สร้างยอดขายหลักล้านอย่างห้าง Target ด้วย Big Data

สร้างยอดขายหลักล้านอย่างห้าง Target ด้วย Big Data

ในโลกธุรกิจ หลายๆคนขนานนาม Big Data ว่า “Big Data is the new oil” หรือเรียกง่ายๆว่า Big Data คือสินทรัพย์ใหม่ เราไม่อาจปฏิเสธได้เลยว่า Big Data เข้ามามีบทบาทในวงการธุรกิจสูงมาก บทความนี้จะชี้ให้คุณเห็นจากเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจริง และ ให้แนวทางกับคุณในตอนท้ายว่าหากคุณจะเริ่ม คุณจะต้องคำนึงถึงเรื่องอะไรบ้าง

ห้างสรรพสินค้า Target

(ห้างยักษ์ใหญ่ของวงการค้าปลีกของสหรัฐฯ และเป็นที่รู้จักกันทั่วโลก จะเน้นด้านภาพพจน์ของสินค้า Trendy Merchandise มีสไตล์ดีไซน์ทันสมัยและมีราคาย่อมเยาว์)

สร้าง Guest ID ให้กับลูกค้าทุกคนเพื่อ Track ประวัติการซื้อสินค้า เช่น การใช้แบบสำรวจข้อมูลบัตรเครดิต ประวัติการคลิกลิ้งค์ในอีเมล์ของห้าง และอื่นๆ

คุณ Pole นักสถิติของบริษัทเริ่มสังเกตเห็นว่าลูกค้าที่กำลังตั้งครรภ์มักจะซื้ออาหารเสริมที่มีส่วนผสมของสังกะสีและแมกนีเซียม หลังจากเก็บข้อมูล คุณ Pole ระบุสินค้า 25 ชนิดที่ผู้หญิงตั้งครรภ์มักจะซื้อ ทำให้เขาสามารถคาดการณ์ได้ว่าหากลูกค้าซื้อสินค้าเหล่านี้แสดงว่ากำลังตั้งครรภ์ เขาจึงตั้ง Pregnancy prediction score” (คะแนนความเป็นไปได้ของการตั้งครรภ์) ขึ้นมาหลังจากนั้นทางห้างเริ่มส่งคูปองสินค้าที่เกี่ยวกับเด็กให้กับลูกค้าเพศหญิงที่มี “Pregnancy score”  สูง

ยกตัวอย่างเคสลูกค้า

“คุณ Jenny Ward หญิงสาวอายุ 23 ปี ในช่วงเดือนมีนาคมซื้อครีมกันแตกลาย, อาหารเสริมสังกะสีและแมกนีเซียม ซึ่งมีโอกาส 87 เปอร์เซ็นว่าเธอจะคลอดในเดือนสิงหาคม ห้างTargetจึงส่งคูปองสินค้าเกี่ยวกับเด็กไปให้เธอ ไม่นานหลังจากที่คูปองไปถึงบ้านของคุณ Jenny คุณพ่อของเธอโทรหาผู้จัดการห้างและโวยวายว่าลูกของเขาพึ่งอยู่ม.ปลาย ทำไมถึงส่งคูปองสินค้าเด็กมา ห้างจะยุยงให้ลูกของตนมีลูกหรือ ?”

“ทางผู้จัดการไม่ทราบเรื่องที่คุณ Pole กำลังทดลองจึงได้แต่พูดขอโทษกลับไป ไม่กี่วันหลังจากนั้นผู้จัดการโทรไปหาเพื่อขอโทษอีกครั้ง ตอนนั้นเองที่คุณพ่อของคุณ Jenny กลับเป็นฝ่ายขอโทษผู้จัดการ คุณพ่อกล่าวว่าผมได้คุยกับลูกสาวแล้วและพึ่งรู้ว่าเธอกำลังจะคลอดในเดือนสิงหาคม Target ได้เรียนรู้เรื่องนึงที่สำคัญจากเหตุการณ์นี้ว่า ผู้คนจะรู้สึกแปลกๆถ้าบริษัทรู้ว่าพวกเค้ากำลังจะคลอดโดยที่ยังไม่เคยแจ้งบริษัท”

เพราะฉะนั้น Target จึงใส่สินค้าสำหรับผู้หญิงที่กำลังท้องไม่มีทางซื้อลงไปในโฆษณาด้วย เพื่อให้พวกเธอคิดว่าคนอื่นๆก็คงได้เห็นโฆษณาสินค้าเด็กเหมือนกับพวกเธอ  โดยสรุปคือ Target ใช้หลักการเหมือนกับการเดทครั้งแรกว่า ต่อให้เราส่องโปรไฟล์ของคู่เดทใน Facebook , Google ก่อนที่จะเดทกันแล้วก็ตาม เราจะทำเป็นไม่รู้เรื่องของอีกฝั่งเพื่อที่คู่เดทของเราจะได้ไม่รู้สึกอึดอัด

คุณ Duhigg [ผู้เขียนหนังสือ Smarter Faster Better] ตั้งข้อสังเกตว่าหลังจากห้างจ้างคุณ Pole รายได้ของ Target จาก $44 ล้านล้าน ในปี 2002 กลายเป็น $67 ล้านล้านในปี 2010 เขากล่าวว่ารายได้ที่เพิ่มขึ้น มาจากผลงานของคุณ Pole เพราะห้างสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการแสดงสินค้า และ หมวดหมู่ถึงลูกค้าได้ตรงกลุ่มากขึ้น เช่น สินค้าเพื่อแม่เละเด็ก

ทาง Target ไม่ค่อยพอใจนักที่รู้ว่าคุณ Duhigg วางแผนจะเขียนเรื่องนี้ บริษัทจึงปฏิเสธที่จะให้เค้าไปยังสำนักงานใหญ่ของ Target นี่คือ Case study ที่แสดงให้เห็นว่าหากเรานำ Big Data มาใช้ให้เป็นประโยชน์ จะสามารถคาดการณ์หลายๆอย่างได้จากข้อมูลที่บริษัทมี

หากคุณอ่านถึงตรงนี้ คุณคงจะมีคำถามว่าแหล่งข้อมูล Big Data จะมาจากไหนบ้าง?

โดยทั่วไปแล้ว Big Data จะมาจาก 3 ส่วนหลักๆ ดังต่อไปนี้

1.ข้อมูลจากการ Streaming

ข้อมูลในส่วนนี้มาจาก IT systems ของคุณเอง เช่น จากเว็บไซต์ จากทั้งระบบของบริษัท คุณสามารถเลือกว่าจะเก็บหรือไม่เก็บข้อมูลอะไรบ้าง และ ข้อมูลอะไรบ้างที่จำเป็นในการนำไปใช้วิเคราะห์ในอนาคต

2.ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย

ข้อมูลจากโซเชียลมีเดียน่าสนใจมาก เนื่องจากมันเป็นข้อมูลที่เราสามารถนำไปใช้ในการทำการตลาด ข้อมูลในส่วนนี้มักจะเป็นลักษณะ ไม่มีโครงสร้าง(Unstructured) หรือ กึ่งโครงสร้าง(Semi structured forms)

3.ข้อมูลที่เป็นสาธารณะ

ข้อมูลจำนวนมากจาก Open data sources เช่น จากหน่วยงานรัฐบาล  หน่วยงานเอกชน และ หน่วยงานวิจัยต่างๆ

 

หลังจากได้ข้อมูลมาแล้วคุณต้องคิดเรื่องอะไรบ้าง?

1.จะเก็บและจัดการข้อมูลอย่างไร

ในสมัยก่อน การจะหา storage ในการจัดเก็บข้อมูลนั้นยากมาก แต่ในปัจจุบันมีผู้ให้บริการต่างๆออกมามากมาย บริษัทต่างๆสามารถหา storage ราคาถูกได้ไม่ยาก

2.จะวิเคราะห์ข้อมูลอะไรบ้าง

บางบริษัทเอาข้อมูลทุกอย่างที่มีมาวิเคราะห์โดยไม่จำเป็น เราควรคิดให้ถี่ถ้วนก่อนว่าข้อมูลอะไรบ้างที่เราอยากนำมาใช้เพื่อการวิเคราะห์

3.จะใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ค้นพบอย่างไร

ยิ่งคุณมีความรู้ คุณจะยิ่งมั่นในการตัดสินใจมากขึ้น เมื่อคุณมีข้อมูลมหาศาลในมือคุณควรที่จะวางกลยุทธ์ให้ดี

 

ขั้นตอนสุดท้าย คือ สิ่งที่คุณควรคิดก่อนจะตัดสินใจเลือกเทคโนโลยีที่จะช่วยคุณในเรื่องการวิเคราะห์ Big Data

1.ราคาเหมาะสมกับการใช้งาน

บริษัทที่คุณจะจ้างเพื่อวิเคราะห์ Big Dataให้กับคุณ มีเกณฑ์ราคาที่เหมาะสมหรือไม่ เช่น หากคุณเป็นบริษัทเล็ก ไม่ควรที่จะจ้างบริษัทที่รับวิเคราะห์ Big Dataสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ เพราะบริษัทเหล่านั้นจะมีการตั้งราคาที่สูงเนื่องจากใช้กำลังคนเยอะและ ใช้ระยะเวลานานในการดำเนินการ

2.การประมวลผลที่เร็ว


บริษัทที่รับวิเคราะห์ Big Data ใช้เวลานานเกินไปไหม คุณต้องถามไถ่ให้ชัวร์ก่อนการจ้างงาน

ข้อแนะนำเพิ่มเติม

ก่อนที่จะจ้างบริษัทรับวิเคราะห์ Big Data เราแนะนำให้คุณลองใช้โปรแกรม open source เช่น Hadoop เพื่อที่คุณจะได้เข้าใจหลักการทำงานและมีความเข้าใจในเรื่องของ Big Data คร่าวๆ เลือกใช้ Cloud computing และ การจัดสรรทรัพยากรอื่นๆที่ยืดหยุ่นโดย อย่ายึดติดกับการใช้ server แบบเครื่องอีกต่อไป ปัจจุบันมีการบริการ Cloud computing ที่อำนวยความสะดวกให้กับคุณมากมาย

“ณ เวลานี้ยังไม่สายเกินไปที่จะเริ่มเรียนรู้ในเรื่องของ Big Data และ นำมาปรับใช้กับธุรกิจของคุณ แต่ถ้าไม่เริ่มตอนนี้อีกไม่เกิน 2-3 ปี คุณอาจตามไม่ทันแล้วก็เป็นได้”

อ่านเพิ่มเติม : Forbes.com, Emaze.com