Market Research หรือการทำวิจัยทางการตลาด ถือว่าเป็นองค์ประกอบสำคัญที่ขาดไม่ได้ของกลยุทธ์ทางการตลาดที่ประสบความสำเร็จในทุกยุคทุกสมัย มันเป็นกระบวนการที่ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจผู้ชมเป้าหมายในความต้องการและความชอบ ซึ่งสามารถใช้ในการพัฒนาแคมเปญการตลาดที่มีประสิทธิภาพ และปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า ช่วยสร้างโอกาสให้ธุรกิจเติบโต และยิ่งทุกวันนี้ที่โลกเป็นดิจิทัลมากขึ้น การวิจัยทางการตลาด ก็ยิ่งมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยความช่วยเหลือของเทคโลยีทางการตลาด หรือ MarTech ต่างๆ ที่ทำให้กระบวนการในการวิจัยการตลาด เช่น การเข้าถึงและการเก็บข้อมูลของผู้บริโภคทำได้สะดวกรวดเร็ว และครอบคลุมมากยิ่งขึ้น
Market Research คืออะไร?
1. Market Research ระบุผลิตภัณฑ์และบริการใหม่
2. Market Research ระบุผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า
3. Market Research สร้างความมีชีวิตของผลิตภัณฑ์หรือบริการ
4. Market Research ช่วยให้บริษัทของคุณนำหน้าคู่แข่ง
5. Market Research ลดความเสี่ยงและเพิ่มผลกำไร
6. Market Research ช่วยให้เข้าใจลูกค้าที่มีอยู่
7. Market Research ช่วยกำหนดเป้าหมายที่เป็นจริง
ประเภทของ Market Research
1. การวิจัยปฐมภูมิ (Primary research)
- การสนทนากลุ่ม – กลุ่มตัวอย่างผู้เข้าร่วมที่เป็นตัวแทนของตลาดเป้าหมายของคุณจะถูกนำมารวมกัน (ตามข้อมูลประชากรและลักษณะเฉพาะ) นักวิจัยหลักหรือผู้สัมภาษณ์ต้องดำเนินการสนทนาโดยถามคำถามเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการ โดยข้อมูลเชิงลึกนำมาจากคำตอบของกลุ่ม
- การสัมภาษณ์แบบตัวต่อตัว – วิธีนี้ดำเนินการโดยตรงระหว่างการสัมภาษณ์และผู้เข้าร่วมรายอื่น ซึ่งมีการสนทนาแบบสองทางระหว่างสมาชิกแต่ละคนในหัวข้อการวิจัย บ่อยครั้งที่ผู้สัมภาษณ์จะกระตุ้นการสนทนาด้วยการถามคำถามปลายเปิดหลายชุด
- แบบสำรวจ – แบบสำรวจ คือรายการคำถามปลายเปิดและปลายปิด ที่รวบรวมและส่งไปยังผู้เข้าร่วมแบบดิจิทัล ไม่ว่าจะทางอีเมลหรือผ่านซอฟต์แวร์แบบสำรวจที่รวบรวมคำตอบโดยอัตโนมัติ คำถามแบบสำรวจอาจแตกต่างกันไป และการใช้คำถามแบบสำรวจที่เหมาะสมกับเป้าหมายของคุณเป็นสิ่งสำคัญ
2. การวิจัยทุติยภูมิ (Secondary research)
- การวิจัยออนไลน์บนเดสก์ท็อป – อาจเป็นข้อมูลสาธารณสมบัติจากคลังความคิด สถิติของรัฐ หรือศูนย์วิจัย วารสารวิชาการ รายงานอุตสาหกรรม นอกจากนี้ยังอาจรวมถึงการจ่ายเงินสำหรับการวิจัยจากวารสารการวิจัย สถาบันการศึกษา และแหล่งการค้า เช่น หนังสือพิมพ์ ข้อมูลส่วนใหญ่มีให้ใช้งานฟรี ดังนั้นจึงมีค่าใช้จ่ายน้อยกว่าวิธีการวิจัยแบบปฐมภูมิ การวิจัยขั้นทุติยภูมิมักเป็นการเตรียมการสำหรับกิจกรรมการวิจัยขั้นปฐมภูมิ โดยเป็นฐานความรู้ ข้อมูลที่รวบรวมอาจไม่ได้ให้ข้อมูลเฉพาะเพื่ออธิบายผลลัพธ์ ซึ่งเป็นที่ที่การวิจัยตลาดหลักจะถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มความเข้าใจ
3. การวิจัยเชิงคุณภาพ (Qualitative research)
- กำหนดวัตถุประสงค์การวิจัย : ขั้นตอนแรกคือการกำหนดวัตถุประสงค์การวิจัยและกำหนดข้อมูลที่จำเป็น สิ่งนี้จะช่วยชี้นำการวิจัยและทำให้แน่ใจว่ามุ่งเน้นไปที่พื้นที่ที่เหมาะสม
- กำหนดขนาดกลุ่มตัวอย่าง : การวิจัยเชิงคุณภาพมักเกี่ยวข้องกับขนาดกลุ่มตัวอย่างที่เล็กกว่าการวิจัยเชิงปริมาณ ขนาดของกลุ่มตัวอย่างจะขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของการวิจัยและกลุ่มเป้าหมาย
- ออกแบบวิธีการวิจัย : การทำวิจัยเชิงคุณภาพมีหลายวิธี ได้แก่ การสนทนากลุ่ม การสัมภาษณ์เชิงลึก และการสังเกต วิธีการวิจัยควรได้รับการออกแบบเพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ของการวิจัยและให้ข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็น
- ทำการวิจัย : เมื่อออกแบบวิธีการวิจัยแล้ว สามารถดำเนินการวิจัยได้ การดำเนินการนี้อาจเกี่ยวข้องกับการสรรหาผู้เข้าร่วม ดำเนินการสัมภาษณ์หรือการสนทนากลุ่ม หรือการสังเกตผู้เข้าร่วมในสภาพแวดล้อมทางธรรมชาต
- วิเคราะห์ข้อมูล : ข้อมูลที่รวบรวมผ่านการวิจัยเชิงคุณภาพมักเป็นแบบอัตนัยและต้องมีการวิเคราะห์อย่างรอบคอบ ข้อมูลอาจถูกเข้ารหัสและจัดหมวดหมู่เพื่อระบุธีมและรูปแบบทั่วไป
- สรุปผล : จากการวิเคราะห์ข้อมูล สามารถสรุปผลเกี่ยวกับทัศนคติและพฤติกรรมของกลุ่มเป้าหมายได้ ข้อสรุปเหล่านี้สามารถใช้เพื่อแจ้งกลยุทธ์ทางการตลาดและการพัฒนาผลิตภัณฑ์
4. การวิจัยเชิงปริมาณ (Quantitative research)
- กำหนดวัตถุประสงค์การวิจัย : ขั้นตอนแรกในการวิจัยเชิงปริมาณคือการกำหนดวัตถุประสงค์การวิจัยและกำหนดว่าข้อมูลใดที่จำเป็น สิ่งนี้จะช่วยชี้นำการวิจัยและทำให้แน่ใจว่ามุ่งเน้นไปที่พื้นที่ที่เหมาะสม
- กำหนดขนาดตัวอย่าง : ขนาดตัวอย่างสำหรับการวิจัยเชิงปริมาณควรใหญ่พอที่จะให้ผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติ ขนาดตัวอย่างจะขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของการวิจัย กลุ่มเป้าหมาย และระดับความแม่นยำที่ต้องการ
- ออกแบบการสำรวจหรือการทดลอง วิธีการวิจัยสำหรับการวิจัยเชิงปริมาณมักเกี่ยวข้องกับการออกแบบการสำรวจหรือการทดลองเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงตัวเลข คำถามแบบสำรวจหรือการออกแบบการทดลองควรสร้างขึ้นอย่างรอบคอบเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีอคติและวัดค่าตัวแปรที่น่าสนใจได้อย่างถูกต้อง
- ดำเนินการวิจัย : เมื่อออกแบบการสำรวจหรือการทดลองแล้ว สามารถดำเนินการวิจัยได้ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการสรรหาผู้เข้าร่วม การจัดการแบบสำรวจหรือการทดลอง และการรวบรวมข้อมูล
- วิเคราะห์ข้อมูล : ข้อมูลที่รวบรวมผ่านการวิจัยเชิงปริมาณมักจะวิเคราะห์โดยใช้วิธีการทางสถิติเพื่อระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร การวิเคราะห์ข้อมูลอาจเกี่ยวข้องกับการคำนวณค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ตลอดจนการวิเคราะห์การถดถอยหรือการทดสอบสมมติฐาน
- สรุปผล : จากการวิเคราะห์ข้อมูล สามารถสรุปผลเกี่ยวกับทัศนคติและพฤติกรรมของกลุ่มเป้าหมายได้ ข้อสรุปเหล่านี้สามารถใช้เพื่อแจ้งกลยุทธ์ทางการตลาดและการพัฒนาผลิตภัณฑ์
5. การวิจัยการสร้างแบรนด์ (Branding research)
- แบรนด์ของคุณมีประสิทธิภาพเทียบกับคู่แข่งรายอื่นๆ
- มีพื้นที่ในการปรับปรุงกิจกรรมแบรนด์ของคุณ
- มีข้อดีที่จะแสดงเพื่อส่งเสริมภาพลักษณ์ของแบรนด์ของคุณ
6. การวิจัยลูกค้า (Customer research)
- ความพึงพอใจของลูกค้า – สำรวจสิ่งที่ทำให้ลูกค้ามีความสุข เนื่องจากความพึงพอใจของลูกค้าที่สูงขึ้น มีแนวโน้มที่จะนำไปสู่การรักษาลูกค้าที่เพิ่มขึ้น
- ความภักดีของลูกค้า – สิ่งนี้พิจารณาว่าประสบการณ์ใดที่เกิดขึ้นเพื่อนำไปสู่ความภักดีของลูกค้าที่มากขึ้นตลอดวงจรชีวิตของลูกค้า
- การวิจัยการแบ่งกลุ่มลูกค้า – การค้นหาว่าลูกค้าคือใคร พฤติกรรม และความชอบของพวกเขาเป็นอย่างไร และลักษณะที่มีร่วมกัน
7. การวิจัยคู่แข่ง (Competitor research)
8. การวิจัยผลิตภัณฑ์ (Product research)
- การสร้างแบรนด์ผลิตภัณฑ์ – แบรนด์และการออกแบบผลิตภัณฑ์ดึงดูดลูกค้าได้ตามที่ตั้งใจไว้หรือไม่?
- การทดสอบคุณสมบัติผลิตภัณฑ์ – สิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้ในขั้นตอนต่างๆ ของการพัฒนากับตลาดเป้าหมาย (ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา ระหว่างเวอร์ชัน ก่อนเปิดตัวผลิตภัณฑ์ ฯลฯ) เพื่อตรวจสอบว่ามีปฏิกิริยาเชิงบวกต่อคุณลักษณะใหม่หรือที่ได้รับการปรับปรุงหรือไม่
- ความคิดในการออกแบบผลิตภัณฑ์ – โซลูชันใดที่จะแก้ปัญหาปัจจุบันหรืออนาคตของลูกค้าของคุณ
- การตลาดผลิตภัณฑ์ – ข้อความทางการตลาดช่วยให้ผลิตภัณฑ์ของคุณเป็นที่จดจำและขายได้หรือไม่ หรือสามารถปรับปรุงได้หรือไม่
จุดเปลี่ยนของ Market Research
- การรวบรวมข้อมูล : ในอดีต การวิจัยตลาดเกี่ยวข้องกับการทำแบบสำรวจทางไปรษณีย์หรือโทรศัพท์ ซึ่งเป็นกระบวนการที่ใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูง ปัจจุบัน การรวบรวมข้อมูลสามารถทำได้ผ่านการสำรวจออนไลน์ การฟังสื่อสังคมออนไลน์ และการวิเคราะห์เว็บ ซึ่งให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ด้วยต้นทุนที่ต่ำลง
- ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง : ในอดีต ขนาดตัวอย่างมีขนาดเล็กกว่า และนักวิจัยต้องอาศัยสัญชาตญาณและความเชี่ยวชาญในการประมาณการผลการวิจัย ปัจจุบัน สามารถเข้าถึงกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ได้โดยใช้แพลตฟอร์มออนไลน์ ทำให้เข้าถึงผู้บริโภคที่หลากหลายได้ง่ายขึ้นและรวบรวมข้อมูลได้แม่นยำยิ่งขึ้น
- การวิเคราะห์ข้อมูล : ในอดีต การวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่ดำเนินการด้วยวิธีการด้วยตนเอง เช่น การนับคำตอบหรือการเขียนโค้ดคำถามปลายเปิด ปัจจุบัน การวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่เป็นไปโดยอัตโนมัติ โดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์ข้อความ และซอฟต์แวร์อื่นๆ ที่สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ
- ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง : ในอดีต การวิจัยตลาดมุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจตลาดและระบุแนวโน้มเป็นหลัก ทุกวันนี้ การวิจัยตลาดมุ่งเน้นไปที่การให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ ซึ่งสามารถช่วยธุรกิจในการตัดสินใจอย่างรอบรู้ในแบบเรียลไทม์
เนื่องจากวิธีการวิจัยการตลาดแบบดั้งเดิม เช่น การสำรวจและการสนทนากลุ่ม อาจมีข้อจำกัด วิธีการเหล่านี้อาจใช้เวลานาน มีราคาแพง และบางครั้งก็ไม่แม่นยำ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องในการวิจัยการตลาดได้รับความนิยม ด้วยปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้น เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถช่วยให้นักการตลาดได้รับข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและมีความหมายมากขึ้น
- การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ : ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้บริโภค AI และ ML สามารถช่วยนักการตลาดระบุรูปแบบและคาดการณ์เกี่ยวกับแนวโน้มในอนาคตได้ ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาดและปรับปรุงผลตอบแทนจากการลงทุน ROI
- การปรับให้เป็นส่วนตัว : สามารถใช้ AI และ ML เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับผู้บริโภคแต่ละราย เช่น ประวัติการเข้าชมและการซื้อของพวกเขา เพื่อปรับแต่งข้อความทางการตลาดและข้อเสนอพิเศษ
- การแบ่งกลุ่มลูกค้า : ด้วยการจัดกลุ่มลูกค้าเป็นกลุ่มต่างๆ ตามพฤติกรรมและความชอบ AI และ ML สามารถช่วยนักการตลาดกำหนดเป้าหมายกลุ่มเฉพาะด้วยการส่งข้อความและข้อเสนอที่เกี่ยวข้องมากขึ้น
- การวิเคราะห์ความรู้สึก : ด้วยการวิเคราะห์โซเชียลมีเดียและการสนทนาออนไลน์อื่นๆ AI และ ML สามารถช่วยให้นักการตลาดเข้าใจว่าลูกค้ารู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับแบรนด์และผลิตภัณฑ์ของตน
- การเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหา : AI และ ML สามารถวิเคราะห์ข้อมูลว่าลูกค้ามีส่วนร่วมกับเนื้อหาอย่างไร เช่น วิดีโอและบล็อกโพสต์ และใช้ข้อมูลนี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาในอนาคต