ในโลกของข้อมูลและการวิเคราะห์ทางธุรกิจ มีการแบ่งประเภทของการวิเคราะห์ออกเป็น 4 ระดับ ได้แก่ Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics และ Prescriptive Analytics ซึ่งแต่ละประเภทมีจุดมุ่งหมายและประโยชน์ในการนำไปใช้งานที่แตกต่างกัน มาทำความรู้จักกับการวิเคราะห์แต่ละประเภทกันดีกว่า
1. Descriptive Analytics (การวิเคราะห์เชิงพรรณนา):
เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อให้เห็นภาพรวมของสถานการณ์ที่เกิดขึ้น เช่น ยอดขาย, จำนวนลูกค้า, ความพึงพอใจ เป็นต้น ช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมที่เกิดขึ้นในอดีต แต่ไม่ได้บอกสาเหตุ
2. Diagnostic Analytics (การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย):
เจาะลึกต่อจาก Descriptive โดยมุ่งหาสาเหตุของเหตุการณ์ต่างๆ เช่น ทำไมยอดขายถึงตก หรือทำไมลูกค้าถึงไม่พอใจ ใช้เทคนิคเช่น Data Mining, การทดสอบสมมติฐานทางสถิติ เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ของปัจจัยต่างๆ
3. Predictive Analytics (การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์):
เป็นการนำข้อมูลในอดีตมาสร้างแบบจำลองเพื่อพยากรณ์แนวโน้มในอนาคต เช่น การคาดการณ์ยอดขาย, การเกิด Churn ของลูกค้า โดยใช้เทคนิค Machine Learning เช่น Regression, Time Series ช่วยให้ธุรกิจปรับกลยุทธ์ได้ทันท่วงที
4. Prescriptive Analytics (การวิเคราะห์เชิงให้คำแนะนำ):
เป็นระดับสูงสุด ที่นำผลจากการวิเคราะห์ก่อนหน้ามาใช้ในการ Optimize ผลลัพธ์ เช่น วางแผน Demand-Supply ให้เหมาะสม, ปรับราคาแบบ Dynamic Pricing ใช้เทคนิคเช่น Simulation, Optimization
การประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ต้องเริ่มจากการทำความเข้าใจปัญหาธุรกิจและกำหนดคำถามที่ชัดเจน จากนั้นจึงเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลแบบค่อยเป็นค่อยไปตามระดับการวิเคราะห์ทั้ง 4 ประเภท
เริ่มจากการดูภาพรวมด้วย Descriptive Analytics ก่อน แล้วจึงขยับไปหาสาเหตุด้วย Diagnostic Analytics เมื่อเข้าใจปัญหาแล้วก็พยากรณ์แนวโน้มในอนาคตด้วย Predictive Analytics และปิดท้ายด้วยการหาทางออกที่ดีที่สุดผ่าน Prescriptive Analytics
การวิเคราะห์ข้อมูลผ่าน Analytics ทั้ง 4 ขั้นตอนนี้ จะช่วยให้ธุรกิจเข้าใจลูกค้าและตลาดได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น สามารถคาดการณ์โอกาสและความเสี่ยงในอนาคต และมีแนวทางที่ชัดเจนในการปรับปรุงผลการดำเนินงานให้ดียิ่งขึ้นได้ ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันอย่างยั่งยืนในโลกธุรกิจยุคใหม่