//Case Study: Big Bike Loan Business
แบรนด์เป็นเจ้าแรกในการปล่อยสินเชื่อซื้อรถมอเตอร์ไซค์ Big Bike และต้องการเป็นเจ้าตลาดในการกู้ซื้อรถมอเตอไซค์ด้วย
เพราะจะนั้นสิ่งที่แบรนด์ต้องการคือ ดาต้าของคนที่อยากได้มอเตอไซค์ Big Bike และ lead คนที่จะซื้อจริงๆ
สิ่งที่ทีม Data & Business Consult แนะนำคือ Data 360 เพื่อเก็บดาต้าจากทุก touchpoint ของลูกค้าที่น่าจะสนใจกู้ซื้อบิ๊กไบค์
Hub Big Bike เพื่อเก็บดาต้า
จึงได้มีการทำเว็บไซต์ เพื่อรวบรวมบิ๊กไบค์ทุกรุ่น บอกตารางการผ่อน และสามารถเปรียบเทียบมอเตอร์ไซค์บิ๊กไบค์แต่ละรุ่นได้เลย
การมีเว็บไซค์นี้เพื่อเก็บดาต้าของคนที่จะหาข้อมูลซื้อรถ เก็บทุกการคลิกของลูกค้าที่สนใจทั้งหมด
นอกเหนือจากดาต้าที่เก็บเองแล้ว ยังทำ Data Partner
นอกจากจะมีเว็บของตัวเองเพื่อเก็บ first data party แล้ว ยังมีการไปเป็น partner กับเว็บมอเตอไซค์อื่นๆ ด้วยการต่อ API เพื่อเก็บ second party data ของผู้ที่สนใจซื้อมอเตอร์ไซค์ที่ยังไม่รู้จักแบรนด์ แต่จะไม่ได้เก็บทุกคนที่เข้าเว็บ เราจะเก็บดาต้าของคนที่มีความน่าจะเป็นในการซื้อมอเตอร์ไซค์เท่านั้น ไม่ใช่เข้ามาดูเฉยๆ ซึ่งจะสามารถคัดกรองได้จากคนที่หยุดดูหน้าตารางผ่อน
วิธีการนี้ จะทำให้แบรนด์ได้ lead ที่มีประสิทธิภาพ และเป็นคนที่มีเปอร์เซ็นจะมากู้ซื้อบิ๊กไบค์ได้
เก็บดาต้าจาก Cross Platform กับธุรกิจในเครือเดียวกับแบรนด์
เนื่องจากแบรนด์เป็นธนาคารอยู่แล้วจึงใช้ดาต้าจาก prompt start ด้วย (เว็บไซต์ตรวจสอบวงเงินกู้ก่อนออกรถ) ลูกค้าที่ต้องการซื้อมอเตอไซค์จะสามารถคำนวณได้ว่า จากเงินที่มี จะได้วงเงินกู้เท่าไหร่ และในงบประมาณเท่านี้ จะสามารถผ่อนรถอะไรได้บ้าง ลูกค้ากลุ่มนี้ก็คือกลุ่มที่น่าจะกู้ซื้อบิ๊กไบค์ด้วยเช่นกัน
ผลลัพธ์
จากการเก็บ Data 360 ทำให้ lead ที่เก็บได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
– cost per lead ลดลง 84%
– จำนวน lead เพิ่มขึ้น 565%
– ค่างบโฆษณาลดลง 16%
จะเห็นได้ว่าจากเคสนี้การใช้ดาต้าให้เป็นประโยชน์และมีกลยุทธ์จะทำให้ผลลัพธ์ของแคมเปญดีขึ้น และประหยัดเงินได้จริง
สามารถติดต่อรับคำปรึกษาฟรีได้ที่ info@springboardgun.com