พื้นฐานทางสถิติที่ต้องรู้สำหรับการทำ Marketing Analytics

ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญ การทำการตลาดไม่ได้อาศัยเพียงแค่ความคิดสร้างสรรค์อีกต่อไป แต่ต้องอาศัย การวิเคราะห์ข้อมูล (Marketing Analytics) เพื่อช่วยในการตัดสินใจและกำหนดกลยุทธ์ต่าง ๆ อย่างแม่นยำ พื้นฐานของการวิเคราะห์นี้คือการเข้าใจ สถิติ ซึ่งช่วยให้เราตีความข้อมูลและเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

หนึ่งในหัวข้อสำคัญที่ต้องเข้าใจคือ ตัวชี้วัดพื้นฐานทางสถิติ เช่น Mode, Median, Mean, Average, Range และ Variance ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในบริบททางการตลาดได้ดังนี้:

1. Mode (ฐานนิยม)

ความหมาย: Mode คือค่าที่พบมากที่สุดในชุดข้อมูล ใช้บอกว่าอะไรคือสิ่งที่ “ได้รับความนิยม” ในกลุ่มตัวอย่าง

การประยุกต์ใน Marketing Analytics:

• การวิเคราะห์สินค้าขายดี: Mode ใช้ดูว่าสินค้าชิ้นใดขายได้จำนวนมากที่สุดในหมวดหมู่สินค้า เช่น หาก Mode ของยอดขายคือ “รองเท้ากีฬา” คุณสามารถเพิ่มสินค้าในหมวดนี้เพื่อตอบสนองความต้องการ

• เข้าใจพฤติกรรมลูกค้า: ใช้ Mode เพื่อดูวันหรือเวลาที่มีลูกค้าเยอะที่สุด เช่น Mode ของการเข้าชมเว็บไซต์อยู่ที่ “วันเสาร์” อาจเป็นโอกาสในการเพิ่มโปรโมชั่นเฉพาะวันนั้น

2. Median (ค่ามัธยฐาน)

ความหมาย: Median คือค่ากลางของชุดข้อมูลที่เรียงลำดับไว้ ใช้บอกว่าครึ่งหนึ่งของข้อมูลมีค่ามากกว่าหรือน้อยกว่าค่านี้

การประยุกต์ใน Marketing Analytics:

• การวิเคราะห์รายได้หรือยอดขาย: Median ช่วยบอกภาพรวมของยอดขายโดยไม่ถูกรบกวนจาก Outliers (ข้อมูลที่สูงหรือต่ำผิดปกติ) เช่น Median ของยอดขายคือ 500 บาท หมายถึงครึ่งหนึ่งของลูกค้าซื้อสินค้าในราคาที่สูงกว่านี้ และอีกครึ่งหนึ่งซื้อต่ำกว่า

• เข้าใจงบประมาณของกลุ่มเป้าหมาย: Median ช่วยในการตั้งราคาสินค้าให้สอดคล้องกับกำลังซื้อของลูกค้า

3. Mean และ Average (ค่าเฉลี่ย)

ความหมาย: Mean และ Average โดยทั่วไปใช้สลับกัน (แม้ว่าในเชิงสถิติอาจต่างกันในบางกรณี) หมายถึงค่าเฉลี่ยของข้อมูลทั้งหมดในชุดข้อมูล

การประยุกต์ใน Marketing Analytics:

• การวิเคราะห์ยอดใช้จ่ายเฉลี่ย: ช่วยระบุว่าลูกค้าหนึ่งคนมียอดการใช้จ่ายเท่าไหร่ เช่น หากค่าเฉลี่ยของยอดสั่งซื้อในร้านค้าออนไลน์อยู่ที่ 1,200 บาท คุณสามารถกำหนดโปรโมชั่น “ลด 10% สำหรับการสั่งซื้อเกิน 1,500 บาท” เพื่อกระตุ้นการใช้จ่าย

• การวิเคราะห์ประสิทธิภาพแคมเปญ: ค่าเฉลี่ยของการคลิกต่อการแสดงผล (Click-Through Rate) หรือค่าใช้จ่ายต่อคลิก (Cost Per Click) ช่วยวัดประสิทธิภาพของแคมเปญโฆษณา

4. Range (ช่วงข้อมูล)

ความหมาย: Range คือส่วนต่างระหว่างค่ามากที่สุดและน้อยที่สุดในชุดข้อมูล ใช้บอกความกระจายตัวของข้อมูล

การประยุกต์ใน Marketing Analytics:

• วิเคราะห์ความหลากหลายของพฤติกรรมลูกค้า: Range ของอายุลูกค้า เช่น 18–65 ปี ช่วยบอกความหลากหลายของกลุ่มเป้าหมายและปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสมกับแต่ละช่วงวัย

• การตั้งราคาสินค้า: Range ของราคาที่ลูกค้ายินดีจ่าย เช่น 300–1,500 บาท อาจช่วยให้คุณออกสินค้าในช่วงราคาต่าง ๆ เพื่อครอบคลุมกลุ่มเป้าหมาย

5. Variance (ความแปรปรวน)

ความหมาย: Variance คือค่าที่บ่งบอกว่าข้อมูลกระจายตัวจากค่าเฉลี่ยมากน้อยเพียงใด ใช้บอกถึงความหลากหลายของข้อมูลในชุด

การประยุกต์ใน Marketing Analytics:

• วิเคราะห์กลุ่มลูกค้าเป้าหมาย: Variance ต่ำแปลว่ากลุ่มลูกค้ามีความต้องการคล้ายกัน (Homogeneous) ทำให้วางแผนการตลาดแบบเดียวใช้ได้ทั่วทั้งกลุ่ม แต่ถ้า Variance สูง คุณอาจต้องแบ่งกลุ่มเป้าหมายออกเป็นกลุ่มย่อย

• ประสิทธิภาพแคมเปญ: Variance ของ ROI (ผลตอบแทนจากการลงทุน) ช่วยวิเคราะห์ว่าผลลัพธ์ของแคมเปญมีความสม่ำเสมอหรือไม่ หาก Variance สูง ควรปรับปรุงแคมเปญให้เกิดผลลัพธ์ที่คาดการณ์ได้มากขึ้น

การเข้าใจ Mode, Median, Mean, Average, Range และ Variance เป็นพื้นฐานสำคัญที่ช่วยให้การทำ Marketing Analytics มีประสิทธิภาพ คุณสามารถใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า วัดผลแคมเปญ และกำหนดกลยุทธ์การตลาดที่แม่นยำและตอบโจทย์เป้าหมายมากขึ้น การใช้สถิติไม่เพียงช่วยลดความเสี่ยงในการตัดสินใจผิดพลาด แต่ยังช่วยเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จทางการตลาดอย่างยั่งยืนอีกด้วย