รู้จักลูกค้าของคุณให้มากกว่าที่เคย ด้วยดาต้า (Data)

ข้อมูล (Data) พจนานุกรมกล่าวว่า เป็นข้อเท็จจริงหรือตัวเลขที่รวบรวม เพื่อตรวจสอบและพิจารณา ใช้เพื่อช่วยในการตัดสินใจ หรืออาจจะเป็นข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบอิเล็กทรอนิกส์ โดยต้องมีการจัดเก็บและประมวลผลใช้งานได้

และข้อมูล (Data) เป็นอีกส่วนสำคัญที่สามารถทำให้ธุรกิจขับเคลื่อน และเพิ่มความสามารถในการแข่งขันไม่ว่าจะเป็นทางตรง หรือทางอ้อม ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics)

คุณคงจะพอทราบกันว่าข้อมูลที่ได้มาจากหลายแหล่ง แน่นอนว่ามีปริมาณมหาศาล องค์กรจึงต้องมีการจัดการ (Data management) เพื่อสามารถนำไปต่อยอด ใช้งานโดยง่าย

เป้าหมายหลักของการจัดการข้อมูลคือ การได้ข้อมูลที่มีความถูกต้อง สอดคล้อง และพร้อมใช้งาน โดยอาจจะใช้เทคนิคต่างๆ ตั้งแต่การสร้าง – ลบ – วิเคราะห์ข้อมูล – สร้างแบบจำลอง จนถึงการเก็บรักษาข้อมูล เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง และสามารถนำข้อมูลที่ได้รับไปสนับสนุนกระบวนการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การจัดการข้อมูลมีหลักการ 8 ประการที่ต้องให้ความสำคัญ ประกอบด้วย

• รวบรวมข้อมูล (Data collection)
• จัดเก็บข้อมูล (Data storage)
• จัดระเบียบข้อมูล และโครงสร้าง (Data organization & structuring)
• คุณภาพของข้อมูล และการกรองข้อมูล (Data quality & cleansing)
• ความปลอดภัยของข้อมูล (Data security & privacy)
• รวมและแปลงข้อมูล (Data integration & transformation)
• รวบรวมข้อมูล และวิเคราะห์ (Data retrieval & analysis)

การจัดการข้อมูลด้วย Data management platform หรือ DMP

แพลตฟอร์มจัดการข้อมูล (DMP) เป็นการช่วยจัดระเบียบข้อมูลที่กระจัดกระจาย ให้อยู่ในรูปแบบที่พร้อมใช้งานต่อได้ โดยทั่วไปแล้วจะเป็นข้อมูลจำพวก Non-personally Identifiable Information (Non-PII) หรือ ข้อมูลแบบไม่ระบุตัวตน (นึกภาพง่าย ๆ ข้อมูลอาจจะอยู่ในรูปแบบของ Facebook Insights, Google Analytics ท่านอาจจะลองเข้าไป Search ดูตัวอย่างคร่าว ๆ ได้)

การจัดเก็บข้อมูลด้วยแพลตฟอร์ม (DMP) นอกจากจะช่วยให้ข้อมูลเป็นระเบียบแล้ว ยังสามารถนำข้อมูลมาใช้ได้ทันที เช่น การนำไปใช้หาข้อมูลเชิงลึกเพื่อหาโซลูชัน (Solution) ใหม่ ๆ อย่างไรก็ตาม การใช้งานแพลตฟอร์มจัดเก็บข้อมูล Data management platform (DMP) ให้เหมาะสมขึ้นอยู่กับธุรกิจ และต้องการนำข้อมูลนั้นไปใช้ทำอะไร

Data management platform (DMP) จัดเก็บข้อมูลแบบไหนบ้าง?

• First-party data

First-party data หรือ ข้อมูลบุคคลที่หนึ่ง เป็นข้อมูลที่ได้จากการเก็บรวบรวมโดยตรงผ่านลูกค้า อาจจะมาจากการให้กรอกแบบฟอร์มลงทะเบียน เช่น ชื่อ ที่อยู่ อีเมล ประวัติการสั่งซื้อ และพฤติกรรมต่าง ๆ ที่รวบรวมได้จากการติดตาม (Tracking), cookies และ device Ids เป็นต้น

• Second-party data

Second-party data ข้อมูลที่ได้จากการเก็บรวบรวมผ่านพฤติกรรม และการมีปฏิสัมสัมพันธ์โดยตรงผ่าน cookies และ device Ids แต่จะไม่ใช่การเก็บรวบรวมด้วยตัวเอง หรือความหมายก็คือเป็นข้อมูลที่มาจากคนอื่น เช่น มาจากการซื้อข้อมูล หรือแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างบริษัท โดยอาจจะมีการแลกเปลี่ยนผลประโยชน์ร่วมกันไว้

• Third-party data

Third-party data เป็นข้อมูลที่ได้จากหลายแหล่ง มีจำนวนมหาศาล โดยอาจจะผ่านการซื้อ-ขาย แลกเปลี่ยน มีจุดมุ่งหมายเหมือนกันคือเพื่อนำไปต่อยอดพัฒนาแคมเปญผลิตภัณฑ์การตลาด

ข้อควรระวัง: เนื่องจากเป็นชุดข้อมูลที่มาจากหลายแหล่ง ทำให้ข้อมูลบางส่วนอาจจะไม่มีคุณภาพ หรือไม่ใช่กลุ่มเป้าหมายหลักของธุรกิจคุณ

(AMCO เราก็มีการนำ Third-party data ใช้ร่วมกับ App & API ปรับรุงกระบวนการขายให้กับลูกค้าเช่นกัน ท่านอาจจะลองคลิกเข้าไปดูในเว็บไซต์หน้านี้ของเรา)

Data management platform ในด้านการพัฒนาธุรกิจ

การวิเคราะห์ตลาด ใช้เพื่อบริหารจัดการกลุ่มเป้าหมาย ในการจัดทำกลยุทธ์การตลาด หรือเพื่อการทำโฆษณา (Ads) เพื่อให้เกิดประสิทธิภาพให้คุ้มกับงบประมาณที่ลงทุนมากที่สุด

พัฒนาผลิตภัณฑ์ วิเคราะห์กลุ่มเป้าหมายและประสบการณ์ของลูกค้า หรือพัฒนาตลาดเดิมได้ หรือสามารถเจาะกลุ่มตลาดเฉพาะกลุ่ม (Niche market) เพื่อพัฒนาสินค้าในแนวทางใหม่

สร้างรายได้จากข้อมูลทางตรง เช่น การซื้อ-ขาย รวบรวม และวิเคราะห์ข้อมูล

Note: การใช้งาน DMP ให้ดียิ่งขึ้น มักใช้ร่วมกับระบบ CDP (Customer data platform) หรือ ระบบแฟลตฟอร์มข้อมูลลูกค้า เราจะเอาไว้กล่าวถึงบทความถัดไปนะครับ

ต่อไปจะเป็นเครื่องมือตัวอย่าง และเทคนิคในการจัดการข้อมูลที่เรานำมาแชร์

การจัดการข้อมูลประกอบไปด้วยเครื่องมือและเทคนิคต่างๆ เพื่อจัดเก็บ จัดระเบียบ และวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างมีประสิทธิภาพ

• ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) เป็นระบบซอฟต์แวร์ที่ออกแบบมาเพื่อจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ซึ่งจะมีวิธีจัดเก็บโครงสร้างและดึงข้อมูลโดยใช้ตาราง คอลัมน์ และความสัมพันธ์ RDBMS ยอดนิยม ได้แก่ Oracle MySQL, Microsoft SQL Server และ PostgreSQL

• ฐานข้อมูล NoSQL ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ไม่มีโครงสร้าง และกึ่งโครงสร้าง มีความสามารถในการปรับขนาด ความยืดหยุ่น และประสิทธิภาพการทำงานสูง ตัวอย่างของฐานข้อมูล NoSQL ได้แก่ MongoDB, Cassandra และ Apache HBase

• Extract, Transform, Load (ETL) เครื่องมือ ETL ใช้เพื่อดึงข้อมูลจากหลายแหล่ง แปลงเป็นรูปแบบที่สอดคล้องกัน และจัดเก็บลงในที่ที่ต้องการ เช่น คลังข้อมูล เครื่องมือ ETL ทั่วไป ได้แก่ Amazon Glue, Informatica PowerCenter, IBM DataStage , Microsoft SQL Server และ Integration Services (SSIS)

• การแสดงข้อมูล (Data Visualization) เครื่องมือในการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบต่าง ๆ  โดย สร้างแผนภูมิ กราฟ แดชบอร์ด และรายงานทำให้ง่ายต่อการเข้าใจและวิเคราะห์ อำนวยความสะดวกต่อผู้ใช้ เครื่องมือดังกล่าว ได้แก่ Amazon QuickSight, Tableau, Power BI, QlikView และ D3.js

• ความปลอดภัยของข้อมูลและการเข้ารหัส (Data Security and Encryption) ในยุคที่มีแฮ็กเกอร์ อยู่ในโลกอินเตอร์เน็ตอยู่มากมาย เครื่องมือสำหรับรักษาความปลอดภัย ปกป้องข้อมูลจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตเป็นสิ่งสำคัญ การใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การเข้ารหัส การควบคุมการเข้าถึงไฟร์วอลล์ (Firewall) และระบบตรวจจับการบุกรุกเพื่อปกป้องข้อมูล จึงจำเป็นต่อการป้องกันข้อมูลในปัจจุบัน

โดยเทคโนโลยี เครื่องมือ และเทคนิคเหล่านี้  เราสามารถเลือกใช้หรือ Customize ให้เหมาะสมตามความต้องการของธุรกิจ องค์กร และงบประมาณได้เลยครับ

ทั้งหมดนี่คือบทความเกี่ยวกับการจัดการข้อมูลที่เรานำมาฝากคุณในครั้งนี้ เราสามารถสรุปได้ว่า การจัดการข้อมูล (Data management) ทำให้คุณรู้จักข้อมูลของคุณมากกว่าที่เคย ในการต่อยอดและพัฒนาโซลูชั่่นที่เหมาะสมกับธุรกิจ

Note: คุณสามารถลองอ่านบทความเกี่ยวกับการวิเคราะห์ Data ของเราได้ที่นี่ Big data analytics คืออะไร และสำคัญอย่างไร? | AMCO Business Solutions

หากคุณกำลังอยากคุยกับผู้เชี่ยวชาญ หรือที่ปรึกษาด้าน Data Management อยู่ล่ะก็

เราพร้อมแชร์ประสบการณ์ในการบริหารจัดการข้อมูลด้วย Tools ต่าง ๆ ของเรา (หรือต้องการให้เราเสนอแนวทาง พร้อมเดโม่ ทางเราก็ยินดี)

สอบถามโปรเจ็คเกี่ยวกับด้าต้า (Data) และประสบการณ์ด้านบริหารจัดการข้อมูลจากเราได้โดยตรง คลิกตรงนี้ หรือติดต่อ 036 3433052 ได้เลยครับ