กลยุทธ์การสื่อสารที่ได้ผลเริ่มต้นจากการรู้จักว่าคุณกำลังพูดกับใคร การแบ่งกลุ่มลูกค้า (customer segmentation) คือวิธีหาคำตอบนั้น คุณแบ่งผู้ชมกลุ่มใหญ่ออกเป็นกลุ่มย่อยที่มีพฤติกรรมคล้ายกันจริงๆ แล้วส่งข้อความที่เหมาะกับแต่ละกลุ่มโดยเฉพาะ
คู่มือนี้ครอบคลุมตั้งแต่การแบ่งกลุ่มลูกค้าคืออะไร โมเดลและกลยุทธ์หลัก ข้อมูลที่ต้องเก็บ บทบาทของ AI ไปจนถึงวิธีตั้งค่าใน Pushwoosh หากคุณเพิ่งเริ่มต้น แนะนำให้อ่านตั้งแต่ต้น ส่วนใครที่มีระบบอยู่แล้วและต้องการปรับปรุง ข้ามไปที่หัวข้อกลยุทธ์หรือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดได้เลย
การแบ่งกลุ่มลูกค้าคืออะไร
การแบ่งกลุ่มลูกค้า (customer segmentation) คือการแบ่งลูกค้าออกเป็นกลุ่มที่มีลักษณะร่วมกันอย่างมีนัยสำคัญ เพื่อให้คุณส่งข้อความที่เกี่ยวข้องไปยังแต่ละกลุ่ม แทนการกระจายข้อความเดียวให้ทุกคน ลักษณะเหล่านั้นอาจเป็นอะไรก็ได้ที่ช่วยทำนายพฤติกรรมของลูกค้า ไม่ว่าจะเป็นอายุและที่ตั้ง ความสนใจและค่านิยม หรือการกระทำที่พวกเขาทำในแอปของคุณ
จุดประสงค์ไม่ใช่การแบ่งกลุ่มคนเพื่อความสวยงาม กลุ่มหนึ่งจะมีความหมายก็ต่อเมื่อพฤติกรรมของกลุ่มนั้นแตกต่างมากพอที่คุณจะต้องส่งข้อความต่างกัน หากสองกลุ่มต้องการสิ่งเดียวกันและตอบสนองเหมือนกัน นั่นคือกลุ่มเดียว ไม่ใช่สองกลุ่ม
เมื่อทำได้ดี การแบ่งกลุ่มลูกค้าจะช่วยยกระดับแทบทุกตัวชี้วัดที่ตามมา ทั้งคอนเวอร์ชัน การรักษาลูกค้า และมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า ล้วนดีขึ้นเมื่อข้อความที่ใช่ไปถึงคนที่ใช่ในเวลาที่ใช่ เนื้อหาที่เหลือของคู่มือนี้จะแสดงวิธีสร้างสิ่งนั้นขึ้นมา
ทำไมการแบ่งกลุ่มลูกค้าถึงสำคัญต่อธุรกิจของคุณ
การแบ่งกลุ่มลูกค้ากำหนดว่าคุณจะเจาะกลุ่มเป้าหมายใครและพูดกับพวกเขาอย่างไร นี่คือสิ่งที่เปลี่ยนไปเมื่อคุณทำถูกต้อง
ข้อเสนอที่ตรงจุดมากขึ้น การจัดกลุ่มลูกค้าตามลักษณะร่วมช่วยให้คุณส่งข้อความที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลที่ตรงกับความชอบและพฤติกรรมจริง แทนที่จะเป็นโปรโมชันทั่วไปที่ทุกคนมองข้าม
การสื่อสารที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ข้อความที่เจาะจงกลุ่มเป้าหมายให้ผลดีกว่าการกระจายแบบเดียวกันให้ทุกคน และการแบ่งกลุ่มยังเปิดโอกาสให้ทดลองอย่างจริงจัง คุณสามารถรัน split test และ A/B/n test เพื่อดูว่าช่องทางและข้อความแบบไหนได้ผลกับลูกค้าประเภทใด
การรักษาลูกค้าที่ดีขึ้น ลูกค้าที่รู้สึกว่าแบรนด์เข้าใจพวกเขาจะอยู่กับคุณนานขึ้น ข้อความที่ผูกกับความสนใจของลูกค้าให้เหตุผลที่ดีให้พวกเขากลับมา และการมีส่วนร่วมอีกครั้งอย่างสม่ำเสมอช่วยเพิ่มการรักษาลูกค้า ความภักดี และมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า
ลดอัตราการเลิกใช้งาน (churn) เมื่อคุณมุ่งมอบสิ่งที่แต่ละกลุ่มต้องการจริงๆ ลูกค้าที่พึงพอใจก็มีโอกาสน้อยที่จะเลิกใช้งาน การแนะนำผลิตภัณฑ์ที่แม่นยำและการสื่อสารตามความต้องการเป็นหนึ่งในวิธีที่ได้ผลที่สุดในการป้องกันการเลิกใช้งานตั้งแต่ต้นทาง
ประสบการณ์ลูกค้าที่แข็งแกร่งขึ้น การแบ่งกลุ่มช่วยให้คุณเข้าถึงผู้ชมได้ในmicro-moments ช่วงเวลาสั้นๆ ที่พวกเขาพร้อมจะลงมือทำ การอยู่ตรงนั้นพร้อมสิ่งที่ใช่ช่วยยกระดับคุณภาพของทุกปฏิสัมพันธ์
ข้อมูลเชิงลึกสำหรับผลิตภัณฑ์และการวางตำแหน่ง มองการแบ่งกลุ่มเป็นแบบฝึกหัดด้านการวิเคราะห์ เปรียบเทียบขนาดกลุ่มและอัตราคอนเวอร์ชัน หากลุ่มที่ตอบสนองมากที่สุด แล้วถามว่ากลุ่มนั้นได้รับการดูแลเพียงพอหรือยัง ช่องว่างที่คุณพบอาจกลายเป็นไอเดียสำหรับฟีเจอร์หรือข้อเสนอถัดไป
ประเภทของการแบ่งกลุ่มลูกค้า
โมเดลการแบ่งกลุ่มส่วนใหญ่จัดอยู่ในไม่กี่หมวดหมู่หลัก คุณแทบไม่เคยใช้แบบเดียวโดดๆ กลุ่มที่แข็งแกร่งมักผสมผสานหลายแบบเข้าด้วยกัน นี่คือประเภทหลักๆ
| ประเภท | แบ่งกลุ่มลูกค้าตาม | ตัวอย่าง |
|---|---|---|
| ประชากรศาสตร์ (Demographic) | อายุ เพศ รายได้ อาชีพ สถานภาพครอบครัว | ร้านค้าปลีกกำหนดช่วงส่วนลดตามระดับรายได้ |
| ภูมิศาสตร์ (Geographic) | ประเทศ เมือง สภาพอากาศ เขตเมืองหรือชนบท | แอปสื่อส่งข่าวท้องถิ่นตามเมือง |
| จิตวิทยา (Psychographic) | ไลฟ์สไตล์ ค่านิยม ความสนใจ ทัศนคติ | แอปฟิตเนสจัดกลุ่มผู้ใช้ตามเป้าหมายด้านสุขภาพ |
| พฤติกรรม (Behavioral) | การกระทำที่ทำจริง เช่น การซื้อ การเปิดแอป การใช้ฟีเจอร์ การมีส่วนร่วม | แอปดึงดูดผู้ใช้ที่หายไปหลังใช้งานครั้งเดียวให้กลับมาอีกครั้ง |
กลุ่มประชากรศาสตร์และภูมิศาสตร์สร้างง่ายที่สุด เพราะข้อมูลมีความเสถียรและมักถูกเก็บโดยอัตโนมัติอยู่แล้ว กลุ่มจิตวิทยาให้ข้อมูลที่ลึกกว่าแต่หาได้ยากกว่า เพราะขึ้นอยู่กับความชอบที่ผู้ใช้ระบุเองและความสนใจที่อนุมานได้ ส่วนการแบ่งกลุ่มตามพฤติกรรมมักทำนายผลได้แม่นยำที่สุดสำหรับแอปมือถือ เพราะสิ่งที่ผู้ใช้ ทำ บอกอะไรเกี่ยวกับสิ่งที่พวกเขาจะทำต่อไปได้มากกว่าข้อมูลบนกระดาษ
โมเดลพฤติกรรมหนึ่งที่ควรพูดถึงเป็นพิเศษคือ RFM ซึ่งให้คะแนนลูกค้าจาก Recency (ความใหม่) Frequency (ความถี่) และ Monetary (มูลค่าเงิน) โมเดลนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับอีคอมเมิร์ซและเกม เพราะช่วยแยกลูกค้าระดับ high-value ออกจากผู้ซื้อเป็นครั้งคราว เราอธิบายเรื่องนี้อย่างละเอียดในคู่มือการแบ่งกลุ่มแบบ RFM รวมถึงวิธีใช้โดยไม่มีองค์ประกอบด้านมูลค่าเงิน เมื่อคอนเวอร์ชันของคุณไม่ใช่การซื้อ
เมื่อคุณพร้อมจะเปรียบเทียบแพลตฟอร์มที่ช่วยสร้างกลุ่มเหล่านี้ให้คุณ คู่มือเครื่องมือแบ่งกลุ่มลูกค้า จะพาไปดูตัวเลือกต่างๆ
4 กลยุทธ์การแบ่งกลุ่มลูกค้าที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพทางการตลาด
การรู้จักประเภทเป็นเรื่องหนึ่ง การเลือกแนวทางเป็นอีกเรื่องหนึ่ง เป้าหมายที่อยู่เบื้องหลังทั้งสี่กลยุทธ์ด้านล่างนี้เหมือนกันหมด คือส่งข้อความที่เกี่ยวข้องในเวลาที่ใช่ นี่คือวิธีไปให้ถึงจุดนั้น
1. การแบ่งกลุ่มตามคุณลักษณะ
เริ่มต้นจากข้อมูลที่ผู้ชมของคุณอนุญาตให้เก็บ ยิ่งคุณรวบรวมข้อมูลแบบ zero-party และ first-party มากเท่าไหร่ กลุ่มของคุณก็จะยิ่งมุ่งเป้าชัดเจนมากขึ้นเท่านั้น คุณลักษณะอย่างที่ตั้ง ประเภทการสมัครสมาชิก และความสนใจที่ระบุไว้ เป็นฐานที่มั่นคงให้คุณต่อยอดได้
2. การแบ่งกลุ่มตามพฤติกรรม
ติดตามสิ่งที่ผู้ใช้ทำจริงๆ แล้วตอบสนองด้วยเนื้อหาที่พาพวกเขาไปต่อในเส้นทางของตัวเอง ผู้ใช้ที่เพิ่งจบการเริ่มต้นใช้งาน (onboarding) ต้องการสิ่งที่ต่างจากคนที่ทิ้งตะกร้าสินค้าไว้ และพฤติกรรมคือสิ่งที่บอกคุณว่าใครเป็นใคร
3. การแบ่งกลุ่มแบบผสมผสานคุณลักษณะและพฤติกรรม
ผู้ใช้ที่มีพฤติกรรมคล้ายกันแต่คุณลักษณะต่างกัน หรือในทางกลับกัน มักตอบสนองต่อข้อความเดียวกันแตกต่างกัน การผสมผสานทั้งสองเกณฑ์เข้าด้วยกันคือจุดที่การแบ่งกลุ่มเริ่มคมชัด คนสองคนที่ทิ้งตะกร้าสินค้าเหมือนกันอาจต้องการการกระตุ้นต่างกัน หากคนหนึ่งเป็นผู้เข้าชมครั้งแรกและอีกคนเป็นลูกค้าประจำที่ซื้อซ้ำ
4. การแบ่งกลุ่มแบบ RFM
การวิเคราะห์ RFM (Recency, Frequency, Monetary) จัดเรียงลูกค้าตามความใหม่และความถี่ของการกระทำ รวมถึงยอดใช้จ่าย เป็นวิธีที่รวดเร็วในการหาลูกค้าที่มีค่าที่สุดของคุณและกลุ่มที่กำลังจะหลุดมือไป แม้ไม่มีข้อมูลด้านมูลค่าเงิน เพียงความใหม่และความถี่ก็เพียงพอที่จะสร้างกลุ่มที่มีประโยชน์ได้ วิธีการแบบเต็มอยู่ในคู่มือการแบ่งกลุ่มแบบ RFM
ควรเก็บข้อมูลอะไรบ้างเพื่อสร้างกลุ่มลูกค้า
ยิ่งคุณติดตามข้อมูลมากเท่าไหร่ กลุ่มของคุณก็ยิ่งแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น แต่ก้าวแรกไม่จำเป็นต้องซับซ้อน และข้อมูลพฤติกรรมคือจุดเริ่มต้นที่ดีที่สุด
สำหรับการแบ่งกลุ่มผู้ใช้แอปมือถือที่มีประสิทธิภาพ เคล็ดลับหลักของฉันคือเริ่มต้นแบบง่ายๆ และมุ่งเน้นพื้นฐานเพื่อสร้างรากฐานก่อน แม้จะมีข้อมูลผู้ใช้จำกัด คุณก็ยังใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกด้านพฤติกรรมจากวิธีที่ผู้ใช้โต้ตอบกับแอปของคุณ เพื่อสร้างกลุ่มที่มีความหมายได้ ข้อมูลพฤติกรรมให้มุมมองเกี่ยวกับการมีส่วนร่วม ความชอบ และปัญหาของผู้ใช้ ทำให้เป็นรากฐานที่มีประโยชน์สำหรับการแบ่งกลุ่ม
ข้อมูลพฤติกรรม
ใน Pushwoosh Default Events ใช้งานได้ตั้งแต่วันแรก และ Predefined Events ครอบคลุมความต้องการทั่วไปตามแต่ละอุตสาหกรรม ทีมพัฒนาของคุณเปิดใช้งานได้ง่ายๆ ด้วยการวางโค้ดที่จำเป็นลงในแอป Custom Events ให้คุณติดตามการกระทำใดก็ได้ที่สำคัญกับธุรกิจ เช่น แบ่งกลุ่มผู้ใช้ที่ซื้อการสมัครสมาชิกรายปีครั้งแรกในช่วงเวลาหนึ่ง แล้วดูว่าพวกเขาใช้ฟีเจอร์พรีเมียมอย่างไร
ประวัติการซื้อและการชำระเงิน
การแบ่งกลุ่มแบบ RFM เป็นกรณีพิเศษของข้อมูลพฤติกรรมที่ต้องอาศัย event การซื้อ หากต้องการตั้งค่า ดูเอกสารของ Pushwoosh เกี่ยวกับการแบ่งกลุ่มแบบ RFM หรือพูดคุยกับทีมของเราในการนัดหมายเดโม
คุณสมบัติผู้ใช้
Pushwoosh เก็บข้อมูลคุณลักษณะสำคัญให้โดยอัตโนมัติ ทั้งเมืองและประเทศ รุ่นอุปกรณ์ วันที่ติดตั้ง และวันที่เปิดแอปครั้งล่าสุด ที่ตั้งช่วยให้คุณแยกแยะผู้ชมตามภูมิศาสตร์ได้ เช่น แอปสื่อสามารถเพิ่ม CTR ได้ด้วยการส่งข่าวท้องถิ่นแทนการอัปเดตทั่วไป วันที่ติดตั้งและวันที่เปิดแอปครั้งล่าสุดช่วยกำหนดจังหวะเวลาของการเริ่มต้นใช้งานและการมีส่วนร่วมอีกครั้ง
คุณสามารถเพิ่มเติมได้อีก เช่น ความสนใจของผู้ใช้ ประเภทการสมัครสมาชิก และชื่อสำหรับการปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล ข้อมูลเหล่านี้ไม่ระบุตัวตนแต่ละเอียดพอสำหรับการแบ่งกลุ่มที่มีประสิทธิภาพ และเข้าถึงได้ทั้งหมดผ่าน Tags
การผสมผสานพฤติกรรมและคุณสมบัติผู้ใช้
เมื่อคุณเก็บข้อมูลมากขึ้นตามเวลา ให้ปรับกลุ่มของคุณให้ละเอียดขึ้นโดยเพิ่มตัวแปรอื่นๆ เช่น ข้อมูลประชากรศาสตร์ ประเภทอุปกรณ์ และตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ การเริ่มจากข้อมูลพฤติกรรมแล้วค่อยๆ ปรับแนวทางให้ดีขึ้นเรื่อยๆ จะช่วยให้คุณสร้างกรอบการแบ่งกลุ่มที่แข็งแกร่ง ซึ่งขับเคลื่อนการมีส่วนร่วมที่มีความหมายและการเติบโตของธุรกิจได้ แม้จะเริ่มจากข้อมูลที่จำกัดก็ตาม
การกำหนดเป้าหมายไปยังกลุ่มที่ชัดเจน ซึ่งนิยามจากทั้งคุณลักษณะและพฤติกรรม คือสิ่งที่ยกระดับประสิทธิภาพของข้อความและเพิ่มคอนเวอร์ชัน
บทบาทของ AI ในการแบ่งกลุ่มลูกค้า
การแบ่งกลุ่มแบบดั้งเดิมอิงตามกฎ คุณเลือกคุณลักษณะและ event เอง แล้วกำหนดกลุ่มด้วยมือ การแบ่งกลุ่มด้วย AI ทำงานในทางตรงข้าม โมเดล machine learning ซึ่งมักเป็นอัลกอริทึม clustering อย่าง K-means จะจัดกลุ่มลูกค้าตามรูปแบบร่วมในข้อมูลโดยที่คุณไม่ต้องกำหนดหมวดหมู่ล่วงหน้า และมันมักเผยกลุ่มที่นักวิเคราะห์มนุษย์อาจนึกไม่ถึง
มีสองสิ่งที่ทำให้แนวทาง AI มีประโยชน์ในทางปฏิบัติ อย่างแรก มันทำงานกับสัญญาณหลายอย่างพร้อมกัน ผสมผสานข้อมูลพฤติกรรม การทำธุรกรรม และบริบทเข้าเป็นไมโครเซกเมนต์แบบผสมที่กฎที่กำหนดด้วยมือจับไม่ได้ อย่างที่สอง กลุ่มจะอัปเดตอย่างต่อเนื่องเมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา ลูกค้าที่แสดงสัญญาณจะเลิกใช้งานวันนี้จะถูกย้ายเข้ากลุ่มเสี่ยงทันที ไม่ต้องรอถึงรอบทบทวนรายไตรมาสถัดไป
ข้อควรระวังคือ AI ไม่ได้มาแทนที่วิจารณญาณของมนุษย์ โมเดลค้นหารูปแบบให้ แต่คุณยังเป็นคนตัดสินใจว่ากลุ่มไหนควรลงมือทำและควรส่งข้อความอะไร เมื่อใช้แบบนี้ AI จะเป็นเครื่องมือขยายขนาดการแบ่งกลุ่ม ไม่ใช่การส่งมอบกลยุทธ์เบื้องหลังให้เครื่องจักรตัดสินใจแทน
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการแบ่งกลุ่มลูกค้า
มีไม่กี่พฤติกรรมที่แยกการแบ่งกลุ่มที่ขับเคลื่อนตัวชี้วัดได้จริง ออกจากการแบ่งกลุ่มที่แค่ดูเป็นระเบียบ
วางแผนการเก็บข้อมูลร่วมกับทีมพัฒนา พารามิเตอร์ที่คุณจะใช้แบ่งกลุ่มได้ในภายหลังขึ้นอยู่กับ event ที่คุณเก็บตั้งแต่ตอนนี้ จัดเตรียมพารามิเตอร์เริ่มต้นและ custom event ไว้ตั้งแต่เนิ่นๆ
ทำให้แต่ละกลุ่มแตกต่างกันอย่างชัดเจน หากสองกลุ่มมีความต้องการและพฤติกรรมใกล้เคียงกันมาก การแยกเป็นกลุ่มต่างหากจะเสียเวลาโดยเปล่าประโยชน์ แยกกลุ่มเฉพาะตอนที่ความแตกต่างนั้นเปลี่ยนสิ่งที่คุณจะพูด
สร้างจากพารามิเตอร์ที่เป็นปัจจุบัน ใช้ข้อมูลล่าสุด รวมถึงคุณลักษณะและ event ที่ยังเกี่ยวข้องกับธุรกิจของคุณเป็นฐาน เกณฑ์ที่ล้าสมัยจะให้กลุ่มที่ล้าสมัยตามไปด้วย
จับตาการเปลี่ยนแปลงของความต้องการในหมวดหมู่ การเปลี่ยนแปลงทางเศรษฐกิจนำคนกลุ่มใหม่เข้ามาในหมวดหมู่ของคุณ และผลักคนบางกลุ่มออกไป ทบทวนว่าลูกค้าของคุณคือใครเป็นระยะๆ และปรับวิธีดึงลูกค้าที่เลิกใช้งานกลับมา
ติดตาม KPI ที่ถูกต้อง ไม่สนใจตัวชี้วัดฉาบฉวย อัตราการคลิกผ่านที่สูงขึ้นในแคมเปญหาลูกค้าแบบเสียเงินอาจดูดี แต่ไม่ได้แปลว่าจะกลายเป็นยอดขายเสมอไป เลือก KPI ที่สะท้อนผลลัพธ์จริง และอย่าไล่ตามตัวชี้วัดฉาบฉวย (vanity metrics)
ตัวเลขจริงเป็นอย่างไร
ผลกระทบของการแบ่งกลุ่มลูกค้าปรากฏชัดในอัตราการมีส่วนร่วม ข้อมูลภายในของ Pushwoosh และ media benchmark ช่วยให้เห็นภาพช่วงตัวเลข:
| สถานการณ์ | ก่อนแบ่งกลุ่ม | หลังแบ่งกลุ่ม |
|---|---|---|
| CTR push อีคอมเมิร์ซ (แบ่งกลุ่มตามหมวดหมู่สินค้าที่ชื่นชอบ) | 0.5% (กระจายแบบเดียว) | มากกว่า 10% |
| CTR push สื่อและความบันเทิง (แบ่งกลุ่มตามเนื้อหาที่ชื่นชอบ) | — | เฉลี่ย 7-9% |
แหล่งข้อมูล: งานวิจัยภายในของ Pushwoosh เรื่อง CTR push และเกณฑ์วัดผล push สำหรับแอปข่าวและสื่อ ผลลัพธ์จริงของคุณจะแตกต่างไปตามผู้ชม หมวดหมู่ และช่องทาง
การสื่อสารการตลาดแบบแบ่งกลุ่ม: 5 สถานการณ์สำคัญ
นี่คือห้าวิธีในการนำกลุ่มลูกค้าไปใช้งานจริงด้วย Pushwoosh Customer Journey Builder เครื่องมือแบบลากวางของเราสำหรับทำให้แคมเปญข้ามช่องทางเป็นอัตโนมัติ
1. การเริ่มต้นใช้งานของผู้ใช้ (User onboarding) เริ่ม journey ด้วย Trigger-based Entry (เช่น “Application open”) แล้วกรองด้วยกลุ่ม “New” เพื่อให้เฉพาะผู้ใช้ใหม่เข้าสู่โฟลว์นี้ พาพวกเขาไปรู้จักคุณค่าของผลิตภัณฑ์ด้วยลำดับข้อความในแอป อ่านเพิ่มเติมเรื่องการสร้างโฟลว์การเริ่มต้นใช้งานที่แข็งแกร่ง
2. การขายและการขายเพิ่ม (upselling) เริ่มด้วย event แล้วแบ่งผู้ชมตามว่าเคยซื้อหรือไม่ ส่งบัตรกำนัลส่วนลดให้ผู้ที่เคยซื้อเพื่อกระตุ้นให้ซื้อซ้ำ หรือส่งให้ผู้ที่ยังไม่เคยซื้อเพื่อเปลี่ยนให้กลายเป็นลูกค้า ดูวิธีเพิ่มยอดขายอีคอมเมิร์ซเพิ่มเติม
3. การทดสอบข้อความในแต่ละกลุ่ม ใช้ Tags ทำเครื่องหมายผู้ใช้ในแต่ละกลุ่ม แล้วเปรียบเทียบว่าแต่ละกลุ่มที่ติดแท็กตอบสนองอย่างไร เพื่อดูว่าข้อความและกลุ่มไหนได้ผลดีที่สุด
4. การส่งออกข้อมูลการทดสอบ A/B/n รัน A/B/n test ทำเครื่องหมายแต่ละกลุ่มด้วยค่า tag ของตัวเอง ส่งข้อความ แล้วส่งออกสถิติไปวิเคราะห์เชิงลึกในระบบภายนอก อ่านวิธีรัน A/B/n test ที่ช่วยเพิ่ม ROI
5. การแบ่งกลุ่มแบบผสมผสานเพื่อความเกี่ยวข้อง จับคู่การแบ่งกลุ่มตามพฤติกรรมกับตามคุณลักษณะเพื่อให้เห็นภาพผู้ชมชัดเจนขึ้น เริ่ม journey ด้วย Trigger-based Entry ตั้ง Tag ทันทีที่ผู้ใช้ทำการกระทำเป้าหมายสำเร็จ (เช่น “ProductAdd”) แล้วสร้างกลุ่มจาก Tag นั้นเพื่อส่งข้อความไปยังผู้ใช้กลุ่มนี้โดยตรง
เคล็ดลับตามอุตสาหกรรม
วิธีที่คุณแบ่งกลุ่มขึ้นอยู่กับประเภทแอป เป้าหมาย และที่สำคัญที่สุดคืออุตสาหกรรมของคุณ นี่คือจุดเริ่มต้นบางส่วน
🛒 อีคอมเมิร์ซ
ธุรกิจอีคอมเมิร์ซมักใช้การแบ่งกลุ่มที่ซับซ้อนที่สุด โดยอิงจากเพศ อายุ ที่ตั้ง พฤติกรรมการเรียกดู และความสนใจ ผลตอบแทนนั้นเห็นผลจริง การแบ่งกลุ่มตามหมวดหมู่สินค้าที่ชื่นชอบคือสิ่งที่พาธุรกิจหนึ่งจาก CTR 0.5% แบบกระจาย ไปสู่มากกว่า 10% (ดูตารางด้านบน)
ขั้นตอนถัดไปที่แนะนำ: กระตุ้นให้ผู้ใช้เพิ่มสินค้าจากหมวดหมู่ที่ชอบลงตะกร้า โปรโมตสินค้าไปยังผู้ใช้ที่มีแนวโน้มจะซื้อมากที่สุด และดึงลูกค้าที่เลิกใช้งานกลับมาด้วยอีเมลแจ้งเตือนตะกร้าสินค้าที่ถูกทิ้ง
🍿 สื่อและความบันเทิง
เป้าหมายในที่นี้คือการเข้าใจความชอบด้านเนื้อหาและมองหาผู้ใช้ที่มีมูลค่าตลอดอายุการใช้งานสูงสุด การแบ่งกลุ่มตามเนื้อหาที่ชื่นชอบขับเคลื่อนการมีส่วนร่วมที่แข็งแกร่ง (CTR เฉลี่ย 7-9%) และการเติบโตของผู้ชม
ขั้นตอนถัดไปที่แนะนำ: เก็บความชอบด้านหัวข้อจากประวัติการรับชม ส่งสรุปเนื้อหาที่เกี่ยวข้องรายสัปดาห์ และปรับข่าวให้ตรงกับพื้นที่ทางภูมิศาสตร์
👍 แอปแบบสมัครสมาชิก
แอปแบบสมัครสมาชิกใช้การแบ่งกลุ่มเพื่อมุ่งเน้นข้อความไปยังลูกค้าที่ชำระเงินและผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่
ขั้นตอนถัดไปที่แนะนำ: อัปเดตกลุ่มผู้ใช้ที่เพิ่งติดตั้งให้เป็นปัจจุบันอยู่เสมอและต้อนรับผู้ใช้ใหม่ด้วย onboarding เปิดแคมเปญกระตุ้นการมีส่วนร่วมอีกครั้งในกลุ่มเฉพาะ และทดสอบตัวเลือกราคาในแต่ละกลุ่ม
แบ่งกลุ่มให้ฉลาดขึ้นและเพิ่มการรักษาลูกค้าด้วย Pushwoosh
การแบ่งกลุ่มลูกค้าจะไม่ใช่การเดาสุ่มอีกต่อไป เมื่อข้อมูลและเครื่องมือที่เหมาะสมอยู่รวมกันในที่เดียว Pushwoosh มอบ event, tag และระบบอัตโนมัติของ journey ให้คุณสร้างกลุ่มที่แม่นยำและลงมือทำได้ผ่านทุกช่องทาง ทั้ง push, in-app, อีเมล, SMS และ WhatsApp
นัดหมายเดโม แล้วเราจะแสดงให้คุณเห็นว่า Pushwoosh ช่วยสนับสนุนการแบ่งกลุ่มลูกค้าและการส่งข้อความส่วนบุคคลของคุณได้อย่างไร
