เมื่อกระแสเศรษฐกิจโลกในวันนี้ถูกขับเคลื่อนด้วยดิจิทัล การดำเนินธุรกิจในวันนี้จึงไม่ใช่เรื่องง่ายอย่างที่ผ่านมาอีกต่อไป การเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีที่รวดเร็ว เป็นสิ่งที่เร่งให้องค์กรต่าง ๆ ต้องให้ความสำคัญกับ Digital Transformation เพราะหากองค์กรไม่ก้าวสู่ความเป็นดิจิทัลก็จะก้าวไม่ทันต่อความเปลี่ยนแปลงของผู้บริโภคในวันนี้ ที่ผ่านมาองค์กรชั้นนำต่างจับตามองในเรื่องของพฤติกรรมผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ทุกการเคลื่อนไหวของผู้บริโภคคือข้อมูลที่ภาคธุรกิจนำมาใช้ประโยชน์ได้ ยิ่งองค์กรไหนมีข้อมูลพฤติกรรมผู้บริโภคในระดับ Big Data ยิ่งมีความได้เปรียบในเชิงธุรกิจมากขึ้น

              แต่คำถามสำคัญก็คือ ภาคธุรกิจขนาดใหญ่ต่าง ๆ จะสามารถใช้ประโยชน์จาก Big Data ที่มีอยู่มาสร้างความได้เปรียบในเชิงธุรกิจอย่างเป็นรูปธรรมได้อย่างไร เพราะแนวโน้มข้างหน้ามีเพียง Big Data ก็คงไม่เพียงพอ จะต้องก้าวสู่ยุคของ Best Data ที่สามารถนำข้อมูลที่องค์กรมีอยู่มาใช้ประโยชน์ได้จริง ถึงจะทำให้ธุรกิจมีความเหนือชั้นอย่างแท้จริง และคำตอบของคำถามนี้ก็คือ Digital Transformation

How to เปลี่ยน Data ไปสู่ Insight

              เทคโนโลยีเป็นปัจจัยที่ทำให้เกิด Big Data ขึ้น ซึ่ง Big Data เป็นเครื่องมือที่จะทำให้องค์กรเข้าถึง Insight ผู้บริโภคได้ แต่ปัญหาก็คือ องค์กรจะรู้ได้อย่างไรว่าควรโฟกัสตรงส่วนไหนของข้อมูลที่มีปริมาณมหาศาลเหล่านี้ เมื่อเป็นเช่นนี้องค์กรจึงจำเป็นที่จะต้องมีวิธีในการเปลี่ยน “ข้อมูล” ให้เป็น “ข้อมูลเชิงลึก” ซึ่งมีขั้นตอนอยู่ 4 ขั้นตอนด้วยกัน ดังนี้

              1.เปลี่ยนมุมมอง แต่เดิม Insight ผู้บริโภคดูจะสัมพันธ์กับงานด้านการตลาดมากกว่างานด้านไอที เพราะเมื่อผู้บริโภคเปลี่ยนแปลง สถานการณ์ของตลาดก็เปลี่ยนไป ทั้งสองสิ่งจึงดูมีความสัมพันธ์กันอย่างแนบแน่น เมื่อจะหาข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภคจึงต้องไปพิจารณาดูที่ข้อมูลของฝ่ายการตลาด มุมมองในการดำเนินธุรกิจในลักษณะนี้อาจไม่เพียงพออีกต่อไปสำหรับโลกที่ขับเคลื่อนด้วยดิจิทัลแบบปัจจุบัน เพราะข้อมูลที่องค์กรมีอยู่เป็นข้อมูลระดับ Big Data ที่ไม่เพียงมีปริมาณเยอะขึ้น แต่ยังมีความละเอียดและซับซ้อนมากขึ้นด้วย หากจะแยกแยะข้อมูลที่ซับซ้อนเหล่านี้ออกมาเพื่อทำการวิเคราะห์และนำไปกำหนดกลยุทธ์การตลาดที่สร้างโอกาสให้กับธุรกิจได้อย่างแม่นยำ จึงหลีกเลี่ยงไม่ได้ที่จะต้องให้เทคโนโลยีดิจิทัลมาเป็นเครื่องมือ การเปลี่ยนมุมมองโดยหันมาให้ความสำคัญกับบทบาทของเทคโนโลยีดิจิทัลในฐานะเครื่องมือสำหรับการช่วยแยกแยะและวิเคราะห์ข้อมูล จึงเป็นก้าวแรกที่ผู้บริหารองค์กรต้องตระหนัก

              2. Digital Transformation หลังจากตระหนักถึงบทบาทและความสำคัญของเทคโนโลยีดิจิทัลที่จะเข้ามาช่วยองค์กรในการค้นหา Insight ผู้บริโภคและลูกค้าแล้ว ขั้นตอนต่อมาก็คือ เริ่มกระบวนการ Digital Transformation ทั้งองค์กรไปพร้อม ๆ กัน ผู้บริหารองค์กรจะต้องสร้างแรงจูงใจให้ทุกฝ่ายทุกแผนก บุคลากรทุกคน เตรียมพร้อมสำหรับการหลอมรวมเป็นหนึ่งเดียวกันโดยมีเทคโนโลยีดิจิทัลเป็นศูนย์กลาง บอกถึงเหตุผลว่า “ทำไมต้องเปลี่ยน” โดยจะต้องโน้มน้าวและชี้ให้ทุกฝ่ายเห็นว่า การเปลี่ยนองค์กรไปสู่ความเป็นดิจิทัลจะทำให้ทุกคนได้ประโยชน์ ไม่ใช่เพียงแค่ตัวองค์กร เทคโนโลยีดิจิทัลจะเข้ามาช่วยให้ทุก ๆ ฝ่ายทำงานง่ายขึ้นอย่างไร เช่น ถ้าองค์กรมีเครื่องมือดิจิทัลที่ช่วยให้ได้มาซึ่ง Insight ผู้บริโภคและลูกค้าที่แม่นยำ ก็จะทำให้

• ฝ่ายผลิต จะสามารถผลิตสินค้าที่ตรงกับความต้องการที่แท้จริงของผู้บริโภคได้
• ฝ่ายการตลาด สามารถกำหนดแผนกลยุทธ์การตลาดได้แม่นยำ และวางกลยุทธ์เจาะไปถึงความต้องการของผู้บริโภคในเชิงลึกได้มากขึ้น
• ฝ่ายขาย เมื่อสินค้าตรงกับใจผู้บริโภคและมีการทำการตลาดที่ดี ก็จะทำให้พนักงานขายสามารถทำการขายสินค้าได้ง่ายมากยิ่งขึ้น เป็นต้น

              3.ปรับปรุงระบบการจัดเก็บข้อมูล เมื่อมีการ Digital Transformation ทั้งองค์กรแล้ว ต่อมาก็ให้นำโซลูชันและเครื่องมือที่ทันสมัยต่าง ๆ มาช่วยปรับปรุงระบบในการรวบรวมและจัดเก็บข้อมูล ให้ข้อมูลไม่กระจัดกระจาย มีการจัดเก็บแยกไว้อย่างเป็นระบบ ทำให้เมื่อจะนำมาวิเคราะห์ก็จะง่ายและสะดวกมากยิ่งขึ้น โดยต้องคำนึงถึงเรื่องของ PDPA ด้วย

              4.ขับเคลื่อนองค์กรด้วย Digital Insight หลังจากที่องค์กรมีเทคโนโลยีดิจิทัลเข้ามาช่วยรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลอย่างเป็นระบบแล้ว ขั้นต่อมาก็ให้นำเทคโนโลยีประมวลผลขั้นสูงต่าง ๆ มาปรับใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มากมายและซับซ้อนเหล่านี้ ผลิตผลขั้นสุดท้ายก็จะกลายเป็น “ข้อมูลเชิงลึก” ที่ตกผลึกแล้ว และเป็นชุดข้อมูลที่องค์กรสามารถนำไปใช้เพื่อขับเคลื่อนธุรกิจองค์กรให้มีศักยภาพที่เหนือคู่แข่งได้

วิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ ช่วยเปลี่ยน Big ไปสู่ Best

              สำหรับการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลเข้ามาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลนั้น เป็นหนึ่งในกระบวนการที่เรียกว่า “วิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์” โดยกระบวนการนี้มีความสัมพันธ์เชื่อมโยงกับข้อมูลทางการตลาดและเทคโนโลยีดิจิทัลอย่าง AI และ Machine Learning ที่ไม่เพียงจะทำให้ธุรกิจได้มาซึ่งข้อมูลพฤติกรรมผู้บริโภคในเชิงลึกเท่านั้น แต่ยังทำให้ภาคธุรกิจคาดการณ์สิ่งที่ผู้บริโภคต้องการเพื่อนำมาวางแผนกำหนดเป็นกลยุทธ์การตลาดในอนาคตได้อีกด้วย โดยประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ก็คือ

1.ช่วยให้ได้ข้อมูลที่มีความแม่นยำ

              ข้อมูลที่จะเป็น Best Data มีประโยชน์สำหรับธุรกิจอย่างแท้จริง ก็จะต้องเป็นข้อมูลที่มีความแม่นยำ ซึ่งการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์สามารถมอบสิ่งนี้ให้กับองค์กรธุรกิจได้ เพราะการวิเคราะห์คาดการณ์นั้นกระทำโดย AI และ Machine Learning ที่ทำให้เกิดวิธีการใหม่ ๆ ในการวิเคราะห์คาดการณ์ข้อมูลที่เร็วขึ้นและแม่นยำมากขึ้น ซึ่งข้อมูลที่มีความแม่นยำมากขึ้นก็จะช่วยสร้างโอกาสทางธุรกิจที่มากขึ้นได้ ยกตัวอย่างเช่น

• กลุ่มธุรกิจสุขภาพ (Healthcare) ข้อมูลที่ทางแพทย์และโรงพยาบาลได้รับมาจากการติดตามสุขภาพของคนไข้ผ่านอุปกรณ์เฉพาะทางในทางการแพทย์ หรือแอปพลิเคชันระบบติดตามสุขภาพ เมื่อนำมาผ่านกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ จะช่วยทำให้แพทย์วิเคราะห์คาดการณ์ความเสี่ยงในโรคต่าง ๆ ของคนไข้ได้รวดเร็วและแม่นยำ ก่อนที่โรคจะลุกลามจนยากเกินรักษา รวมไปถึงยังช่วยให้สามารถที่จะวางแผนการรักษาได้อย่างถูกต้อง ยิ่งข้อมูลมีความแม่นยำโอกาสผิดพลาดก็ยิ่งน้อย และการวางแผนรักษาก็จะทำได้อย่างละเอียดมากขึ้น เป็นการช่วยลดผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นหลังการรักษาให้กับคนไข้ได้
• กลุ่มธุรกิจค้าปลีก ข้อมูลที่ผู้ประกอบการได้มาจากแพลตฟอร์มต่าง ๆ ที่ลูกค้าได้เข้ามาซื้อสินค้าและใช้บริการ เมื่อนำมาผ่านกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ ก็จะทำให้ผู้ประกอบการสามารถที่จะนำมาทำ Personalized Marketing เป็นการสร้าง Customer Experience เจาะจงลูกค้าเป็นรายบุคคลได้เลย เป็นต้น

2.ช่วยให้ได้ข้อมูลที่มีความชัดเจน

              Best Data ไม่ใช่เพียงข้อมูลที่แม่นยำเท่านั้น แต่ยังจะต้องเป็นข้อมูลที่มีความชัดเจนไม่คลุมเครือ ซึ่งจะช่วยให้ภาคธุรกิจสามารถที่จะคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นและกำหนดแผนงานให้สอดคล้องกับสิ่งที่คาดการณ์ไว้ได้ เช่น

• กลุ่มอุตสาหกรรมการเกษตร ข้อมูลสภาพความชื้นในดิน ความชื้นในอากาศ ปริมาณน้ำที่เหมาะสมกับพืช คุณภาพของน้ำที่จะนำมาใช้ในแปลงเกษตรที่ได้รับมาจากระบบเซนเซอร์ IoT เมื่อนำมาผ่านกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์แล้ว จะทำให้ได้ข้อมูลที่ชัดเจนยิ่งขึ้นว่า ในปีนี้จะสามารถปลูกผลผลิตได้มากน้อยแค่ไหน เมื่อคาดการณ์ปริมาณผลผลิตที่จะได้ ก็จะทำให้ผู้ประกอบการสามารถกำหนดแผนการตลาดได้ว่า จะนำผลผลิตที่ได้กระจายไปสู่ส่วนไหนของตลาด และกระจายไปเป็นสัดส่วนเท่าไหร่ถึงจะเหมาะสม
• กลุ่มธุรกิจโลจิสติกส์ ข้อมูลของบริษัทคู่ค้า การติดต่อลูกค้า ทิศทางการกระจายสินค้า รูปแบบและเส้นทางการขนส่ง ที่ได้มาจากแพลตฟอร์มต่าง ๆ เมื่อนำมาผ่านกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ก็จะทำให้ได้ข้อมูล Transaction ที่มีความชัดเจนโปร่งใส หลาย ๆ ฝ่ายที่เกี่ยวข้องและมีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลได้ก็จะสามารถเข้ามาตรวจสอบได้อย่างสะดวก เป็นต้น

3.ช่วยให้ได้ข้อมูลที่ครอบคลุมครบถ้วนรอบด้าน

              นอกจากจะแม่นยำ ชัดเจนแล้ว Best Data ที่สมบูรณ์ก็จะต้องเป็นข้อมูลที่ครบถ้วน มีความครอบคลุมในทุกมิติ เพื่อที่ภาคธุรกิจจะนำไปใช้ในการคาดการณ์ความต้องการที่แท้จริงของตลาดได้ เช่น

• กลุ่มอุตสาหกรรมการผลิต ข้อมูลยอดการจัดจำหน่าย ข้อมูลความคิดเห็นของผู้บริโภคที่มีต่อสินค้า เมื่อนำมาผ่านกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ ก็จะทำให้ผู้ประกอบการได้ข้อมูลมากพอที่จะนำไปออกแบบผลิตภัณฑ์หรือนวัตกรรมใหม่ อันเป็นผลิตภัณฑ์ที่เกิดขึ้นจากความคิดเห็นและความต้องการของผู้บริโภคอย่างแท้จริง
• กลุ่มธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ ข้อมูลศักยภาพความพร้อมของทำเล ความหนาแน่นของประชากร กลุ่มคนที่อาศัยอยู่ในทำเลบริเวณต่าง ๆ ข้อมูลกำลังซื้อ และพฤติกรรมการเลือกที่อยู่อาศัยของผู้บริโภค เมื่อนำมาผ่านกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ ก็จะทำให้ผู้พัฒนาโครงการต่าง ๆ สามารถนำไปสร้างแบบจำลองของอาคารที่อยู่อาศัยก่อนที่จะเริ่มก่อสร้างจริง ข้อมูลที่ผ่านการวิเคราะห์อย่างรอบด้านจะช่วยทำให้ผู้พัฒนาเห็นผ่านแบบจำลองเลยว่าอาคารจะสร้างผลกระทบหรือส่งผลอะไรต่อชุมชนบริเวณใกล้เคียงหรือไม่ อันจะช่วยทำให้ไม่เกิดปัญหาร้องเรียนของคนในชุมชนใกล้เคียงในภายหลัง

              นับว่าเป็นกระบวนการหนึ่งที่สำคัญมาก เพราะจะช่วยทำให้องค์กรนำ Big Data มาเปลี่ยนให้เป็น Best Data และทำให้ธุรกิจได้รับประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลที่มีอยู่ในมือนั่นเอง

              ดังนั้น Digital Transformation จึงเป็นจุดเริ่มต้นที่สำคัญในการทำให้องค์กรสามารถก้าวไปสู่การขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูลอย่างที่ต้องการ

              AIS Business พร้อมเข้ามาให้บริการโซลูชันการตลาดดิจิทัลแบบครบ 360 องศา ด้วยการนำประสบการณ์ด้านงานดูแลลูกค้าทั่วไปมาเสริมกับการใช้เครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลอัจฉริยะ (Intelligent Data Analytics) โดยอาศัยข้อมูลจาก Business Big Data ของลูกค้ามาบูรณาการในการวางแผนทางการตลาดร่วมกับการสื่อสารไปยังลูกค้าแบบ Omnichannel เพื่อสร้างยอดขายและส่งเสริมการเติบโตของธุรกิจให้มากยิ่งขึ้น และผลักดันทุกองค์กรให้ก้าวไปสู่ความเป็นดิจิทัลเพื่อสร้างโอกาสทางการแข่งขัน ส่งเสริมองค์กรที่ต้องการนำ Big Data มาใช้เป็นเครื่องมือสำคัญในการขับเคลื่อนธุรกิจให้เหนือชั้นกว่าที่ผ่านมา ด้วยประสบการณ์ด้านการดูแลลูกค้าองค์กร เสริมด้วยความเชี่ยวชาญในการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ อีกทั้งยังมีกลยุทธ์การสื่อสารทางการตลาดที่ทันสมัยและมีประสิทธิภาพ เสริมอาวุธด้านการตลาดและเพิ่มขีดความสามารถใหม่ ๆ ให้กับทุกองค์กร เพื่อให้ภาคธุรกิจไทยสามารถขับเคลื่อนธุรกิจไปข้างหน้าด้วยข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ พร้อมสำหรับการแข่งขันที่ท้าทายในอนาคต

วันที่เผยแพร่ 6 ตุลาคม 2565

Reference

• Marketing Evolution, “How to Use Predictive Analytics in Data-Driven Marketing”, From:  https://www.marketingevolution.com/knowledge-center/the-role-of-predictive-analytics-in-data-driven-marketing
• McKinsey, “Prediction: The future of CX”, From: https://www.mckinsey.com/business-functions/growth-marketing-and-sales/our-insights/prediction-the-future-of-cx
• Linda Tucci, “What is predictive analytics? An enterprise guide”, From:  https://www.techtarget.com/searchbusinessanalytics/definition/predictive-analytics