วิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ
เราใช้ข้อมูลที่องค์กรมีอยู่แล้ว เช่น ประวัติการขาย บันทึกการซื้อของลูกค้า และข้อมูลการดำเนินงาน มาพยากรณ์ วิเคราะห์ และจำลองสถานการณ์ แล้วสรุปเป็นข้อเสนอแนะที่ทีมนำไปใช้ต่อได้
- ยอดขายจริง
- ค่าพยากรณ์
- ช่วงที่น่าจะเป็น 80%
- ธันวาคม
- เดือนที่ยอดขายสูงสุดถัดไป
- 12 รายการ
- สินค้าที่ควรเพิ่มสต็อก
- 8%
- ลูกค้าที่มีแนวโน้มเลิกซื้อ
ข้อมูลสมมติ เพื่ออธิบายแนวคิด
การวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ (Data Analytics) คือการใช้ข้อมูลที่องค์กรมีอยู่ตอบคำถามสี่ระดับ ได้แก่ เกิดอะไรขึ้น ทำไมจึงเกิด อะไรน่าจะเกิดขึ้นต่อไป และควรทำอะไร งานที่ช่วยการตัดสินใจได้มากที่สุดมักอยู่ในสองระดับหลัง เพราะช่วยให้ลงมือก่อนที่ผลจะเกิดขึ้นจริง
อ่านสรุปฉบับเต็ม
NXT Consulting Group ให้บริการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับธุรกิจเอกชนและหน่วยงานในประเทศไทย ครอบคลุมการพยากรณ์ยอดขายและความต้องการสินค้า การวิเคราะห์ลูกค้าที่มีแนวโน้มเลิกซื้อ (churn) การวิเคราะห์ข้อมูลการซื้อเพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าและประเมินมูลค่าตลอดอายุลูกค้า (RFM และ CLV) การวิเคราะห์สินค้าที่มักซื้อคู่กัน โมเดลคาดการณ์โอกาสซื้อหรือการตอบรับแคมเปญ การวัดผลโปรโมชั่นและราคา การวางแผนสต็อก และการจำลองสถานการณ์เพื่อดูช่วงผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ งานเริ่มจากการตรวจคุณภาพข้อมูลที่มีอยู่ แล้วเลือกวิธีวิเคราะห์ตามคำถามทางธุรกิจ ผลงานส่งมอบเป็นข้อเสนอแนะ แดชบอร์ด หรือโมเดลที่ทีมของลูกค้าใช้ต่อได้ โดยทำงานกับเครื่องมือที่องค์กรใช้อยู่ ทีมของเรามีประสบการณ์วิเคราะห์ข้อมูลจากงานกับแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ ค้าปลีก และหน่วยงานภาครัฐก่อนร่วม NXT
- 4 ระดับ
- จากเกิดอะไรขึ้น จนถึงควรทำอะไรต่อ
- ข้อมูลเดิม
- เริ่มจากข้อมูลที่มีอยู่ โดยไม่ต้องซื้อระบบใหม่
- 4–8 สัปดาห์
- ระยะเวลาทั่วไปของงานวิเคราะห์เฉพาะเรื่อง
- NDA + PDPA
- ทำงานภายใต้ข้อตกลงรักษาความลับ และแนวทางคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล
คำถามที่ข้อมูลช่วยตอบได้
องค์กรส่วนใหญ่มีรายงานระดับแรกอยู่แล้ว ข้อมูลช่วยการตัดสินใจได้มากขึ้นเมื่อเริ่มตอบว่าอะไรน่าจะเกิดขึ้นต่อไป และควรทำอะไร
- Descriptive
เกิดอะไรขึ้น
รายงานยอดขาย แดชบอร์ดตัวชี้วัด
- Diagnostic
ทำไมจึงเกิด
ลูกค้ากลุ่มไหน สาขาไหน หรือสินค้าไหนที่เปลี่ยนไป
- Predictive
อะไรน่าจะเกิดขึ้นต่อไป
พยากรณ์ยอดขาย ลูกค้าที่มีแนวโน้มเลิกซื้อ
- Prescriptive
ควรทำอะไร
ระดับสต็อก กลุ่มที่ควรจัดโปร จำลองทางเลือก
โจทย์ข้อมูลที่เราช่วยตอบ
เราเลือกวิธีวิเคราะห์จากคำถามทางธุรกิจ และบอกตรง ๆ เมื่อคำถามนั้นตอบได้ด้วยการวิเคราะห์ที่เรียบง่ายกว่า
ยอดขายเดือนหน้าจะเป็นเท่าไหร่
สิ่งที่ได้ค่าพยากรณ์รายสินค้าหรือรายสาขา พร้อมช่วงที่น่าจะเป็น สำหรับวางสต็อกและตั้งเป้า
ลูกค้าคนไหนมีแนวโน้มเลิกซื้อ
สิ่งที่ได้คะแนนความเสี่ยงรายลูกค้า เหตุผลหลัก และลำดับที่ควรดูแลก่อน
ลูกค้ากลุ่มไหนสร้างมูลค่ามากที่สุด
สิ่งที่ได้กลุ่มลูกค้าจากข้อมูลการซื้อจริง พร้อมมูลค่าตลอดอายุลูกค้าของแต่ละกลุ่ม
สินค้าไหนมักถูกซื้อคู่กัน
สิ่งที่ได้ชุดสินค้าและคำแนะนำการขายต่อยอด (cross-sell) จากข้อมูลการซื้อ
ใครมีโอกาสซื้อหรือตอบรับแคมเปญ
สิ่งที่ได้รายชื่อเป้าหมายเรียงตามโอกาส เพื่อใช้งบการตลาดกับกลุ่มที่ตอบรับมากกว่า
โปรโมชั่นไหนเพิ่มยอดขายได้จริง
สิ่งที่ได้ยอดขายที่เพิ่มขึ้นจากแต่ละโปรโมชั่นและระดับราคา เทียบกับกรณีที่ไม่มีโปรโมชั่น
ถ้าเปลี่ยนแผน ผลลัพธ์จะอยู่ในช่วงไหน
สิ่งที่ได้ช่วงผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของแต่ละทางเลือก เช่น ราคา กำลังการผลิต หรืองบประมาณ
ควรเก็บสต็อกแต่ละรายการเท่าไหร่
สิ่งที่ได้ระดับสต็อกและจุดสั่งซื้อรายสินค้า ที่สมดุลระหว่างของขาดกับของค้าง
ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลกับ NXT
- 01 · Audit
ตรวจข้อมูล
รวบรวมข้อมูลจากระบบที่มี เช่น POS, ERP, CRM หรือไฟล์ Excel ตรวจความครบถ้วนและความถูกต้อง และบอกตั้งแต่ต้นว่าข้อมูลพอตอบคำถามได้แค่ไหน
- 02 · Model
วิเคราะห์และสร้างโมเดล
เลือกวิธีวิเคราะห์ตามคำถาม ทดสอบความแม่นยำกับข้อมูลย้อนหลัง และอธิบายได้ว่าผลลัพธ์ขึ้นกับปัจจัยใด
- 03 · Decide
สรุปเป็นการตัดสินใจ
สรุปเป็นข้อเสนอแนะและตัวเลขที่ผู้บริหารใช้ได้ทันที เช่น เป้ายอดขาย ระดับสต็อก หรือรายชื่อลูกค้าที่ควรดูแลก่อน
- 04 · Handover
ส่งต่อให้ทีมใช้
ส่งมอบแดชบอร์ด โมเดล และวิธีอัปเดตข้อมูล พร้อมสอนทีมของลูกค้าให้ใช้และปรับต่อได้เอง
ข้อมูลที่องค์กรส่วนใหญ่มีอยู่แล้ว
ข้อมูลไม่จำเป็นต้องสมบูรณ์ตั้งแต่แรก เราเริ่มจากการตรวจคุณภาพข้อมูล และบอกตรง ๆ ว่าข้อมูลที่มีพอตอบคำถามได้แค่ไหน
- ประวัติการขาย (POS, ERP)
- บันทึกการซื้อรายรายการ
- ข้อมูลสมาชิกและ CRM
- ข้อมูลสต็อกและการสั่งซื้อ
- ข้อมูลแคมเปญและโปรโมชั่น
- ข้อมูลเว็บไซต์และแอป
- ผลสำรวจลูกค้า
- ข้อมูลภายนอก เช่น วันหยุดและฤดูกาล
เราทำงานภายใต้ข้อตกลงรักษาความลับ (NDA) ใช้เฉพาะข้อมูลที่จำเป็นต่อคำถาม และแนะนำให้ตัดข้อมูลที่ระบุตัวบุคคลออกก่อนส่ง ตามแนวทางของพระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA)
ผลงานที่ส่งมอบ
รูปแบบขึ้นกับโจทย์ ภาพด้านล่างเป็นภาพจำลองรูปแบบงาน ไม่ใช่งานของลูกค้า
แดชบอร์ดติดตามผล
ตัวชี้วัดที่ผูกกับการตัดสินใจ อัปเดตได้จากข้อมูลเดิมของทีม
โมเดลพยากรณ์
ค่าพยากรณ์พร้อมช่วงที่น่าจะเป็น และคำอธิบายวิธีคิด
คะแนนรายลูกค้า
คะแนนความเสี่ยงหรือโอกาสซื้อรายลูกค้า พร้อมเหตุผลหลัก
ตัวจำลองทางเลือก
ปรับสมมติฐานแล้วดูช่วงผลลัพธ์ของแต่ละทางเลือกได้เอง
ข้อเสนอแนะ
สิ่งที่ข้อมูลบอก ทางเลือก และขั้นตอนถัดไป สรุปไว้ในไม่กี่หน้า
งานข้อมูลที่ทีมเคยทำ
ตัวอย่างงานวิเคราะห์ข้อมูลที่ทีมของเราทำก่อนร่วม NXT
วิเคราะห์ big data ของแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ-รีเทล และพัฒนาธุรกิจแพลตฟอร์มข้อมูลเชิงพื้นที่
วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อหาต้นเหตุของค่าใช้จ่ายการตลาดที่สูงขึ้น ให้ CP ALL
งานวิจัยและสำรวจให้หน่วยงานภาครัฐ กลุ่มตัวอย่างกว่า 6,000 ราย
วิเคราะห์ผลกระทบทางเศรษฐกิจเพื่อประกอบการตัดสินใจเชิงนโยบาย
รายการข้างต้นเป็นประสบการณ์ของทีมในบทบาทก่อนหน้าที่บริษัทและองค์กรอื่น ไม่ใช่ผลงานในนาม NXT รายละเอียดอยู่ในหน้าโปรไฟล์ทีม
ดูผลงานในนาม NXTคำถามก่อนเริ่มงานวิเคราะห์ข้อมูล
บทความในหัวข้อนี้
ทีมของเราในงานด้านนี้
Piyamin TrithipcharoenchaiManaging Partner และผู้ร่วมก่อตั้งผู้ร่วมก่อตั้ง NXT ด้านกลยุทธ์ วิจัย และการพัฒนาองค์กรดูโปรไฟล์
Nunpaphat CheewaprapharatConsultantเศรษฐศาสตรบัณฑิต เกียรตินิยมอันดับ 1 จุฬาฯ · อดีต Associate Consultant, Bolliger & Companyดูโปรไฟล์
Supawit TipkanjanaratConsultantปริญญาตรีการตลาด จุฬาฯ · อดีต Senior Analyst, Vitamins Consulting & Research และ Consultant, Jenosizeดูโปรไฟล์บริการและคู่มือที่เกี่ยวข้อง
คุยกับเราฟรี 30 นาที
เล่าเรื่องที่องค์กรกำลังเจอ แล้วเราช่วยดูว่าควรเริ่มแก้ตรงไหนก่อน ไม่มีข้อผูกมัด
ติดต่อเราที่ปรึกษาจัดทำแผนยุทธศาสตร์สำหรับหน่วยงานรัฐบริษัทที่ปรึกษาธุรกิจสำหรับบริษัทเอกชนและธุรกิจครอบครัว