Data

CDP impact to business

Customer Data Platform หรือ CDP มีความสำคัญกับธุรกิจอย่างไร

มารู้จักความสำคัญของ Customer Data Platform หรือ CDP กันครับ ในช่วงสองสามปีที่มานั้นนักการตลาดได้ให้ความสำคัญกับ CDP มากยิ่งขึ้น เนื่องด้วยการแข่งขันในตลาด Digital ที่สูงขึ้น มีกฏหมายที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลส่วนบุคคลที่มากขึ้น และการที่ทาง Browser ต่างๆ ได้มีการปรับเปลี่ยนวิธีการจัดการ Third Party Cookie มากขึ้น ทำให้ความสำคัญของการเก็บข้อมูลและใช้ข้อมูลแบบ First Party Data จริงมีมีความสำคัญมากทำให้ความต้องการในการใช้ CDP ถึงมากขึ้นตามไปด้วย CDP เป็นระบบที่รวบรวมการเก็บข้อมูลของลูกค้า และนำข้อมูลไปวิเคราะห์เพื่อนำไปใช้งานต่อ ที่หลากหลายวิธี โดยจะมีการเก็บข้อมูลแบบ 1st Party Data, 2nd Party และ 3rd Party Data ซึ่ง CDP จะมีความสำคัญตรงที่ต้องมีการเก็บข้อมูล First Party เป็นหัวใจสำคัญของการใช้ CDP และจะต้องสามารถเก็บข้อมูลเป็นลักษณะ Individual-level โดยข้อมูลที่เป็น First Party …

Customer Data Platform หรือ CDP มีความสำคัญกับธุรกิจอย่างไร Read More »

SQL

SQL สำคัญอย่างไรกับอาชีพสาย Data

SQL มันเก่าไปแล้วหรือยัง ? A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks หรือแบบจำลองที่ใช้ในการจัดการคลังข้อมูลขนาดใหญ่ ถือว่าเป็นผลงานที่มีคุณค่าในวงการ Computer Science ซึ่งถูกคิดค้นโดย Edgar Frank Codd ในปี ค.ศ. 1970 และได้รับความสนใจจาก Larry Ellison ที่ได้นำการคิดค้นของ Codd นี้มาสร้าง Oracle Database ขึ้นเป็นครั้งแรก จากนั้น SQL (Structure Query Language) หรือ Sequel จึงได้ถือกำเนิดขึ้นอย่างเป็นรูปเป็นร่าง ด้วยเหตุนี้ SQL จึงเริ่มเป็นที่รู้จักตั้งแต่ปี ค.ศ. 1970 ถ้านับดีๆ ก็เกือบ 50 ปีมาแล้ว มันเลยถูกมองว่าเป็นภาษาโบราณ แต่ทำไมยังคงถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลาย และถือได้ว่าเป็นเครื่องมือทำมาหากินที่สำคัญของอาชีพสาย Data จนถึงยุคปัจจุบัน …

SQL สำคัญอย่างไรกับอาชีพสาย Data Read More »

Google Analytics 360 VS Google Analytics

Google Analytics Standard VS Google Analytics 360

Analytics 360 is a first-party measurement solution that sits at the center of Google Marketing Platform, enabling a holistic customer view through powerful integrations with instant activation.  Google Analytics 360 allows you to aggregate, analyze and activate insights – quickly and accurately.  Helping you establish and evolve meaningful connections with customers; and staying one step …

Google Analytics Standard VS Google Analytics 360 Read More »

Data Analytics for Covid-19

การใช้ Data Analytics สำหรับผู้บริหารในช่วงสถานการณ์ COVID-19 (Part 1)

ในช่วงสถานการณ์ COVID-19 ซึ่งเป็นช่วงที่สถานการณ์ไม่ปกติ จะเป็นช่วงเวลาที่ผู้บริหารจะใช้ข้อมูลในการตัดสินใจมากขึ้น คุณจำเป็นต้องมีเครื่องมือและทรัพยากรที่สำคัญที่สามารถใช้ในการลดต้นทุนปรับปรุงประสิทธิภาพและสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว และต้องตอบสนองต่อการหยุดชะงักและความเสี่ยงทางธุรกิจที่หลากหลาย ตัวอย่างในการใช้ Data Analytics สำหรับจัดการช่วงสถานการณ์ COVID-19 ใช้ Data Analytics เพื่อลดและเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนธุรกิจ สร้างมูลค่าทางธุรกิจได้อย่างรวดเร็วด้วย AI /  Machine Learning โดยเนื้อหาในบทความนี้จะพูดถึงตัวอย่างการใช้ Data Analytics เพื่อลดและเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนธุรกิจ เพราะการจัดการเรื่องประสิทธิภาพของ Efficiency ภายในองค์กรเป็นเรื่องสำคัญระดับต้นๆ ในช่วงวิกฤต ยกตัวอย่างเคส การนำ Machine Learning มาวิเคราะห์บัญชีลูกหนี้  ต้องการทำนายธุรกิจที่แม่นยำโดยการใช้ข้อมูลที่เก็บมาอย่างถูกต้องและแม่นยำเพื่อ ต้องการคาดการณ์และแก้ไขปัญหาลูกค้าได้เร็วขึ้น ต้องลดเวลาที่ใช้ในการชำระใบแจ้งหนี้ โดยใช้ Machine Learning เพื่อพัฒนาแบบจำลองที่ทำนายความน่าจะเป็นที่ลูกค้าจะชำระล่าช้า ยกตัวอย่างกระบวนที่สามารถใช้ Machine Learning ในการปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจได้ ซึ่งแน่นอนการที่จะเอา Machine Learning มาใช้ในช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นจำเป็นต้องมีข้อมูลที่สมบูรณ์และมีประบวนการที่จัดการข้อมูลเพื่อที่สามารถนำไปวิเคราะห์ต่อได้ ยกตัวอย่างเคสของการวิเคราะห์บัญชีลูกหนี้ ก็จำเป็นต้องมีข้อมูลที่จำเป็นเช่นข้อมูลเกี่ยวกับ Invoice สถานะ Open, Closed, Disputed, …

การใช้ Data Analytics สำหรับผู้บริหารในช่วงสถานการณ์ COVID-19 (Part 1) Read More »

Data Management

เราควรจัดการข้อมูลภายในองค์กรอย่างไร เพื่อให้สามารถนำข้อมูลไปต่อยอดได้เต็มที่

เริ่มจากการที่เราทำงานในเชิงรุก (proactive) ทางองค์กรจะต้องมีการวาง priority ในการใช้ข้อมูลภายในองค์กร ซึ่งคนที่เป็นคนจัดการ Data ภายในองค์กรจำเป็นต้องรู้ว่าใครบ้างเป็นคนที่ใช้ข้อมูล ใช้ข้อมูลอะไรบ้าง และทำไมถึงต้องใช้ข้อมูลส่วนนั้น หรือที่เรียกว่า Data Consumption Pattern ที่เราต้องมีข้อมูลการใช้ data ทั้ง Internal และ External ซึ่งส่วนใหญ่จะมีการตรวจสอบ data consumption อยู่ 4 เรื่องนี้ Volume ปริมาณของข้อมูลที่ผู้ใช้งานมีการใช้งาน Rate ทางผู้ใช้งานมีการความต้องการในการใช้งาน data แบบที่มีความทันสมัยของข้อมูลตลอดขนาดไหน ต้องการให้ข้อมูลมีการ refresh บ่อยขนาดไหน Sensitivity ทางผู้ใช้งานมีการ sensitive ของการเปลี่ยนแปลงค่าของข้อมูลมากน้อยขนาดไหน Type ประเภทของข้อมูลที่ทางผู้ใช้งานมีการใช้งานอยู่ประจำ ยกตัวอย่างของการใช้งานข้อมูลในฝั่ง Marketing และฝั่ง HR ก็มีความแตกต่างกัน เช่น Marketing ก็อาจจะเป็นข้อมูลส่วนของที่เป็น External มากกว่า Internal ที่ทาง HR จะมีเยอะกว่า ซึ่งแน่นอนว่าแบบ การใช้ data (Data Consumption) ก็จะมีความต้องการที่แตกต่างกัน ซึ่งคนที่เข้ามาจัดการข้อมูลขององค์กรต้องเข้าใจความของผู้ใช้งานอย่างถ่องแท้  โดยวิธีการที่จะทำให้เราเข้าใจความต้องการนั้น องค์กรส่วนใหญ่จะใช้วิธีการทำ User Journey Map เพื่อที่จะวิเคราะห์หา Stakeholders, Target, Unmet Needs โดยการทำ workshop เพื่อที่จะสามารถรวบรวมความต้องการได้จากทีมงานฝ่ายต่างๆ และสุดท้ายใน stakeholders ก็จะเห็นภาพของ User Journey Map เป็นภาพเดียวกันและมีทิศทางที่ชัดเจนเดียวกัน ซึ่งการที่คนที่ดูแลข้อมูลได้ Master User Journey Map ของการใช้งานข้อมูลในองค์กรจะสามารถนำมา Brainstorm วางแผนพื่อไปต่อยอดต่อได้เช่น มีการเก็บข้อมูลเพิ่มเติมจากที่มีอยู่แล้ว หรือการนำข้อมูลไปต่อยอดในเชิงของการสื่อสาร หรือการนำไปสร้าง product หรือ business model ใหม่ๆ ซึ่งแน่นอนว่าส่วนนี้จะเกี่ยวข้องกับกระบวนการในการนำข้อมูลไปทำต่อในด้าน data science  หลังจากนั้นก็มีการเอาไอเดียมาพัฒนาเพื่อที่ออกมาเป็น Pilot project และมีกระบวนการ testing ที่ให้ได้ผลที่เร็วเพื่อที่สามารถนำมา validate idea ได้เร็วที่สุดโดยการใช้ data ในการตัดสินใจทั้งหมด ตอนที่ทำ Pilot Project ก็ต้องดูเรื่อง Data sets …

เราควรจัดการข้อมูลภายในองค์กรอย่างไร เพื่อให้สามารถนำข้อมูลไปต่อยอดได้เต็มที่ Read More »

New Data Model

Google Analytics (App + Web) กับ Data Model ใหม่ ที่จำเป็นต้องรู้

ปี 2019 ทาง Google ประกาศเปิดตัว Google Analytics สำหรับ App + Web ซึ่งในการเปิดตัวครั้งนี้ ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงรูปแบบของการเก็บข้อมูล จากเดิมที่ผ่านมาเป็นอย่างมาก รูปแบบของการเก็บข้อมูลใน Google Analytics จะเน้นไปที่เว็บไซต์เป็นหลัก ตัวอย่างค่าวัดผลหรือ metric ของการเก็บข้อมูลในเว็บที่นักการตลาดรู้จักกันเป็นอย่างดี คือ Session ซึ่งจะหมายถึงจำนวนครั้งที่ผู้ใช้งานเข้ามาเว็บเว็บไซต์ก่อนที่จะกดปิดหน้าเว็บไป แต่ในปัจจุบันผู้ใช้งานสามารถเข้าใช้งานได้ทั้งเว็บและแอปพลิชัน รูปแบบของการเก็บข้อมูลจึงมีความจำเป็นที่จะต้องเปลี่ยนไปจากเดิม Google Analytics App + Web มาพร้อมกับ Data Model ใหม่ ข้อมูลมีกระบวนการที่สำคัญหลักๆอยู่ คือ การประมวลผล และการจัดการข้อมูล ซึ่งแน่นอนว่า Data Model ใหม่ ที่จะกล่าวถึงต่อไปนี้นั้น ก็มีผลต่อข้อมูลที่จะถูกจัดเก็บและนำไปประมวลผลด้วยเช่นกัน Data Model ใหม่มีข้อมูล 2 ระดับ คือ Users > Event Google …

Google Analytics (App + Web) กับ Data Model ใหม่ ที่จำเป็นต้องรู้ Read More »

Predictive Data Open House

Data สำคัญกว่าที่คุณคิด สรุปเน้นๆจากงาน Predictive Open House 2020

ข้อมูลสำคัญกับธุรกิจยังไง? ข้อมูลสามารถเพิ่มความสามารถทางการตลาดได้ถ้าหากเราเข้าใจผู้บริโภคมากขึ้น การทำการตลาดก็จะถูกใจเขามากขึ้น เมื่อเราเก็บข้อมูลแล้วสิ่งที่ต้องทำถัดไป คือการทำอย่างไรให้ผู้บริโภคซื้อสิ้นค้าหรือบริการจากเรา โดยอาจจะมีการนำข้อมูลที่ได้ทำการวางแผนมาแล้วนั้นไปใช้ควบคู่กับสื่อสารช่องทางต่างๆ รวมถึงการซื้อโฆษณาให้ตรงกลุ่มตามที่เห็นในข้อมูลที่รวบรวมมา แต่ละแบรนด์มีการตั้งวัตถุประสงค์ (Objective) ยังไง? แต่ก่อนจะเป็นการวัดผลในระยะสั้นเป็นส่วนใหญ่แต่ตอนนี้เราจะเริ่มใช้การวัดผลในระยะกลางและระยะยาวมากขึ้นเรื่อยๆเพื่อวัดผลของลูกค้าเป็นคนคนไปและของใครของมัน รวมถึงคุณค่าของลูกค้าคนนั้นๆตลอดช่วงที่อยู่กับเรา (life-time value) คนนี้มีการซื้อครั้งแรกรึยัง มีการกลับมาซื้อบ้างไหม ด้วยความที่เราสามารถเก็บข้อมูลได้ตั้งแต่การดูข้อมูลบนเว็ปไซด์ของเราการใช้เครื่องมือของกูเกิลเข้ามาช่วยวิเคราะห์ (Google analytics) นั้นไม่ใช่เพื่อสำหรับการตลาดในยุคดิจิทัล (digital marketing) อย่างเดียว แต่เป็นการเก็บข้อมูลไปถึงแนวทางที่ทางลูกค้าจะเข้ามาสัมผัสกับแบรนด์เรา ในทุกแนวทางก่อนที่ลูกค้าจะตัดสินใจใช้บริการหรือซื้อสินค้าของเรา (customer journey) และพอเรารู้แนวทางทั้งหมดแล้วเราก็จะทราบว่าลูกค้าประเภทไหนมีแนวทางการมาหาเรายังไง และสิ่งที่เราสามารถทำได้ต่อไปคือการนำลูกค้าที่มีแนวทางการเข้ามาและนิสัยการตัดสินใจใกล้เคียงกันมาแบ่งแยกกลุ่มหรือรวมกลุ่มกันเพื่อนำไปใช้ในการสื่อสารในรูปแบบต่างกันของแต่ละกลุ่มลูกค้า (Customer Segmentation) เพราะฉะนั้นวัตถุประสงค์ (Objective) ไม่ควรเป็นการเก็บข้อมูลคนที่เข้าเว็ปไซด์หรือแค่คนที่ซื้อบริการและโปรดักเราเท่านั้น (conversion) เพราะถ้าคนคนนั้นเข้ามาเว็ปไซต์เราแล้วเป็นคนที่ไม่เกิดการซื้อหรือซื้อครั้งเดียวแล้วหายไปเลย โดยเราไม่ได้เก็บข้อมูลว่าเพราะอะไร มันก็จะไม่มีประโยชน์อะไร เราควรจะมองทั้งคุณค่าของลูกค้าคนนั้นๆตลอดช่วงที่อยู่กับเรา (life-time value) สิ่งสำคัญทุกวันนี้มันไม่ใช่แค่ในโลกออนไลน์เท่านั้น (online journey) เพราะจริงๆแล้วเราสามารถเก็บข้อมูลได้ทั้งออนไลน์และออฟไลน์, ข้อมูลของฐานลูกค้า (CRM) รวมถึงข้อมูลอื่นๆที่เรา,มีสามารถนำมาเชื่อมต่อกับเครื่องมือ Google Analytics ได้ทั้งนั้น นอกจากนี้การที่เราสามารถทำการแบ่งกลุ่มลูกค้าของเราได้ชัดเจน (Customer Segmentation) นั่นหมายความว่า …

Data สำคัญกว่าที่คุณคิด สรุปเน้นๆจากงาน Predictive Open House 2020 Read More »