การใช้ข้อมูลและเทคโนโลยีในการวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าและทำ Segmentation คือการรวบรวมข้อมูลลูกค้าจากแหล่งต่าง ๆ เช่น เว็บไซต์ โซเชียลมีเดีย และช่องทางการขายต่าง ๆ เพื่อนำมาวิเคราะห์ด้วยเครื่องมือและเทคโนโลยี เช่น ระบบ CRM, AI, Machine Learning, และ Customer Data Platform (CDP) เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าออกเป็นกลุ่มย่อยตามพฤติกรรม ความสนใจ หรือข้อมูลประชากร เพื่อให้ธุรกิจสามารถนำเสนอสินค้าและบริการที่เหมาะสม ตรงกับความต้องการของแต่ละกลุ่มได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพ.
รายละเอียดสำคัญ ได้แก่
-
การเก็บข้อมูลลูกค้า (Data Collection): ข้อมูลพฤติกรรมการซื้อ การคลิกเว็บไซต์ การใช้งานโซเชียลมีเดีย และข้อมูลส่วนบุคคลจากแบบฟอร์มสมัครสมาชิกหรือโปรไฟล์ลูกค้า ซึ่งสามารถเก็บได้แบบเรียลไทม์ผ่านระบบอัตโนมัติและ AI.
-
เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล: เช่น Google Analytics, Website Analytics, VWO สำหรับวิเคราะห์พฤติกรรมบนเว็บไซต์ และเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกด้วย AI และ Machine Learning ที่ช่วยค้นหาพฤติกรรมและแนวโน้มของลูกค้าอย่างละเอียด.
-
การทำ Segmentation ด้วย AI และ Machine Learning: ใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าอัตโนมัติ โดยพิจารณาจากพฤติกรรมการซื้อ ความสนใจ และข้อมูลส่วนบุคคล เช่น อายุ เพศ หรือพื้นที่ที่อยู่อาศัย ทำให้สามารถสร้างโปรไฟล์ลูกค้าแบบ Customer 360 ที่ครบถ้วนและแม่นยำ.
-
การใช้ Customer Data Platform (CDP) และ Marketing Automation: ช่วยรวมศูนย์ข้อมูลลูกค้าจากหลายแหล่งและทำการตลาดแบบอัตโนมัติที่ตรงเป้าหมายมากขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพในการสื่อสารและการขาย.
-
ประโยชน์: การวิเคราะห์และแบ่งกลุ่มลูกค้าอย่างแม่นยำช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับกลยุทธ์การตลาดได้ตรงจุด ลดต้นทุน เพิ่มยอดขาย และสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า เช่น กรณี Zara ใช้ AI วิเคราะห์เทรนด์แฟชั่นและพฤติกรรมลูกค้าเพื่อปรับสต็อกสินค้าได้อย่างรวดเร็ว.
สรุปคือ การใช้ข้อมูลและเทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น AI, Machine Learning, CRM, CDP และเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจพฤติกรรมลูกค้าได้ลึกซึ้งและทำ Segmentation ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ส่งผลให้การตลาดและการขายมีความแม่นยำและตอบโจทย์ลูกค้ามากขึ้น.
