แบรนด์ที่ใช้ big dataในการวิเคราะห์ข้อมูล

ZARA ใช้ Data science กับธุรกิจเสื้อผ้าระดับโลกได้อย่างไร!?

หลายคนคงทราบดีว่าอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องกับแฟชั่น เป็นอุตสาหกรรมหนึ่งที่มีการแข่งขันสูงและมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ทุกวันนี้เทรนด์การแต่งกายเป็นสิ่งที่สามารถเปลี่ยนได้ในพริบตาไม่ต่างไปจากอุปกรณ์ด้านเทคโนโลยี

นักออกแบบต้องทุ่มเทเวลาอย่างมากในการสังเกตเทรนด์ต่าง ๆ ที่ขึ้นอยู่กับความฮิตของผู้คนเองหรืออิทธิพลจากดาราคนดังต่าง ๆ ที่ทำให้คนพากันแต่งตัวเลียนแบบ

อย่างไรก็ตาม ท่านอาจไม่ทราบว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็ถูกนำมาใช้เพื่อให้นักออกแบบทำงานง่ายขึ้นเช่นกัน โดยเฉพาะการพยากรณ์เทรนด์ในอนาคตว่าจะเป็นอย่างไร รวมไปถึงเทคนิคต่าง ๆ เช่น การวิเคราะห์และแปรผลข้อมูลการซื้อขายในอดีต การวิเคราะห์การแต่งกายของผู้คนจากภาพถ่ายต่าง ๆ ที่มีอยู่ทั่วไป หรือแม้แต่การวิเคราะห์ข้อความที่เกี่ยวกับแฟชั่นที่มีการพูดถึงบนโซเชียลเน็ตเวิร์ค ซึ่งวันนี้เราจะลองมาดูตัวอย่างว่า ZARA ใช้เทคโนโลยีและวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาสนับสนุนธุรกิจอย่างไรบ้าง

วิเคราะห์สีของสินค้า

การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้แบรนด์รู้ได้ว่าในช่วงเวลาต่าง ๆ สินค้าสีไหนฮิตและขายดี การประกอบกันของสีบนเสื้อผ้าหนึ่งชิ้นแบบไหนที่ถูกใจลูกค้าส่วนมาก หรือแม้แต่ดูว่าสินค้าสีอะไรบ้างที่คนชอบซื้อไปพร้อมกัน ซึ่งข้อมูลเหล่านี้สามารถรู้ได้จากข้อมูลการซื้อขายอันมหาศาลของ ZARA ทั้งสิ้น บางครั้งแบรนด์เองยังสามารถพบได้ด้วยว่าลูกค้าซื้อสีไหนไปแล้วชอบนำมาเปลี่ยนคืน จึงสามารถทำให้แบรนด์เองเตรียมสินค้าไว้เปลี่ยนได้ล่วงหน้ากันได้เลยทีเดียว

การวางผังร้านค้า

พฤติกรรมของลูกค้าตอนเข้ามาเดินเลือกซื้อของในร้านบอกอะไรเราหลายอย่างได้เช่นกัน แบรนด์เองมีแนวคิดว่าการจัดผังร้านที่มีประสิทธิภาพทำให้ยอดขายของร้านดีขึ้น จึงมีการวิเคราะห์ว่าสินค้าอะไรมักถูกซื้อพร้อมกัน จะได้วางไว้ที่โซนเดียวกันหรือทำโปรโมชั่นคู่กันไปเลย หรือมานั่งวิเคราะห์ว่าหลังจากลูกค้าหยิบสินค้านี้แล้วจะเดินไปดูอะไรต่อ บางท่านอาจสังเกตว่า ZARA มักวางสินค้าที่เป็นเครื่องประดับไว้ใกล้ ๆ แคชเชียร์ที่ลูกค้าต้องเดินไปจ่ายเงิน ซึ่งสิ่งเหล่านี้ไม่ใช่สิ่งที่ออกแบบมาอย่างไร้เหตุผล แต่มันถูกวิเคราะห์และวางแผนมาไว้เป็นอย่างดีแล้ว

เปลี่ยนรูปแบบเสื้อผ้าบนรันเวย์ให้เป็นแบบที่ใส่ได้ทั่วไป

หลายครั้งเราเห็นนางแบบนายแบบสวมเสื้อผ้าที่ดูอลังการจนไม่สามารถนำมาใส่ในชีวิตจริง หากจะนำเสื้อผ้าแบบที่ใส่เพื่อเดินแบบมาใส่ก็คงจะทำให้ลูกค้าอึดอัดใจไม่น้อย ดังนั้น เสื้อผ้าจะต้องมีการปรับเปลี่ยนรูปแบบก่อนที่จะนำมาวางขายในร้าน แต่คุณอาจจะนึกไม่ถึงว่ามีวิธีการหรืออัลกอริทึมบางอย่างทางคอมพิวเตอร์่ถูกคิดค้นขึ้นมาเพื่อปรับเสื้อผ้าที่อลังการเกินไปให้ถูกใจคนทั่วไป วิธีการดังกล่าวจะมีการลดทอนคุณลักษณะบางอย่างของเสื้อผ้า เช่น สี เนื้อผ้า ความยาว และสามารถบอกได้ว่าควรตัดตรงไหนออกไปจึงจะเหมาะสม ซึ่งเจ้าอัลกอริทึมก็ยังมีความฉลาดถึงขั้นที่ว่า สามารถออกแบบสไตล์ให้เหมาะกับคนแต่ละท้องถิ่นซึ่งมีรสนิยมที่แตกต่างกันอีกต่างหาก

ข้อมูลจาก: https://www.kdnuggets.com/2018/03/data-science-fashion.html?fbclid=IwAR0sfkF3zx3K1NJeTKB8MvG0FKla4Jk6Df-U-APiyErHvnmulOEMa5UkvJ0

Big Data เป็นคำที่เราได้ยินมานานมากและเริ่มได้ยินน้อยลง เพราะกลายเป็นเรื่องธรรมดามากขึ้น แต่นี่แหละคือหัวใจของธุรกิจมูลค่าหลายพันล้าน และคงไม่มีใครกล้าปฏิเสธว่า Big data ยังเป็นสิ่งสำคัญอยู่ในยุคนี้ เพราะเป็นเหมือนกับพาหนะที่คอยขับเคลื่อนให้องค์กรตอบสนองลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ซึ่งนำไปสู่การเติบโตของธุรกิจนั่นเอง

แต่จริงๆแล้วการเอา Big Data มาใช้ให้เกิดประโยชน์จริงๆก็ไม่ใช่เรื่องง่าย เพราะโครงสร้างพื้นฐานของธุรกิจแต่ละประเภทนั้นแตกต่างกัน วันนี้เราจึงได้รวบรวมตัวอย่างที่เห็นภาพได้ชัด เพื่อให้เพื่อนๆได้ลองศึกษา และวิเคราะห์กันดูว่าบริษัทยักษ์ใหญ่มีวิธีจัดการกับ Big Data อย่างไร และเราจะเรียนรู้อะไรจากมันได้บ้าง

1. Netflix

Netflix บริษัทวิดีโอสตรีมมิ่งใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งของโลก เผยว่ากิจกรรมของผู้ใช้งานกว่า 75 เปอร์เซ็นต์ เกิดจากการกระตุ้นด้วยระบบ Personalized Recommendation ซึ่งชี้ให้เห็นว่า การใช้ Big Data ทำให้บริษัทเข้าใจลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น แล้วนำมาต่อยอดเพื่อให้บริการที่ตรงตามความชอบของแต่ละคนอย่างแม่นยำนั้นมีพลังขนาดใหน

การสร้างระบบ Personalized Recommendation ของ Netflix เกิดจากการรวบรวม Dataset จำนวนหลายล้านชุดไว้ในระบบ Amazon Kinesis Streams โดยข้อมูลเหล่านี้จะเกี่ยวกับ Audiovisual Data, Consumer Metrics, และ Recommendation ซึ่งระบบตัวนี้ทำให้ Netflix คาดการณ์ได้ว่าผู้ใช้งานน่าจะสนุกกับการดูหนังหรือซีรี่ย์เรื่องใดบ้าง

โดย Data Points ที่บอกผู้ใช้งานชอบดูหนังประเภทไหน ดาราคนไหน เนื้อเรื่องแนวไหน มาจากรายละเอียดมากมายในการดูหนังหรือซีรี่ย์แต่ละเรื่อง ไม่ว่าจะเป็น การกดหยุดระหว่างรับชมบ่อยแค่ไหน, Rating ที่ให้กับหนังเรื่องนี้คือเท่าไร หรือแม้แต่เปรียบเทียบกับคนที่ชอบดูอะไรคล้ายๆกัน รวมไปถึง Data Structure ของบริษัท ที่ประกอบไปด้วย Hadoop, Hive and Pig และ Business Intelligence รุ่นเก่าๆ อีกมากมาย

2. Google

Google ขึ้นชื่อว่ารู้จักผู้ใช้งานอย่างดีเพราะรู้ว่าผู้ใช้งานกำลังมองหาอะไร และนำเอาข้อมูลการค้นหาจำนวนมหาศาลนั้นมาปรับปรุงและพัฒนาระบบ Search Engine และ Algorithms ที่ใช้ในการแสดงโฆษณาต่างๆ โดย Google จะใช้ Big Data ที่มาจาก Web Index เพื่อทำการจับคู่กับผลลัพธ์ต่างๆที่ดูมีประโยชน์ และสามารถนำไปใช้งานต่อได้ และบริษัทยังใช้ Machine-learning Algorithms ในการประเมินความน่าเชื่อถือของข้อมูล เพื่อทำการจัดอันดับของเว็บไซต์ไปพร้อมๆกัน

ตัวอย่างเช่น Google จะใช้ Search Engine ในการเก็บรวบรวมข้อมูล ขณะที่พวกเรากำลังท่องเว็บต่างๆอยู่นั่นเอง เพื่อนำมาใช้ในการแสดงโฆษณา และเว็บไซต์แนะนำ โดยอ้างอิงตามความชื่นชอบ และสนใจของตัวเรานั่นเอง

3. Walmart

Walmart บริษัทค้าปลีกขนาดใหญ่ที่มีพนักงานมากกว่า 2 ล้านคน ในกว่า 2 แสนสาขา ซึ่งครอบคลุมหลายประเทศทั่วโลก เบื้องหลังความสำเร็จเหล่านี้ เกิดจากการที่ Walmart เป็นเจ้าแรกๆ ที่นำ Big Data เข้ามาใช้ประโยชน์ในธุรกิจของตัวเอง

โดย Walmart ใช้วิธี Data Mining เพื่อสำรวจรูปแบบและพฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภคแต่ละคน จากนั้นนำเสนอด้วยฟังก์ชั่นการแนะนำสินค้าเพิ่มเติมให้แก่ผู้ใช้งาน ซึ่งช่วยเพิ่ม Conversion Rate ของลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว ส่งผลให้ Walmart สร้าง Shopping Experience ระดับสูง และครอบคลุมกลุ่มลูกค้าแทบทุกประเภทที่เข้ามาใช้บริการ Walmart แต่ละสาขา

ข้อมูล Big Data ของ Walmart นั้น จะมีการปรับปรุง และอัปเดตอยู่ตลอดเวลา ทั้งนี้เพราะว่า บริษัทได้นำเอาเทคโนโลยี Hadoop และ NoSQL มาใช้ประโยชน์ ในการเก็บข้อมูลลูกค้าแบบ Real-Time ผ่านทางหน้าเว็บไซต์และแอปพลิเคชั่น เพื่อสร้าง Shopping Experience ให้ตรงตามความชื่นชอบของลูกค้าแต่ละคน และช่วยให้ Walmart สามารถตั้งราคาสินค้าในแต่ละประเภท ได้อย่างถูกต้องเหมาะสม

4. ebay

หลายคนอาจนึกภาพออกว่าสิ่งที่บริษัทอย่าง ebay ต้องเจอในทุกๆวัน ก็คือข้อมูลการสั่งซื้อสินค้าจำนวนมหาศาลที่เกิดขึ้นตลอดเวลา ด้วยจำนวน Active Buyers และ Sellers รวมกันถึงประมาณ 180 ล้านคน และสินค้าอีกประมาณ 350 ล้านรายการ ทำให้ในแต่ละวันบริษัทต้องเจอกับ Queries มากกว่า 250 ล้านครั้ง ผ่าน Search Engine ของตนเอง ebay จึงได้เลือกใช้ซอฟท์แวร์ต่างๆ เช่น Apache Spark, Kafka, และ Hortonworks HDF เข้ามาช่วยในการจัดการ และรับมือกับปัญหาเหล่านี้ นอกจากนี้ บริษัทยังใช้ Interactive Query Engine บน Hadoop ที่เรียกว่า Presto

ถ้าเราสังเกตจะพบว่า ebay มีการประยุกต์ใช้ Big data เข้ากับฟังก์ชั่นหลายๆส่วนบนเว็บไซต์ของตนเอง เช่น การประเมินประสิทธิภาพการทำงานของเว็บ, ตรวจสอบพฤติกรรมการโกงของผู้ใช้ รวมถึง วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า เพื่อกระตุ้นให้พวกเขาทำการซื้อสินค้าเพิ่มขึ้นนั่นเอง

5. Uber

หากพูดถึงบริการเรียกแท็กซี่ แน่นอนว่า Uber ก็คือเจ้าแรกๆที่บุกเบิก และยังไปได้ดีในสหรัฐอเมริกา ปกติแล้ว Uber มักจะให้ความสำคัญกับ Supply และ Demand ของบริการ โดยตั้งราคาค่าบริการที่เปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา โดยใช้กับกลยุทธ์การตลาดที่เรียกว่า Surge Pricing หรือการขึ้นราคาชั่วคราว ตัวอย่างเช่น ถ้าเราเรียกรถ Taxi ในสถานที่หนาแน่น และมีคนเรียกรถเหมือนกันจำนวนมาก ระบบจะทำการคิดค่าบริการเพิ่มขึ้นโดยอัตโนมัติ หรือในวันสิ้นปี จะบวกค่าบริการเพิ่มขึ้น 4-5 เท่าจากช่วงเวลาปกติ แสดงให้เห็นว่า บริษัทมีการใช้ Big Data เพื่อทำการวิเคราะห์ และกำหนดว่า ช่วงเวลาไหนที่อัตราการความต้องการใช้งานของผู้บริการมีมาก หลังจากนั้น Uber จะทำการเพิ่มค่าบริการภายในช่วงเวลานั้น เพื่อให้สอดคล้องกัน

พวกเราหวังว่า ตัวอย่างเหล่านี้จะช่วยให้ทุกคนพอที่จะมองเห็นภาพรวม และไอเดียคร่าวๆเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้งาน Big Data ได้ชัดเจนมากขึ้น เพื่อให้เพื่อนๆนำเอาข้อมูลเหล่านี้ ไปใช้งานให้เกิดประโยชน์ และเหมาะสมกับองค์กร และบริษัทของตนเอง เพราะนอกจาก Big Data จะช่วยเพิ่มผลประกอบการทางธุรกิจแล้ว มันยังทำให้พวกเราเข้าใจถึงพฤติกรรมของลูกค้าได้อย่างลึกซึ้ง ซึ่งจะส่งผลต่อการตัดสินใจวางแผนกลยุทธ์ และเลือกใช้เทคโนโลยีที่เหมาะสม เพื่อตอบสนองความต้องการที่แท้จริงของลูกค้าได้

อ้างอิงข้อมูลจาก:
https://www.datamation.com/big-data/big-data-case-studies
https://data-flair.training/blogs/big-data-case-studies
https://techvidvan.com/tutorials/top-10-big-data-case-studies

Starbucks ใช้ข้อมูล Big Data อย่างไร

เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์บิ๊กดาต้ามีอะไรบ้าง

บริษัทใดใช้ Big Data ต่อยอดธุรกิจให้ประสบด้วยการใช้ข้อมูลเพื่อแก้ไขปัญหาผู้โฆษณาและเสนอข้อมูลเชิงลึกทางการตลาด

การนํา Big Data ไปใช้ประโยชน์ในด้านใดบ้าง