3 กับดัก Data Analysis ที่องค์กรต้องระวัง

Data Analysis คือการวิเคราะห์มูล เพื่อให้ได้ข้อสรุปและนำข้อมูลไปต่อยอดพัฒนาการทำธุรกิจให้เติบโต ซึ่งเป็นกระบวนการที่หลาย ๆ ธุรกิจนำมาใช้งานกันอย่างแพร่หลายในปัจจุบัน แต่การทำ Data Analysis ก็เปรียบกับดาบสองคมที่มีทั้งคุณและโทษ ซึ่งจะขึ้นอยู่กับว่าคุณมีกระบวนการในการทำ Data Analysis ที่ถูกต้องไหม เก็บข้อมูลได้ละเอียดแค่ไหน ใช้เครื่องมือที่เหมาะสมหรือเปล่า หรือไม่อย่างนั้น บางทีคุณอาจจะเจอกับกับดักของ Data Analysis จนทำให้ธุรกิจของคุณพลาดโอกาสที่จะเติบโตเหนือคู่แข่งก็เป็นได้

และในบทความนี้ ANGA Mastery จะมาแนะนำ 3 กับดัก Data Analysis ที่พบได้บ่อยและคุณควรระวังเอาไว้ พร้อมกับอธิบายความสำคัญของ Data Analysis ในการทำธุรกิจ และควรทำ Data Analysis อย่างไรให้ประสบความสำเร็จ!?

ความสำคัญของ Data Analysis ในการขับเคลื่อนธุรกิจ

Data Analysis จะช่วยให้คุณเข้าใจลูกค้าและกลุ่มเป้าหมายอย่างถ่องแท้ว่าพวกเขาต้องการอะไร มีพฤติกรรมการใช้งานเว็บไซต์แบบใด มีความสนใจในสินค้าแบบไหน มักจะซื้อสินค้าอะไรไป จากนั้นก็จะคาดการณ์แนวโน้มความต้องการของลูกค้าออกมา

เมื่อคุณรู้แล้วว่าลูกค้าต้องการอะไร คุณก็สามารถสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน และมีโอกาสก้าวขึ้นเป็นผู้นำในธุรกิจจากการได้รับโอกาสเพิ่มขึ้นได้ ซึ่งสิ่งเหล่านี้จะเกิดขึ้นได้เมื่อคุณมีข้อมูลครบ เข้าใจตลาด มีกลยุทธ์ที่เหนือชั้น และปรับเปลี่ยนสินค้าให้ตอบโจทย์กับพวกเขามากที่สุดนั่นเอง

แนะนำ 3 กับดัก Data Analysis ที่พบบ่อยในองค์กร

กับดัก Data Analysis ยอดฮิตที่พบได้บ่อยในองค์กรจะมีอยู่ 3 อย่างคือ Data Inaccuracy, Data Misinterpretation และ Data Inaction กับดักทั้ง 3 นี้คืออะไร ส่งผลให้เกิดอะไร และมีแนวทางการป้องกันอย่างไร ไปหาคำตอบกันได้เลย!

1. ข้อมูลไม่ถูกต้อง (Data Inaccuracy)

กับดักของการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analysis ที่น่ากังวลมากที่สุดคือการได้มาซึ่งข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง (Data Inaccuracy) เช่น แหล่งที่มาของข้อมูลไม่น่าเชื่อถือ, เก็บข้อมูลด้วยความอคติ ทำให้ข้อมูลไม่ครบถ้วน, ข้อมูลไม่ตรงกับความเป็นจริง, ข้อมูลดูแตกต่างกับข้อมูลจากแหล่งอื่นชัดเจน หรือข้อมูลที่ได้มาเก่าจนเกินไป ไม่ได้อัปเดตใหม่ล่าสุด เป็นต้น

ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น : มีการวิเคราะห์ข้อมูลผิด ผลลัพธ์ไม่ชัดเจน ตัดสินใจผิดพลาด เสียเวลา เปลืองทรัพยากร พลาดโอกาสทางธุรกิจ และอาจจะส่งผลต่อชื่อเสียงหรือความน่าเชื่อถือขององค์กรได้

แนวทางป้องกัน :

ตรวจสอบแหล่งที่มาของข้อมูลให้ดีว่าน่าเชื่อถือหรือไม่

เก็บข้อมูลอย่างละเอียด โดยปราศจากอคติ

เก็บรวบรวมข้อมูลที่ได้มาให้เป็นระเบียบ

อัปเดตข้อความอยู่เสมอ หลีกเลี่ยงการนำข้อมูลเก่ามาใช้งาน

2. วิเคราะห์ข้อมูลผิดวิธี (Data Misinterpretation)

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบผิด ๆ (Data Misinterpretation) เกิดได้จากการได้รับข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ตีความข้อมูลผิด ไม่เข้าใจข้อมูลที่ได้รับมา ไม่รู้ว่าจะนำข้อมูลที่ได้มาไปใช้อะไร ละเลยปัจจัยอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง และยังรวมไปถึงการเลือกเครื่องมือที่ไม่เหมาะสมมาใช้งานด้วย

ผลลัพธ์ : ผลลัพธ์ออกมาไม่ตรงกับจุดประสงค์ที่ตั้งไว้ ยากที่จะทำความเข้าใจ หรือผลลัพธ์ที่ออกไม่แม่นยำ ส่งผลให้ตัดสินใจผิดพลาด เลือกใช้กลยุทธ์ผิด สูญเสียเงินทุน ขาดกำไร และไม่ทำให้ธุรกิจเติบโตเท่าที่ควร

แนวทางป้องกัน :

เลือกเครื่องมือการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analysis ให้ตรงกับประเภทของข้อมูล

ศึกษาและทำความเข้าใจเครื่องมือ ก่อนลงมือทำอย่างจริงจัง

กำหนดวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ข้อมูลให้ชัดเจน

พิจารณาปัจจัยอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง หรือไม่ละเลยปัจจัยเล็ก ๆ น้อย ๆ ไป

3. ไม่นำผลลัพธ์ไปใช้ (Data Inaction)

หากคุณได้ข้อมูลมาอยู่ในมือแล้ว ผ่านการวิเคราะห์มาเป็นอย่างดีแล้ว แต่ดันไม่เอาผลลัพธ์ที่ได้ไปใช้งานให้เกิดประโยชน์ ทุกอย่างที่ได้ลงทุนลงแรงไปก็ไร้ค่าเสียเปล่า องค์กรก็จะไม่พัฒนา ธุรกิจก็จะไม่ไปได้ไกลกว่าเดิมอย่างที่คาดหวังไว้ ทั้งนี้ ยังรวมไปถึงการไม่ติดตามผลลัพธ์และไม่ยอมปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ด้วย

ผลลัพธ์ : เสียเวลา เสียค่าใช้จ่าย เสียทรัพยากร ไม่ได้เรียนรู้อะไรจากการทำงาน ขาดความน่าเชื่อถือ เสียโอกาสในการเติบโต และไม่บรรลุเป้าหมายที่ตั้งไว้

แนวทางป้องกัน :

สื่อสารผลลัพธ์จากการทำ Data Analysis ให้เข้าใจอย่างชัดเจน

กำหนดกลยุทธ์ก่อนวิเคราะห์ข้อมูล

นำเสนอผลลัพธ์ในรูปแบบที่เข้าใจง่าย ไม่ซับซ้อนจนเกินไป

ติดตามผลและคอยปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ตามผลลัพธ์

การทำ Data Analysis สำหรับองค์กรประสบผลสำเร็จ

การทำ Data Analysis สำหรับองค์กรให้ประสบความสำเร็จ และป้องกันไม่ให้เจอกับปัญหาต่าง ๆ มีอยู่ 4 ขั้นตอน ดังนี้

1. กำหนดกลยุทธ์ Data Analysis ที่ชัดเจน

การกำหนดกลยุทธ์ที่ชัดเจนตั้งแต่แรก ถือเป็นรากฐานอันดีที่จะช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายในการทำ Data Analysis โดยแนะนำให้เริ่มต้นจากการกำหนดเป้าหมายก่อนว่าต้องการอะไรจากการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analysis ในครั้งนี้ เช่น เพิ่มยอดขาย พัฒนาสินค้า หรือทำความเข้าใจลูกค้า จากนั้นให้ระบุกลุ่มเป้าหมายให้ชัดเจน ระบุแหล่งที่มาของข้อมูล และพิจารณาว่าจะใช้กลยุทธ์รูปแบบไหน เช่น กลยุทธ์เชิงรับ กลยุทธ์เชิงรุก หรือกลยุทธ์เชิงป้องกัน

2. เลือกเครื่องมือ Data Analysis ที่เหมาะสม

พิจารณาเลือกเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analysis ให้เหมาะสมกับเป้าหมาย, ประเภทของข้อมูล, ความเชี่ยวชาญในการใช้เครื่องมือ, ประสิทธิภาพของเครื่องมือ และความคุ้มค่า (เครื่องมือในการวิเคราะห์ Data Analysis มีอยู่จำนวนมาก ทั้งแบบฟรีและมีค่าใช้จ่าย ให้นำงบประมาณที่คุณมีไปพิจารณาในการเลือกใช้เครื่องมือด้วย)

3. พัฒนาทักษะ Data Analysis ของพนักงาน

พัฒนาทักษะในด้านต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับ Data Analysis ให้แก่พนักงานในองค์กร ตั้งแต่การอธิบายว่า Data Analysis คืออะไร มีกระบวนและขั้นตอนการทำงานอย่างไร รวมทั้งการฝึกให้พนักงานมีส่วนร่วมได้ลงมือทำในแต่ละขั้นตอน เพื่อให้พนักงานสามารถนำทักษะนี้ไปปรับใช้ในการทำงาน มีการตัดสินใจที่ชาญฉลาด และขับเคลื่อนองค์กรให้เติบโต

4. สร้างวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วย Data

การสร้างวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วย Data หมายถึงการให้ความสำคัญกับการใช้ข้อมูลให้เกิดประโยชน์สูงสุด จนเกิดเป็นวัฒนธรรมองค์กร เพราะองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย Data จะช่วยให้ธุรกิจได้เปรียบทางการแข่งขัน เช่น มีการจัดทำ Data Analysis เป็นประจำ, มีศูนย์ให้ความรู้เรื่อง Data โดยเฉพาะ, พนักงานสามารถนำข้อมูลที่มีไปตัดสินใจและใช้ในงานของตัวเองได้ หรือทางทีมผู้บริหารมีการเน้นย้ำถึงความสำคัญของการใช้ข้อมูลเป็นประจำ เป็นต้น

สรุปเกี่ยวกับปัญหา Data Analysis ที่องค์กรพบบ่อย

สรุปว่าปัญหาหรือกับดักของการทำ Data Analysis ที่พบได้บ่อยจะมีอยู่ 3 เรื่องคือ 1. ข้อมูลที่ได้มาไม่ถูกต้องหรือไม่ครบถ้วน 2. วิเคราะห์ข้อมูลผิดวิธี หรือเลือกใช้เครื่องมือที่ไม่เหมาะสม และ 3. คือการไม่นำผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ไปใช้งานให้เกิดประโยชน์ สิ่งเหล่านี้ส่งผลให้องค์กรเติบโตช้าลง ใช้เวลานานกว่าที่จะสามารถก้าวทันหรือนำหน้าคู่ได้ เนื่องจากองค์กรได้พลาดโอกาสทางธุรกิจไปมากมาย