Data Analytics ใช้ทำอะไรในธุรกิจ และข้อมูลแบบไหนที่วิเคราะห์แล้วเกิดประโยชน์จริง

Data Analytics ใช้ทำอะไรในธุรกิจ และข้อมูลแบบไหนที่วิเคราะห์แล้วเกิดประโยชน์จริง

Data Analytics หรือ “การวิเคราะห์ข้อมูล” ได้กลายเป็นหัวใจสำคัญของการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ในองค์กรทุกขนาด ตั้งแต่ Startup ไปจนถึงบริษัทข้ามชาติ
หลายองค์กรทราบดีว่า Data มีค่า แต่กลับไม่แน่ใจว่าจะเริ่มใช้มันอย่างไรให้เกิดผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดได้จริง

บทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจว่า Data Analytics ใช้ทำอะไรในธุรกิจได้บ้าง พร้อมแนะแนวว่า “ข้อมูลแบบไหน” ที่จะช่วยให้คุณวิเคราะห์แล้วได้ประโยชน์สูงสุด

Data Analytics คืออะไร?

Data Analytics หมายถึงกระบวนการรวบรวม ตรวจสอบ วิเคราะห์ และแปลผลข้อมูล เพื่อนำไปใช้ในการตัดสินใจ
อ้างอิงจาก Gartner (2023):

“Data Analytics is the discipline of extracting meaningful insights from data to support decision-making and strategic planning.”

ในระดับธุรกิจทั่วไป Data Analytics สามารถแบ่งเป็น 4 ประเภท:

ประเภท คำอธิบาย ตัวอย่างการใช้
Descriptive Analytics วิเคราะห์ว่าเกิดอะไรขึ้น สรุปยอดขายรายเดือน
Diagnostic Analytics หาสาเหตุของปัญหา วิเคราะห์ว่าทำไมลูกค้าไม่กลับมาซื้อซ้ำ
Predictive Analytics คาดการณ์อนาคต ทำนายยอดขายจากแนวโน้มที่ผ่านมา
Prescriptive Analytics แนะนำการกระทำ เสนอโปรโมชั่นเฉพาะกลุ่มลูกค้า

แล้วธุรกิจใช้ Data Analytics ทำอะไรได้บ้าง?

1. ปรับกลยุทธ์การตลาดให้แม่นยำขึ้น

  • วิเคราะห์ว่าแคมเปญไหนให้ผลตอบแทนดีที่สุด (ROI)

  • สร้าง segmentation เพื่อทำการตลาดเฉพาะกลุ่ม

2. เข้าใจพฤติกรรมลูกค้าแบบเชิงลึก

  • วิเคราะห์ customer journey จาก click-to-buy

  • วิเคราะห์ churn rate เพื่อรักษาลูกค้าเดิม

3. พยากรณ์ยอดขายหรือทราฟฟิก

  • ใช้ historical data เพื่อคาดการณ์แนวโน้มยอดขาย

  • เตรียมสินค้าคงคลังให้เหมาะสม (Inventory Forecasting)

ข้อมูลแบบไหนที่ “ต้องมี” เพื่อเริ่ม Data Analytics

การจะวิเคราะห์ข้อมูลให้มีประสิทธิภาพ ต้องอาศัย ข้อมูลที่เชื่อถือได้ ครบถ้วน และสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ

1. ข้อมูลยอดขาย (Sales Data)

  • วันที่ขาย

  • SKU สินค้า

  • จำนวนและมูลค่าการขาย

  • ช่องทางการขาย

2. ข้อมูลลูกค้า (Customer Data)

  • อายุ / เพศ / พื้นที่

  • ประวัติการสั่งซื้อ

  • ช่องทางที่ใช้ติดต่อ เช่น LINE, Facebook, Shopee

3. ข้อมูลการตลาด (Marketing Data)

  • ค่าใช้จ่ายแคมเปญ

  • จำนวนคลิก / conversion

  • CTR (Click-through Rate)

4. ข้อมูลพฤติกรรม (Behavioral Data)

  • หน้าเว็บที่ลูกค้าเข้าดู

  • ความถี่ในการกลับมา

  • เวลาที่ใช้บนเว็บไซต์

ทำไมการวิเคราะห์ข้อมูลบางครั้ง “ไม่เกิดผล”

แม้จะมีข้อมูลมาก แต่หลายธุรกิจก็ยังวิเคราะห์ไม่เกิดผล เพราะขาดองค์ประกอบสำคัญ:

  1. ไม่มีเป้าหมายชัดเจน — วิเคราะห์โดยไม่รู้ว่าจะใช้ข้อมูลตอบอะไร

  2. ข้อมูลไม่สะอาด (Data Quality ต่ำ) — มีช่องว่าง, ซ้ำซ้อน หรือไม่อัปเดต

  3. ไม่มีการนำ insight ไปใช้จริง — ข้อมูลอยู่ใน Dashboard แต่ไม่มี action plan ตามมา

สรุป: เริ่ม Data Analytics ให้ถูกวิธี ต้องเริ่มจาก “คำถาม” ไม่ใช่ “ข้อมูล”

การทำ Data Analytics ให้สำเร็จ ไม่ใช่การเก็บข้อมูลให้มากที่สุด แต่คือการตั้งคำถามที่ถูกต้อง แล้วตามหาข้อมูลที่ตอบคำถามนั้นได้

ตัวอย่างคำถามที่ช่วยเริ่มต้นได้ดี:

  • กลุ่มลูกค้าไหนที่สร้างรายได้มากที่สุด?

  • แคมเปญที่ผ่านมาคุ้มหรือไม่?

  • ทำไมลูกค้าซื้อครั้งเดียวแล้วไม่กลับมา?

ถ้าคุณเริ่มต้นจากคำถามเหล่านี้ พร้อมข้อมูลที่ดี คุณก็สามารถใช้ Data Analytics เพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจในธุรกิจได้จริง

ติดต่อเรา