ไม่รู้ ไม่ได้! ทิศทาง Data Analytics ปี 2020 และสิ่งที่คุณต้องทำ
Time Index : ยาวไป อยากเลือกฟัง
- (2.40) การทำ Data Analytics คืออะไร?
- (5.12) รู้จักการทำ Predictive Analytics
- (10.25) ความน่ากลัวของ Data Security
- (12.32) ทำไมธุรกิจถึงล้มเหลวในการทำ Data Analytics
- (15.06) หาพาร์ตเนอร์ มาช่วยทำ Data Analytics ดีไหม?
- (17.13) คุณสมบัติของ Platform ที่ใช้ทำ Data Analytics ที่ดีคืออะไร?
- (20.51) สรุป
Key Topic ฟังนานไป อ่านเร็วกว่า
#HeroTalks ได้ชวนคุณเคน พงศ์คริสต์ เปศะรัตน์ Data Analyst ที่ทำหน้าที่พัฒนา Technology Platform ให้ Heroleads มาพูดคุยเรื่องทิศทาง Data Analytics ปี 2020 สำหรับใครที่ไม่อยากฟังยาว ๆ เราสรุปเนื้อหาทั้งหมด มาให้อ่านด้านล่างนี้เลยครับ
“การจะทำ Predictive Analytics หรือการคาดการณ์อนาคตจากข้อมูลที่เรามีอยู่จะเป็นเทรนด์ที่ธุรกิจจะใช้ในการแข่งขันในปีนี้ แต่การจะไปถึงจุดนั้นได้ เราจำเป็นที่จะต้องมี Data ที่มากพอ และมี Tools เข้ามาช่วย ถึงจะทำให้เราตามผู้เล่นอื่นทันได้”
เคน พงศ์คริสต์ เปศะรัตน์ Data Analyst
คุณเคน เริ่มเล่าถึงการแข่งขันทางธุรกิจในปี 2020 และเทรนด์การทำ Data Analytics ว่า จะอยู่ในระดับที่สูงขึ้นตามระยะเวลา การวิเคราะห์ทั่วไปอย่างการหาเหตุและผล อาจไม่เพียงพอต่อการแข่งขันในปัจจุบัน ธุรกิจที่อยากเป็นผู้นำต้องหันมาใช้การวิเคราะห์ที่เรียกว่า Predictive Analytics หรือการวิเคราะห์ที่สามารถคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้จากสถิติและตัวเลขที่ผ่านมา แต่ความเสี่ยงคือการวิเคราะห์ที่อยู่ในระดับสูงขนาดนี้ เราจำเป็นต้องมี Tools หรือ Platform ที่เข้ามาช่วยเรื่องการเก็บ Data และยังต้องมีคนที่มีความรู้ในด้านนี้มากพอ
เมื่ออ่านมาถึงตรงนี้แล้ว หลายแบรนด์คงเริ่มคิดอยากทำกันแล้วใช่ไหมครับ แต่เดี๋ยวก่อน ลองดูที่ย่อหน้าต่อไป คุณเคนได้เล่าถึงความเสี่ยงสำหรับธุรกิจที่ยังไม่มีความพร้อมพอ
“การทำ Data Analytics ให้มีประสิทธิภาพ เราต้อง Take Cost สูงทั้งค่าคน และค่า Platform ถ้าจะจ้างคนที่ประสบการณ์น้อยก็เสี่ยงมาก เพราะอาจเกิดข้อผิดพลาด และนำไปสู่ความเสียหายทางธุรกิจ ถ้ารับความเสี่ยงไม่ได้ ผมแนะนำให้หา Partner ดีกว่าครับ เพราะมีมืออาชีพมาช่วยคิด ช่วยทำ”
คุณเคนได้เน้นย้ำถึง 2 ข้อสำคัญของการทำ Data Analytics นั่นคือ คนที่เก่งและแพลตฟอร์มที่ดี เพราะศาสตร์เกี่ยวกับ Data เป็นเรื่องใหม่ และหลายบริษัทไม่มีคนที่มีความรู้มากพอ ถ้าต้องเสียเวลาสร้างคนและสร้างแพลตฟอร์มก็ใช้ทั้งเงินและเวลามาก ไม่ใช่แค่ยาก…แต่ถึงขั้นเสี่ยงเลย การมีพาร์ตเนอร์ที่ดูแลเรื่องนี้จะทำให้เรามีเวลาไปดูแลธุรกิจหลักของเรา
สุดท้ายแล้วหากเราเลือกใช้พาร์ตเนอร์ สิ่งที่ต้องกังวลก็คือเรื่องความปลอดภัยของข้อมูล เพราะนั่นเท่ากับเราได้แชร์ข้อมูลให้กับบริษัทอื่น เราต้องมั่นใจว่าพวกเขาจะไม่ทำให้ข้อมูลรั่วไหล และแพลตฟอร์มที่ใช้ต้องมีความปลอดภัยสูง
“Machine Learning หรือระบบที่เอาไว้เรียนรู้พฤติกรรมของ User แล้วนำมา Interactive อย่างเช่น เรียนรู้ว่าผู้บริโภคเข้าเว็บไซต์อันนี้ เข้าไปทำอะไร และพวกเขาสนใจอะไรในช่วงเวลานั้น ๆ”
คุณเคนเล่าปิดท้ายว่า ถ้าแบรนด์ต้องการสร้างแพลตฟอร์มที่สามารถทำ Data Analytics ได้อย่างมีประสิทธิภาพ มีองค์ประกอบ 3 อย่างที่จะมองข้ามไม่ได้ คือ UX ที่ดี, ความสามารถในการทำ Data Management ซึ่งรวมถึงความปลอดภัยของข้อมูลด้วย ที่สำคัญที่สุดคือ Machine Learning สำหรับการเรียนรู้พฤติกรรมของผู้บริโภค
ซึ่ง Herovision แพลตฟอร์มของ Heroleads ที่คุณเคนเป็นหนึ่งในทีมออกแบบก็สร้างโดยยึดองค์ประกอบทั้ง 3 ข้อที่ว่ามานี้ ด้วยความตั้งใจที่อยากให้แคมเปญของลูกค้าทุกท่านเกิดประสิทธิภาพมากที่สุด
