Highlights

การมี Data ของอินฟลูเอนเซอร์ ทำให้แบรนด์เลือกอินฟลูเอนเซอร์ได้ตรงกลุ่มเป้าหมายมากขึ้น
Data เป็นตัวแปรสำคัญที่ช่วยให้นักการตลาดและแบรนด์เดินหน้าธุรกิจได้ หากมีการเก็บรวบรวมและวิเคราะห์อย่างถูกต้อง
ปัจจุบันอินฟลูเอนเซอร์มีความถนัดหลายเรื่อง เช่น อินฟลูเอนเซอร์สายบิวตี้ ก็โพสต์เรื่องท่องเที่ยว ไอที ไลฟ์สไตล์ ซึ่งทำ Engagement ได้ไม่แพ้คอนเทนต์หลัก หากแบรนด์ต้องการเก็บ Data ควรเก็บแค่ในเรื่องที่เกี่ยวข้องเท่านั้น

เมื่อถนนทุกสายมุ่งเข้าสู่ Digital Marketing ผ่านการใช้ Influencer เป็นสื่อหลัก เป็นผลมาจากผู้บริโภคยุคนี้ติดตามและเชื่อถือในสิ่งที่ Influencer นำเสนอ ทำให้ Marketer และแบรนด์ ต้องเก็บ Data ของอินฟลูเอนเซอร์ เพื่อทำความรู้จักและเข้าใจอินฟลูเอนเซอร์ให้มากขึ้น

แบรนด์ควรเก็บ DATA ในเรื่องที่เกี่ยวข้องกับแบรนด์จริงๆ

แบรนด์มักใช้ Data เพื่อช่วยให้การทำแคมเปญเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายที่แท้จริง Influencer ก็เป็นส่วนหนึ่งที่ช่วยให้แบรนด์ได้ใช้ Data เพื่อต่อยอดแคมเปญการตลาด โดยส่วนใหญ่ Data ที่แบรนด์ต้องเก็บ อาทิ จำนวนผู้ติดตาม (Follower) Engagement (Like, Share, Comment และ View) ในแต่ละ Channel ของอินฟลูเอนเซอร์ โพสต์ที่มี Performance สูงสุดและตำ่สุดในแต่ละเดือน รวมถึง Feedback ต่างๆ ที่เกิดขึ้นหลังจากที่อินฟลูเอนเซอร์ได้สื่อสารสินค้าหรือบริการของแบรนด์ไปแล้ว

ปัจจุบันอินฟลูเอนเซอร์มีความถนัดหลายเรื่อง เช่น อินฟลูเอนเซอร์สายบิวตี้ ก็โพสต์เรื่องท่องเที่ยว ไอที ไลฟ์สไตล์ ซึ่งทำ Engagement ได้ไม่แพ้คอนเทนต์หลัก หากแบรนด์ต้องการเก็บ Data ควรเก็บแค่ในเรื่องที่เกี่ยวข้องเท่านั้น ในขณะเดียวกันแบรนด์ต้องเข้าใจจุดเด่นของอินฟลูเอนเซอร์ด้วย เช่น นอกจากเรื่องบิวตี้แล้ว อินฟลูเอนเซอร์คนนี้ยังเป็นตัวแม่เรื่องสกินแคร์ หรืออินฟลูเอนเซอร์สายท่องเที่ยว ที่ขึ้นชื่อเรื่องการตั้งแคมป์ เป็นต้น หากแบรนด์จับจุดตรงนี้ได้ จะช่วยให้การเก็บ Data ง่ายขึ้น

เพราะฉะนั้น คำถามที่แบรนด์ต้องตอบไม่ใช่อินฟลูเอนเซอร์สายบิวตี้คนไหน Engagement ดี แต่เป็นอินฟลูเอนเซอร์สายบิวตี้คนไหนมี Performance เรื่องบิวตี้ดี เมื่อมี Data ในมือ ทำให้แบรนด์เลือกอินฟลูเอนเซอร์ได้ตรงกลุ่มเป้าหมาย

ศรีจันทร์ ใช้ Data ทำความเข้าใจอินฟลูเอนเซอร์

ปีนี้หลายแบรนด์เริ่มหันมาลงทุนกับการทำ Internal Data มากขึ้น ศรีจันทร์เป็นตัวอย่างของแบรนด์ที่มีการลงทุนเรื่องในเรื่องการเก็บ Data เพื่อวิเคราะห์ Performance ของอินฟลูเอนเซอร์ที่ร่วมงานด้วย เช่น ผู้ติดตามของอินฟลูเอนเซอร์คนนั้นๆ คือใคร ผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสม และ Engagement ที่เกิดขึ้น เป็นต้น

คุณรวิศ หาญอุตสาหะ กรรมการผู้จัดการ บริษัท ศรีจันทร์สหโอสถ ให้ข้อมูลน่าสนใจกับ Tellscore ที่งาน CTC2020 ว่า อินฟลูเอนเซอร์มีอิทธิพลกับฐานของลูกค้าของแบรนด์อย่างมาก ตลอดระยะเวลาหลายปีที่ได้ร่วมงานกับอินฟลูเอนเซอร์สายบิวตี้ ทำให้ศรีจันทร์มองเห็น Data บางอย่างและหันมาสนใจเก็บข้อมูลจากอินฟลูเอนเซอร์มากขึ้น ทำให้รู้ว่าอินฟลูเอนเซอร์คนนี้เหมาะกับผลิตภัณฑ์ประเภทไหน รวมถึงฐาน Fan+ หรือผู้ติดตามเป็นใคร แน่นอนว่า ศรีจันทร์นำ Data ที่ได้มาใช้ในแคมเปญการตลาด Data จากอินฟลูเอนเซอร์ทำให้ ศรีจันทร์ได้ร่วมงานกับอินฟลูเอนเซอร์ที่มีฐานผู้ติดตามตรงกลุ่มเป้าหมายเดียวกับแบรนด์ ส่งผลให้แคมเปญมีผลตอบรับที่ดีตามมา

ตัวอย่างแบรนด์ที่นำ Data มาวิเคราะห์ผสาน Automation จนได้ผลลัพธ์เกินคาด

ภายในงาน MarketingOops! Summit 2020 จากเวที MarTech ได้มีการนำเสนอ Case Study จาก ธนาคารกรุงศรี เกี่ยวกับการประยุกต์ใช้ Data เพื่อพิสูจน์ในเรื่อง Customer Experience เพื่อขับเคลื่อนและเพิ่มประสิทธิภาพธุรกิจ

เมื่อไม่นานมานี้ มีกฏหมายคุ้มครองผู้บริโภคผู้บริโภค ที่กำหนดว่าให้เจ้าหนี้สามารถทวงหนี้ได้เพียง 1 ครั้งต่อวัน ธนาคารกรุงศรีจึงต้องเก็บ Data และใช้ AI วิเคราะห์หาลูกค้าคนไหนมีความเสี่ยงที่จะเป็นหนี้เสีย เช่น ชำระเงินตรงเวลาหรือไม่ โทรไปแล้วรับสายกี่ครั้ง ไม่รับสายกี่ครั้ง และปกติลูกค้าจะใช้แอปฯ U Choose เวลาไหน เป็นต้น

จากสถิติที่กรุงศรีเก็บ พบว่า ปีที่แล้ว Call Center โทรหาลูกค้ากว่า 123,000,000 ครั้ง มีการรับสายจริงๆ 17,000,000 ครั้ง เฉลี่ยวันละ 2.7 ครั้ง เมื่อมีโอกาสโทรแค่ครั้งเดียว แบรนด์จึงใช้ AI Collection Efficiency Model เก็บข้อมูลของลูกค้าทั้งหมดมาวิเคราะห์เพื่อสร้าง Pattern ของลูกค้าที่มีแนวโน้มจะไม่ชำระเงิน ทำให้แบรนด์สามารถลดการทำงานของ Call Center และเพิ่มประสิทธิภาพการติดตามหนี้ได้ดีขึ้น

Tellscore พัฒนาเทคโนโลยี AI อินฟลูเอนเซอร์

สำหรับแบรนด์ที่มีแผนเริ่มเก็บ Data ของอินฟลูเอนเซอร์ สามารถหาได้จากหลายช่องทาง ทั้งข้อมูลที่ได้จากการทำธุรกิจของตัวเอง ข้อมูลจากพาร์ทเนอร์ และข้อมูลที่มาจาก Third Party ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูง ในอดีตการเก็บ Data ต้องทำแบบ Manual ที่ต้องมีการจดบันทึก พิมพ์ข้อมูลเข้าระบบ และวิเคราะห์ผลลัพธ์ อาจใช้เวลาไม่ต่ำกว่า 3 เดือน ทว่า ในยุคนี้เรามีเทคโนโลยี AI/ML (Artificial Intelligence / Machine Learning) มาช่วยเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมด ทำให้นักการตลาดและแบรนด์ควบคุมต้นทุนได้ บริหารงบสำหรับ Influencer Campaign ได้เหมาะสม

ในระบบของ Tellscore มีการใช้เทคโนโลยี AI/ML เพื่อรวบรวม Data ของอินฟลูเอนเซอร์ในระบบ เพื่อเป็นข้อมูลประกอบการตัดสินใจว่าควรเลือกอินฟลูเอนเซอร์คนไหน และในระหว่างรันแคมเปญ สามารถดูข้อมูลแบบเรียลไทม์ว่าอะไรเกิดขึ้นบ้าง แบรนด์ถูกพูดถึงในแง่ใด นอกจากนี้ เทคโนโลยี AI/ML ยังทำได้มากกว่าการหาอินฟลูเอนเซอร์ตาม Demographic แต่สามารถเลือกได้ว่าต้องการอินฟลูเอนเซอร์ที่มีความถนัดด้านใด อาทิ สุขภาพ, ท่องเที่ยว, เทคโนโลยี, แก็ดเจ็ต, E-Sports, การเงิน-การธนาคาร เป็นต้น

อย่างไรก็ตาม Data เป็นตัวแปรสำคัญที่ช่วยให้นักการตลาดและแบรนด์เดินหน้าธุรกิจได้ หากมีการเก็บรวบรวมและวิเคราะห์อย่างถูกต้อง เห็นได้จากแบรนด์ใหญ่ๆ ที่เลือกลงทุนกับการเก็บ Data มากขึ้น ดังนั้น ก่อนตัดสินใจลงทุนใดๆ ควรคิดและวางแผนให้ดี รวมถึงมองหาผู้ช่วยที่พร้อมเข้ามาเสริมการทำงาน ที่มีความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการเก็บ Data และเข้าใจการทำงานของอินฟลูเอนเซอร์ การมีผู้เชี่ยวชาญอย่าง Tellscore ช่วยดูแลแคมเปญตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำ เริ่มจากการแนะนำอินฟลูเอนเซอร์ที่เหมาะสมด้วยเทคโนโลยี AI/ML ไปจนถึงการคาดการ์ผลลัพธ์แคมเปญล่วงหน้า ทำให้แคมเปญมีประสิทธิภาพและไปถึงเป้าหมายได้อย่างที่ตั้งเป้าไว้

ทำความรู้จักและเข้าใจอินฟลูเอนเซอร์ผ่านการเก็บ Data