Data Analytics คือศาสตร์การวิเคราะห์ ที่นำพาธุรกิจไปสู่ความสำเร็จ

การนำข้อมูลจำนวนมากมาใช้ประโยชน์โดยไม่ผ่านการวิเคราะห์ ถือเป็นการทำร้ายธุรกิจของเราเองในทางอ้อม เนื่องจากว่าการทำธุรกิจในยุคดิจิทัลต้องใช้ข้อมูลอย่างมหาศาลเพื่อนำมาว่างแผนการทำธุรกิจ ซึ่งเราจะขอมาแนะนำเครื่องมือที่เป็นตัวช่วยการวิเคราะห์ข้อมูลในเชิงลึกอย่าง Data Analytics 

ไม่ว่าเราจะมีข้อมูลมากน้อยเพียงใด นักธุรกิจหลายท่านที่ผ่านการเรียนการตลาดออนไลน์คงเข้าใจดีว่าการทำธุรกิจในยุคดิจิทัลการมีชุดข้อมูลที่มากเท่าไหร่ยิ่งได้เปรียบ เนื่องจากสามารถหยิบข้อมูลเหล่านี้เพื่อนำมาวิเคราะห์ในหลายแง่มุม รวมถึงยังสามารถแชร์ข้อมูลให้กับพาร์ทเนอร์ในทางธุรกิจได้ โดยสำหรับเครื่องมืออย่าง Data Analytics คืออะไร มีความสำคัญยังไงต่อการวิเคราะห์ข้อมูล เราลองมาศึกษาเพิ่มเติม เพื่อกำหนดเส้นทางแห่งความสำเร็จของธุรกิจ

---

Key Takeaways

• Data Analytics คือเครื่องมือที่มีประโยชน์ต่อการวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ เพื่อการสรุปข้อมูลจำนวนมากออกมาในรูปแบบที่ดูได้ง่าย และนำเสนอจุดที่ควรปรับเปลี่ยนได้เข้าใจง่ายไปพร้อม ๆ กัน
• การสรุปข้อมูลในรูปแบบ Data Analytics สามารถสรุปได้หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น แผนภูมิแท่ง แผนภูมิวงกลม รูปภาพ หรืออินโฟกราฟิกก็ได้เช่นกัน เพื่อให้ข้อมูลที่สรุปออกมาสามารถนำมาวิเคราะห์ต่อได้ง่ายที่สุด
• 5 ขั้นตอนการวิเคราะห์ด้วย Data Analytics คือ กำหนดวัตถุประสงค์สิ่งที่ต้องการ, รวบรวมข้อมูลที่มีความเกี่ยวข้อง, จัดระเบียบข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ที่ง่ายขึ้น, วิเคราะห์ข้อมูลตามผลสรุป และ ตีความพร้อมนำเสนอข้อมูลทั้งหมด

---

สารบัญบทความ

• Data Analytics คืออะไร มีความจำเป็นต่อธุรกิจสมัยใหม่อย่างไร
• ความสำคัญและประโยชน์ของ Data Analytics ต่อการพัฒนาองค์กร
• รูปแบบทั้ง 4 ประเภทของ Data Analytics พร้อมยกตัวอย่างการวิเคราะห์
• Data Analytics Tools ที่น่าสนใจและเป็นตัวช่วยวิเคราะห์ได้อย่างดี
• 5 ขั้นตอนวิเคราะห์ด้วย Data Analysis
• ตัวอย่างธุรกิจที่น่าสนใจ สำหรับการวิเคราะห์ Data Analytics
• Data Analytics คือกุญแจสำคัญ เพื่อการวิเคราะห์ธุรกิจสมัยใหม่

---

Data Analytics คืออะไร มีความจำเป็นต่อธุรกิจสมัยใหม่อย่างไร

Data Analytics คือ การนำข้อมูลที่มีตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบันมารวมกัน เพื่อนำมาวิเคราะห์เส้นทางการต่อยอดในอนาคตที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ เช่น การวิเคราะห์เชิงพาณิชย์ การวิเคราะห์เพื่อคาดการณ์ เพื่อการกำหนดกลยุทธ์การตลาดได้อย่างมีแบบแผนและเป็นระบบ ซึ่งในปัจจุบันมีเทคโนโลยีหลากหลายที่สามารถเชื่อมต่อข้อมูลเข้าหากัน และทำการวิเคราะห์ Data Analytics ได้ง่ายยิ่งขึ้น

ซึ่งการทํา Data Analytics ในปัจจุบันถือว่ามีความสำคัญต่อการตัดสินใจ และยังลดความเสี่ยงที่อาจส่งผลกระทบต่อตัวธุรกิจได้ อีกทั้งการที่มีเทคโนโลยีสมัยใหม่เข้ามาช่วยเหลือ ทำให้การวิเคราะห์สามารถทำได้อย่างแม่นยำ ทำให้การวิเคราะห์ด้วย Data Analytics มีความสำคัญกับธุรกิจทุกรูปแบบในยุคสมัยของ Digital Marketing

---

ความสำคัญและประโยชน์ของ Data Analytics ต่อการพัฒนาองค์กร

ข้อมูลเปรียบเสมือนขุมทรัพย์ในการทำธุรกิจ ซึ่งถือเป็นทรัพยากรที่มีความสำคัญกับ Data Analytics ที่จะช่วยให้องค์กรสามารถหยิบขุมทรัพย์เหล่านี้มาใช้งานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ โดยความสำคัญของ Data Analytics คือ

• ปรับปรุงการทำงานในองค์กร ค้นพบจุดเปลี่ยนที่สร้างระบบการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ
• ช่วยตัดสินใจกลยุทธ์ทางธุรกิจ เพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยง และมองหาโอกาสการเติบโต
• วิเคราะห์ตลาดเพื่อรับมือความเปลี่ยนแปลง ที่ช่วยสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน 
• ลดความเสี่ยงปัญหาฉ้อโกง จากการประเมินเพื่อจัดการความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
• เข้าใจลูกค้ามากขึ้น จากการวิเคราะห์ข้อมูลรูปแบบพฤติกรรมที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

---

รูปแบบทั้ง 4 ประเภทของ Data Analytics พร้อมยกตัวอย่างการวิเคราะห์

จะเห็นได้ว่าเครื่องมือการวิเคราะห์ด้วย Data Analytics คือสิ่งที่มีประโยชน์และจำเป็นในหลาย ๆ ด้านต่อการทำธุรกิจ โดยเราจะพาไปทำความรู้จักให้มากขึ้นกับรูปแบบของการใช้เครื่องมือ Data Analytics ทั้ง 4 ประเภท พร้อมการนำเสนอรูปแบบการใช้งาน Data Analytics จากตัวอย่างที่มีประสิทธิภาพ

Descriptive analytics (การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน)

เป็นการวิเคราะห์ Data Analytics ถึงสิ่งที่เกิดขึ้นภายในธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นแล้ว หรือสิ่งที่กำลังจะเกิดในอนาคต เพื่อให้ย่อยออกมาเป็นข้อมูลให้เราเข้าใจง่ายมากขึ้น เช่น นัดพูดคุยกับลูกค้า รายงานความคืบหน้าของงาน รายงานยอดขายของสินค้า เป็นต้น

Diagnostic analytics (การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย) 

เป็นการวิเคราะห์  Data Analytics ถึงสาเหตุต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นระหว่างการดำเนินธุรกิจ โดยคัดกรองจากข้อมูลที่มีอยู่ เช่น การหาสาเหตุยอดขายที่ต่ำลง ที่อาจเกิดจากตลาดที่เปลี่ยนไป หรือมีคู่แข่งหน้าใหม่เข้ามาเพิ่มขึ้น เป็นต้น

Predictive analytics (การวิเคราะห์แบบพยากรณ์)

เป็นการวิเคราะห์ Data Analytics เพื่อคาดเดาสิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตในรูปแบบที่มีความเป็นไปได้มากที่สุด โดยตรวจสอบจากข้อมูลที่มี เช่น การคาดเดายอดขายในไตรมาสต่อไป อ้างอิงจากข้อมูลยอดขายที่ผ่านมา เป็นต้น

Prescriptive analytics (การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ) 

เป็นการวิเคราะห์ Data Analytics ถึงการมองหาคำแนะนำเพื่อเลือกทางที่ดีที่สุดในการตัดสินใจที่ส่งผลกระทบต่อผลประกอบการในอนาคต ซึ่งเป็นกระบวนการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนที่สุด เช่น การแนะนำแคมเปญโปรโมชันที่ควรจะใช้ในช่วงเทศกาลต่าง ๆ ตามข้อมูลลูกค้าที่มี เป็นต้น

---

Data Analytics Tools ที่น่าสนใจและเป็นตัวช่วยวิเคราะห์ได้อย่างดี

Data Analytics คือการวิเคราะห์ที่มีเครื่องมือหลากหลาย นอกจากการรับรู้รูปแบบในการวิเคราะห์ทั้ง 4 ประเภท อีกสิ่งที่ขาดไม่ได้เลยคือการมองหา Data Analytics Tools ที่เป็นประโยชน์ต่อการทำธุรกิจ ซึ่งเราจะมาแนะนำเครื่องมือที่หลายธุรกิจมีการเลือกใช้งานอย่างแพร่หลาย ไม่ว่าจะเป็น

• Looker Studio นำข้อมูลจากหลายแหล่งมารวมกันและนำเสนอเข้าใจง่าย ผ่านแดชบอร์ดหรือกราฟ
• Google Analytics วิเคราะห์ข้อมูลเว็บและแอปพลิเคชัน โดยเฉพาะในด้านทำการตลาดออนไลน์
• Microsoft Power BI สร้าง Dashboard และการทำ Visualizations ที่เข้าใจง่าย จากการเชื่อมต่อหลายแหล่งข้อมูล
• Qlik Sense สามารถสำรวจข้อมูลได้ด้วยตัวเอง ด้วยแผนภูมิและกราฟ ที่สามารถเชื่อมโยงได้หลายแหล่งข้อมูล

---

5 ขั้นตอนวิเคราะห์ด้วย Data Analysis 

จะเห็นได้ว่า Data Analytics คือเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพต่อการรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง และนำมาสรุปผลเพื่อกระบวนการวิเคราะห์กลยุทธ์ที่ง่ายยิ่งขึ้น พร้อมอุปกรณ์ที่มีให้เลือกใช้หลากหลาย ซึ่งการวิเคราะห์ด้วย Data Analytics มีทั้งหมด 5 ขั้นตอนด้วยกัน ได้แก่

1. กำหนดวัตถุประสงค์สิ่งที่ต้องการ

เนื่องจากรูปแบบข้อมูลที่หลากหลาย ทำให้ก่อนการวิเคราะห์ Data Analytics เราต้องมีการกำหนดสิ่งที่ต้องการก่อน โดยเลือกเฉพาะข้อมูลที่มีความจำเป็นต่อการวิเคราะห์ในสิ่งที่ต้องการ เช่น หลังจากบัญชีธนาคารดอกเบี้ยสูงได้มีการปรับอัตราดอกเบี้ยลดลง ทำไมลูกค้าหลายคนถึงปิดบัญชีลง และควรแก้ปัญหาอย่างไร 

2. รวบรวมข้อมูลที่มีความเกี่ยวข้อง

นำแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ที่มีความเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ในสิ่งที่ต้องการ โดยใช้เครื่องมือที่หลากหลายในการเก็บข้อมูล เช่น แบบทดสอบออนไลน์ หรือการใช้งานเครื่องมืออื่น ๆ เพื่อการรวมข้อมูลที่ง่ายและสะดวกต่อการหยิบมาวิเคราะห์ Data Analytics เช่น ทำแบบสอบถามความพึงพอใจต่อการใช้งานแอปธนาคาร

3. จัดระเบียบข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ที่ง่ายขึ้น

เมื่อมีข้อมูลที่มากพอต่อการวิเคราะห์ Data Analytics ควรมีการจัดระเบียบเป็นหมวดหมู่ เพื่อให้การหยิบข้อมูลแต่ละตัวมาวิเคราะห์นั้นง่ายยิ่งขึ้น เช่น Google Aanalytics, Looker Studio, Excel ฯลฯ เช่น จัดระเบียบความพึงพอใจ และจัดระเบียบสิ่งที่ควรปรับปรุงในแอปธนาคาร

4. วิเคราะห์ข้อมูลตามผลสรุป

เลือกรูปแบบการวิเคราะห์ Data Analytics ตามแหล่งข้อมูลที่มีการจัดระเบียบไว้แล้ว ซึ่งต้องมีการวิเคราะห์ 4 รูปแบบ ได้แก่ การวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐาน, การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย, การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ และการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ ซึ่งช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกมีประสิทธิภาพมากที่สุด

5. ตีความและนำเสนอข้อมูลทั้งหมด

นำข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์ Data Analytics ทั้ง 4 รูปแบบมาตีความกระบวนการในสิ่งที่เราต้องดำเนินการต่อไป พร้อมการนำเสนอข้อมูลให้กับบุคคลที่มอบหมาย ซึ่งเพื่อความง่ายในการนำเสนอยิ่งขึ้นควรทำเป็นบทสรุปข้อมูลในรูปแบบแผนภูมิต่าง ๆ หรือแบบอินโฟกราฟิก ก็ได้เช่นกัน เพื่อให้มองเห็นถึงจุดที่ต้องแก้ปัญหาได้อย่างชัดเจน

---

ตัวอย่างธุรกิจที่น่าสนใจ สำหรับการวิเคราะห์ Data Analytics

เพื่อให้เห็นภาพการวิเคราะห์ Data Analytics คือเครื่องมือการใช้งานแบบไหน เราขอยกตัวอย่างธุรกิจที่ได้มีการวิเคราะห์ด้วยเครื่องมือ  Data Analytics ที่มีประสิทธิภาพ และสามารถสร้างศักยภาพในการเติบโตขององค์กรได้เป็นอย่างดี ซึ่งจะมีธุรกิจจากองค์กรไหนบ้าง ลองมาดูกัน

Amazon 

• การแนะนำสินค้า Amazon ใช้ Machine Learning และ Predictive Analytics ในการวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า เพื่อแนะนำสินค้าที่น่าจะสนใจ ซึ่งทำให้ลูกค้าได้รับประสบการณ์การซื้อสินค้าที่ตรงกับความต้องการมากขึ้น
• การคาดการณ์สินค้าคงคลังด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจากการขายในอดีต Amazon สามารถทำนายความต้องการสินค้าล่วงหน้าและจัดการคลังสินค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• จัดการโลจิสติกส์จากการใช้ข้อมูลการขนส่งและเส้นทางการจัดส่งในการเพิ่มประสิทธิภาพของการขนส่งสินค้า ลดเวลาและต้นทุนในการส่งมอบ

Starbucks

• Starbucks ใช้ข้อมูลจากการตอบแบบสอบถามหรือการใช้แอปพลิเคชันในการเก็บข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า เช่น การเลือกซื้อเครื่องดื่มหรือการเยี่ยมชมร้าน
• ปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้าด้วยการใช้ข้อมูลจากแอปพลิเคชันเพื่อเสนอโปรโมชันหรือผลิตภัณฑ์ที่เฉพาะเจาะจงกับลูกค้าแต่ละราย เช่น การส่งคูปองส่วนลดที่ตรงกับความชอบของลูกค้า
• ทำนายความต้องการสินค้า จากการวิเคราะห์ข้อมูลการขายในแต่ละสาขาเพื่อคาดการณ์สินค้าที่จะขายดีในช่วงต่าง ๆ และปรับคลังสินค้าตามความต้องการ

Airbnb (บริษัทรับจองโรงแรม)

• Airbnb ใช้ Data Analytics ในการคาดการณ์ราคาเช่าที่พักตามฤดูกาล สถานที่ หรือประเภทของที่พัก เพื่อให้เจ้าของที่พักสามารถตั้งราคาที่แข่งขันได้และเหมาะสมกับตลาด
• ปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้จากการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ทั้งผู้ให้บริการที่พักและผู้เช่า เพื่อให้ระบบแนะนำที่พักที่ตรงกับความต้องการหรือพฤติกรรมการค้นหา
• เพิ่มความน่าเชื่อถือด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลรีวิวและคะแนนของที่พักเพื่อช่วยให้ลูกค้าสามารถเลือกที่พักที่มีคุณภาพและตรงกับความต้องการได้ง่ายขึ้น

---

Data Analytics คือกุญแจสำคัญ เพื่อการวิเคราะห์ธุรกิจสมัยใหม่

การวิเคราะห์ด้วยเครื่องมือ Data Analytics คืออีกหนึ่งวิธีการที่ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลมหาศาลที่มี กลายเป็นรูปแบบข้อมูลที่สามารถดูง่าย เข้าใจง่าย อีกทั้ง  Data Analytics เป็นตัวช่วยกำหนดเส้นทางการเติบโตของธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้แล้วยังมีกลยุทธ์การตลาดอีกหลายที่คุณต้องเรียนรู้ หากต้องการศึกษาในเชิงลึก ได้บทเรียนที่สดใหม่ พร้อมกรณีศึกษาเพื่อการนำไปปรับใช้ในธุรกิจของตัวเอง สามารถสมัครเรียนหลักสูตรการตลาดจาก eddu ได้เลย รับรองความคุ้มค่ากับความรู้และทักษะที่ต่อยอดทางการเงินได้ระยะยาว