บริษัทรับทำ
Data Driven Marketing

Data Driven Marketing (การตลาดที่ใช้ข้อมูลเป็นพื้นฐาน) คือการใช้ข้อมูลที่เกิดขึ้นจากกิจกรรมการตลาดและการเชื่อมต่อกับลูกค้าเพื่อตัดสินใจและดำเนินกิจกรรมทางการตลาดให้มีประสิทธิภาพสูงสุด วิธีการนี้ใช้ข้อมูลและวิเคราะห์ในการทำความเข้าใจเกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมายของลูกค้า และใช้ข้อมูลนั้นในการวางแผนกลยุทธ์การตลาด เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการเสนอสินค้าหรือบริการ การตลาดที่ใช้ข้อมูลเป็นพื้นฐานช่วยให้การตัดสินใจทางการตลาดมีความมั่นคงและมีโอกาสสำเร็จสูงขึ้นด้วยการใช้ข้อมูลที่สะท้อนความต้องการและพฤติกรรมของลูกค้าอย่างถูกต้อง และการตอบสนองต่อตัวลูกค้าอย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

1. เพิ่มประสิทธิภาพ: ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในกิจกรรมการตลาดของคุณโดยใช้ข้อมูลเป็นพื้นฐานในการวางแผนและการตัดสินใจทางการตลาด

2. เข้าใจลูกค้า: ช่วยให้คุณทำความเข้าใจกลุ่มเป้าหมายและลูกค้าของคุณอย่างละเอียดเพื่อปรับแผนการตลาดให้เข้ากับความต้องการของลูกค้า

3. ทำความเข้าใจตลาด: ช่วยให้คุณทราบเกี่ยวกับแนวโน้มและพฤติกรรมของตลาด เพื่อสามารถปรับกลยุทธ์การตลาดให้เข้ากับสภาพการแข่งขันและความต้องการของตลาด

4. การตัดสินใจที่มั่นคง: ช่วยให้คุณตัดสินใจทางการตลาดที่มีเหตุผลและเชื่อถือได้โดยใช้ข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้เป็นพื้นฐาน

5. ปรับแผนและประสบความสำเร็จ: ช่วยให้คุณสามารถปรับแผนการตลาดของคุณตามผลการวิเคราะห์และข้อมูลที่เกิดขึ้น และเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จในการตลาด

1. AI และ Machine Learning: การใช้ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) และการเรียนรู้ของ Machine Learning เป็นเทรนด์ที่ก้าวไปใน Data Driven Marketing โดยใช้ระบบอัลกอริทึมเพื่อวิเคราะห์และทำนายพฤติกรรมลูกค้า และสร้างแคมเปญตลาดที่ปรับตัวเองได้ตามข้อมูลที่มีอยู่

2. การรวมข้อมูลทุกแห่ง (Data Integration): เทรนด์ที่สำคัญคือการรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ฐานข้อมูลลูกค้า แพลตฟอร์มสังคมออนไลน์ และตลาดอื่นๆ เพื่อให้ได้ภาพรวมที่ครบถ้วนเกี่ยวกับลูกค้าและการทำธุรกิจ

3. Personalization: การปรับแต่งสื่อการตลาดให้เหมาะสมกับแต่ละบุคคล โดยใช้ข้อมูลที่เรามีอยู่เพื่อสร้างประสบการณ์ที่ส่งเสริมความสัมพันธ์และความสนใจของลูกค้า

4. Automation: กิจกรรมต่างๆ ในการตลาด เช่น ส่งอีเมลตามตารางเวลาที่กำหนด ติดตามผลการตลาดอัตโนมัติ หรือการสร้างรายงานอัตโนมัติ เพื่อลดภาระงานและเพิ่มประสิทธิภาพ

• การตัดสินใจที่มั่นใจและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• เข้าใจลูกค้าอย่างลึกซึ้งและสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับลูกค้า
• การวางแผนและเน้นกลุ่มเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• การปรับแก้แผนการตลาดให้เหมาะสมและลดความสูญเสียในการลงทุน
• สามารถสร้างนวัตกรรมและเข้าสู่ตลาดใหม่ได้อย่างมั่นคง
• ลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการดำเนินกิจกรรมตลาด
• ปรับตัวได้อย่างรวดเร็วตามสภาพการณ์ตลาดและความต้องการของลูกค้า
• เพิ่มความไวต่อการเปลี่ยนแปลงในตลาดและความต้องการของลูกค้า
• สร้างประสบการณ์ลูกค้าที่ก้าวหน้าและมีคุณภาพ
• ช่วยเพิ่มยอดขายและกำไรให้กับธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

1. ความซับซ้อนของข้อมูล: การเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลที่มากมายและซับซ้อนอาจเป็นภาระที่ยากต่อการจัดการ นอกจากนี้ยังต้องมีการตรวจสอบคุณภาพข้อมูลเพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลที่ใช้เป็นข้อมูลที่ถูกต้องและน่าเชื่อถือ

2. การควบคุมความเป็นส่วนตัว: การเก็บรวบรวมข้อมูลลูกค้าอาจเกิดความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ซึ่งต้องปฏิบัติตามนโยบายความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวดและเป็นไปตามกฎหมายที่เกี่ยวข้อง

3. ความสมดุลในการใช้ข้อมูล: การใช้ข้อมูลในการตัดสินใจควรมีความสมดุลและคำนึงถึงความเป็นธรรมของการใช้ข้อมูล เพื่อป้องกันความไม่เป็นธรรมในการใช้ข้อมูลลูกค้าหรือการกำหนดกฎระเบียบ

1. กำหนดเป้าหมายการตลาด (Marketing Objectives): กำหนดเป้าหมายที่ต้องการให้กับกิจกรรมตลาด เช่น เพิ่มยอดขาย,  สร้างความสนใจในผลิตภัณฑ์หรือบริการ เป็นต้น

2. รวบรวมข้อมูล (Data Collection): รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับลูกค้า ได้แก่ข้อมูลทางการตลาด, ข้อมูลการซื้อขาย, ข้อมูลสัญชาติ, ข้อมูลการใช้งานสื่อสังคมออนไลน์ และข้อมูลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง

3. วิเคราะห์และประมวลผลข้อมูล (Data Analysis): วิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลเพื่อหาความสัมพันธ์และแนวโน้ม ใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเช่นการสร้างรูปแบบการซื้อขาย (Purchase Patterns) และการทำนายพฤติกรรมลูกค้า (Customer Behavior Prediction)

4. การกำหนดกลุ่มเป้าหมาย (Target Segmentation): แบ่งกลุ่มลูกค้าเป้าหมายตามลักษณะที่คล้ายคลึงกัน เช่น ตามอายุ, เพศ, พฤติกรรมการซื้อขาย เพื่อให้กิจกรรมตลาดเป็นไปตามเป้าหมายและเน้นกลุ่มลูกค้าที่เหมาะสม

5. การสร้างและปรับแต่งแคมเปญ (Campaign Creation & Customization): สร้างแคมเปญตลาดที่เหมาะสมตามกลุ่มเป้าหมาย ใช้ข้อมูลในการปรับแต่งสื่อตลาดและข้อความ

6. การดำเนินการและวางแผนการตลาด (Marketing Execution & Planning): ดำเนินกิจกรรมตลาดตามแผนการตลาดที่กำหนดขึ้น โดยใช้ข้อมูลที่เก็บรวบรวมและวิเคราะห์เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจในการเลือกช่องทางการตลาดที่เหมาะสม

7. การวัดและประเมินผล (Measurement & Evaluation): วัดและประเมินผลการทำ Data Driven Marketing โดยใช้ตัวชี้วัดเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ เพื่อตรวจสอบว่ากิจกรรมตลาดได้ผลสำเร็จตามเป้าหมายที่กำหนดหรือไม่ และใช้ข้อมูลผลการวิเคราะห์เพื่อปรับแก้แผนการตลาดในอนาคต

8. การปรับปรุงและการเรียนรู้ (Optimization & Learning): ใช้ข้อมูลและผลการวิเคราะห์เพื่อปรับปรุงกิจกรรมตลาดให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นในอนาคต และนำประสบการณ์และความรู้ที่ได้รับไปใช้ในกิจกรรมตลาดในอนาคต

1. การใช้ข้อมูลการซื้อขาย: บริษัทอาจใช้ข้อมูลการซื้อขายที่เก็บรวบรวมได้ เช่น ปริมาณการขายสินค้าในแต่ละช่วงเวลา, สินค้าที่ขายดีที่สุด, และลูกค้าที่มีการซื้อซ้ำ เพื่อวิเคราะห์แนวโน้มและสร้างกลยุทธ์การตลาดที่เหมาะสม

2. การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า: โดยการสำรวจข้อมูลลูกค้า เช่น การเข้าชมเว็บไซต์, การคลิกโฆษณา, และการตอบสนองต่อการตลาด บริษัทสามารถสร้างโปรโมชั่นที่กำหนดเฉพาะแก่กลุ่มลูกค้าเฉพาะที่สนใจและมีโอกาสในการสร้างยอดขายสูงขึ้น

3. การสร้างโฆษณาที่แม่นยำ: โดยการใช้ข้อมูลที่มีอยู่ เช่น ข้อมูลทางเศรษฐกิจ, ข้อมูลสัญชาติ, และข้อมูลส่วนบุคคล บริษัทสามารถปรับแต่งข้อความและสื่อการตลาดให้เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมายที่ต้องการเข้าถึง ซึ่งสามารถเพิ่มผลตอบรับได้