ห้าง Target ใช้ Data ยังไง – ถึงมัดใจลูกค้าได้อยู่หมัด

สวัสดีปีใหม่ทุกคนนะครับ เวลคัมทุกคนสู่บทความแรกของปี 🙂

วันนี้แอดจะพาทุกคนไปรู้จักกับห้างสรรพสินค้าชื่อดังของทางฝั่งเมกากันครับ โดยห้างนี้มีชื่อว่า “Target”

ถ้าทุกคนเคยได้ยินเรื่องเล่าว่า
“Target รู้ว่าลูกค้ากำลังตั้งครรภ์ ก่อนที่พ่อของคนๆนั้นจะรู้”
เราอาจจะคิดว่านี่เป็นเรื่องแต่ง เรื่องเล่าขำๆ ของวงการ Data หรือเป็น Urban Legend ที่ถูกพูดต่อๆ กันมา

แต่เรื่องนี้ มันเกิดขึ้นจริงๆนะครับ

เรื่องราวเริ่มจากคุณพ่อคนหนึ่งที่เดินเข้าไปโวยวายที่ร้าน Target ด้วยความไม่พอใจ เพราะลูกสาววัยรุ่นของเขาได้รับคูปองสินค้าสำหรับคุณแม่ที่ตั้งครรภ์ ไม่ว่าจะทั้งวิตามิน ผ้าอ้อม และของใช้สำหรับเด็กอ่อนต่างๆ
“Target ส่งอะไรแบบนี้มาให้ลูกสาวผมได้ยังไง!” ชายคนนี้โวยวายขั้นสุด
(เมเนเจอร์ก็เข้ามาจัดการตามระเบียบไป)

ไม่กี่วันต่อมา คุณพ่อคนเดิมได้โทรกลับมาขอโทษกับที่ร้าน
เพราะเขาเพิ่งรู้ว่า…ลูกสาวของเขานั้น “ตั้งครรภ์” จริงๆ

ไงล่ะ เป็นอึ้ง!

คำถามก็คือ
บริษัทอย่างห้างค้าปลีกแบบนี้จะรู้เรื่องส่วนตัวระดับนี้ได้ยังไง?
และคำตอบสั้นๆ ของสิ่งนี้ก็คือสิ่งที่เรียกว่า “Data Analytics” ครับ

.

เบื้องหลังความเป้ะนี้ คือข้อมูลธรรมดาที่ไม่ธรรมดา

บอกก่อนเลยครับว่าห้าง Target ไม่ได้ใช้ข้อมูลที่ถูกซ่อนไว้ หรือว่าเป็นความลับอะไรใดๆ ไม่ได้แม้แต่จะแฮ๊ก(การโจรกรรมข้อมูล)มาจากชีวิตใคร และไม่ได้ใช้เทคโนโลยีล้ำยุคล้ำสมัยแบบที่เราเห็นไหนหนังครับ

สิ่งที่ Target มีก็คือ ข้อมูลที่เป็นพฤติกรรมการซื้อที่คนส่วนใหญ่มองว่า “มันก็ข้อมูลธรรมดา”

ทุกครั้งที่ลูกค้ารูดบัตรสมาชิก Target Circle
ทุกครั้งที่ลูกค้ามีการใช้คูปอง
ทุกครั้งที่เลือกซื้อสินค้าเข้ามาในตะกร้า
ข้อมูลเหล่านั้นถูกบันทึกไว้ทั้งหมดเลยครับ

มันไม่ใช่แค่ว่าลูกค้าจะซื้ออะไร
แต่มันยังรวมไปถึงลูกค้านั้นเขาซื้อ “เมื่อไหร่”, “บ่อยแค่ไหน”, “ซื้อร่วมกับอะไร” และ “เปลี่ยนไปจากเดิมยังไง”

ข้อมูลเหล่านี้เมื่อเรามานั่งแยกดูทีละชิ้นอาจไม่มีความหมายเท่าไหร่ครับ แต่ถ้าเอามาวางต่อกัน Target ก็จะเริ่มมองเห็นบางอย่างที่น่าสนใจมากใน pattern แบนี้

Target ไม่ได้ดูว่าลูกค้า ‘ซื้ออะไร’ แต่จะดูว่า ‘ชีวิตลูกค้ากำลังเปลี่ยนยังไง’

คือต้องเข้าใจก่อนนะครับว่าสิ่งที่ Target เชี่ยวชาญนั้น มันไม่ใช่แค่การวิเคราะห์ยอดขาย แต่คือ การจับสัญญาณการเปลี่ยนแปลงที่กำลังจะเกิดขึ้นของชีวิตลูกค้า (Life Events)

นักวิเคราะห์ของ Target พบบางอย่างที่น่าสนใจว่า คนที่กำลังตั้งครรภ์นั้น มักจะเริ่มเปลี่ยนพฤติกรรมการซื้อก่อนที่ตัวเองจะบอกใครด้วยซ้ำ เช่น

• เริ่มซื้อวิตามินบางประเภท
• เลือกโลชั่นที่ไม่มีกลิ่น
• ซื้อสำลี หรือผ้าเช็ดตัวบางชนิด
• เปลี่ยนยี่ห้อของที่เป็นของใช้ส่วนตัว

สินค้าเหล่านี้ไม่ใช่สินค้า “ของคนท้อง” โดยตรง แต่เมื่อได้เกิดขึ้นพร้อมกัน และเกิดขึ้นในช่วงเวลาที่ใกล้ๆเคียงกัน มันกลายเป็น แพตเทิร์น (ซึ่งแอดได้ mention ไปก่อนหน้านี้)

Target ไม่ได้รู้เพราะมีข้อมูลชิ้นเดียว แถวเดียว หรือว่าแค่ช่วงเวลาเดียวครับ
แต่เค้ารู้เพราะว่าเค้ามอง เห็นภาพรวมของพฤติกรรมที่กำลังเปลี่ยนไป

นี่คือหัวใจของงานประเภท Data Analytics และ Data Sci เลยล่ะครับ
มันไม่ใช่แค่การดู Dashboard เฉยๆ แต่มันคือการตีความ “เรื่องราวอะไรสักอย่าง ที่มันกำลังซ่อนอยู่ในข้อมูล”

Algorithm ที่ไม่ใช่แค่แม่นอย่างเดียว แต่ต้องมีความ “เนียน” ด้วย

แม้ Target จะรู้ว่าลูกค้ากำลังตั้งครรภ์ แต่พวกเขาก็เรียนรู้จากบทเรียนสำคัญอย่างหนึ่งอย่างรวดเร็ว นั่นก็คือ
ความแม่นยำที่มากเกินไป อาจทำให้ลูกค้ารู้สึกไม่ปลอดภัย

Target จึงไม่ได้ส่งคูปองผ้าอ้อมอย่างโจ่งแจ้ง แต่ทางห้างได้เลือกใช้วิธีอย่างการ “เบลนด์” (เนียน, ปั่น)

ในซองพัสดุหรือซองจดหมายที่เป็นประเภทคูปองนั้น ในซองเดียวกัน อาจจะมี

• คูปองเสื้อผ้าธรรมดาทั่วไป
• ของใช้ในบ้านทั่วไป
• สินค้าลดราคาทั่วไป ที่กำลังลดราคาอยู่
  แทรกอยู่กับ คูปองสินค้าสำหรับแม่และเด็ก

ผลลัพธ์ที่ได้ก็คือ ลูกค้ารู้สึกว่า “Target เข้าใจฉัน” ไม่ใช่ “Target แอบส่องฉัน”

นี่คือบทเรียนสำคัญที่หลายองค์กรพลาดกันเยอะมาก เพราะ Data Analytics ที่ดีนั้น ไม่ได้กะจะจบงานแค่ความแม่นแค่อย่างเดียว แต่ต้องคำนึงถึง ความรู้สึกและความไว้วางใจของลูกค้า ผู้ที่เป็นเจ้าของพฤติกรรมเหล่านั้นที่แท้จริงด้วย

จาก Mass Marketing สู่การพูดคุยกับลูกค้าแบบรู้ใจไปหมด

ก่อนยุค Data Analytics การตลาดคือการ “หว่านไปก่อน” — โฆษณาหนึ่งชิ้น ได้ถูกส่งให้ลูกค้านับล้าน
โดยหวังว่าอย่างน้อย “บางคน” จะสนใจ

Target เลือกที่จะเดินในทางที่ต่างออกไปครับ พวกเขาใช้ Data เพื่อทำ Personalization

ซึ่งมันไม่ใช่แค่การส่งโปรโมชั่นไปแบบขอทีไปที แต่ได้ส่ง “สิ่งที่เหมาะกับช่วงชีวิตของลูกค้า”

ลูกค้าที่กำลังเริ่มต้นครอบครัว จะได้รับข้อเสนอหนึ่ง ลูกค้าที่เพิ่งย้ายบ้าน ก็จะได้รับอีกแบบหนึ่ง
ลูกค้าที่ซื้อของซ้ำๆ จะได้รับการดูแลต่างจากลูกค้าใหม่ไปอีกระดับ

ทั้งหมดนี้ไม่ได้เกิดจากเซลส์ที่จำลูกค้าได้ แต่เกิดจากการทำ Analytics ที่ทำงานอยู่เบื้องหลังพฤติกรรมเหล่านี้ทั้งหมดเลย

ตัวเลขไม่เคยโกหก – เมื่อ Data ได้เปลี่ยนผลลัพธ์ทางธุรกิจ

ผลลัพธ์ของแนวทางนี้ไม่ใช่แค่ได้ “ความรู้สึก” ดีๆของลูกค้านะครับ แต่ได้สะท้อนออกมาเป็นตัวเลขอย่างชัดเจน

• ลูกค้าเริ่มซื้อของกับ Target ตั้งแต่ช่วงต้นของ Life Event
• เมื่อเลือกแบรนด์ได้แล้ว ก็มักจะซื้อซ้ำยาวนานหลายปี
• Customer Lifetime Value สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ
• Brand Loyalty ก็แข็งแรงมากๆ จนคู่แข่งแย่งลูกค้าได้ยาก

Target ไม่ได้แค่ขายของได้มากขึ้นอย่างเดียวแล้วล่ะครับในจังหวะนี้ แต่ได้ “เข้าไปอยู่ในชีวิตประจำวันของลูกค้า” เป็นที่เรียบร้อยแล้ว

บทเรียนที่ทุกธุรกิจเอาไปปรับใช้ได้

เราไม่จำเป็นต้องเป็นห้างอย่าง Target ก็ได้นะครับ และก็ไม่จำเป็นต้องมี Data ระดับ Big Tech เลยด้วย

บทเรียนสำคัญที่เราได้จากเรื่องนี้ก็คือ

• เราสามารถเริ่มจาก Data ที่มีก่อนก็ได้ ไม่ใช่ Data ที่เราฝันอยากจะมี
• อย่าถามแค่ว่า “ลูกค้าเค้าซื้ออะไร” แต่ถามว่า “ลูกค้ากำลังอยากจะเปลี่ยนแปลงอะไรในชีวิตด้วยไหม”
• Insight สำคัญกว่า Dashboard (จริงๆนะ)
• Personalization ที่ดี ต้องมาพร้อมความพอดีด้วย ไม่มากเกินไป ไม่น้อยเกินไป

Data Analytics ไม่ใช่เรื่องของเทคโนโลยีอย่างเดียว แต่เป็นเรื่องของการที่เรามีสิ่งที่เรียกว่า ความเข้าใจในตัวมนุษย์ ด้วยกันเอง

โดยสรุปแล้ว ในวันที่ Data รู้จักลูกค้าดีกว่าคนใกล้ตัวซะอีก

เรื่องของห้างดังอย่าง Target ทำให้เราต้องย้อนกลับมาถามตัวเองว่า ในวันที่ Data รู้จักลูกค้าได้ลึกขนาดนี้
ธุรกินได้มีความพร้อมที่จะรับผิดชอบกับความรู้นั้น มากน้อยแค่ไหน?

Data สามารถสร้างทั้งคุณค่าและความไม่สบายใจได้ไปพร้อมๆกัน แต่ความต่างของมันยังคงอยู่ที่ “วิธีใช้” ครับ

Target ไม่ได้ชนะเพราะว่าเค้ามีข้อมูลมากกว่าในหลายๆธุรกิจ แต่ key point ที่ทำให้ชนะก็เป็นเพราะ
ใช้ข้อมูลเพื่อ “เข้าใจ” ไม่ใช่ “คุกคาม” ลูกค้า

และนี่แหละครับ เป็นเหตุผลที่ว่าทำไมห้างค้าปลีกชื่อดังอย่าง Target ไม่ได้แค่ขายของเก่งอย่างเดียว แต่ได้ มัดใจลูกค้าได้อยู่หมัด จนลูกค้ากลายเป็น Big fan เลย