การวิเคราะห์กลุ่มประชากรเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพซึ่งอาจเปลี่ยนแนวคิดที่คุณมีเกี่ยวกับธุรกิจได้เลย การวิเคราะห์นี้ช่วยให้คุณตั้งคำถามได้ดีขึ้นเพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลที่ต้องการ เช่น ผู้ใช้ใหม่ที่คุณได้มาในทุกๆ เดือนเลิกใช้บริการเร็วกว่าผู้ใช้ที่คุณได้มาเมื่อไตรมาสที่แล้วหรือไม่ การปรับปรุงการเริ่มต้นใช้งานของคุณได้ผลจริงหรือเปล่า หรือลูกค้าประจำส่งผลให้ไม่รู้ตัวว่ากำลังเสียลูกค้าเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ อยู่หรือเปล่า เมตริกแบบรวมอาจไม่สามารถบอกคุณได้ แต่การวิเคราะห์กลุ่มประชากรจะช่วยในเรื่องนี้ได้

เราจะอธิบายวิธีการใช้การวิเคราะห์กลุ่มประชากรเพื่อดูว่าจริงๆ แล้ว ลูกค้ามีปฏิสัมพันธ์กับธุรกิจของคุณอย่างไรกันแน่ที่ด้านล่างนี้

บทความนี้ให้ข้อมูลอะไรบ้าง

• การวิเคราะห์กลุ่มประชากรคืออะไร
  
• การวิเคราะห์กลุ่มประชากรทำงานอย่างไรในบริบทของธุรกิจ
  
• มีการวิเคราะห์กลุ่มประชากรประเภทใดบ้างที่มีประโยชน์ต่อธุรกิจ
  
• การวิเคราะห์กลุ่มประชากรจะเพิ่มการรักษาลูกค้าและมูลค่าตลอดอายุการใช้งานได้อย่างไร
  
• ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดซึ่งธุรกิจต่างๆ ต้องเผชิญเมื่อใช้การวิเคราะห์กลุ่มประชากรมีอะไรบ้าง
  

การวิเคราะห์กลุ่มประชากรคืออะไร

การวิเคราะห์กลุ่มประชากร คือ วิธีการแบ่งข้อมูลลูกค้าออกเป็นกลุ่มๆ ที่มีความหมาย เพื่อติดตามว่ากลุ่มเหล่านั้นมีพฤติกรรมอย่างไรตามช่วงเวลา กลุ่มประชากรคือชุดผู้ใช้ที่มีบางอย่างเหมือนกัน ตัวอย่างเช่น คุณอาจจัดลูกค้าทุกรายที่ลงทะเบียนในเดือนมกราคมหรือลูกค้าทุกรายที่ซื้อครั้งแรกในไตรมาสที่ 2 เอาไว้ในกลุ่มเดียวกัน

แทนที่จะมองลูกค้าทั้งหมดรวมกันเป็นค่าเฉลี่ยแบบผสมรวมขนาดใหญ่ คุณก็จะมองลูกค้าเป็นกลุ่มๆ ที่แตกต่างกัน การทำเช่นนี้ช่วยให้คุณเห็นรูปแบบต่างๆ ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลแบบผลรวม ตัวอย่างเช่น อัตราการรักษาลูกค้าที่มั่นคงอาจปิดบังข้อเท็จจริงที่ว่าลูกค้าใหม่ๆ กำลังเลิกใช้บริการอย่างรวดเร็ว ในขณะที่กลุ่มประชากรเก่ากำลังรักษาค่าเฉลี่ยไว้ การวิเคราะห์กลุ่มประชากรจะช่วยให้คุณได้เจาะลึกและเห็นว่าจริงๆ แล้วเกิดอะไรขึ้นภายในค่าเฉลี่ยนั้น

เมื่อใช้แค่ตัวเลขยอดรวม (เช่น จำนวนผู้ใช้ทั้งหมด รายรับโดยเฉลี่ย) ธุรกิจก็อาจพลาดจุดแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ ที่สำคัญ การวิเคราะห์กลุ่มประชากรจะช่วยปิดช่องว่างเหล่านี้โดยแสดงให้เห็นว่าพฤติกรรมของลูกค้าเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรตามช่วงเวลาและมีกลุ่มใดบ้างที่ทำได้ดีหรือเลิกใช้บริการไป

การวิเคราะห์กลุ่มประชากรทำงานอย่างไรในบริบทของธุรกิจ

ในทางปฏิบัติ การวิเคราะห์กลุ่มประชากรหมายถึงการจัดกลุ่มลูกค้าตามคุณลักษณะที่มีร่วมกัน และติดตามว่าพฤติกรรมเป็นอย่างไรบ้างตลอดช่วงสัปดาห์ เดือน หรือไตรมาส

ตัวอย่างเช่น คุณอาจจัดกลุ่มลูกค้าตามเดือนที่ลงทะเบียน จากนั้นก็วัดว่าเหลือกี่คนที่ยังคงใช้งานอยู่หรือใช้จ่ายในแต่ละช่วงเวลาหลังจากนั้น การทำเช่นนี้จะกำหนดลำดับเวลาเชิงพฤติกรรมสำหรับประชากรแต่ละกลุ่ม ซึ่งแสดงให้เห็นเวลาที่การมีส่วนร่วมลดลง คงที่ และกลุ่มต่างๆ มักจะอยู่ใช้บริการนานแค่ไหน

โครงสร้างนั้นช่วยให้คุณตั้งคำถามได้แบบเจาะจงมากกว่าเวลาที่ใช้ข้อมูลแบบผลรวม เช่น คำถามต่อไปนี้

• ลูกค้าที่เข้าร่วมในเดือนมีนาคมมีแนวโน้มที่จะเลิกใช้บริการมากกว่าลูกค้าที่เข้าร่วมในเดือนกุมภาพันธ์หรือไม่
  
• การออกแบบกระบวนการเริ่มต้นใช้งานใหม่ในเดือนเมษายนช่วยปรับปรุงการรักษาลูกค้าในสัปดาห์แรกหรือไม่
  
• ผู้ใช้ที่เข้าร่วมในช่วงโปรโมชันฤดูร้อนกลายเป็นลูกค้าระยะยาวหรือระยะสั้น
  

การวิเคราะห์กลุ่มประชากรช่วยให้คุณเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้นเมื่อไหร่ กับใคร และทำไม แทนที่จะมุ่งเน้นไปที่ค่าเฉลี่ยแบบผลรวมเพียงอย่างเดียว คุณจะเห็นได้ว่าแต่ละกลุ่มมีพฤติกรรมอย่างไรตามช่วงเวลา ซึ่งจะช่วยให้เข้าใจบริบทที่สำคัญต่อการตัดสินใจของคุณ

การวิเคราะห์กลุ่มประชากรจะช่วยคุณทำสิ่งต่อไปนี้

• แยกผลกระทบที่ตามมาจากการเปลี่ยนแปลงสินค้า
  
• วัดคุณภาพที่แท้จริงของแคมเปญการตลาดโดยใช้ทั้งจำนวนลูกค้าที่เข้ามาและระยะเวลาที่ลูกค้าใช้บริการอยู่
  
• แยกการเพิ่มขึ้นตามฤดูกาลหรือโปรโมชันออกจากการปรับปรุงแบบยั่งยืนในด้านการรักษาลูกค้าหรือรายรับ
  

การวิเคราะห์กลุ่มประชากรจะเปลี่ยนมุมมองของคุณจากการสรุปแบบคงที่เป็นเรื่องราวที่เกิดขึ้นไปตามเวลา ช่วยให้คุณเข้าใจลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับวิธีที่ธุรกิจของคุณเติบโตหรือสูญเสียลูกค้าไปตามเวลา โดยเห็นข้อมูลจากทีละกลุ่ม

Stripe จะรวมการวิเคราะห์กลุ่มประชากรเอาไว้ในการวิเคราะห์การสมัครใช้บริการโดยตรง ธุรกิจต่างๆ ที่ใช้ Stripe Billing สามารถดูการรักษาผู้สมัครใช้บริการได้โดยอัตโนมัติตามกลุ่มประชากรในแดชบอร์ดการวิเคราะห์การเรียกเก็บเงิน โดยประชากรแต่ละกลุ่มจะถูกจัดกลุ่มตามวันที่เรียกเก็บเงินครั้งแรก และ Stripe จะแสดงว่ามีลูกค้ากี่รายจากแต่ละกลุ่มที่ยังคงใช้บริการในเดือนถัดๆ ไป

เครื่องมือที่สร้างขึ้นในลักษณะนี้ช่วยให้ทีมพบปัญหาและจุดแตกต่างได้อย่างรวดเร็ว เช่น

• ผู้สมัครใช้บริการรายใหม่กำลังเลิกใช้บริการเร็วกว่าปกติหรือไม่
  
• การเพิ่มขึ้นของการเลิกใช้บริการในระยะยาว
  
• เดือนบางเดือนหรือแคมเปญบางอย่างนำมาซึ่งลูกค้าที่มีคุณภาพดีกว่าหรือไม่
  

ช่วยให้เห็นรูปแบบตามเวลา และรูปแบบเหล่านี้ก็ช่วยให้เห็นโอกาสที่ชัดเจนขึ้นในการเข้าแก้ไขหรือมุ่งเน้นในเรื่องต่างๆ

วิธีการจัดโครงสร้างข้อมูลการวิเคราะห์กลุ่มประชากร

รายงานกลุ่มประชากรมักมีลักษณะเหมือนตาราง แต่ละแถวคือกลุ่มประชากร (เช่น “ผู้ใช้ที่ลงทะเบียนในเดือนกรกฎาคม”) แต่ละคอลัมน์แสดงถึงช่วงเวลา (เช่น “สัปดาห์ที่ 1,” “สัปดาห์ที่ 2,” “สัปดาห์ที่ 3”)

ค่าในเซลล์แสดงถึงเปอร์เซ็นต์ของกลุ่มประชากรนั้นที่ยังคงใช้งานอยู่ สมัครใช้บริการ หรือสร้างรายรับ

รูปแบบนั้นช่วยคุณทราบถึงจุดที่มีการปรับปรุงดีขึ้นหรือแย่ลง

มีการวิเคราะห์กลุ่มประชากรประเภทใดบ้างที่มีประโยชน์ต่อธุรกิจ

กลุ่มประชากรไม่จำเป็นต้องกำหนดตามวันที่ลงทะเบียน คุณสามารถจัดกลุ่มผู้ใช้ด้วยวิธีอื่นได้ตามสิ่งที่คุณอยากจะรู้ นี่คือประเภทกลุ่มประชากรที่มีประโยชน์มากที่สุดสำหรับธุรกิจต่างๆ

กลุ่มประชากรตามการได้มา

กลุ่มประชากรตามการได้มาจะจัดกลุ่มผู้ใช้ตามเวลาที่ได้ผู้ใช้เหล่านั้นมาเป็นครั้งแรก ไม่ว่าจะตามสัปดาห์ เดือน หรือไตรมาส กลุ่มประชากรเช่นนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจว่าประชากรกลุ่มต่างๆ อยู่ใช้บริการนานแค่ไหน และการเปลี่ยนแปลงด้านการตลาด การเริ่มต้นใช้งาน หรือสินค้ามีผลต่อการรักษาลูกค้าตามช่วงเวลาอย่างไรบ้าง

คุณสามารถใช้กลุ่มประชากรตามการได้มาเพื่อทำสิ่งต่อไปนี้ได้

• สังเกตรูปแบบการเลิกใช้บริการได้ตั้งแต่เนิ่นๆ (เช่น “ผู้ใช้ที่ได้มาในเดือนเมษายนจะเลิกใช้บริการเร็วกว่าผู้ใช้ที่ได้มาในเดือนมีนาคม”)
  
• ประเมินแคมเปญการตลาด (เช่น “ผู้ใช้ที่มาจากแคมเปญการแนะนำจะยังคงอยู่ใช้บริการมากกว่าผู้ที่มาจากโฆษณาแบบชำระเงิน”)
  
• เปรียบเทียบประสิทธิภาพตามเวลา (เช่น “เรารักษาลูกค้าในช่วงสามเดือนได้ดีขึ้นหรือไม่เมื่อเทียบกับปีที่แล้ว”)
  

กลุ่มประชากรตามพฤติกรรม

กลุ่มประชากรประเภทนี้จะจัดกลุ่มผู้ใช้ตามสิ่งที่ทำ (หรือไม่ทำ) แทนที่จะจัดกลุ่มตามเวลาที่มา คุณอาจแบ่งกลุ่มได้ดังนี้

• ผู้ใช้ที่ใช้ฟีเจอร์อย่างใดอย่างหนึ่งในสัปดาห์ที่ 1 เทียบกับผู้ที่ไม่ได้ใช้
  
• ลูกค้าที่ซื้อเกิน 3 ครั้งในช่วง 30 วันแรก เทียบกับผู้ที่ซื้อเพียง 1 ครั้ง
  

กลุ่มประชากรตามพฤติกรรมช่วยให้คุณแยกการดำเนินการที่สัมพันธ์กับผลลัพธ์ที่ดีกว่าได้ ลองพิจารณาตัวอย่างเหล่านี้

• แอปสตรีมมิ่งอาจพบว่าผู้ใช้ที่ระบุเพลงเป็นรายการโปรดมากกว่า 3 เพลงในสัปดาห์แรกมีแนวโน้มที่จะอยู่ใช้บริการต่อมากกว่าผู้ใช้ที่ไม่ได้ทำเช่นนั้น
  
• เครื่องมือการให้บริการระบบซอฟต์แวร์ (SaaS) แบบ B2B อาจพบว่า ผู้ใช้ที่เริ่มต้นใช้งานเสร็จภายใน 48 ชั่วโมงมีแนวโน้มมากกว่าที่จะอยู่ใช้บริการต่อในระยะยาว
  

การวิเคราะห์ประเภทนี้จะแสดงพฤติกรรมต่างๆ ที่อาจนำมาซึ่งมูลค่าในระยะยาว โดยจะมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับทีมผลิตภัณฑ์และการเติบโตที่พยายามค้นหาการดำเนินการที่มีประสิทธิภาพสูงสุด ให้จำไว้แค่ว่าความสัมพันธ์ไม่ได้หมายความว่าต้องมีความเป็นเหตุและผลกันเสมอไป คุณอาจต้องทดสอบสมมติฐานของคุณก่อนจะดำเนินการในวงกว้าง

กลุ่มประชากรเชิงคาดการณ์

กลุ่มประชากรเชิงคาดการณ์จะใช้โมเดลต่างๆ ในการจัดกลุ่มผู้ใช้ตามสิ่งที่น่าจะทำในอนาคต (เช่น การเลิกใช้บริการ การอัปเกรด การซื้อซ้ำ) ซึ่งแสดงว่าคุณกำลังมุ่งแบ่งกลุ่มผู้ใช้ตามพฤติกรรมที่คาดการณ์ไว้

ตัวอย่างเช่น คุณอาจทำดังนี้

• ทำเครื่องหมาย 10% ของผู้ใช้ใหม่ที่มีแนวโน้มสูงสุดที่จะกลายเป็นผู้ที่ใช้งานอย่างจริงจังในระยะยาว และให้กระบวนการเริ่มต้นใช้งานแบบพิเศษแก่ผู้ใช้กลุ่มนี้
  
• ระบุลูกค้าที่มีความเสี่ยงสูงว่าจะเลิกใช้บริการ และใช้ข้อเสนอส่งเสริมการขายโดยมุ่งเป้าไปที่ลูกค้ากลุ่มนี้
  
• หลีกเลี่ยงการใช้จ่ายมากเกินไป โดยยกเว้นผู้ซื้อที่มีความน่าจะเป็นต่ำจากแคมเปญการกำหนดเป้าหมายซ้ำ
  

การวิเคราะห์ประเภทนี้มีประสิทธิภาพแต่ดำเนินการได้ยาก การวิเคราะห์นี้มักต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลที่มั่นคง โมเดลที่ดี และปริมาณผู้ใช้ที่เพียงพอเพื่อคาดการณ์ โดยจะพบได้บ่อยในองค์กรที่มีขนาดใหญ่หรือมีข้อมูลที่พร้อมใช้มากกว่า

กลุ่มประชากรแต่ละประเภทเหล่านี้จะตอบโจทย์ที่แตกต่างกันไป กลุ่มประชากรตามการได้มาจะช่วยให้คุณทราบเวลาที่ผู้ใช้กำลังจะเลิกใช้บริการ กลุ่มประชากรตามพฤติกรรมช่วยให้ทราบปัจจัยขับเคลื่อนสู่ความสำเร็จในระยะยาว กลุ่มประชากรเชิงคาดการณ์จะช่วยให้คุณทราบว่าควรติดต่อใครในตอนนี้ ซึ่งเมื่อใช้ร่วมกัน คุณก็จะเห็นภาพรวมแบบรอบด้านตลอดทุกช่วงของลูกค้า ไม่ว่าจะเป็นสิ่งที่ได้ผล สิ่งที่ไม่ได้ผล และจุดที่ควรเข้าไปจัดการเพื่อให้เกิดผลลัพธ์ที่ดีกว่า

การวิเคราะห์กลุ่มประชากรจะเพิ่มการรักษาลูกค้าและมูลค่าตลอดอายุการใช้งานได้อย่างไร

การวิเคราะห์กลุ่มประชากรจะช่วยให้ธุรกิจเปลี่ยนจากการคาดเดาแบบกว้างๆ มาเป็นการดำเนินการแบบมุ่งเป้า คุณจะเห็นได้ชัดเลยว่าลูกค้าเลิกใช้บริการที่จุดใดและเมื่อใด โดยไม่ต้องพยายามยกระดับมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า (LTV) และการรักษาลูกค้าในทุกๆ ด้าน

การวิเคราะห์กลุ่มประชากรจะช่วยคุณได้ในด้านต่อไปนี้

ระบุจุดที่ลูกค้าเลิกใช้บริการ

ข้อมูลกลุ่มประชากรแสดงให้เห็นเวลาที่ลูกค้ามีแนวโน้มจะเลิกใช้บริการ เมื่อคุณทราบช่วงเวลาที่มีการเลิกใช้บริการแล้ว คุณก็จะมุ่งแก้ไขในจุดนั้นๆ ได้

ตัวอย่างบางส่วนมีดังนี้

• หากกลุ่มประชากรหลายกลุ่มเลิกใช้บริการประมาณวันที่ 14 คุณอาจปรับกระบวนการเริ่มต้นใช้งาน ใส่การเตือนความจำ หรือเสนอสิ่งจูงใจไว้ก่อนถึงช่วงเวลานั้นเป็นอย่างดี
  
• หากลูกค้าในไตรมาสที่ 3 หายไปเร็วกว่าลูกค้ากลุ่มอื่น ก็ถือเป็นสัญญาณให้ตรวจสอบว่าอะไรเปลี่ยนแปลงไปบ้าง ปัญหาเกิดจากการผสมผสานช่องทาง การส่งข้อความ หรือความพร้อมในการสนับสนุนหรือเปล่า
  

การวิเคราะห์กลุ่มประชากรแสดงให้เห็นว่าเวลาที่เกิดการเลิกใช้บริการและเงื่อนไขที่เกิดเหตุการณ์ดังกล่าว

ค้นหาสิ่งที่ทำแล้วได้ผล

การวิเคราะห์กลุ่มประชากรจะช่วยให้เห็นได้ว่ากลุ่มใดบ้างที่ยังคงใช้บริการอยู่ และมีอะไรบ้างที่ทำไปก่อนหน้านั้นซึ่งอาจส่งผลให้ตัดสินใจเช่นนี้

คุณอาจพบดังต่อไปนี้

• กลุ่มประชากรที่มี LTV สูงผิดปกติมาจากการแนะนำ
  
• ผู้ใช้ที่ทำรายการตรวจสอบการตั้งค่าเสร็จในช่วง 24 ชั่วโมงแรกจะใช้บริการต่อไปนานกว่าเป็นสองเท่า
  
• ลูกค้าที่สมัครใช้งานบนเดสก์ท็อปมักจะใช้บริการนานกว่าลูกค้าที่เริ่มต้นจากอุปกรณ์เคลื่อนที่
  

ข้อมูลเชิงเช่นนี้ช่วยให้คุณมุ่งเน้นไปที่พฤติกรรม ช่องทาง หรือขั้นตอนที่มีประสิทธิภาพสูงได้ คุณจะได้ส่งเสริมสิ่งที่ได้ผลดีอยู่แล้วสำหรับผู้ใช้ที่ดีที่สุดของคุณ แทนที่จะต้องทำการแก้ไขแบบกว้างๆ

สร้างกลุ่มที่ชาญฉลาดขึ้น

การวิเคราะห์กลุ่มประชากรจะแบ่งลูกค้าของคุณออกตามเวลา พฤติกรรม หรือมูลค่าที่คาดการณ์ไว้ ซึ่งมีประโยชน์สำหรับการทำการตลาดเพื่อรักษาลูกค้าและการส่งข้อความตลอดช่วงเวลาที่ใช้บริการ

พิจารณาตัวอย่างเหล่านี้

• หากลูกค้าจากแคมเปญส่วนลดเลิกใช้บริการเร็วขึ้น คุณอาจต้องดูแลลูกค้ากลุ่มนี้ด้วยวิธีอื่นหรือวางแนวทางแคมเปญนั้นใหม่อีกครั้ง
  
• หากผู้ที่ใช้งานอย่างจริงจังจากการสมัครด้วยตนเองมักใช้บริการต่อบ่อยกว่า ผู้ใช้กลุ่มนี้อาจไม่ต้องการอีเมลในการเริ่มต้นใช้งานเหมือนกับผู้ใช้กลุ่มอื่นๆ
  

การแบ่งกลุ่มเช่นนี้ช่วยให้คุณไม่ต้องดูแลผู้ใช้ที่ไม่ได้ต้องการความช่วยเหลือมากจนเกินไป ในขณะเดียวกันก็ไม่ได้ดูแลผู้ที่ต้องการความช่วยเหลือน้อยจนเกินไป

วัดผลลัพธ์จากการเปลี่ยนแปลง

เมื่อคุณเปิดตัวฟีเจอร์ แคมเปญ หรือกระบวนการเริ่มต้นใช้งานแบบใหม่ การวิเคราะห์กลุ่มประชากรจะช่วยให้คุณเห็นว่าได้ผลจริงหรือไม่

ตัวอย่างเช่น หากคุณรักษากลุ่มประชากรของเดือนมิถุนายนได้ดีกว่าของเดือนพฤษภาคม ก็อาจแสดงถึงความคืบหน้า แต่หากไม่เป็นเช่นนั้น คุณก็จะได้รู้ตั้งแต่เนิ่นๆ ว่ามีเรื่องที่ต้องปรับปรุง

ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดซึ่งธุรกิจต่างๆ ต้องเผชิญเมื่อใช้การวิเคราะห์กลุ่มประชากรมีอะไรบ้าง

การวิเคราะห์กลุ่มประชากรมีประสิทธิภาพ แต่เหมือนกับเครื่องมืออื่นๆ ตรงที่มีข้อบกพร่องและอาจมีปัญหาซ่อนอยู่ ต่อไปนี้คือความท้าทายที่ทีมงานพบบ่อยและวิธีการรับมือ

ข้อมูลที่ยุ่งเหยิงหรือไม่สมบูรณ์

การวิเคราะห์กลุ่มประชากรอาศัยข้อมูลที่หนักแน่น ได้แก่ ข้อมูลเหตุการณ์ที่ถูกต้องครบถ้วน ประทับเวลาที่สอดคล้องกัน และการติดตามข้ามระบบ หากไม่มีสิ่งเหล่านี้ ผลลัพธ์ของคุณก็จะไม่น่าเชื่อถือ

ปัญหาที่พบบ่อย ได้แก่

• วันที่สมัครที่ขาดหายไปหรือไม่สอดคล้องกัน
  
• เหตุการณ์ที่ถูกติดตามในระบบหนึ่ง แต่ไม่ถูกติดตามในอีกระบบหนึ่ง
  
• ช่องว่างระหว่างสินค้า การทำการตลาด และระบบการชำระเงิน
  

ในการแก้ปัญหานี้ ให้จัดระเบียบโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลของคุณก่อนที่จะเจาะลึกการวิเคราะห์ ให้ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการดำเนินการสำคัญๆ ของลูกค้าได้รับการติดตาม ลงประทับเวลาไว้ และรวมอยู่ในที่เดียว เครื่องมืออย่าง Stripe Sigma สามารถช่วยทีมในการดึงชุดข้อมูลที่ถูกต้องครบถ้วนและเชื่อมโยงกันโดยตรงจากการชำระเงินและการเรียกเก็บเงิน ซึ่งข้อมูลส่วนนี้มักเป็นจุดที่ขาดหายไป

เครื่องมือที่ไม่ตรงตามความต้องการของคุณ

แต่ก่อน การวิเคราะห์กลุ่มประชากรต้องอาศัยทักษะการใช้ Structured Query Language (SQL) และการทำงานในสเปรดชีตด้วยตนเอง แต่ตอนนี้ หลายๆ แพลตฟอร์มก็มีการวิเคราะห์กลุ่มประชากรให้ใช้งานแล้ว แต่บางทีมก็ไม่สามารถเข้าถึงได้อย่างเหมาะสมหรือไม่รู้ว่าควรจะดูที่จุดใดบ้าง บางธุรกิจก็ประสบปัญหาติดขัดจนเลิกใช้การวิเคราะห์กลุ่มประชากรไปเลยเพราะรู้สึกว่าซับซ้อนเกินไป หรือดำเนินการด้วยวิธีที่ใช้เวลานานและเกิดข้อผิดพลาดได้ง่าย

วิธีแก้ก็เริ่มต้นด้วยสิ่งที่ง่ายที่สุดและมีอยู่แล้ว ตัวอย่างเช่น Stripe Billing จะแสดงการรักษาผู้สมัครใช้งานตามกลุ่มประชากรโดยไม่ต้องตั้งค่าเพิ่มเติม แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซมักทำเช่นเดียวกันนี้กับข้อมูลการซื้อซ้ำ หากธุรกิจของคุณมีขนาดเล็ก แม้แต่โมเดลสเปรดชีตพื้นฐานก็อาจมีประโยชน์ได้

การแบ่งส่วนมากเกินไปหรือน้อยเกินไป

ถ้าคุณสร้างกลุ่มประชากรมากเกินไป ตัวอย่างของคุณก็จะมีขนาดลดลงจนไม่มีประโยชน์ แต่ถ้าสร้างกลุ่มประชากรน้อยเกินไป คุณก็จะเห็นแนวโน้มที่กว้างเกินไป

ให้ดำเนินการดังนี้ เพื่อสร้างสมดุลที่ถูกต้อง

• เริ่มด้วยกลุ่มประชากรตามเวลาเพื่อกำหนดเส้นฐาน
  
• ใส่การแบ่งกลุ่มเพิ่มเติมเฉพาะในกรณีที่เป็นการส่งเสริมสมมติฐานที่ชัดเจน (เช่น “ผู้ใช้จากแคมเปญการแนะนำอยู่ใช้บริการนานกว่าผู้ใช้โฆษณาแบบจ่ายเงิน”)
  
• ดูขนาดตัวอย่างของคุณให้ดี หากกลุ่มประชากรมีเพียงหกคน ให้ดูแนวโน้มที่เกี่ยวข้องอย่างรอบคอบ
  

การตั้งคำถามให้ชัดเจนหนึ่งคำถามนั้นดีกว่าการสร้างแดชบอร์ดที่เต็มไปด้วยข้อมูลที่คุณไม่สามารถตีความได้

การอ่านข้อมูลผิด

การวิเคราะห์กลุ่มประชากรอาจให้สัญญาณที่มีประสิทธิภาพ แต่ก็ต้องใช้เวลาและความรอบคอบในการตีความให้ถูกต้อง ปัญหาที่พบบ่อยบางอย่าง ได้แก่ การมองความสัมพันธ์ผิดเป็นความเป็นเหตุและผล (เช่น มองว่าฟีเจอร์ทำให้รักษาลูกค้าได้มากขึ้น ทั้งที่ฟีเจอร์อาจเพียงแค่ดึงดูดผู้ใช้ที่มีส่วนร่วมมากขึ้น) และไม่สนใจบริบทภายนอก (เช่น ช่วงวันหยุดที่มีการใช้งานสูงหรือโปรโมชันของคู่แข่งที่ส่งผลต่อพฤติกรรมของประชากรกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง)

มองว่ารูปแบบกลุ่มประชากรเป็นเพียงสมมติฐาน ไม่ใช่บทสรุป ให้จับคู่รูปแบบเหล่านี้กับข้อมูลเชิงลึกเชิงปริมาณหรือการทดสอบ A/B เมื่อทำได้ และพิจารณากลุ่มประชากรตามบริบทอยู่เสมอ ให้ทำเครื่องหมายแสดงการเปิดตัวสินค้า วันที่ของแคมเปญ และข้อติดขัดที่รับรู้มาลงในแผนผังของคุณ

การมีข้อมูลมากเกินไป

คุณอาจได้รับข้อมูลมากเกินไปได้ง่ายๆ หากมีกลุ่มประชากรหลายสิบกลุ่ม โดยที่แต่ละกลุ่มก็มีกราฟแสดงการรักษาลูกค้า เส้นแสดงรายรับ และโปรไฟล์พฤติกรรมเป็นของตนเอง

ให้ดำเนินการดังนี้เพื่อหลีกเลี่ยงข้อบกพร่องในการวิเคราะห์

• ผูกงานกลุ่มประชากรของคุณเข้ากับคำถามหรือการตัดสินใจที่เฉพาะเจาะจง (เช่น “กระบวนการเริ่มต้นใช้งานแบบใหม่ช่วยยกระดับการรักษาผู้ใช้ในช่วง 30 วันหรือไม่”)
  
• สรุปด้วยเมตริกสำคัญๆ ที่ติดตามอยู่ตลอดเวลา เช่น การรักษาลูกค้าตลอด 3 เดือนและ LTV ในช่วง 90 วัน
  
• ตรวจสอบกลุ่มประชากรร่วมกันเป็นทีมอยู่เป็นประจำ เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงได้จริง