การสร้างการมีส่วนร่วม (Engagement) และการรักษาลูกค้า (Retention) เป็นหัวใจสำคัญที่ธุรกิจทุกแห่งควรให้ความสำคัญและวางแผนอย่างรอบคอบ เพราะการมีลูกค้าที่มีความภักดีและมีส่วนร่วมกับแบรนด์อย่างต่อเนื่อง จะช่วยให้ธุรกิจสามารถเติบโตอย่างมั่นคงและยั่งยืนในระยะยาวได้
เลือกอ่านหัวข้อที่คุณสนใจ
การใช้ข้อมูลเพื่อกระตุ้นการมีส่วนร่วมและการรักษาลูกค้าคืออะไร (Data to drive engagement and retention)
การใช้ข้อมูลเพื่อกระตุ้นการมีส่วนร่วมและการรักษาลูกค้า หมายถึง การวางกลยุทธ์ตั้งแต่การเก็บข้อมูล และ นำข้อมูลที่ได้มาใช้ให้เกิดประโยชน์เพื่อเสริมสร้างการมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างลูกค้ากับผลิตภัณฑ์ บริการ หรือแพลตฟอร์ม และทำให้ลูกค้ายังคงมีส่วนร่วมกับธุรกิจอย่างต่อเนื่อง โดยการวิเคราะห์พฤติกรรม ความชอบ และการปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้ ธุรกิจสามารถสร้างประสบการณ์เฉพาะบุคคล ทำนายและแก้ไขปัญหาที่อาจจะเกิดขึ้น เช่น การที่ลูกค้าเลิกใช้บริการ และปรับปรุงการเดินทางของผู้ใช้ให้ดีขึ้น ซึ่งทั้งหมดนี้จะนำไปสู่การเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าและความภักดีในระยะยาว
ยกตัวอย่าง Case Study อย่าง Tiktok, DuoLingo, Disney+, Uber, Pinterest, และ Spotify ในการใช้ข้อมูลเพื่อกระตุ้นการมีส่วนร่วมและการรักษาลูกค้า
TikTok
TikTok ใช้ข้อมูลผู้ใช้ในการกระตุ้นการมีส่วนร่วมและการรักษาลูกค้าโดยใช้โปรแกรม Lite Rewards ที่เป็นที่ถกเถียง ซึ่งให้รางวัลแก่ผู้ใช้สำหรับการดูวิดีโอและชวนคนอื่น ๆ มาใช้งาน แต่โปรแกรมนี้ถูกยกเลิกในสหภาพยุโรปเนื่องจากปัญหาด้านกฎระเบียบ
DuoLingo
DuoLingo ใช้การแจ้งเตือน โดยภาษาที่ใช้เป็นธรรมชาติและแสดงถึงอารมณ์ โดยปรับแต่งข้อความโดยใช้ข้อมูลผู้ใช้เพื่อเพิ่มการรักษาลูกค้าและการมีส่วนร่วม ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้พลาดเป้าหมายการเรียนรู้ภาษาประจำวัน DuoLingo จะส่งการแจ้งเตือนที่มีข้อความที่ทำให้ผู้ใช้รู้สึกผิด โดยบอกเป็นนัยว่าพวกเขาทำให้ Duo (มาสคอตของแอป) ผิดหวังเพราะไม่ได้ฝึกฝน กลยุทธ์นี้เน้นให้เห็นถึงการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ (เช่น การพลาดเป้าหมาย) เพื่อนำเสนอการสื่อสารที่ปรับแต่งให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
Disney+
Disney+ ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในการสร้างคำแนะนำเนื้อหาส่วนบุคคลและแสดงภาพปกที่ปรับให้เหมาะสม ซึ่งคล้ายกับ Netflix เพื่อปรับปรุงการมีส่วนร่วม นอกจากนี้ Disney+ ยังใช้อีเมลธุรกรรมเพื่อกระตุ้นให้ผู้ใช้ที่ยังดูเนื้อหาไม่จบกลับมาดูต่อ ซึ่งบ่งบอกว่าพวกเขาติดตามความคืบหน้าในการรับชมของผู้ใช้และมุ่งเน้นการแจ้งเตือนหรือเสนอแรงจูงใจเพื่อให้ผู้ใช้กลับมาดูต่อ กลยุทธ์นี้ถือว่าไม่ค่อยพบบ่อยในบริการสตรีมมิ่ง เนื่องจากอาจมีความยากในการระบุว่าผู้ใช้หยุดดูเพราะขาดความสนใจหรือด้วยเหตุผลอื่น
Uber
Uber ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อแนะนำการตลาดแบบเฉพาะเจาะจงในระดับที่กว้างขวาง โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับ Uber Eats ระบบของพวกเขาวิเคราะห์ข้อมูลเช่น ตำแหน่งที่ตั้งของผู้ใช้ ความชอบด้านอาหาร ประวัติการสั่งซื้อ ความนิยมของร้านอาหาร และข้อมูลเชิงบริบทอื่น ๆ เพื่อนำเสนอข้อความการตลาด (เช่น อีเมลและการแจ้งเตือนแบบ Push) ที่ปรับให้เหมาะกับร้านอาหารและเมนูที่เกี่ยวข้อง วิธีการนี้ช่วยเพิ่มอัตราการคลิกอีเมลขึ้น 4% และพวกเขาวางแผนที่จะนำฟีเจอร์เหล่านี้มาใช้กับบริการการเดินทางหลักของ Uber ด้วย
Pinterest ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในการคาดการณ์การสูญเสียผู้ลงโฆษณา (advertiser churn) โดยโมเดลของพวกเขาพิจารณาจากข้อมูลกว่า 200 จุด เช่น ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ การใช้งบประมาณ การตั้งค่าแคมเปญ และพฤติกรรมของผู้ลงโฆษณา ซึ่งผลลัพธ์คือการลดการสูญเสียผู้ลงโฆษณาลง 24% การวิเคราะห์นี้แสดงให้เห็นถึงวิธีการใช้ข้อมูลผู้ใช้ (ในกรณีนี้คือข้อมูลผู้ลงโฆษณา) เพื่อแก้ไขปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและป้องกันการสูญเสียรายได้
Pinterest ยังได้สร้างแคมเปญการตลาด “It’s possible” เพื่อแก้ไขปัญหาที่ผู้ใช้ไม่ทราบว่ามีฟีเจอร์บางอย่างอยู่แล้ว แคมเปญนี้มุ่งเน้นในการเพิ่มความเข้าใจเกี่ยวกับฟีเจอร์ของแพลตฟอร์มและการใช้งานที่เป็นไปได้ ซึ่งเน้นถึงความสำคัญของการไม่เพียงแค่เก็บข้อมูลผู้ใช้เท่านั้น แต่ยังต้องใช้ข้อมูลนั้นในการกำหนดแคมเปญที่ให้ความรู้แก่ผู้ใช้เกี่ยวกับคุณค่าของแพลตฟอร์มด้วย
Spotify
Spotify ใช้ข้อมูลการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ในการระบุโอกาสในการโปรโมตฟีเจอร์ที่ยังไม่ถูกใช้มากนัก ตัวอย่างเช่น หลังจากสังเกตเห็นกระแสในเชิงบวกเกี่ยวกับฟีเจอร์ “Daylist” บน Instagram พวกเขาได้ส่งการแจ้งเตือนแบบ Push เพื่อแจ้งให้ผู้ใช้ทราบ ส่งผลให้มีการใช้งานฟีเจอร์นี้เพิ่มขึ้นถึง 20,000% สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงคุณค่าของการติดตามแพลตฟอร์มภายนอกเพื่อรับรู้ถึงความคิดเห็นและพฤติกรรมของผู้ใช้เกี่ยวกับฟีเจอร์เฉพาะ
บทบาทของข้อมูลในการขับเคลื่อนการมีส่วนร่วมและการรักษาผู้ใช้
บทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนการมีส่วนร่วมและการรักษาผู้ใช้ในหลายแพลตฟอร์ม ข้อมูลที่ใช้จะแตกต่างกันไปตามแพลตฟอร์มและเป้าหมายของแต่ละแพลตฟอร์ม แต่มีหมวดหมู่หลักที่พบได้ทั่วไปดังนี้:
พฤติกรรมของผู้ใช้ (User Behavior):
รูปแบบการมีส่วนร่วม (Engagement Patterns):
การติดตามว่า ผู้ใช้มีส่วนร่วมกับแพลตฟอร์มบ่อยแค่ไหน (เช่น รายวัน รายสัปดาห์) ระยะเวลาในแต่ละครั้ง และฟีเจอร์ที่ใช้ เป็นข้อมูลสำคัญในการวิเคราะห์ว่าอะไรที่ทำให้ผู้ใช้สนใจ และสิ่งใดที่อาจต้องปรับปรุง เช่น Disney+ ติดตามว่าผู้ใช้ดูรายการจบหรือไม่ หรือ DuoLingo ติดตามว่าผู้ใช้ทำเป้าหมายการเรียนรู้ภาษารายวันสำเร็จหรือไม่
การบริโภคเนื้อหา (Content Consumption):
การทำความเข้าใจว่า ผู้ใช้ชอบเนื้อหาแบบใด เช่น รายการที่ผู้ใช้ชมใน Disney+ รูปภาพที่ผู้ใช้โต้ตอบใน Pinterest หรือเพลงที่ผู้ใช้ฟังใน Spotify เป็นข้อมูลที่มีคุณค่าสำหรับการออกแบบคำแนะนำและการปรับแต่งประสบการณ์ผู้ใช้
การกระทำที่ส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลง (Conversion Actions):
การติดตามการกระทำที่แสดงถึงความผูกพันหรือคุณค่าของผู้ใช้ เช่น การซื้อ การสมัครสมาชิก หรือการทำกิจกรรมสำคัญในแอป ช่วยให้เข้าใจว่าปัจจัยใดที่ทำให้เกิดการมีส่วนร่วมที่มีความหมาย Uber Eats ติดตามการสั่งอาหารที่เกิดจากคำแนะนำก็จัดอยู่ในหมวดหมู่นี้เช่นกัน
ความชอบของผู้ใช้ (User Preferences):
ความชอบที่ระบุโดยตรง (Explicit Preferences):
ข้อมูลที่ผู้ใช้ระบุอย่างชัดเจน เช่น เป้าหมายการเรียนรู้ภาษาของผู้ใช้ใน DuoLingo ประเภทอาหารที่ชอบใน Uber Eats หรือความสนใจใน Pinterest
ความชอบที่อนุมานได้ (Implicit Preferences):
ข้อมูลที่ได้จากการคาดเดาจากพฤติกรรมของผู้ใช้ เช่น หากผู้ใช้ดูหนังตลกบ่อย ๆ ใน Disney+ แพลตฟอร์มอาจอนุมานได้ว่าผู้ใช้น่าจะชอบหนังแนวนั้น
ข้อมูลประชากรของผู้ใช้ (User Demographics):
ข้อมูลประชากร เช่น อายุ สถานที่ตั้ง และภาษา แม้จะไม่ได้ถูกเน้นมากนักในข้อมูล แต่ก็มีประโยชน์ในการแบ่งกลุ่มผู้ใช้และปรับแต่งประสบการณ์ให้เหมาะสมกับกลุ่มต่าง ๆ เช่น แคมเปญการตลาดที่อาจปรับตามสถานที่หรืออายุของผู้ใช้
การตอบสนองต่อการตลาด (Marketing Interaction):
การตอบสนองต่ออีเมล (Email Engagement):
การติดตามการเปิดอีเมล อัตราการคลิก และอัตราการเปลี่ยนแปลงในแคมเปญ เช่น คำแนะนำร้านอาหารที่ปรับแต่งเฉพาะใน Uber ช่วยให้เข้าใจถึงประสิทธิภาพของข้อความ
การตอบสนองต่อการแจ้งเตือน (Push Notification Engagement):
การวิเคราะห์การตอบสนองต่อการแจ้งเตือน เช่น การแจ้งเตือนของ Spotify ที่ประกาศฟีเจอร์ใหม่ หรือการแจ้งเตือนของ DuoLingo ที่กระตุ้นผู้ใช้ ช่วยในการปรับแต่งข้อความและช่วงเวลาที่ส่ง
ข้อมูลจากแพลตฟอร์มภายนอก (External Platform Data):
เนื้อหาที่เป็นที่นิยม (Trending Content):
Spotify สังเกตเห็นศักยภาพในการแพร่หลายของฟีเจอร์ “Daylist” ผ่านโพสต์บน Instagram แสดงให้เห็นว่าการติดตามแนวโน้มบนโซเชียลมีเดียสามารถใช้ในการวางแผนการโปรโมตฟีเจอร์ได้
ความคิดเห็นของผู้ใช้ (User Feedback):
การติดตามรีวิว ความคิดเห็น และการพูดคุยเกี่ยวกับแพลตฟอร์มบนโซเชียลมีเดียหรือร้านแอป ช่วยให้เข้าใจถึงปัญหาหรือจุดที่ต้องปรับปรุง
การรวบรวม วิเคราะห์ และนำข้อมูลผู้ใช้ไปใช้อย่างเป็นกลยุทธ์จะช่วยให้แพลตฟอร์มเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ ปรับปรุงการรักษาผู้ใช้ และขับเคลื่อนการเติบโตได้อย่างมีประสิทธิภาพ
สรุป กลยุทธ์ในการเพิ่มการรักษาผู้ใช้และการมีส่วนร่วมจากตัวอย่างของแบรนด์ดัง ๆ
เป้าหมายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการกำหนดกลยุทธ์ เพราะการมีเป้าหมายที่ชัดเจนจะทำให้ธุรกิจสามารถออกแบบกระบวนการเก็บและใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น จากตัวอย่างของแบรนด์ดัง ๆ ที่ได้ใช้กลยุทธ์การเก็บข้อมูลเพื่อสร้างประโยชน์แก่ธุรกิจของตนเอง เราสามารถสรุปกลยุทธ์ที่นำไปใช้ได้ ดังนี้:
แมชชีนเลิร์นนิง (ML):
การแนะนำที่ปรับตามบุคคล (Personalized Recommendations)
Disney+ และ Netflix ใช้ ML เพื่อพัฒนาระบบแนะนำเนื้อหาตามประวัติการดู ความชอบ และข้อมูลประชากรของผู้ใช้ ขณะที่ Uber ใช้ ML ในการแนะนำการตลาดเฉพาะบุคคลใน Uber Eats โดยวิเคราะห์ข้อมูลเช่น สถานที่ตั้ง ความชอบด้านอาหาร ประวัติการสั่งซื้อ และความนิยมของร้านอาหาร เพื่อนำเสนอเมนูและร้านอาหารที่น่าสนใจ
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics)
Pinterest ใช้ ML ในการคาดการณ์การสูญเสียผู้ลงโฆษณา โดยวิเคราะห์ข้อมูลกว่า 200 จุด เช่น ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ การใช้งบประมาณ การตั้งค่าแคมเปญ และพฤติกรรมของผู้ลงโฆษณา ผลลัพธ์คือการลดการสูญเสียผู้ลงโฆษณาลง 24% ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้สามารถช่วยแก้ไขปัญหาและป้องกันการสูญเสียรายได้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การสื่อสารที่ตรงเป้าหมาย
การแจ้งเตือนที่เน้นอารมณ์ (Emotionally-Driven Push Notifications)
DuoLingo ใช้ข้อมูลผู้ใช้ในการสร้างการแจ้งเตือนที่เน้นอารมณ์ โดยออกแบบข้อความให้กระตุ้นอารมณ์ เช่น ความรู้สึกผิด เพื่อกระตุ้นให้ผู้ใช้ทำตามเป้าหมายการเรียนภาษา ตัวอย่างเช่น การบอกเป็นนัยว่าผู้ใช้ทำให้ Duo (มาสคอตของแอป) ผิดหวังเพราะไม่ได้ฝึกฝน
อีเมลธุรกรรม (Transactional Emails)
Disney+ ใช้อีเมลธุรกรรมในการกระตุ้นให้ผู้ใช้ที่ยังดูเนื้อหาไม่จบกลับมาดูต่อ โดยการติดตามความคืบหน้าในการรับชมและใช้ข้อมูลนี้ในการกำหนดแคมเปญที่มุ่งเป้าให้ผู้ใช้กลับมามีส่วนร่วม
แคมเปญการตลาดเชิงกลยุทธ์ (Strategic Marketing Campaigns)
แคมเปญการตลาด “It’s possible” ของ Pinterest มุ่งเน้นการแก้ไขปัญหาที่ผู้ใช้ไม่ทราบว่ามีฟีเจอร์บางอย่างอยู่แล้ว โดยเน้นการให้ความรู้แก่ผู้ใช้เกี่ยวกับความสามารถและการใช้งานที่เป็นไปได้ของแพลตฟอร์ม ซึ่งแสดงถึงความสำคัญของการใช้ข้อมูลผู้ใช้ในการโปรโมตฟีเจอร์ที่ยังไม่เป็นที่รู้จัก
เกมการมีส่วนร่วม (Gamification):
DuoLingo และ Spotify ใช้เกมการมีส่วนร่วมเพื่อเพิ่มการรักษาผู้ใช้และการมีส่วนร่วม แต่ไม่มีการให้รายละเอียดเฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับกลยุทธ์การใช้เกมนี้
การปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ (User Experience Improvements):
การปรับปรุง UX สามารถทำให้ผลิตภัณฑ์ใช้งานได้ง่ายและเพลิดเพลินมากขึ้น ลดความหงุดหงิดของผู้ใช้และส่งเสริมการมีส่วนร่วม การแก้ไขปัญหา UX เป็นกลยุทธ์สำคัญในการรักษาผู้ใช้
แบรนด์ดังที่ประสบความสำเร็จมักจะมีกลยุทธ์ในการเก็บและใช้ข้อมูลอย่างชัดเจน ซึ่งนำไปสู่การเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้าและการรักษาผู้ใช้ให้อยู่กับแบรนด์ในระยะยาว กลยุทธ์เหล่านี้มีความหลากหลาย ตั้งแต่การปรับแต่งประสบการณ์เฉพาะบุคคล การทำนายการเลิกใช้บริการ ไปจนถึงการสร้างความโปร่งใสและจริยธรรมในการใช้ข้อมูล ทั้งหมดนี้แสดงให้เห็นว่าการใช้ข้อมูลที่ถูกต้องเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างความสำเร็จให้กับธุรกิจในยุคดิจิทัล
Predictive เราเชื่อว่าการมีเป้าหมายที่ชัดเจนและวางกลยุทธ์ทางข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ ก่อนที่จะเลือกใช้เครื่องมือใดๆก็ตามกับธุรกิจของคุณ หากคุณสนใจวางกลยุทธ์ในการเก็บข้อมูลและนำไปใช้เพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้าและการรักษาผู้ใช้ให้อยู่กับแบรนด์ในระยะยาว กรอกแบบฟอร์มด้านล่าง ติดต่อ Predictive เพื่อรับคำปรึกษาที่เหมาะกับธุรกิจของคุณ โดยผู้เชี่ยวชาญของเรา
อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ กลไกการปล่อย (ลูกค้า) ไป เพื่อให้ได้ (ลูกค้า) กลับมา
ขอบคุณแหล่งอ้างอิง https://departmentofproduct.substack.com/p/deep-how-are-companies-driving-engagement
Get in touch
Let's work together!
"*" indicates required fields