ข้อมูลไม่ทันสมัย ไม่ทันต่อการเปลี่ยนแปลงความต้องการของตลาด 2. ข้อมูลไม่สมบูรณ์ ไม่เพียงพอต่อการตัดสินใจดําเนินธุรกิจ 3. ข้อมูลกระจัดกระจาย ไม่มีการรวบรวมข้อมูลไว้เพียงแหล่งเดียว หรือจัดให้มีศูนย์ ข้อมูลการตลาด 4.
คู่แข่งขันที่ตอบสนองช้า จะมีความเชื่องช้าและไม่รุนแรง 2. คู่แข่งขันที่เลือกการตอบสนองเฉพาะกรณี จะตอบสนองเฉพาะกรณีที่เห็นว่าก่อให้เกด ปัญหาใหญ่ๆ หรือก่อให้เกิดอุปสรรคมากๆ เท่านั้น 3. คู่แข่งขันที่ตอบโต้กลับรวดเร็วและรุนแรง ดุดันคล้ายเสือ 4. คู่แข่งขันที่ยากแก่การคาดเดา จะมีรูปแบบการตอบสนองที่เปลี่ยนแปลงไปเรื่อยๆ ไม่ตายตัว ขาดทิศทาง ยากแก่การคาดคะเนว่าจะอยู่ในรูปแบบใด ( CIS) มีขั้นตอนดังนี้ การจัดระบบการสืบหาข้อมูลทางการตลาดของคู่แข่งขัน ( Competitor Intelligence 1. ตัดสินใจว่าข้อมูลอะไรที่ต้องการ 2. ออกแบบวิธีการเก็บข้อมูลที่เหมาะสม 3. วิเคราะห์และประเมินข้อมูล 4. ให้ข่าวสารข้อมูลแก่ฝ่ายที่ต้องการ 5.
สภาอุตสาหกรรมแห่งประเทศไทย ซึ่งให้บริการข้อมูลด้านอุตสาหกรรม เทคโนโลยีการผลิต และการบริหารการผลิตที่ทันสมัย ข้อมูลการวิเคราะห์อุตสาหกรรมต่างๆ 5.
ISBN: 9786162743672 Itemcode: 3306310100 จำนวนหน้า: 244 ชนิดกระดาษ: อาร์ตการ์ด 210 g เนื้อในพิมพ์: ปอนด์ 80 g 2 สี ขนาด: – ผู้เรียบเรียง: ผศ. ดร. พัฒนา ศิริโชติบัณฑิต จัดทำตรงกับจุดประสงค์รายวิชา สมรรถนะรายวิชา และคำอธิบายรายวิชา หลักสูตร 2556 เพื่อให้เข้าใจหลักการและกระบวนการหาข้อมูลการตลาด เข้าใจเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสารข้อมูลการตลาด มีทักษะในการหาข้อมูล ประมวลผล แปลความหมาย และรายงานผลข้อมูลการตลาด มีเจตคติและกิจนิสัยที่ดีในการทำางานด้วยความละเอียดรอบคอบ ความมีระเบียบวินัย ความซื่อสัตย์สุจริต และความสนใจใฝ่รู้ ตัวอย่างหนังสือ แผนการจัดการเรียนรู้ ตัวอย่างหนังสือ แผนการจัดการเรียนรู้
1 ข้อมูลภาคตัดขวาง ( Cross Section Data) เป็นข้อมูลที่เก็บรวบรวม ณ เวลาใด เวลาหนึ่ง เพื่อให้เห็นสถานการณ์ ณ เวลานั้น ทำให้ธุรกิจทราบถึงความเป็นไปและข้อเท็จจริงที่ เกิดขึ้น ซึ่งจะเป็นประโยชน์ในการดำเนินงานและบริหารต่อไป เช่น การสรุปข้อมูลผลประกอบการ ของธนาคารพาณิชย์ โดยสถาบันวิจัยเศรษฐกิจการคลัง หรือการจัดอันดับความนิยม ( Rating) ของ ธุรกิจต่างๆ ณ ช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง 4. 2 ข้อมูลอนุกรมเวลา ( Time Series Data) เป็นข้อมูลเรื่องใดเรื่องหนึ่งที่เก็บ รวบรวมตามลำดับเวลาในช่วงเวลาหนึ่งๆ ที่ต่อเนื่องกัน โดยหน่วยของเวลาอาจเป็นเดือน ไตรมาส ( 3 เดือน) หรือปี การเก็บข้อมูลประเภทนี้ขึ้นอยู่กับความละเอียดและความไวที่ต้องการศึกษา หรือพยากรณ์ โดยอาศัยข้อมูลในอดีต ข้อมูลประเภทนี้ เช่น อัตราดอกเบี้ยระหว่างประเทศ ในปี 2549-2550 ของธนาคารแห่งประเทศไทย
ข้อมูลทางการตลาดสามารถแบ่งออกได้เป็นหลายประเภท ขึ้นอยู่กับหลักเกณฑ์ที่ใช้ การจัดแบ่งประเภทข้อมูล โดยทั่วไปมักใช้หลักเกณฑ์การแบ่งดังนี้ 1. พิจารณาจากหลักเกณฑ์แหล่งที่มาของข้อมูล ซึ่งแบ่งประเภทของข้อมูลตาม แหล่งที่มาได้ 2 ประเภท คือ 1. 1 ข้อมูลปฐมภูมิ ( Primary Data) เป็นข้อมูลที่ได้จากการเก็บรวบรวมจากหน่วย ศึกษาโดยตรง โดยผู้ศึกษาหรือผู้วิจัยทำการเก็บรวบรวมด้วยตนเอง โดยการสำรวจ สัมภาษณ์ สังเกต และทดลอง ลักษณะของข้อมูลปฐมภูมิมีทั้งข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริง ( Fact) และข้อมูลที่เป็น ความรู้ ( Knowledge) ที่เป็นส่วนบุคคลที่อาจเป็นจริงหรือไม่จริง และอาจน่าเชื่อถือหรือไม่น่าเชื่อถือ 1. 2 ข้อมูลทุติยภูมิ ( Secondary Data) เป็นข้อมูลที่ผ่านการเก็บรวบรวมมาแล้วโดย บุคคลหรือองค์กรหนึ่งๆ ข้อมูลทุติยภูมิอาจจะเป็นข้อมูลภายในองค์กรธุรกิจ เช่น ยอดขาย กำไร ขาดทุน รายงานต่างๆ และข้อมูลการตลาดหรือข้อมูลที่ได้จากสถาบันหรือองค์กรภายนอก เช่น ข้อมูลประชากร ข้อมูลการตลาด ข้อมูลเศรษฐกิจด้านต่างๆ เป็นต้น 2. พิจารณาจากหลักเกณฑ์คุณลักษณะของข้อมูล สามารถแบ่งออกเป็น 2 ประเภท คือ 2. 1 ข้อมูลเชิงปริมาณ ( Quantitative Data) เป็นข้อมูลที่เป็นตัวเลขหรือหน่วยนับได้ เช่น ข้อมูลจำนวนประชากร รายได้ ยอดขายในแต่ละเดือน เป็นต้น 2.
ฐานข้อมูลทางการตลาด คือ วิธีการทางการตลาดโดยตรงที่สามารถโต้ตอบต่อกันได้ (Interactive Approach) โดยผ่านสื่อหรือช่องทางใดๆ เพื่อเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายที่มีลักษณะที่แตกต่างกัน (Individual) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ Database Marketing เป็นส่วนที่สำคัญมากที่สุดส่วนหนึ่งในกระบวนการ CRM เพราะจะช่วยให้เจ้าของสินค้า สามารถกำหนดกลุ่มเป้าหมายที่จะให้บริการ และวิธีการในการสร้างสัมพันธภาพ รวมถึงการเจาะเข้าหาผู้บริโภครายใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การตลาดฐานข้อมูล มีวัตถุประสงค์ที่สำคัญดังนี้ 1. เพื่อเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้อย่างสะดวก ชัดเจน และถูกต้องมากยิ่งขึ้น 2. เพื่อกระตุ้นความต้องการของกลุ่มเป้าหมาย 3. เพื่อสร้างความสัมพันธ์และความใกล้ชิดกับกลุ่มเป้าหมายโดยผ่านฐานข้อมูลที่เก็บไว้ 4.
Why Business need Data Marketing การปูพื้นฐานความสำคัญของข้อมูลที่มีผลต่อการทำการตลาดในปัจจุบัน เพื่อให้ผู้เรียนตระหนักความสามารถของข้อมูลที่สามารถขับเคลื่อนธุรกิจให้เกิดผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพ และตอบโจทย์วัตถุประสงค์ของการทำการตลาดในโลกดิจิทัล 2. Data Visioning เรียนรู้แนวทางในการนำข้อมูลไปปรับใช้ให้เหมาะสมกับการทำการตลาดของธุรกิจจากกรณีศึกษาทั้งในประเทศ และต่างประเทศ เพื่อให้เกิดไอเดียใหม่ ๆ ในการจัดการข้อมูล และนำไปส่งเสริมการทำการตลาดของธุรกิจ 3. Data Requirement & Data Gap Analysis การศึกษาข้อมูลที่อยู่ในมือ และวิเคราะห์ว่าข้อมูลส่วนใดที่ต้องการเพิ่มเติม เพื่อนำไปพัฒนาการทำการตลาดให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น 4. Data Acquisition เข้าใจแนวทางในการเก็บข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ซึ่งเป็นการต่อยอดมาจากการทำ Data Requirement โดยวิเคราะห์ว่าข้อมูลที่ต้องการควรเก็บข้อมูลอย่างไร และควรจัดเก็บจากที่ไหน 5. Data Management ภาพรวมของการจัดการข้อมูลโดยเริ่มจากการจัดเก็บข้อมูล การปรับเปลี่ยนข้อมูล ไปจนถึงวิธีการจัดเก็บข้อมูลในพื้นที่เก็บข้อมูล (Data Warehouse) 1. Data Analytics แนวทางในการวิเคราะห์ข้อมูลจากข้อมูลที่ได้มา โดยแบ่งออกเป็น 3 รูปแบบคือ Marketing Analytics, Advance Analytics, Service Integration ในแต่ละรูปแบบผู้เรียนจะได้ศึกษา Analysis Model ที่แตกต่างกันออกไป และไอเดียในการนำไปปรับใช้กับธุรกิจของตนเอง 2.