เพราะ “ข้อมูล” ถือเป็นทรัพยากรสำคัญอย่างยิ่งในโลกของการทำธุรกิจ และเป็นหัวใจสำคัญของการตัดสินใจ ธุรกิจใดที่สามารถวิเคราะห์และใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ย่อมก้าวล้ำนำหน้าคู่แข่งได้มากกว่า ธุรกิจของคุณเองก็เช่นกัน การเลือกใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ทรงพลัง จะช่วยให้คุณเข้าใจพฤติกรรมลูกค้า คาดการณ์แนวโน้มตลาด และตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างแม่นยำมากยิ่งขึ้น
Analytics คือการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทำให้ธุรกิจสามารถเข้าใจพฤติกรรมลูกค้า มองเห็นแนวโน้มทางตลาด และเพิ่มผลลัพธ์เชิงธุรกิจได้ดียิ่งขึ้น มาเปิดโลกของเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ทรงประสิทธิภาพ เรียนรู้ว่า Analytics คืออะไร? มีประโยชน์อย่างไร? ควรเริ่มต้นจากตรงไหน? และมีอยู่ด้วยกันกี่รูปแบบ? ไปไขข้อสงสัยทั้งหมดพร้อม ๆ กันได้ในบทความนี้
Analytics คืออะไร?
Analytics คืออะไร? Analytics คือกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึก (Insights) ที่ช่วยให้เราเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า ธุรกิจ และอุตสาหกรรม ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ จะช่วยให้เราสามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างชาญฉลาด ปรับปรุงกลยุทธ์ต่างๆ ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น และบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว
ประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics)
ประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูล มีอยู่มากมาย ทั้งช่วยปลดล็อคศักยภาพของข้อมูลและสร้างประโยชน์ในหลากหลายมิติ อาทิ
- ช่วยในการตัดสินใจให้ดียิ่งขึ้น
ประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้เราสามารถเข้าใจลึกซึ้งถึงลูกค้า พฤติกรรมการซื้อ ผลกระทบของแคมเปญการตลาด และแนวโน้มของตลาด ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้การตัดสินใจทางธุรกิจมีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
- เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน
การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้เราสามารถระบุและแก้ไขปัญหา ปรับปรุงกระบวนการทำงาน และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น ธุรกิจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุสาเหตุของสินค้าคงคลังมากเกินไป หรือปรับปรุงกระบวนการผลิตเพื่อลดเวลาในการผลิต
- พัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการ
ประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้เราเข้าใจความต้องการของลูกค้า เพื่อที่จะได้พัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการที่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น และสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า ตัวอย่างเช่น ธุรกิจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าไม่ค่อยพึงพอใจ และพัฒนาผลิตภัณฑ์รุ่นใหม่ที่ดียิ่งขึ้น
- ลดความเสี่ยง
การทำ Data Analytics ช่วยให้เราสามารถระบุและจัดการความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นกับธุรกิจได้ ตัวอย่างเช่น สถาบันการเงินสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุรายชื่อลูกค้าที่มีความเสี่ยงในการผิดนัดชำระหนี้
- สร้างโอกาสใหม่
นอกจากจะทำให้ธุรกิจได้ทราบถึงข้อมูลต่าง ๆ อย่างละเอียดแล้ว ประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูล ยังช่วยให้เราสามารถระบุโอกาสใหม่ ๆ ในตลาดได้ เช่น การพัฒนาธุรกิจใหม่ การขยายตลาดไปยังกลุ่มลูกค้าใหม่ หรือการสร้างพันธมิตรทางธุรกิจเพิ่มขึ้น
รูปแบบของการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) มีอะไรบ้าง?
ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจขนาดเล็กหรือขนาดใหญ่ ก็สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ อีกทั้งยังเป็นสิ่งที่จำเป็นมาก เพราะการทำธุรกิจโดยที่ไม่มีข้อมูลใด ๆ ก็เปรียบเสมือนการล่องเรือเล็กในมหาสมุทรอันกว้างใหญ่อย่างไม่รู้จุดหมายปลายทาง ดังนั้น การทราบถึงข้อมูลดังกล่าวจึงเป็นสิ่งที่จำเป็นอย่างยิ่ง โดยการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) สามารถแบ่งออกได้เป็น 4 รูปแบบ ดังนี้
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics)
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน หรือการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ descriptive มุ่งเน้นไปที่การอธิบายข้อมูลในปัจจุบัน โดยการรวบรวม จัดระเบียบ และสรุปข้อมูล เพื่อให้เข้าใจถึงสถานการณ์ปัจจุบันที่กำลังเกิดขึ้นในลักษณะที่เข้าใจง่าย เช่น ยอดขาย จำนวนลูกค้า รายงานผลการดำเนินงาน หรือพฤติกรรมของผู้ใช้
ตัวอย่างการใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ descriptive
- สรุปยอดขายรายเดือนที่แสดงให้เห็นว่ายอดขายในแต่ละเดือนเป็นอย่างไร
- วิเคราะห์กลุ่มลูกค้าเป้าหมายจากจำนวนการซื้อสินค้า
- ติดตามพฤติกรรมการใช้งานเว็บไซต์
การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics)
การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics) มุ่งเน้นไปที่การหาสาเหตุของปัญหา โดยการค้นหาความสัมพันธ์ของปัจจัยหรือตัวแปรต่าง ๆ และรูปแบบในข้อมูล เพื่อให้เข้าใจว่าอะไรเป็นสาเหตุของปัญหาที่เกิดขึ้นและชี้ให้เห็นปัจจัยที่ทำให้เกิดผลลัพธ์ต่าง ๆ
ตัวอย่างการใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Diagnostic Analytics
- การวิเคราะห์สาเหตุที่ยอดขายลดลงในช่วงเวลาที่กำหนด
- ค้นหาปัจจัยที่ส่งผลต่อความพึงพอใจของลูกค้า
- ติดตามสาเหตุของปัญหาการใช้งานแอปพลิเคชัน
การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive Analytics)
การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive Analytics) มุ่งเน้นไปที่การคาดการณ์อนาคต โดยการใช้เทคนิคทางสถิติ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI (Artificial intelligence) และแมชชีนเลิร์นนิ่ง (Machine Learning) เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้น
ตัวอย่างการใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูบแบบ Predictive Analytics
- การพยากรณ์แนวโน้มยอดขายในอนาคตโดยใช้ข้อมูลการขายที่ผ่านมา
- ประเมินความเสี่ยงของลูกค้าในการเปลี่ยนผู้ให้บริการ (Customer Churn)
- คาดการณ์พฤติกรรมของผู้ใช้
การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics)
การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics) มุ่งเน้นไปที่การให้คำแนะนำโดยการใช้ข้อมูล และแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อให้คำแนะนำในการตัดสินใจ ถือเป็นรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความซับซ้อนมากที่สุด และเป็นขั้นตอนสูงสุดของการวิเคราะห์ข้อมูล เพราะไม่เพียงแต่คาดการณ์อนาคตเท่านั้น แต่ยังแนะนำว่าควรทำอย่างไรในสถานการณ์ต่าง ๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด โดยการวิเคราะห์นี้ใช้ AI และการจำลองสถานการณ์ (Simulation) เพื่อเสนอวิธีแก้ปัญหาเชิงกลยุทธ์
ตัวอย่างการใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Prescriptive Analytics
- การแนะนำกลยุทธ์การตลาดเพื่อเพิ่มยอดขายตามการวิเคราะห์แนวโน้มตลาด
- การแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมกับลูกค้า
- แนะนำวิธีการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน
- การจัดสรรทรัพยากรในโรงงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต
การวิเคราะห์ควรเริ่มต้นจากอะไร?
การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) เป็นทักษะสำคัญที่ทุกคนควรมี ไม่ว่าจะเป็นนักธุรกิจ นักการตลาด หรือนักวิจัย การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลที่มีอยู่ ค้นหาข้อมูลเชิงลึก (Insight) และตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลที่ถูกต้อง
การวิเคราะห์ควรเริ่มต้นจากอะไร? ควรเริ่มต้นจากการทำความเข้าใจวัตถุประสงค์ของธุรกิจหรือปัญหาที่ต้องการแก้ไขก่อน โดยมีขั้นตอนพื้นฐานดังนี้
- ระบุเป้าหมายที่ชัดเจน กำหนดคำถามหรือปัญหาที่ต้องการคำตอบ เช่น ต้องการเพิ่มยอดขายหรือลดต้นทุน
- รวบรวมข้อมูลที่จำเป็นและเกี่ยวข้องกับปัญหาหรือเป้าหมายจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ฐานข้อมูลภายในเว็บไซต์ หรือแหล่งข้อมูลภายนอก
- จัดการและทำความสะอาดข้อมูล ทำการลบข้อมูลที่ซ้ำกันหรือไม่สมบูรณ์ และจัดการข้อมูลในรูปแบบที่เหมาะสม
- เลือกใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การใช้สถิติ การใช้ machine learning หรือเครื่องมืออื่น ๆ ที่เหมาะสมตามความต้องการ
- ทำการสรุปผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์พร้อมนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย เช่น กราฟ ตาราง หรือแดชบอร์ด
แต่ในส่วนของการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความซับซ้อน หรือไม่ทราบว่าการวิเคราะห์ควรเริ่มต้นจากอะไร บริษัทอาจจัดจ้างนักวิเคราะห์ข้อมูลมาช่วยในส่วนนี้ได้ตามความเหมาะสม หากไม่มีทีมที่มีความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูล ข้อมูลมีความซับซ้อน และต้องการการวิเคราะห์ในเชิงลึกก็สามารถจ้างทีมวิเคราะห์หรือมองหาบริษัทเข้ามาทำแทนในส่วนนี้ได้
สรุป
การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) เป็นสิ่งที่ทุก ๆ ธุรกิจไม่ควรมองข้าม จะเห็นได้เลยว่าประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นส่งผลดีต่อธุรกิจเป็นอย่างยิ่ง ยิ่งมีข้อมูลที่มากมายมหาศาลมากเท่าไหร่ การเลือกใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ทรงประสิทธิภาพจะช่วยให้คุณตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น พร้อมนำพาธุรกิจของคุณไปสู่ความสำเร็จ
FAQ คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics)
ข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์ต้องมีคุณสมบัติอย่างไร?
ข้อมูลที่ดี ควรเป็นข้อมูลที่ถูกต้อง ทันสมัย มีความสมบูรณ์และไม่ซ้ำซ้อน นอกจากนี้ การทำความสะอาดข้อมูลก่อนวิเคราะห์ก็มีส่วนช่วยให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำมากขึ้น
ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) มีผลต่อการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไร?
Big Data ช่วยให้ธุรกิจมีข้อมูลที่ละเอียดและครอบคลุมมากขึ้นในการวิเคราะห์ สามารถนำไปสู่การพยากรณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น แต่ต้องมีการจัดการที่ดีและเครื่องมือที่เหมาะสมเพื่อรับมือกับข้อมูลขนาดใหญ่
เราสามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลเองได้ไหม หากไม่มีความเชี่ยวชาญ?
สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นหรือการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ descriptive สามารถใช้เครื่องมือง่าย ๆ เช่น Excel หรือ Power BI ในการวิเคราะห์ได้ แต่สำหรับการวิเคราะห์เชิงลึก ควรมีผู้เชี่ยวชาญมาช่วยในการทำงานจะดีที่สุด
หากคุณต้องการนำข้อมูลด้านการตลาด มาปรับใช้ในธุรกิจของคุณ Digimusketeers เรามีบริการ Data Consulting วิเคราะห์การตลาดด้วยข้อมูลเชิงลึก ผ่านการติดตั้ง Tools ที่ใช้เก็บข้อมูลทุกการเคลื่อนไหวผ่านเว็บไซต์ ได้ข้อมูลผู้บริโภคเชิงลึกที่เป็นกลุ่มเป้าหมายของธุรกิจ เพื่อนำไปต่อยอดธุรกิจ ในอนาคตให้เติบโต สามารถนำเอาข้อมูลที่ได้ มาทำโฆษณาที่แม่นยำยิ่งขึ้น
เพิ่มยอดขายด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลทางการตลาดเชิงลึก
แอดไลน์เพื่อปรึกษาเราฟรี
อ่านบทความที่เกี่ยวกับ Data Consulting เพิ่มเติม
