Predictive Analytics พลังการคาดการณ์ที่แม่นยำ ของนักการตลาดยุค Digital

“เราไม่ได้แค่ใช้ข้อมูลเพื่อมองย้อนกลับ แต่ใช้มันเพื่อ ‘รู้ก่อน ทำก่อน’ และ ‘เข้าใจลูกค้าให้ลึกกว่าใคร” คือ คำกล่าวจากผู้บริหารท่านหนึ่งของธนาคารไทยพาณิชย์ ที่สะท้อนถึงมุมมองต่อความสำคัญของข้อมูล และพลังของ Predictive Analytics ในยุค Digital Transformation

   ในยุคที่ข้อมูล คือ หัวใจการขับเคลื่อนธุรกิจ ที่ผู้นำ ผู้ประกอบการ นักกลยุทธ์ และโดยเฉพาะนักการตลาด ไม่สามารถพึ่งพาสัญชาติญาณหรือการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต แล้วคาดหวังว่าจะชนะการแข่งขันในตลาดที่รุนแรงทุกขณะ ภายใต้พฤติกรรมของลูกค้าที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ในชั่วข้ามคืน ทำให้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่แม่นยำ หรือ Predictive Analytics เป็นเครื่องมือสำคัญของการสนับสนุนให้นักการตลาดก้าวนำการแข่งขัน และความเปลี่ยนแปลงของลูกค้า ไม่ต่ำกว่าสองก้าวเสมอ

Predicitve Analytics คือ?

   Fast Mini MBA ได้เคยกล่าวถึงความสำคัญ และพลังของ Predictive Analytics ในการเป็นส่วนหนึ่งของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Decision Making) ที่ทำให้ทุกการตัดสินใจของผู้นำมีประสิทธิภาพขึ้น เช่นเดียวกับนักการตลาดที่สามารถและควรใช้ Predictive Analytics ให้เป็นพลังคาดการณ์ทางการตลาดที่แม่นยำ เพราะ Predictive Analytics คือ กระบวนการใช้ข้อมูลในอดีต ผนวกกับเทคนิคทางสถิติ การเรียนรู้ของ Machine Learning และปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI เพื่อค้นหารูปแบบ แนวโน้ม และผลลัพธ์ทางธุรกิจและการตลาดที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต เช่น ยอดขาย หรือพฤติกรรมลูกค้า และแม้แต่ความเสี่ยงที่อาจจะเกิดกับธุรกิจได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ

โดยสามารถประมวลประโยชน์ของ Predictive Analytics ต่องานการตลาดยุค Digital คือ

– เพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจที่แม่นยำให้นักการตลาด ด้วยฐานหรือชุดข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำ

– เพิ่ม Return on Investment (ROI) ด้วยประสิทธิภาพการเลือกลูกค้ากลุ่มเป้าหมายที่แม่นยำขึ้น จึงสนับสนุนการบริหารงบประมาณ และการออกแบบ Campaign การตลาด ที่ให้ผลตอบแทนการลงทุนสูงขึ้น

– เพิ่มความพึงพอใจแก่ลูกค้า และสร้างความภักดีต่อ Brand ด้วยความสามารถนำเสนอสินค้าหรือบริการที่ลูกค้าต้องการในช่วงเวลาที่เหมาะสม

– เพิ่มความได้เปรียบทางการตลาด เพราะ Predictive Analytics จะช่วยให้นักการตลาดสามารถปรับเปลี่ยน Campaign การตลาดให้สอดคล้องกับพฤติกรรมลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงไปได้เร็วกว่าคู่ข่งขัน

การประยุกต์ใช้ Predictive Analytics ทางการตลาด

– การแนะนำสินค้าที่ตรงใจ เพื่อเพิ่มยอดขาย (Personalized Product Recommendations) ของธุรกิจ e-Commerce เช่น Amazon หรือ Lazada ที่เคยพบปัญหาลูกค้าจะซื้อเฉพาะสินค้าที่ตนเองค้นหา (Search) ทำให้ธุรกิจเสียโอกาสในการนำเสนอสินค้าอื่น ๆ ที่ลูกค้าอาจจะสนใจ

จึงมีการประยุกต์ Predictive Analytics เพื่อสร้างระบบแนะนำสินค้า (Recommendation Engine) จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ Big Data ของธุรกิจ ตั้งแต่ประวัติการเข้าชมสินค้าของลูกค้า สินค้าที่ลูกค้าเคยซื้อ สินค้าที่อยู่ในตะกร้าสินค้าที่ยังไม่ได้ซื้อ พฤติกรรมการซื้อของลูกค้าอื่น ๆ ที่มีคุณลักษณะคล้ายคลึงกัน และความเกี่ยวข้องของสินค้าระหว่างกัน เช่น รองเท้ากับถุงเท้า เป็นต้น สุดท้ายได้ผลลัพธ์เป็น

“สินค้าแนะนำ” ในหน้าแรกของ Website 

“ลูกค้าที่ซื้อสินค้านี้ มักซื้อสินค้าเหล่านี้” ที่รายละเอียด (Description) สินค้า และ

“สินค้าที่คุณอาจจะสนใจ” ในระบบการแจ้งเตือนของ Website (Push Notification) หรือ e-Mail

การใช้ Predictive Analytics เพื่อแนะนำสินค้าที่ตรงใจ และเกี่ยวข้องกับความสนใจของลูกค้าแต่ละคน จึงเป็นเครื่องมือเพิ่มยอดขายได้ ทั้งในลักษณะ Cross-sell และ Up-sell เพิ่มมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย และที่สำคัญ คือ การสร้างประสบการณ์การซื้อสินค้า Online ที่สะดวกสบายและน่าประทับใจกับลูกค้า

– การคาดการณ์การเปลี่ยนแปลง และรักษาลูกค้า (Churn Prediction & Customer Retention) ในโลกของธุรกิจโทรคมนาคมที่การแข่งขันทวีความรุนแรง และลูกค้ามีอิสระในการเปลี่ยนค่ายผู้ให้บริการได้ง่ายเพียงปลายนิ้ว ธุรกิจจึงไม่สามารถรอให้ลูกค้า “บอกลา” แล้วค่อยลงมือแก้ปัญหา แต่ต้อง “รู้ก่อน” ว่าใครกำลังจะเปลี่ยนใจ และ “ลงมือก่อน” ที่ลูกค้าจะจากไป

   ผู้ให้บริการโทรคมนาคมรายใหญ่ในประเทศไทยอย่าง AIS, TrueMove H และ dtac (ก่อนควบรวม) ต่างนำ Predictive Analytics มาประยุกต์ใช้เพื่อคาดการณ์แนวโน้มการยกเลิกบริการ (Churn) โดยอาศัยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ Big Data ทั้งประวัติการใช้งาน รายการชำระเงิน ความถี่ในการติดต่อฝ่ายบริการลูกค้า ประเภทของปัญหาที่พบ ตลอดจนข้อมูลด้านประชากรศาสตร์ และนำมาวิเคราะห์ด้วย Machine Learning Model เพื่อสร้างแบบจำลองที่คาดการณ์ว่า ลูกค้าคนใด หรือกลุ่มใดมีความเสี่ยงที่จะยกเลิกบริการภายในช่วง 30 – 60 วันข้างหน้า จากนั้นฝ่ายการตลาดจะออกแบบ Campaign เชิงรุก ทั้งการติดต่อกลับเพื่อสอบถามปัญหา การนำเสนอ Package เฉพาะบุคคล หรือแม้แต่การปรับแต่ง Package ให้ตรงกับพฤติกรรมการใช้งานจริงของลูกค้า

   เช่น AIS ใช้ AI และ Predictive Modeling วิเคราะห์ข้อมูลแบบ Real-Time เพื่อให้ทีม Retention สามารถสื่อสารกับลูกค้าได้ตรงจังหวะ ในขณะที่ TrueMove H และ dtac ได้ลงทุนในระบบ CRM และ Data Analytics เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลพฤติกรรมระหว่างบริการต่าง ๆ เช่น TrueID, TrueMoney และ Internet บ้าน เพื่อสร้างข้อเสนอแบบ “360 องศา” ที่มีลูกค้าเป็นศูนย์กลางใน Campaign การตลาดของค่าย ส่งผลให้อัตราการยกเลิกใช้บริการลดลงอย่างมีนัยสำคัญ และธุรกิจสามารถรักษาฐานลูกค้าเดิม พร้อมทั้งเพิ่มความภักดีต่อ Brand ในระยะยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม้ว่าธุรกิจโทรคมนาคมไทยจะอยู่ในสถานะกึ่งผูกขาดที่มีผู้ให้บริการในธุรกิจน้อย

– เพิ่มโอกาสสร้างรายได้ และรักษาลูกค้า เช่นธุรกิจสถาบันการเงินในช่วงเปลี่ยนผ่านแห่งยุค Digital และ Digital Transformation โดยธนาคารไทยพาณิชย์ ที่ริเริ่มการขับเคลื่อนธุรกิจด้วย Data-Driven Marketing โดยเริ่มจากการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจากธุรกรรมการใช้บัตรเครดิต การกดเงินสด การโอนเงิน และการเปิดบัญชีใหม่ เพื่อคาดการณ์ถึงช่วงเวลาและเหตุผลที่ลูกค้าจะเลิกใช้บริการทางการเงินของธนาคารฯ

   จากนั้นแผนก Customer Retention จะติดต่อหาลูกค้า เพื่อนำเสนอบริการพิเศษทางการเงินของธนาคารฯ เช่น ข้อเสนอด้านสินเชื่อ การประกัน หรือ Promotion พิเศษเป็นรายบุคคล เช่นเดียวกับ Campaign การตลาด จากการคาดการณ์ที่แม่นยำด้วย Predictive Analytics ในธุรกิจโทรคมนาคม หากแต่ข้อเสนอของธนาคารไทยพาณิชย์ จะสัมพันธ์กับช่วงเวลาความต้องการบริการทางการเงินของลูกค้า เช่น กลุ่มลูกค้าที่เป็น First Jobbers จะต้องการใช้บริการบัตรเครดิต หรือกลุ่มลูกค้าที่เพิ่งแต่งงานจะมีความต้องการบริการด้านสินเชื่อเพื่อที่อยู่อาศัย ในขณะที่กลุ่มลูกค้าที่มีอัตราการใช้จ่ายสูง มีเงินออม ย่อมต้องการบริการหรือผลิตภัณฑ์ทางการลงทุน เป็นต้น

และนี่คือ ที่มาของคำกล่าวในตอนต้นบทความนี้

เครื่องมือและเทคโนโลยี ของ Predictive Analytics

   จากกรณีศึกษาต่าง ๆ เราจะพบว่าการประยุกต์ใช้ Predictive Analytics สำหรับการคาดการณ์แนวโน้มทางการตลาดที่แม่นยำ เพื่อการออกแบบหรือสร้างสรรค์ Campaign การตลาดสำหรับการกระตุ้นยอดขาย หรือการรักษาลูกค้านั้น ไม่ได้ขึ้นอยู่กับคุณภาพของเครื่องมือและเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ปัจจัยสำคัญของ Predictive Analytics คือ คุณภาพของ Big Data ที่จะใช้เป็นฐานการศึกษาและวิเคราะห์หาแนวโน้มทางการตลาด ร่วมกับความรู้ ความเข้าใจบริบทของธุรกิจ การตลาด และกลยุทธ์องค์กรของผู้นำและนักการตลาด โดยมีเครื่องมือและเทคโนโลยีเป็นผู้ช่วย เช่น

– Google Analytics 4 (GA4) สำหรับการติดตามพฤติกรรมลูกค้า และสร้างกลุ่มเป้าหมายทางการตลาด

– Customer Relation Management (CRM) Tools เช่น Saleforce หรือ HubSpot เพื่อจัดเก็บ รวบรวม และวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า

– AI และ Machine Learning เพื่อการวิเคราะห์ และประมวลผล จาก Big Data ให้เป็นรูปแบบ แนวโน้ม และผลลัพธ์ทางธุรกิจและการตลาดที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต

– BI Tools เช่น Power BI และ Tableau สำหรับการสร้างภาพรวมของแนวโน้มทางการตลาดให้มีความชัดเจน เพื่อสะดวกต่อการตัดสินใจของผู้นำหรือนักการตลาดที่แม่นยำ สู่การพัฒนา Campaign การตลาดที่คุ้มค่าการลงทุน ทั้งในด้านความสามารถสร้างความพึงพอใจแก่ลูกค้าเพิ่มขึ้น และมีความได้เปรียบทางการตลาดเหนือกว่าคู่แข่งขัน

การตลาดในอนาคต คือ การคาดการณ์ที่แม่นยำ

   Predictive Analytics ไม่ใช่เรื่องของ Trend หรือ Data Scientist เท่านั้น แต่นับเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังทางการตลาดของยุค Digital Transformation ที่นักการตลาด “ต้อง” ทำความเข้าใจ ศึกษา เรียนรู้ เพื่อประยุกต์ใช้ Predictive Analytics ให้เป็นเครื่องมือวิเคราะห์และคาดการณ์รูปแบบ หรือแนวโน้มทางธุรกิจ ที่ไม่เพียงแค่ช่วยให้เราตามทันกระแสของตลาด แต่ยังเป็นแรงส่งให้เราสามารถขึ้นเป็นผู้นำธุรกิจและการตลาด เพราะ “เมื่อคุณคาดการณ์ได้แม่นยำ คุณย่อมวางแผนได้ล่วงหน้า และเมื่อคุณวางแผนได้ก่อน คุณจะชนะทุกสมรภูมิการแข่งขันทางธุรกิจและการตลาด“ 

   หากคุณเป็นผู้บริหาร ผู้ประกอบการ หรือนักการตลาด ที่ต้องการยกระดับความรู้การบริหารธุรกิจและการตลาดให้ก้าวทันโลกในอนาคต หลักสูตรต่าง ๆ ของ Fast Mini MBA พร้อมที่จะติดอาวุธทางปัญญา โดยมี Predictive Analytics เป็นหนึ่งในนั้น เพื่อให้คุณสามารถนำข้อมูลที่ท่วมท้นรอบตัว มาใช้ให้เป็นประโยชน์กับทุกการตัดสินใจ อย่างเฉียบคม และมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น