ในยุคปัจจุบันนี้ “Data” ได้ถูกพูดถึงกันอย่างแพร่หลาย เพราะว่ามันเป็นส่วนสำคัญที่สุดในการทำการ Digital Marketing ซึ่งช่วยให้ธุรกิจพัฒนาไปได้ไกลมากขึ้น โดยนำการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) มาปรับใช้กับกลยุทธ์การตลาด เพื่อคาดการณ์แนวโน้มพฤติกรรมการบริโภคในอนาคต โดยในบทความนี้เราได้รวมข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับ Data Analytics มาให้กับคุณ วันนี้เราจะมาดูกันว่า Data Analytics คืออะไร? มีความสำคัญอย่างไร? มีวิธีการทำอย่างไร? และแตกต่างจาก Data Analysis อย่างไร?
Data Analytics คืออะไร?
Data Analytics หมายถึงกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลที่เกิดขึ้นตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบัน เพื่อทำนายแนวโน้มอนาคตที่เป็นประโยชน์ต่อการพัฒนาการตลาดให้เหมาะสมกับความต้องการของลูกค้าอย่างมากขึ้น Data Analytics เป็นสิ่งจำเป็นที่ไม่ว่าธุรกิจของคุณจะเป็นแบบไหนก็สามารถนำการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) มาใช้ได้เช่นกัน โดยสามารถแบ่งออกเป็นรูปแบบต่าง ๆ ได้ดังนี้
- การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive analytics) เป็นกระบวนการที่ใช้ในการวิเคราะห์และอธิบายข้อมูลที่มีอยู่ในรูปแบบของเหตุการณ์หรือกิจกรรมต่างๆ ซึ่งส่วนใหญ่จะเน้นไปที่การแสดงผลในรูปแบบที่ง่ายต่อการเข้าใจและใช้ในการตัดสินใจ เช่น รายงานการขาย รายงานผลการดำเนินงาน
- การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic analytics) เป็นกระบวนการที่ช่วยในการอธิบายสาเหตุของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น ปัจจัยต่างๆ และความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยหรือตัวแปรต่างๆ ที่มีผลกระทบต่อเหตุการณ์นั้น ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างยอดขายและกิจกรรมทางการตลาดของแต่ละประเภท โดยเป็นการเคลื่อนไหวใหม่ที่สนับสนุนให้ทำการตัดสินใจไปในทิศทางที่ถูกต้อง
- การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive analytics) เป็นกระบวนการที่ใช้ข้อมูลที่เคยเกิดขึ้นแล้วร่วมกับแบบจำลองทางสถิติหรือเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ต่างๆ (Artificial intelligence) เพื่อทำการพยากรณ์สิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้นหรือน่าจะเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น การพยากรณ์ยอดขาย การพยากรณ์ผลประชามติ
- การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive analytics) เป็นกระบวนการที่วิเคราะห์ข้อมูลที่มีความซับซ้อนสูงสุด เพื่อทำการพยากรณ์สิ่งต่างๆ ที่จะเกิดขึ้น ข้อดี ข้อเสีย สาเหตุ และระยะเวลาของสิ่งที่จะเกิดขึ้น อีกทั้งให้คำแนะนำทางเลือกต่างๆ ที่มีอยู่ และผลลัพธ์ที่เกิดจากแต่ละทางเลือก
Data Analytics สำคัญอย่างไร?
การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) เป็นสิ่งสำคัญอย่างมากในปัจจุบัน ด้วยจำนวนข้อมูลและกิจกรรมที่มหาศาลที่เกิดขึ้น โดยเฉพาะในโลกออนไลน์ที่มีอัตราการใช้ข้อมูลเพิ่มขึ้นทุกปี การนำข้อมูลมาใช้งานและเชื่อมโยงกันระหว่างแหล่งข้อมูลต่างๆ และการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกมีประโยชน์อย่างมากในการสนับสนุนธุรกิจ การขาย และการตลาด ซึ่งช่วยสร้างความเป็นไปได้ที่ดีกว่าในการแข่งขันในธุรกิจและสร้างโอกาสให้กับธุรกิจอย่างมากมาย
Data Analytics มีประโยชน์อย่างไร?
หลังจากที่หลายคนทราบความหมายของ Data Analytics คืออะไรกันแล้ว แต่อย่างไรก็ตามทราบหรือไม่ว่า Data Analytics มีประโยชน์อะไรบ้าง มาดูกันได้เลยตามดังนี้
1. การตัดสินใจ
การใช้ข้อมูลเชิงลึกช่วยในการตัดสินใจได้มากขึ้น โดยสามารถช่วยประเมินและคาดเดาผลลัพธ์ต่าง ๆ และช่วยวางแผนแคมเปญการตลาดและเลือกสร้างคอนเทนต์ที่เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมาย นอกจากนี้ยังช่วยในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ให้ตอบสนองความต้องการของกลุ่มเป้าหมายได้ดียิ่งขึ้น
2. ช่วยสร้างแคมเปญการตลาดที่มีประสิทธิภาพ
Data Analytics ช่วยให้เข้าใจกลุ่มเป้าหมายและพฤติกรรมของพวกเขาได้มากขึ้น ทำให้สามารถสร้างแคมเปญที่เหมาะสมและรับมือกับพฤติกรรมเหล่านั้นได้
3. การสร้างบริการและความสัมพันธ์กับลูกค้า
Data Analytics ช่วยในการศึกษาและบริหารความสัมพันธ์กับลูกค้าได้ดีมากยิ่งขึ้น โดยการวิเคราะห์การบริหารความสัมพันธ์ของลูกค้า ทำให้สามารถพัฒนาบริการและสร้างความพึงพอใจในลูกค้าได้มากขึ้น
4. การปรับปรุงกระบวนการทำงาน
Data Analytics ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มผลกำไรโดยเข้าใจความต้องการของลูกค้า ซึ่งสามารถลดกระบวนการทำงานที่ซับซ้อนและช่วยให้ทุกฝ่ายสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
5. การตรวจสอบความผิดปกติและการแก้ไข
Data Analytics ช่วยในการตรวจสอบความผิดปกติในการทำงานและสามารถแก้ไขได้ในทันที เนื่องจากข้อมูลสามารถวิเคราะห์ คัดกรอง และสรุปผลในเวลาเดียวกันได้
5 วิธีการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics
Data Analytics มีประโยชน์ต่อการทำธุรกิจอย่างมาก เพราะสามารถทำนายอนาคตได้ว่าผู้บริโภคจะมีแนวโน้มหรือจะเป็นไปในทิศทางใด เพื่อนำมาปรับใช้ให้เข้ากับกลยุทธ์การตลาดได้ แต่ทั้งนี้ Data Analytics มีขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไร มาดูกัน
1. การตั้งคำถาม
ขั้นตอนแรกในการค้นหาคำตอบคือการตั้งคำถามเพื่อตรวจสอบเหตุผลที่เราต้องวิเคราะห์ข้อมูลนี้ หรือเกิดปัญหาอะไรถึงได้นำข้อมูลเหล่านี้ไปใช้แก้ไข ในขั้นนี้จะต้องระบุปัญหาอย่างชัดเจนและสมมติฐานที่สามารถทดสอบได้ เช่น อาจมีปัญหาที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าที่ไม่สมัครสมาชิกแบบชำระเงินหลังจากสิ้นสุดระยะเวลาการทดลองใช้งานฟรี ดังนั้นคำถามที่ต้องนำมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลคือทำไมลูกค้าจึงไม่สมัครสมาชิกแบบชำระเงิน เป็นต้น อีกทั้งต้องมีการควรระบุประเภทของข้อมูลที่ต้องการใช้และแหล่งที่มาของข้อมูลด้วย
2. รวบรวมข้อมูล
เมื่อมีคำถามที่ชัดเจนแล้ว ขั้นตอนถัดไปคือการเก็บรวบรวมข้อมูล มีเครื่องมือมากมายที่สามารถใช้ในการวิจัยเพื่อเก็บข้อมูล ตัวอย่างเช่นการใช้แบบสอบถามออนไลน์ การใช้เครื่องมือทางการตลาดเช่นอีเมล หรือการเข้าถึงแหล่งข้อมูลทางรัฐบาลที่เปิดเผย และยังมีเครื่องมืออื่น ๆ ที่สามารถใช้งานได้ฟรี เช่น Google Trends การเลือกใช้เครื่องมือเก็บข้อมูลขึ้นอยู่กับความเหมาะสมกับการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ คุณควรพิจารณาให้ถูกต้องก่อนที่จะเลือกใช้วิธีการเก็บข้อมูลต่าง ๆ
3. การทำความสะอาดข้อมูล
เมื่อเรารวบรวมข้อมูลเสร็จเป็นที่เรียบร้อยแล้ว ขั้นตอนถัดไปคือการทำความสะอาดข้อมูล เพื่อให้ชุดข้อมูลพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ การทำความสะอาดข้อมูลนี้คือการล้างชุดข้อมูลให้เป็นระเบียบและถูกต้อง เนื่องจากชุดข้อมูลที่มีอยู่อาจมีข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ ข้อมูลที่หายไป หรือข้อมูลที่ซ้ำกัน ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อการวิเคราะห์ข้อมูลได้ ดังนั้นเราจึงจำเป็นต้องล้างข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องและจัดเรียงใหม่ให้เป็นระบบ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด
4. การวิเคราะห์ข้อมูล
วิเคราะห์ข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการนี้ โดยวิธีการที่เลือกใช้ในการวิเคราะห์ขึ้นอยู่กับคำถามที่ตั้งและประเภทของข้อมูลที่มีอยู่ เราสามารถใช้ Descriptive Analytics (การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน) ในการอธิบายข้อมูล, Diagnostic Analytics (การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเชิงวินิจฉัย) เพื่อหาสาเหตุของเหตุการณ์, Predictive Analytics (การวิเคราะห์แบบพยากรณ์) เพื่อทำนายแนวโน้มของข้อมูลในอนาคต, และ Prescriptive Analytics (การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ) เพื่อแนะนำวิธีการแก้ไขปัญหา โดยได้กล่าวถึงวิธีการเหล่านี้ไว้ในข้อก่อนหน้านี้แล้ว
5. เปลี่ยนและนำเสนอข้อมูล
ขั้นตอนสุดท้ายคือการเปลี่ยนข้อมูลที่ได้วิเคราะห์แล้วให้เป็นข้อมูลที่มีความลึกมากขึ้นเพื่อให้สามารถนำไปใช้งานได้ วิธีที่ใช้คือการตีความและนำเสนอข้อมูลให้ผู้อื่นเข้าใจได้ง่าย เช่น การนำเสนอข้อมูลในรูปแบบแผนภูมิหรือกราฟ และอื่น ๆ นั่นเอง
Analytics vs Analysis มีความแตกต่างกันอย่างไร?
การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) คือกระบวนการที่นำข้อมูลที่มีอยู่มาวิเคราะห์เพื่อให้เกิดความเข้าใจเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต และหาสาเหตุของปัญหา การวิเคราะห์ข้อมูลจะใช้ในการวิเคราะห์ตลาด (Market Analysis) และการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) เพื่อค้นหาปัจจัยและต้นตอของสาเหตุจริง ๆ
ในขณะที่ Data Analytics เป็นกระบวนการที่นำข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบันหรืออดีตมาวิเคราะห์และทำนายแนวโน้มในอนาคต โดยการวิเคราะห์ข้อมูลใน Data Analytics จะใช้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลทั้ง 4 รูปแบบหลัก ได้แก่ การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics) ที่ใช้ในการอธิบายข้อมูลปัจจุบัน การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics) ที่ใช้ในการหาสาเหตุของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive Analytics) ที่ใช้ในการทำนายแนวโน้มของข้อมูลในอนาคต และการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics) ที่ใช้ในการให้คำแนะนำในการแก้ไขปัญหา ทั้งหมดนี้จึงช่วยให้ได้คำตอบที่ต้องการได้มากขึ้น
Data Analytics หรือการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นกระบวนการที่มาช่วยในการแก้ไขปัญหาและการดำเนินธุรกิจ โดยจะใช้การวิเคราะห์ปัจจัยที่เกิดขึ้นเพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยต่าง ๆ ว่าแต่ละปัจจัยมีความเกี่ยวข้องกันอย่างไร จากนั้นสามารถนำข้อมูลเหล่านี้ไปสร้างแนวโน้มของเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เมื่อเรามีข้อมูลทั้งหมด เราสามารถตัดสินใจว่าเราจะดำเนินการกับเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคตอย่างไรได้
ขอบคุณเนื้อหาจาก:
https://thedigitaltips.com/blog/digital-tips-and-tricks/data-analytic/
https://www.enablesurvey.com/article-detail/8203f1de-8aca-4207-a7f5-348eb1cce3d3/data-analytics
