Data Psychologist

แมวคิดว่า การที่เรามีมุมมอง Data-driven โดยเฉพาะข้อมูลที่เรามีอยู่แล้ว เป็น mental model ที่ดีมากๆ เลยค่ะ หากเราสามารถหลุดจากกรอบทั้งสามข้อด้านบน และหันมามองข้อมูลที่เรามีอยู่ เราอาจจะพบว่า solution อยู่ใกล้เรามากกว่าที่คิด

โดยปกติแล้ว บริษัท/ร้านค้า/ธุรกิจ/อุตสาหกรรม จะมีการเก็บข้อมูล ประมาณนี้

1. ระดับความพึงพอใจโดยรวม (Overall Satisfaction Score): เป็นการวัดความพึงพอใจของลูกค้าต่อประสบการณ์โดยรวมในการใช้สินค้าหรือบริการ โดยอาจใช้สเกลคะแนนตั้งแต่ 1-5 หรือ 1-10 ซึ่งจะช่วยให้เข้าใจภาพรวมของความพึงพอใจและใช้เป็น target variable ในการสร้างโมเดล
2. คุณภาพของสินค้าหรือบริการ (Product/Service Quality): ปัจจัยนี้วัดระดับความพึงพอใจของลูกค้าต่อคุณภาพและประสิทธิภาพของสินค้าหรือบริการ ซึ่งมีผลอย่างมากต่อความพึงพอใจโดยรวม อาจวัดจากคะแนนที่ลูกค้าให้ หรือจากคำถามเฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับคุณภาพในแง่มุมต่างๆ
3. การให้บริการลูกค้า (Customer Service): การให้บริการและช่วยเหลือลูกค้าเป็นอีกปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความพึงพอใจ ซึ่งสามารถวัดได้จากความรวดเร็วในการตอบสนอง ความเป็นมืออาชีพ ความสุภาพและเป็นมิตร และความสามารถในการแก้ไขปัญหาให้ลูกค้า
4. คุณค่าที่ได้รับเมื่อเทียบกับราคา (Value for Money): ปัจจัยนี้เกี่ยวข้องกับการรับรู้ของลูกค้าว่าพวกเขาได้รับคุณค่าคุ้มค่ากับเงินที่จ่ายไปหรือไม่ ซึ่งมีผลต่อความพึงพอใจและความภักดีต่อแบรนด์ในระยะยาว อาจวัดจากคะแนนที่ลูกค้าให้สำหรับคุณค่าโดยรวมเมื่อเทียบกับราคา
5. ความตั้งใจซื้อซ้ำหรือแนะนำต่อ (Repurchase/Recommendation Intention): นอกจากความพึงพอใจแล้ว ความตั้งใจที่จะกลับมาซื้อซ้ำหรือแนะนำสินค้า/บริการต่อให้ผู้อื่นก็เป็นตัวชี้วัดความสำเร็จที่สำคัญ ซึ่งสะท้อนถึงความพึงพอใจในระยะยาวและความภักดีของลูกค้า อาจวัดจากคำถามเกี่ยวกับความเต็มใจที่จะซื้อซ้ำหรือแนะนำต่อ

ซึ่งกลุ่มข้อมูล 5 ปัจจัยนี้ นี้สามารถนำมาใช้เป็น feature ในการสร้างโมเดลเพื่อศึกษาความพึงพอใจของลูกค้า ซึ่งจะช่วยทำนายระดับความพึงพอใจและปัจจัยที่มีผลต่อความพึงพอใจมากที่สุด และอาจจะถูกต้องและเที่ยงตรงมากกว่าการเก็บข้อมูลใหม่ (อ่านบทความข้อด้อยของการเก็บข้อมูลใหม่)

---

การนำข้อมูลที่มีอยู่แล้วมาสร้างโมเดล
Data Science

การพยากรณ์พฤติกรรมผู้บริโภคในอนาคตด้วย Data Science ไม่ว่า จากข้อมูลความพึงพอใจและคำร้องเรียนก่อนหน้า ๆ มีประโยชน์มหาศาลเลยค่ะ

ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลมีบทบาทสำคัญต่อการดำเนินธุรกิจ การนำข้อมูลที่มีอยู่มาวิเคราะห์และใช้ประโยชน์เพื่อพยากรณ์พฤติกรรมผู้บริโภคในอนาคตกลายเป็นความจำเป็นอย่างยิ่ง ด้วยเทคนิค Data Science ที่ก้าวหน้า องค์กรสามารถนำข้อมูลความพึงพอใจหลังการบริการและคำร้องเรียนจากลูกค้ามาใช้ในการคาดการณ์แนวโน้มพฤติกรรมและความต้องการของผู้บริโภคได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

ข้อมูลความพึงพอใจของลูกค้าที่ถูกเก็บทันทีหลังจากได้รับบริการ เป็นข้อมูลที่มีคุณค่าอย่างมากในการสะท้อนประสบการณ์และความรู้สึกของลูกค้าต่อสินค้าหรือบริการ ข้อมูลนี้มักประกอบด้วยคะแนนความพึงพอใจ ความคิดเห็น และข้อเสนอแนะต่างๆ ซึ่งเมื่อนำมาวิเคราะห์ด้วยเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) จะช่วยให้เราเข้าใจความต้องการและความคาดหวังของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

นอกจากนี้ข้อมูลคำร้องเรียนของลูกค้าที่มีต่อการบริการ ไม่ว่าจะเป็นความพึงพอใจหรือไม่พึงพอใจ ก็เป็นอีกแหล่งข้อมูลสำคัญที่มีประโยชน์อย่างยิ่ง การวิเคราะห์คำร้องเรียนเหล่านี้ด้วยเทคนิคข้อมูล Data Mining และการวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis) จะช่วยให้เราเข้าใจปัญหาและข้อบกพร่องในการให้บริการได้อย่างลึกซึ้ง และนำไปสู่การปรับปรุงคุณภาพการบริการให้ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

เมื่อนำข้อมูลความพึงพอใจและคำร้องเรียนมารวมกันและใช้เทคนิค Data Science ในการวิเคราะห์ เราสามารถค้นพบรูปแบบและแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ในพฤติกรรมของผู้บริโภค ไม่ว่าจะเป็นความสัมพันธ์ระหว่างความพึงพอใจกับปัจจัยต่างๆ เช่น คุณภาพสินค้า การบริการ ราคา และช่องทางการจัดจำหน่าย หรือแม้แต่การระบุกลุ่มลูกค้าที่มีแนวโน้มจะเกิดความไม่พอใจและอาจเลิกใช้บริการ ซึ่งจะช่วยให้เราสามารถวางแผนกลยุทธ์เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าและรักษาฐานลูกค้าไว้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การนำผลการวิเคราะห์ไปใช้ในการพัฒนาสินค้าและบริการให้ตรงใจลูกค้ายิ่งขึ้น ก็ถือเป็นอีกประโยชน์สำคัญของการพยากรณ์พฤติกรรมผู้บริโภคด้วย Data Science ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความต้องการของลูกค้าจะช่วยให้ทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์สามารถออกแบบและปรับปรุงสินค้าให้โดนใจกลุ่มเป้าหมายมากขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถใช้ข้อมูลดังกล่าวในการสร้างแคมเปญทางการตลาดที่ตอบโจทย์ความต้องการและความสนใจของผู้บริโภคได้อย่างเฉพาะเจาะจงอีกด้วย

อย่างไรก็ตาม การพยากรณ์พฤติกรรมผู้บริโภคด้วย Data Science นั้น องค์กรจำเป็นต้องมีการจัดการและบูรณาการข้อมูลอย่างเป็นระบบ ตั้งแต่การเก็บรวบรวม การทำความสะอาดและแปลงข้อมูล ไปจนถึงการสร้างแบบจำลองและประเมินผล ซึ่งต้องอาศัยความเชี่ยวชาญของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการทำงานร่วมกันของทีมต่างๆ ในองค์กร

นอกจากนี้องค์กรยังต้องคำนึงถึงจริยธรรมและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลลูกค้าด้วย การเก็บและใช้ข้อมูลส่วนบุคคลต้องเป็นไปตามกฎหมายและระเบียบที่เกี่ยวข้อง รวมถึงต้องได้รับความยินยอมจากลูกค้าและมีมาตรการรักษาความปลอดภัยที่เหมาะสม เพื่อสร้างความไว้วางใจและความน่าเชื่อถือในการใช้ข้อมูลนะคะ

การเปลี่ยนผ่านสู่ยุค Data-Driven เป็นหนทางสำคัญในการสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจ และการพยากรณ์พฤติกรรมผู้บริโภคก็เป็นหนึ่งในเครื่องมือชั้นเยี่ยมที่ขับเคลื่อนด้วย Data Science ซึ่งจะยิ่งมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในอนาคต

---

ตัวอย่างการทำงานของ Datastist Co. ในการนำข้อมูลมาทำนายพฤติกรรมหรือแนวโน้มของผู้บริโภค