เคยหรือไม่? จะยิงโฆษณาแบบ Lookalike Audience ด้วยการสร้างกลุ่มเป้าหมายเอง แล้วต้องคอยดึงรายชื่อลูกค้าจาก Mailchimp จากฟอร์มหลังบ้าน และจากงาน Event ที่เคยออก เพื่อเอามารวมกันใน Excel แล้วไหนจะต้องลบชื่อคนซ้ำออก แล้วต้องแก้ Field ที่มาจากแหล่งที่ต่างกัน ให้ถูกต้องตามเทมเพลต เราเข้าใจคุณเลย ว่านั้นไม่ใช่เรื่องง่ายในการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลขนาดนั้น แล้วคุณจะเสียเวลาทำไม ในเมื่อตอนนี้มีแพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้า (CDP) ที่ช่วยให้คุณเข้าใจลูกค้ามากขึ้น และจัดการข้อมูลได้เร็วขึ้น หยุดเสียเวลากับงานซ้ำซาก เพราะลูกค้าของคุณกำลังรออยู่ อ่านต่อได้ที่นี่
สารบัญบทความ
[lwptoc]
Customer Data Platform คืออะไร
CPD (Customer Data Platform) หรือแพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้า คือ SaaS (Software as a service) ที่จะช่วยให้แบรนด์สามารถเข้าใจลูกค้าได้มากขึ้น แล้วการเข้าใจลูกค้ามากขึ้นหมายความว่ายังไงหล่ะ? เราลองมาดูตัวอย่างกัน
สมมุติว่าคุณขายลิปสติกที่มีในทั้ง Shopee, Lazada, Line My Shop, หน้าร้านของคุณเอง, 7-11 และผ่าน Chat & Shop ไม่ว่าลูกค้าซื้อจะสินค้าหรือติดต่อผ่านช่องทางใด ลูกค้าจึงทำการติดต่อผ่าน Line, Facebook Page, Instagram, Live Chat หน้าเว็บไซต์, Email และ Call in หมายความว่าลูกค้าคนเดียวนี้ติดต่อเข้ามาและมีปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์มากกว่า 10 ช่องทาง
ปัญหาที่แบรนด์ทุกแบรนด์เจอคือ (1) ข้อมูลกระจัดกระจาย (2) คุณจะเห็นโปรไฟล์ของลูกค้าคนเดียวนี้เป็น 10 โปรไฟล์
CDP จะช่วยคุณได้ด้วยการรวบรวมข้อมูลทั้งหมด ไม่ว่าจะเกี่ยวกับการติดต่อเข้ามา การซื้อ ให้อยู่ในที่เดียวเพื่อคุณจะได้เห็น Customer 360 และนำมาต่อยอดให้ได้มาซึ่งผลลัพธ์ทางการตลาดได้ และ ด้วยการเชื่อมต่อข้อมูลจาก ทุกๆ Touchpoint ให้มาอยู่ที่เดียว ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลจาก หน้าร้าน (Offline) หรือออนไลน์ (Online) ก็จะทำให้คุณเข้าใจโปรไฟล์ลูกค้า (Persona) และกลุ่มลูกค้า (Audience) ของลูกค้าของคุณ และช่วยทำ Digital Marketing โดยส่ง Personalized Marketing ไปยังกลุ่มลูกค้าที่ต้องการได้
และหากกล่าวถึงกระบวนการทำงานของ CDP จะประกอบด้วย 3 ขั้นตอนหลักๆ คือ Collection, Persona & Segment และ Activate เพื่ออธิบายทั้ง 3 ขั้นตอนอย่างละเอียดสามารถอ่านได้ในหัวข้อถัดไป
จุดประสงค์ของ CDP คืออะไร?
ในขั้นตอนแรกเริ่มจาก Collection หรือ เก็บรวบรวมข้อมูล ไม่ว่าจะเป็น First Party Data, Second Party Data และ Third Party Data ให้มารวมไว้ในที่เดียว เพื่อสร้างมุมมองเดียว (Single Customer View) เช่น การเชื่อมข้อมูลที่ลูกค้าติดต่อมาจาก Facebook, Tiktok หรือ Email ให้มาแสดงผลช่องทางทั้งหมดที่ลูกค้า คนๆหนึ่งเคยติดต่อมา
ในขั้นตอนที่สอง คือ Persona & Segment ที่จะช่วยให้นักการตลาดเข้าใจลูกค้าได้มากขึ้น ด้วยหน้า Customer 360 และหน้ารวม Dashboard รายงานผลแคมเปญต่างๆ เช่น เมื่อลูกค้าทำการส่งฟอร์มสนใจสินค้าเข้ามา นักการตลาดก็สามารถตรวจเช็คย้อนกลับได้ว่าลูกค้านั้น มีประวัติการสั่งซื้อ หรือ คลิก Ads ไหนมาก่อนบ้าง และช่วยสรุปได้ว่า Ads ที่รันอยู่มีประสิทธิภาพขนาดไหน ได้กลุ่มลูกค้าประเภทไหนกลับมาบ้าง
และในขั้นตอนสุดท้าย คือ Activate Data คือ การนำข้อมูลบน CDP Platform ที่ได้มาไปทำ Marketing Automation, การตลาดเฉพาะบุคคล (Personalized Marketing) , Retargeting และ Lookalike เป็นต้น เช่น มีลูกค้าที่เคยซื้อนาฬิกาของแบรนด์คุณทุกรุ่นที่แบรนด์คุณปล่อยออกมาทุกครั้ง แต่ไม่ได้กลับมาซื้อนาฬิกาของแบรนด์อีกเลยใน 6 ที่เดือนมา คุณก็สามารถส่ง Special coupon ให้ลูกค้าคนนั้นผ่าน Line ได้ทันที สรุปแบรนด์สามารถสร้าง Customer Journey ที่สมบูรณ์แบบให้ลูกค้าได้ ดังนี้
รวบรวมข้อมูลลูกค้าได้ทุกช่องทาง ไม่ว่าลูกค้าจะติดต่อมาผ่านช่องทางไหน ก็สามารถรวบรวมได้อย่างไม่มีจำกัด และไม่ตกหล่น
แสดงรายละเอียดของลูกค้ารายบุคคล (Persona) และแบ่งกลุ่ม Audience (Segment) ได้ทุกรูปแบบเพื่อให้นักการตลาดสามารถนำไปใช้ได้ทันที
นำข้อมูลจากการทำ Persona & Audience Segmentation ไปทำการทำตลาดเพื่อเพิ่ม Conversion และการซื้อซ้ำ
และในหัวข้อถัดไปจะอธิบายเกี่ยวกับการระบบทำงานของทั้ง 3 ขั้นตอนที่ได้กล่าวไปเบื้องต้น
การเชื่อมต่อข้อมูล (Collection)
CDP จำเป็นต้องมีข้อมูลลูกค้าจึงจะทำงานได้ สำหรับ CDP ส่วนใหญ่ ข้อมูลลูกค้านี้มาในรูปแบบของข้อมูลจาก First Party Data เป็นข้อมูลที่แบรนด์รวบรวมและเป็นเจ้าของ เช่นการที่ลูกค้าซื้อสินค้าหน้าร้าน หรือ การสมัครสมาชิกกับทางร้าน
Second Party Data คือข้อมูลที่แบรนด์ได้รับมาหรือแชร์มาจากอีกบริษัทด้วยกัน เช่น แบรนด์ขายอาหารเสริม ส่งโปรโมชันพิเศษให้ลูกค้าที่ใช้บริการของยิมหรือฟิตเนส
Third Party Data คือข้อมูลแบรนด์ได้รับมาอีกแพลตฟอร์ม เช่น ประวัติการสั่งซื้อของลูกค้าบน Shopee
CDP จัดเก็บข้อมูลประเภทไหนได้บ้าง?
อย่างที่ทราบกันไปแล้วว่า data platform คือเครื่องมือที่มีไว้เก็บ Data Customer หรือข้อมูลของลูกค้า แต่จะมีข้อมูลอะไรบ้าง ก็สามารถแบ่งออกมาได้ตามนี้
Identity Data
เป็นข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้า ที่ทำให้แบรนด์สามารถระบุตัวตนของลูกค้าในระบบได้ ประกอบด้วย
ชื่อ นามสกุล
อายุ เพศ
ที่อยู่
เบอร์โทรศัพท์ อีเมล
ช่องทาง Social Media
ตำแหน่งงาน
ID หรือ หมายเลขประจำตัวประชาชน
Descriptive Data
เป็นข้อมูลเฉพาะของลูกค้าแต่ละราย โดยสามารถนำข้อมูลแต่ละแบบไปปรับใช้ให้ตรงกับประเภทของธุรกิจ ประกอบไปด้วย
ข้อมูลของการทำงาน: สถานที่ทำงาน รายได้ ระดับงาน
ไลฟ์สไตล์: ลักษณะที่อยู่อาศัย ประเภทของยานพาหนะ
ครอบครัว: สถานภาพการสมรส จำนวนบุตร
กิจกรรมอื่นๆ: การสมัครสมาชิกฟิตเนส กีฬาที่สนใจ หนังสือที่อ่าน และความสนใจอื่นๆ
Quantitative Data
เป็นข้อมูลเชิงตัวเลข ข้อมูลนี้ทำให้ทราบความถี่ของการมีส่วนร่วมของลูกค้า โดยข้อมูลประกอบไปด้วย
ประเภทและจำนวนของสินค้าที่อุดหนุน และวันที่ทำการจับจ่าย
จำนวนครั้ง ความถี่ในการซื้อสินค้าหรือบริการ
มูลค่าการใช้จ่าย
การมีปฏิสัมพันธ์กับธุรกิจหรือร้านค้า เช่น การเปิดอีเมล การตอบกลับร้านค้า
ข้อมูลการเข้าชมเว็บไซต์ การดูสินค้าและบริการ การหยิบสินค้าลงตะกร้า
Qualitative Data
เป็นข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลขและมีลักษณะเป็นคำตอบ เป็นข้อคิดเห็น ประกอบไปด้วย
ข้อมูลประเภทแรงจูงใจ ทำไมถึงซื้อสินค้าหรือบริการ รู้จักร้านค้าได้อย่างไร
ข้อมูลด้านความคิดเห็น มีการให้คะแนนสินค้าหรือบริการ วัดความพึงพอใจของทั้งสินค้า บริการ และธุรกิจ
ข้อมูลด้านทัศนคติ เช่น ความชอบ สีที่ชอบ รสที่ชอบ
หลังจากเรารวมข้อมูลจากทุกแหล่งมาไว้ด้วยกันแล้ว ในขั้นตอนต่อไปคือการแสดง Persona หรือแสดงข้อมูลลูกค้ารายบุคคล และกลุ่มของลูกค้า หรือ Audience Segementation
ข้อมูลที่ถูกจัดเก็บไว้ใน CDP นักการตลาดจะสามารถดูโปรไฟล์ (Persona) ของลูกค้าแบบ Customer 360 และแบ่งกลุ่มลูกค้า (Audience) ที่มีพฤติกรรมหรือบุคลิกภาพคล้ายกัน เพื่อเข้าใจพฤติกรรมและความสนใจของลูกค้ามากขึ้น
เช่น นักการตลาดสามารถแบ่งกลุ่มลูกค้าหรือ Audience ที่มีอายุ ต่ำกว่า 25 ปี ที่สนใจ รองเท้าฟุตบอลสีแดง ได้โดยการแบ่งกลุ่ม (Segmentation) คนที่มีอายุ ต่ำกว่า 25 ปี และสนใจ รองเท้าฟุตบอลสีแดง ออกมาได้ทันที
แต่หากนักการตลาดต้องการเข้าใจประวัติโปรไฟล์ลูกค้า หรือ Persona ของ นายสมชาย ที่สนใจรองเท้าฟุตบอล นักการตลาดก็สามารถเลือกแสดงโปรไฟล์ของนายร็อคเก็ต ได้เพื่อดูว่า นายร็อคเก็ต คือใคร? ติดต่อมาครั้งแรกที่ไหน? เคยทักแชทมาหรือไม่? หรือเคยรองเท้าฟุตบอล ไปแล้วกี่ครั้ง? ทำอาชีพอะไร? อายุเท่าไหร่? เป็นต้น จึงสรุปได้ว่า CDP สามารถเก็บข้อมูลได้ทั้ง 2 รูปแบบไม่ว่าจะเป็น กลุ่มลูกค้าหรือ Audience และข้อมูลรายบุคคล หรือ Persona
และ CDP ยังสามารถช่วยให้นักการตลาดสามารถจัดการ แก้ไขข้อมูลได้ด้วยผ่านฟีเจอร์หลักๆ ดังนี้
Profile Merge: การรวมโปรไฟล์ลูกค้าคนเดียวกันที่มีการติดต่อผ่าน อีเมล์ เบอร์โทร หรือ ช่องทางที่แตกต่างกัน ให้กลายมาเป็นโปรไฟล์เดียว เช่นมีลูกค้าหนึ่งคนที่ซื้อผ่านหน้าร้าน หรือลูกคนเดิมนั้นก็ทำการซื้อผ่านออนไลน์เช่นกัน คุณก็สามารถนำ Transaction นั้นมารวมในโปรไฟล์เดียวได้ทันที
Anonymous Data Attribution: การ Tracking ของ Cookie จากหน้าเว็ปไซต์เพื่อดูพฤติกรรมการ Browsing เว็ปไซต์ของลูกค้า และหากลูกค้าดรอปฟอร์มแล้วระบบจะแสดงโปรไฟล์ของลูกค้าและสามารถเห็นพฤติกรรมการคลิกจุดต่างๆ บนหน้าเว็ปไซต์ได้ ก่อนที่ Lead จะ Convert
Segmentation: การแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมหรือข้อมูลพื้นฐานเพื่อทำการวิเคราะห์และสร้างแคมเปญ เช่น การแบ่งกลุ่มลูกค้าเพศชาย อายุมากกว่า 25 ปี ที่เคยคลิกสนใจหูฟังไร้สาย ใน 3 เดือนที่ผ่านมา หรือ การแบ่งกลุ่มลูกค้าที่เป็นเพศชาย อายุมากกว่า 25 ปี ที่สนใจหูฟังไร้สายได้ทันที
Lookalike Models: การนำข้อมูลลูกค้าที่ได้ Segmentation นำส่งไปทำไป Lookalike ได้ทันที โดยการนำหาลูกค้าที่คล้ายกันบน Facebook เป็นตัวเลือกการกำหนดเป้าหมายที่ให้บริการโดยแพลตฟอร์มโฆษณาของ Facebook ช่วยให้ผู้ลงโฆษณาสามารถเข้าถึงผู้คนใหม่ๆ ที่คล้ายกับลูกค้าหรือฐานผู้ชมที่มีอยู่
RFM Models: การกำหนดคะแนนความภักดีให้กับลูกค้าแต่ละรายโดยอัตโนมัติตามพฤติกรรมของลูกค้าด้วยปัจจัยดังนี้ คือ Recency, Frequency และ Money Value และทำการแบ่งกลุ่มประเภทของลูกค้าอัตโนมัติ เพื่อส่งแคมเปญให้ตรงกลุ่ม เช่น กลุ่มลูกค้าที่เคยมีอัตราการซื้อซ้ำที่สูงมาก แต่ไม่ได้กลับมาซื้อสินค้าเลยในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมา นักการตลาดสามารถส่ง Exclusive โปรโมชันเพื่อดึงดูดให้ลูกค้ากลับมาอีกครั้ง
Ticket Management: ฟีเจอร์รวมแชทและจัดการ Ticket เช่น การรวมแชทของ WhatsApp, Line, Instagram, Facebook, Email หรือ Live Chat ไว้ในหน้าเดียว ทำให้สามารถตอบข้อความได้ผ่านแพลตฟอร์มเดียวและจัดการระบบแอดมินได้ด้วย
ACTIVATION - การใช้ข้อมูลในฐาน CDP เพื่อผลลัพธ์ทางการตลาด
จาก 2 ขั้นตอนแรกที่กล่าวไปขั้นต้นก็คือ (1) การรวบรวมข้อมูลทั้งหมดไว้ในที่เดียว (2) การใช้ CDP แสดง Persona และแบ่ง Audience แต่หากหยุดที่ 2 ขั้นตอนแรก ดังนั้นขั้นตอนสุดท้ายนั้นถือว่าสำคัญมาก เพราะจะเป็นการการนำข้อมูลในฐาน CDP ไปใช้ทำการตลาด หรือ Activation เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ทางการตลาดเพื่อเพิ่มยอดขาย เพิ่ม Conversion และ Retargeting
ซึ่งการนำข้อมูลเหล่านั้นมาใช้งานได้ทุกทีมในองค์กรดังนี้:
ทีมการตลาด
ทีมการตลาดสามารถนำไปใช้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ทางการตลาด ดังนี้
Retarget: นำ Audience ของลูกค้าที่เคยกดดู หรือหยิบสินค้าลงตะกร้าแต่ไม่ทำการซื้อสินค้ากลับไป Retarget เช่น มีลูกค้าจำนวนมากชอบหยิบลิปสติกลงไว้ในตะกร้าสินค้า บนเว็บไซต์ Ecommerce ของแบรนด์และไม่ทำการชำระเงินสักที แบรนด์ลิปสติกสามารถ ส่ง Line แจ้งเตือนลูกค้า Audience กลุ่มนี้ได้ทันที
Lookalike: คือ การนำกลุ่ม Audience ส่งไปสร้าง Custom Audience เพื่อใช้ยิงโฆษณาได้อัตโนมัติ เช่น คุณสามารถแบ่งกลุ่ม Audience ลูกค้าที่มีคุณภาพ ที่มียอดชำระสินค้ารวมทั้งหมด 500 บาทต่อเดือน เพื่อส่งไปทำ Lookalike บน Facebook ได้อย่างเรียลไทม์ ซึ่งหากคุณไม่ใช้ CDP คุณจะต้องขอไฟล์ Excel จากหน้าร้าน ทุกหน้าร้าน หากมี 100 หน้าร้านทั่วประเทศและทุกวันคุณก็ต้องอัปโหลดไฟล์ลง Facebook เพื่อสร้าง Custom Audience ซึ่งเป็นการทำมือและยาก แต่หากคุณใช้ CDP คุณจะดึงโปรไฟล์ของลูกค้าที่เป็น High Value Customer เพื่อสร้าง Audience กลุ่มนี้ได้อัตโนมัติ และส่งไปที่ Facebook Custom Audience ได้ทันที
Repurchase: คือการส่ง Automation ไปหา High Value Customer หรือ Old customer ให้กลับมาซื้อซ้ำอีกครั้ง เช่น คุณสามารถดึงกลุ่มลูกค้า ที่เคยเป็นลูกค้าขาประจำของคุณที่หยุดทำการซื้อกับแบรนด์ของคุณมาแล้ว 2 เดือน เพื่อทำการส่งโปรโมชันพิเศษไปหาลูกค้าผ่าน Line ได้
ทีมการตลาดสามารถสามารถสร้างแคมเปญที่เป็น Personalized ได้มากขึ้น เช่น มีลูกค้าจำนวนมากที่ทำการซื้อกระเป๋าของแบรนด์ A สีน้ำตาล แบรนด์ A สามารถใช้ CDP เพื่อแสดง Journey ของลูกค้า แล้วค้นพบว่า มีลูกค้าหลายรายที่เคยซื้อกระเป๋าของแบรนด์ A สีน้ำตาลในเว็ปไซต์ ไม่สนใจซื้อกระเป๋าสีน้ำตาล ที่เป็นคอลเล็กชันใหม่ของแบรนด์ และเมื่อทำการตรวจเช็ค Persona ของแต่ละคนนั้นก็ทราบว่าลูกค้าส่วนมากนั้น ยังไม่เคยคลิกดูกระเป๋าคอลเล็กชันใหม่เลย แบรนด์ A สามารถทำการ Remarketing ไปหาลูกค้าแต่ละกลุ่ม แล้ว Personalized ข้อความให้ลูกค้ารู้สึกพิเศษผ่าน Line ได้ทันที เช่น ส่งโปรโมชันของกระเป๋าคอลเล็กชันล่าสุด สีน้ำตาล ให้ลูกค้าที่เคยซื้อกระเป๋าสีน้ำตาล การส่ง Personalization Marketing เช่นนี้จะทำให้ลูกค้าไม่รู้สึกว่าตนเองได้รับอีเมล์หรือข้อความขยะ และหันมา Engage กับโปรโมชันที่แบรนด์เสนอได้อย่างตรงใจมากขึ้น
นอกจากนี้ CDP ยังมีฟีเจอร์ต่างๆเพื่อช่วยให้การนำข้อมูลลูกค้าไปใช้มีลูกเล่นที่หลากหลาย เช่น
Automation: การส่ง Marketing Automation ให้ลูกค้าแบบอัตโนมัติและการกำหนด Flow ตาม Condition ต่างๆ เช่น การส่งแคมเปญผ่าน Email, Line, Whatsapp และ SMS หาลูกค้าเก่า และหากลูกค้าไม่เปิดอ่าน ก็สามารถตั้งเวลาให้ ส่งความไปอีก 2 วันเวลาเดิมได้
Template: การสร้างเทมเพลตข้อความแบบสำเร็จรูปเพื่อใช้ส่งข้อความหาลูกค้า เช่น การเตรียมเทมเพลต Welcome new member เพื่อใช้ส่งให้ลูกค้าที่เพิ่งสมัครสมาชิกกับแบรนด์ ผ่าน Line
Sales Teams
การนำข้อมูลมาใช้ในทีมเซลล์หรือทีมขาย นั้นก็สามารถช่วยให้ทีมขายเตรียมข้อมูลเพื่อนำเสนอลูกค้าได้ตรงตามความต้องการลูกค้าได้มากขึ้น โอกาสการปิดการขายก็จะเพิ่มขึ้นได้เร็วขึ้น เช่น ทีมการตลาดของรถแบรนด์ B ส่งลีดที่ชื่อคุณสมใจ ให้กับทีมขาย เพื่อทำการนัดคุยและเสนอสินค้าให้คุณสมใจ ทีมขายก็สามารถ เปิดดู Persona ของลูกค้าได้ทันทีว่าลูกค้า ติดต่อมาทางโฆษณาไหนบน Facebook ไหม? มีการติดต่อขอราคากับแอดมินไปแล้วหรือยัง? เป็นร้านค้าหรือนำไปใช้เอง?
การทราบความต้องการของลูกค้าอย่างละเอียดโดยที่ทีมขายไม่ต้องไปคอยถามแอดมินที่ตอบแชทหรือถามทีมการตลาดเกี่ยวกับโฆษณาที่ยิง ข้อมูลพื้นฐานเหล่านี้ทำให้ทีมขายสามารถเตรียมนำเสนอสินค้า หรือเรทราคาที่โดนใจและปิดการขายได้เร็วยิ่งขึ้น
Customer Support Team
ทีม CS มีบทบาทสำคัญในการรักษาความสัมพันธ์และความภักดีของลูกค้า เมื่อมี Ticket เข้ามา CDP จะช่วยให้ตัวแทน CS ดูประวัติการติดต่อ ประวัติการซื้อสินค้า ข้อมูลโปรไฟล์ของลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งช่วยให้ CS จัดลำดับความสำคัญ Ticket ของลูกค้าที่ควรช่วยเหลือตามลำดับ เช่น Customer Support ของแบรนด์ A ที่รับ Ticket ของนาย B แล้ว CS จึงใช้ CDP แสดงหน้า Customer 360 ทันทีเพื่อตรวจสอบ Historical Data ว่านาย B ซื้อสินค้าตัวไหนไป? เมื่อไหร่? ทำการทักมาทางช่องไหนบ้าง? มีปัญหากับสินค้าตัวไหน?
ทีม Customer Support (CS) สามารถใช้ CDP เพื่อช่วยตอบคำถามของลูกค้าหรือช่วยแก้ปัญหาเกี่ยวกับการใช้งานสินค้าหรือบริการได้ดียิ่งขึ้น และตอบ Ticket ทั้งหมดผ่าน CDP ได้เช่นกันโดยไม่ต้องเปลี่ยนหน้าเพจไปมา
CDP มีประโยชน์อย่างไร?
1. การจัดการข้อมูลของลูกค้าให้เป็นระเบียบมากยิ่งขึ้น
CDP ทำให้การจัดการกับ Customer Data ให้เป็นระเบียบได้ยิ่งขึ้น และทุกข้อมูลล้วนมีความสำคัญต่อนักการตลาด ในการนำมาวิเคราะห์ เพื่อทำการตลาดต่อไป เช่น ฟีเจอร์ Profile merge ช่วยกำจัดข้อมูลซ้ำ และ Data Duplication
2. ทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลของลูกค้าได้ดีมากยิ่งขึ้น
ใช้ข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าเพื่อวิเคราะห์หาผลลัพธ์ที่ดีขึ้น จนถึงการทำความเข้าใจกับพฤติกรรมลูกค้า สิ่งนี้ทำให้แบรนด์สามารถชักจูงในลูกค้ากลับมาอุดหนุนซ้ำ และรักษาฐานลูกค้า (customer retention) ได้เป็นอย่างดี
3. เพิ่มการปกป้องข้อมูลและความเป็นส่วนตัว
เนื่องจากในปัจจุบันมีการประกาศใช้ PDPA ที่เป็นกฎหมายคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของผู้อื่น การเก็บข้อมูลของลูกค้าโดย CDP ก็จะช่วยคัดแยกข้อมูลที่ได้มา เพื่อให้ง่ายขึ้นต่อการนำไปใช้งานต่อ ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์หรือการทำการตลาด โดยไม่ขัดกับ PDPA
4. Real-time marketing
Real-Time Marketing หากไม่มีแพลตฟอร์มที่รวมข้อมูลแบบเรียลไทม์ ข้อมูลเชิงลึกที่คุณได้รับอาจจะช้าเกินไปสำหรับทำการตลาด นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับระบบการตลาดอัตโนมัติ ในการใช้ข้อมูลขับเคลื่อนแคมเปญที่ตอบสนองต่อพฤติกรรมของลูกค้าในขณะนั้น CDP ช่วยให้สามารถรวบรวมข้อมูลและวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ได้
Traditional CDP vs. Composable CDP ต่างกันอย่างไร?
หากย้อนกลับไปในเรื่องการเก็บรวบรวมข้อมูล หลายๆ คนอาจสงสัยว่า จริงๆแล้วแบรนด์คุณก็มีศูนย์รวบรวมข้อมูลอยู่แล้ว มี Data Warerhouse ของตัวเองอยู่แล้ว และทำไม CDP ยังมาเก็บรวบรวมข้อมูลอีก? จริงๆแล้ว CDP กับ Data Warehouse นั้นเกิดขึ้นพร้อมๆกัน แต่ในขณะนั้น CDP และ Data Warehouse มีจุดประสงค์การใช้งานที่ต่างกัน CDP ใช้สำหรับนักการตลาด นำข้อมูลเพื่อไปใช้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ทางการตลาด แต่ Data Warehouse เน้นใช้งานกับทีมทุกทีม การเติบโตเป็น ของ Data Warehouse จึงเป็นไปแบบบ Exponential ด้วย Adoption ที่สูงของ snowflake, bigquery และ databricks เป็นต้น ดังนั้น บริษัทต่างๆ จึงมี Data Warehouse
หน้าที่หลักของ Data Warehouse นั้นทับซ้อนกับกระบวนการแรกของ CDP แบบเก่า นั่นก็คือ การเก็บรวบรวมข้อมูล จึงกลายเป็นคำถามว่า แล้วแบรนด์ควรมีศูนย์รวบรวมอีกข้อมูลทำไม?? Composable CDP นั้นคือคำตอบของ CDP ยุคใหม่ ที่ช่วยให้แบรนด์ไม่ต้องเปลืองเงินในการใช้ศูนย์รวบรวมข้อมูลถึง 2 อัน และทำให้แบรนด์มี Source of Truth เพียงหนึ่งเดียว
CDP แบบเก่าเป็นโซลูชันที่ออกแบบมาเพื่อการรวบรวม จัดเก็บข้อมูล โดยแยกออกจาก Data warehouse ซึ่งจะแตกต่างจาก Composable CDP จะไปครอบหรือเป็น Layer บน Data Warehouse ทำให้ Composable CDP ไม่ได้ทำหน้าที่รวบรวมข้อมูลและไม่ใช้พื้นที่สำหรับจัดเก็บข้อมูล เพราะจุดประสงค์หลักของ Composable CDP คือการนำข้อมูลไปใช้งาน หรือ Activate และทำให้แบรนด์มี Source of truth เพียงหนึ่งเดียว
Traditional CDP คืออะไร?
CDP จะเก็บรวบรวมข้อมูลที่แยกออกจาก Data Warehouse โดยการดึงข้อมูลจาก Data warehouse มาเก็บไว้ที่ CDP และรวบรวมข้อมูลเชิงพฤติกรรมจากเว็บและแอปมือถือของลูกค้า และส่งต่อข้อมูลเหล่านั้นไปยัง Downstream Operational Tools โดยอัตโนมัติ ภายในแพลตฟอร์มนั้น CDP ยังมีฟีเจอร์อื่นๆ อีกมากมาย เช่น การแก้ไขข้อมูลลูกค้าบนหน้าโปรไฟล์ การ Merge โปรไฟล์ลูกค้าที่เป็นคนเดียวกัน และการนำข้อมูลลูกค้าไปใช้งาน ดังที่กล่าวไปข้างต้น 3 ขั้นตอนการทำงานของ CDP
ข้อจำกัดของ CDP แบบเก่า
CDP แบบเก่าจะมีการตั้งค่าและติดตั้งระบบที่ซับซ้อนมากกว่า ซึ่งต้องอาศัยใช้ความเชี่ยวชาญด้านไอที รวมถึงค่าใช้จ่ายในการติดตั้งนั้นค่อนข้างสูง
Composable CDP คืออะไร?
Composable CDP คือการรวมข้อมูลเข้ากับ Data Warehouse ของแบรนด์โดยตรง ซึ่งการวาง Layer เช่นนี้จะช่วยให้คุณสามารถใช้งาน Composable CDP ได้เหมือนกับ CDP แบบเก่าเช่นกัน แต่องค์ประกอบจะถูกดีไซน์และดัดแปลงให้ตรงกับความต้องการของผู้ใช้งาน ซึ่งทำให้ Composable CDP นี้ไม่ต้องเก็บรวบรวมข้อมูลเอง แต่เสมือนนำ CDP ไปครอบถัง Data Warehouse แทน
Composable CDP ดีกว่า CDP แบบเก่าอย่างไร?
CDP แบบเก่านั้นไม่สามารถทำให้การนำข้อมูลมาใช้งานได้ลื่นไหล และมีประสิทธิภาพเท่าที่ควร เพราะทำให้เกิด Source of Truth ถึงสองแหล่ง ซึ่งแสดงถึงการเก็บข้อมูลซ้ำซ้อนโดยไม่จำเป็น ทำให้ข้อมูลไม่น่าเชื่อถือ และสร้างความสับสนให้กับผู้ใช้งานว่า สรุปแล้วข้อมูลจากถัง Data Warehouse หรือ CDP ที่อัปเดตล่าสุด
CDP แบบเก่าแสดงถึงการความเข้าใจเรื่องเทคโนโลยีและการเงิน เพราะการนำเทคโนโลยีมาใช้นั้นควรก่อให้เกิด ROI และลดต้นทุนสูงสุด การใช้เงินไปการเก็บข้อมูลถึง 2 ชั้นเป็นการเปลืองงบประมาณอย่างมาก เพราะข้อมูลนั้นมีจำนวนมหาศาลและเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ
ข้อดีของ Composable CDP
ข้อดีของ Composable CDP มี 3 ข้อหลักๆ ดังนี้:
Modularity: ผู้ใช้งานสามารถเลือกเทคโนโลยีและกระบวนการที่คุณใช้ในการรวบรวมข้อมูล การจัดเก็บ การสร้างโมเดล และการนำข้อมูลลูกค้าไปใช้ได้ สิ่งนี้ช่วยให้คุณปรับแต่งโครงสร้างการทำงานให้เหมาะสมกับองค์กรที่คุณต้องได้
Flexibility: Composable CDP ช่วยให้คุณเข้าถึงข้อมูลใดๆ ของคุณได้ทันที ที่ไม่ใช่แค่บน Clickstream หมายความว่าคุณสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลประเภทใดก็ได้เพื่อรองรับกรณีการใช้งานที่ซับซ้อนของคุณได้ง่ายขึ้น
Compatibility: เนื่องจาก Composable CDP สามารถปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างพื้นฐานในอนาคตได้อย่างง่ายดาย เพื่อให้คุณสามารถหลีกเลี่ยงปัญหาของ Technical Debt และการผูกขาดของผู้ขายได้
นำ CDP ไปใช้กับ Loyalty Program อย่างไรให้เกิดผลลัพธ์ทางการตลาดสูงสุด?
ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญฟรี ! ในการนำ CDP ไปใช้ในองค์กรพร้อมทำอย่างไรให้ลูกค้า Activate กับแบรนด์ตลอดเวลาได้ที่นี่
Traditional CDP vs. Composable CDP Comparison Chart
FUNCTIONALITY | TRADITIONAL CDP | COMPOSABLE CDP |
Event Collection | SDK that collects & loads events into the CDP’s infrastructure | SDK that collects events into your data warehouse or directly to downstream tools |
Real-Time | Supports event forwarding directly to your destinations | Supports event forwarding to your destinations & streaming from your warehouse tables |
Identity Resolution | Unify only the customer data that lives in your CDP | Unify any & all of the customer or entity data in your warehouse |
Identity Graph | Owned & managed by the CDP vendor | Owned & managed by you in your existing infrastructure |
Schema | Limited to users & accounts | Supports any custom entity or object (e.g., households, playlists, etc.) |
Audience Management | Build audience cohorts by grouping users or accounts into segments | Build audience cohorts by grouping users, accounts, or any related model into segments |
Storage | Data is stored & duplicated outside of your infrastructure | Data is stored in your existing cloud infrastructure |
Data Activation | CDP to destination | Warehouse to destination |
Reverse ETL | Add-on feature separate from CDP data storage | Core activation capability built into the platform architecture |
Analytics | Limited to behavioral data & clickstream events | Flexible to any data in your data warehouse |
Implementation | 6-12 month average implementation time after contract signature | 100% of customers are live with a production use case at the time of contract signature |
Proof of Concept | Not available | 2-3 for SMB, 4-6 weeks for enterprise |
Data Retention | 1-3 years | Unlimited lookback & history |
Cost | Bundled: full platform fee plus MTU billing | Unbundled: individually priced features with no MTU billing |
Compliance | Not immediately GDPR & CCPA compliant. Typically, cannot meet HIPAA compliance. | Immediately GDPR & CCPA compliant. Able to sign BAA to be HIPAA compliant. |
อนาคตของ Composable CDP จะเป็นอย่างไร?
แนวโน้มการนำ CDP มาใช้และการลงทุนในปี 2567 ยังเป็นไปในเชิงบวกอย่างต่อเนื่อง และมีการคาดการณ์ไว้ว่ารายได้ทั่วโลกจะเป็น 2.5 พันล้านดอลลาร์ในปี 2567 เพิ่มขึ้นจาก 2.3 พันล้านดอลลาร์ในปี 2566 ซึ่งสอดคล้องกับผลลัพธ์ปี 2566 ที่ APAC มองเห็นการเติบโตในการปรับใช้แพลตฟอร์มและการลงทุนที่เพิ่มขึ้นของ CDP
ในอนาคต ความเชี่ยวชาญของพนักงานที่ใช้ CDP กำลังกลายเป็นประเด็นร้อนที่สำคัญ ดังนั้นการมีพนักงานที่มีคุณสมบัติเหมาะสม และมีประสบการณ์การใช้ CDP และคิดค้นกลยุทธ์ทางการตลาดอยู่อย่างต่อเนื่องจะเป็นที่ต้องการมากขึ้น
ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญในการนำ CDP ไปใช้สำหรับแบรนด์ยุคใหม่
ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญฟรี ! ในการนำ CDP ไปใช้ในองค์กรพร้อมทำอย่างไรให้ลูกค้า Activate กับแบรนด์ตลอดเวลาได้ที่นี่
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Customer Data Platform (CDP)
ธุรกิจใดบ้างที่ต้องการ CDP (Customer Data Platform)
CDP สามารถใช้ได้กับทุกๆ ธุรกิจ เพราะเป็นการเก็บข้อมูลลูกค้าโดยตรง และสามารถใช้ CDP เพื่อทำ Digital Marketing เพียงแค่นำข้อมูลที่ได้มานำไปวิเคราะห์ และปรับแผนการตลาด หรือกำหนดกลยุทธ์ ที่เหมาะสมกับลูกค้าและธุรกิจนั้นๆ ดังนั้นไม่ว่าจะเป็นธุรกิจประเภทไหน อุตสาหกรรมใดก็ใช้ CDP ได้หมด
CDP DMP CRM แตกต่างกันอย่างไร แล้วอย่างไหนที่ธุรกิจของคุณต้องการ
แน่นอนว่าในปัจจุบัน เครื่องมือการตลาดดิจิทัลที่ช่วยในเรื่องของการจัดเก็บ Data หรือข้อมูล นั้นมีหลากหลาย และที่ได้ยินคุ้นหูคุ้นตากันบ่อยๆ คงหนีไม่พ้น CDP (Customer Data Platform), DMP (Data Management Platform และ CRM (Customer Relationship Management) Data Management Platform คือ แพลตฟอร์มกลางที่ช่วยรวบรวมข้อมูล ซึ่ง CDP และ DMP แตกต่างกันดังนี้
CDP รวบรวมข้อมูลโดยตรงจากแหล่งที่มาซึ่งเป็นของบุคคลหนึ่งเท่านั้น แต่ DMP รวบรวมข้อมูลจากแหล่งอื่นที่ไม่ได้ตรงกับบุคคล แต่เป็นเหล่าบุคคลที่สาม
CDP เก็บข้อมูลเฉพาะของบุคคล เช่น ชื่อ ที่อยู่ ช่องทางการติดต่อ และข้อมูลทุกประเภทได้ แต่ DMP จะเก็บข้อมูลจากแหล่งที่ไม่ระบุตัวตนอย่าง IP หรือ Cookie เท่านั้น
CDP นั้นจะเก็บรวบรวมข้อมูลในระยะยาวเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกและแม่นยำ แต่ DMP จะเก็บข้อมูลในช่วงที่สั้น เพื่อให้เพียงพอต่อการกำหนดเป้าหมายโฆษณาและสร้างผู้ชมที่มีความคล้ายกัน
สำหรับ CDP และ CRM นั้นเป็นไปในทางที่คอยสนับสนุนช่วยเหลือกัน และสำหรับ CRM บางตัวยังมีระบบ CDP เป็นหนึ่งในฟีเจอร์ด้วยซ้ำไป โดย CDP จะเป็นระบบที่คอยช่วยเรื่องเก็บข้อมูล และ CRM จะเป็นการใช้ข้อมูลที่ได้มาในการทำการตลาดในรูปแบบต่างๆ เช่น การสะสมแต้ม การแบ่งกลุ่มลูกค้า หรือแคมเปญการตลาดอื่นๆนั่นเอง
CDP vs. Data Lake vs. Data Warehouse
Data Lake คือที่จัดเก็บข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ และมีการจัดเก็บมาจากหลายแหล่งที่มาเช่นเดียวกับ Data Warehouse แต่ความแตกต่างกันระหว่าง Data Warehouse และ Data Lake คือ Data Lake สามารถจัดเก็บข้อมูลได้ทุกรูปแบบตั้งแต่ Structure Data, Semi-Structure Data จนไปถึง Unstructure Data ซึ่งการเก็บข้อมูลในลักษณะนี้เหมาะกับบริษัทที่ต้องการจะเก็บข้อมูลทุกประเภทโดยที่ผู้ใช้งานจะสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลเหล่านี้ในอนาคต
ส่วน CDP เป็นได้ทั้งที่จัดเก็บข้อมูลและเชื่อมต่อข้อมูลจาก Data Lake และ Data Warehouse มารวมไว้ในที่เดียวและสามารถนำข้อมูลลูกค้าไปใช้งานบนแพลตฟอร์มของ CDP ได้ทันทีและเรียลไทม์
สรุป
สรุปได้ว่า CDP หรือ Customer Data Platform นั้นเป็นเครื่องมือหนึ่งในการทำการตลาดที่ช่วยให้ธุรกิจหรือร้านค้ารับมือกับข้อมูลต่างๆ ของลูกค้า และปรับตัวให้ทันกับความต้องการ พฤติกรรมของลูกค้า โดยระบบจะรวมของข้อมูลให้เบ็ดเสร็จไว้ที่เดียว ทำให้ง่ายต่อการนำไปวิเคราะห์และจัดกลยุทธ์ให้เหมาะสมกับลูกค้าเพื่อธุรกิจของคุณ
โดยไม่ว่าคุณจะทำธุรกิจเล็กหรือใหญ่ หากต้องการฐานข้อมูลเพื่อนำไปวิเคราะห์เพื่อต่อยอดการตลาดก็ควรใช้ CDP หรือเครื่องมืออย่าง CRM เข้ามาช่วยเหลือให้ธุรกิจของคุณเติบโตถึงเป้าหมายอย่างรวดเร็ว
