รู้เทรนด์เร็วก่อนใคร! ผ่าน Anomaly-driven Strategy กลยุทธ์ช่วยธุรกิจวิเคราะห์อนาคต
เคยไหม? เห็นเทรนด์พึ่งมา แต่ไหงคู่แข่งตามเทรนด์เร็วอย่างกับรู้ล่วงหน้า คว้าโอกาสต่างๆ ไปได้อย่างรวดเร็ว และพอเมื่อเราจะทำตามเทรนด์บ้าง แทนที่จะเหมือนกับการไล่ตามเทรนด์ให้ทันเพื่อที่จะได้ความได้เปรียบทางธุรกิจ แต่ดันเหมือนกับการที่เราวิ่งไล่ตามคู่แข่งให้ทันซะงั้น เพราะเราดันคว้าโอกาสช้าไป
แล้วถ้าเราวิเคราะห์เทรนด์ คาดการณ์ได้เร็วกว่าก่อนที่มันจะเกิดขึ้นจะดีกว่าไหม?
จากบทความ “The Power of Anomaly” หรือแปลเป็นไทยได้ว่า “พลังของความผิดปกติ” ของ Harvard Business Review ก็ได้แนะนำ ‘Anomaly-driven Strategy’ หรือกลยุทธ์การวิเคราะห์ความเปลี่ยนแปลงหรือเทรนด์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยกลยุทธ์นี้จะทำให้เราเริ่มลงมือจับเทรนด์ เปลี่ยนจากผู้ตามเทรนด์ที่คอยวิ่งไล่ตามคนอื่น กลายเป็นผู้นำเทรนด์ที่สร้างสรรค์ผลงานได้รวดเร็วกว่าใคร!
แต่ก่อนที่เราจะเข้าสู่การวิเคราะห์เทรนด์ที่จะเกิดขึ้น สิ่งหนึ่งสำคัญที่จะช่วยให้เราใช้ Anamaly-driven Strategy ได้ คือการที่เราจำเป็นต้องเปิดใจรับกับไอเดียที่แปลกใหม่ ที่อาจจะเข้าไปทำลายความเชื่อที่มีมาอย่างยาวนานขององค์กร เพียงคุณพร้อมที่จะมององค์กรจากมุมมองด้านนอก ตั้งคำถามกับสิ่งที่ทำอยู่ ก็อาจจะทำให้เราได้ค้นพบกับโอกาสที่ให้คุณค่ามหาศาลต่อองค์กรก็เป็นได้
โดยในกระบวนการเตรียมพร้อมสร้างรากฐานให้แข็งแกร่งก่อนเริ่มการทำ Anomaly-driven Strategy มีอยู่ 3 สิ่งที่ต้องทำควบคู่ไปด้วยกัน นั่นก็คือ
1) การมองจากมุมมองภายนอก
เมื่อบริษัทเติบโตขึ้น ผู้นำมักจะให้ความสำคัญกับกระบวนการภายในมากกว่าการเปลี่ยนแปลงในโลกภายนอก ในขณะที่ ‘ความผิดปกติ’ ที่บ่งบอกถึงแนวโน้มใหม่ที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต จะเกิดขึ้นจากภายนอกองค์กรเป็นหลัก
ดังนั้น ผู้นำองค์กรจะต้องนำการมองผ่านเลนส์จากมุมมองภายนอกมาใช้ เพื่อที่จะทำความเข้าใจพฤติกรรมต่างๆ ของลูกค้า ทั้งกลุ่มที่เป็นลูกค้าปกติของเรา กลุ่มที่เป็นลูกค้าที่มีความผิดแปลกไป กลุ่มที่เป็นลูกค้าที่จากเราไป กลุ่มที่เป็นผู้ที่ไม่ใช่ลูกค้าของเรา และภาพรวมของลูกค้าแบบกว้างๆ ว่าเป็นอย่างไร การมองผ่านเลนส์มุมมองด้านนอกนั้นยังต้องมองถึงคู่แข่งของเราและโอกาสที่ความท้าทายใหม่ๆ จะเกิดขึ้นอีกด้วย และรวมถึงยังต้องคอยมอนิเตอร์การเปลี่ยนแปลงในสังคม ในเชิงของการเมือง ในเชิงของเทคโนโลยีและนวัตกรรมต่างๆ ที่ส่งอาจส่งผลให้เกิดความต้องการใหม่ๆ ของผู้บริโภค
2) ตั้งสมมติฐานที่ท้าทายต่อ Mental Models ของเรา
Mental Models นั้นหมายความว่า “ภาพที่เกิดขึ้นในหัวที่เราเชื่อว่าเรื่องราวเหล่านี้นี่แหละเป็นสิ่งทีที่โลกเป็นไป” แต่ความจริงอาจจะไม่ได้เป็นเช่นนั้น บางครั้งสิ่งที่เป็นไปในโลกแห่งความจริงเปลี่ยน แต่ความคิดของคนเรานั้นไม่ได้เปลี่ยนตามแบบอัตโนมัติ ทำให้บางครั้ง Mental Models นี้ก็อาจเข้าไปลิมิตความคิดของเราไม่ให้เกิดการคิดนอกกรอบ
แน่นอนว่าเพราะบ่อยครั้ง คนเรามักจะยึดข้อมูลตามความเป็นจริงที่เราเห็น เราสัมผัสได้ ซึ่งสิ่งเหล่านี้ทำให้เรามีภาพจำติดอยู่กับมัน ส่งผลให้เรามักจะเพิกเฉยต่อข้อมูลใหม่ๆ อยู่เสมอ หากใครยังไม่เห็นภาพลองมาดูตัวอย่างกันว่าการติดอยู่ในภาพจำนั้นเป็นอย่างไร
William Orton ประธานของ Western Unions เคยได้รับโอกาสในการซื้อสิทธิบัตรโทรศัพท์มือถือ ที่ในตอนนั้นพึ่งถูกคิดค้นขึ้นมาได้ไม่นานนัก ตอนนั้นเขาแค่คิดว่าโทรศัพท์เป็นแค่ของเล่นเด็กเท่านั้นมาแล้วเดี๋ยวก็ไป อย่างไรๆ โทรเลขก็ยังมีความสำคัญมากที่สุดอยู่ ทำให้เราเห็นว่า Mental Models ของ Orton นั้นไม่ได้เปิดรับความเป็นไปได้ใหม่ๆ ที่อาจจะเกิดขึ้นจากโทรศัพท์ที่พึ่งถูกคิดค้นมา เช่น การโทรคุยจากระยะไกล เป็นต้น
ดังนั้นการที่เราจะสามารถระบุความผิดปกติได้ ไม่ใช่แค่สามารถเข้าถึงข้อมูลการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เท่านั้น แต่ยังต้องหมายถึงการมีความสามารถที่จะจินตนาการถึงความเป็นไปได้ที่อาจเกิดขึ้นจากการเปลี่ยนแปลงนั้นๆ อีกด้วย
3) หาโอกาสในความไม่ชัดเจน
เมื่อเราตกอยู๋ในสถานการณ์ที่ไม่แน่นอน หรือข้อมูลที่ได้มาไม่ชัดเจนพอที่จะนำไปวิเคราะห์ต่อ การขับเคลื่อนแผนงานก็มักจะหยุดชะงักไป แต่รู้ไหมว่าความคลุมเครือ ความไม่ชัดเจนเช่นนี้ก็สามารถสร้างโอกาสเช่นกัน เพราะหากสถานการณ์มีความชัดเจน แน่นอนว่าใครๆ ก็สามารถที่จะอ่านเกมออก และท้ายที่สุดก็เกิดเป็นการแข่งขัน
สิ่งที่ผู้นำต้องดำเนินการในสถานการณ์ที่ไม่มีความแน่นอนเช่นนี้ คือการเปลี่ยนวิกฤตให้เป็นโอกาส โดยการเก็บข้อมูลที่ไม่แน่นอน และประเมินโอกาสที่อาจจะเกิดขึ้นในมิติอื่นๆ บริษัทไม่สามารถหยุดนิ่งอยู่ที่เดิมได้ การนั่งรอโอกาสหรือมัวแต่เล็งหาจังหวะที่เหมาะสมอาจทำให้เราพลาดสิ่งดีๆ ไป ดังนั้น ถึงแม้ว่าข้อมูลจะมีความไม่ชัดเจน สถานการณ์คาดเดายาก เราก็ยังคงต้องดำเนินต่อไป
เมื่อเราเปลี่ยนมุมมอง กล้าที่จะทำสิ่งใหม่ๆ และใช้ทุกสถานการณ์ให้เป็นโอกาสแล้ว ก็ถึงเวลาที่เราจะเข้าสู่ขั้นตอนของ Anomaly-driven Strategy ที่แท้จริงเสียที
โดยการวิเคราะห์แบบ Anomaly-driven นั้นจะแตกต่างจากการทำ Market Research แบบอื่นๆ สำหรับ Anomaly-driven เราไม่จำเป็นที่จะต้องตั้งสมมติฐาน เมื่อเก็บข้อมูลมาก็สามารถที่จะวิเคราะห์ได้เลยทันที จะไม่ได้เป็นการคาดการณ์อนาคตจากสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต แต่เป็นการทำความเข้าใจกับสิ่งที่เกิดขึ้นในปัจจุบัน และใช้มันเพื่อที่จะมองภาพของอนาคตที่พอเป็นไปได้ ทำให้ระยะเวลาของการทำ Anomaly-driven Strategy จะไม่ได้นานเป็นเดือนเหมือนกับวิธีอื่นๆ แต่เป็นการอัปเดตวิเคราะห์แบบรายอาทิตย์ต่ออาทิตย์มากกว่า โดยภายใต้กลยุทธ์นี้ก็จะมีอยู่ 4 ขั้นตอนด้วยกัน
1) วิเคราะห์และแสดงข้อมูลภาพแบบละเอียด
ความผิดปกติ มักจะเกิดขึ้นในแหล่งข้อมูลที่มีความละเอียดสูง แต่แน่นอนว่าการตรวจสอบข้อมูลแบบละเอียดนั้นเป็นเรื่องที่ไม่ง่ายเลยสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ ทำให้อาจจะต้องมีเครื่องมือที่ช่วยรองรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
ที่จะทำให้เราสามารถตีความได้โดยไม่ต้องอาศัยค่าเฉลี่ยและสถิติสรุปข้อมูล เช่น โพสต์ของผู้บริโภคบนแพลตฟอร์มโซเชียล หรือประกาศการลงทุนของคู่แข่ง สามารถวิเคราะห์ได้ด้วย Semantic Clustering Algorithms ที่จะแสดงและวิเคราะห์ความเชื่อหรือพฤติกรรมที่แฝงอยู่ได้อย่างชัดเจน หากต้องการค้นหาความผิดปกติภายในรูปแบบเหล่านี้ ก็สามารถดูภาพและตรวจสอบข้อมูลเพื่อระบุค่าผิดปกติได้ว่ากลุ่มใดมีการเติบโต หรือเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
2) ระบุความผิดปกติที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล
ข้อมูลที่เราได้มาทั้งหมด ไม่ใช่ว่าทุกรายการจะมีความหมาย ทำให้ในการตัดสินใจว่าควรจะทำอย่างไรกับข้อมูล ให้ดูข้อมูลที่มีแนวโน้มมากที่สุดที่บ่งบอกถึงบางสิ่งบางอย่างเกี่ยวกับอนาคต ที่บอกในสิ่งที่เรายังไม่รู้ โดยข้อมูลที่มีประโยชน์ต่อการประเมินของเรานั้นมีอยู่ 3 ด้านด้วยกัน
- Momentum: ความผิดปกติยังคงอยู่เมื่อเวลาผ่านไปหรือไม่? มันเติบโตอย่างรวดเร็วหรือไม่? ในช่วงแรกผู้คนมีความหลงใหลในสิ่งนี้หรือไม่?
- Robustness: เราสามารถมองเห็นและค้นหาข้อมูลนี้ได้จากแหล่งข้อมูลที่หลากหลายหรือไม่? และข้อมูลนี้สอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงอื่นๆ ในสภาพแวดล้อมหรือไม่?
- Impact: ความผิดปกตินี้ส่งผลกับสถานการณ์สำคัญๆ ในปัจจุบันหรือไม่? และมันมีความหมายอย่างไรกับผู้คน?
โดยตัวอย่างบริษัทที่สามารถระบุความผิดปกติได้อย่างยอดเยี่ยมอย่าง Google ที่ในปี 2000 ที่ได้พยายามหาโอกาสในการพัฒนารูปแบบการเสิร์ชใหม่ๆ นอกจากการเสิร์ชด้วยตัวหนังสือ (Text Search) โดย Google เริ่มเห็นถึงความผิดปกติหลังจากที่มียอดการเสิร์ชหา ‘ชุดสีเขียวที่ Jennifer Lopez สวมใส่ในงาน Grammy Awards’ ที่ได้ทำลายสถิติคำค้นหายอดนิยมจากที่เคยมีมา ซึ่งจริงๆ แล้ว Google ก็ได้พิจารณาที่จะทำการเสิร์ชด้วยรูปภาพมาก่อนหน้านี้แล้ว แต่ยังไม่ได้ทำออกมาจริงๆ ซึ่ง Momentum และ Impact จากการเสิร์ชหาชุดสีเขียวก็ทำให้ Google มีความมั่นใจและปล่อยฟีเจอร์นี้ออกมาให้ผู้คนได้ใช้กันในปีถัดไป
3) เล่าเรื่องและตั้งชื่อให้กับเทรนด์ที่จะเกิดขึ้น
ขั้นตอนต่อไปคือการทำให้ความผิดปกติเหล่านั้นที่เราพบเจอนั้นเมกเซนส์มากยิ่งขึ้น น่าเชื่อถือมากยิ่งขึ้น โดยสร้างเรื่องราวให้กับมันขึ้นมาและบอกว่าทำไมมันถึงจะเป็นเทรนด์ ถ้าเรื่องราวนั้นดูจะเป็นไปได้ ดูจะน่าสนใจ ลองเอาไอเดียไปนำเสนอให้กับองค์กร เพื่อที่จะช่วยให้ฝ่ายอื่นๆ เห็นว่าสิ่งที่น่าจะกำลังมานี้เป็นโอกาสที่ต้องรีบคว้าหรือเป็นภัยที่เราจะต้องหาทางรับมือ
ในการที่สร้างความเมกเซนส์ให้กับความผิดปกติที่เราพบเจอ เราอาจจะต้องถามคำถามเหล่านี้: จะเกิดอะไรขึ้น? มันจะนำไปสู่อะไร? มีข้อมูลเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องหรือท้าทายข้อมูลที่เราได้มาไหม? ความเชื่อที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตอะไรที่จะมาทลายความเชื่อของเราในปัจจุบัน? มีข้อมูลอะไรที่ยังขาด ที่อาจจะช่วยยืนยันเรื่องนี้หรือไม่? มีสัญญาณอะไรที่ช่วยยืนยันเรื่องนี้ไหม?
4) ตรวจสอบ กำหนดขอบเขตงานและลงมือทำ
เมื่อระบุเทรนด์และตั้งชื่อเทรนด์ใหม่ที่อาจจะเกิดขึ้นแล้ว ขั้นตอนสุดท้ายคือการลงมือทำ
ถึงแม้ว่าความผิดปกติเหล่านั้นจะมีสัญญาณที่เล็กน้อยสักเพียงใด เราก็สามารถที่จะทดลองมันก่อน เวิร์กไม่เวิร์กค่อยทำซ้ำทำใหม่ เพราะการทดลองใหม่ก็ทำให้เราได้ตรวจสอบความถูกต้องอีกรอบหนึ่งและช่วยให้เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับสิ่งที่เราได้ทำไปมากขึ้น ซึ่งบางทีการทำซ้ำก็อาจจะเผยให้เห็นถึงความผิดปกติอีกอย่างหนึ่งที่อาจจะไปกระตุ้นให้คุณนั้นต้องกลับมาคิดทบทวนใหม่อีกครั้ง
ด้วยวิธีการเหล่านี้เราก็อาจจะเริ่มรู้แล้วว่าจะต้องทดลองวิเคราะห์เทรนด์กันอย่างไรแน่นอนว่าอาจจะไม่ง่าย แต่ถ้าทำได้ก็จะสร้างประโยชน์ให้กับองค์กรอย่างมหาศาลเลยล่ะ แต่สิ่งสำคัญคือสิ่งนี้จะไม่มีทางเกิดขึ้นได้ ถ้าเราไม่เปิดใจรับสิ่งใหม่ๆ รับมุมมองใหม่ๆ เข้ามาในองค์กร
แปลและเรียบเรียงจาก :
#missiontothemoon
#missiontothemoonpodcast
#marketing
- 7
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
