การตัดสินใจทางธุรกิจบางอย่างนั้นง่าย แต่ความสามารถในการตัดสินใจที่ถูกต้องอย่างสม่ำเสมอภายใต้แรงกดดัน และในระดับขนาดใหญ่ ทำให้ธุรกิจที่ยอดเยี่ยมแตกต่างจากธุรกิจที่ดี นั่นคือที่มาของข้อมูล เมื่อใช้ข้อมูลอย่างเหมาะสม ข้อมูลจะช่วยให้คุณมีความชัดเจนในการดำเนินการอย่างรวดเร็ว เข้าใจในการดำเนินการอย่างชาญฉลาด และมีหลักฐานในการโน้มน้าวใจทีมของคุณ ด้านล่างนี้คือแนวทางปฏิบัติในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล เหตุใดการตัดสินใจจึงมีความสำคัญ และวิธีสร้างระบบและนิสัยต่างๆ ที่รองรับการตัดสินใจดังกล่าว

บทความนี้ให้ข้อมูลอะไรบ้าง

• การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลคืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญต่อธุรกิจ
  
• ข้อมูลช่วยลดการคาดเดาและปรับปรุงผลลัพธ์ได้อย่างไร
  
• ข้อดีของการใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เพื่อชี้นำการตัดสินใจคืออะไร
  
• ธุรกิจของฉันจะใช้การตัดสินใจที่ใช้ข้อมูลได้อย่างไร
  

การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลคืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญต่อธุรกิจ

การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลหมายถึงการใช้ข้อมูลจริงเพื่อกำหนดกลยุทธ์ทางธุรกิจของคุณ ซึ่งอาจหมายถึงการวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าก่อนที่คุณจะเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ หรือพิจารณารูปแบบรายได้ก่อนที่คุณจะกำหนดเป้าหมายในไตรมาสหน้า ข้อมูลจะช่วยให้คุณมีหลักฐานเพื่อส่งเสริมประสบการณ์ของคุณ และเป็นวิธีตรวจสอบสิ่งที่คุณคิดว่าคุณรู้แล้ว เมื่อตัวเลือกขึ้นอยู่กับข้อเท็จจริง คุณสามารถหลีกเลี่ยงการมองข้ามปัจจัยสำคัญได้ ความชัดเจนดังกล่าวทำให้ตัดสินใจได้อย่างมั่นใจมากขึ้นและได้ผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอยิ่งขึ้น

การตัดสินใจประเภทนี้ทำให้มีข้อได้เปรียบที่แท้จริง และบริษัทต่างๆ กำลังนำข้อมูลมาใช้ในกระบวนการของตนมากขึ้นเรื่อยๆ โดยคาดว่าภายในปี 2026 องค์กรการขายแบบ B2B จำนวน 65% คาดว่าจะเปลี่ยนผ่านไปสู่การตัดสินใจที่ใช้ข้อมูล

ข้อมูลช่วยลดการคาดเดาและปรับปรุงผลลัพธ์ได้อย่างไร

การพึ่งพาข้อมูลช่วยลดความไม่แน่นอนที่เกิดขึ้นจากการดำเนินธุรกิจได้มาก แทนที่จะเดาว่าอะไรที่จะได้ผล คุณสามารถใช้หลักฐานจริง เช่น พฤติกรรมของลูกค้า แนวโน้มรายได้ และข้อมูลการใช้งานผลิตภัณฑ์ เพื่อดูว่าอะไรได้ผล อะไรไม่ได้ผล และเหตุผลประกอบ โดยข้อมูลเหล่านี้จะช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดีขึ้น

• ตรวจสอบสมมติฐาน: ทุกธุรกิจดำเนินการบนพื้นฐานของประสบการณ์ สัญชาตญาณ และนิสัย แต่สมมติฐานที่ไม่ได้รับการทดสอบอาจมีราคาแพง ข้อมูลจะช่วยให้คุณทดสอบสมมติฐานเหล่านั้นได้ก่อนที่จะกำหนดกลยุทธ์

• เสริมสร้างการสนับสนุนจากทีม: การมีหลักฐานที่ชัดเจนรองรับการตัดสินใจจะทำให้ทีมเชื่อถือได้ง่ายขึ้น โดยการตัดสินใจนั้นขึ้นจะถูกกำหนดโดยสิ่งที่แสดงออกมาผ่านตัวเลขที่เป็นรูปธรรมมากกว่าสัญชาตญาณ

• เปิดเผยข้อมูลเชิงลึกใหม่: รูปแบบในข้อมูลมักจะเปิดเผยสิ่งใหม่ๆ เช่น กลุ่มลูกค้าที่ถูกมองข้าม ปัญหาในการแนะนำลูกค้าใหม่ หรือช่องทางที่เพิ่มการเปลี่ยนสู่การซื้อจริงได้อย่างไม่คาดคิด

• พร้อมรับมือทุกอย่าง: โมเดลเชิงทำนายช่วยให้ทีมงานคาดการณ์ได้แทนการตอบสนอง ซึ่งอาจหมายถึงการระบุรูปแบบของการฉ้อโกง คาดการณ์ความต้องการตามฤดูกาล หรือระบุสัญญาณเริ่มต้นของการสูญเสียลูกค้า

• ติดตามประสิทธิภาพ: เมื่อคุณรู้สิ่งที่เกิดขึ้นในเวลาจริง การเปลี่ยนทิศทางอย่างรวดเร็วและหลีกเลี่ยงการใช้ทรัพยากรอย่างสิ้นเปลืองก็จะง่ายขึ้น เมื่อข้อมูลกลายเป็นส่วนหนึ่งของการตัดสินใจ องค์กรมักจะมีความคล่องตัวมากขึ้น

• การตัดสินใจแต่ละครั้งจะช่วยให้การตัดสินใจในอนาคตดีขึ้น: ยิ่งคุณติดตามผลลัพธ์มากเท่าไหร่ ธุรกิจของคุณก็จะเรียนรู้จากประสบการณ์มากขึ้นเท่านั้น ทำให้การตัดสินใจแต่ละครั้งเป็นโอกาสในการเรียนรู้

หากข้อมูลของคุณไม่สมบูรณ์อาจทำให้คุณเดินผิดทาง ไม่เป็นกลาง หรือเข้าใจผิดได้ แต่เมื่อทำได้ดีแล้ว แนวทางที่อาศัยข้อมูลจะช่วยเพิ่มคุณภาพของการตัดสินใจทุกครั้ง ซึ่งจะทำให้มีความชัดเจนมากขึ้น มีความมั่นใจมากขึ้น และมีโอกาสที่ดีขึ้นที่จะได้ผลลัพธ์เชิงบวก

ข้อดีของการใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เพื่อชี้นำการตัดสินใจคืออะไร

การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เป็นข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้าง ช่วยให้ทีมต่างๆ มองเห็นสิ่งที่เกิดขึ้นได้ทันทีและปรับเปลี่ยนได้ทันเวลา ช่วงเวลาดังกล่าวจะปรับเปลี่ยนวิธีการตัดสินใจ ความเร็วในการตอบสนองของธุรกิจ และความสามารถในการจัดการความเสี่ยง นี่คือประโยชน์ที่จะเกิดขึ้นในทางปฏิบัติ

คุณสามารถตัดสินใจได้เร็วและเฉียบคมขึ้น

ข้อมูลที่เป็นแัจจุบันจะช่วยลดความล่าช้าระหว่างเหตุการณ์และข้อมูลเชิงลึก คุณไม่ต้องรอรายงานประจำสัปดาห์หรือช่วงปิดท้ายวันเพื่อดูว่าเกิดอะไรขึ้น นี่คือตัวอย่างที่ควรลองพิจารณา

• หากยอดขายถึงจุดสูงสุดระหว่างโปรโมชันจำกัดเวลา คุณสามารถเพิ่มยอดขายเป็นสองเท่าได้ในขณะที่โปรโมชันยังมีอยู่

• หากสินค้าขายได้เร็วเกินกว่าที่คาดการณ์ไว้ คุณสามารถเปลี่ยนคลังสินค้าได้

• หากแคมเปญโฆษณาหนึ่งประสบความสำเร็จมากกว่าแคมเปญอื่นๆ คุณสามารถจัดสรรค่าใช้จ่ายใหม่ในขณะที่การมีส่วนร่วมกำลังถึงจุดสูงสุดได้

• หากขั้นตอนการชำระเงิน ใหม่ทำให้การเปลี่ยนลูกค้าเป็นการซื้อจริงลดลง คุณจะรู้ได้ในทันที

ระดับของการมองเห็นนี้ทำให้การตัดสินใจของคุณมีความคล่องตัวและมีข้อมูลมากขึ้น

ปัญหาจะถูกแจ้งให้ทราบก่อนที่จะลุกลาม

ให้คิดว่าการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เป็นฟีดการวินิจฉัยสดของคุณ ตัวอย่างเช่น ในกรณีที่คุณสังเกตเห็นสิ่งต่อไปนี้

• การทำธุรกรรมลดลงอย่างกะทันหัน คุณสามารถตอบสนองได้ก่อนที่จะทำให้รายรับในวันนั้นหายไปทั้งหมด

• การหยุดชะงักในภูมิภาค คุณจะมองเห็นได้แดชบอร์ดของคุณและสามารถดำเนินการได้ทันที

เมื่อทีมมีการเข้าถึงสัญญาณแบบเรียลไทม์ ทีมจะเจอปัญหาก่อนที่จะลุกลามเหนือการควบคุม

ตอบสนองต่อประสบการณ์ของลูกค้าได้มากขึ้น

การตอบสนองแบบเรียลไทม์ยังส่งผลดีต่อประสบการณ์ของลูกค้าอีกด้วย หากมีข้อเสนอแนะเกี่ยวกับปัญหาของผลิตภัณฑ์ ทีมสนับสนุนสามารถดำเนินการได้ทันที หากลูกค้ากำลังเรียกดูเว็บไซต์ของคุณ ข้อมูลแบบเรียลไทม์สามารถกำหนดประสบการณ์ของลูกค้าด้วยข้อเสนอที่ปรับแต่งให้เหมาะกับลูกค้าและการกระตุ้นการชำระเงินที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งจะสร้างวงจรที่ธุรกิจจะรับฟังและตอบสนองในขณะที่ลูกค้ามีส่วนร่วมอย่างจริงจัง

จัดการความเสี่ยงได้ทันเวลามากขึ้น

ตลาดมีการเปลี่ยนแปลง การฉ้อโกงเกิดขึ้น และระบบล่ม แต่การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์จะช่วยให้คุณตรวจสอบความเสี่ยงเหล่านี้ได้ก่อนที่จะเกิดขึ้น โดยมีสถานการณ์ตัวอย่างดังนี้

• หากเกิดรูปแบบการฉ้อโกง จะสามารถแจ้งให้ทราบถึงกิจกรรมที่น่าสงสัยและหยุดยั้งได้ทันที

• หากการผสานการทำงานล้มเหลวระหว่างทำธุรกรรม คุณจะทราบก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อสแต็กอื่นๆ

ความรวดเร็วนี้จะเปลี่ยนข้อมูลจากเครื่องมือรายงานให้กลายเป็นเครื่องมือป้องกัน

การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ช่วยให้ทุกทีม ตั้งแต่ฝ่ายการเงิน ไปจนถึงฝ่ายผลิตภัณฑ์และฝ่ายปฏิบัติการ สามารถมองเห็นสิ่งที่ได้ผลและไม่ได้ผล ในขณะที่ยังมีเวลาพอให้ดำเนินการ

ธุรกิจของฉันจะใช้การตัดสินใจที่ใช้ข้อมูลได้อย่างไร

การนำกระบวนการที่ใช้ข้อมูลไปใช้ต้องมีการผสมผสานระหว่างโครงสร้างพื้นฐาน การเข้าถึง และวัฒนธรรม เป้าหมายคือการทำให้การตัดสินใจดีขึ้น เร็วขึ้น และมั่นใจมากขึ้น นี่คือวิธีการที่จะทำให้ธุรกิจของคุณไปถึงจุดนั้น

เริ่มต้นด้วยข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อมต่อถึงกัน

ขจัดการกระจุกตัวของข้อมูล โดยทีมขาย ทีมผลิตภัณฑ์ ทีมสนับสนุน และทีมการเงินไม่ควรมีชุดข้อมูลแยกส่วนของตนเองต่างหาก รวบรวมข้อมูลของคุณไว้ที่ศูนย์กลางเพื่อให้ทีมต่างๆ ทำงานจากแหล่งข้อมูลเดียว จากนั้นจึงเน้นที่ความถูกต้องและความสมบูรณ์ บันทึกที่ล้าสมัยและช่องทางที่ขาดหายไปทำให้แม้แต่การวิเคราะห์ที่ดีที่สุดก็ยังทำให้เข้าใจผิดได้

เครื่องมืออย่าง Stripe Data Pipeline สามารถส่งข้อมูลการชำระเงินและข้อมูลลูกค้าโดยละเอียดตรงไปยังคลังข้อมูลของคุณโดยอัตโนมัติ เพื่อให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ควบคู่ไปกับข้อมูลอื่นๆ ที่ธุรกิจของคุณติดตามได้

ชี้แจงสิ่งที่สำคัญ

การได้รับข้อมูลเพิ่มเติมจะไร้ประโยชน์หากคุณไม่มีเป้าหมายที่ชัดเจน กำหนดคำถามหลักที่คุณพยายามตอบ อยากได้ความสำเร็จแบบไหน หรือคุณกำลังปรับปรุงผลลัพธ์ใดอยู่

ขั้นต่อไป ให้ระบุตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPI) ที่ส่งสัญญาณความคืบหน้า ไม่ว่าจะเป็นมูลค่าตลอดอายุการใช้งาน (LTV) อัตราการเปลี่ยนเป็นผู้ใช้แบบชำระเงิน หรือประสิทธิภาพการดำเนินงาน ทีมของคุณต้องเข้าใจว่าต้องวัดอะไรและทำไม การทำเช่นนี้จะทำให้การวิเคราะห์ของคุณมีจุดที่ควรให้ความสำคัญ และป้องกันไม่ให้ทีมหลงทางไปกับตัวชี้วัดที่ไม่ช่วยขับเคลื่อนธุรกิจไปข้างหน้า

ทำให้เครื่องมือวิเคราะห์เข้าถึงได้

หากมีผู้เชี่ยวชาญเพียงไม่กี่คนเท่านั้นที่สามารถดึงข้อมูลรายงานหรือตีความแนวโน้มได้ ข้อมูลก็จะติดขัด การตัดสินใจที่ดีที่สุดจะเกิดขึ้นเมื่อทุกคนสามารถดูและใช้ข้อมูลที่มีความสำคัญได้ ใช้แดชบอร์ดที่แปลข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึกในภาษาที่เรียบง่าย และจัดเตรียมเครื่องมือให้กับทีมเพื่อให้พวกเขาสามารถสำรวจตัวเลขด้วยตนเอง

ตัวอย่างเช่น แดชบอร์ด Stripe นำเสนอมุมมองแบบเรียลไทม์ของการชำระเงิน รายได้ ข้อโต้แย้ง การสมัครสมาชิก และอื่นๆ สำหรับคำถามเชิงลึก Stripe Sigma ช่วยให้ทีมต่างๆ สามารถเรียกใช้แบบสอบถามภาษาคิวรีแบบมีโครงสร้าง (SQL) หรือถามคำถามภาษาธรรมชาติ เช่น “อัตราการสูญเสียลูกค้าของเราในแต่ละประเทศในไตรมาสนี้อยู่ที่เท่าไร” และรับคำตอบทันที ถึงแม้จะไม่มีความรู้ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็ตาม

สร้างวัฒนธรรมที่ให้คุณค่ากับหลักฐาน

แม้แต่เครื่องมือที่ดีที่สุดก็ช่วยอะไรไม่ได้หากวัฒนธรรมการตัดสินใจของคุณไม่มีการเปลี่ยนแปลง ทำให้การสนับสนุนแนวคิดเป็นเรื่องปกติด้วยข้อมูล กระตุ้นให้ทีมถามว่า “เรารู้อะไรบ้าง” ก่อนที่จะถามว่า “เราคิดอย่างไร” เน้นย้ำถึงความสำเร็จที่ได้มาจากการดำเนินการที่อิงตามหลักฐาน และทำให้เรื่องราวเหล่านั้นปรากฏชัดทั่วทั้งบริษัท เมื่อเวลาผ่านไป ข้อมูลจะกลายเป็นส่วนสำคัญของวิธีคิดขององค์กรของคุณ

ปฏิบัติต่อการตัดสินใจเสมือนเป็นการทดลอง

การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นเรื่องของการทดลอง ไม่ใช่ความสมบูรณ์แบบ ลองทำการทดสอบ A/B กับกระแสผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกัน โมเดลการกำหนดราคา หรือแคมเปญ แล้วปล่อยให้ผลลัพธ์เป็นตัวบ่งบอก ใช้โปรแกรมนำร่องเพื่อทดสอบแนวคิดใหญ่ๆ ในรูปแบบที่เรียบง่าย และยกระดับในสิ่งที่ได้ผล เมื่อคุณปฏิบัติต่อการตัดสินใจเหมือนการทดลอง ผลลัพธ์จะกลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า