ในยุคที่การแข่งขันทางธุรกิจสูง “ข้อมูล” คือหัวใจสำคัญที่จะช่วยขับเคลื่อนให้บริษัทเติบโตตามเป้าหมายที่คาดหวัง แต่การจะนำข้อมูลดิบมาใช้ต้องรู้จักวิธีเปลี่ยนเป็น “กลยุทธ์” ผ่านเทคนิคที่เรียกว่า Data Analysis ลองมาศึกษาถึงแนวทางอันน่าสนใจเพื่อนำไปต่อยอดธุรกิจของตนเองให้ประสบความสำเร็จ และเดินหน้าไปในทิศทางที่เหมาะสม
Data Analysis คืออะไร
Data Analysis คือ ทักษะด้านการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่าง ๆ อย่างละเอียดเพื่อนำไปสู่ขั้นตอนการจัดเรียงข้อมูล การประมวลผล การแสดงค่า หาความหมาย และสรุปผลจากข้อมูลดังกล่าวเพื่อใช้วางแผนการทำงานในอนาคต ประเมินแนวโน้มความน่าจะเป็น และยังเห็นถึงปัญหาที่ต้องรีบจัดการแก้ไขเพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อธุรกิจ
ซึ่งในอดีตการได้รับข้อมูลเชิงธุรกิจเป็นเรื่องยาก ใช้ต้นทุนสูง แต่ปัจจุบันเมื่อโลกออนไลน์และเทคโนโลยีใหม่ ๆ เข้ามามีส่วนเกี่ยวข้องทำให้ข้อมูลทุกด้านสามารถคำนวณออกมาเป็นตัวเลขสถิติได้ง่ายขึ้นสำหรับการนำไปใช้วิเคราะห์
ประเภทของการทำ Data Analysis
ปัจจุบันการทำ Data Analysis จะแบ่งออกเป็น 4 ประเภทหลัก ขึ้นอยู่กับจุดประสงค์ของการวิเคราะห์ ประกอบไปด้วย
1. Descriptive Analysis
การนำข้อมูลเพียงช่วงเวลาหนึ่งหรือข้อมูลเก่ามาใช้วิเคราะห์และคาดการณ์แนวโน้มที่มีโอกาสเกิดขึ้นในอนาคตมักมีเพียง 1 ตัวแปร เช่น รายงานยอดขายของไตรมาส 1 กับไตรมาสปัจจุบัน คะแนน KPI ของพนักงานแต่ละคนระหว่างปีที่แล้วกับปีปัจจุบัน เป็นต้น
2. Diagnostic Analysis
การนำข้อมูลมาวิเคราะห์ถึงสาเหตุหรือปัจจัยใดที่ทำให้สิ่งเหล่านั้นเกิดขึ้น รายละเอียดจึงเจาะลึกมากกว่าแบบ Descriptive โดยวิธียอดนิยมคือการตั้งสมมุติฐานถึงสาเหตุที่ทำให้เกิดปัญหาดังกล่าวขึ้น (หาความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยกับตัวแปรต่าง ๆ) เช่น ยอดการผลิตสินค้าไตรมาสแรกของปีน้อยลงมาจากอะไรบ้าง ยอดการเข้าถึงหน้าเว็บไซต์ของเดือนล่าสุดน้อยกว่าเดือนที่แล้วเพราะสาเหตุไหน เป็นต้น
3. Predictive Analysis
การนำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อตอบคำถามถึงสิ่งที่มีแนวโน้มจะเกิดขึ้นในอนาคตโดยอาศัยหลักความเป็นจริงจากข้อมูลดังกล่าว อาจใช้เทคนิคสร้างแบบจำลองทางสถิติด้วย AI เพื่อความแม่นยำ เช่น คาดการณ์ยอดคนสมัครสมาชิกเมื่อมีการสร้างโปรโมชั่นใหม่ให้กับร้านค้า แนวโน้มคนเข้ารับชมคลิปวิดีโอโฆษณาตัวล่าสุดเมื่อจ้างคนดังเข้ามารับบทบาท เป็นต้น
4. Prescriptive Analysis
การนำข้อมูลมาวิเคราะห์และสรุปผลสำหรับนำไปใช้พัฒนาต่อยอด หรือแก้ไขให้ดีขึ้นในอนาคต และยังใช้เพื่อวางแผนธุรกิจได้ด้วย หรือถ้าอธิบายแบบเข้าใจง่ายการทำ Data Analysis ประเภทนี้ช่วยให้คุณสามารถนำผลลัพธ์ที่วิเคราะห์ออกมาไปวางแผนเพื่อสร้างประโยชน์ต่อธุรกิจในด้านไหนได้บ้าง เช่น ควรใช้กลยุทธ์การตลาดแบบไหน การตั้งราคาขายที่กลุ่มเป้าหมายพึงพอใจ เป็นต้น
เทคนิคการทำ Data Analysis ที่ตอบโจทย์
1. Regression Analysis
การวิเคราะห์เพื่อค้นหาความสัมพันธ์หรือความเชื่อมโยงระหว่างตัวแปรตามทั้งหมดในกรณีที่ถ้า 1 ตัวแปรเปลี่ยนไปจะมีผลต่อตัวแปรอื่นด้านใดบ้าง
2. Factor Analysis
การย่อยข้อมูลขนาดใหญ่ให้เล็กลงเพื่อหาแนวโน้มความน่าจะเป็นที่ถูกซ่อนไว้ ซึ่งตอนเป็นข้อมูลขนาดใหญ่อาจค้นหาไม่เจอ
3. Cohort Analysis
การแบ่งและรวมกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันเพื่อวิเคราะห์ประเภทของข้อมูลเหล่านั้นได้อย่างเจาะลึก เช่น การวิเคราะห์กลุ่มเป้าหมายสามารถแบ่งประเภทได้ทั้งจากกลุ่มอาชีพ รายได้ การเดินทางไปทำงาน ฯลฯ
4. Monte Carlo Simulations
การสร้างโมเดลจำลองถึงความน่าจะเป็นที่อาจเกิดขึ้น ปกติแล้วมักนิยมใช้กับปัญหาด้านความเสี่ยงเพื่อรีบหาวิธีแก้ไขป้องกันไว้ ส่วนใหญ่จึงต้องใช้ค่าข้อมูลและตัวแปรหลายอย่างเข้ามาเกี่ยวข้อง
5. Time Series Analysis
การติดตามข้อมูลในช่วงเวลาหนึ่ง (นานเท่าไหร่ก็ได้) เพื่อหาความสัมพันธ์ที่ดูน่าเชื่อถือระหว่างค่าของข้อมูลที่ได้กับลักษณะการเกิดข้อมูล วิธีนี้มักทำในช่วงที่กำลังจะเข้าสู่เทศกาลพิเศษ หรือกำลังมีเทรนด์ฮิต
ข้อดีของการทำ Data Analysis ต่อธุรกิจ
มีข้อดีในหลายด้านเมื่อธุรกิจของคุณตัดสินใจทำ Data Analysis ไม่ว่ารูปแบบใดก็ตาม เพราะนี่คือสิ่งที่ช่วยให้ธุรกิจได้รับข้อมูลแบบมีประสิทธิภาพ
การทำ Data Analysis ต้องมีปัจจัยหลายด้านเข้ามาเกี่ยวข้อง และต้องอาศัยความชำนาญของผู้ทำ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลให้ออกมาแม่นยำ ชัดเจนมากที่สุด จากนั้นจึงวางแนวทางการทำธุรกิจในอนาคตทั้งระยะสั้นและระยะยาวเพื่อการเดินหน้าสู่เป้าหมายที่คาดหวัง
