ศาสตร์ Data Science
ในยุคดิจิทัลที่เต็มไปด้วยข้อมูลมหาศาลเช่นปัจจุบัน ศิลปะในการวิเคราะห์และสกัดคุณค่าจากข้อมูลหรือที่เรียกว่า “Data Science” กลายเป็นทักษะจำเป็นสำหรับทุกองค์กร การทำ Data Science ที่ดีไม่ใช่แค่การใช้เครื่องมือหรือเทคนิคทางสถิติเท่านั้น แต่ยังต้องอาศัยความคิดสร้างสรรค์ การตั้งคำถามที่ถูกต้อง ความเข้าใจบริบททางธุรกิจ และการสื่อสารผลลัพธ์อย่างมีประสิทธิภาพด้วย
หนังสือ “The Art of Data Science” โดย Roger D. Peng และ Elizabeth Matsui ได้นำเสนอแนวทางที่เป็นระบบในการทำ data analysis ที่เรียกว่า “epicycle” ซึ่งประกอบด้วยการตั้งความคาดหวัง การเก็บและวิเคราะห์ข้อมูล และการปรับแก้จนได้ผลลัพธ์ที่สอดคล้องกับความคาดหวัง แนวคิดนี้เป็นพื้นฐานสำคัญในการทำ Data Science เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือ มีความหมาย และสื่อสารได้ง่าย
นอกจากกระบวนการที่เป็นระบบแล้ว การทำ Data Science ที่ประสบความสำเร็จยังต้องอาศัยการมีปฏิสัมพันธ์กับผู้ใช้ประโยชน์อย่างสม่ำเสมอ เพื่อทำความเข้าใจความต้องการอย่างลึกซึ้ง และปรับแนวทางการวิเคราะห์ให้ตอบโจทย์การใช้งานจริง รวมถึงการสื่อสารผลลัพธ์ในรูปแบบที่ผู้ใช้งานสามารถเข้าใจและนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มที่ การผสมผสานศาสตร์และศิลป์ในการทำ Data Science อย่างลงตัว จะช่วยปลดล็อกพลังของข้อมูลที่จะขับเคลื่อนการตัดสินใจและสร้างคุณค่าให้แก่ธุรกิจได้อย่างมหาศาล
การนำ Data Science มาประยุกต์ใช้ในการวางแผนกลยุทธ์ การพัฒนาผลิตภัณฑ์ การทำการตลาด การปรับปรุงการปฏิบัติงาน และการบริหารความเสี่ยง กำลังกลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับองค์กรยุคใหม่ที่ต้องการความได้เปรียบทางการแข่งขัน นั่นทำให้ศิลปะ Data Science เป็นหนึ่งในทักษะที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดในปัจจุบันและอนาคต ทั้งในระดับบุคคล ระดับองค์กร และระดับประเทศ การมุ่งพัฒนาความเชี่ยวชาญด้านนี้จึงมีความสำคัญต่อความก้าวหน้าในหลากหลายภาคส่วนอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้
Data Science vs. Data Analysis ต่างกันไหม?
ความเหมือน
- ทั้งสองสาขาล้วนเกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลเพื่อสร้างความเข้าใจและคุณค่า
- ต่างก็อาศัยทักษะด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และการโปรแกรม ในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล
- มีเป้าหมายในการสกัดข้อมูลเชิงลึก (insights) ที่เป็นประโยชน์ต่อการตัดสินใจ
ความแตกต่าง
- Data Science มีขอบเขตที่กว้างกว่า ครอบคลุมตั้งแต่การเก็บข้อมูล การจัดเตรียมข้อมูล การวิเคราะห์ การสร้างโมเดล ไปจนถึงการนำไปประยุกต์ใช้ในผลิตภัณฑ์และบริการ ในขณะที่ Data Analysis เน้นไปที่การตีความและสื่อสารข้อมูลเป็นหลัก
- Data Science มักเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่มีปริมาณมหาศาลและไม่มีโครงสร้าง (Big Data, Unstructured Data) ขณะที่ Data Analysis ทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้างและปริมาณน้อยกว่าได้
- Data Science มีเป้าหมายในการสร้างการทำนายหรือระบบอัตโนมัติจากข้อมูล ในขณะที่ Data Analysis มุ่งตอบคำถามทางธุรกิจเป็นหลัก เช่น อะไรเกิดขึ้น ทำไมถึงเกิด จะทำอย่างไรต่อไป
- Data Science ต้องอาศัยความรู้ด้าน Machine Learning, AI, Big Data เป็นต้น ส่วน Data Analysis เน้นไปที่สถิติ การสร้างภาพข้อมูล (data visualization) และการนำเสนอ
โดยสรุป Data Analysis เป็นส่วนหนึ่งที่สำคัญในกระบวนการ Data Science ที่ช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลและตอบคำถามสำคัญๆ ได้ ขณะที่ Data Science เป็นศาสตร์ที่ใหญ่กว่า ซึ่งนำเอาองค์ความรู้จากหลายสาขามาบูรณาการ เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและสร้างนวัตกรรมใหม่ๆ จากพลังของข้อมูล อย่างไรก็ตาม ในการปฏิบัติจริง สองสาขานี้มักถูกใช้งานควบคู่กันเพื่อปลดล็อกศักยภาพของ data ให้ได้มากที่สุดค่ะ
Integration of Psychology and Data Science
ด้วยความตั้งใจของ Datastist Co. ที่จะนำศาสตร์จิตวิทยาหรือ psychology ไม่ว่าจะเป็น Consumer Behavior หรือเจตคติ พฤติกรรมของผู้บริโภค บุคคลิภาพ Personalization จึงทำให้มีการผสมผสานในการวิเคราะห์และสร้างโมเดลขึ้นมาค่ะ
แมวจะสรุปคร่าว ๆ ว่า ถ้าเราสามารถใช้ศาสตร์ที่เน้นการศึกษาด้านมนุษย์ ร่วมการศาสตร์ด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล มันจะคุ้มค่าขนาดไหน ในการศึกษาการตลาดและธุรกิจของเรา
- ความเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภคที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
การนำแนวคิดทางจิตวิทยามาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยให้นักการตลาดเข้าใจถึงแรงจูงใจ ทัศนคติ และปัจจัยเชิงจิตวิทยาที่เป็นตัวขับเคลื่อนพฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภคในเชิงลึก ยกตัวอย่างเช่น ทฤษฎีบุคลิกภาพ (Personality Theory) อธิบายว่าบุคลิกภาพของแต่ละบุคคลส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อสินค้าอย่างไร หรือทฤษฎีแรงจูงใจของมาสโลว์ (Maslow’s Hierarchy of Needs) ที่ชี้ให้เห็นว่าผู้บริโภคมีความต้องการที่แตกต่างกันตามลำดับขั้น ตั้งแต่ความต้องการพื้นฐานไปจนถึงความต้องการระดับสูง ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้นักการตลาดเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภคมากขึ้น นำไปสู่การออกแบบสินค้าและสารที่สื่อสารไปยังกลุ่มเป้าหมายได้ตรงจุดและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น - การออกแบบประสบการณ์ลูกค้าที่ดียิ่งขึ้น
การทำความเข้าใจลูกค้าผ่านการบูรณาการข้อมูลทางจิตวิทยากับข้อมูลพฤติกรรม ช่วยให้เราออกแบบประสบการณ์ลูกค้า (Customer Experience) ที่สอดคล้องกับความต้องการและความรู้สึกของลูกค้ามากขึ้น ยกตัวอย่างเช่น ผลการศึกษาทางจิตวิทยาที่ว่าคนเรามีแนวโน้มจะจดจำประสบการณ์ที่จบลงด้วยดี (Peak-end Rule) ดังนั้นการออกแบบช่วงท้ายของ Customer Journey ให้น่าประทับใจ ก็จะช่วยให้ลูกค้าสุขใจและอยากกลับมาซื้อซ้ำ หรือการนำแนวคิดทางจิตวิทยามาใช้เพื่อสร้างความผูกพันทางอารมณ์ (Emotional Engagement) ระหว่างแบรนด์กับลูกค้า ก็จะนำไปสู่ความภักดีที่ยั่งยืนได้ในระยะยาว - กลยุทธ์การสื่อสารที่มีพลังมากขึ้น
หลักการทางจิตวิทยามีบทบาทสำคัญในการสร้างสรรค์กลยุทธ์การสื่อสารที่โน้มน้าวใจและกระตุ้นให้ลูกค้าเกิดพฤติกรรมตามที่ต้องการ ไม่ว่าจะเป็นกลยุทธ์การตั้งราคาที่อิงกับการรับรู้คุณค่าของลูกค้า (Perceived Value) การสร้างความรู้สึกขาดแคลนเพื่อเร่งการตัดสินใจซื้อ (Scarcity) การใช้หลักจิตวิทยาสี (Color Psychology) ในการออกแบบบรรจุภัณฑ์และโฆษณา ไปจนถึงการใช้เทคนิคสตอรี่เทลลิงเพื่อสร้างการเชื่อมโยงทางอารมณ์ เหล่านี้ล้วนเป็นตัวอย่างที่แสดงให้เห็นว่าองค์ความรู้ทางจิตวิทยามีส่วนช่วยให้การสื่อสารการตลาดสัมฤทธิ์ผลได้ดียิ่งขึ้น - นวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยความเข้าใจผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง
การผสมผสานข้อมูลเชิงจิตวิทยาเข้ากับการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้งาน (User Analysis) ช่วยให้เราเข้าใจความต้องการที่แท้จริงของผู้ใช้ สามารถคิดค้นนวัตกรรมที่แก้ปัญหาและยกระดับคุณภาพชีวิตของผู้ใช้ได้อย่างตรงจุด เช่น แอปพลิเคชันด้านสุขภาพที่ออกแบบมาเพื่อสร้างแรงจูงใจและอำนวยความสะดวกในการปรับเปลี่ยนพฤติกรรมสู่การมีสุขภาพที่ดี หรือบริการสตรีมมิงที่ใช้ระบบแนะนำอัจฉริยะ (Recommendation Engine) เพื่อนำเสนอเนื้อหาที่เข้ากับบุคลิกภาพและความชอบของแต่ละบุคคล สิ่งเหล่านี้สะท้อนให้เห็นว่าความเข้าใจในจิตใจมนุษย์ คือกุญแจสำคัญในการสร้างสรรค์นวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยความเข้าใจผู้ใช้อย่างถ่องแท้ - การบริหารทรัพยากรบุคคลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
การประยุกต์ใช้หลักจิตวิทยาในการบริหารและพัฒนาบุคลากร ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานและความผูกพันต่อองค์กร เช่น การใช้ข้อมูลบุคลิกภาพในการจัดทีมที่เข้ากันได้ดี การวิเคราะห์แรงจูงใจของพนักงานเพื่อออกแบบระบบการให้รางวัลที่สอดคล้องกับความต้องการของแต่ละบุคคล หรือการฝึกอบรมโดยอิงกับแนวคิดทางจิตวิทยาการเรียนรู้ เป็นต้น ระบบการบริหารบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วย People Analytics ที่ผนวกมิติทางจิตวิทยาเข้าไปด้วย จะช่วยให้องค์กรบริหารจัดการและดึงศักยภาพของบุคลากรได้เต็มขีดความสามารถมากขึ้น อันจะส่งผลดีต่อผลการดำเนินงานโดยรวมในระยะยาว
บริการ Data Psychology
บริการที่ Datastist Co. นำเสนอโดยการผสมผสานศาสตร์ด้าน Data Science, Data Analysis และจิตวิทยา เพื่อยกระดับการวิเคราะห์การตลาดและธุรกิจ มีดังนี้
- Customer Insights Discovery: บริการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเชิงลึกแบบ 360 องศา ผ่านการบูรณาการข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง ทั้ง CRM, Social Listening, Survey และอื่นๆ เข้ากับแนวคิดทางจิตวิทยาผู้บริโภค เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรม ความต้องการ แรงจูงใจ และ Pain Points ของลูกค้าอย่างถ่องแท้ นำไปสู่การค้นพบ Actionable Insights ที่จะช่วยให้ธุรกิจสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น
- Psychographic Segmentation: บริการจัดกลุ่มลูกค้าโดยใช้ปัจจัยเชิงจิตวิทยาและค่านิยม นอกเหนือไปจากปัจจัยด้านประชากรศาสตร์และพฤติกรรมแบบดั้งเดิม ทำให้สามารถแบ่งกลุ่มลูกค้าออกเป็น Segment ที่มีความละเอียดอ่อนและแตกต่างหลากหลายมากขึ้น เช่น กลุ่มที่ขับเคลื่อนด้วยแรงบันดาลใจ กลุ่มที่แสวงหาประสบการณ์ใหม่ๆ กลุ่มที่ยึดติดกับความคุ้นเคย เป็นต้น องค์กรสามารถใช้ความเข้าใจอันลึกซึ้งนี้ ในการสร้างสรรค์สินค้า บริการ และสารการตลาดที่เฉพาะเจาะจงและโดนใจกลุ่มเป้าหมายแต่ละกลุ่มได้อย่างเหมาะสม
- Predictive Customer Journey: บริการสร้างแบบจำลอง Customer Journey ในเชิงการทำนาย โดยอาศัยการวิเคราะห์พฤติกรรมและ Touchpoints ในอดีตของลูกค้า ร่วมกับปัจจัยเชิงจิตวิทยาที่เกี่ยวข้องในแต่ละขั้นตอนของการตัดสินใจซื้อ เพื่อคาดการณ์เส้นทางการเดินทางของลูกค้าบนช่องทางต่างๆ ได้แม่นยำยิ่งขึ้น ทำให้ธุรกิจสามารถวางแผนกลยุทธ์และสื่อสารกับลูกค้าได้อย่างเหมาะสมกับแต่ละช่วงเวลาของ Journey ไม่ว่าจะเป็นการทำ Personalized Offer, การส่ง Trigger Message, หรือการปรับปรุงประสบการณ์ใน Touchpoint ที่สำคัญ เป็นต้น
- Psychographic Product Recommendation: บริการให้คำแนะนำสินค้าอย่างเจาะจงบุคคล โดยไม่ได้มองเพียงแค่ประวัติการซื้อหรือพฤติกรรมการเลือกดูสินค้าเท่านั้น แต่ยังพิจารณาถึงบุคลิกภาพ, ค่านิยม, ไลฟ์สไตล์ ตลอดจนสถานการณ์และอารมณ์ของลูกค้าแต่ละคนอีกด้วย ด้วยการใช้เทคโนโลยี AI และ Machine Learning ในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลและซับซ้อน ระบบ Recommendation Engine สามารถวิเคราะห์ความชอบในเชิงลึก, เชื่อมโยงคุณลักษณะของสินค้ากับจิตวิทยาลูกค้า และนำเสนอสินค้าที่เข้ากันได้ดีกับแต่ละบุคคลในช่วงเวลาที่เหมาะสม ซึ่งจะช่วยเพิ่มโอกาสในการสร้าง Cross-sell และ Up-sell ได้มากขึ้น
- Marketing Psychology Analytics: บริการวัดผลและวิเคราะห์ประสิทธิภาพของกลยุทธ์การตลาดผ่านเลนส์ของจิตวิทยา โดยการวิเคราะห์ปฏิกิริยาตอบสนองทางด้านอารมณ์, การรับรู้, ทัศนคติ และพฤติกรรมของกลุ่มเป้าหมายที่มีต่อสื่อการตลาดรูปแบบต่างๆ ในแต่ละช่องทาง เพื่อประเมินผลลัพธ์ของแคมเปญทั้งในแง่ของการสร้างการรับรู้, การเข้าถึงอารมณ์, การเปลี่ยนแปลงทัศนคติ, ไปจนถึงการกระตุ้นให้เกิดการซื้อ ซึ่งจะช่วยให้นักการตลาดสามารถปรับแต่งกลยุทธ์และงบประมาณให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด รวมถึงวางกลยุทธ์ระยะยาวที่สร้างการเชื่อมโยงทางจิตใจและความภักดีต่อแบรนด์อย่างยั่งยืน
- MBTI-based Personalization:1 บริการเพิ่มประสิทธิภาพการทำการตลาดเชิงบุคคล (Personalized Marketing) โดยใช้แบบจำลองบุคลิกภาพ MBTI (Myers-Briggs Type Indicator) ซึ่งเป็นเครื่องมือทางจิตวิทยาที่ได้รับความนิยมอย่างกว้างขวางในการจำแนกลักษณะนิสัยของมนุษย์ออกเป็น 16 รูปแบบ ตามมิติการรับข้อมูล (Perceiving) การตัดสินใจ (Judging) ที่มาของพลังงาน (Introversion/Extraversion) และวิถีชีวิต (Lifestyle)
ด้วยบริการที่หลากหลายและครอบคลุมทุกมิติของการตลาดและธุรกิจเหล่านี้ Datastist Co. พร้อมจะเป็นพันธมิตรด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ที่จะช่วยให้ธุรกิจของคุณเติบโตและประสบความสำเร็จได้ท่ามกลางยุคที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ด้วยพลังของ Data Science ที่ผสานกับความเข้าใจในจิตวิทยามนุษย์อย่างลงตัว เราเชื่อมั่นว่าทุกองค์กรสามารถที่จะเดินไปพร้อม ๆ กับลูกค้าของเราแบบแมวประจำตัวได้นะคะ
- โดยการวิเคราะห์ข้อมูลดิจิทัลฟุตพริ้นท์ของลูกค้าผ่านเลนส์ของทฤษฎี MBTI ด้วย Machine Learning นั้น เราสามารถประเมินบุคลิกภาพของลูกค้าแต่ละรายได้อย่างแม่นยำ จากนั้นจึงกำหนดกลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการสื่อสารและนำเสนอข้อเสนอที่ตรงใจลูกค้าในแต่ละกลุ่มบุคลิกภาพ ตัวอย่างเช่น สำหรับลูกค้ากลุ่ม ENTJ (Extraversion, Intuitive, Thinking, Judging) ที่มีลักษณะกล้าได้กล้าเสีย ตัดสินใจเร็ว ชอบความท้าทาย เราอาจนำเสนอสินค้าใหม่ล่าสุดพร้อมข้อเสนอสุดเอ็กซ์คลูซีฟ ผ่านข้อความที่สั้นกระชับและชัดเจน ในขณะที่ลูกค้ากลุ่ม INTP (Introversion, Intuitive, Thinking, Perceiving) ซึ่งเป็นคนละเอียดรอบคอบ ชอบค้นคว้าหาข้อมูลก่อนตัดสินใจ เราอาจส่งบทความเชิงลึกพร้อมหลักฐานประกอบ เพื่อให้ข้อมูลอย่างรอบด้านแก่ลูกค้ากลุ่มนี้ก่อนเสนอขายสินค้า เป็นต้น
การปรับแต่งสารและรูปแบบการสื่อสารให้สอดคล้องกับบุคลิกภาพของลูกค้าเฉพาะบุคคลนี้ จะช่วยสร้างการมีส่วนร่วมและเพิ่มอัตราการตอบสนองต่อการตลาดได้เป็นอย่างมาก เพราะลูกค้าจะรู้สึกเหมือนแบรนด์กำลังพูดกับตัวเขาโดยตรง เข้าใจความต้องการ และเป็นคนที่รู้ใจ สิ่งนี้นำไปสู่ความไว้วางใจ ความพึงพอใจ และความภักดีต่อแบรนด์ในระยะยาว ซึ่งนับเป็นเป้าหมายสูงสุดของการทำการตลาดยุคใหม่นั่นเอง
ด้วยบริการ MBTI-based Personalization ของ Datastist Co. องค์กรของคุณจะสามารถยกระดับประสบการณ์ของลูกค้าให้ดียิ่งขึ้นผ่านการสื่อสารที่เฉพาะเจาะจงรายบุคคลอย่างแท้จริง สร้างความผูกพันทางอารมณ์ระหว่างแบรนด์กับลูกค้า และเพิ่มโอกาสในการปิดการขายได้มากขึ้น ร่วมเป็นพันธมิตรกับเราวันนี้ แล้วคุณจะค้นพบพลังอันยิ่งใหญ่ของการผสานข้อมูลเข้ากับความเข้าใจในจิตวิทยาผู้บริโภค ในการขับเคลื่อนการเติบโตทางธุรกิจได้อย่างก้าวกระโดด ↩︎
