Data Analytics คืออะไร ศาสตร์แห่งการวิเคราะห์ที่ทุกองค์กรต้องการ

ในยุคที่ข้อมูลเปรียบเสมือนทรัพย์สินล้ำค่า ทุกองค์กรต่างให้ความสำคัญกับข้อมูลที่เป็นไม้ตายสำคัญในการแข่งขันขันทางธุรกิจ ซึ่งการได้เข้าถึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์กับธุรกิจจะทำให้องค์กรสามารถวางกลยุทธ์และแคมเปญทางการตลาดเพื่อพัฒนาสินค้าหรือบริการให้โดนใจลูกค้าได้ แม้จะเป็นธุรกิจขนาดเล็กแต่ถ้าคุณรู้ว่า Big Data Analytics คืออะไร สามารถจัดการและใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่ได้ ก็สามารถพาธุรกิจของคุณให้ก้าวไปทัดเทียมองค์กรชั้นนำได้เช่นกัน

บทความนี้จะพาคุณมาทำความรู้จักว่า Data Analytics คืออะไร มีข้อดีอย่างไร ทำไมถึงมีความสำคัญกับการทำธุรกิจ และองค์กรชั้นนำใดบ้างที่ประสบความสำเร็จจากการใช้ Data Analytics อย่างเกิดประโยชน์

Data Analytics คืออะไร

Data Analytics คือ การจัดระเบียบและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบัน โดยอาศัยข้อมูลจาก “Big Data” เพื่อนำมาสรุปผลของข้อมูล หาแนวโน้มความน่าจะเป็นในอนาคตเพื่อแก้ไขหรือวางแผนทางการตลาด และนำข้อมูลที่ได้ไปใช้ประโยชน์ในด้านต่าง ๆ ต่อไป

รูปแบบของ Data Analytics มีอะไรบ้าง

เพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีคุณภาพและสามารถนำไปใช้ประโยชน์ทางการตลาดได้จริง รูปแบบของ Data Analytics ที่นักการตลาดต้องทำความรู้จักคือ

1.การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive analytics)

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน หรือ Descriptive Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นแรก เพื่อตอบคำถามว่าเหตุการณ์ต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นในอดีตเป็นอย่างไรและเกิดอะไรขึ้นบ้าง เพื่อนำมาประมวลผลลัพธ์ของสิ่งที่กำลังเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น รายงานการขาย รายงานผลดำเนินการ รายได้สุทธิในเดือนนี้ สินค้าตัวที่ทำยอดขายได้มากที่สุด เป็นต้น

2.การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic analytics)

การวิเคราะห์แบบเชิงวิจัย หรือ Diagnostic Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเจาะลึกว่าสิ่งที่เกิดขึ้นมีสาเหตุมาจากอะไร มีปัจจัยใดบางที่ส่งผลต่อความสัมพันธ์ของข้อมูลที่เกิดขึ้น โดยจะมีความลึกกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน ตัวอย่างเช่น ทำไมดอกไม้ถึงขายดีในช่วงเดือนกุมภาพันธ์ เทศกาลวาเลนไทน์มีผลหรือไม่ เป็นต้น

3.การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive analytics)

การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ หรือ Predictive Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนาย โดยนำข้อมูลที่มีในอดีตมาวิเคราะห์และทำนายสิ่งจะเกิดขึ้นในอนาคต หรือมีความเป็นไปได้ว่าจะเกิดขึ้น จะให้ความสำคัญกับซอฟต์แวร์ที่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนาย (Predictive Analytics Platform) เป็นอย่างมาก ยกตัวอย่างเช่น ยอดขายในอีก 5 ปีข้างหน้าจะเป็นอย่างไร กลุ่มเป้าหมายใดบ้างที่จะมาเป็นลูกค้า สินค้าหรือบริการแบบไหนที่จะทำให้แบรนด์ขายดีติดตลาด เป็นต้น

4.การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive analytics)

การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ หรือ Prescriptive Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลแบบที่มีความซับซ้อนมากที่สุด ซึ่งเป็นการพยากรณ์สิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้น เพื่อหาสาเหตุ ข้อดี ข้อเสีย รวมไปถึงระยะเวลาของสิ่งที่จะเกิดขึ้น เพื่อหาว่าควรปรับปรุง พัฒนา หรือแก้ไขปัญหาอะไรบ้าง และให้คำแนะนำของทางเลือกแต่ละแนวทางว่าจะมีผลลัพธ์แบบใด

กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)

Data Analysis คือ กระบวนการในการทำ Data Analytics เพื่อเข้าใจสถานการณ์ที่กำลังเกิดขึ้นหรือจะเกิดขึ้นในอนาคตและช่วยสนับสนุนการตัดสินใจ โดยหัวข้อนี้เราจะมาขยายความกันว่ากระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลมีอะไรบ้าง

1.การตั้งคำถามและกำหนดกลุ่มข้อมูล

ขั้นตอนแรกเราต้องตั้งคำถามในสิ่งที่ต้องการหาคำตอบ จุดประสงค์ในการวิเคราะห์ข้อมูลนี้คืออะไร มีปัญหาอะไรเกิดขึ้น และทำการกำหนดกลุ่มข้อมูลที่ต้องการจะใช้

2.การรวบรวมข้อมูล

เมื่อตั้งคำถามและกำหนดกลุ่มข้อมูลได้อย่างชัดเจนแล้ว ก็เป็นขั้นตอนของการรวบรวมข้อมูลโดยใช้ข้อมูลต่าง ๆ เช่น แบบสอบถาม คอมพิวเตอร์ บุคลากรหรือผู้เชี่ยวชาญ เป็นต้น

3.การความสะอาดและการจัดระเบียบข้อมูล

เนื่องจากข้อมูลที่รวบรวมมา อาจมีความผิดปกติ มีความซ้ำซ้อนของข้อมูล หรือมีข้อมูลบางส่วนขาดหายไป จึงต้องมีการทำความสะอาดและจัดระเบียบข้อมูลเพื่อให้ง่ายต่อการนำไปวิเคราะห์

4.การวิเคราะห์ข้อมูล

เป็นขั้นตอนสำคัญที่สุดสำหรับการทำ Data Analysis โดยเลือกรูปแบบของการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) มาใช้ในการวิเคราะห์ เพื่อตอบคำถามและสมมติฐานที่ได้ตั้งไว้ในขั้นตอนแรก และได้ผลลัพธ์ออกมาเป็นข้อมูลเชิงลึก (insight) หรือ ข้อสรุป (conclusion) นั่นเอง

5.การตีความและนำเสนอข้อมูล

ขั้นตอนสุดท้ายคือการตีความและนำเสนอข้อมูล เนื่องจากข้อมูลที่ได้มาเป็นข้อมูลเชิงลึกที่อาจมีความซับซ้อน จึงต้องทำข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจง่ายต่อการนำเสนอ เช่น การทำ Data Visualization ที่ผู้รับสารสามารถเข้าใจสิ่งที่ต้องการสื่อได้ทันทีผ่านการมองเห็น

ประโยชน์ของ Data Analytics คืออะไร

1.ช่วยวัดผลได้แม่นยำ

Data Analytics จะมีการทำความสะอาดและจัดระเบียบข้อมูล ตัดข้อมูลที่ผิดปกติและซ้ำซ้อน ทำให้ได้ข้อมูลที่มีความสำคัญและสามารถนำไปใช้ประโยชน์ต่อ ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้จะสามารถวัดผลได้อย่างแม่นยำ

2.ช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภค

เมื่อรู้ถึงสาเหตุของสิ่งที่ต้องการตั้งคำถามก็ทำให้วางแผนการตลาดได้อย่างมีคุณภาพ ปรับปรุงและผลิตสินค้าหรือบริการให้ตรงตามความต้องการลูกค้า และเปิดโอกาสให้เจอลูกค้ากลุ่มใหม่ได้ในอนาคต

3.ช่วยปรับปรุงรูปแบบการทำงาน

ประโยชน์ของการทำ Data Analytics ในข้อนี้คือ ช่วยให้เห็นกระบวนการทำงานภายในองค์กร แผนการไหนที่ทำแล้วประสบความสำเร็จ แผนการไหนที่ยังมีข้อผิดพลาด เมื่อรู้ถึงสาเหตุก็ช่วยให้สามารถปรับปรุงแผนและรูปแบบการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

4.ช่วยให้เห็นโอกาสใหม่ ๆ ทางการตลาด

จากการทำ Data Analytics นอกจากจะช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภคแล้ว ยังได้ Untapped & actionable insights ที่ทำให้เห็นโอกาสจากข้อมูลเชิงลึกที่คาดไม่ถึง เช่น คนบางกลุ่มที่อาจกลายเป็นลูกค้าของเราในอนาคต

5.ช่วยลดความเสี่ยง เพิ่มความปลอดภัยให้องค์กร

ข้อดีจากการทำ Data Analytics ในข้อสุดท้ายคือ สามารถนำข้อมูลเก่าที่ทำการวิเคราะห์แล้ว มาตรวจสอบหาสาเหตุของปัญหาภัยคุกคามที่เคยเกิดขึ้นได้ และระบุความเสี่ยงต่าง ๆ ที่อาจมาจากการตัดสินใจหรือการถูกโจมตีได้เช่นกัน

เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics Tools)

เพื่อเป็นการทุ่นแรงให้กับนักการตลาด จึงมีการใช้ตัวช่วยอย่าง Data Analytic Tools ที่เป็นระบบซอฟต์แวร์ ทำการจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบดิจิทัล เพื่อจัดระเบียบข้อมูล และแยกประเภทข้อมูลเพื่อวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เครื่องมือที่นักการตลาดนิยมใช้ เช่น Microsoft Power BI, Microsoft Excel, Python, Tableau, Looker Studio (Google Data Studio) และStructured Query Language เป็นต้น

อ่านสาระน่ารู้เกี่ยวกับ Data Analytic Tools ได้ที่: ได้เปรียบทางการแข่งขันด้วย Data Analytics ในยุคที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ตัวอย่างธุรกิจที่ใช้ Data Analytics

Data Analytics คือหนึ่งในกุญแจสำคัญที่พาธุรกิจระดับโลกให้ประสบความสำเร็จ โดยการนำ Data มาปรับใช้เพื่อสร้างประโยชน์ทางการตลาด เราจะยก Case Study จากแบรนด์ดังอย่าง Netflix และ Starbucks มาให้คุณได้ศึกษาไปพร้อมกัน

Netflix

Netflix ได้ใช้ Big Data มาวิเคราะห์ เพื่อหาความต้องการเชิงลึกจากพฤติกรรมการใช้งานของลูกค้าทั่วโลก โดยรวบรวมข้อมูลจากสมาชิก เช่น อายุ อุปกรณ์ที่ใช้ในการรับชมภาพยนตร์ และพฤติกรรมการดู นำมาพัฒนา Algorithm ในการแนะนำภาพยนตร์ที่เหมาะสมกับแต่ละบุคคลได้อย่างแม่นยำ

Starbucks

Starbucks ได้นำ Big Data มาใช้วิเคราะห์และคำนวณถึงความเป็นไปได้ที่จะประสบความสำเร็จในการเปิดสาขาใหม่ โดยรวบรวมข้อมูลไม่ว่าจะเป็น จำนวนประชากร การจราจร พฤติกรรมของผู้บริโภค เพื่อคาดการณ์โอกาสทางธุรกิจในการเปิดสาขาใหม่ได้

อยากทำ Data Analytics เริ่มต้นยังไงดี

การทำ Data Analysics คือหนึ่งในอาวุธชิ้นสำคัญสำหรับการทำธุรกิจ ที่นำไปสู่การวางกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพ และเพิ่มยอดขายให้กับธุรกิจ หากคุณอยากทำ Data Analytics ในตอนนี้ก็ยังไม่สายเกินไป ที่ Data Wow เรามีผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data จากหลากหลายอุตสาหกรรม และทีมงานยอดนักใช้อุปกรณ์ที่เกี่ยวข้องกับ Data มากมาย ที่ทำให้เรื่อง Data ไม่ยากอีกต่อไป

ปลดล็อกความสำเร็จสู่การเป็นผู้นำทางธุรกิจ ด้วยเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลที่ชาญฉลาดกับเราได้วันนี้ที่ sales@datawow.io หรือโทร 02-024-5560 เรามีทีมงานผู้เชี่ยวชาญพร้อมให้ข้อมูลและคำปรึกษา และบริการหลังการขายที่พร้อมดูแลคุณอย่างเต็มที่