Business Model และ Key Metrics ในการวัดผลแบบง่ายๆ ที่ควรรู้ ก่อนใช้ Data Analytics วิเคราะห์หา Insight ให้ธุรกิจ

การวิเคราะห์ข้อมูล หรือ Data Analytics นั้นมีส่วนช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจสำหรับหลายๆ ธุรกิจ ดังนั้น Data Analyst จึงมีบทบาทสำคัญในการนำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึก ปรับปรุงการตัดสินใจ และแน่นอนว่าในธุรกิจแต่ละประเภทนั้น การตัดสินใจทางธุรกิจ และตัวเลขที่ต้องวิเคราะห์ ก็จะมีความแตกต่างกันไป เราลองมาดูตัวอย่างกันดีกว่า ว่าสำหรับธุรกิจแต่ละประเภท มีการเลือกข้อมูลและตัวเลขในการวิเคราะห์แตกต่างกันอย่างไร

ธุรกิจ B2C (Business-to-Consumer) ที่ขายสินค้าที่ไม่ต้องตัดสินใจซับซ้อน (Low Involvement Products)

มักเป็นเป็นธุรกิจที่ขายสินค้าโดยตรงถึงผู้บริโภค เน้นความรวดเร็ว สะดวกสบาย และราคา ที่ช่วยให้สามารถตัดสินใจซื้อได้รวดเร็ว โดยมากมักเป็นสินค้าอุปโภคบริโภค เช่น อาหาร เครื่องดื่ม เสื้อผ้า น้ำยาทำความสะอาด

ข้อมูลพื้นฐานที่สามารถนำมาใช้ได้ คือ

• ข้อมูลประวัติการซื้อขาย
• ข้อมูลส่วนตัวที่ได้รับจากการสมัครสมาชิกซึ่งได้รับความยินยอมจากลูกค้า เช่น ที่อยู่ กิจกรรมที่สนใจ ช่องทางติดต่อที่ต้องการ

การวิเคราะห์ข้อมูล มักมีเป้าหมายเน้นไปที่ การเพิ่มประสบการณ์การช็อปปิ้ง ปรับราคาให้เหมาะสม และเพิ่มยอดขาย โดยตัวอย่าง Key Metrics พื้นฐานควรติดตาม คือ

• จำนวนลูกค้า (Number of Customers)
• ยอดขายรวม (นับตามรายการ) (Orders หรือ Transactions)
• รายได้รวม (Revenue)
• ยอดขายต่อ 1 ใบเสร็จ (Average Order Value หรือ Basket Size)

ซึ่งเราสามารถนำมาวิเคราะห์แยกย่อยเพิ่มเติมต่างๆ ได้ เช่น

• แบ่งตามกลุ่มลูกค้าเก่าและใหม่
• แบ่งตามกลุ่มสินค้า
• แบ่งตามรายพื้นที่

ธุรกิจ B2C (Business-to-Consumer) ที่ขายสินค้าที่ใช้เวลาต้องตัดสินใจ (High Involvement Products)

มักเป็นธุรกิจที่ขายสินค้าราคาแพง มีความซับซ้อนในการตัดสินใจ รวมถึงมีขั้นตอนในกระบวนการซื้อขายเยอะ เช่น รถยนต์ ประกันภัย บัตรเครดิต อสังหาริมทรัพย์

ข้อมูลพื้นฐานที่สามารถนำมาใช้ได้ คือ

• พฤติกรรมการใช้งานเว็บไซต์ แอปพลิเคชัน
• พฤติกรรมการติดต่อกับฝ่ายขาย ฝ่ายการตลาด และ ฝ่ายลูกค้าสัมพันธ์
• ข้อมูลส่วนตัวที่ได้รับจากการลงทะเบียนซึ่งได้รับความยินยอมจากลูกค้า เช่น รายได้ สินค้าที่สนใจ

การวิเคราะห์ข้อมูล มักมีเป้าหมายเน้นไปที่ การสำรวจพฤติกรรมที่ส่งผลต่อการตัดสินใจในแต่ละขั้นตอนการซื้อขาย ก่อนการตัดสินใจซื้อจริง เช่น

• การทำ Lead Generation เน้นให้กลุ่มเป้าหมายลงทะเบียนมาเป็นรับข้อมูลสินค้าที่สนใจเพิ่ม
• การทำ Lead Scoring ซึ่ง เป็นกำหนดคะแนนให้กับกลุ่มเป้าหมายที่ลงทะเบียน (Leads) ตามข้อมูลต่างๆ ที่เราได้มา ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลส่วนตัว ความสนใจ และพฤติกรรมตาม Customer Journey ซึ่งจะช่วยในเราสามารถค้นหากลุ่มเป้าหมายที่มีศักยภาพในการซื้อได้ดียิ่งขึ้น
• การทำ Lead Nurturing เพื่อกระตุ้นการตัดสินใจในแต่ละขั้นตอน จนกระทั่งซื้อสินค้า หรือ กลายมาเป็นลูกค้าในที่สุด

ตัวอย่าง Key Metrics พื้นฐานที่ควรติดตาม จึงเน้นไปที่ลำดับการตัดสินใจ เช่น

• จำนวนรายชื่อที่ได้รับ (Number Leads)
• จำนวนรายชื่อที่มีศักยภาพ (Potential Leads)
• จำนวนลูกค้าที่ปิดการขายได้ (Customers)
• รายได้ที่ได้ต่อลูกค้า 1 คน (Customer Lifetime Value)
• ระยะเวลาที่ใช้ในการปิดการขาย (Time to Purchase)

ซึ่งเราสามารถนำมาวิเคราะห์แยกย่อยเพิ่มเติมต่างๆ ได้ เช่น

• แบ่งตามลำดับในการตัดสินใจ
• แบ่งตามกลุ่มสินค้า
• แบ่งตามรายได้ของกลุ่มเป้าหมาย

ธุรกิจ B2B (Business-to-Business)

ค่อนข้างใกล้เคียงกับธุรกิจแบบ B2C แนว High Involvement Products แต่สิ่งที่ค่อนข้างแตกต่างกันคือ

ลำดับในการตัดสินใจ เนื่องจากสินค้า B2B มักมีผู้ร่วมตัดสินใจมากกว่า B2C ทำให้อาจใช้เวลานานกว่า และ ซับซ้อนกว่า

ธุรกิจแบบสมัครสมาชิก (Subscription Model)

มักเป็นธุรกิจที่เน้นการขายผลิตภัณฑ์หรือบริการแบบเก็บค่าธรรมเนียมต่อเนื่อง เช่น บริการสตรีมมิ่ง แอปพลิเคชันต่างๆ ฟิตเนส พื้นที่จัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์

ข้อมูลพื้นฐานที่สามารถนำมาใช้ได้ คือ

• พฤติกรรมการใช้งานสินค้าและบริการ
• ข้อมูลส่วนตัวที่ได้รับจากการลงทะเบียนซึ่งได้รับความยินยอมจากลูกค้า เช่น รายได้ สินค้าที่สนใจ

การวิเคราะห์ข้อมูล มักมีเป้าหมายเน้นไปที่การทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า เพื่อคาดการณ์การยกเลิกสมาชิก และบริการสมัครสมาชิก เช่น

• การแบ่งกลุ่มลูกค้า (Customer Segmentation): เพื่อนำเสนอและปรับปรุงสินค้าหรือบริการต่างๆ ตามความต้องการของลูกค้าแต่ละกลุ่ม
• การคาดการณ์การยกเลิกสมาชิก (Churn Prediction): เพื่อนำเสนอบริการต่างๆ เพื่อรักษาลูกค้า และลดอัตราการยกเลิกสมาชิก

ตัวอย่าง Key Metrics พื้นฐานที่ควรติดตาม จึงเน้นไปที่การสมัครและยกเลิกสมาชิก เช่น

• จำนวนสมาชิกใหม่
• จำนวนสมาชิกที่ยกเลิก
• ความถี่ในการใช้บริการต่างๆ
• จำนวนผู้ใช้งานรายวัน / เดือน (Daily / Monthly Active Users หรือ DAU / MAU)
• รายได้ต่อเนื่องประจำเดือน (Monthly Recurring Revenue / MRR)

สรุป

นี่เป็นเพียงตัวอย่างโมเดลธุรกิจและตัวเลขบางส่วนเท่านั้น ยังมีโมเดลธุรกิจอีกมากมาย เช่น ธุรกิจโฆษณา ธุรกิจตัวกลางต่างๆ ธุรกิจบริการอื่นๆ ซึ่งสามารถแยกย่อยไปได้อีกมากมาย ขึ้นกับการบริหารและสร้างรายได้ของธุรกิจนั้นๆ อีกด้วย

จะเห็นว่า โมเดลธุรกิจแต่ละประเภทนั้น จะมีการตัดสินใจที่แตกต่างกันไป รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเช่นกัน ดังนั้น ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้ประกอบการ คนที่ต้องทำงานร่วมกับ Data Analyst หรือแม้กระทั่งเป็น Analyst เอง การทำความเข้าใจ Business Model แต่ละประเภทนั้น จึงช่วยให้เราเลือกข้อมูลที่จะนำมาวิเคราะห์ เพื่อประกอบการตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้นอีกด้วย