ก้าวสู่ 2010: รู้จักลูกค้า..คนสำคัญของคุณ

 

 

Sent to you by nunok via Google Reader:

 

 

ก้าวสู่ 2010: รู้จักลูกค้า..คนสำคัญของคุณ

via นารีมาลย์ เจียงประดิษฐ์ by admin on 12/14/10

ในยุคปัจจุบันที่ตลาดมีการแข่งขันกันสูง องค์กรที่จะประสบความสำเร็จด้านการตลาด การขาย และการให้บริการ คือองค์กรที่รู้จักลูกค้าทุกแง่ทุกมุมจากการเรียนรู้พฤติกรรม (Customer Behavior) และรูปแบบการซื้อ (Buying Pattern) ของลูกค้าแต่ละกลุ่ม (Customer Segment) ไม่ว่าจะเป็นลูกค้ากลุ่มที่ทำกำไรให้บริษัทมหาศาล หรือลูกค้ากลุ่มที่กำลังจะหันไปซื้อสินค้าหรือใช้บริการของบริษัทคู่แข่ง

การทำความรู้จักลูกค้า (Know Your Customer – KYC) เป็นขั้นตอนสำคัญที่จะนำไปสู่การวางแผนและพัฒนากลยุทธ์ด้านการตลาด เช่น การกำหนดโปรโมชั่น การวางแผนโฆษณา และการคิดแคมเปญ ในแต่ละช่วงวงจรชีวิตของลูกค้า (Customer Life Cycle หรือ CLC) ต้องการวิธีการจัดการที่แตกต่างกันออกไป โดยมีวัตถุประสงค์หลักอยู่ที่ความจงรักภักดีในแบรนด์ของเราตลอดไป

เทคโนโลยีด้าน Business Intelligence หรือ BI สามารถช่วยให้เรารู้จักลูกค้าผ่านข้อมูลที่เราเก็บมาในทุกระยะของ Customer Life Cycle และนำข้อมูลเหล่านั้นมาทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) โดยเริ่มจาก:

Reach – ขั้นตอนการเข้าถึงคนกลุ่มใหญ่

เป็นช่วงที่นักการตลาดส่งข้อความถึงคนกลุ่มใหญ่ เพื่อสร้างความรับรู้เกี่ยวกับสินค้าหรือบริการ

Acquisition – ขั้นตอนเข้าถึงหรือได้ผู้สนใจ (Prospect)

ความสัมพันธ์: ในระยะนี้เพิ่งเริ่มต้นความสัมพันธ์ ข้อมูลที่สามารถเก็บได้ในระยะนี้ส่วนใหญ่จะเป็นข้อมูลพื้นฐาน เช่น ชื่อ นามสกุล ที่อยู่ เบอร์โทรศัพท์

เทคนิค Data Mining: Profiling, Response Model

• เลือกคนที่สนใจในสินค้าหรือบริการ มีอำนาจในการจับจ่าย และมีโอกาสเป็นลูกค้าที่ดี ทำกำไรให้กับเราได้
• เลือกช่องทางการติดต่อสื่อสารที่เหมาะสม เช่น อีเมล์ โทรศัพท์ SMS หรือ โฆษณา ฯลฯ
• เลือกข้อความสำหรับสินค้าแต่ละประเภท ที่จะติดต่อสื่อสารกับ Prospect แต่ละกลุ่ม
• วัดผลการตอบรับ Acquisition Campaign

Conversion – ขั้นตอนการเปลี่ยนผู้สนใจเป็นลูกค้า

ความสัมพันธ์: ผู้สนใจสินค้าหรือบริการ เริ่มให้ความไว้วางใจ คือซื้อสินค้าหรือบริการเป็นครั้งแรก ควรใช้ช่วงเวลานี้ในการเก็บข้อมูลลูกค้าเพื่อนำมาใช้ในการวิเคราะห์ต่อไป

ข้อมูลสำคัญที่ควรเก็บเมื่อลูกค้าซื้อสินค้าหรือบริการครั้งแรก:

• วันที่วันแรกที่ซื้อสินค้า
• ช่องทางติดต่อที่ซื้อสินค้า
• สินค้าที่ซื้อ
• ตอบรับซื้อสินค้าจากแคมเปญไหน
• ระยะเวลาการตอบรับตั้งแต่นำเสนอแคมเปญจนถึงวันที่ซื้อสินค้า

ข้อมูลเหล่านี้จะช่วยให้เราสามารถวิเคราะห์และทำนายผลลัพท์เกี่ยวกับลูกค้าได้ เช่น ระยะเวลาของความสัมพันธ์ การซื้อสินค้าในอนาคต หรือหนี้สูญ ซึ่งมีประโยชน์ต่อการทำแคมเปญในอนาคต

นอกจากข้อมูลในการซื้อสินค้าครั้งแรกแล้ว เราควรต้องเก็บข้อมูลอื่น ๆ อย่างต่อเนื่อง เพื่อทำการวิเคราะห์และประเมินมูลค่าของลูกค้า (Customer Value) เช่น

• รายละเอียดการซื้อสินค้าแต่ละครั้ง สินค้าที่ซื้อ วิธีการชำระเงิน
• วันที่ซื้อสินค้าครั้งสุดท้าย
• จำนวนครั้งที่ลูกค้าติดต่อเจ้าหน้าที่ลูกค้าสัมพันธ์
• จำนวนครั้งที่ลูกค้าคืนสินค้าที่ซื้อไป

เทคนิค Data Mining: Segmentation Model, Cross-Sell Model, Campaign Response Model

• แบ่งกลุ่มลูกค้าเพื่อเรียนรู้พฤติกรรม
• เพิ่มยอดขายด้วยการขายข้ามกลุ่มผลิตภัณฑ์ หรือขายผลิตภัณฑ์ที่มีมูลค่าสูง
• นำเสนอแคมเปญที่เหมาะกับลูกค้าแต่ละกลุ่ม และวัดผลแคมเปญ

Retention – ขั้นตอนการรักษาความสัมพันธ์

ความสัมพันธ์: ในระยะนี้ บริษัทต้องใช้ความพยายามในการทำให้ลูกค้ากลับมาซื้อสินค้าอีก ด้วยการนำเสนอสินค้าหรือบริการที่โดนใจ หากไม่สามารถทำได้ ก็จะทำให้บริษัทสูญเสียลูกค้าให้กับคู่แข่ง การรักษาความสัมพันธ์ ถือเป็นขั้นตอนสำคัญที่ทุกบริษัทไม่ควรมองข้าม การที่เราคิดว่าหากเสียลูกค้าเก่าไป ก็ไปหาลูกค้าใหม่มาเพิ่มได้นั้นไม่ผิด แต่เป็นวิธีการที่แพงกว่าเก็บรักษาลูกค้าเก่าไว้ ธุรกิจบริการควรให้ความสำคัญกับขั้นตอนนี้มาก ๆ

เทคนิค Data Mining: Churn Model

• ทำนายพฤติกรรมลูกค้ากลุ่มที่มีโอกาสยกเลิกบริการ
• เลือกระยะเวลาที่เหมาะสมในการนำเสนอแคมเปญเพื่อเพิ่มยอดขาย หรือลดการยกเลิกบริการ

Loyalty – ลูกค้ามีความจงรักภักดีกับแบรนด์

ความสัมพันธ์: ลูกค้ากลับมาซื้อสินค้าบ่อย ๆ แนะนำสินค้าให้กับคนรอบข้าง และพร้อมที่จะลองสินค้าใหม่ ๆ

เทคนิค Data Mining: Product Association Model

• หาความสัมพันธ์ระหว่างผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ เพื่อนำเสนอผลิตภัณฑ์ใหม่ที่เหมาะสมกับลูกค้า

การใช้ BI เข้ามาช่วยวิเคราะห์และนำเสนอข้อมูลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจของผู้บริหารมีประโยชน์อย่างมาก แต่ก็ต้องอาศัยผู้ที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน เช่น นักสถิติ มาเป็นผู้สร้าง Model บริษัทใหญ่ ๆ อาจมีส่วนงาน BI ดำเนินงานภายใต้แผนก IT แต่บริษัท SME อาจมีข้อจำกัดด้านบุคลากร และงบประมาณ เนื่องจากซอฟต์แวร์ BI ส่วนใหญ่มีราคาค่อนข้างสูง ปัจจุบัน ด้วยแนวคิดการขายซอฟต์แวร์ในรูปแบบการให้บริการ (Software as a Service – SaaS) มีผู้ให้บริการ IT หลายรายที่ให้บริการด้าน BI โดยคิดค่าบริการตามจำนวนลูกค้า หรือรายการขาย โดยที่บริษัท SME ไม่จำเป็นต้องลงทุนซื้อซอฟต์แวร์หรือจ้างบุคลากรแต่อย่างใด

จากนี้ไป การตอบคำถาม "คุณรู้จักลูกค้าดีแค่ไหน?" ก็ไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป

จนกว่าจะถึงคราวหน้า..สวัสดีค่ะ

นารีมาลย์ เจียงประดิษฐ์

บทความนี้ตีพิมพ์ในนิตยสาร BusinessWeek ไทยแลนด์ ฉบับเดือน มกราคม 2553

www.businessweek.co.th

 

 

Things you can do from here:

• Subscribe to นารีมาลย์ เจียงประดิษฐ์ using Google Reader
• Get started using Google Reader to easily keep up with all your favorite sites