เพราะปัจจุบัน Data ไม่ใช่ ‘ทางเลือก’ แต่คือ ‘ทางรอด’ ในการทำธุรกิจ

การทำธุรกิจโดยไม่มี Data ก็ไม่ต่างอะไรกับการปิดตาขับรถ เพราะคุณจะไม่รู้เลยว่าปลายทางข้างหน้ามีหน้าตาเป็นอย่างไร และเรากำลังจะเดินไปในทิศทางไหน

Data กับธุรกิจ

ธุรกิจหลายแห่งโดยเฉพาะธุรกิจครอบครัวมักตัดสินใจด้วย Gut Feeling , อาศัยสัญชาตญาณและความรู้สึกของผู้นำเป็นหลัก ซึ่งในอดีตอาจจะเป็นวิธีการที่ได้ผลมากๆ แต่กับปัจจุบันที่โลกมีความเปลี่ยนแปลงมากขึ้น คู่แข่งพัฒนามากยิ่งขึ้น ลูกค้ามีทางเลือกที่หลากหลายมากขึ้นวิธีการเหล่านี้อาจจะไม่ได้ผลเหมือนสมัยก่อนอีกต่อไป 

การทำธุรกิจในปัจจุบันต้องมีความแม่นยำ มีประสิทธิภาพและตรงจุดมากยิ่งขึ้น เราต้องเปลี่ยนจากการทำธุรกิจจากความรู้สึกหรือสัญชาตญาณเป็นการขับเคลื่อนด้วย Data

วิธีสร้าง Data Driven Organization 

แนวทางที่จะทำให้ธุรกิจคุณกลายเป็นธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วย Data ตามแต่ละอุตสาหกรรมจาก Skooldio โดยคุณต้า-วิโรจน์ ผู้เคยให้คำปรึกษาเรื่องการใช้ Data และวิธีทำ Digital Transformation ให้หลายองค์กรชั้นนำในประเทศ และยังเป็นอดีต Data Scientist ที่ Facebook

เริ่มต้นที่ ‘ผู้นำ’

แม้แต่ละอุตสาหกรรมจะมีแนวทางที่แตกต่างกัน แต่ก่อนที่จะลงรายละเอียดของแต่ละอุตสาหกรรม การเปลี่ยนองค์กรให้เป็น Data Driven Organization ล้วนมีจุดเริ่มต้นเดียวกัน คือ ‘ผู้นำ’

ผู้นำ เป็นคนที่มีความสำคัญมากๆ เพราะเป็นผู้ที่กำหนดแนวทางของธุรกิจ ไม่ว่าจะป็น Vision หรือ Mission ของธุรกิจที่ควรสอดคล้องกัน รวมถึงเป็นผู้ที่ออกแบบธุรกิจให้สนับสนุนต่อการเป็นธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เช่น การส่งเสริมให้ความรู้แก่ทีมงาน กระตุ้นให้พวกเขาใช้ข้อมูลมาประกอบการตัดสินใจ

วางแผนจัดเก็บ Data

การจะนำ Data ไปใช้ต้องเริ่มต้นที่การเก็บ Data ให้ได้ก่อน

เราต้องมีการตั้ง Objective หา Direction ก่อนว่าเราจะใช้ข้อมูลไปทำอะไร และเราจะเก็บข้อมูลจากไหนบ้าง เช่น หากต้องการเพิ่มยอดขาย ก็จำเป็นต้องมีการเก็บ Customer Data , Transaction หรือยอดสั่งซื้อ หรือบางอุตสาหกรรมก็จะมีข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงตามแต่ละธุรกิจของคุณ 

แต่สิ่งสำคัญคือเราต้องตอบให้ได้ว่าเราจะนำข้อมูลไปเพื่ออะไร ไปใช้อะไร เก็บข้อมูลอะไรบ้าง เพราะบางส่วนเป็น Junk Data ที่เราอาจจะไม่จำเป็นต้องเก็บไปให้เปลืองทรัพยากร ดังนั้นการวางแผนก่อนจึงเป็นเรื่องที่สำคัญมากๆ

หาเครื่องมือเก็บ Data

สิ่งที่ต้องทำเป็นเรื่องถัดมาคือต้องรวบรวมข้อมูลต่างๆ ที่เคยเป็นเหมือนอากาศล่องลอยอยู่ ให้เป็นสิ่งที่เป็นรูปธรรม จับต้องได้มากขึ้น ซึ่งในส่วนนี้เราอาจจะต้องหา Tools หรือ Technology มาช่วย ไม่ว่าจะเป็นซอฟต์แวร์ง่ายๆ อย่าง Excel หรือซอฟต์แวร์ที่มีความซับซ้อนมากขึ้น เช่น  GA4 , Power-BI เป็นต้น

วิเคราะห์ Data

Data ที่เรารวบรวมมาได้นั้น เราไม่สามารถที่จะนำไปใช้ตรงๆ ได้เลย แต่จำเป็นต้องมีการนำไปปรับหรือนำไปย่อยให้สามารถนำไปวิเคราะห์หา Insight ที่ Data กำลังจะบอกเรา เพราะ Data มักจะไม่พูดกับเราตรงๆ แต่เราจำเป็นต้องคุ้ยให้เจอว่ามันกำลังจะบอกอะไรกับเรา เช่น สถานการณ์ปัจจุบัน แนวโน้มในอนาคต หรือข้อมูลที่จะประกอบการตัดสินใจของเรา

สิ่งที่จะช่วยให้เราทำได้ก็คือการนำข้อมูลออกมาให้เป็น Data Visualization ที่จะทำให้เราเห็นภาพได้ง่ายขึ้นและสื่อสารกับทีมงานได้ง่ายมากขึ้น

นำ Data ไปขับเคลื่อนธุรกิจ

เมื่อทราบข้อมูล ทราบ insight แล้ว หลังจากนี้ก็ถึงเวลาในการนำไปปรับใช้กับธุรกิจของเรา เพื่อให้ตอบโจทย์ของลูกค้ามากขึ้น 

รวมไปถึงภายในทีมของเราด้วย ว่าอะไรเวิร์ก อะไรไม่เวิร์ก อะไรควรเปลี่ยน อะไรควรปรับ ซึ่งการที่เราตัดสินใจและสื่อสารผ่านข้อมูลเหล่านี้ จะยิ่งช่วยให้ทีมงานในธุรกิจเราเข้าใจ และทำให้สารของเรามีน้ำหนักมากยิ่งขึ้น และเห็นภาพมากยิ่งขึ้น 

แนวทางการใช้ Data ในแต่ละอุตสาหกรรม

หลักคิดที่จะทำให้ธุรกิจคุณกลายเป็น Data Driven Organization ที่ไม่ว่าคุณจะอยู่ในอุตสาหกรรมไหนก็สามารถนำไปใช้ได้ แต่ในส่วนถัดมาคือรายละเอียดและแนวทางในแต่ละอุตสาหกรรมว่าสามารถนำ Data ไปใช้ได้อย่างไร ซึ่งรวบรวมแยกหมวดเอาไว้ใน blog นี้

ธุรกิจบริการ

แนวทางการเก็บ Data และนำไปปรับใช้

ต้องบอกว่าธุรกิจบริการส่วนใหญ่มักเป็นธุรกิจที่เก็บข้อมูลค่อนข้างยากเพราะมักเป็นเรื่องของสิ่งที่จับต้องไม่ได้ เช่น ความพึงพอใจของลูกค้า ความรู้สึกของลูกค้า แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าเราไม่สามารถทำได้

วิธีการคือการเริ่มต้นจากการหา Objective และตั้งเป็น KPI ขึ้นมา เช่น คะแนนความถึงพอใจของลูกค้า / เวลาเฉลี่ยในการตอบกลับของพนักงาน หรือ Return Rate เป็นต้น ซึ่งวิธีการเก็บ Data ในส่วนนี้อาจจะลองเริ่มต้นง่ายๆ เลยด้วยการทำเป็น Survey และนำมาพัฒนาบริการของเราให้ดีมากยิ่งขึ้น

ยกตัวอย่างให้เห็นภาพง่ายๆ ถ้า Objective เราคืออยากให้โรงแรมมี Rating สูงขึ้น แต่ survey ด้าน service ของเราต่ำ ก็อาจจะต้องพัฒนาเรื่องของพนักงาน เช่น เปิดให้มีการ training ที่เข้มข้นมากยิ่งขึ้น จำลองสถานการณ์การบริการให้มากขึ้น หรืออาจจะปรับตั้งแต่การ Recruit เลยก็เป็นได้

หรือหากเป็นเรื่องของ Marketing ก็สามารถนำ Data ไปวิเคราะห์ในการออกโปรโมชันเฉพาะกลุ่มลูกค้าได้ เช่น กลุ่มลูกค้า Price Sensitive , กลุ่มลูกค้ากำลังซื้อสูง 

รวมไปถึงในมิติของการพัฒนา Product ที่เราสามารถนำข้อมูลมาบริหารจัดการได้ เช่น ช่วงไหนขายดี เราอาจจะต้องมีการบริหาร Stock ที่มากขึ้นหรือรับพนักงานพาร์ทไทม์แค่บางเฉพาะช่วงเวลา เพื่อประหยัดต้นทุนที่มากขึ้น

ธุรกิจการผลิต

Data สำหรับอุตสาหกรรมการผลิตจะช่วยให้เราสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการผลิตได้ หาวิธีแก้ไขได้ตรงจุดและช่วยให้กระบวนการต่างๆ พัฒนาขึ้น ลดความผิดพลาดที่อาจะเกิดขึ้นได้

ซึ่งนอกจากจะช่วยลด loss ที่อาจเกิดขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพในการผลิต ยังสามารถช่วยพัฒนาในสิ่งที่มีมูลค่ามากๆ แต่เราอาจมองข้ามไป คือ ‘เวลา’ เช่น การนำข้อมูลมาวิเคราะห์ในการหาคอขวดของกระบวนการการผลิตเพื่อทำให้การทำงาน Flow มากขึ้น ลดระยะเวลาที่สูญเสียไปได้ เช่น เวลาที่วัตถุดิบต้องสต็อคก่อนที่จะเข้าไลน์ผลิตช

สิ่งเหล่านี้มักเป็น Cost ที่หลายคนอาจไม่ได้ให้ความสำคัญแต่ความจริงสำคัญมาก  

1. การลด Sunk Cost หรือต้นทุนจมที่ทำให้ธุรกิจเราต้องจมเงินลงไป ซึ่งอาจช่วยให้เราสามารถนำเงินเหล่านี้ไปหมุน หรือไปทำการตลาดเพิ่มได้
2. การเพิ่ม Oppurtunity Cost หรือต้นทุนการเสียโอกาสหากเราผลิตไม่มากพอ ซึ่งหากเราบริหารให้ดีจะช่วยให้ธุรกิจเรามียอดขายที่มากขึ้น
3. การลด Lead Time หรือต้นทุนการรอคอย ที่จะช่วยเพิ่ม Productivity ให้กับธุรกิจเราให้สูงที่สุด

หรือสามารถนำ Data มาลดความผิดพลาดที่เกิดขึ้นได้ เช่น การควบคุมคุณภาพของการผลิตแบบทันที ตรวจเจอ Defect ได้ตั้งแต่เนิ่นๆ ไม่ต้องรอให้จบ Process ก่อน

การเก็บ Data เหล่านี้อาจจะเริ่มเก็บจาก Sensor การตรวจบันทึกเครื่องจักร บันทึกการควบคุมคุณภาพ บันทึกการบำรุงรักษา ระบบการจัดการสินค้า รวมไปถึง Data เช่น อุณหภูมิ ความดัน เป็นต้น ซึ่งหลายๆ เครื่องจักรมีการเก็บ Data เหล่านี้เอาไว้ให้อยู่แล้ว แต่เราอาจจะไม่เคยสนใจและนำมันมาต่อยอด

ธุรกิจ Trading

Objective ในการเก็บ Data ของธุรกิจในอุตสาหกรรมนี้มีหลากหลายมากๆ โดยอาจจะเป็นการ เพิ่มยอดขาย , เพิ่มประสิทธิภาพการบริหารสต็อก หรือเพิ่มประสิทธิภาพการตลาด 

การเก็บ Data จึงค่อนข้างมีความหลากหลายช่องทาง ไม่ว่าจะเป็น

•  Customer Demographics ว่าลูกค้าเป็นใคร เพศไหน อายุ การศึกษา รายได้เท่าไร
• ประวัติการซื้อขาย ว่าแต่ละคนมีพฤติกรรมการซื้อเป็นอย่างไร
• Website Traffic ว่าลูกค้าเข้ามาหน้าร้านเราแล้วชอบกดตรงไหน เลื่อนเว็บไซต์ถึงตรงไหน

แต่สำหรับธุรกิจที่เป็น Trading ที่จะมีความ Physical ก็จะทำให้มีการเก็บ Data ที่ยาก แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าเราไม่สามารถทำได้ เราสามารถเปลี่ยนทุกอย่างให้กลายเป็น Data เพื่อหา insight มาปรับปรุงร้านได้ เช่น การทำแผนภาพเส้นทางการเดินของลูกค้าที่เข้ามาในร้าน , การนับเวลาที่ลูกค้ามาใช้บริการแต่ละคน เป็นต้น

อีกส่วนหนึ่งที่สำคัญมากๆ ที่หลายธุรกิจมักทำ ซึ่งได้ผลมากๆ ในการเก็บ Data คือ การทำระบบสมาชิก เพราะจะเป็นการเก็บที่ตรงมากๆ และลูกค้าเป็นคนที่ยอมให้เราเก็บอีกด้วย ซึ่งเราสามารถนำ Data ของแต่ละรายมาทำการตลาดเฉพาะที่มีความ Personalized ได้อีกด้วย เช่น สร้างแคมเปญเฉพาะลูกค้าบางราย โปรโมชั่นเฉพาะบางกลุ่ม ลดการสร้างความรำคาญให้กับลูกค้าทุกรายอีกด้วย

ยกตัวอย่างเช่น ร้านสมใจ ที่มีการเก็บ Data มาเพื่อประมาณการการสั่งของ ให้มีสินค้าที่พอดีมากที่สุด ลด Sunk Cost และเพิ่ม Oppurtiny Cost เพิ่มขึ้นอีกด้วย

---

บทความนี้เป็นการเขียนร่วมกันระหว่าง Skooldio กับคุณเสสินัน นิ่มสุวรรณ์ เจ้าของหนังสือ “ทำที่บ้าน” หนังสือเล่มแรกๆ ในไทย ที่เขียนเกี่ยวกับธุรกิจครอบครัว ซึ่งทายาททุกคนต้องมี และเจ้าของเพจ ทำที่บ้าน

---

หากใครสนใจอยากเริ่มต้นวางแผนการจัดการข้อมูล หรือมีข้อมูลมากมายแต่ไม่รู้จะนำไปขับเคลื่อนธุรกิจได้อย่างไร ขอแนะนำหลักสูตร Digital Leadership Essentials หลักสูตรเข้มข้น 2 วัน สำหรับผู้บริหารองค์กรที่ต้องการเข้าใจการทำ Digital Transformation ให้ครบทุกมุม เพื่อนำไปปรับใช้กับองค์กรของท่าน เรียนรู้โดยตรงจาก คุณต้า-วิโรจน์ CEO จาก Skooldio อดีต Data Scientist ของ Facebook