7 ความผิดพลาดในการวิเคราะห์ข้อมูลที่นักการตลาดมักเจอ

กระบวนการวิเคราะห์และสรุปผลข้อมูลนั้นเป็นกระบวนการทีสำคัญอย่างมากในยุคนี้สำหรับนักการตลาดที่การตลาดด้วยการใช้ข้อมูลเพราะข้อมูลนั้นจะทำให้รู้ว่าแคมเปญที่ทำการตลาดออกไปนั้นเป็นอย่างไรการแปลผลที่ผิดพลาดย่อมส่งผลอย่างมากต่อการตลาดที่ทำออกไปและอาจจะเสียหายจนถึงขั้นพังธุรกิจเลยได้ดังนั้นการแปลผลให้ถูกต้องนั้นจึงเป็นเรื่องที่สำคัญซึ่งการทำข้อมูลมาเพื่อวิเคราะห์นั้นนักการตลาดจะรวบรวมมาเยอะแค่ไหนก็ได้แต่ขั้นตอบที่สำคัญที่สุดคือการวิเคราะห์ให้ถูกต้องและมีประสิทธิภาพเพื่อที่จะได้เอาไปปรับปรุงกิจกรรมทางการตลาดต่อไป

ทั้งนี้ไม่ใช่เรื่องง่ายเลยที่นักการตลาดนั้นจะสามารถทำการวิเคราะห์ต่างๆได้อย่างถูกต้องและนักการตลาดก็มักจะผิดพลาดพร้อมหลงกลข้อมูลที่เข้ามาได้อย่างง่ายด้วยการหลงติดกับดักทางจิตวิทยาต่างๆหรือการแปลผลที่เข้าข้างตัวเองซึ่งในบทความนี้จะทำให้นักการตลาดได้ระวังข้อผิดพลาดที่อาจจะเกิดขึ้นกับนักการตลาดในการวิเคราะห์ข้อมูล 7 ข้อผิดพลาดนี้

1. ไม่ได้ตั้งคำถามก่อนการวิเคราะห์ : ความเข้าใจที่สำคัญอย่างมากที่นักการตลาดต้องทำความเข้าใจคือข้อมูลนั้นไม่ได้เล่าเรื่องและอย่าคิดว่าข้อมูลนั้นเหมือนตัวต่อที่จะให้นักการตลาดเลือกมาประติดประต่อเป็นภาพที่นักการตลาดอยากได้ได้เพราะด้วยการที่มีข้อมูลเข้ามาหรือชุดข้อมูลแสดงออกมาไม่ได้หมายความว่าจะมีความหมายที่บอกได้เลยทันทีว่ามีอะไรที่น่าสนใจแต่นักการตลาดต้องตั้งคำถามก่อนว่าอยากจะเห็นอะไรจากชุดข้อมูลหรือมีคำถามที่ถูกต้องที่ต้องการจากการดูข้อมูลขึ้นมาเช่นการที่ดูว่าเว็บนั้นทำงานมีประสิทธิภาพหรือไม่เป็นคำถามที่กว้างเกินไปแต่ถ้าถามว่าเว็บไซต์ได้ Traffic เพิ่มขึ้นมามากขึ้นไหมหรือเนือ้หาในเว็บไซต์ไหนที่ทำงานได้ดีจะสามารถทำให้ข้อมูลนั้นให้คำตอบที่ดีกว่า

2. อ้างอิงกับชุด Data เดียว : ปัญหาต่อมาคือการที่นักการตลาดนั้นอิงกับชุดข้อมูลเดียวมากเกินไปเพราะในความจริงแล้วการทำงาน Data นั้นต้องมีความละเอียดแม่นยำอย่างมากการอิงชุดข้อมูลใดข้อมูลหนึ่งก็เปรียบเหมือนกับการอิงความคิดเห็นใดความคิดเห็นหนึ่งเป็นหลักจนปิดรับความคิดเห็นอื่นที่อาจจะถูกต้องได้ซึ่งการมีชุดข้อมูลเดียวและอิงชุดข้อมูลนั้นก็อาจจะผิดพลาดได้อย่างมากดังนั้นการมีชุดข้อมูลจากหลายๆที่จะทำให้เห็นมุมมองที่แตกต่างและสามารถตอบคำถามที่นักการตลาดต้องการได้เพิ่มมากขึ้นได้

3. แปลการวัดผลผิด : Online Metric นั้นมีนิยสมที่กำกวนอย่างมากเพราะแม้บางทีจะมีนิยามให้แต่ความเข้าใจที่แน่นอนก็ยังไม่ตรงกันหรือไม่เห็นภาพว่านิยามของการวัดนั้นคืออะไรกันแน่ดังนั้นอย่างคิดหรือเหมารวมว่า Metric นั้นมีความหมายตามที่ตัวเองเข้าใจยกเว้นแต่จะทำให้แน่ใจได้ว่านิยามนั้นมีความถูกต้องและยืนยันจริงยกตัวอย่างเช่น Metric ที่คนสับสนกันคือ visit” และ “view” หรือ “bounce rate” และ “exit rate” ซึ่งด้วยการที่ดูความหมายคล้ายกันไม่ได้หมายความว่าค่า 2 ค่านี้จะมีการวัดที่เหมือนกัน

4. สับสนระหว่างความสัมพันธ์ที่ทำให้เกิดเหตุ : ความผิดพลาดนี้เกิดขึ้นได้ง่ายอย่างมากในการวางแผนทางการตลาดออนไลน์ยกตัวอบ่างเช่นเมื่อคุณกำลังทำกลยุทธ์ Social mediaใหม่และเริ่มมองเห็นว่าเว็บไซต์มีคนเข้ามาเพิ่มมากขึ้นคุณอาจจะแปลผลได้ว่าการทำ social media ทำให้เว็บไซต์ติดอันดับ google ดีขึ้นซึ่งในความเป็นจริงแล้วไม่ได้หมายความตามที่แปลผลแต่ผลที่เกิดขึ้นอาจจะเป็นผลทางอ้อมจากการทำ social media strategy มาก็ได้ถ้าคุณตีความข้อมูลที่มาผิดย่อมทำให้การเข้าใจเหตุและผลที่ข้อมูลแสดงนั้นผิดพลาดมากขึ้นไปด้วยแถมยังทำให้การวางแผนและแก้ไขนั้นอาจจะไปผิดทางได้ไกลมาก

5. เชื่อในตัวเลขมากเกินไป : สำหรับคนวิเคราะห์ข้อมูลนั้นตัวเลขนั้นคือทุกอย่างเป็นคำตอบเดียวที่จะใช้ในการตลาดได้แต่ในความเป็นจริงแล้วตัวเลขไม่ใช่ทุกอย่างเพราะถ้าคุณมัวแต่มองตัวเลขมากเกินไปคุณจะมองข้ามการชี้วัดบางอย่างที่มองด้วยตัวเลขไม่ได้และเป็นสิ่งสำคัญในการทำการตลาดไปเช่นคุณมัวแต่สนใจว่า Social Media นั้นมีคนติดตามเพิ่มอย่างมากแต่คุณหลงลืมไปว่าสุดท้ายแล้วคนมีปฏิสัมพันธ์ไหมมีประสบการณ์ที่ดีไหมและส่งผลไปยังเว็บไซต์จนถึงยอดขายไหมเพราะฉะนั้นอย่ายึดติดกับตัวเลขใดมากเกินไปลองมองดูให้ลึกกว่านั้น

6. เปรียบเทียบไม่ถูก : หลายๆครั้งนักการตลาดก็อยากเปรียบเทียบสิ่งที่ทำซึ่งด้วยเทคโนโลยีสมัยนี้สามารถทำการติดตามข้อมูลและทำการเปรียบเทียบข้อมูลได้แต่หลายๆครั้งนักการตลาดก็วิเคราะห์การเปรียบเทียบนั้นผิดไปเหมือนจับคู่การเปรียบเทียบที่ไม่ถูกคู่เช่นแคมเปญคู่แข่งที่ไม่เหมือนของนักการตลาดเลยกับแคมเปญของนักการตลาดเองซึ่งมีปัจจัยที่แตกต่างมากเกินไปจนไม่สามารถเอามาเทียบได้

7. ไม่สามารถเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นการลงมือทำได้ : สุดท้ายสิ่งที่เกิดขึ้นคือนักการตลาดไม่สามารถสรุปผลของข้อมุลออกมาเป็นรูปธรรมได้ว่าจะต้องแก้ไขและลงมืออย่างไรต่อไปหลายๆครั้งการแปลผลวิเคราะห์ข้อมูลนั้นก็จบลงที่กลายเป็นรายงานที่อ่านแล้วจบไปหนึ่งฉบับเท่านั้น