Data สำคัญแค่ไหน? “ข้อมูล” กุญแจสำคัญที่จะทำให้คุณรอดจากการ Disrupt

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

ในโลกที่ทุกคนพูดถึง Big data ข้อมูลได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนธุรกิจ และธุรกิจที่สามารถเล่นกับข้อมูลได้ถูกที่ถูกเวลา จะช่วยให้เกิดนวัตกรรมใหม่ๆ ที่โดนใจทั้งธุรกิจ และผู้ใช้งาน

ในทางกลับกัน ธุรกิจที่ยังนิ่งเฉยต่อข้อมูล และไม่ลงมือทำอะไรสักอย่างกันมัน ไม่นานก็คงเป็นอีกธุรกิจที่โดน Disrupt และหายไปจากโลกธุรกิจ

ขึ้นอยู่กับว่าจะเป็นฝั่งที่ Disrupt อุตสาหกรรมหรือเป็นฝั่งที่ถูก Disrupt……

วันนี้แจนมีโอกาสสัมภาษณ์หนุ่มไฟแรง ผู้ร่วมก่อตั้งเพจ Edverest – ทุนการศึกษาที่ใช่รอคุณอยู่ เพจน้องใหม่ ที่มีจุดเริ่มต้นแนวคิดที่ไม่ธรรมดา โดยปัจจุบันสามารถรวบรวมทุนทั้งในและนอกประเทศ และสร้าง impact เปลี่ยนชีวิตให้กับคนมากมาย เขามีวิธีการคิดและ วิธีการทำ ในการใช้ข้อมูลอย่างไรบ้าง ไปดูกัน !

สัมภาษณ์คุณปั่น Software Consultant บริษัท Thoughtworks

แอดแจน : สวัสดีค่า แนะนำตัวหน่อย ว่าตอนนี้ทำอะไร อยู่ที่ไหน

ปั่น : สวัสดีครับ ชื่อปั่นจบจากคณะวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ตอนนี้ทำงานเป็น Software Consultant อยู่ที่ Thoughtworks และทำเว็ปไซต์และเพจ Edverest – ทุนการศึกษาที่ใช่รอคุณอยู่ ครับ

pun
Co-Founder at Edverest, Software Consultant at ThoughtWorks. Future of Education & Health care visionary who enjoys geeky stuff.

แอดแจน : จุดเริ่มต้นอะไรที่ทำให้ปั่นสนใจศาสตร์ด้านข้อมูล

ปั่น : จริง ๆได้ตามอ่านเรื่องของ Data science ใน Big tech company เรื่อย ๆ ครับ ตัวอย่างที่ทุกคนน่าจะคุ้นเคยที่สุดก็น่าจะเป็น Recommedation system ของ Spotify และ Netflix ที่มันจะคอยแนะนำสิ่งที่น่าใจถูกใจเรา ทำให้ผู้ใช้งานมีประสบการณ์ที่ดีมากขึ้น

จริงๆ ถ้าได้ลองอ่านเคสต่างประเทศต่างๆ ก็เห็นว่าเขามีการนำข้อมูลมาใช้เยอะมากๆ ซึ่งมันจะช่วยโชว์ Insight และ ความสัมพันธ์ต่างๆ ของการใช้งานของลูกค้า ทำให้ธุรกิจตัดสินใจได้รวดเร็วและเฉียบคมยิ่งขึ้น

แอดแจน : ตอนนี้กำลังทำโปรเจ็คต์อะไรอยู่ เล่าให้ฟังหน่อย

ปั่น : ตอนนี้ทำเว็ปไซต์และเพจ Edverest – ทุนการศึกษาที่ใช่รอคุณอยู่ ครับ โดยผมและทีมมีจุดประสงค์คือ เราอยากที่จะทำให้กระบวนการต่าง ๆ ที่คนไทยต้องเจอเกี่ยวกับทุนการศึกษานั้นง่ายและสะดวกรวดเร็วมากขึ้นครับ

ไม่ว่าจะเป็นการค้นหาทุนการศึกษา , การเปรียบเทียบทุน หรืออื่น ๆ โดยเราได้พยายามนำเทคโนโลยีเข้ามาผสมกับหลักการทำงานที่เราเชื่อเพื่อช่วยแก้ปัญหาเหล่านั้นอย่างมีประสิทธิภาพที่สุดครับ

edverest 1
Source : https://edverest.co/

โดยตอนนี้เว็ปไซต์ของเรามี 2 ฟีเจอร์หลัก ๆ ครับ

  • ลูกค้าสามารถค้นหาทุนการศึกษาผ่านการฟิลเตอร์ทุนได้ ไม่ว่าจะเป็นการฟิลเตอร์ด้วยระดับการศึกษา คณะ หรือประเทศที่ต้องการได้ทุน ก็ได้หมดครับ
  • แนะนำทุนที่เหมาะสมให้กับผู้ใช้แต่ละคน

แอดแจน : ช่วยเล่าแนวคิดการทำงานหน่อยค่ะว่า ทำยังไงให้มีข้อมูลและต่อยอดได้ไว
ปั่น : ส่วนตัวผมมีรู้สึกว่าก่อนที่เราจะนำหลักการหรือแนวคิดบางอย่างมาใช้กับทีม มันต้องเริ่มจากการที่ทำให้ทุกคนในทีมเข้าใจในความสำคัญของเป้าหมายที่เราพยายามจะไปให้ถึงก่อน

ถ้าทั้งทีมมีเป้าหมายและความเข้าใจเดียวกัน การนำแนวคิดที่สอดคล้องกับเป้าหมายมาใช้มันจะง่ายมากขึ้น

ปั่น @ Edverest.co

ในกรณีนี้เราอยากมีข้อมูลเยอะๆ และต่อยอดสินค้าของเราได้ไว เราก็ต้องอธิบายเป้าหมายและความสำคัญเกี่ยวกับข้อมูลและการต่อยอดให้ทีมเข้าใจอย่างถี่ถ้วนก่อน โดยแนวคิดและหลักการที่ทีมของเราใช้คือ Design Thinking และ AGILE ครับ

Design Thinking นั้นอยู่บนพื้นฐานของการทำความเข้าใจลูกค้า ส่วน AGILE นั้นให้แนวคิดเกี่ยวกับการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของโลกที่รวดเร็ว ซึ่งทั้งสองแนวคิดและหลักการนี้บ่อยครั้งสามารถไปด้วยกันได้ครับ เนื่องจากทั้งสองหลักการสนับสนุนการปล่อยสินค้าออกไปให้ลูกค้าใช้ให้รวดเร็วที่สุดเหมือนกัน

เพราะว่าเราต้องการข้อมูลเพื่อมาต่อยอดพัฒนาสินค้า “ให้ไวและต่อเนื่อง” เพื่อตอบสนองความต้องของลูกค้าให้ดีที่สุด

เราจึงต้องปล่อยสินค้าของเราออกไปให้ลูกค้าจริง ๆ เพื่อเราจะเก็บ“ข้อมูล” (Feedback) จากลูกค้าได้เร็วที่สุด จากนั้นนำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อหาปัญหาต่างๆ

เมื่อเห็นปัญหาแล้ว เราจึงสร้างสมมุติฐานเพื่อแก้ปัญหานั้นขึ้นมา เมื่อมีสมมุติฐานเราจึงสร้างฟีเจอร์เพิ่ม หรือ modify สินค้าเก่าเพื่อจะมาพิสูจน์สมมุติฐานนั้น แล้วเราจึงปล่อยสินค้าอันใหม่ออกไป และกลับสู่การเก็บข้อมูลชุดต่อไปอีกครั้ง

จะเห็นว่าหลักการทำงานแบบนี้ให้ความสำคัญกับข้อมูลเป็นอย่างมาก ทุกอย่างเริ่มจากที่เรามีข้อมูลที่ช่วยให้ช่วยให้เราสามารถตัดสินใจพัฒนาสินค้าไปในทางที่ถูกต้องมากขึ้นได้

อย่างที่บอกครับ ถ้าไม่ทำให้ทีมเข้าใจเรื่องความสำคัญของข้อมูลและการต่อยอดก่อน ก็คงนำหลักการพวกนี้เข้ามายาก การสื่อสารกันในทีมก็เป็นอีกเรื่องที่สำคัญมากครับ

แอดแจน : ก้าวต่อไปของ Edverest จะไปในแนวทางไหน Edverest มีแพลนจะใช้ประโยชน์จากข้อมูลบ้างไหม และพอจะบอกได้ไหมว่ามีอะไรบ้าง

ปั่น :  มีครับ อยากใช้ประโยชน์จากข้อมูลหลาย ๆ อย่างเลย หลาย ๆ ครั้งผมและทีมก็ได้เอาข้อมูลมาเปิดดูแล้วก็ลองคิดกัน ตั้งคำถามและสมมุติฐานกันไปมา เพื่อให้เกิดไอเดีย หลาย ๆ อย่างขึ้นครับ

ยกตัวอย่างเช่นการใช้เครื่องมือง่ายๆอย่าง Google Analytics เพื่อดูข้อมูลที่เกิดขึ้นกับเว็ปไซต์ของเรา เช่น

  • Bounce Rate (สัดส่วนของการเข้าชมเว็บไซต์เพียงหน้าเดียว) เป็นจำนวนเท่าใด มาจากหน้าไหนของเว็บไซต์มากที่สุด
  • ดูข้อมูลว่าผู้ใช้งานของเราใช้เครื่องมือ (Device) อะไรในการเข้าชมเว็บเรามากที่สุด
  • ดูช่องทางว่าผู้ใช้งานของเรามาจากช่องทางต่างๆ เป็นสัดส่วนเท่าไหร่

เราสามารถใช้การติด Tag Manager ในแต่ละหน้าเว็บไซต์ของเราได้ โดยที่ไม่ต้องลงมือเขียนโค้ดเองด้วยซ้ำ

GA
ตัวอย่างหน้าตาเครื่องมือ Google Analytics
Source : https://googleanalyticsthailand.com/

ซึ่งเมื่อเรามีข้อมูลแล้ว เราก็สามารถตั้งสมมุติฐานจากข้อมูลเพื่อทำให้เกิดการพัฒนาสินค้าให้ตอบโจทย์ผู้ใช้งานได้อย่างทันท่วงที เช่น

  • เมื่อพบว่า Bounce Rate ของเว็ปเราค่อนข้างสูง ทีมเราจึงลองตั้งสมมุติฐานว่าหน้าแรก (Home page) ของเราไม่สามารถทำให้ผู้ใช้เข้าใจบริการของเราได้ ผู้ใข้จึงออกจากเว็ปเราไป จากนั้นเราจึงลองแก้ไขเนื้อหาในหน้าแรกให้ดีขึ้น
  • ผู้ใช้งานส่วนใหญ่บน Device ใด เพื่อออกแบบ UX/UI ที่ผู้ใช้งาน สามารถเข้าชมได้อย่างลื่นไหล
  • ช่องทาง ที่ผู้ใช้งานเข้ามาบนเว็บไซต์ ส่วนใหญ่มากจากช่องทางใด ทำไมผู้ใช้งานมาจากช่องทาง Search น้อยมาก SEO ของเราไม่ดีหรือเปล่า เราต้องพัฒนาตรงส่วนไหนเพิ่มบ้าง

นอกจาก GA แล้ว การทำ A/B testing ก็สามารถช่วยวางโครงสร้างของระบบให้ Achieve ตามเป้าหมายและถูกใจผู้ใช้งาน

ab1

A/B Testing คือ การเปรียบเทียบผลลัพธ์ว่าผลิตภัณฑ์แบบไหนตอบโจทย์ลูกค้าได้มากกว่ากัน ระหว่างแบบ A แบบ B
(Source: https://www.optimizely.com/anz/optimization-glossary/ab-testing/)

A/B testing คือการนำผลิตภัณฑ์สองรูปแบบที่ต่างกันออกไปทดสอบกับผู้ใช้งานสองกลุ่มที่มีลักษณะคล้ายกัน เพื่อดูผลลัพธ์ว่าผลิตภัณฑ์แบบไหนตอบโจทย์ลูกค้าได้มากกว่ากัน ซึ่งในกรณีของการทำเว็ปไซต์ก็อาจจะทำเว็ปไซต์ที่ design แตกต่างกันเล็กน้อยขึ้นมาสองแบบ แล้วปล่อยไปให้ลูกค้าใช้ และเก็บข้อมูลจากการใช้งานของพวกเขาเพื่อทดสอบว่าหน้าตาของเว็บแบบไหนที่จะช่วยให้เกิด Action ที่เราต้องการได้มากที่สุด ซึ่งเราสามารถทำ Mock-up ง่ายๆเพื่อทำการเทสต์กับผู้ใช้งานได้ทันที

ab2
ตัวอย่างการใช้งาน A/B Testing เพื่อวัดผลยอดขาย
Source : https://www.optimizely.com/anz/optimization-glossary/ab-testing/

อีกข้อมูลนึงที่น่าสนใจและมีความเกี่ยวข้องกับเป้าหมายของ Edverest มากคือ ข้อมูล Location ของผู้ใช้งานเว็ปไซต์ของเราครับ เนื่องจากเป้าหมายของเรานอกจากที่จะอยากให้ขั้นตอนต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับทุนการศึกษาง่ายขึ้นแล้ว เรายังอยากที่จะ “กระจายโอกาสทางการศึกษา”ออกไปทั่วประเทศไทยด้วย และข้อมูล Location ของผู้ใช้งานนี่เองที่จะทำให้ทีมของเราทราบว่าตอนนี้ผู้ใช้งานหลักของเราอยู่จังหวัดไหน และเราต้องทำยังไงให้เราเข้าถึงผู้ใช้งานในบางพื้นที่ได้

แอดแจน : น่าสนใจมากค่ะ มีคำแนะนำอะไรให้กับคนที่อยากหยิบข้อมูลมาใช้งานบ้างคะ

ปั่น : ก่อนอื่นต้องตั้งคำถามกับตัวเองก่อนครับ โดยคำถามสำคัญ 3 ข้อคือ

  1. อยากรู้อะไร
  2. อยากทำอะไร
  3. อยากทำเพื่อใคร

พอเราได้เป้าหมายชัดเจนแล้วค่อยมาโฟกัสเรื่องการหาข้อมูลหรือเก็บข้อมูลครับ เราจะได้รู้ว่าจะเก็บเรื่องอะไรบ้าง หรือหาข้อมูลใดบ้างมาวิเคราะห์บ้าง พยายาม scope สิ่งที่เราต้องการจะทำเป็นเรื่องๆ ไว้ครับ ถ้าเป้าหมายเราไม่ชัดเจน งานก็จะไม่เป็นชิ้นเป็นอันครับ

แล้วก็อยากจะแนะนำว่าไม่ต้องไปยึดติดกับ Buzz words หรือเครื่องมือใหม่ ๆ ที่ฟังดูเจ๋งๆ ครับ มันไม่มีคำตอบที่ดีที่สุดสำหรับทุกปัญหา หลาย ๆ ปัญหาไม่จำเป็นเลยที่จะต้องใช้ Machine Learning หรือ AI เลยครับ แค่การนำช้อมูลว่าวิเคราะห์เชิงสถิติง่าย ๆ ก็สามารถแก้บางปัญหาได้เหมือนกัน

หยิบเทคโนโลยี ที่เหมาะสมที่สุดในช่วงเวลานั้นๆ เพื่อสร้างการตัดสินใจที่ดีที่สุดในเวลานั้นๆ

ปั่น @ Edverest.co

สิ่งสำคัญคือความเข้าใจเกี่ยวกับความสำคัญของข้อมูลและการตั้งคำถามและสมมุติฐานหลังจากเรามีข้อมูลครับ 🙂

สรุปเรื่อง Data จากคุณปั่น

หลังจากได้สัมภาษณ์ปั่น ก็มีหลายๆอย่างที่สามารถเอาไปต่อยอดได้ไม่ว่าจะอยู่ในอุตสาหกรรมไหน การสร้าง Value หรือ Impact ที่จะช่วยแก้ปัญหาอะไรบางอย่างให้กับผู้ใช้งานนั้น ทุกอย่างเกิดขึ้นจากการที่ทำรู้ว่าจริงๆแล้ว ผู้ใช้งานเขามีปัญหาอะไร ณ ช่วงเวลานั้นๆ เราต้องศึกษาข้อมูลและรับฟังฟีคแบคผู้ใช้งานตลอดเวลา เพื่อนำไปปรับปรุงและพัฒนาสินค้าให้ตรงตามความต้องการ ณ ช่วงเวลานั้นๆ

ติดตามเรื่องราวดี ๆ เกี่ยวกับ Data Science ได้ที่ เพจ Data Science ชิลชิล และหากต้องการติชม หรือแนะนำอะไร ก็สามารถคอมเม้นท์ไว้ได้เลยนะคะ แอดเจนมาตามอ่านทุกคอมเม้นท์ค่ะ

Leave a comment

อ่านจบแล้วอยากพูดคุยต่อ? พิมพ์ไว้ตรงนี้ได้เลย แอดมาอ่านทุกอันครับ