เมื่อข้อมูลมีบทบาทสำคัญต่อการตัดสินใจทางธุรกิจ การวิเคราะห์ข้อมูลจึงกลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจข้อมูลที่มีอยู่ และนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่การทำ Data Analytics ไม่ได้มีเพียงรูปแบบเดียว แต่มีหลายวิธีที่แตกต่างกันไปตามวัตถุประสงค์และความซับซ้อนของการวิเคราะห์

4 วิธีใช้ Data Analytics

บทความนี้จะพาคุณไปทำความเข้าใจ 4 วิธีวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics ที่สำคัญ เพื่อให้คุณสามารถเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสมกับความต้องการของธุรกิจ และนำข้อมูลไปใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด

1. Descriptive Analytics

Descriptive Analytics คือการวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานที่มุ่งเน้นการอธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต โดยใช้ข้อมูลที่บันทึกไว้แล้วมาสรุปและนำเสนอในรูปแบบที่เข้าใจง่าย เช่น รายงานสรุปยอดขาย กราฟแสดงแนวโน้ม หรือตารางแสดงข้อมูลลูกค้า

ประโยชน์

• ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจสถานการณ์ปัจจุบัน เช่น ยอดขาย สินค้าขายดี หรือพฤติกรรมลูกค้า
• ติดตามผลการดำเนินงาน ตรวจสอบประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดหรือกลยุทธ์ต่าง ๆ
• ระบุปัญหาและโอกาส ค้นหาจุดแข็ง จุดอ่อน โอกาส และอุปสรรคของธุรกิจ

2. Diagnostic Analytics

Diagnostic Analytics คือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเพื่อค้นหาสาเหตุหรือปัจจัยที่ส่งผลต่อสิ่งที่เกิดขึ้น โดยใช้เทคนิคทางสถิติและการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ

ประโยชน์

• หาคำตอบว่าทำไมยอดขายถึงลดลง หรือทำไมลูกค้าถึงยกเลิกบริการ
• ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ เช่น ความสัมพันธ์ระหว่างสภาพอากาศกับยอดขายไอศกรีม
• ปรับปรุงการตัดสินใจ นำข้อมูลเชิงลึกที่ได้มาปรับปรุงการตัดสินใจและกลยุทธ์ทางธุรกิจ

3. Predictive Analytics

Predictive Analytics คือการใช้ข้อมูลในอดีตและปัจจุบันมาสร้างแบบจำลองเพื่อคาดการณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต เช่น ยอดขายในอนาคต พฤติกรรมลูกค้า หรือความเสี่ยงทางธุรกิจ

ประโยชน์

• คาดการณ์ยอดขายหรือความต้องการของลูกค้า เพื่อวางแผนการผลิตและการตลาด
• ประเมินความเสี่ยงทางธุรกิจ เช่น ความเสี่ยงจากการผิดนัดชำระหนี้ หรือความเสี่ยงจากการสูญเสียลูกค้า
• คาดการณ์ความต้องการสินค้าคงคลัง เพื่อลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการสินค้า

4. Prescriptive Analytics

Prescriptive Analytics คือการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงที่ไม่เพียงแต่คาดการณ์อนาคต แต่ยังแนะนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่ต้องการ โดยใช้เทคนิคการจำลองสถานการณ์ (Simulation) และการเพิ่มประสิทธิภาพ (Optimization)

ประโยชน์

• ตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ เลือกทางเลือกที่ดีที่สุดจากหลายทางเลือกที่มีอยู่
  เพิ่มประสิทธิภาพ ปรับปรุงกระบวนการทำงานและลดต้นทุน
• เพิ่มผลกำไร เพิ่มยอดขายและลดความสูญเสีย

G-Able พร้อมเป็นเพื่อนคู่คิดและผู้ช่วยที่เชื่อถือได้ในการนำ Data Analytics มาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อธุรกิจของคุณ ด้วยทีมผู้เชี่ยวชาญและเทคโนโลยีที่ทันสมัย เราสามารถช่วยคุณ

• วิเคราะห์ข้อมูล แปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง
• สร้างโมเดล พัฒนาแบบจำลองเพื่อคาดการณ์อนาคตและแนะนำแนวทางปฏิบัติ
  นำข้อมูลไปใช้ นำข้อมูลเชิงลึกไปใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน

ติดต่อ G-Able วันนี้ เพื่อเริ่มต้นการเดินทางสู่ความสำเร็จที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล