ทำไมกระบวนการของ Digital Analytics ถึงสำคัญ?

ในยุคปัจจุบันเป็นยุคของ Data ทุกคนเริ่มพูดถึงการนำข้อมูลไปใช้เพื่อให้ก่อประโยชน์ให้มากที่สุด การตัดสินใจต่างๆ เริ่มเปลี่ยนการตัดสินใจจาก Gut Feeling มาเป็นการใช้ Data มาช่วยในการตัดสินใจมากยิ่งขึ้น ทุกคนพยายามจะเริ่มใช้ Analytics เข้ามาใช้งานในองค์กรมากขึ้น สิ่งที่ทางผมอยากแชร์เรื่องพื้นฐานก่อนซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญคือ กระบวนการ

ผมขอยกตัวอย่างหนึ่งเหตุการณ์ที่ว่า CMO ต้องการข้อมูลมาทำ Report แต่ขาดการวางแผนก่อนหน้าหรือว่าไม่มีกระบวนการที่ถูกต้อง

CMO มอบหมายให้นักการตลาดหา Insight และสรุปออกมาเป็น Report โดยข้อมูลที่ต้องการคือ Funnel ขายของในเว็บไซต์ eCommerce ของเราในแต่ละ Step ของการซื้อขายนั้นว่ามี Drop Off (ออกจาก Funnel ไป) หรือไม่ นักการตลาดก็กลับไปดูข้อมูลของตัวเองในระบบ Web Analytics ซึ่งที่ใช้งานอยู่คือ Google Analytics นักการตลาดคนนั้นพยายามหาตัวเลขแต่ก็ไม่มีข้อมูลในการทำ Report เพื่อว่าตัว Funnel ไม่ได้ถูกสร้างขึ้นมาก่อน มีการติดตั้ง Tracking ในการเก็บข้อมูลของแต่ละ Funnel ซึ่งท้ายสุดแล้วนักการตลาดคนนั้นก็ไม่สามารถหา Insight ได้ว่าคนที่เข้ามาใน Funnel ทำไมถึง Drop Off ออกไป และไม่สามารถทำเป็น Report ที่สามารถสรุปออกมาได้ซึ่งหากมองในเชิงธุรกิจก็อาจจะทำให้เสียโอกาสและรายได้ของบริษัท หากเราสามารถปรับแต่ง Funnel ได้เลยทันที

Digital Analytics ในกระบวนการหลักๆจะมีอยู่ 4 ขั้นตอน

Measurement การวางแผนการวัดผล ในขั้นตอนจะเป็นเรื่องการเข้าใจความต้องการของธุรกิจ
Data Collection การวางแผนและดำเนินการ Implementation ในการเก็บข้อมูลจากสิ่งที่วางแผนในขั้นตอนแรก
Analysis การวิเคราะห์ข้อมูลตามวัตถุประสงค์ที่ตั้งไว้ เพื่อที่จะได้ Insight มาต่อยอด
Reporting หลังจากที่วิเคราะห์ข้อมูลแล้วกระบวนนี้ก็คือการนำข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์มาแสดงผลในรูปแบบการสื่อสารที่เหมาะสมตามความต้องการ

ซึ่งหากมีกระบวนการที่ถูกต้องตั้งแต่แรกก็จะมีทำให้เรามีแผนชัดเจนขึ้นว่าจะต้องทำอะไรบ้าง เช่น ตั้งแต่เริ่มวิเคราะห์ เราต้องตั้งคำถามก่อนว่าเราต้องการใช้งาน Analytics เพื่ออะไร เราต้องการเก็บข้อมูลไปเพื่ออะไร ทำไมเราถึงต้องการเก็บข้อมูลเพิ่มเติม พอเรารู้แล้วว่าเราต้องการอะไรเราก็สามารถวางแผนในการพัฒนา ระยะเวลาในการพัฒนาเป็นอย่างไร จะเชื่อมต่อข้อมูลอย่างไร เริ่มติดตั้ง Tracking ยังไงและมีกระบวนการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลได้ยังไงบ้าง ในกระบวนการนี้มีความสำคัญซึ่งก็มีนักการตลาดหลายคนที่มองข้ามและมองว่าไม่ใช่เรื่องของนักการตลาด เหมือนที่มีคำพูดหนึ่งที่ว่า No Data Is Better Than Bad Data ซึ่งหมายความ ไม่มีข้อมูลก็ยังดีกว่ามีข้อมูลที่ผิด ที่อาจจะทำให้คนที่นำข้อมูลไปใช้แล้วนำไปใช้แบบผิดๆ

พอเรามีข้อมูลที่ถูกต้อง เราก็เริ่มมีความมั่นใจในข้อมูลของเราว่ามีการจัดเก็บอย่างถูกต้อง เราก็สามารถเริ่มวิเคราะห์หา Insight ที่เราต้องการได้ ในกระบวนการหา Insight เราต้องเริ่มจากตั้งคำถามและสมมติฐาน (Hypothesis) ที่เกี่ยวข้องกับวัตถุประสงค์ที่ตั้งไว้ เช่น เราต้องการเพิ่มยอดขายให้กับเว็บไซต์ eCommerce เราต้องเข้าใจภาพรวมของ Customer Journey ก่อนว่า ก่อนที่ลูกค้าจะซื้อสินค้าสำเร็จจะต้องผ่านขั้นตอนยังไงบ้าง ซึ่งในภาพรวมเป็นสิ่งสำคัญที่ทำให้เราเห็น Performance ในภาพรวมหรือจะเรียกกว่า Bird Eye View ก็ได้ หลังจากที่เราเห็นภาพรวม เราก็ค่อยๆ วิเคราะห์ไปตามจุดต่างๆ ที่มองว่าเป็น Pain Points ของเว็บไซต์หรือสื่อที่นำพาลูกค้า ในส่วนการวิเคราะห์ผมมองว่าการมี Mindset และการตีความ มีความสำคัญกับนักวิเคราะห์มาก ผมขอยกตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ Metric ระหว่างที่เป็น Traditional Metrics กับ Digital Metrics ซึ่งจะแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง

ในการวัด Traditional Metrics นั้นมีกระบวนการวัดข้อมูลจากการเก็บข้อมูลจาก Sampling (กลุ่มตัวอย่าง) ซึ่งจะมีความแตกต่างจาก Digital Metrics โดยสิ้นเชิงที่สามารถวัดผลและเก็บข้อมูลตามการใช้งานจริงและในเชิงลึกมากกว่า ยกตัวอย่างเช่น Subscription Rate หรือ อัตราการสมัครสมาชิก ซึ่งหากเราจะได้ข้อมูลที่เป็นตัวเลขที่แม่นยำมากกว่าแค่การประเมินคร่าวๆ ซึ่งนั้นหมายความว่าเราสามารถวิเคราะห์ข้อมูลในเชิงลึกที่มี insights ต่างๆ มากมาย เช่น เราต้องการทราบว่า Subscription (อัตราการสมัครสมาชิก) นั้นมาจากช่องทางไหนดีที่สุด มาจากสื่อไหนและมาจากหน้าไหนของสื่อนั้นๆ หรือว่ามีจาก Keyword ที่มาจาก Google คำไหน มาจากอุปกรณ์ชนิดไหน ซึ่งเพียงแค่ Metric เดียว เราก็สามารถตั้งคำถามได้และนำ Insight ที่ได้ไปพัฒนาต่อเช่น การปรับแต่งหน้าเว็บไซต์ หรือว่าปรับแต่งการซื้อสื่อ

หลังจากที่เราวิเคราะห์เสร็จได้ทั้งคำตอบจากคำถามหรือสมมุติฐาน (Hypothesis) ที่เราตั้งขึ้นมาหรือว่าได้ Hypothesis ใหม่ที่เกิดขึ้นซึ่งยังไม่สามารถให้คำตอบเนื่องจากมีข้อมูลที่ไม่เพียงพอหรือว่าต้องการเก็บข้อมูลเพิ่มเติม เราก็สามารถนำข้อมูลที่เกิดขึ้นพวกนี้นำมาสรุปออกมาเป็น Reporting ซึ่งกระบวนการ Reporting คือการสรุปผลวิเคราะห์และมีการนำเสนอในรูปแบบที่สามารถเล่าเรื่องได้และนำไปใช้ต่อให้เกิดเป็น Action ต่อไป Digital Analytics จะไม่มีความหมายอะไรเลยถ้าผลวิเคราะห์หรือ Report ที่ออกมานั้นไม่สามารถนำไปใช้แล้วก่อให้เกิด Action ซึ่งในจุดนี้การทำ Reporting ถือเป็นเรื่องที่สำคัญไม่แพ้ สามขั้นตอนก่อนหน้าเลย เพราะว่าหากเราไม่สามารถเล่าเรื่องราวให้น่าสนใจกับ Audience ที่อาจจะเป็นผู้บริหาร ซึ่งก็จะทำให้ไม่เกิดเป็น Action ยกตัวอย่างเช่น เว็บไซต์มีปัญหา Conversion Rate ที่ต่ำ แต่ไม่ได้เล่าเรื่องราวที่เป็น Plot เรื่องที่สำคัญเกี่ยวกับ Conversion Rate ที่ต่ำไป ใน Report จะเน้นเรื่องการซื้อสื่อและสรุปผล Campaign ต่างๆ ซึ่งจะมีเรื่องราวเกี่ยวกับ Conversion Rate ที่แทบจะมองไม่เห็น ซึ่งเวลา Present แบบนี้กับผู้บริหาร อาจจะทำให้การสื่อสารที่ออกไปนั้นมีความคาดเคลื่อนและไม่ตรงจุด พอไม่ตรงจุดก็จะส่งผลให้เราไปแก้ไขปัญหาไม่ตรงจุดแทน การเล่าเรื่องจึงเป็นศาสตร์ที่สำคัญของนักวิเคราะห์ข้อมูล

สุดท้ายผมอยากฝาก Diagram ตัวนี้ซึ่งเป็นภาพที่อธิบายที่ชัดเจนระหว่างการที่มี Data หรือ Insight มีความแตกต่างกันอย่างไรบ้าง

ถ้าหากเรามีเพียงแค่ data หรือ information หรือแค่ knowledge ก็จะทำให้การที่เราจะข้ามจากจุด A ไปจุด B ได้นั้นอาจจะมีความยากลำบากเพราะว่าเราไม่มี Insight ที่จะช่วยให้เราสามารถรู้ได้ว่าจุด A อยู่ตรงไหนและจุด B อยู่ตรงไหนทำให้เราเดินทางไปตามเส้นทางที่หลากหลาย ซึ่งหากเราเริ่มเรียนรู้ เก็บสะสมข้อมูลและประสบการณ์ เริ่มเรียนรู้ว่าเส้นทางไหนจะเป็นเส้นทางที่ทำให้ผู้ใช้งานข้ามจากจุด A ไปจุด B ได้เร็วที่สุด ซึ่งกระบวนการตรงนี้ย่อมจะใช้เวลาในการศึกษาและฝึกฝนเพื่อที่จะได้ Insight ที่ดีและเกิดเป็น Wisdom ได้

ซึ่ง Diagram ข้างต้นจะทำให้เราเห็นความแตกต่างระหว่าง Analysis กับ Reporting (ที่ขาดกระบวนการวิเคราะห์) ได้อย่างชัดเจน หากเราแค่แสดงผลข้อมูล (Data) หรือ Information โดยที่ขาดการวิเคราะห์ก็จะเป็นอย่างภาพที่ 1-3 คนที่อ่านข้อมูลพวกนั้นก็จะไม่สามารถนำข้อมูลไปใช้งานได้หรืออาจจะนำข้อมูลไปตีความแบบผิดๆ แต่หากเรามีกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล (Analysis) เราก็จะเริ่มหา Insight ได้ว่าจะทำอย่างไร (How to get there) และจะไปจากจุดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่งให้เร็วที่สุดอย่างไรเช่นหากไปเทียบกับด้านธุรกิจแล้ว หากเรามี Insight หรือ Wisdom เราก็จะสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้นและมีประสิทธิภาพ

เขียนโดย ณัฐกรณ์ รัตนชัยสิทธิ์, ผู้ก่อตั้งและกรรมการผู้จัดการบริษัท Predictive จำกัด
หนึ่งในผู้เขียนกิติมศักดิ์ ของ Marketing Oops! Insider แหล่งรวมผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดและโฆษณาที่จะมาร่วมกันแบ่งปันประสบการณ์ความรู้ให้กับเพื่อน Marketing Oops!