Customer Data อะไรบ้างที่จำเป็นสำหรับระบบ CRM ใน E-commerce

การเก็บและใช้ข้อมูลลูกค้าอย่างชาญฉลาดเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน ยิ่งธุรกิจสามารถ ทำ Personalization ได้ดี มากเท่าไร โอกาสปิดการขายและสร้างความภักดีของลูกค้าก็ยิ่งสูงขึ้น ดังนั้น หากคุณมี Member Program ในธุรกิจของคุณ การเก็บ Customer Data Attribute ที่ถูกต้อง จะช่วยให้คุณใช้ CRM ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

Customer Data Attribute ที่ธุรกิจ E-commerce ควรเก็บเพื่อทำ Personalization

>>> PERSONALIZATION MARKETING ปรับการตลาดให้เข้ากับพฤติกรรมแต่ละบุคคล

ข้อมูลพื้นฐานของลูกค้า (Demographic Data)

ข้อมูลพื้นฐานเป็นจุดเริ่มต้นของการเข้าใจลูกค้าและการปรับแต่งประสบการณ์การช้อปปิ้ง

ชื่อ-นามสกุล – ใช้ในการสื่อสารแบบส่วนตัว (Personalized Messaging)
อายุ / วันเกิด – ทำ Birthday Campaign หรือเสนอสินค้าให้เหมาะกับวัย
เพศ – ใช้ปรับแต่งสินค้าและข้อเสนอให้ตรงกับกลุ่มเป้าหมาย
ที่อยู่ / ประเทศ – วางแผนด้านโลจิสติกส์และข้อเสนอพิเศษเฉพาะพื้นที่
อาชีพ / รายได้โดยประมาณ – วิเคราะห์ศักยภาพในการใช้จ่ายของลูกค้า

ข้อมูลพฤติกรรมการซื้อ (Transactional Data)

ประวัติการซื้อ (Order History) – วิเคราะห์แนวโน้มการซื้อซ้ำและสินค้าโปรดของลูกค้า
มูลค่าการใช้จ่ายเฉลี่ย (Average Order Value - AOV) – จำแนกลูกค้าระดับ High-Value กับ Low-Value
ความถี่ในการซื้อ (Purchase Frequency) – ใช้คาดการณ์พฤติกรรมและกระตุ้นการซื้อซ้ำ
หมวดหมู่สินค้าที่ชื่นชอบ (Product Preferences) – เสนอสินค้าให้ตรงกับความต้องการของลูกค้า
ช่องทางการซื้อที่ใช้บ่อย (Online Store / Mobile App / Social Commerce) – ปรับแต่งช่องทางการขายและโฆษณาให้เหมาะสม

ข้อมูลพฤติกรรมการใช้งานเว็บไซต์ (Behavioral Data)

สินค้าที่ดูบ่อย (Viewed Products) – ใช้ทำ Dynamic Retargeting และ Personalized Ads
สินค้าที่เพิ่มในตะกร้าแต่ยังไม่ซื้อ (Abandoned Cart) – ส่ง Reminder หรือส่วนลดพิเศษ
ระยะเวลาที่ใช้ในเว็บไซต์ / หน้าเพจที่เข้าเยี่ยมชม – วิเคราะห์ความสนใจของลูกค้า
พฤติกรรมการคลิก (Click Behavior) – วิเคราะห์ความสนใจเฉพาะตัวเพื่อปรับแต่ง UX/UI

ข้อมูลปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์ (Engagement Data)

ช่องทางที่ติดตามแบรนด์ (Email, LINE, Facebook, Instagram, TikTok, etc.) – ส่งข้อเสนอพิเศษผ่านช่องทางที่ลูกค้าใช้บ่อย
อัตราการเปิดอีเมล (Email Open Rate) และ อัตราการคลิก (Click-Through Rate - CTR) – วัดประสิทธิภาพของแคมเปญ
พฤติกรรมการใช้ Loyalty Program (Point Redemption & Rewards Usage) – วิเคราะห์ความภักดีของลูกค้า

ข้อมูลเกี่ยวกับไลฟ์สไตล์และความสนใจ (Psychographic & Interest Data)

ความสนใจเฉพาะด้าน (Interest Categories) – เช่น สนใจสินค้าออร์แกนิก เทคโนโลยี หรือแฟชั่น
พฤติกรรมบน Social Media (Social Listening Data) – วิเคราะห์แนวโน้มและกระแสที่ลูกค้าสนใจ
สไตล์การช้อปปิ้ง (Shopping Preferences) – เช่น ชอบ Flash Sales หรือ Subscription Model

การใช้ Customer Data เพื่อสร้าง CRM ระดับ Personalization

ทำ Email / SMS / LINE Personalization: ส่งโปรโมชั่นเฉพาะบุคคล เช่น "ลูกค้าที่ซื้อรองเท้ากีฬา อาจได้รับอีเมลแนะนำเสื้อกีฬาแมตช์กัน"
ใช้ AI Recommendation System: ระบบ AI วิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อและแนะนำสินค้าแบบเฉพาะบุคคล เช่น Amazon, Shopee, Lazada
ปรับกลยุทธ์ Dynamic Pricing & Loyalty Program: เสนอราคาพิเศษหรือโบนัสพิเศษตามระดับการใช้จ่ายของลูกค้า
Retargeting Ads & Push Notification: ใช้ข้อมูลสินค้าที่ดูบ่อยเพื่อทำ โฆษณารีมาร์เก็ตติ้ง (Retargeting Ads) ผ่าน Facebook, Google หรือ LINE

สำหรับธุรกิจ E-commerce การเก็บข้อมูลลูกค้าให้ครอบคลุมทุกด้าน ทั้งพฤติกรรมการซื้อ การใช้งานเว็บไซต์ ปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์ และไลฟ์สไตล์ เป็นสิ่งสำคัญ ธุรกิจสามารถใช้ AI และ CRM ที่ขับเคลื่อนด้วย Data Analytics เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ และทำ Personalization ได้อย่างแม่นยำ ซึ่งจะนำไปสู่การเพิ่ม Conversion Rate และสร้าง Loyalty ในระยะยาวได้ เพราะธุรกิจที่รู้จักลูกค้าได้ดีที่สุด จะได้เปรียบที่สุด