“Garbage in, garbage out” (GIGO) means if garbage is input into a computer, it will then deliver poor output. The phrase is common in the world of computer science and data analytics and reflects the problem that many organizations are facing. The problem results from the use of the data that lack quality, accuracy and […]
เป็นที่ทราบกันดีในแวดวงนักการตลาดว่าผลิตภัณฑ์เกิดใหม่จะต้องก้าวเข้าสู่วงจรชีวิต 4 ช่วง (Product Life Cycle) ตั้งแต่ช่วงแนะนำสินค้า (Introduction) ช่วงเติบโต (Growth) ช่วงอิ่มตัว (Mature) และช่วงถดถอย (Decline) ที่เตรียมจะออกจากตลาด ซึ่งในอดีตวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์จะช้าหรือเร็วขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย เช่น ความต้องการของผู้บริโภคที่เปลี่ยนไป มีการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ที่มีประสิทธิภาพสูงกว่า หรือเกิดการยกระดับเทคโนโลยีจนทำให้ผลิตภัณฑ์เดิมล้าสมัย แต่เพราะปัจจุบันมีการนำศาสตร์ด้านข้อมูลมาประยุกต์ใช้กับการตลาด จึงสามารถนำผลการวิเคราะห์ Life Cycle มาวางกลยุทธ์ในการจัดการกับผลิตภัณฑ์ช่วงอิ่มตัวหรือช่วงขาลงได้ดีขึ้น ธุรกิจเริ่มนำข้อมูลด้านพฤติกรรมของลูกค้ามาวิเคราะห์ เพื่อหาความเป็นไปได้ว่าสินค้าออกใหม่รูปแบบใดที่ลูกค้ามีแนวโน้มจะให้ความสนใจ จากนั้นจะคาดการณ์อุปสงค์ที่ลูกค้ามีต่อสินค้า (Demand Forecasting) ด้วย Machine Learning เพื่อประเมินว่าตั้งแต่ช่วงแนะนำจนถึงช่วงเติบโตของสินค้านั้นต้องใช้ระยะเวลาเท่าใด จะได้เร่งวางกลยุทธ์ด้านการตลาดมาอุดช่องโหว่ เพื่อย่นระยะเวลาให้สินค้าดังกล่าวสามารถเข้าสู่ช่วงการเติบโตได้เร็วที่สุด โดยกลยุทธ์จะครอบคลุมตั้งแต่การออกแบบการสื่อสารการตลาดกับลูกค้า การบริหารจัดการสต็อกให้สอดรับกับอุปสงค์ของลูกค้าที่ประเมินไว้ จนถึงการวางแผนการกระจายสินค้าด้วยเส้นทางที่เหมาะสมที่สุดและสามารถประหยัดต้นทุนได้มากที่สุด จากนั้นเมื่อเข้าสู่ช่วงอิ่มตัวอาจต้องเริ่มมองหาตลาดใหม่ๆ ที่มีศักยภาพ เร่งนำนวัตกรรมและเทคโนโลยีเข้ามาช่วยพัฒนาผลิตภัณฑ์ รวมถึงอาจต้องหันไปทำการตลาดบนช่องทางออนไลน์เป็นหลักเพื่อลดค่าใช้จ่าย และสุดท้ายเมื่อเข้าสู่ช่วงถดถอย ต้องเร่งระบายสินค้าให้เร็วที่สุด โดยอาจเน้นที่กลุ่มลูกค้า loyalty เป็นหลัก ดังนั้นการมี Big Data ที่ทำให้นักการตลาดเข้าใจ Insights และพฤติกรรมของลูกค้าเป็นเรื่องจำเป็น Amazon […]
