การพัฒนาธุรกิจออนไลน์หรือการทำการตลาดในยุคปัจจุบัน สิ่งสำคัญที่จะช่วยให้ยอดขายของคุณก้าวกระโดดคือการรู้จักลูกค้าให้มากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นพฤติกรรมการสั่งซื้อ หรือแม้กระทั่งการรับรู้ถึงอนาคตว่าลูกค้ากลุ่มนี้จะกลับมาซื้อสินค้าของคุณใหม่ การรับรู้ถึงความต้องการของลูกค้า ซึ่งข้อมูลทั้งหมดนี้จะเป็นโยชน์อย่างมากต่อธุรกิจคุณ ด้วยเครื่องมือที่ชื่อว่า Data analytic คือ เครื่องมือที่เปรียบเสมือนกลยุทธ์ทางการตลาด ที่จะแสดงข้อมูลต่าง ๆของลูกค้าคุณ และหลายบริษัทที่โด่งดังบนออนไลน์ก็มักจะเลือกใช้เครื่องมือนี้ในการช่วยบริหารธุรกิจของพวกเขา
หากคุณต้องการรู้ว่า Data analytic คืออะไร และ Data analysis คืออะไร มีเครื่องมืออะไรบ้าง รวมถึงสามารถช่วยบริหารธุรกิจออนไลน์ให้กับคุณอย่างไร ในวันนี้เราได้รวมข้อมูลที่น่าสนใจและเป็นความรู้มาไว้ให้กับทุกคนแล้ว
Data analytic คืออะไร ? ช่วยบริหารธุรกิจคุณได้อย่างไร
สำหรับความหมายของ Data Analytic คือ การวิเคราะห์ข้อมูล โดยข้อมูลนั้นจะเป็นข้อมูลที่เรียกว่าเป็น big data analytic คือ ข้อมูลทั้งหมดขององค์กรหรือบริษัท เช่น เอกสารข้อมูลลูกค้า ประวัติการสั่งซื้อ เอกสารซื้อขาย รวมถึงข้อมูลที่เป็นรูปภาพ เสียง และวิดีโอ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะแสดงตั้งแต่อดีต ปัจจุบัน ไปจนถึงการพยากรณ์อนาคตได้ ซึ่ง Data Analytics จะเกี่ยวข้องกับสายงาน Digital Marketing ต่าง ๆ
สิ่งสำคัญของการใช้ Data Analytic คือการนำเอาข้อมูลเหล่านั้นมาวิเคราะห์เพื่อพยากรณ์อนาคต หรือแนวโน้มพฤติกรรมของลูกค้าในการซื้อสินค้า หรือการที่ลูกค้าจะกลับมาซื้อสินค้าซ้ำใหม่ ซึ่งข้อมูล big data analytic เหล่านี้คือสิ่งที่จะเข้ามาช่วยให้คุณสามารถวางแผนการตลาดให้ตรงความต้องการของลูกค้าได้ เพื่อสร้างยอดขายที่ดีขึ้น
ความสำคัญของ Data Analytic ต่อธุรกิจออนไลน์ของคุณ
ความสำคัญของการใช้ Data Analytic คือ การได้เปรียบในการแข่งขันทางการตลาด เรียกได้ว่าหากธุรกิจไหนมีการใช้งาน Data Analytic ก็จะสามารถเติบโตไปได้ และช่วยสร้างโอกาสในธุรกิจมากขึ้น ในปัจจุบันมีข้อมูลมากมาย และข้อมูลเหล่านั้นก็จะเพิ่มขึ้นในทุก ๆ ปี ซึ่ง Data Analytic คือเครื่องมือที่จะรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ และนำมาวิเคราะห์หาข้อมูลเชิงลึก
Data Analytics มีกี่แบบ?
รูปแบบของ Data Analytic คือ เครื่องมือที่จะเข้ามาช่วยวิเคราะห์ข้อมูล เป็นองค์ประกอบสำคัญที่จะทำให้คุณสามารถเข้าใจลูกค้า พฤติกรรมลูกค้า และพยากรณ์อนาคตได้ โดยรูปแบบ Data Analytic มีดังนี้
1. การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive analytics)
Descriptive analytics คือ รูปแบบการวิเคราะห์ที่แสดงรายงานผลการขาย รายงานผลการดำเนินการ หรือขณะที่ลูกค้ากำลังทำการซื้อสินค้า กิจกรรมต่าง ๆ ที่เกิดขึ้น
2. การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive analytics)
Predictive analytics platform คือ รูปแบบที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลในเชิงพยากรณ์ เพื่อหาแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยการนำเอาข้อมูลในอดีต และปัจจุบัน มาสร้างแบบจำลองเชิงสถิติ หรือการใช้ AI เข้ามาช่วย ซึ่งข้อมูลที่ได้ อย่างเช่น การคาดการณ์ยอดขาย ความเสี่ยง หรือโอกาสของยอดขาย การพยากรณ์ผลประชามติ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้สิ่งที่สำคัญคือ การเตรียมข้อมูลให้มีคุณภาพและเหมาะสม ก่อนที่จะนำข้อมูลไปวิเคราะห์
3. การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic analytics)
Diagnostic analytics คือ รูปแบบการวิเคราะห์ที่แสดงข้อมูลแบบเจาะลึก ปัจจัยหรือตัวแปรต่าง ๆ ที่สัมพันธ์กับสิ่งที่เกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น ความสัมพันธ์ของยอดขายกับการทำแคมเปญ หรือกิจกรรมทางการตลาดแต่ละประเภท เรียกง่าย ๆ ว่าเป็นข้อมูลที่แสดงถึงสาเหตุที่ว่าทำไมถึงเกิดสิ่ง ๆ นั้น หรือปัจจัยที่ทำให้เกิดสิ่งนั้น เป็นต้น
4. การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive analytics)
Prescriptive analytics คือ รูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความซับซ้อนน้อยที่สุด เป็นการสรุปข้อมูลเพื่อการปรับปรุงต่าง ๆ เช่น ข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์เพื่อสร้างความต้องการที่ตรงต่อกลุ่มเป้าหมายมากที่สุด หรือการเลี่ยงปัญหาเดิม ๆ ที่อาจเกิดขึ้น รวมถึงการวางแผนในอนาคตเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น โดยตัวอย่าง data ที่ใช้ analysis ในรูปแบบนี้ จะสามารถตอบคำถามเหล่านี้ได้ เช่น ควรตั้งงบประมาณเท่าไหร่ในการขายสินค้า ขายสินค้าบนแพลตฟอร์มไหนดี รวมถึงคำนวณต้นทุนของราคาสินค้า เป็นต้น
ข้อมูลที่ได้จาก Big data เพื่อนำมาใช้ในการ analysis คือ ข้อมูลทั้งหมดที่จะนำมาวิเคราะห์ในระดับขั้นสูง ทั้งนี้เพื่อสามารถเป็นข้อได้เปรียบต่าง ๆ ในการทำการตลาดออนไลน์ ที่จะทำให้ธุรกิจออนไลน์ของคุณเติบโตต่อไปได้ โดยการนำเอาข้อมูลจากอดีตและปัจจุบันมาพยากรณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
เครื่องมือที่ใช้สำหรับ Data Analytics
ในการทำ Data Analytic คือการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้มาจากช่องทางต่าง ๆ หรือจาก Big data ซึ่งในการวิเคราะห์จะมีเครื่องมือต่าง ๆ ดังนี้
SQL Server Analysis Services
sql server analysis services คือ เครื่องมือที่ช่วยในการทำ Data Analytics เหมาะสำหรับการจัดการข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ และต้องการความรวดเร็ว เป็นเครื่องที่ใช้สำหรับจัดการ Data Model ระดับ Enterprise โดยมีโครงสร้างข้อมูลแบบ OLAP (cubes, dimensions, measures) และ Relational (model, tables, columns)
Google Analytics
Google Analytics เครื่องมือที่จะช่วยในการทำ Data Analytic คือ เครื่องมือที่จะช่วยเก็บข้อมูลในรูปแบบ Demographic และ Behavior ซึ่งข้อมูลที่ได้มีความน่าเชื่อถือและแม่นยำ เพียงแต่เป็นข้อมูลที่ไม่เฉพาะเจาะจงมากเท่าไหร่นัก เช่น มีคนเข้ามายังหน้าเว็บไซต์ของคุณและมีการทำกิจกรรมอะไรไปบ้าง เป็นต้น
Python
Python เครื่องมือที่ใช้ในการทำ Data Analytic คือ ภาษาที่ใช้ในการเขียนโปรแกรมที่นิยมใช้กันเป็นจำนวนมาก มีความยืดหยุ่น และง่ายต่อการเขียน เป็นภาษาที่ใช้ในการ analysis of data คือ ภาษาที่ถูกออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูล และ Phython ยังสามารถนำไปใช้ในการเขียนโปรแกรมได้หลากหลายประเภทไม่จำกัดว่าต้องใช้สำหรับงานใดงานหนึ่ง จึงเป็นสาเหตุที่ทำให้ Python มีการใช้งานอย่างแพร่หลาย
กระบวนการใช้งาน Data Analytics
เมื่อเราได้รู้จักแล้วว่า Data analytic คืออะไร รวมถึงการ analysis data คืออะไรในเบื้องต้น ซึ่งหากจะให้อธิบายโดยสรุปว่า Data analysis คืองานอะไร ? มีส่วนเกี่ยวข้องอย่างไรกับ Data analytic โดยการทำ data analysis หมายถึง กระบวนการ หรือขั้นตอนในการทำ Data analytic นั้นเอง
มาถึงตรงนี้เราจะกล่าวถึงวิธีการทำ Data analysis ที่จะทำให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อเข้าใจการตลาด หรือแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้ มีขั้นตอนดังต่อไปนี้
กำหนดกลุ่มเป้าหมาย
ในขั้นตอนแรกของการทำ analysis data คือ เริ่มจากการกำหนดกลุ่มเป้าหมายและจัดกลุ่มข้อมูล หรือคำถามต่าง ๆ ที่คุณต้องการคำตอบด้วยข้อมูล
การเก็บข้อมูล
เมื่อทราบเป้าหมายแล้วว่าต้องการข้อมูลอะไรบ้าง ขั้นตอนต่อมาของการทำ Data analytic คือ การเก็บรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เช่น เว็บไซต์ แบบสำรวจ แหล่งที่มา เป็นต้น ซึ่งข้อมูลต้องได้มาตรฐานและมีคุณภาพที่ดี
จัดระเบียบข้อมูล
เมื่อได้ข้อมูลมาแล้ว สิ่งที่ต้องทำต่อคือ Data Cleaning คือการทำความสะอาดข้อมูลที่ได้มา เนื่องจากบางส่วนของข้อมูลอาจมีความผิดพลาด ข้อมูลเกิดการหายไป หรือเป็นการจัดระเบียบเพื่อให้ข้อมูลวิเคราะห์ได้ง่ายยิ่งขึ้น รวมถึงการล้างข้อมูลที่ใช้งานไม่ได้ ข้อมูลซ้ำ ๆ ทั้งนี้ก็เพื่อให้เกิดผลการวิเคราะห์ที่แม่นยำมากที่สุด
การวิเคราะห์ข้อมูล
ขั้นตอนต่อมาของ Data analytic คือ การวิเคราะห์ข้อมูล โดยการเลือกรูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลที่คุณต้องการนำมาใช้ในการวิเคราะห์ และอาจต้องใช้เครื่องมือทางสถิติเข้ามาช่วยด้วย เช่น กราฟ แผนภูมิ การคำนวณค่าเฉลี่ย การหาความสัมพันธ์ เป็นต้น
รายงานข้อมูล
เมื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลมาแล้ว ขั้นตอนต่อมาคือการรายงานหรือสรุปผลการวิเคราะห์ เพื่อแบ่งปันความรู้และข้อมูลเชิงลึกให้กับผู้ที่มีส่วนเกี่ยวข้องไม่ว่าจะเป็นบุคคล หรือหน่วยงาน องค์กรต่าง ๆ โดยการนำเสนอข้อมูลนั้นอาจนำเสนอในรูปแบบของ แผนภูมิ กราฟ เป็นต้น
ตัวอย่างการใช้ Data Analytic ในการทำธุรกิจ
ในการทำ Data analytic คือ สิ่งสำคัญที่จะเข้ามาบริหารการตลาดออนไลน์ให้กับคุณ และไม่ว่าธุรกิจของคุณจะเล็กหรือใหญ่ ก็สามารถที่จะทำ Data analytic ได้ ซึ่งวันนี้เราได้นำตัวอย่างแบรนด์ดัง ๆ ที่มีการทำ Data analytic และสร้างผลลัพธ์ได้อย่างดีเยี่ยม ดังนี้
Brandที่ 1 การใช้ Data Analytics เพื่อนำเสนอรายการโปรดให้กับผู้ใช้งานบน Netflix
Netflix เป็นแอปหรือเว็บไซต์ที่นำภาพยนตร์ ซีรีส์ คอนเทนต์ สารคดี การ์ตูน หรือแม้กระทั่งรายการทำอาหารเข้ามาอยู่ในตัวแอป พบว่า Netfilx มีการทำ Data Analytics คือ การนำเอาข้อมูลประวัติการเข้าชม คำค้นหา เวลาในการรับชม และอื่น ๆ โดย Netfilx ได้มีการนำข้อมูลเหล่านี้มาทำการวิเคราะห์พฤติกรรมต่าง ๆ คนผู้รับชม จากนั้นนำข้อมูลมาปรับแต่ง และนำเสนอรายการที่ผู้รับชมน่าจะชอบดู เปรียบเสมือนการเดาใจผู้รับชม เช่น นาย A เข้ามาดูหนังสยองขวัญ และมีการค้นหาหนังแนวสยองขวัญบ่อย ๆ เมื่อนาย A เข้ามารับชมในภายหลัง Netfilx ก็จะนำเสนอหนังที่คิดว่านาย A จะชอบดูอย่าง หนังสยองขวัญเรื่องอื่น ๆ เป็นต้น
Brandที่ 2 การใช้ Data Analytics เพื่อนำเสนอเพลงให้ตรงใจกับผู้ฟังบน Spotify
Spotify แอปสำหรับฟังเพลง ฟังพอดแคส ฟังรายการวิทยุ บนโทรศัพท์มือถือ ซึ่ง Spotify ก็มีการทำ Data Analytics คือ การแนะนำเพลงที่ตรงใจให้กับผู้ใช้งาน ซึ่ง Spotify จะทำการ analysis data หมายถึง การนำข้อมูลที่เกี่ยวกับผู้ใช้งาน เช่น ผู้ใช้งานชอบฟังเพลงแนวไหน สากล หรือไทย และมีการค้นหาเพลงแบบไหน เป็นต้น
Brandที่ 3 การใช้ Data Analytics เพื่อสร้างแคมเปญหรือกิจกรรมที่ตอบสนองความต้องการของลูกค้า บนแอปพลิเคชัน Tesco
แบรนด์ Tesco เป็นอีกแบรนด์ซุเปอร์มาร์เก็ตที่มีการใช้ Data Analytics เช่นเดียวกัน โดยการนำข้อมูลต่าง ๆ ของลูกค้า ทั้งพฤติกรรมการซื้อ ช่องทางการซื้อ สินค้าที่มีจำนวนการซื้อมากหรือสินค้าที่ลูกค้าชอบซื้อ คำค้นหาต่าง ๆ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้สามารถนำมาวิเคราะห์เพื่อให้นักการตลาดสร้างแคมเปญหรือกิจกรรมที่ตอบสนองต่อกลุ่มลูกค้ามากที่สุด
สายอาชีพที่เกี่ยวข้องกับ Data Analytics
สำหรับสายอาชีพที่เกี่ยวข้องกับ Data Analytic คือ สายอาชีพที่ใช้ความรู้และทักษะในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อช่วยบริหารการตลาดให้กับองค์กรหรือบริษัทได้ ซึ่งอาชีพที่เกี่ยวข้องกับ Data Analytics มีดังนี้
Data Analyst
ตัวอย่างสายอาชีพที่เกี่ยวข้องกับ Data Analytic คือ Data Analyst หรือนักวิเคราะห์ คือผู้ที่มีความเชี่ยวชาญในเรื่องของการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้บริษัทมีการตัดสินใจในเรื่องต่าง ๆ ได้ ตัวอย่างข้อมูล เช่น พฤติกรรมของลูกค้า ทั้งการซื้อสินค้า การค้นหาสินค้าต่าง ๆ การตรวจสอบข้อมูลทางธุรกิจ ความเสี่ยง และข้อมูลการเงิน เป็นต้น
Data Engineer
ตัวอย่างสายอาชีพอย่าง Data Engineer คือ สายอาชีพที่เกี่ยวข้องกับการสร้างระบบฐานข้อมูล และโครงสร้างที่เหมาะสมกับการจัดเก็บข้อมูล ซึ่งวิศวกรข้อมูลเปรียบเสมือนผู้กำหนดข้อมูล และความต้องการของข้อมูล เพื่อที่ให้คนในบริษัทสามารถที่จะนำข้อมูลไปใช้ได้ง่าย ๆ
Data Scientist
ตัวอย่างสายอาชีพอย่าง Data Scientist คือ นักวิทยาศาสตร์ที่มีความเชี่ยวชาญในการเขียนโค้ดโปรแกรมต่าง ๆ เป็นอาชีพที่ต้องนำ Big data มาใช้ประโยชน์โดยผ่านการเก็บและจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ วิเคราะห์ข้อมูลหารูปแบบความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ซ่อนอยู่ โดยการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาตร์ ซึ่งนักวิทยาศาตร์ข้อมูลจะช่วยพยากรณ์แนวโน้มและพฤติกรรมของลูกค้าในอนาคตได้
คำถามที่พบบ่อย
คำถามที่พบได้บ่อยในการทำ Data Analytic คือ
1. อยากทำงาน Data Analytics ต้องจบตรงสายหรือไม่?
ในการทำสายอาชีพที่เกี่ยวกับ Data Analytics คุณไม่จำเป็นที่จะต้องจบตรงสาย คุณสามารถที่จะเรียนรู้และพัฒนาทักษะในด้าน Data Analytics ได้จากหลาย ๆ แหล่ง ซึ่งแหล่งความรู้ ที่เปิดให้คุณได้ศึกษาเกี่ยวกับ Data Analytic คือ คอร์สสอนออนไลน์ แหล่งโครงการต่าง ๆ ที่เปิดโอกาสให้คุณได้ฝึกทักษะ การเข้าร่วมคอร์สอบรม การฝึกการทำงานหรือการจ้างงานเล็ก ๆ เพื่อเพิ่มประสบการณ์ให้กับคุณ
2. Data Analytics vs Data Analysis ต่างกันอย่างไร?
สำหรับความแตกต่างระหว่าง Data Analysis และ Data Analytic คือ หน้าที่ที่มีความแตกต่างกันในบางบริบท โดย Data Analysis หมายถึง การวิเคราะห์ข้อมูลจากอดีต เพื่อมาแก้ไขปัญหา ส่วน Data Analytics จะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลจากปัจจุบันไปถึงอนาคต หากจะแยกความหมายให้ชัดเจนก็คือ Data Analysis เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้นักการตลาดสามารถดูได้ว่า ในอดีตมีอะไรเกิดขึ้นได้บ้าง ส่วน Data Analyticคือ การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในปัจจุบันและอนาคต
สรุปเกี่ยวกับ Data Analytics
การบริหารการตลาดของธุรกิจออนไลน์ของคุณ สิ่งสำคัญคือการมีข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับลูกค้า อย่างเช่น พฤติกรรมการซื้อของลูกค้า ความต้องการ ประวัติคำสั่งซื้อต่าง ๆ สินค้าที่คาดว่าลูกค้าน่าจะชอบ หากมีข้อมูลเหล่านี้ อาจทำให้ธุรกิจของคุณเติบโตอย่างก้าวกระโดดเลยก็ว่าได้ ทั้งนี้สามารถทำได้โดย Data Analytic คือ การนำข้อมูลมาวิเคราะห์ เพื่อนำข้อมูลเหล่านั้นไปใช้ประโยชน์ในด้านต่าง ๆ ซึ่งข้อมูลนั้นจะแสดงตั้งแต่อดีต ปัจจุบันไปจนถึงการคาดเดาในอนาคต และเพื่อที่คุณจะสามารถรู้ความต้องการของลูกค้า และสร้างแคมเปญหรือกิจกรรมต่าง ๆ ให้ตอบสนองลูกค้ามากที่สุด คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ได้ด้วยการทำ Data Analytics
