คาดการณ์อนาคตธุรกิจด้วย Big Data

ข้อมูล Big Data มีอะไรบ้างที่เกี่ยวข้องกับเราโดยตรง

• ข้อมูลการโฆษณา (Online Ads Data) ข้อมูลที่ได้มาจาก การทำโฆษณาในช่องทางต่างๆ ที่เราจะสามารถวัดผลได้อย่างแม่นยำจากระบบโฆษณาออนไลน์ โดยข้อมูลที่ได้ ได้แก่ จำนวนครั้งการแสดงโฆษณา, จำนวนคนคลิก, โฆษณาแสดงที่ไหน, คนที่คลิกเป็นใคร, คลิกมาจากอุปกรณ์อะไร เป็นต้น
• ข้อมูลคนเข้าเว็บไซต์ (Web Traffic) ข้อมูลที่ได้การคนที่เข้ามาที่เว็บไซต์หรือช่องทางทางออนไลน์ ได้แก่ วัน-เวลา, มาจากที่ไหน,  มาจากช่องทางไหน, ใช้เวลานานเท่าไร, หนีออกไปตอนไหน ที่หน้าใด เป็นต้นข้อมูลส่วนนี้จะสามารถได้มาจาก การติดตั้งเครื่องมือวัดข้อมูลคนเข้าเว็บไซต์ ได้แก่ Google Analytics, Truehits.net
• ข้อมูลการซื้อสินค้า (Purchasing Data) เป็นข้อมูลที่ได้มาจากการสั่งซื้อสินค้าของลูกค้าในระบบของเรา ได้แก่ สินค้าอะไร, ราคาเท่าไร, ซื้อตอนไหน, จ่ายเงิน-ส่งสินค้าด้วยวิธีอะไร, ฯลฯ
• ข้อมูลของผู้ซื้อ (Customer Data) ข้อมูลนี้มาจาก ข้อมูลผู้ซื้อที่ให้ตอนซื้อสินค้าหรือข้อมูลสมาชิกโดยมีข้อมูลได้แก่ ชื่อ, อายุ, เพศ, อยู่จังหวัดไหน, ฯลฯ

ปัจจัยที่สำคัญของการเก็บข้อมูลนำมาทำ Big Data คือ

• ประมาณข้อมูล (Volume) ข้อมูลต้องมีมากเพียงพอต่อการนำไปวิเคราะห์ และเห็นถึงภาพรวมของสิ่งที่เราต้องการวิเคราะห์ ดังนั้นต้องหาและดึงข้อมูลที่เข้ามาให้มากที่สุด และสร้างช่องทางที่สามารถเข้าถึงและดึงข้อมูลอย่างต่อเนื่อง
• ความเร็วและความสดข้อข้อมูล (Velocity) ข้อมูลที่มีความสดใหม่ รวมถึงการไหลเข้ามาของข้อมูลที่รวดเร็ว จะทำให้ข้อมูลที่วิเคราะห์ออกมาได้มีความสำคัญ สามารถนำไปใช้ และตัดสินใจได้อย่างทันทีทันใด หากข้อมูลนั้นเก่าและช้า จะทำให้การนำข้อมูลไปใช้ อาจจะไม่เกิดประโยชน์ในบางธุรกิจ
• ความหลากหลายของข้อมูล (Variety) ยิ่งข้อมูลมีความหลากหลายมากเท่าไร และยิ่งเราสามารถสร้างความสัมพันธ์ของข้อมูลที่มีให้เกิดผลลัพย์ใหม่ๆ เราจะสามารถนำข้อมูลเหล่านี้ไปต่อยอดได้ดีมากยิ่งขึ้น
• คุณค่าของข้อมูล (Value) ข้อมูลที่เก็บมาควรมีค่า มีความหมาย หากข้อมูลที่เก็บมา เก็บแล้วไม่ได้นำมาใช้ หรือแทบไม่สามารถนำไปวิเคราะห์ต่อได้ ข้อมูลที่เก็บมาก็จะไร้ซึ่งความหมาย แต่ยังมีภาระและต้นทุนในการเก็บอีก ดังนั้นจึงต้องเลือกให้ดี ให้ถูกต้อง

ข้อมูล Big Data สามารถนำไปใช้อะไรได้อีก

• สร้างความเป็นส่วนตัว (Personalize) เราสามารถสร้างและนำเสนอประสบการณ์การให้บริการ กับลูกค้าให้แต่ละคนแตกต่างกันออกไปได้ จากข้อมูลที่เรามีอยู่ ยกตัวอย่างเช่น ลูกค้าที่ซื้อสินค้าเราเป็นประจำ และเข้ามาหาเราบ่อยๆ (จากข้อมูลที่เราเก็บมา) เราก็ควรจะให้บริการพิเศษกับลูกค้ากับลูกค้ากลุ่มนี้โดยเฉพาะ
• ราคาสินค้าที่ปรับไปตามกลุ่มลูกค้า (Dynamic Pricing & Offer) เมื่อเราสามารถเข้าถึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ข้อมูลราคาของคู่แข่ง หรือ พฤติกรรมลุกค้าแต่ละกลุ่ม เราก็สามารถนำเสนอราคาสินค้าที่แตกต่างกันออกไปในแต่กลุ่มลูกค้า และช่วงเวลา ทำให้การสร้างกำไรของธุรกิจมีความยืดหยุ่นมากว่าการขายแบบราคาเดียวตายตัว
• การให้บริการลูกค้า (Customer Service) หากเราสามารถทราบว่าลูกค้าที่ติดต่อเข้ามา เคยติดต่อเรามาก่อน แล้วคุยเรื่องอะไรไปบ้าง ก็จะทำให้การบริการเกิดความต่อเนื่องมากขึ้น (แนะนำให้ใช้ระบบ CRM เข้ามาช่วย) หรือเราสามารถติดตามคนที่ด่า หรือบ่นถึงสินค้าและบริการเราทางออนไลน์ ผ่านทางโซเชี่ยลมีเดีย แล้วเราสามารถติดต่อเค้าโดยตรง แก้และตอบปัญหาให้ทันที ก็จะทำให้ลูกค้าเกิดความพอใจได้ดีอย่างมาก ดังนั้นเราทราบถึงการที่ลูกค้าพูดถึงเราผ่านทางโซเชี่ยลมีเดียผ่านเครื่องมือติดตามตรวจสอบทางโซเชี่ยลมีเดีย (Social Monotoring)
• การจัดการข้อมูลในธุรกิจทั้งระบบ (Supply Chain Management) ในการทำธุรกิจมีพันธมิตรทางธุรกิจมากมาก และหากเราสามารถเข้าถึงข้อมูลต่างๆ ของพันธมิตรคุณที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจของคุณ มันจะทำให้การบริหารจัดการ การตัดสินใจได้ง่ายและรวดเร็วมากขึ้น เช่น เมื่อสินค้าหมด คุณสามารถรู้ได้ทันทีว่า ของจะมาส่งเมื่อไร วันไหน ตอนนี้รถส่งของเดินทางมาถึงตรงไหนแล้ว เป็นต้น
• การวางแผนล่วงหน้า (Predictive Analysis) ด้วยข้อมูลมากมายมหาศาลที่เกิดขึ้น สามารถทำให้เราคาดการณ์สิ่งต่างๆ ที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้อย่างแม่นยำ ทำให้การวางแผนงานและดำเนินงานต่างๆ สามารถทำได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่นคุณสามารถคาดการณ์กว่า ยอดขายเดือนนหน้าจะเป็นอย่างไรจาก ข้อมูลในอดีต ราคาการแข่งขันในปัจจุบัน เพื่อกำหนดเป้าหมายในอนาคต