Big Data การวิเคราะห์แบบคาดการณ์ (Predictive Analytics) ไปใช้ในทางปฎิบัติ

Big Data การวิเคราะห์แบบคาดการณ์ (Predictive Analytics) ไปใช้ในทางปฎิบัติ

อย่างที่ SMEs ทราบกันดีว่า การวิเคราะห์แนวคาดการณ์นี้มีประโยชน์อย่างมาก ในการหารูปแบบความสัมพันธ์ของข้อมูล เพื่อคาดการณ์สถานการณ์บางอย่างในอนาคต เราจะมาลองดูแนวทางการนำไปใช้จริงในธุรกิจ

ระบบวิเคราะห์ข้อมูลในการบริหารความสัมพันธ์กับลูกค้า (Analystical Customer Relationship Management : ACRM) ใช้แนวทางการวิเคราะห์แบบคาดการณ์ โดยมีจุดประสงค์หลักเพื่อบริหารจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า โดยมีกระบวนการที่บูรณาการทุกๆ ด้านของลูกค้าเข้าไว้ด้วยกัน ไม่ว่าข้อมูลของลูกค้าจะอยู่จุดใดในธุรกิจ ซึ่งข้อมูลทั้งหมดจากการวิเคราะห์จะถูกนำมาใช้ในการทำการตลาด การขาย การบริการลูกค้าในจุดต่างๆ และทุกภาคส่วนที่เกี่ยวข้องกับลูกค้า ทั้งหมดนี้จะถูกเชื่อมโยงกันอย่างเป็นระบบ โดยมีแนวคิดพื้นฐานสำคัญคือ ใช้มุมมองของลูกค้าเป็นตัวขับเคลื่อนการดำเนินงาน กระบวนการวิเคราะห์จะเกี่ยวพันกับ ความเข้าใจในความต้องการของลูกค้าต่อผลิตภัณฑ์แต่ละประเภท พฤติกรรมในการบริโภคสินค้าแต่ละชนิด รูปแบบการซื้อของลูกค้าเพื่อพัฒนาการขายผลิตภัณฑ์ด้านอื่นที่เกี่ยวข้อง และการค้นหาพฤติกรรมที่อาจทำให้สูญเสียลูกค้า เพื่อลดจำนวนการสูญเสียหรือรับมือกับสถานการณ์ได้ทันท่วงทีมากยิ่งขึ้น โดยโปรแกรมการวิเคราะห์ลักษณะนี้ จะทำการวิเคราะห์ตลอดทั้งวงจรในผลิตภัณฑ์ของลูกค้า ตั้งแต่เริ่มสนใจสินค้า เข้าซื้อ นำไปใช้ไปจนถึงการกลับมาซื้อซ้ำ

Cross-Sell การขายสินค้าแบบต่อเนื่องกับสินค้าหลัก ด้วยการเก็บข้อมูลของลูกค้าอย่างครบมิติ การนำข้อมูลมาวิเคราะห์ในแบบ Predictive จึงสามารถหาความสัมพันธ์ที่อยู่ภายใต้ข้อมูลเหล่านั้น ที่จะเชื่อมโยงความต้องการบางอย่างในผลิตภัณฑ์และบริการที่อาจจะต่อเนื่องกันไป เป็นสร้างความได้เปรียบทางด้านธุรกิจอย่างครบวงจร  โดยเฉพาะหากธุรกิจของ SMEs มีสินค้าหลายชนิด ก็อาจจะวิเคราะห์หาความสัมพันธ์ในมุมมองการซื้อของลูกค้า พฤติกรรมการใช้หรือพฤติกรรมอื่นๆ เพื่อนำมาสร้างแคมเปญในการตลาดและการขายแบบต่อเนื่องได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการขายเพิ่มผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องจากข้อมูลที่ได้รับมาจากการวิเคราะห์ ผลที่ได้ย่อมหนีไม่พ้นการขายที่ได้ผลมากขึ้น ยอดขายที่สูงขึ้น รวมถึงการพัฒนาความสัมพันธ์กับลูกค้าได้เป็นอย่างดี อันสืบเนื่องมาจากการนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่ถูกใจและตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้แม่นยำมากขึ้น

นอกจากนั้น ยังมีรูปแบบโปรแกรมที่นำแนวของการวิเคราะห์แบบPredictive Analyticsนี้ไปใช้อีกมาก ไม่ว่าจะเป็นการทำ Direct Marketing, Customer Retention (การรักษาความสัมพันธ์กับลูกค้าเดิม) รวมไปถึงการวิเคราะห์หาความเสี่ยงด้านต่างๆ การตรวจสอบความผิดปกติในพฤติกรรมด้านต่างๆ ของลูกค้า ซึ่งนับว่าเป็นการสร้างความสามารถในการแข่งขันทางธุรกิจเป็นอย่างยิ่ง ซึ่งนับว่าธุรกิจต่างๆ ได้นำการวิเคราะห์นี้มาใช้กันอย่างแพร่หลาย จึงเป็นสิ่งที่ SMEs ไทยไม่ควรมองข้ามและควรศึกษา ทดลองนำไปใช้กับกิจการของตน เพื่อสร้างความยั่งยืนและความก้าวหน้าต่อไป

เรียบเรียงจาก Data Science and Analytics for Ordinary People By Jeffrey S. Strickland