4 เคล็ดลับ การเปลี่ยน Big Data ให้เป็นยอดขาย

4 เคล็ดลับ การเปลี่ยน Big Data ให้เป็นยอดขาย

09 พฤศจิกายน 2565
4 เคล็ดลับเปลี่ยน Big Data ให้เป็นยอดขาย
4 เคล็ดลับเปลี่ยน Big Data ให้เป็นยอดขาย

หากคุณต้องการทราบ 4 เคล็ดลับว่า มีวิธีใช้ประโยชน์จาก Big Data ยังไงให้เพิ่มยอดขายหรือรายได้ นี่คือคำแนะนำบางส่วนที่คุณควรพิจารณา ( 4 เคล็ดลับเปลี่ยน Big Data ให้เป็นยอดขาย )

บริษัทมากมายใช้ Big Data ในการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ใช้สำรวจหาโอกาสเพื่อทำการตลาด ซึ่ง Big Data หมายถึงเทคโนโลยีเพื่อการจัดเก็บ การวิเคราะห์ และจัดการข้อมูลปริมาณมหาศาล และซับซ้อน ด้วยข้อมูลของลูกค้า เราจะเข้าใจความต้องการของผู้บริโภคง่ายขึ้น เราสามารถปรับปรุง หรือพัฒนาสินค้า หรือบริการของเราให้ตอบโจทย์ลูกค้าได้ดีขึ้น นอกจากนี้ Big Data ยังช่วยขจัดเรื่องที่เมื่อก่อนนักยุทธศาสตร์การตลาดต้องคอยคาดเดานั่งเทียน เพราะเราสามารถระบุพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าได้อย่างรวดเร็วและใช้ต่อยอดเวลาทำ Campaign ได้อีกด้วย

ที่จริงแล้วจุดหมายปลายทางของการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า คือ การรู้ไปถึง Profile ของลูกค้า เข้าใจความสนใจ ความชื่นชอบ สามารถแนะนำลูกค้าได้ จนไปสู่การปิดการขายหรือการทำธุรกรรมกับบริษัท

ประเด็น คือ Big Data จะสร้างรายได้ทางการตลาดผ่านวิธีการต่าง ๆ และหากคุณต้องการทราบ 4 เคล็ดลับเปลี่ยน Big Data ให้เป็นยอดขาย พร้อมวิธีใช้ประโยชน์จาก Big Data อย่างไรให้เพิ่มรายได้ นี่คือคำแนะนำบางส่วนที่คุณควรพิจารณา:

1. ใช้ Big Data เพื่อยกระดับกลยุทธ์ทางการตลาด

ข้อมูลลูกค้าเป็นเครื่องมือที่แสนจะสุดยอด มันจะช่วยคุณสร้าง Campaign ที่มีประสิทธิภาพได้ เมื่อเราวิเคราะห์ Profile ลูกค้า เราจะเข้าใจกลุ่มเป้าหมายลูกค้าของเราได้ดีขึ้น อันที่จริงความเข้าใจอันนี้จะช่วยให้คุณหา Campaign ที่จะดึงดูดความสนใจ กระตุ้นความอยากรู้อยากเห็นของพวกเขา รวมถึงสามารถเชิญชวนลูกค้าใหม่ หรือให้ลูกค้าเก่ากลับมาหาเราซ้ำอีก

ตัวอย่าง เช่น คุณสามารถใช้คุกกี้ ซึ่งเป็นไฟล์ที่ถูกเก็บบันทึกเอาไว้ในคอมพิวเตอร์ของเรา เพื่อบันทึกข้อมูลเวลาที่เราเข้าชมเว็บไซต์ต่าง ๆ รวบรวมกิจกรรมบนเว็บไซต์ของลูกค้า เพื่อให้คุณได้เรียนรู้ความสนใจ ประวัติการซื้อ และ Profile ทั่วไปของลูกค้า ด้วยข้อมูลเหล่านี้ คุณสามารถปรับ Campaign ให้เหมาะกับลูกค้าเป้าหมายของคุณได้ดีที่สุด นอกจากนี้มันยังสามารถช่วยลดข้อผิดพลาดในการวางแผนกลยุทธ์การตลาด เท่านั้นยังไม่พอ มันยังช่วยให้องค์กรประหยัดเวลา ประหยัดทรัพยากร ในการวางกลยุทธ์ทางการตลาดล่วงหน้าได้อีกด้วย

เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด คุณต้องมีเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถช่วยให้ตีความข้อมูลจำนวนมาก รวมถึงช่วยรวบรวมข้อมูลที่จำเป็น ในทำการตลาดของคุณ โดยเครื่องมือเหล่านี้จะช่วยจัดระเบียบข้อมูล วิเคราะห์ผลลัพธ์ของ Marketing Campaign การวางแผน Campaign และจัดสรรงบประมาณอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

2. สร้างกลยุทธ์ตามความสัมพันธ์กับลูกค้าด้วยข้อมูล

คุณสามารถใช้ Big Data ออกแบบกลยุทธ์เพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมกับลูกค้า ตัวอย่าง เช่น คุณสามารถศึกษาได้ว่ากลุ่มเป้าหมายของเราโต้ตอบกับแบรนด์ของเราอย่างไร ปัจจัยอะไรที่ช่วยเพิ่มความสนใจของพวกเขา นอกจากนี้เราจะสามารถหาวิธีเพิ่ม Customer Lifetime Value หรือมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้าของเรา ผ่านการโต้ตอบพูดคุยทางออนไลน์ หรือช่องทางใด ๆ ก็ตามเหล่านี้แหละ

การวิเคราะห์ข้อมูล Big Data ยังสามารถให้ข้อมูลสำคัญที่ทำให้คุณรู้ว่า ตรงไหนจำเป็นต้องปรับเปลี่ยนปรับปรุง เช่น เราสามารถสังเกตได้ว่าผลิตภัณฑ์ใดที่ลูกค้าตอบรับและเข้ามามีส่วนร่วมมากที่สุดและน้อยที่สุด ด้วยวิธีนี้คุณจะสามารถวางแผนเพื่อช่วยดึงดูดความสนใจลูกค้า ในส่วนที่ลูกค้าไม่ค่อยมีส่วนร่วม หรือเอาไปใช้วางแผนจัดการทรัพยากรของคุณ เพื่อนำไปพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่หรือปรับปรุงผลิตภัณฑ์ตัวเดิมให้ดียิ่งขึ้น

3.เพิ่มการรับรู้ถึงแบรนด์และการเข้าถึงลูกค้าผ่าน Big Data

เมื่อคุณรวบรวมข้อมูลตามที่ลูกค้าให้มาบนออนไลน์แพลตฟอร์มของคุณแล้ว คุณจะสามารถหาวิธีเพิ่มการเข้าถึงแบรนด์และเพิ่มการรับรู้ในแพลตฟอร์มอื่น ๆ ได้ อย่างเช่น วิธีหนึ่งที่คุณสามารถทำได้ คือ เพิ่มให้แบรนด์ของคุณไปโผล่ในที่ ๆ กลุ่มเป้าหมายเข้าไปดูบ่อย ๆ

ยกตัวอย่าง คุณสามารถออกแบบ Online Campaign ผ่านเว็บไซต์ ผ่าน Social Network ที่ลูกค้าของคุณนิยมใช้ ด้วยวิธีนี้ พวกเขาจะมีส่วนร่วมกับแบรนด์ของคุณได้ง่ายขึ้น หรือจะแชร์สินค้าของคุณ ในเครือข่ายหรือ Community ของพวกเขาได้ด้วย นอกจากนี้ตอนที่คุณเพิ่มการรับรู้ถึงแบรนด์ คุณจะสามารถปรับปรุงวิธีเข้าถึงลูกค้า โดยดูจากการมีส่วนร่วมกับฐานลูกค้าในปัจจุบันของคุณได้อีกด้วย

4.ใช้ Big data เป็นพื้นฐานในการปรับราคา

ราคามีผลกับพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าเป็นอย่างมาก สิ่งสำคัญ คือ ต้องตระหนักถึงความเคลื่อนไหวของราคาและวิธีที่แบรนด์ของคุณจะยืนหยัดต่อสู้กับคู่แข่ง แม้ว่าการลดราคาอาจดูเหมือนเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการเอาชนะคู่แข่ง แต่มันจะสร้างปัญหากลับมา ถ้าการปรับราคาไม่สมเหตุสมผล เช่น ลูกค้าอาจตั้งคำถามเกี่ยวกับคุณภาพ หรือตราสินค้า หรือความน่าเชื่อถือ หากราคาต่ำเกินไป เมื่อเทียบกับสินค้ายี่ห้ออื่น

ด้วยปัจจัยเหล่านี้ คุณต้องทำการเปรียบเทียบราคาโดยใช้ข้อมูลจากลูกค้า เพื่อให้รู้ว่า ราคาส่งผลกับการเลือกสินค้าอย่างไร คุณอาจเห็นรูปแบบการซื้อที่อาจช่วยชี้ให้เห็นว่าลูกค้าพิจารณาการเลือกแบรนด์ หรือสินค้าแบบไหนเป็นหลัก และมันจะช่วยให้คุณสามารถตั้งราคาได้อย่างสมเหตุสมผล และไม่กระทบต่อภาพลักษณ์ของแบรนด์ และรายได้ของคุณ

นอกจากนี้ ยังมีตัวเลือกอื่น ๆ อีกเพื่อทำให้ราคาของคุณสู้กับคนอื่นได้ดี เช่น คุณอาจพิจารณา ในส่วนของการเพิ่มส่วนลด หรือของสมนาคุณ ซึ่งสิ่งเหล่านี้ก็จะช่วยให้ผลิตภัณฑ์ของคุณโดดเด่นมากยิ่งขึ้น

บทสรุป

การใช้ Big data เพื่อเพิ่มความได้เปรียบทางการตลาดและเพิ่มรายได้นั้น ได้กลายเป็นกระแสหลักของเหล่าบริษัทต่าง ๆ ในทุกอุตสาหกรรม แบรนด์สามารถเพิ่มการรับรู้ การมีส่วนร่วม การสร้างลูกค้ากลุ่มเป้าหมาย และการขาย ได้ด้วยการที่รู้จักลูกค้ามากขึ้น  ความสำเร็จด้านการตลาดและด้านงานขายของคุณ จึงอยู่ที่ว่า คุณเรียนรู้วิธีใช้ข้อมูลของลูกค้าให้เกิดประโยชน์สูงสุด และจะสร้างความได้เปรียบให้แบรนด์ในองค์กรอย่างไร ( 4 เคล็ดลับใช้ Big Data ให้เป็นยอดขาย )

บทความโดย Analytics Insight
เนื้อหาจากบทความของ Analytics Insight
แปลและเรียบเรียงโดย วิน เวธิต
ตรวจทานและปรับปรุงโดย เมธิยาภาวิ์ ศรีมนตรินนท์

แบ่งปันบทความ

กลุ่มเนื้อหา

แท็กยอดนิยม

แจ้งเรื่องที่อยากอ่าน

คุณสามารถแจ้งเรื่องที่อยากอ่านให้เราทราบได้ !
และเราจะนำไปพัฒนาบทความให้มีเนื้อหาที่น่าสนใจมากขึ้น

ไอคอน PDPA

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ “นโยบายคุ้กกี้” และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ “ตั้งค่า”

ตั้งค่าความเป็นส่วนตัว

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

ยอมรับทั้งหมด
จัดการความเป็นส่วนตัว
  • คุกกี้ที่มีความจำเป็น (Strictly Necessary Cookies)
    เปิดใช้งานตลอด

    คุกกี้ประเภทนี้มีความจำเป็นต่อการให้บริการเว็บไซต์ของ สำนักงานคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล เพื่อให้ท่านสามารถเข้าใช้งานในส่วนต่าง ๆ ของเว็บไซต์ได้ รวมถึงช่วยจดจำข้อมูลที่ท่านเคยให้ไว้ผ่านเว็บไซต์ การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะส่งผลให้ท่านไม่สามารถใช้บริการในสาระสำคัญของ สำนักงานคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ซึ่งจำเป็นต้องเรียกใช้คุกกี้ได้
    รายละเอียดคุกกี้

  • คุกกี้เพื่อการวิเคราะห์และประเมินผลการใช้งาน (Performance Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้ช่วยให้ BDI ทราบถึงการปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้งานในการใช้บริการเว็บไซต์ของ BDI รวมถึงหน้าเพจหรือพื้นที่ใดของเว็บไซต์ที่ได้รับความนิยม ตลอดจนการวิเคราะห์ข้อมูลด้านอื่น ๆ BDI ยังใช้ข้อมูลนี้เพื่อการปรับปรุงการทำงานของเว็บไซต์ และเพื่อเข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้งานมากขึ้น ถึงแม้ว่า ข้อมูลที่คุกกี้นี้เก็บรวบรวมจะเป็นข้อมูลที่ไม่สามารถระบุตัวตนได้ และนำมาใช้วิเคราะห์ทางสถิติเท่านั้น การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะส่งผลให้ BDI ไม่สามารถทราบปริมาณผู้เข้าเยี่ยมชมเว็บไซต์ และไม่สามารถประเมินคุณภาพการให้บริการได้

  • คุกกี้เพื่อการใช้งานเว็บไซต์ (Functional Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้จะช่วยให้เว็บไซต์ของ BDI จดจำตัวเลือกต่าง ๆ ที่ท่านได้ตั้งค่าไว้และช่วยให้เว็บไซต์ส่งมอบคุณสมบัติและเนื้อหาเพิ่มเติมให้ตรงกับการใช้งานของท่านได้ เช่น ช่วยจดจำชื่อบัญชีผู้ใช้งานของท่าน หรือจดจำการเปลี่ยนแปลงการตั้งค่าขนาดฟอนต์หรือการตั้งค่าต่าง ๆ ของหน้าเพจซึ่งท่านสามารถปรับแต่งได้ การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้อาจส่งผลให้เว็บไซต์ไม่สามารถทำงานได้อย่างสมบูรณ์

  • คุกกี้เพื่อการโฆษณาไปยังกลุ่มเป้าหมาย (Targeting Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้เป็นคุกกี้ที่เกิดจากการเชื่อมโยงเว็บไซต์ของบุคคลที่สาม ซึ่งเก็บข้อมูลการเข้าใช้งานและเว็บไซต์ที่ท่านได้เข้าเยี่ยมชม เพื่อนำเสนอสินค้าหรือบริการบนเว็บไซต์อื่นที่ไม่ใช่เว็บไซต์ของ BDI ทั้งนี้ หากท่านปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะไม่ส่งผลต่อการใช้งานเว็บไซต์ของ BDI แต่จะส่งผลให้การนำเสนอสินค้าหรือบริการบนเว็บไซต์อื่น ๆ ไม่สอดคล้องกับความสนใจของท่าน

บันทึกการตั้งค่า
ไซต์นี้ลงทะเบียนกับ wpml.org ในฐานะไซต์พัฒนา สลับไปยังไซต์การผลิตโดยใช้รหัส remove this banner.