ข้อมูลที่คุณมี คือโอกาสทางธุรกิจที่ซ่อนอยู่ บทความนี้จะสะกิดผู้ประกอบการที่ใช้ ‘สัญชาตญาณ’ นำทาง ให้เริ่มตัดสินใจได้เฉียบคมด้วยข้อมูลผ่านเทคนิคง่าย ๆ ที่ใช้ได้จริง ตั้งแต่การตั้งคำถามที่ดี ไปจนถึงเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลง่าย ๆ เพื่อช่วยให้คุณค้นพบ Insight ที่น่าสนใจในข้อมูล ด้วยความก้าวหน้าของ Generative AI ในวันนี้ ผู้ประกอบการสามารถเริ่มต้นวิเคราะห์ข้อมูลได้ด้วยตัวเองเหมือนมีนักวิเคราะห์ส่วนตัวอยู่ข้างกาย และเริ่มต้นปั้นข้อมูลในมือให้กลายเป็นกลยุทธ์ที่ช่วยให้ธุรกิจเติบโตอย่างแข็งแกร่งและยั่งยืน
เรื่อง โดย ดร.วิโรจน์ จิรพัฒนกุล (กรรมการผู้จัดการ บริษัท สคูลดิโอ จำกัด)
หากคุณเป็นเจ้าของธุรกิจ SME ที่ยังสามารถยืนหยัดอยู่ได้ในโลกยุคดิจิทัล คุณน่าจะได้เริ่มขายสินค้าบนแพลตฟอร์มออนไลน์ หรือมีการใช้ระบบ POS (Point of Sale) เพื่อจัดการการขายหน้าร้าน หรือใช้งานซอฟต์แวร์ CRM (Customer Relationship Management) เพื่อเสริมสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้า นั่นแปลว่า ธุรกิจของคุณเริ่มมีการจัดเก็บ “ข้อมูล” อย่างเป็นระบบแล้ว และอาจจะมีปริมาณมากกว่าที่คุณคิด
คำถามที่สำคัญคือ ข้อมูลมหาศาลเหล่านี้ ถูกนำมาใช้สร้างประโยชน์ให้กับธุรกิจแล้วหรือยัง? ผู้ประกอบการส่วนใหญ่มักจะติดกับดักการใช้ “สัญชาตญาณ” (intuition) ของตัวเองในการตัดสินใจ ซึ่งเคยเป็นอาวุธหลักในการทำธุรกิจมาตลอด แต่ในโลกปัจจุบัน การไม่ใช้ข้อมูล ก็เหมือนกับการขับรถโดยไม่ใช้ GPS ถึงแม้คุณจะพอจำทางและไปถึงจุดหมายปลายทางได้ แต่คุณอาจจะต้องขับไปแบบลุ้น ๆ และไม่ได้ใช้เส้นทางที่ดีที่สุดในช่วงเวลานั้น
บทความนี้จะช่วยให้คุณสามารถดึงศักยภาพที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลออกมาใช้ เพื่อการตัดสินใจที่เฉียบคมและสร้างการเติบโตให้ธุรกิจได้อย่างยั่งยืน
ลองตัดสินใจ: ถ้าเป็นคุณจะทำอย่างไร?
ลองจินตนาการว่าคุณเปิดร้านขายของออนไลน์ (เช่น เสื้อผ้า, สกินแคร์) และสังเกตเห็นว่ายอดขายรวมในช่วงที่ผ่านมาลดลง คุณต้องการกระตุ้นยอดขายให้กลับมา คุณจะเลือกจัดแคมเปญการตลาดอย่างไร:
ก) ส่งฟรีทั่วประเทศ ไม่มีขั้นต่ำ
ข) ซื้อชิ้นที่ 2 ลด 50%
ทั้งสองแคมเปญน่าจะช่วยกระตุ้นยอดขายได้ แต่การเลือกใช้ให้ถูกกับสถานการณ์ คือหัวใจสำคัญ ซึ่งคำตอบอยู่ในข้อมูลหลังบ้านที่คุณมีอยู่แล้ว เจ้าของธุรกิจที่ใช้ข้อมูลเป็นจะยังไม่รีบตัดสินใจ แต่จะตั้งคำถามก่อนว่ายอดขายที่ลดลงเกิดจากจำนวนลูกค้าน้อยลง หรือว่าลูกค้าเท่าเดิมแต่ใช้จ่ายน้อยลง?
ถ้าหากเราพบว่าลูกค้าทิ้งของไว้ในตะกร้าเป็นจำนวนมาก สนใจสินค้าแต่ยังไม่กดซื้อ การส่งฟรีอาจจะช่วยกำจัดความลังเลในขั้นตอนสุดท้ายของลูกค้าได้ แต่ในทางกลับกัน หากข้อมูลบอกเราว่า จำนวนลูกค้าที่เข้ามาไม่ได้ลดลง แต่ยอดซื้อเฉลี่ยต่อใบเสร็จลดลง แคมเปญซื้อชิ้นที่ 2 ลด 50% อาจจะเป็นกลยุทธ์ที่แก้ปัญหาได้ตรงจุดกว่า ในการจูงใจให้ลูกค้าหยิบของใส่ตะกร้าเพิ่มขึ้น
ตั้งคำถามเยอะ ๆ แล้วจะพบกับคำตอบที่ซ่อนอยู่
หากลองถามนักวิเคราะห์ว่าทักษะที่สำคัญที่สุดในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร? หลายคนน่าจะตอบว่า การตั้งคำถามที่ใช่ (Asking the right questions) แต่การจะไปถึงคำถามร้อยล้านนั้น เรามักต้องเริ่มต้นจาก การตั้งคำถามให้มากขึ้น เช่น การถามว่า “ทำไม?” บ่อย ๆ เพราะคำตอบของคำถามหนึ่งสามารถนำไปสู่คำถามต่อไปได้เสมอ
1. เริ่มจากตัวเลขที่สุดโต่ง (Extremes)
ข้อมูลที่มีค่าต่ำสุดหรือค่าสูงสุดมักจะเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีในการตั้งข้อสังเกตที่น่าสนใจ เช่น
ใครคือลูกค้าที่จ่ายเงินให้กับธุรกิจของคุณมากที่สุด 5% แรก? พวกเขาซื้ออะไร? พวกเขาซื้อสินค้าหลากหลายประเภท หรือซื้อของเดิมซ้ำ ๆ ในปริมาณมาก? การเข้าใจตัวตนของลูกค้า VIP กลุ่มนี้จะช่วยให้คุณสามารถหาคนที่คล้าย ๆ กันเพิ่มเติมและออกแบบแคมเปญในการมัดใจพวกเขาได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ใครคือลูกค้าที่ "มาครั้งเดียว...แล้วไม่มาอีกเลย"? พวกเขามาเมื่อไหร่? ซื้ออะไรไป? เป็นไปได้ไหมว่าพวกเขาซื้อสินค้าตัวเดียวกันที่มีปัญหาบางอย่างซ่อนอยู่ หรือมาในช่วงเวลาที่คุณกำลังประสบปัญหาในการให้บริการ นี่คือปัญหาที่คุณอาจไม่เคยรู้ว่ามีอยู่เลย
2. ตั้งคำถามที่ลึกขึ้นจาก "หน้าตา" ของข้อมูล (Distributions)
นักวิเคราะห์มือใหม่มักจะศึกษาทำความเข้าใจข้อมูลจากค่าเฉลี่ย เพื่อดูว่าลูกค้า “ทั่วไป” มีค่าสถิติอยู่ที่เท่าไหร่ แต่ค่าเฉลี่ยไม่ได้ช่วยให้เราเห็นว่าข้อมูลกระจุกอยู่ใกล้ ๆ ค่าเฉลี่ย หรือกระจัดกระจายไปกองอยู่ช่วงไหน การกระจายตัว (distributions) หรือ “หน้าตา” ของข้อมูลต่างหาก ที่จะช่วยให้เราตั้งคำถามได้ละเอียดซับซ้อนยิ่งขึ้น เช่น
การระบุว่าร้านของคุณมีลูกค้าเฉลี่ย "10 คนต่อชั่วโมง" อาจจะพอช่วยให้เราเห็นภาพคร่าว ๆ ว่าร้านของเราได้รับความนิยมมากน้อยแค่ไหน แต่เจ้าของร้านที่ฉลาดเรื่องข้อมูลจะถามต่อว่า ลูกค้าทยอยเข้ามาเรื่อย ๆ ชั่วโมงละ 10 คน หรืออัดแน่น 50 คนในช่วงพักกลางวัน แต่เงียบกริบในช่วงบ่าย? การดูรายละเอียด "หน้าตา" ของข้อมูล จะช่วยคุณตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นว่าควรเพิ่มพนักงานเมื่อไหร่หรือควรทำโปรโมชั่นตอนไหน
หรือแทนที่จะดูยอดขายรวมของร้าน คุณอาจจะถามต่อไปว่า การกระจายตัวของยอดขายระหว่างสินค้าแต่ละชิ้นเป็นอย่างไร? คุณมีสินค้าเด็ดไม่กี่ตัวที่เป็นแหล่งรายได้หลักให้ธุรกิจ (ซึ่งมักเป็นเรื่องปกติ) หรือยอดขายกระจายตัวเท่า ๆ กัน? สิ่งนี้จะช่วยให้คุณบริหารสินค้าคงคลัง วางแผนการโปรโมตสินค้า และเห็นว่าสินค้าตัวไหนที่ยอดขายไม่ดีและอาจจะควรเลิกขาย
3. จากสมมติฐาน (Hypothesis) สู่หลักฐาน
หัวใจของการวิเคราะห์ข้อมูลคือการมองหา "ความสัมพันธ์" (Correlations) ของตัวแปรต่าง ๆ ซึ่งเป็นข้อบ่งชี้ว่าปัจจัยไหนอาจจะส่งผลต่อสิ่งที่เราสนใจ และนี่คือจุดที่สัญชาตญาณความเป็นผู้ประกอบการของคุณจะมีประโยชน์อย่างมหาศาล คุณอาจจะมี “ความเชื่อ” หรือสมมติฐานอะไรบางอย่างในใจ ข้อมูลคือหลักฐานชิ้นสำคัญที่จะตรวจสอบว่าความเชื่อของคุณนั้นถูกต้องมากน้อยแค่ไหนอย่างไร ตัวอย่างเช่น
คุณอาจจะสงสัยว่าการทำคลิป YouTube ความยาวมากขึ้น ส่งผลให้ยอดวิวเพิ่มขึ้นหรือไม่? เราสามารถตรวจสอบได้ง่าย ๆ โดยใช้กราฟแบบกระจาย (Scatter plot) ให้แต่ละจุดแทนแต่ละวิดีโอ แกนนอนแทนความยาววิดีโอ และแกนตั้งแทนยอดวิว ถ้าหากจุดบนกราฟเกาะกลุ่มเรียงแถวเป็นแนวเส้นไปทางขวาบนชัดเจน นั่นแปลว่า ความยาวและยอดวิวมีความสัมพันธ์สูง และข้อสังเกตของเรานั้นถูกต้องแล้ว
คุณอาจมีข้อสังเกตว่าคนที่ซื้อเคสมือถือมักจะซื้อแผ่นฟิล์มกันรอยด้วย เราสามารถพิสูจน์ความเชื่อนี้ได้ง่าย ๆ โดยการคำนวณหาว่าในบรรดาคนที่เคยซื้อเคสทั้งหมด มีสัดส่วนกี่เปอร์เซ็นต์ที่ซื้อฟิล์มด้วย (อาจจะในใบเสร็จเดียวกันหรือในช่วงเวลาใกล้เคียงกันก็ได้) และอาจจะลองเปรียบเทียบกับสินค้าอื่น ๆ ที่มักจะถูกซื้อพร้อมกับเคสด้วยเช่นกัน ถ้าหากโอกาสในการซื้อฟิล์มกันรอยพร้อมเคสเป็นสัดส่วนที่ค่อนข้างสูง นี่คือหลักฐานเชิงปริมาณที่ดีในการเพิ่มโอกาสทางธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็น
การจัดชุดสินค้า (Bundle) “ซื้อเคสพร้อมฟิล์มกันรอย รับส่วนลดทันที …”
การกำหนดให้พนักงานหน้าร้านต้องถามลูกค้าทุกครั้งที่มีการซื้อเคสมือถือว่า "รับฟิล์มกันรอยด้วยไหมคะ?"
หรือ การตั้งค่าบนเว็บไซต์ให้ฟิล์มกันรอยเป็น "สินค้าแนะนำ" บนหน้าสินค้าของเคสมือถือทุกรุ่น
เทคนิคการตั้งคำถามทั้ง 3 ข้อนี้เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการเริ่มตั้งคำถามจากข้อมูลเท่านั้น โลกของข้อมูลไม่เคยหยุดนิ่ง พฤติกรรมลูกค้าเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา การวิเคราะห์ข้อมูลจึงเป็นสิ่งที่ต้องทำซ้ำ ๆ อย่างต่อเนื่อง ผ่านวงจรการตั้งคำถาม → วิเคราะห์ข้อมูล → ลงมือทำ และกลับไปเริ่มตั้งคำถามใหม่อีกครั้ง นี่คือสิ่งที่จะทำให้คุณมองเห็นโอกาสหรือความเสี่ยงได้ก่อนคนอื่น และเตรียมธุรกิจให้พร้อมปรับตัวอยู่เสมอ
เริ่มต้นใช้ประโยชน์จากข้อมูลตั้งแต่วันนี้
เมื่ออ่านมาถึงตรงนี้ คุณอาจจะกำลังคิดว่า "ฟังดูดีนะ แต่ฉันเป็นเจ้าของธุรกิจ ไม่ใช่นักวิเคราะห์ข้อมูล มันดูยากและใช้เวลามากเกินไป" ถ้าเป็นเมื่อ 5 ปีก่อน ความคิดของคุณอาจจะถูกต้อง แต่ในวันนี้ Generative AI ได้เข้ามาเปลี่ยนเกมสำหรับ SME ไปโดยสิ้นเชิง
Generative AI คือนักวิเคราะห์คนใหม่ที่ทรงพลังของคุณ แพลตฟอร์มไม่ว่าจะเป็น Gemini, ChatGPT หรือ Copilot ต่างก็มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล เพียงอัปโหลดไฟล์ Excel แล้วถามคำถามเป็นภาษาไทยง่าย ๆ ได้เลย นอกจากนี้เรายังสามารถใช้ Generative AI ช่วยสร้างรายงาน ทำกราฟสวย ๆ หรือแม้แต่แนะนำแนวทางในการวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มเติมได้อีกด้วย ดังนั้น คุณไม่สามารถอ้างได้อีกแล้วว่า คุณต้องตัดสินใจด้วยสัญชาตญาณเพราะวิเคราะห์ข้อมูลเองไม่เป็น
เริ่มต้นจากก้าวเล็ก ๆ หลังจากอ่านบทความนี้จบแล้ว ลองตั้งคำถามง่าย ๆ สักหนึ่งคำถาม หาคำตอบจากข้อมูลที่มี แล้วลงมือทำอะไรสักอย่างจากผลที่ได้ เพื่อค่อย ๆ พัฒนาทักษะและมุมมองในการตั้งคำถาม นี่คือสิ่งที่จะเปลี่ยนข้อมูลในมือให้กลายเป็นอาวุธลับในการปั้นธุรกิจให้เติบโตอย่างแข็งแกร่งและยั่งยืน
Bangkok Bank SMEเราเป็นเพื่อนคู่คิด มิตรคู่บ้าน ทุกช่วงการเติบโตของธุรกิจ
สนใจลงทุนธุรกิจสามารถปรึกษาธนาคารกรุงเทพคลิกหรือสายด่วน1333
