Analytics

Data Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ตั้งแต่ อดีต จนถึงปัจจุบัน เพื่อทำนายอนาคต ที่เป็นประโยชน์ในการพัฒนาการตลาด ให้ตรงใจลูกค้ามากยิ่งขึ้น Data Analytics เป็นเครื่องมือสำหรับธุรกิจ (Business Intelligence) เพราะว่าการที่บริษัทคุณไม่รู้ข้อมูล ก็เหมือนบริษัทคุณกำลังหาทาง โดยไม่มีจุดหมายปลายทาง ดังนั้นการทำ Data Analytics นี้ไม่จำเป็นต้องเป็นธุรกิจขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ธุรกิจขนาดกลางและเล็กก็สามารถทำได้เช่นกัน สำหรับรูปแบบของการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) สามารถแบ่งได้ดังนี้

  • การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive analytics) เป็นการวิเคราะห์ เพื่อแสดงผลของรายการทางธุรกิจ เหตุการณ์ หรือกิจกรรมต่างๆ ที่ได้เกิดขึ้น หรืออาจกำลัง เกิดขึ้นในลักษณะที่ง่ายต่อการเข้าใจ หรือต่อการตัดสินใจ ตัวอย่างเช่น รายงานการขาย รายงานผล การดำเนินงาน
  • การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic analytics) เป็นการอธิบายถึงสาเหตุของสิ่งที่เกิดขึ้น ปัจจัยต่างๆ และความสัมพันธ์ของปัจจัยหรือตัวแปรต่างๆ ที่มีความสัมพันธ์ต่อกันของสิ่งที่เกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น ความสัมพันธ์ระหว่างยอดขายต่อกิจกรรมทางการตลาดแต่ละประเภท ซึ่งเป็นก้าวใหม่ที่ช่วยเสริมให้ตัดสินใจไปในทางที่ถูกต้อง
  • การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive analytics) เป็นการวิเคราะห์เพื่อพยากรณ์สิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้นหรือน่าจะเกิดขึ้น โดยใช้ข้อมูลที่ได้เกิดขึ้นแล้วกับแบบจำลองทางสถิติ หรือ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ต่างๆ (Artificial intelligence) ตัวอย่างเช่น การพยากรณ์ยอดขาย การพยากรณ์ผลประชามติ
  • การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive analytics) เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความซับซ้อนที่สุด เป็นทั้งการพยากรณ์สิ่งต่างๆ ที่จะเกิดขึ้น ข้อดี ข้อเสีย สาเหตุ และระยะเวลาของสิ่งที่จะเกิดขึ้น ร่วมถึงการให้คำแนะนำทางเลือกต่างๆ ที่มีอยู่ และผลของแต่ละทางเลือก

สิ่งที่จะได้จากการวิเคราะห์ เมื่อมีการเก็บข้อมูลสม่ำเสมอ

  • วิเคราะห์ข้อมูลปัจจุบัน เพื่อรู้สถานการณ์ปัจจุบัน เช่น อ่านข้อมูลเพื่อรู้จักลูกค้า
  • วิเคราะห์ข้อมูลอดีตถึงปัจจุบัน เพื่อทำนายอนาคต เช่น นำข้อมูลออกแบบ และพัฒนาสินค้าที่ลูกค้าน่าจะต้องการ
  • วิเคราะห์ข้อมูลตั้งแต่อดีต ปัจจุบัน เพื่อทำนายอนาคต และสามารถวางกลยุทธ์ให้ประสบความสำเร็จ เช่น ออกแบบวิธีการนำเสนอสินค้า ถูกใจ ถูกคน ถูกที่ ถูกเวลา
  • วิเคราะห์ข้อมูลแบบให้คำแนะนำ เพื่อให้คำแนะนำทางเลือกต่างๆ ที่มีอยู่ และผลของแต่ละทางเลือก

การวิเคราะห์ข้อมูลจะทำให้เกิดการเชื่อมโยงกันเป็นระบบในองค์กร

เริ่มต้นอย่างไรดี
การทำ Data Analytics นั้นจะมีส่วนสำคัญอย่างมากในอนาคต เพราะข้อมูลคือสินทรัพย์ที่สำคัญ ดังนั้นการที่จะเริ่มต้นนั้น ต้องลองหัดวิเคราะห์และหาความเชื่อมโยงของข้อมูลกัน อย่าเพียงดูแต่รายงานสรุป แต่ต้องเข้าไปดูข้อมูลดิบอื่น ๆ เพื่อประกอบว่ามีข้อมูลที่สำคัญส่วนใดหายไป หรือการเชื่อมโยงใดที่สำคัญ หรือเกี่ยวข้องกับเหตุการณ์อะไร

ตรงนี้บริษัทอาจจะจัดจ้างนักวิเคราะห์ข้อมูลเข้ามาเพื่อช่วยเหลือในการทำงานและวิเคราะห์ข้อมูลให้ได้ประโยชน์ที่สุด เหมือนพวกบริษัทหลักทรัพย์ที่จะมีนักวิเคราะห์ข้อมูลทางการตลาดเพื่อให้ได้ผลได้เปรียบทางการตลาดเช่นกัน แต่หากไม่สามารถทำได้หรือหาทรัพยากรบุคคลไม่ได้ ก็ลองหาบริษัทเข้ามาทำแทนซึ่งตอนนี้ในประเทศไทยนั้นก็มีบริษัทที่รับวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้แล้ว

 

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

icon 12(5)
OKR
เครื่องมือที่ช่วยให้ธุรกิจและทีมงานตั้งเป้าหมายและวัดผลการปฏิบัติงานได้อย่างชัดเจนและมีประสิทธิภาพ
icon 12 (4)
News
อัปเดตข่าวอย่างรวดเร็วทำให้ผู้อ่านสามารถรับข้อมูลใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็ว ผู้อ่านสามารถมีส่วนร่วมในกระบวนการสร้างข่าวได้
icon 12 (12)
Email Marketing
ระบบ Email Marketing การตลาดที่มีสามารถออกแบบได้ตามต้องการและรายงานการ Real Time
icon 12 (42)
Reservation
ระบบจองโต็ะ จอง บริการต่างๆๆ และระบบจัดการ
icon 12 (45)
Retargeting
สร้างกลุ่มเป้าหมายใหม่จากกลุ่มเป้าหมายที่เคยเข้ามาใช้บริการ
2
Membership
ระบบดูแลจัดการ Membership ที่ออกแบบได้ตามความต้องการของคุณ
icon 12(2)
Car Counting
เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในการตรวจสอบจำนวนรถที่ผ่านไปในพื้นที่หรือเส้นทางที่กำหนด เพื่อให้ธุรกิจหรือหน่วยงานสามารถทราบข้อมูลเกี่ยวกับปริมาณการจราจร
13
Social Feed
ดึงเนื้อหาจาก Social Media ของคุณ มาแสดงอยู่ในระบบของคุณ
icon 12 (10)
Chat
ดูแลลูกค้าด้วยระบบ Chat พร้อมระบบการจัดการสร้างช่องทางใหม่ในการดูแลลูกค้าที่มีประสิทธิภาพ
icon 12 (13)
Call
การจัดการ call ผ่านระบบโทรศัพย์ VOIP, PBX, มีระบบ Auto Atendent ไม่ต้องอยู่ที่ Office ก็สามารถดูแลลูกค้าได้ทั่วโลก