Data Analytics คืออะไร? ทำไม SMEs ควรให้ความใส่ใจกับสิ่งนี้

ในโลกที่การทำธุรกิจด้วยความมุ่งมั่นนั้นอาจไม่ใช่หนทางประสบความสำเร็จอีกต่อไป หากแต่การเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายให้ได้มากที่สุด ก็เป็นอีกหนึ่งสิ่งที่แทบทุกธุรกิจในปัจจุบันใส่ใจและลงสนามแข่งขันเพื่อแย่งชิงข้อมูลที่ตนต้องการมาให้ได้ เพราะนั่นคืออีกหนึ่งปัจจัยสำคัญของการดำเนินธุรกิจให้ประสบความสำเร็จของยุคนี้เลยทีเดียว

และ “ข้อมูล” ที่เราพูดถึงนี่ก็เป็นส่วนหนึ่งของการทำ Data Analytics นั่นเอง Data Analytics คือ การเปลี่ยนข้อมูล (Data) อันมากมายที่ไม่มีความหมาย ให้เป็นข้อมูลที่มีประโยชน์ (Information) ที่ช่วยในการตัดสินใจได้ เช่น ข้อมูลในโซเชียลมีเดียที่มีมากมายและเพิ่มขึ้นทุกวินาที จะถูกวิเคราะห์และเปลี่ยนให้เป็นข้อมูลที่นำมาใช้งานได้ เป็นต้น

ก่อนที่จะรู้จักว่า Data Analytics คืออะไร เราอยากจะพาไปทำความรู้จักกับ “แหล่งข้อมูล” ที่เรียกว่า Big Data (บิ๊ก ดาต้า)  เสียก่อน 

Big Data คือ ข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนมาก  ซึ่งเกิดขึ้นจากความก้าวหน้าของเทคโนโลยี โดยข้อมูลขนาดใหญ่นี้ (Volume) มักจะเป็นข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว (Velocity) เช่น ข้อมูลจาก Social Media และยังเป็นข้อมูลที่มีรูปแบบหลากหลาย (Variety) เช่น เป็นข้อความ เป็นตารางข้อมูล กราฟ รูปภาพ วิดีโอ ข้อความเสียง หรือกระทั่งภาษา XML ซึ่ง Big Data คือแหล่งข้อมูลชั้นดีในโลกปัจจุบัน รวมถึงแหล่งข้อมูลที่เกิดขึ้น Operation ในธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูล Transaction ข้อมูลของลูกค้า หรือข้อมูลการจัดส่งสินค้าและบริการ เป็นต้น

Data Analytics คือ การนำ Big Data เหล่านั้นมาประมวลผล เพื่อให้ได้ข้อมูลเท็จจริงตามที่ต้องการ และนำมาประกอบการตัดสินใจ เพื่อให้เป็นประโยชน์ต่อการดำเนินธุรกิจ การขาย และการตลาดนั่นเอง Data Analytics ทำได้โดยการนำข้อมูลเหล่านั้นมาอยู่ในรูปแบบที่พร้อมจะประมวลผล ด้วยเทคโนโลยี หรือชุดคำลั่ง และแบบจำลองที่สร้างขึ้น จากนั้นจึงนำข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์นั้นมาใช้ ผ่านการแปลความหมายโดยบุคคลที่ได้รับการฝึกอบรมการใช้เทคโนโลยีเหล่านั้น และความเข้าใจของธุรกิจเป็นอย่างดีของพวกเขานั่นเอง

ประเภทของ Data analytics 

รูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูล หรือ Data Analytics สามารถแบ่งออกได้ 3 รูปแบบ ดังนี้ 

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics)

คือการวิเคราะห์เพื่อแสดงผลของข้อมูล อาทิ เหตุการณ์ หรือกิจกรรมต่าง ๆ ที่เคยเกิดขึ้น หรืออาจกำลังเกิดขึ้น ในลักษณะที่ง่ายต่อการเข้าใจ ตัวอย่างเช่น รายงานการขาย รายงานผลประกอบการ รายงานการดำเนินงาน เป็นต้น

การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics) 

กระบวนการของ Diagnostic Data Analytics คือการอธิบายถึงสาเหตุของสิ่งที่เกิดขึ้น ปัจจัยและตัวแปรของความสัมพันธ์ต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกัน ตัวอย่างเช่น ความสัมพันธ์ระหว่างยอดจาย ต่อกิจกรรมการตลาดแต่ละประเภท ซึ่งงานวิเคราะห์นี้จะช่วยให้การตัดสินใจเป็นไปในทางที่ถูกต้องยิ่งขึ้น

การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive Analytics) 

กระบวนการของ Predictive Data Analytics คือ การวิเคราะห์แบบคาดการณ์ถึงสิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่นั้นมาสร้างแบบจำลองทางสถิติ หรือเทคโนโลยีจำพวกปัญญาประดิษฐ์ (AI) ตัวอย่างเช่น การพยากรณ์ยอดขาย การพยากรณ์รายได้ประจำไตรมาส เป็นต้น

การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics)

การทำ Data Analytics ประเภทนี้มีความซับซ้อนที่สุด เพราะรวมทั้งการพยากรณ์ถึงสิ่งที่อาจเกิดขึ้น ทั้งข้อดี ข้อเสีย สาเหตุที่เกิด และระยะเวลาที่จะเกิด พร้อมกับให้คำแนะนำถึงทางเลือกต่าง ๆ และผลของแต่ละทางเลือกด้วย 

ทำไมธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อม จึงควรหันมาใส่ใจ Data Anaytics บ้าง

เพราะในปัจจุบัน ข้อมูลและกิจกรรมที่เกิดขึ้นบนโลกออนไลน์นั้นมีจำนวนเพิ่มสูงขึ้นในทุกปี การนำข้อมูลมาเชื่อมโยง และวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของข้อมูลนั้นออกมาได้ จะช่วยให้ธุรกิจของคุณได้ประโยชน์จากข้อมูลเหล่านั้น ทั้งการปรับปรุงธุรกิจ การขาย การตลาด หรือการสร้างโอกาสใหม่ ๆ ทางธุรกิจ เช่น การสื่อสารหรือกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อความได้เปรียบมากกว่าคู่แข่ง หรือการสร้างความแข็งแรงของแบรนด์ต่อกลุ่มเป้าหมาย

มีหลายเคสระดับโลกที่ประสบความสำเร็จจากการใช้ Data Analytics เช่น แบรนด์พิซซ่าดังที่ใช้การขายพิซซ่าผ่านโลกออนไลน์มากกว่า 40% ของยอดขายทั้งหมด ได้นำระบบ Data Analytics มาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจในแต่ละส่วน ทำให้ทีมขายได้รู้ข้อมูลที่น่าสนใจเกี่ยวกับยอดขาย ทำนายได้ว่าสินค้าอะไรที่จะขายดีต่อไป หรือสาขาไหนควรลงทุนเพิ่มเพราะทำกำไรได้สูง หรือธุรกิจให้บริการรถโดยสารเพื่อการเดินทางชื่อดัง ก็ใช้ Data analytics ช่วยในการตัดสินใจอัตโนมัติในการปรับราคาค่าโดยสารทันทีเมื่อพื้นที่นั้น ๆ มีความต้องการสูง ค่าโดยสารก็จะสูงตามไปด้วย เป็นต้น

แม้หลายธุรกิจขนาดใหญ่จะใช้ Data Analytics กันเป็นประจำ แต่ในทางเดียวกัน กลุ่มธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อม หรือ SMEs กลับยังไม่ให้ความสำคัญกับเรื่องของ Data Analytics มากนัก ทั้งที่แท้จริงแล้ว Data Analytics ถือเป็นอีกหนึ่งศาสตร์ของการทำธุรกิจที่จำเป็น เพื่อนำพาให้ธุรกิจของคุณเติบโตไปได้มากกว่าที่ควรเป็น

Criclabs คือ Software House ที่มีความเชี่ยวชาญในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล หรือ Data  Analytics เพื่อมอบประโยชน์สูงสุดเพื่อให้คุณมีความได้เปรียบทางการตลาดบนโลกดิจิทัลแห่งนี้ นี่คือตัวอย่างของธุรกิจที่เชื่อมั่น และไว้ใจให้ Criclabs เข้าไปช่วยวิเคราะห์ Data Analytics จนเติบโตมากยิ่งขึ้นในปัจจุบัน

‍Criclabs ได้ช่วย REMEDE Lifestyle and Wellness คลินิคเสริมความงาม ในการวิเคราะห์พฤติกรรมการใช้บริการของลูกค้าในคลินิค จากข้อมูล Transaction ที่เกิดขึ้น ผ่าน Model RFM (Recency Frequency and Monetary) เพื่อสร้าง Service Package ที่เหมาะสมสำหรับลูกค้าในกลุ่มต่าง ๆ ให้ทางคลินิคสามารถเพิ่มยอดขายจากการ Upsell และ Cross Sell กับลูกค้าในแต่ละกลุ่มได้อย่างมีประสิทธิภาพ