Data Science ช่วยเรื่องความรักยังไงบ้างนะ?

เพื่อนๆ คนไหนที่ติดอยู่ใน #คนเหงา #Friendzone ไม่ว่าจะด้วยเหตุผลไม่เจอซัมวันที่ถูกใจ สเป็คไม่โดน หรือเราเองที่ไม่โดนสเป็คคนที่เราชอบไหมคะ ?

แจนมีโอกาสได้สัมภาษณ์เด็กรุ่นใหม่ไฟแรง คุณปอนด์ Co-founder CU Fast Date ผู้ริเริ่มการนำ Data Science มาผสมกับความรักอย่างลงตัว ไม่ว่าจะเป็น Speed Dating ของชาวมหาลัยและออฟฟิศ รวมถึงกิจกรรมอื่นๆที่มีผลลัพธ์ยืนยันการสร้างคู่รักและ community ใหม่ๆมานักต่อนัก

แจน : คุณปอนด์ช่วยแนะนำตัวหน่อย ว่าตอนนี้ทำอะไร อยู่ที่ไหน

ปอนด์ : สวัสดีครับ ผมชื่อปอนด์ สุรพัศ ธัญพิชชา จบจากเศรษฐศาสตร์ จุฬา

ผู้ริเริ่มการนำ Speed dating (การพูดคุยกันในระยะเวลาจำกัด) มาใช้กับนิสิต/ศิษย์เก่าจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย Co-founder CU Fast Date และยังเป็น Event Organizer ให้อีกหลายๆแห่ง (แล้วแต่คนจ้าง) ครับ แฮ่

แจน : อะไรคือแรงบันดาลใจในการก่อตั้ง CU Fast Date คะ

ปอนด์ :ตอนผมยังศึกษาอยู่มหาวิทยาลัย ทั้งตัวผม และเพื่อนเองประสบปัญหาด้านความรักกันมาอย่างหนักหน่วง เรียกได้ว่า “นก” เต็มคณะ 5555 ตอนนั้นผมก็เริ่มคิดหาสาเหตุ และ insight ต่างๆ โดยผมพบว่าส่วนใหญ่ปัญหาเรื่องความรักหลักๆเกิดจาก การที่คนสองคนมีความชอบไม่ตรงกัน จึงเข้ากันไม่ได้

ทั้งเรื่องสเป็คที่เยอะของเพื่อนผู้หญิงที่เป็นสาเหตุให้เธอเหล่านั้นยังโสด ผู้ชายส่วนมากเองก้ไม่กล้าที่จะเข้าไปจีบ เข้าหาเพศตรงข้ามไม่เก่ง มักเริ่มโดยเข้าไปเป็นเพื่อนก่อน แต่พอรู้ตัวอีกที ก็ตกอยู่ใน #Friendzone แล้ว

ผมจึงคิดว่าถ้าเราสามารถเป็นสื่อกลางหรือพื้นที่ๆหนึ่งที่ทำให้คนโสดสามารถมาเจอกับคนที่มีแนวโน้มว่าจะถูกใจซึ่งกันและกัน เพื่อให้เกิดความรักที่เบ่งบานในมหาลัยก็น่าจะดีครับ

แจน : คุณปอนด์มีวิธีเริ่มต้นโปรเจคยังไงบ้างคะ

ปอนด์ : ในช่วงแรกผมทำการวิจัยและศึกษาข้อมูลของ target เพิ่มเติมครับ ทั้งการลงไปสัมภาษณ์ ,การสังเกตพฤติกรรม ,การส่ง Google survey รวมถึงการหาอ่านความรู้เพิ่มเติมจากหนังสือ เพื่อให้ได้ข้อมูลและสกัด insight ของลูกค้าให้ตรงจุดมากที่สุด จากนั้นทีมงานได้จัด Speed Dating ครั้งแรกในจุฬาขึ้น ในครั้งนั้นผมได้ให้ผู้ที่สนใจเข้าร่วมกรอกข้อมูลต่างๆ เช่น Demogeahic , Interest , Hobby เพื่อทำการสมัคร  โดยผมเอาข้อมูลพวกนี้ไปรวบรวมและวิเคราะห์เพื่อ Matching ผู้เข้าร่วม ที่มีแนวโน้มว่าจะสนใจซึ่งกันและกันให้มาพบเจอกันครับ โดยผลตอบรับในครั้งแรกถือว่าค่อนข้างดี และเกิดคู่รักจริงจากในงานครับ

แจน คุณปอนด์คิดว่าส่วนผสมใดบ้างที่ทำให้งานในครั้งนั้นประสบความสำเร็จ

ปอนด์ : ผมคิดว่าเป็นเรื่องของการเข้าใจผู้เข้าร่วม และสามารถสร้าง Value – added ให้กับผู้เข้าร่วมได้จริงๆครับ โดยการที่เรามีการทำการบ้าน และวางแผนวิธีการเก็บข้อมูลอย่างรอบคอบ ทำให้ข้อมูลที่ได้มามีคุณภาพและสามารถนำไปใช้งานได้จริง

แจน : คุณปอนด์มีการวางแผนกิจกรรมครั้งต่อไปอย่างไรบ้างครับ

ปอนด์ : ผมนำฟีดแบคจากกิจกรรมแรกมาเป็นข้อมูลสำคัญในการปรับปรุงครั้งต่อไป นอกจากนี้ผมวางแผนระบบการจัดการข้อมูลให้เป็นระบบมากยิ่งขึ้นครับ โดยจะมีการจัดทำฐานข้อมูลที่ให้คนในทีมสามารถเข้าถึงได้ตามสิทธิแต่ละตำแหน่ง และมีการออกแบบขั้นตอนการเก็บข้อมูลในอนาคต เมื่อถึงจุดหนึ่งที่ข้อมูลของเรามีมากพอ เราก็จะเป็นแพลทฟอร์มที่เป็นพื้นที่ให้คนสองคนที่มีแนวโน้ม Matching กันในแนวโน้มที่สูงมากขึ้นมาพบกัน ทำให้เกิดคู่รักดีๆ มีคุณภาพแบบ Perfect Match ออกมาเพิ่มขึ้นในที่สุด โดยกิจกรรมล่าสุดที่จัดไปคือ Sky Speed Dating ซึ่งเจาะกลุ่มคนวัยทำงานเป็นหลัก

สำหรับกิจกรรมอื่นๆ กดติดตามข่าวสารได้ที่เว็บไซต์ของเรา https://cufastdate.com/ เลยครับ

แจน : ในศตวรรษที่ 21 นี้ คุณปอนด์คิดว่าเราต้องเตรียมตัวยังไงบ้างคะ

ปอนด์ : ผมคิดว่าในยุคต่อไป จะมีเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วมากขึ้นยิ่งกว่าทุกวันนี้

เราต้องมองสถานการณ์ให้ออก ปรับตัวให้ทัน เพื่อจะเข้าไปอยู่ในใจลูกค้าครับ ดังนั้นจึงต้องมีการคิดและวางแผนเรื่องข้อมูลครับ

ผมคิดว่าข้อมูลเปรียบเสมือนกับ “สินทรัพย์” ที่สร้างมูลค่าให้กับธุรกิจอย่างมหาศาล ซึ่งสิ่งสำคัญที่สุดคือ “การวางแผน” ลงทุนในสินทรัพย์ตัวนี้อย่างรอบคอบ เพื่อให้ข้อมูลนี้เกิดประโยชน์ต่อธุรกิจและสร้าง Value – added ให้กับลูกค้าได้มากยิ่งขึ้น

โดยผมมองว่าเทรนด์ของตัว Data Science หรือ “วิทยาศาสตร์ข้อมูล” กำลังเป็นที่จับตามอง

หลายๆคนมีมุมมองว่า เรื่องนี้เป็นเรื่องที่เป็นวิทย์จ๋า ฟังดูเข้าใจยาก ส่วนตัวผมมองว่า Data Science เกิดจากการนำศาสตร์ วิทย์ มาผสมกับ ศิลป์ ในสัดส่วนที่พอดี

คุณปอนด์ Co-founder เพจ CU Fast Date

ศิลป์นั้นเป็นสิ่งที่ไม่มีสูตรสำเร็จตายตัว เราต้องพัฒนาและฝึกฝนตลอด โดยการที่เราจะใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างเต็มที่ เราต้องมองเห็นและเข้าใจภาพรวมของธุรกิจก่อน แล้วจึงตั้งเป้าหมายธุรกิจของเราว่ามีอะไรบ้าง ซึ่งเป้าหมายนี้จะต้องสัมพันธ์กับความต้องการของลูกค้า และสร้าง Value – Added ให้กับลูกค้าได้ เมื่อเราเข้าใจเป้าหมาย เราจึงค่อยออกแบบกระบวนการเก็บข้อมูลให้มีประสิทธิภาพ โดยมีขั้นตอนคร่าวๆดังนี้

1. เราจะเก็บข้อมูลจากแหล่ง (Sources) ใด ? – ลูกค้าปัจจุบันของคุณ โซเชี่ยลมีเดีย และ /หรือ อื่นๆ

1. เราจะเก็บข้อมูลในรูปแบบ (Format) ใด? – รูปภาพ การจดบันทึก ข้อความ และ /หรือ อื่นๆ
2. เราจะเก็บข้อมูลด้วยวิธี (Methods) ใด? – In-depth interview , Observing , Social listening และ /หรือ อื่นๆ

ซึ่งศิลป์และวิทย์เมื่อมาผสานด้วยกัน เราก็จะได้ข้อมูลที่มีประโยชน์ ซึ่งคนที่สามารถปรับตัวได้เร็วกว่า ก็จะสามารถนำข้อมูลนั้นไปวิเคราะห์เพื่อตอบโจทย์ลูกค้าได้อย่างตรงจุดและเข้าไปอยู่ในใจของลูกค้าได้ไม่ยากครับ

แจน : แจนเชื่อว่าหลายๆท่านคงเห็นความสำคัญของข้อมูลแล้วแต่ไม่รู้จะเริ่มต้นยังไง คุณปอนด์มีอะไรจะแนะนำไหมคะ ?

ปอนด์ : จริงๆแล้วผมคิดว่าทุกคนมีการเก็บบันทึกข้อมูลอยู่แล้ว ทั้งที่รู้ตัว และ ไม่รู้ตัว ยกตัวอย่าง คุณป้าขายของชำหน้าปากซอย ผมเชื่อว่าคุณป้าเองก็มีการจดบันทึกรายรับ รายจ่ายทุกวันอยู่แล้ว รวมถึงข้อมูลความต้องการของลูกค้าที่ได้มาจากการพูดคุยกับลูกค้า ซึ่งการนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้ให้เกิดประโยชน์นี่เองที่จะเพิ่มมูลค่าให้กับป้า เช่น ป้าเริ่มสังเกต และเก็บดูข้อมูลในอดีต พบว่า น้ำแดงขายดีกว่าน้ำเขียวถึง 2.5 เท่า โดยลูกค้าที่มาซื้อมักจะซื้อคู่กับปลาแผ่นกรอบ ทำให้ปลากรอบขายดี จนของขาดร้านบ่อยๆ เมื่อป้าดูข้อมูลพวกนี้และวิเคราะห์ต่อยอด ป้าก็สามารถวางแผนการสั่งซื้อครั้งต่อไปได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ขั้นตอนต่อไปป้าก็เริ่มเพิ่มปริมาณของข้อมูล โดยอิงจากเป้าหมายของป้า การที่ป้าเก็บข้อมูลให้มากขึ้น และเป็นระบบมากยิ่งขึ้น ทำให้ข้อมูลป้ามีมาตรฐานและสามารถนำไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขั้นตอนนี้ก็มีเทคนิคต่างๆที่ช่วยให้ป้าเริ่มเก็บข้อมูลได้ฟรี เช่น

• การสัมภาษณ์ลูกค้า (In-Depth Interview) ว่าลูกค้าชอบอะไร อยากได้อะไรเพิ่มไหม  
• การสังเกตพฤติกรรมของลูกค้า ว่าลูกค้ามีพฤติกรรมการหยิบจับ การซื้อของแบบใด ช่วงเวลาใด
• การใช้ Tools ต่างๆบนอินเตอร์เน็ตช่วยเก็บข้อมูล เช่น Google Form, Survey Monkey เช่น ในกรณีที่ป้าอยากได้ข้อมูลที่ปริมาณเยอะขึ้น

โดยป้าควรเก็บรวบรวมข้อมูลให้อยู่ในทีเดียวกัน เพื่อไม่ให้ข้อมูลเกิดความซ้ำซ้อน และเป็นระบบครับ ถ้าป้าได้ input ข้อมูล insight ทีดีก็จะส่งผลให้ output ก็คือข้อมูลเหล่านั้นเชื่อถือได้และสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้จริงครับ

จากที่ได้สัมภาษณ์คุณปอนด์ พ่อหนุ่มหน้ามนที่นำศาสตร์แห่งข้อมูลมาผสมรวมกับความรักได้อย่างลงตัว จะว่าไปแล้ว Data Science ก็คล้ายๆกับความรัก ตอนเริ่มก็ต้องมีการลงทุนศึกษาข้อมูลของอีกฝ่ายและเก็บข้อมูลเป็นอย่างดี เช่น ของที่เธอชอบ หนังสือที่เธออ่าน วันเกิด วันครบรอบ (ห้ามลืมเด็ดขาด) โดยข้อมูลเมื่อเก็บมาแล้ว ก็ต้องทำให้เป็นระบบ และหมั่นอัปเดตข้อมูลตลอดเวลา เพื่อวิเคราะห์แนวโน้มสิ่งที่เธอน่าจะชอบในอนาคต และซื้อของที่น่าจะตรงใจให้ เท่านี้ก็จะเกิดโมเม้นต์ที่ดีระหว่างกัน

เห็นไหมคะว่า Data Science เป็นเรื่องชิลชิลและใกล้ตัวกว่าที่คิด และถ้าบทความนี้ทำให้คุณสนใจด้าน Data มากขึ้น ฝากแชร์ให้เพื่อน ๆ กันค่ะ ยิ่งแชร์เยอะ แอดเจนยิ่งมีแรงกดดันในการเขียนบทความหน้าให้เสร็จ และติดตามบทความใหม่ ๆ จาก Data Science ชิลชิลได้ตลอด ทาง Facebook Page Data Science ชิลชิล นะคะ

• Facebook
• Twitter
• Line