ปัจจุบันแบรนด์ยังติดกับดักไม่สามารถผลักดัน marketing transformation ให้สำเร็จ ทำให้ไม่สามารถใช้ศักยภาพของดาต้าหรือข้อมูลได้อย่างเต็มที่ ในขณะที่ “data-driven marketing” ก็เป็นฟันเฟืองสำคัญของการสร้างแลนด์สเคปใหม่ด้านการตลาดและแสวงหาโอกาสใหม่ๆ ให้กับแบรนด์จากการทำงานกับลูกค้ากว่า 200 บริษัท พบมีเพียง 10% ที่สามารถนำศักยภาพของข้อมูลมาใช้ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ ดังนั้น แบรนด์ต้องคิดใหม่ (rethink) เกี่ยวกับข้อมูล (data) มองปลายทางว่าจะทำอย่างไรให้ผู้บริโภคแค่นึกถึงสินค้าและบริการก็ทำให้แบรนด์สามารถเข้ามาอย่างถูกที่ถูกเวลา
กับดัก “marketing transformation” 3 กับดักที่หลายแบรนด์ไม่สามารถก้าวข้าม ทำให้ไม่สามารถผลักดันแบรนด์สู่ “marketing transformation” ได้สำเร็จ เป็น 3 สิ่งที่ต้องคำนึงถึงและให้ความสำคัญประกอบด้วยคน องค์ความรู้ และเทคโนโลยี สำหรับกับดักแรกเป็นเรื่องคน (people) ที่มีทัศนคติ (mindset) ยึดติดกับความสำเร็จในอดีตจนกลายเป็นสูตรสำเร็จ ไม่เปิดรับการทำการตลาดรูปแบบใหม่ๆ เช่น การมอง segmentation ตามพฤติกรรม, การทำการตลาดเพื่อเก็บข้อมูล โดยใช้ข้อมูลเพื่อขายสินค้าภายหลัง การทำการตลาดแบบอัตโนมัติ เป็นต้น
ขณะที่ด้านองค์ความรู้หรือโนว์ฮาวสำหรับบางแบรนด์อาจจะรู้ว่าต้องเก็บข้อมูล แต่ไม่รู้ว่าต้องเก็บข้อมูลอะไรและอย่างไร รวมถึงไม่มีการเก็บข้อมูลพฤติกรรมผู้บริโภค หรือมีการเก็บข้อมูลแบบแยกส่วนแยกแผนกกันและไม่มีการแบ่งปันข้อมูลข้ามแผนก หรือเก็บข้อมูลสำคัญๆ ไว้ที่แพลตฟอร์มต่างๆ โดยไม่ได้มีการรวมศูนย์ข้อมูลเพราะไม่รู้ว่าต้องทำอย่างไร เป็นต้น
ส่วนสุดท้ายเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี โดยบุคลากรการตลาดไม่มีความรู้ความเข้าใจเรื่องเทคโนโลยีทำให้ไม่สามารถนำมาประยุกต์ใช้เพื่อเพิ่มศักยภาพในงานการตลาดได้ ในขณะที่บุคลากรด้านเทคโนโลยีก็ไม่เข้าใจเรื่องการตลาดและธุรกิจ ทำให้ไม่สามารถเชื่อมโยงเทคโนโลยี หรือเครื่องมือ MarTech ให้เกิดประโยชน์กับธุรกิจได้
ดังนั้น การที่แบรนด์จะสามารถถอดรหัส marketing transformation ได้ แบรนด์จำเป็นต้องคิดใหม่ ซึ่งสิ่งสำคัญที่สุดคือ เรื่องของคนที่ต้องเปลี่ยนทัศนคติของคนให้เปิดรับวิธีการทำการตลาดแบบใหม่ หรือท่าใหม่ๆ และต้องรู้จักเก็บและใช้ข้อมูล ปรับตัวให้ไวกับพฤติกรรมผู้บริโภคและเทคโนโลยี รวมถึงสร้างคนที่มีดาต้าสกิลและมาร์เก็ตติ้งสกิลที่รู้จักใช้เทคโนโลยี เพิ่มประสิทธิภาพการทำการตลาด เพื่อเพิ่มยอดขายให้ธุรกิจเติบโต
จากกับดักสำคัญที่แบรนด์กำลังเผชิญ นักการตลาดและแบรนด์จำเป็นต้องเปิดใจรับแนวคิดสร้างแลนด์สเคปใหม่ทางการตลาด ได้แก่ ข้อมูลเป็นหัวใจของมาร์เก็ตติ้ง ยิ่งในอนาคตอันใกล้จะมีการใช้ AI มาทำการตลาดมากขึ้น ซึ่ง AI จะสามารถทำงานได้ดีมีประสิทธิผลหากข้อมูลของแบรนด์ถูกจัดเก็บอย่างถูกต้องและครบถ้วน
การเก็บข้อมูลพฤติกรรมในทุก touch points ข้อมูลที่จะขาดไม่ได้ในการจัดเก็บคือ ข้อมูลเชิงพฤติกรรม (behavioral data) ซึ่งในปัจจุบันทาง YDM พบว่า แบรนด์โดยส่วนใหญ่จะเก็บข้อมูลในเชิง consumer profile และข้อมูลการซื้อขายสินค้า (transactional data) เป็นหลัก แต่ยังไม่ได้มีการเก็บข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าที่จะช่วยแบรนด์สร้างโอกาสในการขายได้มากกว่า
เมื่อเก็บรวบรวมข้อมูลได้จำนวนมากพอจนสามารถนำข้อมูลมาวิเคราะห์ ทำ prediction คาดการณ์พฤติกรรมลูกค้ารายบุคคลได้ ทำให้แบรนด์สามารถทำการตลาดตามความต้องการเฉพาะของลูกค้า และทำการตลาดแบบอัตโนมัติ (personalized and automation marketing) เพื่อช่วยเสริมศักยภาพการทำการตลาดได้
ขณะที่เฟรมเวิร์กกลยุทธ์การทำการตลาดยุค “ดิจิทัลทรานส์ฟอร์ม” คือ การขับเคลื่อนแบรนด์ด้วยข้อมูลหรือ data-driven marketing โดยวิเคราะห์ตาม Journey Based Segmentation ข้อมูลจะแสดงผลเรียลไทม์แสดงให้เห็นพฤติกรรมและความต้องการผู้บริโภค โดยแบรนด์ที่สามารถทำ data-driven marketing สำเร็จ สามารถเพิ่มโอกาสขยายฐานตลาดได้มากถึง 84% สร้างข้อได้เปรียบในการแข่งขันและสามารถลดงบการตลาดให้ต่ำลง รวมทั้งเพิ่มโอกาสสร้าง ROAS (Return on Advertising Spend) ผลตอบแทนจากค่าโฆษณากลับมาได้ถึง 5 เท่า จากเดิมได้เพียง 2 เท่า
สำหรับสาเหตุหลักทำให้องค์กรไทยล้มเหลวไม่สามารถก้าวเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย data-driven marketing ได้สำเร็จมาจากขาดความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ไม่รู้ต้องเริ่มเก็บข้อมูลอย่างไร ควรเก็บข้อมูลประเภทไหนบ้าง ปัจจุบันข้อมูลสำคัญที่เป็นประโยชน์ช่วยต่อยอดมูลค่าให้กับแบรนด์คือ ข้อมูลเชิงลึกถึงระดับพฤติกรรมผู้บริโภค ซึ่งจะทำให้เห็นภาพรวมของ customer journey ทั้งหมดตั้งแต่การรับรู้ (awareness) การพิจารณา (consideration) การซื้อสินค้าหรือบริการ (purchase) การใช้สินค้าหรือบริการ (usage) การใช้ซ้ำ (repurchase) และการสนับสนุน (advocacy)
ดังนั้น ถ้าสามารถรวบรวมข้อมูลเชิงพฤติกรรมของลูกค้าในแต่ละขั้นของ Customer journey ได้ก็จะทำให้สามารถออกแบบการสื่อสารที่เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละคนได้อย่างเหมาะสม ไม่ใช่เพียงแค่ให้ลูกค้าทุกคนเห็นโฆษณาตัวเดิมซ้ำๆ แบบโมเดล reach & frequency เฉกเช่นในอดีต
ด้านโมเดลการจัดการและใช้ข้อมูลแก้ปัญหาธุรกิจด้วยการทำ business analysis ควรเริ่มต้นจากการตรวจสภาพธุรกิจ วินิจฉัย “อาการ” หรือ “ปัญหา” รวมถึง “สาเหตุ” ซึ่งเป็นขั้นตอนที่สำคัญก่อนที่จะเลือกโซลูชันทางเทคโนโลยี โดยการทำ business analysis มี 5 ขั้นตอน ได้แก่ การกำหนดเป้าหมายและวัตถุประสงค์ การวิเคราะห์สถานการณ์ปัจจุบันเกี่ยวกับข้อมูล กระบวนการที่มีอยู่ในปัจจุบัน รวมถึงข้อมูลอื่นๆ การวิเคราะห์ช่องว่าง ความขาดแคลน และใช้กระบวนการเชื่อมโยงหรือ bridging process
สำหรับขั้นตอนต่อมาเป็นการใช้ data therapy canvas ช่วยกำหนดทิศทาง วางแผน และเรียงลำดับความสำคัญ โดยขั้นตอนสุดท้ายเป็นการดำเนินการเริ่มตั้งแต่การเก็บข้อมูล การย้ายข้อมูล การทำความสะอาดข้อมูล การสรุปและแสดงข้อมูลออกมาให้อยู่ในรูปของแผนภาพ (data visualization) การวิเคราะห์ข้อมูล การกำหนดกลยุทธ์ข้อมูล และการกำหนดกระบวนการใหม่ หรือ re-process ใน data therapy canvas ประกอบกับข้อมูลที่แบรนด์เคยมี
คีย์สำคัญของประตูบานแรกที่จะพาแบรนด์ก้าวสู่ data-driven marketing ได้สำเร็จ คือ การกลับไปตั้งต้นตรวจสุขภาพแบรนด์เพื่อนำปัญหามากำหนดเป้าหมายและกลยุทธ์ในการเก็บและใช้ข้อมูลที่ตอบโจทย์และสร้างมูลค่าให้กับแบรนด์
เรื่องราวอื่นๆ ที่น่าสนใจ : เทคโนโลยี “ฟินเทค” ช่วยแก้ปัญหาหนี้ครัวเรือนไทย
