dtac’s newly created Customer Value Management (CVM)

25 กรกฎาคม 2561 – ดีแทคแจ้งเกิดตำแหน่งงานใหม่ ที่ถือกำเนิดในยุคดิจิทัล ชื่อว่า Customer Value Management หรือ CVM คือหน่วยงานใหม่ที่ดีแทคจัดตั้งขึ้นมา เพื่อนำเสนอสินค้าและบริการที่ทำให้ลูกค้าพอใจสูงสุด เรียกได้ว่า “รู้ใจลูกค้ายิ่งกว่าลูกค้ารู้ใจตัวเองอีก” ซึ่งเป็นหน้าที่สำคัญของส่วนงานนี้

Join PDAMobiz on Telegram

นางสาวฉัตรสุดา สันตานนท์ ผู้อำนวยการอาวุโส สายงานบริหารคุณค่าลูกค้า บริษัท โทเทิ่ล แอ็คเซ็ส คอมมูนิเคชั่น จำกัด (มหาชน) หรือดีแทค กล่าวว่า “เมื่อก่อนหลักการตลาดแบบเดิมที่เคยเรียนรู้ คือการตลาดแบบ 4 P คือ Product, Price, Place, Promotion เป็นการวางแผนการตลาดให้แต่ละส่วนมีความสอดคล้องและไปในทิศทางเดียวกัน แต่ปัจจุบัน ด้วยพฤติกรรมของผู้บริโภคอยู่ในยุคดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วและความก้าวล้ำของเทคโนโลยีที่เอื้ออำนวยให้ฝ่ายการตลาดสามารถนำข้อมูลพฤติกรรมการใช้งานของลูกค้ามาวิเคราะห์และตัดสินใจ เพื่อนำเสนอบริการที่เหมาะสม ในช่วงเวลาที่ใช่ ผ่านช่องทางที่โดน Right product, Right moment and Right channel

CVM คือทีมงานที่ทำงานเพื่อออกแบบและนำเสนอสินค้าและบริการที่ตอบโจทย์และตรงใจลูกค้าให้มากที่สุดเท่าที่เราทำได้ CVM เปรียบเหมือนหลังบ้านที่ช่วยสนับสนุนให้ทุกสินค้าและบริการทั้งออนไลน์และหน้าร้านตรงใจจนลูกค้าตัดสินใจซื้อ นำไปสู่ความสำเร็จทางธุรกิจขององค์กร การใช้เครื่องมือ Data Science เข้ามาช่วยในการทำการตลาดช่วยเพิ่มความแม่นยำและทำให้ผู้ผลิตรู้จักลูกค้า ‘ดียิ่งกว่าลูกค้ารู้จักตัวเอง’ และ Data Science ยังมีแนวโน้มจะสร้างประโยชน์ที่มากกว่าด้านธุรกิจได้ในอนาคต”

งานของทีม CVM คือ ความพยายามในการเข้าใจพฤติกรรมลูกค้า เพื่อให้สามารถนำเสนอสินค้าและบริการที่เหมาะสมที่สุดให้แก่ลูกค้า ซึ่งเบื้องหลังที่สำคัญก็คือ “ข้อมูล” ที่เกิดขึ้นในแต่ละวันถึง 3,000 ล้านชุดข้อมูล อีกสิ่งหนึ่งที่สำคัญไม่แพ้กันเลยก็คือ “วิธีการ” ในการใช้ข้อมูล ซึ่งไม่ใช่เรื่องง่ายเลยกับการจัดการข้อมูลเหล่านี้แล้วแปรผลเพื่อมาใช้ในการทำแคมเปญหรือการตลาดต่อไป

ดังนั้น “นักวิเคราะห์ข้อมูล” หรือ Data Analyst และ “นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล” หรือ Data Scientist จึงเข้ามามีบทบาทมากขึ้น เพื่อช่วยให้เราเข้าใจพฤติกรรมและความต้องการของลูกค้าให้ดียิ่งขึ้น ซึ่งการนำเสนอสินค้าและบริการให้ตรงใจลูกค้านั้น สามารถแบ่งหน้าที่ในการทำงานเป็น 4 ขั้นตอนหลักๆ

ส่วนแรกคือ การวิเคราะห์ข้อมูล หรือ Pre-analysis เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมและแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงไปของความต้องการของลูกค้าในอนาคต ข้อดีของวิธีนี้คือทำให้ได้คำตอบที่แม่นยำเพราะมาจากข้อมูลการใช้งานจริง และข้อมูลยังสามารถช่วยในการวางแผนแคมเปญการตลาดให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น โดยข้อมูลที่ได้จะเป็นคลังขุมทรัพย์ที่ฝ่ายอื่นๆ หยิบไปต่อยอด

เมื่อได้ข้อมูลเบื้องต้นมาแล้ว จะถูกนำเข้าแบบจำลองเพื่อทำการพยากรณ์หรือ Prediction สมมติฐานบางอย่างที่ต้องการทราบ แล้วปรับแบบจำลองนั้นให้แม่นยำที่สุดก่อนนำไปใช้จริงกับโปรเจคที่ต้องการลงรายละเอียดกับกลุ่มเป้าหมาย เช่น การทำแบบจำลองเพื่อประเมินว่าลูกค้ามีพฤติกรรมแบบนี้จะเป็นคนที่มีแนวโน้มจ่ายเงินตรงเวลาหรือไม่

เมื่อทำการทดลองจนได้แบบจำลองที่แม่นยำในระดับที่น่าพอใจแล้ว จะออกแบบแคมเปญที่เหมาะสมกับลูกค้ากลุ่มหรือที่เรียกว่า Personalized Campaign เช่น เมื่อเรารู้แล้วลูกค้ากลุ่มนี้มีเครดิตดี ใช้บริการใจดีให้ยืมแล้วคืนเงินทุกครั้ง เมื่อลูกค้ามีการกดเช็คยอดเงินแล้วพบว่ามีเงินเหลือน้อย แทนที่เราจะส่งแคมเปญกระตุ้นให้ลูกค้าไปเติมเงิน เราก็จะเสนอแคมเปญให้ยืมเงินเพื่อให้สามารถใช้บริการได้อย่างต่อเนื่องแทน

สุดท้ายก็คือ Contextual System Operations ที่จะช่วยดูระบบการส่งแคมเปญที่พัฒนาเสร็จเรียบร้อยแล้วให้ทำงานถูกต้องและต่อเนื่องแบบไม่มีหยุดพัก 24×7 กันเลยทีเดียว เมื่อใดที่ลูกค้ามีพฤติกรรมตามที่เรากำหนด ระบบก็จะส่งแคมเปญออกไปให้โดยอัตโนมัติ เช่น เมื่อลูกค้าเพิ่งวางสายและมียอดเงินคงเหลือน้อยกว่าที่กำหนด แคมเปญกระตุ้นการเติมเงิน หรือ ให้ยืม จะถูกส่งผ่านทาง SMS ไปให้ลูกค้าในทันที นอกจากนี้ระบบ Contextual System ยังสามารถบันทึกข้อมูลผลการตอบรับของแต่ละแคมเปญเพื่อนำมาใช้วัดประสิทธิภาพและปรับปรุงให้แคมเปญตอบสนองความต้องการของลูกค้าให้ดีขึ้นในอนาคต

การใช้ฐานข้อมูล Big Data จะช่วยให้ได้ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพกว่าข้อมูลจากวิธีแบบเก่าอย่างการทำแบบสอบถามซึ่งอาจไม่แน่นอนและมีจำนวนน้อย การใช้กระบวนการ Data Science ยังช่วยให้การทำการตลาดเป็นไปอย่างแม่นยำ

“สิ่งที่เกิดขึ้นในปัจจุบันคือแทนที่เราจะมองลูกค้าเป็นกลุ่ม เรามองคนเป็นรายคนแล้วเอาพฤติกรรมของคนนั้นมาศึกษา แทนที่เราจะส่งของชิ้นหนึ่งไปให้ทุกคนในเวลาเดียวกัน คราวนี้เราก็จะดูพฤติกรรมของแต่ละคน แล้วทาร์เก็ตคนนั้นในเวลาที่เหมาะสมของเขาได้จริงๆ ทำให้ผลทางธุรกิจดีขึ้น ความแม่นยำนั้นไปถึงขั้นที่ทีม CVM ใช้คำว่า ‘รู้จักลูกค้ามากกว่าที่ลูกค้ารู้จักตัวเอง” นางสาวฉัตรสุดา กล่าวเพิ่มเติม

ไม่เพียงแค่เรื่องการตลาด เมื่อมองให้ไกลกว่านั้น Data Science ยังมีประโยชน์อื่นที่เราอาจคิดไม่ถึง เช่น ข้อมูลของธุรกิจโทรคมนาคมอย่างดีแทคสามารถนำมาใช้ประโยชน์ในการช่วยทำนายการแพร่กระจายของเชื้อโรคมาลาเรีย เป็นประโยชน์ต่อภาคสังคมต่อได้

Join PDAMobiz facebook Group