เจาะลึก Data-Driven Marketing แบรนด์ที่มีชื่อเสียงในวงการ Fast Fashion

ในอุตสาหกรรมแฟชั่นที่มีการแข่งขันสูงในปัจจุบัน การสร้างชื่อแบรนด์ให้ประสบความสำเร็จต้องใช้กลยุทธ์ Data-Driven โดยการเก็บข้อมูลจากช่องทาง e-commerce, social media, และการเปลี่ยนแปลงความต้องการของลูกค้า (customer preference) แบรนด์ต่าง ๆ ในเอเชีย จึงใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อทำความเข้าใจตลาดกลุ่มเป้าหมาย เพิ่มประสิทธิภาพการขยายทางการตลาด และการเติบโตอย่างยั่งยืน

บทความนี้จะเล่าถึงพลังของ Data-Driven ในบริบทของแบรนด์ในตลาด Fast Fashion และเน้นย้ำถึงความสำเร็จของแบรนด์ต่าง ๆ ที่หลายคนรู้จักเป็นอย่างดี คือ Zara, Uniqlo และ H&M ที่ใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อขับเคลื่อนธุรกิจของเขา

บทบาทของ Data-Driven ในวงการแฟชั่น

เป็นการใช้ประโยชน์จากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ และเทคนิคการวิเคราะห์ เพื่อการตัดสินใจและเพิ่มประสิทธิภาพของกลยุทธ์ทางการตลาด ซึ่งในอุตสาหกรรมแฟชั่น แนวทางนี้ช่วยให้แบรนด์ได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความชอบของลุกค้า เทรนด์สำหรับซีซันต่อไป และสร้าง personalized experiences ในช่องทาง e-commerce แบรนด์ต่าง ๆ สามารถเข้าใจ target audience ได้ดีขึ้น เพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้า และเพิ่มยอดขายและความภักดีต่อแบรนด์ในที่สุด

1. Zara

Zara แบรนด์แฟชั่นสัญชาติสเปน ได้ขยายตลาดไปทั่วเอเชียโดยใช้ Data-Driven วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า จากประวัติการซื้อ พฤติกรรมการเข้าเว็บไซต์ และการโต้ตอบบนโซเชียลมีเดีย เพื่อทำความเข้าใจความต้องการและนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องให้กับลูกค้า วิธีการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของ Zara ช่วยให้พวกเขาสามารถวิเคราะห์และตอบสนองต่อเทรนด์แฟชั่นที่เกิดขึ้นใหม่ได้อย่างรวดเร็ว ทำให้มั่นใจได้ว่าคอลเลกชันของพวกเขาจะสอดคล้องกับความต้องการของลูกค้า

ตัวอย่างวิธีการใช้ Data-Driven ของ Zara

ใช้ข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภค: Zara รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ รวมถึงการซื้อของลูกค้า การโต้ตอบบนโซเชียลมีเดีย และพฤติกรรมการท่องเว็บออนไลน์ ข้อมูลนี้ให้มีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความชอบของลูกค้า ช่วยให้ Zara เข้าใจว่าสไตล์ สี และการออกแบบใดที่โดนใจกลุ่มเป้าหมาย

วิเคราะห์เทรนด์: ทีมวิเคราะห์ข้อมูลของ Zara ติดตามเทรนด์แฟชั่นอย่างใกล้ชิด ทั้งทางออนไลน์และออฟไลน์ เพื่อดูสไตล์ที่เกิดขึ้นใหม่ ด้วยการใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลและการพยากรณ์แนวโน้ม Zara สามารถตอบสนองความต้องการด้านแฟชั่นล่าสุดได้อย่างรวดเร็วและสร้างคอลเลกชันที่สอดคล้องกับความต้องการของลูกค้า

Agile Supply Chain: พวกเขาใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลัง เพื่อให้มั่นใจว่าผลิตภัณฑ์ยอดนิยมพร้อมจำหน่ายในร้านค้า และลดความเสี่ยงของสินค้าล้นสต็อกหรือสินค้าหมดสต็อก Agile Supply Chain นี้ช่วยให้ Zara ปรับตัวเข้ากับความต้องการของตลาดที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็วและมีสินค้าแฟชั่นใหม่ ๆ ได้อย่างรวดเร็ว

Personalization: Zara ใช้ประโยชน์จากข้อมูลลูกค้าเพื่อมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว ผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์และ Loyalty Program พวกเขาเสนอคำแนะนำตามความชอบส่วนบุคคลและประวัติการซื้อ วิธีการเฉพาะบุคคลนี้ช่วยเพิ่มความพึงพอใจและกระตุ้นการซื้อซ้ำของลูกค้าด้วย

2. Uniqlo

Uniqlo ผู้ค้าปลีกเครื่องแต่งกายของญี่ปุ่นประสบความสำเร็จอย่างน่าทึ่งด้วย Data-Driven Marketing จากการวิเคราะห์ข้อมูลการขาย แนวโน้มของตลาด และความคิดเห็นของลูกค้า Uniqlo ปรับสินค้าให้เหมาะกับตลาดเอเชียโดยเฉพาะ นอกจากนี้ Uniqlo ยังใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลัง เพื่อให้มั่นใจว่าสินค้ายอดนิยมพร้อมจำหน่ายและลดการสต็อกสินค้า กลยุทธ์ Data-Driven ของ Uniqlo จึงมีบทบาทสำคัญในการขยายตัวอย่างรวดเร็วทั่วเอเชีย

วิธีการใช้ Data-Driven ของ Uniqlo

Market Segmentation: Uniqlo เข้าใจถึงความหลากหลายของตลาดในเอเชียและใช้การวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อแบ่งส่วนฐานลูกค้า ด้วยการแยก demographics และความชอบของพวกเขา Uniqlo ปรับการนำเสนอผลิตภัณฑ์และข้อความทางการตลาดให้สอดคล้องกับกลุ่มเป้าหมายที่แตกต่างกัน วิธีการที่แปลเป็นภาษาท้องถิ่น ช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้าและกระตุ้นยอดขาย

Data-Backed Design: Uniqlo รวบรวมคำติชมจากลูกค้าผ่าน customer surveys และวิเคราะห์การสนทนาทางโซเชียลมีเดีย เพื่อทำความเข้าใจความชอบและความต้องการของพวกเขา กระบวนการออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้ช่วยให้ Uniqlo สร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ที่ตอบสนองรสนิยมและไลฟ์สไตล์ที่ไม่เหมือนใครของผู้บริโภคชาวเอเชียได้เป้นอย่างดี

การเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง: Uniqlo ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลัง โดยการวิเคราะห์ข้อมูลการขาย พวกเขาจพแนกสินค้าและขนาดที่ได้รับความนิยมสูงสุดในแต่ละตลาด ข้อมูลนี้ช่วยให้มั่นใจได้ถึงระดับสินค้าคงคลังที่เหมาะสมและลดต้นทุนการถือครองสินค้าคงคลังในขณะเดียวกันก็ตอบสนองความต้องการของลูกค้าด้วย

Cross-Channel Integration: Uniqlo ผสานรวมช่องทางออนไลน์และออฟไลน์อย่างไร้รอยต่อ พวกเขาใช้ประโยชน์จากข้อมูลลูกค้าเพื่อมอบประสบการณ์ที่สอดคล้องและเป็นส่วนตัวผ่าน touchpoints ต่าง ๆ ตัวอย่างเช่น ลูกค้าสามารถเรียกดูและซื้อสินค้าออนไลน์ จากนั้นรับหรือคืนสินค้าที่หน้าร้านได้อย่างราบรื่น

3. H&M

H&M เป็นแบรนด์เสื้อผ้าของสวีเดน ใช้ประโยชน์จาก Data-Driven Marketing เพื่อจับตลาดเอเชีย ด้วยการจัด Consumer Segmentation และการวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า H&M จำแนกกลุ่มเป้าหมายและปรับแต่งแคมเปญการตลาดให้เหมาะกับกลุ่ม demographics นอกจากนี้ H&M ยังทำโซเชียลมีเดียเพื่อดึงดูดลูกค้า ใช้ Influencer และ User-generated content เพื่อสร้างความฮือฮาให้กับแบรนด์ ความคิดริเริ่มด้านการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของ H&M มีส่วนสนับสนุนความแข็งแกร่งของพวกเขาในเอเชียได้มากเลยทีเดียว

วิธีการใช้ Data-Driven ของ H&M

Customer Segmentation: H&M ดำเนินการแบ่งกลุ่มลูกค้าอย่างกว้างขวางโดยใช้ข้อมูล demographics ประวัติการซื้อ และการวิเคราะห์พฤติกรรม สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาเข้าใจกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกันและปรับการตลาดให้เหมาะกับกลุ่มเฉพาะ ด้วยการนำเสนอแคมเปญที่ตรงเป้าหมายและข้อเสนอเฉพาะบุคคล

การมีส่วนร่วมในโซเชียลมีเดีย: H&M มีส่วนร่วมกับลูกค้าอย่างแข็งขันผ่านแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย พวกเขาใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุผู้มีอิทธิพลยอดนิยม ติดตามความรู้สึก และเข้าใจความต้องการของลูกค้า ด้วยการร่วมมือกับผู้มีอิทธิพลและใช้เนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น H&M สร้างความฮือฮาให้กับแบรนด์ของพวกเขา กระตุ้นการรับรู้และการมีส่วนร่วม

Omnichannel Experience: H&M ผสานรวมช่องทางออนไลน์และออฟไลน์อย่างไร้รอยต่อ เพื่อมอบประสบการณ์การช็อปปิ้งแบบ Omnichannel พวกเขาใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อเสนอคำแนะนำเฉพาะบุคคล เปิดใช้งานการเปลี่ยนระหว่างร้านค้าออนไลน์และหน้าร้านจริงอย่างราบรื่น และรับประกันประสบการณ์แบรนด์ที่สอดคล้องกันผ่านช่องทางติดต่อลูกค้า

Performance Tracking: H&M ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อติดตามประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดทั้งแบบออนไลน์และออฟไลน์ พวกเขาติดตามผล KPI เช่น อัตรา Conversion ต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้า และมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า Data-Driven นี้ช่วยให้พวกเขาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ทางการตลาด จัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุน หรือ ROI ได้สูงสุด

จะเห็นได้ว่า First-party data ที่รวบรวมโดยตรงจากลูกค้าหรือผู้ใช้ที่มีปฏิสัมพันธ์กับช่องทางหรือ touchpoints ของแบรนด์เอง ข้อมูลนี้ถือว่ามีความน่าเชื่อถือและมีค่ามาก เนื่องจากมาจากปฏิสัมพันธ์ของแบรนด์กับลูกค้าโดยตรง

แอดมินขอสรุปวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลของทั้ง 3 แบรนด์ข้างต้นแบบเข้าใจง่าย ดังนี้

1. Online Transactions แบรนด์รวบรวมข้อมูลจากการซื้อของลูกค้าโดยตรงผ่านเว็บไซต์หรือแพลตฟอร์ม e-commerce อย่างเป็นทางการ ซึ่งรวมถึงข้อมูลต่าง ๆ เช่น ประวัติการซื้อ รายละเอียดการสั่งซื้อ และที่อยู่ในการจัดส่ง
2. Customer Accounts & Loyalty Programs แบรนด์ให้ลูกค้าสร้างบัญชีหรือเข้าร่วม Loyalty Program การทำเช่นนี้ ลูกค้าจะให้ข้อมูลจริง เช่น demographics รายละเอียดการติดต่อ การตั้งค่า และบางครั้งอาจให้ข้อมูลเพิ่มเติม เช่น สไตล์การแต่งตัว สัดส่วน เป็นต้น
3. Website & App Analytics แบรนด์ต่าง ๆ ใช้เครื่องมือวิเคราะห์เว็บและแอป เช่น Google Analytics หรือแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของตน เช่น Power BI เพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า ซึ่งรวมถึงการติดตามการดูหน้าเว็บ อัตราการคลิกผ่าน ระยะเวลาเซสชัน และอัตราการแปลง การวิเคราะห์เหล่านี้ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการโต้ตอบกับลูกค้า ผลิตภัณฑ์ยอดนิยม และประสิทธิภาพของเว็บไซต์หรือแอปโดยรวม
4. Customer Surveys & Feedback แบรนด์ต่างๆ Customer Surveys แบบฟอร์มคำติชม หรือขอรีวิวผลิตภัณฑ์ เพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า สิ่งเหล่านี้สามารถจัดการได้ทางออนไลน์หรือผ่านแคมเปญอีเมล ช่วยให้แบรนด์ต่าง ๆ สามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับความพึงพอใจในผลิตภัณฑ์ ความพึงพอใจ และประสบการณ์การช้อปปิ้งได้อีกด้วย
5. In-Store Interactions สำหรับแบรนด์ที่มีร้านค้าจริง พวกเขาอาจรวบรวมข้อมูลผ่านการโต้ตอบกับลูกค้าในร้านค้า ซึ่งรวมถึงการใช้บัตรสะสมคะแนนของลูกค้า ระบบ POS หรือ Beacons เพื่อติดตามการซื้อ การตั้งค่า และจัดเก็บการเข้าชมนั่นเอง

สรุป

ด้วยการใช้ประโยชน์จากวิธีการรวบรวมข้อมูลเหล่านี้ สามารถรวบรวมข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับลูกค้า แนวโน้มของตลาด และความชอบของลูกค้าได้ ข้อมูลนี้ทำหน้าที่เป็นรากฐานสำหรับกลยุทธ์ Data-Driven Marketing ช่วยให้สามารถตัดสินใจได้อย่างรอบรู้และส่งมอบ personalized experiences ที่ตรงใจกลุ่มเป้าหมายที่สุด

ท่านที่กำลังสนใจเรื่องการเก็บข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล ปรึกษาเราได้ที่ โทร 099-564-5947, 096-142-9547 หรืออีเมล [email protected] เพื่อให้เราติดต่อกลับ