ในปัจจุบันหลายๆคนก้าวเข้ามาสู่ยุค Data กันไม่น้อย ในหลายๆสายงานหรือหลายอุตสาหากรรมก็ต่างหันมาให้ความสนใจกับการทำ Data Visualization ซึ่งปฏิเสธไม่ได้ว่านี่เป็นเครื่องมืออย่างหนึ่งในการช่วยให้เราเข้าถึงและเข้าใจข้อมูลที่มีอยู่ให้สะดวกและง่ายมากยิ่งขึ้น แต่กว่าะไปถึงจุดนั้น หลายคนก็คงลองผิดลองถูกกันอยู่ไม่น้อย หรืออย่างเคสที่หนักที่สุดก็คือการไม่ได้ใช้ข้อมูล Dashboard ที่เราสร้างมา เพราะว่ามันไม่มีประสิทธิภาพมากพอและไม่ได้ช่วยให้เราเห็นภาพขนาดนั้น วันนี้การตลาดวันละตอนเลยอยากเอา Framework หรือวิธีคิดในการทำ Data Visualization Dashboard ให้มีประวิทธิภาพ และใช้งานได้จริง ที่สามารถเอาไปต่อยอดธุรกิจของคุณได้
“พลังของ Visualization Dashboard ที่ดีคือ
เข้าใจจุดประสงค์ของการทำ Dashboard การเข้าใจจุดประสงค์ของการทำ Dashboard คือหัวใจสำคัญอย่างมาก เพราะไม่เพียงจะช่วยให้ทำงานง่ายขึ้นแต่ยังช่วยให้เปลี่ยนกราฟเหล่านี้เป็น insight ที่ทำให้มองเห็นถึงการเปรียบเทียบข้อมูล การแปลว Data ยากๆให้ดูง่าย โดยจะแบ่งเป็น 5 คำถามกว้างๆ ซึ่งในพาร์ทถัดไปจะมาเจาะลึกให้ฟังที่ละอันนะคะ
Cr. Seoyeon jun Who : ก่อนอื่นเลยถามตัวเองก่อนว่ารายงานหรือ Dashboard นี้จะเล่าให้ใครฟัง? เพราะนี้คือจุดเริ่มต้นที่สำคัญมาก
Why : เราทำข้อมูลนี้ไปทำไม และทำไมเขาถึงต้องอยากดูข้อมูลนี้?
What : Key Metrics อะไรที่ใส่เข้าไปในนี้อละจะช่วยให้การตัดสินใจง่ายขึ้นรึเปล่า
How : คนที่จะใช้เขาจะใช้ dashboard นี้ยังไง? ใช้เพื่อดูภาพรวมของธุรกิจแบบกว้างๆ หรือ จำเป็นต้องใส่รายละเอียดเข้าไปเยอะๆ เพื่อให้เอาไปวิเคราะห์อย่างอื่นต่อ
When : เราจะเข้ามาใช้งาน dashboard นี้บ่อยแค่ไหน → ทุกวัน ทุกอาทิตย์ ทุกเดือน หรือแค่เพื่อบางจุดประสงค์
มาถึงตรงนี้แล้วบางคนอาจจะเห็นภาพขึ้นมาหน่อยนึง แต่เดี๋ยวเรามาไล่ดูรายละเอียดทีละส่วนเพื่อให้เห็นภาพมากขึ้นนะคะ
Who : ออกแบบให้เข้ากับกลุ่มเป้าหมายที่แตกต่างกัน
การวาง Structure Dashboard ให้เอาไปใช้งานได้จริงนั้นต้องคำนึง Audience หรือ ผู้ฟังเป็น เพราะการจัดองค์ประกอบให้เหมาะกับความต้องการที่เข้าใจถึงผู้ฟังจะช่วยเพิ่มการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งในแง่ของดูผลประกอบการธุรกิจโดยรวมหรือการนำมาใช้ในการตัดสินใจ
โดยหลักๆก็จะมี 2 ประเภท
Dashboard for Managers
Sample Weekly KPI Dashboard for Manager Cr. Seoyeon jun วัตถุประสงค์ : เพื่อให้เห็นภาพรวมของการดำเนินงานธุรกิจ
ตัวชี้วัด : เน้นไปที่ KPI หรือประสิทธิภาพในการดำเนินงาน เช่น ดูยอดขายของแต่ละภูมิภาค กำไร ยอดขายทั้งหมด เพราะจะทำให้เห็นภาพรวมที่ย่อยง่าย
Dashboard for team
Promotion Analysis Dashboard for Marketing team Cr. Seoyeon jun วัตถุประสงค์ : เพื่อให้วิเคราะห์ root cause และเห็น action ที่ต้องทำต่อได้ง่ายขึ้น
ตัวชี้วัด : เจาะลึก KPI เช่น ประสิทธิภาพการขายตามผลิตภัณฑ์หรือกลุ่มลูกค้า เช่น แบ่ง slaes performance ตามประเภทสินค้า แบรนด์ หรือแคมเปญต่างๆ เพราะจะช่วยให้ผู้ใช้ dashboard นี้สามารถวิเคราะห์ประสิทธิภาพของกลยุทธืที่เกิดขึ้นและอิงจากข้อมูลเชิงลึกได้อย่างง่าย
Why : ทำไปทำไม
Importance : แดชบอร์ดอันนี้มีความสำคัญแค่ไหน และตอบโจทย์วัตถุประสงค์กับธุรกิจไหม? เช่น รายได้ การรักษาลูกค้า หรือการหาลูกค้าใหม่
Context : ข้อมูลหรือเป้าหมายของเราสอดคล้องกันมากน้อยแค่ไหน ตอนนี้เหมาะที่จะไปเน้นตัวชี้วัดตรงนี้หรือเปล่า
Resource : ข้อมูลที่มีเพียงพอมั้ย หรือว่าต้องลงทุนไปเก็บเพิ่ม แต่ก็อย่าลืมคิดด้วยว่าคุ้มหรือเปล่ากับการลงทุนตรงนี้
Impact : ข้อนี้สำคัญมากๆ เพราะข้อมูลที่ทำมานำไปสู่การได้ข้อมูลเชิงลึกหรือ insight มากน้อยแค่ไหน หรือจะเพิ่มภาระให้เรากันแน่
What : อะไรคือตัวชี้วัดที่ถูกต้อง
ไม่ใช่ว่าตัวชี้วัดทุกตัวจะสำคัญหมด เราต้องดึงตัวที่คิดว่าเหมาะกับการทำ dashboard จริงๆ
Relative Metrics : แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงตามช่วงเวลา หรือการเทียบข้ามหมวดหมู่ ช่วยให้ติดตามแนวโน้มและเห็น pattern อะไรบางอย่าง เช่น YoY Revenue Growth, อัตราการโตของยอดขายเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยของสินค้าหมวดหมู่ต่างๆ
Proportional Metrics : แสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล เช่น Customer retention rage, Active user ratio
Actionable Metrics : ตัวชี้วัดอื่นๆ ที่เฉพาะเจาะจง ที่สามารถบ่งบอกถึงผลลัพธืทางธุรกิจได้ เช่น Paid Subscription Conversion Rate, Ad Click Conversion Rate
How : วิธีหาอินไซต์ผ่านการเปรียบเทียบ รู้หรือไม่ว่าพลังของการ visualization ขึ้นอยู่กับการเปรียบเทียบข้อมูลได้เฉียบมากน้อยแค่ไหน การเปรียบเทียบในแง่มุมต่างๆำให้ผู้ใช้งานสามารถตีความข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภามากขึ้นและได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย เช่น การแปลงแบบอัตราส่วน หรือ Ratio ที่ใช้เมื่อข้อมูลมีความแตกต่างกันอย่างมาก หรือเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยและหมวดหมู่ที่คล้ายกัน
When ช่วงเวลาก็สำคัญ
การเลือกช่วงเวลาที่เหมาะสมถือว่าเป็นเรื่องสำคัญมาก บางครั้งอาจเลือกรายชั่วโมง เพื่อแทร็คการใช้บริกานหรือเช็คประสิทธิภาพของระบบ รายวัน อาจะใช้กับการติดตามปริมาณการสั่งซื้อของวันนั้นๆ เป็นต้น
มาเริ่มจัดโครงสร้าง Dashboard กัน
Actionable Dashboard Design Framework Cr. Seoyeon jun ตัวอย่างของการสรุป KPI
2. Overview : การแสดงข้อมูลแบบ high-level เพื่อให้เห็นภาพรวมแบบกว้างๆ ก่อนที่จะเริ่มเจาะลึกเข้าไป
ตัวอย่างของ Overview
Data Overview Dashboard Cr. Seoyeon jun 3. In-Depth Analysis : อันนี้สำคัญมากและใครหลายๆคนมักจะติดตรงนี้ เดี๋ยวเรามาแกะที่ละประเด็น
In-Depth Analysis for Data Visualization Dashboard Cr. Seoyeon jun Layer แรก เน้นไปที่ตัวชี้วัดที่มีผลต่อ KPIs เช่น ถ้าเป้าหมายใหญ่คือยอดขาย ตรงนี้ควรจะเป็น lead conversion rates
Layer ถัดมา ค่อยเริ่มเจาะลึกมากขึ้นและจะต้องสอดคล้องกับตัววัดของเลเยอร์แรก เช่น ปริมาณการเข้าเว็บไซต์ ยอด click-through rates
ตัวอย่างของ Sales Pipeline : Depth 1 > Depth 2
Cr. Seoyeon jun ตัวอย่าง Digital Ads Performance: Depth 1 > Depth 2
Cr. Seoyeon jun 4. Interactivity ต้องมั่นใจว่าคนที่จะมาใช้ dashboard จะต้องเลือกข้อมุลที่เขาอยากรู้ได้
Cr. Seoyeon jun 5. Actionable Insights จะทำข้อมูลเราเลี่ยงไม่ได้เลยที่จะต้องมีพาร์ทที่เราไว้สรุปสั้นๆ เพื่อให้เราเห็นว่าได้อะไรและต้องทำอะไรต่อ
เช่น ทำ RFM dashboard ที่แสดงสัดส่วนกลุ่มลูกค้าได้ชัดเจน
Customer Segmentation | RFM Analysis for Target Marketing | Data Visualization Dashboard Cr. Seoyeon jun หรือถ้าหากทำ Sales Pipeline Dashboard อาจจะทำตารางที่ให้ทีมเซลล์เห็นรายชื่อลูกค้าที่ควรจะโฟกัสในอีก 90 วัน
Cr. Seoyeon jun 6. Detailed Data และอย่าลืมจัดเตรียมข้อมูลหลังบ้านเพื่อให้การ export หรือจัดการ dashbaord ในอนาคตราบรื่น
Cr. Seoyeon jun จะเห็นได้ว่าแดชบอร์ดที่ดีไม่ได้แค่ช่วยให้เราดูข้อมูลได้แค่นั้น แต่ช่วยให้เห็นอะไรบางอย่าง เพื่อให้การตัดสินใจที่ดีขึ้นสำหรับธุรกิจ ตั้งแต่การเลือกหาคำตอบของจุดประสงค์เราให้ชัดเจน จนไปถึงการจัดลำดับความสำคัญในแดชบอร์ด หวังว่าบทความนี้จะช่วยให้ผู้อ่านเอาไปใช้งานได้จริงและเกิดประโยชน์นะคะ
ขอขอบคุณไอเดียดีๆจาก Seoyeon jun
สามารถติดตามบทความอื่นๆเกี่ยวกับ Data Visualization ของการตลาดวันละตอนได้ที่ https://everydaymarketing.co/?s=visualization
