สัมภาษณ์ Wisesight ผู้นำด้านข้อมูล Social Media เจาะลึก Customer Insight ให้ได้เปรียบเหนือคู่แข่ง

social media data analysis customer insights

เพื่อนๆ เจอบล็อคนี้จากไหนกัน ? ส่วนใหญ่น่าจะเปิดเจอจากเฟสบุ๊คใช่ไหมคะ รู้หมือไร่? คนไทยมีอัตราการใช้โซเชียลมีเดียสูงเป็นอันดับต้นๆของประเทศ และใช้งานเฉลี่ยกันถึงวันละ 3 ชั่วโมง ขุ่นพระ! 

วันนี้แอดแจนมีโอกาสได้สัมภาษณ์พี่ต่อ จาก Wisesight ค่ะ บริษัทผู้นำด้าน Social Listening Tools ที่นำ Public Data ที่เจากโซเชียลมีเดียมาเพิ่ม Value ให้กับบริษัททั่วฟ้าเมืองไทย ไปอ่านรายละเอียดกันได้เลยค่า

แอดแจน : สวัสดีค่ะพี่ต่อ แนะนำตัวสั้นๆให้ฟังหน่อยย 

พี่ต่อ : สวัสดีครับ ผม พุทธศักดิ์ ตันติสุทธิเวท หรือเรียกสั้นๆ ว่าต่อ ตอนนี้เป็น Data Research Manager ที่ Wisesight หน้าที่หลักๆ คือดูแลทีมให้สามารถหา Consumer Insight จาก Social Media แล้วส่งมอบให้ลูกค้าให้ดีที่สุด และดูแล Research Product บางตัวของ Wisesight ครับ (มี Product Owner หลายคน แบ่งๆ กันดู Research Product ครับ)

พุทธศักดิ์ ตันติสุทธิเวท wisesight
น้องต่อ เป็น Data Research Manager ที่ Wisesight

แอดแจน : หลายๆคนอาจจะเพิ่งเคยได้ยิน Wisesight เนอะ พี่ต่อเล่าค่ะหน่อยว่า Wisesight คืออะไร ทำอะไรบ้าง?

พี่ต่อ : ทุกวันนี้คนใช้ Social Media เป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวัน ข้อมูลโดยคร่าวๆ ในปัจจุบันซึ่งเป็นการประเมินโดย Wisesight คือมีผู้ใช้ Facebook ประมาณ 53 ล้านคน, Twitter 9 ล้านคน, Instagram 13 ล้านคน ทำให้ผู้บริโภคเปลี่ยนไปในระดับ Paradigm shift เลย ตั้งแต่วิธีคิด ปฏิบัติ ความเชื่อต่างๆ 

Wisesight เป็นบริษัทให้บริหารวิเคราะห์ข้อมูล Social Media ครับ โดยเก็บข้อมูลที่เป็นสาธารณะทั้งหมดบนโลกโซเชียล แล้วนำเสนอเป็น Consumer Insight ผ่านเครื่องมือต่างๆ ที่มีครับ เช่น Zocialeye, Warroom และ Research ครับ เพื่อช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้น

แอดแจน : เล่าวิธีการทำงาน Research ในสาย Social Media ให้ฟังหน่อยค่ะว่ามีกระบวนการทำงานเป็นยังไง และมีรูปแบบการเก็บข้อมูลแบบไหนบ้าง?

พี่ต่อ : จริงๆ แล้วก็เป็น Research ประเภทนึง แต่อาจจะแตกต่างจะ research ทั่วๆ ไปที่เราคุ้นเคยกันอยู่บ้าง สิ่งที่ต้องรู้ก่อนคือข้อมูลบน Social Media เป็นข้อมูลแบบ Passive คือเราไปบังคับให้คนพูดอะไรไม่ได้ มันลอยขึ้นมาตามธรรมชาติตามที่คนคิด คนรู้สึก ข้อดีของมันก็คือ Bias น้อยกว่า และอาจจะได้เห็นความเห็นแปลกๆ ที่เราอาจจะไม่เคยคิด แต่ก็มีข้อเสียคือคนก็อาจจะไม่ได้พูดในสิ่งที่เราอยากรู้ก็ได้ จะต่างจากแบบ Active อย่างการสัมภาษณ์หรือการ Survey

ทีนี้พอเราได้ความคิดเห็นของคนบน Social มาแล้ว ด้วยความที่มันมีปริมาณเยอะมาก เป็นหมื่นๆ แสนๆ ข้อความ เราจะมานั่งสรุปแบบ Focus Group ไม่ได้ ก็เลยต้องทำ Labeling / Catagorize เพิ่มเติม เพื่อให้เราสามารถนับจำนวนได้ เป็นการทำให้ Unstructure Data ให้กลายเป็น Structure Data ที่สามารถนับได้ คราวนี้เราก็จะรู้แล้วว่าคนพูดถึงเรื่องอะไรบ้าง มากน้อยแค่ไหน ก็จะเอาไปคำนวณในทางสถิติต่อได้

จากนั้นเราก็มาทำ Data Collection เพื่อเก็บข้อมูลให้เป็นระบบ ซึ่งการเก็บก็ไม่ใช่แค่เก็บไปงั้นๆ แต่การเก็บที่ดีก็คือการเก็บให้คนทำงานเอาไปใช้งานต่อได้ง่าย ถูกต้อง น่าเชื่อถือประมาณนี้ครับ 

Data Collection
Data Collection จาก Social Media ช่องทางต่างๆ ว่าประกอบด้วยอะไรบ้าง

ฟังแบบนี้อาจจะตกใจเพราะเพิ่งมีข่าวใหญ่โตของ Cambridge Analytica กันมา แต่จริงๆ แล้ว Social Listening Tools รวมถึง Wisesight จะทำการเก็บเฉพาะข้อมูลที่เป็นสาธารณะเท่านั้น นึกง่ายๆ คือถ้ามีใครๆ ก็ตามสามารถมองเห็นข้อมูลเราได้โดยไม่ต้องล็อกอินไม่ว่าบน Platform หรือเว็บไซต์ใดก็ตาม ส่วนใหญ่แล้วเป็นสาธารณะ ยกเว้นแต่ Facebook Profile ที่จะไม่มีการเก็บข้อมูลใดๆ แม้ว่าจะเปิดสาธารณะไว้ครับ

แอดแจน : พี่ต่อเล่าตัวอย่าง เคสที่ลูกค้าใช้ product จาก wisesight ให้ฟังหน่อยค่ะ

พี่ต่อ : ถ้าให้ใกล้ตัวหน่อยอาจจะเป็นร้านค้า ร้านอาหารต่างๆ ที่เวลาออกแคมเปญแล้ว สามารถดูกระแสได้ทันทีว่ามันจะเวิร์คมั้ย กระแสเป็นยังไง โดนชมตรงไหน โดนด่าตรงไหน ช่องทางไหนดีหรือไม่ดี แล้วเข้าไปแก้ไขให้ทันท่วงทีเพื่อให้แคมเปญมันสำเร็จตามที่หวัง หรือใช้ข้อมูลในการหาโอกาสใหม่ๆ

เช่น ดูว่าตอนนี้เทรนด์ของผู้สูงอายุเป็นไง เทรนด์สุขภาพเป็นไง ก็จะสามารถออกแบบโปรดักส์หรือเซอร์วิสที่ตรงใจได้ หลักๆ แล้วแบรนด์ต่างๆใช้ Wisesight เพื่อทำความเข้าใจผู้บริโภค ความเห็นที่มีต่อแบรนด์เพื่อที่จะได้คอยปรับปรุงและแก้ไข หรือวางแผนทางการตลาดให้ตรงจุุดมากยิ่งขึ้น ซึ่งโดยปกติแล้วก็ต้องใช้ข้อมูลหลายๆ ส่วน รวมถึงความครีเอทีฟประกอบกัน

แอดแจน : ใน 1 วัน พี่ต่อทำอะไรบ้าง ?

พี่ต่อ : หน้าที่หลักก็เหมือนกับ Analyst ที่อื่นๆ ครับ Daily Routine คือการทำความสะอาดข้อมูลทั้ง Cleansing, Labeling, Categorize ถือเป็นงานหลักเลยแหละ เพราะข้อมูล Social Media เป็นข้อมูลที่มีขยะและความไม่เกี่ยวข้องเยอะมาก ต้องทำความสะอาดข้อมูลและทำให้พร้อมใช้งานก่อน จากนั้นก็จะเริ่มวิเคราะห์ หา Insight ออกเป็นรายงานให้ลูกค้า

ในเดือนๆ นึงจะมีช่วงว่างๆ อยู่บ้าง ก็จะเป็นการ Learning and Coaching ฝึกสกิลต่างๆ เพิ่มเติมทั้งเขียนโปรแกรม, Machine Learning, Visualizations รวมถึงการเรียนรู้ในส่วนของ Business และ Marketing

แอดแจน : สุดยอดมากๆเลย แล้วมันมี Challenge อะไรในการทำงานบ้างจ๊ะ

พี่ต่อ :  เอาจริงๆ มันก็มี Challenge หลายด้านนะครับ อย่างแรกคือตัวเราเองที่สกิลไม่พอที่จะจัดการกับอะไรต่างๆ เพราะการทำงานข้อมูลมันต้องใช้ความรู้หลากหลายมากๆ ทำให้ต้องรวมทีมเพื่อทำให้งานสำเร็จ ซึ่งพอทำงานเป็นทีมมันก็มี Challenge เรื่องการทำงานร่วมกันแหละ อันนี้เป็นฝั่งตัวบุคคล 

ในฝั่งดาต้าที่เป็น Social Media Data เนี่ย อย่างแรกคือมันเป็น Text, Image, Video ซึ่งเป็น Unstucture Data ที่ดีลด้วยยากกว่าปกติ ในหลายๆ ครั้งข้อมูลที่มีขยะปะปนอยู่ค่อนข้างเยอะ โดยเฉพาะตัวบริบทภาษาไทยที่มีความท้าทายใช่ย่อย ถ้าใช้ Machine Learning ไปจัดการให้ บางทีก็ได้งานที่เรายังไม่ค่อยพอใจ

ข้อสองคือ Platform ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ยกตัวอย่าง เฟสบุ๊ค ที่เปลี่ยนอัลกอริลิทึ่มแทบทุกวัน ทำให้เก็บข้อมูลได้บ้าง ไม่ได้บ้าง ทำให้ไม่มีความ Consistency รวมถึงมีความเป็น Silo แยกในแต่ละแพลตฟอร์มของโซเชี่ยลมีเดีย ก็ทำให้เวลาอยากวิเคราะห์ลึกๆ ก็ไปได้ไม่สุด ไม่เหมือนข้อมูลภายในองค์กร (Internal Data) ที่จัดการได้ดีๆ อันนั้นก็จะไปได้ลึกกว่า 

แอดแจน : สมมติเล่นๆว่าวันนึง Social media ล่ม จะส่งผลต่อ Wisesight ไหม ยังไงเอ่ย?

พี่ต่อ : ก็ส่งผลแหละครับ เพราะเท่ากับว่า Data Source มันหยุดทำงานไปเราก็ไม่มีข้อมูล แต่ผลกระทบก็ไม่เยอะมาก เพราะมันสามารถเก็บข้อมูลย้อนหลังได้ เราก็ค่อยไปจัดการข้อมูลที่หายไปช่วงนั้นทีหลัง 

แต่ที่กระทบจริงๆ คือการรับมือกับความเปลี่ยนแปลงของแพลตฟอร์มต่างๆ ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา เช่นการซ่อนค่า Like, การมองไม่เห็นชื่อ Username เป็นต้น ซึ่งเป็นสิ่งที่ Wisesight ต้องรับมืออยู่เป็นประจำเลย 

แอดแจน : ขอทริคเด็ดๆ สำหรับคนที่อยากใช้พลัง social media ให้เกิดประโยชน์หน่อยจ๊ะ

พี่ต่อ : อยู่ที่อยากใช้พลังในแง่ไหนครับ ถ้าอยากใช้มันเพื่อส่งพลังก็ต้องเริ่มคิดก่อนว่า Social Media เป็นเวทีของทุกคนที่มีของ แต่แน่นอนคงไม่ใช่แค่เราคนเดียวที่มีของ ถ้าอยากทำให้สำเร็จคงฝากไว้ 3 มิติครับคือ 

  1. เข้าใจว่า Social Media มันทำงานยังไง มีอัลกอริทึ่มยังไง เปลี่ยนแปลงอย่างไรบ้าง 
  2. ต้องมีไอเดียครับ ไอเดียที่เป็นของเรา ไอเดียที่ไปโดนใจของคนบางกลุ่ม 
  3. ต้องรู้จักใช้งานข้อมูล
trends.wisesight
trends.wisesight ที่เปิดให้คนทั่วไปเข้าไปดูเทรนด์ต่างๆ บนโซเชี่ยลมีเดียฟรี

ขอเจาะในมุมข้อมูลนิดนึง Social Media มีข้อมูลให้ใช้เยอะมากๆ ทั้งจากตัว Platform เอง หรือไปหาดูจาก Third Party เช่นในกรุงเทพฯ มีผู้ใช้ Facebook ประมาณ 22 ล้านคน ถือว่าเยอะที่สุดในโลก ทำให้มีการสร้างข้อมูลมากมาย อยู่ที่เราสามารถเอามาใช้ประโยชน์ได้ไหม

ซึ่งการใช้ข้อมูลโซเชียลหลักๆ แล้วคือต้องเข้าใจที่มา ที่ไปของข้อมูลแต่ละจุด ว่ามีความหมายอะไร สื่อถึงอะไร ข้อมูลบางชุดอาจต้องอาศัยการตั้งสมมติฐานหรือการสังเกตพฤติกรรมผู้ใช้เข้าช่วยด้วย 

ตอนนี้ Wisesight ก็มีการเปิด https://trend.wisesight.com/ ให้ทุกคนสามารถเข้าไปกันฟรีนะครับ ในนั้นก็จะมี Trending , Top Content , Top Hashtag จากช่องทาง Social Media ต่างๆ เข้าไปลองเล่นกันได้ครับ

แอดแจน : น่าลองใช้มากๆเลยค่ะ ! แล้วใน wisesight มีทีมอะไรบ้างคะ และมีกระบวนการทำงานภายในยังไง

พี่ต่อ : Wisesight จะแบ่งออกเป็น 3-4 โซนใหญ่ๆ ครับคือ Business, Developers, Research & Analytics, Engagements, Marketing แล้วก็ทีมหลังบ้านที่เรียกรวมๆ ว่าทีม Suppport  

ในส่วนของ Business ก็จะมีทีม Sales ทำหน้าที่ขายเครื่องมือและการบริการของเรา แล้วก็ทีม Account Management ที่จะคอยดูแลหลังจากที่ลูกค้าซื้อแล้ว สองทีมนี้คือทีมหน้าบ้านที่ต้องเจอกับลูกค้า 

ต่อมาก็ทีม Developer / Programmer โดยรวมๆ แบ่งเป็น 5 ทีมคือ
– ทีม S : เป็นทีม Data Engineer คอยดูแลการเก็บข้อมูล Database และ Infrastructure ของระบบข้อมูลทั้งหมด
– ทีม H : ดูแลและพัฒนาผลิตภัณฑ์ Warroom ที่เป็น Social CRM Platform
– ทีม M : ดูแลและพัฒนาผลิตภัณฑ์ Zocialeye ซึ่งเป็น Social Analytics Platform
– ทีม Tequila : เป็นทีม A.I. Developer คอยวิจัยและพัฒนาโมเดล Machine Learning ต่างๆ โดยเน้นไปที่ Text และ image Analytics
– ทีม Venom : เป็นทีมที่พัฒนา Internal Tools เพื่อใช้ในงาน Research

อีกส่วนหนึ่งที่เป็นทีมใหญ่เหมือนกันและเป็นทีมที่ผมอยู่ด้วย คือโซนที่เป็น Research & Analytics มีรวมๆ 8 ทีมทำหน้าที่คล้ายกันคือคอยวิเคราะห์ข้อมูลและหา Consumer Insight ให้ลูกค้า รวมถึงพัฒนากระบวนการวิจัยและการประยุกต์ใช้ข้อมูลใหม่ๆ ด้วย

ทีม Engagement จะเป็นทีมที่คอยดูแลเรื่องการมอนิเตอร์ Brand Crisis ให้กับลูกค้าแล้วก็จะมีทีม Marketing ที่คอยดูการตลาดและภาพรวมของแบรนด์ทั้งหมด ทีม Support ทั้ง Admin / HR / IT ที่คอยดู Facilities ในการทำงาน

แอดแจน : Culture งานทำงานที่ Wisesight เป็นยังไงบ้างคะ

Culture Wisesight
บรรยากาศการทำงานที่ wisesight (ขอบคุณรูปสวยๆจาก Blognone)

พี่ต่อ : หลักๆ แล้ว Wisesight มี Core Value 5 อย่างครับคือ Trust, Growth, Empowerment, Pride, Collaboration เพราะฉะนั้นโดยภาพรวมคือเราได้รับอำนาจในการบริหารตัวเองกันพอสมควร ซึ่งการจัดการตัวเองหรือ Self Manage เนี่ย มันก็ต้องการความรับผิดชอบที่สูงมาก รวมถึงความเชื่อใจ (Trust) ที่สูงมากต่อทีมและต่อคนอื่นๆ เช่นกัน เราเชื่อใจกันว่าทุกคนพยายามทำงานอย่างดีที่สุดแล้ว เพราะฉะนั้นเราจะไม่ว่ากันเมื่อผิดพลาดแต่จะ่ช่วยกันแก้ไข 

อีกข้อที่สำคัญคือเรื่อง Growth Mindset ที่นี่เราเน้นให้ทุกคนเติบโตและก้าวไปข้างหน้า รวมถึงต้องสามารถทำงานเป็นทีมและทำงานกับผู้อื่นได้อย่างดีเยี่ยมครับ

แอดแจน : ถ้าอยากสมัครงานที่ Wisesight ต้องที่สกิล และ mindset อะไรบ้าง 

พี่ต่อ : ถ้าสาย Data เอาตรงๆ ก็ Skill พื้นฐานปกติครับ เข้าใจสถิติเบื้องต้น ที่จะต้องการเพิ่มขึ้นหน่อยคือความรู้ ความเข้าใจเกี่ยวกับ Social Media หรือ Digital Marketing เพราะ Usage หลักๆ ของข้อมูลโซเชียลคือมันไปในมุมนั้น

แต่ที่สำคัญกว่าคือ Mindset เราชอบคนที่ Active Learning ชอบเรียนรู้และพัฒนาตัวเอง รวมถึงต้องสามารถทำงานเป็นทีมได้ดี เพราะที่นี่ให้ความสำคัญกับทีมมาก เก่งอยู่คนเดียวมีค่าน้อยกว่าพาทีมและคนรอบข้างเก่งไปด้วยกัน เรื่องนี้สำคัญมาก

แอดแจน : พี่ต่อมีอะไรที่อยากฝากอะไรถึงคนที่สนใจงานไหมคะ

พี่ต่อ : งานดาต้าไม่ใข่งานสบายนะจริงๆ แล้ว มันอาจจะ Sexy แต่ไม่ได้หมายความว่ามันสบาย มันมีปัญหาเยอะโดยเฉพาะในมุมของการทำ Data Preparations ที่กินเวลาส่วนใหญ่ของชีวิต บางทีทำ Cleansing ข้อมูลอยู่ 5 วัน ได้สไลด์มาหน้าเดียวก็มี

เพราะงั้นต้องเตรียมใจให้พร้อม ว่างานนี้มันมีทั้งส่วนที่สนุกและไม่สนุกนะ พร้อมที่จะรับมือกับความไม่สนุกเพื่อปลายทางที่สนุกรึเปล่า 

แอดแจน : สุดท้ายแล้ว แอดเห็นพี่ต่อทำ Podcast หมีเรื่องมาเล่า เล่าให้ฟังหน่อยว่า เกิดขึ้นมาได้ไง เกี่ยวกับอะไร

หมีเรื่องมาเล่า podcast twobearstalk
หมีเรื่องมาเล่า podcast twobearstalk พูดเรื่องเกี่ยวกับ Data

พี่ต่อ : หมีเรื่องมาเล่า เกิดจากผมกับพี่ป๋อมนั่งคุยกันเรื่องงาน เรื่องชีวิตและรู้สึกว่าเราชอบเวลาที่เราคุยกัน มันได้อะไรใหม่ๆ เยอะเลยแล้วก็รู้สึกสนุกดี บวกกับผมมีความอยากทำ Podcast อยู่แล้ว ก็เลยชวนพี่ป๋อมทำด้วยกัน พี่ป๋อมก็เลยเอาสิ (เกิดขึ้นง่ายมากๆ) หมีเรื่องมาเล่าเป็น Podcast เกี่ยวกับดาต้าและ UX (Users Experience) เราตั้งต้นกันแบบนั้นเพราะผมทำงานดาต้า ส่วนพี่ป๋อม ทำงานสาย UX และทำงานด้วยกันมาก่อ

ซึ่งอนาคตอาจจะเปลี่ยนไปก็ได้ อาจจะมีเรื่องชีวิต เรื่องทำงาน เข้ามาด้วย เพราะรู้สึกว่าเราอยากคุยทุกเรื่องแหละ 55 ยังไงก็ฝากติดตามด้วยนะครับ เสิร์สคำว่า หมีเรื่องมาเล่า หรือ 2bearstalk บน Facebook หรือ twobearstalk บน Podbean, Spotify แวะเข้ามาทักทายหรือแนะนำ ติชมกันได้ อยากคุยกับเพื่อนๆทุกคนครับ!

สรุป บทสัมภาษณ์ Wisesight ผู้นำด้านข้อมูล Social Media

ปฎิเสธไม่ได้ว่า โซเชี่ยลมีเดียได้กลายมาเป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินชีวิตของเราแล้ว และการนำข้อมูลมากมายจากโซเชี่ยลมีเดียมาวิเคราะห์นั้น จะสร้างประโยชน์มากมายทั้งกับตัวลูกค้า และแบรนด์ เพื่อนๆ ที่สนใจสามารถเริ่มต้นจากสิ่งเล็กๆน้อยๆใกล้ตัวก่อน เช่น Facebook Insight หรือ trend.wisesight เลย หรือถ้าอยากจัดแบบ Full loop ก็ให้ wisesight ช่วยจัดการได้เลยค่า

ไว้พบกันใหม่คอนเท้นท์หน้า ใครอยากคำแนะนำอะไรก็สามารถ inbox มาที่เพจ Data TH.com ของเราได้เลย :D

บทความอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง

PDPA Icon

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ ตั้งค่า

Privacy Preferences

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

Allow All
Manage Consent Preferences
  • Always Active

Save