ในแต่ละวัน ลูกค้าของคุณสร้างข้อมูลมากมายผ่านพฤติกรรมต่าง ๆ เช่นการใช้ช่องทางทั้งออนไลน์ ในการเสริชหาข้อมูลสินค้า การดูรีวิวการใช้งานสินค้า แล้วอาจจะจบที่การซื้อสินค้าออนไลน์ หรือซื้อสินค้าที่หน้าร้าน ก็ตาม ข้อมูลจากทุกการกระทำเหล่านี้กลายเป็นเส้นทางนักชอปที่ธุรกิจค้าปลีกต้องเรียนรู้ เพราะทุกคลิก ทุกการหยุดชม และทุกการตัดสินใจซื้อ ล้วนเป็นชิ้นส่วนปริศนา ที่หากต่อครบแล้วจะเผยให้เห็นสูตรลับแห่งความสำเร็จทางธุรกิจ แต่หากปล่อยให้กระจัดกระจายไปตามช่องทางต่าง ๆ โดยไม่มีการนำมาใช้ประโยชน์ ก็จะกลายเป็นเพียงข้อมูลที่ไร้ความหมาย

พฤติกรรมต่าง ๆ ของลูกค้าทั้ง การซื้อสินค้าหน้าร้าน การเลือกดูสินค้าออนไลน์ การสมัครสมาชิก การใช้แอปพลิเคชัน หรือแม้แต่การโทรเข้าคอลเซนเตอร์ ข้อมูลเหล่านี้หากถูกนำมาวิเคราะห์อย่างถูกต้องจะเป็นเหมือนเข็มทิศที่ชี้ให้เห็นว่าลูกค้าต้องการอะไร คิดอย่างไร และจะทำอะไรต่อไป ทำให้ธุรกิจจะสามารถปรับทิศทางการดำเนินงาน เปลี่ยนกลยุทธ์การตลาด และสร้างประสบการณ์ที่เหนือกว่าคู่แข่งได้อย่างแม่นยำ ซึ่งในยุคนี้ข้อมูลลูกค้าได้กลายเป็นสมบัติล้ำค่าที่สุดของธุรกิจ Customer Analytics บนคลาวด์ จึงกลายเป็นกลยุทธ์สำคัญที่จะช่วยให้ธุรกิจค้าปลีกไม่เพียงแค่อยู่รอด แต่จะสามารถเติบโตและครองตลาดได้อย่างยั่งยืน

เมื่อความถูกต้อง และความเร็วของข้อมูล เป็นตัวกำหนดชัยชนะของธุรกิจค้าปลีก

ธุรกิจค้าปลีกในปัจจุบันไม่สามารถพึ่งพาสัญชาตญาณหรือประสบการณ์เพียงอย่างเดียวได้อีกต่อไป เมื่อลูกค้าสามารถเปลี่ยนใจได้ในเสี้ยววินาที ประกอบกับการแข่งขันที่รุนแรงขึ้นทุกวัน การตัดสินใจทางธุรกิจจึงต้องอาศัยฐานข้อมูลจริง ไม่ใช่แค่การคาดเดา นอกจากนี้ สิ่งที่เปลี่ยนไปอย่างชัดเจนคือความเร็วในการดำเนินธุรกิจ ก่อนหน้านี้ทีมการตลาดอาจวางแผนโปรโมชันเป็นรายเดือน รายไตรมาส หรือรายปีได้ แต่ปัจจุบันต้องปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ทุกวัน หรือบางครั้งธุรกิจอาจต้องทำทุกชั่วโมง เพื่อให้ทันกับพฤติกรรมลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ ผู้ประกอบการยังต้องสร้างความน่าเชื่อถือและปกป้องธุรกิจของตัวเอง โดยการปฏิบัติตามข้อกำหนดทางกฎหมายเรื่องการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล หรือ PDPA ที่ต้องคำนึงถึงการจัดเก็บและใช้ข้อมูลลูกค้าต้องทำอย่างโปร่งใส ได้รับความยินยอมที่ชัดเจน และมีความปลอดภัยด้วย มองเห็นโอกาส เพิ่มความพึงพอใจ ผ่านพฤติกรรมของลูกค้า

Customer Analytics ที่ดีต้องสามารถตอบคำถามสำคัญของธุรกิจได้อย่างชัดเจน เช่น ใครคือลูกค้าที่มีคุณค่าสูงสุดต่อธุรกิจ และจะรักษาพวกเขาไว้ได้อย่างไร หรือลูกค้ากลุ่มไหนที่กำลังจะหยุดซื้อสินค้า และควรทำอย่างไรเพื่อดึงพวกเขากลับมา ในด้านการขาย ยังต้องเข้าใจว่าลูกค้าชอบซื้อสินค้าอะไรร่วมกัน มีความอ่อนไหวต่อราคาหรือโปรโมชันอย่างไร และเมื่อไหร่คือเวลาที่เหมาะสมที่สุดในการเสนอขาย สิ่งเหล่านี้จะช่วยให้ธุรกิจสามารถวางแผนการจัดเรียงสินค้า การกำหนดราคา และการออกแบบโปรโมชันได้ตรงใจลูกค้า และสิ่งที่สำคัญไม่แพ้กันคือ การรู้ว่าโปรโมชันไหนให้ผลตอบแทนที่คุ้มค่าจริง ไม่ใช่แค่ดูจากยอดขายที่เพิ่มขึ้น แต่ต้องดูว่าโปรโมชันนั้นสร้างมูลค่าจากการขายเพิ่มได้จริง หรือแค่ทำให้ลูกค้าที่จะซื้ออยู่แล้ว รอเวลาเพื่อให้ส่วนลดไปเฉย ๆ

จากข้อมูลมหาศาลผ่านการวิเคราะห์สู่การชนะใจลูกค้าอย่างมืออาชีพ

การเปลี่ยนข้อมูลลูกค้าจากตัวเลขที่ดูไม่มีความหมายให้กลายเป็นกลยุทธ์ทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องออกแบบกระบวนการที่เป็นระบบและมีความต่อเนื่อง โดยสามารถทำได้ดังนี้

1. เก็บทุกร่องรอยความต้องการ จับจังหวะลูกค้าทุกขั้นตอน

ในทุก ๆ วัน ลูกค้าจะสร้างข้อมูลให้กับธุรกิจตลอดเวลาผ่านหลากหลายช่องทาง ตั้งแต่การซื้อสินค้าหน้าร้าน การสมัครสมาชิกผ่านแอปพลิเคชัน การเลือกดูสินค้าบนเว็บไซต์ การติดต่อสอบถามผ่านคอลเซนเตอร์ หรือแม้แต่การเชื่อมต่อ WiFi ในร้านที่สามารถบอกระยะเวลาที่ใช้ในการชอปปิงได้ด้วย การรวบรวมข้อมูลเหล่านี้อย่างครบถ้วนและเป็นระบบ คือรากฐานสำคัญของการวิเคราะห์ที่แม่นยำ ซึ่งความท้าทายอยู่ที่การทำให้ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ สามารถทำงานร่วมกันให้ได้

2. ปลดล็อกตัวตนลูกค้าจากข้อมูลที่กระจัดกระจาย

หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดคือ การรู้ว่าข้อมูลที่มาจากช่องทางต่าง ๆ เป็นของลูกค้าคนเดียวกันหรือไม่ ลูกค้าคนหนึ่งอาจใช้อีเมล [email protected] ในการสมัครสมาชิกออนไลน์ ใช้เบอร์ 081-234-xxxx ในการสั่งซื้อสินค้า และใช้บัตรสมาชิกหมายเลข 123456 ในการซื้อหน้าร้าน การเชื่อมโยงข้อมูลเหล่านี้เข้าด้วยกันภายใต้การยินยอมของลูกค้าจะทำให้มองเห็นภาพรวมที่สมบูรณ์ของพฤติกรรมการซื้อ ขณะเดียวกันก็ต้องแยก ข้อมูลระบุตัวตน (PII - Personally Identifiable Information)ออกจากข้อมูลพฤติกรรมเพื่อให้สอดคล้องกับข้อกำหนดในกฎหมาย PDPA ด้วย

3. เปลี่ยนข้อมูลเป็นผลวิเคราะห์ที่แม่นยำ

เมื่อข้อมูลลูกค้าถูกจัดเตรียมจนพร้อมใช้งาน ขั้นตอนต่อมาคือการนำเทคนิคการวิเคราะห์ด้วยปัญญาประดิษฐ์มาใช้ ค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ เช่น การแบ่งกลุ่มลูกค้าตามความถี่ในการซื้อ มูลค่าการใช้จ่ายเฉลี่ย และช่วงเวลาการซื้อ จากนั้นจึงพัฒนาแบบจำลองเพื่อคาดการณ์มูลค่าลูกค้า ระบุว่าใครคือกลุ่มที่มีคุณค่าสูงสุด สร้างระบบแจ้งเตือนสำหรับลูกค้าที่มีแนวโน้มจะเลิกซื้อ และออกแบบเครื่องมือแนะนำสินค้าที่ตรงกับความต้องการของลูกค้าแต่ละรายในเวลาที่เหมาะสม

4. การนำผลการวิเคราะห์ไปใช้ในการดำเนินธุรกิจจริง

แม้จะมีข้อมูลเชิงลึกมากเพียงใด หากไม่ถูกนำไปใช้จริงก็ไร้ประโยชน์ การเปลี่ยนจาก “แค่รู้” ไปสู่ “การลงมือทำ” จำเป็นต้องมีระบบที่สามารถส่งมอบข้อมูลที่ถูกต้องให้ถึงมือผู้ใช้งานที่ควรได้รับภายในเวลาที่เหมาะสมได้ ไม่ว่าจะเป็นแดชบอร์ดแบบเรียลไทม์สำหรับผู้บริหารที่ต้องการติดตามผลประกอบการรายวัน การแจ้งเตือนบนแท็บเล็ตของพนักงานขายเมื่อลูกค้า VIP เดินเข้ามาในร้าน หรือการแสดงข้อเสนอเฉพาะบุคคลบนอุปกรณ์หน้าร้านเมื่อมีการสแกนบัตรสมาชิก ระบบที่ดีควรทำให้ข้อมูลเหล่านี้ถูกใช้งานได้ง่าย สะดวก และเข้ากับการทำงานของพนักงานทุกระดับ

การส่งมอบข้อมูลให้ถูกคน ถูกเวลา ถูกช่องทาง

สิ่งที่ทำให้ Customer Analytics มีประสิทธิภาพคือ ความสามารถในการส่งมอบข้อมูลที่เหมาะสมให้กับผู้ใช้งานแต่ละกลุ่ม ด้วยรูปแบบที่เข้าใจง่ายและนำไปใช้ได้ทันที คือ

• ผู้บริหารระดับสูง จะได้เห็นภาพรวมของธุรกิจในมุมกว้าง เช่น ยอดใช้จ่ายเฉลี่ยต่อคนของลูกค้าในแต่ละไตรมาส อัตราการเติบโตของฐานสมาชิก หรือผลตอบแทนจากการลงทุนผ่านแคมเปญต่าง ๆ
• ผู้จัดการสาขา จะได้รับข้อมูลที่สามารถใช้กับลูกค้าได้โดยตรง เช่น รายชื่อลูกค้าสำคัญที่คาดว่าจะเข้าร้านวันนี้ หรือข้อเสนอพิเศษที่ควรนำเสนอเมื่อลูกค้าสแกนบัตรสมาชิก
• ทีมการตลาด จะได้ข้อมูลเพื่อการวางแผนแคมเปญอย่างแม่นยำ เช่น การระบุกลุ่มลูกค้าเป้าหมายที่มีลักษณะคล้ายกับลูกค้าที่ซื้อสินค้าใหม่ หรือการเลือกช่องทางการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพที่สุดสำหรับแต่ละกลุ่มลูกค้า
• ทีมบริการลูกค้า จะเข้าถึงข้อมูลแบบ 360 องศา ครอบคลุมตั้งแต่ประวัติการซื้อ ปัญหาที่เคยพบ ไปจนถึงข้อเสนอที่ลูกค้าน่าจะสนใจ เพื่อช่วยให้การให้บริการเป็นไปอย่างรวดเร็วและตรงจุด

การเลือกผู้ให้บริการคลาวด์ที่เหมาะสม

                    การเลือกผู้ให้บริการคลาวด์สำหรับ Customer Analytics ต้องพิจารณาหลายปัจจัย ทั้งในด้านข้อกำหนดทางกฎหมาย ความสามารถของระบบ และข้อได้เปรียบในการใช้งานจริง ซึ่งรวมถึง

                    1. การปฏิบัติตามกฎหมาย PDPA ต้องรองรับการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลภายในประเทศ เพื่อลดความเสี่ยงจากการส่งข้อมูลไปต่างประเทศโดยไม่ได้รับอนุญาต

                    2. ความน่าเชื่อถือของระบบ ผู้ให้บริการควรมีศูนย์สำรองข้อมูล (Disaster Recovery Site) ที่มั่นคง เพื่อรองรับเหตุการณ์ไม่คาดคิดและช่วยปกป้องข้อมูลทางธุรกิจ

                    3. ความเร็วในการตอบสนอง การเข้าถึงข้อมูลลูกค้าจากสาขาทั่วประเทศต้องทำได้อย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะในจังหวะสำคัญ เช่น การแสดงข้อเสนอเฉพาะบุคคล ณ จุดชำระเงิน

                    4. เชื่อมต่อกับระบบเดิมที่ใช้งานอยู่ได้ เช่น เครื่องสแกนบาร์โค้ด ระบบ POS หรือแอปพลิเคชันต่าง ๆ เพื่อให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปอย่างราบรื่นและลดความซับซ้อน

                    5. เครื่องมือวิเคราะห์และ AI ผู้ให้บริการควรมีเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ เพื่อช่วยสร้างแบบจำลองที่แม่นยำ โดยไม่ต้องพึ่งทีม IT ที่มีทักษะเฉพาะทางมากเกินไป

                    6. ความมั่นคงของระบบช่วงพีค ระบบที่ตั้งอยู่ในประเทศช่วยลดความกังวลเรื่องการเชื่อมต่อระหว่างประเทศในช่วงฤดูกาลที่มีการซื้อขายสูง เช่น ปีใหม่ สงกรานต์ หรือแคมเปญ 11.11 และ 12.12

ก้าวสู่อนาคตของการค้าปลีก

Customer Analytics บนคลาวด์ไม่ใช่แค่เครื่องมือสำหรับการแข่งขัน แต่เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการอยู่รอดในยุคดิจิทัล ธุรกิจค้าปลีกที่สามารถเข้าใจลูกค้าได้ลึกซึ้งและตอบสนองได้อย่างรวดเร็วจะเป็นผู้ชนะในสมรภูมิค้าปลีกนี้ การลงทุนในระบบ Customer Analytics ที่มีประสิทธิภาพจึงช่วยให้ธุรกิจสามารถสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า เพิ่มความภักดี และสร้างผลกำไรได้อย่างยั่งยืน ในขณะเดียวกัน ก็ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพในการดำเนินงานและลดต้นทุนที่ไม่จำเป็นลงได้ด้วย

สำหรับธุรกิจที่กำลังมองหาโซลูชันด้าน Customer Analytics บนคลาวด์ หรือต้องการคำปรึกษาเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลเพื่อพัฒนาธุรกิจ AIS Business พร้อมที่จะเป็นพันธมิตรให้ธุรกิจค้าปลีกไทยได้เติบโต ด้วยประสบการณ์และความเชี่ยวชาญในการให้บริการโซลูชันคลาวด์ ดาต้าเซ็นเตอร์ และการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับธุรกิจขนาดต่าง ๆ ในประเทศไทย การเปลี่ยนผ่านสู่ยุคของการตัดสินใจด้วยข้อมูลอาจดูท้าทาย ด้วยการเตรียมพร้อมที่เหมาะสม และการเลือกพันธมิตรที่ถูกต้อง ธุรกิจของคุณจะสามารถก้าวไปสู่อนาคตได้อย่างมั่นคง และเติบโตอย่างยั่งยืน

วันที่เผยแพร่ 25 กันยายน 2568

แหล่งอ้างอิง:

• PwC Thailand, “Thailand's Personal Data Protection Act (PDPA): are companies in Thailand ready?”, From: pwc.com
• ราชกิจจานุเบกษา, “ประกาศคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล เรื่อง มาตรการรักษาความมั่นคงปลอดภัยของผู้ควบคุมข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2565”, From: ratchakitcha.soc.go.th