Data Analytics คืออะไร มีกี่แบบ แนะนำวิธีวิเคราะห์ข้อมูลหา Insight

เพราะยุคนี้ที่เทคโนโลยีก้าวล้ำมากยิ่งขึ้นทุกวัน ๆ พฤติกรรมของผู้บริโภคจึงเปลี่ยนแปลงไปแทบจะตลอด ส่งผลทำให้ในยุคนี้ ข้อมูลต่าง ๆ จึงกลายเป็นทรัพยากรที่สำคัญ และเป็นทรัพย์สินที่มีมูลค่ามหาศาล ที่ช่วยทำให้ธุรกิจก้าวนำคู่แข่ง และตอบโจทย์ลูกค้าของพวกเขา นั่งจึงเป็นสาเหตุที่ Data Analytics มีความสำคัญขึ้นมา เพื่อสร้างประสิทธิภาพในการใช้งานข้อมูลได้อย่างสูงสุดนั่นเอง

Data Analytics คืออะไร ศาสตร์แห่งการวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุมทุกอุตสาหกรรม

Data Analysis คือ ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ เพื่อหาข้อสรุปของข้อมูลนั้น เป็นการนำข้อมูลที่ได้มาเข้าสู้กระบวนการแสดงค่า หาความหมาย และสรุปผลที่ได้จากข้อมูล ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการคาดการณ์อนาคต หาแนวโน้มความน่าจะเป็น แนวโน้มคำตอบ หรือจุดบอดที่ต้องแก้ไข ทั้งหมดนี้สามารถช่วยเสริมสร้างศักยภาพทางธุรกิจได้ นอกจากนี้การทำ Data Analysis ในยุคปัจจุบัน ยังมีการนำเทคโนโลยีเข้ามาประยุกต์ใช้กับเทคนิคและวิธีการต่าง ๆ มากมาย ไม่ว่าจะเป็นการใช้ AI เพื่อประมวลผล หรือการสร้างระบบ Algorithm เพื่อจัดเรียงข้อมูลและแสดงผลอย่างเป็นระบบ 

รูปแบบทั้ง 4 ของ Data Analytics

ในปัจจุบัน Data Analysis สามารถแบ่งออกเป็น 4 ประเภท ดังนี้

1. Descriptive Analytics

Descriptive Analytics คือการวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน เพื่อแสดงผลที่เกิดขึ้น หรือกำลังจะเกิดขึ้นจากข้อมูลในอดีต ในลักษณะที่เข้าใจได้ง่าย และสามารถสร้างขึ้นได้ด้วยตนเอง เช่น รายงาน แผนภูมิ กราฟ ตาราง เป็นต้น ซึ่งจะช่วยให้เข้าใจการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นกับองค์กรได้ดียิ่งขึ้น เช่น การเปลี่ยนแปลงของราคาสินค้ารายปี การเติบโตของยอดขายรายเดือน การเปรียบเทียบยอดขายในแต่ละสาขาหรือแต่ละช่องทาง การเปรียบเทียบจำนวนผู้ใช้งานเว็บไซต์ในแต่ละช่วงเวลา เป็นต้น 

2. Diagnostic Analytics

Diagnostic Analytics คือการวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของการวิเคราะห์ขั้นสูงแบบเจาะลึก โดยการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้จากการทำ Descriptive Analytics เพื่อหาคำตอบว่าทำไมจึงเกิดสิ่งนั้น ๆ หรืออธิบายปัจจัย และตัวแปรที่เป็นสาเหตุของการเกิดสิ่งนั้น ๆ ขึ้น ซึ่งจะต้องอาศัยเทคนิคต่าง ๆ เข้ามาช่วย เช่น การทำ Data Discovery หรือ Data Mining เป็นต้น

3. Predictive Analytics

Predictive Analytics คือการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งในอดีต และปัจจุบันออกมาในเชิงคาดการณ์ ทำนาย หรือการพยากรณ์ เพื่อหาแนวโน้มที่จะเกิดสิ่งต่าง ๆ ขึ้นตามวัตถุประสงค์ที่กำหนด โดยการสร้างแบบจำลองทางสถิติ บวกกับการนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มาใช้ ซึ่งสามารถสร้างประโยชน์ได้มากมายในหลายแง่มุม เช่น การคาดการณ์ความเสี่ยงและโอกาส ยอดขาย ภัยไซเบอร์ สภาพอากาศ การลงทุน หุ้น หรือผลการเลือกตั้ง เป็นต้น 

4. Prescriptive Analytics

Prescriptive Analytics คือการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ ซึ่งเป็นการวิเคราะห์ที่มีความซับซ้อนมากที่สุด ต่อเนื่องจากการทำ Predictive Analytics กล่าวคือ เมื่อได้ข้อมูลแนวโน้มที่จะเกิดบางสิ่งขึ้นแล้ว การทำ Prescriptive Analytics จะช่วยแนะนำแนวทางการดำเนินการในขั้นตอนต่อไปที่เหมาะสมที่สุด และวิเคราะห์ไปถึงผลที่จะเกิดขึ้น ถ้าหากเลือกปฏิบัติตามแนวทางนั้น ๆ หรือแม้แต่แนะนำแนวทางในการรับมือและแก้ไขปัญหา

การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ จึงถือเป็นเครื่องมือที่สำคัญอย่างมาก สำหรับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ คือทำงานร่วมกันระหว่าง Big data อัลกอริธึมของ Machine Learning และเทคโนโลยี AI เพื่อช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล ที่มีความซับซ้อนเกินกว่าที่มนุษย์จะทำได้ ซึ่งการทำ Prescriptive Analytics ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจด้านต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น ด้านการลงทุน ด้านการตลาด ด้านการตรวจจับการฉ้อโกงในอุตสาหกรรมธนาคาร ด้านการพัฒนาและปรับปรุงผลิตภัณฑ์ เป็นต้น 

วิธีวิเคราะห์ข้อมูลหา Insight ของลูกค้าด้วย Data Analytics

1. ดูว่าลูกค้าหาอะไรบนอินเทอร์เน็ต

สิ่งนี้สามารถทำได้ง่ายเพียงแค่ใช้ Google ค้นหาดูว่าผู้คนกำลังหา และให้ความสนใจกับอะไร ทั้งในระดับความชอบส่วนบุคคล ข้อมูลเกี่ยวกับอุตสาหกรรม หรือธุรกิจที่เรากำลังทำอยู่ ซึ่งเราสามารถตรวจสอบได้ทั้ง Keywords และคำค้นหา รวมถึงยังสามารถนำมาปรับใช้กับการซื้อโฆษณาแบบ PPC ได้อีกด้วย โดยในปัจจุบัน มีเครื่องมือในการช่วยค้นหามากมาย ยกตัวอย่างเช่น

- Google Keyword Planner

- Ahrefs

- SEMrush

นอกจากนี้ ยังสามารถใช้วิธีการตรวจสอบหาวีดิโอบน YouTube ที่คนสนใจรับชมมากที่สุดได้เป็นการเก็บข้อมูลได้อีกด้วย 

2. ใช้ข้อมูลจาก Social Media

โดยหลักแล้วก็คือแพลตฟอร์มออนไลน์ต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น Facebook Twitter Instagram YouTube หรือโซเชียลมีเดียแพลตฟอร์มอื่น ๆ ก็จะมีข้อมูลและสถิติต่าง ๆ ที่เป็นประโยชน์ในการเก็บข้อมูล Insight ของผู้ที่เข้ามาติดตามเป็น Followers หรือเป็น Fanpage ไม่ว่าจะเป็นโฆษณาที่เราซื้อมาว่ามีคนดูเท่าไหร่ มีคนกดไลค์กดแชร์มากแค่ไหน รวมไปถึงมีคนติดต่อสอบถามเข้ามากี่คน รูปแบบคอนเทนต์ไหนที่มีผลกับผู้ชมมากที่สุด เป็นต้น

3. ใช้งาน Google Trends ให้เป็นประโยชน์

Google Trends ถือเป็นแหล่งข้อมูล และเป็นเครื่องมือที่สามารถใช้ได้โดยไม่เสียค่าใช้จ่าย ซึ่งมันมีประโยชน์มากในการหา Insight ต่าง ๆ เพราะมันจะทำให้เราเห็นได้ว่าหัวข้ออะไรกำลังเป็นที่สนใจในปัจจุบันจากทั่วทุกมุมโลก ซึ่งช่วยให้เราเห็นโอกาสในการบุกตลาดใหม่ ๆ หรือข้อมูลต่าง ๆ ที่มีประโยชน์ต่อธุรกิจ

4. ติดตามพฤติกรรมของลูกค้า

หากมีการทำการตลาดและโฆษณาผ่านโซเชียลมีเดียหรือ SEO/SEM การเห็นแบบแผนพฤติกรรมลูกค้า ที่สามารถตรวจสอบได้จากเครื่องมือวิเคราะห์ก็เป็นสิ่งสำคัญ เช่น Google Analytics ว่าลูกค้าเข้ามาค้นหาข้อมูลในส่วนไหนของเว็บไซต์บ้าง ลูกค้าดาวน์โหลดหรือลงทะเบียนรับข้อมูลข่าวสารอะไรบ้าง หรือหากเป็นเว็บไซต์ประเภท E-Commerce ก็จะเห็นข้อมูลลูกค้าในหลายแบบ ไม่ว่าจะเป็นจำนวนคนดูสินค้า จำนวนคนกดสั่งสินค้า จำนวนสต็อกคงเหลือ และอื่น ๆ ซึ่งนั่นนับเป็น Insight ที่นำมาใช้ต่อยอดในการทำการตลาดได้ดีอีกทางหนึ่ง

5. ลองดูพฤติกรรมการซื้อตามฤดูกาล

สำหรับบางแบรนด์ บางธุรกิจที่มีการขายสินค้าตามฤดูกาลหรือตามช่วงเวลา การศึกษาพฤติกรรมเหล่านี้ จะช่วยให้คุณเห็นระยะและช่วงเวลาที่สินค้าขายดี หรือขายไม่ดี Insight เหล่านี้จะทำให้เราทราบว่าต้องทำโปรโมชั่น หรือปรับเปลี่ยนสินค้าเพื่อกระตุ้นยอดขายในช่วงเวลาใด

6. ตรวจสอบการพูดถึงแบรนด์เป็นประจำ

เมื่อไหร่ก็ตามที่ลูกค้ารู้สึกไม่พอใจกับแบรนด์หรือสินค้าของเรา พวกเขาก็จะเอาไปอัปเดตบนโซเชียลมีเดียต่าง ๆ เช่น ฟอรั่ม คอมมูนิตี้ หรือมาร์เก็ตเพลสต่าง ๆ ซึ่งแน่นอนว่ามันส่งผลเสียต่อแบรนด์อย่างรวดเร็วและเป็นวงกว้าง จึงควรหมั่นตรวจสอบดูว่ามีลูกค้าคนไหนพูดถึงเราทั้งในแง่ดีและแง่ไม่ดีบ้าง นั่นก็เพื่อหา Insight ที่ดีที่สุดในการนำมาพัฒนาปรับปรุงสินค้าหรือบริการ รวมถึงปรับเปลี่ยนแคมเปญทางการตลาดเพื่อให้วัดผลให้ดียิ่งขึ้น

สรุป

แม้ว่าหลาย ๆ คนจะเคยมองว่า Data Analytics คือเรื่องของอนาคต แต่ตอนนี้อนาคตได้เดินทางมาถึงตัวของเราเป็นที่เรียบร้อยแล้ว เพราะความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลและแนวโน้มการทำธุรกิจในกลุ่มลูกค้า คือปัจจัยสำคัญที่ช่วยชี้ชัดถึงโอกาสในการเจริญเติบโตขององค์กร และการก้าวนำคู่แข่งทางการค้าอื่น ๆ ธุรกิจจึงควรที่จะใส่ใจในเรื่องของ Data Analytics และหาผู้เชี่ยวชาญในด้านดังกล่าวเข้ามาทำงานภายในบริษัทนั่นเอง

อ้างอิง

https://blendata.co/th/ทำความรู้จัก-data-analytics-ศาสตร์แห/

https://thewisdom.co/content/what-is-data-analytics/

https://www.dittothailand.com/dittonews/data-analytic/

https://th.jobsdb.com/th-th/articles/data-analysis-skill/

https://affinity.co.th/data-analytics/

https://digi.data.go.th/blog/data-analytics/

https://blog.datath.com/data-analyst/

https://www.createxhouse.com/ความน่าสนใจของการหา-consumer-insight-เ/

https://www.popticles.com/marketing/how-to-find-customer-insight/

https://thanachart-rit.medium.com/9-steps-of-practical-data-analytics-7701d8267408