“รัฐ ตระกูลไทย” เพิ่งรับตำแหน่งประธานเจ้าหน้าที่บริหารสายงานการตลาด บริษัท ฟู้ดแพชชั่น จำกัด เมื่อเดือนกันยายนที่ผ่านมา แต่เขาไม่ใช่คนแปลกหน้าในวงการ เพราะเคยทำการตลาดให้กับ ยัม เรสเทอรองตส์ มานับ 10 ปี

ด้วยฐานด้านการตลาดและแบรนด์ของ “บาร์บีคิวพลาซ่า” ที่แข็งแรงมากเป็นทุนเดิม การเข้ามาของรัฐน่าจะช่วยต่อยอดได้อย่างน่าสนใจ โดยเราได้พูดคุยกับรัฐในงานแถลงข่าวทิศทางธุรกิจ ‘Go Beyond’ ของฟู้ดแพชชั่น ถึงทิศทางการตลาดของแบรนด์ที่เริ่มเป็นระบบ ‘Automated’ และแยกย่อยตามความต้องการของผู้บริโภคเป็นรายบุคคลแล้ว (Personalized)

“ผมเรียกมันว่า ‘กระเป๋ายา’ เรามียาเตรียมไว้เป็นสิบอย่าง เลือกใช้กับลูกค้าแล้วแต่คน แล้วแต่ช่วงเวลา” รัฐกล่าว “เช่น ลูกค้าที่มักจะใช้จ่ายสูงต่อบิล แต่นานๆ มาที เราจะทราบว่าเขาเป็นกลุ่ม ‘Party’ คือมาทานเฉพาะหน้าเทศกาลหรือมีการฉลอง ดังนั้น พอถึงหน้าเทศกาล เราต้องส่งโปรโมชันไปชวนเขากลับมาที่ร้าน”

ฐานสมาชิกที่ ‘active’ คือกุญแจสำคัญ

การสร้างการตลาดแบบ Personalized ได้สำเร็จแบบนี้ ต้องย้อนกลับไปที่การเก็บและวิเคราะห์ “ดาต้า” ลูกค้าให้ได้เสียก่อน เรื่องนี้ฟู้ดแพชชั่นมีฐานมานานจากการลงทะเบียน “สมาชิก” GON Member ตั้งแต่ยุคบัตรสมาชิกจนมาถึงยุคทำสมาชิกใน LINE ซึ่งบาร์บีคิวพลาซ่าเป็นเจ้าแรกๆ ในไทยที่นำ CRM มาเข้าระบบของ LINE

รัฐบอกว่า ฟู้ดแพชชั่นมี “คลังดาต้า” มาตั้งแต่ 6-7 ปีก่อน และเริ่มมีการใช้แมชชีน เลิร์นนิ่งเข้าวิเคราะห์ข้อมูลมาแล้ว 2 ปี

ปัจจุบันบาร์บีคิวพลาซ่ามีสมาชิกถึง 1.9 ล้านราย ตั้งเป้าว่าภายในสิ้นปีนี้จะขึ้นไปแตะ 2.1 ล้านราย

แน่นอนว่าตัวเลขสมาชิกจะเยอะแค่ไหนอาจไม่สำคัญเท่ามีสมาชิก ‘active’ แค่ไหน ซึ่งส่วนนี้บาร์บีคิวพลาซ่าทำได้ ด้วยอัตราส่วนลูกค้าที่มาทาน 70% เป็น GON Member และ 50% ของสมาชิกทั้งหมด ‘ไม่บล็อก’ การแจ้งเตือนและรับข่าวสารทาง LINE จากร้าน

เมื่อคนส่วนใหญ่ที่มาทานเป็นสมาชิกอยู่แล้ว ทำให้ร้านเก็บข้อมูลได้หมดว่าสมาชิกรายนี้มาทานบ่อยแค่ไหน สั่งเยอะสั่งน้อย ยิ่งมีการบล็อกรับการแจ้งเตือนน้อย การส่งโปรโมชันไปหาก็จะส่งไปถึงและเข้าเป้า

• เจาะเทรนด์ ‘ESG’ การตลาดที่ช่วยแบรนด์และโลกให้ดีขึ้นอย่างยั่งยืนไปด้วยกัน

แยกลูกค้าไว้ถึง 11 ประเภท

รัฐกล่าวว่า ฟู้ดแพชชั่นมีการใช้แมชชีน เลิร์นนิ่งแบ่งลูกค้าตาม ‘Persona’ หรือแบ่งตามพฤติกรรมการมาใช้จ่ายที่ร้าน โดยแบ่งได้มากกว่า 11 ประเภท

ซีเอ็มโอไม่ได้แจกแจงให้ฟังทั้งหมดว่ามีกลุ่มอะไรบ้าง แต่ยกตัวอย่างดังที่กล่าวข้างต้นเป็นกลุ่ม ‘Party’ ที่มาไม่บ่อยแต่ใช้จ่ายสูง และยังมีกลุ่มลูกค้าที่มาบ่อยๆ แต่ใช้จ่ายต่อบิลน้อย เห็นได้ว่ากลุ่มนี้เป็นขาประจำแต่อ่อนไหวเรื่องราคา ดังนั้น โปรโมชันต้องแรงเพื่อชวนมาร้าน

สำหรับกลุ่มลูกค้าที่เรียกว่าเป็น “ครีม” ของร้านก็คือกลุ่ม ‘Champion’ ลูกค้าที่มาบ่อยและยังใช้จ่ายสูงต่อครั้งด้วย แต่การจะเปลี่ยนทุกคนให้เป็น Champion คงเป็นไปได้ยาก จึงต้องมีโปรโมชันที่ตรงใจเตรียมพร้อมไว้เป็นสิบอย่างในกระเป๋ายานั่นเอง

ที่เหนือไปกว่านั้นในการใช้แมชชีน เลิร์นนิ่งติดตามคือ ลูกค้าแต่ละคนอาจไม่ได้อยู่ในประเภทนั้นๆ ตลอดไป เพราะพฤติกรรมลูกค้าเปลี่ยนแปลงเสมอ

“สมมติว่าลูกค้าที่เคยเป็น Champion ของเรา อยู่ๆ เขาหายจากร้านเราไปมากกว่า 100 วันแล้ว เขาจะเข้าไปอยู่ในกลุ่ม ‘Cannot Lose Them’ แทน และเราต้องหาคำตอบว่าทำไมเขาไม่กลับมา และเราจะชวนเขากลับมาได้อย่างไร” รัฐกล่าว

กระเป๋ายาอัตโนมัติ

รัฐกล่าวว่า กระเป๋ายาส่งโปรโมชันของ “บาร์บีคิวพลาซ่า” ถูกใช้มาพักใหญ่แล้ว แต่ก่อนหน้านี้จะเป็นการเลือกมาหนึ่งกลุ่มในแต่ละช่วงเวลา เช่น ช่วงนี้ต้องการชวนกลุ่ม Party มา ก็ส่งโปรฯ สำหรับกลุ่มนี้

แต่ล่าสุดกระเป๋ายาบาร์บีก้อนเริ่มมีการ Automated ได้ละเอียดมากขึ้น นั่นคือการส่งโปรโมชันที่แตกต่างกันให้แต่ละกลุ่ม โดยส่งในช่วงเวลาเดียวกันเลย

เมื่อบาร์บีคิวพลาซ่าสามารถออกโปรฯ โดนๆ ได้เป็นรายบุคคลแบบนี้ ไม่ส่งแบบหว่านแห ก็จะทำให้ลูกค้าชอบที่จะรับข่าวสารโปรโมชัน อัตราการบล็อกใน LINE จะลดลงไปอีก เพิ่มโอกาสขายยิ่งขึ้น เห็นได้ว่าทุกอย่างจะส่งเสริมซึ่งกันและกัน

นับเป็นกรณีศึกษาที่น่าสนใจในการทำการตลาดด้วย “ดาต้า” ของยุคนี้!

Google Maps เก็บข้อมูลผู้ใช้จาก 131 ประเทศทั่วโลก เพื่อวิเคราะห์การเคลื่อนที่ของผู้ใช้ตั้งแต่มีการเว้นระยะห่างทางสังคมหรือการล็อกดาวน์เพื่อต่อสู้กับการระบาดของไวรัส COVID-19

บริษัท Google หวังว่าข้อมูลที่ได้จะเป็นประโยชน์ต่อเจ้าหน้าที่รัฐในการปกป้องประชาชน โดยตัวอย่างการนำไปใช้ เช่น เจ้าหน้าที่รัฐสามารถวิเคราะห์สถานที่ที่คนยังเดินทางไปเยือนจำนวนมากและอาจจะมีคำสั่งเปลี่ยนเวลาเปิดปิด หรือสถานีขนส่งมวลชนสามารถวิเคราะห์ช่วงเวลาที่มีคนใช้บริการมาก เพื่อเติมรอบรถให้เพียงพอต่อความต้องการ ทำให้คนบนรถสามารถเว้นระยะห่างจากกันได้มากขึ้น

การเปิดเผยข้อมูลครั้งนี้ Google ยังเปิดเผยกับสาธารณชนด้วย เพื่อความโปร่งใสว่าข้อมูลที่บริษัทเก็บและนำมาเปิดเผยคืออะไรและถูกนำไปใช้อย่างไร บริษัทยังย้ำด้วยว่า จะไม่มีการเปิดเผยข้อมูลแบบเฉพาะเจาะจงบุคคล ทั้งนี้ บริษัทไม่ได้แจ้งว่าจะมีการเปิดเผยข้อมูลบ่อยครั้งแค่ไหน แต่ระบุว่าข้อมูลจะเปิดดาวน์โหลดในเวลาจำกัด

ด้านวิธีการเก็บข้อมูล มาจากข้อมูลผู้ใช้ Google Maps เมื่อมีการเคลื่อนที่และมีการตั้งค่าเปิด “location history” ไว้ ซึ่งข้อมูลนี้ Google Maps มีการเก็บและนำไปใช้ในฟีเจอร์ต่างๆ อยู่แล้ว เช่น ฟีเจอร์แสดงผลว่าร้านค้าหรือร้านอาหารนั้นๆ กำลังมีคนอยู่มากแค่ไหน หรือคนมักจะเยอะในช่วงเวลาใด

สำหรับ ข้อมูลประเทศไทย เป็นข้อมูล ณ วันที่ 29 มีนาคม 2563 สองวันหลังจากมีการประกาศสถานการณ์ฉุกเฉิน และยังผลให้แต่ละจังหวัดทยอยออกประกาศปิดสถานที่ที่เป็นแหล่งชุมนุมชนต่างๆ ตามมา โดย Google Maps เปิดข้อมูลการเดินทางของผู้ใช้ไทยไปยังสถานที่ต่างๆ ดังนี้

• ศูนย์การค้า และสถานที่พักผ่อนหย่อนใจ เช่น ร้านกาแฟ โรงภาพยนตร์ สวนสนุก พิพิธภัณฑ์ ห้องสมุด ลดลง 55%
• โชห่วย ตลาดสด และร้านขายยา ลดลง 27%
• สวนสาธารณะ ชายหาด ลดลง 54%
• สถานีขนส่งสาธารณะ เช่น ป้ายรถเมล์ สถานีรถไฟฟ้า สถานีรถไฟ ลดลง 61%
• สถานที่ทำงาน ลดลง 21%
• สถานที่พักอาศัย เพิ่มขึ้น 16%

(ข้อมูลเปรียบเทียบจากช่วง 3 ม.ค.- 6 ก.พ. 63)

ตามไปดูข้อมูลทุกประเทศจาก Google Maps กันได้ที่นี่

Source

ในยุคที่ทุกคนพูดถึง “บิ๊กดาต้า” การใช้เทคโนโลยี AI, Machine Learning, Data Analytics หรืออีกมากมาย เพื่อเป้าหมายเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายรายบุคคล หวังสร้างโอกาสให้ “แบรนด์” ครองใจผู้บริโภคและนำไปสู่ยอดขาย แต่ในมุมของคอนซูเมอร์อาจรู้สึก “ไม่โอเค” กับการถูก “ยัดเยียด” โฆษณาแบบตามหลอกหลอนจากโลกออนไลน์อยู่ตลอดเวลา    

จิณณ์ เผ่าประไพ กรรมการผู้จัดการ CJ WORX กล่าวว่า ด้วยพฤติกรรมผู้บริโภคในยุคดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ทั้งรูปแบบและช่องทางการสื่อสารจึงไม่สามารถใช้วิธีการแบบเดิมๆ เพื่อเข้าถึงคอนซูเมอร์ในยุคนี้ได้อีกต่อไป เพราะในยุค “โมบาย เฟิร์ส” ทุกคนเลือกเสพสื่อและคอนเทนต์ได้เองตามความสนใจ ด้วย “นิ้วโป้ง” ของตัวเอง

ดังนั้น งาน “โฆษณา” ที่ไม่มีผลประโยชน์หรือไม่มี “แวลู” และไม่สัมพันธ์เกี่ยวข้องกับความสนใจ เป็นสิ่งที่ผู้บริโภคยุคนี้จะไม่สนใจดูให้เสียเวลา วันนี้จึงต้องหาวิธีใหม่ๆ เข้าถึง “ผู้บริโภค” 

จากเทรนด์ “ดิจิทัล มาร์เก็ตติ้ง” ที่ว่ากันด้วยเรื่องของ “ดาต้า” Spore Bangkok ผู้ให้บริการ Integrated Media Agency ในเครือ CJ WORX จึงพัฒนาเซอร์วิสใหม่ ที่เรียกว่า BED หรือ Branded Entertainment Data  ซึ่งจะเป็น Media Solution ให้กับแบรนด์ต่างๆ ในการนำ Entertainment Data ที่ได้รับจากผู้บริโภคที่ชื่นชอบความบันเทิงต่างๆ มาวิเคราะห์และหาอินไซต์ เพื่อต่อยอดสร้างสรรค์คอนเทนต์และเครื่องมือการตลาดที่เข้าถึงผู้บริโภคตามความสนใจแบบไม่รู้สึกยัดเยียดให้ต้องดูโฆษณา หรือได้รับโปรโมชั่นที่ไม่ได้ตรงกับความต้องการ

“เราเริ่มต้นจาก Entertainment Data เพราะไม่ว่าโลกจะเปลี่ยนแปลงอย่างไร เชื่อว่าคอนเทนต์บันเทิงไม่มีวันตาย เป็นคอนเทนต์ที่ทุกคนชื่นชอบมากที่สุด เข้าถึงได้ทุกเพศทุกวัย ทุกเชื้อชาติ ทุกศาสนา ทุกภาษา หากมองในเชิงของไซส์ตลาด ถือเป็นฐานผู้บริโภคที่มีขนาดใหญ่สุด และเป็นคอนเทนต์ที่ถูกถามหาทุกวัน และไม่รู้สึกว่าถูกยัดเยียด”

จับมือค่ายเพลง What The Duck 

ผู้ริเริ่มโปรเจกต์ BED ชวนา กีรติยุตอมรกุล General Manager และ Strategic Planning Director บริษัท CJ WORX กล่าวว่า ปีนี้ทุกคนพูดถึงเทรนด์ “ดิจิทัล มาร์เก็ตติ้ง” ว่าเป็นปีของ “ดาต้า” ทั้ง องค์กร แบรนด์ และเอเยนซี่ ต่างพูดเรื่อง “บิ๊ก ดาต้า” แม้บริษัทจะเห็นเป็นเทรนด์เดียวกัน แต่ด้วยความที่เป็น CJ Worx ไม่เคยคิดอะไรเหมือนคนอื่น สิ่งต่างๆ ที่คิดและสร้างสรรค์ออกมาต้อง “ใหม่” เสมอ

ดังนั้นมุมมองเรื่อง “ดาต้า” จึงต่างออกไป โดยเริ่มศึกษาว่ามีมุมใดที่มองเรื่องดาต้า แบบเข้าใจได้ไม่ยาก นอกจากที่มักพูดกันเรื่อง AI และ Machine Learning  เพราะมองว่าควรทำให้ “ดาต้ามีอารมณ์หรือมีความรัก” เพื่อให้ผู้บริโภคชื่นชอบและสนใจคอนเทนต์ที่นำเสนอ

ขณะที่อุตสาหกรรมบันเทิง สิ่งที่แสดงถึงความรักได้ดี คือ “แฟนคลับ” จึงเริ่มทำงานเรื่อง “ดาต้า” ด้วยการเข้าไปจับมือกับ “เอนเตอร์เทนเมนต์ แพลตฟอร์ม” ที่ไม่ทำให้ “ดาต้า” เป็นเรื่องที่หนักเกินไป โดยร่วมเป็นพันธมิตรกับค่ายเพลง What The Duck ในฐานะ Exclusive Partner เพื่อแปลงข้อมูลความรักของแฟนคลับศิลปินมาเป็น “ดาต้า” ที่มีศักยภาพสำหรับลูกค้า

ข้อมูลที่ได้จากดาต้าของ What The Duck คือฐานแฟนคลับจากสื่อโซเชียล ทั้ง Like Comment Share และการติดตามวิดีโอ คอนเทนต์ในช่องทางต่างๆ ของศิลปิน

“ดาต้า” จากเอนเตอร์เทนเมนต์ แพลตฟอร์ม จะทำให้เราเห็น Consumer Journey ไปพร้อมกับเห็นโอกาสทางธุรกิจที่แบรนด์จะสามารถเข้ามาเชื่อมโยงกับพฤติกรรมของผู้บริโภคอย่างไม่รู้สึกต่อต้าน เพราะเป็นสิ่งที่ผู้บริโภครายนั้นๆ ชอบอยู่แล้ว

 “เราจึงเป็น Media Solution ในการหา Touch Point จากการนำดาต้าของผู้บริโภคกลับมาใช้ให้เกิดประโยชน์กับแบรนด์”

กลยุทธ์และเซอร์วิสของ BED เป็นการทำงานบนหลักคิดเรื่อง Relationship Economy ที่สามารถใช้ได้กับทุกอุตสาหกรรม จากเดิมที่เป็นเรื่อง Economy of Scale คือการผลิตมากเพื่อให้ต้นทุนจะต่ำลง เช่นเดียวกันหากมี Relationship จำนวนมาก การลงทุนจะยิ่งต่ำลง เพราะเมื่อผู้บริโภครักแบรนด์ จากการเรียนรู้ดาต้าของคอนซูเมอร์จำนวนมาก จะทำให้แบรนด์รู้จักผู้บริโภคมากขึ้น รู้ว่าชอบคอนเทนต์ประเภทไหน และทำคอนเทนต์ที่ตามความชอบ จะช่วยประหยัดเงินจากการทำคอนเทนต์ที่ไม่ตรงใจ โดยได้ข้อมูลจาก  Relationship ที่เรียนรู้จากดาต้า

ในฝั่งของศิลปินเองจะได้รู้จักแฟนคลับของตัวเอง สามารถแต่งเพลงออกมาในแบบที่แฟนคลับอยากฟัง อีกทั้งยังเป็นสาวกของศิลปินและชื่นชอบแบรนด์ ที่ศิลปินเป็นพรีเซ็นเตอร์หรือมีความสัมพันธ์เกี่ยวข้อง

เลิก Tie in ศิลปินแบบไม่เนียน

เมื่อมีดาต้าจากเอนเตอร์เทนเมนต์ แพลตฟอร์ม ที่ดึงข้อมูลมาจากฐานแฟนคลับศิลปิน จะทำให้มีข้อมูลในการพัฒนา Media Solution ใหม่ๆ ผ่านโปรเจกต์ Branded Entertainment Data ที่จะทำให้การสื่อสารและคอนเทนต์ที่เข้าถึงผู้บริโภคเป็นอะไรที่มากกว่าการยิงโฆษณาหลอกหลอนแบบ Retargeting และตอบโจทย์ความสนใจของผู้บริโภคไปพร้อมกัน เรียกว่าไม่ฝืนพฤติกรรมของผู้บริโภค สิ่งที่จะได้ตามมาคือ โอกาสทางธุรกิจของแบรนด์

ตัวอย่างง่ายๆ ที่ทำได้จากดาต้าของ What The Duck เมื่อศิลปิน “สิงโต นำโชค” กำลังจะเปิดซิงเกิลเพลงใหม่ สิ่งที่ BED ทำได้เลยคือเข้าไปดูฐานแฟนคลับของสิงโต นำโชค จากเฟซบุ๊ก แฟนเพจที่มีผู้ติดตามกว่า 1 ล้านคน เพื่อเริ่มต้นดูข้อมูลทั่วไปว่าเป็นใคร สนใจอะไร เพื่อทำ Marketing Plan ของแบรนด์ต่างๆ ที่เหมาะกับแฟนคลับของสิงโต นำโชค

หากเป็นฟอร์แมตที่ แอดวานซ์ จะเป็นการทำโปรเจกต์ จากข้อมูลเอนเตอร์เทนเมนต์ แพลตฟอร์ม กับศิลปิน เดอะทอยส์ ด้วยการเก็บดาต้าคนที่มาดูมิวสิกวิดีโอ เดอะทอยส์ เนื้อหาในมิวสิกวิดีโอ เดอะทอยส์ จะเสื้อคอลเลกชั่นใหม่ของแบรนด์หนึ่ง โดยไม่ต้องมีภาพการใส่เสื้อเหมือนการ Tie in แบรนด์ในอดีต เมื่อมีคนเข้ามาดูมิวสิกวิดีโอ ระบบจะเก็บดาต้าผู้ชมไว้ จากนั้นวันถัดไประบบ Retargeting จะส่งโฆษณาคอลเลกชั่นใหม่ของเสื้อผ้าแบรนด์นั้นและโปรโมชั่นส่วนลด พร้อมเว็บไซต์เพื่อให้เข้าไปซื้อคลิกซื้อ

“เรารู้กลุ่มผู้สนใจสินค้าได้จากคนที่ดูคอนเทนต์ หากดูเนื้อหาต่อเนื่องไป 25% ของคอนเทนต์ทั้งหมด คาดการณ์ได้ว่าผู้ชมมีความคุ้นเคยกับแบรนด์เสื้อผ้าที่ศิลปินสวมใส่อยู่ หากวันต่อมาผู้ชมเห็นโฆษณาเสื้อผ้าแฟชั่นแบรนด์เดิม ก็อาจจะคลิกซื้อได้ เพราะคุ้นเคยจากคอนเทนต์ที่ดูมาแล้ว โดยระบบจะ Retarget ได้ตรงกลุ่มจากฐานของมูลแฟนคลับ”

การได้ดาต้าจากเอนเตอร์เทนเมนต์ แพลตฟอร์ม ทำให้ CJ WORX สามารถพัฒนาโปรเจกต์ใหม่ เพื่อนำเสนอ Solution ที่แตกต่างให้ลูกค้าได้ โดยจะเป็น Media Solution ที่แก้ปัญหาให้ลูกค้าหลายราย ที่พยายามจะยัดเยียด “โปรดักต์” อยู่ในคอนเทนต์ หรือการพยายามให้ศิลปินบริโภคสินค้าของแบรนด์ต่างๆ ทั้งที่ไม่มีความสัมพันธ์เกี่ยวข้องกับคอนเทนต์ หรือเป็นการ Tie in แบบไม่เนียน และผู้บริโภคก็ไม่ต้องเห็นฉากการดื่มเครื่องดื่มหรือรับประทานผลิตภัณฑ์ต่างๆ ในรายการประกวดร้องเพลง ที่ไม่เกี่ยวข้องกับเนื้อหารายการ

เซอร์วิสลูกค้าระยะยาว

โปรเจกต์ BED ที่เป็นการเก็บข้อมูลจาก “เอนเตอร์เทนเมนต์ แพลตฟอร์ม” และพัฒนาเป็นบริการด้าน Media Solution จะทำให้ CJ WORX ทำหน้าที่เป็น “ที่ปรึกษา” ให้กับลูกค้าได้มากขึ้น เป็นเหมือนเพื่อนคู่คิด เพราะการเก็บดาต้าในมุมของระยะเวลา ยิ่งลูกค้าอยู่นานเท่าไหร่ ก็จะได้แวลูจากการเรียนรู้ดาต้าได้มากขึ้น

ดังนั้นจากเดิมที่อาจทำงานร่วมกันระยะสั้นโปรเจกต์เดียว แต่การทำงานบนดาต้าใหม่ๆ จะทำให้สามารถเสนอโปรเจกต์ระยะยาวและทำงานกับลูกค้าได้นานขึ้น  เพราะ “ดาต้า” บางอย่างต้องใช้ระยะเวลาในการเก็บข้อมูลระยะยาว หรือโปรเจกต์เดียวแต่ ต้อง Optimize การทำงานต่อเนื่อง ปัจจุบัน CJ Worx ดูแลลูกค้าบางรายที่ทำงานร่วมกันตั้งแต่วันแรกของการก่อตั้ง CJ WORX หรือกว่า 8 ปี

ข้อมูลสรุปสถิติธุรกิจ “อีคอมเมิร์ซ” ปี 2561 ของสำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (องค์การมหาชน) (สพธอ.) หรือ ETDA รายงานมูลค่าอยู่ที่ 3.2 ล้านล้านบาท เติบโต 14% ปีนี้ประเมินยังไปได้ต่อด้วยการเติบโต 20% สร้าง “นิวไฮ” ต่อเนื่อง

ปัจจัยการเติบโตของตลาดอีคอมเมิร์ซดังกล่าว สะท้อนให้เห็นถึงพฤติกรรมผู้บริโภคที่เปลี่ยนไปตามยุค รวมทั้งการพัฒนาของเครื่องมือสื่อสารการทำตลาด และจำนวนคนไทยเข้าถึงอินเทอร์เน็ตในอัตราเพิ่มขึ้นต่อเนื่องด้วยราคาการใช้งานที่ถูกลง ล้วนส่งผลให้ตลาดอีคอมเมิร์ซไทยยังมีโอกาสเติบโต ทั้งจำนวนผู้ซื้อและผู้ขายผ่านออนไลน์เพิ่มมากขึ้น

ประเทศไทยถือว่าเป็นประเทศที่อีคอมเมิร์ซ B2C (Business to Consumer) เติบโตเป็นอันดับ 1 ของอาเซียน โดยปี 2561 มูลค่าอยู่ที่ 8.65 แสนล้านบาท เพิ่มขึ้น 14% จากปัจจัยจำนวนพ่อค้าแม่ค้าออนไลน์ และอีมาร์เก็ตเพลสเพิ่มขึ้น รวมทั้งความเชื่อมั่นในเทคโนโลยีระบบอีเพย์เมนต์ที่สะดวก การขนส่งรวดเร็วทำให้ผู้บริโภคหันมานิยมซื้อของออนไลน์อย่างต่อเนื่อง

ปี 2561 พบว่าตลาดอีคอมเมิร์ซไทย กลุ่มเอ็นเตอร์ไพรส์ (ธุรกิจที่มีรายได้เกิน 50 ล้านบาท) มีมูลค่า 1.97 ล้านล้านบาท เติบโต 8.70% ขณะที่กลุ่มเอสเอ็มอี (รายได้ต่ำกว่า 50 ล้านบาท) มีมูลค่า 6.07 แสนล้านบาท เติบโต 20.39%

กลุ่มเอ็นเตอร์ไพรส์ มีการใช้เครื่องมือสื่อสารการตลาดสินค้าและบริการ ผ่านช่องทางออฟไลน์และออนไลน์ ด้วยมูลค่าที่แตกต่างกัน

• น้อยกว่า 1.2 ล้านบาท 46.15%
• น้อยกว่า 6 ล้านบาท 23.07%
• น้อยกว่า 12 ล้านบาท 7.69%
• น้อยกว่า 120 ล้านบาท 15.38%
• มากกว่า 120 ล้านบาท 7.69%

ส่วนผู้ประกอบการเอสเอ็มอีโฟกัสทำการตลาดผ่านช่องทาง ออนไลน์ 69.92% และ ออฟไลน์ 30.08% แพลตฟอร์มออนไลน์ยอดนิยม คือ เฟซบุ๊ก 93.94% จากการ Boost Post และ Boost Ads เพื่อเข้าถึงลูกค้าที่ตรงกลุ่มเป้าหมาย

ชูบิ๊กดาต้านำเสนอสินค้าใหม่

สุรางคณา วายุภาพ ผู้อำนวยการสำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (องค์การมหาชน) (สพธอ.) หรือ ETDA กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (ดีอี) กล่าวว่า ด้วยมูลค่าตลาดอีคอมเมิร์ซขนาด 3.2 ล้านล้านบาท ในปีที่ผ่านมา และปี 2562 ยังเติบโตไม่ต่ำกว่า 20% หรือมูลค่า 3.8 ล้านล้านบาท ทั้งจำนวนผู้ค้าออนไลน์ และนักช้อปออนไลน์ที่เพิ่มขึ้น จากผู้เข้าถึงอินเทอร์เน็ตไทยกว่า 45 ล้านคน

เทรนด์การทำตลาดอีคอมเมิร์ซหลังจากนี้ จะเห็นการนำข้อมูล หรือ Big Data มาพัฒนาธุรกิจอีคอมเมิร์ซมากขึ้น โดยเฉพาะในกลุ่มเอ็นเตอร์ไพรส์ ที่พบว่าใช้บิ๊กดาต้าวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค เพื่อนำเสนอสินค้าใหม่ๆ 100% , ใช้เพื่อให้ตอบโจทย์ความต้องการผู้บริโภคอย่างแม่นยำและการวางแผนด้านการตลาด 92.85% และใช้วิเคราะห์ปัจจัยแวดล้อม กำหนดยุทธศาสตร์การจำหน่ายสินค้า 85.71%

กลุ่มเอ็นเตอร์ไพรส์ ใช้งบประมาณสำหรับการทำบิ๊กดาต้า และการวิเคราะห์ดาต้า (Data Analytics) ด้วยงบประมาณ 10-50 ล้านบาทต่อปี มีสัดส่วนถึง 30.76%

ได้เวลา AI ลุยอีคอมเมิร์ซ

นอกจากนี้ธุรกิจเอ็นเตอร์ไพรส์มีการใช้ ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) มาช่วยดำเนินธุรกิจด้านการบริหารและจัดการบริหารลูกค้าแล้ว 76.93% และกลุ่มที่ยังไม่มีการพัฒนาด้าน AI 23.07%

ในกลุ่มเอ็นเตอร์ไพรส์ที่นำเทคโนโลยี AI มาใช้งาน ได้จัดสรรงบประมาณสำหรับพัฒนา AI ต่อปีมีสัดส่วนต่างกัน โดยกลุ่มที่ใช้ต่ำกว่า 1 ล้านบาท อยู่ที่ 38.46% งบประมาณ 1-5 ล้านบาท 23.07% งบประมาณ 5-10 ล้านบาท 7.69% และงบประมาณ 10-50 ล้านบาท 7.69%

วัตถุประสงค์การใช้งาน AI ในการพัฒนาสินค้าและบริการของกลุ่มเอ็นเตอร์ไพรส์ 

• ช่วยให้บริการ เช่น Chatbot, CRM เพื่อให้ข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว 69.23%
• ใช้ในด้านอื่นๆ เช่น Claim Analytics, Underwriting, Notification 23.07%
• วิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคเพื่อตัดสินใจซื้อ 15.38%
• ช่วยตัดสินใจด้านการบริหาร 15.38%
• พัฒนาผลิตภัณฑ์ 7.69%

อีคอมเมิร์ซไทยไปนอก

ไม่เพียงแต่ตลาดอีคอมเมิร์ซไทยเท่านั้นที่ผู้ประกอบการสามารถหาโอกาสทำเงินได้ เพราะสินค้าไทยเป็นที่ต้องการให้ตลาดต่างประเทศเช่นกัน เพราะวันนี้แพลตฟอร์มออนไลน์ “อีมาร์เก็ตเพลส” สามารถเข้าถึงผู้บริโภคได้ทั่วโลก   

เมื่อวิเคราะห์จุดแข็งของประเทศไทยที่เป็นเมืองน่าเที่ยวติดอันดับ 4 ของโลก และสินค้าไทยก็เป็นที่ชื่นชอบของหลายประเทศ ไม่ว่าจะเป็น

• เวียดนาม

ชอบสินค้าอุปโภคบริโภคของไทย เครื่องสำอาง และสินค้าเกี่ยวกับเด็ก ที่ผ่านมาการค้าไทยไปเวียดนามเติบโตเพิ่มขึ้น 12% ทุกปี การส่งออกสินค้าไทยไปเวียดนามวางเป้าหมายปี 2563 มูลค่าการค้า 2 หมื่นล้านดอลลาร์

• อินโดนีเซีย 

นิยมสินค้าไทยหลายประเภท ยอดสั่งซื้อผ่านอีคอมเมิร์ซ อันดับต้นๆ เช่น ผัดไทยสำเร็จรูป, บะหมี่กึ่งสำเร็จรูป, ปลาหมึกอบ, สแน็กถั่วลิสง, นมอัดเม็ด

• อินเดีย

สินค้าที่นิยมสั่งซื้อจากไทยอันดับต้นๆ คือ สินค้าที่เกี่ยวกับการปรุงอาหารไทย, เครื่องสำอาง, สินค้าสปา และน้ำมันเหลือง หรือน้ำมันทาแก้ปวดเมื่อย

• จีน

ชอบเครื่องสำอาง สมุนไพร เสื้อผ้าและกระเป๋า และอาหารสด

ปัจจุบัน ETDA ได้สนับสนุนให้ผู้ประกอบการไทยทั้งกลุ่มเอ็นเตอร์ไพรส์และเอสเอ็มอี ทำตลาดอีคอมเมิร์ซในตลาดต่างประเทศ ด้วยการใช้แพลตฟอร์มท้องถิ่นของแต่ละประเทศ เช่น ในจีน ใช้ TMall , Alibaba, VIP.com , JD.com รวมทั้งการใช้ระบบขนส่งสินค้า B2C ผ่าน โกลบอล แพลตฟอร์มต่างๆ เพื่อช่วงชิงโอกาสจากตลาดอีคอมเมิร์ซที่กำลังขยายตัวทั่วโลก.

ข่าวเกี่ยวเนื่อง

• โตต่อไม่รอแล้วนะ! ‘5 ปัจจัย’ อีคอมเมิร์ซไทยพุ่งแรง ปี 62 ทุบสถิติใหม่

ล่าสุด กสิกรไทยประกาศขอเป็นธนาคารที่ขับเคลื่อนด้วยดาต้า จัดตั้ง 2 ฝ่ายใหม่ดูแลการสร้างความสามารถด้าน Data Analytics กำหนดแผนสรรหาและพัฒนาบุคลากรด้าน Data Alchemist

พิพิธ เอนกนิธิ กรรมการผู้จัดการ ธนาคารกสิกรไทย เปิดเผยว่า ปัจจุบันธนาคารกสิกรไทยมีบิ๊กดาต้าเป็นข้อมูลเกี่ยวธุรกรรมการเงินประเภทต่างๆ จำนวนมหาศาล และเพิ่มขึ้นตลอดเวลา

ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำมาศึกษาเพื่อเพิ่มความเข้าใจลูกค้า โดยใช้เทคโนโลยีวิเคราะห์นำไปสู่การพยากรณ์และนำเสนอวิธีการใหม่ๆ ที่จะเอื้อประโยชน์ต่อธุรกิจ เพิ่มความสามารถการแข่งขัน แสวงหาโอกาสทางธุรกิจ สร้างรายได้ให้แก่ธนาคารในระยะยาว ที่สำคัญสามารถลดต้นทุนการทำธุรกิจได้

ธนาคารจึงจัดตั้ง 2 ฝ่ายงานใหม่ อยู่ภายใต้สายงานบริหารยุทธศาสตร์องค์การ เพื่อมาโฟกัสเรื่องของ Data Analytics ให้กับองค์กรโดยเฉพาะ

Enterprise Data Analytics Department (EA) ดูแลเรื่องการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Analytics Use Case) ของธนาคาร สรรหาและจัดสรรทรัพยากร เพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูล ติดตามและขยายผลให้มีการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงธุรกิจ (Business Data Analytics) ให้แพร่หลาย จนเป็นวัฒนธรรมองค์กร

รวมทั้งให้คำปรึกษาด้านการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกทั้งกับหน่วยงานของธนาคารและลูกค้าของธนาคาร เพื่อสนับสนุนการวางกลยุทธ์ของธนาคารที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

Digital Lending Department (DL) รับผิดชอบการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกจากฐานข้อมูล นำมาใช้สร้างผลิตภัณฑ์สินเชื่อ ให้ตรงความต้องการของลูกค้า ในราคาที่เหมาะสมกับระดับความสี่ยงของลูกค้าแต่ละราย (Personalized Risk Based Pricing) เพิ่มโอกาสในการสร้างรายได้ให้ธนาคาร ลดความเสี่ยงด้านเครดิต

ดูแลเรื่องการสร้างรูปแบบการปล่อยสินเชื่อผ่านช่องทางดิจิทัล (Digital Lending Platform) ให้เกิดการดำเนินการเบ็ดเสร็จบนแอปพลิเคชัน K PLUS ซึ่งลูกค้ารู้ผลอนุมัติและได้รับเงินเข้าบัญชีภายใน 1 นาที รวมทั้งพัฒนาบริการ Lending Service Platform เพื่อแสวงหารายได้จากช่องทางใหม่ๆ ให้แก่ธนาคาร

นอกเหนือจากนั้น ธนาคารมีแผนสรรหาและพัฒนาบุคลากรด้าน Data Analytics ให้มีการยกระดับงานด้านนี้ให้มีความพิเศษ น่าสนใจ และแตกต่างจากองค์กรอื่นๆ โดยเพิ่มตำแหน่งงาน Data Alchemist ที่เน้นการผสมสานการใช้บิ๊กดาต้า เข้ากับเทคนิค Advanced Analytics ในการหาสูตรเพื่อตอบโจทย์ธุรกิจให้ประสบความสำเร็จ โดยทำงานร่วมกับหน่วยธุรกิจแบบไร้รอยต่อ ภายใต้ Concept: Turning Data into Gold; the Ultimate of Advanced Analytics

โดยมองว่าโอกาสและความท้าทายทางธุรกิจที่ธนาคารเผชิญอยู่ในปัจจุบัน เป็นช่วงเวลาที่ดีที่ให้บุคลากรด้าน Data Analytics ของประเทศได้เข้ามาเรียนรู้ พัฒนา และเพิ่มขีดความสามารถของตัวเองแบบก้าวกระโดด

ธนาคารจะมีการปรับแผนการพัฒนาศักยภาพ ตลอดจนดูแลการจัดการเรื่องการเติบโตทางอาชีพ ให้มีความเข้มข้น ชัดเจน และเหมาะสมกับความสามารถของพนักงานกลุ่มนี้

วางเป้าหมายมุ่งสู่การเป็นธนาคารที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Bank) ซึ่งการสร้างวัฒนธรรมองค์กรของการใช้ข้อมูลเป็นปัจจัยในการตัดสินใจ (Data-Driven Culture) โดยวางรากฐานสำคัญ 4 ด้านให้เกิดขึ้นในธนาคาร ได้แก่

1. Data สร้างฐานข้อมูลแบบรวมศูนย์เพื่อให้เกิดข้อมูลหนึ่งเดียว (Single source of truth) ส่งเสริมให้เข้าถึงข้อมูลแบบข้ามฝ่ายงาน เพื่อกระตุ้นให้เกิดการใช้ข้อมูลในรูปแบบใหม่ๆ แต่ยังคงรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลลูกค้าไว้สูงสุด

2. ด้าน Infrastructure & Tools เตรียมซอฟต์แวร์ด้านการวิเคราะห์ข้อมูลรูปแบบต่างๆ ที่พร้อมตอบสนองการใช้งานของธุรกิจธนาคารในทุกระดับ

3. ด้าน Talent มีการจัดหลักสูตรพัฒนาทักษะพนักงานเป้าหมายทั้งธนาคารให้สามารถใช้งานเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลชั้นสูงได้ เพื่อนำไปสู่การสร้างประโยชน์แพร่กระจายในแต่ละหน่วยงานทั่วทั้งองค์กร พร้อมจัดตั้ง community ของบุคลากรด้านดาต้าเพื่อการแลกเปลี่ยนความรู้และประสบการณ์ระหว่างกัน

4. ด้าน Process สร้างกระบวนการทำงานที่กระตุ้นให้เกิดการนำดาต้ามาใช้งานจริง (Use Cases) ส่งสริมให้ฝ่ายงานต่างๆ มีการตั้งคำถามที่มีความหมาย และนำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อหาคำตอบที่ช่วยตอบสนองโจทย์ทางธุรกิจ ทั้งในด้านการแก้ปัญหาและการสร้างธุรกิจในรูปแบบใหม่ๆ

พิพิธ มองว่า ภายใต้กลยุทธ์ที่วางไว้ ธนาคารจะก้าวไปสู่ Data-Driven Bank ได้อย่างสมบูรณ์และจะสร้างบริการอย่างเป็นรูปธรรม โดยตั้งเป้าหมายภายในปี2561 ธนาคารจะสามารถนำฐานข้อมูลบิ๊กดาต้ามาพัฒนาเป็นการใช้งานจริง (Use Cases) ได้ไม่ต่ำกว่า 400 กรณี สร้างรายได้หรือลดต้นทุนให้ธนาคารเป็นมูลค่าไม่น้อยกว่า 2,000 ล้านบาท

ภายในปี 2563 จะใช้บิ๊กดาต้าสร้างรายได้หรือลดต้นทุนให้แก่ธนาคาร เป็นมูลค่าไม่น้อยกว่า 50% ของทั้งหมด.

แต่มือถือจีนอย่างวีโว่ (Vivo) กลับล้ำหน้าไปอีกขั้น ด้วยการใช้บิ๊กดาต้าทำความเข้าใจความต้องการของลูกค้าก่อน แล้วค่อยพัฒนา นำเสนอสินค้า และเซอร์วิสที่ตรงใจลูกค้า

โดยอาศัยความร่วมมือระหว่างองค์กรและแบรนด์ต่างๆ ซึ่งเป็นมุมมองอย่างรอบด้านในฐานะผู้ผลิตและผู้บริโภค ฉีกโมเดลในรูปแบบเดิมที่เน้นแต่ตัวผู้ผลิตเพียงอย่างเดียว ถือว่าเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญที่น่าจับตามองเป็นอย่างมาก โดยเมื่อไม่นานมานี้ วีโว่ ผู้ผลิตสมาร์ทโฟนของจีน กับ Tmall Innovation Center (TMIC) ของทีมอลล์ (TMall) ในเครือข่ายอาลีบาบา ร่วมมือออกแบบสมาร์ทโฟนรุ่นใหม่ สำหรับเปิดตัวในไตรมาสสี่ของปี 2018 นี้

แนวคิดของการร่วมกันออกแบบนี้ จะอาศัยข้อมูลด้านการตลาดและข้อเสนอแนะของลูกค้าเป็นหลักในการออกแบบ โดยการใช้ข้อมูลเชิงลึกและวิเคราะห์แนวโน้มจากฐานลูกค้า 500 ล้านคนของ Tmall

ซึ่งจะช่วยให้แบรนด์ต่างๆ มีโอกาสในการผลิตสินค้าที่เข้าใจความต้องการของกลุ่มผู้บริโภค และนำมาวิเคราะห์โดย TMIC ก่อนการออกแบบ ซึ่งต่างจากสมาร์ทโฟนรุ่นอื่นๆ และถือเป็นการเปลี่ยนรูปแบบการผลิตใหม่ (New Manufacturing) ที่คิดค้นโดย แจ็ค หม่า (Jack Ma) เมื่อปี 2016

Wang Yonggang หัวหน้าฝ่ายอิเล็กทรอนิกส์ของวีโว่ กล่าวว่า “ความตั้งใจที่สำคัญที่สุดของวีโว่ คือการสร้างผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าต้องการอย่างแท้จริงและยึดตามความต้องการของพวกเขาเพื่อให้ผู้บริโภคได้ผลิตภัณฑ์ที่ตรงใจที่สุด โดยใช้ข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภคที่ได้รับจาก TMIC”

บริการของ TMIC

TMIC ซึ่งเป็นบริษัทนวัตกรรมด้านการค้าปลีกของ Tmall ก่อตั้งเมื่อเดือนเมษายน ปี 2017 ทำหน้าที่ช่วยให้แบรนด์ต่างประเทศและชาวต่างชาติ สามารถเจาะตลาดจีนได้อย่างตรงจุด ถูกกลุ่มเป้าหมาย โดยใช้บิ๊กดาต้า วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภคแบบเรียลไทม์ บริการต่างๆ จะครอบคลุมตั้งแต่ ช่วยแบรนด์หาช่องทางทำตลาดในประเทศจีน ปรับปรุงโฮมเพจของแฟลกชิปสโตร์ วางแผนแคมเปญทางการตลาด และการรีโนเวตร้านค้าแบบดั้งเดิมเพื่อดึงดูดลูกค้าที่มาช้อปปิ้งให้เพิ่มมากขึ้น รวมถึงช่วยให้แต่ละธุรกิจสามารถแข่งขันกันได้ดียิ่งขึ้น ด้วยการปรับปรุงกระบวนการการทำงานให้มีประสิทธิภาพ และรองรับต่อนวัตกรรมที่จะเกิดขึ้นอย่างไม่หยุดนิ่ง

ทั้งหมดนี้คนที่จะได้ประโยชน์สูงสุดก็ไม่พ้นลูกค้าที่จะใช้สินค้าและบริการนั่นเอง นอกจากความร่วมมือกับวีโว่ จนถึงปัจจุบัน TMIC เคยร่วมมือกับบริษัทต่างๆ มาแล้ว 62 บริษัท เช่น บริษัท ผู้ผลิตขนมหวาน Mars ผู้ผลิตของเล่น Mattel เครื่องสำอาง Loreal และ Procter & Gamble ซึ่งเป็นผู้ผลิตผลิตภัณฑ์ข้าวของเครื่องใช้ในครัวเรือน ฯลฯ

ดังนั้น จึงไม่น่าแปลกใจแต่อย่างใด ที่จีนจะก้าวไปอีกขั้นกับการนำบิ๊กดาต้าของอีคอมเมิร์ชมาใช้อย่างจริงจัง เพราะเศรษฐกิจการบริโภคของจีนกำลังเฟื่องฟู ถึงตอนนี้ชนชั้นกลางของประเทศจีนมีขนาดใหญ่กว่าประเทศสหรัฐอเมริกาทั้งหมดแล้ว

นอกจากนี้จากสถิติยังพบว่า มีคนจีนเฉลี่ยมากกว่า 500 ล้านคนเป็นลูกค้าของอาลีบาบา ที่เปิดแอปพลิเคชั่นช็อปปิ้งเกือบ 8 ครั้งต่อวัน และใช้เวลาค้นหาผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ นานถึง 30 นาที ผู้ซื้อที่ฉลาดใช้ ฉลาดเลือก เหล่านี้ กำลังมองหาผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพสูงและเป็นเอกลักษณ์เฉพาะที่เหมาะกับไลฟ์สไตล์ของตน ซึ่งเป็นการยืนยันได้อย่างดีกว่า Big Data Analytics กำลังกลายเป็นหัวใจของการทำตลาดที่มีการแข่งขันอย่างสูงในประเทศจีนยุคนี้.

ที่มา

• https://www.alizila.com/vivo-tmall-new-smart-phone-11-11/?utm_source=Alizila+RSS&utm_campaign=af0d093eab-EMAIL_CAMPAIGN_2018_08_03_02_03&utm_medium=email&utm_term=0_7ab396339b-af0d093eab-105049577
• https://qz.com/1269792/heres-how-alibaba-helps-us-brands-reach-a-half-billion-consumers-in-china/