ข้อมูลลูกค้า (Customer Data) ประเภทต่างๆ ที่ควรรู้ในการทำ Customer Analytics

การมีข้อมูลลูกค้าที่สมบูรณ์นับเป็นความได้เปรียบสำหรับธุรกิจ เพราะจะช่วยให้คุณเข้าใจลูกค้ากลุ่มเป้าหมายได้อย่างลึกซึ้ง สามารถสร้างกลยุทธ์ทางการตลาดให้ตรงใจใครได้แม่นยำกว่าคู่แข่ง พร้อมทั้งเพิ่มโอกาสในการเติบโตทางธุรกิจได้อย่างยั่งยืน

แต่ข้อมูลลูกค้าประเภทไหนบ้างที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ Customer Analytics ให้ได้ผลลัพธ์ที่คุ้มค่าที่สุด?

ประเภทของข้อมูลที่ใช้ทำ Customer Analytics มีอะไรบ้าง?

การทำ Customer Analytics นั้น ช่วยให้เราทำความเข้าใจลูกค้า และการตลาดให้ตรงใจกลุ่มเป้าหมายได้ แล้วมีข้อมูลอะไรบ้าง ที่เราควรรู้จัก เพื่อให้สามารถนำมาใช้ทำ Customer Analytics ได้

1. ข้อมูลพื้นฐานของลูกค้า (Customer Profile, Demographic Data)

ตัวอย่างข้อมูลพื้นฐานของลูกค้า

• ข้อมูลประชากรศาสตร์ เช่น อายุ เพศ ระดับการศึกษา รายได้
• ข้อมูลทางภูมิศาสตร์ เช่น ที่อยู่ เมือง ประเทศ
• ข้อมูลเกี่ยวกับครอบครัว เช่น สถานภาพสมรส จำนวนบุตร

ซึ่งข้อมูลเหล่านี้ สามารถเก็บได้ผ่านการทำแบบสอบถาม หรือ การให้ลูกค้าสมัครสมาชิก เพื่อสร้างฐานข้อมูลลูกค้า ให้เราสามารถวิเคราะห์และทำความเข้าใจประเภทลูกค้าของเราได้ เช่น ลูกค้าส่วนมากของเราอยู่ช่วงอายุไหน อาศัยอยู่ที่ไหน เป็นต้น

2. ข้อมูลการซื้อสินค้าและบริการ (Transactional Data)

ตัวอย่างข้อมูลการซื้อสินค้าและบริการ

• ประวัติการซื้อสินค้าและบริการ
• ยอดซื้อ ความถี่ในการซื้อ
• ช่องทางการซื้อ เช่น ออนไลน์ ออฟไลน์
• การใช้คูปอง ส่วนลด โปรโมชั่น

ซึ่งข้อมูลเหล่านี้ สามารถเก็บได้ผ่านเครื่องบันทึกรายการซื้อขาย เช่น เครื่อง POS หรือ ระบบ e-commerce เป็นต้น

สำหรับตัวอย่างข้อมูลยอดขาย ซึ่งผมได้ทำออกมาเป็น ตารางการขายสินค้าบน Excel (Google Sheet) สามารถเข้าไปดูได้ที่บทความการวิเคราะห์และสรุปยอดขายบน Excel, Google Sheet แล้วลองทำตามได้เลยครับ

3. ข้อมูลพฤติกรรมการใช้งาน (Behavioral Data)

ตัวอย่างข้อมูลพฤติกรรมการใช้งาน

• การเข้าชมเว็บไซต์ แอปพลิเคชัน
• การใช้งานสื่อต่างๆ เช่น โฆษณา ระบบ CRM
• การใช้บริการลูกค้าต่างๆ เช่น ลูกค้าสัมพันธ์
• การให้คะแนนหรือรีวิว

ซึ่งข้อมูลเหล่านี้ สามารถเก็บได้ผ่านฐานข้อมูลของสื่อต่างๆ เช่น Web / App Analytics, ระบบ CRM, ระบบโฆษณา เป็นต้น

4. ข้อมูลความชื่นชอบและความสนใจ (Preference and Interest Data)

ตัวอย่างข้อมูลความชื่นชอบและความสนใจ

• ประเภทสินค้าและบริการที่สนใจ
• กิจกรรม งานอดิเรก ความบันเทิง
• ค่านิยมและรูปแบบการดำรงชีวิต

ซึ่งข้อมูลเหล่านี้ สามารถเก็บได้ผ่านการทำแบบสอบถาม หรือ การให้ลูกค้าสมัครสมาชิก เช่นเดียวกับ Customer Profile หรือ อาจลองใช้ข้อมูลพฤติกรรมการใช้งานสื่อบางส่วน มาประกอบได้ด้วยเช่นกัน

สรุป

การรวบรวมข้อมูลลูกค้าที่หลากหลายมาใช้ร่วมกันนั้น ช่วยให้ได้ข้อมูลที่ครบถ้วนยิ่งขึ้น หากนำมาวิเคราะห์อย่างถูกวิธี ก็จะช่วยให้เราสามารถวิเคราะห์หา Insight เพื่อช่วยในการตัดสินใจได้แม่นยำมากขึ้น

รวมถึงสร้างกลยุทธ์การตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตรงตามความต้องการของลูกค้ากลุ่มเป้าหมายได้

ซึ่งก็จะช่วยเพิ่มโอกาสความสำเร็จและการเติบโตให้ธุรกิจของคุณได้ในที่สุดนั่นเอง