Data / Engagement ที่เกิดขึ้นจากการปั่นคืออันตรายในการวิเคราะห์ข้อมูลการตลาด

เชื่อว่าการทำ Social Listening / Monitoring รวมทั้งการเก็บข้อมูลว่าตอนนี้โลกออนไลน์พูดถึงอะไร มีการเล่น # อะไร หรือเพจของเรามี Engagement อะไรกันบ้างนั้น มักจะเป็นหนึ่งใน Research Method (กระบวนการศึกษา) ที่หลายธุรกิจทำ

แน่นอนว่าการเห็นข้อมูลที่บอกว่าอะไรกำลังถูกพูดถึง มีการพูดถึงเยอะขนาดไหน มีปฏิสัมพันธ์มากขึ้นหรือลดลง ก็ทำให้เห็น “ความเคลื่อนไหว” ได้

แต่จะเกิดอะไรขึ้นถ้าความเคลื่อนไหวนั้นเกิดขึ้นจากการปั่น การพยายามหาวิธีทำให้ตัวเลขนั้นพุ่งขึ้น โดยไม่ได้เกิดโดยธรรมชาติ เช่นเกิดการว่าจ้างให้โพสต์ เกิดการ Seeding หรือใช้หลายบัญชีโพสต์รัว ๆ ขึ้น

แน่นอนว่าใน Dashboard จะแสดงให้เห็นการพุ่งพรวดของตัวเลข เกิดรายงานที่ตัว Performance ดูดีว่าแคมเปญได้รับการพูดถึง มีคนสนใจ มีคนเห็นคอนเทนต์มากมาย จนทำให้หลายคนอาจจะคิดว่าสิ่งที่ทำอยู่นั้นถูกต้อง ควรทำต่อไป แต่นั่นเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นจริงหรือเปล่า?

นั่นยังไม่นับกับการวิเคราะห์ Insight อีกเช่นมีตัวเลข Engagement เยอะแสดงว่าคนรู้สีกดีกับแบรนด์มากขึ้น คนพูดถึงอันนี้เยอะแปลว่าคนชื่นชอบประเด็นดังกล่าว ซึ่งมันอาจจะไม่ใช่แบบนั้นเลยก็ได้

โจทย์นี้อาจจะไม่ใช่ปัญหาอะไรเลยถ้าการตลาดของแบรนด์ยืนอยู่บนการสร้าง Marketing Experience ที่เป็น Organic และวางแผน Strategy อย่างเป็นเหตุเป็นผล ทำให้ข้อมูลที่เกิดขึ้นไม่ได้เป็นการชี้นำหรือจัดตั้งขึ้นมา และมีโอกาสที่ Data ที่ได้จะมีความ “สะอาด” จนนำไปวิเคราะห์ได้ใกล้เคียงกับความจริงมากขึ้น

แต่ถ้าไม่ใช่แบบนั้นแล้ว คนวิเคราะห์ข้อมูลก็ต้องหาวิธี “ร่อนตระแกรง” ในการกรอง Data หรือการแยกข้อมูลออกมาให้ได้ว่าตัวเลขไหนเป็นการปั่นขึ้นมา ตัวเลขไหนเป็นการจัดตั้ง ตัวเลขไหนเกี่ยว / ไม่เกี่ยวกับ Market Reasech ที่กำลังวิเคราะห์อยู่

เพราะก็คงรู้กันดีแหละ (มั้ง) ว่าถ้าใช้ข้อมูลที่ไม่จริงหรือบิดเบือนไปวิเคราะห์แล้ว มันก็ย่อมมีโอกาสสูงมากที่ผลวิเคราะห์จะไปสู่สิ่งที่บิดเบือนมากขึ้น ตีความกันผิด ๆ และนำไปสู่การตัดสินใจผิด ๆ ต่อไปนั่นแหละ