วิเคราะห์ Data ง่ายๆ ให้เข้าใจลูกค้าและวางแผนธุรกิจได้ด้วย Customer Analytics และ Customer Metrics ที่ควรรู้

ในบทความนี้ เรามาลองดูกันครับ ว่า การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า หรือ Customer Analytics นั้นคืออะไร? ช่วยให้เราเข้าใจลูกค้าและวางแผนธุรกิจให้เติบโตได้อย่างไร? และเราสามารถทำ Customer Analytics เบื้องต้นได้ยังไงบ้าง รวมถึงตัวเลขที่ควรรู้จัก (Customer Metrics) เพื่อวัดผลและประสิทธิภาพในการวิเคราะห์กันครับ

Customer Analytics คืออะไร?

ถ้าแปลแบบง่ายๆ Customer Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ให้เข้าใจลักษณะ พฤติกรรม และ ความต้องการของลูกค้าให้มากขึ้น เพื่อช่วยให้เราสามารถวางแผนการตลาดและกลยุทธ์ต่างๆ ได้อย่างตรงจุดนั่นเอง

การวิเคราะห์ Customer Analytics เพิ่มรายได้ให้ธุรกิจของเราได้อย่างไรบ้าง?

ในการเพิ่มรายได้ให้กับธุรกิจนั้น มีมากมายหลายวิธี แต่ไม่ว่าจะเลือกวิธีไหน อย่างไร การเพิ่มยอดขายนั้น ย่อมมาจากการขายสินค้าให้กับลูกค้าเพิ่มเสมอ

ซึ่งลูกค้าของเรานั้น ก็อาจสามารถจำแนกได้มากมายหลายวิธี และ หลายกลุ่ม

หนึ่งในนั้นก็คือ การแบ่งกลุ่มลูกค้าเก่า และ ลูกค้าใหม่ เพราะไม่ว่าเราจะทำธุรกิจอย่างไร การขายของให้ลูกค้าเพิ่ม มักจะอยู่ใน 3 วิธีหลักๆ ก็คือ

• หาลูกค้าใหม่ เพื่อขยายฐานลูกค้า (Acquisition) เช่น ทำการตลาดเพื่อดึงดูดลูกค้ารายใหม่
• การให้ลูกค้าเดิมกลับมาซื้อซ้ำ (Retention) เช่น การให้คะแนนสะสม ส่วนลดพิเศษ โปรโมชันสำหรับลูกค้าเก่า เพื่อสร้างแรงจูงใจให้ซื้อซ้ำ หรือ ส่งจดหมายข่าว อีเมล หรือข้อเสนอพิเศษตามฤดูกาล
• การให้ลูกค้าซื้อของเพิ่มในแต่ละครั้ง (Increase Basket Size, Order Value) เช่น เสนอสินค้า/บริการที่เกี่ยวข้องเพื่อเพิ่มมูลค่าการซื้อ (Upselling, Cross-selling)

วิธีเหล่านี้ เราอาจต้องเลือกวิธีที่เหมาะสมให้ลูกค้าแต่ละกลุ่ม

แต่เราจะรู้ได้ยังไงว่าลูกค้าของพวกเราอยู่กลุ่มไหน? เป็นลูกค้าใหม่ หรือ ลูกค้าเดิม?

เราจะรู้ได้ยังไงว่าใครเป็น ลูกค้าใหม่ หรือ ลูกค้าเดิม?

เคยไปซื้อของหรือกินข้าวร้านประจำกันมั้ยครับ

CRM แบบเบสิกสุดก็คือ วิธีนี้แหละครับ

แน่นอนว่า ในยุคที่เทคโนโลยียังไม่พัฒนามากนัก เราอาจจะบันทึกและติดตามลูกค้าจะทำด้วยวิธีดั้งเดิม ดังนี้

• ความจำของเจ้าของ หรือ พนักงาน ในร้านขนาดเล็กหรือธุรกิจครอบครัว อาจใช้การจำหน้าและจำรายละเอียดของลูกค้าประจำได้ เพื่อแยกแยะว่าใครเป็นลูกค้าใหม่หรือเก่า

• การสังเกตพฤติกรรม เช่น การมองหาสินค้า การถามคำถาม เพื่อประเมินว่าเป็นลูกค้าใหม่ที่ยังไม่คุ้นเคยกับร้านหรือไม่

• การซักถาม โดยอาจถามลูกค้าโดยตรงว่าเคยมาร้านนี้หรือไม่ เพื่อแยกแยะลูกค้าใหม่และเก่า

แม้ว่าจะเป็นวิธีดั้งเดิมและอาจมีข้อจำกัด แต่ก็เป็นวิธีที่ใช้งานได้จริงในยุคก่อนที่เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์และฐานข้อมูลจะเข้ามามีบทบาทมากขึ้น และก็ยังสามารถทำได้จนถึงทุกวันนี้ด้วย

ต่อมาก็เป็นวิธีที่น่าจะช่วยให้คุณได้ข้อมูลลูกค้าแบบไม่ต้องอาศัยการจำและการเดาครับ

สำหรับบางที่ อาจใช้วิธีจดบันทึกรายละเอียดของลูกค้าลงในสมุดบันทึก เช่น ชื่อ ที่อยู่ รายการสินค้าที่ซื้อ เป็นต้น เมื่อลูกค้ามาใหม่ ก็จะเปิดสมุดดูว่ามีรายชื่ออยู่แล้วหรือไม่

และต่อมา เมื่อเทคโนโลยีต่างๆ พัฒนาขึ้น เราก็สามารถพัฒนาวิธีการบันทึกข้อมูลลูกค้า ได้ด้วย เช่น

การให้ลูกค้าลงทะเบียนเป็นสมาชิก จะทำให้ได้ข้อมูลเบื้องต้น เช่น หมายเลขสมาชิก หมายเลขบัตรสะสมแต้มและสามารถเชื่อมโยงข้อมูลอื่นๆ กับบัญชีนี้ได้ เช่น ประวัติการซื้อ การใช้งานแอพ การตอบรับโปรโมชั่น เป็นต้น

อย่างไรก็ตาม แม้เราอาจจะอยากได้ข้อมูลลูกค้าที่ละเอียดหรือเยอะ แต่การสอบถามข้อมูลลูกค้าจนเยอะเกินไป ก็อาจทำให้พวกเขาไม่สบายใจได้

การหาลูกค้าใหม่ มีต้นทุนมากกว่าการรักษาลูกค้าเก่าถึง 7 เท่า…จริงหรือไม่?

หลายๆ คน อาจเคยได้ยินคำพูดนี้

แต่เราควรเชื่อคำพูดนี้ แล้วเน้นไปที่ลูกค้าเก่าอย่างเดียวเลยหรือไม่?

ลองพิจารณาปัจจัยเหล่านี้ดูก่อนครับ

ถ้าเรายังไม่มีลูกค้าเก่า หรือ มีลูกค้าเก่าคนเดียว ก็อาจจะยากหน่อยนะครับ

ใครซื้อสินค้าพวกนี้ปีละหลายๆ รอบ สอนผมด้วยครับว่า หาเงินยังไงให้ซื้อได้

ยกเว้นนายหน้า ขายฝาก กับเต๊นท์รถนะครับ

ถ้าคุณมีลูกค้า Segment ที่แต่งปีละสองสามรอบ ก็อาจจะพอได้นะครับ

แต่คำถามคือ

แล้วธุรกิจของเราควรเน้นลูกค้าเก่า หรือ ลูกค้าใหม่?

แน่นอนว่า ถ้าเราทำธุรกิจมาระยะนึง และมีการเป็น Data ก็ใช้ Data เลยครับ

แต่ถ้ายังไม่มี Data ใช้อาจจะต้องใช้ Sense เพื่อคาดเดาอย่างมีหลักการเอานะครับ

Basic Customer Metrics หรือ ตัวเลขวัดผลเบื้องต้นที่เราควรติดตาม

สำหรับคนทำธุรกิจแล้ว ถ้าไม่มีรายได้ก็คงจะอยู่ไม่ได้

และการจะมีรายได้ เราก็ต้องมีลูกค้าที่สร้างรายได้ให้เรามากพอ

ซึ่งการจะได้รายได้จากลูกค้ามากเท่าไหร่ ก็ขึ้นกับ 3 Metrics นี้ครับ

และบางครั้ง เราอาจต้องดูว่า ลูกค้าคนนึง สามารถสร้างรายได้ให้เราเท่าไหร่ เพื่อจะสามารถนำไปวางแผนเพิ่มเติมต่อไป

ตัวอย่างการวางแผนด้วย Customer Analytics และ Customer Metrics

– หากลูกค้ากลุ่มไหน มีรายได้ต่อคน (Revenue per Customer) สูงกว่าเฉลี่ย เราจะได้รู้ว่าลูกค้ากลุ่มนี้ซื้ออะไร ที่ไหน อย่างไรบ้าง เพื่อจะได้นำข้อมูลไปค้นหากลุ่มเป้าหมายที่ใกล้เคียงกัน (lookalike audience)

– หากลูกค้ากลุ่มไหน มี Revenue per Customer ต่ำกว่าเฉลี่ย เราจะได้ประเมินต่อว่า จะทำอย่างไรเพื่อเพิ่มรายได้จากคนกลุ่มนี้ได้บ้าง

– หากเราต้องการจะหาลูกค้าใหม่เพิ่ม เราจะได้รู้ว่า ควรมีค่าใช้จ่ายต่อคนเท่าไหร่ (Cost per Acquisition) ถึงจะสร้างรายได้แล้วยังสามารถมีกำไรได้อยู่

บางตำรา อาจจะเรียก Revenue per Customer ว่าเป็น Customer Lifetime Value (หรือบางตำรา ก็จะใช้ Profit แทน Revenue หรือ บางตำรา ก็จะเอาระยะเวลามาคูณ) แต่ก็ขึ้นกับการคำนวณและการกำหนดกรอบเวลาในการคำนวณด้วย

สรุป

ในการวิเคราะห์ลูกค้า หรือ ทำ Customer Analytics นั้น แม้ตัวเลข Customer Metrics เหล่านี้ จะเป็นเพียงตัวเลขพื้นฐาน แต่หากเราวิเคราะห์ได้ตรงจุดและถูกวิธี ก็จะช่วยให้เราสามารถหา Insight เพื่อให้เห็นทิศทางในการทำงานได้ดียิ่งขึ้นด้วย

ซึ่งแน่นอนว่า นอกจากการทำความเข้าใจตัวเลขพื้นฐานแล้ว การเข้าใจบริบทข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์ นั้น ก็จะยิ่งช่วยให้เราวิเคราะห์ได้ดียิ่งขึ้น รวมไปถึงการทำความเข้าใจข้อมูลลูกค้า ไม่ว่าจะเป็นประเภทของข้อมูล ที่มาที่ไป และวิธีการเก็บข้อมูลลูกค้า ก็ถือเป็นพื้นฐานสำคัญที่ต้องเข้าใจ ก่อนจะนำข้อมูลมาใช้งานด้วยเช่นกัน

และหากเราทำทุกอย่างได้เหมาะสม ก็จะช่วยให้เราสามารถลดงานที่ไม่จำเป็นลงได้ด้วย และแน่อน ตรงกับ concept ว่า ต้องใช้ data ให้ ทำงานน้อยแล้วได้ผลลัพธ์ ครับ 🙂