แบ่งกลุ่มลูกค้า (Customer Segmentation) เพื่อกลยุทธ์ที่ตรงจุด

การแบ่งกลุ่มลูกค้า (Customer Segmentation) ช่วยให้นักการตลาดสามารถวางกลยุทธ์ด้านการเสนอสินค้าหรือบริการ ข้อความ อารมณ์และช่องทางการสื่อสาร รวมถึงองค์ประกอบอื่น ๆ ทางด้านการตลาดให้แก่กลุ่มลูกค้าแต่ละกลุ่มได้อย่างตรงจุดมากขึ้น วิธีการแบ่งกลุ่มลูกค้า สามารถแบ่งได้เป็น 2 ประเภทใหญ่ ๆ ได้แก่ 1. การแบ่งกลุ่มลูกค้าแบบมีกฎเกณฑ์ (Rule-based segmentation) วิธีนี้ จะเริ่มจากการตั้งกฎขึ้นมาก่อนว่าเราต้องการวิเคราะห์กลุ่มลูกค้าที่มีลักษณะอย่างไรบ้าง โดยเป็นลักษณะที่สามารถบ่งชี้ได้ชัดเจน เช่น การแบ่งกลุ่มลูกค้าตามอาชีพ ตามกลุ่มอายุ ฯลฯ แบบจำลองการแบ่งกลุ่มลูกค้าวิธีนี้ ที่เป็นที่รู้จักกันดี ได้แก่ RFM

อ่านเพิ่มเติม »

ระวัง! ความโน้มเอียงของคำตอบที่เข้าหาทิศทางที่คุ้นเคย

นิยาม ความโน้มเอียงของคำตอบที่เข้าหาทิศทางที่คุ้นเคย คือลักษณะของคำตอบที่มีแนวโน้มจะเอนเอียงไปในทิศทางที่ผู้ตอบคุ้นเคย เช่น เอนเอียงไปในเชิงเห็นด้วย เอนเอียงไปในเชิงไม่เห็นด้วย เอนเอียงไปหาความทรงจำที่คุ้นเคย ฯลฯ บางครั้ง เรียกคำตอบประเภทนี้ว่า yes-saying response ตัวอย่างลักษณะของคำตอบ ตัวอย่างที่ 1 คือลักษณะของ ‘yes-saying’ คือคำตอบที่มีแนวโน้มไปในทางเห็นด้วย   ตัวอย่างที่ 2 เช่นกัน เป็นหลักษณะของ ‘yes-saying’ เป็นไปได้ว่า ผู้ตอบแบบสอบถามให้ข้อมูลที่แท้จริงทั้งหมด โดยที่ผู้ตอบนึกคิดถึงประสบการณ์บางอย่างที่อาจจะไม่ได้เกิดขึ้นเป็นประจำ เช่น ปกติเขาอาจจะเป็นคนชอบออกไปเที่ยวพบปะผู้คน แต่มีค่ำคืนเงียบๆคืนหนึ่งที่เขาอยู่คนเดียวแล้วรู้สึกประทับใจเช่นกัน แต่ด้วยลักษณะของ ‘yes-saying’ จึงตอบทั้ง

อ่านเพิ่มเติม »

MarTech กับงานวิจัยการตลาด

MarTech กับงานวิจัยการตลาด รูปแบบของการใช้ Marketing Technologies (MarTech) มาใช้ให้เกิดประโยชน์กับการทำงานวิจัยการตลาดนั้น มีทั้งการใช้เทคโนโลยีช่วยเก็บข้อมูล และความคิดเห็นของผู้บริโภค วิเคราะห์ข้อมูล และแสดงผลการวิเคราะห์ข้อมูลออกมาในรูปแบบที่เข้าใจได้ง่าย เครื่องมือหนึ่งที่หลาย ๆ คนคงจะคุ้นชื่อกันดี คือ SurveyMonkey ซึ่งเป็นเสมือนแพลตฟอร์มการสร้าง Link แบบสอบถามที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย หากแต่ปัจจุบันนี้ SurveyMonkey ไม่ได้เป็นเพียงแค่แพลตฟอร์มการสร้าง Survey  เท่านั้น ยังมีประโยชน์อื่น ๆ ที่น่าสนใจและนำไปใช้ประโยชน์ในงานวิจัยการตลาดได้อีกมากมาย    1. สร้างแบบสอบถามง่าย ไม่ต้องเขียนโค้ดหรือภาษาคอมพิวเตอร์

อ่านเพิ่มเติม »

ใช้งานวิจัยการตลาดร่วมกับ Big Data เพื่อ Insight ที่มากขึ้น

Big data ในบริษัทส่วนใหญ่ จะเป็นข้อมูลส่วนตัว และธุรกรรมของลูกค้า เช่น ข้อมูลทางประชากรศาสตร์ (เพศ อายุ อาชีพ ฯลฯ) และรายละเอียดธุรกรรมที่ลูกค้าทำกับบริษัท เช่น ผลิตภัณฑ์ที่ซื้อ, ราคาที่จ่าย, วัน-เวลาที่ซื้อ ฯลฯ ซึ่งโดยส่วนใหญ่แล้ว มักจะเป็นข้อมูลที่อธิบายภาพ ‘What?’ (ลูกค้าคือใคร? ทำอะไรบ้าง?)       ในขณะที่งานวิจัยตลาด มักจะเป็นการสำรวจทัศนคติ ความเห็น ความพึงพอใจของลูกค้า ซึ่งจะช่วยอธิบายภาพ ‘How’ และ ‘Why’

อ่านเพิ่มเติม »