ทุกคนน่าจะเคยได้ยินคำว่า “Big Data” ผ่านหูผ่านตากันมาบ้างไม่มากก็น้อย ไม่ว่าจะได้ยินผ่านรายการข่าวทาง free TV เห็นผ่านฟีดระหว่างไถเฟซบุ๊ค หรือแม้กระทั่งอ่านจากข่าวเตือนภัยที่คุณลุงคุณป้าแชร์มาทางกรุ๊ปไลน์รวมญาติก็ตาม ซึ่งหลายคนน่าจะเคยสงสัยเป็นแน่ ว่าคำว่า “Big Data” มันคืออะไรกัน? แถมได้ยินมาอีกว่า หลายแอปฯเก็บรวบรวม และขายต่อกันได้ ในราคาสูงอีกด้วย ..แล้วใครซื้อ? และใครกัน? ที่เป็นคนใช้งานเจ้า “ข้อมูลขนาดใหญ่” นี้ บทความนี้ Eddu จะพาคุณไปรู้จักกับ Big data ให้มากขึ้น และน่าจะคลายข้อสงสัยของทุกคนได้ไม่มากก็น้อย
ข้อมูล (Data) นั้น อยู่รอบตัวเราตลอดทุกที่ และทุกเวลา โดยอยู่ในรูปแบบของข้อมูลดิบ (Raw Data) ที่ยังไม่ผ่านการรวบรวมและคัดแยก ยกตัวอย่างง่ายๆ เลย ก็เช่น ข้อมูลกิจวัตรประจำวันของคุณนั่นเอง ตั้งแต่ตื่นนอนเวลากี่โมง ทานอาหารอะไรบ้าง ดูทีวีช่องอะไรบ้าง สินค้าที่ใช้ในแต่ละวัน ฯลฯ รายละเอียดเหล่านี้ ล้วนเป็นข้อมูลที่มีค่าในเชิงธุรกิจหลายๆ ประเภท โดยผู้ต้องการใช้งาน จะรวบรวมข้อมูลพวกนี้มาจากหลายๆ แหล่ง จนกลายเป็น Big Data จากนั้นจะส่งต่อให้ทีมวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) คัดแยกเป็นหมวดหมู่ และเลือกนำมาวิเคราะห์เพื่อนำไปต่อยอดพัฒนาธุรกิจแบบเห็นผลต่อไป
Big Data ทำให้หลายๆ ธุรกิจในยุคปัจจุบันเติบโตอย่างก้าวกระโดด เพราะ ข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้บริษัทสามารถวางแผนธุรกิจได้จากพฤติกรรมของลูกค้าตัวจริง สินค้าที่ผลิตออกมาตอบโจทย์ได้ตรงจุดมากขึ้น ไม่ใช่การเดาสุ่มเหมือนในอดีต
ในยุคปัจจุบันการใช้งาน Big Data นั้นเพิ่มสูงขึ้นเรื่อยๆ แทบจะทุกแผนกในองค์กรที่จะต้องใช้งานดาต้าเหล่านี้ในการทำงาน ความเปลี่ยนแปลงนี้ ทำให้ความต้องการในตลาดของสายอาชีพ Data พุ่งทะยานขึ้นสู่อันดับ 1 ในหมวดงาน IT โดยในบทความนี้ EDDU จะขอกล่าวถึง “3 อาชีพสาย DATA ที่มาแรงที่สุด” จากผลสำรวจของ ของ Adecco ในปี 2021 ที่ผ่านมา เพื่อแชร์เป็นไอเดียสำหรับผู้สนใจมองหาความก้าวหน้าด้านการงานเกี่ยวกับสาย DATA ครับ
1) Data Analyst หรือ นักวิเคราะห์ข้อมูล
รายได้โดยเฉลี่ย :
ระดับเริ่มต้นในประเทศไทยอยู่ที่ 30,000 – 50,000 บาทต่อเดือน และมีโอกาสเพิ่มสูงขึ้นถึง 140,000-250,000 บาทตามประสบการณ์
Data Analyst นั้นเปรียบเสมือน “มันสมองของบริษัท” ที่จะคอยทำหน้าที่รวบรวมข้อมูลดิบ (Raw Data) จากหลากหลายแหล่งที่มา ทั้ง Primary Sources คือค้นหาด้วยตนเอง หรือ ค้นจากข้อมูลที่ถูกเก็บรวบรวมมาแล้วของบริษัท (โดย Data Scientist อีกที) และ Secondary Sources ที่เป็นการใช้ข้อมูลของหน่วยงานหรือองค์กรอื่นๆ มาประกอบกัน แล้วนำมาย่อยออกมาเป็นข้อมูลธุรกิจเชิงลึก (Business Insights) ที่จะนำไปสู่การพัฒนาผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่ๆ ขององค์กร การลดค่าใช้จ่ายฟุ่มเฟือยที่ไม่จำเป็น จนถึงการตัดสินใจเกี่ยวกับการวางแผนกลยุทธ์การขายเลยทีเดียว นับว่า Data Analyst เป็นอีกหนึ่งตำแหน่งสำคัญขององค์กรก็ว่าได้
2) Data Scientist หรือ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
รายได้โดยเฉลี่ย :
ระดับเริ่มต้นในประเทศไทยอยู่ที่ 30,000 – 50,000 บาทต่อเดือน และมีโอกาสเพิ่มสูงขึ้นเกิน 150,000 บาทตามประสบการณ์
ครั้งหนึ่ง Data Scientist เคยถูกขนานนามจากนิตยสารธุรกิจระดับโลกอย่าง Harvard Business Review ว่าเป็น “อาชีพที่เซ็กซี่ที่สุดในยุคศตวรรษที่ 21” เลยทีเดียว
Data Scientist เป็นอาชีพที่ต้องใช้ทั้งทักษะทางคณิตศาสตร์ สถิติ และเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์มารวมกัน โดยนำทักษะเหล่านี้มาเริ่มต้นตั้งแต่การตั้งคำถามปลายเปิดเชิงธุรกิจ และค้นหาวิธีวิธีแก้ปัญหา โดยรวมรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง คัดกรองเฉพาะที่สำคัญ จัดเรียงและเขียนใหม่ออกมาในรูปแบบของภาพ (Data Visualization) หรือแดชบอร์ด (KPI Dashboard) เพื่อทำให้เข้าใจได้ง่ายขึ้น โดยจุดประสงค์หลักของ Data Scientist นั้น คือการคาดการณ์โอกาสทางธุรกิจ และสื่อสารออกมาให้ทีมงานทุกแผนกเข้าใจ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานขององค์กร (Optimized Existing Products/Operations) ด้วยเทคโนโลยีและวิทยาศาสตร์ของ Big Data
.
3) Data Engineer หรือ วิศวกรข้อมูล
รายได้โดยเฉลี่ย :
ระดับเริ่มต้นในประเทศไทยอยู่ที่ 30,000 – 50,000 บาทต่อเดือน และมีโอกาสเพิ่มสูงขึ้นถึง 140,000-250,000 บาทตามประสบการณ์
มีหัวใจหลักในการทำงานของทีม Data Engineer คือ “การทำให้ Data นั้นเข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับทุกคนที่ต้องใช้งาน” อาชีพนี้จึงเปรียบเสมือนต้นน้ำสำหรับงานสาย Data ที่ทุกข้อมูลจะต้องผ่าน Data Engineer ก่อน ที่จะถึงมือ Data Analyst และ Data Scientist ผู้จะมารับช่วงต่อ หากจะให้พูดง่ายๆ ก็คือ Data Engineer นั้น มีหน้าที่รวบรวมข้อมูลจากต้นทาง (Data Source) และนำมาแปลงให้เป็นรูปแบบเดียวกัน ก่อนจะทำการจัดเก็บในระบบที่วิศวกรข้อมูลเป็นผู้สร้างขึ้นมา อย่าง Data Lake ที่เป็นศูนย์รวมของ Raw Data ทั้งหมด และ Data Warehouse ที่เป็นระบบจัดเก็บข้อมูลที่ผ่านการแปลงเรียบร้อยพร้อมใช้สำหรับทุกคนในองค์กร
หลังจากทุกท่านได้อ่านบทความมาถึงจุดนี้แล้ว น่าจะพอเข้าใจเรื่องของ Big Data และอาชีพสาย Data มากขึ้นพอสมควรนะครับ ว่าอาชีพสายนี้มีความสำคัญและมีความต้องการสูงมากขนาดไหน โดยเฉพาะในยุคที่แอปพลิเคชั่นสตรีมมิ่งกำลังเฟื่องฟูแบบนี้ เห็นได้ชัดว่าแอปฯ ชื่อดังต่างๆ ทั้ง Netflix และ YouTube ล้วนมีการนำเอา Data ที่เก็บรวบรวมจากผู้ใช้บริการ ไปออกแบบและพัฒนาแอปฯ เพื่อสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับผู้ใช้บริการ (ถึงขั้นรู้ว่า เราน่าจะชอบหนังแนวไหน และอยากดูอะไรต่อไป ) หรือ แอปฯ ธนาคารต่างๆ ที่นำเอา Data มาใช้ในการเสริมสร้างความแข็งแรงของ Cyber Security เพื่อป้องกันการถูกฉ้อโกงเงินในบัญชี และยังมีอีกหลายอย่างที่ Data Analytics สามารถสร้างได้
หากคุณสนใจอยากลองเริ่มต้นอาชีพสาย DATA หรือคุณอาจจะเป็นเจ้าของกิจการและอยากพัฒนาสินค้าและบริการด้วย Data ที่มีอยู่แล้วก็ตาม ทาง Eddu ก็มีคอร์ส Data Analytic & Visualization ที่จะสอนคุณตั้งแต่เริ่มต้นจนเป็นมือโปรได้อย่างง่ายดาย โดยที่คุณไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้านนี้มาก่อนเลยเลย!
สมัครเลย!
หลักสูตร
Data Analytics for Business & Marketing
ใช้ Data มาช่วยทำธุรกิจ / การตลาด ในยุค 4.0
แถมให้พิเศษ! สอน Google Data Studio ทำ Data Visualization
หลักสูตร Data Analytics & Visualization 12 ชั่วโมง
ลดพิเศษ เพียง 4,999.- จาก 12,900.-
**จำนวนจำกัด**
อ้างอิง
https://youtu.be/yZvFH7B6gKI
https://www.youtube.com/watch?v=uswU1s3M2VE
https://www.sas.com/en_th/insights/analytics/what-is-a-data-scientist.html
https://www.northeastern.edu/graduate/blog/what-does-a-data-analyst-do/
https://www.youtube.com/watch?v=SUTfmhPMZQw
https://blog.datath.com/data-engineer-guide/
https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/data-engineer
https://www.brandbuffet.in.th/2018/01/data-scientist-job-in-high-demand/
https://www.marketingoops.com/reports/base-salary-career-2021/
https://today.line.me/th/v2/article/kaDNkq
รอบตัวเราทุกวินาที มี Data จำนวนหลายพันล้านไบท์ถูกสร้างขึ้นมา และถูกจัดเก็บไว้เป็นข้อมูลสำคัญ เพื่อนำไปสู่การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ทางธุรกิจ (Strategic Business Decision)
ในทุกๆ องค์กรขนาดใหญ่ หรือแม้แต่หน่วยงานของรัฐบาลเอง ก็ให้ความสำคัญกับ Big Data เหล่านี้
แล้วใครกันที่เป็นคนจัดการกับข้อมูลมากมายเหล่านี้?
ก็ไม่พ้นผู้มีอาชีพสาย DATA อยู่แล้ว
นี่จึงเป็นเหตุผลว่า ทำไมสายอาชีพ Data ถึงกำลังเป็นที่ต้องการในตลาดโลก โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Data Analyst หรือ “นักวิเคราะห์ข้อมูล” ที่เปรียบเสมือนกระดูกสันหลังขององค์กรเลยก็ว่าได้ และเหล่านักวิเคราะห์ข้อมูล จะทำงานโดยขนาดอาวุธสำคัญ ซึ่งก็คือ เครื่องมือ (Tools) ที่จะช่วยทำให้พวกเขาจัดการข้อมูลมหาศาลเหล่านี้ได้ง่ายขึ้นไม่ได้!
วันนี้ EDDU เลยจะมาแนะนำเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics Tools) ที่ทุกคนในสายงาน Data จำเป็นจะต้องรู้จัก และใช้งานได้อย่างคล่องแคล่ว เพื่อที่จะช่วยทุ่นแรง และลดระยะเวลาในการจัดการข้อมูลลงอย่างไม่ต้องเหนื่อยเกินไป
ในบทความนี้ EDDU ขอแบ่งเครื่องมือฯ ออกเป็น 2 กลุ่มหลักๆ คือ
4 เครื่องมือสำหรับ
การจัดการข้อมูล (Data Management Tools)
1) Excel – ถือได้ว่าเป็นหนึ่งในโปรแกรมที่นิยมใช้กันมากที่สุดในการจัดการข้อมูลก็ว่าได้ เพราะโปรแกรม Excel เองนั้นสารพัดประโยชน์นอกจากการจัดเก็บ (Storge) และแก้ไข (Edit) แล้ว ตัวโปรแกรมเองยังสามารถวิเคราะห์ Data ได้อีกด้วย ผ่านฟังก์ชั่น Pivot Table, VBA, Solver และ Form เป็นต้น หรือถ้าต้องการจัดการ Big Data ในเชิงลึกก็สามารถดาวน์โหลด Plugins ต่างๆ ที่ช่วยเสริมประสิทธิภาพมาเพิ่มได้ แถมยังสามารถสร้างกราฟนำเสนอข้อมูลได้หลายรูปแบบอีกด้วย เรียกได้ว่า Excel นั้นเป็นเครื่องมือที่ครบเครื่องมากๆ และสามารถเรียกใช้งานได้ง่าย เพราะแทบจะทุกคนที่ใช้คอมพิวเตอร์ หรือแท็ปเลตนั้น ต้องมีโปรแกรมนี้ติดตั้งในอุปกรณ์อยู่แล้ว
2) Zoho Analytics – เป็นอีกหนึ่งในเครื่องมือที่น่าสนใจมากที่สุด ด้วยการที่ Zoho Analytics นั้นเป็นซอฟท์แวร์อัจฉริยะที่สามารถวิเคราะห์ Big Data ได้ด้วยตนเอง หรือที่เรียกว่า “Business Intelligence” แถมยังมีผู้ช่วยจักรกลอัจฉริยะ (Artificial Intelligence) ที่ผู้ใช้สามารถถามคำถาม จากนั้น AI จะตอบกลับมาเป็นรีพอร์ตข้อมูลที่ผ่านการวิเคราะห์มาแล้ว ด้วยกระบวนการอย่าง Machine Learning หรือ NLP
และที่สำคัญ คือ อินเตอร์เฟสของ Zoho Analytics นั้น ออกแบบมาในรูปแบบของ Dashboard ที่ใช้งานได้ง่าย และยังมีเทมเพลตมากมายให้เลือกใช้ เครื่องมือนี้จึงเหมาะกับผู้ใช้งานมือสมัครเล่น หรือคนที่ไม่มีความรู้เรื่องไอทีให้สามารถใช้วิเคราะห์ข้อมูลได้สะดวกขึ้น
3) Google Analytics – เป็นอีกหนึ่งแพลตฟอร์มคู่ใจของใครหลายคนที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลาย Google Analytics นั้นสามารถแสดงผลเมตริก (Metrics) และข้อมูลเชิงลึก (Insights) ที่สำคัญจากเวปไซต์หรือโฆษณา (Google Ads) โดยสามารถปรับแต่งได้ในโหมด Custom และ Automated ซึ่งเลือกที่จะเก็บข้อมูลได้ด้วยตัวเอง หรือการใช้ AI วิเคราะห์แบบอัตโนมัติก็ได้ โดยสามารถลิงก์กับแพลตฟอร์มอื่นๆ ของ Google อย่าง Google Data Studio และ Google BigQuery ได้อีกด้วย ด้วยผลวิเคราะห์ที่ออกมาค่อนข้างเข้าใจง่ายและแม่นยำ จึงทำให้เครื่องมือนี้เป็นที่ถูกใจใครหลายๆ คน
4) Python – เป็นโปรแกรมที่ต้องการความชำนาญในการเขียนโปรแกรม และโค้ดดิ้งพอสมควร แต่ถ้าหากคุณไม่มีปัญหาเรื่องโค้ดแล้วละก็ Python เป็นอะไรที่เหมาะมากในการจัดการ Data ของคุณ จุดเด่นที่สำคัญอีกอย่างก็ คือ Python มีผู้ใช้เป็นจำนวนมาก จึงมีคอมมูนิตี้ที่แบ่งปันโค้ด และซัพพอร์ตกัน จุดนี้จะทำให้คุณประหยัดเวลาในการเขียนโค้ดไปได้มากทีเดียว
3 เครื่องมือสำหรับ
การแสดงผลข้อมูล (Data Visualization Tools)
1) Tableau – หลายๆ คนยกให้ Tableau เป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดในการแสดงผลวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบกราฟ หรือแผนภูมิแบบ Interactive และ Dashboard เพราะไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดใดๆ ใช้ง่ายเพียงแค่ลากและวาง (Drag & Drop Interface) และให้ผลลัพธ์ที่ต้องการด้วยเวลาเพียงไม่กี่นาที
โดย Tableau นั้นสามารถทำงานได้อย่างลื่นไหลบนระบบปฏิบัติการอย่าง Mac OS และ Windows อีกทั้งยังจัดเก็บผลงานที่สร้างไว้ลงบน cloud หรือทำงานข้ามแพลตฟอร์มอื่นๆ ของ Tableau ได้อีกด้วย จึง สะดวกที่สุด! เพราะผู้ใช้งานสามารถใช้ Tableau จากที่ไหนก็ได้
2) Microsoft Power BI – หนึ่งในเครื่องมือยอดนิยมตลอดกาลในสายงาน Data เพราะเพียงแค่คุณมี Windows ก็สามารถเข้าใช้งาน MS Power BI ได้ อีกทั้งโปรแกรมนี้ยังใช้งานง่าย และเต็มไปด้วยฟังก์ชั่นเด็ดๆ โดย Power Bi นั้น สามารถทำงานแบบ Cross-Platform ได้กับแทบทุกโปรแกรมของ Microsoft อีกทั้งยังดึง Data จากฐานข้อมูลต่างๆ อย่าง Excel, Text File และแพลตฟอร์มอื่นๆ อย่าง Google Analytics, Facebook Insights, SAP HANA และ Hadoop
ผู้ใช้งาน MS Power BI สามารถสร้างข้อมูลในรูปแบบกราฟ แผนภูมิ แดชบอร์ด หรือทำรีพอร์ทเองได้โดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้เรื่องโค้ดดิ้ง และโปรแกรมนี้ยังรองรับการ Export ไฟล์ที่แสดงผลได้บน Desktop, Web, Apps แถมยังสามารถจัดการข้อมูล Big Data แบบเชิงลึกได้อย่างทรงประสิทธิภาพมากอีกด้วย
3) Google Data Studio – เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับมือใหม่ เพราะ Google ได้จัดทำคลิปวิดีโอสอนการใช้งานแพลตฟอร์มนี้ ตั้งแต่ขั้นพื้นฐานจนถึงระดับสูงไว้แล้ว ผู้ใช้งานจึงสามารถฝึกทำ Data Visualization อย่าง Google Data Studio ได้สบายๆ และโปรแกรมนี้ยังสามารถใช้งานร่วมกับ Google Analytics, Google Ads, Google Search Console และ YouTube ได้อีกด้วย
.
ครบแล้วครับ สำหรับ 7 เครื่องมือฟรี! ที่ช่วยให้งานสาย Data ง่ายขึ้น หวังว่าบทความนี้ ผู้อ่านจะได้ไอเดียที่จะช่วยให้เลือกใช้เครื่องมือได้ตรงใจ ( หรือจะลองดาวน์โหลดมาใช้ทั้ง 7 ตัว เพื่อเพิ่มทักษะด้านวิเคราะห์และนำเสนอก็ยิ่งเจ๋ง ) ส่วนถ้าใครอยากรู้วิธีการเลือกใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ ให้ละเอียดยิ่งขึ้นกว่านี้ Eddu ก็มีคอร์สสอนเกี่ยวกับ Data Analytics โดยเน้นไปที่
✅ ทำ Dashboard สรุปข้อมูลให้เข้าใจง่าย นำเสนอได้อย่างมีประสิทธิภาพ
✅ การวิเคราะห์ตลาด มองหาความน่าจะเป็น ตั้งสมมติฐาน และประเมินความได้เปรียบของธุรกิจ ด้วย Data
รับรองว่า คอร์สนี้อัดแน่นไปด้วยคุณภาพ และพร้อมจะเปลี่ยนให้คุณเป็นมือโปรด้านนี้เลย!
สมัครเลย!
หลักสูตร
Data Analytics & Visualization
ใช้ Data มาช่วยทำธุรกิจ / การตลาด ในยุค 4.0
แถมให้พิเศษ! สอน Google Data Studio ทำ Data Visualization
หลักสูตร Data Analytics & Visualization 12 ชั่วโมง
ลดพิเศษ เพียง 4,999.- จาก 12,900.-
อ้างอิง
https://towardsdatascience.com/10-data-analysis-tools-for-beginners-and-experts-2d083203b06e
https://stepstraining.co/analytics/6-data-analytics-tools-for-marketing
https://hevodata.com/learn/data-management-tools/
https://statanalytica.com/blog/data-analytics-tools/
https://www.softwaretestinghelp.com/data-analysis-tools/#18_Google_Fusion_Tables
https://www.edureka.co/blog/top-10-data-analytics-tools/#randpython
https://digitalbusinessconsult.asia/view/3170/
https://www.techstarthailand.com/blog/detail/Top-6-Data-Analytics-Tools-in-2019/1072
https://www.mandalasystem.com/blog/th/53/big-data-26082020#
https://blog.skooldio.com/4tools-for-data-visualization/
6 ข้อดีของ Data Driven Marketing
ที่จะพาธุรกิจคุณเติบโตแบบก้าวกระโดด
ในยุคดิจิทัลที่อะไรๆ ก็เป็นข้อมูล (Data) ไปซะหมด ไม่ว่าคุณจะขยับตัวไปไหนหรือทำอะไรในโลกออนไลน์ ล้วนเก็บเป็นข้อมูลเพื่อนำไปพัฒนาสินค้าและบริการได้ทั้งนั้น
.
ผมเชื่อว่า คุณต้องเคยเจอเหตุการณ์ที่แค่พูดหรือพิมพ์ชื่อสิ่งที่อยากได้กับเพื่อน ทันใดนั้น.. ของสิ่งนั้นก็โผล่ขึ้นมาในฟีด (Feed) ของคุณ!
.
นี่แหละ คือโลกแห่ง Marketing ที่ทรงประสิทธิภาพมากกว่าที่คุณคิด และนี่จึงเป็นเหตุผลว่า ทำไมนักการตลาดและธุรกิจ ควรหันมาใช้ Data Driven Marketing ซึ่งในบทความนี้ Eddu จะพาคุณไปรู้จักกับ “กลยุทธ์การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล” ที่คุณเองก็สามารถเรียนรู้ และนำไปปรับใช้กับธุรกิจของคุณ เพื่อสร้างรายได้และกำไรได้อย่างมหาศาลเลยทีเดียว
Data Driven Marketing คืออะไร?
Data Driven Marketing หรือ การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เกิดจากการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ข้อมูลจากแคมเปญโฆษณา (Marketing Campaign) การปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าโดยตรง (Direct Interaction) การวิจัยด้วยตนเอง หรือผลสำรวจต่างๆ (Research) หรือการใช้เทคโนโลยีในการช่วยค้นหาอย่างแพลตฟอร์มอัจฉริยะอย่าง Trello, Medium หรือ Cognism โดยนักการตลาดจะนำข้อมูลที่ได้นี้ มาวิเคราะห์เพื่อที่จะ ทำความรู้จัก และเข้าใจความคิดจากมุมมองของลูกค้าให้มากขึ้น และต่อยอดนำไปพัฒนาธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ยกตัวอย่างการใช้ Data Driven Marketing ง่ายๆ เลยก็คือ
หากคุณกำลังจะเริ่มขายสินค้าอะไรสักอย่าง คำถามเริ่มต้นก็มี..
คุณจะเริ่มโปรโมทสินค้า และวางแผนเสนอโปรโมชั่นอย่างไร? และทำอย่างไรจะแน่ใจได้ว่า กลุ่มลูกค้าของคุณเห็นโฆษณาของคุณแล้ว? และมั่นใจได้อย่างไรว่า โฆษณาสินค้าของคุณจะได้รับความสนใจ? หรือยอดขายจะได้ตามเป้าหมายที่ตั้งเอาไว้?
.
คำตอบของคำถามของเริ่มแคมเปญเหล่านี้จะชัดเจนขึ้น หากคุณมี Data ของลูกค้ามากพอที่จะคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต และมันจะช่วยให้คุณตัดสินใจเลือกใช้กลยุทธ์ทางธุรกิจที่ชาญฉลาด (Smart Business Decision) และลดรายจ่ายค่าโฆษณาที่ไม่เกิดประโยชน์ได้มากโขเลยล่ะครับ
.
และนอกจากกำหนดทิศทางของสินค้าและบริการ รวมทั้งวางกลยุทธ์การขายแล้ว แล้ว Data Driven Marketing ยังสามารถเพิ่มประสิทธิภาพขององค์กรและพนักงานได้อีกด้วยนะครับ
.
และบทความนี้ Eddu จะพาคุณไปพบกับ 6 วิธี ที่จะใช้ Data Driven Marketing ให้เกิดประโยชน์สูงสุดกับธุรกิจของคุณ
1) เพิ่มผลกำไร ด้วยการสร้างความน่าประทับใจให้ User Experience
การศึกษาและเก็บข้อมูลเกี่ยวกับ Customer Journey หรือ เส้นทางของผู้บริโภคตั้งแต่ก่อนจะเป็นลูกค้า จนตัดสินใจซื้อ รวมถึงการกลับมาซื้อสินค้าหรือใช้บริการซ้ำ โดยอาจจะเก็บข้อมูลผ่านการมีปฏิสัมพันธ์โดยตรงของพนักงานขายกับลูกค้า หรือการรับฟี้ดแบคทางออนไลน์ก็ดี ล้วนช่วยทำให้เราทราบถึงพฤติกรรมของผู้บริโภค และความพึงพอใจของผู้บริโภคได้มากขึ้น
ซึ่งหากแบรนด์หมั่นสอบถามลูกค้าเป็นประจำ และรวบรวมข้อมูลไว้ ก็จะสามารถนำข้อมูลเหล่านี้ มาช่วยเสริมประสบการณ์ของผู้บริโภค (User Experience) ให้ดียิ่งขึ้น เพื่อที่จะสร้างความจงรักภักดีต่อแบรนด์ (Brand Loyalty) ให้ลูกค้ากลับมาใช้บริการซ้ำ หรือสร้างกระแสบอกต่อแบบปากต่อปาก (Word of Mouth) เพื่อขยายฐานลูกค้าพร้อมทั้งปิดการขายได้ไวขึ้น ซึ่งจะทำให้ยอดขายและผลกำไรเพิ่มขึ้นแบบเห็นได้ชัด
2) พัฒนาผลิตภัณฑ์หรือบริการ ด้วย Insight Driven Product/Service
Data Driven Marketing นั้นเป็นตัวช่วยของนักการตลาดให้สามารถเข้าถึงกลุ่มลูกค้าได้แบบทุกที่ทุกเวลา เช่น โฆษณาที่ปรากฎบนหน้าฟีด Social Media ระหว่างเล่นมือถือ หรือแบนเนอร์ที่ตามติดบนหน้าเวปไซต์ที่คุณกำลังอ่านอยู่ก็ตาม สิ่งเหล่านี้ทำให้ลูกค้าของคุณแทบจะเห็นแบรนด์ของคุณอยู่ตลอดเวลา และแอคชั่นที่ลูกค้าตอบรับกับโฆษณาเหล่านั้น ไม่ว่าจะ click หรือ reject ก็สามารถนำมาพัฒนาผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณให้โดนใจกลุ่มลูกค้าได้มากกว่าเดิม เรียกได้ว่าเป็นการสร้างมาตรฐานที่ดีให้กับแบรนด์ เพิ่มความสัมพันธ์กับลูกค้าให้แน่นแฟ้น (Customer Relationship Management หรือ CRM) และทั้งหมดนี้ยังสามารถนำไปต่อยอดในการวางกลยุทธ์ทางธุรกิจในอนาคต
3) เพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจเชิงธุรกิจ และการวางแผนกลยุทธ์ (Effective Strategy Planning and Data Driven Decision)
ยิ่งองค์กรของคุณมีฐานของข้อมูลมากเท่าไหร่ การตัดสินใจแก้ไขปัญหาต่างๆ จะยิ่งรวดเร็ว และแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น จากสถิติของบริษัทวิจัยชั้นนำอย่าง Gartner พบว่า 76% ของนักการตลาดนั้นสามารถตัดสินใจเชิงธุรกิจ (Effective Strategy Decision) ได้ดีขึ้นตามความละเอียดของฐานข้อมูลเชิงลึก (Customer Insight)
ซึ่งนั่นหมายความว่า องค์กรสามารถวางแผนกลยุทธ์การตลาดแบบเฉพาะเจาะจง (Personalized Ads) หรือเลือกใช้ช่องทางการโปรโมทแบรนด์แบบเข้าถึงกลุ่มลูกค้าทั้งหน้าเก่าและหน้าใหม่ได้อย่างตรงจุด
5) ประเมินผลงาน และพัฒนาบุคลากรผ่าน Data Driven Strategy
การนำเอา Data มาผนวกกับ Online Marketing นั้น ทำให้การวัดผลของแคมเปญง่ายขึ้น และชัดเจนมากขึ้น โดยวัดผลได้จาก Conversion ที่ได้กลับมา ( อาจจะเป็นการซื้อ การคลิกอ่าน การแชร์ต่อ ฯลฯ ขึ้นอยู่กับจุดประสงค์ของแคมเปญนั้นๆ ) เทียบกับงบประมาณที่ใช้จ่ายไป
โดยองค์กรที่นำ Data Driven Strategy มาใช้นั้น จะสามารถเพิ่มประสิทธิภาพ และประสิทธิผลของกลยุทธ์ต่างๆ ได้อย่างคุ้มค่ามากขึ้น ซึ่งในขณะเดียวกันผลลัพธ์ของแคมเปญเหล่านี้ ยังสามารถใช้เพื่อประเมินผลงานของนักการตลาดในองค์กรผ่านดัชนีชี้วัดผลงาน (KPI) เพื่อพัฒนาศักยภาพของบุคลากรได้อีกด้วย
6) สร้างประสบการณ์แบบไร้รอยต่อผ่านช่องทาง Omni-Channel ให้ดียิ่งขึ้น
Omni Channel คือ การสร้างประสบการณ์ที่ดีให้ลูกค้าแบบไร้ร้อยต่อ (Seamless User Experience) โดยการรวมทุกช่องทางที่ลูกค้าติดต่อ Brand เข้ามาไว้ในที่เดียว ทั้งหน้าร้าน , Social Media ,Website, Application ต่างๆ ทำให้ไม่ว่าลูกค้าจะติดต่อมาจากช่องทางไหน ก็จะได้รับประสบการณ์เดียวกันแบบไร้รอยต่อนั่นเอง
และ Data Driven Marketing จะช่วยให้แบรนด์รู้ได้ว่า ช่องทางไหนคือช่องทางที่ดีที่สุดกับกลุ่มลูกค้าของคุณ และเพราะอะไร? ซึ่งคำตอบนี้จะทำให้แบรนด์สามารถเพิ่มความสะดวกสบาย และความรู้สึกพึงพอใจแบบเดียวกันให้ในช่องทางอื่นๆ สิ่งนี้ช่วยให้ลูกค้าเก่าติดหนึบ และขยายกลุ่มลูกค้าใหม่ๆ ได้มากขึ้นอีกด้วย
.
เรื่องราวของ Data และ Big Data นั้นยังมีอีกมากมายที่เราสามารถนำมาใช้ให้เกิดประโยชน์กับแบรนด์ได้ โดยเฉพาะในบทความนี้ >> Data Driven Marketing << ที่หากคุณสามารถจับจุดได้อย่างถูกต้อง และนำไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แบรนด์ของคุณจะสามารถเข้าใจลูกค้าได้อย่างถ่องแท้ ไม่ว่าจะเป็นวิธีในการเข้าถึงสินค้า พฤติกรรมในการเลือกบริโภค รวมไปถึงสิ่งที่ชอบและไม่ชอบในแบรนด์ของคุณ ตลอดไปจนปัญหาอะไรที่ลูกค้ายังคงรอคอยการปรับปรุง (Pain Point) ในช่องทางการติดต่อต่างๆ (Touchpoints)
และถ้าหากคุณพร้อมแล้วที่จะเรียนรู้ Data Driven Marketing เพื่อนำเทคนิคนี้มาใช้พัฒนาธุรกิจแล้วล่ะก็ EDDU ก็มี หลักสูตร Data Analytics & Visualization ที่ได้รวบรวมทุกกลเม็ดเคล็ดลับที่จะทำให้คุณกลายเป็นเซียน Data และประสบความสำเร็จในยุค 4.0 อย่างรวดเร็วแบบที่คุณไม่ต้องมีพื้นฐานมาก่อนเลย
สมัครเลย!
หลักสูตร
Data Analytics & Visualization
ใช้ Data มาช่วยทำธุรกิจ / การตลาด ในยุค 4.0
แถมให้พิเศษ! สอน Google Data Studio ทำ Data Visualization
หลักสูตร Data Analytics & Visualization 12 ชั่วโมง
ลดพิเศษ เพียง 4,999.- จาก 12,900.-
อ้างอิง
https://www.cognism.com/what-is-data-driven-marketing
https://www.demandjump.com/blog/what-is-data-driven-marketing
https://www.makethunder.com/data-driven-marketing-definition-examples/
https://www.marketingevolution.com/marketing-essentials/data-driven-marketing
https://www.adverity.com/data-driven-marketing
https://www.gartner.com/en/documents/3883171
เนื้อหาในบทความนี้
หน้าที่ของ Data Analyst โดยชื่อถ้าแปลตรงตัว จะหมายถึงว่า นักวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งสโคปงานจะค่อนข้างกว้าง และขึ้นอยู่กับแต่ละบริษัท รวมไปถึงแต่ละแผนก ว่าต้องการใช้นักวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อจุดประสงค์อะไร
ตัวอย่างเช่น ทีมการตลาด ต้องการเพิ่มยอดขาย จึงต้องใช้นักวิเคราะห์ข้อมูลหาเหตุผลว่า ทำไมยอดขายสินค้าบางชนิดถึงขายได้ดี ทำไมสินค้าบางประเภทยอดขายถึงไม่ดีช่วงนี้ มีปัจจัยอะไรบ้างที่ส่งผลต่อยอดขายบ้าง เมื่อทีมการตลาดได้ข้อมูลที่ผ่านการ รวบรวม คัดกรอง หรือรวมไปถึงการ Visualize (การทำข้อมูลให้เห็นเป็นภาพในรูปแบบต่างๆ เพื่อให้สามารถเข้าใจตัวเลขได้สะดวกขึ้น) จึงนำไปปรับแผนการตลาด หรือการออก campaign ส่งเสริมการตลาด ที่สอดคล้องกับข้อมูลที่ได้ และสามารถนำไปใช้เพิ่มยอดขายได้จริงตามหลักของเหตุและผล
การทำงานจริง ได้ใช้วิชา Stats แบบอลังแค่ไหน?
หลายๆคนมีความเข้าใจว่า ถ้าเป็น Data Analyst วันๆจะได้รันโมเดลเชิงสถิติ เขียนโค้ดรัวๆแบบที่ได้เรียนในมหาลัยแน่ๆเลย แต่ในความเป็นจริงแล้ว...
ใน Corporate หลายๆที่ยังใช้ Excel ในการวิเคราะห์ข้อมูล และจัดกลุ่มเพื่อนำมาวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวเลขเพียงเท่านั้น
บางบริษัทที่มีข้อมูลที่ใหญ่ขึ้น อาจจะมี Data warehouse สำหรับการดึงข้อมูล จะมีโอกาสได้ใช้สกิลเขียน SQL บ้าง และนำมาทำงานกันต่อบน excel หรือ visualize ใน Power BI, Tableau หรือ Data studio ตามแล้วแต่สะดวก เพื่อให้ทางทีมที่ทางเราส่งข้อมูลต่อ นำไปใช้งานได้จริง และตอบโจทย์ทางธุรกิจได้
ดังนั้นแล้ว Data Analyst ใช้ Business Sense หรือ ตรรกะการคิดวิเคราะห์เชิงธุรกิจ มากกว่าจะมานั่งรันโมเดลทางสถิติ เพื่อหาคำตอบที่เหมาะสมซะมากกว่า เราไม่จำเป็นต้องเอารถถังไปสู้กับไม้จิ้มฟัน
Data analyst ที่เก่ง = เร็ว แม่นยำ ถูกต้อง นำไปใช้ต่อได้
Create a service request > Collect & analyze requirements and usage cases > Timeline estimation > Work in process > Deliver results
ส่วนถ้าใครอยากรู้วิธีการใช้ Data มาช่วยบริหารธุรกิจ และทำการตลาดในยุคนี้ พร้อมทั้งใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ ให้ละเอียดยิ่งขึ้นกว่านี้ Eddu ก็มีคอร์สสอนเกี่ยวกับ Data Analytics โดยเน้นไปที่
✅ ทำ Dashboard สรุปข้อมูลให้เข้าใจง่าย นำเสนอได้อย่างมีประสิทธิภาพ
✅ การวิเคราะห์ตลาด มองหาความน่าจะเป็น ตั้งสมมติฐาน และประเมินความได้เปรียบของธุรกิจ ด้วย Data
รับรองว่า คอร์สนี้อัดแน่นไปด้วยคุณภาพ และพร้อมจะเปลี่ยนให้คุณเป็นมือโปรด้านนี้เลย!
สมัครเลย!
หลักสูตร Data Analytics for Business & Marketing
ใช้ Data มาช่วยทำธุรกิจ / การตลาด ในยุค 4.0
แถมให้พิเศษ! สอน Google Data Studio ทำ Data Visualization
หลักสูตร Data Analytics & Visualization 12 ชั่วโมง
