Data Analytic คืออะไร มีประโยชน์กับธุรกิจอย่างไรบ้าง

การดำเนินธุรกิจในปัจจุบัน มีความแตกต่างจากในอดีต รวมถึงพฤติกรรมของผู้บริโภคที่ไม่เหมือนกัน Data Analytic คือสิ่งสำคัญอย่างมากต่อธุรกิจในปัจจุบันเนื่องจากผู้บริโภคมีพฤติกรรมที่เปลี่ยนแปลงสามรถเข้าถึงข้อมูล และระบบสื่อสารผ่านทางอินเทอร์เน็ตได้มากขึ้น Data Analytic คือ ตัวช่วยให้ธุรกิจสามารถเข้าถึง การเชื่อมต่อกับลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ และ Data and Analytics คือ ตัวช่วยรวบรวมเก็บข้อมูลลูกค้าเพื่อนำไปต่อยอดการเติบโตของธุรกิจได้มากยิ่งขึ้น 

Data Analytic คืออะไร ทำความเข้าใจกัน!

Data Analytic คือ การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีกระบวนการเริ่มต้นจากนำข้อมูลที่เก็บรวบรวมไว้ตั้งแต่อดีตจนปัจจุบันมาวิเคราะห์เพื่อหาแนวโน้มในอนาคต และหาความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูล ค้นหาโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ ขยายตลาด พัฒนาสินค้าใหม่ และช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลเชิงลึก นำไปสู่การตัดสินใจที่ชาญฉลาด และขับเคลื่อนธุรกิจให้ก้าวหน้า จึงเป็นที่มาของ Data Analytic

Data Analytic สำคัญอย่างไร ในเชิงธุรกิจ

ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลมีมหาศาล Data Analytic หรือ การวิเคราะห์ข้อมูล คือกลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด แม่นยำ และขับเคลื่อนธุรกิจไปสู่ความสำเร็จ Data Analytic มีบทบาทสำคัญต่อการทำธุรกิจในหลาย ๆ ด้าน ดังนี้

1. การทำการตลาด

• เพื่อให้เข้าใจลูกค้า: วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า เช่น พฤติกรรม การซื้อ ความสนใจ ช่วยให้นักการตลาดเข้าใจลูกค้าได้อย่างลึกซึ้ง พัฒนาสินค้า บริการ และกลยุทธ์การตลาดที่ตรงใจลูกค้า
• วิเคราะห์ประสิทธิภาพของแคมเปญ: วิเคราะห์ว่าแคมเปญการตลาดแบบไหนที่จะทำให้ธุรกิจประสบความสำเร็จ เริ่มจากกลุ่มเป้าหมายไหนที่ตอบสนองต่อแคมเปญ และฝ่ายการตลาดปรับใช้เงินโฆษณาให้คุ้มค่า เห็นผลลัพธ์ที่เป็นไปตามเป้าหมาย
• ค้นหาช่องทางการตลาดใหม่: วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาช่องทางการตลาดใหม่ที่มีศักยภาพ เข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• สร้าง Customer Journey ที่ดี: วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อออกแบบ Customer Journey ที่ตรงใจลูกค้า มอบประสบการณ์ที่ดีตั้งแต่เริ่มต้นจนจบการซื้อ

2. การวิเคราะห์กลุ่มเป้าหมาย

Data Analytic คือหนึ่งในกระบวนการที่จะช่วยให้นักการตลาดสามารถแบ่งกลุ่มลูกค้า โดยวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อแบ่งกลุ่มเป้าหมายที่มีลักษณะคล้ายคลึงกัน ช่วยให้นักการตลาดเข้าใจความต้องการของแต่ละกลุ่ม ออกแบบสินค้า บริการ และสื่อสารการตลาดที่ตรงใจ รวมไปถึงวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาลูกค้าใหม่ที่มีคุณสมบัติตรงกับกลุ่มเป้าหมาย ขยายฐานลูกค้า นอกจากนี้ยังช่วยพัฒนกลยุทธ์การรักษาฐานลูกค้า

3. การสร้างกลยุทธ์การขาย

วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อกำหนดกลุ่มเป้าหมายที่มีแนวโน้มจะซื้อสินค้า มุ่งเน้นการขายไปที่กลุ่มเป้าหมายที่มีโอกาสปิดการขายได้สูง พัฒนากลยุทธ์การขายวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อพัฒนากลยุทธ์การขายที่เหมาะสมกับแต่ละกลุ่มเป้าหมาย เพิ่มโอกาสในการปิดการขาย จากนั้นสรุปผลการขาย หาจุดแข็ง จุดอ่อน ปรับกลยุทธ์การขายให้มีประสิทธิภาพ

ประเภทของ Data Analytic มีอะไรบ้าง

Data Analytic มีอะไรบ้าง ? มาดูประเภทหลัก ๆ ของ Data Analytic ที่ใช้กันทั่วไป แบ่งออกเป็น 4 ประเภท ดังนี้

1. Descriptive Analytics

Descriptive Analytic คือ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพื้นฐานแบบมีตัวแปรเดียว ซึ่งเป็นลักษณะมุ่งหาตอบคำถามว่า “เกิดอะไรขึ้น”  (What Happened) โดยใช้ข้อมูลใช้ข้อมูลในอดีตมาวิเคราะห์  เพื่อให้เข้าใจสถานการณ์  แนวโน้ม และความสัมพันธ์เบื้องต้น ออกมาในรูปแบบจองกราฟ แผนภูมิ กราฟวงกลม หรือตาราง

2. Diagnostic analytics

Diagnostic analytics คือ การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย เป็นการนำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อเจาะลึกหาถึงต้อตอ สาเหตุ ที่อยู่เบื้องหลังปัญหาหรือประเด็นต่าง ๆ ที่แคมเปญการตลาดนั้น ๆ ประสบอยู่ มุ่งเน้นไปที่การตอบคำถามว่า “ทำไม” (Why) อย่างบริษัทวิเคราะห์ข้อมูลยอดขายที่ลดลง เพื่อหาสาเหตุ เช่น คู่แข่งมีสินค้าใหม่ กลยุทธ์การตลาดไม่ตรงกลุ่มเป้าหมาย เศรษฐกิจถดถอย

3. Predictive analytics 

Predictive analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ นำข้อมูลที่มีตั้งแต่อดีตจนปัจจุบันมาวิเคราะห์เพื่อ คาดการณ์ เหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต มุ่งเน้นไปที่การตอบคำถามว่า “อะไรจะเกิดขึ้น” (What Will Happen) อาจมีนำโมเดล Machine Learning ร่วมวิเคราะห์ข้อมูลและคาดการณ์ผลลัพธ์

4. Prescriptive analytics 

Prescriptive analytics คือ การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ ขั้นสูงสุดของ Data Analytics มุ่งเน้นไปที่การตอบคำถามว่า “ควรทำอย่างไร” (What Should We Do) เพราะข้อมูลชุดนั้น ๆ ที่นำมาวิเคราะห์จะมีความซับซ้อนเพื่อนำไปสู่ขั้นตอนการแนะนำแนวทางหรือทางเลือกที่ดีที่สุดในการแก้ปัญหา และชี้ถึงผลลัพธ์ที่จะตามมาอีกด้วย

ประโยชน์จากการทำ Data Analytic สม่ำเสมอ วิเคราะห์และเก็บข้อมูล

อย่างบอกไปข้างต้นว่า Data Analytics แปลว่า กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมมา เพื่อทำความเข้าใจสถานการณ์ทางการตลาดเพื่อโอกาสทางธุรกิจ แก้ไขปัญหา และนำมาใช้ในการดำเนิดธุรกิจให้เติบโตไปข้างหน้า โดยประโยชน์จากการทำ Data Analytic คือ 

• นำเอาข้อมูลปัจจุบันมาวิเคราะห์ เพื่อเข้าใจสถานการณ์ปัจจุบัน และเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภคในเชิงลึก
• ปรับปรุงประสิทธิภาพในการทำงาน การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยระบุปัญหาที่เกิดขึ้น และโอกาสในการปรับปรุงกระบวนการธุรกิจ
• คาดการณ์และการวางแผน การใช้ข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อคาดการณ์แนวโน้ม และลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการตัดสินใจผิดพลาด
• สร้างความได้เปรียบในการตลาด ใช้ข้อมูลเพื่อสร้างสินค้ารูปแบบใหม่ ๆ ที่ลูกค้าต้องการ และการปรับกลยุทธ์ทางธุรกิจ

ขั้นตอนการทำ Data Analytic 

Data Analysis กับ Data Analytic ทั้ง 2 แบบนี้มีความคล้ายคลึงกันมาก ซึ่ง Data Analysis คือ การนำเอาข้อมูลที่เกิดขึ้นในอดีตมาวิเคาระห์หาแนวโน้มความน่าจะเป็น และคาดการณ์อนาคตช่วยเสริมสร้างศักยภาพทางธุรกิจ ส่วน Data Analytic คือ การนำเอาข้อมูลในปัจจุบันมาวิเคาระห์ ปรับปรุง และเสริมสร้างความได้เปรียบในด้านทางการตลาด และด้านธุรกิจ โดยขั้นตอนการทำ Data Analytic ดังนี้

• กำหนดเป้าหมายและวัตถุประสงค์ ของการวิเคาระห์ให้ชัดเจน เพื่อต้องการหาคำตอบจากข้อมูล
• รวบรวมข้อมูล จากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เช่น ฐานข้อมูลภายในองค์กร ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย และตรวจสอบความถูกต้อง
• จัดเตรียมข้อมูล เพื่อให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์
• วิเคราะห์ข้อมูล โดยใช้เทคนิคและเครื่องมือทางสถิติเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การวิเคราะห์เชิงพรรณนา กวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และการวิเคราะห์เชิงเหตุผล
• นำเอาข้อมูลที่ถูกวิเคาระห์ในเชิงลึกมาปรับใช้งาน และนำเสนอข้อมูลให้กับผู้ที่เกี่ยวข้อง
• ติดตามผลลัพธ์และประเมินผล เพื่อนำไปปรับปรุงการวิเคราะห์ในครั้งต่อไป

สรุป Data Analytic นำพาธุรกิจสู่ความสำเร็จด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล

โดยสรุป  Data Analytics  คือ เครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล แม่นยำ นำพาธุรกิจไปสู่เป้าหมาย ในธุรกิจใดที่สามารถนำ Data Analytics มาใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ รับรองว่าจะประสบความสำเร็จในยุคดิจิทัลอย่างแน่นอน