On ใช้ Google Analytics 360 ขับเคลื่อน Data-Driven Marketing พร้อมโครงสร้างข้อมูลบน Google Cloud

On แบรนด์รองเท้ากีฬาชั้นนำจากสวิตเซอร์แลนด์ ที่ก่อตั้งในปี 2010 เติบโตอย่างรวดเร็วจนขยายตลาดไปกว่า 60 ประเทศทั่วโลก ความท้าทายสำคัญของ On ไม่ได้มีเพียงการพัฒนาผลิตภัณฑ์ แต่ยังรวมถึงการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลและการขับเคลื่อนการตลาดให้แม่นยำ ตรงกลุ่ม และได้ผลตอบแทนสูงสุด

บทความนี้จะพาคุณไปดูว่า On ใช้ Google Analytics 360 และโครงสร้างข้อมูลบน Google Cloud อย่างไร เพื่อสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจที่ยั่งยืน

ความท้าทายที่ On ต้องเผชิญ ก่อนใช้ Google Analytics 360 และ Google Cloud

ในช่วงที่ On เติบโตและขยายธุรกิจ ทีมงานพบปัญหาในการจัดการข้อมูลและทำการตลาดแบบขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (data-driven marketing)

• ข้อมูลกระจัดกระจายและแยกส่วน
  ข้อมูลจาก CRM (Salesforce), พฤติกรรมผู้ใช้ในเว็บไซต์ (Google Analytics 360), โซเชียลมีเดีย และเครื่องมือโฆษณาต่าง ๆ อยู่แยกกัน ทำให้ยากต่อการเชื่อมโยงและวิเคราะห์เพื่อสร้างมุมมองแบบ 360 องศาของลูกค้า
• ความยากในการเข้าใจลูกค้าแบบลึกซึ้ง
  เมื่อขยายตลาดและผลิตภัณฑ์มากขึ้น On ต้องการรู้ให้ได้อย่างแม่นยำว่า ลูกค้าคือใคร ต้องการอะไร และตอบโจทย์ความต้องการเหล่านั้นอย่างไร
• การวิเคราะห์แคมเปญที่ไม่ครบถ้วน
  การเชื่อมโยงต้นทุนของแคมเปญออฟไลน์ (เช่น Direct Mail) กับรายได้จาก Webshop เพื่อวัด ROI ที่แท้จริงเป็นเรื่องท้าทาย
• ความจำเป็นในการรองรับการเติบโตอย่างรวดเร็ว
  ระบบข้อมูลเดิมไม่ยืดหยุ่นพอสำหรับการรองรับธุรกิจที่ขยายตัวอย่างก้าวกระโดด

Google Analytics 360 และ Google Cloud ช่วย On จัดการข้อมูลและทำการตลาดได้อย่างไร

เพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้ On ได้สร้าง สถาปัตยกรรมข้อมูลแบบครบวงจรบน Google Cloud และใช้ Google Analytics 360 เป็นหัวใจสำคัญของกลยุทธ์ data-driven marketing

• BigQuery: ศูนย์รวมข้อมูลทั้งหมด
  BigQuery ทำหน้าที่เป็น Data Warehouse (คลังข้อมูลขนาดใหญ่) ที่ เก็บข้อมูลจากหลายแหล่ง ไว้ในที่เดียว เช่น:
  • ข้อมูลจาก Google Analytics 360 (พฤติกรรมผู้ใช้งานเว็บไซต์)
  • ข้อมูลจาก Salesforce (ข้อมูล CRM เช่น รายชื่อลูกค้า, ข้อมูลการขาย)
  • ข้อมูลจาก Display & Video 360 / Google Ads (ข้อมูลโฆษณา)
  • ข้อมูลจาก โซเชียลมีเดีย (เช่น engagement บน Facebook, Instagram)
  • ข้อมูล ออฟไลน์ (เช่นยอดขายหน้าร้านใน Google Sheets)
  • ข้อมูลทั้งหมดถูก เชื่อมต่อผ่าน pipeline หรือ ETL (Extract, Transform, Load) เพื่อให้ข้อมูลถูกจัดระเบียบและพร้อมใช้งาน
  • BigQuery รองรับการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่แบบ scale ได้ตามต้องการ, มีความปลอดภัยสูง และสามารถ query ข้อมูลได้แบบ real-time หรือ near-real-time
• Looker: วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก
  ทีม On ใช้ Looker เพื่อเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลที่รวมจาก Google Analytics 360 และแหล่งอื่น ๆ ทำให้เห็นพฤติกรรมผู้ใช้แบบละเอียดและนำไปใช้ในการตัดสินใจได้จริง ไม่ต้องรอทีม data engineer ทำ report ให้
• AutoML: สร้างกลุ่มลูกค้าด้วย Machine Learning
  ข้อมูลลูกค้าที่รวมจาก Google Analytics 360 และแหล่งอื่น ถูกใช้สร้างโมเดล Machine Learning บน AutoML โดยมีมิติข้อมูลลูกค้า 65 มิติ (เช่น ประเทศ ประวัติการซื้อ วันที่เข้าใช้เว็บไซต์ครั้งล่าสุด) เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้า 7 กลุ่ม เช่น “แฟนคลับ” หรือ “Black Fridayers” โมเดลสามารถทำนายว่า ผู้ใช้ใหม่ ๆ จะเข้ากลุ่มไหน และคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคตได้
• CRMint + Google Analytics 360 + Display & Video 360: เปิดใช้งานข้อมูลเพื่อการตลาด
  • หลังจากแบ่งกลุ่มลูกค้าด้วย AutoML แล้ว ใช้ CRMint (Google Cloud Marketing Tool) จัดการส่งข้อมูลกลุ่มลูกค้ากลับไปยัง Google Analytics 360 และ Display & Video 360
  • สร้าง lookalike audience เพื่อหา “ลูกค้าใหม่” ที่มีพฤติกรรมคล้ายกับลูกค้ากลุ่มที่เราต้องการ
  • กำหนดกลยุทธ์โฆษณา เช่น:
    • Retargeting กลุ่มแฟนคลับด้วยสินค้ารุ่นใหม่
    • ยิงแคมเปญพิเศษให้กลุ่ม Black Fridayers ในช่วงเทศกาล
  • การเชื่อมโยงข้อมูลนี้ช่วยให้การตลาดมีความแม่นยำมากขึ้น (precision marketing) เพราะโฆษณาถูกยิงไปยังคนที่มีแนวโน้มสูงที่จะสนใจจริง

ผลลัพธ์ Google Analytics 360 สร้างความได้เปรียบในการตลาดให้ On

การผสาน Google Analytics 360 เข้ากับ Google Cloud ช่วยให้ On สร้างความได้เปรียบทางธุรกิจอย่างยั่งยืน

• เข้าใจลูกค้าได้รอบด้าน
  สามารถรวมและวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจากทุกช่องทาง ทั้งออนไลน์และออฟไลน์ ช่วยให้เข้าใจความต้องการและพฤติกรรมของลูกค้าได้อย่างลึกซึ้ง
• Data-Driven Marketing ที่แม่นยำ
  Google Analytics 360 ช่วยให้ On กำหนดกลุ่มเป้าหมายและสร้างแคมเปญได้ตรงกลุ่มมากขึ้น ส่งผลให้ใช้งบประมาณคุ้มค่าและ ROI สูง
• วิเคราะห์แคมเปญได้ครบถ้วน
  สามารถเปรียบเทียบต้นทุนแคมเปญออฟไลน์กับรายได้ออนไลน์ได้อย่างครบถ้วน ทำให้วัดผลและปรับกลยุทธ์ได้แม่นยำ
• โครงสร้างที่พร้อมรองรับการเติบโต
  สถาปัตยกรรมข้อมูลที่สร้างบน Google Cloud สามารถเติบโตไปพร้อมกับธุรกิจ ลดความเสี่ยงจากการต้องย้ายหรือเปลี่ยนระบบเมื่อบริษัทขยายตัว

บทสรุป

กรณีศึกษาของ On แสดงให้เห็นถึงพลังของ Google Analytics 360 เมื่อทำงานร่วมกับ Google Cloud ในการสร้างโครงสร้างข้อมูลที่ยืดหยุ่น ครอบคลุม และพร้อมรองรับการเติบโต
On ไม่เพียงจัดการข้อมูลได้ดีขึ้น แต่ยังสามารถใช้ข้อมูลเหล่านั้นเพื่อขับเคลื่อนการตลาด เพิ่มความได้เปรียบทางการแข่งขัน และสร้างความยั่งยืนทางธุรกิจ

หากคุณต้องการยกระดับการใช้ข้อมูลและขับเคลื่อนการตลาดด้วย Google Analytics 360 หรือโซลูชันข้อมูลครบวงจรบน Google Cloud ทีมงาน Predictive พร้อมให้คำปรึกษาและออกแบบกลยุทธ์ที่เหมาะสมกับธุรกิจของคุณ ติดต่อเราเพื่อเริ่มต้นวางรากฐานข้อมูลที่มั่นคง และใช้ข้อมูลเป็นพลังขับเคลื่อนความสำเร็จขององค์กรคุณอย่างแท้จริง

ข้อมูลอ้างอิง https://cloud.google.com/customers/on