Site icon Thumbsup

ข้อมูลจาก Big Data ส่วนไหน ที่นักการตลาดต้องรู้ก่อนคิดแคมเปญ 

เราได้ยินคำว่า Big Data บ่อยกันจนเป็นคำธรรมดาไปแล้ว แต่ใครบ้างล่ะที่จะนำข้อมูลไปประยุกต์ใช้งานได้จริงๆ โดยเฉพาะนักการตลาดที่ต้องนำข้อมูลส่วนนี้ไปคิดกลยุทธ์เพื่อให้เกิดยอดขายขึ้น งั้นเรามาดูกันค่ะ ว่าข้อมูลส่วนไหนจำเป็นที่นักการตลาดต้องรู้และวิธีคิดข้อมูลค่ะ

Arc.rate%

Arc.rate% คือความสำเร็จในการเปิดการขายและปิดการขาย เช่น มีคนคลิกเข้ามาในเว็บไซต์เท่าไหร่ และจำนวนคนซื้อสินค้าจริงๆ เท่าไหร่ เราก็จะได้รู้ว่าทุกการออกแบบบนเว็บไซต์เพื่อปิดยอดขาย ความจริงแล้วมีความสำเร็จเท่าไหร่กันแน่

หรือถ้าเป็นสินค้าที่ต้องไปขายในแต่ละพื้นที่เช่น ออก Roadshow ทั่วประเทศ  Arc.rate% จะคิดจากคนที่ซื้อสินค้าในบูธ หารจำนวนคนเข้าบูธ คูณ 100 เพื่อคิดเป็นข้อมูลที่นักการตลาดจะได้จากทีมงานที่เช็คจากหน้างาน

เพราะว่าการตลาดไม่ใช่แค่พาร์ทของออนไลน์เท่านั้น แต่คือการผสมระหว่างออนไลน์และออฟไลน์เข้ามาด้วยกัน

 

Avg sales by locations

AVG Sale by Location คือ ยอดขายเฉลี่ยต่อสถานที่ หลายคนอาจเห็นว่าบางสถานที่ยอดขายได้เยอะจัง จนลืมสังเกตว่าเราไปกี่รอบกันแน่ เช่น สถานที่ A ไป 5 ครั้ง เป็นเรื่องปกติถ้ายอดขายจะมากกว่าสถานที่ B ที่ไปแค่ 2 ครั้ง แต่หากคิดยอดขายเฉลี่ยต่อวัน บางทีสถานที่ B อาจจะได้ต่อวันมากกว่าก็ได้ ครั้งหน้าจะได้รู้ว่าทำเลนี้สร้างยอดขายให้กับแบรนด์เท่าไหร่

 

Basket size

Basket Size หรือ มูลค่าต่อการซื้อของผู้บริโภค 1 คน โดยเราคิดจากยอดขายทั้งหมดหารด้วยจำนวนคนที่ซื้อสินค้า หากอยากแยกเป็นโลเคชั่นก็คิดยอดขายจากสถานที่นั้นๆ ประโยชน์ที่ได้จากส่วนนี้คือช่วยเรื่องการคิด โปรโมชั่น เช่น Basket size 180 บาท ถ้าอยากเขย่ง Basket size เพิ่มให้จัดโปร 199 เขย่งขึ้นมา 19 บาท หรือ 250 เขย่งมาอีกนิด อาจจะล่อใจด้วยของพรีเมียม ก็ได้นะคะ

 

Avg sales by Category

AVG Sales by Catagory หรือยอดขายเฉลี่ยต่อประเภทสินค้า คือนำยอดขายของสินค้าประเภทนั้นหารจำนวนโลเคชั่น เราจะรู้ว่าสินค้าประเภทไหนขายดีที่สุดในโลเคชั่นนั้นๆ ข้อดีคือเป็นข้อมูลสำหรับคิดโปรโมชั่น เพราะแต่ละพื้นที่จะมีสินค้าขายดีกันคนละประเภทกัน ตามลักษณะความชอบซึ่งไม่ใช่ว่าทุกพื้นที่จะชอบโปรโมชั่นที่เหมือนกัน หากจัดกิจกรรมส่งเสริมการตลาดหรือโปรโมชั่นที่แตกต่างกัน จะเพิ่มความต้องการสินค้าและระบายของได้ตรงจุดมากกว่า

 

ทั้งหมดนี้จะง่ายทันที หากเรามี Big Data ยิ่งสินค้าที่ขายทั่วประเทศยิ่งต้องใช้ เพราะพฤติกรรมของคนแต่ละภาค แต่ละพื้นที่ นิยมบริโภคสินค้าต่างกัน โดยเฉพาะสินค้าประเภท FMCG (Fast Moving Consumer Goods) ที่ต้องจัดโปรเฉพาะ เพื่อกระตุ้นยอดขายแบบตรงกับความต้องการของคนในพื้นที่ ดังนั้น นักการตลาดจึงต้องต่อยอดข้อมูลมหาศาลของสินค้าไปประยุกต์เป็นกลยุทธ์หรือแคมเปญที่ตรงใจกลุ่มเป้าหมาย