Digital Marketing

Digital Marketing

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

All Digital Marketing

PostType Filter En

บทความ

รู้จักกับ RFM Analysis เทคนิคการแบ่งกลุ่มลูกค้าเพื่อวางกลยุทธ์การตลาด พร้อมวิธีทำใน 3 ขั้นตอน
มาทำความรู้จักกับการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อจำแนกกลุ่มลูกค้า โดยวิธีการไม่ซับซ้อนที่เรียกกันว่า RFM Analysis
5 September 2023

บทความ

การบริหารจัดการข้อมูลเพื่อสร้างยอดขายและการตลาดออนไลน์
แนะนำตัวเอง สวัสดีครับ ชื่อ เกียรติกร เทียนธรรมชาติ ตอนนี้ดำรงตำแหน่ง Managing Director ของบริษัท aDay Fresh ซึ่งเราเป็นเจ้าแรก ๆ ที่ดำเนินกิจการ ผลไม้พรีเมียมดิลิเวอรี ที่ให้ลูกค้าสามารถสั่งกระเช้าผลไม้ผ่านทางออนไลน์ได้ และดำเนินธุรกิจมามากกว่า 8 ปีแล้วครับ ( การบริหารจัดการข้อมูล ) ความภูมิใจ เราได้มอบประสบการณ์การบริการสุดประทับใจให้กับลูกค้าทุกเพศทุกวัย มามากกว่า 8 ปี ในทุกเทศกาลและโอกาสสำคัญ ทั้งในประเทศ และประเทศใกล้เคียง และอีกหนึ่งความภาคภูมิใจนอกเหนือจากการขายผลไม้นำเข้าพรีเมียมคือ เราได้ช่วยเหลือเกษตรกรไทย และงานฝีมือจักรสานของคนไทยด้วยกันเอง เราส่งเสริมให้เกษตรกรและผู้ที่ทำงานฝีมือมีรายได้ รวมถึงสร้างความมั่นคงให้กับแรงงาน ให้สามารถมีรายได้ที่มั่นคง เรามีความตั้งใจนำสิ่งใหม่ ๆ มามอบให้คนไทยได้ลองอยู่เสมอ ทั้งของคนไทยเองและของที่เรานำเข้ามาจากต่างประเทศ อุปสรรคต่าง ๆ ด้วยประสบการณ์ที่ผมเคยเรียนและทำงานประจำเป็นด้าน Computer Science มาเป็นเวลา 6 ปีก่อน ประกอบกับการทำธุรกิจตรงนี้ ทำให้ช่วงแรกไม่มีความรู้ด้านการตลาดมากนัก ก็งู ๆ ปลา ๆ เลยครับ รู้สึกว่าลงทุนหลายอย่างก็ไม่ได้ตามที่ต้องการสักที ทำให้ผมประสบปัญหาด้านการขายอยู่พอสมควรช่วงหนึ่ง จนคิดได้ว่า เราต้องทำอะไรสักอย่างแล้ว ลำพังการยิงโฆษณาออนไลน์แบบไม่มีข้อมูลอะไรหรือไม่รู้ลูกค้าเราอยู่ตรงไหนนั้นไม่เพียงพออีกต่อไป แม้กระทั่งใน LINE Official เราก็ยิงโฆษณาแล้วทำไมไม่มีคนทักมาซื้อเท่าที่ควรเลย จนต้องมานั่งใช้ความคิดอย่างหนักมาก ๆ เพราะธุรกิจผลไม้ เป็นธุรกิจที่ต้องแข่งกับเวลาสูง ด้วยคุณภาพของผลไม้ต้องสดใหม่อยู่เสมอ ถ้าเราไม่สามารถขายสินค้าได้ตามที่เราตั้งเป้าไว้ เท่ากับเราจะขาดทุนลงทุกวัน ๆ แถมยังไม่สามารถคงเครดิตจำนวนผลไม้ที่จะนำเข้าได้อย่างสม่ำเสมออีกด้วย 8 ปีกับความสำเร็จที่ได้มาเพราะการตลาดและ Data พอหลังจากที่ตั้งใจลุยหาหนทางอยู่สักพัก จนเราเริ่มที่จะมุ่งไปที่ลูกค้าประจำของเราก่อนเลย ตอนแรกเรารวบรวมรายชื่อ ที่อยู่ เบอร์โทรศัพท์ วันเกิด ความถี่ในการซื้อ รวมถึงสินค้าที่สั่งบ่อย โดยเรา Export ข้อมูลหรือรายชื่อลูกค้าออกมาจากในระบบ CRM (Customer Relationship Management) ที่เราพัฒนากันเอง ซึ่งตัวระบบจะสามารถทำการฟิลเตอร์ กดดูผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ได้หมดเลย รวมถึงมีการวิเคราะห์ได้ว่าผลไม้ประเภทไหน หรือชนิดไหนขายดี ทำให้เราสามารถศึกษาพฤติกรรมของลูกค้าได้ ผ่านการสรุปผล หรือรายงานที่ได้มาจากระบบนี้ หลังจากนั้นเราก็นำข้อมูลมาจัดกลุ่ม แบ่งหมวดหมู่ คล้ายกับการ Query ใน SQL แต่สะดวกกว่ามาก เราสามารถดูได้เลยว่า บริเวณไหนที่ลูกค้าเราใช้บริการเรามากที่สุด และยีงมีข้อมูลอื่น ๆ ประกอบมาเพิ่มเติมด้วย ทำให้เรารู้ได้ว่า ผลไม้ที่คนไทยชอบคืออะไร ผลไม้ที่คนต่างประเทศชอบคืออะไร คนส่วนใหญ่ชอบกระเช้าประมาณไหน ราคาเท่าไหร่ ที่จะทำให้สินค้าขายออกได้ไว และได้คุณภาพกับลูกค้าที่สุด พอเรารู้สถิติของผลไม้ต่าง ๆ แล้ว เราก็ยังคงทำการวิจัยโดยการเก็บข้อมูลทั้งแบบ Quantitative และ Qualitative ประกอบไปด้วย รวมถึงการสำรวจแนวโน้มความชื่นชอบ และ Hashtags ต่าง ๆ พอเรามีข้อมูลมากพอที่จะนำมาวิเคราะห์อย่างละเอียด เราก็มองเห็นทางสว่างทันที เราก็ได้เดินหน้าออกแบบเซ็ตกระเช้าและของขวัญที่โดนใจหรือรองรับความต้องการของลูกค้าได้ถูกจุด จึงทำให้เราเป็นบริการผลไม้พรีเมียมดิลิเวอรีที่ถูกพูดถึงมากที่สุดเจ้าแรกเลยก็ว่าได้ รวมถึงสถิติต่าง ๆ ที่เราเก็บมาจากการพูดคุยกับลูกค้า ลูกค้าถามหาผลไม้อะไรมาบ้าง ประกอบกับข้อมูลที่เรามีอยู่ ทำให้เราพัฒนาระบบขนส่งเย็น หรือ สั่งด่วนได้เลย รวมถึงเป็นดิลิเวอรีผลไม้ที่ไวที่สุดในตลาดที่สั่งแล้ว ภายใน 1 ชม.ก็สามารถรอรับได้เลย เราบริการถึงที่จริง ๆ โดยลูกค้าสามารถเลือกเวลาการจัดส่งได้ตั้งแต่ 8.00-18.00 หรือบางเคสที่ด่วนมากจริง ๆ เราก็ยินดีบริการถึงช่วงค่ำ บางเคสถึงดึกก็มีครับ ถ้าจังหวะตรงนั้นเราสามารถจัดการให้ได้ จุดพลุให้ธุรกิจเป็นที่มองเห็นด้วย Data เราได้พูดในเรื่องของการปรับปรุงการบริการ และรูปโฉมสินค้าหรือบรรจุภัณฑ์ไปแล้ว ทีนี้เราก็จะมาพูดถึงการจุดพลุให้เป็นที่มองเห็น หรือการทำโฆษณาต่าง ๆ ให้แบรนด์เรามี Awareness มากขึ้นนั่นเอง โดยจุดมุ่งหมายของเราคือการเข้าถึงคนกลุ่มใหม่ ๆ มากขึ้น ซึ่งการยิงโฆษณาใน Social Media ในแต่ละแพลตฟอร์ม ต่างก็มี Algorithm ที่แตกต่างกัน แต่สิ่งหนึ่งที่มีเหมือนกันแล้วเป็นเทคนิคเฉพาะตัวคงเป็นคำถามที่ว่า “ยิงไปหาใคร แล้วจะแน่ใจได้อย่างไรว่า คนที่ยิงไปเป็นกลุ่มที่จะสนใจเรา?” และคำตอบก็คือ ข้อมูล หรือ เซ็ตข้อมูล ต่าง ๆ ในมือนั่นเอง นอกจากนี้เรายังสามารถทำ AB Test ในการยิงโฆษณา ซึ่งเป็นการทดสอบรูปแบบของโฆษณา ทำให้เรารู้ว่าลูกค้าชอบโฆษณาแบบไหน โดยคำว่าโฆษณานั้นจะรวมไปถึงสไตล์รูปภาพ รูปแบบของโพสอย่าง Single Post หรือ Photo Album รวมไปถึงตัวแคปชันด้วยเช่นกัน เพื่อทดสอบจนได้สิ่งที่ใช่ที่สุด ทำให้เราสามารถตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น และทำให้ผลลัพธ์ที่ตามมา ก็เป็นไปตามที่คาดไว้จริง ๆ อีกทั้งข้อมูลที่เราได้จากทาง Website ของเราเอง ที่มี User คลิกเข้ามา เราก็สามารถรวบรวม และ Export ออกมาแล้วนำมาทำ SEO (Search Engine Optimization) และ SEM (Search Engine Marketing) ต่อได้กับทาง Google อีก ทำให้จากตอนแรกที่ซบเซา กลายเป็นว่าช่องทางการขายออนไลน์ของเราโตขึ้นมากถึง 125% ยาวไปถึงช่วงโควิด-19 ระบาดเรื่อยมาครับ พนักงานก็ยิ้มออก หายใจโล่งกันเป็นแถว (ยิ้ม) อะไรที่ทำให้ aDay Fresh แตกต่างจากคู่แข่ง ผมคิดว่า นอกจากความใส่ใจแล้ว ผมมองว่า เรามีระบบที่ดีในการรวบรวมข้อมูลเพื่อนำไปต่อยอดได้ทุก ๆ ด้าน ระบบทำการฟิลเตอร์ ที่สามารถกดดูรายละเอียดผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ได้หมดเลย และระบบยังสามารถการวิเคราะห์ผลไม้ขายดีได้อีกด้วย ซึ่งเราสามารถนำผลหรือรายงานที่ได้มา มาทำการตลาดหรือ จัดเซ็ตร่วมกัน เพื่อให้ตอบโจทย์ความต้องการได้มากที่สุด บทส่งท้าย ข้อมูล และ การบริหารจัดการข้อมูล เป็นสิ่งที่สำคัญมาก ๆ ในการนำมาใช้ ไม่ใช่แค่การทำการตลาดแต่สามารถนำไปเป็นเครื่องมือการวิเคราะห์ และทำให้สามารถทำการตัดสินใจด้านอื่น ๆ ได้เป็นอย่างดี ธุรกิจเป็นอะไรที่ไม่มีสูตรตายตัว 100% รวมถึงการตลาดด้วยเช่นกัน เพราะแนวโน้มความชื่นชอบของลูกค้ามีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดตามยุคสมัย แต่สิ่งหนึ่งที่จะไม่มีวันเปลี่ยนเลยคือ ฐานข้อมูล เพราะนั่นคือความจริงที่สามารถวิเคราะห์ความน่าจะเป็นในช่วงเวลานั้น เวลาอันใกล้ และอนาคตได้ดีที่สุด แบบไม่ต้องพึ่งหมอดูเลยครับ เนื้อหาโดย เกียรติกร เทียนธรรมชาติตรวจทานและปรับปรุงโดย เมธิยาภาวิ์ ศรีมนตรินนท์
13 December 2022

บทความ

ประกัน Data ของบริษัทประกัน - ไม่ใช่แค่ชีวิตกับสุขภาพ... เราต้องดูแลไปจนถึง Privacy
“Data is new Oil” น้ำมันคือสสารจากซากสิ่งมีชีวิตที่นอนหลับไหลใต้ผืนโลกแสนนาน ของเหลวสีดำ ๆ ที่มนุษย์เมื่อหลายร้อยปีที่แล้วจินตนาการไม่ออกเลยว่ามันมีค่ายังไง แต่ทุกวันนี้ ทรัพยากรตัวนี้สร้างความตื่นตาตื่นใจ มันกลายเป็นแหล่งพลังงานให้พวกเราดำเนินชีวิตที่ดีและสบายขึ้นทุก ๆ วัน และก็เพราะน้ำมันสีดำ ๆ นี่แหล่ะ ที่ส่งมนุษย์ไปถึงดวงจันทร์ ( ประโยชน์ของข้อมูล ) ทุกคนในยุคนี้ก็ต่างเชื่อว่า ข้อมูลที่หลับไหลอยู่มากมาย ทั้งในโซเชียล ในฐานข้อมูลองค์กรต่างๆ น่าจะยิ่งมีค่าเป็นทวีคูณยิ่งกว่าน้ำมัน และถ้าเป็นข้อมูลส่วนบุคคลยิ่งจะกลายเป็นทรัพยากรที่สำคัญมาก ๆ ผู้เขียนขอไม่ลงรายละเอียดว่า จะต้องเอาข้อมูลไปทำยังไงถึงสร้างความตื่นตาตื่นใจได้ แต่วันนี้เราจะพุดถึง บริษัทต่าง ๆ โดยเฉพาะบริษัทประกันชีวิต ที่นอกจากต้องดูแลชีวิต สุขภาพของลูกค้า เราจะรับประกันข้อมูลของพวกเราให้ปลอดภัยได้ยังไง    ผมทำงานในฝ่าย IT มาเกินสิบปี เคยสร้างระบบ Application ให้ทั้งธนาคาร บริษัทรถยนต์ บริษัทหลักทรัพย์ของทั้งที่ไทย ญี่ปุ่น และตอนนี้ก็ทั้งสร้างและดูแล Application ให้บริษัทประกันที่ใหญ่ที่สุดในประเทศไทย ความพิเศษของข้อมูลในบริษัทประกันชีวิตคือ นอกจากเราต้องรับผิดชอบข้อมูลของลูกค้า ในหลายกรณีมันจะพ่วงไปถึงข้อมูลลูก หลาน พ่อแม่ คู่สมรสของพวกเขาด้วย (เพราะธุรกิจประกันชีวิตหลายกรณี จะครอบคลุมการคุ้มครองเกินไปกว่าแค่ผู้ถือกรมธรรม์) อย่างช่วงกลางปีที่ผ่านมา ที่ในที่สุดรัฐบาลก็ประกาศใช้กฎหมาย PDPA ออกมา (รอนานยิ่งกว่าถ่ายบอลโลกก็กฎหมายอันนี้ล่ะ) ยิ่งทำให้ทั้งฝ่าย Marketing ฝ่ายกฎหมาย Compliance ฝ่าย Operation หรือ IT ต้องคุยกันเยอะมาก ไม่ว่าจะเป็นตั้งแต่เรื่องการขอคำยินยอมจากลูกค้าผู้ถือกรมธรรม์ในการให้ข้อมูลส่วนตัว ที่ต้องคิดไปถึงว่า แล้วหากพวกเขามีลูกเล็ก ๆ มีคุณพ่อคุณแม่อายุมาก ๆ เราจะจัดการยังไง หรือแม้แต่พนักงาน IT ของบริษัทประกันเอง ก็ใช่ว่าจะหมายความว่าทุกคนจะเข้าถึงหรือเห็นข้อมูลของลูกค้าได้ โชคดีที่เรานำเทคโนโลยีหรือ Program Tools อย่าง SecuPi ที่สามารถระบุได้ว่าต้องการทำ Masking ข้อมูลตัวไหน และเรายังกำหนดได้ถึงขนาดว่า Users แต่ละรายว่าให้ใครดูข้อมูลได้บ้าง ดูได้ถึงแค่ไหน ยกตัวอย่างให้ชัดเจนกว่านี้ อย่างเช่นระบบการจัดการกรมธรรม์ ส่วนใหญ่บริษัทประกันจะมี Core System ที่สามารถทำได้ตั้งแต่รับ Quotation เข้ามา การทำ Billing การพิจารณารับประกัน (Underwriting) หรือทำไปถึงกระบวนการออกกรมธรรม์ แก้ไข หรือยกเลิกกรมธรรม์ ฝ่ายที่เกี่ยวข้องก็มีมากมายไม่ว่าจะเป็น Cashier, Underwrite หรือฝ่าย Operation ขนาดบางที พวกนักคณิตศาสตร์ประกันภัย (Actuarial) ยังมาเอี่ยวด้วยเลย แต่หากเราเปิดโอกาสให้ Users จากหลากหลายฝ่าย เข้าไปดูไปเห็น ข้อมูลส่วนตัวของลูกค้าได้ แม้จะบางส่วน บางทีมันก็ใช่ว่าจะปลอดภัย ผู้เขียนเองก็ชื่นชอบกับระบบ และความตั้งใจที่เราแคร์เรื่องดาต้าถึงในระดับคนทำงาน ยังไม่พอ เมื่อสิบปีที่แล้ว คนทำงานสายการเงินหรือองค์กรใหญ่ ๆ ในประเทศไทย ต่างตั้งคำถามและถกเถียงกันมากว่า การเอาข้อมูลส่วนตัวลูกค้าของเราไปไว้บน Cloud มันจะโอเคไหม แต่ถึงวันนี้แทบจะชัดเจนไปแล้วว่า เกือบจะทุกองค์กรต่างย้ายข้อมูล ตัว Application System ไปอยู่บนเจ้าก้อนเมฆ Cloud กันหมดแล้ว ผู้เชี่ยวชาญ ด้าน DX =Digital Transformation ยกตัวอย่างสองสามเรื่อง ที่แม้แต่องค์กรเล็ก ๆ หรือ SME ก็ควรต้องทำ เช่น Digital Marketing – Social Media หรือการวิ่งลุยบริการลูกค้าใน Mobile Application และอีกเรื่องที่ไม่ควรพลาดคือ การเอาระบบและข้อมูลของเราไปสู่ Cloud เนี่ยแหล่ะ! (เหล่าผู้เชี่ยวชาญ ที่ปรึกษา IT มักจะบอกว่าทำเรื่องข้างต้นให้เสร็จก่อนถัดจากนั้นค่อยไปสู่ Data Analytics, AI หรือการใช้ Blockchain) แน่นอน บริษัทของผู้เขียนเองก็ทำเรื่อง Cloud Computing มาครึ่งศตวรรษแล้ว แต่การขึ้น Cloud ได้อะไรมากกว่าที่เราคิด! หากเราใช้บริการกับ Provider เจ้าใหญ่ ๆ เช่น AWS Azure Google พวกเขามี service ที่มากกว่าแค่การจัดเก็บข้อมูลมากมาย การเปลี่ยนขนาด Disk CPU ที่แสนจะง่ายราวแทบจะแค่ดีดนิ้ว การมี Service ETL (เช่น Azure Data Factory) ที่ทรงพลังขึ้น หรือการควบคุมสิทธิการเข้าถึงข้อมูล ของแต่ละ database (มันอยู่คนละระดับกับ SecuPi ที่พูดก่อนหน้า) ผมเชื่อว่า ในอนาคตอันใกล้ ข้อมูล จะมีค่าขึ้นเรื่อย ๆ ยิ่งถ้าเป็นข้อมูลส่วนบุคคล มันจะเป็นเสมือนกับขุมทรัพย์บ่อน้ำมัน ไม่แปลกใจเลยที่ทุกธุรกิจจะรักษาดาต้าเหล่านี้และจะใช้มันเพื่อพัฒนาองค์กร ตรงข้ามกับความรู้ ประสบการณ์ที่ผมเชื่อว่ามันควรจะเข้าถึงง่ายและราคาถูกลงเรื่อย ๆ นั่นเป็นเหตุผลที่ผมพยายามแชร์เรื่องราว กับความรู้ให้กับทุกท่าน มากเท่าที่สุดเท่าที่จะทำได้ แน่นอน บริษัทของผู้เขียนเองก็ทำเรื่อง Cloud Computing มาครึ่งศตวรรษแล้ว แต่การขึ้น Cloud ได้อะไรมากกว่าที่เราคิด! หากเราใช้บริการกับ Provider เจ้าใหญ่ ๆ เช่น AWS Azure Google พวกเขามี Service ที่มากกว่าแค่การจัดเก็บข้อมูลมากมาย การเปลี่ยนขนาด Disk CPU ที่แสนจะง่ายราวแทบจะแค่ดีดนิ้ว การมี Service ETL (เช่น Azure Data Factory) ที่ทรงพลังขึ้น หรือการควบคุมสิทธิการเข้าถึงข้อมูล ของแต่ละ database (มันอยู่คนละระดับกับ SecuPi ที่พูดก่อนหน้า) และหวังว่าถ้ามีโอกาส ไว้ผู้เขียนจะแชร์เรื่องอื่น ๆ อาจจะเป็น Data Analytics AI หรือ System Development ให้ฟังนะครับ ( ประโยชน์ของข้อมูล ) เนื้อหาโดย วิน เวธิตตรวจทานและปรับปรุงโดย นววิทย์ พงศ์อนันต์
16 November 2022

บทความ

การวิเคราะห์ Social Listening: ความคิดเห็นของผู้บริโภค
ในยุคปัจจุบันที่เป็นยุคแห่ง Big Data หรือข้อมูลขนาดใหญ่ ผู้บริโภคได้รับอิทธิพลจากข้อมูลที่พวกเขาได้รับตลอดเวลาและพฤติกรรมของผู้บริโภคก็กลายมาเป็นข้อมูลสำหรับแบรนด์ เป็นวงจรวนเช่นนี้ไปเรื่อย ๆ ดังนั้นการเข้าใจข้อมูลเชิงลึก ของผู้บริโภคจึงใช่แค่ตัวเลือกในการดำเนินธุรกิจแล้ว แต่กลับเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับแบรนด์ เพื่อที่จะดึงลูกค้าไว้กับเรา แต่อย่างไรก็ตามก็ยังเป็นเรื่องยากสำหรับบริษัท โดยเฉพาะบริษัทขนาดเล็กและขนาดกลางที่จะสร้างทีมข้อมูลขนาดใหญ่ บริษัทเหล่านี้จึงมองหาบริการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทำโดย AI ที่เป็นตัวช่วยให้บริษัทได้รับข้อมูลเชิงลึก จากข้อมูลมหาศาลในตลาด และปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินการโดยที่ค่าใช้จ่ายไม่สูง ซึ่งบริการแบบนี้มีชื่อว่า Social-Listening ทำไมเราจึงต้องมี Social Listening? แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซรายใหญ่ในประเทศจีนอย่างเช่น Tmall ได้มีการเปลี่ยนแปลงประสบการณ์ในการช็อปปิ้งใน Flagship Store ของแบรนด์ต่าง ๆ เพื่อเพิ่มยอดขายหรือ Sales Conversion สิ่งนี้บ่งบอกได้ว่าหากแบรนด์ต้องการพัฒนา ช่องทางการขายในอีคอมเมิร์ซแบบระยะยาว เนื้อหา และการบริการแบบยึดผู้บริโภคเป็นศูนย์กลาง (consumer-oriented) เป็นหนึ่งในกุญแจหลักของธุรกิจในอนาคต การที่เราจะสร้างเนื้อหาหรือบริการที่ดีได้นั้น เราจำเป็นต้องมีความเข้าใจความต้องการของผู้บริโภค โดยเฉพาะข้อมูลเชิงลึกของการสนทนาระหว่างผู้บริโภคกับแบรนด์ (การคุยกับฝ่ายบริการลูกค้า, ความเห็น, ฯลฯ) แม้ว่า Tmall กับ JD จะมีช่องทางที่ช่วยให้แบรนด์หรือร้านค้าต่าง ๆ สามารถบริหารจัดการข้อมูลในการติดตามผลและปรับปรุงธุรกิจ อย่างเช่น “Biz Advisor” และ “Data Bank” แต่การวิเคราะห์ข้อมูลของแบรนด์นั้นยังคงเน้นที่ปริมาณข้อมูลเป็นหลัก ซึ่งทำให้เกิดช่องว่างขนาดใหญ่ใน การวิเคราะห์ข้อมูลจากผู้บริโภค ทำให้แบรนด์ต่าง ๆ มีเพียงแต่ข้อมูลในปริมาณมาก แต่ไม่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ มูลค่าของ Social Listening แบรนด์ควรใช้ความต้องการของผู้บริโภคเป็นแก่นหลัก ในการขับเคลื่อนความก้าวหน้าของแบรนด์ในระยะยาว และเพิ่มความสำคัญให้กับการตอบรับคำติชมของผู้บริโภค ผ่านทางเทคโนโลยีวิเคราะห์ตีความข้อมูลขนาดใหญ่อย่าง Social-Listening ที่ช่วยวิเคราะห์คำติชมจากผู้บริโภค ในแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซรายใหญ่ และโซเชียลมีเดียของประเทศจีน ซึ่งช่วยให้แบรนด์สามารถวิเคราะห์ข้อมูล Customer Journey ของผู้บริโภคได้ โดยสามารถอัปเดตข้อมูลต่าง ๆ และดูข้อมูลการวิเคราะห์ได้แบบ Realtime วิธีการของ Social Listening ข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภคผ่านทางวงจรแบบปิดแบบดิจิทัล ข้อมูลเชิงลึกแบบหลายมิติผ่านโมเดลปีระมิด นอกจากสามขั้นตอนที่กล่าวถึงข้างต้น เรายังทำตามโมเดลการวิเคราะห์แบบปีระมิดกลับหัวด้วย โดยเริ่มจากแพลตฟอร์มออนไลน์ ต่อด้วยอุตสาหกรรมและประเภทของธุรกิจ ไปจนถึงคู่แข่งของแบรนด์ โมเดลนี้ค่อย ๆ คัดกรองข้อมูลเชิงลึกทีขั้น ทำให้บริษัทสามารถวิเคราะห์ และคาดการณ์แนวโน้มของธุรกิจได้ รวมถึงการเริ่มต้นจากการย่อยข้อมูลให้ละเอียด เพื่อให้การคัดกรองข้อมูลมีประสิทธิภาพมากที่สุด ข้อดีของ Social Listening สามารถปรับการพัฒนาระบบได้ตามต้องการ: ก่อนการวิเคราะห์ บริษัทที่ให้บริการด้าน Social Listening จะคุยกับแบรนด์ก่อนว่า ต้องการให้กรอบการวิเคราะห์ข้อมูลออกมาเป็นอย่างไร ครอบคลุมข้อมูลอะไรบ้าง การเลือกแบรนด์และผลิตภัณฑ์คู่แข่ง ซึ่งการเก็บรวบรวมข้อมูลนั้นจะปรับตามข้อมูลที่แบรนด์ต้องการ แพลตฟอร์มข้อมูลนี้ขับเคลื่อนด้วย Smart AI: ไม่ว่าจะเก็บข้อมูลไว้ที่ไหน แบรนด์สามารถเชื่อมต่อกับ แพลตฟอร์มของผู้ให้บริการได้อย่างง่ายดายด้วยแหล่งข้อมูลแบบเปิดที่ใช้ API ในระบบหลังบ้าน ทำให้ฐานข้อมูลบริษัทภายในและภายนอกสามารถเชื่อมต่อได้อย่างง่ายดาย แหล่งข้อมูลทั้งหมดจึงมารวมกันอยู่ในแพลตฟอร์มเดียว วิธีแก้ปัญหาแบบครบวงจร: ผู้ให้บริการ Social Listening ได้สร้างระบบวิเคราะห์ข้อมูลแบบ “เน้นผู้บริโภค” ที่อยู่ในที่เดียว ซึ่งจะทำตั้งแต่เก็บรวบรวม สร้างโมเดลข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงการแปลงข้อมูลเป็นภาพที่ทำให้เราเข้ามาดูข้อมูลได้ง่ายขึ้น รายงานข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภค: ผู้ให้บริการ Social Listening จะคัดสรรข้อมูลที่สำคัญที่สุด และนำเสนอข้อมูลให้กับแบรนด์ในรูปแบบที่เป็นรูปภาพ ทำให้แบรนด์สามารถเข้าใจข้อมูลได้ง่ายขึ้น การติดตามและเฝ้าสังเกตข้อมูลอย่างต่อเนื่อง: โมเดลวิเคราะห์ข้อมูลที่สร้างโดยผู้ให้บริการ Social-Listening ทำให้ข้อมูลถูกบริหารอย่างมีระบบและอัปเดตอัตโนมัติ ซึ่งการที่แบรนด์สามารถเฝ้าสังเกตและวิเคราะห์ได้อย่างต่อเนื่องนั้น ทำให้แบรนด์รู้ข้อเสียของผลิตภัณฑ์ และสามารถพัฒนาหรือปรับปรุงสินค้าได้ในทันที รวมถึงหากมีปัญหาเกิดขึ้นก็สามารถทำกลยุทธ์ส่งเสริมการตลาดได้ทันเวลา จะเห็นได้ว่า การทำ Social-Listening จะช่วยให้แบรนด์รู้จักกับลูกค้ามากขึ้น รู้ว่าลูกค้าคิดอย่างไรกับแบรนด์เรา ทำให้แบรนด์สามารถพัฒนาสินค้าหรือบริการ รวมถึงกลยุทธ์การตลาดที่โดนใจหรือตอบโจทย์ลูกค้ามากขึ้น ดังนั้น Social-Listening ก็นับได้ว่าเป็นอีกหนึ่งเครื่องมือที่แบรนด์ควรมี เพื่อต่อสู้กับการแข่งขันที่สูงขึ้นในปัจจุบัน บทความโดย ecommerceTOChinaเนื้อหาจากบทความของ ecommerceTOChinaแปลและเรียบเรียงโดย ไอสวรรค์ ไชยชะนะตรวจทานและปรับปรุงโดย นววิทย์ พงศ์อนันต์
15 November 2022

บทความ

Social Listening คืออะไร ทำไมถึงสำคัญ และมีวิธีการทำอย่างไร?
“Social-Listening” คืออะไร? ทำไมถึงสำคัญ? เครื่องมือ Social Listening ที่ดีที่สุดคืออะไร? พบคำตอบได้ที่นี่ จะดีแค่ไหน ถ้าหากคุณ (และทุกคนในทีมของคุณ ตั้งแต่แผนก Social Media, PR, Product ไปจนถึง การตลาด) สามารถเข้าถึงข้อมูลที่บ่งบอกว่า ณ ตอนนี้ผู้คนกำลังพูดเรื่องอะไร พูดถึงแบรนด์คุณและคู่แข่งอย่างไร นี่แหละคือ บทบาทของ Social Listening Social Listening ที่จะทำให้คุณรู้ว่ามีคนเพิ่งโพสต์ทวีตชื่นชมสินค้าของคุณอยู่ มีคนเขียนถึงบริษัทของคุณในบทความที่รวมสตาร์ทอัพที่มีแนวโน้มดีที่สุดของปี ในขณะเดียวกันก็มีคนโพสต์บ่นเรื่องการดูแลลูกค้าของคุณ ไม่เพียงเท่านี้คุณยังสามารถรู้ได้ว่าคู่แข่งของคุณได้ทำการเปิดตัวสินค้าใหม่และมีคนพูดถึงสินค้านั้นอย่างไร รู้แบบนี้แล้วไปรู้จัก Social Listening กันเถอะ Social Media Listening คืออะไร? Social Listening คือกระบวนการในการติดตามคำคำหนึ่ง วลีหนึ่ง หรือแม้แต่ประโยคที่ซับซ้อนในโซเชียลมีเดียและเว็บไซต์ต่าง ๆ แล้วนำข้อมูลเหล่านั้นมาวิเคราะห์ ซึ่งส่วนใหญ่แล้วคำที่จะถูกติดตามมักจะเป็นชื่อแบรนด์ แต่รู้หรือไม่ว่า Social Listening ทำได้มากกว่านั้น เพราะคุณสามารถติดตามคู่แข่ง ธุรกิจ แฮชแท็กแคมเปญบนโลกออนไลน์ แล้ววิเคราะห์ออกมาได้ว่าสิ่งที่คุณกำลังติดตามอยู่นั้นถูกพูดถึงในแง่ไหน รวมไปถึงสามารถหาสิ่งที่มีกลุ่มคนกำลังสนใจ เช่น บริษัทอสังหาริมทรัพย์สามารถหากลุ่มคนที่กำลังมองหาสถานที่เช่าสำนักงานในย่านใจกลางเมืองได้ แม้เครื่องมือนี้จะมีคำว่าโซเชียล แต่ Social Listening ไม่ได้รวบรวมข้อมูลจากโซเชียลมีเดียเพียงอย่างเดียว เพราะเครื่องมือนี้สามารถรวบรวมข้อมูลจากเว็บไซต์ข่าว บล็อก ฟอรั่ม และเว็บไซต์อื่น ๆ ได้อีกด้วย นอกจากคำว่าโซเชียลในชื่อที่ทำให้คนสับสนเกี่ยวกับ Social Listening แล้ว ยังมีเรื่องของการเรียกชื่ออีกที่ทำให้คนสับสน เพราะต่างคนก็ใช้ชื่อที่แตกต่างกันไป ซึ่งชื่อที่เราได้ยินกันบ่อยครั้งในทุกวันนี้ ได้แก่ Buzz Analysis, Social Media Measurement, Brand Monitoring, Social Media Intelligence รวมไปถึง Social Media Monitoring โดยคำที่กล่าวไปข้างต้นนั้น แม้จะมีความคล้ายกันแต่ไม่ได้มีความหมายเหมือนกันซะทีเดียว ประโยชน์ของ Social Listening Social Media Listening สามารถทำให้คุณเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกที่มีประสิทธิภาพได้ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลของลูกค้า ข้อมูลคู่แข่ง ข้อมูลในการวิเคราะห์ตลาด ซึ่งการที่คุณได้รู้ข้อมูลเหล่านี้นั้นทำให้คุณไม่ต้องมานั่งตั้งคำถามกับแบรนด์คุณว่า คุณจะต้องปรับปรุงตรงไหน ต้องพัฒนาอะไร เพราะข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้มันบอกคุณหมดแล้ว นอกจากนี้ยังมีอีกหลากหลายวิธีที่คุณสามารถใช้ข้อมูลจาก Social Media Listening นี้ได้ และนี่ตัวอย่างที่คนมักนำเครื่องมือนี้ไปใช้ 1. บริหารจัดการชื่อเสียง บอกเลยว่า การบริหารจัดการชื่อเสียงเป็นเหตุผลหลักที่บริษัทต่าง ๆ ใช้ Social Listening เพราะเครื่องนี้สามารถทำให้ธุรกิจหรือแบรนด์ติดตามการพูดถึงแบรนด์หรือสินค้าของพวกเขาได้ ผู้บริหารหรือเจ้าของแบรนด์จึงสามารถวิเคราะห์ได้ว่า ณ ตอนนี้กลุ่มลูกค้าหรือคนอื่น ๆ นั้น มองแบรนด์เราอย่างไร ไม่เพียงเท่านี้การติดตามข้อมูลอยู่เรื่อย ๆ จะทำให้แบรนด์สามารถวางแผนแก้ไขสถานการณ์ล่วงหน้าได้ เพราะเมื่อเริ่มเห็นว่ามีคนพูดถึงแบรนด์ในแง่ลบมากขึ้น ก็สามารถเข้าไปตรวจสอบและหาแนวทางแก้ไป เพื่อป้องกันไม่ให้แบรนด์เสื่อมเสียชื่อเสียงได้ 2. วิเคราะห์คู่แข่ง นอกจาก Social Media Monitoring Tool จะทำให้คุณสามารถติดตามการพูดถึงของแบรนด์คุณได้แล้ว Social Media Monitoring Tool ยังสามารถติดตามการพูดถึงแบรนด์คู่แข่งของคุณได้อีกด้วย ซึ่งเครื่องมือนี้ก็จะรวบรวมข้อมูลจากสื่อในออนไลน์ทั้งหมดมาให้คุณ ไม่ว่าจะเป็นโซเชียลมีเดีย ฟอรั่มและกระดานสนทนาต่าง ๆ ทำให้คุณไม่ต้องเสียเวลาไปเก็บข้อมูลเหล่านี้ด้วยตนเอง ข้อมูลจาก Social Media Monitoring Tool จึงเป็นประโยชน์อย่างมากในการวิเคราะห์คู่แข่ง เพราะเครื่องนี้สามารถทำได้ตั้งแต่การวัด Share of Voice และการถูกพูดถึงของแบรนด์คู่แข่ง ทำให้คุณสามารถนำมาเปรียบเทียบกับบริษัทของคุณได้ นอกจากนี้ข้อมูลเหล่านี้ยังทำให้คุณรู้จักลูกค้าของคู่แข่งคุณมากขึ้น คุณจะรู้เลยว่าพวกเขาชอบอะไรหรือไม่ชอบอะไรในแบรนด์คู่แข่ง ซึ่งคุณสามารถนำข้อมูลเหล่านี้มาปรับปรุงหรือพัฒนาสินค้าของคุณได้ ไม่เพียงเท่านี้คุณยังสามารถใช้เครื่องในการดูว่าอินฟลูเอนเซอร์หรือสื่อไหน กำลังเป็นที่ถูกพูดถึงและพูดถึงในแง่ไหน หรือแม้กระทั่งว่าคู่แข่งใช้อินฟลูเอนเซอร์หรือสื่ออะไรบ้าง จึงไม่แปลกใจเลยว่าทำไม Social Media Monitoring จึงกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการวิเคราะห์คู่แข่งแบบละเอียด 3. คำติชมผลิตภัณฑ์ หากบริษัทหรือแบรนด์ของคุณมีการเปลี่ยนแปลงบางอย่าง เช่น เปลี่ยนแบรนด์ CI หรือปรับปรุงสินค้า เป็นต้น การติดตามหัวข้อหรือความคิดเห็นจากลูกค้าในโลกออนไลน์จะทำให้คุณเรียนรู้ได้ว่า พวกเขาคิดอย่างไรกับการเปลี่ยนแปลงนั้น รู้ว่าพวกเขาชอบอะไรเกี่ยวกับสินค้าของคุณ รวมถึงรู้ว่าสินค้าของคุณขาดอะไร นอกจากนี้เครื่องมือนี้ยังช่วยให้คุณเรียนรู้หรือรู้จักลูกค้าของคุณมากยิ่งขึ้น โดยเข้าใจความต้องการของพวกเขาได้ดีขึ้นและรู้ว่าต้องสื่อสารแบบไหนลูกค้าถึงจะเข้าใจ สิ่งนี้เองจะทำให้คุณจะสามารถปรับปรุงโฆษณา เว็บไซต์ และเพิ่มประสิทธิภาพในการเขียนข้อความในช่องทางการสื่อสารต่าง ๆ เพื่อให้คำเหล่านั้นโดนใจและตอบโจทย์ลูกค้าของคุณ 4. ฝ่ายบริการลูกค้า ถ้าหากมานั่งนับการสนทนาใน Social Media ทั้งหมด มีเพียงไม่ถึง 30% เท่านั้นที่จะ Mention หรือกล่าวถึงแบรนด์ ดังนั้นถ้าหากคุณไม่ได้ใช้ Social Listening ในการติดตามแบรนด์ของคุณนั่นหมายความว่าคุณกำลังพลาดหัวข้อการสนทนาเกี่ยวกับธุรกิจของคุณกว่า 70% เลยทีเดียว นอกจากนี้ยังมีสถิติออกมาว่า 60% ของผู้บริโภคคาดหวังให้แบรนด์ตอบกลับภายในหนึ่งชั่วโมง และ 68% ของลูกค้าเลือกที่จะไปหาคู่แข่งหรือแบรนด์อื่นเพราะไม่ได้รับการช่วยเหลือจากฝ่ายบริการลูกค้า ดังนั้นจะเห็นได้ว่าการที่เราไม่ได้ติดตามหรือตอบคอมเมนต์ของลูกค้าก็สามารถทำให้เราสูญเสียยอดขายได้ เนื่องจากลูกค้าเปลี่ยนไปใช้สินค้าจาแบรนด์คู่แข่งแทน 5. สร้างกลุ่มลูกค้าเป้าหมาย แม้แม้ว่าการทำ Lead Generation หรือการหากลุ่มลูกค้าเป้าหมายนั้นไม่ใช่จุดประสงค์หลักที่คนหันมาใช้ Social Listening แต่ก็มี Social Listening จากผู้ให้บริการบางเจ้าที่มีแพ็กเกจเสริม ที่จะช่วยให้แบรนด์สามารถหากลุ่มลูกค้าที่สนใจหรือมีโอกาสที่จะซื้อสินค้าของคุณได้ สำหรับคนที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลให้ลึกไปอีกขั้น เราขอแนะนำการสืบค้นแบบบูลีน (Boolean Search) ซึ่งเป็นวิธีการสืบคนที่มีความยืดหยุ่นมาก ทำให้เราสามารถหากลุ่มลูกค้าเป้าหมายหรือคนที่มีโอกาสที่จะซื้อสินค้าเราได้มากขึ้น เพราะการสืบค้นแบบนี้ใช้เทคนิคขั้นสูงในการค้นหาที่เป็นการสร้างชุดคำถามที่ซับซ้อน ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนให้เข้ากับการใช้งานได้หลากหลาย ถ้าคุณเป็นบริษัทประกันภัยอยู่ที่นิวยอร์กซิตี้ คุณอาจจะตั้งค่าการให้บูลีนหากลุ่มคนที่กำลังจะย้ายมาอยู่ที่นิวยอร์ก ทีนี้คุณก็จะสามารถติดต่อหาพวกเขาได้ ก่อนที่พวกเขาจะคิดถึงเรื่องประกันภัยด้วยซ้ำ เจ๋งไหมล่ะ? 6. ฝ่ายประชาสัมพันธ์ (PR) Social Listening สามารถช่วยให้ทีม PR ทำงานได้ง่ายขึ้นหลายอย่าง อย่างแรกเลยเครื่องมือนี้จะช่วยให้ทีม PR สามารถติดตามการเผยแพร่ข่าวประชาสัมพันธ์และบทความที่พูดถึงบริษัทของคุณได้ และถ้าจะให้ลึกไปอีกขั้น ทีม PR สามารถติดตามการพูดถึงคู่แข่งและหัวข้อที่คนกำลังพูดถึงในโลกออนไลน์ เพื่อดูว่าเราควรใช้แพลตฟอร์มอะไรในการลงข่าวและหานักข่าวคนไหนมาร่วมงานกัน 7. การตลาดจากอินฟลูเอนเซอร์ จากที่ได้กล่าวไปข้างต้น Social Media Monitoring Tool ส่วนมากจะทำให้คุณรู้ว่าแบรนด์ของคุณถูกพูดถึงเยอะแค่ไหนในโลกออนไลน์ จากนั้นคุณก็จะสามารถหาว่าได้ว่า อินฟลูเอนเซอร์คนไหนชื่นชอบแบรนด์ของคุณและสามารถเข้าถึงคนได้มากที่สุด ดังนั้นหากคุณกำลังมองหาอินฟลูเอนเซอร์รายใหม่ที่จะร่วมงานด้วย สิ่งที่คุณต้องทำมีเพียงแค่ตั้งการแจ้งเตือน Social Listening สำหรับธุรกิจของคุณและดูว่าใครเป็นคนที่มีอิทธิพลมากที่สุดในแวดวงของคุณ และสุดท้าย อย่าลืมดูอินฟลูเอนเซอร์ของคู่แข่งคุณล่ะ เพราะพวกเขาน่าจะเหมาะสมกับแบรนด์ของคุณด้วยเช่นกัน 8. การวิจัย ไม่ใช่แบรนด์หรือบริษัทใหญ่ ๆ เท่านั้นที่ได้ประโยชน์จากการใช้ Social Listening คนอื่น ๆ ที่ต้องการติดตามสิ่งที่ผู้คนในโลกออนไลน์กำลังพูดถึงเกี่ยวกับปรากฏการณ์หรือสถานการณ์ต่าง ๆ ก็สามารถใช้ประโยชน์จาก Social Listening ได้ ไม่ว่าคุณจะเป็นนักข่าวที่ต้องเขียนบทความเรื่อง Brexit องค์กรการกุศลที่ต้องการประเมินผลจำนวนการสนทนาเกี่ยวกับอุดมการณ์ทางสังคม หรือนักธุรกิจที่อยากจะเริ่มทำธุรกิจและทำการวิจัยการตลาด ก่อนจากกัน...
15 November 2022

บทความ

Power BI ช่วยให้ธุรกิจขนาดเล็กดีขึ้นได้อย่างไร
ไม่มีใครสามารถปฏิเสธได้ถึงความสำคัญของข้อมูลในแวดวงธุรกิจ บริษัททุกขนาดและประเภทกำลังใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลอยู่เป็นประจำทุกวัน  พวกเขาต้องเก็บรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง นำมารวมกันและทำการวิเคราะห์โดยใช้แอปพลิเคชันเฉพาะทาง นั่นคือเหตุผลที่เครื่องมือ BI และการนำเสนอแผนภาพข้อมูลจึงกลายเป็นที่นิยมมาก เพราะมีข้อดีหลายอย่าง เช่น Software Solutions และสิ่งที่สังเกตได้ชัดคือแม้แต่หน่วยงานขนาดเล็กก็หันมาใช้เครื่องมือเหล่านี้ Power-BI เป็นหนึ่งในเครื่องมือ BI และ Data Visualization ที่ใช้กันอย่างกว้างขวางโดยธุรกิจต่าง ๆ ทั่วโลก ทำไมธุรกิจขนาดเล็กจึงควรใช้ Power BI? เจ้าของธุรกิจขนาดเล็กก็ไม่สามารถเพิกเฉยต่อการแข่งขันได้ในสถานการณ์ตลาดปัจจุบันได้ เพราะมีธุรกิจใหม่เกิดขึ้นเรื่อย ๆ ทั้งในระดับภูมิภาคและในเมืองใหญ่ ดังนั้นธุรกิจขนาดเล็กที่ให้บริการภูมิภาคหนึ่งจึงต้องหาข้อได้เปรียบเหนือคู่แข่งของพวกเขา นี่คือจุดที่ Power BI เข้ามามีบทบาทสำคัญ บริษัทเหล่านี้สามารถใช้ประโยชน์จากฟังก์ชันของ BI Solution เพื่อเข้าใจขั้นตอนการดำเนินการต่าง ๆ และนำมาประกอบการตัดสินใจในการวางกลยุทธ์ทางธุรกิจ ซึ่งสิ่งเหล่านี้มีความสำคัญต่อธุรกิจและการเติบโตของรายได้ในระยะยาวเป็นอย่างยิ่ง ดังนั้นการใช้ Power BI จึงเป็นประโยชน์ต่อการดำเนินธุรกิจขนาดเล็กดังนี้: กิจการขนาดเล็กประเภทไหนที่ได้ประโยชน์จากการใช้ Power BI? หลายคนอาจเข้าใจว่า BI และ Data Visualization มักจะใช้โดยบริษัทข้ามชาติและบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่หลายเจ้า แต่ว่าความเป็นจริงแล้ว Power BI ก็ถูกใช้งานโดยบริษัทขนาดเล็กหลายแห่งที่มีการเติบโตมากและมีแผนที่จะขยายบริษัทเช่นกัน เพราะแพลตฟอร์มดังกล่าวมีประโยชน์หลายอย่างและกลุ่มธุรกิจสตาร์ทอัพและเจ้าของกิจการก็สามารถใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มได้ ไม่สำคัญว่ากิจการขนาดเล็กของคุณอยู่ในอุตสาหกรรมไหน Power BI เป็นประโยชน์ต่อทุกหน่วยงานในทุกภาคส่วน รวมถึงไอที ร้านค้า บริการด้านการเงิน บริการด้านสุขภาพ โรงพยาบาล และอีกมากมาย ข้อได้เปรียบสำคัญของการใช้ Power BI สำหรับกิจการขนาดเล็ก และรายการด้านล่างนี้คือข้อได้เปรียบของการใช้ Power BI สำหรับธุรกิจขนาดเล็ก: คุณควรจ้างนักวิเคราะห์หรือผู้ให้คำปรึกษาเรื่อง Power BI สำหรับธุรกิจขนาดเล็กของคุณไหม? โดยปกติแล้ว ธุรกิจขนาดเล็กที่ใช้ Power BI เวอร์ชันเดสก์ท็อปแบบฟรีไม่จำเป็นต้องจ้างนักวิเคราะห์หรือหน่วยงาน BI แต่อย่างไรก็ตามไม่มีอะไรมีกฎตายตัว  ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับงบประมาณ แผนการเติบโตธุรกิจ และสถานการณ์ของธุรกิจ การใช้บริการจากผู้เชี่ยวชาญทางด้าน Power BI อาจมีประสิทธิภาพมากกว่า แต่ทว่าคุณควรรอบคอบในการจ้างนักวิเคราะห์และบริการจากผู้เชี่ยวชาญ ควรเปรียบเทียบบริการของแต่ละเจ้าก่อนเพื่อประโยชน์สูงสุดของบริษัท บทความโดย ImensoSoftwareเนื้อหาจากบทความของ Data Science Centralแปลและเรียบเรียงโดย ไอสวรรค์ ไชยชะนะตรวจทานและปรับปรุงโดย อิสระพงศ์ เอกสินชล
14 November 2022

บทความ

เพิ่มมูลค่าธุรกิจด้วยกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
ในขณะที่ทุกองค์กรต่างกำลังเก็บรวบรวมข้อมูล แต่มีเพียงไม่กี่แห่งเท่านั้นที่จะขับเคลื่อนองค์กรด้วยข้อมูลจริง ๆ และนี่คือ 5 เหตุผลที่ข้อมูลสามารถเปลี่ยนแปลงธุรกิจของคุณได้ ( กลยุทธ์ ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ) ทุกบริษัทกำลังเก็บรวบรวมข้อมูลในหลาย ๆ ด้าน ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลด้านพฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภค ข้อมูลด้านประชากรจากแหล่งบุคคลภายนอก หรือข้อมูลเชิงลึกจากรูปแบบสภาพอากาศ สิ่งนี้ถือว่าเป็นข่าวดี เพราะที่ผ่านมาข้อมูลที่สำคัญเหล่านี้มักถูกมองข้าม เท่านั้นยังไม่พอ บริษัทต้องใช้ข้อมูลในการขับเคลื่อนธุรกิจในทุก ๆ ภาคส่วนอีกด้วย จากการแบบสำรวจล่าสุดของ PwC ที่สหรัฐอเมริกา (PwC U.S. Cloud Business Survey) พบว่ามีผู้บริหารเพียง 34% เท่านั้นที่มีการตัดสินใจที่ดีจากการวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้พวกเขาสามารถบรรลุเป้าหมาย และผลลัพธ์ทางธุรกิจของพวกเขาได้ และมีเพียง 16% เท่านั้นที่มองว่าข้อมูลมีมูลค่ามหาศาล และสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้จริง แล้วอะไรล่ะ ที่รั้งบริษัทเหล่านี้ไว้? หลายบริษัทมีหนี้สินจากการลงทุนด้านเทคโนโลยี ซึ่งหนี้จากการลงทุนนี้ก็มีการสะสมและเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ เพราะพวกเขาก็ไม่อยากทิ้งสิ่งที่เขาลงทุนไปกับระบบดั้งเดิม ทำให้พวกเขาตามนวัตกรรมและเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่เข้าสู่ตลาดไม่ทัน พวกเขาจึงกังวลว่าธุรกิจของตนจะไม่สามารถรับมือกับการเปลี่ยนแปลงได้ รวมถึงคนในบริษัทก็ยังขาดความรู้ในเรื่องการวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้พนักงานหลายคนต้องเจอกับปัญหาในการตัดสินใจจากการวิเคราะห์ข้อมูล และการนำข้อมูลเชิงลึกมาวิเคราะห์ เพื่อให้เกิดประโยชน์อย่างแท้จริง 5 เหตุผลที่ข้อมูลสามารถเปลี่ยนแปลงธุรกิจของคุณได้ ถ้าองค์กรมีเป้าหมายที่จะทำให้บริษัททันสมัย และต้องการทำให้สำเร็จ บริษัทจะต้องลงทุนในเทคโนโลยี และน้อมรับการเปลี่ยนแปลงโดยเฉพาะในเรื่องของข้อมูล ซึ่งจะทำให้บริษัทของคุณมีประสิทธิภาพ และประสิทธิผลมากขึ้น พร้อมที่จะตอบรับการเปลี่ยนแปลงได้มากขึ้น และนี่คือ 5 วิธีที่ข้อมูลสามารถสร้างมูลค่าให้กับธุรกิจของคุณได้ 1. สร้างประสบการณ์ที่ตอบโจทย์ลูกค้ารายบุคคลทั้งในโลกความเป็นจริงและโลกเสมือน เกือบทุกบริษัทที่ต้องการสร้าง Personalized Experiences หรือสร้างประสบการณ์ที่ตอบโจทย์ลูกค้ารายบุคคล ซึ่งวิธีเดียวที่ทำได้คือการใช้ข้อมูลลูกค้าจำนวนมาก ไม่ว่าจะเป็นการได้รับข้อมูลจากผู้บริโภคเองโดยตรง หรือใช้ข้อมูลจากบุคคลภายนอกที่รวบรวมโดยองค์กรหรือกลุ่มบริษัทด้านข้อมูลอื่น ๆ สิ่งนี้เองทำให้ร้านค้าขายปลีกรายใหญ่บางรายรู้ว่าลูกค้าต้องการอะไร และก็เลือกนำสินค้าเหล่านั้นมาวางไว้ด้านหน้า ไม่ว่าจะเป็นในโฆษณาหรือหน้าร้านออนไลน์ของพวกเขา ซึ่งนี่ก็เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการทำ กลยุทธ์ Personalized Experiences จากข้อมูล ในโลกเสมือนอย่าง Metaverse จะเป็นพื้นที่แห่งใหม่ในการสร้าง Personalized Experiences ที่สามารถให้ประสบการณ์กับลูกค้าได้ดีขึ้นไปอีกระดับ ซึ่งต่างจากโลกจริงที่ร้านค้านำผลิตภัณฑ์มาวางขายให้กับทุกคน บริษัทที่รู้จักลูกค้าของตนเองเป็นอย่างดีสามารถสร้างโลกออนไลน์ที่แสดงแต่สินค้าที่ลูกค้าสนใจเป็นพิเศษ ลูกค้าสามารถเลือกซื้อเสื้อผ้าที่มีเฉพาะสไตล์และสีที่พวกเขาชอบ โดยเป้าหมายสูงสุดคือการให้ Personalized Experiences กับลูกค้า เพื่อให้ลูกค้าเกิดความชื่นชอบในตัวแบรนด์ 2. สร้างรายได้ใหม่ผ่านทางการเปลี่ยนข้อมูลเป็นเงิน หลายคนมักให้ความเห็นว่า Data is the new oil ที่เป็นการเปรียบเปรียบว่าข้อมูลเป็นแหล่งวัตถุดิบสำคัญสำหรับเครื่องจักรในการผลิตเพื่อสร้างรายได้ ซึ่งหลายคนก็เป็นเห็นตรงกันว่าเป็นเรื่องจริง เมื่อบริษัทของลูกค้าเราสามารถสร้างรายได้จากข้อมูลที่พวกเขาเก็บข้อมูลมา ซึ่งแน่นอนว่าการสร้างรายได้จากข้อมูลภายในบริษัทนั้นสำคัญเป็นสิ่งที่ต้องทำ แต่การสร้างรายได้จากข้อมูลภายนอกก็สำคัญเช่นกัน เพราะจะทำให้ธุรกิจขยายตัวได้อย่างรวดเร็ว เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด บริษัทจำเป็นต้องปรับปรุงวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลของตนพร้อมกับคุณภาพข้อมูลที่ดีขึ้น รวมถึงปฏิบัติตามข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัว และพวกเขาต้องสร้างข้อมูลเชิงลึกที่พิเศษไม่เหมือนใคร เมื่อการแบ่งปันข้อมูลระหว่างแผนกหรือบริษัทกลายเป็นเรื่องที่ทำประจำ บริษัทแพลตฟอร์มเทคโนโลยีกำลังรวบรวมข้อมูลจากอุตสาหกรรมต่าง ๆ เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่เป็นมุมมองลูกค้า 360 องศาที่พวกเขาไม่สามารถเก็บมาได้เองทั้งหมด ตัวอย่างเช่น ธนาคารรายใหญ่กับร้านค้าทำงานร่วมกัน เพื่อดูว่าธุรกรรมการเงินส่งผลต่อพฤติกรรมการซื้ออย่างไร แน่นอนว่าข้อมูลเหล่านี้มีมูลค่าสำหรับร้านค้า แต่หลังจากนั้นพวกเขาสามารถขายข้อมูลนั้นให้กับผู้ให้บริการด้านสาธารณสุข ซึ่งจะใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้ในการติดตามพฤติกรรมการบริโภคอาหารและมีอิทธิพลต่อสุขภาพและคุณภาพความเป็นอยู่ของชีวิตได้ 3. เพิ่มอำนาจการตัดสินใจแบบยั่งยืน ปัญหาทางสภาพแวดล้อม สังคม และการปกครอง (ESG) ทำให้บริษัทต้องคิดหาวิธีทำธุรกิจของตนใหม่ ไม่ว่าจะเป็นการวางแผนตัดสินใจเรื่องสถานที่ตั้งอาคาร กระบวนการผลิตในอนาคต หรือจำนวนประกันภัยที่ต้องซื้อ เกือบทุกด้านของการดำเนินการธุรกิจจะได้รับผลกระทบจาก ESG  เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งสามารถย่อยและวิเคราะห์ข้อมูลได้ทุกชนิด เช่น รูปแบบสภาพอากาศ เส้นทางจัดส่งที่เหมาะสมที่สุด และแนวโน้มการเติบโตของประชากร ซึ่งถือว่าเป็นกำลังสำคัญที่ช่วยให้บริษัททำการตัดสินใจด้าน ESG ได้ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น หลายบริษัทกำลังใช้ข้อมูลเพื่อดูว่าสถานที่ในการสร้างคลังสินค้า โดยดูว่าการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศจะส่งผลกระทบต่อการปฏิบัติการเหล่านั้นหรือไม่ บริษัทหลายแห่งกำลังใช้ข้อมูลเพื่อลดคาร์บอนฟุตพริ้นท์ ตัวอย่างเช่น บริษัทผงซักฟอกรายใหญ่ต้องการลดการปล่อยคาร์บอนโดยลดขนาดบรรจุภัณฑ์ แต่ก็เพิ่มความเข้มข้นของผงซักฟอกเพื่อผู้บริโภคสามารถซักเสื้อผ้าในปริมาณเท่าเดิมได้ ผู้ค้าปลีกบอกว่าแม้จะมีประสิทธิภาพเท่าเดิม แต่ขนาดที่เล็กกว่าอาจไม่สามารถทำให้เกิดยอดขายได้เพราะผู้บริโภคคิดว่าบรรจุภัณฑ์ที่ใหญ่กว่านั้นคุ้มค่ากว่า  แทนที่จะยังคงใช้บรรจุภัณฑ์ขนาดใหญ่ ผู้ค้าปลีกทำให้ผู้ผลิตผงซักฟอกทุกรายลดขนาดบรรจุภัณฑ์ของตนลงได้โดยแสดงให้เห็นว่าสามารถรักษาจำนวนการซักผ้าไว้เท่าเดิมได้ในขนากบรรจุภัณฑ์ที่เล็กกว่า ขณะเดียวกันก็มีความยั่งยืนเพิ่มขึ้น สิ่งนี้พิสูจน์ถึงพลังแห่งการวิเคราะห์ข้อมูล—บริษัทจึงพยายามชักจูงให้บริษัทในอุตสาหกรรมเดียวกันลดการปล่อยคาร์บอนโดยการใช้การตัดสินใจที่เกิดจากการวิเคราะห์ข้อมูล 4. เพิ่มประสิทธิภาพในการผลิต ในยุคดิจิทัลที่ทุกคนให้ความสำคัญในเรื่องของความแม่นยำระดับสูง โดยการรวบรวม วิเคราะห์ และใช้ประโยชน์ข้อมูลที่มีคุณภาพที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม เพื่อประเมิน คาดการณ์ และกำหนดการตัดสินใจ ที่ทำให้บริษัทสามารถเพิ่มผลผลิตและมูลค่าของทรัพยกรที่มีให้ได้มากที่สุด ตัวอย่างเช่น ZF ผู้จัดจำหน่ายยานยนต์ระดับโลก ต้องการเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างโรงงานหลายแห่ง จึงได้สร้างโปรแกรมการผลิตแบบดิจิทัล โดยสร้างในระบบคลาวด์ของ Azure ด้วย Factory Intelligence ของ PwC เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการทำงานระหว่างสถานที่แต่ละแห่ง ซึ่งใช้การวิเคราะห์ขั้นสูง การเปลี่ยนข้อมูลเป็นภาพ และระบบการทำงานแบบอัตโนมัติ ทั้งหมดนี้จะทำให้บริษัทได้ลดต้นทุนแปรสภาพ ปรับปรุงสมรรถภาพโดยรวม และเพิ่มประสิทธิภาพแรงงาน และประสิทธิผลตลอดทั่วโรงงานมากกว่า 200 แห่ง 5. ส่งเสริมการนำนวัตกรรมในการสร้างผลิตภัณฑ์หรือบริการ เมื่อเป็นเรื่องของการสร้างผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ๆ ข้อมูลสามารถเป็นตัวพลิกเกมได้ เพราะยิ่งคุณรู้ข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้ามากเท่าไร คุณก็จะสามารถเห็นภาพผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าอาจต้องการได้ชัดขึ้น อย่างไรก็ตาม บริษัทจำเป็นต้องไปไกลกว่าแค่ Big Data (ข้อมูลขนาดใหญ่) และเริ่มมองหาสิ่งที่เรียกว่า “Thick Data” (ข้อมูลหนาแน่น) เพื่อจะชักจูงการใช้ผลิตภัณฑ์และบริการได้อย่างมีประสิทธิภาพผ่านการออกแบบที่มนุษย์เป็นศูนย์กลาง (Human-centric Design) ขณะที่ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเรื่องเกี่ยวกับการหาว่าผู้คนใช้เงินกับสิ่งใด พวกเขาซื้อของเมื่อไหร่ และพวกเขาใช้จ่ายไปเท่าไหร่ ข้อมูลหนาแน่นมุ่งเน้นที่พฤติกรรมของมนุษย์และเจาะลึกไปที่แรงจูงใจของคนในการซื้อบางสิ่ง รวมถึงวิธีที่พวกเขาใช้ผลิตภัณฑ์ ตัวอย่างเช่น บริษัทสินเชื่อมักจะระบุการโกงโดยดูที่แบบแผนธุรกรรมที่ผิดปกติ แต่การรวบรวมข้อมูลหนาแน่นเกี่ยวกับลูกค้าที่ได้รับผลกระทบจากการโกงและพฤติกรรมของนักต้มตุ๋นสามารถนำมาซึ่งความซับซ้อนระดับใหม่ จากการสัมภาษณ์ผู้คนที่ทำการโกงและหาแรงจูงใจกับรูปแบบพฤติกรรมของพวกเขา ข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นสามารถนำมาใช้ร่วมกับการวิเคราะห์ติดตามการโกงแบบดั้งเดิม การรวมกันนี้ช่วยให้บริษัทสามารถคาดการณ์ได้ว่าจะเกิดการโกงเมื่อไรก่อนที่จะเกิดขึ้นจริง ซึ่งนำไปสู่วิธีแก้ปัญหาการโกงที่ดีขึ้นได้ในที่สุด เมื่อนำผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลและเทคโนโลยีมาเจอกัน การบรรลุผลลัพธ์ที่มีมูลค่าสูงจะต้องใช้วิธีแก้ปัญหาแบบใหม่และวิธีการเข้าถึงข้อมูลที่แตกต่างออกไป  จากนี้คุณจะต้องคิดว่าข้อมูลของคุณจะบอกอะไรได้บ้าง จากการทำงานร่วมกันของ PwC และ Microsoft จะเห็นได้เลยว่าเป็นเรื่องท้าทายแค่ไหนสำหรับธุรกิจที่จะเข้าใจว่า “ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล” มันเป็นอย่างไร ธุรกิจหลายแห่งเชื่อว่าเพียงเก็บรวบรวมข้อมูลและเปลี่ยนออกมาเป็นตัวเลขโดยเครื่องมือการเปลี่ยนข้อมูลเป็นภาพนั้นเพียงพอแล้ว ขณะที่การวิเคราะห์แบบพื้นฐานสามารถช่วยคุณได้ข้อมูลของบางสิ่งที่เกิดขึ้นไปแล้ว ข้อมูลชนิดนี้ เมื่อทำมาจับคู่กับการปฏิบัติและผลลัพธ์จริง สามารถช่วยคุณประเมินสิ่งที่อาจเกิดขึ้นได้ในอนาคตและบอกคุณว่าคุณสามารถทำอะไรได้บ้างกับปัญหาก่อนที่มันจะเกิดขึ้น บทความโดย Matt Hobbsarchive & Anil Nagarajarchiveเนื้อหาจากบทความของ MIT Technology Reviewแปลและเรียบเรียงโดย ไอสวรรค์ ไชยชะนะตรวจทานและปรับปรุงโดย เมธิยาภาวิ์ ศรีมนตรินนท์
14 November 2022

บทความ

Digital Transformation สำหรับสำนักข่าวและสื่อมวลชนยุคดิจิทัล
สำนักข่าวและสื่อมวลชนทั้งหลายจะมอบคุณค่าที่ดีขึ้นด้วยข้อมูลเชิงลึกอย่างไร บริษัท Deloitte ได้ทําการศึกษาในเรื่องการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลจากทั่วโลก เพื่อศึกษาว่าสำนักข่าวและสื่อจะใช้ประโยชน์จากข้อมูลจากผู้เสพสื่ออย่างไร เพื่อดึงดูดผู้อ่านและสร้างรายได้ให้เพิ่มขึ้นได้อย่างไร ( Digital Transformation สำหรับสำนักข่าว ) บทนำ ดิจิทัลมีบทบาทสำคัญอย่างมากในการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมข่าวและสื่อมีเดีย จะเรียกว่าพลิกโฉมเลยก็ว่าได้ ซึ่งการเปลี่ยนแปลงนี้ได้เริ่มต้นขึ้นมานานกว่า 20 ปีแล้ว การเปลี่ยนแปลงที่ถือว่าเปลี่ยนแปลงไปมากที่สุดคือการพิมพ์ เพราะในปัจจุบัน สิ่งพิมพ์ที่ยังคงพิมพ์เป็นกระดาษก็เหลือน้อยมาก เหล่าสำนักพิมพ์และรายการโทรทัศน์เกือบทั้งหมดตอนนี้ก็กลายเป็นเวอร์ชันดิจิทัลไปแล้ว สำนักข่าวและสื่อได้ใช้ประโยชน์จากการเปลี่ยนแปลงและการพัฒนา Digital Platform มาสร้างข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้อ่าน ซึ่งในสมัยก่อนการเปลี่ยนแปลงนี้ไม่สามารถทำได้ โดยข้อมูลเชิงลึกที่เต็มไปด้วยความซับซ้อนเหล่านี้ จะสามารถทำให้สำนักข่าวและสื่อสามารถปรับปรุง เพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้อ่านและเพิ่มรายได้ทางออนไลน์ ว่าแต่สำนักข่าวและสื่อสามารถขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้ได้มากน้อยเพียงใดและพวกเขาทํากันอย่างไร? Deloitte ได้ทําการศึกษาและเก็บข้อมูลจากทั่วทุกมุมโลกเพื่อทําความเข้าใจว่า เหล่าสำนักข่าวและสื่อได้ใช้ประโยชน์จากข้อมูลของผู้รับชม เพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมบน Digital Platform ของพวกเขา รวมทั้งเพิ่มคุณค่าของตัวสื่อเอง ไปจนถึงการสร้างรายได้ของแพลตฟอร์มเหล่านั้นอย่างไร ขั้นตอนช่วงตั้งต้น ข้อมูลของผู้รับชมเป็นหัวใจสำคัญอันดับต้นๆ ของสำนักข่าวสื่อสารมวลชน ทั้งความคาดหวังของผู้ลงโฆษณาและผู้อ่านต่างสร้างแรงกดดันต่อเหล่าองค์กรสื่ออย่างมาก โดยคาดหวังว่าสื่อจะมีการนำข้อมูลมาใช้ในการทำคอนเทนต์มากขึ้นเพราะผู้อ่านต้องการคอนเทนต์ที่มีคุณภาพ และในส่วนของส่วนผู้ลงโฆษณาก็ต้องการความเข้าใจในเรื่องของความสนใจของผู้อ่าน รวมถึงการเข้าถึงกลุ่มคนเหล่านั้นที่มีโอกาสจะมาเป็นลูกค้าในอนาคต จึงไม่แปลกที่บริษัทข่าวและสื่อหลายแห่งได้ลงทุนในเทคโนโลยีที่สามารถนำข้อมูลมาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อตอบสนองความต้องการของผู้อ่านและผู้ลงโฆษณา และในบางบริษัทถึงกลับเปลี่ยนตัวเองเป็นบริษัทเทคโนโลยีที่มีผลิตภัณฑ์ข่าวไปแล้วด้วยซ้ำ ซึ่งถือว่าเป็นการเกลี่ยนแปลงที่ก้าวกระโดดมากในช่วง 10 ปีที่ผ่านมา ความพยายามในการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดนี้ล้วนมีเป้าหมายเดียวกัน – คือสร้างความเข้าใจเชิงลึกในตัวผู้อ่าน ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันในโลกของข่าวดิจิทัล สำนักข่าวและสื่อทั่วโลกได้ใช้ข้อมูลผู้อ่านหรือผู้รับชมในการทำความเข้าใจและสื่อสารกับผู้อ่าน โดยเน้นที่การเพิ่มการตระหนักถึงการใช้ข้อมูลของผู้บริโภคที่เพิ่มขึ้นและกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่เข้มงวดยิ่งขึ้น เช่น ระเบียบการคุ้มครองข้อมูลทั่วไปของสหภาพยุโรป (GDPR) แม้ว่าผลกระทบระยะยาวของ GDPR และกฎระเบียบอื่น ๆ ที่กําลังจะมาถึงจะยังไม่เป็นที่ทราบแน่ชัด แต่เจตนาของกฎระเบียบคือการปกป้องผู้บริโภค เหล่าสำนักข่าวและสื่อที่ให้ความสําคัญกับการกํากับดูแลข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบใหม่ รวมถึงการไปมีส่วนร่วมตามการสนทนาในพี้นที่สาธารณะต่างถือว่าเป็นบริษัทที่โอกาสที่จะเติบโต สำนักข่าวและสื่อสร้างมูลค่าจากข้อมูลผู้รับชมอย่างไร สำนักข่าวและสื่อรวบรวม วิเคราะห์ และใช้ประโยชน์จากข้อมูลผู้รับชมในวัตถุประสงค์การดําเนินงาน 3 อย่าง ได้แก่ ซึ่งแต่ละวัตถุประสงค์การดําเนินงานแต่ละข้อเหล่านี้ถูกนิยามตามกรณีการใช้งานได้ดังนี้: ปรับปรุงให้ผู้อ่านมีส่วนร่วม (Engagement) กับเนื้อหามากขึ้น การมีส่วนร่วมของผู้อ่านที่มีคุณภาพเป็นสิ่งสําคัญยิ่งในการรักษาผู้อ่านและเพิ่มความสนใจของผู้อ่านให้มาอยู่กับเรามากขึ้น หากไม่มีผู้อ่านที่มากพอและพวกเขามีส่วนร่วมกับเราน้อยไป สำนักข่าวและสื่อจะไม่มีโอกาสสร้างระบบสมัครสมาชิกและการโฆษณาที่เป็นรายได้หลักในการที่จะทำให้องค์กรอยู่รอดและเจริญเติบโต พูดง่าย ๆ ก็คือเมื่อผู้อ่านไม่ชอบสื่อก็จะไม่สมัครสมาชิก เมื่อไม่มีสมาชิกก็จะขายโฆษณาได้น้อยลงและราคาถูกลง บริษัทก็จะขาดรายได้นั่นเอง การที่เราจะเพิ่มการมีส่วนร่วมหรือเพิ่มประสบการณ์ที่ดีให้กับผู้อ่านได้นั้น เราต้องทำความเข้าใจก่อนว่าผู้อ่านมีส่วนร่วมอย่างไรและทําไมจึงมีส่วนร่วมกับแพลตฟอร์มข่าวดิจิทัล ซึ่งในความเป็นจริงแล้วสำนักข่าวและสื่อมีเดียทั้งหลายมีความชํานาญในการนำข้อมูลการมีส่วนร่วมของผู้รับชมมาใช้ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด ไม่ว่าจะเป็นการดึงลูกค้าเข้ามาเสพข่าวอีกครั้ง  การให้ผู้อ่านอยู่ในเว็บไซต์เรานานขึ้น หรือแม้แต่การเพิ่มความถี่ในการเยี่ยมชม บอกเลยว่าพวกสำนักข่าวและสื่อทำได้ดีกว่า บริษัทอื่น ๆ ที่ยังมีข้อมูลไม่ค่อยสมบูรณ์ด้วยซ้ำ เพิ่ม Direct-paying Relationship กับผู้อ่าน การเปลี่ยนไปใช้การสมัครสมาชิกและรูปแบบรายได้อื่น ๆ ที่ไม่ได้มาจากโฆษณาทําให้สำนักข่าวและสื่อหลายแห่งคิดว่าผู้อ่านเป็นผู้บริโภค เช่นเดียวกับผู้ค้าปลีกออนไลน์ เหล่าสำนักข่าวและสื่อสารมวลชนเหล่านี้ใช้ข้อมูลเพื่อ: สำนักข่าวและสื่อที่ประสบความสําเร็จในการสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับผู้อ่าน พวกเขาไม่เพียงแต่เห็นประโยชน์ในระยะสั้นของรายได้ที่เพิ่มขึ้นเท่านั้น แต่ยังลดความผันผวนในการดําเนินงานผ่านกระแสรายได้ที่เกิดขึ้นในระยะยาวอีกด้วย สำนักข่าวและสื่อมีความชํานาญในการใช้ข้อมูลในการสมัครสมาชิกและรูปแบบรายได้อื่น ๆ ที่เพิ่มการเก็บรักษาฐานข้อมูลผู้อ่าน อัตราการแปลงในผลิตภัณฑ์หรือบริการที่ต้องชําระเงินและรายได้โดยรวมต่อผู้อ่าน เพิ่มรายได้จากผู้ลงโฆษณา สำนักข่าวและสื่อสารมวลชนรวบรวมข้อมูลจากผู้รับชมกลุ่มแรกที่มีความเฉพาะตัวและเชื่อถือได้ เพื่อป้องกันข้อมูลของผู้รับชมจาก Third Party และเป็นไปตามกฎระเบียบความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้งาน (Privacy Regulations) การศึกษาในครั้งนี้แสดงให้เห็นว่าผู้ลงโฆษณาต้องการร่วมมือกับเหล่าสำนักข่าวและสื่อ เพื่อสร้างแคมเปญตามกลุ่มของผู้รับชมอย่างมีประสิทธิภาพ โดยการที่สำนักข่าวและสื่อแชร์ข้อมูลเชิงลึกของผู้อ่านที่หลากหลายให้กับผู้ลงโฆษณา เพื่อให้ลงโฆษณาสามารถสร้างแคมเปญตามกลุ่มของผู้รับชมอย่างมีประสิทธิภาพ เพราะผู้ที่รู้จักผู้อ่านดีที่สุด ก็คือสำนักข่าวและสื่อชั้นนํานั่นเอง เข้าจึงสามารถสร้างคอนเทนต์ที่มีเนื้อหาที่ผู้อ่านสนใจและรักษาผู้อ่านเหล่านั้นไว้ได้ ซึ่งพวกเขาสามารถนำสิ่งนี้ไปต่อยอดให้เกิดรายได้โดยการทําหน้าที่เป็นที่ปรึกษาในกระบวนการสร้างสรรค์และการพัฒนาแคมเปญด้วย เมื่อคิดถึงการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล… สำนักข่าวและสื่อจะใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้สูงสุดเมื่อข้อมูลมีความสมบูรณ์ จึงไม่แปลกใจเลยว่าหลาย ๆ สำนักข่าวและสื่อ (ที่มีส่วนร่วมในการวิจัย) มีเป้าหมายในการทำกลยุทธ์เดียวกันคือการปรับปรุงความสมบูรณ์ของข้อมูล แต่อย่างไรก็ตามเส้นทางสู่การเปลี่ยนแปลงจะต้องมีทิศทางที่ชัดเจนและต้องตั้งมั่นกับทางเลือกที่จะไปจะมุ่งไปด้วย Data Activation Framework หรือโครงสร้างกระบวนการเพื่อเอาข้อมูลมาใช้งาน มีขั้นตอนสําคัญสามขั้นตอนในการเปลี่ยนแปลงไปสู่โลกดิจิทัล และยังมีคู่มือการใช้งานข้อมูลที่มาพร้อมรายละเอียดขั้นตอนที่สามารถดําเนินการได้จริง เพื่อเพิ่มความสมบูรณ์ของข้อมูลดังนี้ การสร้างเส้นทางในอนาคต จากผลการสํารวจ มีเพียงร้อยละ 9 ของสำนักข่าวและสื่อที่เข้ามาร่วมในการศึกษานี้ที่ถูกจัดให้เป็นสื่อที่มีข้อมูลสมบูรณ์ ซึ่งสำนักข่าวและสื่อเหล่านี้ประสบความสําเร็จในการใช้ข้อมูลของผู้รับชมเพื่อกระตุ้นรายได้และองค์กรเหล่านี้ก็ถูกบันทึกว่ามีผลการดําเนินงานทางการเงินอยู่ในชั้นนําของตลาดอีกด้วย ในขณะที่กลุ่มสำนักข่าวชั้นนำพยายามหาโอกาสในการสร้างรายได้เพิ่มเติมจากข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผู้รับชม สำนักข่าวและสื่อมีเดียหลายแห่งลงทุนในข้อมูลผู้รับชมเพียงแค่เพื่อรักษาผู้อ่านปัจจุบันของพวกเขาเท่านั้น ในอุตสาหกรรมที่ท้าทายเช่นนี้ เหล่าองค์กรสื่อสารมวลชนต่าง ๆ จะมุ่งเน้นไปที่การแสวงหาเส้นทางที่ดีที่สุดเพื่อปรับปรุงความสมบูรณ์ของข้อมูลซึ่งตอนนี้เป็นเวลาที่ต้องทำแล้ว เกี่ยวกับผลการศึกษาของ Deloitte Deloitte ได้จัดให้มีการสัมภาษณ์กับบุคคลมากกว่า 80 คนในสำนักข่าวและสื่อมากกว่า 50 แห่งจาก 16 ประเทศทั่วโลก โดยสามารถอ่านบทวิเคราะห์ของการสัมภาษณ์ได้ที่นี่ คลิก บทความโดย บริษัท Deloitte.เนื้อหาจากบทความของ บริษัท Deloitte.แปลและเรียบเรียงโดย วิน เวธิตตรวจทานและปรับปรุงโดย นนทวิทย์ ชีวเรืองโรจน์
12 November 2022

บทความ

5 ข้อดีที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้รับจากการใช้ Microsoft Power BI
ปฏิเสธไม่ได้เลยว่า ในยุคนี้อินเทอร์เน็ต และไอทีมีความสำคัญมากในวงการธุรกิจ แม้กระทั่งธุรกิจที่ให้บริการยานพาหนะก็ยังคงต้องใช้เว็บไซต์ ,แอปพลิเคชัน ซอฟต์แวร์ต่าง ๆ อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ยิ่งไปกว่านั้น เทคโนโลยีในทุกวันนี้ก็พัฒนาไปอย่างต่อเนื่องไม่หยุดยั้ง อีกทั้งหลายธุรกิจก็กําลังเผชิญกับปัญหาในการบริหารจัดการ กับข้อมูลจำนวนมาก ธุรกิจหล่านี้จึงต้องการตัวช่วย หรือแอปพลิเคชันพิเศษ เพื่อจัดการแก้ไขปัญหานี้ และนี่คือเหตุผลที่ BI และ Data Visualization เป็นที่ต้องการเป็นอย่างมาก ธุรกิจหลายพันแห่งจึงเลือกใช้แอปพลิเคชัน BI อย่าง Microsoft Power BI เพื่อตอบความต้องการในเรื่องนี้ แล้ว BI Solutions คืออะไรล่ะ BI Solutions ย่อมาจาก Business Intelligence Solutions ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถนำข้อมูลมาจัดทำรายงานได้สะดวกและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น เพราะซอฟต์แวร์นี้มีฟังก์ชันที่จะช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถสร้างรายงานที่ตอบโจทย์ความต้องการของแต่ละบุคคลหรือแผนกได้ เพราะอะไร หลายธุรกิจจึงเลือกใช้ BI Solutions ธุรกิจจากอุตสาหกรรมต่าง ๆ กําลังใช้เครื่องมือพิเศษอย่าง Power BI ด้วยเหตุผลหลายประการดังนี้ เมื่อบริษัทของคุณใช้เครื่องมือ BI ที่มีประสิทธิภาพเช่น Microsoft Power BI การที่จะเดินไปถึงเป้าหมายนั้นไม่ใช่เรื่องยาก อย่างไรก็ตามในการดึงประสิทธิภาพการทำงานออกมาให้ดีที่สุดนั้นจะต้องใช้ผู้ที่มีความเชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ในการใช้ Microsoft Power BI มาจัดการด้วย ทําไม Power BI จึงเป็นทางเลือกที่ดีในการเลือก BI Solutions มีบริษัทในตลาดมากมายที่ให้บริการ BI Solutions แต่ Power BI ก็ยังคงเป็นตัวเลือกที่ธุรกิจจํานวนมากทั่วโลกชื่นชอบ และด้านล่างนี้คือเหตุผลที่ทำให้ Power BI เป็นผู้นำในหมู่บริษัทที่ให้บริการ BI Solutions จริง ๆ แล้วยังคงมีอีกหลายเหตุผลที่ Power BI เป็นเครื่องมือที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดสำหรับ BI และ Data Visualization เพราะ Power BI มีฟังก์ชันการใช้งานที่เรียบง่าย มีการอัปเดตอยู่เรื่อย ๆ รวมถึงช่วยในเรื่องของจัดการทรัพยากรในองค์กรอีกด้วย ซึ่งก็เป็นอีกส่วนนึงที่คนชื่นชอบ การจ้างที่ปรึกษา Power BI เพื่อสร้างประโยชน์ แน่นอนว่าPower BI เป็น Solutions BI ที่ใช้งานง่าย และในหลายองค์กรก็สามารถใช้งานได้โดยไม่ต้องมีการฝึกอบรมการใช้งานจากผู้เชี่ยวชาญก่อน แต่อย่างไรก็ตามในบางกรณีก็ต้องการคำแนะนำจากผู้มีประสบการณ์ เช่น กรณีที่ต้องใช้ฟังก์ชันขั้นสูง เป็นต้น โดยนักวิเคราะห์เหล่านี้จะสามารถช่วยให้การใช้ภาษา R และฟังก์ชันขั้นสูงอื่น ๆ ใน Power BI ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น บทความโดย ImensoSoftwareเนื้อหาจากบทความของ TechTargetแปลและเรียบเรียงโดย วิน เวธิตตรวจทานและปรับปรุงโดย เมธิยาภาวิ์ ศรีมนตรินนท์
12 November 2022
PDPA Icon

We use cookies to optimize your browsing experience and improve our website’s performance. Learn more at our Privacy Policy and adjust your cookie settings at Settings

Privacy Preferences

You can choose your cookie settings by turning on/off each type of cookie as needed, except for necessary cookies.

Accept all
Manage Consent Preferences
  • Strictly Necessary Cookies
    Always Active

    This type of cookie is essential for providing services on the website of the Personal Data Protection Committee Office, allowing you to access various parts of the site. It also helps remember information you have previously provided through the website. Disabling this type of cookie will result in your inability to use key services of the Personal Data Protection Committee Office that require cookies to function.
    Cookies Details

  • Performance Cookies

    This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

  • Functional Cookies

    This type of cookie enables the Big Data Institute (Public Organization)’s website to remember the choices you have made and deliver enhanced features and content tailored to your usage. For example, it can remember your username or changes you have made to font sizes or other customizable settings on the page. Disabling these cookies may result in the website not functioning properly.

  • Targeting Cookies

    "This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

Save settings
This site is registered on wpml.org as a development site. Switch to a production site key to remove this banner.