อัปเดตเทรนด์และกลยุทธ์ด้าน Data สำหรับนักการตลาดในปี 2023

อัปเดตเทรนด์และกลยุทธ์ด้าน Data สำหรับนักการตลาดในปี 2023

สำหรับการทำการตลาดในยุคนี้คงไม่มีธุรกิจไหนที่ไม่ต้องใช้ Data จึงถือได้ว่าถ้าเราเข้าใจกลยุทธ์การใช้ Data และคาดการณ์ได้ว่าเทรนด์ไหนสำคัญต่อการทำธุรกิจในปี 2023 เราก็จะวางแผนรับมือสำหรับปีถัดไปได้ดีขึ้น 

โดยถ้าบริหารจัดการ Data ได้ดี ธุรกิจของเราจะสามารถมอบประสบการณ์ที่น่าประทับใจให้ลูกค้า พัฒนาระบบ ลดต้นทุน ไปจนถึงเข้าถึงกลุ่มลูกค้าได้มากขึ้นค่ะ

ดังนั้น ตามมาดูกันค่ะว่าในปีต่อจากนี้จะมีเทรนด์ Data ไหนที่น่าจับตามองบ้าง 

1.Data Democratization (การทำให้ทุกคนในองค์กรเข้าถึงข้อมูลได้อย่างเท่าเทียมกัน)

หากต้องการขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูล สิ่งที่ขาดไม่ได้คือการทำให้คนในองค์กรจากทุกฝ่ายสามารถเข้าถึงข้อมูลได้อย่างเท่าเทียมกัน

การทำให้ทุกคนในองค์กรเข้าถึงข้อมูลได้อย่างเท่าเทียมกัน
รูปจาก OpenSense Labs

ซึ่งก่อนที่จะเป็นเช่นนี้ได้ ทางองค์กรต้องเสริมความรู้ให้คนจากทุกฝ่ายเข้าใจเกี่ยวกับการใช้งานข้อมูลระดับหนึ่งก่อน ตามไปด้วยการสอนให้เข้าถึงแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ได้ผ่านการใช้เครื่องมือต่าง ๆ 

โดยในสมัยนี้มีทั้งเครื่องมือที่ใช้งานง่ายและยากแตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับจุดประสงค์การใช้งาน 

ตัวอย่างเช่น 

  • แพลตฟอร์มด้าน Data Warehouse (คลังเก็บข้อมูล) เช่น BigQuery
  • เครื่องมือ Business Intelligence (ใช้วิเคราะห์และนำเสนอข้อมูล) เช่น Tableau, Power BI, Looker Studio
  • แพลตฟอร์ม Low-code Analytics (เพื่อผู้ที่ไม่ถนัดเขียนโปรแกรม) เช่น Alteryx, RapidMiner Studio, Loginom 
การทำให้ทุกคนในองค์กรเข้าถึงข้อมูลได้อย่างเท่าเทียมกัน
รูปจาก Sketch Bubble

ซึ่งถ้าไม่ทำทั้งสองสิ่งที่กล่าวไปข้างต้นภายในองค์กรจะติดอุปสรรคมากมาย เช่น 

  • พนักงานจะไม่สามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลที่ต้องการได้
  • พนักงานจะไม่เข้าใจวิธีการใช้เครื่องมือต่าง ๆ 
  • พนักงานจะใช้เวลาค้นหาข้อมูลนานเกินความจำเป็น 

ทำให้เกิดผลเสียคือภาระงานต่าง ๆ จะไปตกอยู่กับทีมที่ทำงานด้าน Data เฉพาะทางเพียงอย่างเดียว และถ้าทุกฝ่ายอยากใช้งานข้อมูลหลาย ๆ อย่างพร้อมกัน ผู้ที่ทำงานด้าน Data ก็อาจจะไม่สามารถตอบสนองความต้องการของทุกฝ่ายได้ทันท่วงที 

แต่ละฝ่ายจึงควรแบ่งให้ชัดเจนว่าต้องการข้อมูลใด ไปใช้ทำอะไรบ้าง เพื่อให้จัดการข้อมูลต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น 

2.Data Governance (การบริหารข้อมูลให้มีคุณภาพและถูกต้องแม่นยำ)

การทำ Data Governance จะช่วยให้องค์กรมั่นใจได้มากขึ้นว่าข้อมูลต่าง ๆ ถูกจัดระบบอย่างมีคุณภาพและถูกส่งต่อกันอย่างปลอดภัยภายในองค์กร เพื่อตอบสนองความเชื่อที่ว่า Data คือทรัพย์สิน

การบริหารข้อมูลให้มีคุณภาพและถูกต้องแม่นยำ
รูปจาก LinkedIn

ในทางกลับกัน ถ้าไม่มีการทำ Data Governance อย่างมีประสิทธิภาพจะส่งผลเสีย มากมาย เช่น

  • ข้อมูลต่าง ๆ อาจถูกนำไปใช้อย่างไม่ถูกวิธี 
  • ข้อมูลที่ได้อาจมีคุณภาพต่ำ 
  • นำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาด
  • ส่งผลให้เสียโอกาสทางธุรกิจ
  • ปิดท้ายด้วยกระบวนการดำเนินงานใด ๆ จะล่าช้าลง

ซึ่งในโลกของการทำธุรกิจ ข้อมูลที่ได้จะมีความหลากหลาย แบ่งได้เป็น 3 รูปแบบหลักคือ

  • ข้อมูลที่มีความกระจัดกระจาย (Un-Structured)
  • ข้อมูลที่มีโครงสร้างระดับหนึ่งแต่ยังไม่สมบูรณ์ (Semi-Structured)
  • ข้อมูลที่ถูกจัดระเบียบมาอย่างดีแล้ว (Structured)

ทุก ๆ ครั้งที่มีการจัดการข้อมูล เราจึงควรระบุย้อนหลังได้ว่าข้อมูลไหนถูกเพิ่มเข้ามาใหม่ ข้อมูลไหนถูกตัดออก ข้อมูลแต่ละช่องเกิดจากการคำนวณอะไร เพื่อให้ง่ายสำหรับการแทร็กข้อมูล และการทำงานร่วมกับคนหลาย ๆ ฝ่ายค่ะ

ในแง่ของความปลอดภัย เราควรกำหนดสิทธิ์ให้ชัดเจนว่าใคร จากฝ่ายไหน เข้าถึงข้อมูลอะไรได้บ้าง และเข้าถึงได้ในระดับใด เช่น เข้ามาดูข้อมูลได้อย่างเดียว เข้ามาแก้ไขข้อมูลได้ หรือเข้ามาดูข้อมูลใดไม่ได้เลย

ในแง่ของความน่าเชื่อถือเราควรดำเนินการในขั้นตอน Data Cleansing และ Data Preparation อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อลดโอกาสของการนำข้อมูลที่ผิดพลาดไปใช้ ทำให้เสียทั้งเวลาและงบประมาณไปเปล่า ๆ โดยเฉพาะกับข้อมูลสำคัญอย่างข้อมูลลูกค้าหรือข้อมูลยอดขาย เป็นต้นค่ะ 

3.Augmented Analytics (การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Machine Learning)

Augmented Analytics คือการใช้เทคโนโลยี Machine Learning (ML) และ Natural Language Processing (NLP) มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาลอย่างประหยัดเวลา ด้วยความสามารถในการทำความเข้าใจข้อมูลได้ใกล้เคียงกับมนุษย์ เพียงแต่ว่า Augmented Analytics จะประมวลผลข้อมูลได้ในจำนวนที่มากกว่าและแม่นยำกว่า 

การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Machine Learning
รูปจาก Data Science Simplified

โดยตัว Machine Learning จะช่วยพัฒนาประสิทธิภาพการจัดการข้อมูลในทุก ๆ ขั้นตอน ตั้งแต่ต้นน้ำยันปลายน้ำ ผ่านการหารูปแบบความสัมพันธ์ของข้อมูล และคาดการณ์ถึงสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ส่งผลให้เกิดประโยชน์หลาย ๆ อย่าง เช่น 

    • ช่วยให้คาดการณ์ความต้องการของลูกค้าได้ นำไปสู่การวางกลยุทธ์เพื่อเพิ่มยอดขายในที่สุด 
    • ช่วยให้เราวิเคราะห์และบริหารจัดการคลังสินค้าได้ดีขึ้น ส่งผลให้จัดส่งสินค้าได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
    • ช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า เนื่องจากบริหารจัดการขั้นตอนต่าง ๆ ทางระบบหลังบ้านได้อย่างน่าประทับใจ 
    • ฝ่ายผู้บริหารและทีมงานจะเข้าใจอินไซต์ของลูกค้ามากขึ้น ทำให้วางกลยุทธ์การขายและกลยุทธ์การตลาดได้อย่างแม่นยำ
    • ช่วยเพิ่ม Return On Investment (ROI) ถ้าสามารถนำข้อมูลต่าง ๆ มาวิเคราะห์ต่อยอดได้เป็นอย่างดี ซึ่งอีกหนึ่งข้อดีที่หลายคนอาจจะยังไม่รู้คือตัว Augmented Analytics นั้นช่วยลดภาระงานของผู้ที่เป็น Data Scientists ได้ด้วย

โดย Augmented Analytics จะช่วยวิเคราะห์ข้อมูลแบบสาธารณะ (Public) และข้อมูลส่วนตัว (Private) รวมถึงเป็นตัวช่วยประกอบการตัดสินใจในด่านต่าง ๆ ของการทำธุรกิจด้วยค่ะ

อัปเดตเทรนด์และกลยุทธ์ด้าน Data สำหรับนักการตลาดในปี 2023
สรุปเทรนด์และกลยุทธ์ด้าน Data สำหรับนักการตลาดในปี 2023

อ่านรายละเอียดคอร์สเรียนเพิ่มเติมได้ที่  

https://stepstraining.co/data-analytics-marketer 

สำรองที่นั่งหรือสอบถามข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ 

Facebook: Inbox STEPS Academy m.me/digitalmarketingacademythailand 

LINE OA: @STEPStraining https://lin.ee/jRRdsrN หรือโทร 065-494-6646

 

Learning More

การเปลี่ยนแปลงสำคัญของ Google Analytics 4 สำหรับปี 2023
5 กลยุทธ์เอาชนะใจลูกค้าอย่าง Customer-Centric ด้วย Data Analytics