Data Collection Canvas โมเดลสร้างแคมเปญเก็บ Data จากหนังสือ Data-Driven Marketing

• Facebook
• X
• Line

วันนี้ผมขอเอา Data Collection Canvas หนึ่งหน้าสำคัญจากหนังสือ Data-Driven Marketing การตลาดแบบฉลาดใช้ดาต้ามาแชร์ให้เพื่อนๆ นักการตลาดที่สนใจเรื่อง Data ได้เอาไปเป็นแนวทางกรอบความคิดว่าจะทำแคมเปญการตลาดเพื่อเก็บ Data นั้นเราจะต้องเริ่มอย่างไร

ในยุคของ​ Data-Driven Marketing ไปจนถึง Everything ก็ว่าได้ ปัญหาไม่ได้อยู่แค่ว่าเราจะใช้ Data อย่างไร แต่ยังมีอีกปัญหาใหญ่นั่นก็คือแล้วเราต้องใช้ Data อะไรเพื่อแก้ปัญหา ไปจนถึงการคิดให้ออกว่าแล้วเราจะหา Data ที่ต้องการมาได้อย่างไร และนั่นก็เลยทำให้เกิดสิ่งใหม่ที่เรียกว่า Creativity-Driven Data นั่นก็คือเราจะทำแคมเปญการตลาดอย่างไรเพื่อให้ได้ซึ่ง Data ที่ต้องการกลับมา

วันนี้ผมเลยมี Data Collection Canvas ที่อยู่ในหนังสือ Data-Driven Marketing มาแชร์ให้เอาไปใช้กัน พร้อมกับจะอธิบายด้วยว่านักการตลาดอย่างเราจะใช้แคนวาสนี้เป็นแนวทางในการทำแคมเปญการตลาดเพื่อเก็บ Data อย่างไรครับ

Data Collection Canvas นี้แบ่งออกเป็น 6 ช่องหลัก ผมขอไล่อธิบายไปทีละช่องเพื่อให้เพื่อนๆ นักการตลาดได้เข้าไปใจพร้อมกันนะครับ

1. Problem of Business ปัญหาจริงๆ ของคุณคืออะไร?

สิ่งสำคัญอย่างแรกก่อนจะเริ่มต้นทำงานกับ Data หรือใดๆ ก็ตาม คุณต้องเข้าใจก่อนว่าแท้จริงแล้วปัญหาของคุณคืออะไร?

เพราะถ้าคุณพยายามหาคำตอบโดยไม่เคยตั้งคำถามให้ดีก่อน ก็เท่ากับว่าคุณกำลังเหนื่อยเปล่า ให้ลองคิดดูว่าคุณเคยขับรถออกจากบ้านโดยไม่รู้หรือเปล่าครับว่าต้องการไปที่ไหน

ต่อให้คุณเป็นพระเอกนางเอก MV ที่อกหักแล้วขับรถออกไปเรื่อยๆ อย่างน้อยก็ต้องมีเป้าหมายปลายทาง หรือจุดมุ่งหมายในการขับรถเป็นแน่

เช่น อาจจะอยากไปฟังเสียงทะเลโง่ๆ หรือไปนอนดูภูเขาฉลาดๆ ก็ตาม แต่ทั้งหมดทั้งมวลของการทำทุกสิ่งบนโลกธุรกิจและการตลาด ล้วนเป็นไปเพื่อแก้ปัญหาบางอย่างทุกครั้งไป

แต่ในขณะเดียวกันการตั้งคำถามให้ดีนั้นก็สำคัญต่อวิธีที่เราจะใช้หาคำตอบมาก

บางครั้งเรารีบตั้งคำถามโดยไม่ไตร่ตรอง ก็พาลทำให้เราเสียเวลาเช่นกัน เช่น ถ้าคุณเป็นเว็บขายของออนไลน์แล้วคุณดันตั้งคำถามแค่ว่า อยากมียอดขายเพิ่มขึ้น หรืออยากมีคนเข้าเว็บมากขึ้น คำถามแบบนี้ไม่ควรถูกกำหนดเป็นเป้าหมาย เพราะเท่ากับว่าคุณกำลังทั้งเป้าหมายกว้างเกินไป ซึ่งทำให้คุณต้องลงแรงลงเวลามากเกินไปกับเป้าหมายที่อาจจะเล็กแค่นิดเดียว

สรุปให้ว่าช่องแรกสิ่งที่คุณต้องกรอกคือปัญหาของธุรกิจคุณตอนนี้คืออะไร เป้าหมายที่คุณต้องการจะแก้ไขคืออะไร ถ้าเป็นผม ผมจะเริ่มต้นด้วยการอยากรู้จักลูกค้าให้ดีกว่านี้ครับ เพราะตอนนี้ธุรกิจส่วนใหญ่ไม่รู้เลยว่าลูกค้าของเราเป็นใคร เราได้แต่ยอดขายแต่เราไม่เคยได้เข้าถึงลูกค้ากันทั้งนั้น (ยกเว้นธุรกิจที่เป็นร้านสะดวกซื้อ หรือเจ้าของแพลตฟอร์มที่ได้เจอลูกค้าตรงนะครับ)

2. Objective of Data แล้วดาต้าจะไปช่วยแก้ปัญหาคุณอย่างไร

เมื่อเราระบุได้แล้วว่าปัญหาของเราคืออะไร ผมสมมติว่าผมอยากรู้จักลูกค้าผมมากขึ้นว่าจริงๆ แล้วลูกค้าผมเป็นใคร เพราะที่ผ่านมาผมขายผ่านร้านสะดวกซื้อ ขายผ่าน Modern trade ที่ไม่เคยให้ข้อมูลใดๆ ของลูกค้าผมกลับมาเลย หรือถ้าจะให้กลับมาก็น้อยมาก เป็นภาพรวมๆ แบบกว้างๆ ในแบบที่แทบจะไม่รู้เลยว่าผมต้องปรับแผนการตลาดหรือปรับสินค้าอย่างไร

ในข้อนี้เมื่อเรารู้แล้วว่าปัญหาเราคืออะไร การขาดความรู้จักและเข้าใจลูกค้า ดังนั้นในช่องนี้เป้าหมายของการทำงานกับ Data ของผมคือ Customer data จะทำให้ผมรู้จักและเข้าใจลูกค้ามากขึ้น ถ้าผมมี Customer data ตรงโดยไม่ต้องง้อแพลตฟอร์มคนกลาง ผมก็จะสามารถปรับ Marketing plan หรือ Develop New Product ใหม่ออกมาได้ตรงใจลูกค้ามากขึ้น

จริงๆ ช่องนี้มีความใกล้เคียงกับช่องบน แต่ผมตั้งใจทำแบ่งออกมาให้ชัดๆ อยากให้เราทุกคนได้ระบุปัญหาจริงๆ ที่เราต้องใช้ Data ก่อน แล้วค่อยมาระบุต่อว่าจากปัญหานี้ Data จะเข้ามาช่วยข้อบนได้อย่างไรครับ

3. Data Required จากปัญหาที่มีเราต้องการ Data อะไรบ้าง

ใน Data Collection Canvas ช่องนี้จะเป็นช่องที่ให้ความสำคัญมากกว่าปกติ(ดูจากขนาดก็ได้) เพราะเมื่อคุณสามารถระบุได้แล้วว่าปัญหาของเราคืออะไร แล้ว Data จะเข้ามาช่วยได้อย่างไร ทีนี้เราก็ค่อยๆ ลิสต์รายการ Data ที่เราต้องใช้ที่จะเข้ามาตอบคำถามหรือโจทย์ในช่อง Objective of Data ครับ

เช่น ถ้าผมบอกว่าปัญหาคือผมไม่เคยรู้จักลูกค้าเลย รู้แต่ขายได้หรือขายดี ผมต้องการ Data เข้ามาช่วยให้ผมได้รู้จักลูกค้ามากขึ้นว่าตกลงลูกค้าผมแบ่งออกเป็นกี่กลุ่ม ลูกค้าผมมีพฤติกรรมอย่างไรบ้าง

ดังนั้น Data ที่ผมต้องการก็น่าจะมี

• customer name หรือ customer id
• contact (email, เบอร์โทร, LINE)
• date (วันที่ซื้อ)
• time (เวลาที่ซื้อ)
• item (สินค้าที่ซื้อ)
• address

สำหรับผมในโจทย์นี้ในช่วงเริ่มต้นเก็บ Data เพื่อรู้จักลูกค้าก็น่าจะเพียงพอแล้ว ส่วนถ้าจะขาดเหลืออย่างไรทำไปสักพักก็จะเริ่มเรียนรู้ไประหว่างทางว่าเราต้องการ Data แบบไหนเพิ่มขึ้นอีกบ้างครับ

เมื่อเราเริ่มระบุได้แล้วว่าเราต้องการ Data อะไรบ้างเพื่อจะเป็นคำตอบแก้โจทย์ธุรกิจของเรา ก็เข้าสู่ช่องที่ 4 ซึ่งสำคัญไม่แพ้ช่องนี้ นั่นก็คือ…

4. Collecting Data Campaign จะทำแคมเปญการตลาดอย่างไรเพื่อให้ได้ Data ที่ต้องการ

ตอนนี้เราผ่านมาได้ครึ่งทางแล้ว เข้าสู่ครึ่งทางหลังที่ทั้งสนุกและท้าทายไปพร้อมกัน เมื่อเราระบุปัญหาที่ต้องการแก้ได้ บอกได้ว่า Data จะช่วยแก้ปัญหานั้นอย่างไร แล้ว Data อะไรบ้างที่จะเข้ามาแก้ปัญหานี้ได้ ทีนี้สำหรับการทำแคมเปญเพื่อเก็บ Data แน่นอนว่าเพราะในธุรกิจเราไม่มี Data เหล่านั้นอยู่ นี่เลยเป็นความท้าทายเรื่องของ Creativity ว่า เราจะใช้ไอเดียอย่างไรที่จะทำให้คนอยากป้อน Data ที่เราต้องการให้กลับมา

เช่น ถ้าผมอยากได้ข้อมูลตามด้านบนในช่อง Data Required ทั้งหมด ผมอาจจะต้องทำแคมเปญการตลาดที่ให้คนยอมส่งข้อมูลมาด้วยตัวเอง แต่คำถามคือการขอให้คนส่งข้อมูลมาด้วยตัวเองอาจใช่เรื่อง ผมอาจจะต้องคิดหา Incentive ว่าอะไรจะเป็นแรงจูงใจให้คนยอมให้ Data กับเรา

เช่น ผมอาจจะทำเป็นแคมเปญเก็บคะแนนสะสมแต้มลุ้นรับของรางวัล เพื่อกระตุ้นให้คนอยากจะ input data ที่เราต้องการให้เราด้วยตัวเอง

หรือผมอาจจะเล่นกับจริตของคนไทยแล้วทำแคมเปญดูดวงขึ้นมา ซึ่งอันนี้รางวัลไม่ต้องทุ่มเทมาก แต่อาจจะต้องไปควานหาหมอดูเก่งๆ ที่ทายแม่นๆ มาช่วยแทน

ซึ่งความยากง่ายก็แล้วแต่เลยครับว่า Data ที่เราต้องการนั้นต้องใช้พลังของ User มากน้อยแค่ไหน ถ้าเค้าต้องพยายามมากในการให้ข้อมูลกับเรามา ทำใจไว้เลยครับว่าเราน่าจะได้น้อยมาก ตามมาด้วยความแม่นยำต่ำ และก็ตามมาด้วยการไม่ effective ของแคมเปญก็เป็นได้

ดังนั้นในช่องนี้พยายามคิดแบบใจเขาใจเรา อย่าคิดเข้าข้างตัวเองว่ากลุ่มเป้าหมายที่เราต้องการเค้าจะพยายามป้อน data กลับมาให้เรา เอาเป็นว่าถ้าตัวเราเองยังไม่ชอบยังไม่อยากทำ ก็อย่าคิดในแง่ดีมากๆๆๆ ว่าคนอื่นเขาจะยอมทำให้กับเรานะครับ

5. Applied Tech เทคโนโลยีที่จะใช้ในการเก็บข้อมูล

เมื่อเราคิดออกแล้วว่าเราต้องการ Data อะไรบ้าง และเราจะทำแคมเปญการตลาดอย่างไรเพื่อให้ได้ Data ที่ต้องการมา ทีนี้ก็มาถึงส่วนที่เป็นเทคโนโลยีสักเล็กน้อย นักการตลาดอย่างเราอาจไม่ต้องถึงขั้น Dev เองเป็นก็ได้ แต่อย่างน้อยก็ควรพอจะรู้บ้างว่าไอเดียแบบนี้เราต้องใช้เทคโนโลยีแบบไหนเข้ามาครับ

รู้ เพื่อให้รู้ว่าจะไปคุยกับเขาต่ออย่างไร เขาที่ว่าก็คือทีมที่ช่วยทำงานต่อให้กับเรา ไม่ว่าจะเป็น Dev หรือทีม Data ก็แล้วแต่ ช่องนี้จะยากถ้าคุณเป็นนักการตลาดที่ไม่ค่อยอ่านอัพเดทเทคโนโลยีใหม่ๆ เท่าไหร่

ถ้าให้แนะนำผมแนะนำให้อ่านเว็บ Blognone นี่เป็นหนึ่งเว็บที่อัพเดทเทคโนโลยีสำคัญๆ เร็วมาก แถมยังเขียนคำอธิบายได้กระชับและเข้าใจง่ายด้วย เช่น ครั้งหนึ่งเมื่อหลายปีก่อนผมเคยทำแคมเปญการตลาดให้กับห้างสรรพสินค้าแห่งหนึ่งเพื่อเก็บข้อมูลการใช้เวลาของคนในห้าง

เมื่อ 5-6 ปีก่อนนักการตลาดหรือคนโฆษณาส่วนใหญ่ยังไม่มีใครรู้จักเทคโนโลยีที่ชื่อว่า iBeacon เลยครับ แต่โชคดีที่ผมอ่านสะสมความรู้จากเว็บ Blognone อยู่เรื่อยๆ ก็เลยทำให้คิดออกว่าถ้าอยากจะเก็บข้อมูลการใช้เวลาของใครสักคนในพื้นที่กว้างๆ ในตอนนั้น เทคโนโลยี iBeacon จะเข้ามาช่วยตอบปัญหานี้ได้อย่างลงตัว และนั่นก็เลยทำให้ผมเป็นคนหนึ่งที่ได้ทำแคมเปญแรกของไทยที่ใช้ iBeacon เพื่อนับเวลาว่าใครใช้เวลาในห้างแห่งนั้นเป็นเวลานานเท่าไหร่

ถ้าข้อนี้นักการตลาดไม่สามารถทำเองได้ ก็อาจจะเดินไปปรึกษากับเพื่อนร่วมงานทีม Tech ดูนะครับว่าเขามีวิธีอย่างไรบ้าง ออกจากโต๊ะทำงานหรือพื้นที่ๆ คุ้นเคยให้บ่อย แล้วคุณจะสนุกกับการเอา Technology ต่างๆ มาประยุกต์ใช้ได้ดียิ่งขึ้นครับ

เมื่อเราได้เทคโนโลยีที่ตอบกับโจทย์และเหมาะกับงบการตลาดที่เรามีได้อย่างลงตัวแล้ว ก็มาถึงช่องสุดท้ายของ Data Collection Canvas นั่นก็คือ…

6. Data-Driven Marketing Campaign เอา Data ที่ได้ไปต่อยอดกันเถอะ!

เมื่อเราทำแคมเปญเพื่อเก็บ Data ที่ต้องการได้เรียบร้อยแล้ว ตอนนี้เราก็มี Data ในมือพร้อมให้เอาไปต่อยอดเพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจ สมมติว่าปัญหาผมยังเป็นเรื่องเดิมคือผมอยากรู้จักลูกค้าให้ดีกว่าเดิมด้วย Data เมื่อผมทำแคมเปญการตลาดเพื่อให้คนป้อนข้อมูลการซื้อสินค้าแต่ละครั้งเข้ามาเพื่อแลกกับการรับคำทำนาย

ทีนี้ผมพอรู้แล้วครับว่าลูกค้าผมจาก Data ที่มีนั้นแบ่งออกเป็นกี่กลุ่ม แต่ละกลุ่มมีพฤติกรรมอย่างไรบ้างที่แตกต่างกันอย่างมีนัยยะสำคัญ กลุ่มไหนบ้างที่คุ้มค่าต่อการใช้งบการตลาด หรือกลุ่มไหนบ้างที่ไม่ต้องทำอะไรพวกเขาก็เป็นลูกค้าชั้นดีเราอยู่

ถึงตอนนี้ผมก็สามารถทำ Personalized Marketing ในระดับ Segmentation ได้ไม่ยาก ผมเริ่มรู้แล้วว่าลูกค้าคนไหนชอบกินอะไร และถ้าเมื่อไหร่ลูกค้าคนนั้นเริ่มหายไปจากระบบผมก็ค่อยส่งโปรโมชั่นเพื่อดึงให้เค้ากลับมา

ทำให้งบการตลาดจากเดิมที่เคยหว่านแบบ Mass ออกไปเป็นล้านเพื่อหวังว่าจะมีคนกลับมาสักหมื่น กลายเป็นว่าตอนนี้แทบจะใช้แบบ 1 ต่อ 1 อย่างน้อยก็สามารถทำการตลาดที่ฉลาดได้มากขึ้นด้วยดาต้า เพราะเราไม่ต้องเดาอีกต่อไปว่าตกลงลูกค้าเราส่วนใหญ่เป็นอย่างไร และเราควรทำการตลาดอย่างไรกับพวกเขาดีนะ

สรุป Data Collection Canvas กับ PODCAD model

ดาวน์โหลด Data Collection Canvas ไปใช้งาน https://docs.google.com/presentation/d/12YW6vjWvXvWIpiDFYe4UwLKbCnYO1Evme7duttOt6UA/edit?usp=sharing

ถ้าใครที่ช่องสังเกตุอ่านดูดีๆ จะเห็นครับว่าชื่อต้นแต่ละช่องของผมตั้งใจให้มันสามารถเรียงกันแล้วอ่านได้ อันนี้ก็ต้องขอบคุณน้องในทีมที่ช่วยทำให้ออกมาเรียงกันแล้วอ่านได้แบบนี้

ใครที่ซื้อหนังสือเล่มนี้ไปอ่านแล้วๆ มีการเอาไปประยุกต์ใช้งานจริง ช่วยเอากลับมาเล่าให้ผมฟังหน่อยนะครับว่าใช้แล้วเป็นอย่างไร ส่วนใครที่ยังไม่ได้ซื้อหนังสือเล่มนี้ก็ลองไปหาเปิดอ่านดูตามร้านหนังสือใกล้บ้านหรือใกล้ที่ทำงาน หวังว่า Data Collection Canvas จะช่วยให้คุณมีแนวทางในการทำแคมเปญการตลาดเพื่อเก็บ Data ครับ

ส่วนใครที่สนใจก็สามารถกดสั่งซื้อออนไลน์ตามลิงก์นี้ได้เลยครับ > Data driven marketing: https://shope.ee/2q2TMGke9Z

อ่านบทความที่เกี่ยวกับ Data-Driven Marketing ในการตลาดวันละตอนต่อ > https://everydaymarketing.co/tag/data-driven/

• Facebook
• X
• Line