First-Party Data ปี 2023 จะเป็นปีที่ทุกองค์กรจะนำ Data ที่จัดเก็บมาแล้ววิเคราะห์หามุมมองต่าง ๆ แล้ว บิดข้อมูลออกมาให้มีหลาย ๆ มุมเพื่อวิเคราะห์ธุรกิจ,ลูกค้า ได้ชัดเจนมากขึ้น วันนี้เลยขอเอา 5 Models ยอดนิยมมาเล่าสู่กันฟังว่า มีอะไรกันบ้าง
1.RMF Model วิเคราะห์พฤิตกรรมการซื้อของลูกค้า
RFM Model แบ่งพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าออกมาเป็นกลุ่ม โดยเรียงลำดับลูกค้าที่สำคัญ จาก Score 5 (สำคัญที่สุด ) จนมาถึง Score 1 (ลูกค้ากำลังจะหนีจากเราไปแล้ว) ในทางธุรกิจนั้นการใช้ RFM Model เป็นประโยชน์อย่างมากในวิเคราะห์ลูกค้า ,การทำการตลาดออกโปรโมชั่น,การทำ CRM (Customer Relation Management) กับลูกค้าให้ตรงกลุ่ม วิธีการทำ RFM เคยเขียนไว้ที่การตลาดวันละตอน Link
RFM (Recency, Frequency, Monetary)
RFM Model จริง ๆ แล้ว โดยหลักการความหมายคือ เป็นการแบ่งกลุ่มของลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าโดยวัดค่าจาก
Recency ระยะเวลา (จำนวนวัน) จากการซื้อล่าสุดที่ผ่านมา
Frequency ความถี่ของการซื้อสินค้าจำนวนครั้ง
Monetary การใช้จ่ายของลูกค้า (บางตำราก็บอกว่าใช้ค่ารวม) บางที่ก็บอกว่ายึดเป็นค่าเฉลี่ย เพราะการมาซื้อของลูกค้าระหว่างครั้งแรก และ ครั้งสุดท้าย อาจจะนานมาก จนใช้ค่ารวม Total ไม่ได้ จริง ๆ ก็มีค่า F (Frequency) อยู่แล้ว
ผลของการจัดอันดับทั้ง 3 กลุ่มแล้ว เราจะได้กลุ่มลูกค้าที่ดี (555) จนถึงกลุ่มลูกค้าที่เราควรจะ Actions Campaign ส่งเสริมการตลาด (111)
2. Retentions Models ลูกค้ากลับมาซื้อซ้ำ
การซื้อซ้ำคือการรักษาลูกค้าเก่าได้เป็นอย่างดี การเจาะลึกลูกค้าซื้อซ้ำจะลดต้นทุนในการหาลูกค้าใหม่ (ค่าใช้จ่ายได้เป็นจำนวนมาก) การดูแลลูกค้าเก่าถึงได้มีความจำเป็นอย่างมากในการทำธุรกิจปัจจุบัน
การซื้อซ้ำที่แยกออกมาตามวัน และ จำนวนเงิน ของลูกค้าแต่ละราย
การซื้อซ้ำโตขึ้นต่อสัปดาห์เป็นกี่% (Growth)
เพื่อที่จะได้ดูว่าลูกค้ายังคงอยู่กับเราเพิ่มขึ้นหรือลดลงในแต่ละสัปดาห์
3. Price Pattern by Locations
ยอดขายรวม (บาท) แต่ละจังหวัด ที่แยกออกมา สัดส่วนของจังหวัดที่พื้นที่ Zone เดียวกัน ยอดขายเฉลี่ยเป็นแบบไหน (กำลังซื้อประมาณต่อคนเท่าไหร่) แล้วสัดส่วนของสินค้าในจังหวัดที่ขายนั้นเป็นสินค้าอะไรที่ขายดี สินค้าอะไรที่ยังเจาะตลาดยังไม่ได้
4. Average Cost Per Customer / Time ลูกค้าซื้อเฉลี่ยต่อช่วงเวลา
- จำนวนลูกค้า (จำนวนนับ) ที่จ่ายค่าสินค้าบริการ ในรอบ Quater
- จำนวนลูกค้า (จำนวนเงิน) ที่จ่ายค่าสินค้าและบริการ ในรอบ Quater
- ยอดขายที่มีความสัมพันธ์ของลูกค้า(จำนวนนับ) จำนวนเงิน ในรอบ Quater
5. Product Predict การทำนายลูกค้าที่คาดหวังจะซื้อสินค้าใน Range ราคาที่รับได้
การทำนายคาดการณ์ลูกค้า ที่จะจ่ายได้ ให้จ่ายได้มากขึ้น หรือ แนวโน้มที่ความสามารถในการจ่ายได้ ในราคาประมาณเท่าไหร่ สามารถทำให้เราประเมินนำสินค้าใหม่เข้ามาในระบบเพื่อรองรับสินค้าที่ตกรุ่น และ ได้สินค้าในราคาที่ลูกค้าจ่ายได้ คือ การนำข้อมูลมาวิเคราะห์ทีทำให้เราเข้าใจลูกค้ามากยิ่งขึ้น
ก็เป็นบทสรุปที่ 5 Models ที่วิเคราะห์ข้อมูลจาก First-Party Data ที่น่าจะได้ประโยชน์ สำหรับ องค์กร & SMEs ที่ต้องการใช้ วิเคราะห์ข้อมูลแบบนี้ในราคาที่เข้าถึงได้ ดูรายละเอียดได้ที่ Link นี้ครับ
และถ้าต้องการให้วิเคราะห์ข้อมูลทางด้าน Social Listening ก็ดูตามนี้ได้เลยครับ
IDEA2MOBILE.COM ให้บริการ
1.วิเคราะห์ Keywords เพื่อหา Insight behavior Customer เพื่อไปต่อยอดกลยุทธ์ทางการตลาด
2. Insight Content for Marketing เชิงลึกเพื่อเนื้อหาให้เข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้ชัดเจนขึ้น
3.Servey Online & Off-line เพื่อเข้าถึง Customer ได้ชัดเจนขึ้น
ติดต่อ
บริษัท ฟร้อนท์ไลน์ เทคโนโลยี จำกัด
ติดต่อ : คุณอนันตชัย (อ้วน)
Tel: 086-3863896
Email: anantachai@idea2mobile.com
