โลกธุรกิจไม่เคยหยุดนิ่ง ข้อมูลจึงเปรียบได้กับเชื้อเพลิงสำคัญที่คอยขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงในยุคดิจิทัล แต่ในองค์กรที่ปรับตัวช้าและยังคงใช้การตัดสินใจแบบเดิม ๆ นั้นนับว่ามีความเสี่ยงที่จะถูกทิ้งไว้ข้างหลัง ดังนั้นการเปลี่ยนผ่านสู่การเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Organization) จึงถือเป็นเรื่องเร่งด่วนที่ต้องเริ่มต้นตั้งแต่วันนี้ และขั้นตอนแรกสุดที่เป็นเหมือนการติดกระดุมเม็ดแรกให้ถูกต้องก็คือกระบวนการรวบรวมข้อมูล (Data Collection) ที่มีประสิทธิภาพ เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่คุณมีนั้นพร้อมใช้งานนั่นเอง
ทำไมการรวบรวมข้อมูล (Data Collection) อย่างมีกลยุทธ์ จึงสำคัญต่อความสำเร็จขององค์กร?
Data Collection ไม่ใช่แค่การเก็บข้อมูลทุกอย่างที่ขวางหน้า แต่คือกระบวนการวางแผนและคัดเลือกข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับเป้าหมายทางธุรกิจอย่างมีกลยุทธ์การรวบรวมข้อมูลที่ดีจะช่วยให้องค์กร
- เข้าใจลูกค้าอย่างลึกซึ้ง สามารถวิเคราะห์พฤติกรรม ความต้องการและ Pain Point ของลูกค้า เพื่อนำไปพัฒนาสินค้า บริการและสร้างประสบการณ์ที่น่าประทับใจได้
- เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ลดต้นทุนที่ไม่จำเป็น และปรับปรุงขั้นตอนและกระบวนการ Workflow ต่าง ๆ ให้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
- มองเห็นโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ วิเคราะห์แนวโน้มตลาดและความต้องการที่ยังไม่ถูกตอบสนอง เพื่อสร้างสรรค์นวัตกรรมและขยายตลาดใหม่ ๆ
- ตัดสินใจได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว ใช้ข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริงมาสนับสนุนการตัดสินใจของผู้บริหาร ลดความเสี่ยงจากความไม่แน่นอน และเพิ่มความสามารถในการแข่งขัน
ประเภทและแหล่งที่มาของข้อมูลที่องค์กรควรรวบรวมเพื่อสร้างมูลค่า
ข้อมูลที่องค์กรสามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้นั้นมีอยู่มากมาย ทั้งที่เกิดขึ้นภายในและภายนอกองค์กร การเลือกใช้เครื่องมือรวบรวมข้อมูลที่เหมาะสมกับแต่ละแหล่งจะช่วยให้ได้ข้อมูลที่ครบถ้วนและมีคุณภาพ
ข้อมูลภายในองค์กร
ข้อมูลภายในองค์กร เช่น ข้อมูลลูกค้าจากระบบ CRM ประวัติการสั่งซื้อและข้อมูลการขาย ข้อมูลการผลิตและสินค้าคงคลัง ข้อมูลทางการเงินและบัญชี ข้อมูลการเข้าใช้งานเว็บไซต์และแอปพลิเคชัน ข้อมูลเหล่านี้มักถูกจัดเก็บไว้ใน Database ขององค์กร
ข้อมูลภายนอกองค์กร
ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ภายนอกองค์กร ได้แก่ ข้อมูลแนวโน้มตลาดจากรายงานวิจัย บทวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค ข้อมูลกลยุทธ์และราคาของคู่แข่ง ความคิดเห็นของลูกค้าบนโซเชียลมีเดีย ข้อมูลสถิติจากภาครัฐ ฯลฯ ที่ช่วยให้มองเห็นภาพรวมของตลาดและสภาพแวดล้อมทางธุรกิจได้กว้างขึ้น
ข้อมูลเชิงปริมาณ VS ข้อมูลเชิงคุณภาพ เลือกใช้ให้เหมาะสม?
ในการทำ Data Collection สามารถแบ่งประเภทข้อมูลออกได้เป็น 2 รูปแบบหลัก ซึ่งแต่ละแบบก็ให้ข้อมูลเชิงลึกที่แตกต่างกันออกไป ดังนี้
- ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Data) ข้อมูลในรูปแบบตัวเลขที่วัดผลและเปรียบเทียบได้ชัดเจน เช่น ยอดขาย จำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์ อายุ รายได้ เหมาะสำหรับการหาแนวโน้มและภาพรวม
- ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative Data) ข้อมูลในรูปแบบข้อความ ความคิดเห็น หรือความรู้สึก ที่ช่วยให้เข้าใจเหตุผล และเบื้องหลังของสิ่งที่เกิดขึ้น เช่น รีวิวสินค้า คำตอบจากแบบสำรวจ บทสัมภาษณ์ลูกค้า เป็นต้น
องค์กรที่ชาญฉลาดจะเลือกใช้ข้อมูลทั้งสองประเภทประกอบกัน เพื่อให้ได้มุมมองที่ครบถ้วนทั้งในเชิงปริมาณ และคุณภาพ
เทคนิคและเครื่องมือรวบรวมข้อมูลที่องค์กรสามารถนำไปใช้ได้จริง
ปัจจุบันมีเทคโนโลยีและเครื่องมือรวบรวมข้อมูลมากมายที่ช่วยให้กระบวนการ Data Collection เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการ Digital Transformation
การใช้ระบบอัตโนมัติ (Automation) ในการเก็บข้อมูล
เพื่อให้การรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลจากหลากหลายแหล่งเป็นไปอย่างรวดเร็วและแม่นยำ การใช้แรงงานคนเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอและเสี่ยงต่อความผิดพลาด หากมีระบบและเครื่องมือรวบรวมข้อมูล อัตโนมัติ (Automation) เข้ามาก็จะช่วยให้ได้ข้อมูลที่เที่ยงตรงและทันต่อเหตุการณ์ได้อย่างสม่ำเสมอ ตัวอย่างเช่น
- ระบบ CRM หรือระบบบริหารจัดการความสัมพันธ์ลูกค้า เป็นเครื่องมือที่ถูกออกแบบมาเพื่อ รวบรวมข้อมูลลูกค้าโดยเฉพาะ โดยทำหน้าที่เป็นฐานข้อมูลกลางที่บันทึกทุกการกระทำและปฏิสัมพันธ์ของลูกค้าที่มีต่อองค์กรโดยอัตโนมัติ ทำให้ทีมขาย การตลาดและบริการลูกค้า เห็นข้อมูลที่เป็นปัจจุบันและเป็นภาพเดียวกัน
- ระบบ ERP หรือระบบการวางแผนทรัพยากรทางธุรกิจขององค์กร เปรียบเสมือนกระดูกสันหลังที่เชื่อมต่อการทำงานของทุกแผนกเข้าด้วยกัน ระบบจะทำหน้าที่รวบรวมข้อมูลการดำเนินงานภายในทั้งหมด ให้มาอยู่ในที่เดียวและทำงานสอดประสานกันโดยอัตโนมัติ
- IoT Sensors อุปกรณ์ IoT สามารถเก็บข้อมูลจากกระบวนการผลิต สภาพแวดล้อมหรือการใช้งานอุปกรณ์ต่าง ๆ ได้แบบเรียลไทม์
- Web Analytics Tools เครื่องมืออย่าง Google Analytics ช่วยเก็บข้อมูลพฤติกรรมการใช้งานเว็บไซต์ของผู้เยี่ยมชม
- Social Listening Tools ใช้ติดตามและรวบรวมข้อมูลว่าลูกค้าพูดถึงแบรนด์ สินค้า หรือคู่แข่งบนโลกออนไลน์ว่าอย่างไร
การประยุกต์ใช้ AI และ Machine Learning ในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่
เทคโนโลยี AI และ Machine Learning เข้ามามีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์และค้นหาข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมหาศาล ลองจินตนาการว่า องค์กรของคุณมีข้อมูลลูกค้าหลายล้านรายการ หรือมีความคิดเห็นของลูกค้าบนโลกออนไลน์นับแสนข้อความ หากให้พนักงานมานั่งอ่านและวิเคราะห์ทั้งหมดนั้นแทบจะเป็นไปไม่ได้เลย นี่คือจุดที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ และ Machine Learning เข้ามาช่วยได้ โดยสามารถประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ที่สายตามนุษย์อาจมองข้ามไปได้นั่นเอง เช่น
- วิเคราะห์ความคิดเห็นลูกค้า (Sentiment Analysis) AI สามารถอ่านรีวิวสินค้าหรือคอมเมนต์บนโซเชียลมีเดียทั้งหมด แล้วสรุปออกมาได้ทันทีว่าลูกค้ารู้สึกดี (Positive) หรือไม่ดี (Negative) กับแบรนด์ในเรื่องใดบ้าง โดยที่เราไม่ต้องอ่านเองทุกข้อความ
- การแนะนำสินค้าเฉพาะบุคคล (Personalized Recommendations) ระบบจะเรียนรู้พฤติกรรมการซื้อและการเข้าชมสินค้าของลูกค้าแต่ละคน เพื่อนำเสนอสินค้าชิ้นต่อไปที่พวกเขาน่าจะสนใจมากที่สุดโดยอัตโนมัติ เหมือนที่ Netflix แนะนำหนัง หรือ Shopee/Lazada แนะนำสินค้าให้เรา
- การคาดการณ์อนาคต (Predictive Analytics) Machine Learning สามารถวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีตเพื่อพยากรณ์ยอดขายในไตรมาสถัดไปได้
การสร้างช่องทางรวบรวมข้อมูลจากลูกค้าและคู่ค้าอย่างมีประสิทธิภาพ
นอกจากการใช้เทคโนโลยีต่าง ๆ แล้ว การสร้างช่องทางเพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลโดยตรงก็ยังคงสำคัญ เช่น การทำแบบสำรวจออนไลน์ การจัดกลุ่มสนทนา (Focus Group) หรือการสร้างระบบรับข้อเสนอแนะ (Feedback) เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณภาพและนำไปพัฒนาองค์กรต่อได้
DITTO โซลูชันครบวงจรเพื่อการรวบรวมและบริหารจัดการข้อมูลขององค์กร
ที่ Ditto เรามีโซลูชันที่ครอบคลุมเพื่อตอบโจทย์องค์กรของคุณตั้งแต่ต้นจนจบ ไม่ว่าจะเป็น
ระบบจัดการเอกสาร (DMS) กุญแจสำคัญในการรวบรวมข้อมูลภายในองค์กร
ข้อมูลภายในองค์กรจำนวนมากยังคงอยู่ในรูปแบบของเอกสารกระดาษหรือไฟล์ที่กระจัดกระจาย ระบบจัดการเอกสาร (DMS) และระบบจัดการข้อมูลองค์กร (ECM) จาก Ditto จะช่วยแปลงเอกสารเหล่านั้นให้อยู่ในรูปแบบดิจิทัล จัดเก็บอย่างเป็นระบบในที่เดียว ทำให้ง่ายต่อการสืบค้นและนำไปใช้งานต่อยอด นอกจากนี้ ยังรวมไปถึงความปลอดภัย ข้อมูลจะถูกปกป้องด้วยมาตรการที่รัดกุมผ่านการกำหนดสิทธิ์การเข้าถึง (Access Control) อย่างละเอียดเป็นรายบุคคลหรือตามแผนก ป้องกันการเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต พร้อมด้วยการเข้ารหัสข้อมูล (Encryption) เพื่อสร้างรากฐานการจัดการข้อมูลที่มั่นคง ปลอดภัยและพร้อมสำหรับการนำไปต่อยอดใช้งานภายในองค์กรได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ
ระบบ Data Analytics และ Business Intelligence แปลงข้อมูลดิบสู่ข้อมูลเชิงลึก
หลังจากรวบรวมข้อมูลแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการนำข้อมูลมาวิเคราะห์ Ditto มีเครื่องมือที่จะช่วยแปลงข้อมูลดิบที่ซับซ้อนให้อยู่ในรูปแบบของแดชบอร์ด (Dashboard) ที่สวยงามและเข้าใจง่าย ช่วยให้ผู้บริหารมองเห็นภาพรวมและแนวโน้มสำคัญได้อย่างรวดเร็ว เพื่อนำไปใช้ประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างแม่นยำมากยิ่งขึ้น
การให้คำปรึกษาด้าน Data Governance และ PDPA รวบรวมข้อมูลอย่างมีธรรมาภิบาลและปลอดภัย
การรวบรวมข้อมูลที่ดีต้องมาพร้อมกับความปลอดภัยและความโปร่งใส ทีมผู้เชี่ยวชาญของเราพร้อมให้คำปรึกษาด้านการกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance) และการปฏิบัติตาม พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล หรือ PDPA เพื่อให้คุณมั่นใจได้ว่ากระบวนการ Data Collection ขององค์กรนั้นถูกต้องตามหลักธรรมาภิบาลและกฎหมาย
สรุปบทความ
การรวบรวมข้อมูล (Data Collection) อย่างมีกลยุทธ์และเป็นระบบ คือบันไดขั้นแรกที่ขาดไม่ได้ในการสร้างองค์กรให้เป็น Data-Driven Organization การเลือกใช้เครื่องมือรวบรวมข้อมูลที่เหมาะสม การทำความเข้าใจประเภทของข้อมูล และการบริหารจัดการข้อมูลอย่างมีธรรมาภิบาล จะช่วยปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลให้กลายเป็นสินทรัพย์อันทรงคุณค่าที่สามารถสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน และนำพาองค์กรไปสู่ความสำเร็จได้อย่างยั่งยืนในยุคดิจิทัล
และเพื่อตอบโจทย์การเดินทางสู่ยุคดิจิทัลนี้ Ditto ในฐานะผู้นำด้านระบบบริหารจัดการเอกสารและข้อมูลแบบครบวงจร พร้อมเช่วยให้องค์กรของคุณเปลี่ยนผ่านสู่การทำงานในรูปแบบดิจิทัลได้อย่างราบรื่น ด้วยโซลูชันการจัดการข้อมูลและเอกสาร (Data & Document Management Solutions) ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับกระบวนการ Digital Transformation โดยจะช่วยวางโครงสร้างและระบบการจัดเก็บข้อมูลอย่างมีแบบแผน ตั้งแต่การแปลงเอกสารกระดาษให้อยู่ในรูปแบบอิเล็กทรอนิกส์ (Digitization) ไปจนถึงการวางระบบบริหารจัดการที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ เพื่อให้องค์กรของคุณสามารถนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ได้อย่างสูงสุด ตอกย้ำการเป็นบันไดขั้นสำคัญสู่วิสัยทัศน์ Data-Driven Organization ที่เป็นจริง
