ว่ากันตามตรง นักการตลาดที่เก่งเรื่อง Data Science นั้นหายากมากในบ้านเรา แต่การที่นักการตลาดพอรู้เรื่องเกี่ยวกับตัวเลข สถิติ มีความรู้ด้วยการทำนายพฤติกรรมลูกค้าอยู่บ้าง ก็สามารถทำการตลาดได้โดดเด่นกว่าคู่แข่งเจ้าอื่นได้
ฉะนั้นนี่คือ 3 เรื่องที่ต้องรู้ก่อนจะเอาเอา Data Science ใช้กับการตลาด
1. เข้าใจธุรกิจก่อนเข้าใจตัวเลขก่อนเสมอ
ตัวเลขกับสถิติจะไม่มีประโยชน์ถ้าไม่มีใครสามารถตีความหมายเป็นกลยุทธ์ สินค้า และแคมเปญที่ควรทำออกมา ซึ่งจะทำได้ต้องอาศัยทักษะการคิดวิเคราะห์ ความคิดสร้างสรรค์ และทักษะการติดต่อสื่อสารระหว่างคนทำงานด้วยกันโดยเฉพาะการสื่อสารข้ามแผนก ข้ามสายงาน พอมีเรื่อง Big Data เข้ามา นักการตลาดสาย Big Data ก็เป็นที่ต้องการตัวมากขึ้น เพื่อมาช่วยงานในการดึง Insight และแรงบันดาลใจได้จากข้อมูลและกำหนดลูกค้าเป้าหมายต่อไป
และสำหรับนักการตลาดคนไหนที่ไม่สันทัดกับการทำงานกับตัวเลข บอกก่อนว่าเราหนีมันไม่พ้น เราต้องทำความคุ้นชินกับมันในเร็ววัน อาจจะเริ่มจากการดูข้อมูลใน Google Analytics หรืออ่านงบการเงินของบริษัทก่อนก็ได้ แต่ถ้าอยากได้หนังสืออ่านเล่น ขอแนะนำหนังสือ Freakonomics, NurtureShock หรือ Moneyball ก็ได้
2. ถามคำถามที่เข้าท่า
อาศัยความช่างสังเกตจากข้อมูลตรงหน้าแล้วตั้งคำถามที่ใช่เกี่ยวกับธุรกิจและตัวลูกค้า ยกตัวอย่างเช่น เราสงสัยว่าลูกค้าของเราหายไปเรื่อยๆเพราะคู่แข่งหรือสินค้าของเราไม่น่าซื้อมาใช้กันแน่ พอเราตั้งคำถามแบบนี้ เราก็ต้องไปหาข้อมูลที่มารองรับสมมติฐานหรือคำตอบที่เป็นไปได้มาสนับสนุน ข้อมูลที่หามาได้แล้ว ไม่ว่าจะเป็นการเข้าไปดูเครื่องมือ Analytics หรือเก็บแบบสอบถาม เราก็ต้องเอาไปวิเคราะห์ต่อแล้วเอาไปตอบคำถามว่าเราเสียลูกค้าเพราะอะไรกันแน่
แต่ไม่ว่าอย่างไรก็ตาม สำคัญที่สุดคือต้องตั้งคำถามเกี่ยวกับลูกค้าที่สร้างสรรค์และลึกก่อนเสมอ เพื่อในท้ายที่สุดแล้วเราสามารถตัดสินใจในเรื่องต่างๆของธุรกิจได้ นอกจากนั้นการดูแต่ข้อมูลเพื่อช่วยตอบคำถามอย่างเดียวอาจไม่พอ เราต้องเข้าไปถามความเห็นของลูกค้าด้วยว่าที่เราเจอในข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้านั้นถูกต้องมากน้อยแค่ไหน เพราะการได้มีปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าก็สำคัญพอๆกับข้อมูล
3. เรียนรู้จากคนอื่นบ้าง
หากต้องการเป็น Data-Driven Marketer จริงๆ นักการตลาดสาย Direct Mail เป็นนักการตลาดที่นักการตลาดสายอื่นควรเรียนรู้ด้วยมากที่สุด ลองคิดดูว่าการส่งจดหมาย โปสการ์ดหรือแคทตาล็อกไปหาลูกค้ามีต้นทุนตามมามากแค่ไหน ฉะนั้นการส่งหาลูกค้าแต่ละที ต้องเลือกลูกค้าอย่างระมัดระวังที่สุด ต้องมั่นใจว่าลูกค้าคนนั้นจะเปิดแคทตาล็อกดู
ฉะนั้นนักการตลาดสาย Direct Mail จะคุ้นเคยกับการทำนายแนวโน้มพฤติกรรมของลูกค้าได้ดี หรือถ้าในธุรกิจเราไม่เคยทำ Direct Mail มาก่อน เราอาจจะหานักการตลาดที่ทำงานอยู่กับฐานข้อมูลลูกค้าเป็นประจำ เพื่อเรียนรู้จากนักการตลาดคนนั้นก็ได้เช่นกัน
นอกจากนี้เราสามารถเรียนรู้จากคนที่มีความสามารถและสนใจในด้านการเอา Data Science กับการตลาด โดยจะจัดทำเพจ หรือกลุ่มออนไลน์ จัดอีเวนต์หรือทำ Live พูดคุยร่วมกันเพื่อแลกเปลี่ยนความเห็นและประสบการณ์ ก็แป็นทางเลือกในการเรียนรู้ที่น่าสนใจเช่นกัน
สุดท้าย เราควรเรียนรู้ในการใช้ข้อมูลเพื่อสร้างสรรค์งานขึ้นมาหรือที่เรียกว่า Data-driven Creativity การเอาข้อมูลเพื่อวิเคราะห์ออกมา ตีโจทย์ลูกค้าเป้าหมายให้แตก เพื่อทำแคมเปญออกมาโดนใจลูกค้าด้วย
แหล่งอ้างอิงส่วนหนึ่งจาก How to Become a True Predictive Marketing Ninja จาก Predictive Marketing โดย Omer Artun และ Dominique Levin
