10 อาชีพที่ใช้ทักษะ Data Analytics Skills แม้จะไม่ใช่ Data Analyst หรือ Data Scientist

หากพูดถึง Data Analytics Skills หรือ ทักษะทางด้าน Data Analytics แล้ว หลายๆ คน อาจจะนึกถึงงานต่างๆ ในสาย Data เช่น Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer ซึ่งค่อนข้างได้รับความนิยมมาหลายปีในช่วงที่ผ่านมา แต่จริงๆ แล้ว ยังมีอีกหลายๆ อาชีพ ที่สามารถนำ Data Analytics Skills ไปใช้กับงานตัวเอง ให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น แม้จะไม่ใช่ Data Analyst หรือ Data Scientist ซึ่งในบทความนี้ จะยกตัวอย่างมาให้ดู 10 อาชีพกันครับ

10 อาชีพนอกสาย Data ที่ใช้ Data Analytics Skills พร้อมตัวอย่างข้อมูล Key Metrics และเครื่องมือที่ใช้
สรุป

หากจะพูดถึงอาชีพที่ไม่ใช่สาย Data โดยตรง แต่มีการใช้ Data Analytics Skills แล้ว คงจะมีเยอะมาก แต่เราจะลองยกตัวอย่างมาซัก 10 ตัวอย่าง ซึ่งแน่นอนว่า ในยุคที่ Generative AI กำลังได้รับความนิยมแบบนี้ ผมก็เลยให้ ChatGPT ช่วยแนะนำมาให้ 10 อาชีพ ให้เห็นภาพกันครับ ว่าแต่ละอาชีพ มีการใช้เครื่องมือและทักษะทางด้าน Data อะไรกันบ้าง (ซึ่งอาจตรงบ้าง ไม่ตรงบ้าง แต่จากที่ผมลองอ่านดู ถือว่ามีความใกล้เคียงค่อนข้างมากครับ)

ลองมาดูกันครับ

10 อาชีพนอกสาย Data ที่ใช้ Data Analytics Skills พร้อมตัวอย่างข้อมูล Key Metrics และเครื่องมือที่ใช้

1. Marketing Manager

ประเภทข้อมูล:
- ข้อมูลแคมเปญโฆษณา เช่น ค่าใช้จ่าย, การเข้าถึง (reach), การคลิก (clicks), และการมีส่วนร่วม (engagement)
- การติดตามการตลาดผ่านช่องทางต่างๆ เช่น SEO, PPC, Social Media, Email Marketing
- ข้อมูลลูกค้า เช่น Demographic, Psychographic, พฤติกรรมการซื้อ
Key Metrics:
- Conversion Rate: อัตราการเปลี่ยนผู้เข้าชมเป็นลูกค้าหรือผู้สมัคร
- Return on Investment (ROI): การวัดกำไรจากการลงทุนในแคมเปญโฆษณา
- Cost per Acquisition (CPA): ค่าใช้จ่ายที่ต้องใช้เพื่อให้ได้มาซึ่งลูกค้าหนึ่งราย
- Click-Through Rate (CTR): อัตราส่วนของจำนวนการคลิกต่อจำนวนครั้งที่โฆษณาถูกแสดง
ตัวอย่างเครื่องมือที่ใช้:
- Google Analytics: ใช้สำหรับติดตามและวิเคราะห์การเข้าชมเว็บไซต์และพฤติกรรมผู้ใช้
- Excel, Google Sheets: สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลแบบง่ายและการทำรายงาน
- Tableau, Looker: สำหรับการวิเคราะห์เชิงลึกและการสร้างภาพข้อมูล
- Facebook Ads Manager, Google Ads: สำหรับจัดการและวิเคราะห์แคมเปญโฆษณา

2. Sales Manager

ประเภทข้อมูล:
- ข้อมูลยอดขายรายวัน, รายสัปดาห์, และรายเดือน
- ข้อมูลลูกค้าปัจจุบันและลูกค้าเป้าหมาย
- ข้อมูลการติดตามการทำงานของทีมขาย เช่น จำนวนการโทร, การประชุม, และการปิดการขาย
Key Metrics:
- Sales Growth: การวัดการเติบโตของยอดขายเมื่อเทียบกับช่วงเวลาก่อนหน้า
- Customer Acquisition Cost (CAC): ค่าใช้จ่ายที่ใช้ในการได้ลูกค้าใหม่หนึ่งราย
- Sales Cycle Length: ระยะเวลาที่ใช้ในการปิดการขายตั้งแต่เริ่มต้นจนจบ
- Win Rate: อัตราส่วนของจำนวนการขายที่สำเร็จต่อจำนวนโอกาสการขายทั้งหมด
ตัวอย่างเครื่องมือที่ใช้:
- Salesforce, HubSpot CRM: สำหรับการจัดการข้อมูลลูกค้าและติดตามการขาย
- Excel, Google Sheets: สำหรับการวิเคราะห์และการทำรายงานยอดขาย
- Power BI, Tableau: สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกและการสร้างภาพข้อมูล

3. Human Resources (HR) Specialist

ประเภทข้อมูล:
- ข้อมูลพนักงาน เช่น ประวัติการทำงาน, ผลการปฏิบัติงาน, และข้อมูลสวัสดิการ
- ข้อมูลการสรรหาบุคลากร เช่น การสมัครงาน, การสัมภาษณ์, และการว่าจ้าง
- ข้อมูลการลาออกและการรักษาพนักงาน
Key Metrics:
- Employee Turnover Rate: อัตราการลาออกของพนักงานในช่วงเวลาที่กำหนด
- Time to Hire: ระยะเวลาที่ใช้ตั้งแต่การเปิดรับสมัครจนถึงการว่าจ้าง
- Employee Engagement Score: การวัดความผูกพันและความพึงพอใจของพนักงาน
- Absenteeism Rate: อัตราการขาดงานของพนักงาน
ตัวอย่างเครื่องมือที่ใช้:
- Excel, Google Sheets: สำหรับการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลพนักงาน
- SQL: สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลจากฐานข้อมูล HR
- Tableau, Power BI: สำหรับการสร้างรายงานและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก
- HR Analytics Software (เช่น BambooHR, Workday): สำหรับการจัดการข้อมูลพนักงานและการวิเคราะห์

4. Financial Analyst

ประเภทข้อมูล:
- ข้อมูลการเงินและบัญชี เช่น งบกำไรขาดทุน, งบดุล, และงบกระแสเงินสด
- ข้อมูลการคาดการณ์ทางการเงินและการวิเคราะห์งบประมาณ
- ข้อมูลการลงทุนและพอร์ตการลงทุน
Key Metrics:
- Net Profit Margin: อัตรากำไรสุทธิต่อรายได้ทั้งหมด
- Return on Equity (ROE): ผลตอบแทนต่อผู้ถือหุ้น
- Current Ratio: อัตราส่วนระหว่างสินทรัพย์หมุนเวียนและหนี้สินหมุนเวียน
- Debt-to-Equity Ratio: อัตราส่วนระหว่างหนี้สินและทุนผู้ถือหุ้น
ตัวอย่างเครื่องมือที่ใช้:
- Excel, Google Sheets: สำหรับการวิเคราะห์และการสร้างแบบจำลองทางการเงิน
- SQL: สำหรับการดึงข้อมูลการเงินจากฐานข้อมูล
- Python: สำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูงและการสร้างอัลกอริทึมทางการเงิน
- Power BI, Looker: สำหรับการสร้างภาพข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงลึก

5. Product Manager

ประเภทข้อมูล:
- ข้อมูลการใช้งานผลิตภัณฑ์ เช่น จำนวนผู้ใช้, ฟีเจอร์ที่ใช้งานบ่อย, เวลาการใช้งาน
- Feedback และความคิดเห็นจากลูกค้า
- ข้อมูลตลาดและการวิจัยคู่แข่ง
Key Metrics:
- Customer Retention Rate: อัตราการรักษาลูกค้าเดิม
- Product Usage Metrics: การวัดการใช้งานฟีเจอร์ของผลิตภัณฑ์
- Net Promoter Score (NPS): การวัดความพึงพอใจของลูกค้าและความเป็นไปได้ในการแนะนำ
- Feature Adoption Rate: อัตราการยอมรับและใช้งานฟีเจอร์ใหม่
ตัวอย่างเครื่องมือที่ใช้:
- Excel, Google Sheets: สำหรับการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น
- Tableau, Mixpanel, Amplitude: สำหรับการวิเคราะห์เชิงลึกและการติดตามพฤติกรรมผู้ใช้
- SQL: สำหรับการดึงและวิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานผลิตภัณฑ์

6. Operations Manager

ประเภทข้อมูล:
- ข้อมูลการดำเนินงานประจำวัน เช่น การผลิต, การจัดการคลังสินค้า, และการจัดส่งสินค้า
- ข้อมูลการจัดการซัพพลายเชน เช่น การจัดซื้อวัตถุดิบ, การจัดส่ง, การจัดเก็บ
- ข้อมูลการวิเคราะห์กระบวนการทำงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
Key Metrics:
- Inventory Turnover Ratio: อัตราการหมุนเวียนสินค้าคงคลัง
- Order Fulfillment Time: ระยะเวลาที่ใช้ในการดำเนินการและส่งมอบคำสั่งซื้อ
- Cost per Order: ต้นทุนเฉลี่ยต่อคำสั่งซื้อ
- Process Efficiency: การวัดประสิทธิภาพของกระบวนการทำงาน
ตัวอย่างเครื่องมือที่ใช้:
- Excel, Google Sheets: สำหรับการวิเคราะห์และติดตามการดำเนินงาน
- SQL: สำหรับการดึงข้อมูลและการวิเคราะห์จากฐานข้อมูล
- Power BI, Tableau: สำหรับการสร้างภาพข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงลึก
- Supply Chain Management Software (เช่น SAP, Oracle): สำหรับการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลซัพพลายเชน

7. Customer Support Manager

ประเภทข้อมูล:
- ข้อมูลการบริการลูกค้า เช่น คำถาม, ข้อร้องเรียน, และข้อเสนอแนะจากลูกค้า
- ข้อมูลการติดตามการแก้ไขปัญหา เช่น เวลาตอบสนอง, จำนวนการติดต่อ, และผลลัพธ์การแก้ปัญหา
- ข้อมูลการวิเคราะห์ความพึงพอใจและประสบการณ์ของลูกค้า
Key Metrics:
- Customer Satisfaction Score (CSAT): การวัดความพึงพอใจของลูกค้าต่อการบริการ
- Average Response Time: เวลาตอบสนองเฉลี่ยต่อคำถามหรือข้อร้องเรียนของลูกค้า
- First Contact Resolution Rate: อัตราการแก้ไขปัญหาหลังจากการติดต่อครั้งแรก
- Net Promoter Score (NPS): การวัดความเต็มใจของลูกค้าที่จะแนะนำบริการให้กับผู้อื่น
ตัวอย่างเครื่องมือที่ใช้:
- Excel, Google Sheets: สำหรับการติดตามและวิเคราะห์ข้อมูลการบริการลูกค้า
- Zendesk, Freshdesk: สำหรับการจัดการคำถามและการติดตามข้อร้องเรียนของลูกค้า
- Power BI, Looker: สำหรับการสร้างรายงานและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก
- SurveyMonkey, Qualtrics: สำหรับการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลความพึงพอใจของลูกค้า

8. Supply Chain Analyst

ประเภทข้อมูล:
- ข้อมูลซัพพลายเชน เช่น การจัดหาวัตถุดิบ, การขนส่ง, และการจัดเก็บสินค้า
- ข้อมูลการดำเนินการและการจัดการสินค้าคงคลัง
- ข้อมูลประสิทธิภาพของผู้จัดจำหน่ายและผู้ให้บริการขนส่ง
Key Metrics:
- Supplier Lead Time: ระยะเวลาที่ใช้ตั้งแต่การสั่งซื้อจนถึงการได้รับสินค้าจากผู้จำหน่าย
- Freight Cost per Unit: ค่าใช้จ่ายในการขนส่งต่อหน่วยสินค้า
- Inventory Accuracy: ความถูกต้องของข้อมูลสินค้าคงคลังเมื่อเทียบกับสินค้าจริง
- Order Accuracy Rate: อัตราความถูกต้องของการดำเนินการสั่งซื้อ
ตัวอย่างเครื่องมือที่ใช้:
- Excel, Google Sheets: สำหรับการวิเคราะห์และการทำรายงานข้อมูลซัพพลายเชน
- SQL: สำหรับการดึงข้อมูลจากระบบฐานข้อมูลซัพพลายเชน
- Power BI, Tableau: สำหรับการสร้างภาพข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงลึก
- Supply Chain Analytics Tools (เช่น SAP, Oracle): สำหรับการวิเคราะห์และการจัดการข้อมูลซัพพลายเชน

9. E-commerce Manager

ประเภทข้อมูล:
- ข้อมูลยอดขายออนไลน์ เช่น จำนวนการสั่งซื้อ, มูลค่าการขาย, รายการสินค้าที่ขายได้
- ข้อมูลการตลาดออนไลน์ เช่น การโฆษณา, การโปรโมทสินค้า, การใช้งานโค้ดส่วนลด
- ข้อมูลลูกค้า เช่น พฤติกรรมการซื้อ, ความถี่ในการสั่งซื้อ, ความพึงพอใจ
Key Metrics:
- Conversion Rate: อัตราการเปลี่ยนผู้เข้าชมเว็บไซต์เป็นลูกค้าหรือผู้ซื้อ
- Average Order Value (AOV): มูลค่าเฉลี่ยต่อคำสั่งซื้อ
- Customer Lifetime Value (CLV): มูลค่าของลูกค้าตลอดช่วงเวลาที่เป็นลูกค้า
- Cart Abandonment Rate: อัตราการทิ้งรถเข็นสินค้าโดยไม่ทำการสั่งซื้อ
ตัวอย่างเครื่องมือที่ใช้:
- Google Analytics: สำหรับการติดตามและวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้บนเว็บไซต์
- Excel, Google Sheets: สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลยอดขายและการตลาด
- SQL: สำหรับการดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลของแพลตฟอร์ม E-commerce
- Power BI, Shopify Analytics: สำหรับการสร้างรายงานและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก

10. Business Development Manager

ประเภทข้อมูล:
- ข้อมูลลูกค้าใหม่และลูกค้าเป้าหมาย เช่น ข้อมูลการติดต่อ, ประวัติการสื่อสาร, ความสนใจ
- ข้อมูลการเจรจาและการเซ็นสัญญา เช่น ประวัติการประชุม, ข้อเสนอ, ข้อตกลงที่ได้รับ
- ข้อมูลการวิเคราะห์ตลาดและคู่แข่ง
Key Metrics:
- Deal Close Rate: อัตราการปิดการขายสำเร็จเมื่อเทียบกับจำนวนโอกาสการขายทั้งหมด
- Revenue Growth: การเติบโตของรายได้จากการขายหรือการทำธุรกิจใหม่
- Average Deal Size: มูลค่าเฉลี่ยของข้อตกลงหรือการขายที่ปิดได้
- Sales Pipeline Velocity: ความเร็วในการเปลี่ยนแปลงจากโอกาสการขายไปสู่การปิดการขาย
ตัวอย่างเครื่องมือที่ใช้:
- Excel, Google Sheets: สำหรับการติดตามและวิเคราะห์ข้อมูลการพัฒนาธุรกิจ
- CRM Systems (เช่น Salesforce, HubSpot): สำหรับการจัดการข้อมูลลูกค้าและโอกาสการขาย
- SQL: สำหรับการดึงและวิเคราะห์ข้อมูลจากระบบ CRM
- Power BI: สำหรับการสร้างภาพข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงลึก

สรุป

จะเห็นได้ว่า ทักษะ Data Analytics Skills นั้น ไม่จำเป็นว่าต้องทำงานในตำแหน่งหรือทีม Data เสมอไป ก็อาจมี Career Path อื่นๆ ที่น่าสนใจด้วยเช่นกัน

หากใครสนใจอาชีพเหล่านี้ ก็ลองไปศึกษากันเพิ่มดูนะครับ หรือ หากใครที่กำลังทำงานเหล่านี้อยู่ ก็อาจลองศึกษาเครื่องมือและทักษะที่นำไปปรับใช้กันนะครับ

หรือหากใครอยากรู้ว่ามีอาชีพอื่นๆ อะไรที่น่าสนใจบ้าง ก็ลองไปถาม ChatGPT กันดูได้เลยคร้าบ

และในตอนนี้ ผมมีเปิดคอร์สเกี่ยวกับ Data Analytics Skills กับทาง Chongko Channel นะครับ

หากใครสนใจรายละเอียด สามารถเข้าไปอ่านเพิ่มเติมได้ที่ www.dfhead.com ได้เลยครับ

โดยสามารถใส่โค้ด LAZYDATA เพิ่มรับส่วนลดเพิ่มได้นะครับ

Articles - บทความ

Table of Contents