สร้างกลยุทธ์ Data Monetisation อย่างไรให้ประสบความสำเร็จ

ยิ่งคุณมีฐานข้อมูลลูกค้าที่เยี่ยมยอด โอกาสของคุณก็จะยิ่งมากขึ้น ปัจจุบันห้างค้าปลีกสามารถเข้าถึงข้อมูลต่างๆ ได้มากกว่าที่เคยเป็นมา และการนำข้อมูลปริมาณมากหรือ Big Dataมาใช้งานอย่างชาญฉลาดจะช่วยสร้างความได้เปรียบเชิงการแข่งขันที่ประเมินค่าไม่ได้ในสภาวะตลาดที่ท้าทายที่สุด

หากคุณกำลังคิดที่จะพัฒนากลยุทธ์ใหม่ๆ ในการทำ Data Monetisation หรือจะยกเครื่องกลยุทธ์เดิมก็ตาม การเข้าใจองค์ประกอบพื้นฐานของ Data Monetisation ที่ดีเป็นสิ่งสำคัญที่ควรยกขึ้นมาพิจารณา เพราะมันจะช่วยให้กลยุทธ์ของคุณประสบความสำเร็จแบบแตกต่างอย่างสิ้นเชิง

นอกเหนือจากนั้น คุณต้องเข้าใจด้วยว่าข้อมูลของคุณได้ถูกใช้ในการตัดสินใจเพื่อดำเนินงานทางธุรกิจต่างๆ อย่างไร? รวมถึงเข้าใจบทบาทของคู่ค้าทางธุรกิจอย่าง CPGs ในการตัดสินใจเรื่องสำคัญๆ อย่าง การเลือกและจัดวางสินค้า การวางแผนโปรโมชั่น และการสื่อสารทั้งในส่วนของพื้นที่ภายในห้างร้านและบนสื่อออนไลน์ เป็นต้น

กลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการทำ Data Monetisation นั้น ตั้งอยู่บนหลักสี่ข้อใหญ่ๆ หากทำตามหลักเกณฑ์นี้ คุณก็จะก้าวไปข้างหน้าได้อย่างมั่นใจ

1. ข้อมูล

แผนกลยุทธ์ที่ดีที่สุดต้องมาจาก Insights ที่เก็บรายละเอียดจากพฤติกรรมของผู้บริโภค (Customer Behaviour) ไม่ใช่มาแค่จากข้อมูลยอดขาย (Sales Data) นับรวมข้อมูลทุกอย่างตั้งแต่ ลูกค้าไปช้อปปิ้งบ่อยแค่ไหน? ใช้จ่ายในแต่ละครั้งมากน้อยเท่าไหร่? หรือลูกค้าเลือกซื้อผลิตภัณฑ์พรีเมี่ยมของสินค้าประเภทใดบ้าง? ยิ่งคุณรู้เกี่ยวกับ Customer Behaviour ทั้งในห้างและบนออนไลน์มากเท่าไหร่ คุณก็จะยิ่งได้คำตอบในสิ่งที่ควรทำโดยมีลูกค้าเป็นจุดศูนย์กลาง (Customer – Centric) มากขึ้นเท่านั้น คุณไม่สามารถสร้างกลยุทธ์ Data Monetisation ที่จะเปลี่ยนแปลงธุรกิจของคุณได้จากข้อมูลการทำธุรกรรมการขายเพียงอย่างเดียว 

ดังนั้น สิ่งแรกที่คุณควรทำคือการจัดการให้มีข้อมูลอย่างถูกต้อง ซึ่งก็คือการเก็บข้อมูลทั้งหลายที่ถูกรวบรวมผ่านโปรแกรม CRM อาทิ ข้อมูลบัตรสะสมคะแนน (Loyalty card) ที่ครอบคลุมฐานข้อมูลลูกค้าอย่างน้อย 50%

คุณจะได้ประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลของคุณ ด้วยการนำข้อมูลที่รวบรวมได้ทั้งหมดมาผูกรวม (merge) เป็นฐานข้อมูลเดียวกัน ข้อมูลจากหลายกลุ่มสินค้าและสถานที่จะถูกนำมาวิเคราะห์ร่วมกันและถูกสร้างเป็น data-driven customer language หนึ่งเดียวซึ่งทั้งคุณและ CPG ของคุณสามารถใช้ได้เวลาพูดถึง category หรือ brand performance และสามารถใช้ KPIs ร่วมกันในการติดตามผลและวัดความสำเร็จได้

เมื่อนำไปใช้อย่างถูกต้อง ข้อมูล Big Data เหล่านี้จะช่วยสร้าง framework สำหรับ workstream ที่ใช้ร่วมกันให้กับทุกหน่วยงานที่เกี่ยวข้องเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าของคุณได้ดียิ่งขึ้น

2. วัฒนธรรมองค์กร

ตามที่ได้กล่าวมาก่อนหน้านี้ ปัจจุบันห้างค้าปลีกที่มีศักยภาพในการแข่งขันมากที่สุดคือรายที่มีการใส่ใจและให้ความสำคัญต่อความต้องการของลูกค้าเป็นลำดับแรก หากคุณมี customer-centric culture และได้รับการปลูกฝังด้วยแนวคิดนี้ตั้งแต่ผู้บริหารระดับสูงขององค์กรไปจนถึงพนักงานระดับล่าง เราจะพบว่าการทำ Data Monetisation  หรือการแปลงข้อมูลเป็นเงินจะเป็นเรื่องที่ง่ายขึ้น เพราะทั้งองค์กรของคุณ ตั้งแต่ ฝ่ายจัดซื้อ (Buyers), Category Management, ทีมวิเคราะห์ข้อมูล เรื่อยไปจนถึง Merchandisers จะเข้าใจตรงกันว่าต้องมุ่งเน้นที่จะทำความเข้าใจลูกค้า ไม่ใช่เน้นเพียงยอดขายและผลกำไรอย่างเดียว และทุกฝ่ายต้องรับผิดชอบร่วมกัน

Monetisation strategies จะประสบความสำเร็จได้เมื่อทั้ง ห้างค้าปลีก (Retailers) และ คู่ค้า (Suppliers) มีการแชร์ Insightsในการทำงานร่วมกันเพื่อให้บรรลุ Category Level Objectives ในฐานะที่เป็นห้างค้าปลีก ถ้าความสัมพันธ์ในการทำงานของคุณกับ Suppliers ตั้งอยู่บนพื้นฐานของความไว้วางใจ ความโปร่งใส และเน้นการผสานการทำงานร่วมกัน มากกว่าที่จะแข่งขันกันประเภท “นั่นของเขา” “นี่ของเรา” แบบดั้งเดิม คุณจะพบว่าความสำเร็จนั้นจะเกิดได้ง่ายขึ้น

ห้างค้าปลีก บางรายมีความกังวลเกี่ยวกับความโปร่งใส เพราะพวกเขาไม่ต้องการแชร์ Category Insights ทั้งหมดกับ CPGs หรืออาจกลัวว่าหากทำเช่นนั้นจะทำให้พวกเขาเสียเปรียบ แต่ที่ dunnhumby เรามักจะยืนยันว่า CPGs จะต้องได้เห็น Category Insights ทั้งหมด ไม่ใช่แค่เฉพาะผลิตภัณฑ์ของพวกเขา เพราะมันช่วยให้พวกเขาเข้าใจได้อย่างถ่องแท้และสนับสนุนให้สินค้าในแต่ละ category เติบโตอย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น รวมถึงสามารถจัด Brand Portfolio ให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ตามเป้าหมายที่วางไว้

ในการผสานการทำงานร่วมกันจะช่วยให้มั่นใจได้ว่า

  • Trade Planning มุ่งเน้นไปที่การโปรโมทผลิตภัณฑ์ที่สร้างยอดขายที่เพิ่มขึ้นสำหรับ Category แทนที่จะเน้นมาต่อรองกันในการของบสำหรับกิจกรรมส่งเสริมการขาย
  • Range Planning ตรงตามความต้องการของลูกค้า แทนที่จะมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มพื้นที่สำหรับ SKUs ที่สร้างกำไรให้กับเพียงยี่ห้อสินค้าใดสินค้าหนึ่ง 


กระบวนการเป็นอีกส่วนหนึ่งที่ห้างค้าปลีกสามารถเริ่มต้นกำหนดก่อนได้เลย หากคุณมีกระบวนการจัดการ category management อย่างถูกต้องสมบูรณ์ และได้ถูกนำมาใช้ร่วมกันระหว่างทีม Category  เครื่องมือต่างๆ ในการทำ Data Monetisation ก็จะถูกนำมาใช้ได้ง่ายยิ่งขึ้น

หากคุณเปิดให้ CPGs ร่วมเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการ คุณจะได้รับประโยชน์หลายด้าน เช่น มุมมองและข้อคิดเห็นจากคนนอก ความเชี่ยวชาญด้าน Category และการรับรู้ถึงแนวคิดของคู่แข่ง การเพิ่มขีดความสามารถให้กับ Suppliers ที่สำคัญหนึ่งหรือสองเจ้าใน Category โดยสร้างพวกเขาให้กลายเป็น “Category Captains’ จะทำให้คุณมั่นใจได้ว่าประสบการณ์ ทรัพยากรและองค์ความรู้ของพวกเขาจะถูกดึงมาใช้อย่างเต็มที่ เต็มกำลัง เมื่อมีการใช้ข้อมูลลูกค้า รวมเข้ากับแผนงานที่มีกระบวนการ “Insight to execution” แบบ end-to-end รองรับ Customer-Led Category Strategyของคุณก็จะประสบความสำเร็จได้ง่ายขึ้น

3. พนักงานและบุคคลากร

ในองค์กรของคุณมีหัวหน้าฝ่ายที่ดูแลทางด้าน Commercial Workstreams ที่เกี่ยวกับข้อมูลลูกค้า หรือไม่? โอกาสในการประสบความสำเร็จของคุณจะสูงขึ้นมาก หากคุณมีพนักงานที่ทุ่มเท ดูแลและรับผิดชอบต่องาน Workstream นี้โดยตรง

ส่วนใหญ่แล้วห้างค้าปลีกที่ประสบความสำเร็จจากกลยุทธ์การสร้างรายได้จากข้อมูล เรามักจะเห็นมากขึ้นว่ามีการแต่งตั้งหัวหน้าฝ่าย Marketing Strategy หรือ Heads of Monetisation เพื่อมาผลักดันเรื่องนี้ แต่ไม่ว่าชื่อตำแหน่งงานของพวกเขาจะคืออะไร การขับเคลื่อนกลยุทธ์นี้ให้ประสบความสำเร็จนั้น คุณต้องการผู้นำที่มีความสนใจในการสร้างหนทางหารายได้ใหม่ๆ (Innovative Revenue Streams) ซึ่งไม่ใช่แค่เพียงการหาสินค้ามาขายบน Shelf อย่างแน่นอน

เมื่อกลยุทธ์การสร้างรายได้ของคุณได้ถูกกำหนดขึ้น สิ่งสำคัญที่ต้องเน้นย้ำคือหัวหน้าฝ่ายจัดซื้อหรือฝ่าย Category Management จะต้องเป็นผู้นำทีมและทุกทีมของ Category Buying รวมถึงฝ่ายบริหารทั้งหมด ลงมือปฏิบัติให้เกิดขึ้นจริง โดยในจุดนี้เองที่ความสัมพันธ์ในการทำงานแบบวันต่อวันกับ CPGs จะถูกกำหนดขึ้น แผนงานที่แชร์ร่วมกันควรถูกสร้างขึ้น และมีการกำหนด KPIs เพื่อวัดความสำเร็จให้ชัดเจน รวมถึง Insights ต่างๆ ควรถูกใช้เพื่อผลักดัน activation ในการสร้างการเติบโต

คุณอาจจะต้องพิจารณาดู skillset ในทีม Data Management ของคุณเพราะข้อมูลลูกค้านั้นซับซ้อนกว่าข้อมูลการขายมากนัก พนักงานของคุณอาจยังไม่ได้มีทักษะที่เพียงพอในขณะนี้ และการเพิ่มทักษะให้กับพวกเขาจะช่วยให้คุณสามารถเอาชนะอุปสรรคในการเลือกใช้ข้อมูลที่ถูกต้อง และมั่นใจได้ว่าข้อมูล Insights ที่ได้มานั้นเหมาะสมที่จะนำมาวิเคราะห์เพื่อต่อยอด

4. เทคโนโลยี

คุณสามารถประเมินศักยภาพของระบบเทคโนโลยีในองค์กรของคุณได้ด้วยการตั้งคำถามสำคัญสองสามข้อ ซึ่งจะช่วยตัดสินว่าระบบภายในองค์กรของคุณนั้นดีอยู่แล้วหรือคุณควรจะเชิญผู้เชี่ยวชาญจากภายนอกเข้ามาช่วย อาทิ:

  1. ฉันลงทุนในโปรแกรม CRM หรือ Loyalty Program เพื่อสร้างข้อมูล Big Data ที่ฉันต้องการได้เหมาะสมแล้วหรือไม่? ฉันกำลังรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้องอยู่ใช่ไหม?
  2. ฉันจัดการข้อมูลที่รวบรวมได้อย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่? และได้มีการจัดเก็บข้อมูลเข้าสู่ส่วนกลางเพื่อจะนำมาใช้วิเคราะห์และหาข้อมูล Insights ที่เพิ่มมูลค่าอื่น ๆ ใช่หรือไม่?
  3. ธุรกิจของฉันสามารถเข้าถึงข้อมูลและผลวิเคราะห์ได้ใช่ไหม? และข้อมูลต่างๆ เหล่านี้จะช่วยให้การตัดสินใจทางธุรกิจของฉันดีขึ้นหรือเปล่า?

หากคุณไม่มั่นใจว่า In-house Technology ของคุณตรงกับเกณฑ์เหล่านี้ การว่าจ้างบริษัทที่มีความเชี่ยวชาญด้านนี้โดยเฉพาะให้เข้ามาดูแลในเรื่องนี้แทนคุณจะช่วยให้ประหยัดทั้งเวลาและค่าใช้จ่ายได้ นอกจากนั้นคุณยังจะได้รับประโยชน์จากความเป็นมืออาชีพและเครื่องมือ/เทคโนโลยีที่ดีที่สุด

บทสรุป 

ในเวลาที่คุณกำลังสร้าง Monetisation Strategy และประเมินศักยภาพของคุณด้วยหลักเกณฑ์ทั้งสี่ข้อที่ได้กล่าวถึงนี้แล้ว สิ่งสำคัญมากที่คุณต้องคำนึงถึงคือคู่ค้า CPGs ว่าจะนำเขาไปอยู่ในส่วนหนึ่งของกระบวนงานได้อย่างไร? Insight Solutions ใดที่คุณจะเปิดให้ใช้งานร่วมกัน? และจะให้ CPGs เข้าร่วมในการตัดสินใจด้านไหนบ้าง?

การเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าลูกค้าของคุณคือใคร? และมีพฤติกรรมการใช้จ่ายเป็นอย่างไร? จะไม่เพียงแค่ช่วยสนับสนุน In-store Execution และการทำโปรโมชั่นของแต่ละกลุ่มสินค้าให้ดีขึ้น แต่ด้วยข้อมูลเชิงลึกนี้คุณยังจะสามารถยิงสื่อโฆษณาที่โดนใจและเข้าถึงความต้องการของลูกค้าแต่ละรายได้ในเวลาที่เหมาะเจาะ ทั้งในพื้นที่ห้างร้านและร้านออนไลน์ ลูกค้าของคุณก็จะได้สัมผัสกับประสบการณ์แบบ personalised และได้รับข้อเสนอที่ตรงใจมากขึ้น สำหรับคู่ค้า CPGs ของคุณก็จะได้รับประโยชน์จากการทำแคมเปญที่มี Target Groups ที่แม่นยำขึ้น และสามารถวัดผลได้อย่างชัดเจน คุณเองก็จะได้ประโยชน์จากยอดขายในแต่ละ Category ที่เพิ่มสูงขึ้น ซึ่งเกิดจากการวางแคมเปญแบบ Multi-Channel ที่ได้รับการผนึกกำลังจากทุกภาคส่วนที่เกี่ยวข้อง

###

ผู้เขียน: ทิพวัลย์ วงศ์ธรรมชาติ ผู้จัดการประจำประเทศไทย ดันน์ฮัมบี้

 คุณทิพวัลย์เริ่มงานที่ดันน์ฮัมบี้มาตั้งแต่ปี 2553 โดยสั่งสมประสบ การณ์มากกว่า 15 ปีทางด้านวิทยาการข้อมูลลูกค้าและความภักดีในแบรนด์ (Customer data science and Loyalty solutions) 5 ปีในด้าน Consumer Insight หรือข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภคและการพัฒนาแบรนด์ และอีก 2 ปี ในด้านการสร้างการรับรู้และเชื่อมโยงกลยุทธ์ของแบรนด์สินค้าและการเทรดดิ้งกับห้างค้าปลีก (Brand and Trade activation) คุณทิพวัลย์มีความเข้าใจในการใช้เครื่องมือและโซลูชั่นต่างๆอย่างลึกซึ้ง ซึ่งจะช่วยนำไปสู่การพัฒนาสัมพันธภาพในการทำงานที่ประสบความสำเร็จระหว่างดันน์ฮัมบี้และคู่ค้า ในสำนักงานประเทศไทยเธอยังเป็นตัวแทนที่ดีในการแสดงให้เห็นถึงคุณค่าที่แท้จริงของความเป็นดันน์ฮัมบี้ในทุกๆ วัน ด้วยความมุ่งมั่นในการพัฒนาขีดความสามารถและความร่วมแรงร่วมใจของทีมงาน ตลอดจนสร้างสภาพแวดล้อมที่เอื้อต่อการทำงานและส่งผลให้เกิดประสิทธิภาพในการทำงานที่ยอดเยี่ยมอีกด้วย ด้วยบทบาทหน้าที่ในปัจจุบันในฐานะ “ผู้จัดการประจำประเทศไทย”ของดันน์ฮัมบี้ คุณทิพวัลย์มุ่งมั่นที่จะผลักดันการเติบโตและการพัฒนาก้าวต่อไปให้กับบริษัท

About naruethai

Check Also

ดีเอชแอล เอ๊กซ์เพรส พร้อมส่งวัคซีนโควิด-19 ให้ทั่วโลก เผยเบื้องหลังการทำงานในระบบซัพพลายเชน ผ่านรายงานการศึกษาจาก แมคคินซีย์แอนด์คอมปะนี

การขนส่งวัคซีนกว่า 1 หมื่นล้านโดสทั่วโลกต้องอาศัยซัพพลายเชนที่ขยายขอบเขตการบริการเพื่อการแพทย์โดยเฉพาะรายงานจากดีเอชแอลระบุความท้าทายสำคัญของอุตสาหกรรมลอจิสติกส์ในช่วงโควิด-19 แนะนำกรอบความร่วมมือเพื่อรับมือกับภาวะวิกฤตฉุกเฉินด้านสุขภาพที่อาจเกิดขึ้นได้ในอนาคตนอกเหนือจากโควิด-19  กรุงเทพฯ, 5 ตุลาคม 2563 – ดีเอชแอล ผู้ให้บริการขนส่งระดับโลก ร่วมมือกับแมคคินซีย์แอนด์คอมปะนี พันธมิตรด้านการวิเคราะห์ เผยแพร่รายงานเรื่องการจัดการการขนส่งวัคซีนและอุปกรณ์ทางการแพทย์ให้มีประสิทธิภาพในระหว่างการแพร่ระบาดของโควิด-19 และรับมือวิกฤตด้านภัยสุขภาพในอนาคต โดยจากการคาดการณ์ว่าจะมีการใช้วัคซีนป้องกันโรคโควิด-19 …

บริษัทวิจัยอิสระชี้ Huawei CloudEngine ครองตำแหน่งผู้นำสวิตช์ศูนย์ข้อมูล

[เซินเจิ้น, ประเทศจีน, 30 กันยายน พ.ศ. 2563] – หัวเว่ย ระบุว่าในรายงาน The Forrester WaveTM : Open, Programmable …