อุตสาหกรรมยานยนต์ สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าได้อย่างไร – สิ่งที่ผู้ประกอบควรรู้ ทำอย่างไรถึงจะรู้ว่าสินค้าชิ้นไหนคือสินค้าขายดีในอนาคต

การคาดการณ์ว่าสินค้าชิ้นไหนจะเป็นสินค้าขายดีในอนาคตเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการวางกลยุทธ์การขายและการตลาดของธุรกิจ การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าไม่เพียงแต่ช่วยให้คุณเลือกสินค้าที่จะขายได้อย่างแม่นยำ แต่ยังช่วยลดความเสี่ยงในการลงทุนในสินค้าที่อาจไม่เป็นที่นิยมในตลาด

ความสำคัญของการคาดการณ์สินค้าขายดีในอนาคต

การคาดการณ์สินค้าขายดีมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อธุรกิจเนื่องจากช่วยให้สามารถวางแผนและดำเนินกลยุทธ์ทางการตลาดและการขายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูลในการคาดการณ์ความต้องการ

การตัดสินใจที่ดีขึ้น

การคาดการณ์ช่วยให้ธุรกิจมีข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล โดยการใช้ข้อมูลเพื่อคาดการณ์แนวโน้มของตลาดและความต้องการของลูกค้า

การวางแผนการจัดการสินค้าคงคลัง

การคาดการณ์สินค้าขายดีช่วยในการจัดการสินค้าคงคลังอย่างมีประสิทธิภาพ โดยช่วยให้ธุรกิจสามารถเตรียมสินค้าล่วงหน้าและลดปัญหาการขาดแคลนสินค้าหรือสินค้าค้างสต๊อก

การเพิ่มประสิทธิภาพการตลาด

เมื่อรู้ว่าสินค้าใดมีแนวโน้มจะขายดี ธุรกิจสามารถมุ่งเน้นการทำตลาดและโปรโมทสินค้านั้นได้อย่างมีเป้าหมาย ทำให้การลงทุนด้านการตลาดมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การเพิ่มผลกำไร

การคาดการณ์ที่แม่นยำช่วยให้ธุรกิจสามารถจัดการกับความต้องการของลูกค้าได้อย่างเหมาะสม ซึ่งส่งผลให้สามารถเพิ่มยอดขายและผลกำไรได้

การลดความเสี่ยง

การคาดการณ์สินค้าขายดีช่วยลดความเสี่ยงในการลงทุนในสินค้าที่ไม่เป็นที่นิยม โดยการให้ข้อมูลเชิงลึกในการตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดซื้อและการพัฒนา

การปรับกลยุทธ์ทางธุรกิจ

ข้อมูลจากการคาดการณ์สามารถใช้ในการปรับกลยุทธ์ธุรกิจให้สอดคล้องกับแนวโน้มของตลาดและความต้องการของลูกค้า ทำให้ธุรกิจสามารถปรับตัวได้อย่างรวดเร็ว

การเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

การจัดหาสินค้าที่ตรงตามความต้องการของลูกค้าและจัดให้มีสต็อกเพียงพอช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า ซึ่งนำไปสู่การรักษาลูกค้าและการสร้างความภักดี

การคาดการณ์สินค้าขายดีจึงเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพ ลดความเสี่ยง และเพิ่มโอกาสในการเติบโตและประสบความสำเร็จในตลาด

การรวบรวมข้อมูลที่สำคัญ

การรวบรวมข้อมูลที่สำคัญสำหรับการวิเคราะห์เพื่อคาดการณ์ตลาดเป็นขั้นตอนที่สำคัญในการทำความเข้าใจแนวโน้มและความต้องการของลูกค้า ข้อมูลที่รวบรวม จึงจำเป็นต้องเกี่ยวข้องกับวัตถุประสงค์กับธุรกิจหรือสิ่งที่ธุรกิจต้องการทราบถึง จึงจะช่วยให้การคาดการณ์มีความแม่นยำและช่วยในการวางกลยุทธ์การตลาดที่มีประสิทธิภาพ

ต่อไปนี้คือตัวอย่างประเภทของข้อมูลที่สำคัญที่ควรรวบรวม:

ข้อมูลการขายในอดีต

ยอดขายสินค้า: ข้อมูลเกี่ยวกับยอดขายของสินค้าหรือบริการในช่วงเวลาต่างๆ ช่วยในการระบุแนวโน้มและรูปแบบการขาย

ฤดูกาลและช่วงเวลา: ข้อมูลเกี่ยวกับฤดูกาลหรือช่วงเวลาที่มีการขายดีหรือไม่ดี

ข้อมูลลูกค้า

ข้อมูลประชากรศาสตร์: ข้อมูลเกี่ยวกับเพศ, อายุ, รายได้, การศึกษา และสถานที่ที่ลูกค้าอาศัยอยู่

พฤติกรรมการซื้อ: ข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการซื้อ, ความถี่ในการซื้อ, และสินค้าที่ลูกค้าสนใจ

ความคิดเห็นและข้อเสนอแนะ: ข้อมูลจากการสำรวจ, รีวิว, และข้อเสนอแนะจากลูกค้า

ข้อมูลตลาด

แนวโน้มตลาด: ข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มในอุตสาหกรรมและตลาด เช่น การเติบโตของตลาด, การเปลี่ยนแปลงในความต้องการของลูกค้า

การวิเคราะห์คู่แข่ง: ข้อมูลเกี่ยวกับคู่แข่ง เช่น กลยุทธ์การตลาด, การนำเสนอสินค้า, และผลการดำเนินงานของคู่แข่ง

ข้อมูลทางเศรษฐกิจ

ข้อมูลเศรษฐกิจ: ข้อมูลเกี่ยวกับภาวะเศรษฐกิจที่อาจมีผลกระทบต่อความต้องการสินค้า เช่น อัตราการว่างงาน, ดัชนีราคาผู้บริโภค (CPI), และอัตราดอกเบี้ย

ข้อมูลรายได้ของผู้บริโภค: ข้อมูลเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงในรายได้ของผู้บริโภคซึ่งอาจมีผลต่อการซื้อสินค้า

ข้อมูลการตลาดและโฆษณา

ประสิทธิภาพของแคมเปญ: ข้อมูลเกี่ยวกับผลลัพธ์จากแคมเปญการตลาดและโฆษณา เช่น การคลิก, การแปลง, และการเข้าถึง

ข้อมูลการตลาดดิจิทัล: ข้อมูลจาก Google Analytics, Social Media Insights และเครื่องมือวิเคราะห์การตลาดอื่นๆ

ข้อมูลจากการวิจัยตลาด

การสำรวจตลาด: ข้อมูลจากการสำรวจที่ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมและความต้องการของลูกค้า

การศึกษาเชิงวิเคราะห์: รายงานการวิจัยตลาด, การศึกษาความเป็นไปได้, และการวิเคราะห์เชิงสถิติ

ข้อมูลภายนอก

ข้อมูลทางสังคมและวัฒนธรรม: ข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มสังคมและวัฒนธรรมที่อาจส่งผลต่อความต้องการสินค้า

เหตุการณ์และปัจจัยภายนอก: ข้อมูลเกี่ยวกับเหตุการณ์สำคัญหรือปัจจัยภายนอกที่อาจส่งผลกระทบต่อตลาด เช่น การเปลี่ยนแปลงกฎหมาย, การเปลี่ยนแปลงในแนวโน้มเทคโนโลยี

ตัวอย่างข้างต้นเป็นการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ที่จะช่วยให้ธุรกิจมีมุมมองที่ครบถ้วนและแม่นยำในการคาดการณ์ความต้องการของตลาด ทำให้สามารถวางกลยุทธ์และตัดสินใจได้ดีขึ้น

การใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล

ก่อนจะเลือกใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล สิ่งที่สำคัญที่สุดคือการประเมินวัฒนธรรมและความพร้อมของคนในองค์กร โดยการวิเคราะห์ว่าทีมงานมีความเข้าใจ ทักษะ และความพร้อมในการใช้เครื่องมือเหล่านั้นหรือไม่

ตัวอย่างเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล

Google Analytics 360

• คุณสมบัติ: เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ช่วยให้คุณติดตามและวิเคราะห์ข้อมูลการเข้าชมเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชันอย่างละเอียด Google Analytics 360 ช่วยให้คุณสามารถเก็บข้อมูลผู้ใช้งาน, ติดตามการแปลง, และวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้บนเว็บไซต์ได้อย่างละเอียด
• การใช้งาน: เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลในระดับลึก มีฟีเจอร์ที่ครอบคลุมการติดตามทั้งเว็บไซต์และแอปพลิเคชัน รวมถึงการสร้างรายงานที่สามารถปรับแต่งได้ตามความต้องการ
• ตัวอย่างการใช้: ใช้เพื่อติดตามพฤติกรรมของผู้ใช้บนเว็บไซต์ ดูว่าเนื้อหาใดที่ได้รับความนิยม และดูเส้นทางการนำทางของผู้ใช้ เพื่อปรับปรุงการใช้งานและเพิ่มประสิทธิภาพของเว็บไซต์

การสร้างและใช้โมเดลการคาดการณ์

การสร้างและใช้โมเดลการคาดการณ์เป็นกระบวนการที่สำคัญสำหรับธุรกิจที่ต้องการใช้ข้อมูลในการตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ โมเดลการคาดการณ์ช่วยให้ธุรกิจสามารถคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตได้โดยอิงจากข้อมูลที่ผ่านมา การสร้างและใช้โมเดลการคาดการณ์ประกอบด้วยขั้นตอนหลัก ๆ ดังนี้:

1. การพัฒนาโมเดลการคาดการณ์

การพัฒนาโมเดลการคาดการณ์เป็นกระบวนการที่ต้องใช้ข้อมูลที่เหมาะสมและเครื่องมือที่เหมาะสมในการสร้างโมเดลที่สามารถทำนายผลลัพธ์ในอนาคตได้อย่างแม่นยำ

ขั้นตอนการพัฒนาโมเดล:

• รวบรวมข้อมูล: เริ่มจากการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่ต้องการคาดการณ์ ข้อมูลที่ใช้ควรรวมถึงข้อมูลในอดีต เช่น ยอดขาย, พฤติกรรมลูกค้า, แนวโน้มตลาด และข้อมูลภายนอกที่อาจมีผลกระทบต่อธุรกิจ
• การเตรียมข้อมูล: การทำความสะอาดและการแปลงข้อมูลให้เป็นรูปแบบที่พร้อมใช้สำหรับการสร้างโมเดล เช่น การจัดการกับค่าผิดพลาด (outliers), การเติมข้อมูลที่ขาดหาย, และการทำ normalization ข้อมูล
• การเลือกโมเดล: เลือกประเภทของโมเดลที่เหมาะสม เช่น โมเดลเชิงเส้น (Linear Regression), โมเดลการจำแนก (Classification), โมเดลการวิเคราะห์เวลา (Time Series Analysis) หรือ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning Models)
• การฝึกโมเดล (Model Training): นำข้อมูลที่เตรียมไว้มาฝึกกับโมเดลโดยใช้เทคนิคต่าง ๆ เช่น การฝึกซ้ำ (Iterative Training) จนกว่าโมเดลจะมีความสามารถในการคาดการณ์ที่น่าพอใจ

2. การทดสอบและปรับปรุงโมเดล

เมื่อพัฒนาโมเดลแล้ว การทดสอบและปรับปรุงโมเดลเป็นขั้นตอนที่สำคัญเพื่อให้มั่นใจว่าโมเดลที่สร้างขึ้นนั้นสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพกับข้อมูลจริง

ขั้นตอนการทดสอบและปรับปรุงโมเดล:

• การแบ่งข้อมูลเพื่อทดสอบ: แบ่งข้อมูลเป็นชุดข้อมูลสำหรับฝึก (Training Data) และชุดข้อมูลสำหรับทดสอบ (Test Data) เพื่อตรวจสอบว่าโมเดลทำงานได้ดีเพียงใดกับข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน
• การประเมินประสิทธิภาพของโมเดล: ใช้ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ (Performance Metrics) เช่น ความแม่นยำ (Accuracy), ค่าเฉลี่ยข้อผิดพลาด (Mean Absolute Error – MAE), หรือ ค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ (R-squared) เพื่อวัดความสามารถของโมเดล
• การปรับปรุงโมเดล: หากผลลัพธ์จากการทดสอบไม่เป็นไปตามที่คาดหวัง ควรปรับปรุงโมเดลโดยการปรับพารามิเตอร์ (Hyperparameter Tuning), การเพิ่มข้อมูล หรือการเลือกใช้โมเดลที่แตกต่างกัน
• การทดสอบกับข้อมูลจริง: นำโมเดลที่ผ่านการปรับปรุงแล้วไปทดลองใช้กับข้อมูลจริง เพื่อดูว่าโมเดลสามารถทำงานได้ดีในสภาพแวดล้อมจริงหรือไม่
• การติดตามและปรับแต่งต่อเนื่อง: โมเดลอาจต้องมีการปรับแต่งอย่างต่อเนื่องเมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามาหรือเมื่อสภาพแวดล้อมของตลาดเปลี่ยนแปลง

การสร้างและใช้โมเดลการคาดการณ์เป็นกระบวนการที่ต้องใช้ความระมัดระวังและความเข้าใจอย่างลึกซึ้ง การเลือกเครื่องมือและเทคนิคที่เหมาะสม รวมถึงการทดสอบและปรับปรุงโมเดลอย่างต่อเนื่อง จะช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้โมเดลเหล่านี้ในการตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ และสามารถคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตได้อย่างแม่นยำ

Case Study ของ Mitsubishi Motor Canada ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมของผู้บริโภค

ทีมการตลาดของ Mitsubishi ได้สังเกตเห็นว่าผู้บริโภคใช้เวลามากขึ้นในการค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ออนไลน์ก่อนที่จะตัดสินใจซื้อ ด้วยข้อมูลตรงนี้ ผู้ผลิตรถยนต์จึงตัดสินใจเปลี่ยนไปใช้กลยุทธ์ที่มุ่งเน้นทางดิจิทัลเป็นหลัก โดยใช้เครื่องมือ Build & Price ในการวัดผลถึงความสนใจของลูกค้าในผลิตภัณฑ์ โดยผู้บริโภคสามารถระบุเขตที่อยู่อาศัย เพื่อดูสินค้าในเขตนั้น เปรียบเทียบคุณสมบัติและค่าใช้จ่ายก่อนที่จะไปที่ตัวแทนจำหน่ายในพื้นที่ Mitsubishi Motor Canada

สิ่งที่ Mitsubishi Motor Canada ทำ

• สร้างโมเดลความน่าจะเป็น: ใช้ข้อมูลจาก Analytics 360 เพื่อสร้างโมเดลความน่าจะเป็นใน BigQuery โดยโมเดลนี้คาดการณ์ว่าผู้ใช้คนไหนมีแนวโน้มจะเปลี่ยนแปลงตามพฤติกรรมและการมีปฏิสัมพันธ์
• เชื่อมต่อกับ Display & Video 360: เชื่อมต่อ Display & Video 360 กับ Analytics 360 เพื่อเข้าถึงกลุ่มผู้เข้าชมที่คาดว่าจะเปลี่ยนแปลงตามโมเดลที่สร้างขึ้น ทำให้โฆษณาถูกแสดงไปยังผู้ที่มีแนวโน้มสูงสุด

ผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลและรู้พฤติกรรมผู้บริโภค

• ลดค่าใช้จ่ายต่อการกระทำ (cost-per-action.) : ลดค่าใช้จ่ายต่อการกระทำลง 1.8 เท่า ทำให้แคมเปญมีความคุ้มค่ามากขึ้น
• อัตราการแปลงเพิ่มขึ้น: อัตราการแปลงสูงขึ้น 14 เท่า แสดงถึงกระบวนการแปลงที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
• การเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายที่มีประสิทธิภาพ: กลุ่มเป้าหมายที่สร้างจากโมเดลมีส่วนรับผิดชอบถึง 70% ของการแปลงทั้งหมด แสดงให้เห็นถึงความสำเร็จของการเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายที่เลือก

ตัวอย่างเพิ่มเติมของการใช้เครื่องมือ Google Analytics 360 Case Study ของ TobJod ประกันออนไลน์ที่วิเคราะห์ข้อมูลจนมี Conversion กว่า 22.9%

อ้างอิง https://marketingplatform.google.com/about/resources/mitsubishi-motors-canada-uses-propensity-modeling-to-increase-conversion-rate/