Blockdit Logo (Mobile)
ลุงทะเล้น
•
10 ก.พ. 2021 เวลา 08:04 • ธุรกิจ
ติดน้องคนนึงไว้ว่าจะแชร์เรื่องของการใช้ Data Analytics ในส่วนของ Retailer ในประเทศไทย ก็พยายามรวบรวมข้อมูล ทั้งจากประสบการณ์ที่ทำงานมา และแอบไปค้นมาเพิ่มเติมอีกนิดหน่อย ก็เลยเป็นที่มาของบทความนี้นะครับ
1
ก่อนอื่นมาทำความเข้าใจกับคำว่า Data Analytics ก่อนว่าคืออะไร จริงๆมันคือการเอาข้อมูลจาก Big Data (คือ ฐานข้อมูลขนาดใหญ่มากๆ) ที่ในแต่ละธุรกิจเก็บรวบรวมไว้ มาสร้างความสัมพันธ์ แล้วเอามาแปรความหมายโดยจัดทำเป็นรายงานให้ทำความเข้าใจง่ายขึ้น
หลักการการทำงานเหมือนที่เราเคยเรียนในวิชาคอมพิวเตอร์เลยครับ input, process, output ซึ่งพอมีฐานข้อมูลขนาดใหญ่มากก็ต้องใช้หลายฝ่ายเข้ามาเกี่ยวข้อง เช่น data engineer, data science, data analyst เอาให้เข้าใจง่ายๆแบบนี้นะครับ
Data Engineer คนกลุ่มนี้มีหน้าที่ออกแบบฐานข้อมูลตั้งแต่เชิงโครงสร้าง เช่น การจัดเก็บฐานข้อมูล, การกำหนดรูปแบบการนำข้อมูลเข้าสู่ระบบ รวมไปถึงเรื่องความปลอดภัย และการกำหนดสิทธิ์ต่างๆของ user ในระบบ เป็นต้น
Data Science คนกลุ่มนี้มีหน้าสร้างความสัมพันธ์ และเขียน coding ต่างๆ เพื่อจะให้ฐานข้อมูลเชื่อมต่อกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Data Analyst คนกลุ่มนี้มีหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูล และจัดทำรายงานออกมาในรูปแบบที่สวยงาม คนกลุ่มนี้จะใกล้ชิดกับแอดเป็นพิเศษ เพราะแอดต้องขอความช่วยเหลือให้ทำรายงานที่ต้องใช้ประจำออกมาให้อ่านง่าย และไม่ต้องรอให้น้องๆมาอัพเดตข้อมูลทุกวัน เหมือนเมื่อก่อน
กลับมาในส่วนของ Retailer บ้าง จริงๆแล้วในวงการนี้ใช้ข้อมูลในการวิเคราะห์ และปรับใช้ในเชิงการทำงานมานานมากแล้ว เดี๋ยวจะค่อยๆยกตัวอย่างไปทีละอัน
ตัวอย่างการวิเคราะห์ Heat map ใน supermarket
ตัวอย่างแรก คือ การใช้ sensor วัดอุณหภูมิ และความเคลื่อนไหวต่างๆของลูกค้าในร้าน ซึ่งทางห้างใหญ่ๆ จะมีการศึกษา และปรับเปลี่ยนพท.การจัดเรียงสินค้าในจุดที่คนเดินผ่านเยอะๆ หลักการง่ายๆที่ใช้เป็นหลักการคิด คือ สินค้ากำไรดีขายยาก, กำไรดีขายง่าย, กำไรน้อยขายช้า, กำไรน้อยขายเร็ว ขึ้นอยู่กับการวางกลยุทธ์ว่าจะเอาอะไรวางไว้ตรงไหน
ลองยกตัวอย่างสักที่นึง ถ้าเคยไปเดินที่ Tops supermarket ก่อนเข้าสาขาจะต้องเจอซุ้มผลไม้นำเข้า ซึ่งเกือบทุกคนก็จะแวะดูใช่ไหมครับ หรือจุดที่ขายอาหารสดแบบแช่เย็น ก็จะเป็นอีกจุดนึงที่คนเราใช้เวลามากในการเลือกซื้อสินค้า เป็นต้น
หรือถ้าไม่เคยจ่ายกับข้าวก็นึกถึง เวลาจ่ายเงินในร้านสะดวกซื้อสิครับ ว่าจะเจอสินค้าอะไรอยู่แถวนั้นบ้าง ติ๊กต๊อกๆ อ่ะบอกให้ก็ได้ ส่วนใหญ่จะเป็นลูกอม ช๊อคโกแลต หรือกลุ่มถุงยางอนามัย การจะวางสินค้าอะไรตรงไหนไม่ได้มาจากการคาดการณ์ แต่มาจากข้อมูลที่ถูกการจัดเก็บอย่างเป็นระบบ
ตัวอย่างรูปแบบกล้องวงจรปิด
เดี๋ยวนี้ด้วยเทคโนโลยีของกล้องมันสามารถทำอะไรได้หลายอย่างมากกว่าการบันทึกเหตุการณ์ เช่น จับไปที่ใบหน้าของลูกค้าว่า ยิ้ม โกรธ พึงพอใจ ไม่พึงพอใจ โดยการทำให้กล้องเรียนรู้จากรูปภาพเป็นหมื่นๆภาพ เพื่อศึกษาพฤติกรรมของผู้บริโภค หรือระดับคุณภาพการบริการของพนักงานในร้าน รูปแบบนี้หลายที่ใช้กันไประยะนึงแล้วครับ
ตัวอย่างบัตรสมาชิกของร้านในกลุ่ม Modern Trade
พวกบัตรสมาชิก ที่ตามหลักการตลาด เรียกว่าการทำ CRM (Customer Relation Management) นั้น เป็นตัวเก็บข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมการซื้อสินค้าได้เป็นอย่างดี เอาแบบง่ายๆ ก็ซื้อสินค้าอะไรบ้าง มาซื้อสินค้าครั้งล่ะเท่าไหร่ ชอบมาซื้อสินค้าวันไหน เป็นต้น แต่การเก็บข้อมูลแบบนี้ในปริมาณมากๆ นั้นสามารถบอกความสัมพันธ์ของการซื้อสินค้าข้าม Category ได้เลย เช่น คนที่ซื้อสินค้าน้ำอัดลม ยี่ห้อ A มักจะซื้อพร้อมกับขนมยี่ห้อ B ดังนั้นการจัดโปรโมชั่นก็จะง่าย และจะมีประสิทธิภาพมากขึ้น หรือจะมุ่งไปที่การตลาดเฉพาะบุคคลก็สามารถทำให้ลูกค้ามาใช้บริการในร้านของเราได้ยาวนานมากขึ้น
นอกจากในวงการนี้แล้ว การใช้ data analytics ก็ยังแพร่หลายไปในทุกวงการ ส่วนตัวผมว่าทำให้การทำงานของเรามีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่อย่าคิดว่าจะต้องลงทุนแพงๆเสมอไปนะ ขอให้เข้าใจหลักการมันเถอะ input, process, output
ลุงทะเล้น
#ลุงทะเล้น #Uncletalent #DataAnalytics #ModernTrade
โฆษณา