ถึงแม้ว่า แต่ละบริษัทจะมีข้อมูลน้อยกว่านี้ แต่ก็ยังต้องมีการบริหารจัดการอยู่ดี สำหรับข้อมูลเพียง 1 เทระไบต์ (Terabyte) คุณก็จะต้องใช้วิธีการแบบอัตโนมัติในการแยกวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้มีมุมมองแบบองค์รวมของอดีต และปัจจุบันของกลุ่มลูกค้ามากที่สุด หรือแม้กระทั่ง ข้อมูลของสมมติฐานของลูกค้าในอนาคต
ด้วยปริมาณนี้ ทำให้อุตสาหกรรมและธุรกิจทุกขนาด หันมาสนใจ Big Data และพยายามทำความเข้าใจกับข้อมูลต่าง ๆ มากขึ้น
ความรวดเร็วของข้อมูล (Velocity)
ความรวดเร็วของข้อมูล อาจจะไม่เหมาะสมกับทุกอุตสาหกรรมหรือทุกธุรกิจ ในความรวดเร็วสูงของข้อมูล จำเป็นต้องทำงานกับข้อมูลเรียล-ไทม์ ที่อัปเดตทุกนาที และแสดงข้อมูลเชิงลึกที่มีความเกี่ยวข้องมากที่สุด
ยกตัวอย่างของความรวดเร็วของข้อมูลที่สูง เช่น
- ร้านค้าออนไลน์ที่ติดตามการคลิกบนจอของลูกค้าทุกคนที่เข้ามาชมเว็บไซต์
- แอปพลิเคชันนำทางที่รวบรวม และส่งข้อมูลไปยังผู้เดินทางแต่ละคน
- โซเชียล มีเดียที่ติดตามระยะเวลาที่ผู้ใช้งานดูโพสต์ และประเภทของโพสต์ที่พวกเขามีส่วนร่วม
ข้อมูลนี้เคลื่อนที่อย่างรวดเร็ว ของผู้ใช้งานแต่ละรายที่ถูกเก็บรวบรวมมา เมื่อคุณเพิ่มจำนวนผู้ใช้งานความรวดเร็วจะเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณไปด้วย
ความหลากหลายของข้อมูล (Variety)
ความหลากหลายมากของข้อมูล ช่วยให้คุณค้นพบความแตกต่างเพียงเล็กน้อยภายในฐานข้อมูลของคุณ และทำให้คุณสามารถรักษาประสบการณ์ที่เป็นแบบ Personalization สำหรับลูกค้าของคุณได้
ธุรกิจสามารถจำกัดความหลากหลายของข้อมูลได้ หากไม่มีแผนการที่จะนำไปใช้อย่างชัดเจน ยกตัวอย่างเช่น บริษัทเทคโนโลยีบางแห่งไม่ได้มีการขอที่อยู่ของลูกค้าเมื่อทำการสั่งซื้อ เพราะไม่ได้ต้องส่งสินค้าไปให้ลูกค้า และไม่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลสถานที่ของลูกค้า ในทางกลับกัน บางธุรกิจ อย่าง Google จะรวบรวมที่อยู่ของธุรกิจ เพื่อวัตถุประสงค์ในการยืนยัน หรือตรวจสอบ
ความถูกต้องของข้อมูล (Veracity)
สิ่งที่จำเป็นในการบริหารจัดการข้อมูล คือ ความถูกต้อง ซึ่งอาจจะมีปัญหาเกิดขึ้นได้ เมื่อมีการเปลี่ยนสลับไปมาระหว่างระบบการจัดการข้อมูล, การใช้งานระบบการจัดการข้อมูลที่ไม่ดี หรือแม้แต่การนำระบบนั้นไปใช้ได้อย่างไม่มีประสิทธิภาพภายในทีมวิเคราะห์
ด้วยข้อมูลที่ถูกต้องในระดับที่สูง คุณสามารถวางใจได้ว่า คุณกำลังทำงานกับข้อมูลที่ถูกต้อง แม่นยำ ซึ่งช่วยให้คุณตัดสินใจทางธุรกิจได้ดี
คุณค่าของข้อมูล (Value)
คุณค่าของข้อมูล หมายถึงคุณค่าที่ Big Data จะสามารถให้กับคุณได้ และเกี่ยวข้องโดยตรงกับสิ่งที่องค์กรสามารถทำได้ด้วยข้อมูลที่ได้เก็บรวบรวมมา ซึ่งการดึงคุณค่าจากการใช้ Big Data เป็นสิ่งที่จำเป็น เนื่องจากคุณค่าของ Big data จะเพิ่มขึ้นตามข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับมาจากข้อมูลเหล่านั้น
องค์กรสามารถใช้เครื่องมือ Big Data ที่เหมือนกัน เพื่อรวบรวม และวิเคราะห์ข้อมูลได้ แต่วิธีการที่จะได้รับคุณค่าจากข้อมูลเหล่านั้น ก็ควรจะมีความเฉพาะแตกต่างกันไปของแต่ละองค์กร
ประเภทของ Big Data ที่มีคุณค่าสำหรับคุณ
ยกตัวอย่างประเภทของ Big Data บางส่วน เช่น ข้อมูลของกลุ่มเป้าหมาย และข้อมูลประชากร, ข้อมูลการใช้งานเว็บไซต์ และสินค้า, ข้อมูลการซื้อของลูกค้า ฯลฯ
ข้อมูลต่าง ๆ เหล่านี้ สามารถตีความแบบแยกกัน หรือแบบควบคู่กันไปได้ และในการสร้างมุมมองเชิงลึกมากขึ้น เพื่อให้ได้มุมมองของข้อมูลที่ถูกต้อง และลึกที่สุด คุณสามารถซิงค์ข้อมูลระหว่างแอปพลิเคชันต่าง ๆ เพื่อเพิ่มข้อมูลของแต่ละแพลตฟอร์ม และสร้างมุมมองที่เป็นมาตรฐานของ กลุ่มเป้าหมายของคุณในทุกแอปพลิเคชัน
ประโยชน์ของ Big Data
กลยุทธ์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ เป็นตัวขับเคลื่อนความสำเร็จของธุรกิจ โดยมีการใช้งาน Big Data เพื่อพัฒนาธุรกิจเป็นจำนวนมากเลยทีเดียว
ลองมาดูประโยชน์ ของ Big Data สำหรับธุรกิจทั้งขนาดเล็ก และขนาดใหญ่ (รวมถึงองค์กรที่ไม่แสวงหากำไรด้วย) กันดีกว่า
1. พัฒนาประสบการณ์ของลูกค้า (Customer Experience)
เมื่อคุณรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมาย และลูกค้าของคุณ คุณสามารถติดตามเทรนด์ต่าง ๆ เพื่อส่งมอบการให้บริการลูกค้าที่ดีที่สุดตลอดการเดินทางของพวกเขาได้ ยกตัวอย่างที่มีประสิทธิภาพสูงสุด ก็คือ ซีรีส์ “House of Cards” บน Netflix
Netflix ได้ใช้ Big Data ที่รวบรวมจากผู้เข้าชม เพื่อค้นหาสิ่งที่พวกเขาอาจจะต้องการชมในเชิงรุก New York Times ได้อธิบายไว้ว่า Netflix ทราบอยู่แล้วว่า การ Stream งานของ David Fincher, ผู้กำกับของ The Social Network ตั้งแต่ต้นจนจบ ได้รับการแชร์ที่ดี และภาพยนต์ที่มี Kevin Spacey ก็ดีเสมอมา เช่นเดียวกับ “House of Cards” เวอร์ชัน British ดังนั้น Netflix จึงเสี่ยงที่จะทุ่มเงิน 100 ล้านดอลลาร์ในการผลิตซีรีส์ 2 Season
โดยที่จริงแล้ว ข้อมูลได้กำหนดทิศทางในการสร้างสรรค์ของ “House of Cards” และมอบสิ่งที่ผู้ชมต้องการจะชมจริง ๆ
2. แก้ไขปัญหา
Big Data สามารถใช้เพื่อระบุปัญหา หรืออุปสรรคในกระบวนการ และช่องทางของธุรกิจได้ รวมถึงแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลแบบหาสาเหตุ ยกตัวอย่างของ Uber ที่ได้พัฒนาโซลูชัน จาก Big Data ในการคาดการณ์ความต้องการของผู้ขับในช่วงที่การจราจรหนาแน่น หรือแม้กระทั่ง ระบุและจัดการปัญหาของกระบวนการลงชื่อสมัครเป็นผู้ขับ ในปัจจุบัน Uber Movement ได้แชร์ข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตน ซึ่งรวบรวมจากการเดินทางมากกว่า หมื่นล้านครั้ง เพื่อช่วยในการวางแผนผังเมืองทั่วโลก
3. เพิ่มรายได้มากขึ้น
รายได้มีความสัมพันธ์อย่างมากกับประสบการณ์ของลูกค้า ในการใช้ Big data เพื่อมอบการแนะนำที่เหมาะให้กับผู้เข้าชมทุกคน ส่งผลให้ Neflix มีอัตราการเลิกใช้บริการโดยประมาณเพียงแค่ 9% โดย Big data ช่วยให้ธุรกิจเพิ่มรายได้ด้วยการทำซ้ำกับสินค้าที่มีอยู่แล้ว และดีไซน์การเปิดตัวใหม่ตามความต้องการของลูกค้าที่ได้รับการยืนยันมาแล้ว
4. ลดต้นทุน
จากข้อมูลของ NewVantage Venture Partners ข้อได้เปรียบที่สุดของ Big data คือ การลดค่าใช้จ่าย ในการใช้งาน Big Data คุณไม่จำเป็นต้องเก็บรวบรวม และวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง และข้อมูลเหล่านี้ ก็ช่วยให้คุณสามารถลดอัตราการเลิกใช้สินค้า หรือบริการได้ และทำให้ประหยัดต้นทุนได้อย่างมหาศาล
การใช้ Big Data อย่างมีจริยธรรม
Big Data อาจจะมีชื่อเสียงไม่ดีในบางครั้ง เนื่องจากผู้คนอาจจะกังวลในเรื่องของความเป็นส่วนตัว ซึ่งการใช้ Big Data ก็ควรจะบริหารจัดการอย่างมีประสิทธิภาพ และมีจริยธรรมได้ โดยพื้นฐานสำคัญของ Big Data คือ ความเป็นส่วนตัว (Privacy), ความโปร่งใส (Transparency) และความปลอดภัย (Security) ซึ่งสิ่งเหล่านี้มีความสำคัญอยู่แล้วสำหรับธุรกิจใด ๆ ที่จะต้องใช้งาน เพื่อให้เป็นไปตามข้อตกลง หรือ กฎหมายต่าง ๆ อย่างเช่น PDPA
หลักสำคัญสำหรับจริยธรรมของ Big Data
- ลูกค้าควรมีมุมมองที่โปรงใสว่า ข้อมูลของพวกเขามีการนำไปประมวลผล, ใช้งาน หรือถูกแชร์ไปอย่างไร
- ลูกค้าควรจะสามารถบริหารจัดการข้อมูลของตนเอง และมีทางเลือกในการลบออกได้
- ข้อมูลควรถูกจัดเก็บไว้อย่างปลอดภัย
- ข้อมูลควรลบออกเมื่อไม่จำเป็นต้องใช้อีกต่อไป ซึ่งเป็นไปตามระเบียบว่าด้วยการปกป้องข้อมูล
วิธีการวิเคราะห์ Big Data
การวิเคราะห์ข้อมูลมี 4 ประเภทหลักที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ รวมถึงเมื่อต้องจัดการ Big data
- การวิเคราะห์เชิงพรรณนา แสดงให้เห็นถึงสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นในขณะนี้ โดยพิจารณาจาก ข้อมูลที่เข้ามา ซึ่งมักจะแสดงผ่าน Dashboard แบบเรียลไทม์ หรือรายงานทางอีเมล
- การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย จะพิจารณาจากผลการดำเนินงานที่ผ่านมา เพื่อพิจารณาว่า เกิดอะไรขึ้น และเพราะอะไร ซึ่งมักจะอยู่ในรูปแบบ Dashboard เชิงวิเคราะห์
- การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เพื่อคาดการณ์สถานการณ์ที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต
- การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ แสดงให้เห็นว่า ควรดำเนินทำอย่างไรต่อ และมักจะส่งผลให้เกิดกฎเกณฑ์ และแนะนำขั้นตอนต่อไป
จำไว้ว่า Data นั้นไม่ได้มีความหมายของตนเอง ในการที่จะทำให้มีคุณค่าต่อธุรกิจของคุณ คุณต้องเปลี่ยน Data ให้เป็น Information ซึ่งจะเกิดขึ้นมาได้ก็ต่อเมื่อ Data ได้รับการประมวลผล, จัดโครงสร้าง และกำหนดบริบทออกมา
ธุรกิจที่ใช้ Big Data อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด จะมีกลยุทธ์การจัดการข้อมูลที่เชื่อถือได้, การรายงานเชิงลึก และการวิเคราะห์เฉพาะจุดที่สำคัญ
ตัวอย่างการใช้ Big Data ในธุรกิจขนาดเล็ก
การทำ Sales Lead Scoring
การทำ Lead Scoring สามารถทำได้ด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และจัดอันดับของผู้มีโอกาสมาเป็นลูกค้าเปรียบเทียบกับการคำนวณคุณค่าที่พวกเขารับรู้
หากคุณพบว่า ผู้มีโอกาสมาเป็นลูกค้ากลุ่ม A คือลูกค้าในอุดมคติของคุณ คุณสามารถให้คะแนนกลุ่มเป้าหมายที่ตรงกับคำจำกัดความนี้ และหักคะแนนกลุ่มเป้าหมายที่มีคุณสมบัติที่ไม่ตรงออก และด้วยการวิเคราะห์นี้ ทีมขายของคุณจะสามารถโฟกัสไปที่ผู้มีโอกาสมาเป็นลูกค้าที่มี Value สูงสุดได้
การทำ Marketing Automation
การรวบรวม Big data ควบคู่ไปกับการทำ Marketing Automation โดยการเก็บรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกลุ่มลูกค้าหลักของคุณ ทำให้คุณสามารถสร้างการสื่อสารทางการตลาดให้เหมาะสม ซึ่งกระตุ้นช่วงเวลาสำคัญในการเดินทางของลูกค้าได้
ตัวอย่างของการทำ Marketing Automation ที่ขับเคลื่อนด้วย Big Data ได้แก่ แคมเปญอีเมลเพื่อเพิ่มยอดขาย โดยการใช้ประวัติการสั่งซื้อที่ผ่านมาของลูกค้า ซึ่งธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลเหล่านี้ เพื่อคาดการณ์ถึงสิ่งที่ลูกค้าจะซื้อในครั้งต่อไป และส่งอีเมลแบบ Personalization เพื่อกระตุ้นให้ทำการสั่งซื้ออีกครั้งได้
เพิ่มประสิทธิภาพผลิตภัณฑ์ของคุณ
Big Data จะเน้นให้เห็นว่า สิ่งใดใช้ได้ผล หรือไม่ได้ผลกับผลิตภัณฑ์ของคุณ หากข้อมูลแสดงให้เห็นว่า ลูกค้าส่วนใหญ่ของคุณไม่สนใจบางฟีเจอร์ หรือใช้เวลาในการมีส่วนร่วมกับมันสั้นมาก ก็อาจเป็นสัญญาณที่จะหยุด หรือปรับข้อเสนอที่จะสร้างผลิตภัณฑ์โดยรวมให้ดียิ่งขึ้นได้
User Onboard Software หรือ ซอฟต์แวร์การสอนเริ่มต้นการใช้งานของผู้ใช้งาน และ Heat Map หรือ การวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้งานบนเว็บไซต์อย่างละเอียด เป็น 2 วิธีที่บริษัทต่าง ๆ ใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับฟีเจอร์ของผลิตภัณฑ์ใหม่ เมื่อวิเคราะห์แล้ว ข้อมูลนี้อาจมีความสำคัญต่อความสำเร็จในอนาคตของผลิตภัณฑ์ เพื่อกำหนดว่าสินค้านี้จะได้ไปต่อหรือไม่
การปล่อยคอนเทนต์การตลาดใหม่
คุณยังสามารถใช้ Big Data เพื่อระบุโอกาสในการขยายตลาดได้อีกด้วย เมื่อมีการเก็บรวบรวม และวิเคราะห์ข้อมูลอย่างถูกต้อง คุณก็จะสามารถค้นหาได้อย่างรวดเร็วว่า ROI ทางการตลาดที่สูงสุดอยู่ที่ใด
โดยเฉพาะการมีส่วนร่วมบนเว็บไซต์สามารถให้ข้อมูลที่มีคุณค่า เพื่อส่งอิทธิพลต่อทิศทางของกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณได้ หากคุณพบว่าบทความหนึ่งของคุณนั้นได้ Organic lead เป็นจำนวนมาก คุณสามารถสร้างตัวเลือกที่มีคุณค่าได้เพิ่มขึ้น อย่างเช่น คู่มือที่ดาวน์โหลดได้ หรือ Webinar เกี่ยวกับหัวข้อนั้น ๆ เพิ่มเติม