การใช้ Data เพื่อการเติบโตของธุรกิจและการสร้างสรรค์ โดย ต่อ ณัฐกรณ์ รัตนชัยสิทธิ์

การใช้ Data เพื่อการเติบโตของธุรกิจและการสร้างสรรค์

ที่มา: สรุปจากการบรรยายของ "ต่อ ณัฐกรณ์ รัตนชัยสิทธิ์" ในงาน Creative Wisdom Talk

ธีมหลักและการนำเสนอแนวคิด

การบรรยายของคุณต่อ ณัฐกรณ์ รัตนชัยสิทธิ์ เน้นย้ำแนวคิดสำคัญที่ว่า "Data ไม่ใช่เรื่องยาก แต่เป็นเรื่องใกล้ตัวและควรสนุกไปกับมัน" โดยมีเป้าหมายเพื่อช่วยให้ธุรกิจ โดยเฉพาะ SME สามารถนำข้อมูลมาใช้ในการตัดสินใจและสร้างโอกาสทางธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ

คุณต่อ ซึ่งเป็น Data Consult ที่มีประสบการณ์กว่า 27 ปี และเป็นพาร์ทเนอร์กับ Google ได้เน้นย้ำถึงความสำคัญของการเข้าใจโจทย์ทางธุรกิจก่อนที่จะเริ่มใช้ Data พร้อมยกตัวอย่างและกรณีศึกษาที่หลากหลายเพื่อแสดงให้เห็นว่า Data อยู่รอบตัวเราและสามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้อย่างไร

ประเด็นสำคัญและแนวคิดหลัก

Data คือเรื่องใกล้ตัวและเข้าถึงได้ง่าย:

หลายคนมักกลัว Data เพราะคิดว่าเป็นเรื่องที่ซับซ้อน เช่น ต้องเขียน Excel, SQL, หรือ Coding แต่จริงๆ แล้ว "มันคือเรื่องใกล้ตัวเรามาก แล้วความคุ้นเคยกับมัน หรือว่าสนุกกับมัน เราจะเริ่มติดอินกับมันเยอะๆ แล้วเราจะเริ่มหาแล้วก็พลอยเพิ่มขึ้น"

ข้อมูลมีอยู่รอบตัวเรา เช่น CCTV ที่สามารถใช้เพื่อ Security หรือ Retail Analytics เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้า

Google Trend เป็นเครื่องมือฟรีที่ช่วยให้เห็นเทรนด์การค้นหาแบบเรียลไทม์ "ทุกๆ 4 ชั่วโมง มันจะมีใหม่ๆ เข้ามา" ซึ่งช่วยให้เห็นพฤติกรรมและความสนใจของผู้คน

การตั้งโจทย์ทางธุรกิจเป็นสิ่งสำคัญอันดับแรก:

ก่อนจะใช้ Data ต้องตั้งโจทย์ให้ชัดเจนว่า "สิ่งที่เราต้องการ เอาไปใช้อะไร"

"ลูกค้าของเราคือใคร เราชัดเจนหรือยัง" การเข้าใจลูกค้าจะช่วยให้เราเข้าใจเส้นทางของเขาก่อนการซื้อสินค้า

การคิดเชิงสร้างสรรค์และการตั้งข้อสงสัยเป็นจุดเริ่มต้นของการใช้ Data การตั้งคำถามที่ถูกต้องเป็นหัวใจสำคัญ

การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าจาก Data ต่างๆ:

Google Trend: สามารถดูเทรนด์การค้นหาในแต่ละจังหวัดหรือช่วงเวลา เช่น คำค้นเกี่ยวกับหวยในช่วงต้นเดือน หรือคำค้นเกี่ยวกับแผ่นดินไหวในภาคอีสาน

Keyword Analysis: การดูว่าคำค้นหาใดที่คนให้ความสนใจ เช่น "สปาลาวา" ในขอนแก่นที่มียอดค้นหาเพิ่มขึ้น แสดงถึงโอกาสทางธุรกิจ

Online Reviews & Ratings: การศึกษา Rating และ Review ของคู่แข่งหรือสถานที่ใกล้เคียง เพื่อเรียนรู้กลยุทธ์การตอบกลับลูกค้าและช่องทางการโปรโมท

"การที่จะได้ 4.8 มันง่ายไหม ไม่ง่ายหรอก"

การดูว่าเจ้าของธุรกิจตอบกลับรีวิวหรือไม่ เป็นการบ่งชี้ถึงความใส่ใจ

Website Analytics: การวัดผลพฤติกรรมผู้เข้าชมเว็บไซต์ เช่น ระยะเวลาที่อยู่ในเว็บ, จำนวนหน้าที่เข้าชม, การดูวิดีโอจนจบ

"เขาเข้ามากี่วินาทีนะ มันต้องวัดถึงขั้นนั้นนะครับ เขาเข้ามากี่หน้า เขาอ่าน Content จบหรือเปล่า เขาดูวีดีโอจบหรือเปล่า"

ปัญหา "Attention Span" ของผู้คนในปัจจุบันที่ถูกรบกวนได้ง่าย ทำให้การดึงความสนใจเป็นสิ่งสำคัญ

การวัดผลและ Optimization เพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น:

Cost per Acquisition (CPA) / Customer Acquisition Cost (CAC): การรู้ต้นทุนในการหาลูกค้าแต่ละรายเป็นสิ่งสำคัญ

"ถ้าฉันต้องหาลูกค้า 1 ราย และฉันต้องจ่ายกี่บาท เราค่อยมาดูกันได้ไหม"

การที่ไม่รู้ต้นทุนนี้ทำให้ไม่กล้า Scale การลงทุน

Lifetime Value (LTV): มูลค่าที่ลูกค้าหนึ่งคนจะสร้างให้กับธุรกิจตลอดช่วงเวลาที่ยังเป็นลูกค้า

"LTV คือ แล้ว Lifetime Value ของลูกค้าต่อ 1 ราย"

ความสัมพันธ์ระหว่าง CAC และ LTV: "CAC มันแพง แต่ไม่เคยกลับไปดูว่าได้ LTV เท่า" การรักษาลูกค้าเก่าที่แฮปปี้สามารถช่วยเพิ่ม LTV และคุ้มค่ากว่าการหาลูกค้าใหม่อย่างเดียว

A/B Testing: การทดลองปรับเปลี่ยนองค์ประกอบต่างๆ เช่น รูปภาพ, ข้อความ (Copywriting), หรือราคา เพื่อดูว่าสิ่งใดให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

"อัตราการซื้อมันเพิ่มขึ้นหรือเปล่า กระบวนการที่เรียกว่าการทำ AB Testing"

ความสำคัญของปุ่ม Call to Action: "ไอ้ข้อความที่อยู่บนปุ่ม สำคัญมากๆ จัด 84% ท็อปเทียร์เลย"

การนำ Data มาใช้ในการจัดการ Operation และกลยุทธ์:

เวลาทำการของธุรกิจ: การใช้ Data เพื่อดูว่าลูกค้าเข้ามาช่วงเวลาใด (เช่น ร้านเที่ยวกลางคืนในขอนแก่นคนนิยมมา 23:00 น.) เพื่อปรับการบริหารจัดการหลังบ้าน (Operation)

การควบคุมต้นทุน (Cost Control): การทำบัญชีและการจัดหมวดหมู่ต้นทุนอย่างเป็นระบบ แม้จะไม่ใช่ระบบ ERP ขนาดใหญ่

"ต้นทุนที่แท้จริงเท่าไหร่ เพราะค่าอื่นอีกใช่ไหม ที่เขาเรียกว่า Expense ค่าใช้จ่ายอื่น ค่าใช้จ่ายหลังบ้าน"

การใช้ Data เพื่อตัดสินใจเรื่องราคาและโปรโมชั่น

การเพิ่มประสิทธิภาพ (Efficiency): ใช้ AI หรือเทคโนโลยีมาช่วยงานที่ซ้ำซ้อน เช่น การตรวจสอบเอกสาร

Customer Experience (CX): การใช้ Data เพื่อทำความเข้าใจลูกค้าแต่ละรายในระดับบุคคล (Individual Customer) เพื่อสร้างความสัมพันธ์ที่ดีและกระตุ้นการซื้อซ้ำ

"เราจะรู้ว่าเราควรจะให้โปรโมชั่นเขาเมื่อไหร่ เวลาที่ The Best Time"

"สินค้าออกจากตะกร้ากี่ครั้ง เขาออกไอเทมตัวไหนบ้าง"

AI กิน Data เป็นอาหาร:

AI จะมีประโยชน์และทรงพลังก็ต่อเมื่อมีข้อมูลที่เพียงพอและมีคุณภาพ

การนำ Data ที่มีอยู่มาใช้ประโยชน์ด้วย AI จะช่วยให้ได้ Insight ใหม่ๆ และสร้างความแตกต่างได้โดยไม่ต้องลงทุนมาก

คำเตือน: "ระวังเรื่องพื้นฐาน ต้องการทำอะไร เช็คจาก Foundation" การตั้งเป้าหมายที่ชัดเจนก่อนการนำ AI มาใช้

ขั้นตอนในการนำ Data มาใช้ (5 ข้อที่คุณต่อเสนอ):

"Stage ของคุณ ณ วันนี้อ่ะครับ คุณอยากได้อะไร แล้วค่อยมาพูดถึงเรื่อง Data"

เป้าหมายที่ชัดเจน: เช่น ต้องการให้ลูกค้าเก่ากลับมาซื้อซ้ำ 20% หรือลูกค้าใหม่โต 10%

คน (People): ต้องมีคนที่มีความรู้และพร้อมพัฒนาทักษะ (Upskill) ในเรื่อง Data

กระบวนการ (Process): มีกระบวนการในการเก็บ จัดการ และตรวจสอบข้อมูลที่ถูกต้อง

งบประมาณ (Budget) และ ROI (Return on Investment): คำนวณความคุ้มค่าของการลงทุนใน Data Project ต่างๆ

สรุปโดยรวม:

คุณต่อ ณัฐกรณ์ รัตนชัยสิทธิ์ ได้นำเสนอแนวคิดที่สำคัญว่า Data เป็นเครื่องมือที่มีพลังและเข้าถึงได้ง่ายสำหรับทุกธุรกิจ โดยเฉพาะ SME การเริ่มต้นจากการตั้งคำถามที่ถูกต้อง เข้าใจโจทย์ทางธุรกิจ และสนุกกับการเรียนรู้พฤติกรรมลูกค้าผ่านข้อมูลต่างๆ ที่มีอยู่รอบตัว จะเป็นกุญแจสำคัญที่นำไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้น การเพิ่มประสิทธิภาพ การควบคุมต้นทุน และการสร้างการเติบโตอย่างยั่งยืนในยุคดิจิทัล "ทุกอย่างมันคือ Data หมดเลย"