บริษัท โทเทิ่ล แอ็คเซ็ส คอมมูนิเคชั่น จำกัด (มหาชน) หรือดีแทค (dtac) นำโดยคุณฉัตรสุดา สันตานนท์ ผู้อำนวยการอาวุโส สายงานบริหารคุณค่าลูกค้าของบริษัท เปิดเผยว่า “เมื่อก่อนหลักการตลาดแบบเดิมที่เคยเรียนรู้ คือการตลาดแบบ 4 P คือ Product, Price, Place, Promotion เป็นการวางแผนการตลาดให้แต่ละส่วนมีความสอดคล้องและไปในทิศทางเดียวกัน แต่ปัจจุบัน ด้วยพฤติกรรมของผู้บริโภคอยู่ในยุคดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วและความก้าวล้ำของเทคโนโลยีที่เอื้ออำนวยให้ฝ่ายการตลาดสามารถนำข้อมูลพฤติกรรมการใช้งานของลูกค้ามาวิเคราะห์และตัดสินใจ เพื่อนำเสนอบริการที่เหมาะสม ในช่วงเวลาที่ใช่ ผ่านช่องทางที่โดน Right product, Right moment and Right channel

CVM คือทีมงานที่ทำงานเพื่อออกแบบและนำเสนอสินค้าและบริการที่ตอบโจทย์และตรงใจลูกค้าให้มากที่สุดเท่าที่เราทำได้ CVM เปรียบเหมือนหลังบ้านที่ช่วยสนับสนุนให้ทุกสินค้าและบริการทั้งออนไลน์และหน้าร้านตรงใจจนลูกค้าตัดสินใจซื้อ นำไปสู่ความสำเร็จทางธุรกิจขององค์กร การใช้เครื่องมือ Data Science เข้ามาช่วยในการทำการตลาดช่วยเพิ่มความแม่นยำและทำให้ผู้ผลิตรู้จักลูกค้า ‘ดียิ่งกว่าลูกค้ารู้จักตัวเอง’ และ Data Science ยังมีแนวโน้มจะสร้างประโยชน์ที่มากกว่าด้านธุรกิจได้ในอนาคต”

งานของทีม CVM คือ ความพยายามในการเข้าใจพฤติกรรมลูกค้า เพื่อให้สามารถนำเสนอสินค้าและบริการที่เหมาะสมที่สุดให้แก่ลูกค้า ซึ่งเบื้องหลังที่สำคัญก็คือ “ข้อมูล” ที่เกิดขึ้นในแต่ละวันถึง 3,000 ล้านชุดข้อมูล อีกสิ่งหนึ่งที่สำคัญไม่แพ้กันเลยก็คือ “วิธีการ” ในการใช้ข้อมูล ซึ่งไม่ใช่เรื่องง่ายเลยกับการจัดการข้อมูลเหล่านี้แล้วแปรผลเพื่อมาใช้ในการทำแคมเปญหรือการตลาดต่อไป

ดังนั้น “นักวิเคราะห์ข้อมูล” หรือ Data Analyst และ “นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล” หรือ Data Scientist จึงเข้ามามีบทบาทมากขึ้น เพื่อช่วยให้เราเข้าใจพฤติกรรมและความต้องการของลูกค้าให้ดียิ่งขึ้น ซึ่งการนำเสนอสินค้าและบริการให้ตรงใจลูกค้านั้น สามารถแบ่งหน้าที่ในการทำงานเป็น 4 ขั้นตอนหลักๆ

ส่วนแรกคือ การวิเคราะห์ข้อมูล หรือ Pre-analysis เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมและแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงไปของความต้องการของลูกค้าในอนาคต ข้อดีของวิธีนี้คือทำให้ได้คำตอบที่แม่นยำเพราะมาจากข้อมูลการใช้งานจริง และข้อมูลยังสามารถช่วยในการวางแผนแคมเปญการตลาดให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น โดยข้อมูลที่ได้จะเป็นคลังขุมทรัพย์ที่ฝ่ายอื่นๆ หยิบไปต่อยอด

เมื่อได้ข้อมูลเบื้องต้นมาแล้ว จะถูกนำเข้าแบบจำลองเพื่อทำการพยากรณ์หรือ Prediction สมมติฐานบางอย่างที่ต้องการทราบ แล้วปรับแบบจำลองนั้นให้แม่นยำที่สุดก่อนนำไปใช้จริงกับโปรเจคที่ต้องการลงรายละเอียดกับกลุ่มเป้าหมาย เช่น การทำแบบจำลองเพื่อประเมินว่าลูกค้ามีพฤติกรรมแบบนี้จะเป็นคนที่มีแนวโน้มจ่ายเงินตรงเวลาหรือไม่

เมื่อทำการทดลองจนได้แบบจำลองที่แม่นยำในระดับที่น่าพอใจแล้ว จะออกแบบแคมเปญที่เหมาะสมกับลูกค้ากลุ่มหรือที่เรียกว่า Personalized Campaign เช่น เมื่อเรารู้แล้วลูกค้ากลุ่มนี้มีเครดิตดี ใช้บริการใจดีให้ยืมแล้วคืนเงินทุกครั้ง เมื่อลูกค้ามีการกดเช็คยอดเงินแล้วพบว่ามีเงินเหลือน้อย แทนที่เราจะส่งแคมเปญกระตุ้นให้ลูกค้าไปเติมเงิน เราก็จะเสนอแคมเปญให้ยืมเงินเพื่อให้สามารถใช้บริการได้อย่างต่อเนื่องแทน

สุดท้ายก็คือ Contextual System Operations ที่จะช่วยดูระบบการส่งแคมเปญที่พัฒนาเสร็จเรียบร้อยแล้วให้ทำงานถูกต้องและต่อเนื่องแบบไม่มีหยุดพักแบบ 24 x 7 เมื่อใดที่ลูกค้ามีพฤติกรรมตามที่เรากำหนด ระบบก็จะส่งแคมเปญออกไปให้โดยอัตโนมัติ เช่น เมื่อลูกค้าเพิ่งวางสายและมียอดเงินคงเหลือน้อยกว่าที่กำหนด แคมเปญกระตุ้นการเติมเงิน หรือ ให้ยืม จะถูกส่งผ่านทาง SMS ไปให้ลูกค้าในทันที นอกจากนี้ระบบ Contextual System ยังสามารถบันทึกข้อมูลผลการตอบรับของแต่ละแคมเปญเพื่อนำมาใช้วัดประสิทธิภาพและปรับปรุงให้แคมเปญตอบสนองความต้องการของลูกค้าให้ดีขึ้นในอนาคต

การใช้ฐานข้อมูล Big Data จะช่วยให้ได้ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพกว่าข้อมูลจากวิธีแบบเก่าอย่างการทำแบบสอบถามซึ่งอาจไม่แน่นอนและมีจำนวนน้อย การใช้กระบวนการ Data Science ยังช่วยให้การทำการตลาดเป็นไปอย่างแม่นยำ

“สิ่งที่เกิดขึ้นในปัจจุบันคือแทนที่เราจะมองลูกค้าเป็นกลุ่ม เรามองคนเป็นรายคนแล้วเอาพฤติกรรมของคนนั้นมาศึกษา แทนที่เราจะส่งของชิ้นหนึ่งไปให้ทุกคนในเวลาเดียวกัน คราวนี้เราก็จะดูพฤติกรรมของแต่ละคน แล้วทาร์เก็ตคนนั้นในเวลาที่เหมาะสมของเขาได้จริงๆ ทำให้ผลทางธุรกิจดีขึ้น ความแม่นยำนั้นไปถึงขั้นที่ทีม CVM ใช้คำว่า ‘รู้จักลูกค้ามากกว่าที่ลูกค้ารู้จักตัวเอง” นางสาวฉัตรสุดา กล่าวเพิ่มเติม