ในปัจจุบัน ข้อมูลได้กลายเป็นทรัพย์สินเชิงกลยุทธ์ (Strategic Asset) ของภาคธุรกิจ ที่รวมถึงธุรกิจค้าปลีกด้วยเช่นกัน โดยข้อมูลปริมาณมหาศาลจากหลากหลายช่องทาง ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลยอดขายสินค้า เทรนด์พฤติกรรมผู้บริโภค การมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างลูกค้าและแบรนด์ หรือข้อมูลสินค้าคงคลัง ล้วนแล้วแต่เป็นโอกาสของธุรกิจค้าปลีกในการนำไปต่อยอดเพื่อสร้างมูลค่าสูงสุดให้ธุรกิจ  

Data Monetization จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อภาคธุรกิจค้าปลีก ซึ่งหากกล่าวอย่างรวบรัด Data Monetization เป็นกระบวนการนำข้อมูลมาเพิ่มมูลค่าทางธุรกิจ เพื่อสร้างรายได้จากข้อมูลในระยะยาว โดยธุรกิจสามารถนำข้อมูลที่มีอยู่มาวิเคราะห์เพื่อหาข้อมูลเชิงลึก รูปแบบ และเทรนด์ต่างๆ เพื่อนำไปใช้สร้างมูลค่าให้เกิดขึ้น  

สำหรับธุรกิจค้าปลีกแล้ว การทำ Data Monetization แบ่งออกเป็น 2 ประเภท ได้แก่  

• การสร้างรายได้จากข้อมูลโดยตรง (Direct Monetization)  

• การสร้างรายได้จากข้อมูลทางอ้อม (Indirect Monetization) ที่เป็นการนำข้อมูลไปพัฒนาเป็นธุรกิจใหม่ๆ รวมถึงใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการทำงานต่างๆ  

ธุรกิจค้าปลีกจะใช้ข้อมูลอย่างไรเพื่อสร้างมูลค่าสูงสุด 

ในการทำ Data Monetization ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด ธุรกิจค้าปลีกสามารถใช้แนวทางได้หลากหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็น 

1. โปรไฟล์ลูกค้าแบบครบวงจร 

การสร้างมุมมองลูกค้าแบบครบวงจรโดยการรวมข้อมูลจากช่องทางต่างๆ ที่ลูกค้ามีปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์ (Touchpoint) ซึ่งดำเนินการได้ดังนี้  

• สร้างมุมมองลูกค้า 360 องศา – การรวมข้อมูลจากปฏิสัมพันธ์ออนไลน์และออฟไลน์เพื่อให้ธุรกิจเข้าใจความชอบ พฤติกรรม และรูปแบบการซื้อของลูกค้า มุมมองแบบองค์รวมนี้ทำให้สามารถใช้กลยุทธ์การตลาดแบบส่วนบุคคลและเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้าได้ 

• การวิเคราะห์เชิงทำนาย – การใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมลูกค้าและแนวโน้มในการเปลี่ยนไปใช้แบรนด์อื่น ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับข้อเสนอและวิธีการสื่อสารให้เหมาะสม ซึ่งเพิ่มความพึงพอใจและความจงรักภักดีของลูกค้า 

2. การบูรณาการข้อมูลและการเข้าถึงข้อมูล 

ธุรกิจค้าปลีกควรมีการรวมศูนย์ข้อมูลไว้ในแหล่งเดียว เพื่อช่วยให้หน่วยธุรกิจต่างๆ ภายในองค์กรสามารถนำข้อมูลไปใช้งานได้อย่างรวดเร็วราบรื่น  

• สร้างคลังข้อมูลกลาง – การใช้ระบบจัดเก็บข้อมูลที่รวมศูนย์ทำให้กระบวนการเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลง่ายขึ้น ซึ่งสามารถปรับปรุงการตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดการสินค้าคงคลัง กลยุทธ์การกำหนดราคา และแคมเปญการตลาด 

• การประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ – การใช้เครื่องมือที่ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ช่วยให้ร้านค้าสามารถตอบสนองการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้อย่างรวดเร็ว โดยการปรับราคาและระดับสินค้าคงคลังตามความต้องการปัจจุบัน 

3. เครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูง 

การลงทุนในเครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ข้อมูลได้อย่างมาก 

• เครื่องมือ Business Intelligence (BI) – การใช้เครื่องมือ BI สามารถเปลี่ยนข้อมูลที่ซับซ้อนให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ ผ่านการแสดงภาพเช่น แดชบอร์ดและรายงาน ซึ่งช่วยให้พนักงานในองค์กรสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

• อัลกอริทึม Machine Learning – ธุรกิจค้าปลีกสามารถใช้เทคนิค Machine Learning เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหาลักษณะและรูปแบบ ซึ่งสามารถแจกแจงกลยุทธ์การกำหนดราคา การจัดการสินค้าคงคลัง และการตลาดแบบเฉพาะเจาะจง ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในการทำให้ยอดขายและผลกำไรเพิ่มขึ้น 

4. กลยุทธ์ในการสร้างประสบการณ์แบบส่วนบุคคล (Personalization)  

การใช้ข้อมูลเพื่อสร้างประสบการณ์ลูกค้าแบบส่วนบุคคลสามารถเพิ่มการมีส่วนร่วมกับแบรนด์สินค้าได้ในระยะยาว 

• แคมเปญการตลาดแบบมุ่งเป้า (Targeted Marketing) – โดยการวิเคราะห์ข้อมูลประชากรและประวัติการซื้อ ธุรกิจค้าปลีกสามารถสร้างแคมเปญการตลาดที่เหมาะสมกับกลุ่มลูกค้าเฉพาะกลุ่มได้ ซึ่งจะช่วยเพิ่มโอกาสที่ลูกค้าจะซื้อสินค้ามากขึ้น  

• การแนะนำสินค้าสำหรับลูกค้าเฉพาะราย – การใช้เครื่องมือแนะนำสินค้าตามพฤติกรรมลูกค้า โดยอ้างอิงจากข้อมูลการซื้อสินค้าที่ผ่านมาของลูกค้า สามารถช่วยแนะนำสินค้าที่ตรงกับความต้องการของลูกค้าในช่วงเวลานั้นๆ ได้ และเพิ่มโอกาสในการกลับมาซื้อสินค้าซ้ำ   

5. การพัฒนาปรับปรุงกระบวนการอย่างต่อเนื่อง 

ธุรกิจค้าปลีกนำข้อมูลมาช่วยในการปรับปรุงกระบวนการทำงานต่างๆ อยู่ตลอดเวลา เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพงานให้ดียิ่งขึ้น  

• การเปิดรับฟีดแบ็กอย่างสม่ำเสมอ – การรวบรวมข้อเสนอแนะจากลูกค้าอย่างสม่ำเสมอเกี่ยวกับประสบการณ์ของซื้อสินค้าและใช้บริการต่างๆ สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าสำหรับการปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการ นำไปสู่แนวทางเชิงรุกในการตอบสนองความต้องการผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา 

• การฝึกอบรมและการพัฒนา – การลงทุนในการฝึกอบรมพนักงานเกี่ยวกับเครื่องมือและเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้พนักงานสามารถใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพในบทบาทของตน ส่งเสริมวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลภายในองค์กร 

การนำแนวทางเหล่านี้ไปใช้ จะช่วยให้ธุรกิจปลีกสามารถเพิ่มมูลค่าของสินทรัพย์ข้อมูลให้สูงสุด นำไปสู่ประสิทธิภาพการดำเนินงานที่ดีขึ้น ประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้น และโอกาสในการสร้างรายได้ที่เพิ่มขึ้น 

กรณีศึกษา (Use Cases) ของ Data Monetization ในธุรกิจค้าปลีก 

1. การปรับปรุงการดำเนินงานภายในให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น 
   ธุรกิจค้าปลีกสามารถนำข้อมูลสามารถใช้ภายในเพื่อปรับปรุงกระบวนการทำงานในหลายด้าน ไม่ว่าจะเป็น 

• การจัดการสินค้าคงคลัง – การวิเคราะห์ข้อมูลการขายและแนวโน้มตามฤดูกาลช่วยให้ธุรกิจจัดการระดับสินค้าคงคลังได้อย่างมีประสิทธิภาพ ลดความเสี่ยงสินค้าหมดสต็อกหรือสินค้าล้นสต็อก  

• การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน – การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถระบุข้อผิดพลาดในห่วงโซ่อุปทาน ช่วยให้ร้านค้าปรับปรุงการขนส่งและลดเวลาในการจัดส่ง 

• การลดต้นทุน – การวิเคราะห์ข้อมูลการดำเนินงานช่วยให้ร้านค้าระบุจุดที่ไม่มีประสิทธิภาพและลดต้นทุนในส่วนที่ไม่จำเป็นลง  

2. การเพิ่มประสบการณ์ลูกค้า 
   ธุรกิจค้าปลีกสามารถใช้ข้อมูลเพื่อสร้างประสบการณ์แบบส่วนบุคคลสำหรับลูกค้า 

• โปรโมชั่นแบบมุ่งเป้า – การวิเคราะห์ประวัติการซื้อและพฤติกรรมในการเลื่อนดูเว็บไซต์ ช่วยให้ร้านค้าสามารถส่งโปรโมชั่นและข้อเสนอที่มีแนวโน้มจะสอดคล้องกับลูกค้าแต่ละรายมากขึ้น 

• การแนะนำสินค้าแบบเฉพาะเจาะจง – ธุรกิจค้าปลีกสามารถใช้ข้อมูลเพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์ที่สอดคล้องกับความชอบของลูกค้า ซึ่งเพิ่มประสบการณ์การช็อปปิ้งและกระตุ้นให้ซื้อซ้ำ    

• การสื่อสารแบบส่วนบุคคล – ข้อมูลช่วยใหธุรกิจค้าปลีกปรับกลยุทธ์การสื่อสารให้เหมาะกับลูกค้าแต่ละราย เพิ่มการมีส่วนร่วมและความจงรักภักดีที่มีต่อแบรนด์ได้ 

3. การสร้างรายได้จากพื้นที่หน้าร้านและแพลตฟอร์มขายสินค้า 
   ธุรกิจค้าปลีกสามารถสร้างรายได้จากพื้นที่สื่อโดยการขายพื้นที่โฆษณาบนแพลตฟอร์มของตน ไม่ว่าจะเป็น  

• โฆษณาดิจิทัล – ธุรกิจค้าปลีกสามารถเปิดพื้นที่ให้ลงโฆษณาดิจิทัลบนเว็บไซต์ แอปมือถือ หรือจดหมายข่าวอีเมล 

• โฆษณาในร้าน – แบรนด์ต่างๆ สามารถซื้อพื้นที่โฆษณาในร้านค้า เช่น สัญญาณดิจิทัลหรือสื่อสิ่งพิมพ์เพื่อโปรโมทสินค้า 

• การทำคอนเทนต์สปอนเซอร์ – ธุรกิจค้าปลีกสามารถร่วมมือกับแบรนด์เพื่อสร้างำคอนเทนต์สปอนเซอร์ ซึ่งเป็นการโปรโมตสินค้าในรูปแบบที่เป็นธรรมชาติมากขึ้น 

4. การประยุกต์ใช้ AI และ Machine Learning 
   ธุรกิจค้าปลีกสามารถใช้ AI และ Machine Learning เพื่อปรับปรุงการดำเนินงาน ไม่ว่าจะเป็น 

• การวิเคราะห์เชิงทำนาย – โมเดล AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์แนวโน้มการขายในอนาคต ช่วยให้ร้านค้าปรับกลยุทธ์การจัดการสินค้าคงคลังและกำหนดราคา 

• การวางแผนความต้องการสินค้า – อัลกอริทึม Machine Learning สามารถวิเคราะห์แนวโน้มตามฤดูกาลและปัจจัยภายนอกเพื่อปรับปรุงการคาดการณ์ความต้องการ 

• การจัดการสินค้าคงคลัง – AI สามารถช่วยให้การปรับระดับสินค้าคงคลังเป็นไปอย่างเหมาะสมโดยการคาดการณ์ความเสี่ยงของการขาดสินค้าและเกินสินค้า 

5. การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน 
   ข้อมูลสามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทานและระบุจุดที่ต้องการปรับปรุงได้ในหลายส่วน 

• การเพิ่มประสิทธิภาพการขนส่ง – ร้านค้าสามารถใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงการขนส่ง ลดเวลาในการจัดส่งและต้นทุน 

• การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของซัพพลายเออร์ – การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ร้านค้าประเมินประสิทธิภาพของซัพพลายเออร์และเจรจาเงื่อนไขที่ดีกว่า 

มุ่งสู่การสร้างมูลค่าทางธุรกิจด้วยข้อมูลกับ Bluebik 

Bluebik ผู้นำด้านที่ปรึกษาและโซลูชันดิจิทัล พร้อมเป็นพันธมิตรที่ช่วยให้องค์กรธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลเป็นขุมพลังในการเติบโตอย่างยั่งยืนในอนาคต ผ่านแนวทางเชิงกลยุทธ์ดังนี้ 

✅ การวางแผนกลยุทธ์และการบริหารจัดการโครงการ (PMO): กำหนดทิศทางและบริหารจัดการโครงการเกี่ยวกับข้อมูล ให้สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ ภายใต้กรอบการกำกับดูแลข้อมูลและความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ที่เชื่อถือได้ 

✅ ระบบนิเวศข้อมูลแบบครบวงจร: วางรากฐานด้านข้อมูล พร้อมเชื่อมโยงข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ลดการทำงานแบบไซโลพร้อมสร้างศูนย์กลางข้อมูล เพื่อสกัดข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้งานได้จริง 

✅ การวิเคราะห์ด้วย AI ขั้นสูง: ครอบคลุมตั้งแต่การตรวจจับการทุจริตไปจนถึงการนำเสนอประสบการณ์เฉพาะบุคคล ด้วยปรับใช้เทคโนโลยีวิเคราะห์ขั้นสูง 

✅ กลยุทธ์ด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดและกฎหมาย: รองรับการดำเนินงานให้สอดคล้องกับกฎระเบียบต่าง ๆ เช่น PDPA และข้อกำหนดอื่น ๆ เป็นต้น 

✅ โซลูชันการสร้างมูลค่าจากข้อมูลแบบครบวงจร: พัฒนาโมเดลการสร้างรายได้ที่มีความยืดหยุ่นสูง สามารถขยายตัวได้ทั้งทางตรงและทางอ้อม เพื่อตอบโจทย์เป้าหมายทางธุรกิจขององค์กร 

Data Monetization ไม่ใช่แค่ตัวเลือก แต่คือกลยุทธ์ที่ Bluebik พร้อมช่วยคุณสร้างผลลัพธ์ที่จับต้องได้ 

📩 ติดต่อ Bluebik วันนี้ เพื่อค้นหาโซลูชันที่ใช่ และปลดล็อกศักยภาพข้อมูลขององค์กรคุณ 

✉ [email protected]  

☎ 02-636-7011