เมื่อข้อมูลเป็นกุญแจไขสู่ความสำเร็จในการทำธุรกิจยุคดิจิทัล ตั้งแต่สร้างข้อได้เปรียบทางการตลาดให้เหนือคู่แข่ง การใช้ข้อมูลพัฒนาความฉลาดให้ AI (Artificial Intelligence) จนถึงการตัดสินใจด้วยข้อมูลตามสไตล์องค์กรยุคใหม่ที่เรียกกันว่า data-driven organization แต่ใช่ว่าข้อมูลทั้งหมดจะใช้งานได้ทั้งหมดเพราะข้อมูลที่มีประโยชน์ต้องผ่านการประมวลผลวิเคราะห์ด้วยกระบวนการ ‘Data Analytics’ ก่อน ดังคำกล่าวที่ว่า garbage in, garbage out ที่เปรียบว่า เมื่อเอาข้อมูลขยะเข้าไป ก็จะได้ข้อมูลขยะออกมา

Data Analytics คืออะไร? ทำไมองค์กรยุคใหม่ถึงเลือกใช้กัน

Data Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลดิบขององค์กรตั้งแต่อดีตถึงปัจจุบัน รวมถึงคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต ผ่านระบบการวิเคราะห์ข้อมูลอัตโนมัติและ algorithm เพื่อสรุปเป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์ต่อองค์กร ทั้งในแง่การเพิ่มประสิทธิภาพระบบการดำเนินการโดยภาพรวม และสร้างแต้มต่อในการทำตลาดผ่านกระบวนการหา Customer Insights ได้อย่างแม่นยำ

ปัจจุบัน Data Analytics มีการใช้กันอย่างแพร่หลายมากขึ้น ตั้งแต่อุตสาหกรรมการผลิต ธุรกิจเกมออนไลน์จนถึงกลุ่มอุตสาหกรรมรีเทล ด้วยจำนวนข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นทุกวันขององค์กรยิ่งเป็นเหตุผลสนับสนุนให้ Data Analytics เป็นกระบวนการสำคัญที่เข้ามาจัดการกลั่นกรองข้อมูลมหาศาลให้กลายเป็นข้อมูลที่มีมูลค่าและมีประโยชน์

Data Analytics แบ่งออกเป็น 4 ประเภทดังนี้

1. Descriptive Analytics - เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลที่ผ่านมาในช่วงเวลาที่กำหนด

2. Diagnostic Analytics - เป็นการให้ความสำคัญว่าทำไมสถาณการณ์หรือบางสิ่งถึงเกิดขึ้น

3. Predictive Analytics - เป็นการวิเคราะห์และคาดการณ์แนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในอนาคตอันใกล้

4. Prescriptive Analytics - เป็นการสรุปแนวทางการรับมือกับแนวโน้มและปัญหาที่เกิดจะขึ้น รวมถึงวางแผนการดำเนินงานล่วงหน้า

5 เหตุผลที่ทำให้ Data Analytics เป็นของต้องมีขององค์กร

1. สร้างประสบการณ์เหนือความคาดหมายให้ลูกค้า

ภาคธุรกิจสามารถรวบรวมข้อมูลลูกค้าจากแหล่งต่างๆ แล้วใช้ Data Analytics วิเคราะห์จัดทำโปรไฟล์ข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าเฉพาะราย เพื่อนำเสนอสินค้าและบริการเหนือความคาดหมายให้ลูกค้า รวมถึงสร้างสรรค์แคมเปญทางการตลาดให้ตรงใจกลุ่มเป้าหมายมากยิ่งขึ้น

2. ตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างแม่นยำ

องค์กรสามารถใช้ Data Analytics ช่วยกำหนดทิศทางการทำธุรกิจและลดความเสี่ยงด้านการเงิน ยกตัวอย่างเช่น การใช้ Predictive Analytics ทำให้องค์กรทราบว่าจะเกิดอะไรขึ้น และ Prescriptive Analytics จะแนะนำว่าควรรับมือกับสถานการณ์ดังกล่าวอย่างไร เป็นต้น

3. ยกระดับประสิทธิภาพการดำเนินงาน

Data Analytics สามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน ผ่านการวิเคราะห์ภาพรวมกระบวนการทำงานขององค์กร เพื่อค้นหาปัญหาและอุปสรรคที่ทำให้ระบบงานล่าช้าหรือสะดุด เพื่อนำไปสู่การแก้ไขปรับปรุงได้อย่างถูกต้องเหมาะสม

4. ลดความเสี่ยงและจัดการกับความเสียหาย

ความเสี่ยงสามารถเกิดขึ้นได้ทุกจุดของธุรกิจ เช่น การโจรกรรมข้อมูลลูกค้าหรือพนักงาน การผิดนัดชำระหนี้สิน การกระทำผิดกฎหมาย และการบริหารจัดการสต็อกสินค้าผิดพลาด เป็นต้น การใช้ Data Analytics จะช่วยให้องค์กรคาดการณ์ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น และหาแนวทางหลีกเลี่ยงและวางแผนการรับมือล่วงหน้าได้

5. เสริมแกร่งด้านความปลอดภัยให้ข้อมูล

ปัจจุบันปัญหาความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูลกลายเป็นประเด็นใหญ่ที่ภาคธุรกิจต้องใส่ใจอย่างจริงจัง องค์กรสามารถใช้ Diagnostic Analytics วินิจฉัยหาสาเหตุของอาชญากรรมไซเบอร์ที่เกิดขึ้นในอดีตด้วยการประเมินผลและแสดงผลเป็นภาพที่เข้าใจง่าย หรือใช้ Statistical Models (แบบจำลองทางสถิติศาสตร์) เพื่อช่วยให้แผนกไอทีและหน่วยงานที่เกี่ยวข้องสามารถวางแผนรับมือล่วงหน้าหรือแก้ไขเมื่อปัญหาได้ทันท่วงที

องค์กรใดบ้างที่ใช้ “Data Analytics” ในธุรกิจ

Netflix - ปฏิเสธไม่ได้เลยว่า Data Analytics เป็นหัวใจสำคัญในการขับเคลื่อนธุรกิจของ Netflix โดยเฉพาะด้านบริการและการตลาด สิ่งที่เห็นได้ชัดเจนที่สุด คือ Data-Driven Recommendation Platform ที่ทำหน้าที่นำเสนอคอนเทนต์ที่ผ่านการคัดสรรสำหรับผู้ใช้บริการเฉพาะราย ซึ่งไม่เพียงแต่จะช่วยให้ Netflix เชื่อมโยงกับลูกค้าได้อย่างใกล้ชิดมากขึ้น แต่ยังช่วยประหยัดต้นทุนทางการตลาดอีกด้วย

Airbnb - หากจะพูดถึงเรื่องราวความสำเร็จจากการใช้ Data Analytics ของโลกคงต้องนึกถึง Airbnb ที่ใช้ Data Analytics เพื่อประโยชน์ทางการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด ด้วยการวิเคราะห์ว่าพื้นที่ไหนที่สามารถสร้างผลประกอบการได้ยอดเยี่ยมและยอดแย่ ผลตอบรับและโปรไฟล์ลูกค้า แล้วนำ Insight เหล่านี้มาใช้ตัดสินใจและกำหนดกลยุทธ์ทางธุรกิจ

Amazon - ใช้ Data Analytics วิเคราะห์ Big Data หา Customer Insights เพื่อสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้าที่มีอยู่ทั่วโลก จากจุดนี้เองทำให้ Amazon สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างมหาศาลในการสร้างยอดขายเพิ่มขึ้น และยังเชื่อมต่อ Machine Learning กับข้อมูลอย่างการรีวิวและการให้คะแนนจากลูกค้า เพื่อยกระดับการดำเนินงานและการให้บริการ

เมื่อโลกพึ่งพาและไว้ใจการใช้สถิติและข้อมูลมากขึ้น Data Analytics จึงกลายเป็นส่วนสำคัญที่ช่วยสร้างมูลค่าและความน่าเชื่อถือของข้อมูลให้แก่องค์กรและบุคคลทั่วไป ด้วยการเลือกใช้เครื่องมือและเทคนิคที่หลากหลายในการแปลงข้อมูลดิบให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึก ช่วยให้การตัดสินใจและกำหนดกลยุทธ์ทางธุรกิจทำได้อย่างถูกต้องแม่นยำ และนี่คงเป็นเหตุผลว่าทำไมองค์กรยุคใหม่จึงเลือกใช้ Data Analytics

แล้วคุณล่ะ พร้อมหรือยัง?

ขอบคุณข้อมูลอ้างอิงจาก

https://thewisdom.co/content/what-is-data-analytics/
https://www.investopedia.com/terms/d/data-analytics.asp
https://www.stitchdata.com/resources/benefits-of-data-analytics/
https://www.lytics.com/blog/8-real-life-big-data-marketing-examples/