุกคนในองค์กรต้องมีความรู้พื้นฐานเรื่องดาต้าตามที่บอกมาเป็นอย่างน้อยครับ

หน้าที่ของ CEO ในการผลักดันบริษัทให้เป็น Data-Driven

คือต้องทำให้บอร์ดบริหารและผู้ถือหุ้นเห็นว่าทีมการตลาดสามารถสร้างรายได้มากกว่าแค่ใช้เงินไปวันๆ และ Report ที่ทีมการตลาดต้องทำให้ทีมผู้บริหารเห็นจะไม่ใช่แค่ตัวเลข Traffic Engagement หรือ Click เท่านั้น แต่จะต้องประกอบด้วย 5 ส่วนสำคัญดังนี้

  1. จำนวน Lead ที่มาจากการกำหนด Sales Qualified Lead ร่วมกันก่อนหน้า
  2. Lead to opportunity rate
  3. Cost per lead ที่มีคุณภาพตามที่ต้องการจริงๆ
  4. โอกาสที่จะเกิดยอดขายมีเท่าไหร่
  5. รายได้จริงที่เกิดขึ้นเป็นเท่าไหร่

หน้าที่ Sales ถ้าอยากจะให้องค์กรเป็น Data-Driven

Sales หรือทีมขายถูกมองว่าเป็นทีมหลักขององค์กรส่วนใหญ่ เนื่องจากรายได้ที่จับต้องได้จริงมาจากทีมขายเป็นหลัก จึงทำให้ Culture หลายที่มักยกทีมเซลล์ให้เป็นใหญ่ หรือมีอำนาจในการตัดสินใจมากสุดในองค์กร จนทำให้บางทีมเซลล์เองก็ลืมไปว่าการที่ตัวเองขายได้นั้นมาจากการทำงานของทีมอื่นร่วมด้วย

ไม่ว่าจะทีมการตลาดในการทำโฆษณา ทำแคมเปญต่างๆ เพื่อทำให้คนรู้จัก ทำให้คนรู้สึกอยากเดินเข้ามาหา ทำให้คนรู้สึกว่าสนใจแบรนด์นี้ หรือแม้แต่ทีมบริการหลังการขายที่สร้างความประทับใจให้ลูกค้า ทำให้ลูกค้ารู้สึกว่าโชคดีจังที่เลือกแบรนด์นี้มากกว่าแบรนด์อื่น หรือแม้แต่ทีม Operation ที่คอยประสานงานหลังบ้านให้ทุกอย่างราบรื่น

ดังนั้นทีมเซลล์เองจะเป็นหนึ่งทีมที่ต้องทำการปรับตัวมากไม่น้อยสำหรับองค์กรที่จะเป็น Data-Driven Business ให้ทันโลกยุคดาต้า 5.0 ในวันหน้า อย่าลืมว่ากองหน้ายิงประตูได้ก็เพราะกองกลางส่งบอลมาให้ กองหลังตัดบอลส่งต่อมา และผู้รักษาประตูนั้นป้องกันไม่ให้เสียประตูเช่นกัน

ในขณะเดียวกันทีมการตลาดก็ต้องทำหน้าที่เข้าช่วยทีมเซลล์เต็มที่ สิ่งสำคัญที่สุดที่ต้องทำร่วมกันคือการช่วยทีมเซลล์ในการถอดรหัส Lead ที่เซลล์ต้องการออกมาเป็น Metrics ตัวชี้วัดหรือ Attributes ต่างๆ ที่จับต้องได้จริงเพื่อจะได้เอาไปทำ MQL หรือ Marketing Qualified Lead ก่อนจะส่งให้เซลล์ปิดการขายอีกครั้ง

ไม่ใช่เซลล์บอกว่าอยากได้คนที่อยากซื้อ คนที่รวย เซลล์และมาร์เก็ตติ้งก็ต้องช่วยกันจำแนกออกมาให้ได้ว่าคนที่ว่ามีลักษณะหรือคุณสมบัติแบบใดบ้างประกอบกัน

หัวใจสำคัญของเรื่องนี้คือทีมการตลาดและทีมขายต้องคุยกันมากๆ สื่อสารกันเยอะๆ เป็นไปได้จับทำงานร่วมกันเลย เพราะจากการสำรวจพบว่าปัญหาหลักระหว่างทีมขายกับทีมการตลาดมี 3 ข้อที่ไม่น่าเชื่อว่าจะเป็นปัญหาได้

  1. สื่อสารกันน้อย ไม่ค่อยคุยกัน
  2. วิธีการระบุ Lead หรือกลุ่มเป้าหมายที่ต้องการไม่ตรงกัน (เพราะไม่ได้คุยกันมากพอ)
  3. วิธีการวัดผลการทำงานที่แตกต่างกัน ทั้งที่มีเป้าหมายเดียวกันคือการสร้างยอดขาย ทำกำไรให้บริษัท

และวิธีการแก้ 3 ข้อนี้ก็ง่ายมากครับ

1. สื่อสารพูดคุยกันให้บ่อย

นำหลักการ Account-based marketing หรือ ABM มาใช้ สื่อสารด้วยภาษาเดียวกันและเป้าหมายเดียวกันให้มากที่สุด

2. กำหนดเป้าหมาย Lead Qualification ร่วมกัน

เลิกใช้ Funnel ของใครของมัน แต่ต้องกำหนด Funnel ร่วมกัน ต้องรู้ว่าคนจาก Marketing มาเท่าไหร่ และปิดการขายได้เท่าไหร่ จะได้เอาไปปรับปรุงวิธีการคัดเลือกคนที่ใช่มาให้ดีขึ้น เพราะเป้าหมายของธุรกิจคือการหาลูกค้าและปิดการขายให้ได้เหมือนกัน แล้วเหตุใดจึงใช้ตัวชี้วัดไม่สอดคล้องกัน ไม่ทำงานประสานกัน

ยิ่งมีเป้าหมายร่วมกันยิ่งต้องทำงานร่วมกันเพื่อบรรลุเป้าหมายเดียว เซลล์ต้องอธิบายออกมาให้ได้ว่ากลุ่มเป้าหมายที่มีโอกาสปิดการขายได้มากที่สุดมีคุณลักษณะอะไรบ้าง ทางทีมการตลาดจะได้ไปหา Lead แบบนั้นมาให้ได้แม่นยำขึ้น และก็จะได้เพิ่มโอกาสที่จะปิดยอดขายได้มากขึ้น

ส่วนตัวผมเคยไปทำงานที่ปรึกษาบริษัทขายอสังหามือสองแห่งหนึ่ง CEO บอกว่า Marketing หา Lead มาให้ทีม Sales ได้น้อยมากในเดือนนี้ พอผมเช็คกลับไปที่ทีม Marketing ถึงได้รู้ว่าส่ง Lead ให้ Sales กว่าพันคน แต่ทีม Sales กลับปิดยอดขายได้แค่ 2 คน

เมื่อสืบกลับไปแบบนี้ทางทีม Sales ไม่ว่าอะไรต่อ เพราะยอมรับกลายๆ ว่าปัญหาไม่ใช่ Lead ไม่พอ แต่ตัวเองปิดการขายไม่ดี หลังจากนั้นผมเลยกำหนดว่าให้ Sales ระบุให้ได้ว่า Lead ที่ตัวเองต้องการเป็นอย่างไร มีคุณลักษณะแบบไหน ทางทีม Marketing ก็จะได้ตอบว่าคุณลักษณะแบบนั้นมีให้เลือกผ่านระบบโฆษณาหรือไม่

เมื่อกำหนด Lead Qualifiation ร่วมกันแล้วทางทีม Marketing ก็จะได้ไปหามาให้ตรงกับที่ Sales ต้องการ ฉะนั้นหัวใจสำคัญคืออะไรคือ Metrics ตัวชี้วัดแบบไหนที่ระบุว่าคนไหนมีโอกาสซื้อเรามากกว่าคนอื่น

3. วัดผลร่วมกัน รับผิดชอบร่วมกัน

ทุกวันนี้ต่างฝ่ายต่างมีวิธีการวัดผล KPI หรือ Goal ของตัวเองที่แยกจากทีมอื่นทั้งที่ในความเป็นจริงแล้วเราต่างติดต่อ ประสานงาน ดูแล และทำเงินได้จากลูกค้าคนเดียวกัน และปัญหาที่ส่งให้ทีมการตลาดถูกมองว่าเป็นทีมที่เอาแต่ใช้เงินแต่ไม่ทำให้เกิดรายได้คือการไม่สามารถเข้าถึง Customer data จากทีมอื่นๆ ได้ จึงทำให้ไม่สามารถประกอบข้อมูล เห็นความเชื่อมโยงว่าลูกค้าที่ได้มาแต่ละคนมีใครบ้างมาจากแคมเปญการตลาดที่ทำไป หรือมีใครบ้างที่แค่เดินผ่านมาแล้วซื้อสินค้าเอง หรือแค่เสิร์จแล้วบังเอิญเจอจนกดสั่งซื้อเองกันแน่

และปัญหาทางเทคนิคของเรื่องนี้คือ Technology Stack ของแต่ละทีมในบริษัทกลับไม่สามารถทำงานร่วมกันโดยง่าย ต่างคนต่างใช้ระบบที่ตัวเองถนัด ทีม IT หรือทีม Tech อาจจะไม่ได้คิดภาพรวมในแง่ของ Technology Stack Strategy ว่าจะต้องใช้อะไรจึงจะทำให้การเชื่อมโยง Data ทั้งหมดในองค์กรราบรื่นได้

เช่นทีมขายอาจใช้ Saleforce ทีมการตลาดอาจใช้ Adobe Marketing ทีมดแลหลังการขายอาจใช้ระบบของ ERP ที่เป็นส่วนเสริมมานิดหน่อย พอเห็นภาพแล้วใช่ไหมครับว่าเมื่อวัดผลแยกกัน ใช้ระบบแยกกัน ไม่ประสานงานกันก่อให้เกิดผลเสียขนาดไหน

บางครั้งการทำการตลาดจากทีมอื่นออกไปมักจะออกไปในแบบซื่อๆ ตรงๆ ไม่มีลีลา ขาดการไตร่ตรอง ขาดการวางแผน ขาดคิดทำงานอย่างเป็นระบบ ส่งผลให้ขาดการวัดผลกลับมาว่าตกลงแล้วที่เราทำไปมันเวิร์คหรือไม่ เพื่อจะได้นำมาปรับปรุงในครั้งหน้า อาจจะเป็นการยิงแอดเองของทีมเซลล์ จนทำให้ไปแย่งกลุ่มเป้าหมายเดียวกันโดยไม่จำเป็น ทั้งที่ในความเป็นจริงแล้วการทำงานประสานกับทีมการตลาดที่เป็นผู้เชี่ยวชาญในเรื่องนี้จะง่ายกว่า สิ่งที่ต้องทำก็คือนั่งคุยกันว่าคุณลักษณะแบบไหนของกลุ่มเป้าหมายที่ตัวเองได้มาแล้วจะปิดการขายได้ง่ายขึ้น

แล้วปัญหาของการใช้คนละระบบ คนละเทคโนโลยี คือ Database อาจไม่สามารถทำงานกันได้ในทันที ขาดการคลีน การทำ ETL ขาดการ Prep data ให้สามารถทำงานร่วมกันได้ ส่งผลให้ยากต่อการจะหา Insight ที่ดีจากดาต้าได้

เพราะถ้าจะทำงานร่วมกันจะต้องวัดผลร่วมกัน การจะวัดผลร่วมกันได้ต้องมาจากการ Integrated data ระหว่างกัน และการจะ Integrated data ได้ก็ต้องผ่านการ Cleansing และ Prep data ให้มันทำงานร่วมกันได้ก่อน ส่วนใหญ่ไม่ได้ Set data structured ให้ทำงานร่วมกันได้แต่แรก ถ้าองค์กรเล็กหน่อยก็อาจจะง่ายด้วยการเริ่มจากกำหนดโครงสร้าง data ร่วมกันเพื่อให้เห็นภาพสุดท้ายร่วมกันได้ครับ

และต้องมีการกำหนด​ Data Policies ร่วมกันระหว่างทีมงานต่างๆ เพื่อให้วิธีการบริหารจัดการและจัดเก็บ Customer data เป็นไปในทิศทางเดียวกัน ทีม Marketing ไม่ค่อยกังวลเรื่อง Data ที่ดูน่าเป็นกังวลในหนังสือเล่มนี้คือทีมเซลล์ที่ต้องให้ความร่วมมืออย่างมากถ้าอยากจะเป็นบริษัทที่ Data-Driven ให้ได้

หน้าที่ Finance ที่จะช่วยบริษัทให้เป็น Data-Driven Marketing ดีขึ้น

ปัญหาระหว่างทีมการตลาดกับทีมไฟแนนซ์คือ Marketing Budger ส่วนใหญ่ที่ขอไปมักไม่ได้เต็มเพราะเมื่อถูกถามก็อธิบายไม่ได้ว่าจะเอาเงินไปทำให้เกิดเงินกลับมาอย่างไร ดังนั้นต้องมีการอธิบายตัวชี้วัด Marketing Metrics กับทีมไฟแนนซ์ให้ได้ว่าเงินที่ใช้ไปจะไปเพิ่มโอกาสทางธุรกิจให้กลายเป็นเงินกลับมาอย่างไรได้บ้าง

หน้าที่ IT กับการเป็น Data-Driven Marketing

ทีม IT จะต้องขยับมาเป็นทีม Tech จะต้องทำหน้าที่ในการช่วงวางแผน MarTech Stack และการทำ Data Integration เพื่อให้ทุกคนเห็นภาพว่าเกิดอะไรขึ้นบ้างในบริษัทเรา ปัญหาที่ผ่านมาคือทีม IT ให้ความสำคัญกับทีม Marketing น้อยมาก เพราะเมื่อทีม Marketing ถูกมองว่าวัดผลที่จับต้องไม่ได้ ก็ไม่อยากจะเอา Man hours ที่เป็น Resource ตัวเองไปลงกับทีม Marketing มากไปเพราะถ้าถูกประเมินจาก CEO หรือ CFO ก็อาจจะได้คะแนนไม่ดีในตอนท้ายปี

แล้วเราจะเริ่มทำให้ทีมการตลาดทำงานร่วมกับทุกทีมในการผลักดันบริษัทให้เป็น Data-Driven Marketing ได้อย่างไร

  1. เข้าใจเป้าหมายธุรกิจในปีนี้และเข้าไปมีส่วนร่วมกำหนดกลยุทธ์แต่เนิ่นๆ ไม่ใช่รอรับคำสั่งแล้วค่อยทำงาน
  2. จัดการความสัมพันธ์ระหว่างทีมการตลาดและทีมเซลล์ใหม่ เพราะ Data-Driven จะเกิดขึ้นไม่ได้ถ้าทีมขายไม่ให้ความร่วมมืออย่างจริงจัง
  3. เป็นหัวหอกในการสร้าง Report หรือ​ Dashboard ที่ทำให้ทุกคนเห็นภาพรวมของธุรกิจที่กำลังเกิดขึ้น เพราะ Marketing Data คือต้นน้ำ ส่วน Sale data คือกลางน้ำ และ Service and Operation คือปลายน้ำที่สำคัญ ถ้าทีม Marketing เป็นหักหอกในงานนี้ก็จะได้รับความเคารพนับถือและเห็นค่าของทีมการตลาดขึ้นมาในทันที

อ่านสรุปบทที่ 6 > คลิ๊ก

อ่านสรุปตอนที่ 1 > คลิ๊ก
อ่านสรุปตอนที่ 2 > คลิ๊ก

อ่านสรุปบทที่ 1 > คลิ๊ก
อ่านสรุปบทที่ 2 > คลิ๊ก
อ่านสรุปบทที่ 3 > คลิ๊ก
อ่านสรุปบทที่ 4 > คลิ๊ก