Market Segmentation ยุคใหม่ ไม่ได้ดูแค่เพศ วัย หรือที่อยู่ อีกต่อไปแล้ว : MarTech Basic EP.05

ถ้าย้อนกลับไปหลายสิบปีก่อน เมื่อนักการตลาดพูดถึง market segmentation หรือ “การแบ่งส่วนตลาด” เมื่อไร ภาพที่เราคุ้นเคยก็คือการแบ่งกลุ่มลูกค้าตามเพศ อายุ รายได้ หรือที่อยู่ เพราะมองว่าคนในกลุ่มเดียวกันก็จะมีพฤติกรรมใกล้เคียงกัน

แต่ในโลกยุคดิจิทัลที่ข้อมูลลูกค้ามีหลากหลายและซับซ้อน การแบ่งแบบเดิมอาจไม่เพียงพออีกต่อไปแล้ว เราจึงจะมาดูกันว่าการแบ่งส่วนตลาดในยุคใหม่มีอะไรเปลี่ยนแปลงบ้าง ?

จาก demographic สู่ psychographic

ในอดีตนักการตลาดมักแบ่งส่วนตลาดด้วยปัจจัย demographic หรือ ข้อมูลทางประชากรศาสตร์ เช่น เพศ อายุ อาชีพ มักเป็นตัวตั้งต้น แต่ทุกวันนี้นักการตลาดเริ่มหันมามอง psychographic หรือ ข้อมูลทางพฤติกรรมศาสตร์และจิตวิทยา มากขึ้น

แบ่งตามไลฟ์สไตล์ของแต่ละคน

หมายถึงการแบ่งตามทัศนคติ ไลฟ์สไตล์ ความสนใจ และค่านิยม เช่น ชายวัย 23 ปีสองคน น่าจะมีพฤติกรรมและรสนิยมต่างกันสิ้นเชิง ถ้าคนหนึ่งชอบใช้ชีวิตกลางแจ้ง เล่นกีฬา ส่วนอีกคนเป็นสายเนิร์ด ชอบเล่นเกม และอยู่ติดห้อง

ตัวอย่างเช่น แบรนด์นาฬิกาสมาร์ทวอทช์ก็ต้องมุ่งไปที่กลุ่มแรก ส่วนแบรนด์โน๊ตบุ้คเกมมิ่งก็ต้องมุ่งไปที่กลุ่มหลัง เพราะถ้าแบรนด์เหล่านี้มุ่งกว้างๆแค่ ชายอายุ 20 – 25 ปี ก็อาจพบความสูญเปล่าทางงบการตลาดมากกว่าการมุ่งไปที่พฤติกรรมด้วย

แบ่งตามโอกาสใช้งาน (occasion-based segmentation) แม้จะเป็นคนเดียวกัน

ลูกค้ากลุ่มเดียวกันอาจซื้อสินค้าชนิดเดียวกัน แต่เหตุผลและช่วงเวลาที่ซื้อไม่เหมือนกัน

เช่น ร้านกาแฟแห่งหนึ่งพบว่าลูกค้าช่วงเช้าส่วนใหญ่เป็นนักศึกษาที่ต้องการกาแฟแบบเร่งด่วน ส่วนใหญ่ซื้อแบบ take away หรือถ้านั่งในร้านก็นั่งไม่นานแล้วรีบไปเรียน แตกต่างจากตอนบ่ายและเย็น ที่แม้จะเป็นนักศึกษาเช่นกัน แต่มานั่งนานมาก หรือนั่งทำงานกลุ่มโดยสั่งกาแฟน้อยแก้ว

ซึ่งร้านกาแฟร้านนี้มองว่าลูกค้าที่ซื้อออกไปแบบ take away นั้นประหยัดต้นทุนและทำกำไรให้ร้านกว่ากลุ่มที่มานั่งนานๆ จึงออกโปรโมชั่นซื้อเครื่องดื่มช่วงเช้าในราคาพิเศษ เพื่อเพิ่มจำนวนลูกค้ากลุ่มที่มาซื้อแล้วถือออกไปดื่มข้างนอก ซึ่งมีอัตราหมุนเวียนสูงและประหยัดต้นทุนสถานที่ให้ร้านได้ในระยะยาว เป็นต้น

แบ่งตามความรู้สึกและแรงจูงใจ (emotional segmentation)

การเข้าใจว่า “ลูกค้ารู้สึกอย่างไร” กับสินค้าหรือปัญหาที่เขาเจอ อาจทำให้การสื่อสารทรงพลังขึ้น

ตัวอย่างเช่น แบรนด์สบู่ Dove ที่ใช้แคมเปญที่สื่อสารเรื่องความงามตามธรรมชาติ ไม่มุ่งเน้นแค่ผู้หญิงวัยไหน แต่จับที่ความรู้สึกไม่มั่นใจในรูปลักษณ์ของตัวเอง แล้วสร้างข้อความที่ช่วยเสริมความมั่นใจให้ผู้หญิงทุกวัย

การแบ่งตามระดับความสัมพันธ์กับแบรนด์

ลูกค้าใหม่กับลูกค้าที่ซื้อซ้ำหลายครั้งย่อมต้องการการสื่อสารต่างกัน เช่น Lazada และ Shopee ใช้ segmentation เพื่อแยกลูกค้าที่ซื้อครั้งแรก ออกมาจากลูกค้าประจำ แล้วส่งโปรโมชั่นหรือคูปองต่างกัน เช่น ลูกค้าใหม่ได้ส่วนลดครั้งแรก ส่วนลูกค้าประจำได้โปรสะสมแต้มเพื่อกระตุ้นการซื้อซ้ำ

แบ่งตามความรู้สึกและแรงจูงใจ (emotional segmentation)

การเข้าใจว่า “ลูกค้ารู้สึกอย่างไร” กับสินค้าหรือปัญหาที่เขาเจอ อาจทำให้การสื่อสารทรงพลังขึ้น

ตัวอย่างเช่น แบรนด์สบู่ Dove ที่ใช้แคมเปญที่สื่อสารเรื่องความงามตามธรรมชาติ ไม่มุ่งเน้นแค่ผู้หญิงวัยไหน แต่จับที่ความรู้สึกไม่มั่นใจในรูปลักษณ์ของตัวเอง แล้วสร้างข้อความที่ช่วยเสริมความมั่นใจให้ผู้หญิงทุกวัย

การแบ่งตามระดับความสัมพันธ์กับแบรนด์

ลูกค้าใหม่กับลูกค้าที่ซื้อซ้ำหลายครั้งย่อมต้องการการสื่อสารต่างกัน เช่น Lazada และ Shopee ใช้ segmentation เพื่อแยกลูกค้าที่ซื้อครั้งแรก ออกมาจากลูกค้าประจำ แล้วส่งโปรโมชั่นหรือคูปองต่างกัน เช่น ลูกค้าใหม่ได้ส่วนลดครั้งแรก ส่วนลูกค้าประจำได้โปรสะสมแต้มเพื่อกระตุ้นการซื้อซ้ำ

ในโลกออนไลน์ทำได้ง่ายกว่า

ในโลกออนไลน์ วิธีที่แบรนด์จะรู้พฤติกรรมและรสนิยมของกลุ่มเป้าหมาย และเลือกทำการตลาดให้ตรงกลุ่มได้ ส่วนใหญ่ก็ต้องอาศัย search engine เช่น Google สื่อสตรีมมิ่งเช่น Youtube และ social media เช่น Facebook, Instagram, Tiktok, ฯลฯ เพราะเราสามารถเห็นได้ว่าลูกค้าคลิกอะไร ดูวิดีโอแบบไหน หรือค้นหาข้อมูลเรื่องอะไร

นอกจากนั้นยังมี platform อื่นๆ ตัวอย่างเช่นสื่อสตรีมมิ่งบันเทิงต่างๆอย่าง Netflix ที่นำข้อมูลการรับชมของผู้ใช้ มาสร้าง personalized recommendation แนะนำหนังที่ต่างกันไปในแต่ละบุคคล

หรือตัวอย่างเช่น Spotify ใช้ AI วิเคราะห์พฤติกรรมการฟังเพลง เพื่อสร้างเพลย์ลิสต์ “Discover Weekly” ที่ตรงกับรสนิยมของแต่ละคนอย่างน่าทึ่ง

ซึ่งหลายแพลตฟอร์มก็ใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าในระดับที่ละเอียดมากขึ้น เช่น การใช้ machine learning เพื่อหากลุ่มลูกค้าที่มีพฤติกรรมคล้ายกันแม้ demographic ต่างกัน

นั่นคือการทำให้ผู้ใช้แต่ละคนได้รับคอนเทนต์ที่ต่างกัน แม้จะอยู่ในประเทศเดียวกันและอายุเท่ากันก็ตาม โดยการแบ่งตามพฤติกรรมแบบนี้ช่วยให้สื่อสารได้ตรงใจมากกว่า

แบ่งตาม online community

ในยุคโซเชียลมีเดีย ลูกค้าไม่ได้เชื่อมโยงกันแค่ตามความสนใจส่วนตัว แต่ยังอยู่ในเครือข่ายเพื่อน กลุ่ม หรือ community ออนไลน์

ตัวอย่างเช่น แบรนด์เกมอาจโฟกัสกลุ่ม “เกมเมอร์ใน Discord ที่เล่นแนว MOBA” หรือแบรนด์แฟชั่นอาจโฟกัส “กลุ่มคนใน Facebook Group ที่แลกเปลี่ยนไอเดียแต่งตัวสไตล์วินเทจ” การเข้าใจ community เหล่านี้ทำให้การตลาดเจาะจงและมีโอกาสเกิดการบอกต่อมากขึ้น

หรือบางแบรนด์ใช้ข้อมูลผู้ติดตามของ influencer เป็นฐาน segmentation ตัวอย่างเช่น แบรนด์เครื่องสำอางวิเคราะห์ว่าผู้ติดตามของบิวตี้บล็อกเกอร์ชื่อดังรายหนึ่ง ส่วนใหญ่มีอายุ 18-25 ปี ชอบเน้นลุคแต่งหน้าโทนเกาหลี จึงออกคอลเลกชันสีพาสเทลเพื่อเจาะกลุ่มนี้โดยตรง

segmentation แบบ real-time

ข้อมูลในยุคดิจิทัลสามารถอัปเดตตลอดเวลา ทำให้ segmentation ไม่ต้องรอเป็นรายเดือนหรือรายไตรมาส

ตัวอย่างเช่น แคมเปญโฆษณาของ e-commerce บางแห่งสามารถเปลี่ยนข้อความหรือภาพตามพฤติกรรมล่าสุดของผู้ใช้ เช่น ถ้าผู้ใช้เพิ่งดูสินค้ากล้องถ่ายรูป ก็จะแสดงโปรกล้องทันที

หรือถ้าแบรนด์ขนมพบว่ากระแสความนิยมชนิดหนึ่งเพิ่มกระทันหันเพราะมีดาราดังเพิ่งกินออกโซเชียล ก็สามารถทำโปรให้กับขนมนั้นในช่วงนั้นได้เลย

ข้อมูลจากหลายช่องทาง (omni-channel data)

ยุคนี้แม้ออนไลน์จะเป็นที่นิยมแค่ไหน แต่แบรนด์ก็ไม่อาจมองข้ามช่องทางออฟไลน์ได้ เพราะลูกค้าอาจเริ่มค้นหาสินค้าบนมือถือ แต่ไปซื้อต่อหน้าที่ร้าน หรือบางคนเห็นโฆษณาบนโซเชียลแล้วไปสั่งในเว็บ e-commerce การแบ่งส่วนตลาดจึงต้องใช้ข้อมูลจากหลายแหล่งมาประกอบ

ตัวอย่างเช่น แบรนด์เสื้อผ้า Zara ที่มีหลากหลายช่องทางขาย ทั้งช็อปขนาดใหญ่ของตัวเอง ทั้งแอปของตัวเอง และทั้งในแพลตฟอร์มอื่นๆ

ทางแบรนด์จึงเก็บและวิเคราะห์ทั้งพฤติกรรมการเลือกซื้อในแอป เว็บไซต์ และในช็อปจริง เพื่อเข้าใจว่าแต่ละช่องทางมีลูกค้าแบบไหน และควรนำเสนออะไรให้พวกเขา รวมถึงเสนอโปรที่มีความเกี่ยวเนื่องถึงกัน เพื่อให้ลูกค้ารู้สึกถึงความเป็นแบรนด์เดียวกันอย่างแท้จริงไม่ว่าจะหาข้อมูลและซื้อจากช่องทางไหน

personalization ใน omnichannel marketing

การตลาดยุคใหม่ไม่ได้หยุดที่ segmentation แต่ต่อยอดไปสู่ personalization หรือการปรับเนื้อหาให้เหมาะกับบุคคลในทุกช่องทาง

ตัวอย่างเช่น แบรนด์ Nike ใช้ข้อมูลจากแอป Nike Training Club, การซื้อในเว็บ, และกิจกรรมในร้าน เพื่อส่งข้อเสนอและคอนเทนต์ที่แตกต่างกันให้แต่ละคน หรือคนที่วิ่งมาราธอนจะได้อีเมลแนะนำรองเท้าวิ่งรุ่นใหม่ ส่วนคนที่ชอบโยคะจะได้เชิญชวนเข้าคลาสพิเศษ เป็นต้น

ความท้าทายของ segmentation ยุคใหม่

แม้ segmentation แบบใหม่จะมีประสิทธิภาพ แต่ก็มีความท้าทาย เช่น ต้องใช้ข้อมูลปริมาณมาก ต้องมีเครื่องมือวิเคราะห์ และต้องคำนึงถึงเรื่องความเป็นส่วนตัว (privacy)

ตัวอย่างเช่น กฎหมาย GDPR ในยุโรป และ PDPA ในไทย ทำให้แบรนด์ต้องขอความยินยอมก่อนเก็บข้อมูลลูกค้า

ซึ่งทั้งหมดนี้ระบบซอฟต์แวร์ market automation เช่น PAM Realtime CDP สามารถช่วยได้ โดยเฉพาะถ้าเป็นธุรกิจในไทย เพราะ PAM เป็นซอฟต์แวร์แพลตฟอร์มไทยและมีทีมบริการอยู่ในไทย โดยรายละเอียดเพิ่มเติมอยู่ที่ เว็บไซต์ PAMs.ai และบทความ “CDP (Customer Data Platform) คืออะไร? ทำไมธุรกิจยุคนี้ต้องมี?”

บทสรุป: มองให้ลึกกว่า “หมวดหมู่”

การแบ่งส่วนตลาดในยุคใหม่คือการมองลูกค้าในมิติที่ลึกกว่าเพศ อายุ หรือที่อยู่ มันคือการเข้าใจว่าเขาเป็นใครในแง่ความคิด ความรู้สึก พฤติกรรม และบริบทการใช้งานจริง

แบรนด์ที่ทำได้จะสื่อสารได้ตรงใจมากขึ้น และสร้างความสัมพันธ์ที่ยั่งยืนกับลูกค้า ในโลกที่การแข่งขันสูงและลูกค้ามีตัวเลือกไม่จำกัด การเข้าใจ segmentation แบบใหม่นี้จึงเป็นกุญแจสำคัญของความสำเร็จ

ภาพประกอบจาก freepik.com