🌎 โฆษณาที่จะอิมแพคได้ต้องมาจาก Insight ที่ดีก่อน
วันนี้ทีม CREATIVE TALK ได้มาอยู่ที่งาน Adman Award & Symposium 2023 ในหัวข้อ NEXT ADS TRENDS FROM DATA โดยคุณหนุ่ย การตลาดวันละตอน ถึงเทรนด์การใช้ Data ในยุคปัจจุบัน และอนาคตในการทำโฆษณาในปีหน้า
Common Insight คือในอดีตการไปเก็บข้อมูล เราจะหาได้จากการ Survey สำรวจเรื่องนั้น ๆ ซึ่งเรามักจะใช้ข้อมูลชุดเดียว แต่คำถามที่แท้จริงคือเวลาเราหา Insight ทุกคนบนโลกเหมือนกันหรือเปล่า เช่น ต่อให้เป็นคนกลุ่ม 20 ปี แต่คนวัย 20 ปีก็มีความแตกต่างและไม่เหมือนกัน หรือคนเพศหญิงก็ไม่ได้จำเป็นต้องชอบสีชมพูทุกคน เป็นต้น
ดังนั้นการจะใช้ Insight แบบเดิมจะเป็นเรื่องที่ยาก เราไม่สามารถใช้เพียงแค่ 1 Insight ที่ใหญ่ถึงขั้นหลัก 1,000,000 Impression อีกต่อไป!
วันนี้หมดยุคการหา Common Insight แต่มันคือการมาของ Data Insight
แล้วมันมี Data แบบไหนบ้างที่จะทำให้ Impact เกิดขึ้น!
🌎 5 DATA IMPACT ADS TRENDS
5 เทรนด์การใช้ Data ของการทำโฆษณาในปี 2024
🎯 1. Personal Data
หรือ Customer Data อธิบายแบบง่ายที่สุดคือการให้ลูกค้าโหลดแอป หรือกรอกอะไรบางอย่างเพื่อให้แบรนด์ได้ข้อมูลไป เช่น ชื่อ, นามสกุล, วันเกิด. เพศ, ที่อยู่, เบอร์มือถือ, รายได้, สถานะ, มีลูกกี่คน เป็นต้น ซึ่งแบรนด์ต้องนำสิ่งเหล่านี้ไปใช้กับงานต่อได้จริง
ตัวอย่างเช่น การทำโฆษณากับกลุ่มคนมีครอบครัว เราต้องรู้ว่าลูกค้ากลุ่มนี้แต่งงานแล้วหรือยัง หรือกำลังจะมีลูก หากแบรนด์ต้องการพ่อแม่ที่มีลูก การใช้ data ที่ถูกทางเราอาจจะไม่จำเป็นต้องจับกลุ่มพ่อแม่กว้าง ๆ ก็ได้ แต่สามารถลงลึกพ่อแม่มือใหม่, พ่อแม่ที่กำลังจะมีลูก หรือแม้กระทั่งพ่อแม่ที่มีประสบการณ์การเลี้ยงลูกมาแล้ว 1 ปี ยิ่งเรารู้จักการนำ data มาประยุกต์ใช้ในยุคนี้มากเท่าไหร่ เราจะได้เปรียบในการแข่งขัน
🎯 2. Behavioral Data
ข้อมูลพฤติกรรม คือ Digital Behavioral Data ข้อมูลที่มาจากสิ่งที่ผู้คนหรือลูกค้าทำจริง ๆ ซึ่งคุณหนุ่ยได้ยกตัวอย่างที่น่าสนใจถึง Nike hubwav โดยทางร้านได้ใช้ข้อมูลในการนำมาปรับแต่งร้าน โดยช่วงนึงเขาเจอคนจำนวนหนึ่งกำลัง Search หา ‘Nike Air สีส้ม’ ซึ่งเจอว่าคนค้นหาสิ่งนี้เยอะมาก จึงเริ่มนำรองเท้า Nike Air สีส้ม ที่คนตามหา มาวางไว้หน้าร้าน แน่นอนว่าคนเห็นก็รีบเข้ามาซื้อเกิดเป็นกระแส และช่วยสร้าง Conversion ให้กับร้านทันที ง่าย ๆ แค่นี้เลย สิ่งสำคัญคือเมื่อดู Data แล้วต้องคิดให้ได้ว่าเราจะทำกับมันอย่างไรต่อไป
หรืออีกเคสจากแบรนด์เครื่องดูดฝุ่นหุ่นยนต์ โดยเน้นจับกลุ่มไปที่ลูกค้าที่ขี้เกียจมากกว่าปกติ เหตุเพราะ Data หลังบ้านบ่งบอกทั้งหมด ยิ่งหุ่นรุ่นใหม่ ๆ ที่สามารถเติมน้ำเองได้ ทำความสะอาดเองได้ การทำโฆษณาไปหากลุ่มลูกค้าที่ขี้เกียจเป็นพิเศษจะตอบโจทย์มากกว่ากลุ่มลูกค้าทั่วไป โดยจับพฤติกรรมจากความขี้เกียจของคน โดยใช้เทคโนโลยีจากหุ่นทำความสะอาด ซึ่งทำให้การทำการตลาดได้แม่นขึ้น โดยไม่ต้องทำการตลาดจากทุกคน แต่เน้นเฉพาะกลุ่ม
🎯 3. Purchased Data
หรือข้อมูลการซื้ออะไรบางอย่าง เช่น ซื้อชานมไข่มุก, ซื้อกาแฟ เป็นต้น ซึ่งข้อมูลการซื้อได้แก่ ใคร, ซื้ออะไร, เมื่อไหร่, ซื้อมานานแค่ไหน, ซื้อเยอะเท่าไหร่, ซื้อบ่อยขนาดไหน, ซื้อด้วยโปรอะไร
ซึ่งข้อมูลกลุ่มคนส่วนใหญ่มักมองข้ามแต่มันกลับมี Value มากที่สุด โดยสามารถนำข้อมูลเหล่านี้ไปแบ่งกลุ่มลูกค้าได้ เช่น แบ่งกลุ่มลูกค้าชั้นดี, ลูกค้าทั่วไป, ลูกค้าใหม่ หรือลูกค้าชั้นดีที่หายไป เราสามารถเลือกได้ว่าการทำการตลาดควรแบ่งไปในกลุ่มไหนได้บ้าง สิ่งสำคัญมาก ๆ ของการทำการตลาดในยุคปัจจุบันและในอนาคตคือ ลูกค้าทุกคนไม่ได้สำคัญเท่ากัน หาลูกค้าให้เจอให้ได้ว่าลูกค้ากลุ่มไหนเหมาะกับสินค้าของคุณ หรือเหมาะกับผลิตภัณฑ์ไหน ซึ่งการแบ่งได้ถูกต้องชัดเจนมีผลทางด้านยอดขายถึง 10 เท่า
หนึ่งในตัวอย่างที่คุณหนุ่ยยกเคสขึ้นมาคือเรื่องของคุณแม่ที่มีลูก ซึ่ง data วันและเวลาไหนขายดีสำคัญมาก คนส่วนใหญ่อาจจะคิดเองว่าคุณแม่กลุ่มนี้ไม่มีเวลาหรอก หรือชอบช้อปตอนเช้าเพราะเด็กมักตื่นเช้าก็จะมีเวลาเลี้ยงลูก และช้อปสินค้าได้ แต่จากการสำรวจ data ระบุว่า คุณแม่ลูกอ่อนช้อปตั้งแต่ช่วงเที่ยง, บ่ายนิดหน่อย และหัวค่ำช่วง 3 ทุ่มเยอะมาก สิ่งนี้นำไปต่อยอดได้อีกมากมายไม่ว่าจะ การตอบแชตในช่วงเวลานี้ จะทำให้การโต้ตอบพูดคุยกับลูกค้ารวดเร็วขึ้น หาทีมงานมา standby รอช่วงเวลานี้ และยังทำให้การปิดการขายสูงขึ้น
🎯 4. Media Data
เรามี Chanel ในปัจจุบันเยอะมากขึ้น ไม่ค่อยมีแล้วที่แบรนด์ไหนจะโฟกัสแค่มีเดียเดียว โดยวิธีการทำคือ ในปัจจุบันเราสามารถทำ A, B, C Test ได้ ไม่จำเป็นต้อง A/B Test เสมอไป โดยแบ่ง Budget ค่อย ๆ แบ่งการเรียนรู้ปล่อยไป 10% ของ Budget ในแต่ละกลุ่ม แล้วลองวัดผลดูว่าอันไหนได้ผลมากที่สุด ถ้าเกิดรู้ว่า C ดีสุดเราค่อยแบ่งไป C เป็นต้น เพราะจะช่วยให้เรารับรู้ความต้องการของลูกได้มากขึ้น
ตัวอย่างเคสที่น่าสนใจคือ แบรนด์ธนาคารในต่างประเทศแห่งหนึ่ง Fifth Third Bank สร้างโฆษณาผ่าน instagram และได้ผลตอบรับที่ดีมาก โดยการขายไม่ได้เน้นขายฟีเจอร์ หรือแบงค์มีดียังไง แต่เป็น Bank serves ‘blocked ads’ หรือการบล็อก ads สินค้าล่อตาล่อใจมากมาย และสะท้อนข้อความให้ลูกค้าเห็นว่า “เอาเงินของคุณมาฝากกับเราดีกว่า” ซึ่งผลตอบรับคือทำให้คนออมเงินเยอะขึ้น ส่งผลให้คนประหยัดกันมากขึ้น แทนที่จะซื้อของออนไลน์ เอาเงินมาเก็บกับเราดีกว่า
สุดท้ายอยากฝากให้ทุกองค์กร กลับไปดูหลังบ้านคุยกับคนที่ทำ Media Plan ว่าเราสามารถ Filter เรื่องไหนได้บ้างกับแบรนด์ของคุณ
🎯 5. Contextual Data
หรือการตลาดแบบใส่ใจ ปรับตัวตามบริบท เช่น ถ้าเกิดขายไอศกรีม ถ้าเราเอามาขาย 2 ที่ผลรับจะต่างกัน หยิบไปขายช่วงอากาศร้อน ๆ หรือ หยิบไปขายช่วงอากาศหนาว ๆ อันไหนจะขายดีกว่ากัน แน่นอนว่าผลลัพธ์การขายในที่ร้อนอาจจะตอบโจทย์ได้ดีกว่าที่หนาว นี่คือการหา Contextual ได้ดีที่สุด
มีเคสตัวอย่างที่น่าสนใจจาก Mastercard ทำแคมเปญลดราคาให้โลกจำ ฉวยโอกาสช่วงสุริยุปราคา มาใช้ในการทำการตลาด ที่เริ่มจากนำการทับซ้อนของ พระจันทร์ + สุริยุปราคา มาใช้กับโลโก้ Mastercard หรือการขายของกำหนดเวลาในการซื้อขายเพื่อสอดคล้องกับเวลาของสุริยุปราคา ที่จะเกิดซึ่งช่วงนี้จะ Sale หนักมากต้องซื้อให้ทัน!
หรือของคนไทยแคมเปญ Dmalt โดยใช้การทำการตลาด 1 กม. ของร้านโชห่วยแห่งหนึ่ง ซึ่งไม่จำเป็นต้องขายคนทั่วประเทศ แต่เน้นการขายแค่คนในรัศมีแถวนั้น รวมถึงจัดโปรโมชันที่เกี่ยวข้อง เช่น กินดีมอลคู่กับขาไก่ เพื่อกระตุ้นยอดขายได้ถึง 60% ให้กับร้านใน Local Area นี่คือหนึ่งในวิธีการรับของ Location Contextial
หรือแบรนด์ Tomei ก็ใช้วิธีในการช่วงเวลาโควิด โดยใช้ data วิเคราะห์ถึงพื้นที่ไหนเสี่ยงเยอะลดเยอะ เช่น ลดราคา 50% ในพื้นที่เสี่ยงเป็นสีแดง หรือ พื้นที่ไหนเสียงน้อยสีเหลืองลด 30% หรือที่ไหนสีเขียวลด 15% เป็นต้น ด้วยการเล่นกับข้อมูลพื้นที่เสี่ยงให้กระตุ้นการซื้อมากขึ้น และยังได้เรื่องของ Creativity เข้ามาช่วย
และนี่คือ 5 เทรนด์การใช้ Data ของการทำโฆษณาในปี 2024 ลองกลับไปสำรวจองค์กรของคุณ หรือแบรนด์ของคุณให้ดีว่าได้ใช้ Data ได้ถึงที่สุดแล้วหรือยัง ?
เรียบเรียง: กิตติภพ ปานล้ำเลิศ
