มารู้จัก Tool ที่จะช่วยวิเคราะห์สถานการณ์ธุรกิจของคุณให้ค้นพบโอกาสที่สร้างช่องทางเพิ่มยอดขายได้อย่างต่อเนื่อง กับ การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics แล้วการวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร ช่วยทำให้ธุรกิจเติบโตอย่างไร data analyst ทําอะไรบ้างให้เราค้นพบ Insight ของกลุ่มเป้าหมายได้ดียิ่งขึ้น เพื่อให้แบรนด์ของคุณสามารถใช้ประโยชน์ Data Analytics อย่างเต็มประสิทธิภาพ
สารบัญบทความ
Data Analytics คืออะไร
Data Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลจากการรวบรวมข้อมูลปฐมภูมิ (primary data) และ ข้อมูลทุติยภูมิ (secondary data) เพื่อแจกจำแนกเป็นสมมุติฐาน ให้เกิดการสร้างข้อสังเกต วัตถุประสงค์ การสร้างกลยุทธ์แก้ไขปัญหา อาทิ Pain Point, SWOT ภายในองค์กร รวมไปถึงปัจจัยภายนอกอย่าง Threat ในการสร้างโอกาสเพิ่มรายได้ให้ธุรกิจคุณเติบโตแบบไร้รอยต่อ โดยการประยุกต์ใช้ Data Analytics มีการตีความข้อมูลหลากหลายเครื่องมือ จึงทำให้ผู้ใช้ต้องพิจารณาการใช้ Tools ในการวิเคราะห์ข้อมูลให้ถูก เพื่อให้ได้ต้นเหตุที่ตรงจุดมากที่สุด
Data analytics หรือการวิเคราะห์ข้อมูล มีกี่รูปแบบ
Descriptive analytics (วิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน)
Descriptive analytics คือ การวิเคราะห์ Data Analytics แบบเชิงพรรณาและบรรยายข้อมูลรูปแบบนี้เป็นสรุปความเข้าใจของตัวเอง โดยจะมีเนื้อหาตั้งแต่ข้อมูลอดีต ปัจจุบัน และอนาคต ให้ถูกแปรสภาพการนำเสนอแบบเชิงรูปเล่มรายงาน แผนภูมิ กราฟ วงกลม ตารางเปรียบเทียบ รวมไปถึงการพรีเซ็นต์เป็นภาพ Dashboard แบบเรียลไทม์
Diagnostic analytics (วิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย)
Diagnostic analytics คือ การวิเคราะห์ Data Analytics แบบเชิงลึก โดยเจาะจงประเด็นต่าง ๆ แล้วนำมาตั้งสมมุติฐานปัจจัยต่าง ๆ อาทิ ตัวแปรต้น ตัวแปรตาม และตัวแปรควบคุมไปทดสอบความสัมพันธ์กัน จากนั้นนำไปชี้วัดผลลัพธ์จากการทดลอง และนำไปอธิบายผลวิเคราะห์เชิงวิทยาศาสตร์ เพื่อสร้างหลักฐานชี้นำที่ดีที่สุดในการปูเส้นทางอนาคตที่มีความเป็นไปได้ในหลากหลายไทม์ไลน์ต่าง ๆ
Predictive analytics (วิเคราะห์แบบพยากรณ์)
Predictive analytics คือ การวิเคราะห์ Data Analytics แบบคาดการณ์ โดยจะใช้หลักการวิเคราะห์ฐานข้อมูลในอดีต ปัจจุบัน มาตีความแล้วสร้างเหตุการณ์จำลองที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้เครื่องมือดิจิตอลและปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence : AI) มาประยุกต์แล้วนำเสนอความเป็นไปได้ในอนาคต บ่งบอกเส้นทางที่มีความเป็นไปได้ ความเสี่ยง อุปสรรค โอกาสที่ธุรกิจจะเติบโตได้อย่างยั่งยืน
Prescriptive analytics (วิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ)
Prescriptive analytics คือ การวิเคราะห์ Data Analytics แบบเชิงซ้อน โดยจะใช้หลักการคาดการณ์ตั้งแต่ ข้อมูลในอดีต ปัจจุบัน มาสร้างคำตอบอนาคต ที่แนะนำทางเลือกที่ให้ผลลัพธ์ข้อดี ข้อจำกัด โอกาส และอุปสรรคที่มีความเป็นไปได้ ซึ่งอ้างอิงเหตุและผลที่เกี่ยวข้อง
Data Analytics มีประโยชน์อย่างไร
มีส่วนช่วยในการตัดสินใจ
ประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูลช่วยเป็นดัชนีวัดผลในการคาดการณ์อนาคตให้เป็นไปได้ โดยผู้ชี้วัดสามารถประเมินข้อมูลที่ส่งผลทางเลือกต่าง ๆ ให้ตอบโจทย์กลุ่มเป้าหมายมากยิ่งขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการยิงแอดกลุ่มเป้าหมายในแพลตฟอร์มต่าง ๆ การสร้างคอนเทนต์ที่ตอบโจทย์ Pain Point ของผู้บริโภค เพื่อสร้างโอกาสให้เขากลายเป็นลูกค้าในอนาคต
ปรับปรุงการทำงาน ให้มีประสิทธิภาพ
การทำ Data Analytic ช่วยทำให้คุณรับรู้ข้อผิดพลาด จุดบกพร่องของการทำงานภายในระบบองค์กรตัวเองกระจ่างชัดมากยิ่งขึ้น ทำให้คุณสามารถแก้ไขปัญหาที่ต้นตอ พร้อมขจัดวิกฤตให้เป็นโอกาสการจุดแข็งแก่ธุรกิจของตัวเองให้แข็งแกร่งยิ่งขึ้น
ลดขั้นตอนการทำงาน
เทคโนโลยีเครื่องมือ Data Analytic จะเป็น Tools สำคัญที่ช่วยจัดระบบหลังบ้านที่มีการนำข้อมูลเข้า-ออกที่ซ้ำซ้อนให้ถูกจัดตามเรียงออเดอร์อย่างเป็นระเบียบ และยังเป็นคู่หูที่ช่วย Optimize ให้งาน Workflow กระจายงานให้ทีมอื่น ๆ สามารถดำเนินงานได้อย่างไร้รอยต่อ
ตรวจสอบความผิดปกติที่เกิดขึ้น
นอกจาก Data Analytics จะวัดผลได้แล้วยังตรวจสอบข้อผิดพลาดได้เช่นกัน ด้วยการประเมินสถานการณ์ธุรกิจของคุณด้วยการสรุปข้อมูลทุกส่วน แล้วนำมาอธิบายให้พวกคุณสามารถคัดกรอง ไตร่ตรอง และค้นพบต้นเหตุของปัญหา เพื่อหากลยุทธ์แก้ไขได้อย่างรวดเร็ว
ช่วยในการพัฒนาการตลาดให้มีประสิทธิภาพ
ตัว Data Analytics เองเป็นตัว Support ที่สำคัญสำหรับการชี้วัดการทำแคมเปญ Marketing ไม่แพ้ไปกว่าใคร เพราะในปัจจุบันมีเครื่องมือดิจิตอลที่สามารถกระตุ้นให้กลุ่มเป้าหมายให้เข้าถึง Message ตัวแบรนด์มากยิ่งขึ้น ซึ่งตัว Data Analytics จะคอยเป็นแม่เหล็กติดตามเครื่องมือดิจิตอลพร้อมเก็บข้อมูลกลุ่มผู้บริโภคไปในตัวอีกด้วย นอกจากเราจะได้รู้จักกลุ่มเป้าหมายแล้ว ยังได้ข้อมูลเชิงลึกพวกเขาเพื่อเป็นรากฐานสร้างลูกค้าอีกด้วย
ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล (Data analytic)
รู้จักกับธุรกิจให้ดีที่สุด
การมี Data Analytics ในการรวบรวมข้อมูลดิบ จะช่วยทำให้เราสามารถวิเคราะห์สถานการณ์ธุรกิจปัจจุบันกำลังเผชิญอะไรบ้าง โดยตัวคุณเองจะค้นพบ
-
- จุดแข็ง (Strengh) ที่ชูความโดดเด่นของผลิตภัณฑ์หรือบริการให้กับผู้จะซื้อ
-
- จุดอ่อน (Weakness) ข้อจำกัดภายในธุรกิจของคุณยังมีข้อด้อยอะไรบ้างที่คุณต้องปรับปรุงขึ้นมาบ้าง
-
- โอกาส (Opportunity) คือการหาเส้นทางภายนอกที่เพิ่มมูลลค่าให้แบรนด์คุณเติบโตมากขึ้
-
- อุปสรรค (Threat) คือเส้นกีดกั้นที่คุณต้องหาทางหลีกเลี่ยงความเสี่ยงให้ห่างไกลมากที่สุด
จัดเก็บและรวบรวมข้อมูลต่าง ๆ
ระบบการวิเคราะห์ข้อมูลดิจิตอลจะช่วยจัดสรรช่องทางข้อมูลประเภทต่าง ๆ ให้ถูกเรียบเรียงในช่องอย่างเป็นระเบียบ ลดค่าใช้จ่ายและทรัพยากรที่สิ้นเปลืองออกไป
จัดหมวดหมู่และความถูกต้องของข้อมูล
นอกจาก Data Analytics จะช่วยเก็บข้อมูลแล้ว ตัวระบบยังช่วยแจกจำแนกข้อมูลต่าง ๆ ให้ถูกคัดสรรไปอยู่ในหมวดหมู่เดียวกัน อาทิ ชุดข้อมูลจัดการกลุ่มลูกค้า (Segmentatinos), เส้นทางผู้บริโภค (Customer Journey) รวมไปถึงข้อมูลจาก Third Party เช่นกัน
วิเคราะห์ข้อมูลและหาข้อมูลเชิงลึก
ข้อมูลดิบเมื่อได้ถูกทำการ Data Analytics จะกลายเป็นข้อมูลที่กรั่นกรอง ให้คุณสามารถตีความแล้วนำไปเชื่อมโยงสาเหตุ ปัญหา และแนวทางการแก้ไขของตัวแบรนด์ ให้ค้นพบกลยุทธ์ที่สร้างผลประโยชน์แก่ธุรกิจตัวเองได้อย่างต่อเนื่อง
นำข้อมูลไปประยุกต์ใช้
การนำข้อมูลที่ถูกวิเคราะห์เสร็จเรียบร้อย คุณสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับกลยุทธ์การตลาดต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพราะการประยุกต์ใช้ทำให้เราเข้าใจบริบทของกลุ่มเป้าหมายได้มากขึ้น รู้จักกลุ่มผู้บริโภคใหม่ ๆ แล้วยังเห็นโอกาสที่ธุรกิจสามารถเติบโตได้มากยิ่งขึ้น
ติดตาม วัดผลและปรับปรุง
Data Analytics สามารถวัดเก็บข้อมูล ประเมินผล แล้วยังสรุปผลการทำงานได้แบบเรียลไทม์ ซึ่งจุดเด่นข้อนี้จะทำให้คุณค้นพบเปอร์เซ็นต์ความสำเร็จจากการพัฒนาแคมเปญภายในองค์กร รวมไปถึงจุดบกพร่องที่ยังเป็นร่องรอยที่คุณต้องปรับปรุงต่อ แต่ถึงอย่างนั้นจุดที่ต้องพัฒนาต่อย่อมเป็นเป้าหมายต่อไปที่ทางแบรนด์จะต้องคิดค้นกลยุทธ์ชนะใจลูกค้าในอนาคตต่อ ๆ ไป
ความแตกต่างระหว่าง Data analytics กับ Data analysis
Data analytics
Data Analytics คือ การวิเคราะห์ความเป็นไปได้ในอนาคต โดยคาดการณ์เหตุการณ์จากอดีต ปัจจุบัน มาจำลองเส้นไทม์ไลน์ต่าง ๆ ที่ส่งผลอนาคตแต่ละเส้นทางว่ามีข้อดี โอกาส ข้อจำกัดอะไรบ้าง เพื่อให้นักการตลาดรับรู้ พร้อมยอมรับความเสี่ยงที่จะเกิดขึ้น และสามารถเตรียมแรงกระแทกที่จะเลือกเส้นทางในอนาคต
Data analysis
Data Analysis คือ การวิเคราะห์ข้อมูลภายในอดีตมาจัดหมวดหมู่ที่สัมพันธ์กัน เพื่อค้นหาคำตอบที่ถูกต้องตรงตามเป้าหมายหรือตรงกับวัตถุประสงค์
สรุป
จะเห็นได้ว่า Data Analytics หรือ การวิเคราะห์ข้อมูล คือ การค้นหาโอกาสที่มีความเป็นไปได้ที่จะช่วยให้ธุรกิจของคุณเติบโตอย่างยั่งยืน พร้อมสรุปข้อมูลเป็นหมวดหมู่ แล้วค้นหากลยุทธ์ในการสร้างแคมเปญใหม่ ๆ ได้ตลอดเวลา
แต่หากต้องการอุปกรณ์ Data Analytics ในการสร้างยอดขายแบรนด์ของคุณ แนะนำบริการรับทำ Sale Page รับทำ Landingpage หน้าเว็บไซต์สวย ๆ ของ Markety ที่จะช่วยการขายของโปรโมตออนไลน์ที่ยุ่งยากให้เป็นเรื่องกล้วย ๆ ด้วยระบบที่ใช้งานง่าย สะดวก รวดเร็ว ปิดการขายภายในหน้าเดียว เหมาะสำหรับเทรนด์ผู้บริโภคที่ชอบช้อปปิ้งผ่านสมาร์ทโฟน สนใจติดต่อได้ที่
ที่ตั้ง: 976/4 ถนนริมคลองสามเสน
แขวงบางกะปิ เขตห้วยขวาง
กรุงเทพมหานคร 10310
เลขที่ผู้เสียภาษี 0105560145971
เบอร์โทร
02-002-9322 (ฝ่ายบริการลูกค้า)
084-509-5545 (ฝ่ายขาย)
061-924-7449 (ฝ่ายขาย)
อีเมลล์ : [email protected]
อ้างอิง
Craig Stedman. (2023, June 26). What is Data Analytics?. Techtarget. https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/data-analytics
Emily Stevens. (2023, May 26). What is Data Analytics? A Complete Guide for Beginners. Careerfoundry. https://careerfoundry.com/en/blog/data-analytics/what-is-data-analytics/
Jake Frankenfield. (2023, March 14). Data Analytics: What It Is, How It’s Used, and 4 Basic Techniques. Investopedia. https://www.investopedia.com/terms/d/data-analytics.asp
