10 Metrics จำเป็นสำหรับการทำ Customer Data Analysis

Customer Data Analysis คือ กระบวนการในการรวบรวม จัดระเบียบ และวิเคราะห์ข้อมูลของลูกค้าอย่างเป็นระบบ เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ต่อการตัดสินใจทางธุรกิจ โดยข้อมูลลูกค้าที่นำมาวิเคราะห์อาจมาจากแหล่งต่างๆ เช่น ฐานข้อมูลลูกค้า, การซื้อสินค้าและบริการ, ปฏิสัมพันธ์บนช่องทางต่างๆ, โซเชียลมีเดีย เป็นต้น

การทำ Customer Data Analysis มีความสำคัญและจำเป็นต่อธุรกิจในหลายๆ ด้าน ดังนี้

เข้าใจลูกค้าในเชิงลึก การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าช่วยให้เราเข้าใจพฤติกรรม ความต้องการ pain points และคุณลักษณะเฉพาะของลูกค้าแต่ละกลุ่ม ซึ่งจะเป็นพื้นฐานสำคัญในการออกแบบสินค้าและบริการ, สร้างกลยุทธ์ทางการตลาดที่เหมาะสม และปรับปรุง customer experience ให้ดียิ่งขึ้น
ระบุโอกาสในการเติบโต ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์จะช่วยให้เราค้นพบโอกาสใหม่ๆ ในการเติบโตของธุรกิจ เช่น การระบุกลุ่มลูกค้าที่มีแนวโน้มจะซื้อสินค้ามากขึ้น, การพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ตอบโจทย์ความต้องการของตลาด, หรือการขยายไปยังตลาดใหม่ที่มีศักยภาพ เป็นต้น
เพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาด Customer Data Analysis ช่วยให้นักการตลาดสามารถสร้างแคมเปญที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ผ่านการเลือกใช้ข้อความและรูปแบบโฆษณาที่เหมาะสมกับแต่ละกลุ่มเป้าหมาย, เลือกช่องทางการสื่อสารที่ลูกค้าใช้จริง และส่งมอบข้อเสนอที่ตรงใจลูกค้ามากขึ้น ซึ่งจะช่วยเพิ่มอัตราการเข้าชม การมีส่วนร่วม และการแปลงเป็นลูกค้า (Conversion)
เพิ่มความภักดีและ Lifetime Value ของลูกค้า การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้เราระบุกลุ่มลูกค้าที่ภักดีและมีมูลค่าสูง เพื่อมอบสิทธิประโยชน์และรักษาความสัมพันธ์ในระยะยาว ในขณะเดียวกันก็ช่วยจำแนกกลุ่มลูกค้าที่มีแนวโน้มจะหันไปใช้แบรนด์อื่น เพื่อหาวิธีป้องกันการสูญเสียลูกค้าไปได้ทันท่วงที ซึ่งจะช่วยลด Churn Rate และเพิ่ม Lifetime Value ให้กับลูกค้า
ลดความเสี่ยงและเพิ่มผลกำไร Customer Data Analysis ช่วยลดความเสี่ยงในการตัดสินใจทางธุรกิจ ผ่านการวิเคราะห์แนวโน้มและคาดการณ์พฤติกรรมลูกค้าในอนาคต ช่วยให้ผู้บริหารปรับกลยุทธ์ให้สอดคล้องกับความต้องการของตลาดได้อย่างทันท่วงที นอกจากนี้ ยังช่วยลดต้นทุนที่ไม่จำเป็น เช่น การลดค่าใช้จ่ายในการหาลูกค้าใหม่ลง โดยเพิ่มประสิทธิภาพการรักษาลูกค้าเก่า ซึ่งส่งผลให้ผลกำไรของธุรกิจเติบโตอย่างยั่งยืน

ด้วยเหตุผลทั้งหมดนี้ การทำ Customer Data Analysis จึงเป็นหนึ่งในกระบวนการสำคัญที่ทุกธุรกิจควรให้ความสำคัญ เพื่อเพิ่มความได้เปรียบทางการแข่งขันและสร้างการเติบโตในระยะยาว

ซึ่งในการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า (Customer Data Analysis) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตลาดดิจิทัล จำเป็นต้องเข้าใจ Metrics สำคัญต่างๆ ที่จะช่วยให้เราเข้าใจพฤติกรรมและความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น โดย 10 Metrics ที่ขาดไม่ได้มีดังนี้

10 Metrics จำเป็นสำหรับการทำ Customer Data Analysis

1. ค่าใช้จ่ายในการได้ลูกค้ามาหนึ่งราย (Customer Acquisition Cost: CAC)

คือ ต้นทุนทั้งหมดที่ใช้ในการทำให้ได้ลูกค้ามา 1 ราย
คำนวณจาก ค่าใช้จ่ายทางการตลาดทั้งหมด หารด้วยจำนวนลูกค้าใหม่ที่ได้
เช่น ถ้าเราลงทุนโฆษณาไป 100,000 บาท แล้วได้ลูกค้าใหม่ 1,000 ราย CAC จะเท่ากับ 100 บาทต่อลูกค้า 1 ราย

2. มูลค่าตลอดอายุขัยของลูกค้า (Customer Lifetime Value: CLTV)

คือ รายได้ทั้งหมดที่คาดว่าจะได้รับจากลูกค้า 1 ราย ตลอดระยะเวลาที่เป็นลูกค้าของเรา
คำนวณจาก ค่าเฉลี่ยการซื้อต่อการซื้อ 1 ครั้ง x จำนวนครั้งที่ซื้อโดยเฉลี่ยต่อปี x จำนวนปีที่คาดว่าจะยังเป็นลูกค้าของเราอยู่
เช่น ลูกค้าซื้อสินค้าเฉลี่ยครั้งละ 500 บาท, ซื้อปีละ 4 ครั้ง, และคาดว่าจะเป็นลูกค้า 10 ปี CLTV จะเท่ากับ 500 x 4 x 10 = 20,000 บาท

3. อัตราการรักษาลูกค้า (Retention Rate)

คือ % ของลูกค้าเดิมที่ยังคงซื้อสินค้า/บริการจากเราต่อเนื่อง
คำนวณจาก จำนวนลูกค้าที่ยังคงอยู่กับเราในช่วงเวลาที่กำหนด หารด้วย จำนวนลูกค้า ณ จุดเริ่มต้นของช่วงเวลานั้น
เช่น เรามีลูกค้าเดิม 500 ราย เมื่อครบ 1 ปี เหลือลูกค้า 300 ราย Retention Rate คือ 300 / 500 = 60%

4. อัตราการสูญเสียลูกค้า (Churn Rate)

คือ % ของลูกค้าที่ยกเลิกการซื้อสินค้า/บริการจากเรา
คำนวณจาก จำนวนลูกค้าที่หายไประหว่างช่วงเวลาที่กำหนด หารด้วย จำนวนลูกค้า ณ จุดเริ่มต้นช่วงเวลานั้น
เช่น ถ้า Retention Rate = 60% แสดงว่า Churn Rate = 40%

5. ความถี่ในการซื้อซ้ำ (Repeat Purchase Rate)

คือ % ของลูกค้าที่กลับมาซื้อสินค้า/บริการซ้ำ
คำนวณจาก จำนวนลูกค้าที่ซื้อมากกว่า 1 ครั้ง หารด้วยจำนวนลูกค้าทั้งหมด
เช่น มีลูกค้า 1,000 คน ในจำนวนนี้ 400 คนกลับมาซื้อซ้ำ Repeat Purchase Rate = 400 / 1000 = 40%

6. อัตราการเปลี่ยนจากผู้เยี่ยมชมเป็นลูกค้า (Visitor-to-Customer Conversion Rate)

คือ % ของผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ที่กลายเป็นลูกค้าจริง
คำนวณจาก จำนวนคนที่กลายเป็นลูกค้า หารด้วยจำนวนผู้เข้าชมทั้งหมด
เช่น มีคนเข้าชมเว็บ 10,000 ราย มี 500 รายซื้อสินค้า Conversion Rate = 500 / 10,000 = 5%

7. คะแนนความภักดีของลูกค้า (Net Promoter Score: NPS)

วัดจากการถามลูกค้าว่ามีแนวโน้มที่จะแนะนำแบรนด์ให้กับผู้อื่นมากน้อยแค่ไหน (มักวัดด้วยคะแนน 0-10)
คำนวณจาก % ลูกค้าที่ให้คะแนน 9-10 (โปรโมเตอร์) ลบด้วย % ลูกค้าที่ให้ 0-6 คะแนน(ดีแทรกเตอร์)
เช่น มีลูกค้าตอบแบบสำรวจ 100 ราย, Promoters 60%, Detractors 10%, NPS = 60% - 10% = 50%

8. จำนวนผลิตภัณฑ์เฉลี่ยต่อการซื้อ 1 ครั้ง (Units per Transaction: UPT)

คือ จำนวนสินค้าเฉลี่ยที่ลูกค้าซื้อต่อ 1 ออร์เดอร์
คำนวณจาก จำนวนสินค้าทั้งหมดที่ขายได้ หารด้วยจำนวนออร์เดอร์ทั้งหมด
เช่น ขายสินค้าได้ 1,000 ชิ้น จากออร์เดอร์ 200 ออร์เดอร์, UPT = 1,000 / 200 = 5 ชิ้น/ออร์เดอร์

9. มูลค่าการซื้อเฉลี่ยต่อการซื้อ 1 ครั้ง (Average Order Value: AOV)

คือ จำนวนเงินเฉลี่ยที่ลูกค้าจ่ายต่อ 1 ออร์เดอร์
คำนวณจาก รายได้รวมจากการขาย หารด้วยจำนวนออร์เดอร์ทั้งหมด
เช่น ขายสินค้าได้ 500,000 บาท จากออร์เดอร์ 200 ออร์เดอร์, AOV = 500,000 / 200 = 2,500 บาท/ออร์เดอร์

10. อัตราการใช้โปรโมชัน (Coupon Usage Rate)

คือ % ของลูกค้าที่ใช้โปรโมชันส่วนลดต่างๆ ที่เราจัดทำขึ้น
คำนวณจาก จำนวนการใช้โปรโมชัน หารด้วยจำนวนคนที่ได้รับโปรโมชันทั้งหมด
เช่น ส่งอีเมลคูปองส่วนลด 1,000 ราย มีผู้ใช้ 500 ราย Usage Rate = 500 / 1,000 = 50%

Download E-Book Customer Behavior in B2B Business

การติดตาม Metrics ต่างๆ เหล่านี้ในระยะยาว จะช่วยให้เราเข้าใจลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาด เพื่อดึงดูด รักษา และสร้างความภักดีของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

อ่านบทความเพิ่มเติม :

79 คำศัพท์ทางการตลาด ที่นักการตลาดควรรู้

300 คำศัพท์ทางการตลาด ที่นักการตลาดควรรู้ ปี 2024

100 METRICS ทางการตลาดและการบริหารลูกค้า สำหรับ TECH STARTUP BUSINESS

100 คำศัพท์ สำหรับงาน CRM ที่คุณควรรู้

50 Metrics ทางการตลาดและการบริหารลูกค้า สำหรับธุรกิจโรงพยาบาล