WHAT IS DATA ANALYSIS ?

อ่านตามหัวข้อ :

1. การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) คืออะไร ?
1.1 การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร ?
1.2  ทำไมการวิเคราะห์ข้อมูลจึงมีความสำคัญ ?
1.3 การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร ?
1.4 การวิเคราะห์ข้อมูลถูกนำมาใช้ในธุรกิจอย่างไร ?

2. ประโยชน์และความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูล
2.1. เข้าใจข้อมูลและสถานการณ์
2.2. รู้จักกลุ่มเป้าหมายดียิ่งขึ้น
2.3. ลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน
2.4. เข้าใจสาเหตุของปัญหาและช่วยแก้ปัญหา
2.5. ช่วยให้เห็นแนวโน้มและโอกาส

3. 4 ระดับของการวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญ (Levels of Data Analysis Maturity)
3.1 การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics)
3.2 การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย (Diagnostics Analytics)
3.3 การวิเคราะห์ข้อมูลทั้งข้อมูลในเชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics)
3.4 การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics)

4. ตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาข้อมูลเชิงลึก (Insight) อย่างง่ายและเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล
4.1 คุณภาพข้อมูล (คุณภาพข้อมูล)
4.2 ทีมวิเคราะห์ข้อมูล (Analytics Teams)
4.3 การวิจัยลูกค้า (การวิจัยผู้บริโภค)
4.4 คอร์สการตลาดบนพื้นฐาน (Database Marketing)

5. วิเคราะห์ข้อมูลอย่างไรให้เกิดประโยชน์ใช้ได้จริงในองค์กร
5.1 ช่วยในการคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต
5.2 ช่วยในการทำ Personalized Marketing
5.3 ช่วยในการจัดทำโปรโมชันที่มีประสิทธิภาพ
5.4 ช่วยในการมองหาโอกาสในตลาดใหม่ ๆ

1. การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) คืออะไร ?

1.1 การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?

การวิเคราะห์ข้อมูล คือการแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง โดยการวิเคราะห์ข้อมูลช่วยกำหนดกระบวนการทางธุรกิจ ปรับปรุงการตัดสินใจ และส่งเสริมการเติบโตของธุรกิจ

1.2  ทำไมการวิเคราะห์ข้อมูลจึงมีความสำคัญ ?

การวิเคราะห์ข้อมูลนั้น จะช่วยให้บริษัทมองเห็นและเข้าใจกระบวนการทำงานของตนอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียดเกี่ยวกับประสบการณ์ของลูกค้าและปัญหาของลูกค้า โดยเปลี่ยนกระบวนทัศน์ เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลเชิงลึกกับการกระทำต่างๆ ของบริษัทและสามารถสร้างประสบการณ์ของลูกค้าที่เป็นส่วนตัว เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และเพิ่มผลผลิตของพนักงานได้ด้วย

1.3 การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร ?

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เป็นกระบวนการในการค้นหารูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์ที่ซับซ้อนเหล่านี้ต้องการใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีเฉพาะ พลังการคำนวน และพื้นที่เก็บข้อมูลที่รองรับได้

1.4 การวิเคราะห์ข้อมูลถูกนำมาใช้ในธุรกิจอย่างไร ?

2. ประโยชน์และความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูล

2.1. เข้าใจข้อมูลและสถานการณ์

2.2. รู้จักกลุ่มเป้าหมายดียิ่งขึ้น

การมีข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล จะช่วยให้ธุรกิจหรือองค์กรสามารถติดตาม และทำสถิติข้อมูลด้านต่างๆ เกี่ยวกับลูกค้าได้ ไม่ว่าจะเป็นสินค้าที่ซื้อบ่อย ข้อมูลพื้นฐานสำหรับการจัดกลุ่มลูกค้า (segmentation) หรือข้อมูลจาก Third-party platform

2.3. ลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน

การวิเคราะห์ข้อมูล จะช่วยให้องค์กรสามารถดำเนินงานได้อย่างลื่นไหลและมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพราะช่วยให้สามารถตัดสินใจเฉียบขาดและตรงจุด ลดการกระทำและการใช้งบที่ไม่จำเป็นลงได้

2.4. เข้าใจสาเหตุของปัญหาและช่วยแก้ปัญหา

องค์กรสามารถนำมาวิเคราะห์เพื่อหาปัจจัยและต้นเหตุของสิ่งต่างๆ ได้จาก ข้อค้นพบ (data findings) โดยเฉพาะเมื่อเกิดปัญหาที่มีความเสี่ยงสูง ส่งผลกระทบกับการดำเนินงานอื่นๆ ค่อนข้างรุนแรง และการมีข้อมูลพร้อม และมีซอฟต์แวร์ช่วยวิเคราะห์จะช่วยให้องค์กรรู้ว่าต้องรีบแก้ไขที่จุดใด

2.5. ช่วยให้เห็นแนวโน้มและโอกาส

การมีข้อมูลเชิงลึก (insight) คือการมองเห็นความสัมพันธ์ของชุดข้อมูลกับบริบท และสถานการณ์จะช่วยให้มองเห็นแนวโน้มหรือ “เทรนด์” (trend) ที่อาจจะเกิดขึ้นได้ นอกจากนี้ การมีฐานข้อมูลจาก open-source เช่น Google ก็ช่วยให้ธุรกิจรู้ความต้องการของตลาดในแต่ละช่วงได้ เห็นเทรนด์พฤติกรรมและความสนใจที่เปลี่ยนแปลง ช่วยให้ธุรกิจสามารถวางแผนดำเนินงานเพื่อคว้าโอกาสที่กำลังมาได้

3. 4 ระดับของการวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญ (Levels of Data Analysis Maturity)

3.1 การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics)

โดยมักจะเริ่มต้นจากการวิเคราะห์แบบพื้นฐาน โดยวิเคราะห์เพียงแค่ตัวแปรเดียวเท่านั้น (Univariate Analysis) คำถามการวิเคราะห์ในระดับนี้ จะเป็นเพียงแค่การถามเพื่อให้ทราบว่าเกิดอะไรขึ้น เช่น ยอดขายเป็นเท่าไหร่ จำนวนลูกค้าทั้งหมดเป็นเท่าไหร่

3.2 การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย (Diagnostics Analytics)

จะเป็นการหาความสัมพันธ์ของตัวแปรตั้งแต่สองตัวขึ้นไป (Multivariate Analysis) เช่น การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ (Correlation Analysis) หรือ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงหลายมิติ (Multidimensional Analysis) และการวิเคราะห์ข้อมูลในขั้นตอนนี้ จะเป็นการวิเคราะห์เพื่อประเมินว่าตัวแปรแต่ละตัวนั้นมีผลต่อกันหรือไม่

3.3 การวิเคราะห์ข้อมูลทั้งข้อมูลในเชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics)

ระดับการวิเคราะห์ในขั้นนี้ จะมุ่งเน้นการพยากรณ์หรือทำนายอนาคต เป็นการสร้างโมเดลเพื่อสกัดรูปแบบความสัมพันธ์ที่สามารถนำไปใช้กับเหตุการณ์ที่ยังไม่เกิดขึ้นได้ เทคนิคการวิเคราะห์จะเป็นกลุ่มเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) หรือ การเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning)

3.4 การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics)

ลำดับขั้นที่ถูกพิจารณาว่าเป็น Maturity Level ที่สูงสุดของการทำ Data Analytics ก็คือ การทำ Prescriptive Analytics หรือ การวิเคราะห์ที่สามารถบอกได้ว่าต้องทำอะไรเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดภายใต้เงื่อนไขที่จำกัด โดยเทคนิคที่ใช้ ก็คือ Optimization

4. ตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาข้อมูลเชิงลึก (Insight)

Customer Insight ที่จะมีไว้สำหรับ 4 ส่วนต่อไปนี้

4.1 คุณภาพข้อมูล (คุณภาพข้อมูล)

คือตัวชี้วัดข้อมูล (Data Quality) หรือข้อมูลที่ดีได้มาตรฐานที่ต้องตรวจสอบโดยได้มาจากขั้นตอนที่ถูกต้อง

4.2 ทีมวิเคราะห์ข้อมูล (Analytics Teams)

ทีมวิเคราะห์ข้อมูลหรือ Data Scientist คือทีมที่วิเคราะห์ข้อมูลว่าลูกค้ามีพฤติกรรมอย่างไรและจะมีพฤติกรรมต่อไปอย่างไร ในอนาคตจะช่วยทำ Persona ให้กับธุรกิจและสรุปผลคำแนะนำให้กับธุรกิจ

4.3 การวิจัยลูกค้า (การวิจัยผู้บริโภค)

การวิจัยลูกค้า (Consumer Research) คือการรวบรวมความคิดเห็นของผู้บริโภคโดยจะเป็นการวิจัยถึงลักษณะกีดกันพฤติกรรมของผู้บริโภคหรือผู้บริโภคที่ซื้อสินค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ใดๆ

4.4 คอร์สการตลาดบนพื้นฐาน (Database Marketing)

เทคนิคการทำการตลาดบนรูปแบบ (Database Marketing) คือข้อกำหนดการตลาดบนข้อกำหนดของลูกค้าทั้งในปัจจุบันและอนาคต

5. ประโยชน์ของการทำ Consumer Insight

Insight คือ ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปพัฒนาธุรกิจได้หลายมิติเสมอ Customer Insight มีความต้องการข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าซึ่งเป็นลูกค้ารายอื่น ๆ ของกลยุทธ์และวิธีที่จะช่วยพัฒนาธุรกิจด้านการตลาด

5.1 ช่วยในการคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต

Customer Insight ช่วยให้เห็นถึงแนวโน้มทั้งในด้านของรายได้ การปรับปรุงสินค้าและบริการ ไปจนถึงการเลิกใช้บริการของลูกค้า ซึ่งการที่สามารถคาดการณ์แนวโน้มที่จะเกิดขึ้นได้ จะช่วยแบรนด์ของคุณสามารถปรับตัวรับสถานการณ์ที่จะเกิดขึ้นได้ทันท่วงที และมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

5.2 ช่วยในการทำ Personalized Marketing

เมื่อมีข้อมูลเชิงลึก ก็จะทำให้สามารถทำ Personalized Marketing ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพราะจะสามารถปรับแต่งให้เข้ากับลูกค้าแต่ละกลุ่ม และยังทำให้ระบบ CRM สามารถดูแลลูกค้าง่ายมากขึ้นด้วย

5.3 ช่วยในการจัดทำโปรโมชันที่มีประสิทธิภาพ

Customer Insight จะช่วยให้การแบ่งแยกกลุ่มเป้าหมายที่มีโอกาสจะเข้าร่วมกิจกรรมที่แบรนด์จัดขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น เช่น กิจกรรมตอบคำถามทางเพจ กิจกรรมโปรโมชั่นส่งเสริมการขาย เพิ่มโอกาสในการสร้างยอดขายจากแคมเปญที่แบรนด์ตั้งเป้าหมายเอาไว้

5.4 ช่วยในการมองหาโอกาสในตลาดใหม่ ๆ

อีกประโยชน์สำคัญ คือ ข้อมูลเชิงลึกที่ได้มาจะช่วยให้แบรนด์สามารถดูแนวโน้มของตลาด เพื่อประกอบการตัดสินใจที่จะลงไปเข้าร่วม หรืออาจจะใช้ดูกลุ่มเป้าหมายหรือทำเลดีๆ ที่เหมาะสมในการทำการตลาดในอนาคต และสำหรับการขยายสาขาเพิ่มเติมอีกด้วย