ข้อมูลหรือการรวบรวมข้อมูลถือเป็นหัวใจหลักของการดำเนินธุรกิจ เพราะสามารถนำข้อมูลมาวิเคราะห์และใช้ประโยชน์เพื่อพัฒนาธุรกิจคลินิกเสริมความงามของคุณได้ เช่น ใช้เพื่อดึงดูดลูกค้า ใช้เพื่อศึกษาหาพฤติกรรม หรือใช้เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้
Data Analytics คืออะไร
การวิเคราะห์ข้อมูลจากฐานข้อมูลตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบันมาวิเคราะห์หาแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เพื่อเป็นประโยชน์ต่อการพัฒนาการตลาดออนไลน์สำหรับธุรกิจคลินิกเสริมความงามให้ตรงตามความต้องการของลูกค้ามากขึ้น ดังนั้นการทำ Data Analytics จึงถือว่ามีความสำคัญต่อธุรกิจอย่างมาก
4 รูปแบบของการวิเคราะห์ข้อมูล
Descriptive Analytics
เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน แสดงผลที่เกิดขึ้นหรือกำลังจะเกิดขึ้นแบบเข้าใจง่าย ๆ
Diagnostic Analytics
เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเชิงวินัย อธิบายสาเหตุของสิ่งที่เกิดขึ้นจากปัจจัยและตัวแปรต่าง ๆ
Predictive Analytics
เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลแบบพยากรณ์ วิเคราะห์สิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้นหรือน่าจะเกิดขึ้นในอนาคต
Prescriptive Analytics
เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลแบบให้คำแนะนำ นำข้อมูลที่เกิดขึ้น ข้อดี–ข้อเสีย และสาเหตุมารวมกัน
ขั้นตอนในการวัดผลแคมเปญด้วย Data Analytics
1. กำหนดเป้าหมาย
ขั้นตอนแรกคือการกำหนดกลุ่มเป้าหมายและตัวชี้วัด (KPIs) เพื่อให้ธุรกิจสามารถวางกลยุทธ์การทำงานได้มีประสิทธิภาพและสามารถแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นได้เร็วขึ้น
2. เก็บรวบรวมข้อมูล
ขั้นตอนต่อมาคือการเก็บรวบรวมข้อมูลเพื่อนำมาวิเคราะห์ ควรเลือกใช้เครื่องมือเก็บข้อมูลให้เหมาะสมกับเครื่องมือที่ใช้ด้วย เพื่อให้ได้ข้อมูลครบถ้วนและถูกต้อง
3. วิเคราะห์ข้อมูล
วิเคราะห์ข้อมูลตามวัตถุประสงค์ที่ตั้งไว้ด้วยรูปแบบการวิเคราะห์ทั้ง 4 รูปแบบ คือ วิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน แบบเชิงวินัย แบบพยากรณ์ และแบบให้คำแนะนำตามลำดับ
4. นำเสนอข้อมูล
นำข้อมูลที่ได้มาตีความและนำเสนอข้อมูลเชิงลึกในรูปแบบต่าง ๆ เช่น สถิติการสมัครสมาชิกที่เปรียบเทียบกันในแต่ละเดือนหรือแต่ละปีว่าเพิ่มขึ้นหรือลดลงมากแค่ไหน เป็นต้น
5. แก้ไขแคมเปญ
ใช้ข้อมูลที่ได้มาทำการทดสอบ A/B และปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสม เพื่อให้ได้ผลลัพธ์และสามารถตอบโจทย์ความต้องการของผู้บริโภคหรือผู้ใช้บริการได้ง่ายขึ้น
ตัวชี้วัดสำคัญในการตลาดออนไลน์
การแสดงผล (Impressions) ความหมายและความสำคัญ
อัตราการคลิกผ่าน (Click-Through Rate: CTR) วิธีการคำนวณและการประยุกต์ใช้
อัตราการแปลง (Conversion Rate) การวัดผลการกระทำที่ต้องการจากผู้ใช้
ต้นทุนต่อการได้มาซึ่งลูกค้า (Cost Per Acquisition: CPA) การบริหารงบประมาณและค่าใช้จ่าย
ผลตอบแทนจากการลงทุน (Return on Investment: ROI) การประเมินความคุ้มค่าของแคมเปญ
Data Analytics ช่วยเรื่องอะไรบ้าง
ค้นหาโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ จากข้อมูลที่วิเคราะห์ได้ เพื่อสร้างรายได้ให้มากขึ้น
วิเคราะห์พฤติกรรมและความต้องการของลูกค้า เพื่อปรับปรุงสินค้าและบริการให้ดีขึ้น
มองเห็นจุดบกพร่องหรือปัญหาที่เกิดจากการทำงานเพื่อปรับปรุงและลดค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็นได้
ข้อมูลจากแนวโน้มของตลาดช่วยให้สามารถวางแผนกลยุทธ์และเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตได้
สามารถวัดผลประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาด เพื่อเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI)
