Data Analytic คือเครื่องมือสำคัญที่จะช่วยในการศึกษาวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับพัฒนาธุรกิจ เพราะในยุคที่ธุรกิจต่างๆ ไม่ว่าจะเล็กหรือใหญ่ต่างก็มีการแข่งขันกันที่ค่อนข้างสูง ข้อมูลจึงถือเป็นสิ่งที่มีคุณค่ามาก การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ ที่เกี่ยวของกับการดำเนินธุรกิจเพื่อทำการตลาดเจาะกลุ่มลูกค้า หรือการวางแผนกลยุทธ์ของบริษัท เพื่อให้ธุรกิจเติบโตและประสบความสำเร็จ โดยในปัจจุบันทั่วโลกได้มีการพัฒนา เทคโนโลยี AI มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลให้รวดเร็ว และมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ทาง dIA จึงอยากพาทุกคนมาเจาะลึกกันว่า Data Analytics คืออะไร มีความสำคัญต่อธุรกิจอย่างไร รวมไปถึงขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics ว่าทำอย่างไรบ้าง พร้อมตัวอย่างการนำ AI มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลได้ในบทความนี้
ทำความรู้จักกับ Data Analytics
Data Analytic หมายถึงการนำข้อมูลต่างๆ ที่มีอยู่ตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบันมารวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ เพื่อนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ในการตัดสินใจด้านต่างๆ เช่น การทำวิจัย การทำการตลาด การทำธุรกิจ เป็นต้น ซึ่ง Data Analytic คือเครื่องมือสำคัญที่นิยมกันอย่างมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการทำธุรกิจที่มีการคาดการณ์อนาคต หรือความเป็นไปได้ เพื่อช่วยในการพัฒนาการตลาด รวมถึงการวางแผนกลยุทธ์ให้ดึงดูดและสอดคล้องกับความต้องการของลูกค้ามากยิ่งขึ้น ส่งผลดีต่อการดำเนินธุรกิจให้บรรลุเป้าหมาย โดยการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics ต้องอาศัยเทคโนโลยี ซอฟต์แวร์ และนักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) เข้ามาช่วยในการประมวลผล Data Analytics ให้มีประสิทธิภาพมากที่สุด
ประเภทของ Data Analytics มีอะไรบ้าง
การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics สามารถแบ่งออกได้เป็นหลายประเภท ซึ่งมีวัตถุประสงค์ในการใช้แตกต่างกันออกไป ดังนี้
1. การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics)
การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytic แบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics) หรือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพรรณนา คือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแสดงผลข้อมูลจากสิ่งหรือเหตุการณ์ต่างๆ ที่เกิดขึ้นในอดีต หรือกำลังเกิดขึ้นในรูปแบบที่เข้าใจง่าย และทำให้ง่ายต่อการตัดสินใจ โดยมีการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ แล้วนำมาสรุปผลของเหตุการณ์นั้นๆ เพื่อใช้ในการดูและตรวจสอบสิ่งที่เกิดขึ้นว่ามีสิ่งผิดปกติหรือไม่ เช่น รายงานผลการดำเนินงาน รายงานการขาย เป็นต้น
2. การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics)
การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytic แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics) คือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาและอธิบายสาเหตุของเหตุการณ์ หรือสิ่งที่เกิดขึ้น ปัจจัยต่างๆ ที่มีผลต่อสิ่งนั้นๆ รวมไปถึงความสัมพันธ์ของปัจจัยหรือตัวแปรต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกัน เช่น การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างยอดขายกับกิจกรรมส่งเสริมด้านการตลาดแต่ละรูปแบบ เพื่อหาว่าแคมเปญรูปแบบใดที่เป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อยอดขาย โดยการวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics) มักเกิดขึ้นต่อจากการวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics)
3. การวิเคราะห์แบบคาดการณ์ (Predictive Analytics)
การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytic แบบคาดการณ์ (Predictive Analytics) คือการวิเคราะห์ข้อมูลโดยรวบรวมข้อมูลที่ได้เกิดขึ้นในอดีตมาสร้างแบบจำลองทางสถิติ หรือใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence : AI) เข้ามาช่วยพยากรณ์สิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้น หรือมีความเป็นไปได้ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ที่เรียกกันว่า AI Data Analytics เพื่อวิเคราะห์หาโอกาส ความน่าจะเป็น และความเสี่ยงต่างๆ ที่อาจเกิดขึ้นได้ เช่น การพยากรณ์ยอดขายที่น่าจะเป็นในอนาคตจากการรวบรวมข้อมูลยอดขายในอดีต และปัจจัยเสี่ยงต่างๆ ที่จะส่งผลกระทบต่อยอดขาย เป็นต้น
4. การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics)
การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytic แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics) คือการวิเคราะห์ข้อมูลที่ถือว่ามีความซับซ้อนมากที่สุด ซึ่งจะมีการทำต่อเนื่องมาจากการวิเคราะห์แบบคาดการณ์ (Predictive Analytics) โดยจะมีการสรุปข้อมูลการพยากรณ์สิ่งต่างๆ ที่จะเกิดขึ้นในอนาคตเพื่อวิเคราะห์หาสาเหตุ ข้อดี ข้อเสีย รวมไปถึงเรื่องระยะเวลาของสิ่งที่จะเกิดขึ้น ให้คำแนะนำทางเลือกต่างๆ โดยการระบุแนวโน้มต่างๆ ที่จะเกิดขึ้นว่าทางเลือกแต่ละอย่างที่มีอยู่จะให้ผลลัพธ์แบบใดบ้าง ช่วยให้มีการตัดสินใจที่ถูกต้องแม่นยำขึ้น เพื่อนำไปใช้ปรับปรุงการดำเนินงาน หลีกเลี่ยง และป้องกันปัญหาที่อาจเกิดซ้ำ ตลอดจนวางแผนการจัดการกับปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตไว้ล่วงหน้า
Data Analytic มีความสำคัญต่อแบรนด์ และธุรกิจอย่างไร
สิ่งที่แบรนด์หรือธุรกิจได้จากการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์อย่างสม่ำเสมอ มีหลายข้อด้วยกัน ดังนี้
- การวิเคราะห์ข้อมูลปัจจุบัน เพื่อให้รู้สถานการณ์ปัจจุบัน และผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นของธุรกิจว่าดีหรือไม่ดีอย่างไร
- การวิเคราะห์ข้อมูลอดีตถึงปัจจุบัน เพื่อใช้ทำนายอนาคต และคาดการณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้น เพื่อช่วยให้การวางแผนการดำเนินงานในอนาคตให้สำเร็จตามเป้าหมาย เช่น การนำข้อมูลที่มีมาใช้ออกแบบ พัฒนา และนำเสนอสินค้าให้ถูกใจกลุ่มลูกค้า
- วิเคราะห์ข้อมูลแบบให้คำแนะนำ เพื่อให้รู้ถึงคำแนะนำของทางเลือกต่างๆ และผลลัพธ์ของแต่ละทางเลือก เพื่อช่วยประกอบการตัดสินใจ และวางแผนพร้อมรับมือของปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ทันเวลา
Data Analytics มีความสำคัญต่อแบรนด์ และธุรกิจในยุคปัจจุบันเป็นอย่างมาก เนื่องจากการรวบรวมข้อมูล วิเคราะห์ เชื่อมโยงกัน สรุปผลออกมา และคาดการณ์แนวโน้มที่อาจเกิดขึ้น สามารถนำมาใช้ในการดำเนินธุรกิจไม่ว่าจะเป็นการตลาด การขาย หรือการตอบสนองความต้องการของลูกค้า ฯลฯ เพื่อช่วยในการวางแผนกลยุทธ์ในการประกอบธุรกิจ ช่วยสร้างโอกาสและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันของธุรกิจได้เป็นอย่างดี นอกจากนี้ ยังสามารถนำมาช่วยในการวางแผนการจัดสรรเงินทุนงบประมาณให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นได้
5 ขั้นตอนในการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics
การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics แบ่งออกเป็น 5 ขั้นตอน ดังต่อไปนี้
1. ตั้งคำถาม หรือวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ข้อมูล
ขั้นตอนแรกในการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics คือการตั้งคำถาม หรือกำหนดวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อระบุว่าต้องการหาคำตอบในเรื่องใด หรือมีปัญหาอะไรที่ต้องการแก้ไข โดยต้องระบุปัญหาให้ชัดเจน ตั้งสมมุติฐานในการทดสอบเพื่อหาคำตอบ รวมไปถึงการระบุประเภท และแหล่งที่มาของข้อมูลที่ต้องการใช้ในการหาสาเหตุของสิ่งที่เกิดขึ้น
2. เก็บรวบรวมข้อมูล
ขั้นตอนต่อมาของการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics คือการเก็บรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ โดยอาจเป็นการรวบรวมจากข้อมูลที่มีอยู่ภายในองค์กร การหาข้อมูลจากแหล่งข้อมูลแบบเปิดของรัฐบาล หรือข้อมูลที่เกี่ยวข้องอื่นๆ ซึ่งมีเครื่องมือมากมายที่สามารถนำมาใช้เพื่อเก็บข้อมูลเพิ่มเติมได้ เช่น การใช้แบบสอบถาม การสังเกต การทดสอบ การใช้เครื่องมือทางการตลาด อีเมล เป็นต้น ซึ่งควรมีการเลือกใช้วิธีการเก็บข้อมูลที่เหมาะสมกับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ต้องการด้วย เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ครบถ้วนและถูกต้อง
3. คัดกรอง และเรียบเรียงข้อมูล
เมื่อเก็บรวบรวมข้อมูลได้เพียงพอแล้ว ขั้นตอนต่อมาของการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics คือการเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ หรือที่เรียกกันว่า Data Cleansing โดยการคัดกรองเฉพาะข้อมูลส่วนที่จำเป็น ล้างข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออก และทำการจัดระเบียบข้อมูลให้ถูกต้อง เนื่องจากข้อมูลที่ได้มาอาจมีความผิดปกติ มีข้อมูลซ้ำซ้อน หรือขาดหายได้ ซึ่งอาจส่งผลให้การวิเคราะห์ข้อมูลเกิดการผิดพลาดได้ จึงต้องมีการคัดกรอง และเรียบเรียงชุดข้อมูลให้เรียบร้อยก่อนนำไปวิเคราะห์ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องแม่นยำ
4. วิเคราะห์ข้อมูล
ขั้นตอนต่อมาคือการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งถือเป็นขั้นตอนสำคัญในการทำ Data Analytics โดยวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเลือกใช้ตามวัตถุประสงค์ หรือคำถามที่ได้ตั้งไว้ รวมถึงลักษณะของข้อมูลที่ได้รวบรวมมา โดยประเภทของการวิเคราะห์มีอยู่ 4 ประเภทด้วยกันตามที่ได้กล่าวไปข้างต้น คือ การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics) การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics) การวิเคราะห์แบบคาดการณ์ (Predictive Analytics) และการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics)
5. ตีความ และนำเสนอข้อมูล
สำหรับขั้นตอนสุดท้ายของการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics คือการนำข้อมูลที่ผ่านการวิเคราะห์เชิงลึก และสามารถนำไปใช้งานได้แล้วมาตีความ และนำเสนอข้อมูลในรูปแบบต่างๆ เช่น การนำเสนอข้อมูลในรูปแบบแผนภูมิ กราฟ ตาราง อินโฟกราฟิก (Infographic) หรือ แดชบอร์ด (Dashboard) เป็นต้น เพื่อให้ง่ายและสะดวกต่อการทำความเข้าใจ การนำไปใช้งาน และที่สำคัญคือเพื่อแก้ปัญหาตามที่ได้ตั้งคำถามไว้ในขั้นตอนแรก
ทำไมธุรกิจในปัจจุบันจึงนิยมนำ AI มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูล
หลายธุรกิจในปัจจุบันนิยมนำ AI มาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อการพัฒนาธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว และสะดวกสบายยิ่งขึ้น โดยประโยชน์ของ AI Data Analytics มีดังต่อไปนี้
1. ช่วยให้ขั้นตอนการทำงานมีความสะดวกมากขึ้น
การใช้เทคโนโลยี AI มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูล ส่งผลให้การทำงานสะดวกขึ้น ลดการใช้ทรัพยากร แรงงานคน ต้นทุนค่าใช้จ่าย และที่สำคัญคือช่วยประหยัดเวลาในการทำงาน เช่น งานด้านการเก็บรวบรวมข้อมูลของลูกค้า การวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรม ความต้องการ หรือความพึงพอใจของลูกค้าประจำ และการใช้แชตบอตมาช่วยตอบคำถามของลูกค้า เป็นต้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากมีข้อมูลจำนวนมากที่ต้องจัดการ การใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยให้ทำงานได้ง่ายขึ้น ลดข้อผิดพลาด และช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานให้ดีขึ้นได้อีกด้วย
2. ได้ข้อมูลที่แม่นยำ แบบเรียลไทม์
จุดเด่นของระบบ AI คือในเรื่องของความแม่นยำและความรวดเร็ว โดยเฉพาะในการวิเคราะห์ข้อมูล หากนำ AI มาช่วยในการเก็บข้อมูล และวิเคราะห์เพื่อคาดการณ์แนวโน้มต่างๆ ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ย่อมมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดน้อยกว่าการใช้แรงงานคน ซึ่งอาจเกิดข้อผิดพลาด (Human Error) ได้ โดยเครื่องมือ AI หลากหลายรูปแบบที่นำมาประยุกต์ใช้ในการทำธุรกิจ เช่น เครื่องมือที่สามารถนำข้อมูลมาประมวลผล และแสดงผลในรูปแบบของแดชบอร์ด (Dashboard) มีการอัปเดตข้อมูลแบบเรียลไทม์ เข้าใจง่าย โดยข้อมูลที่ได้มีความถูกต้องแม่นยำ ซึ่งช่วยให้การวางแผนธุรกิจบรรลุเป้าหมาย และประสบผลสำเร็จได้มากยิ่งขึ้น
3. เพิ่มยอดขายด้วยอัลกอริทึม
กระบวนการทำงานของ AI มีการวิเคราะห์ข้อมูลออกมาได้ในรูปแบบอัลกอริทึม ซึ่งมีการเชื่อมโยงข้อมูลเพื่อนำมาใช้แก้ปัญหาได้อย่างเป็นเหตุเป็นผล ทำให้คาดการณ์ผลลัพธ์ของสิ่งที่จะเกิดขึ้นได้อย่างน่าเชื่อถือและแม่นยำ ช่วยให้การตัดสินใจ และวางแผนการทำงานทำได้ง่ายมากขึ้น เช่น ด้านการตลาด การวางแผนกิจกรรมส่งเสริมการขาย การคาดการณ์แนวโน้มพฤติกรรมของลูกค้า เพื่อให้สามารถขายสินค้า และตอบสนองความต้องการของลูกค้าให้ได้มากที่สุด ซึ่งช่วยกระตุ้นยอดขายให้กับธุรกิจได้
ตัวอย่างธุรกิจที่นำ AI มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูล
ปัจจุบันมีหลายธุรกิจ หรือแบรนด์ที่นำเอา AI มาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลแล้วประสบความสำเร็จด้านการตลาด หรือช่วยแก้ปัญหาที่พบแล้วได้ผลลัพธ์ที่ดี และน่าพึงพอใจจากการใช้ AI Data Analytics โดยมีตัวอย่างแบรนด์ที่เป็นที่รู้จักกัน ดังนี้
H&M นำ AI มาวิเคราะห์ และแก้ปัญหาสินค้าคงคลัง
ตัวอย่าง AI Data Analytics ของแบรนด์ H&M ที่ได้นำ AI เข้ามาช่วยแก้ปัญหาเรื่องสินค้าคงคลัง เนื่องจากเดิม H&M ประสบปัญหาสินค้าคงคลังอยู่จำนวนมาก จนต้องนำมาลดราคาเพื่อช่วยระบายสินค้า ซึ่งมีมูลค่าความเสียหายมากกว่า 4,000 ล้านเหรียญสหรัฐ หรือประมาณหนึ่งหมื่นสองพันล้านบาท
กระทั่งต่อมาทาง H&M ได้นำ AI มาช่วยแก้ไขปัญหาดังกล่าว โดยใช้ AI วิเคราะห์หาเหตุผล และพบว่าสาเหตุหนึ่งที่ทำให้สินค้าขายไม่ได้ คือการใช้กลยุทธ์ในการจัดวางสินค้าแบบเดียวกันในทุกสาขาทั่วโลก เมื่อทราบปัญหาแล้ว H&M จึงใช้ AI มาวิเคราะห์ข้อมูลด้านพฤติกรรมของลูกค้าของแต่ละสาขา และทำการปรับการจัดวางสินค้าให้ตรงตามความต้องการของลูกค้าในแต่ละพื้นที่ (Localization) เช่น สาขา A ลูกค้าส่วนใหญ่เป็นผู้หญิง และสินค้าที่ราคาแพงมักขายได้มากกว่าสินค้าราคาถูก จึงมีการปรับปรุงการวางสินค้า และทำให้ช่วยแก้ปัญหาเรื่องสินค้าคงคลังได้
Coca Cola ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก และพัฒนาสินค้าให้ตอบโจทย์ลูกค้า
ตัวอย่าง AI Data Analytics ของแบรนด์ Coca Cola ที่ได้นำ AI มาช่วยในการพัฒนาสินค้าให้ตอบโจทย์ลูกค้า โดยการใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อการวิจัย และพัฒนาสินค้า (Research and Development : R&D) วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกจากพฤติกรรมการบริโภคของลูกค้าแล้วนำมาใช้ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ของ Coca Cola ในประเทศสหรัฐอเมริกา ตัวอย่างสินค้าที่พัฒนาจากการใช้ AI คือ Cherry Sprite ซึ่งได้ข้อมูลจากการวิเคราะห์พฤติกรรมการกดน้ำดื่มของกลุ่มวัยรุ่นที่มักผสมรสชาติเครื่องดื่ม จากนั้นใช้ AI ในการคาดการณ์รสชาติและส่วนผสมที่น่าจะเป็นที่นิยมจนออกมาเป็น Cherry Sprite ในที่สุด
สรุป
Data Analytic คือ การรวบรวมข้อมูลต่างๆ ที่มีอยู่ตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบันนำมาประมวลผลและวิเคราะห์ เพื่อนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ในการตัดสินใจด้านต่างๆ เช่น การทำวิจัย การตลาด การทำธุรกิจ เรียกได้ว่ามีความสำคัญต่อการทำตลาดในยุคดิจิทัลที่มีข้อมูลอยู่มากมาย ถือเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยในการทำนายอนาคต เพื่อช่วยในการวางแผนกลยุทธ์ต่างๆ ให้ได้ผลลัพธ์ที่ดียิ่งขึ้น อีกทั้งยังมีการใช้ระบบ AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลทำให้การทำงานสะดวกรวดเร็ว ได้ข้อมูลที่ถูกต้องแม่นยำ และช่วยเพิ่มยอดขายให้กับหลายๆ ธุรกิจมากขึ้น