การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ หรือ ‘Predictive Analytics’ น่าจะเป็นกระแสที่มาแรงที่สุดในการวิเคราะห์การตลาดในขณะนี้ เนื่องจากมันเป็นมากกว่าการอธิบายพฤติกรรมของผู้บริโภค แต่เป็นการคาดคะเนว่าผู้บริโภคจะมีพฤติกรรมอย่างไรในอนาคตโดยอาศัยการวิเคราะห์ข้อมูล
หากคุณไม่เคยได้ยินมาก่อนก็อย่าพึ่งรู้สึกไม่ดีกับการตลาดที่ล้าหลังของธุรกิจต่างๆ ที่ใช้ข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจ ในความเป็นจริงการตลาดยังคงต่อสู้กับสถิติเชิงพรรณนาซึ่งเป็นเพียงการอธิบายพฤติกรรม เช่น การเข้าชมการตอบสนองต่อโฆษณา เป็นต้น
อย่างไรก็ตามนักการตลาดไม่ควรรู้สึกแย่กับการพึ่งพาการวิเคราะห์เชิงลึก เช่น การเพิ่มการรับรู้ ซึ่งที่ผ่านมานักการตลาดไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลภายในความคิดและจิตใจของผู้บริโภคได้ ซึ่งการเข้าถึงข้อมูลเหล่านี้ในอดีตมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้ระยะเวลานาน ทำให้ฝ่ายการตลาดได้ใช้ข้อมูลที่ถูกต้องและเหมาะสมน้อยลง เช่น ข้อมูลประชากรศาสาตร์ของลูกค้า และข้อมูล ณ จุดขาย แต่ด้วยการตลาดแบบดิจิทัลจึงทำให้นักการตลาดสามารถเข้าถึงข้อมูลที่มีค่ามากมายเหล่านี้ได้ อย่างไรก็ตามยังมีนักการตลาดอีกหลายคนยังรู้สึกว่ามันเป็นเรื่องที่ยุ่งยากในการเข้าถึงข้อมูลที่อาจถูกจำกัดไว้เฉพาะผู้ที่มีความเชี่ยวชาญด้านวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น รวมทั้งยังกงวลในเรื่องของการขาดทักษะที่จำเป็นในการดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาใช้งานอีกด้วย
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics) คืออะไร?
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ หมายถึง การพยายามทำนายอนาคต ในขณะที่การวิเคราะห์เชิงพรรณนาจะอธิบายถึงการวิเคราะห์ในอดีต และการกำหนด คือ คำอธิบายที่ช่วยวางแผนแนวทางปฏิบัติงานได้อย่างดีที่สุด
ประโยชน์ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics) ตามข้อมูลการสำรวจ Forbes กล่าวว่า:
“86% ของผู้บริหารส่วนใหญ่ที่ดูแลงานด้านการตลาดเชิงคาดการณ์ต้องใช้เวลาอย่างน้อย 2 ปี ในการสร้างผลตอบแทนจากการลงทุน หรือ ROI ที่เพิ่มขึ้นโดยอันเป็นผลมาจากการใช้กลยุทธ์วิเคราะห์การตลาดเชิงคาดการณ์”
ทั้งนี้มีเพียง 5% เท่านั้นที่บอกว่า ROI ของพวกเขาไม่ได้รับการปรับปรุงหรือ ROI ลดลง จากการใช้ กลยุทธ์การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics)
วิธีการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของการทำ Marketing
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นั้นเป็นตัวสนับสนุนกิจกรรมขององค์กรส่วนใหญ่ แต่บทความนี้จะมุ่งเน้นไปที่การตลาด และนี่คือการวิธีบางส่วนสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการตลาด:
1. การแบ่งกลุ่ม หรือ Segmentation
การแบ่ง Segmentation เกี่ยวข้องกับการแยกตลาดออกเป็นกลุ่มย่อยที่มีข้อมูลประชากร ภูมิศาสตร์ หรือพฤติกรรมที่คล้ายคลึงกัน หลังจากแบ่งกลุ่มตลาดแล้วก็สามารถวางตำแหน่งผลิตภัณฑ์ให้ดึงดูดความต้องการของกลุ่มเป้าหมายของคุณ
ข้อมูลนี้จะช่วยในการสร้างกลุ่มเป้าหมายของคุณและกำหนดตำแหน่งของเป้าหมายแต่ละกลุ่มได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด ทั้งนี้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังช่วยระบุกลุ่มที่ทำกำไรได้มากที่สุด โดยพิจารณาจากพฤติกรรมของผู้บริโภคในอดีตแต่ละกลุ่ม ยิ่งไปกว่านั้นนักการตลาดยังสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อจัดสรรทรัพยากรให้เข้าถึงกลุ่มที่ทำกำไรได้มากที่สุดได้อีกด้วย
2. การพยากรณ์ หรือ Forecasting
ตามข้อมูลจากเว็ปไซต์ HBR (Harvard Business Review) เว็ปไซต์ข่าวสารในเครือของมหาลัย Harvard ได้ระบุว่าผลกระทบจากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ยิ่งใหญ่ที่สุด นั้นก็คือการนำไปสู่การพัฒนาแบบจำลองอุปสงค์ที่สามารถคาดการณ์ยอดขายและรายได้ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นของการจัดทำงบประมาณได้
3. การกำหนดราคาตามความต้องการ หรือ Demand pricing
คือ ‘การจัดการผลตอบแทน’ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการกำหนดราคาผลิตภัณฑ์ตามความแตกต่างด้านความยืดหยุ่นในอุปสงค์ระหว่างกลุ่มผู้บริโภค ตัวอย่างเช่น นักเดินทางเพื่อธุรกิจยินดีจ่ายค่าที่นั่งบนเครื่องบินมากกว่านักท่องเที่ยวทั่วไป ดังนั้นคุณสามารถเรียกเก็บเงินได้มากขึ้นและลดราคาให้กับนักเดินทางทั่วไปเพื่อให้เที่ยวบินของคุณสามารถแข่งขันในตลาดได้มากขึ้นและยังบรรลุเป้าหมาย ROI เช่นกัน
การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ บริษัทต่างๆ จะดำเนินการทดลองหลายชุดเพื่อหาปัจจัยที่มีผลต่อของราคาตามความต้องการของผู้บริโภค บริษัทต่างพัฒนากลยุทธ์การกำหนดราคาที่เหมาะสมเพื่อเพิ่ม ROI อย่างสูงสุด
4. การปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า หรือ Improve customer satisfaction
ความพึงพอใจของลูกค้าส่งผลต่อการรักษาความภักดีเป็นอย่างมาก นอกจากนี้ยังปรับเปลี่ยนพฤติกรรมผู้บริโภคเชิงบวกอื่นๆ เช่น การแนะนำแบรนด์ให้กับผู้อื่น ซึ่งการปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้าจะส่งผลต่อ ROI แบบมีนัยสำคัญ
นั่นคือพื้นฐานทั้งหมดสำหรับการเพิ่มขึ้นของการตลาดเชิงสัมพันธ์ ทั้งนี้การตลาดจะเปลี่ยนโฟกัสไปที่การสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้าที่มีอยู่มากกว่าการดึงดูดลูกค้าใหม่ ซึ่งข้อมูลชี้ให้เห็นว่าการรักษาลูกค้าเดิมที่มีอยู่ดีกว่าการหาลูกค้าใหม่ถึง 5 เท่า
การใช้ข้อมูลจากการโทรติดต่อฝ่ายบริการลูกค้า การพูดถึงบนโซเชียลมีเดีย ฯลฯ ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปัจจัยที่นำไปสู่ความไม่พึงพอใจของลูกค้า รวมทั้งการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ อย่างเช่น Conjoint Analysis เครื่องมือที่ช่วยวิเคราะห์ และค้นหาว่าลักษณะใดของสินค้าหรือบริการที่จะสร้างอรรถประโยชน์และสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้าได้มากที่สุด
เหตุใดการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จึงมีประโยชน์
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ไม่เพียงแต่อธิบายถึงสิ่งที่เกิดขึ้นเท่านั้น แต่ยังคาดการณ์ได้ว่าอะไรจะเกิดขึ้นในอนาคต ซึ่งเป็นสิ่งที่มีค่ามาก ตัวอย่างดังต่อไปนี้ :
การใช้โซลูชันการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
ขั้นตอนที่ 1 ระบุปัญหาทางธุรกิจของคุณ
ขั้นตอนที่ 2 พิจารณาว่าเมตริกใดบ้างที่จำเป็นในการแก้ไขปัญหาของคุณ
ขั้นตอนที่ 3 กำหนดเทคนิคการวิเคราะห์ที่คุณจะใช้ (กำหนดจำนวนข้อมูลที่จำเป็น)
ขั้นตอนที่ 4 รวบรวมข้อมูลประวัติเกี่ยวกับเมตริกที่จำเป็นทั้งหมด
ขั้นตอนที่ 5 วิเคราะห์ข้อมูลรวมถึงการประเมินคุณภาพของข้อมูล
ขั้นตอนที่ 6 สื่อสารสิ่งที่ค้นพบให้กับผู้มีอำนาจตัดสินใจในองค์กร
ขั้นตอนที่ 7 ดำเนินการตัดสินใจตามข้อค้นพบ
วิธีที่ธุรกิจใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
ธุรกิจต่างๆ ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์หลายวิธี เช่น การวิเคราะห์ที่กล่าวถึงข้างต้น, การใช้เครื่องมือ CRM (การจัดการลูกค้าสัมพันธ์) ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อกำหนดกลยุทธ์ทางการตลาด การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์แบบ CLV (Customer Lifetime Value) ซึ่งใช้ข้อมูลการซื้อเพื่อจำแนกลูกค้าออกเป็นกลุ่มและกำหนดระดับของกำไรที่สะท้อนจากแต่ละกลุ่ม ซึ่งใช้ในการสร้างกลยุทธ์ทางการตลาดสำหรับแต่ละกลุ่ม
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กับโซเชียลมีเดีย
การตลาดโดยทั่วไปและการตลาดบนโซเชียลมีเดียไม่ได้รับอิทธิพลจากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ แม้ว่าการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวจะเป็นการเปลี่ยนแปลงเนื่องจากการพัฒนาของเทคโนโลยีทำให้องค์กรสามารถใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่บันทึกระหว่างการทำธุรกรรม สำหรับสร้างแบบจำลองคาดการณ์สิ่งที่ผู้บริโภคซื้อและปัจจัยที่ส่งผลต่อการซื้อ
ยังมีบริษัทไม่กี่แห่งที่ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อขับเคลื่อนกลยุทธ์ทางการตลาด เอเจนซี่แทบจะไม่มีใครเข้าใจแนวคิดของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ หากเอเจนซีมีการนำเสนอข้อมูลเชิงวิเคราะห์ ก็จะเป็นเพียงข้อมูลการวิเคราะห์เรื่องพื้นฐานเท่านั้น เช่น จำนวนผู้ติดตาม ยอด Re tweet หรือข้อมูลอื่นๆ ที่ค่อนข้างไม่มีความหมาย
หน่วยงานและพนักงานการตลาดภายในองค์กรมักจะพัฒนาความสัมพันธ์แบบง่าย เพื่อสร้างกลยุทธ์การตลาดบนโซเชียลมีเดีย ตัวอย่างเช่น พวกเขาอาจสังเกตเห็นว่าเนื้อหาบางประเภทกระตุ้นการมีส่วนร่วมมาก หรือการโพสต์ในบางช่วงเวลาทำให้เกิดการมีส่วนร่วมมากขึ้น แต่สิ่งเหล่านี้ขาดความเข้าใจเชิงลึกที่จำเป็นในการสร้างการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
Source : https://www.hausmanmarketingletter.com/predictive-analytics-improve-roi
