ในยุคที่ข้อมูลเป็นสินทรัพย์ที่มีค่ายิ่งสำหรับองค์กรและกลายเป็นส่วนสำคัญที่ขับเคลื่อนธุรกิจ โดยเฉพาะการใช้ Data Analytics เพื่อช่วยในการตัดสินใจด้วยข้อมูล องค์กรที่มี Data Quality หรือ ข้อมูลคุณภาพ มีความถูกต้อง ครบถ้วน และน่าเชื่อถือจึงเป็นสิ่งสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์และตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้สามารถพัฒนาสินค้าและบริการที่ตรงใจลูกค้า และสร้างความได้เปรียบเหนือคู่แข่ง และในทางตรงกันข้าม ข้อมูลที่ผิดพลาดหรือไม่สมบูรณ์ อาจสร้างความเสียหายอย่างร้ายแรง ทั้งต่อชื่อเสียง การเงิน และโอกาสทางธุรกิจด้วยเช่นกัน แล้วเราจะทำอย่างไรให้ข้อมูลของเรามีคุณภาพ ลองมาดูกันครับ

Customer Segmentation – เทคนิคการแบ่งกลุ่มลูกค้าที่ควรรู้จักก่อนวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า
ในการทำธุรกิจนั้น ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจประเภทไหน หากพูดถึงสิ่งที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของธุรกิจแล้ว การสร้างหรือเพิ่มรายได้จากการขายสินค้าให้กับลูกค้าย่อมเป็นหนึ่งในนั้นแน่นอน และ หากเราเข้าใจความต้องการของลูกค้า ก็จะยิ่งช่วยเพิ่มโอกาสในการขายและเพิ่มรายได้ให้กับเราได้มากยิ่งขึ้น โดยเราสามารถเข้าใจลูกค้าได้ดียิ่งขึ้นได้ด้วยวิธีต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นการสังเกต การสอบถาม หรือ หากเรามีข้อมูลลูกค้า เราก็สามารถนำข้อมูลลูกค้าเหล่านั้นมาวิเคราะห์ได้ด้วยเช่นกัน แต่ก่อนที่เราจะวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้านั้น ลูกค้าแต่ละคน แต่ละกลุ่มนั้น ก็อาจมีความต้องการที่แตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับกลุ่มลูกค้าของเรานั่นเอง การแบ่งกลุ่มลูกค้าเพื่อให้รู้ว่าลูกค้าเรามีกลุ่มไหนบ้าง ก็อาจช่วยให้เราสามารถวิเคราะห์และเข้าใจว่าความต้องการของลูกค้าแต่ละกลุ่มได้ดียิ่งขึ้นด้วย ซึ่งการแบ่งกลุ่มลูกค้าจะมีวิธีไหนยังไงบ้าง ในบทความนี้ เรามีคำตอบให้ครับ

วิเคราะห์ Data ง่ายๆ ให้เข้าใจลูกค้าและวางแผนธุรกิจได้ด้วย Customer Analytics และ Customer Metrics ที่ควรรู้
ในบทความนี้ เรามาลองดูกันครับ ว่า การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า หรือ Customer Analytics นั้นคืออะไร? ช่วยให้เราเข้าใจลูกค้าและวางแผนธุรกิจให้เติบโตได้อย่างไร? และเราสามารถทำ Customer Analytics เบื้องต้นได้ยังไงบ้าง รวมถึงตัวเลขที่ควรรู้จัก (Customer Metrics) เพื่อวัดผลและประสิทธิภาพในการวิเคราะห์กันครับ

มาลองให้ AI แนะนำการเรียน Excel (หรือ Google Sheet) สำหรับมือใหม่ฝึก Data Analytics ดูกันเถอะ
ในบทความก่อนหน้านี้ เราได้เขียนไปแล้วว่า คนทำงานหรือสนใจงานสาย Data ล่ะ สามารถใช้ GenAI ยังไงได้บ้าง ผมก็เลยลองมาคิดดูว่า หากผมต้องกลับไปเริ่มเรียนรู้เรื่อง Data Analytics ใหม่ ในตอนนี้ที่ AI เข้ามาอยู่ในชีวิตประจำวันค่อนข้างมาก ผมจะใช้ Gen AI มาช่วยให้เราเรียนรู้เรื่อง Data Analytics ได้ดีขึ้นได้ยังไง แน่นอนว่าหากต้องเริ่มใหม่แล้วล่ะก็ เครื่องมือ Data Analytics ที่ใช้งานได้ง่ายที่สุดในการเริ่มก็คือ โปรแกรม Spreadsheet ยอดนิยมอย่าง Excel หรือ Google Sheet นั่นเอง แล้วเราจะใช้ Gen AI มาช่วยแนะนำให้เราเริ่มเรียนรู้เรื่อง Data Analytics ได้ยังไงบ้าง ลองมาดูกันครับ

ในยุคที่มี Generative AI แบบนี้ เราควรเรียนและฝึกทักษะ Data Analytics ยังไงดี?
ในช่วงนี้ หากพูดถึงหนึ่งในเทคโนโลยี ที่มีคนพูดถึงมากที่สุด ก็คงจะต้องมีเรื่องของ Generative AI (GenAI) เป็นหนึ่งในนั้นด้วยอย่างแน่นอน เพราะสื่อหลายๆ เจ้า หรือ คนดังหลายๆ คน ก็ออกมาพูดถึงเรื่องการนำเครื่องมือ Generative AI ต่างๆ มาใช้งานกันมากมาย (เช่น ChatGPT, Gemini, Copilot) ไม่ว่าจะเป็น การวางแผนธุรกิจ การตลาด การเขียนโค้ด และอื่นๆ ซึ่งหากใช้ถูกวิธี ก็สามารถช่วยให้เราสามารถทำงานเสร็จได้สะดวกและรวดเร็วขึ้นกว่าเดิมได้ แล้วสำหรับคนทำงานหรือสนใจงานสาย Data ล่ะ สามารถใช้ GenAI ยังไงได้บ้าง ลองมาดูกันครับ

รวม Charts พื้นฐานต่างๆ ในการเริ่มต้นออกแบบ Dashboard บน Looker Studio
การทำ Data Visualization ที่ดีนั้น จะช่วยให้เราวิเคราะห์ สื่อสาร ทำความเข้าใจ และนำเสนอข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและชัดเจน และหนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับความนิยม อย่าง Looker Studio ก็เป็นเครื่องมือยอดนิยมที่มี Chart หลากหลาย ให้เลือก แล้ว Chart ไหนเหมาะกับการเริ่มต้นออกแบบ Dashboard บ้าง ลองมาดูกันเลยครับ

รวมเรื่องควรรู้ หากคุณอยากหางาน Data Analyst หรือ งานในสาย Data Analytics
งาน Data Analyst หรือ งานอื่นๆ ในสาย Data Analytics ถือว่าเป็นหนึ่งในสายที่มีความต้องการในตลาดในช่วงนี้ และ มีคนสนใจเข้ามาทำงานพอสมควร ซึ่งหากคุณสนใจที่จะทำงาน หรือ พยายามเรียนรู้ Skills ต่างๆ สำหรับงานสายนี้ อาจมีบางเรื่องที่คุณควรพิจารณา เพื่อช่วยให้คุณเรียนรู้และหางานที่ตอบโจทย์ของคุณจริงๆ ใครที่สนใจงาน Data Analytics อยากให้ลองอ่านดูครับ

Marketing Analytics คืออะไร? มีงานอะไรบ้าง? และเลือกยังไงให้เหมาะกับธุรกิจ
หนึ่งในหัวข้อที่ได้รับความนิยมในสายงาน Analytics ที่เกี่ยวกับธุรกิจก็คือ Marketing นั่นเอง ซึ่งหลายๆ คนก็อาจจะรู้ว่า Marketing Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงการตลาด แต่ถ้าลองเข้าเว็บไซต์หางาน แล้วหางานที่เกี่ยวกับ Marketing Analytics แล้ว จะพบว่าเนื้องานกับคุณสมบัติของแต่ละที่นั้น ต่างกันค่อนข้างมากเลยทีเดียว แล้วจริงๆ งานของ Marketing Analytics ต้องทำอะไรกันบ้าง วันนี้ผมจะขอมาแชร์ให้ฟังกันครับ

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

4 เทคนิคเลือก Charts เบื้องต้น ในการทำ Data Visualization สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลหา Insight แบบง่ายๆ
ในการวิเคราะห์ข้อมูลนั้น การเลือกใช้ Charts ที่เหมาะสมกับการวิเคราะห์หรือนำเสนอนั้น ช่วยให้ข้อมูลที่ยุ่งยากซับซ้อนดูง่ายต่อการทำความเข้าใจมากขึ้น และช่วยให้เราจับประเด็นสำคัญจากข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว รวมถึงวิเคราะห์หา Insight จากข้อมูลต่างๆ ได้สะดวกขึ้นอีกด้วย เพราะ Charts ดีๆจะทำให้เราเห็นภาพรวม แนวโน้ม และรูปแบบต่างๆของข้อมูลชัดเจนขึ้น แต่หากเลือก Charts ที่ไม่ตรงกับลักษณะของข้อมูลและวัตถุประสงค์ อาจทำให้ข้อมูลนั้นเข้าใจยาก สื่อสารไม่ชัดเจน และอาจนำไปสู่การตัดสินใจที่คลาดเคลื่อนได้ ดังนั้น เพื่อให้การตัดสินใจทางธุรกิจของเรามีคุณภาพมากขึ้น ลองมาดูวิธีการเลือก Charts ที่เหมาะสมในการวิเคราะห์และนำเสนอข้อมูลกันครับ