Taking too long? Close loading screen.

เพิ่มมูลค่าธุรกิจด้วยกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

Nov 14, 2022
กลยุทธ์

ในขณะที่ทุกองค์กรต่างกำลังเก็บรวบรวมข้อมูล แต่มีเพียงไม่กี่แห่งเท่านั้นที่จะขับเคลื่อนองค์กรด้วยข้อมูลจริง ๆ และนี่คือ 5 เหตุผลที่ข้อมูลสามารถเปลี่ยนแปลงธุรกิจของคุณได้ ( กลยุทธ์ ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล )

ทุกบริษัทกำลังเก็บรวบรวมข้อมูลในหลาย ๆ ด้าน ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลด้านพฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภค ข้อมูลด้านประชากรจากแหล่งบุคคลภายนอก หรือข้อมูลเชิงลึกจากรูปแบบสภาพอากาศ สิ่งนี้ถือว่าเป็นข่าวดี เพราะที่ผ่านมาข้อมูลที่สำคัญเหล่านี้มักถูกมองข้าม เท่านั้นยังไม่พอ บริษัทต้องใช้ข้อมูลในการขับเคลื่อนธุรกิจในทุก ๆ ภาคส่วนอีกด้วย

จากการแบบสำรวจล่าสุดของ PwC ที่สหรัฐอเมริกา (PwC U.S. Cloud Business Survey) พบว่ามีผู้บริหารเพียง 34% เท่านั้นที่มีการตัดสินใจที่ดีจากการวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้พวกเขาสามารถบรรลุเป้าหมาย และผลลัพธ์ทางธุรกิจของพวกเขาได้ และมีเพียง 16% เท่านั้นที่มองว่าข้อมูลมีมูลค่ามหาศาล และสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้จริง

แล้วอะไรล่ะ ที่รั้งบริษัทเหล่านี้ไว้?

หลายบริษัทมีหนี้สินจากการลงทุนด้านเทคโนโลยี ซึ่งหนี้จากการลงทุนนี้ก็มีการสะสมและเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ เพราะพวกเขาก็ไม่อยากทิ้งสิ่งที่เขาลงทุนไปกับระบบดั้งเดิม ทำให้พวกเขาตามนวัตกรรมและเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่เข้าสู่ตลาดไม่ทัน พวกเขาจึงกังวลว่าธุรกิจของตนจะไม่สามารถรับมือกับการเปลี่ยนแปลงได้ รวมถึงคนในบริษัทก็ยังขาดความรู้ในเรื่องการวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้พนักงานหลายคนต้องเจอกับปัญหาในการตัดสินใจจากการวิเคราะห์ข้อมูล และการนำข้อมูลเชิงลึกมาวิเคราะห์ เพื่อให้เกิดประโยชน์อย่างแท้จริง

5 เหตุผลที่ข้อมูลสามารถเปลี่ยนแปลงธุรกิจของคุณได้

ถ้าองค์กรมีเป้าหมายที่จะทำให้บริษัททันสมัย และต้องการทำให้สำเร็จ บริษัทจะต้องลงทุนในเทคโนโลยี และน้อมรับการเปลี่ยนแปลงโดยเฉพาะในเรื่องของข้อมูล ซึ่งจะทำให้บริษัทของคุณมีประสิทธิภาพ และประสิทธิผลมากขึ้น พร้อมที่จะตอบรับการเปลี่ยนแปลงได้มากขึ้น และนี่คือ 5 วิธีที่ข้อมูลสามารถสร้างมูลค่าให้กับธุรกิจของคุณได้

1. สร้างประสบการณ์ที่ตอบโจทย์ลูกค้ารายบุคคลทั้งในโลกความเป็นจริงและโลกเสมือน

เกือบทุกบริษัทที่ต้องการสร้าง Personalized Experiences หรือสร้างประสบการณ์ที่ตอบโจทย์ลูกค้ารายบุคคล ซึ่งวิธีเดียวที่ทำได้คือการใช้ข้อมูลลูกค้าจำนวนมาก ไม่ว่าจะเป็นการได้รับข้อมูลจากผู้บริโภคเองโดยตรง หรือใช้ข้อมูลจากบุคคลภายนอกที่รวบรวมโดยองค์กรหรือกลุ่มบริษัทด้านข้อมูลอื่น ๆ สิ่งนี้เองทำให้ร้านค้าขายปลีกรายใหญ่บางรายรู้ว่าลูกค้าต้องการอะไร และก็เลือกนำสินค้าเหล่านั้นมาวางไว้ด้านหน้า ไม่ว่าจะเป็นในโฆษณาหรือหน้าร้านออนไลน์ของพวกเขา ซึ่งนี่ก็เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการทำ กลยุทธ์ Personalized Experiences จากข้อมูล

ในโลกเสมือนอย่าง Metaverse จะเป็นพื้นที่แห่งใหม่ในการสร้าง Personalized Experiences ที่สามารถให้ประสบการณ์กับลูกค้าได้ดีขึ้นไปอีกระดับ ซึ่งต่างจากโลกจริงที่ร้านค้านำผลิตภัณฑ์มาวางขายให้กับทุกคน บริษัทที่รู้จักลูกค้าของตนเองเป็นอย่างดีสามารถสร้างโลกออนไลน์ที่แสดงแต่สินค้าที่ลูกค้าสนใจเป็นพิเศษ ลูกค้าสามารถเลือกซื้อเสื้อผ้าที่มีเฉพาะสไตล์และสีที่พวกเขาชอบ โดยเป้าหมายสูงสุดคือการให้ Personalized Experiences กับลูกค้า เพื่อให้ลูกค้าเกิดความชื่นชอบในตัวแบรนด์

2. สร้างรายได้ใหม่ผ่านทางการเปลี่ยนข้อมูลเป็นเงิน

หลายคนมักให้ความเห็นว่า Data is the new oil ที่เป็นการเปรียบเปรียบว่าข้อมูลเป็นแหล่งวัตถุดิบสำคัญสำหรับเครื่องจักรในการผลิตเพื่อสร้างรายได้ ซึ่งหลายคนก็เป็นเห็นตรงกันว่าเป็นเรื่องจริง เมื่อบริษัทของลูกค้าเราสามารถสร้างรายได้จากข้อมูลที่พวกเขาเก็บข้อมูลมา ซึ่งแน่นอนว่าการสร้างรายได้จากข้อมูลภายในบริษัทนั้นสำคัญเป็นสิ่งที่ต้องทำ แต่การสร้างรายได้จากข้อมูลภายนอกก็สำคัญเช่นกัน เพราะจะทำให้ธุรกิจขยายตัวได้อย่างรวดเร็ว

เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด บริษัทจำเป็นต้องปรับปรุงวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลของตนพร้อมกับคุณภาพข้อมูลที่ดีขึ้น รวมถึงปฏิบัติตามข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัว และพวกเขาต้องสร้างข้อมูลเชิงลึกที่พิเศษไม่เหมือนใคร เมื่อการแบ่งปันข้อมูลระหว่างแผนกหรือบริษัทกลายเป็นเรื่องที่ทำประจำ บริษัทแพลตฟอร์มเทคโนโลยีกำลังรวบรวมข้อมูลจากอุตสาหกรรมต่าง ๆ เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่เป็นมุมมองลูกค้า 360 องศาที่พวกเขาไม่สามารถเก็บมาได้เองทั้งหมด

ตัวอย่างเช่น ธนาคารรายใหญ่กับร้านค้าทำงานร่วมกัน เพื่อดูว่าธุรกรรมการเงินส่งผลต่อพฤติกรรมการซื้ออย่างไร แน่นอนว่าข้อมูลเหล่านี้มีมูลค่าสำหรับร้านค้า แต่หลังจากนั้นพวกเขาสามารถขายข้อมูลนั้นให้กับผู้ให้บริการด้านสาธารณสุข ซึ่งจะใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้ในการติดตามพฤติกรรมการบริโภคอาหารและมีอิทธิพลต่อสุขภาพและคุณภาพความเป็นอยู่ของชีวิตได้

3. เพิ่มอำนาจการตัดสินใจแบบยั่งยืน

ปัญหาทางสภาพแวดล้อม สังคม และการปกครอง (ESG) ทำให้บริษัทต้องคิดหาวิธีทำธุรกิจของตนใหม่ ไม่ว่าจะเป็นการวางแผนตัดสินใจเรื่องสถานที่ตั้งอาคาร กระบวนการผลิตในอนาคต หรือจำนวนประกันภัยที่ต้องซื้อ เกือบทุกด้านของการดำเนินการธุรกิจจะได้รับผลกระทบจาก ESG  เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งสามารถย่อยและวิเคราะห์ข้อมูลได้ทุกชนิด เช่น รูปแบบสภาพอากาศ เส้นทางจัดส่งที่เหมาะสมที่สุด และแนวโน้มการเติบโตของประชากร ซึ่งถือว่าเป็นกำลังสำคัญที่ช่วยให้บริษัททำการตัดสินใจด้าน ESG ได้ดีขึ้น

ตัวอย่างเช่น หลายบริษัทกำลังใช้ข้อมูลเพื่อดูว่าสถานที่ในการสร้างคลังสินค้า โดยดูว่าการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศจะส่งผลกระทบต่อการปฏิบัติการเหล่านั้นหรือไม่ บริษัทหลายแห่งกำลังใช้ข้อมูลเพื่อลดคาร์บอนฟุตพริ้นท์ ตัวอย่างเช่น บริษัทผงซักฟอกรายใหญ่ต้องการลดการปล่อยคาร์บอนโดยลดขนาดบรรจุภัณฑ์ แต่ก็เพิ่มความเข้มข้นของผงซักฟอกเพื่อผู้บริโภคสามารถซักเสื้อผ้าในปริมาณเท่าเดิมได้ ผู้ค้าปลีกบอกว่าแม้จะมีประสิทธิภาพเท่าเดิม แต่ขนาดที่เล็กกว่าอาจไม่สามารถทำให้เกิดยอดขายได้เพราะผู้บริโภคคิดว่าบรรจุภัณฑ์ที่ใหญ่กว่านั้นคุ้มค่ากว่า  แทนที่จะยังคงใช้บรรจุภัณฑ์ขนาดใหญ่ ผู้ค้าปลีกทำให้ผู้ผลิตผงซักฟอกทุกรายลดขนาดบรรจุภัณฑ์ของตนลงได้โดยแสดงให้เห็นว่าสามารถรักษาจำนวนการซักผ้าไว้เท่าเดิมได้ในขนากบรรจุภัณฑ์ที่เล็กกว่า ขณะเดียวกันก็มีความยั่งยืนเพิ่มขึ้น สิ่งนี้พิสูจน์ถึงพลังแห่งการวิเคราะห์ข้อมูล—บริษัทจึงพยายามชักจูงให้บริษัทในอุตสาหกรรมเดียวกันลดการปล่อยคาร์บอนโดยการใช้การตัดสินใจที่เกิดจากการวิเคราะห์ข้อมูล

4. เพิ่มประสิทธิภาพในการผลิต

ในยุคดิจิทัลที่ทุกคนให้ความสำคัญในเรื่องของความแม่นยำระดับสูง โดยการรวบรวม วิเคราะห์ และใช้ประโยชน์ข้อมูลที่มีคุณภาพที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม เพื่อประเมิน คาดการณ์ และกำหนดการตัดสินใจ ที่ทำให้บริษัทสามารถเพิ่มผลผลิตและมูลค่าของทรัพยกรที่มีให้ได้มากที่สุด

ตัวอย่างเช่น ZF ผู้จัดจำหน่ายยานยนต์ระดับโลก ต้องการเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างโรงงานหลายแห่ง จึงได้สร้างโปรแกรมการผลิตแบบดิจิทัล โดยสร้างในระบบคลาวด์ของ Azure ด้วย Factory Intelligence ของ PwC เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการทำงานระหว่างสถานที่แต่ละแห่ง ซึ่งใช้การวิเคราะห์ขั้นสูง การเปลี่ยนข้อมูลเป็นภาพ และระบบการทำงานแบบอัตโนมัติ ทั้งหมดนี้จะทำให้บริษัทได้ลดต้นทุนแปรสภาพ ปรับปรุงสมรรถภาพโดยรวม และเพิ่มประสิทธิภาพแรงงาน และประสิทธิผลตลอดทั่วโรงงานมากกว่า 200 แห่ง

5. ส่งเสริมการนำนวัตกรรมในการสร้างผลิตภัณฑ์หรือบริการ

เมื่อเป็นเรื่องของการสร้างผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ๆ ข้อมูลสามารถเป็นตัวพลิกเกมได้ เพราะยิ่งคุณรู้ข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้ามากเท่าไร คุณก็จะสามารถเห็นภาพผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าอาจต้องการได้ชัดขึ้น อย่างไรก็ตาม บริษัทจำเป็นต้องไปไกลกว่าแค่ Big Data (ข้อมูลขนาดใหญ่) และเริ่มมองหาสิ่งที่เรียกว่า “Thick Data” (ข้อมูลหนาแน่น) เพื่อจะชักจูงการใช้ผลิตภัณฑ์และบริการได้อย่างมีประสิทธิภาพผ่านการออกแบบที่มนุษย์เป็นศูนย์กลาง (Human-centric Design)

ขณะที่ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเรื่องเกี่ยวกับการหาว่าผู้คนใช้เงินกับสิ่งใด พวกเขาซื้อของเมื่อไหร่ และพวกเขาใช้จ่ายไปเท่าไหร่ ข้อมูลหนาแน่นมุ่งเน้นที่พฤติกรรมของมนุษย์และเจาะลึกไปที่แรงจูงใจของคนในการซื้อบางสิ่ง รวมถึงวิธีที่พวกเขาใช้ผลิตภัณฑ์ ตัวอย่างเช่น บริษัทสินเชื่อมักจะระบุการโกงโดยดูที่แบบแผนธุรกรรมที่ผิดปกติ แต่การรวบรวมข้อมูลหนาแน่นเกี่ยวกับลูกค้าที่ได้รับผลกระทบจากการโกงและพฤติกรรมของนักต้มตุ๋นสามารถนำมาซึ่งความซับซ้อนระดับใหม่ จากการสัมภาษณ์ผู้คนที่ทำการโกงและหาแรงจูงใจกับรูปแบบพฤติกรรมของพวกเขา ข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นสามารถนำมาใช้ร่วมกับการวิเคราะห์ติดตามการโกงแบบดั้งเดิม การรวมกันนี้ช่วยให้บริษัทสามารถคาดการณ์ได้ว่าจะเกิดการโกงเมื่อไรก่อนที่จะเกิดขึ้นจริง ซึ่งนำไปสู่วิธีแก้ปัญหาการโกงที่ดีขึ้นได้ในที่สุด

เมื่อนำผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลและเทคโนโลยีมาเจอกัน

การบรรลุผลลัพธ์ที่มีมูลค่าสูงจะต้องใช้วิธีแก้ปัญหาแบบใหม่และวิธีการเข้าถึงข้อมูลที่แตกต่างออกไป  จากนี้คุณจะต้องคิดว่าข้อมูลของคุณจะบอกอะไรได้บ้าง

จากการทำงานร่วมกันของ PwC และ Microsoft จะเห็นได้เลยว่าเป็นเรื่องท้าทายแค่ไหนสำหรับธุรกิจที่จะเข้าใจว่า “ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล” มันเป็นอย่างไร ธุรกิจหลายแห่งเชื่อว่าเพียงเก็บรวบรวมข้อมูลและเปลี่ยนออกมาเป็นตัวเลขโดยเครื่องมือการเปลี่ยนข้อมูลเป็นภาพนั้นเพียงพอแล้ว ขณะที่การวิเคราะห์แบบพื้นฐานสามารถช่วยคุณได้ข้อมูลของบางสิ่งที่เกิดขึ้นไปแล้ว ข้อมูลชนิดนี้ เมื่อทำมาจับคู่กับการปฏิบัติและผลลัพธ์จริง สามารถช่วยคุณประเมินสิ่งที่อาจเกิดขึ้นได้ในอนาคตและบอกคุณว่าคุณสามารถทำอะไรได้บ้างกับปัญหาก่อนที่มันจะเกิดขึ้น

บทความโดย Matt Hobbsarchive & Anil Nagarajarchive
เนื้อหาจากบทความของ MIT Technology Review
แปลและเรียบเรียงโดย ไอสวรรค์ ไชยชะนะ
ตรวจทานและปรับปรุงโดย เมธิยาภาวิ์ ศรีมนตรินนท์

Isawan Chaichana

Translator

Methiyapha Srimontrinond

Data Scientist Government Big Data institute (GBDi)

Sign up to join Big Data Community Thailand

Make comments, write articles, and contribute to our community.