Biz news
วิทย์ฯข้อมูลที่ช่วยเดาใจลูกค้าได้แม่นยำ คุณทายไหมว่า..'พรุ่งนี้เขาจะซื้ออะไร?'
กรุงเทพฯ-วิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยคาดเดาพฤติกรรมของลูกค้าได้แม่นยำดังตาเห็นคุณทายได้ไหมว่าพรุ่งนี้ลูกค้าของคุณจะซื้อสินค้าอะไร?เรามีคำตอบ
ในขณะที่ผู้ค้าปลีกยังคงเพิ่มสัดส่วนการลงทุนในด้านประสิทธิภาพของวิทยาศาสตร์ข้อมูลเรื่อยๆ พวกเขาก็มาถึงจุดที่สามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำสูงว่าผู้ซื้อจะมีพฤติกรรมอย่างไรในอนาคต? ในบทความนี้ วีเจย์ บาลาจี มาดเฮสวารันจาก dunnhumbyจะมาตามหาถึงความหมายที่แท้จริงและวิธีที่ผู้ค้าปลีกสามารถเปลี่ยนการมองการณ์ไกลให้กลายเป็นความได้เปรียบในการแข่งขันที่แท้จริงได้อย่างไร?
ตั้งแต่การอ่านลายมือไปจนถึงโหราศาสตร์ตราบใดที่เรามีความสามารถในการคิดโดยใช้ปัญญามนุษย์ก็ยังคงหมกมุ่นอยู่กับการพยายามทำนายอนาคต ในท้ายที่สุดแล้วมีใครบ้างจะไม่อยากรู้ว่างวดต่อไปเลขรางวัลลอตเตอรีเบอร์อะไรที่จะออกหรือหากมีใครสามารถบอกได้ว่าการตัดสินใจแบบนี้จะให้ผลออกมาเป็นอย่างไร?เราทุกคนคงไม่ปฏิเสธว่าอยากรู้
แนวคิดที่ว่าเราสามารถคาดการณ์ได้ว่าจะเกิดอะไรขึ้นในวันพรุ่งนี้นั้นเป็นเรื่องที่น่าสนใจอย่างมากโดยเริ่มต้นจากความโด่งดังของภาพยนตร์ยอดนิยมระดับบล็อกบัสเตอร์อย่างเรื่องเจาะเวลาหาอดีต (Back to the Future) และ หน่วยสกัดอาชญากรรมล่าอนาคต(Minority Report) แม้ว่าการสร้างรถยนต์ DeLoreansที่พาพระเอกเดินทางข้ามเวลานั้น อาจจะเป็นเรื่องที่ยังห่างไกลจากความจริงก็ตามแต่ความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในเรื่องความสามารถของมนุษย์ที่คิดค้นวิธีประมวลผลและทำความเข้าใจข้อมูลขนาดมหึมาหมายความว่าเรากำลังอยู่ในยุคที่การคาดการณ์เรื่องอนาคตเป็นไปได้อย่างแท้จริงในธุรกิจค้าปลีกสินค้าอุปโภคบริโภค (grocery retail)วิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยให้เราสามารถคาดการณ์พฤติกรรมของผู้ซื้อได้อย่างแม่น
ยำอย่างเหลือเชื่อ ด้วยระดับความถูกต้องที่สูงมากจนเราสามารถบอกได้ว่าจะมีคนจะซื้อสินค้าอะไรในห้างร้านของเราและถึงขนาดบอกได้ว่าจะซื้อที่สาขาไหนในช่วงสี่สัปดาห์ข้างหน้า
นี่ไม่ใช่การคาดหมายถึงอนาคตหรือเป็นความเพ้อฝันลมๆแล้งๆแต่เป็นสิ่งที่เกิดขึ้นได้จริง และเป็นสิ่งที่ dunnhumbyให้คำปรึกษาและคอยช่วยผู้ค้าปลีกทั่วโลกในทุกๆ วันโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลการซื้อขายและความภักดีในแบรนด์ของลูกค้าประกอบกันควบคู่ไปกับการใช้อัลกอริธึมในการคาดการณ์และประเมินผลที่มีความสลับซับซ้อนสิ่งที่เกิดขึ้นหลังจากนั้นแน่นอนว่าก็จะมีคำถามตามมาว่า"แล้วจะเป็นอย่างไรต่อไป?"ความสามารถในการคาดการณ์ล่วงหน้าได้นั้นจะช่วยให้เราทำอะไรต่อได้บ้าง?ผมคิดว่าคำตอบสำหรับคำถามดังกล่าวจะชัดเจนมากขึ้นเมื่อเราพิจารณาถึงบทบาทหน้าที่และความรับผิดชอบทั่วไปของประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการตลาด (CMO) ในอุตสาหกรรมห้างค้าปลีกแม้ว่าสถานการณ์ของแต่ละบริษัทจะมีความเฉพาะเจาะจงที่แตกต่างกันไปในแต่ละบริษัท แต่ประธานเจ้าหน้าที่ฝายการตลาดส่วนใหญ่มีหน้าที่หลักๆ ดังต่อไปนี้:
1) ช่วยให้ธุรกิจได้ลูกค้าใหม่
2) รักษาความภักดีของฐานลูกค้าที่มีให้คงอยู่
3) เพิ่มมูลค่าให้แก่ผู้ซื้อทุกราย
วิทยาศาสตร์ข้อมูล (หรือขยายความได้ว่าการทำนายพฤติกรรมของผู้ซื้อ)สามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อการบรรลุเป้าประสงค์ในหน้าที่การงานของประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการตลาดเหล่านั้น อาทิ
1) การระบุและการได้มาซึ่งข้อมูลจากมุมมองของวิทยาศาสตร์ข้อมูลการได้มาซึ่งข้อมูลนั้นมีความยากลำบากกว่าอยู่หน่อยแน่นอนว่าผู้ค้าปลีกจะไม่มีทางมีข้อมูลเชิงลึก (insight)เกี่ยวกับผู้ซื้อที่ยังไม่ได้ซื้อของหรือเป็นลูกค้าของเขาแต่ในขณะเดียวกันข้อมูลจากบุคคลที่สามสามารถเติมเต็ม insightที่แหว่งไปในจุดนี้ได้มากมาย ที่สำคัญกว่านั้นก็คือในบางครั้งข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผู้ซื้อที่มีอยู่อาจมีประโยชน์อย่างมากในแง่ของการช่วยให้ผู้ค้าปลีกเข้าใจได้ว่าลูกค้าประเภทไหนที่ "ใช่" เพื่อทำให้เขากลายเป็นลูกค้าประจำของเราให้ได้การแบ่ง segment ข้อมูลผู้ซื้อ(กระบวนการแบ่งฐานผู้ซื้อของคุณออกเป็นกลุ่มย่อยๆ) -ช่วยให้คุณสามารถจัดหมวดหมู่ผู้ซื้อตามมูลค่าที่พวกเขาพึงมีต่อธุรกิจของคุ
ณ ด้วยการเรียนรู้ว่าผู้ซื้อที่มีมูลค่าสูงมีพฤติกรรมอย่างไรและความต้องการของพวกเขาคืออะไรช่วยให้ผู้ค้าปลีกสามารถเข้าใจและเรียนรู้ว่าพวกเขาต้องทำสิ่งใดให้ดีขึ้นเพื่อดึงดูดให้เข้ามาซื้อของเพิ่มมากขึ้น
2)โปรแกรมรีวอร์ดเพื่อมอบสิทธิประโยชน์แก่ผู้ซื้อและรักษาความภักดีของลูกค้าอะไรที่ทำให้ผู้คนภักดีต่อร้านค้าได้จริงๆ?ทำไมผู้ซื้อจึงมีพฤติกรรมบางอย่างในอดีต?อะไรทำให้ลูกค้าหยุดซื้อของที่ร้าน?วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถตอบคำถามเหล่านี้ได้ทั้งหมดทำให้ผู้ค้าปลีกได้รับข้อมูลเชิงลึก (insight)ที่พวกเขาต้องการเพื่อสร้างกลยุทธ์การมีส่วนร่วมของลูกค้าในระดับสูงซึ่งช่วยให้ลูกค้ารู้สึกว่าพวกเขากำลังได้รับความคุ้มค่ามากขึ้นสำหรับเงินที่จ่ายไป นั่นอาจหมายถึงการเสนอโปรโมชั่นที่ดีขึ้นหรืออาจเกี่ยวกับการปรับปรุงการจัดหมวดหมู่สินค้าเพื่อให้โดนใจลูกค้าสิ่งสำคัญคือเมื่อมองย้อนกลับไปในอดีตผู้ค้าปลีกจะมีแนวคิดที่ชัดเจนมากขึ้นว่าพวกเขาควรตอบสนองอย่างไรในอนาคต
3) จูงใจลูกค้าเพื่อสร้างยอดขายที่เพิ่มขึ้น (upsell)และเพิ่มตัวเลือกในหมวดสินค้าที่เกี่ยวข้อง (cross sell)ลูกค้าห้างค้าปลีกส่วนใหญ่แทบจะไม่ได้ใช้จ่ายกับร้านค้าเต็มวงเงินที่วางแผนไว้ซึ่งหมายความว่ายังคงมียอดเงินที่อยู่ในกระเป๋าลูกค้าที่ไม่ได้ถูกใช้และเป็นยอดเงินที่สามารถเพิ่มยอดการจับจ่ายใช้สอยกับทางร้านค้าได้จากประสบการณ์ของผมที่มักพบเจอในประเด็นนี้เกิดจากผู้ซื้อไม่สามารถหาสินค้าที่เขาต้องการได้ อาจหาเพราะไม่เจอหรือร้านค้าไม่ได้ตั้งอยู่ในละแวกที่สะดวกสำหรับการจับจ่ายใช้สอยในปัจจุบันการตรวจสอบให้แน่ใจว่าเรามีรายการสินค้าที่ครบถ้วนพร้อมสำหรับให้ผู้ซื้อเลือกหาและในสถานที่ตั้งที่เหมาะสมเป็นอีกหนึ่งสิ่งที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถทำได้อย่างยอดเยี่ยมเช่นเดียวกับความสามารถในการช่วยระบุรายการสินค้าที่ควรจะเน้นเป็นพิเศษในแคมเปญสื่อของห้างค้าปลีกหากคุณทราบข้อเท็จจริงว่าปัญหาไม่ได้เกิดจากฝั่งคุณแต่อยู่ที่การขาดการตระหนักรู้ของฝั่งผู้ซื้อสื่อในห้างค้าปลีกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะนำเสนอวิธีการที่มีประสิทธิภาพสูงในการสร้างความตระหนักรู้และโน้มน้าวการตัดสินใจซื้อได้ดีใจความสำคัญของทั้ง 3 ประเด็นที่กล่าวมานี้คือข้อมูลจะให้ความสามารถในการทดลอง ทดสอบ และเรียนรู้ด้วยการปรับเปลี่ยนเพียงเล็กน้อยในข้อเสนอและทดลองใช้กับผู้ซื้อกลุ่มย่อยๆก่อนเพื่อดูผลจะช่วยให้ผู้ค้าปลีกสามารถคาดการณ์ได้ว่าการตัดสินใจในอนาคตของพวกเขาจะส่งผลเป็นอย่างไร ก่อนที่จะเปิดตัวสู่ลูกค้ากลุ่มที่กว้างขึ้นความจริงที่เห็นได้ชัดคือไม่ใช่ทุกห้างค้าปลีกที่จะมีวิธีการตั้งค่าให้จัดการข้อมูลในลักษณะนี้ในปัจจุบันด้วยความกลัวว่าข้อมูลของลูกค้าจะสูญหายหรือถูกเจาะข้อมูลซึ่งเป็นประเด็นที่ค้างคามานานแล้วและการเพิกเฉยกำลังส่งผลลบต่อธุรกิจที่รุนแรงมากขึ้นเรื่อยๆ ในหลายภูมิภาค
ยิ่งไปกว่านั้นถึงแม้ว่าจะมีการประยุกต์ใช้การตัดสินใจแบบ "เรียลไทม์"ในห้างค้าปลีกเพิ่มขึ้นแต่ธุรกิจห้างค้าปลีกส่วนใหญ่ไม่มีโครงสร้างพื้นฐานในการดำเนินงานที่จำเป็นต่อ
การดำเนินการดังกล่าว ซึ่งปัญหาหลักๆก็คือต้องใช้เงินลงทุนที่สูงในการติดตั้งทางเทคนิคและระบบเก่าที่ล้าหลังที่กลายเป็นอุปสรรคใหญ่
อย่างไรก็ตาม แม้ว่ามันอาจจะไม่ใช่เรื่องง่ายแต่โอกาสในการใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อการคาดการณ์และเพื่อสร้างธุรกิจค้าปลีกที่ดีขึ้นและยั่งยืนมากขึ้นยังคงมีอยู่เนื่องจากข้อดีของความสามารถในการวิเคราะห์และเข้าใจข้อมูลและระบบอัตโนมัติที่เพิ่มขึ้นช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถส่งมอบคุณค่าที่มากขึ้นให้กับองค์กรที่พวกเขาทำงานด้วย ความก้าวหน้าในเรื่องปัญญาประดิษฐ์ (AI)และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) จะช่วยพวกเขาให้ได้ไปต่ออีกไกลโดยผู้ค้าปลีกจะสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดและรวดเร็วยิ่งขึ้นโดยใช้วิธีการเอาชนะใจลูกค้าและรักษาฐานลูกค้าเก่าให้ดีกว่าเดิมสิ่งที่ดีที่สุดคือให้ข้อมูลเป็นตัวนำทางเราช่วยให้เราทำได้เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดสำหรับผู้ซื้อทุกคน
ซึ่งข้อมูลจะบอกเราทุกสิ่งอย่างที่เราต้องรู้เกี่ยวกับวิธีสร้างแรงกระตุ้นสร้างการมีส่วนร่วม ตอบสนองความต้องการ และสร้างความสุขให้พวกเขาและหากเราสามารถสร้างมูลค่าที่ยั่งยืนให้กับผู้ซื้อได้เราก็สามารถสร้างมูลค่าที่ยั่งยืนให้กับผู้ค้าปลีกได้เช่นกัน