Big Data คืออะไร?

Big Data คือ คำเรียกรวม ๆ ของชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ ไม่ว่าจะมีโครงสร้าง หรือไม่มีโครงสร้างก็ตาม แต่ข้อมูลที่เรียกว่า Big Data จะมีปริมาณมาก ซับซ้อน หลากหลาย และมีแนวโน้มจะเพิ่มขึ้นได้อย่างทวีคูณเมื่อเวลาผ่านไป ยกตัวอย่างเช่น ข้อมูลลูกค้าทั้งหมดของบริษัท ข้อมูลพาร์ทเนอร์ทั้งหมดของบริษัท ไฟล์เอกสารที่ใช้จริงในแต่ละวัน หรือข้อมูลที่ได้จากการตรวจจับพฤติกรรมของผู้บริโภค เป็นต้น ดังนั้น เราจึงกล่าวได้ว่า Big Data คือ สิ่งที่สำคัญในการวางกลยุทธ์การตลาดของทุก ๆ ธุรกิจ และจำเป็นต้องอาศัยระบบการจัดเก็บที่มีประสิทธิภาพ 

>> อ่านเพิ่มเติม: เทรนด์การตลาด 2024 – คืนชีวิตให้ธุรกิจติดลมบน

ต้นกำเนิดของ Big Data คือ?

หลาย ๆ คนอาจจะเคยสงสัยว่า Big Data เกิดขึ้นได้อย่างไร? เพื่อตอบคำถามนี้ อาจต้องย้อนหลังกลับไปตั้งแต่สมัย 1960 – 1970 ยุคที่มีการนำคอมพิวเตอร์มาใช้ประมวลผลข้อมูลเป็นครั้งแรก และข้อมูลที่จัดเก็บโดยคอมพิวเตอร์มีปริมาณมหาศาลขึ้นเรื่อย ๆ จนกระทั่งในช่วงทศวรรษ 1990 Big Data คือ คำที่ถูกนำมาใช้นิยามข้อมูลมหาศาลเหล่านั้น แม้จะไม่ทราบที่มาแน่ชัด แต่คนส่วนใหญ่ในวงการล้วนให้เครดิต John R. Mashey นักวิทยาการคอมพิวเตอร์ชาวอเมริกัน ในฐานะผู้ที่บัญญัติคำว่า Big Data ขึ้นเป็นคนแรก

ลักษณะสำคัญของ Big Data คืออะไรบ้าง?

เราพอจะทราบกันแล้วว่า Big Data คืออะไร แต่ปัญหาคือ “จะรู้ได้อย่างไรว่าข้อมูลที่คุณมี เรียกว่า Big Data ได้หรือไม่?” ในหัวข้อนี้ เราจึงสรุปลักษณะสำคัญของ Big Data มาให้คุณดูทั้งหมด 6 ข้อ ได้แก่

1. ความหลากหลายของข้อมูล (Variety)

Big Data หมายถึง ข้อมูลที่มีความหลากหลาย หรืออธิบายง่าย ๆ ว่า เป็นการรวมตัวของชุดข้อมูลที่มีลักษณะแตกต่างกัน ยกตัวอย่างเช่น ข้อมูลพฤติกรรมการโต้ตอบของลูกค้าบน Facebook ซึ่งจะมีทั้งการแชร์โพสต์ การกดแสดงความรู้สึก การคอมเมนต์ และนอกจากรูปแบบพฤติกรรมจะแตกต่างกันแล้ว ลักษณะของข้อมูลก็แตกต่างกันด้วย มีทั้งภาพนิ่ง ภาพ GIF เสียง ข้อความ เป็นต้น

2. ความเร็วของการประมวลผล (Velocity)

ข้อมูลขนาดใหญ่ Big Data คือ ข้อมูลที่มีการประมวลผลอยู่ตลอดเวลา มักเป็นข้อมูลที่เก็บได้แบบ Real-time ซึ่งจะมีปริมาณเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ตัวอย่างเช่น ข้อมูลการช้อปออนไลน์บนเว็บไซต์การตลาดออนไลน์ เป็นต้น

3. คุณภาพของข้อมูล (Veracity)

ข้อมูลที่จัดว่าเป็น Big Data คือ ข้อมูลที่ยังไม่ได้ผ่านการประมวลผลจนเสร็จสมบูรณ์ มักเป็นข้อมูลดิบที่จำเป็นต้องเก็บรวบรวมจากแหล่งต่าง ๆ แบบทันทีทันใด จึงสามารถนำข้อมูลที่ได้ไปวิเคราะห์และประมวลผลต่อยอดได้อีก

4. ปริมาณของข้อมูล (Volume)

Big Data คือ ข้อมูลที่มีปริมาณมหาศาล ไม่สามารถประมวลผลได้อย่างง่ายดายด้วยเครื่องมือการจัดการข้อมูลแบบเดิม ปริมาณของ Big Data จึงมักวัดเป็น Terabytes (TB), Petabytes (PB) หรือ Exabytes (EB)

5. การแปรผันของข้อมูล (Variability)

ข้อมูลที่เรียกว่า Big Data จะแปรผันได้อย่างรวดเร็วตามการใช้งาน เนื่องจากเป็นข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ต้องเก็บอย่างต่อเนื่อง และยังไม่ได้ประมวลผลอย่างสมบูรณ์

6. คุณค่าของข้อมูลต่อธุรกิจหรือองค์กร (Value)

แน่นอนว่า Big Data คือ ข้อมูลที่มีคุณค่าต่อการเติบโตขององค์กรค่อนข้างมาก เพราะสามารถนำไปประเมินคุณภาพการจัดการส่วนต่าง ๆ ขององค์กรได้ และยังสามารถนำมาวิเคราะห์ เพื่อหากลยุทธ์ใหม่ ๆ ในการเพิ่มผลกำไรให้กับองค์กรได้เรื่อย ๆ อีกด้วย

Big Data แบ่งตามโครงสร้างได้กี่ประเภท อะไรบ้าง

หากคุณกำลังสงสัยว่า “Big Data มีกี่ประเภท?” ต้องบอกตามตรงว่า ปัจจุบันมีการจัดหมวดหมู่ Big Data อยู่หลายแบบขึ้นอยู่กับตำรา แต่สำหรับบทความนี้ เราขอยกการจัดหมวดหมู่ตาม Data Structure หรือโครงสร้างของข้อมูล ซึ่งเข้าใจได้ง่ายที่สุดมาฝาก โดยแบ่งออกเป็น 3 ประเภท ดังนี้

1. ข้อมูลกึ่งมีโครงสร้าง (Semi-Structured Data)

ข้อมูลกึ่งมีโครงสร้าง หรือ Semi-Structured Data คือ การรวมกันของข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data) และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) กล่าวคือ จะมีโครงสร้างคร่าว ๆ แต่ไม่สามารถระบุได้ชัดเจน ยกตัวอย่างเช่น ไฟล์ XML, ไฟล์ JSON, บันทึกการใช้เว็บไซต์, หรือการตอบโต้กับลูกค้าทาง Social Media

2. ข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน (Structured Data)

ข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน หรือ Structured Data คือ ข้อมูลที่มีการจัดระเบียบสูงและสามารถจัดเก็บและวิเคราะห์ในฐานข้อมูลได้อย่างง่ายดาย โดยทั่วไปจะประกอบด้วยข้อมูล เช่น วันที่ ตัวเลข และหมวดหมู่ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลทางการเงิน ข้อมูลสินค้าคงคลัง และข้อมูลลูกค้า

3. ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data)

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง หรือ Unstructured Data หมายถึง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือรูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น ไฟล์ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ โพสต์บนโซเชียลมีเดีย อีเมล หรือรีวิวจากลูกค้า เป็นต้น ทั้งนี้ เนื่องจาก Big Data คือ ข้อมูลมหาศาลที่จะต้องเก็บใหม่ตลอดเวลา จึงพบข้อมูลประเภทนี้ค่อนข้างมากนั่นเอง

ขั้นตอนการทำงานของ Big Data [ฉบับสรุปสั้น เพื่อความเข้าใจ]

แน่นอนว่า Big Data คือ ข้อมูลปริมาณมหาศาลที่ต้องอาศัยเครื่องมือจัดเก็บที่มีประสิทธิภาพ และกระบวนการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่เช่นนี้ก็ย่อมซับซ้อนตามลักษณะข้อมูล อย่างไรก็ตามเราสามารถสรุปขั้นตอนการทำงานหลัก ๆ ของ Big Data ได้ 3 ขั้นตอน ดังนี้

1. การรวบรวมและจัดเก็บข้อมูล (Storage) 

ทันทีที่จับข้อมูลดิบ (Raw Data) ได้ เครื่องมือหรือ Martech ต่าง ๆ ที่ใช้ในการจัดเก็บ Big Data จะทำการรวบรวมข้อมูลทั้งหมดเข้าสู่ศูนย์กลางก่อน โดยยังไม่ได้คำนึงถึงการจำแนกประเภท หรือการประมวลผลข้อมูล เพราะต้องรวบรวมข้อมูลแข่งกับเวลา 

2. การประมวลผลข้อมูล (Processing) 

ข้อมูลที่จัดเก็บมาเรียบร้อยแล้วจะเข้าสู่กระบวนการ Data Cleaning เพื่อลบข้อมูลที่ซ้ำซ้อนออก ก่อนถูกนำไปจัดหมวดหมู่ตามลักษณะที่สัมพันธ์กัน แล้วนำเข้าสู่กระบวนการประมวลผล

3. การวิเคราะห์และนำเสนอข้อมูล (Analyst)

ขั้นตอนสุดท้ายของการจัดการ Big Data คือ เลือกเครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น Python, R, SQL, Machine Learning algorithms เพื่อวิเคราะห์หาความเกี่ยวข้องกันของข้อมูลทั้งหมด หรือสรุปประเด็นสำคัญที่ซ่อนอยู่ ผ่านการนำเสนอเป็นรูปแบบต่าง ๆ เช่น กราฟ แผนภูมิ ตาราง 

ผู้ที่เหมาะกับการใช้งาน Big Data

Big Data คือ ข้อมูลที่เหมาะกับทุกองค์กรที่กำลังเข้าสู่กระบวนการ Digital Transformation เพื่อให้บริษัทเติบโตทันคู่แข่ง และเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์กลุ่มลูกค้า ตลอดจนบริษัทที่ต้องการช่วงชิงโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ เพื่อขยายไลน์ธุรกิจให้ใหญ่ และแตกต่างจากเดิม อย่างไรก็ดี แม้เกือบทุก ๆ องค์กรจะเห็นความสำคัญของ Big Data และอยากจะลองทำ แต่องค์กรที่พร้อมสำหรับการจัดการ Big Data จริง ๆ จะต้องมีคุณสมบัติดังนี้

• มีงบประมาณพร้อม สำหรับลงทุนซอฟต์แวร์ที่จำเป็นกับการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูล
• มีบุคลากรที่มีความรู้เรื่อง Data Analytics และภาษาที่เกี่ยวข้องกับซอฟต์แวร์เป็นอย่างดี
• มีบุคลากรที่สนใจและเชี่ยวชาญใน Matchine Learning และ AI 
• ผู้บริหารมีทัศนคติเชิงบวกต่อการลงทุนพัฒนาซอฟต์แวร์ และฝึกอบรมบุคลากรให้มีความสามารถด้านนี้
• องค์กรพยายามหาวิธีพัฒนาคุณภาพการสื่อสาร การทำงานเป็นทีม และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนอยู่เสมอ

ประโยชน์ของ Big Data ที่ทุกธุรกิจควรทราบ

“Big Data มีประโยชน์อย่างไร?” คือ คำถามยอดฮิตที่เรามักเจอกันเป็นประจำ โดยเฉพาะในองค์กรที่กำลังอยู่ในช่วงเปลี่ยนผ่านจากวิธีการทำงานแบบดั้งเดิม ไปเป็นการทำงานแบบดิจิทัลเต็มรูปแบบ และเพื่อให้คุณเข้าใจประโยชน์ของ Big Data มากขึ้น ขอสรุปเป็น 6 ข้อ ดังนี้

1. สามารถนำมาใช้วิเคราะห์ Insight ผู้บริโภคได้ดีมากขึ้น

Big Data คือ หลักฐานเชิงประจักษ์ที่จะแสดงให้เห็นว่า พฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภคเป็นอย่างไร พวกเขาชอบเลือกดูสินค้าชนิดไหน หรือละทิ้งสินค้าชนิดไหน และผู้บริโภคแต่ละกลุ่มชอบ/ไม่ชอบอะไร อันจะนำไปสู่การเข้าใจ Insights ของลูกค้าในที่สุด

2. ประหยัดค่าใช้จ่ายและลดต้นทุนในการแก้ปัญหาต่าง ๆ ภายในองค์กร

หากคุณมีข้อมูลที่สำคัญอยู่ในมือ คุณก็จะสามารถวิเคราะห์ปัญหาที่เกิดขึ้นได้ และวางแผนจัดการกับต้นตอของปัญหาได้ก่อนที่มันจะลุกลาม ด้วยเหตุนี้ Big Data จึงสามารถช่วยลดค่าใช้จ่ายและต้นทุนของธุรกิจได้นั่นเอง

3. ช่วยวิเคราะห์และคาดการณ์ความเสี่ยงที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคตได้

ข้อมูล หรือ Data คือ อาวุธที่เฉียบคมที่สุดในการทำธุรกิจ หลาย ๆ องค์กรจึงพยายามแย่งชิงกันเป็นเจ้าของข้อมูล และยอมลงทุนมหาศาลเพื่อให้ได้ข้อมูลมา เนื่องจากข้อมูลจะเปิดเผยความลับทุก ๆ อย่าง เมื่อรู้มากกว่า ก็คาดคะเนความเสี่ยงในอนาคตได้ดีกว่า และพยุงธุรกิจให้รอดได้นานกว่า

4. รวบรวมข้อมูลเพื่อนำมาปรับปรุงและพัฒนาศักยภาพของธุรกิจ

อีกนัยหนึ่ง Big Data หมายถึง ฐานข้อมูลชั้นดี ที่ธุรกิจสามารถนำมาวิเคราะห์ต่อได้อย่างไม่รู้จบ ทุกครั้งที่วิเคราะห์ก็จะเกิดองค์ความรู้ใหม่ ๆ และนำมาใช้ต่อยอดศักยภาพของคนในองค์กรให้ดีขึ้นต่อไป

5. พัฒนาองค์ความรู้เกี่ยวกับซอฟต์แวร์ของบุคลากร

เมื่อองค์กรใด ๆ ก็ตามมีโอกาสเริ่มใช้งาน Big Data บุคลากรขององค์กรนั้นก็จะมีโอกาสได้พัฒนาทักษะของตัวเองไปด้วย โดยเฉพาะทักษะที่เกี่ยวข้องกับซอฟต์แวร์ หรือเครื่องมือดิจิทัลต่าง ๆ ซึ่งจำเป็นอย่างยิ่งต่อโลกธุรกิจทุกวันนี้

6. ก้าวล้ำนำคู่แข่ง จนครองตำแหน่งเจ้าตลาดได้ในที่สุด

หากองค์กรนำองค์ความรู้เรื่อง Big Data ไปปรับใช้อย่างจริงจัง ก็จะสามารถจัดระเบียบข้อมูลที่สำคัญ และค้นพบวิธีการใหม่ ๆ จากข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาได้ และองค์ความรู้เหล่านี้เอง จะช่วยพาองค์กรให้พัฒนาล้ำหน้าคู่แข่ง จนกลายเป็นเจ้าตลาดในวงการธุรกิจที่ทำอยู่ในที่สุด

ข้อควรระวังในการใช้งาน Big Data ที่คุณอาจมองข้าม

ไม่มีใครปฏิเสธได้ว่า Big Data คือ วิวัฒนาการเกี่ยวกับข้อมูลที่ล้ำหน้า และเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจมากที่สุดในขณะนี้ แต่อย่างไรก็ดี การใช้งาน Big Data จะต้องทำด้วยความระมัดระวัง เพื่อป้องกันไม่ให้องค์กรนำข้อมูลผิด ๆ ไปใช้ ซึ่งเรารวบรวมข้อควรระวังได้ทั้งสิ้น 4 ข้อใหญ่ ๆ ดังนี้

1. ตรวจสอบแผนงานขององค์กรทุกครั้งก่อนนำ Big Data มาใช้

พึงระลึกไว้เสมอว่า Big Data คือ ข้อมูลที่ทรงพลังแต่มาพร้อมความเสี่ยง ไม่ควรนำทุก ๆ ข้อมูลที่เก็บได้มาใช้ประโยชน์ในทันที ควรคัดเลือกเฉพาะที่จำเป็นต่อแผนงานขององค์กรในขณะนั้นเท่านั้น เพราะเมื่อเวลาผ่านไป บางข้อมูลอาจมีการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในภายหลัง นอกจากนี้ ข้อมูลที่มากเกินจำเป็น อาจทำให้การวิเคราะห์หลงทางและผิดพลาดได้

2. เทคโนโลยีที่ใหม่เกินไปอาจจะทำให้บุคลากรในองค์กรไม่คุ้นชิน

แม้คนในองค์กรจะทราบดีว่า ประโยชน์ของ Big Data มีอะไรบ้าง แต่นั่นก็ไม่ได้หมายความว่า พวกเขาจะใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ได้อย่างเต็มที่ในทันที ดังนั้น ทุก ๆ องค์กรจึงควรจัดฝึกอบรมความรู้เรื่อง Big Data ให้แก่บุคลากร ก่อนนำเทคโนโลยีนี้มาใช้

3. ควรเปิดรับบุคลากรที่มีทักษะทาง IT ชั้นสูงเพิ่มเติม

ระหว่างทางที่จัดเก็บข้อมูลแบบ Big Data องค์กรอาจพบปัญหาที่ไม่คาดคิดหลายอย่าง และเพื่อให้การแก้ปัญหาเกิดขึ้นอย่างทันท่วงที แนะนำให้เปิดรับสมัครบุคลากรที่เชี่ยวชาญด้าน IT โดยเฉพาะเพิ่มเติม แทนที่จะพยายามแก้ปัญหาด้วยตนเอง

4. ระมัดระวังเรื่องการเผยแพร่ข้อมูลส่วนบุคคล

Big Data คือ การเก็บข้อมูลปริมาณมหาศาลจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ซึ่งเป็นไปได้มากว่าจะเก็บข้อมูลที่สุ่มเสี่ยง หรือเป็นข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้ามาด้วย ดังนั้น ก่อนจะนำข้อมูลเหล่านี้ไปใช้ พึงระวังการเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลของบุคคลอื่นสู่สาธารณะ เพื่อป้องกันข้อพิพาททางกฎหมาย

[สรุป] Big Data คืออะไร – พร้อมพัฒนาความรู้ไปกับ Digital Tips

Big Data คือ การจัดการข้อมูลที่จำเป็นอย่างยิ่งสำหรับทุก ๆ ธุรกิจ โดยเฉพาะธุรกิจขนาดใหญ่ที่มีลูกค้าและคู่ค้าเป็นจำนวนมาก เพราะนอกจากการจัดการข้อมูลที่ดีจะช่วยให้คุณเข้าใจลูกค้ามากขึ้นแล้ว ยังเป็นองค์ความรู้ในการวางแผนพัฒนาธุรกิจอย่างยั่งยืนอีกด้วย 

อย่างไรก็ดี หลังจากที่ทราบแล้วว่า Big Data มีอะไรบ้าง และ Big Data มีประโยชน์อย่างไร หากคุณต้องการจะนำองค์ความรู้ไปใช้จริงกับธุรกิจ พร้อมทั้งอยากพัฒนาทักษะเรื่องการวิเคราะห์ข้อมูลให้ดีขึ้น Digital Tips ขอแนะนำ “How to create wining business with your data” โดยวิทยากร คุณกษิดิศ สตางค์มงคล คอร์สออนไลน์ที่อัดแน่นด้วยเนื้อหากว่า 40 ตอนจาก Digital Tips ที่จะพาคุณไปท่องโลกของ Data และสอนอ่าน Data Analytics แบบง่าย ๆ ด้วยตนเอง สมัครเลย!

ดูรายละเอียดคอร์ส: How to create wining business with your data

อ้างอิง

LinkedIn. What is Big Data? Introduction, History, Types, Characteristics, Examples & Jobs

Available from: https://www.linkedin.com/pulse/what-big-data-introduction-history-types-examples-jobs-ram-narayan#:~:text=The%20history%20of%20Big%20Data,being%20generated%20by%20various%20sources. 

bigdatalframework. A Short History of Big Data

Available from: https://www.bigdataframework.org/knowledge/a-short-history-of-big-data/ 

Google Cloud. What is Big Data?

Available from: https://cloud.google.com/learn/what-is-big-data#section-1 

The post Big Data คืออะไร เกิดขึ้นได้อย่างไร และทุกอย่างที่คุณควรรู้ appeared first on Digital Tips Academy.

ซึ่งหากธุรกิจมีการวิเคราะห์ข้อมูลบนโซเชียลให้เกิดประโยชน์ต่อการทำการตลาดก็จะช่วยให้คุณสามารถเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้ง่ายขึ้น และรู้ว่าลูกค้ากำลังพูดถึงแบรนด์ของคุณบนโลกออนไลน์อย่างไรบ้าง หรือพูดง่าย ๆ ว่าช่วยให้คุณได้ฟังเสียงของผู้บริโภคได้ด้วยการวิเคราะห์ Data นั่นเอง

ในบทความนี้เราเลยขอมาอธิบายการทำงานของ Social Listening ว่าคืออะไรและมีประโยชน์ต่อธุรกิจอย่างไร พร้อมแนะนำ Social Listening Tool ที่คุณสามารถนำไปใช้งานได้จริง 

Social Listening คืออะไร ดูจากอะไรได้บ้าง?

Social Listening คือ ‘การฟังเสียงของผู้บริโภคบนสื่อสังคมออนไลน์’ ผ่านการใช้งาน Social Listening Tool ที่จะทำให้คุณรู้ว่า ผู้คนบนโลกออนไลน์กำลังกล่าวถึงแบรนด์ของคุณอย่างไร ไม่ว่าจะเป็น การแสดงความคิดเห็น (Comment), การแท็กชื่อแบรนด์ของคุณโดยการใช้ @ (Mentions) หรือการติด #Hashtag ผ่านโพสต์หรือบทสนทนาต่าง ๆ บนโลกออนไลน์ จากนั้นจึงนำข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์เชิงลึก เพื่อค้นหาโอกาสในการทำการตลาดดิจิทัล หรือพัฒนา Branding ต่อไปในอนาคต 

เคลียร์ชัด! Social Listening VS. Social Monitoring 

แม้ว่า Social Listening อาจดูมีความคล้ายคลึงกับ Social Monitoring แต่ความจริงแล้ว 2 คำนี้มีความหมายรวมถึงรูปแบบของการทำงานที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง โดย Social Monitoring จะเป็นรูปแบบการทำงานที่จะคอยรวบรวมข้อมูล ช่วยให้คุณสามารถเห็นถึงข้อมูลของสิ่งที่เกิดขึ้นแล้ว เช่น

• Brand Mentions – การกล่าวถึงแบรนด์
• Relevant Hashtags – แฮชแท็กที่เกี่ยวข้อง
• Competitor Mentions – คู่แข่งกล่าวถึง
• Industry Trend – แนวโน้มอุตสาหกรรม

และค่า Metrics อื่น ๆ รวมถึง Social Monitoring ยังมีหน้าที่สำคัญในการช่วยดูแลบริหารจัดการการเผยแพร่คอนเทนต์ที่มีประสิทธิภาพอีกด้วย แต่ Social Listening คือการนำข้อมูลหรือเสียงของผู้บริโภคที่กล่าวถึงแบรนด์ ซึ่งได้มาจากการทำ Social Monitoring เอามาวิเคราะห์ Data Analytic และปรับใช้กับการทำงานเพื่อขับเคลื่อนหรือปรับปรุงการทำธุรกิจออนไลน์ การทำ Social Media Marketing ฯลฯ ของธุรกิจให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น 

6 ประโยชน์ของ Social Listening Strategy ที่ธุรกิจควรรู้ 

1. เข้าใจความต้องการของ Customer Audience มากขึ้น  

การใช้งาน Social Listening จะช่วยให้แบรนด์สามารถเข้าใจความต้องการของ Customer Audience ได้มากขึ้น รู้ว่าพวกเขาพูดถึงแบรนด์ของคุณอย่างไร และผลิตภัณฑ์แบบไหนตอบโจทย์พวกเขามากที่สุด

อ่านบทความเพิ่มเติม : Customer Journey คืออะไร?

2. สามารถมองภาพรวมตลาดและศึกษาคู่แข่งได้

ที่มา: https://sproutsocial.com/competitive-analysis/

Social Listening มีประโยชน์ในการที่ทำให้แบรนด์สามารถมองภาพรวมตลาดและศึกษาคู่แข่งได้ โดยการใช้เครื่องมือ Social Listening Tool สำรวจกระแสตอบรับจากผู้บริโภคตาม Keyword ที่คุณระบุไว้ นอกจากนี้ Social Listening จะแสดงให้คุณเห็นว่าคู่แข่งของคุณกำลังทำอะไรในแบบเรียลไทม์ พวกเขากำลังเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่หรือไม่? หรือกำลังพัฒนาแคมเปญการตลาดใหม่? เพื่อให้คุณได้ทำการปรับปรุงธุรกิจของคุณให้มีการแข่งขันที่เท่าเทียมกับคู่แข่งอยู่ตลอดเวลา

3. เห็นข้อมูล Insights ของกลุ่ม Target Audience

ที่มา: https://blog.digimind.com/en/insight-driven-marketing/what-is-social-listening-10-tools-marketing-insights-professionals-need-to-check-out

ข้อมูล Insights ของกลุ่ม Target Audience ของธุรกิจถือว่ามีความสำคัญมากและเป็นหนึ่งในประโยชน์ที่การทำ Social Listening จะมอบให้คุณได้ เพราะหากแบรนด์เข้าใจถึงความสนใจของผู้บริโภคได้ในเชิงลึกก็จะเป็นประโยชน์ต่อการทำการตลาดในอนาคต ยกตัวอย่างเช่น เราสามารถดูได้ว่าลูกค้าของคุณใช้สื่อ Social Media ในช่องทางใดมากที่สุด เมื่อเราทราบข้อมูลแล้ว เราก็นำไปปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาด เน้นไปที่สื่อ Social Media ช่องทางนั้นได้ เป็นต้น

อ่านบทความเพิ่มเติม : กลยุทธ์ทางการตลาด คืออะไร?

4. ติดตามความพึงพอใจของลูกค้า 

ที่มา: https://www.wordstream.com/articles/keyword-research-for-social-media-guide

นอกเหนือจากการใช้ CRM เพื่อติดตามความเคลื่อนไหวของลูกค้าแล้ว การใช้ Social Listening Tool ก็ช่วยให้คุณจัดการเรื่องนี้ได้ง่ายขึ้นเช่นกัน เพียงใส่ Keyword ที่เราสนใจหรือต้องการ ก็จะมีการดึงจากสื่อ Social Media ทุกแพลตฟอร์ม ข้อมูลสำคัญที่ได้จะทำให้คุณเห็นได้ชัดเจนเลยว่าในปัจจุบันลูกค้าของคุณมีความพึงพอใจต่อสินค้าหรือบริการของคุณอย่างไรบ้าง ถ้าเสียงที่ได้รับอยู่ในเกณฑ์ดี คุณก็ต้องรักษาและพัฒนาธุรกิจให้ดีขึ้น แต่ถ้ามีเสียงตอบรับด้านลบ ก็ต้องคิดกลยุทธ์ในการแก้ไขปัญหาเพื่อให้ลูกค้ามีความพึงพอใจสูงสุดต่อธุรกิจของคุณ

5. Social Listening ช่วยรักษาภาพลักษณ์ให้กับธุรกิจของคุณ 

ที่มา: https://marketing-insider.eu/branding-decisions/

Social Listening ช่วยรักษาภาพลักษณ์ให้กับธุรกิจของคุณ เพราะในปัจจุบันในยุคที่สื่อออนไลน์มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของลูกค้า ทำให้ข่าวลือต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับแบรนด์โดยเฉพาะข่าวเสียหาย รีวิวที่ไม่ดีส่งผลเสียกับธุรกิจอาจส่งผลกระทบต่อยอดขายได้เช่นกัน 

ดังนั้น การใช้งาน Social Listening Tool บางตัว จึงถูกออกแบบมาเพื่อเปิดการแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์ เกี่ยวกับการกล่าวถึงแบรนด์ของเรา โดยเราจะได้รับการแจ้งเตือนถ้ามีการกล่าวถึงแบรนด์ของคุณมากกว่าปกติ ซึ่งจะส่งผลให้เราสามารถแก้ไขสถานการณ์เลวร้ายที่ส่งผลต่อธุรกิจได้อย่างทันที ก่อนที่จะส่งผลกระทบหรือเป็นไวรัลในโลกออนไลน์

6. ค้นหา Influencer และลูกค้าที่สนับสนุน

อีกหลายความสามารถที่ Social Listening ทำได้และหลายคนยังไม่รู้ก็คือความสามารถในการค้นหา Influencer และ ลูกค้าที่สนับสนุนแบรนด์ โดยใช้เครื่องมือบางตัวที่มีหน้า Dashboard รวบรวมเฉพาะ Influencer ที่มียอด Engagement ตรงตามที่แบรนด์ของคุณต้องการ นอกจากนี้ คุณยังสามารถหา Influencer คนใหม่ ๆ ได้โดยการสำรวจว่ามีใครที่พูดถึงแบรนด์ รีวิวให้สินค้าของเราบ่อย ๆ แล้วลองติดต่อเขาคนนั้นไป เพื่อให้เป็น Influencer ให้แบรนด์อย่างเป็นทางการ 

วิธีวิเคราะห์และทำ Social Listening ให้ได้ผล

ขั้นตอนของการวิเคราะห์ Social Listening นั้นถือว่ามีความสำคัญมากต่อการทำ Social Listening Strategy ของธุรกิจ เพราะหากคุณละเลยขั้นตอนใดขั้นตอนหนึ่งไป ก็อาจทำให้การทำงานล้มเหลวและวิเคราะห์ผลลัพธ์ได้ไม่ดีเท่าที่ควร โดยขั้นตอนการวิเคราะห์ Social Listening มีด้วยกัน 5 ขั้นตอน ได้แก่

ขั้นตอนที่ 1 : วิเคราะห์และตั้ง KPIs

ก่อนเริ่มทำ Social Listening อย่างจริงจัง สิ่งแรกที่คุณต้องทำคือการกำหนด KPIs (Key Performance Indicators) เพื่อตั้งเป้าหมายที่คุณต้องการ โดยตั้งอย่างเฉพาะเจาะจงและวัดผลได้จริง เช่น จะหา Lead ให้เพิ่มขึ้น 50% ภายใน 1 ปี และเพิ่ม Brand Awareness ในทุก ๆ ช่องทาง ให้มากขึ้นกว่าปีก่อน 50% เป็นต้น ทั้งนี้ การตั้ง KPIs ควรคำนึงถึงสถานการณ์ปัจจุบันของธุรกิจ จุดแข็ง จุดอ่อน และ Brand Position ในตลาด

อ่านบทความเพิ่มเติม : SWOT คืออะไร

ขั้นตอนที่ 2 : วิเคราะห์คู่แข่ง

Social Listening Tool สามารถช่วยให้คุณวิเคราะห์คู่แข่งของคุณได้ดีขึ้นโดยการเปลี่ยน Keyword ที่คุณตรวจจับจากชื่อแบรนด์ของคุณให้กลายเป็นชื่อแบรนด์คู่แข่ง คุณก็จะรู้แล้วว่าผู้บริโภคพูดถึงคู่แข่งของคุณอย่างไร มี Feedback ที่ดีหรือไม่ โดยต้องบอกเลยว่าข้อมูลนี้มีประโยชน์มากสำหรับธุรกิจที่ต้องการขยายฐานลูกค้าและสร้างมูลค่าในตลาดที่มีการแข่งขันกันสูง 

ขั้นตอนที่ 3 : วาง Social Media Strategy และจัดการคอนเทนต์

ท่ามกลาง Social Media ที่เกิดขึ้นใหม่หลายแพลตฟอร์ม หลาย ๆ ธุรกิจอาจเลือกทำการตลาดบนทุก ๆ แพลตฟอร์ม ในขณะที่บางธุรกิจอาจจำเป็นต้องเลือกใช้เพียง 1-2 แพลตฟอร์มเท่านั้น เพื่อบริหารต้นทุนให้คุ้มค่า และแน่นอนว่า คุณสามารถใช้ Social Listening Tool เพื่อดูว่าแพลตฟอร์มไหนเหมาะกับแบรนด์ของคุณมากที่สุดได้ 

นอกจากนี้ เครื่องมือ Social Listening ยังแสดงข้อมูลเชิงลึกให้คุณเห็นด้วยว่า โพสต์ไหน คอนเทนต์แบบไหนได้รับ Engagement มาก-น้อย เพื่อเป็นข้อมูลให้คุณสร้างสรรค์คอนเทนต์ที่แปลกใหม่ หรือนำไปปรับปรุงคอนเทนต์ที่มีอยู่เดิมให้ดีขึ้น

ขั้นตอนที่ 4 : เลือก Social Listening Tool ที่เหมาะสม 

ปัจจุบันมี Social Listening Tool หลายตัวปล่อยมาให้ใช้งาน และแต่ละตัวก็จะมีฟีเจอร์การใช้งาน, หน้า Dashboard, การเก็บข้อมูล แตกต่างกันออกไป ทำให้ข้อดีในการใช้งานแตกต่างกันออกไปด้วย ดังนั้น คุณจึงควรเลือกใช้เฉพาะเครื่องมือที่มีฟีเจอร์เหมาะสมกับธุรกิจของคุณ เพื่อการทำ Social Listening ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ขั้นตอนที่ 5 : รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อวัดผลตาม KPIs

เมื่อเลือก Social Listening Tool ที่เหมาะกับธุรกิจของคุณได้แล้ว ขั้นตอนต่อไปก็คือการค้นหาข้อมูลที่คุณอยากรู้ ผ่านการกรอก Keyword เกี่ยวกับแบรนด์ (อาจเป็นชื่อแบรนด์ ชื่อผลิตภัณฑ์ หรือชื่อคู่แข่ง) ลงไป แล้วรวบรวมข้อมูลที่ได้ อาทิ แพลตฟอร์ม Social Media ที่กล่าวถึง Keyword นั้น ๆ มากที่สุด Mood&Tone ของกระแสตอบรับ โพสต์ที่ได้รับความนิยมสูงที่สุด Hashtag หรือจำนวน Engagement ฯลฯ เพื่อเข้าสู่กระบวนการวัดผลต่อไปว่า เป็นไปตาม KPIs ที่ตั้งไว้หรือไม่ อย่างไร

Social Listening Tool คืออะไร ใช้งานอย่างไร 

Social Listening Tool คือ เครื่องมือ (Martech) ที่ช่วยรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลบน Social Media ทุก ๆ แพลตฟอร์ม ไม่ว่าจะเป็น Facebook, Instagram, Twitter (X), TikTok, YouTube หรือพวกเว็บบอร์ดต่าง ๆ เพื่อให้ธุรกิจสามารถติดตามความเคลื่อนไหวของผู้บริโภค เข้าใจความต้องการของผู้บริโภค และตัดสินใจทางการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ อาจกล่าวได้ว่า เครื่องมือ Social Listening เหล่านี้ เปรียบเสมือน “นักดักฟัง” การสนทนาบน Social Media ชั้นดี ที่ช่วยเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าให้กับแบรนด์ของคุณ เพื่อให้คุณทราบว่า “ผู้บริโภคคิดอย่างไรกับแบรนด์” ทั้งในแง่บวกและแง่ลบ 

อย่างไรก็ดี วัตถุประสงค์ของการนำ Social Listening Tool มาใช้ ขึ้นอยู่กับแต่ละจุดประสงค์ของธุรกิจมากกว่า เพราะบางธุรกิจอาจต้องการเพียงสำรวจความเป็นไปของคู่แข่ง (Competitor Analysis) หรืออยากเช็กฐานลูกค้า เพื่อวางแผนการยิงแอด ในขณะที่บางธุรกิจอาจวางแผนพิจารณาปรับปรุงแบรนด์ครั้งใหญ่ จึงจำเป็นต้องสำรวจว่า ภาพจำเดิมของแบรนด์มีผลต่อการตัดสินใจซื้อของผู้บริโภคมากน้อยแค่ไหน เป็นต้น 

อ่านบทความเพิ่มเติม : Data Driven 

5 ตัวอย่าง Social Listening Tool ที่น่าสนใจ พร้อมตัวอย่างการใช้งาน

ดังที่เราได้กล่าวไปว่า ปัจจุบันมี Social Listening Tool เกิดขึ้นมากมายในท้องตลาด และเพื่อให้คุณเห็นภาพว่าเครื่องมือ Social Listening ตัวไหนน่าจะเหมาะกับแบรนด์ของคุณบ้าง Digital Tips จึงขอรวบรวมตัวอย่าง 5 เครื่องมือ Social Listening มาให้ทุกคนได้ลองทำความรู้จักกัน

Clarabridge

Clarabridge คือ Social Listening Tool ที่มีจุดเด่นในเรื่องของ CX management AI platform ที่ช่วยให้การทำ Social Listening เป็นเรื่องง่ายขึ้น นอกจากนี้ ยังมีจุดเด่นในเรื่องของหน้า Dashboard ที่มีลูกเล่นให้ใช้งานเยอะสะดวกต่อการนำข้อมูลไปวิเคราะห์ต่ออีกด้วย

HubSpot

HubSpot คือ Social Listening Tool ที่ช่วยให้การทำงานของคุณเป็นเรื่องง่ายขึ้นในการตรวจสอบการโต้ตอบ การสนทนา และ Insights ของลูกค้าบน Social Media ได้อย่างง่ายดาย และยังมีฟีเจอร์ในการทำ Social Media Management รวมถึงการทำ CRM ครบครันในที่เดียว

Lately 

Lately เป็นเครื่องมือ Social Listening Tool ที่มีฟีเจอร์เด่นในเรื่องของระบบ AI ที่นอกจากจะช่วยในการทำ Social Listening แล้วยังมีฟีเจอร์ช่วยให้ AI เขียนคอนเทนต์สำหรับโพสต์ลง Social Media พร้อมตั้งเวลาในการ Publish อัตโนมัติได้ เรียกได้ว่านอกจากทำ Social Listening แล้วยังช่วยในการทำ Social Media Monitoring ได้ดีอีกด้วย

Sprout Social

Sprout Social  เป็นเครื่องมือ Social Listening Tool ที่มาพร้อมกับความสามารถในการทำ Social Listening ช่วยให้ธุรกิจหรือแบรนด์สามารถรวบรวมข้อมูลจากการกล่าวถึงแบรนด์ (Mention) ​ในโซเชียลมีเดียหลัก ๆ เช่น Facebook, Twitter, Instagram, LinkedIn และ Pinterest ถือว่าเป็นเครื่องมือด้าน Social Listening ยอดนิยมอีกหนึ่งตัว

Hootsuite

Hootsuite คือเครื่องมือ Social Listening Tool ที่มีฟีเจอร์เด่นในการตรวจจับ Emotional Data จากบทสนทนาออนไลน์ได้ เพื่อนำมากลั่นกรองเป็น Insights ที่นักการตลาดของแบรนด์จะสามารถนำไปสร้างกลยุทธ์ต่อได้ส่วนฟีเจอร์อื่น ๆ ในการทำ Social Listening ก็ยังครบครันและจัดเต็มไม่แพ้เครื่องมือตัวอื่น ๆ 

>> อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวช่วยในการทำการตลาดได้ที่ “AI คืออะไร? ตัวช่วยในการทำธุรกิจ“

ตัวอย่างวิธีการใช้งาน Social Listening Tool จาก Case Study ที่เกิดขึ้นจริง

Breadfast – การใช้ Social Listening Tool เพื่อก้าวล้ำนำคู่แข่ง

ที่มา: https://techcrunch.com/2021/11/03/egypts-breadfast-wants-to-build-gopuff-for-africa-and-middle-east-gets-26m-backing/

เพื่อให้คุณเข้าใจแนวคิดและวิธีการใช้ Social Listening Tool เพื่อทำ Social Listening มากขึ้น เราขอยก Case Study จาก “ Breadfast” แพลตฟอร์มออนไลน์สำหรับแม่บ้านที่ต้องการสินค้าสำหรับมื้อเช้า ไม่ว่าจะเป็นเบเกอรี่ ผัก ผลไม้ ฯลฯ มาให้คุณได้ศึกษาไปพร้อม ๆ กัน

จุดแข็งของ Breadfast คือ ความสะดวกสบายและภาพลักษณ์แบรนด์ที่ค่อนข้างเป็นมิตรกับผู้บริโภค แต่ Breadfast ยังคงเป็นรอง เมื่อเทียบกับแพลตฟอร์มช้อปปิ้งออนไลน์อื่น ๆ  พวกเขาจึงต้องการรวบรวม Insights ของลูกค้าให้มากขึ้น พร้อมทั้งเพิ่ม Brand Reputation (ชื่อเสียงของแบรนด์) และปรับกลยุทธ์ให้ก้าวขึ้นมาอยู่เหนือแบรนด์คู่แข่งให้ได้

เพื่อการนี้ Breadfast ตัดสินใจใช้ Social Listening Tool เพื่อรวบรวม Insights ของผู้บริโภคบน Social Media อัตโนมัติ พร้อม ๆ กับการใช้ AI ประเมินอารมณ์ ความรู้สึก ที่สะท้อนผ่านโพสต์บน Social Media ของลูกค้า นอกจากนี้ ยังติดตามการสนทนากับลูกค้าแบบเรียลไทม์ เพื่อตอบคำถามและแก้ไขปัญหาให้กับลูกค้าอย่างทันท่วงที ทำให้ตอนนี้ Breadfast ก้าวขึ้นมาเป็นตัวเลือกอันดับต้น ๆ ของลูกค้า และนำเสนอแผนการตลาดใหม่ ๆ โดยอาศัยข้อมูลเชิงลึกได้อย่างแม่นยำมากขึ้น

สรุป Social Listening

Social Listening เป็นเทคนิคการทำการตลาดที่ธุรกิจควรนำไปปรับใช้กับในการพัฒนาสินค้าหรือบริการ, สร้างแคมเปญการตลาด สร้างสรรค์กลยุทธ์ใหม่ ๆ เพื่อสื่อสารกับลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเหมาะสมกับธุรกิจ ผ่านการใช้งาน Social Listening Tool ที่ถูกต้อง เพราะเครื่องมือแต่ละตัวที่เราแนะนำไปล้วนเป็นตัวช่วยที่ทำให้การทำ Social Listening ของธุรกิจมีทรงพลัง แม่นยำ และช่วยทำให้การทำการตลาดหรือการสร้างธุรกิจของคุณเติบโตได้อย่างก้าวกระโดด

อ้างอิงข้อมูล

Christina Newberry, What is Social Listening, Why it Matters, and 10 Tools to Make it Easier, November 22, 2021
https://blog.hootsuite.com/social-listening-business/#6_social_listening_tips 

SproutSocial, Social listening: Your launchpad to success on social media,
https://sproutsocial.com/social-listening/#how-to-get-started 

Ben Lutkevich, What is Social Listening and why important (social media listening), February 01, 2022
https://www.techtarget.com/searchcustomerexperience/definition/social-media-listening 

Kristen Baker, 15 Best Social Listening Tool to Monitor Mentions of Your Brand, November 03, 2021,
https://blog.hubspot.com/service/social-listening-tools 

AIM Technologies, Social Listening Monitoring Case Study: How Breadfast Leveraged AIM Insights Tool To Enhance Customer Insights And Brand Reputation,
https://www.aimtechnologies.co/social-listening-monitoring-case-study-how-breadfast-leveraged-aim-insights-tool-to-enhance-customer-insights-and-brand-reputation/ 

The post Social Listening คืออะไร มีประโยชน์อย่างไร พร้อม Tools ที่น่าสนใจ appeared first on Digital Tips Academy.

Data Science (วิทยาการข้อมูล) คืออะไร

วิทยาการข้อมูล Data Science หมายถึง ศาสตร์ที่เกี่ยวกับการจัดการ จัดเก็บ รวบรวม ตรวจสอบ วิเคราะห์ วิจัยข้อมูล และนำเสนอผลการวิเคราะห์หา Insight หรือข้อมูลเชิงลึก เพื่อนำมาใช้ประโยชน์ในงานด้านต่าง ๆ เช่น ด้านธุรกิจ โลจิสติกส์ เศรษฐศาสตร์ การเงิน การแพทย์ วิศวกรรม สารสนเทศ สาธารณสุข ฯลฯ โดยสามารถนำมาใช้ทำนายผลการทำธุรกิจในอนาคตได้ อาทิ ทำนายว่าเทรนด์อะไรกำลังมา สินค้าไหนจะขายดี และยังช่วยเป็นเข็มทิศให้กับผู้ที่มีอำนาจตัดสินใจ ให้สามารถปรับปรุงหรือเปลี่ยนแปลงทิศทางในการทำธุรกิจให้ถูกต้องเหมาะสม ตามแนวคิด “ข้อมูลสู่ความรู้สู่ภูมิปัญญา” อีกด้วย

ทั้งนี้ ผลลัพธ์ของการทำ Data Science จะเรียกว่า Data Products หรือผลิตภัณฑ์ข้อมูล โดย Data Products ที่มีค่ามากที่สุด ก็คือองค์ความรู้ สติปัญญา ภูมิปัญญา และการตัดสินใจ ซึ่งทำให้ธุรกิจได้รับคำแนะนำ การบริการ การทำนาย การตัดสินใจ กรอบความคิด แบบจำลอง รูปแบบ กระบวนทัศน์ เครื่องมือ หรือระบบที่ช่วยทำให้สามารถนำธุรกิจเดินทางไปสู่เส้นทางที่ถูกต้องได้ ไม่ว่าจะเป็นการทำ Digital Marketing หรือวางแผนในเรื่องใด ๆ ก็ตาม เราจึงสามารถสรุปได้ว่า Data Science คือ หนึ่งในหนทางที่พาธุรกิจมุ่งสู่ความสำเร็จอย่างแท้จริง

Data Scientist คืออะไร มีหน้าที่ทำอะไรบ้าง?

เมื่อพูดถึงการทำ Data Science เราก็จะต้องพูดถึงตำแหน่งงานที่เกี่ยวข้องกับ Data Science ด้วย ซึ่งตำแหน่งนี้มีชื่อเรียกว่า Data Scientist นั่นเอง แล้ว Data Scientist คืออาชีพอะไร  Data Scientist ทำหน้าที่อะไรบ้าง หัวข้อนี้ มีคำตอบ!

Data Scientist คืออะไร 

หากคุณสงสัยว่าคนที่ดูแลเรื่อง Data Science ทำงานอะไร คำตอบอยู่ใน Job Description ของ Data Scientist โดย Data Scientist คือ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือนักวิทยาการข้อมูล ที่ได้ชื่อว่าเป็นผู้เชี่ยวชาญที่ใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ เพื่อทำความเข้าใจกับข้อมูลต่าง ๆ โดยจะต้องความรู้แบบสหวิทยาการ (Interdisciplinary) หรือมีองค์ความรู้ในหลากหลายด้าน เช่น ความรู้ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science), ความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติ (Math&Statistics), ความรู้เฉพาะสาขา (Domain Knowledge), ความอยากรู้อยากเห็นและความคิดสร้างสรรค์ (Curiosity & Creativity) เป็นต้น

คุณสมบัติของ Data Scientist 

แน่นอนว่างานที่เกี่ยวกับ Data Science เริ่มต้นและจบลงที่ “ข้อมูล” ดังนั้น สำหรับการเป็น Data Scientist คุณสมบัติหลัก ๆ ที่จะต้องมีก็คือ “ความหลงใหลในข้อมูล” กล่าวคือ เป็นคนชอบค้นหา สืบเสาะ วิเคราะห์ และประมวลผล รวมทั้งสามารถใช้ชีวิตอยู่ท่ามกลางตัวหนังสือและตัวเลขเป็นจำนวนมากได้ตลอดทั้งวัน เพราะ Data Scientist คือ คนที่เปรียบได้กับหนังสือเล่มใหญ่ ซึ่งมีไว้เพื่อเป็นคู่มือประกอบการตัดสินใจในทุก ๆ เรื่องเกี่ยวกับธุรกิจนั่นเอง

Data Scientist มีหน้าที่ทำอะไรบ้าง

“Data Scientist ทำหน้าที่อะไร?”

สำหรับ Data Scientist หน้าที่หลัก ๆ จะเกี่ยวข้องกับการเก็บข้อมูล จัดการข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูล นำข้อมูลมาช่วยตัดสินใจ ด้วยการใช้เทคโนโลยีเพื่อจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ โดยจะต้องออกแบบโมเดลของข้อมูล ใช้ Machine Learning หรือเขียนโปรแกรม เพื่อนำข้อมูลจากหลาย ๆ แหล่งมาประกอบในโมเดล ตัวอย่างเช่น Marketing, Logistic, Manufacturing เป็นต้น จนออกมาเป็นโมเดลที่นำไปใช้ได้จริง 

นอกจากนี้ Data Scientist ที่ดี ยังจะต้องเข้าใจความต้องการของผู้บริโภค และสามารถช่วยกำหนดทิศทางธุรกิจด้วยข้อมูลที่มีได้อีกด้วย ด้วยเหตุนี้ ทุก ๆ องค์กรที่จำเป็นต้องทำ Data Science ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจแบบ B2B หรือ B2C เช่น ธุรกิจการเงินและธนาคาร ธุรกิจ E-Commerce และเว็บไซต์ ธุรกิจค้าปลีกค้าส่ง หรือ ธุรกิจโทรคมนาคม จึงจำเป็นต้องมี Data Scientist 

อ่านเพิ่มเติม: ธุรกิจรูปแบบ B2B คืออะไร

Hard Skill ของ Data Scientist มีอะไรบ้าง 

สำหรับเรื่อง Hard Skill นั้น คนที่ทำงานด้าน Data Science จะต้องเชี่ยวชาญเรื่อง Machine Learning อาทิ SQL Server, Oracle และ SAP รวมถึงภาษาที่ใช้ในการเขียนโปรแกรมต่าง ๆ เช่น JavaScript, Python และ SQL นอกจากนี้ ยังต้องมีความรู้ความใจเรื่องการตลาดออนไลน์ อาทิ Marketing Funnel , Inbound Marketing และการยิงแอดโฆษณา ตลอดจนสามารถใช้งาน Martech ต่าง ๆ ได้เป็นอย่างดี เพื่อสนับสนุนการทำ Data Driven Marketing ให้กับองค์กรที่สังกัดอยู่ได้

รู้จักกับ Data Driven Marketing อ่านต่อที่: Data-Driven Marketing กลยุทธ์ขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูล

Soft Skill ของ Data Scientist มีอะไรบ้าง 

Soft Skill ก็สำคัญกับการทำงาน Data Science เช่นเดียวกัน ดังนั้น ผู้ที่รับหน้าที่ Data Scientist จึงต้องเป็นคนที่มีทั้งทักษะในการจัดการกับข้อมูล ควบคู่ไปกับทักษะเรื่องการสื่อสาร การสรุปความ การมองเห็นภาพรวมในเรื่องต่าง ๆ และสามารถอธิบายสถานการณ์โดยรวมได้ เพราะ Data Scientist คือ ผู้ที่จะต้อง “ทำเรื่องยากให้เป็นเรื่องง่าย” 

Data Scientist เงินเดือนอยู่ระหว่างเท่าไหร่ 

สำหรับในประเทศไทย เงินเดือนของสายงาน Data Science ปี 2021 เฉลี่ยจะเริ่มต้นที่ 30,000-50,000 บาท และเงินสามารถขึ้นไปสูงสุดอยู่ที่ 150,000 บาทได้เลยทีเดียว

3 ทักษะสำคัญต่อการทำงานด้าน Data Science

สำหรับคนที่กำลังสนใจศาสตร์ของการทำ Data Science นี่คือ 3 ทักษะที่จำเป็นต่อการทำ Data Science ให้มีประสิทธิภาพ ซึ่งสามารถแบ่งออกได้เป็น 3 ด้าน ดังนี้

ที่มาภาพ : https://edvancer.in/8-data-science-skills/

ทักษะ Data Science 1 : Hacking Skills

Hacking Skills หมายถึง ทักษะในการใช้เทคโนโลยีและเทคนิคเพื่อทำงานในด้านต่าง ๆ อาทิ การจัดการงาน Data Science ด้วย Python Data Science, การเขียนโปรแกรมด้วยภาษา Python หรือ ภาษา R, การจัดการฐานข้อมูลโดยใช้ MySQL, การสร้างรายงาน และแสดงผลข้อมูล (visualization) โดยใช้เครื่องมือ เช่น D3 Tableau, Qlikview หรือ R Markdown, การใช้เทคโนโลยี เพื่อจัดการกับ Big Data เช่น Hadoop, MapReduce หรือ Spark เป็นต้น

ทักษะ Data Science 2 : Math & Statistics Knowledge

Math & Statistics Knowledge หมายถึง ทักษะที่เกี่ยวข้องกับด้านคณิตศาสตร์และทางสถิติ โดยการเลือกใช้แบบจำลองในการวิเคราะห์และตีความผลลัพธ์ด้านคณิตศาสตร์และสถิติมาช่วยในการทำ Data Science  เช่น การเรียนรู้ด้วยเครื่อง (Machine Learning) การทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) และพีชคณิต (Algebra) เป็นต้น ทั้งนี้ Data Scientist คือ ผู้ที่ต้องรับหน้าที่วิเคราะห์และประมวลผลข้อมูล ซึ่งส่วนมากจะเกี่ยวข้องกับการคำนวณ และถึงแม้ว่าในปัจจุบันจะมีเครื่องมือที่สามารถทำทุกอย่างแทนได้ แต่ Data Scientist ก็จำเป็นต้องเชี่ยวชาญในพื้นฐานเหล่านี้อยู่

ทักษะ Data Science 3 : Substantive Expertise 

Substantive Expertise หมายถึง ความรู้ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน (Domain Knowledge) ซึ่งจะช่วยให้ Data Scientist เข้าใจเกี่ยวกับวัตถุประสงค์ ขอบเขต และเป้าหมายของงานมากขึ้น เนื่องจากการตั้งคำถามที่ดีต้องอาศัยความเข้าใจในเรื่องนั้นจริง ๆ 

นอกจากนี้ Substantive Expertise ยังนับรวมไปถึงทักษะด้านการนำเสนอและสื่อสาร ที่ช่วยสร้างความเข้าใจในกลุ่มของเพื่อนร่วมงานและผู้บริหาร เพื่อแสดงให้รู้ว่ามีปัญหาเกิดขึ้นที่จุดใด กำลังจะทำสิ่งใด และมีประโยชน์อย่างไรอีกด้วย

อย่างไรก็ดี การที่จะหา Data Scientist ที่เก่งทั้งหมดทั้ง 3 ด้านอาจเป็นเรื่องยาก องค์กรส่วนใหญ่จึงเลือกจัดตั้งเป็น ‘ทีม Data Science’ ที่ประกอบด้วยคนที่เก่งแต่ละด้านมาอยู่ในทีมเดียวกัน ทำให้สามารถแบ่งงานสาย Data Science ได้เป็นอีกหลายตำแหน่งเลยทีเดียว

วงจรของ Data Science 

วงจรของการทำ Data Science หรือ Data Science Life Cycle คือ ลำดับของกระบวนการจัดการข้อมูล ตั้งแต่ตอนเก็บรวบรวม วิเคราะห์ ประมวลผล และนำไปใช้ จนถึงตอนเริ่มเก็บข้อมูลใหม่อีกครั้ง ซึ่งจะมีอยู่ด้วยกัน 5 ข้อ ดังนี้

1. Capture การจับข้อมูล: วงจร Data Science เริ่มต้น ด้วยการจับข้อมูล เพื่อนำไปใช้ในระบบคอมพิวเตอร์ด้วยวิธีการต่าง ๆ เช่น การรวบรวมข้อมูล (Data Acquisition), การป้อนข้อมูล (Data Entry), การดึงข้อมูล (Data Extraction) โดยจะรวบรวมทุกข้อมูลดิบ ทั้งที่มีโครงสร้าง (Structured Data) หรือ ข้อมูลที่มีการจัดเก็บไว้ในรูปแบบหรือโครงสร้างชัดเจน เช่น ข้อมูลที่อยู่ในรูปของไฟล์ CSV หรือไฟล์ Excel และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) เช่น ข้อมูลในรูปแบบของรูปภาพ คลิปวิดีโอ ไฟล์เสียง รวมถึงข้อความบนโลกออนไลน์จากการทำ Social Media Marketing และข้อมูลที่ได้จากการกรอก Lead ของลูกค้า เป็นต้น

Lead คืออะไร อ่านเพิ่มเติมได้ที่: Lead คืออะไร ทำไมธุรกิจควรมี Lead Generation Strategies

2. Maintain การบำรุงรักษา: ข้อมูลที่ผ่านการ Capture มาได้ อาจสูญหายไปตามการเวลา หากไม่ได้ผ่านการบำรุงรักษาข้อมูล ดังนั้น วงจรต่อไปของการทำ Data Science จึงเป็นการรักษาสภาพข้อมูลด้วยวิธีการต่าง ๆ เช่น การทำระบบคลังข้อมูล (Data Warehousing System) เพื่อรวบรวม จัดเก็บข้อมูล หรือการทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) ด้วยการตรวจสอบ แก้ไข หรือการลบ เพื่อให้รายการข้อมูลที่ไม่ถูกต้องออกไปจากชุดข้อมูล ตลอดจนการทำสถาปัตยกรรมข้อมูล (Data Architecture) ที่เป็นแผนผังสำหรับกำหนดมาตรฐานในการรวบรวมข้อมูล จัดเก็บ จัดการ ประมวลและวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อให้เข้าถึงข้อมูลได้รวดเร็ว ฯลฯ

3. Process การจัดการข้อมูล: กระบวนการที่เป็นหัวใจสำคัญของการทำ Data Science ก็คือการจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลให้อยู่ในรูปของข้อมูลที่ต้องการ รวมถึงวิเคราะห์ด้วยว่าข้อมูลนั้นจะมีประโยชน์เพียงใดในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เช่น การทําเหมืองข้อมูล (Data Mining) การทำแบบจำลองข้อมูล หรือแนวคิดที่ใช้อธิบายโครงสร้าง ความสัมพันธ์ และความหมายของข้อมูล (Data Modeling) และการสรุปข้อมูล (Data Summarization) เป็นต้น 

4. Analyze การวิเคราะห์ข้อมูล: Data Science คือ วิทยาการข้อมูล ดังนั้น จึงต้องผ่านกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยวิธีการทางวิทยาศาสตร์ เช่น การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจ (Exploratory Factor Analysis) การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน (Confirmatory Factor Analysis) การวิเคราะห์เชิงทำนาย (Predictive Analysis) และการวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) เป็นต้น

5. Communicate การนำเสนอข้อมูล: วงจรสุดท้ายของ Data Science Life Cycle คือ การเตรียมนำเสนอข้อมูลที่ได้จากการทำ Data Science ในรูปแบบที่อ่านง่าย เช่น แผนภูมิ กราฟ รายงาน ฯลฯ

ขั้นตอนของ Data Science Process

Data Science Process คือ กระบวนการวิทยาการข้อมูล ซึ่งมีขั้นตอนที่ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญของนักวิเคราะห์ข้อมูลอยู่ไม่น้อย และในหัวข้อนี้ เราจะมาเรียนรู้กันว่า Data Science Process มีกี่ขั้นตอน แต่ละขั้นตอนทำงานอย่างไร และที่สำคัญวิทยาการข้อมูลสำหรับธุรกิจ หรือ Data Science for Business คืออะไร และทุกธุรกิจควรนำมาไปปรับใช้อย่างไร

ที่มาภาพ: https://towardsdatascience.com/

CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining)

CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) เป็นขั้นตอนในการทำ Data Science ที่นิยมใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Data Mining ซึ่งสัมพันธ์กับ Data Science for Business หรือ การทำ Data Science เพื่อเป้าหมายทางธุรกิจ สามารถแบ่งออกได้เป็น 6 ขั้นตอน ได้แก่ 

• การทำความเข้าใจธุรกิจ (Business Understanding) 

ขั้นตอนแรกในกระบวนการ CRISP-DM คือ การทำความเข้าใจในธุรกิจหรือสิ่งที่กำลังจะเข้าไปวิเคราะห์ โดยศึกษา หาปัญหา และกำหนดวัตถุประสงค์ของธุรกิจด้วยเมตริกที่เหมาะสม เช่น การทำ SWOT การหาว่า Customer Journey คืออะไร รู้ว่า ภาพจำด้าน Branding ของธุรกิจคืออะไร ฯลฯ ก่อนจะวางแผนสิ่งที่จะต้องทำต่อในเบื้องต้น นอกจากนี้ Data Scientist อาจต้องวิจัยเพิ่มเติมถึงกรณีศึกษาของปัญหาว่า ธุรกิจคู่แข่งอื่น ๆ มีวิธีแก้ปัญหาที่คล้ายคลึงกันนี้อย่างไร แล้วจึงนำมาใช้ในการกำหนดแผนที่จะทำต่อไปด้วย

>> อ่านเพิ่มเติม: SWOT คืออะไร

• การทำความเข้าใจข้อมูล (Data Understanding)

เมื่อกำหนดโจทย์ในการทำ Data Science เรียบร้อยแล้ว ก็ต้องทำความเข้าใจข้อมูลว่า ตอนนี้ธุรกิจมีข้อมูลอะไรบ้าง ก่อนจะรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติม ตรวจสอบข้อมูล และทำความเข้าใจข้อมูลทั้งหมดว่ามีคุณภาพมากน้อยแค่ไหน หากยังไม่มากพอก็ต้องรวบรวมข้อมูลต่อไป จนกว่าจะได้ข้อมูลที่ดีและมากพอต่อไป

• การเตรียมข้อมูล (Data Preparation) 

ขั้นตอนที่ใช้เวลานานที่สุดในการทำ Data Science คือ การทบทวนข้อมูลที่ได้จากแหล่งต่าง ๆ ด้วยกระบวนการวิจัยข้อมูลที่หลากหลาย เพื่อนำไปสู่การออกแบบงานวิจัยออกมาในรูปแบบต่าง ๆ ตามที่ต้องการ เช่น 

• การล้างข้อมูล (Data Cleaning): การแก้ไขข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์หรือผิดพลาด 
• การรวมข้อมูล (Data integration): การรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ 
• การแปลงข้อมูล (Data Transformation): การจัดรูปแบบข้อมูล 
• การลดข้อมูล (Data Reduction): การลดข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ง่ายที่สุด 
• การแยกข้อมูล (Data Discretization): ลดจำนวนค่าเพื่อให้จัดการข้อมูลง่ายขึ้น 
• วิศวกรรมคุณลักษณะ (Feature Engineering): กระบวนการแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถนำไปใช้งานได้ใน Machine Learning

• การสร้างโมเดล (Modeling)

เลือกและทดสอบสร้างโมเดลหรือแบบจำลองข้อมูลหลาย ๆ แบบ ที่คิดว่าสามารถแก้ปัญหาที่ต้องการได้ จากนั้นจึงค่อย ๆ ปรับค่าพารามิเตอร์ของแต่ละโมเดล เพื่อให้ได้ค่าที่เหมาะสมที่สุดในการแก้ปัญหา แต่ถ้าพบว่ายังไม่ได้โมเดลที่น่าพอใจก็จะต้องย้อนกลับไปเตรียมข้อมูลใหม่อีกครั้ง

• การวัดประสิทธิภาพของโมเดล (Evaluation) 

หัวใจสำคัญของการทำ Data Science เพื่อเป้าหมายทางธุรกิจ หรือ Data Science for Business คือ การวัดประสิทธิภาพของโมเดล โดย Data Scientist จะทำหน้าที่ในการตรวจสอบกระบวนการทำงาน และอธิบายว่าโมเดลจะสามารถช่วยธุรกิจได้อย่างไร พร้อมสรุปสิ่งที่ค้นพบและแก้ไขให้เรียบร้อย สุดท้ายจะเป็นการประเมินว่าโมเดลนี้พร้อมที่จะนำไปใช้งานหรือไม่ หรือจำเป็นที่จะต้องทำการวิจัยข้อมูลใหม่อีกครั้ง

• การนำโมเดลไปใช้งานจริง (Deployment)

ขั้นตอนสุดท้ายของการทำ Data Science แบบ CRISP-DM ก็คือการนำโมเดลไปใช้งานจริง อย่างไรก็ดี การทำ Data Science อาจไม่ได้สิ้นสุดที่ขั้นตอนนี้ เนื่องจากในระหว่างที่มีการปรับใช้โมเดล จะต้องทำเอกสารเพื่อบอกว่า ตั้งใจจะปรับใช้โมเดลอย่างไร รวมถึงวิธีส่งมอบและนำเสนอผลลัพธ์อย่างไร หลังจากนั้นจะต้องดูแลรักษาโมเดลในระหว่างของการนำไปใช้เรื่อย ๆ ตลอดจนทำรายงานสรุปว่า กระบวนการทั้งหมดที่ผ่านมานั้นมีสิ่งใดใช้ได้ผลและสิ่งใดที่ต้องปรับปรุงบ้าง

OSEMN 

OSEMN คือ 5 ขั้นตอนการทำงานด้าน Data Science ประกอบด้วย

• Obtain Data (การเก็บข้อมูล)

Obtain Data สำคัญอย่างยิ่งกับการทำ Data Science เพราะเป็นขั้นตอนของการเก็บข้อมูล รับข้อมูล และการดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลที่มีอยู่ โดยสามารถใช้เครื่องมือหลากหลายอย่างในขั้นตอนนี้ได้ เช่น API หรือ SQL, Big Data, การทำ Web Scraping เป็นต้น

• Scrub Data (การทำความสะอาดข้อมูล)

การทำความสะอาดข้อมูล หรือ Data Wrangling จะเป็นกระบวนการเปลี่ยนข้อมูลดิบให้อยู่ในรูปแบบที่ง่ายต่อการใช้งาน สามารถทำได้หลายวิธีโดยขึ้นอยู่กับลักษณะข้อมูล และเป้าหมายในการใช้งาน เรียกได้ว่าเป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดของการทำ Data Science ในรูปแบบ OSEMN เลยก็ว่าได้

• Explore Data (การค้นหาข้อมูลที่สนใจ)

Explore Data คือ การสำรวจและค้นหาข้อมูลเพื่อหาความสัมพันธ์ แนวโน้ม หรือสิ่งที่น่าสนใจที่เกี่ยวข้องกัน โดยใช้วิธีการต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการทำ Data Science ตัวอย่างเช่น การใช้ Command Line Tools หรือคำสั่งที่ใช้ในการจัดการหรือปรับแต่งค่าต่าง ๆ ของข้อมูล การใช้ R และการใช้ Python เป็นต้น หลังจากนั้นนำมาแสดงผล (Visualize) ข้อมูลให้เห็นภาพมากขึ้น

• Model Data (การสร้างโมเดลข้อมูล)

การจำลองข้อมูลโดยการสร้างโมเดลด้วยการใช้ซอฟต์แวร์และอัลกอริทึม Machine learning มาใช้เพื่อดึงข้อมูล คาดการณ์ผลลัพธ์ และกำหนดแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด แล้วทำการประเมินความถูกต้องของผลลัพธ์ รวมถึงทำการปรับแต่งแบบจำลองข้อมูล เพื่อปรับปรุงผลของการทำ Data Science ให้เป็นไปตามที่ต้องการ

• Interpret Results (การแปลงข้อมูลและนำเสนอ)

การทำ Data Science แบบ OSEMN ขั้นตอนสุดท้าย คือ การแปลงข้อมูลแล้วนำออกมาเล่าเป็นเรื่องราวเพื่อนำเสนอ โดยอาจจะสร้างเป็นไดอะแกรม กราฟ และแผนภูมิ เพื่อแสดงแนวโน้มและการคาดการณ์ต่าง ๆ ซึ่งการสรุปข้อมูลนี้จะช่วยให้เจ้าของธุรกิจเข้าใจและนำผลลัพธ์ไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

คำถามที่พบบ่อย

1. Data Analytics vs. Data Science แตกต่างกันไหม? 

เรามักจะได้ยิน Data Analytics และ Data Science อยู่บ่อย ๆ แต่อาจจะไม่ทราบว่า 2 คำนี้แตกต่างกันอย่างไร มาทำความเข้าใจว่า Data Science vs Data Analytics คืออะไร ไปพร้อมกันเลยดีกว่า

Data Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ตั้งแต่ อดีต จนถึงปัจจุบัน เพื่อช่วยให้ธุรกิจบรรลุวัตถุประสงค์ที่ต้องการ ผ่านการใช้สถิติและตัวเลขในการคาดคะเนพฤติกรรมผู้บริโภค รวมถึงนักวิเคราะห์ข้อมูลจะทำการคิดค้นวิธีการดึงข้อมูล นำมาใช้ และจัดระบบชุดข้อมูลใหม่ เพื่อหาวิธีการแก้ปัญหาที่ดีที่สุดให้กับธุรกิจ และสามารถนำมาใช้ในการหาคำตอบในคำถามใดคำถามหนึ่ง หรือใช้เพื่อประโยชน์ในการอำนวยความสะดวกให้การทำงานในตำแหน่งใดตำแหน่งหนึ่ง เช่น การทำ CRM Data Maintenance หรือการทำ A/B Testing เป็นต้น

อ่านเพิ่มเติม: CRM คืออะไร

ส่วน Data Science จะเป็นศาสตร์ที่รวบรวมหลายแขนงวิชาเข้าด้วยกัน เน้นการค้นหาข้อมูลเชิงลึกภาพใหญ่ ทั้งจากชุดข้อมูลดิบและข้อมูลที่ผ่านการจัดระบบแล้ว รวมถึงมักจะใช้กับการติดตามเทรนด์และคาดคะเนอนาคตมากกว่า จึงเป็นการทำความเข้าใจข้อมูลในมุมมองที่กว้างกว่าการทำ Data Analytics ทั้งนี้ การทำ Data Science ไม่ได้มุ่งเน้นหาคำตอบของคำถามใดคำถามหนึ่งเหมือนที่ Data Analytics ทำ แต่มักจะวิเคราะห์ผ่านชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้ได้มาซึ่งคำตอบที่ต้องการเท่านั้น

2. ตำแหน่งใดบ้างที่เกี่ยวข้องกับ Data Scientist?

• Business Managers: เป็นผู้ที่จะต้องทำงานร่วมกันกับทีม Data Scientist เพื่อกำหนดปัญหาและพัฒนากลยุทธ์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล โดยมักเป็นหัวหน้าทีมด้านการพัฒนาเป็นด้านธุรกิจในแผนกต่าง ๆ เช่น แผนกการตลาด การเงิน หรือการขาย เป็นต้น โดยทีม Data Scientist จะต้องเป็นผู้รายงานผลการทำงานให้ Business Managers ทราบถึงข้อมูลที่ช่วยพัฒนาธุรกิจหรือผลิตภัณฑ์เป็นหลัก
• IT Managers: มีหน้าที่สนับสนุนการดำเนินงานในการทำ Data Science ให้ลุล่วงด้วยการสร้างและปรับปรุงเครื่องมือที่ใช้ให้เหมาะสมสำหรับขั้นตอนต่าง ๆ ในการทำ Data Science เช่น เลือกเทคโนโลยีการเก็บข้อมูลภายใน สร้าง Database พัฒนาโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล เป็นต้น
• Data Science Managers: เป็นผู้ที่ทำหน้าที่ดูแลทีม Data Science และงานต่าง ๆ ให้สำเร็จตามกำหนด เรียกได้ว่าเป็น ผู้สร้างทีม และช่วยสร้างสมดุลระหว่างการพัฒนาทีมกับการวางแผนและทีมที่จะต้องติดตามการทำงานในแผนกอื่น ๆ อีกด้วย

ข้อสรุปของ Data Science

Data Science เป็นศาสตร์ที่เรียกได้ว่ากำลังมาแรง และมีส่วนช่วยพัฒนาธุรกิจและโลกของเราให้ขับเคลื่อนไปข้างหน้า ซึ่งในอนาคตก็จะมีบทบทบาทกับมนุษย์อย่างเรา ๆ ได้มากขึ้นอีกหลายเท่าจากการพัฒนาเทคโนโลยีทั้งในโลกแห่งความจริงและโลกเสมือน (Metaverse) โดยเฉพาะใน Tech Company ต่าง ๆ ที่เก็บข้อมูลเอาไว้จำนวนมหาศาล ไม่เพียงเท่านี้ ในแวดวงธุรกิจออนไลน์เองก็นำศาสตร์ Data Science มาช่วยในการพัฒนากลยุทธ์การตลาด ทำให้องค์กรมีข้อมูลแน่ชัดเรื่อง Target Audience และความต้องการของลูกค้า ซึ่งนำไปสู่การสร้างสรรค์คอนเทนต์ที่ตอบโจทย์ และการคิด CTR ที่สามารถดึงดูดลูกค้าได้ เพื่อให้ธุรกิจบรรลุเป้าหมายเรื่องยอดขาย และสามารถเติบโตไปข้างหน้าได้อย่างแท้จริง

อ่านเพิ่มเติม: Metaverse คืออะไร

เอกสารอ้างอิง

What is Data Science?. (n.d.). [ออนไลน์]. ได้จาก: https://www.oracle.com/th/what-is-data-science/
Avijeet Biswal.  (2022).  What is Data Science: Lifecycle, Applications, Prerequisites and Tools.  [Online]. retrieve from: https://www.simplilearn.com/tutorials/data-science-tutorial/what-is-data-science#the_data_science_lifecycle
Sakshi Gupta.  (2022).  Data Science Process: A Beginner’s Guide in Plain English.  [Online]. retrieve from: https://www.springboard.com/blog/data-science/data-science-process/#h2
Connext Team.  (2022).  Data Analytics VS Data Science แตกต่างกันไหม ? และเส้นทางไหนเหมาะกับความเป็นคุณ. [ออนไลน์]. ได้จาก: https://techsauce.co/connext/career-insight/how-is-different-between-data-analytics-and-data-science

The post Data Science คืออะไร? อาชีพสายงานนี้ต้องมีทักษะอย่างไรบ้าง appeared first on Digital Tips Academy.

Data-Driven คืออะไร?

Data-Driven คือ การนำเอาข้อมูลต่าง ๆ ของจากหลากหลายช่องทาง มาทำการรวบรวมและวิเคราะห์ วัดผล เพื่อนำมาประยุกต์ใช้กับการพัฒนาสินค้า บริการ แนวทางการตลาด แนวทางการทำ Social Media Marketing ไปจนถึงแนวทางการทำ Customer Relationship Management (CRM) ให้ตอบโจทย์ความต้องการและพฤติกรรมของผู้บริโภค ไปจนถึงการบริหารองค์กร การบริหารบุคคลและการตัดสินใจต่าง ๆ ด้วย Data-Driven

5 ขั้นตอนการใช้ Data-Driven เพื่อทำธุรกิจ

 1. กำหนดเป้าหมายในการทำ Data Driven Strategy 

การตั้งเป้าหมายและกำหนดวัตถุประสงค์ของการทำ Data-Sriven ให้ชัดเจนเพื่อที่จะทำให้คุณได้ทราบว่า ต้องทำการเก็บข้อมูลอะไรที่เกี่ยวข้องบ้างเพื่อวัตถุประสงค์ดังกล่าวนั้น หรือรูปแบบของข้อมูลที่ต้องการนั้นมีอะไรบ้าง เช่นหากธุรกิจของคุณต้องการหา Leads ใหม่ ๆ ผ่านช่องทางเว็บไซต์คุณก็อาจจะแค่โฟกัสกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับด้านเว็บไซต์ที่ธุรกิจเคยได้เก็บมา โดยไม่ต้องสนใจข้อมูลในแพลตฟอร์มอื่นๆ ที่ไม่เกี่ยวข้องเลย 

 2. กำหนดแหล่งข้อมูลทั้งหมด ที่เป็นส่วนสำคัญในการทำ Data Analysis 

ขั้นตอนต่อมาคือ การกำหนดแหล่งข้อมูลทั้งหมด ที่เป็นส่วนสำคัญในการทำ Data Analysis รวมทั้งปัจจัยอื่น ๆ เพื่อนำมาใช้วางแผนในการทำการตลาดต่อไป ซึ่งในการกำหนดแหล่งข้อมูลนี้มักต้องอาศัยแหล่งข้อมูลจำนวนมากมาประกอบในการตัดสินใจและวางแผนการทำการตลาดอย่าง Open Data ที่เป็นเว็บไซต์เปิดให้นำข้อมูลไปใช้ได้ฟรีเช่น งานวิจัย ผลสำรวจ ฯลฯ ในประเด็นที่เกี่ยวข้องกับเป้าหมายในการทำการตลาดของคุณ เป็นต้น

 3. รวบรวม Data ที่เกี่ยวข้องกับเป้าหมายให้มากที่สุด 

จากนั้นก็จะเข้าสู่ขั้นตอนของการเก็บรวบรวม Data ที่เกี่ยวข้องกับเป้าหมาย โดยเทคนิคที่เราอยากจะแนะนำก็คือให้คุณรวบรวมข้อมูลจากทุกแหล่งหรือทุกแพลตฟอร์มที่เกี่ยวข้องมาเก็บไว้ในที่เดียวกัน (ทำเหมือนเป็น Big Data ของบริษัท) เพื่อให้ทีมสามารถนำไปใช้งานได้ง่ายและสะดวก ลดข้อผิดพลาดที่อาจจะเกิดขึ้น

 4. รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล (Analyzing Data)

เมื่อได้ข้อมูลสำหรับการทำ Data-Driven ครบถ้วนแล้ว ขั้นตอนต่อมาคือการนำข้อมูลที่มีมาวิเคราะห์ เพื่อที่จะสามารถเลือกรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสมและผลักดันกลยุทธ์การตลาดของธุรกิจคุณต่อไปได้ โดยรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูล (Analyzing Data) ที่เราจะแนะนำก็มีด้วยกันดังนี้

• Descriptive Analytics คือการวิเคราะห์แบบพื้นฐาน โดยวิเคราะห์สิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต
• Diagnostic Analytics คือการวิเคราะห์เพื่อทำ Data-Driven แบบวินิจฉัย เป็นการค้นหาสาเหตุว่าสิ่งที่เกิดขึ้นนั้นเกิดจากปัจจัยใดผ่านการความสัมพันธ์ที่เชื่อมโยงกันทางใดทางหนึ่ง
• Prescriptive Analytics คือการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ เป็นการวิเคราะห์เพื่อคาดการณ์สิ่งที่ควรจะทำในอนาคต
• Predictive & Prescriptive Analytics คือการวิเคราะห์แบบพยากรณ์ หรือคาดการณ์แนวโน้มที่น่าจะเกิดขึ้นในอนาคต ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจากในอดีตเป็นวิธีที่นิยมใช้กันในการทำ Data Driven

การเลือกว่าคุณจะใช้รูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการทำ Data-Driven แบบใด ขึ้นอยู่กับลักษณะธุรกิจและแหล่งข้อมูลที่คุณได้เตรียมมาใช้ แต่ทั้งนี้ทุกรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลก็มีข้อดี-ข้อเสียที่แตกต่างกันออกไป ดังนั้นการทดลองทำหลาย ๆ แบบเพื่อหาผลลัพธ์ที่ดีที่สุดก็เป็นอีกหนึ่งเทคนิคที่จะทำให้คุณหารูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการทำ Data-Driven ที่เหมาะสำหรับธุรกิจของคุณมากที่สุดได้

 5. การนำ Data Insight มาประยุกต์ใช้งาน 

หัวใจหลักของการทำ Data-Driven คือการเปลี่ยน Insights หรือผลของการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้มาให้นำมาสร้างผลลัพธ์กับธุรกิจให้ได้ โดยนำ Insights ที่ได้มาตั้งสมมติฐาน ทดลองทำสิ่งใหม่ ๆ และหมั่นวัดผลการทดลองอยู่เสมอ เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลใหม่ที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพจากพฤติกรรมของลูกค้าจริง ๆ ข้อมูลเหล่านี้จะทำให้เราเข้าใจลูกค้าได้ดียิ่งขึ้นและทำให้ธุรกิจของคุณเติบโตได้อย่างก้าวกระโดดในยุคที่มีการแข่งขันกันสูงเหมือนในปัจจุบัน

5 ประโยชน์ของ Data-Driven ต่อธุรกิจในปัจจุบัน

1. Data-Driven ช่วยในการทำ Research Keyword เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูล Insight 

“เว็บไซต์ที่อยู่ในหน้าแรกของ Google จะสามารถเพิ่ม Traffic เข้าเว็บไซต์ได้ถึง 95%”

การทำ Data-Driven ช่วยในการทำ Research Keyword เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูล Insight ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพราะหากธุรกิจของคุณมีการนำข้อมูลในส่วนของเว็บไซต์ มาทำการวิเคราะห์เพื่อหาถึงสิ่งที่ผู้คนพูดถึงธุรกิจของคุณผ่านการใช้งาน Social Listening Tools คุณก็จะสามารถรู้ถึง Keyword สำคัญบางคำที่เป็นคำที่กลุ่มเป้าหมายกำลังพูดถึงหรือใช้ในการค้นหาธุรกิจของคุณ แล้วนำ Keyword เหล่านั้นมาใช้ในการทำ SEO เพื่อทำให้เว็บไซต์ได้ Traffic มากขึ้นจนติดอันดับการค้นหาบน Search Engine อีกทั้งคุณยังได้ทราบถึงข้อมูล Insight ที่สำคัญของลูกค้าจากการทำ Data-Driven ด้วยว่า พวกเขามีความต้องการอะไร (จากการทำ Keyword Research) แล้วนำความต้องการนั้นมาปรับกับการทำ SEO และพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการของคุณต่อไปในอนาคต

2. Data-Driven ช่วยให้ธุรกิจรู้ความสัมพันธ์ของข้อมูลต่าง ๆ 

89% ของผู้บริโภคเปลี่ยนใจซื้อสินค้า และบริการกับแบรนด์ที่ให้บริการแล้วสามารถมอบประสบการณ์เชิงบวกให้กับลูกค้าได้

ในการทำ Data Driven นั้นถึงแม้ว่าจะไม่ใช่กลยุทธ์ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาสินค้าและบริการของเราโดยตรง แต่ก็ไม่ใช่ว่าจะไม่เกี่ยวข้องกันทั้งหมดเพราะการทำ Data Driven ที่ดีนั้นจะช่วยให้ธุรกิจรู้ความสัมพันธ์ รู้ที่มาที่ไปของข้อมูลต่าง ๆ เช่น การรักษาความสัมพันธ์กับลูกค้าในด้านการบริการมีมากแค่ไหน รู้ว่าทำไมลูกค้าถึงเลือกใช้งานสินค้าและบริการของธุรกิจเรา

แต่หากคุณไม่ได้ใช้ Data เข้ามาวิเคราะห์กลุ่มเป้าหมาย ก็อาจจะทำให้ตัวคุณไม่รู้ความสัมพันธ์ของข้อมูลส่วนสำคัญต่าง ๆ เช่น ยอดขายไม่เป็นไปตามเป้า เพราะสินค้าของเราไม่เป็นที่ต้องการในกลุ่มผู้บริโภคกลุ่มนั้น ๆ ดังนั้นการทำ Data Driven ในการทำการตลาดจะช่วยให้ธุรกิจออกแบบสินค้าและบริการต่าง ๆ ได้ตรงกับความต้องการของผู้บริโภคมากขึ้นผ่านการเข้าใจความสัมพันธ์ของข้อมูล

3. Data-Driven ช่วยให้ธุรกิจสามารถวางกลยุทธ์ได้แม่นยำ จากการทำ Data Analysis 

การทำ Data-Driven ช่วยให้ธุรกิจสามารถวางกลยุทธ์ได้แม่นยำ จากการทำ Data Analysis ถือเป็นขั้นตอนไฮไลท์สำคัญที่จะบ่งบอกว่าการทำ Data Driven ของคุณมีประสิทธิภาพและนำไปใช้งานต่อได้จริงหรือไม่ เพราะการทำ Data Driven ที่ดีนั้นจะช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์และวัดผลลัพธ์ (Data Analysis) ทำให้คุณวางแผนกลยุทธ์ในการพัฒนาธุรกิจต่อไปได้ดียิ่งขึ้น แม่นยำ และไม่เสียเวลาไปกับการทำการตลาดที่ไม่มีทิศทางหรือไม่ตอบโจทย์ในการซื้อสินค้า

เพราะแน่นอนว่าธุรกิจแต่ละประเภทมีกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกัน อยู่ในพื้นที่ต่างกัน และมีการทำโฆษณาที่ไม่เหมือนกัน หากคุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่จะนำมาต่อยอดได้มากเท่าไหร่ การตัดสินใจในการทำกลยุทธ์ครั้งต่อไปก็จะทรงพลังและนำไปสร้างการเติบโตให้ธุรกิจได้จริง 

4. Data-Driven ช่วยในการวัดผลการดำเนินงาน จากการทำ Performance Tracking 

การทำ Data-Driven ยังมีส่วนช่วยในการวัดผลการดำเนินงานจากการทำ Performance Tracking ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้มาจาก Tools จำพวก Dashboard ที่คอยรายงานข้อมูลผลลัพธ์ในการทำการตลาดแบบ Real Time โดยเฉพาะการทำการตลาดแบบ Omni Channel ที่เป็นการทำการตลาดจากทั้งช่องทางออนไลน์ และช่องทางออฟไลน์ 

โดยในการทำ Data-Driven Performance Tracking ที่ดีนั้นจะช่วยให้คุณเห็นถึงข้อมูลหรือความเปลี่ยนแปลงของผลลัพธ์ที่ได้แบบอัปเดตตลอดเวลา ซึ่งทำให้การวัดผลการดำเนินงานของคุณสามารถปรับแก้ได้อย่างรวดเร็ว ทันสถานการณ์ เรียกได้ว่าพบรอยรั่วตรงไหนก็แก้ไขปัญหาได้ทันที ซึ่งเป็นวิธีที่ดีมาก ๆ สำหรับในยุคการทำการตลาดดิจิทัลที่ต้องอาศัยความรวดเร็วในการทำงาน

5. Data-Driven ช่วยทำให้ธุรกิจเข้าใจลูกค้า และพัฒนาสินค้าได้ตรงตามความต้องการ 

Data-Driven Marketing ช่วยให้ผลตอบแทนจากการลงทุน หรือ ROI เพิ่มสูงขึ้นเมื่อนักการตลาดทำการตลาดแบบ Personalized ถึง 5-8 เท่า

การวิเคราะห์ผลลัพธ์ที่ถูกต้องจะช่วยสร้างโอกาสให้ธุรกิจได้รู้จักกับลูกค้าของคุณมากขึ้นซึ่ง Data ที่นำมาวิเคราะห์นั้นสามารถใช้ข้อมูลด้าน Demographic และพฤติกรรมของลูกค้าในการใช้งานสื่อออนไลน์ต่าง ๆ รวมทั้งการเข้าเว็บไซต์ที่ธุรกิจสามารถนำผลลัพธ์ที่ได้มานั้นมาพัฒนาสินค้าและบริการต่อไปให้ตรงกับความต้องการของลูกค้าต่อไป

หรือก็คือการทำ Data Driven สามารถต่อยอดการทำการตลาดแบบ Personalization ที่ทำให้ธุรกิจตอบโจทย์ตรงใจมากขึ้น โดยสินค้าและบริการที่มีการปรับปรุงมาใหม่ จากการทำ Data Driven สามารถแก้ปัญหาของลูกค้าได้หรือตอบสนองความพึงพอใจได้มากขึ้น รวมทั้งการสร้างคอนเทนต์ให้ตอบโจทย์กับลูกค้าของคุณมากขึ้นได้อีกด้วย

ตัวอย่างแบรนด์ที่ใช้ Data-Driven ในการทำธุรกิจ

ตัวอย่างที่ 1 : Netflix

คุณเคยสงสัยไหมว่าทุกครั้งที่เข้า Netflix คุณจะได้พบกับคอนเทนต์ที่ตรงกับความต้องการหรือสไตล์ในการรับชมคอนเทนต์ของคุณเสมอ นั่นเป็นเพราะว่า Netflix มีการทำ Data Driven ที่ต้องการสร้าง Personalized Marketing ให้กับผู้ชมผ่านการใช้งานตัวเก็บข้อมูลพฤติกรรมการใช้งานของ User (Data-Driven) ที่เป็นเทคโนโลยี AI โดยจะคัดเลือกหนังในแนวเดียวกับที่เราชอบดูอยู่บ่อย ๆ (แม้จะกดดูแค่ไม่กี่ตอน) หรือเคยกดค้นหาเอาไว้ขึ้นมาแสดงให้ User เห็นก่อนเป็นอันดับแรกเสมอ รวมถึงภาพ Thumbnails ของคอนเทนต์แต่ละเรื่องทาง Netflix ก็จะมีการใช้ AI ตัวเดียวกันในการปรับเปลี่ยนภาพไปตามสไตล์การใช้งานของผู้ใช้แต่ละคนด้วย 

ตัวอย่างที่ 2 : Spotify

Spotify มีการทำ Data Driven ที่น่าสนใจและแหวกแนวมาก ๆ ก็คือการสร้างฟีเจอร์ที่ชื่อว่า Wrapped ขึ้นมาโดยฟีเจอร์นี้จะเปิดให้ใช้งานเฉพาะช่วงสิ้นปีเท่านั้น ซึ่งจะเป็นการนำ AI ของ Spotify มารวบรวมข้อมูลของผู้ใช้งานแต่ละคนว่าในปีนั้นทั้งปี พวกเขาฟังเพลงอะไร ศิลปินคนไหน แนวเพลงที่ชอบ มากที่สุดในแต่ละปีเป็นอย่างไร หรือพูดง่าย ๆ ว่าเหมือนเป็น Report การใช้งานของ User แต่ละคน

Spotify เลือกที่จะนำ Data Driven ที่ตัวเองเก็บมาได้จาก User แต่ละคนมาโชว์ให้ผู้ใช้งานได้ทราบและสามารถแชร์ออกไปยัง Social Media ต่าง ๆ  ซึ่งถือว่าได้ประโยชน์กันทั้ง 2 ฝ่าย ฝั่ง User เองก็จะได้ข้อมูล Insight ของตัวเองและยังสร้างคอนเทนต์แสดงรสนิยมการฟังเพลงของตัวเองให้ผู้ติดตามใน Social Media ทราบได้ ฝั่ง Spotify เองก็ได้ทั้ง Brand Exposure จากการแชร์ของ User, ได้ผู้ใช้งานใหม่ ๆ และมอบประสบการณ์การใช้งานที่ดีให้กับ User จากการทำ Data-Driven ได้แบบเต็ม ๆ 

ข้อสรุปของ Data Driven 

ประโยชน์ของ Data Driven นั้นมีมากมายที่จะช่วยให้ธุรกิจของคุณมีการพัฒนาสินค้าและบริการให้ตอบโจทย์กับความต้องการของลูกค้า ซึ่งถ้าหากเราสามารถปรับกลยุทธ์ และนำมาใช้ได้อย่างถูกต้องเหมาะสมแล้วนั้นก็จะยิ่งทำให้ธุรกิจของคุณสามารถสร้างการเติบโตได้ในอนาคตของการทำการตลาดดิจิทัล อีกทั้งการทำ Data Driven ยังต่อยอดไปสู่การนำข้อมูลมาประยุกต์ใช้กับธุรกิจแบบอื่น ๆ เช่น Data Science, Data Analysis หรือการทำธุรกิจไปสู่โลก Metaverse ที่จะเข้ามามีบทบาทในระยะเวลาอีกไม่นาน

อ้างอิงข้อมูล
Sisense Team, 5 Steps to Data-Driven Business Decisions, https://www.sisense.com/blog/5-steps-to-data-driven-business-decisions/ 
Michelle Knight, What Is Data-Driven?, March 31, 2021, https://www.dataversity.net/what-is-data-driven/ 
Stéphane Kirchacker, 6 Ways a Data-Driven Approach Helps Your Organization Succeed, https://www.sinequa.com/blog/intelligent-enterprise-search/6-ways-a-data-driven-approach-helps-your-organization-succeed/ 

The post Data-Driven กลยุทธ์ขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูล appeared first on Digital Tips Academy.

Data Analytics คืออะไร

Data Analytics คือ การจัดระเบียบและวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียด เพื่อนำข้อมูลที่ได้ไปใช้ประโยชน์ในด้านต่าง ๆ ต่อไป โดยอาศัยข้อมูลจาก “Big Data” ประกอบกับ MarTech ต่าง ๆ หรือข้อมูลปริมาณมหาศาลที่องค์กรเก็บไว้ ทั้งนี้ สำหรับฝ่ายการตลาดหรือองค์กรที่เกี่ยวกับการตลาด การทำ Data Analytics ย่อมเป็นไปเพื่อการศึกษาความต้องการของลูกค้าและพัฒนา Process การทำงานภายในองค์กร

Data Analytics มีความสำคัญอย่างไร

การทำ Data Analytics มีประโยชน์สำหรับธุรกิจหลายด้าน ตั้งแต่การทำความเข้าใจสถานการณ์ทางการตลาด ไปจนถึงการแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นระหว่างการเริ่มทำแคมเปญส่งเสริมการขายต่าง ๆ ซึ่งเราสามารถสรุปความสำคัญของ Data Analytics ได้ดังนี้

• ช่วยในการทำ Market Research

ประโยชน์ข้อแรกของการทำ Data Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้มาซึ่ง Insight ของตลาด ที่จะทำให้เข้าใจลูกค้าและเข้าใจโอกาสทางธุรกิจมากที่สุด Data Analytics จึงนับเป็นเครื่องมือที่ช่วยในการทำ Market Research รูปแบบหนึ่ง เพราะช่วยทำให้ธุรกิจรู้ว่า Market Trends ของธุรกิจเป็นอย่างไร รู้ว่ามี Market Size เท่าไหร่ รู้ว่ามี Margin ในตลาดมากน้อยแค่ไหน หรือรู้ว่า SWOT คืออะไรสำหรับธุรกิจนั่นเอง

• ช่วยให้เข้าใจในสถานการณ์ต่าง ๆ จากข้อมูลที่มีอยู่

การทำ Data Analytics หรือที่บางท่านอาจเรียกว่า Big Data Analytics คือ การรวบรวมข้อมูลดิบจำนวนมหาศาลที่กระจัดกระจายและไม่สามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้ มาจัดเรียงและวิเคราะห์ เพื่อทำให้ธุรกิจสามารถมองเห็นความสัมพันธ์ของข้อมูลชุดต่าง ๆ หรือข้อมูลกับบริบทที่มีอยู่ได้มากขึ้น เช่น รู้ว่ายอดขายเป็นอย่างไร สินค้าตัวไหนขายดี Customer Journey คืออะไร เป็นแบบไหน และจะทำอย่างไรให้สามารถเข้าถึงเส้นทางของผู้บริโภคได้อย่างตรงจุด ฯลฯ หลังจากนั้นก็จะได้วาง Strategic Planning ที่ตอบโจทย์กับข้อสรุปที่ได้จากการวิเคราะห์ต่อไป ดังนั้น Data Analytics จึงถือเป็นอีกหนึ่งกระบวนการ ที่ทำให้ธุรกิจเข้าใจสถานการณ์ของตัวเอง และหาหนทางเดินต่อไปได้ง่ายขึ้น

• ช่วยแก้ปัญหาให้กับธุรกิจ

การทำ Big Data Analytics คือ จุดเปลี่ยนสำหรับหลาย ๆ ธุรกิจ เนื่องจากข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์เพื่อหาปัจจัยและต้นเหตุของสิ่งต่าง ๆ จะช่วยไขข้อสงสัยหรือปัญหาที่ธุรกิจเผชิญอยู่ได้เป็นอย่างดี ตัวอย่างเช่น หากธุรกิจของคุณกำลังประสบปัญหาเรื่อง ROI ไม่เคยถึงเป้าหมาย การพยายามคาดเดาสาเหตุอาจไม่สามารถแก้ไขปัญหาได้ แต่ถ้าใช้การทำ Data Analytics คุณจะสามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ออกมาเป็นรายงาน ซึ่งจะทำให้ค้นพบสาเหตุว่าเกิดจากจุดไหนได้อย่างแม่นยำ เป็นต้น

• ช่วยในการปรับปรุงการวัดผลลัพธ์

การทำ Digital Marketing ให้ประสบผลสำเร็จต้องสามารถวัดผลลัพธ์ทางการตลาดได้อย่างถูกต้อง ซึ่งผลลัพธ์ที่ว่าก็มาจากการทำ Data Analytics และการทำ Performance Tracking ที่มีประสิทธิภาพ โดยพึ่งพาเครื่องมือต่าง ๆ เช่น Google Analytics, Google Search Comsole, Google Tag Manager หรือหน้า Insights ของฟีเจอร์ซื้อโฆษณาบน Social Media ต่าง ๆ หลังจากนั้นจึงจะสามารถนำข้อมูลและผลลัพธ์ที่ได้มาใช้สนับสนุนการตัดสินใจต่างที่แม่นยำมากขึ้น

4 รูปแบบของการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics)

เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลที่ดีและมีคุณภาพ นักการตลาดจำเป็นที่จะต้องทำความรู้จักกับรูปแบบของการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) ที่จะทำให้ได้ข้อมูลสำคัญตามต้องการ โดยจะแบ่งออกเป็น 4 รูปแบบ ดังนี้

1. การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics)

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน หรือ Descriptive Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นแรกเพื่อแสดงผลของสิ่งที่กำลังเกิดขึ้น ไม่ว่าจะเป็นรายการธุรกิจ เหตุการณ์ หรือกิจกรรมต่าง ๆ ให้ออกมาในรูปแบบที่ง่ายต่อความเข้าใจหรือต่อการตัดสินใจ จากการใช้ตัวแปรแค่ตัวแปรเดียว (Univariate Analysis) โดยใช้เทคนิคทางสถิติ เช่น การหาค่ากลาง หาการกระจายตัว หาค่าเฉลี่ย หาผลรวม เป็นต้น

ซึ่งการหาผลลัพธ์เหล่านี้จะถูกนำเสนอออกมาเป็นรายงานต่าง ๆ ยกตัวอย่างเช่น รายงานการขาย รายงานผลการดำเนินงานที่อาจจะบอกได้ว่า เดือนนี้มียอดขายเท่าไร สินค้าตัวไหนขายดีที่สุด มีคนเยี่ยมชมเว็บไซต์กี่คน เป็นต้น เพื่อทำให้ธุรกิจรู้ว่าตอนนี้สถานการณ์ของธุรกิจกำลังเป็นอย่างไร ทั้งนี้ Descriptive Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นต้นที่จำเป็นสำหรับทุก ๆ องค์กร

2. การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics) 

การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย หรือ Diagnostic Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเจาะลึกลงไปถึงสาเหตุของสิ่งที่เกิดขึ้นจะมีความลึกกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน 

เนื่องจากจะต้องหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตั้งแต่สองตัวแปรขึ้นไป (Multivariate Analysis) เพื่อดูว่าตัวแปรเหล่านั้นมีความสัมพันธ์กันหรือส่งผลกระทบกันอย่างไรบ้าง ซึ่งจะช่วยทำให้ธุรกิจรู้ว่า ทำไมจึงเกิดสิ่งนี้ขึ้นหรือสิ่งนี้เกิดขึ้นเพราะอะไร อาทิ ความสัมพันธ์ระหว่างยอดขายต่อกิจกรรมทางการตลาด โดยจะต้องหาว่ามีอะไรที่ทำให้ยอดขายเพิ่มขึ้นหรือลดลง อย่างเช่น ทำไมชานมไข่มุกถึงขายดีในช่วงเย็น เวลาเลิกเรียนหรือเลิกงานมีผลต่อการขายหรือไม่ เป็นต้น

3. การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive Analytics) 

การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ หรือ Predictive Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนาย เพื่อดูแนวโน้มหรือพยากรณ์ว่าอาจจะเกิดอะไรขึ้น ซึ่งการทำ Data Analytics รูปแบบนี้ จะให้ความสำคัญกับเครื่องมือที่ใช้ หรือที่เรียกว่า Predictive Analytics Platform เป็นอย่างมาก

ทั้งนี้ Predictive Analytics Platform คือ ซอฟต์แวร์ที่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนาย เพื่อหาโอกาสและความเสี่ยงที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต เช่น หาข้อมูลว่า สินค้าหรือบริการอะไรจะขายดี มีใครที่จะกลายเป็นลูกค้าในอนาคตบ้าง ยอดขายในอีก 2 ปีข้างหน้าจะเป็นอย่างไร เป็นต้น โดยจะวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ออกมาในรูปแบบของกราฟหรือเทรนด์เป็นหลัก

4. การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics)

การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ หรือ Prescriptive Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบที่ซับซ้อนที่สุดเพื่อหาว่า ควรที่จะปรับปรุง แก้ไขปัญหา หรือพัฒนาอะไรบ้าง หรือมองหาแนวทางในการรับมือกับสิ่งที่จะเกิดขึ้น เรียกได้ว่าเป็นการพยากรณ์ถึงสิ่งต่าง ๆ ที่จะเกิดขึ้น ทั้งในแง่ของข้อดี ข้อเสีย สาเหตุ และระยะเวลาของสิ่งที่จะเกิดขึ้น รวมถึงยังให้คำแนะนำทางเลือกและผลของแต่ละทางเลือกเอาไว้ด้วย 

ยกตัวอย่างคำถามที่มักจะใช้การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ เช่น ควรที่จะต้องทำการตลาดในช่องทางไหน ในงบประมาณที่เท่าไหร่ถึงจะดี ต้นทุนเท่านี้ควรตั้งราคาสินค้าเท่าไหร่ เป็นต้น

บทบาทของ Data Analytics

การทำ Data Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก จึงมีบทบาทอย่างมากในการขยายขีดความสามารถของการตลาดให้สมบูรณ์แบบ ผ่านการใช้ทีมงานนักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) ที่มีความรู้เรื่อง Data Science เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ทางสถิติ (Statistics) ที่น่าเชื่อถือมากพอ จากนั้นองค์กรจึงนำผลลัพธ์เหล่านั้นมาจัดทำเป็น Databases เพื่อขับเคลื่อนธุรกิจ ทั้งนี้ Databases ที่ดีจะได้มาก็ต่อเมื่อมี Data และ Machine Learning ที่ทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพเท่านั้น

และเพื่อให้ได้มาซึ่ง Data ที่มีคุณภาพ ทีมงานที่ทำ Data Analytics จำเป็นต้องแบ่งข้อมูลในด้านต่าง ๆ ออกเป็น 4 รูปแบบ เพื่อจะได้เลือกใช้วิธีการวิเคราะห์ได้อย่างถูกต้อง ดังนี้

เหมืองข้อมูล (Data Mining)

การทําเหมืองข้อมูล (Data Mining) หรือ การค้นหาความรู้ในฐานข้อมูล (Knowledge Discovery in Databases – KDD) คือ การดึงเอาความรู้ออกมาจากข้อมูลขนาดใหญ่ โดยอาศัยหลักสถิติ การรู้จํา การเรียนรู้ของเครื่องมือ โดยจะประกอบไปด้วย 3 ส่วนด้วยกัน ได้แก่ Preprocessing คือ ขั้นตอน
การจัดเตรียมข้อมูล Data Cleaning ขั้นตอนในการกำจัดข้อมูลที่ไม่ต้องการ และ Data Integration ขั้นตอนในการรวบรวมข้อมูลทั้งหมดที่มีจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ มาไว้ด้วยกัน 

เครื่องมือที่ใช้ในการทำเหมืองข้อมูลมีหลายประเภท อาทิ การใช้ SQL Database เครื่องมือที่ได้รับการยอมรับในมาตรฐาน American National Standards Institute (ANSI) จะใช้ในการดึงข้อมูล คำนวณข้อมูล เปลี่ยนแปลงข้อมูล ลบข้อมูล ไปจนถึงหาความเชื่อมโยงข้อมูลที่เหมือนกันในฐานข้อมูล (Relational Database) แล้วจึงนำมาเสนอข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่ายต่อไป

การจัดการข้อมูล (Data Management)

การจัดการข้อมูล (Data Management) คือ กระบวนการที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลของบริษัท ไม่ว่าจะเป็นการควบคุมข้อมูล การควบคุมการเข้าถึงข้อมูล การเก็บรักษา การบำรุงรักษา ตลอดจนการทำลายข้อมูลตามวงจรชีวิตของข้อมูล นอกจากนี้ การจัดการข้อมูลยังรวมไปถึงการวางแผนการใช้ข้อมูล ตรวจสอบ ประมวลผลและส่งมอบข้อมูล ซึ่งเทคโนโลยีที่นำมาจัดการข้อมูลเหล่านี้คือ Data Warehousing ที่ใช้ได้ทั้งการจัดเก็บ ประมวลผล เรียกใช้ และเผยแพร่ข้อมูลได้ในเครื่องมือเดียว

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติ (Statistical Analysis)

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติ (Statistical Analysis) คือ การนำข้อมูลหลาย ๆ ค่ามาวิเคราะห์โดยไม่เจาะจงข้อมูลค่าใดค่าหนึ่ง เพื่อการศึกษาหรือการวัดผลลัพธ์ที่ต้องการความแม่นยำและความน่าเชื่อถือสูง 

การนำเสนอข้อมูล (Data Presentation)

การนำเสนอข้อมูล (Data Presentation) คือ การนำข้อมูลดิบที่เก็บรวบรวมมาได้ นำมาจัดให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถเข้าใจ มองเห็นความหมายและสาระสำคัญ ตลอดจนทำการเปรียบเทียบข้อมูลผ่านการนำเสนอที่สามารถเห็นถึงความแตกต่างได้อย่างชัดเจนอีกด้วย

ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)

ดังที่เราได้กล่าวไปข้างต้นถึงความแตกต่างระหว่าง Data Analytics กับ Data Analysis ซึ่งหากจะอธิบายให้เข้าใจง่ายขึ้น Data Analysis ก็คือกระบวนการในการทำ Data Analytics นั่นเอง และในหัวข้อนี้ เราจะมาทำความเข้าใจว่า Data Analysis หมายถึงกระบวนการแบบไหน และมีขั้นตอนอย่างไรบ้าง

1. ขั้นตอนแรกของการทำ Data Analysis คือ การกำหนดและจัดกลุ่มข้อมูล โดยค่าของข้อมูลอาจเป็นตัวเลขหรือแบ่งตามหมวดหมู่ก็ได้ เช่น อาจจะแยกตามอายุ ข้อมูลประชากร รายได้ เพศ ฯลฯ 
   
   
2. เมื่อทราบแล้วว่าต้องการข้อมูลอะไรบ้าง ขั้นตอนต่อไปของการทำ Data Analysis คือ การรวบรวมข้อมูลเพื่อนำมาวิเคราะห์ โดยใช้เครื่องมือต่าง ๆ เช่น คอมพิวเตอร์ แหล่งที่มา กล้อง สิ่งแวดล้อม หรือผ่านบุคลากร ฯลฯ ในการรวบรวมข้อมูลได้
   
   
3. เมื่อเก็บรวบรวมข้อมูลแล้ว จะต้องมีการจัดระเบียบเพื่อให้สามารถวิเคราะห์ได้ง่าย โดยอาจจะใช้เครื่องมือการวิเคราะห์ข้อมูลเข้ามาช่วยเหลือ เช่น การใช้ซอฟต์แวร์ การใช้ Spreadsheets ฯลฯ เพื่อให้สามารถนำข้อมูลสถิติมารวบรวม แล้วรอการทำความสะอาดและวิเคราะห์ต่อไป
   
   
4. ขั้นตอนต่อไปของการทำ Data Analysis คือ การทำความสะอาดข้อมูลก่อนการวิเคราะห์ โดยจะต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าไม่มีการทำซ้ำหรือข้อผิดพลาด ซึ่งจะส่งผลต่อการตีความข้อมูลได้ ดังนั้น จึงจำเป็นที่จะต้องทำการล้างข้อมูลที่ใช้ไม่ได้ และจัดเรียงใหม่ให้เป็นระบบ เพื่อทำให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด
   
   
5. ขั้นตอนที่สำคัญที่สุดของการทำ Data Analysis หรือ Big Data Analysis คือ การวิเคราะห์ข้อมูล โดยจะต้องเลือกรูปแบบของการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) ที่จะนำมาใช้ในการวิเคราะห์ พร้อมตั้งโจทย์และคำถามที่ต้องการใช้ในการหาคำตอบเอาไว้ด้วย ทั้งนี้ ก็เพื่อนำมาสรุปเป็นความรู้ (Knowledge) หรือข้อมูลเชิงลึก (Insight) ที่ดีขึ้นนั่นเอง
6. ขั้นตอนสุดท้าย คือ การตีความและนำเสนอข้อมูล โดยการแบ่งปันความรู้และข้อมูลเชิงลึกให้กับบุคคลหรือหน่วยงานอื่น ๆ ที่ต้องการข้อมูลเพื่อนำไปใช้ในรูปแบบที่เข้าใจง่าย เช่น การนำเสนอข้อมูลออกมาในรูปแบบของแผนภูมิหรือกราฟ เป็นต้น

12 เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics Tools)

Crunching Number

Crunching Number คือ เครื่องมือที่ใช้ในการเตรียมข้อมูลดิบจำนวนมากสำหรับการทำ Data Analytics ซึ่งรวมถึงการแยกข้อมูลและการจัดรูปแบบข้อมูลที่ไม่ต้องการ การแปลข้อมูลเป็นรูปแบบที่ต้องการ และการจัดโครงสร้างสำหรับการวิเคราะห์หรือการประมวลผลโดยแอปพลิเคชันอื่น ๆ ด้วย โดยจะเริ่มต้นจากการอ่านข้อมูลดิบ (Raw Data) หลังจากนั้นทำการแปลงข้อมูล (Convert Data) จากรูปแบบเดิมไปเป็นรูปแบบที่เครื่องมือสามารถวิเคราะห์ได้ และสุดท้ายคือขั้นตอนการส่งออกไปยังไฟล์หรือฐานข้อมูลที่จะใช้สำหรับการวิเคราะห์ ซึ่งบริษัททั่วไปมักจะย้ายข้อมูลไปยังคลังข้อมูล ที่เป็นฐานข้อมูลเฉพาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลจากทั่วทั้งบริษัท 

SQL Server Analysis Services

SQL Server Analysis Services คือ ตัวช่วยชั้นยอดของการทำ Data Analytics ใช้สำหรับจัดการ Data Model ระดับ Enterprise โดยจะนำข้อมูลจากคลังข้อมูลที่ได้ไปสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ เช่น Cube และ Subspace มักใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ต้องการความรวดเร็ว

Manipulate Databases

Manipulate Databases คือ เครื่องมือหรือหน้าที่หลักของระบบจัดการฐานข้อมูล (DBMS) ที่ช่วยในการจัดการข้อมูล เช่น การเพิ่มข้อมูลใหม่ การเปลี่ยนแปลงค่าของข้อมูลที่มีอยู่ การจัดระเบียบข้อมูลใหม่
รวมถึงสามารถทำการดึงข้อมูลเฉพาะจากฐานข้อมูลมาใช้งานได้ เช่น การค้นหาเฉพาะพนักงานที่ได้รับการว่าจ้างภายในปีที่แล้วหรือผู้ที่ดำรงตำแหน่งบางตำแหน่ง เป็นต้น

Python

Python คือ ภาษาการเขียนโปรแกรมที่ใช้อย่างแพร่หลาย เป็นภาษาที่มีความยืดหยุ่นสูงมาก ทำให้ง่ายต่อการเขียน และมีฟังก์ชันในการใช้งานมากมาย รวมถึงเป็นภาษา Open Source ใช้งานได้ฟรี ง่ายต่อการเรียนรู้ สามารถต่อยอดได้จริง ทีม Data Analyst ที่ทำ Data Analytics จึงนิยมใช้ภาษานี้ในการใช้งานโปรแกรมจัดการข้อมูล นอกจากนี้ ภาษา Python ยังสามารถใช้ร่วมกับไลบรารีต่าง ๆ เช่น NumPy, Pandas, Matplotlib และ Scikit-Learn ได้อีกด้วย

Power BI 

Power BI คือ เครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ (Business Analytics Tool) โดยจะทำหน้าที่แปลงข้อมูลปกติให้เป็นข้อมูลเชิงลึก และสร้างรายงาน เพื่อสร้างการแสดงข้อมูลและเรื่องราวของข้อมูลที่มีผลกระทบกับองค์กรอย่างชัดเจนมากขึ้น ทำให้องค์กรสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

นอกจากนี้ Power BI ยังมีอินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่ใช้งานง่าย สามารถรวมเข้ากับแอป Microsoft ได้ เข้าถึงข้อมูลเชิงลึกด้วยแดชบอร์ด และสร้างแผนภาพข้อมูลขั้นสูงเพื่อสื่อสารข้อมูลเชิงลึก จัดเตรียมบริบท และแสดงให้เห็นว่าการตัดสินใจที่เกิดขึ้นได้อีกด้วย

Spreadsheets

Spreadsheets คือ เครื่องมือตารางจัดการที่จัดเรียงข้อมูลออกมาในแบบตารางสี่เหลี่ยม มักใช้เพื่อคำนวณเป็นหลัก โดย Spreadsheets จะมีฟังก์ชันการคำนวณหลายรูปแบบ ตั้งแต่การคำนวณแบบง่าย เช่น บวก ลบ คูณ หาร ไปจนถึงการคำนวณขั้นสูงที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้ เช่น การคำนวณทางธุรกิจ อุตสาหกรรม การเงิน งบประมาณ สถิติ ฯลฯ 

Tableau

Tableau อีกหนึ่งซอฟต์แวร์ที่จำเป็นสำหรับการทำ Data Analytics เนื่องจากสามารถนำข้อมูลจำนวนมากในหลักแสน หรือล้าน ๆ แถว (Records) ที่มีอยู่หลากหลายรูปแบบ มาทำ Data Visualization และวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำ Dashboard ได้ Tableau จึงช่วยให้ผู้บริหารมีข้อมูลเชิงลึกที่เข้าใจง่าย ช่วยเพิ่มความสามารถในการตัดสินใจอย่างรวดเร็วและชาญฉลาดมากขึ้น นอกจากนี้ Tableau ยังสามารถเข้าถึงข้อมูลได้หลากหลายแหล่งข้อมูล (Data Sources) เช่น Microsoft Excel, Access, Sybase ฯลฯ โดยผู้ใช้งานสามารถนำข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์และแสดงผลได้ตามต้องการอย่างมีประสิทธิภาพ

SAS

SAS ย่อมาจาก Statistical Analysis System คือ โปรแกรมสำเร็จรูปขนาดใหญ่ สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่มีประสิทธิภาพ มีความสามารถหลายด้าน เช่น การวิเคราะห์ความแปรปรวน (Analysis Of Variance) ของข้อมูลที่ได้จากแผนการทดลองต่าง ๆ ข้อดีคือ สามารถวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติได้แม่นยำ ใช้งานง่าย ไม่มีพื้นฐานด้านเขียนโปรแกรมก็สามารถใช้ได้ นอกจากนี้ ยังค้นหาความผิดพลาดในการป้อนข้อมูล
และรายงานผลข้อมูลที่ผิดพลาดพร้อมบอกหมายเลขค่าสังเกตได้อีกด้วย

Apache Spark

Apache Spark คือ เครื่องมือในการใช้สำหรับการประมวลผลข้อมูล (Process Big Data) เช่น การกรอง
การเรียงลำดับ การทำความสะอาด การตรวจสอบความถูกต้อง เป็นต้น โดยมีรูปแบบการทำงานแบบกระจายงานไปยังเครื่องต่าง ๆ (Cluster Computing Platform) แถมใช้งานง่าย และยังเป็นแพลตฟอร์มที่เป็น Open Source ใช้งานได้หลากหลายภาษาและหลากหลายรูปแบบฐานข้อมูล จึงเหมาะกับการทำงานแบบกลุ่มโดยเฉพาะ

Microsoft Excel

Microsoft Excel คือ โปรแกรมหนึ่งในชุด Microsoft Office ที่มักนำมาใช้ในด้านการวิเคราะห์ คำนวณ และการจัดการข้อมูลในรูปแบบตารางที่เรียกว่า Spreadsheets หรือจะนำข้อมูลดิบมาแสดงผลในรูปแบบที่ทำให้เข้าใจข้อมูลนั้นลึกซึ้งมากยิ่งขึ้น เช่น สร้างกราฟ หรือตารางสรุปที่เรียกว่า Pivot Table ก็ได้เช่นกัน

Looker Studio

Looker Studio หรือชื่อเดิมว่า Google Data Studio คือผลิตภัณฑ์ฟรีจาก Google ช่วยอำนวยความสะดวกในการดึง Insights จากแฟลตฟอร์มต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น ยอด Engagement หรือ CTR จากทุก ๆ Social Media หรือข้อมูลการเข้าถึงเว็บไซต์หลังจากทำ SEM แล้วนำข้อมูลเหล่านั้นมาสรุปเป็นแผนภูมิแท่ง แผนภูมิวงกลม ตารางเปรียบเทียบ ฯลฯ อย่างไรก็ดี ปัจจุบัน Looker Studio จัดเป็นเครื่องมือพื้นฐานสำหรับการทำ Data Analytics ที่ทุก ๆ ธุรกิจควรมี

Qlik Sense

Qlik Sense คือ ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการทำ Data Analytics เพื่อช่วยให้ธุรกิจสามารถนำข้อมูลไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยออกแบบให้ผู้ใช้งานสามารถดาวน์โหลด Data จากแหล่งต่าง ๆ โดยตรง และนำมาสร้างเป็นงานนำเสนอโดยอัตโนมัติด้วยการทำงานของ AI นอกจากนี้ Qlik Sense ยังทำงานด้วยซอฟต์แวร์ SaaS ประสิทธิภาพสูง ซึ่งทำงานผ่านระบบ Cloud อีกด้วย

ตัวอย่างการใช้ Data Analytics 

การทำ Data Analysis ตัวอย่างมีให้เห็นมากมายในหลาย ๆ ธุรกิจ และเพื่อให้คุณเห็นภาพการทำ Data Analytics ผ่านกระบวนการ Data Analysis มากขึ้น เราขอยก Case Study จาก 3 แบรนด์ดัง ได้แก่ Netflix, McDonalds และ Grab มาให้คุณได้ศึกษาร่วมกัน ดังนี้

Netflix

การทำ Data Analytics คือ อาวุธชิ้นสำคัญของ Netflix มาตั้งแต่เริ่มก่อตั้ง ทำให้สามารถนำส่งภาพยนตร์หรือคอนเทนต์ที่ผู้ใช้งานควรดูได้อย่างเหมาะสม เหมือนเป็นการทำนายว่า คนดูชอบดูอะไรมากที่สุด โดยเริ่มจากการวิเคราะห์ประวัติการดู คำค้นหา เวลาที่ใช้ในการรับชมรายการ ไปจนถึงข้อมูลต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง เช่น ข้อมูลประชากร ข้อมูลตามความสนใจ และพฤติกรรมการท่องอินเทอร์เน็ต ฯลฯ แล้วนำข้อมูลเหล่านี้มาปรับแต่งรูปภาพ คำอธิบายข้อความ แท็ก และตัวอย่างรายการต่าง ๆ อีกทั้งยังมีแถบ “Because You Watched…” ที่เดาใจรายการต่อไปที่ผู้คนจะสนใจดูต่อได้อย่างแม่นยำอีกด้วย

McDonalds 

เจ้าของตำนาน Big Mac อย่างร้าน McDonalds เอง ก็ใช้ประโยชน์จากการทำ Data Analytics เช่นเดียวกัน โดยพวกเขามีระบบจัดเก็บข้อมูลการสั่งซื้อ รายการที่ลูกค้ามักถามหา ตลอดจนคอมเมนต์ต่าง ๆ ก่อนนำมาพัฒนาเป็น Data Driven Marketing เพื่อมุ่งดูแลลูกค้าอย่างตรงใจ นอกจากนี้ McDonalds ยังยกระดับการทำ Data Analytics ให้ก้าวไปอีกขั้น ด้วยการนำ AI มาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลอื่น ๆ รอบด้านที่เกี่ยวข้อง อาทิ สภาพการจราจร ทำเลที่ตั้งของร้าน เทรนด์ที่กำลังเป็นที่นิยมในขณะนั้น ฯลฯ แล้วนำเสนอเมนูที่น่าจะตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าในแต่ละช่วงเวลาอีกด้วย

Grab

Analysis of Data คือ สิ่งที่เป็นดังขุมทรัพย์สำหรับ Grab เพราะสามารถบ่งบอกได้ว่า พื้นที่ไหนที่มีรายได้รออยู่ โดยหัวใจสำคัญของการทำ Data Analytics อยู่ที่การใช้ Machine Learning และ AI เพื่อประมวลผลว่าพื้นที่ใดกำลังประสบปัญหาจราจรติดขัด และควรเดินทางด้วยเส้นทางใดจึงจะใช้เวลาสั้นที่สุด ตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้รวดเร็วที่สุด จากนั้นจึงส่งต่อข้อมูลเหล่านี้ให้กับคนขับ Grab เพื่อช่วยให้พวกเขาสามารถบริการลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เทคนิคการทำ Data Analytics สำหรับธุรกิจ 

สำหรับธุรกิจที่ตัดสินใจว่าจะลงสนามเพื่อทำ Data Analytics อย่างเต็มที่ เพื่อปรับปรุงการวางกลยุทธ์การตลาดให้เฉียบคมมากยิ่งขึ้น Digital Tips ขอแนะนำ 4 เทคนิคที่จำเป็นสำหรับคุณ ดังนี้

1. ลงทุนกับการว่าจ้าง Data Analyst ที่เชี่ยวชาญในกระบวนการ Data Analysis และคุ้นเคยกับเครื่องมือที่เกี่ยวข้องจริง ๆ เพื่อตั้งต้นระบบ Data Analytics ของบริษัทให้มีประสิทธิภาพสูงสุด
   
   
2. ทดลองลงมือศึกษาลูกค้า (Audience) ให้มากขึ้น ซึ่งจำเป็นจะต้องใช้ระบบ CRM เข้าช่วย เพื่อบันทึกข้อมูลทั่วไป พฤติกรรมการสั่งซื้อ และประวัติการพูดคุย-โต้ตอบกับลูกค้าเก็บไว้ อย่างไรก็ดี หลังจากจัดระเบียบข้อมูลเหล่านี้ได้แล้ว แนะนำให้ลองทดสอบประสิทธิภาพ ด้วยการนำข้อมูลที่ได้ไปเป็นวัตถุดิบในการสร้าง Custom Audience สำหรับยิงแอดผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์ แล้วดูว่ายอดการสั่งซื้อจะเพิ่มขึ้นหรือไม่ 

>> ข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับธุรกิจที่ต้องการยิงแอดผ่าน Facebook อย่าลืมศึกษาเรื่อง ขนาดรูป Facebook ซึ่งมีด้วยกันมากกว่า 10 ขนาด เพื่อความถูกต้องและแม่นยำ

1. Data Analytics คือ กระบวนการที่จำเป็นต้องทำตลอดเวลา เนื่องจากข้อมูลไม่ใช่สิ่งตายตัว สามารถเพิ่ม ลด หรือเปลี่ยนแปลงได้ ดังนั้น หากคุณต้องการสำรวจความเป็นไปได้ใหม่ ๆ จากลูกค้า เพื่อนำมาเป็นวัตถุดิบในการปรับปรุงข้อมูล แนะนำให้ลองสร้างโฆษณาแบบ Lead Generation เช่น แบบสอบถาม แบบฟอร์มลงทะเบียน เพื่อดึงดูดให้กลุ่มเป้าหมายมากรอกข้อมูลทิ้งไว้ 
   
   
2. ลองทำตารางสรุป Lesson Learned เพื่อเก็บข้อมูลการทำงานว่า กระบวนการทำ Data Analytics ของทีม มีสิ่งใดที่ดีอยู่แล้ว และมีสิ่งใดที่จำเป็นต้องปรับปรุง

ธุรกิจของคุณมีการวิเคราะห์ Data หรือยัง? 

การทำ Data Analytics หรือการจัดระเบียบและวิเคราะห์ข้อมูล นำไปสู่การพัฒนาการวางกลยุทธ์การตลาดที่มีประสิทธิภาพ และสามารถเพิ่มยอดขายได้มากขึ้น นั่นเป็นเหตุผลที่ทำให้ขณะนี้ ธุรกิจชั้นนำทั่วโลกพัฒนาการทำ Data Analytics กันอย่างไม่หยุดยั้ง แล้วธุรกิจของคุณล่ะ…เริ่มวิเคราะห์ Data อย่างจริงจังแล้วหรือยัง?

หากคุณมองเห็นโอกาสในการสร้างยอดขายจากสิ่งนี้ และอยากเริ่มต้นทำ Data Analytics ด้วยวิธีการที่ถูกต้อง Digital Tips ขอแนะนำคอร์สเรียนดี ๆ ที่จะช่วยให้คุณก้าวทันโลกที่หมุนไปข้างหน้าด้วย Big Data อย่าง “How to create winning business with your data” โดยคุณทอย กศิดิษ สตางค์มงคล Senior Manager ด้าน Data Science เจ้าของเพจ Data Rockie มั่นใจด้วยเนื้อหาอัดแน่นจัดเต็ม 40 ตอน พร้อมถ่ายทอดเทคนิคพิเศษฉบับผู้เชี่ยวชาญ ที่คนไม่มีพื้นฐานก็เรียนได้ สมัครเลย!

The post Data Analytics คืออะไร พร้อมตัวอย่างการใช้ Big Data เพื่อต่อยอดธุรกิจ appeared first on Digital Tips Academy.