การ แบ ง กล ม ล กค า consumer segmentation

กลุ่มเป้าหมายของสินค้า คือกลุ่มลูกค้าที่เราต้องการขาย และกลุ่มลูกค้านั้นก็ต้องการ และกำลังมองหาสินค้าของเราเพื่อนำไปตอบโจทย์ และแก้ไขปัญหาบางอย่างของลูกค้า เช่น กลุ่มลูกค้าที่เป็นสิวก็จะมองหาผลิตภัณฑ์ที่ช่วยให้สิวหาย หรือกลุ่มลูกค้าที่ต้องการผลิตภัณฑ์ช่วยลดปัญหาเรื่องริ้วรอย รอยเหี่ยวย่น ก็มักจะเลือกผลิตภัณฑ์ ที่มีสารสกัดที่ช่วยต่อต้านริ้วรอย ช่วยกระชับผิว เป็นต้

การวิเคราะห์กลุ่มเป้าหมายให้ตรงจุด เพื่อการเพิ่มยอดขาย และภาพลักษณ์ของธุรกิจให้มีประสิทธิภาพ เป็นสิ่งที่ตอบโจทย์ในทุกๆธุรกิจ แต่ในวงการธุรกิจเครื่องสำอาง การกำหนดกลุ่มเป้าหมายให้ชัดเจนตั้งแต่แรก และไม่ควรกว้างมากเกินไป เช่น เพศ, ช่วงอายุ, ปัญหาผิว, ไลฟ์สไตล์, กำลังซื้อ เป็นต้น จะช่วยให้เราสามารถเข้าถึงลูกค้ากลุ่มนั้นได้จริงๆว่า กลุ่มลูกค้ากลุ่มนั้นกำลังประสบปัญหาด้านใด และกำลังมองหาผลิตภัณฑ์ที่เข้ามาช่วยอะไรเขาได้บ้าง โดยที่เราสามารถกำหนดกลุ่มเป้าหมายที่เราต้องการได้เบื้องต้นจาก

1. ข้อมูลประชากร (Demographics)

ข้อมูลประชากร (Demographics) คือ ระดับการศึกษา ความสัมพันธ์ การทำงาน ฯลฯ

2. ความสนใจ (Interest)

ความสนใจ (Interest) ความสนใจต่างๆ Shopping สินค้าอะไร แฟชั่น กำลังสินใจด้านไหน เช่น รถยนต์ การศึกษา แฟชั่น งานอดิเรกต่างๆ

3. พฤติกรรม (Behaviors)

พฤติกรรม (Behaviors) สามารถระบุกิจกรรมที่ทำ การท่องเที่ยว ยี่ห้อ โทรศัพท์มือถือที่ใช้

หน้าที่ของแบรนด์คือ วิเคราะห์กลุ่มเป้าหมายให้ใกล้เคียงกับคุณสมบัติของกลุ่มเป้าหมายที่เราต้องการมากที่สุด เพิ่มเติมสำหรับตัวอย่างวิธีการเลือกกลุ่มเป้าหมาย มีอยู่ด้วยกัน 2 แบบ คือ

การแบ่งกลุ่มลูกค้า หรือ Segmentation เป็นเครื่องมือสำคัญที่จะช่วยให้เราวางแผนและดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพ หากต้องการกลุ่มลูกค้า (Segments) ที่สามารถนำไปใช้ได้จริงและมีความแม่นยำ ผู้นำหรือหัวหน้าทีมการตลาดดิจิทัลจะต้องมีความพิถีพิถันในการเลือกแบ่งกลุ่มลูกค้า (Segments) ซึ่งจะช่วยทั้ง เพิ่มความสามารถในการค้นหา มีความเกี่ยวข้องกัน และสามารถทำกำไรให้กับธุรกิจได้

ภาพรวมของเนื้อหาทั้งหมด

• จากการสำรวจของ Gartner ในปี 2021 พบว่า ผู้บริโภคจำนวน 4:5 คน หรือ 81% มีความคาดหวังที่จะได้รับประสบการณ์เฉพาะบุคคลจากแบรนด์ต่างๆ (Personalization) ในขณะเดียวกัน นักการตลาดก็ต้องดิ้นรนเพื่อให้ทุกอย่างเป็นไปตามความคาดหวังของลูกค้า ส่วนหนึ่งเป็นเพราะความท้าทายจาก “การรวมข้อมูลทางการตลาด” หรือ Marketing Data
• ผู้นำด้านการตลาดดิจิทัลมักจะพัฒนาวิธีการ Segment ตามแต่ละช่องทางการจัดจำหน่ายเท่านั้น
• Segmentation ที่ดีนั้นมักจะได้มาจากการให้ความสำคัญกับเป้าหมายทั้ง 3 อย่างเท่าๆกัน “ความสามารถในการค้นหา (findability) ความเกี่ยวข้อง (relatability) และ ความสามารถในการกำหนดเป้าหมาย (targetability)”

Introduction

การทำ Segmentation สามารถนำไปใช้ได้หลากหลายจุดประสงค์ เช่น เพื่อการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ การตั้งราคาสินค้า การหากลุ่มเป้าหมาย การสื่อสาร หรือวัดผล แต่การทำ Segmentation ที่มีประสิทธิภาพนั้นจะนำเราไปสู่จุดที่ลูกค้าคาดหวัง และเป็นแรงผลักดันที่ดีที่จะช่วยขับเคลื่อนธุรกิจของเรา แต่ไม่ว่าจะอย่างไรก็ตาม แรงผลักดันนั้นก็ถือเป็นหนึ่งในสิ่งที่ท้าทายนักการตลาดหลายๆคน

ในปี 2020 Gartner ได้ทำการสำรวจว่า “การใช้ประโยชน์จากข้อมูลลูกค้ามาร่วมในการดำเนินการทางการตลาดดิจิทัล ทำให้เกิดความท้าทายหรือมีนัยยะสำคัญกับการตลาดแบบหลายช่องทางหรือไม่? ” ผลสำรวจที่ได้คือ กว่า 63% ของนักการตลาด รู้สึกว่าเป็นความท้าทายและมีนัยยะสำคัญกับการตลาดแบบหลายช่องทาง (Multichannel Marketing)

การทำ Segmentation ทีมการตลาดและทีมอื่นๆจะใช้เครื่องมือนี้กันที่หลังบ้าน เพื่อให้พวกเขาได้ทราบถึงถึงกลุ่มเป้าหมายที่ตั้งใจไว้ และปรับแผนการตลาดให้เหมาะสมกับความต้องการของกลุ่มลูกค้า ซึ่งการแบ่ง Segmentation ให้มีประสิทธิภาพและสามารถนำไปใช้ได้จริงนั้น จะต้องมีเป้าหมาย 3 อย่าง คือ

• Relatable: มีความเกี่ยวข้อง นักการตลาดเข้าใจได้อย่างรวดเร็วว่าเป้าหมายของเขาเป็นใคร
• Profitable: สามารถทำกำไรให้กับธุรกิจได้: การจัดลำดับความสำคัญให้ผลลัพธ์ทางธุรกิจมาเป็นอันดับแรก
• Findable: มีความสามารถในการค้นหา แผนการโฆษณากำหนดเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ
  
  Segment ที่มีประสิทธิภาพ จะต้องอยู่ที่จุดดุลยภาพระหว่าง 3 เป้าหมาย

Segment ที่มีประสิทธิภาพ จะต้องอยู่ที่จุดดุลยภาพระหว่าง 3 เป้าหมาย (Relatable, Profitable, Findable) และสะท้อนให้เห็นถึงลักษณะเฉพาะของผู้รับสารที่แตกต่างกัน แทนที่จะเป็นคุณลักษณะที่เน้นสะดวกสำหรับนักการตลาดมือใหม่

แนวทางการแบ่งกลุ่มลูกค้าส่วนแรกของผู้นำด้าน Digital Marketing จำนวนมาก มักไม่สามารถนำไปใช้ได้จริง ความพยายามในการแบ่งกลุ่มลูกค้าครั้งแรกของพวกเขามักจะตั้งเป้าหมายไปที่ “Relateable” เนื่องจากพวกเขาใช้ช่องทางการตลาดเป็นตัวแทนสำหรับการแบ่งกลุ่มลูกค้า (ยกตัวอย่างเช่น “ผู้ใช้งาน Facebook” หรือ “ผู้ชมทีวี”) การสร้าง Segment ทำให้ตระหนักได้ว่าผู้ชมส่วนใหญ่ใช้มากกว่า 1 ช่องทาง ซึ่งแตกต่างกันตามแรงจูงใจ ไลฟ์สไตล์ และปัจจัยอื่นๆ และมูลค่าธุรกิจที่ต่างกัน

คอนเทนต์จาก Predictive วันนี้เขียนขึ้นมาเพื่อแบ่งปัญวิธีสร้าง Segment ที่สามารถนำไปใช้ได้จริงสำหรับการดำเนินกิจกรรมทางการตลาดทั่วไป

ก่อนอื่นเลย เราต้องเข้าใจก่อนว่า Segment คือกลุ่มบุคคล หรือหน่วยงานต่างๆ เช่น บริษัทหรือร้านค้า ที่แบ่งปันคุณลักษณะเชิงปริมาณ ซึ่งมีความสำคัญต่อธุรกิจของผู้นำด้าน Digital Marketing ซึ่งส่วนใหญ่ไม่ได้ใช้วิธีการเดียวในการทำ Segment แต่ใช้แนวทางที่แตกต่างกันหลายประการ สำหรับเหตุผลทางธุรกิจที่แตกต่างกัน

ตัวอย่างเช่น ผู้ขายปลีกผลิตภัณฑ์ด้านสุขภาพและสุขภาพระดับประเทศ ใช้ สคีมา เดต้า (Schemas data: กลุ่ม,ประเภท,รูปแบบ ของข้อมูล เช่น เวลาที่ลูกค้าเข้ามา, เข้ามาในเว็บไซต์ของเราด้วยอุปกรณ์อะไร ฯลฯ) ที่แตกต่างกัน 5 แบบ ซึ่งจะเหนือกว่าลักษณะประชากร (Demographic) แบบทั่วไป

• จิตวิทยา: ไลฟ์สไตล์และทัศนะคติต่อการจัดการสุขภาพของคนในครอบครัว สำหรับใช้สร้างการรับรู้ต่อแบรนด์ และแคปเปญอื่นๆ
• พฤติกรรม: ความถี่ของการซื้อของตามหมวดหมู่ และนำไปใช้ร่วมกับกลยุทธ์ทางการตลาดสำหรับการแจกคูปอง หรือออกโปรโมชั่น
• ประโยชน์: ประโยชน์ในด้านการใช้งานหรือประโยชน์ทางความรู้สึก เช่น ฟันขาวขึ้น สำหรับใช้โฆษณาผลิตภัณฑ์
• ภูมิศาสตร์: ความแตกต่างของภูมิภาคในด้านคุณลักษณะและความหนาแน่นของประชากร สำหรับการคิดส่วนผสมและราคา
• โอกาส: โอกาสพิเศษ เช่นวันเกิด ระยะเวลาการซื้อ หรือเพื่อเตือนความจำในโอกาสสำคัญและสร้างความทรงจำดีๆ

แล้วทำไม Segment จึงมีประโยชน์สำหรับ Digital Marketer ?

นั่นก็เพราะว่า Segment ทำให้การตลาดมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยรับรู้และเข้าใจว่าผู้บริโภคทุกคนมีความแตกต่างกัน การทำ Segment สามารถช่วยพัฒนาทั้งในด้านความเกี่ยวข้องและผลกระทบของปัจจัยเหล่านี้ได้:

• การกำหนดเป้าหมาย: กำหนดและค้นหากลุ่มที่ไม่ต่อเนื่อง ไม่มีความเกี่ยวข้อง ซึ่งจะทำให้มีตัวแปรมากเกินไปสำหรับช่องทางสื่อเฉพาะกลุ่ม
• ข้อความและโฆษณา: การสร้างการตลาดและการโฆษณาที่เฉพาะเจาะจงและมีความเกี่ยวข้องซึ่งใช้งานได้ในบางกลุ่ม
• การพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่: ออกแบบและทดสอบผลิตภัณฑ์ใหม่ สำหรับตลาดหรือกลุ่มลูกค้าที่ต่างกัน
• ข้อเสนอและสิทธิประโยชน์: ขยายโปรโมชั่นพิเศษ ส่วนลด และการเข้าถึงเฉพาะกลุ่ม
• ประสบการณ์ของลูกค้า: การสร้างประสบการณ์ของลูกค้า ที่จะตอบสนองความต้องการที่หลากหลายของผู้รับสื่อที่ต่างกัน

การแยกแยะแนวทางที่ต่างไปสู่ Segment

แนวทางการแบ่งกลุ่มลูกค้าที่พบบ่อยที่สุดในหมู่นักการตลาดจะขึ้นอยู่กับ:

• มูลค่าจากการซื้อขายจากลูกค้า (Customer value) : แบ่งระดับอย่างง่ายตามมูลค่า หรือ มูลค่าที่เป็นไปได้ ที่ลูกค้ามีการใช้จ่ายกับบริษัทหรือแบรนด์ของเรา
• ความชอบในผลิตภัณฑ์ (Product preferences): ประเภทของสินค้าหรือบริการที่ลูกค้าซื้อ
• ความภัคดีต่อแบรนด์ (Loyalty): ส่วนแบ่งของความเหนียวแน่นของกระเป๋าตังลูกค้าที่มีต่อการซื้อซ้ำในสินค้าของเรา ซึ่งจะมีความสัมพันธ์กับมูลลค่า
• ความอ่อนไหวต่อราคา (Price sensitivity) : มักผูกติดอยู่กับสัดส่วนกำไรของสินค้าหรือการใช้ส่วนลด เช่น “ธุรกิจ VS ผู้ซื้อแบบุคคล”
• รูปแบบการใช้งาน (Usage patterns): ความลึกซึ้งของการมีส่วนร่วม หรือ ความถี่ในการใช้งาน
• Journey stage: การเดินทางของลูกค้า จะบอกเล่าถึงประสบการณ์ของลูกค้าตั้งแต่การรับรู้ถึงตัวตนของแบรนด์ครั้งแรก โดยจะแยกเป้าหมายออกเป็นกลุ่ม พิจรณาจากความก้าวหน้าในการเดินทางที่กำหนดไว้ เช่น Buy/ Own/ Avocate Framework

จำนวน Segment ที่ “ถูกต้อง” ควรเป็นเท่าไหร่?

ที่พบได้บ่อยๆคือ 5-8 Segments ซึ่งการเข้าถึงข้อมูลทรัพยากร และระบบองค์กรจะกำหนดขีดจำกัดในทางปฏิบัติเกี่ยวกับจำนวน Segment ที่คุณต้องการ เช่น

บริษัทเกมออนไลน์ สามารถสร้างการแบ่งสัดส่วนที่มีประโยชน์ตามอายุงาน แยกผู้ใช้งานออกเป็นแค่

“มือใหม่”

“มือใหม่ที่เข้ามาเยี่ยมชมเพียงแค่สองถึงสามครั้ง”

และ “ผู้เชี่ยวชาญ”

ในทางตรงกันข้าม ผู้ค้าปลีกรายใหญ่ที่มีความพร้อมทางการตลาดสูง อาจะมี Segment หลายสิบกลุ่มเพื่อช่วยในการกำหนดเป้าหมาย คอนเทนต์ และการจัดโปรโมชั่นลดราคาในกลุ่มนักช้อปต่างๆ แต่ในท้ายที่สุด ลักษณะของการแบ่งกลุ่มลูกค้าที่ดีคือแต่ละ Segment มีขนาดใหญ่พอที่จะมีความสำคัญและมีเอกลักษณ์เพียงพอที่จะให้เราสามารถส่งมอบประสบการณ์ที่แตกต่างกันออกไปในแต่ละบุคคลได้

คำแนะนำจาก Predictive

เพื่อที่จะสร้างกลุ่มเป้าหมายให้สามารถนำไปใช้ได้จริงนั้น เราขอแนะนำให้นักการตลาดทำ 4 อย่างนี้ไปพร้อมๆกัน

1. เน้นการฝึกแบ่งกลุ่มลูกค้าของคุณ โดยระบุว่าเน้นที่ลูกค้าหรือสถานการณ์ของตลาด และพิจรณาว่าจะใช้กลยุทธในการเข้าถึงกลุ่มนั้นๆอย่างไร
2. ก่อนที่จะเก็บข้อมูล (Data) ต้องรู้ว่าจะนำข้อมูลเหล่านั้นไปใช้ประโยชน์อะไร และจะทำให้เรารู้ว่าต้องเก็บข้อมูลอะไรบ้าง (ไม่ต้องเก็บทั้งหมด) เพื่อให้เราสามารถนำข้อมูลไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และต้องจัดลำดับความสำคัญของผลลัพธ์ด้วยเช่นกัน
3. เลือกใช้วิธีการที่จะนำเราไปสู่ผลลัพธ์ที่เป็นที่น่าพอใจ เช่น ตัดสินใจโดยใช้ Decision tree model, unsupervised clustering model หรือ value-based algorithm.
4. ใช้ แบบจำลองลูกค้า หรือ Persona มาช่วยเติมเต็มในส่วนที่ยังไม่สมบูรณ์ในการทำ Segmentation

และหากธุรกิจไหนสนใจอยากทำ Segmentation ตั้งแต่ขั้นตอนการเริ่มเก็บ Data หรือเรียนรู้พฤติกรรมและแบ่งกลุ่มเป้าหมาย โดยใช้ Machine Learning (AI) หรือวิธีการอื่นๆเข้ามาช่วย สามารถติดต่อ Predictive ได้เลย เรายินดีให้คำปรึกษาเบื้องต้นฟรี