Data-Driven พารุ่งหรือพาร่วง?
Data

Data-Driven พารุ่งหรือพาร่วง?

Data-Driven พารุ่งหรือพาร่วง? | Skooldio Blog

เกือบทุกเพจการตลาดในไทย(หรือในโลกก็ตาม) ต้องเคยทำคอนเทนต์เกี่ยวกับช่วงเวลาที่ดีที่สุดที่ควรโพสต์บนแต่ละ Social Media และคอนเทนต์เหล่านี้มักจะได้รับความนิยมสูงมาก เพราะใครๆ ก็พากันกดแชร์ กด Retweet กด Tag เพื่อนมาดู ด้วยความรู้สึกตื่นเต้นราวกับได้เครื่องรางของคลัง ที่จะช่วยให้โพสต์ของพวกเขาไม่กริบอีกต่อไป

ผมเชื่อว่าทุกเพจมีเจตนาที่ดีที่จะนำเสนอข้อมูลที่น่าสนใจ หลายเพจมีการเขียนเตือนไว้อย่างชัดเจนว่าข้อมูลนี้อาจจะไม่เวิร์กสำหรับทุกคน ใครที่สนใจก็ต้องไปทดลองกันดูเอง แต่พอเห็น Engagement เยอะๆ ก็อดเป็นห่วงไม่ได้ว่าผู้อ่านส่วนใหญ่เค้าน่าจะกำลังคิดว่าเค้าทำการตลาดแบบ “Data-Driven” อยู่หรือเปล่า วันนี้เลยอยากมาเล่าข้อควรระวังเล็กๆ น้อยๆ ก่อนจะนำข้อมูลไป “drive” ขับเคลื่อนการตัดสินใจ

3 ข้อควรระวัง ก่อนจะนำข้อมูลไป “drive” การตัดสินใจ


Data-Driven พารุ่งหรือพาร่วง? | Skooldio Blog

ลูกค้าเราอาจจะไม่เหมือนลูกค้าคนอื่น หลายบทความที่แนะนำช่วงเวลาที่ดีในการโพสต์ใน Social Media ต่างๆ มักจะอ้างอิงบทความหรืองานวิจัยจากต่างประเทศ ซึ่งแน่นอนว่าพฤติกรรมก็อาจจะไม่ได้เหมือนกับคนไทยเสียทีเดียว (โอเค…ในฐานะอดีต Data Scientist ที่ Facebook บอกเลยว่ามันต่างกันมาก!) ต่อให้เป็นข้อมูลสถิติจากคนไทย ผมก็เชื่อว่าลูกเพจสายบุญ ที่ชอบตักบาตรทำวัตรเช้า น่าจะ Active กันคนละเวลากับลูกเพจแฟนบอลพรีเมียร์ลีกแน่ๆ

เปิดดูของตัวเองซะ! เกือบทุก Social Media มีสรุปสถิติการใช้งานเอาไว้ให้ดูอยู่แล้ว อย่ามัวแต่รอฟังที่คนอื่นเค้าบอก

ตัวอย่างข้อมูลเวลาที่ลูกเพจ Skooldio เค้า Active กัน | Skooldio Blog

ตัวอย่างข้อมูลเวลาที่ลูกเพจ Skooldio เค้า Active กัน ตรงกับที่เค้าแนะนำรึเปล่านะ?

ก่อนจะนำข้อมูลมาใช้ เราจะต้องเข้าใจ​ก่อนว่าข้อมูล “บอก” อะไร และ “ไม่บอก” อะไรเรา ข้อมูลจากหลายบทความบอกแค่ว่าช่วงเวลาไหนคนออนไลน์เยอะ สิ่งที่เรา “คาดการณ์” ต่อเองคือ การโพสต์ในช่วงเวลานั้นจะได้รับ Engagement ที่ดีขึ้น ซึ่งอาจจะเป็นสมมติฐานที่ถูกหรือผิดก็ได้

ตัวอย่างเช่น ในช่วงเวลาที่คนออนไลน์เยอะๆ หากมีคนทำคอนเทนต์ออกมาเยอะมากๆ แล้วคอนเทนต์ของเราไม่ปังพอ ก็อาจจะโดนโพสต์ของเพจอื่นกลบไปหมดจนไม่ได้ reach (เอาให้เคลียร์ๆ ว่าเค้าไม่ได้ซ่อนโพสต์เรา เพียงแต่โพสต์เรามันถูกจัดลำดับอยู่ล่างๆ และคนส่วนใหญ่อาจจะไถลงไปไม่ถึง) ในทางตรงกันข้าม หากเราเอาคอนเทนต์เดียวกันไปโพสต์ในช่วงเวลาที่คนอาจจะออนไลน์น้อย แต่เราไม่ต้องต่อสู้กับเพจใหญ่ๆ มากมาย อาจจะยังพอได้ reach ได้ engagement บ้าง ตอนที่คนเริ่มกลับมาออนไลน์เยอะ อัลกอริทึมเค้าอาจจะเห็นว่าก็มีคนชอบคอนเทนต์เราอยู่บ้างและใจดีดันโพสต์ของเราขึ้นมาให้ได้ reach เยอะขึ้น

นอกจากนี้หลายคนน่าจะเคยได้ยินประโยคที่ว่า “Correlation Doesn’t Imply Causation” นั่นคือ การที่ตัวแปรสองตัวมีความสัมพันธ์กัน (correlation) อาจจะไม่ได้แปลว่ามันเป็นเหตุผลซึ่งกันและกัน (causation) แต่คนก็ยังมักจะสับสนระหว่างสองสิ่งนี้อยู่เสมอ เช่น

“รูป Instagram ที่แคปชันยาว มักจะได้ไลก์น้อย … เราควรจะเขียนแคปชันให้สั้นลงเพื่อเพิ่ม engagement”

ดูเผินๆ ข้อสังเกตนี้ดูเหมือนจะเป็น insights จากข้อมูลที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ ถ้าคุณอ่านแล้วคล้อยตาม แปลว่าคุณเผลอสรุปว่าเหตุการณ์ที่สัมพันธ์กัน (correlation) เกิดจากการที่เหตุการณ์หนึ่งเป็นเหตุให้เกิดอีกเหตุการณ์หนึ่ง (causation) ไปเรียบร้อยแล้ว!! ซึ่งอาจจะใช่หรือไม่ใช่ก็ได้ ใครที่สนใจเรื่องนี้สามารถอ่านเพิ่มเติมได้จากบล็อกก่อนหน้านี้

Correlation without Causation | Skooldio Blog

ข้อมูลไม่เคยโกหก…แต่คุณอาจจะ “Correlation Doesn’t Imply Causation” ท่องไว้ให้ขึ้นใจ

เราจะไม่สามารถรู้ได้เลยว่าการโพสต์ในช่วงเวลาต่างๆ มีผลต่อ Engagement ของเรามากน้อยแค่ไหน ถ้าเราไม่เคยทำการทดลอง ถ้าเราโพสต์แต่ตอนเช้า แน่นอนว่าสถิติจาก Social Media ต่างๆ จะบอกว่าลูกเพจเราไม่ค่อย Active ตอนกลางคืน

สิ่งที่อาจจะชวนปวดหัวเล็กน้อย คือ ถ้าเราลองโพสต์ตอนบ่ายๆ แล้วมันเกิดปังขึ้นมา เราจะสรุปได้อย่างไรว่ามันเป็นเพราะเวลาที่เราโพสต์ หรือเป็นเพราะคอนเทนต์มันดีมากๆ?

ถ้าอยากทำให้ถูกต้องตามหลักสถิติก็จะต้องทำ A/B Testing หรือ Randomized Controlled Trial (RCT) ซึ่งเป็นไปได้ยากบน Social Media เพราะเราไม่สามารถควบคุมได้เองว่าให้ใครเห็นหรือไม่เห็นอะไรตอนไหน (ยกเว้น การทดสอบโฆษณา ที่หลายๆ Platform มีบริการตรงนี้ให้โดยเฉพาะ) แต่ถ้าจะเอาแบบลูกทุ่งๆ หน่อย ก็ทดลองซ้ำๆ หลายๆ รอบ ถ้าโพสต์ตอนบ่ายหลายๆ ทีแล้วมันปังอย่างต่อเนื่อง เอาอะไรไปโพสต์ก็ยังปัง ก็อาจจะเป็น “สัญญาณ” ที่ดี ว่าเวลาอาจจะมีผลจริงๆ


สุดท้ายนี้ “Be Data-Informed” คือวลีที่ผมมักพูดอยู่บ่อยๆ หมายถึงการที่เรา “รับรู้” ข้อมูล และนำมาใช้ “ประกอบ” การตัดสินใจ พยายามทำความเข้าใจเหตุและผล และไม่ใช่ตัดสินใจทุกอย่างตามข้อมูล(ที่อาจจะบอกได้ไม่ครบถ้วน)


ถ้าคุณอยากทำงาน และตัดสินใจแบบ Data-informed ได้อย่างถูกต้อง ได้เรียนรู้ทั้ง
  • การใช้เครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูล ตั้งแต่ดึงข้อมูล (Web Scraping) เข้าใจข้อมูล (Data Literacy) จัดการข้อมูล (Data Wrangling) วิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) ไปจนถึงนำเสนอข้อมูล (Data Visualization)
  • สถิติพื้นฐาน (Statistical Thinking) เพื่อให้คุณเข้าใจการตีความ การสรุปข้อมูลอย่างถูกต้องรวมถึงเข้าใจการทดสอบสมมติฐานต่าง ๆ (Hypothesis Testing) ไม่ว่าจะเป็น A/B Testing, Linear Regression ฯลฯ

ดูรายละเอียดและสมัครเรียนหลักสูตร Data Analytics Bootcamp ได้ที่นี่ คลิกเลย

Ta Virot Chiraphadhanakul
Google Developer Expert in Machine Learning. A data nerd. A design geek. A changemaker.  —  Chula Intania 87, MIT Alum, Ex-Facebooker

    You may also like

    Business

    4 ขั้นตอนการทำ Marketing Analytics ผ่าน Google Analytics 4

    Marketing Analytics ถือเป็นหนึ่งหัวใจสำคัญของการทำ Performance Marketing และหากพูดถึงคำว่า Analytics นั้น หลายคนมักจะโฟกัสที่การวิเคราะห์ข้อมูล แต่ที่จริงขั้นตอนการตั้งคำถามและเก็บข้อมูลก็เป็นส่วนที่สำคัญไม่แพ้กัน เพราะถ้าตั้งคำถามและเก็บข้อมูลได้ไม่ถูกจุดแล้ว อาจทำให้เกิดการวิเคราะห์ข้อมูลและการตัดสินใจที่ผิดพลาดได้ในที่สุด  สำหรับผู้ที่สนใจอยากเริ่มทำ Marketing Analytics ...
    Web Scraping คืออะไร?
    Data

    Web Scraping คืออะไร? ไม่เก่งเขียน Code สามารถทำได้ไหม?

    ในปัจจุบันที่โลกก้าวสู่ยุค Digital และมีความเติบโตของจำนวนผู้ใช้อินเตอร์เน็ตจำนวนมาก ไม่ว่าจะเป็น การค้นหาข้อมูลข่าวสาร, ซื้อขายสินค้า หรือเป็นแหล่งชุมชน Community และอื่นๆ อีกมากมายอยู่บนเว็บไซต์ กลายเป็นแหล่งข้อมูล (Data Source) ชั้นดี สำหรับธุรกิจต่างๆ ...

    More in:Data

    แนะนำเครื่องมือดึงข้อมูลฟรี Webscraper.io Data

    แนะนำเครื่องมือดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ฟรี !! WebScraper.io

    ปัจจุบัน ‘เว็บไซต์’ ถือว่าเป็นแหล่งข้อมูลชั้นดี (Data source) และมีบทบาทความสำคัญในการขับเคลื่อนธุรกิจทุกระดับไม่ว่าจะเป็นธุรกิจขนาดเล็กหรือขนาดใหญ่ แต่การดึงข้อมูลบนเว็บไซต์ (Web Scraping) อาจจะฟังดูเป็นเรื่องไกลตัวสำหรับผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์ที่สามารถเขียนโค้ดโปรแกรมดึงข้อมูลออกมาใช้งานได้ 😎 จะดีกว่ามั้ย!? ถ้าคุณสามารถใช้เครื่องมือดึงข้อมูลที่สนใจบนเว็บไซต์ได้ด้วยตัวเอง ถึงแม้ว่าคุณอาจจะเขียนโปรแกรมไม่เก่งก็สามารถทำได้ ฟรี ...
    Data

    Apache Airflow คืออะไร แล้วทำไมองค์กรชั้นนำส่วนใหญ่ถึงเลือกใช้

    Apache Airflow คือ 1 ใน Workflow Management ที่ได้รับความนิยม และองค์กรชั้นนำระดับโลกหลายๆ องค์กรเลือกใช้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการสร้าง Data Pipelines เพื่อจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาล ส่วนหนึ่งเพราะองค์กรต่าง ...
    Performance Marketing คืออะไร Business

    Performance Marketing คืออะไร? รู้จักวิธีการทำการตลาดแบบวัดผลได้

    ถ้าให้คุณจ่ายเงินเกินสิ่งที่ได้รับ หรือจ่ายไปโดยไม่รู้ด้วยซ้ำว่าได้ผลหรือเปล่า คุณจะยอมไหม? แน่นอนว่าคุณคงไม่แฮปปี้ แต่นี่แหละคือ ‘วิธีทำการตลาด’ ที่หลาย ๆ บริษัทกำลังทำอยู่ แล้วจะดีแค่ไหน หากเราสามารถเลือกใช้เงินเฉพาะกับผลลัพธ์ที่เราได้รับเท่านั้น ซึ่งทั้งหมดนี้คืองาน Performance Marketing การทำธุรกิจเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็วตั้งแต่อินเตอร์เน็ตเข้ามามีบทบาทกับพฤติกรรมของมนุษย์ ...
    data-driven-with-moneyball-theory Data

    MoneyBall Theory ถอดบทเรียนชัยชนะแห่งศตวรรษด้วย Data

    สำหรับใครหลายๆ คนมักจะคิดว่าการใช้ Data นั้นจะถูกจำกัดไว้อยู่เพียงแค่กับการทำธุรกิจ หรือการทำวิจัยเท่านั้น แต่ความเป็นจริงแล้วข้อมูลสามารถใช้ในการวิเคราะห์ได้หลากหลายสิ่งมากๆ และอยู่ได้ในแทบทุกวงการ แม้กระทั่งกับวงการกีฬาเองที่การวิเคราะห์ข้อมูล และใช้ Data ก็สามารถทำให้ทีมได้ชัยชนะได้ไม่ยาก ย้อนกลับไปในช่วงก่อนปี 2002 วงการเบสบอลในสหรัฐอเมริกาจะมีแมวมองไปดูตามโรงเรียนมัธยมต่าง ๆ ...

    Comments are closed.