ทำความรู้จัก Data Analytics คือ อะไร ธุรกิจยุคใหม่ควรรู้

• 

ทำความรู้จัก Data Analytics คือ อะไร ธุรกิจยุคใหม่ควรรู้

การทำธุรกิจในปัจจุบัน ไม่ใช่แค่การมีแผนการตลาดดีเยี่ยม หรือมีทีมขายที่ขายเก่ง แต่ยังรวมถึงการใช้ข้อมูลที่ธุรกิจมีมาวิเคราะห์ เชื่อมโยงข้อมูล ตลอดจนสามารถใช้ข้อมูลที่ธุรกิจมีมาใช้ให้เกิดประโยชน์ต่อธุรกิจได้ ในปัจจุบันธุรกิจจึงได้พยายามทำ Data Analytics และหา Solution รูปแบบต่างๆ เพื่อจะใช้ข้อมูลเหล่านี้มาช่วยด้าน กลยุทธ์การตลาด กลยุทธ์การบริหารองค์กร การวางแผนธุรกิจ การดูแลลูกค้า เพราะหากธุรกิจใดสามารถที่จะวิเคราะห์ข้อมูล หาความสัมพันธ์ของข้อมูลต่างๆ และนำมาใช้ประโยชน์ได้ ก็จะทำให้ธุรกิจนั้นได้เปรียบคู่แข่งทันที โดยในปัจจุบันธุรกิจอาจไม่จำเป็นต้องมานั่งวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติให้ยุ่งยาก เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลที่สำคัญ เพราะมีเทคโนโลยี และโซลูชั่นมากมายที่นำมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น SPSS , Python , Power BI ฯลฯ

สารบัญ

• 📕 Data Analytics คือ
  • 📗 Descriptive Analytics
  • 📗 Predictive Analytics
  • 📗 Prescriptive Analytics
• ตัวอย่างใช้งาน 📙 วิเคราะห์ข้อมูล
• ประโยชน์ของ 📘 Data Analytics

📕 Data Analytics คือ

การนำข้อมูลที่มีอยู่ทั้งในอดีต และ ปัจจุบัน มาวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยให้ทำนายสิ่งที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต ช่วยปรับปรุงสินค้า บริการ ที่จะช่วยตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น หรือเป็นข้อมูลในการพัฒนาธุรกิจแคมเปญการตลาด ผลิตภัณฑ์ ให้ตรงใจลูกค้ามากยิ่งขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลจึงเป็นเครื่องมือสำหรับธุรกิจ (Business Intelligence) เพราะว่าการที่ธุรกิจไม่รู้ข้อมูล หรือมีข้อมูลแต่ไม่รู้จะทำยังไง ก็เหมือนคุณกำลังหลงทาง ไม่มีจุดมุ่งหมาย การวิเคราะห์ข้อมูลนี้ไม่จำเป็นต้องเป็นธุรกิจขนาดใหญ่ ธุรกิจขนาดเล็กก็สามารถทำได้เหมือนกัน เราสามารถแบ่งรูปแบบการวิเคราะห์ได้เป็น 3 แบบคือ

📗 Descriptive Analytics

รูปแบบนี้คือรูปแบบพื้นฐานเลยก็ว่าได้ คือการวิเคราะห์เพื่อแสดงผลของรายการทางธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นเหตุการณ์ หรือกิจกรรมต่างๆ ที่ได้เกิดขึ้น หรืออาจกำลังเกิดขึ้น แปลงออกมาเป็นรายงานที่ดูง่าย เข้าใจง่าย เพื่อให้ง่ายต่อการตัดสินใจ สำหรับธุรกิจ  ขั้นตอนนี้โดยหลักๆ แล้วคือการวิเคราะห์เพื่อหาสัญญาณบางอย่างที่ผิดปกติจากช่วงก่อนหน้า หรืออาจจะเทียบกับช่วงปีก่อนหน้า หรืออาจจะเทียบจากลูกค้ากลุ่มต่างๆ หรือสาขาต่างๆ ช่องทางต่างๆ ที่แบรนด์มีก็ได้ เช่น ร้านฟาสต์ฟู้ดแบรนด์หนึ่งพบว่าสินค้าประเภทนี้ขายดีมากบนช่องทางนี้ช่องทางเดียว ทั้งที่ปกติไม่เคยขายดีเลย ทำให้ทีมการตลาดรู้ว่าพวกเขาควรจะทำอะไรต่อไม่ใช่แค่ก้มหน้าก้มตาทำงานต่อไปโดยไม่รู้ว่าเกิดอะไรขึ้นบ้าง ตัวอย่างเช่น รายงานผลการดำเนินงานธุรกิจ รายงานการขาย รายงานการจัดซื้อ รายงานทางการตลาด

📗 Predictive Analytics

เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลให้ออกแบบมาในรูปของการทำนาย โดยการนำ Model ทางสถิติ หรือ คณิตศาสตร์มาใช้งาน ที่ง่ายที่สุดคือ นำข้อมูลในอดีตมา และปัจจุบันมาคำนวณเพื่อให้ได้ผลลัพธ์และแนวทาง หรือ การทำนาย ในอนาคต ซึ่งก็จะมีที่ทั้งแบบง่าย และ ขั้นสูง

📗 Prescriptive Analytics

เป็นลักษณะการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ กล่าวคือ เมื่อเราวิเคราะห์ข้อมูลจนได้ผลทำนายมาแล้ว Prescriptive Analytics ก็จะให้คำแนะนำว่าควรเลือกทางเลือกไหนที่จะได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ภายใต้สภาวะและเงื่อนไขต่างๆ เช่น การสั่งซื้อสินค้า ควรจะสั่งซื้อแบบไหนที่จะให้ต้นทุนต่ำสุด วิธีไหนใช้ Lead Time ที่สินค้าจากต้นทางจนสินค้าถึงมือน้อยที่สุด

ตัวอย่างใช้งาน 📙 วิเคราะห์ข้อมูล

Netflix ใช้เก็บข้อมูล Big Data ของคนที่เข้ามาดูหนัง แล้ววิเคราะห์ข้อมูลต่อว่าลูกค้ารายนี้มีโอกาสที่จะชอบดูหนัง หรือซีรีย์แบบไหนอีกบ้าง เพื่อให้ลูกค้าอยู่ในแพลตฟอร์มนานที่สุด และต่ออายุสมาชิกไปเรื่อยๆ ทำให้ Netflix ถือเป็นตัวอย่างของการเป็นผู้นำในการใช้ Data มาวิเคราะห์ใช้งานที่ประสบความสำเร็จได้เร็วกว่าคู่แข่งมากมาย นอกจากนี้ยังมีการนำมาใช้ วางแผนการผลิตคอนเท้นต์ การเลือกภาพหน้าปก และอื่นๆ อีกมากมาย

HP  ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลในการตัดสินใจสร้าง HP’s Flight Risk Program ที่ใช้ Data ในการคาดการณ์ว่าพนักงานคนใดมีแนวโน้มที่จะลาออกจากองค์กร ซึ่งโปรแกรมประเภทนี้ เริ่มมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในหมู่องค์กรขนาดใหญ่ เมื่อนำโปรแกรมมาใช้กับกลุ่มทดลอง พบว่า HP สามารถลดอัตราการเข้า-ออกของพนักงานลงได้ จาก 20% เหลือเพียง 15%

ประโยชน์ของ 📘 Data Analytics

ช่วยในการตัดสินใจ

บริษัทต่างๆ สามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากการ วิเคราะห์ข้อมูล เพื่อประกอบการตัดสินใจในธุรกิจ และหาทางเลือกที่ดีที่สุด ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น Data Analytics ยังช่วยลดการคาดเดาจากการวางแผนแคมเปญการตลาด การเลือกคอนเท้นต์ที่ตรงกลุ่มเป้าหมาย เช่น ใช้ข้อมูล Google Analytics , Google Search Console การใช้ Report หลังบ้านของ Facebook ช่วยประเมินว่า Content ที่ทำไปเข้าถึงลูกค้า หรือได้ความสนใจหรือไม่ เพื่อใช้เป็นแนวทางตัดสินใจว่าควรทำคอนเท้นต์รูปแบบไหน หรือโฆษณาแบบใด ที่ลูกค้าชอบ

ช่วยให้การทำการตลาดมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เมื่อธุรกิจเข้าใจลูกค้าดีขึ้น ก็สามารถทำการตลาดกับกลุ่มลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลยังให้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์แก่ธุรกิจเกี่ยวกับประสิทธิภาพของแคมเปญโฆษณาต่างๆ เพื่อให้ธุรกิจปรับแต่งแคมเปญเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี ทำให้ช่วยลดงบประมาณทางการตลาดลงได้ และออกแบบโปรโมชัน และข้อเสนอที่ตรงเป้าหมายมากยิ่งขึ้น

ช่วยให้บริการลูกค้าดีขึ้น

Data Analytics ช่วยให้คุณมีข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นเกี่ยวกับลูกค้า ทำให้ธุรกิจรู้ว่าล่วงหน้าว่าลูกค้าชอบหรือไม่ชอบอะไร ข้อมูลเหล่านี้จะช่วยให้เรารู้ว่าควรจะให้ข้อเสนออะไรกับลูกค้าคนไหนที่จะทำให้เขาพึงพอใจ กลายมาเป็นลูกค้าขาประจำ หรือกลายมาเป็น Loyalty Customer แบรนด์ของเราได้ในที่สุด

บริษัทหรือธุรกิจส่วนใหญ่ในไทยมักทำ Data Analytics อยู่แค่ Descriptive Analytics เท่านั้น ไม่ได้ไปต่อถึงขั้น Prescriptive Analytics
เราจะเห็นในต่างประเทศมักมีการซื้อขายข้อมูลกันในราคาที่แพงหูฉี่ แต่ก็ยังมีธุรกิจ หรือบริษัทมากมายซื้อข้อมูลเหล่านี้ไปทำการวิเคราะห์ข้อมูลนั่นเพราะมีหลายๆ เคสที่ใช้แล้วประสบความสำเร็จมากมาย

บริษัทใหม่ๆ หลายบริษัทถึงขั้นมีวัฒนธรรมองค์กรที่ว่าด้วย Data Driven คือใช้ Data เป็นตัวขับเคลื่อนองค์กร ไม่ว่าจะเป็น กลยุทธ์ทางการตลาด การบริหาร ฝ่ายบุคคล ฝ่ายการเงิน ต่างขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และนำข้อมูลนั้นมาเชื่อมโยงกันได้ สามารถทำนายความต้องการ ยอดขาย และวางแผนอนาคต ช่วยธุรกิจให้สามารถที่ตัดสินใจได้รวดเร็ว และช่วยให้ได้เปรียบคู่แข่งอีกด้วย

ที่มา https://sgeprint.com/article/data-analytics/