Data driven culture, Data Transformation
วิเคราะห์คู่แข่งด้วย Similarweb !! Similarweb คือบริษัทให้บริการด้าน Web Analytic Service จากประเทศอิสราเอล มีบริการวิเคราะห์ปริมาณ Traffic Web ของเราเองและคู่แข่ง, ดู Referral sources ต่างๆ, ดู keyword analysis ได้ทั้ง Organic/Paid และ Measurement อื่นๆเช่น time on site, page views, bounce rate Feature ที่สำคัญๆใน Similarweb (Pro Version) ภาพ1
สร้าง Data-Driven Culture ง่ายๆด้วย Auto Generate report จาก Zoho Analytic "Report" เครื่องมือ Martec ที่ช่วยสร้าง Dashboard แบบ automatic ตามภาพ โจทย์คือผมต้องการให้ทีมที่ดูแล Email Traffic สามารถเห็น Insight จากการส่ง Email ตลอดทั้งปี
ผมเชื่อว่า Marketing ส่วนใหญ่ น่าจะมี Painpoint ในการเสียเวลาแยกดู Dashboard แยก ใน Google Analytic (GA) FB ad , GDN และไม่สามารถตั้งคำถามยากๆได้เช่น - คนเข้า Web เรามาจากประเทศไหนบ้าง แต่ละประเทศไปดู Page ไหม, มาจากเมืองไหนเยอะสุด และมาจาก Digital Channel ไหน -Advertising Campaign ไหนพา conversion มาเยอะสุด และมา convert ที่ Product Page ไหน - Traffic ที่มาจาก Organic มาจาก Keyword ไหน และแต่ละ Keyword พาไป Landing ที่ Page เราต้องการเยอะแค่ไหน
หลายๆท่านคงทราบกันอยู่แล้วว่า Data หรือข้อมูลในองค์กรที่มีการบริหารจัดการที่ดี จะต้องมีการ - ทำ Governance ให้เป็นระบบ - ทำ Data Standardization ให้เป็นมาตรฐาน - ทำ Data Policy เพื่อป้องกันการ รั่วไหลของข้อมูล (Data Leak Prevention) - Condolidate ถังข้อมูลต่างๆให้เชื่อมโยงกันได้ผ่าน Primary Key แล้ว
Tableau คือเครื่องมือ data visualization ที่ให้ความสำคัญกับ business intelligence โดย Tableau ถูกวิจัยขึ้นโดย Chris Stolte ในช่วงปี 1999 ถึง 2002 ที่ Stanford University Computer โดยChris พยายามคิดค้นเทคนิคการ visualize, exploring และ analyzing ฐานข้อมูลประเภท relational databases เพื่อให้ Data เข้าใจง่ายขึ้น Tableau จัดว่าเป็นเครื่องมือที่สร้าง visualization ประเภท Dashboard ได้ดี เพราะสามารถ Drill down ข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบ
ทำไมเราต้องปรับ Call centre แบบดั้งเดิม สู่ Contact Center 4.0 ? - พฤติกรรมของผู้บริโภคที่เปลี่ยนไป ( Customer’s behavior change ) - User Exprerience คาดหวังการทำงานแบบ Seamless - ช่องทางการสื่อสารหลากหลาย ทั้ง Email, Chat, Social media ( Multiple channels engagement) - เก็บข้อมูลของลูกค้าได้หลากหลายมิติมากขึ้น ทั้ง Demo-graphic และ Interest (360 customer's view)- สามารถทำงานได้แบบ Multi task ไม่ต่อรอจบกระบวนการในแต่ละ case ( Asynchronous communication ) - นำเสนอสินค้า บริการได้ หลากหลายให้เหมาะสมกับ segmentation - ความรวดเร็วในการบริการเป็น Key-successful ในยุคนี้ - ลูกค้ายุคใหม่มีความคาดหวังให้ องค์กรนั้นๆสื่อสารผ่านช่องทางที่ลูกค้าสะดวก (Prefer channel) - ใช้ AI technology เข้ามาช่วย Automate และ Routing Case ต่างๆไปหา Agent ได้ง่าย
Data mining คือกระบวนการทางธุรกิจเพื่อ เข้าถึงปริมาณ Data ขนาดใหญ่ หรือค้นหา Pattern ที่มีความหมาย เพื่อโอกาสทางธุรกิจ เช่นการทำ segmentation กลุ่มลูกค้าเพื่อการบริหารความสัมพันธ์หลังการขายทำไมถึงต้องทำ Data mining ในยุคนี้ - ประสิทธิภาพของ cloud computing ต่างๆที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ประมวลผลเร็วขึ้น - Software ที่มี algorithms ฉลาดขึ้น ถูกขึ้นมี Software as a service ให้เลือกใช้บริการมากมาย - ข้อมูลข่าวสารหรือ data ต่างๆคือสินค้า ลองนึกภาพของการ segmentationกลุ่มลูกค้าของห้างสรรพสินค้าที่มียอดการใช้จ่ายในห้างนั้นๆเดือนละ 100,000บาท ย่อมมีรายได้ครัวเรือนมากกว่าเดือนละ 200,000 บาท และมีกำลังซื้อสินค้ากลุ่ม Luxury product อีกมากมาย หรือที่ใกล้ตัวเรามากๆก็คือข้อมูล Interest ต่างๆที่เราใส่ไว้ใน Facebook ส่วนตัว ที่ทำให้บริษัทต่างๆลงโฆษณา แบบเรากลุ่มลูกค้าได้แม่นยำมากขึ้น
