5 ขั้นตอน Data-Driven Decision Making เปลี่ยนข้อมูลเป็นพลังการตัดสินใจทางธุรกิจที่แม่นยำ
Knowledge
การตัดสินใจทางธุรกิจที่ใช้เพียงประสบการณ์และสัญชาตญาณในทุกวันนี้อาจส่งผลลัพธ์ได้ไม่เท่าเดิม จึงควรปรับเปลี่ยนเป็นการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล หรือ Data-Driven Decision Making เพื่อให้เกิดความแม่นยำ ลดความเสี่ยง และสร้างพลังในการแข่งขันในโลกธุรกิจยุคดิจิทัล แต่ความท้าทายในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลก็คือปริมาณของข้อมูลที่ถาโถมและขาดการจัดระบบ ส่งผลให้การวิเคราะห์ขาดประสิทธิภาพจนอาจทำให้การตัดสินใจผิดพลาดได้ ดังนั้น องค์กรจึงควรมีแนวทางในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลอย่างเป็นระบบ มีอะไรบ้างมาดูกันครับ
การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล (Data-Driven Decision Making) คืออะไร
การตัดสินใจโดยข้อมูลจะไม่ประสบความสำเร็จเลย หากยังไม่เข้าใจว่าการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล หรือ Data-driven Decision Making คือกระบวนการใช้ข้อมูลมาชี้นำและประกอบการตัดสินใจ วิเคราะห์ วัดผล และวางแผนแนวทางปฏิบัติก่อนจะดำเนินการทางธุรกิจ ซึ่งจะช่วยเพิ่มความมั่นใจ ลดความเสี่ยงจากการคาดเดา ช่วยระบุจุดอ่อน ปรับปรุงกระบวนการทำงานได้อย่างแม่นยำ รวมถึงตอบสนองต่อสถานการณ์ได้อย่างรวดเร็วหากเป็นข้อมูลแบบเรียลไทม์
แนวทางในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล (Data-driven Decision Making) เพื่อการทำธุรกิจ
แนวทางในการตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลได้อย่างแม่นยำ สร้างมูลค่าทางธุรกิจได้อย่างเต็มที่ ประกอบไปด้วย 5 ขั้นตอนหลัก ดังนี้
1. กำหนดเป้าหมายทางธุรกิจ
ก่อนที่จะใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ ขั้นแรกจะต้องกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจนก่อนว่าต้องการอะไร เพื่อที่จะรวบรวมและเลือกใช้ข้อมูลได้อย่างถูกต้อง เช่น ต้องการลดต้นทุนการดำเนินงานก็ต้องรวบรวมและดูข้อมูลกระบวนการภายใน รวมถึงต้นทุนในแต่ละส่วน หากต้องการเพิ่มยอดขายก็อาจจะต้องดูพฤติกรรมลูกค้าและแนวโน้มตลาด เป็นต้น
2. รวบรวมและจัดระเบียบข้อมูล
ยุคดิจิทัลที่มีข้อมูลปริมาณมหาศาลและกระจัดกระจายอยู่หลายแหล่ง จึงควรรวบรวมข้อมูลให้มาอยู่ในที่เดียวกันก่อน อาจใช้ระบบรวมศูนย์ข้อมูล แล้วทำการคัดกรองข้อมูลที่เกี่ยวข้อง กำจัดข้อมูลซ้ำซ้อน จัดหมวดหมู่ข้อมูล รวมถึงกำหนดสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลเพื่อความปลอดภัย
3. วิเคราะห์ข้อมูล
หลังจากจัดระเบียบข้อมูลแล้ว ขั้นตอนถัดไปก็คือการนำข้อมูลมาวิเคราะห์ อาจใช้เทคโนโลยีอัจฉริยะมาเป็นเครื่องมือช่วยวิเคราะห์และคาดการณ์ เช่น แพลตฟอร์มดิจิทัลข้อมูลเมือง(City Digital Data Platform: CDDP) ที่มี Machine Learning และ AI รวบรวม จัดระบบ จัดการ และเชื่อมโยงข้อมูลดิจิทัล พร้อมคาดการณ์เหตุการณ์ต่าง ๆ
4. นำข้อมูลมาประกอบการตัดสินใจ
เมื่อได้ผลจากการวิเคราะห์แล้ว ให้นำข้อมูลเหล่านั้นมาใช้ในการกำหนดกลยุทธ์ วางแผน ดำเนินการ และตัดสินใจในเรื่องต่าง ๆ เช่น เพิ่มการผลิตสินค้าบางรายการ ปรับราคาสินค้า ปรับปรุงกระบวนการทำงาน จัดโปรโมชัน เป็นต้น
5. ตรวจสอบผลลัพธ์
การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลไม่ได้จบแค่ขั้นตอนนำข้อมูลมาประกอบการตัดสินใจ แต่ยังต้องติดตามผลลัพธ์จากการใช้ด้วยว่าผลเป็นอย่างไร เพื่อที่จะได้นำไปปรับปรุงกระบวนการทำงานต่อไป ซึ่งวิธีในการตรวจสอบผลลัพธ์ก็อย่างเช่น กำหนด KPI (Key Performance Indicators) การรับข้อมูลหรือความคิดเห็น เป็นต้น
ตัวอย่างองค์กรที่ประสบความสำเร็จในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล
ดูตัวอย่างขององค์กรที่มีการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนธุรกิจไปสู่สิ่งที่ดีกว่าหรือแก้ปัญหาจนประสบความสำเร็จกัน
Google มีโครงการชื่อว่า Project Oxygen ที่นำผลการประเมินการปฏิบัติงานกว่า 10,000 ครั้ง มาเทียบกับอัตราการลาออกของพนักงาน เพื่อดูว่าพนักงานระดับผู้นำที่มีประสิทธิภาพสูงมีพฤติกรรมอย่างไร แล้วนำข้อมูลที่ได้มาออกแบบโปรแกรมฝึกทักษะเหล่านั้น ซึ่งปรากฏว่าพนักงานระดับผู้จัดการมีความพึงพอใจเพิ่มขึ้นจาก 83% เป็น 88%
Starbucks
ผู้บริหารของ Starbucks นำข้อมูลมาวิเคราะห์ตำแหน่งที่จะตั้งร้านในอนาคต เพื่อแก้ปัญหาร้านกว่าร้อยสาขาที่ต้องปิดตัวลงในปี พ.ศ. 2551 ปัจจุบัน Starbucks ร่วมมือกับบริษัทวิเคราะห์ตำแหน่งใช้ข้อมูลอย่างเช่นประชากร การจราจร รวมถึงข้อมูลความคิดเห็นจากทีมงานในแต่ละพื้นที่มาหาทำเลร้านที่ดีที่สุด
Amazon
Amazon นำข้อมูลพวกสินค้าที่ลูกค้าเคยซื้อและพฤติกรรมการค้นหามาผสานกับ Machine Learning เพื่อให้ระบบแนะนำสินค้าที่ตอบโจทย์ความต้องการแทนที่การแนะนำแบบสุ่ม โดย McKinsey ประเมินว่าในปี พ.ศ. 2560 ยอดขายของ Amazon 35% เกี่ยวข้องกับระบบแนะนำของ Amazon
Lufthansa
Lufthansa กลุ่มธุรกิจการบินระดับโลกที่มีบริษัทลูกและบริษัทร่วมกว่า 550 แห่ง นำโปรแกรม Tableau แพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลมาใช้ภายในองค์กร ซึ่งพบว่าสามารถประหยัดเวลาเตรียมข้อมูลถึง 30% อีกทั้งแต่ละแผนกสามารถวิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจได้เอง โดยไม่ต้องรอส่วนกลาง จึงส่งผลให้สามารถปรับเปลี่ยนแผนงานได้เร็วขึ้น
Coca-Cola
Coca-Cola รวบรวมข้อมูลจากการถูกพูดถึงบนโลกออนไลน์ แล้วใช้เทคโนโลยีวิเคราะห์รูปภาพและข้อมูลขั้นสูง เพื่อผลิตโฆษณาให้ตรงกับกลุ่มเป้าหมายที่ต้องการ จนได้ CTR (Click Through Rate) ที่สูงขึ้นกว่า 4 เท่าเมื่อเทียบกับวิธีการทำโฆษณาแบบอื่น
เทศบาลตำบลลำพญา จ. นครปฐม
เทศบาลตำบลลำพญา นำแพลตฟอร์มดิจิทัลข้อมูลเมือง (CDDP) ที่มี AI และ Machine Learning จัดการและเชื่อมโยงข้อมูลขนาดใหญ่ มาใช้ในการบริหารจัดการอุทกภัย หลังใช้พบว่าเทศบาลเข้าถึงข้อมูลง่ายขึ้น เห็นข้อมูลเรียลไทม์ของพื้นที่น้ำท่วม พื้นที่ปลอดภัย และพื้นที่เสี่ยง ทำให้วางแผนป้องกัน รับมือ เข้าช่วยเหลือ รวมถึงการวางงบประมาณพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานรองรับการขยายของเมืองและการลงทุนได้อย่างมีศักยภาพ
5 ขั้นตอนสำคัญของการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล (Data-Driven Decision Making) ประกอบกับตัวอย่างขององค์กรที่ใช้ข้อมูลขับเคลื่อนธุรกิจและเมืองจนประสบความสำเร็จ คงจะเป็นแนวทางให้แต่ละองค์กรนำไปปรับใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่หากต้องการจุดเริ่มต้นที่ดีในการนำแพลตฟอร์มมาจัดเก็บ จัดการ และวิเคราะห์ข้อมูล เบดร็อค อนาไลติกส์ พร้อมให้คำปรึกษาและให้บริการ สามารถติดต่อได้ที่อีเมล: [email protected] หรือ LINE หรือ Facebook
ขอบคุณที่มา:
https://online.hbs.edu/blog/post/data-driven-decision-making