ในยุคที่ AI และ automation เข้ามาช่วยงานการตลาดมากขึ้น ธุรกิจสามารถสร้าง campaign ได้เร็วขึ้น ทดสอบ creative ได้หลายรูปแบบมากขึ้น และ optimize โฆษณาได้ถี่ขึ้นกว่าเดิม
แต่ความเร็วที่เพิ่มขึ้นไม่ได้แปลว่าธุรกิจจะเรียนรู้มากขึ้นเสมอไป
หลายองค์กรยิงแอดต่อเนื่องทุกเดือน มี lead เข้ามาจำนวนมาก มีรายงานจากหลาย platform แต่เมื่อเริ่ม campaign ใหม่ กลับยังต้องกลับมาถามคำถามเดิมว่า ใครคือกลุ่มเป้าหมายที่ใช่ กลุ่มไหนมีคุณภาพ และงบควรถูกใช้กับ audience ใด
นี่คือปัญหาของการไม่มี Audience Memory
Audience Memory คืออะไร
Audience Memory คือความสามารถขององค์กรในการเก็บ เรียนรู้ และนำข้อมูลจากแคมเปญก่อนหน้ากลับมาใช้ปรับแคมเปญถัดไป
ไม่ใช่เพียงการมีฐานข้อมูลจำนวนมาก แต่คือการจัดโครงสร้างข้อมูลให้ตอบคำถามเชิงธุรกิจได้ เช่น:
- กลุ่มใดตอบสนองต่อ campaign ดี
- กลุ่มใดกลายเป็น lead คุณภาพ
- กลุ่มใดมี appointment หรือ sales opportunity สูงกว่า
- กลุ่มใดควรใช้ message เฉพาะ
- กลุ่มใดควรถูกนำไปใช้เป็น seed audience
- กลุ่มใดควรพักไว้เพื่อ nurture แทนการขายทันที
เมื่อข้อมูลเหล่านี้ถูกจัดระบบ ธุรกิจจะไม่ต้องเริ่มวางแผนจากศูนย์ทุกครั้ง
ขายฐานข้อมูล ไม่ควรจบที่รายชื่อ
เมื่อพูดถึง ขายฐานข้อมูล หรือ ขายรายชื่อ หลายธุรกิจยังมองในเชิงปริมาณ เช่น มีรายชื่อกี่ราย มีเบอร์โทรกี่เบอร์ หรือมี record มากแค่ไหน
แต่สำหรับการตลาดยุคใหม่ ฐานข้อมูลที่มีคุณค่าควรช่วยสร้างการเรียนรู้ต่อเนื่อง
ฐานข้อมูลที่ดีควรเป็นส่วนหนึ่งของ database marketing และ audience targeting ไม่ใช่เพียง contact list สำหรับติดต่อครั้งเดียว
ตัวอย่างเช่น หากธุรกิจใช้ฐานข้อมูลในการยิงแอด แล้วนำผลลัพธ์กลับมาจัดกลุ่มใหม่ตามคุณภาพ lead ทีมการตลาดจะสามารถเข้าใจได้ว่า segment ใดควรถูกลงทุนต่อ และ segment ใดควรปรับข้อความหรือข้อเสนอใหม่
AI ต้องการข้อมูลที่จำบทเรียนได้
Reuters รายงานว่า Meta มีทิศทางให้ AI ช่วยสร้างโฆษณา กำหนด targeting และแนะนำ budget มากขึ้น ซึ่งหมายความว่า platform automation จะมีบทบาทสูงขึ้นในอนาคตอันใกล้
แต่ AI จะมีประโยชน์มากขึ้นเมื่อองค์กรมีข้อมูลที่มีโครงสร้างและมีบริบท
หากข้อมูลตั้งต้นกระจัดกระจาย ระบบอาจ optimize จากสัญญาณที่ไม่สมบูรณ์ แต่ถ้าธุรกิจมี Audience Memory ที่ดี ระบบจะมีโอกาสเรียนรู้จากข้อมูลที่สะท้อนคุณภาพทางธุรกิจมากขึ้น
Gartner เองก็ชี้ว่า แม้ CMO จะจัดงบให้ AI มากขึ้น แต่หลายองค์กรยังไม่พร้อม scale เพราะยังขาด data foundations, process, governance และ talent ที่จำเป็น
RMG กับการสร้าง Audience Memory
RMG มีบริการด้าน Database Services, RMG Audience Intelligence และ Advanced Digital Marketing Services ซึ่งช่วยเชื่อมข้อมูล กลุ่มเป้าหมาย และการลงมือทำทางการตลาดเข้าด้วยกัน
สำหรับ RMG 1% Facebook Lookalike Audience เอกสาร RMG ระบุแนวทางการใช้ฐานข้อมูลที่ผ่านการคัดกรองเป็น seed audience เพื่อสร้าง Lookalike Audience ที่มีทิศทางมากกว่าการเริ่มจาก interest กว้างทั่วไป
เมื่อใช้ร่วมกับ RMG Database, RMG Subscription และ RMG Target Audience ธุรกิจสามารถมองฐานข้อมูลเป็นระบบเรียนรู้ต่อเนื่องได้มากขึ้น ไม่ใช่เพียงการซื้อรายชื่อเพื่อใช้ใน campaign เดียว
Lead generation ที่ดีไม่ควรทำให้ธุรกิจเริ่มนับหนึ่งใหม่ทุกครั้ง
ฐานข้อมูลที่ดีควรช่วยให้ธุรกิจจำบทเรียนจากแคมเปญก่อนหน้า เข้าใจกลุ่มเป้าหมายลึกขึ้น และนำข้อมูลกลับมาใช้พัฒนาการตลาด การขาย และการลงทุนสื่อในรอบถัดไป
สำหรับองค์กรที่กำลังมองหา ขายฐานข้อมูล, ขายรายชื่อ, RMG Database, RMG Subscription หรือ RMG Target Audience สิ่งสำคัญคือการมองฐานข้อมูลเป็น Audience Memory ที่ช่วยให้ธุรกิจเรียนรู้ต่อเนื่อง
ไม่ใช่แค่มีรายชื่อมากขึ้น แต่ต้องทำให้ทุกแคมเปญฉลาดขึ้นกว่าเดิม
ติดต่อ RMG
Phone: 02 291-8445
Email: [email protected]
Line OA: @rmgthailand
