Tag: business case
-
ลองนึกภาพซอยเล็กๆ ซอยหนึ่งครับ ผมขอตั้งชื่อว่า “ซอยสบายใจ” (ซอยสมมติ ร้านทุกร้านในบทความนี้เป็นร้านสมมติทั้งหมดนะครับ เอาไว้เล่าให้เห็นภาพ) ในซอยนี้มีร้านเสื้อผ้าออนไลน์ คาเฟ่ ฟิตเนสสตูดิโอ และโฮมสเตย์ริมนา เจ้าของทั้งสี่คนเป็นเพื่อนกัน เย็นวันศุกร์ก็มักไปนั่งคุยกันที่คาเฟ่ วันหนึ่งมีคนถามวงสนทนาขึ้นมาว่า “ตอนนี้ร้านเรา ตัวเลขอะไรสักตัวที่ต้องดูทุกสัปดาห์ คืออะไรกัน?” ทั้งโต๊ะเงียบไปครับ 555 ไม่ใช่เพราะทุกคนไม่เก่ง ทุกคนขยันมาก แต่ทุกคนตัดสินใจจาก “ความรู้สึก” เป็นหลัก ทั้งที่ธุรกิจขนาดเล็กอย่างพวกเขามีข้อมูลเก็บอยู่ในระบบอยู่แล้ว ทั้งบิลขาย รายชื่อสมาชิก และประวัติการจอง แค่ไม่เคยเปิดดูอย่างจริงจัง และไม่เคยลองใช้ Data Analytics กับมันเลย แอดเชื่อว่าคนอ่านบทความนี้หลายคนก็มีร้านเล็กๆ ของตัวเอง หรือกำลังคิดจะเปิด หรือมีญาติมีเพื่อนทำธุรกิจแบบนี้อยู่ คำถามที่ตามมาคือ “ธุรกิจขนาดเล็ก Data Analytics ใช้ได้กับธุรกิจประเภทไหนบ้าง แล้วควรเริ่มจากตัวเลขอะไร” เพราะจริงๆ แล้ว Data Analytics ไม่ได้ให้ผลเท่ากันกับทุกธุรกิจ บางประเภทเห็นผลเร็วมาก บางประเภทต้องใช้เวลา บทความนี้เลยจะพาไปดู 4 ประเภทธุรกิจที่ได้ประโยชน์เร็ว พร้อม “ตัวเลขประจำร้าน”…
-
ลองนึกภาพ “พี่เอ็ม” เจ้าของร้านขายเมล็ดกาแฟคั่วออนไลน์เล็กๆ ที่มีเว็บไซต์ของตัวเองครับ ปีนี้พี่เอ็มตั้งใจทำแคมเปญ 11.11 ให้ปัง เลยลงทุนเต็มที่ ยิงโฆษณา Facebook ไป 8,000 บาท ส่ง Broadcast ใน LINE OA หาลูกค้าประจำ ส่งอีเมลหาลูกค้าเก่าที่เคยสั่ง แล้วยังจ้างอินฟลูฯ สายกาแฟใน TikTok มารีวิวให้อีกคลิปหนึ่ง ผ่านไปหนึ่งสัปดาห์ ยอดขายขึ้นจริง พี่เอ็มดีใจมาก จนแฟนถามขึ้นมาประโยคเดียว “แล้วตกลงช่องไหนมันเวิร์คล่ะ ปีหน้าจะได้ทุ่มถูกที่” พี่เอ็มเปิด Google Analytics ดู แล้วก็นิ่งไปเลยครับ เพราะ traffic ก้อนใหญ่ไปกองอยู่ที่ “Direct” กับ “(not set)” ซึ่งแปลเป็นภาษาคนได้ประมาณว่า “ไม่รู้ว่ามาจากไหน” 555(งงล่ะสิพี่น้อง) เรื่องนี้ไม่ได้เกิดกับพี่เอ็มคนเดียวนะครับ แอดเห็นมาเยอะทั้งในร้านเล็กและบริษัทใหญ่ ทุกคนลงเงินกับการตลาด แต่พอถึงเวลาวัดผลกลับตอบได้แค่ว่า “ยอดรวมดีขึ้น” โดยแยกไม่ออกว่าแต่ละบาทที่จ่ายไปได้อะไรกลับมา ตัวช่วยที่เรียบง่ายที่สุด ฟรี และได้ผลมากที่สุดสำหรับปัญหานี้คือ UTM…
-
สวัสดีคร้าบบบ วันนี้ขอเปิดด้วยเรื่องของคนคนหนึ่งก่อนจะเริ่มกันนะครับ สมมติว่าเธอชื่อ “เมย์” อายุ 29 ทำงานเป็นแอดมินฝ่ายขายในบริษัทขายอุปกรณ์สำนักงานมา 6 ปี ทุกเช้าวันจันทร์เมย์จะเปิด Excel ดึงยอดขายของสัปดาห์ก่อน ทำ Pivot Table ใส่สีให้สวย แล้วส่งให้หัวหน้าก่อน 10 โมง ทำแบบนี้มาเกือบ 300 รอบแล้ว (นับดูแล้วก็ตกใจเอง 555) จนวันหนึ่งหัวหน้าถามกลับมาว่า “แล้วทำไมยอดภาคอีสานถึงตกล่ะ” เมย์ตอบไม่ได้ครับ เธอรู้ว่าตัวเลขคือเท่าไหร่ แต่ไม่เคยมีใครสอนให้หาว่า ทำไม คืนนั้นเธอเลยพิมพ์ค้นหาว่า “ย้ายสายงานมาทำงานด้าน Data ต้องทำยังไง” แล้วก็เจอคำตอบเป็นร้อยแบบ บางคนบอกให้ลาออกไปเรียน Bootcamp บางคนบอกว่าสายเกินไปแล้วเพราะ AI ทำแทนได้หมด บทความนี้ผมเขียนให้คนแบบเมย์ครับ คนที่มีงานประจำ มีภาระ ลาออกมาเรียนเต็มเวลาไม่ได้ แต่อยากย้ายสายงานมาทำงานด้าน Data ด้วยตัวเองแบบมีแผน เราจะเดินตามเมย์ไป 6 เดือน ตั้งแต่เช็กตลาด เลือกตำแหน่ง วางแผนเรียน ทำ Portfolio…
