เปิดประตูสู่การวางแผนที่แม่นยำด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล

Digimusketeers
2 February 2022

การวิเคราะห์ข้อมูล (Data analysis)

เป็นขั้นตอนที่จะตัดสินว่าการวางแผนของคุณจะสามารถไปถึงเป้าหมายหรือไม่ ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลก่อนการวางแผนหรือวิเคราะห์ข้อมูลหลังดำเนินการตามแผน สิ่งที่สำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร วิธีใดที่จะทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเกิดความแม่นยำและมีทิศทางที่ถูกต้องมากที่สุดรวมไปถึงการรวบรวมข้อมูลหลังการดำเนินการที่จะทำให้รู้ปัญหาและมีการแก้ไขให้ทันเวลาเพื่อที่จะให้แผนทางการตลาดดำเนินต่อเนื่องไปถึงจุดหมาย

Business data analysis

ความหมายที่แท้จริงของการวิเคราะห์ข้อมูล

ความหมายที่แท้จริงของการวิเคราะธ์ข้อมูล คือการนำข้อมูลที่ได้รับมาจัดแยกเป็นชุดข้อมูลและหาความเชื่อมโยงของข้อมูลเหล่านั้นเพื่อวัตถุประสงค์ตามที่ได้กำหนด โดยข้อมูลที่ได้รับอาจจะมาจากข้อมูลดิบที่ได้รับจากกลุ่มเป้าหมายไม่ว่าจะด้วยการทำแบบทดสอบหรือการติดตามผลเมื่อดำเนินการตามแผน นำทุกอย่างมาวิเคราะห์ด้วยเหตุผล ตรรกะทางธุรกิจและต้องอาศัยความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ด้วย ท้ายที่สุดในการวิเคราะห์ข้อมูลจะได้ออกมาเป็น “ข้อมูลเชิงลึก” หรือ “ข้อสรุป” ที่เป็นคำตอบของข้อมูลเหล่านั้น และใช้ข้อมูลตรงนี้ไปใช้ในการวางแผนหรือพัฒนาธุรกิจต่อไป

หลักการจำง่ายเพื่อเริ่มต้นการวิเคราะห์ข้อมูลให้ได้รับประโยชน์สูงสุด

ขั้นตอนง่าย ๆ ที่นักการตลาดต้องรู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลแบ่งออกเป็น 4 ข้อเพื่อให้จดจำได้ง่ายมากขึ้น ดังนี้
1. ต้องรู้ว่าตอนนี้กำลังเกิดอะไรขึ้น (Descriptive analysis) การวิเคราะห์ตัวแปรและดูว่าตัวแปรนั้น ๆ เกิดอะไรขึ้น เช่น มีคนเข้ามาชมมากเท่าไร กลุ่มคนเหล่านั้นกลายเป็นลูกค้ามากน้อยแค่ไหน เป็นต้น โดยที่ข้อมูลเหล่านั้นจะมาตอบคำถามที่ตั้งในขั้นแรกว่ากำลังเกิดอะไรขึ้นกับธุรกิจของคุณ
2. ทำไมถึงเป็นแบบนี้และสาเหตุมาจากอะไร (Diagnostic analysis) เมื่อคุณรู้แล้วว่าตอนนี้กำลังเกิดอะไรขึ้นแล้วสิ่งต่อมาที่คุณต้องหาข้อมูลต่อไปคือ สาเหตุที่ทำให้เกิดสิ่งเหล่านั้นขึ้น เช่น ทำไมลูกค้าถึงสนใจสินค้าตัวนี้เป็นพิเศษ
3. การเดาทางโดยการตั้งคำถามว่าอะไรที่อาจจะเกิดขึ้นหรือกำลังจะเกิดขึ้นในอนาคต (Predictive analysis) ในข้อนี้ต้องอาศัยประสบการณ์ในการคาดเดาโดยการใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในการตั้งคำถาม
4. ควรทำอย่างไร (Prescriptive analysis) สุดท้ายเมื่อตอบคำถามเสร็จสิ้นแล้วการวิเคราะห์ขั้นสุดท้ายคือการสรุปผลไม่ว่าจะเกี่ยวกับการเริ่มวางแผนหรือการปรับปรุงแก้ไขต่อยอดการพัฒนาเพื่อให้ธุรกิจประสบความสำเร็จ

Business presentation on a laptop screen

 

ตัวช่วยออนไลน์ในการวิเคราะห์ข้อมูลยอดฮิต

BI(Business Intelligence) คือ เทคโนโลยีที่ช่วยธุรกิจวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลมาใช้สามารถประมวลผล วิเคราะห์ และสร้างรายงานผล ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจองค์กร สินค้า การบริการลูกค้าและตลาดได้ดียิ่งขึ้น
ERP (Enterprise Resource Planning)คือ ระบบวางแผนจัดการทรัพยากร โดยส่วนมากจะเป็นโปรแกรมที่ใช้ในโรงงานอุตสาหกรรมหรือบริษัทที่มีฝ่ายการผลิตด้วย
CRM (Customer Relationship Management) หรือระบบบริหารจัดการความสัมพันธ์ลูกค้าที่มุ่งจัดการข้อมูลลูกค้าเพื่อให้ธุรกิจสามารถเข้าใจลูกค้าและสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้าได้ดีขึ้น
HIS (Hospital Information Systems) หรือ ระบบสารสนเทศโรงพยาบาล คือ ระบบจัดการข้อมูลที่ใช้ในโรงพยาบาล เพื่อให้แพทย์ เจ้าหน้าที่ หรือบุคลากรที่เกี่ยวข้องสามารถเข้าถึงข้อมูลของผู้ป่วยจากฐานข้อมูลโรงพยาบาลที่จัดเก็บไว้อย่างเป็นระบบ
ตัวช่วยเหล่านี้เป็นตัวช่วยการวิเคราะห์ข้อมูลที่พบเจอบ่อย ๆ เท่านั้น ยังมีระบบจัวช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลอีกมากมายที่คุณสามารถศึกษาและเลือกใช้ให้ตรงตามความต้องการของธุรกิจได้
การวิเคราะห์ข้อมูลสร้างทีมอย่างไรให้วิเคราะห์ออกมาอย่างถูกต้อง
ทุกครั้งในการทำการวิเคราะห์สิ่งที่คุณต้องให้ความสำคัญอย่างขาดไม่ได้คือ การตั้งคำถาม การเตรียมข้อมูล การนำข้อมูลมาวิเคราะห์และสรุปผล 4 ขั้นตอนนี้จะเป็นหลักที่จะทำให้การวิเคราะห์ของคุณเริ่มต้นและจบลงอย่างสวยงาม โดยที่แต่ละธุรกิจก็จะมีคำถามหรือแหล่งข้อมูลแตกต่างกันไป ยกตัวอย่างเช่น

ธุรกิจการศึกษาแห่งหนึ่งต้องการจัดทำโปรโมชันกับลูกค้าโดยอาศัยความต้องการลูกค้าเก่าเป็นหลัก ดังนั้น
คำถามคือ โปรโมชันใดที่ลูกค้าเก่าให้ความสนใจมากที่สุด
จัดเตรียมข้อมูล โดยการที่รวบรวมสถิติการลงคอร์สจากโปรโมชันของสถาบันหรือการทำแบบสอบถามกับลูกค้าที่เป็นลูกค้าเก่า และนำข้อมูลมาจัดหมวดหมู่ตามโปรโมชันต่าง ๆ
การวิเคราะห์ คือการดูสถิติจากลูกค้าเก่าว่ามีการต่อคอร์สเรียนหรือซื้อคอร์สเรียนเพิ่มจากโปรโมชันไหนมากที่สุด และโปรโมชันไหนที่มีสถิติการซื้อมากที่สุด
สุดท้ายการสรุปผล คุณจะได้รู้ว่าโปรโมชันไหนที่มาแรงและควรที่จะจัดขึ้นอีกเพื่อเพิ่มยอดขายให้เป็นไปตามแผน หรือมีส่วนไหนที่ต้องปรับปรุงให้น่าสนใจดึงดูดให้ซื้อคอร์สมากขึ้น

สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลตามตัวอย่างอาจจะไม่ต้องใช้ตัวช่วยในการวิเคราะห์แต่จำเป็นที่จะต้องอาศัยความแม่นยำและการตัดสินใจที่ชัดเจนเพื่อผลลัพธ์ที่ดีในอนาคต โดยที่ไม่ต้องเสียเวลาทำโปรโมชันศูนย์เปล่า
ประโยชน์ที่จะได้แน่นอนถ้ามีการวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกต้อง
ประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูลที่นักการตลาดจะได้รับแน่นอนเมื่อเกิดการวิเคราะห์ข้อมูลเกิดขึ้น คือ
§ ข้อมูลต่าง ๆ ที่ได้รวบรวมมาจะเป็นข้อมูลดิบโดยที่ข้อมูลเหล่านั้นก็จะถูกรวบรวมมากับสถานการณ์ของธุรกิจดังนั้นก็รู้ข้อมูลเหล่านี้จะทำให้คุณได้เข้าใจและมองเห็นสถานการณ์ที่เกิดขึ้นในช่วงเวลา ๆ นั้น ๆ ได้ดีขึ้นเพื่อนำไปใช้ประโยชน์ในอนาคต
§ เรียนรู้กลุ่มเป้าหมายได้มากขึ้น เพราะในการรวบรวมข้อมูลแต่ละครั้งย่อมมีการสอบถามหรือเก็บสถิติจากลูกค้ากลุ่มเป้าหมายดังนั้นขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลจึงทำให้คุณได้เรียนรู้กลุ่มเป้าหมายไปในตัวด้วย
§ เข้าใจปัญหาและแก้ได้ตรงจุด การวิเคราะห์ด้วยตรรกะเหตุผลจากข้อมูลดิบจะทำให้พบเจอปัญหาและดำเนินการแก้ไขได้ตรงจุดหรืออาจจะเป็นการป้องกันปัญหาที่จะเกิดในอนาคตอีกด้วย
§ เปิดโอกาสในอนาคต การวิเคราะห์เดินทางมาถึงขั้นตอนสุดท้ายคุณจะได้ข้อสรุปที่สามารถทำไปคาดการณ์ทิศทางธุรกิจในอนาคตอย่างถูกต้อง
§ ลดค่าใช้ค่า การวิเคราะห์ได้ถูกต้องตรงจุดก็จะช่วยให้ธุรกิจเดินหน้าไปได้ดีไม่มีสะดุดการคาดการณ์วางงบให้สอดคล้องกับแผนการตลาดก็จะมีความแม่นยำมากขึ้นไปด้วย

Data Online Technology Internet Circuit Board Concept

การวิเคราะห์ข้อมูลต้องอาศัยประสบการณ์และตรรกะเหตุผลที่ถูกต้องเพื่อส่งผลดีกับการทำธุรกิจมากที่สุดโดยที่นักการตลาดสามารถสร้างทีมในองค์กรหรือนอกองค์กรเพื่อให้มาทำความเข้าใจโครงสร้างธุรกิจเพื่อการวางแผนที่ดีต่อไป Digimusketeers เป็นอีกหนึ่งบริษัทที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนแผนการตลาดไปสู่จุดหมายที่คุณต้องการ ด้วยประสบการณ์และทีมงานที่พร้อมให้บริการคุณด้วยใจ

SHARES
×

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ ตั้งค่า

Privacy Preferences

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

Allow All
Manage Consent Preferences
  • Always Active

Save