หมวดหมู่บทความ

บทความทั้งหมด

รวมบทความ อินไซต์ งานวิจัย และเครื่องมือเชิงธุรกิจจาก Blue Eagle Eye ครอบคลุมตลาด แบรนด์ ลูกค้า ผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์ข้อมูล บุคลากร และภาครัฐ

บทความและอินไซต์

CUSTOMER INSIGHT

รีวิว 1 ดาวบอกอะไร และอะไรที่ยังบอกไม่ได้?

รีวิว 1 ดาวช่วยให้เห็น Pain Point และ Service Failure ได้เร็ว แต่ไม่ได้บอกว่าลูกค้าส่วนใหญ่คิดเหมือนกัน เรียนรู้วิธีอ่าน Negative Reviews เป็น Signal โดยไม่สรุปเกินข้อมูล

อ่านเพิ่มเติม

BUSINESS CASE LAB

ยอด Loyalty Member เพิ่ม พิสูจน์ได้หรือยังว่า Loyalty Program สำเร็จ?

Loyalty Member เพิ่มขึ้นยังไม่พอจะบอกว่า Loyalty Program สำเร็จ ควรดูต่อทั้ง Active Members, Repeat Purchase, Frequency, Retention, Incremental Revenue และ Program Cost พร้อมแยก Correlation ออกจาก Causation

อ่านเพิ่มเติม

BUSINESS THINKING

การทดลองเล็ก ๆ ช่วยลดความเสี่ยงก่อนลงทุนใหญ่ได้อย่างไร?

ก่อนลงทุนใหญ่ ไม่จำเป็นต้องรู้ทุกอย่าง แต่ควรรู้ว่า Assumption ไหนอันตรายที่สุด เรียนรู้วิธีใช้ Small Experiment ทดสอบ Demand, Customer Behavior และ Business Model ก่อนตัดสินใจ Go, Revise หรือ Stop

อ่านเพิ่มเติม

CUSTOMER INSIGHT

ควร Segment ลูกค้าจากอายุ/เพศ หรือจาก Need และ Behavior?

ควร Segment ลูกค้าจากอายุและเพศ หรือจาก Need และ Behavior? เข้าใจบทบาทของแต่ละ Segmentation Base และเลือกฐานที่ช่วยให้ Marketing, Product และ Sales ตัดสินใจได้จริง

อ่านเพิ่มเติม

PRACTICAL MARKET RESEARCH

จะวัด Willingness to Pay โดยไม่ถามตรง ๆ ว่า “ยอมจ่ายเท่าไร” ได้อย่างไร?

อยากรู้ว่าลูกค้ายอมจ่ายเท่าไร ไม่จำเป็นต้องถามตรง ๆ เสมอไป เรียนรู้วิธีใช้ Gabor-Granger, Van Westendorp, Conjoint Analysis และ Price Experiment เพื่ออ่าน Price Sensitivity และ Willingness to Pay อย่างเหมาะสม

อ่านเพิ่มเติม

DATA FOR BUSINESS

Platform โตเพราะผู้ใช้เพิ่ม หรือใช้ถี่ขึ้น ควรแยกดูอย่างไร?

Platform โตขึ้นไม่ได้แปลว่าฐานผู้ใช้แข็งแรงขึ้นเสมอ แยก Growth ออกเป็น Active Users, Usage Frequency และ Value per Use เพื่อดูว่าการเติบโตมาจากผู้ใช้ใหม่ ผู้ใช้เดิมกลับมาถี่ขึ้น หรือการสร้างมูลค่าต่อการใช้งานที่สูงขึ้น

อ่านเพิ่มเติม

DATA, AI & WORK TOOLS

AI ช่วยเขียน Questionnaire ได้ แต่ความเสี่ยงอยู่ตรงไหน?

AI ช่วยเขียน Questionnaire ได้เร็ว แต่คำถามที่อ่านลื่นอาจยังวัดผิดหรือสร้าง Bias ได้ เรียนรู้ว่า AI เหมาะกับขั้นตอนไหน และต้องตรวจอะไรตั้งแต่ Research Objective, Construct, Question Wording, Response Options ไปจนถึง Pretest

อ่านเพิ่มเติม

BUSINESS THINKING

ควรใช้ข้อมูลมากแค่ไหนก่อนตัดสินใจ โดยไม่รอจนช้าเกินไป?

ไม่ใช่ทุก Business Decision ต้องรอข้อมูลครบ 100% เรียนรู้วิธีประเมินว่า Evidence ที่มี “พอสำหรับตัดสินใจ” หรือควรเก็บเพิ่ม โดยดู Decision Risk, Reversibility, Cost of Delay และ Value of Information

อ่านเพิ่มเติม

CUSTOMER INSIGHT

จะรู้ได้อย่างไรว่าลูกค้ากลับมาซื้อเพราะ Loyalty หรือเพราะโปรโมชั่น?

ลูกค้าซื้อซ้ำไม่ได้แปลว่า Loyal เสมอไป เรียนรู้วิธีแยกว่า Repeat Purchase เกิดจาก Brand Loyalty หรือ Promotion ด้วยข้อมูล Purchase Frequency, Full-price Purchase, Retention และ Incrementality

อ่านเพิ่มเติม

มีคำถามทางธุรกิจอยู่เบื้องหลังตัวเลขหรือไม่?

มาคุยกันว่าการวิจัยจะช่วยให้ทีมของคุณเข้าใจปัญหา และตัดสินใจขั้นต่อไปได้อย่างไร

ขอรับคำปรึกษา

บทความทั้งหมด

บทความและอินไซต์

รีวิว 1 ดาวบอกอะไร และอะไรที่ยังบอกไม่ได้?

ยอด Loyalty Member เพิ่ม พิสูจน์ได้หรือยังว่า Loyalty Program สำเร็จ?

การทดลองเล็ก ๆ ช่วยลดความเสี่ยงก่อนลงทุนใหญ่ได้อย่างไร?

ควร Segment ลูกค้าจากอายุ/เพศ หรือจาก Need และ Behavior?

จะวัด Willingness to Pay โดยไม่ถามตรง ๆ ว่า “ยอมจ่ายเท่าไร” ได้อย่างไร?

Platform โตเพราะผู้ใช้เพิ่ม หรือใช้ถี่ขึ้น ควรแยกดูอย่างไร?

AI ช่วยเขียน Questionnaire ได้ แต่ความเสี่ยงอยู่ตรงไหน?

ควรใช้ข้อมูลมากแค่ไหนก่อนตัดสินใจ โดยไม่รอจนช้าเกินไป?

จะรู้ได้อย่างไรว่าลูกค้ากลับมาซื้อเพราะ Loyalty หรือเพราะโปรโมชั่น?

มีคำถามทางธุรกิจอยู่เบื้องหลังตัวเลขหรือไม่?

เริ่มต้นปรึกษาโจทย์วิจัยกับเรา

ขอบคุณ
สำหรับคำถามของคุณ

ไม่สามารถส่งคำถามของคุณได้

บทความทั้งหมด

บทความและอินไซต์

รีวิว 1 ดาวบอกอะไร และอะไรที่ยังบอกไม่ได้?

ยอด Loyalty Member เพิ่ม พิสูจน์ได้หรือยังว่า Loyalty Program สำเร็จ?

การทดลองเล็ก ๆ ช่วยลดความเสี่ยงก่อนลงทุนใหญ่ได้อย่างไร?

ควร Segment ลูกค้าจากอายุ/เพศ หรือจาก Need และ Behavior?

จะวัด Willingness to Pay โดยไม่ถามตรง ๆ ว่า “ยอมจ่ายเท่าไร” ได้อย่างไร?

Platform โตเพราะผู้ใช้เพิ่ม หรือใช้ถี่ขึ้น ควรแยกดูอย่างไร?

AI ช่วยเขียน Questionnaire ได้ แต่ความเสี่ยงอยู่ตรงไหน?

ควรใช้ข้อมูลมากแค่ไหนก่อนตัดสินใจ โดยไม่รอจนช้าเกินไป?

จะรู้ได้อย่างไรว่าลูกค้ากลับมาซื้อเพราะ Loyalty หรือเพราะโปรโมชั่น?

มีคำถามทางธุรกิจอยู่เบื้องหลังตัวเลขหรือไม่?

เริ่มต้นปรึกษาโจทย์วิจัยกับเรา

ขอบคุณ สำหรับคำถามของคุณ

ไม่สามารถส่งคำถามของคุณได้

ขอบคุณ
สำหรับคำถามของคุณ