บทความ

>

สรุปประเด็นจากงาน Sharing หัวข้อ “Making Impact with Data”

สรุปประเด็นจากงาน Sharing หัวข้อ “Making Impact with Data”

HIGHLIGHT :

  • ทุกบริษัท ทุกกิจการรับรู้ว่า Data สำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ แต่ความสามารถในการนำ Data ที่เรามีอยู่ไปทำอะไรได้บ้าง และ Data เหล่านั้น จะช่วยให้การทำงานหรือทำธุรกิจ ดีขึ้นหรือขายของมากขึ้นได้อย่างไร (ทุกวันนี้เรานั่งทับ Data ไว้เฉยๆ ซึ่งก็เปรียบเหมือน Data เป็นกระดาษเปล่าๆ แต่ถ้าเรารู้ว่ากระดาษเปล่าๆ ก็มีประโยชน์ได้ ถ้ารู้วิธีการพับให้เป็นถุง เราก็จะได้ถุงกระดาษไปใส่กล้วยทอด ซึ่งมีประโยชน์ขึ้นมาทันที)
  • ประเด็นที่น่าสนใจจากการ Sharing คือ วิธีการนำเอา Data ไปใช้งานโดยการใช้ Metrics, Insights และ Data Products ซึ่งทำให้เรามีความเข้าใจและตระหนักรู้ว่า ควรจะต้องเริ่มเรียนรู้มากขึ้นเพื่อสร้างให้เกิด Data Culture ในธุรกิจ/องค์กรที่เราทำงานอยู่
เวลาในการอ่าน 5 นาที

Google, YouTube, Facebook เป็นบริษัทที่มีข้อมูลของผู้ใช้งานเป็นระดับพันล้านคน ซึ่งบริษัทเหล่านี้เรียนรู้พฤติกรรมการใช้งานของเราจากการเก็บ Data ที่เราไปใช้งาน (ทิ้งร่องรอยไว้) เช่น การหาข้อมูลต่างๆ กับ Google การดู Clip VDO รวมถึงการกด like, กด share และ comment ใน Facebook เป็นต้น เมื่อบริษัทเหล่านี้รู้ว่าเราสนใจอะไร ชอบอะไร ก็จะนำเสนอข้อมูลเหล่านั้นมาให้เรามากเป็นพิเศษ ซึ่งบางครั้งผู้ใช้งานมักจะคิดว่า เราได้รับความสะดวกสบาย ได้เป็นคนสำคัญมากขึ้น แต่แท้จริงแล้วบริษัทเหล่านี้ต่างหากที่ได้ข้อมูลของผู้ใช้ แล้วนำไปวิเคราะห์เพื่อหาว่าจะนำเสนอสินค้าบริการ หรือขายของกับเรามากขึ้นได้อย่างไรต่างหาก

นั่นจึงเป็นที่มาว่า “ทำไมข้อมูลถึงสำคัญมากขึ้น” ซึ่ง Key สำคัญของ Topic ในวันนี้คือ 3 Level ในการนำเอาข้อมูลไปใช้งานได้แก่

1. Metrics: ยอดใช้งาน ยอดซื้อขาย ยอดกลับมาซื้อซ้ำหรือใช้ซ้ำ (เป็นข้อมูลอดีต ที่เกิดขึ้นแล้ว)

2. Insights: พยายามเข้าใจ Users อย่างลึกซึ้ง (นำข้อมูลหรือ Pattern ของ users มาพยากรณ์)

3. Data Products: Take action โดยการสร้าง Value ใหม่ๆ ให้กับลูกค้า (พัฒนาของขึ้นมา)

 

1. Metrics –  If you can’t measure it, You can’t improve it”

เป็นตัวเลขต่างๆ ที่เราย้อนกลับมาดูได้ว่าสิ่งที่เราทำไป work หรือไม่อย่างไร เป็นข้อมูลจากในอดีต ที่ต้องบอกว่าวัดผลอย่างไร คนใช้ Data ต้องเข้าใจ Business ด้วยว่าจริงๆ แล้วลูกค้าต้องการอะไร

ขั้นแรกของการใช้ข้อมูลนั้น ธุรกิจต้องตอบให้ได้ก่อนว่า เรามี Metrics หรือยัง มีตัววัดผลที่ดีหรือยัง ซึ่งเป็น Foundation ที่สำคัญมากๆ เพราะเป็นสิ่งที่จะนำมาใช้เพื่อหาโอกาส และบอกถึงความเสี่ยงของธุรกิจ (แต่ปัจจุบัน บริษัทส่วนใหญ่ในประเทศไทยยังทำเรื่อง Metrics ได้ไม่ดีมากนัก)

เช่น หากเรารู้ว่าการเดินให้ได้วันละ 10,000 ก้าว จะดีต่อสุขภาพ แต่ถ้าเราไม่มีการเก็บข้อมูลว่าแต่ละวันเดินได้กี่ก้าว เราก็จะไม่มีทางรู้เลยว่าเดินน้อยไปหรือเดินมากกว่า 10,000 ก้าวอยู่แล้ว แต่ถ้ามีเครื่องมือเช่น Fitness Tracker มาเก็บข้อมูล ก็สามารถรู้ได้ว่าแต่ละวันเดินได้กี่ก้าว เป็นต้น

ทั้งนี้ แต่ละบริษัท/หน่วยงานควร Focus ไปที่ Key Metrics สำคัญๆ (3-5 ตัว) ซึ่งเราสามารถ Track Metrics ได้ผ่านเครื่องมือ Analytics ต่างๆ ที่เก็บข้อมูลและวัดผลได้ เช่น Google Analytics, Behavior Analytics, e-Mail Marketing Analytics เป็นต้น* ซึ่งทุกบริษัทหากจะทำเรื่อง Data กันอย่างจริงจัง ต้องเน้นที่เรื่องของ Metrics ก่อนจะไปพูดถึงเรื่อง AI ต้องนำ Metrics มาใช้แล้ว Track ให้ได้ว่า Priority ของบริษัท/หน่วยงานคืออะไร

2. Insights  “Truly Understand Your Customers”

คือเรื่องที่เราอยากจะเข้าใจ Users ในเชิงลึก อยากรู้ว่าเขามี Pattern แบบไหน อันดับแรกที่ทุกบริษัทอยากรู้คือ เรื่อง Customer Analytics ถ้าเราสามารถอ่านใจ (เดา) ลูกค้าได้ เราก็จะ Take Action ได้อย่างถูกต้อง

เช่น กรณี Users เข้ามาใช้งาน Streaming ในหนึ่งสัปดาห์ 7-10 ครั้ง ต่อมาลดเหลือ 5 ครั้ง แล้วมีแนวโน้มจะลดลงต่อเนื่อง ซึ่งทำให้เราพอเดาได้อีกว่าต่อไปอาจจะไม่เข้ามาใช้งานเลย

คำถามคือ เราควรทำอย่างไรกับเคสแบบนี้ได้บ้าง...เราอาจจะ Take action โดยการส่ง Notification ไปหา หรือในกรณีเป็น e-Commerce เราอาจส่ง Promotion ไปให้ เพื่อดึงลูกค้าให้กลับมาใช้เราอีกครั้ง เป็นต้น

ทันทีที่เราเดาพฤติกรรมลูกค้าได้ (อย่างรวดเร็ว และแม่นยำ) ก็จะ Take action บางอย่างได้เร็วกว่าคนอื่นๆ สร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน อีกหนึ่งเรื่องที่ทุกบรษัทอยากทำให้ได้คือ เดาให้ได้ว่า Target เราคือใครกันแน่ ใครน่าจะซื้อสินค้าบริการของเรา และใครไม่ใช่ เพราะถ้ารู้กลุ่มเป้าหมาย เราก็ Take Action กับเขาได้ถูกต้อง

พฤติกรรมคน จริงๆ ไม่ใช่ไม่ชอบโฆษณา (แต่จะชอบเฉพาะสิ่งที่กำลังสนใจมากกว่า) เช่น หากเรากำลังสนใจรองเท้าวิ่งอยู่ หากมีโฆษณาเข้ามาว่ากำลังลดราคา หรือมีรองเท้าออกใหม่ที่จะช่วยให้วิ่งเร็วขึ้น..ถามว่า คนที่สนใจจะกดเข้าไปดูไหม คำตอบคือส่วนใหญ่เข้าไปดู ดังนั้น การที่บริษัทมีข้อมูลในมือ (เยอะๆ) ซึ่งเทียบกับที่บริษัทอื่นๆ ยังไม่มี จะทำให้เราได้เปรียบแล้วชนะคนอื่นๆ อย่างไร ตัวอย่างเคส amazon Prime ที่ใช้พลังของ Data ทำให้ amazon ยังคงเป็นตัวจริงด้านค้าปลีกออนไลน์ของโลก

อีกเครื่องมือหนึ่งที่บริษัทมักทำคือ A/B Testing (เทคนิคหรือวิธีการทดสอบของ 2 Version เช่นแคมเปญหรือการออกแบบ Landing Page ไปหาผู้รับโดยการสุ่ม และใช้ผลจากการวิเคราะห์ทางสถิติมากำหนดแคมเปญที่ดีทีสุดเพื่อเพิ่มอัตราการเปิดหรือคลิกภายในแคมเปญ) โดย Key ของการทำ A/B Testing คือการฟัง Users เมื่อเกิดความไม่แน่ใจ และพิสูจน์ว่าเราหรือบอสของเราไม่ได้มโนไปเอง

กรณีศึกษาที่มักเจอคือ บริษัทใหญ่ๆ มักจะมี Assumption ว่าเรามีลูกค้าเยอะและรู้จักลูกค้าดีพออยู่แล้ว (แต่จริงๆ ลูกค้าอาจจะเปลี่ยนพฤติกรรมไปแล้วก็ได้) แต่ธุรกิจแบบสตาร์ทอัพมักจะมี Assumption ว่าเราไม่รู้จักลูกค้าเลย จึงอยากที่จะรู้จักและเข้าใจลูกค้าให้ได้มากที่สุด โดยทำการทดสอบตลอดเวลา ทำให้การ Launch สินค้าบริการแต่ละครั้งถึงตอบโจทย์และแก้ Pain Pont ของลูกค้าได้มากกว่าบริษัทใหญ่ นี่จึงเป็นสาเหตุหนึ่งที่ทำให้บริษัทแบบสตาร์ทอัพเข้ามา Disrupt บริษัทใหญ่

สิ่งที่อยากฝากไว้ในเรื่องนี้คือ บริษัท/เรา บางทีไม่มีทางรู้หรอกว่า Users จริงๆ คิดอะไร ณ ขณะนั้น บนสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนไป Users ต้องการอะไร บริษัท/เราจึงต้องทำการทดลองและทดสอบเยอะๆ  เพื่อให้ Users เป็นคนบอกเราว่าอะไรที่ตอบโจทย์เขา อะไรเป็นสิ่งที่เขาต้องการ

3. Data Products  “Use Data to Create VALUE for Customers”

เราจะเอา Data มาสร้าง (Extra) Value อะไรใหม่ๆ ให้กับลูกค้าได้บ้าง เกิดจากการเก็บข้อมูลจาก Users เยอะมาก จนสามารถวิเคราะห์ได้ว่า Users ชอบหรือสนใจสิ่งใดเป็นพิเศษ เพื่อที่บริษัท/เรา จะได้นำเสนอสิ่งที่ Users สนใจ เพื่อสร้าง Engagement เช่น amazon อยากขายของให้ได้เยอะๆ จึงสร้าง Value กับลูกค้า โดยอยากให้ลูกค้าเจอของได้ง่ายๆ สั่งซื้อของได้รวดเร็ว จึงพัฒนาเมนู Recommendations ทุกรูปแบบ เช่นการดึงข้อมูลลูกค้าจาก Browsing History

ดังนั้น Power ของบริษัทในยุคนี้ คือ การเก็บ Data (เยอะๆ) + Personalize จะทำให้เกิดการ Engage มากขึ้น แต่ทั้งนี้ ณ Day 1 บริษัทไม่ได้เริ่มจากการมี Data ก่อน ที่จริงแล้วทุกอย่างเริ่มต้นจากการมีสินค้าบริการที่ดีก่อน ซึ่งจะทำให้มี Users มาใช้เยอะๆ จนมี Data มากพอ แล้วจึงใช้ Metrics, Insights และ Data Products มาสร้าง Value ใหม่ๆ ที่เป็นที่ต้องการ

ที่มาภาพ: Presentation ดร.วิโรจน์ ในการบรรยาย Making Impact with Data @SET

บทสรุป

ทุกธุรกิจรู้อยู่แล้วว่า Data สำคัญ (ในยุคนี้บริษัทไหนมีข้อมูลเยอะ ก็จะมีศักยภาพที่จะแข่งขันและมีโอกาสเป็นผู้ชนะในเกมมากกว่าบริษัทอื่น) แต่การสร้างให้เกิดเป็น Data Strategy เพื่อเอาข้อมูลมาใช้ประโยชน์นั้น ทุกคนต้องเข้าใจให้ตรงกันว่า จะเก็บข้อมูลอะไร เก็บจากตรงไหน แล้วข้อมูลที่ได้มานำมา Add Value ให้ลูกค้าได้จริงหรือไม่ ดังนั้นการที่ทุกคนมีความเข้าใจ และตระหนักว่าเจ้าของกิจการ ผู้บริหาร พนักงานในบริษัท ใน BU ต่างๆ (ไม่ใช่เฉพาะคน IT) มีส่วนเกี่ยวข้องกับ Data และการนำ Data ไปใช้ การเรียนรู้วิธีการ เครื่องมือต่างๆ และการพัฒนาทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล จึงเป็น Skills ที่สำคัญและจำเป็นในยุคนี้ ซึ่งเป็นสิ่งที่บริษัทต้องเตรียมความพร้อมให้พนักงานก้าวสู่โลกใหม่ที่ ‘ข้อมูล’ เป็นทรัพยากรที่มีค่า


ถอดบทเรียนจากการบรรยายของ ดร.วิโรจน์ จิรพัฒนกุล (ดร.ต้า) Managing Director, Skooldio
วันที่ 19 กันยายน 2562 ณ ตลาดหลักทรัพย์แห้งประเทศไทย
 
สรุปและเรียบเรียงโดย : นุชนาถ คุณความดี
ฝ่ายพัฒนาความรู้ผู้ประกอบการ
ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย

หรือแชร์บทความ

แท็กที่เกี่ยวข้อง :

เคล็ดลับทำธุรกิจ
เทคโนโลยี

บทความก่อนหน้า

3 หลุมพราง ที่สตาร์ทอัพควรหลีกเลี่ยง

บทความถัดไป

เมื่อ WeWork ต้อง ReWork บทเรียนการเตรียม IPO