เมื่อ Data ​บิ๊กมากขึ้น “Social Listening” อย่างเดียวเอาไม่อยู่ แบรนด์จึงต้องมีมากกว่า “หู” ไว้ฟัง แต่ต้องมี “ตา” ไว้ดูด้วย

การเติบโตของโซเชียลมีเดียต่างๆ โดยเฉพาะกลุ่ม Top Platform ที่ปีนี้มีจำนวนผู้ใช้งานเพิ่มมากขึ้นต่อเนื่อง โดยเฉพาะผู้ใช้งานคนไทยที่อยู่บนเฟซบุ๊ค​ ซึ่งตัวเลขล่าสุดอย่างเป็นทางการจากเฟซบุ๊คเองให้ไว้ที่ 53 ล้านคน ซึ่งเป็นตัวเลข Active ในแต่ละเดือน แต่หากดูตัวเลขผู้ใช้แบบ Daily Active ก็ยังมีจำนวนสูงถึง 37 ล้านคน

ด้านผู้ใช้งานบนแพลตฟอร์ม IG คาดว่าจะมีอยู่ในระดับถึง 13 ล้านคน ส่วนจำนวนผู้ใช้งานบนทวิตเตอร์ ก็เติบโตเร็วขึ้นมากมาอยู่ที่ 7.8 ล้านคน

- Advertisement -

มากกว่าจำนวนผู้ใช้งานก็คือ ปริมาณการใช้งานที่เติบโตมากขึ้นด้วยเช่นกัน โดยพบว่า ตลอดปี 2561 ที่ผ่านมา มีจำนวนข้อความต่างๆ เกิดขึ้นบนโลกโซเชียลสูงถึง 5,300 ล้านข้อความ หรือเฉลี่ยกว่า 10,000 ข้อความต่อนาที ซึ่งเติบโตขึ้นถึง 47% เมื่อเทียบกับจำนวนข้อความที่เกิดขึ้นบนโซเชียลมีเดียในช่วง 1-2 ปีที่ผ่านมา ที่มีจำนวนข้อความต่างๆ ถูกโพสต์ลงบนโซเชียลมีเดียที่ 3,600 ล้านข้อความ และ 2,500 ล้านข้อความตามลำดับ

คุณกล้า ตั้งสุวรรณ ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท ไวซ์ไซท์ (ประเทศไทย) จำกัด ​(WISESIGHT) ผู้ให้บริการด้านการวิเคราะห์ข้อมูลบนโซเชียลมีเดีย (Socail Data Analysis) ให้ข้อมูลเพิ่มเติมในงาน Thailand Zocial Award 2019 ว่า การวิเคราะห์ข้อมูลในปัจจุบันต้องมีความสามารถมากกว่าแค่การใช้เทคโนโลยี Social Listening ที่เปรียบเหมือนการมี “หู” ไว้ฟังเสียงผู้คนบนโลกโซเชียลเท่านั้น

เพราะปัจจุบันผู้บริโภคไม่ได้ใช้แค่การพิมพ์ในการบอกเล่าความรู้สึกต่างๆ เท่านั้น เพราะใน​ข้อความต่างๆ​ บนโลกโซเชียลมากกว่า 5,300 ล้านข้อความในปีที่ผ่านมานั้น มีถึงกว่า 230 ล้านโพสต์ ที่เป็นการโพสต์เพื่อบอกความรู้สึกต่างๆ ด้วยภาพถ่ายแทนวิธีการพิมพ์ข้อความลงบนโซเชียลแบบเดิมๆ

“การวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ ​บนโซเชียลมีเดีย จึงต้องมีเครื่องมือที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากภาพต่างๆ เพื่อให้สามารถเข้าใจความรู้สึกและเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภคบนโลกออนไลน์ได้มากขึ้น เพราะบางอย่างผู้บริโภคก็ไม่ได้เขียนทั้งหมด แต่เลือกที่จะใช้วิธีการถ่ายรูปแล้วแชร์ออกไปแทน ดังนั้น นอกจากมีเครื่องมือที่เป็น “หู” ในกลุ่ม Social Listening แล้ว ต้องมี “ตา” ในกลุ่ม Social Seeing มาประกอบด้วย เพื่อให้สามารถเข้าใจลูกค้าได้มากขึ้น นำมาซึ่งการมีไอเดียที่หลากหลายจากการมองภาพที่กว้างขึ้น รวมทั้งการวางแผนกลยุทธ์และแนวทางในการทำตลาด เพื่อเพิ่มโอกาสในการสร้างประสบการณ์ที่ดี​ให้ลูกค้าได้มากขึ้นด้วยเช่นกัน”

โดยทางไวซ์ไซท์ จะเพิ่มบริการในกลุ่ม Social Seeing ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีที่ช่วยเพิ่มความสามารถในการทำงานของ AI และ Machine Learning ได้สูงขึ้น เพื่อนำมาใช้วิเคราะห์ภาพทั้งหมดที่เกิดขึ้นบนโซเชียลมีเดีย และช่วยเพิ่มความสามารถในการเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภคได้มากขึ้น สำหรับเทคโนโลยีในกลุ่ม Social Seeing ที่ทางไวซ์ไซท์ แนะนำ อาทิ

1. Advanced Event Analysis with Custom Logo Detection ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ผลตอบรับจากการจัดงานอีเวนท์หรือกิจกรรมทางการตลาดได้มากขึ้น รวมทั้งหาจุดสมดุลย์ (Sweet Spot) ระหว่าง Event Host หรือคนจัดงาน กับเจ้าของแบรนด์หรือกลุ่มสปอนเซอร์ในการจัดงาน เนื่องจากเป้าหมายในการจัดงานอีเวนท์ของฟากผู้จัดงาน ต้องการให้ผู้มาร่วมงานได้รับประสบการณ์ที่ดีจากงานกลับไป ขณะที่แบรนด์ก็ต้องการสร้าง Brand Awareness จากงานให้มากที่สุ​ด จึงจำเป็นต้องหา Sweet Spot ที่ลงตัวของ 2 Party ใหญ่นี้ให้ได้

ซึ่งที่ผ่านมา Sweet Spot ของงานอีเวนท์มักจะอยู่ในรูปแบบวิธีการถ่ายภาพพีอาร์ หรือการแปะโลโก้ของแบรนด์ไว้รอบๆ บริเวณงาน หรือที่เรียกว่า “การย้อมงาน” ซึ่งแม้ว่าภาพจากอีเวนท์ที่ออกไปจะมีโลโก้ออกไปในปริมาณมาก แต่ผู้ร่วมงานหรือผู้ที่ได้เห็นภาพกลับไม่ได้รู้สึกว่ามีประสบการณ์ร่วมกับแบรนด์มากเท่าใดนัก

​”เมื่อลงรายละเอียดของภาพจากงานอีเวนท์ที่ถูกแชร์ผ่านโซเชียลมีเดีย จะพบว่าในจำนวนภาพทั้งหมดจะมีภาพที่มีโลโก้ของแบรนด์อยู่ด้วยราว 20-25% หรือราวๆ 1ใน 4 ของภาพทั้งหมด​ โดยที่ภาพต่างๆ ที่ออกไป​กว่า 80% จะเป็นภาพของศิลปินหรือเซเลบริตี้ที่ทางแบรนด์หรือผู้จัดเชิญมาร่วมงาน ซึ่งจะเป็นแม่เหล็กสำคัญในการได้ภาพจากงานไปแชร์ผ่านโลกโซเชียล 11% จะเป็นภาพข่าวพีอาร์ที่ส่งออกไป และ 4% จะเป็นภาพจากผู้ที่เดินเข้ามาในบูธถ่ายแล้วโพสต์ลงโซเชียลของตัวเอง ข้อมูลต่างๆ ที่ได้มาจะช่วยให้แบรนด์หรือผู้จัดงานสามรถหาตำแหน่งในการวางโลโก้ที่ดีที่สุดได้อย่างมีประสิทธิภาพ และยังไม่ทำให้ประสบการณ์ของผู้มาร่วมงานเสียไป เพื่อให้ทั้งสองฝ่ายได้รับ Benefit ร่วมกันมากที่สุด

2. Automatic Image Extraction นอกเหนือจากแค่ภาพที่มีโลโก้​ แต่ยังสามารถวิเคราะห์ภาพจากกิจกรรมทั่วๆ ไป ที่ผู้คนให้ความสนใจ เพื่อเพิ่มโอกาสให้แบรนด์สามารถเชื่อมโยงหรือเข้าถึงกลุ่มผู้บริโภคเป้าหมายได้มากขึ้น​ จากความสามารถในการเข้าใจ Insight ของผู้คนจากกิจกรรมต่างๆ ที่ทำเป็นประจำ เช่น ในกลุ่มพนักงานออฟฟิศ ที่มักจะมีการแฮ้งค์เอ้าท์และสังสรรค์กันในเย็นวันศุกร์ ​ ทำให้ทุกๆ วันศุกร์จะมี #TGIF เกิดขึ้นมากมาย ซึ่งหากใช้ Social Listening ที่ Base จากข้อความ ที่ดูจาก Word Cloud ก็จะได้ Keyword ที่เกี่ยวข้องเช่น #วันศุกร์ #วันสุข เพราะเป็นช่วงที่ทุกคนเฉลิมฉลองและมีความสุขกัน แต่ก็จะได้บริบทต่างๆ ที่เกี่ยวข้องในลักษณะคล้ายๆ กัน เช่นนี้

แต่หากมาเปลี่ยนมาวิเคราะห์ #TGIF ผ่านจากภาพ หรือเปลี่ยนมาเป็นวิเคราะห์ด้วย Image Cloud จะทำให้ได้บริบทที่กว้างออกไป เพราะจะมีทั้งภาพถ่ายอาหาร ภายถ่ายในกลุ่มแฟชั่น เพราะคนส่วนใหญ่มักจะเเต่งตัวเพื่อเตรียมไปปาร์ตี้ หรือภาพถ่ายแนว Portrait ที่เวลาคนไปเที่ยวไปสังสรรค์มักจะถ่ายไว้ ส่ิงที่เกิดขึ้นทำให้ได้ Keyword ในกลุ่มคำใหม่เพิ่มเติมจาก Hashtag นี้มากขึ้นด้วย เช่น Food, Cusine, Party, Fashion, Hair, Face เป็นต้น  ซึ่งจะเห็นได้ว่าการวิเคราะห์จากภาพ​เพิ่มโอกาสในการเข้าใจอินไซต์และพฤติกรรมผู้บริโภคจากเหตุการณ์ต่างๆ ได้ดีมากขึ้นด้วย เพราะบางครั้งคนส่วนใหญ่อาจจะไม่ได้พูดแต่เลือกที่จะถ่ายทอดเป็นภาพออกมานั่นเอง

3. การวิเคราะห์ข้อมูลจากภาพถ่ายจากหน้าจอต่างๆ ซึ่งเป็นกลุ่มภาพอีกลักษณะหนึ่งที่มักมีการ​ Capture จากหน้าจอแล้วนำไปโพสต์ลงโซเชียลมีเดีย ซึ่งเป็นอีกหนึ่งพฤติกรรมที่คนบนโลกออนไลน์นิยมทำ ทั้งในกรณีที่ไม่พอใจหรือไม่เข้าใจการให้บริการบางอย่างจากแบรนด์ หรือต้องการบอกเล่าเรื่องราวต่างๆ ที่ไปอ่านหรือไปเจอมา แล้วมักจะนำมาแชร์ผ่านไทม์ไลน์ของตัวเอง​

ซึ่งปัญหาเหล่านี้ส่วนใหญ่มักจะเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นกับบุคคลสาธารณะ ดารานักแสดง หรือผู้นำองค์กรใหญ่ๆ หรือคนที่เป็น Lead Opinion ที่อาจไปสร้าง Footprint บางอย่างไว้บนโลกโซเชียล โดยที่คำพูดหรือการกระทำบางอย่างส่งผลต่อความเชื่อมั่นในการลงทุน หรืออิมแพ็คต่อความเห็นต่างๆ ในสังคมได้ ​ดังนั้น การเข้าใจภาพต่างๆ เหล่านี้จะช่วยให้แบรนด์รับรู้ Crisis ต่างๆ ได้ดีขึ้น และแก้ปัญหาได้ทันท่วงที

สำหรับบริการในกลุ่ม Social Seeing ทั้งหลายนี้ ทางไวซ์ไซท์จะนำมาใช้กับบริการ Zocial Eye​, Warroom และงานรีเสิร์ชต่างๆ โดยท้ังหมดจะเริ่มนำมาให้บริการได้ภายในไตรมาสสองปีนี้ และนับเป็นครั้งแรกในประเทศไทย ที่สามารถนำรูปภาพเหล่านี้มาทำการวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของผู้บริโภคได้ลึกขึ้น ทั้งในส่วนของผลิตภัณฑ์ และบริการ เช่น การวิเคราะห์การรับรู้ของแบรนด์ผ่านภาพถ่ายที่เกิดขึ้นจากการจัดกิจกรรมทางการตลาด​

“ความสามารถในการทำงานที่มากขึ้นของ AI และ Machine Learning ทำให้เราปลดล็อกการทำงานต่างๆ ได้มากขึ้น จากแค่ที่เราเคยได้ยิน แต่ตอนนี้เราสามารถมองเห็นได้กว้างมากขึ้น ประกอบกับพฤติกรรมของชาวเน็ตที่เป็นคนใส่ใจในเรื่องต่างๆ รอบตัว การรับรู้และเข้าใจผู้บริโภคอย่างลึกซึ้งขึ้นจะทำให้แบรนด์สามารถรับมือ บริหารจัดการและวางกลยุทธ์ต่างๆ บนโลกโซเชียลได้ดีขึ้นกว่าเดิม ตามสุภาษิตที่ว่า “รู้เขา รู้เรา รบร้อยครั้ง ชนะร้อยครั้ง” นั่นเอง”