insight - economic intelligence center (eic) · บริษัทและข้อมูล ......

Insightเปดมมมองธรกจดวย Big Data

2 เปดมมมองธรกจดวย Big Data

สรปภาพรวมเศรษฐกจไทยป 2017 4

6

3543

49

52

56

69

เร�องในฉบบ

ภาพรวมเศรษฐกจโลกป 2017

เศรษฐกจไทยป 2017

การบรโภคภาคเอกชน: กำลงซอครวเรอนไทยเพม เสรมแรงบรโภคในประเทศ

การลงทนภาคเอกชน: สามแรงตาน ตนทนแพง - แรงเหลอ - เบ�อการเมอง

การสงออก: ลนราคานำมนดนสงออกไทยในภาวะเสยงรอบดาน

Bull-Bear: ราคานำมน

Summary of EIC forecasts

In Focus: มองเศรษฐกจไทยในยค Trump นำโลก

สมครสมาชกไดท www.scbeic.com สอบถามรายละเอยดเพมเตมไดท E-mail : [email protected]หรอโทร : +662 544 2953

@SCB_Thailand

งานวเคราะหเจาะลกหวขอทน�าสนใจโดยเสนอแงคดและมมมองระยะยาว

วเคราะหประเดนรอนทมผลตอเศรษฐกจและธรกจของไทย

งานวเคราะหแนวโนมตวชวดหลกหรอสถานการณสำคญทมผลตอเศรษฐกจและธรกจ

บรการแจงเตอนขาวสารและบทวเคราะหใหม ๆ ผาน E-mail ของทานอานบทวเคราะหยอนหลงภายในเวบไซตไดทงหมด

สทธประโยชนของสมาชก

บทวเคราะหแบบกระชบเกยวกบสถานการณธรกจทน�าสนใจ

03

04

คณะผจดทำ:

ดร.สทธาภา อมรววฒนกระแสร รงสพลดร.ธนพล ศรธญพงศกลยรกษ นยรกษเสรยวาณ อยนองวภาวด ศรโสภา

ดร.พชรพจน นนทรามาศดร.ชตมา ตนตะราวงศาดร.ศวาลย ขนธะชวนะพมพนภา บวแสงเลศพงศ ลาภชวะสทธวรนตภรณ โรจนวภาตวนช

กาวทนสถานการณเศรษฐกจ อพเดททกเทรนดธรกจ ใหทกกาวยางของคณเปนไปอยางชาญฉลาด

เปดมมมองธรกจดวย Big Data

ตพมพ: พฤศจกายน 2017

บทสรปผบรหาร

บทท 1: เปดโลก Big Data จบตาการใชในธรกจไทย

บทท 2: Smart Consumer Insight แกะรอย Big Data ไขพฤตกรรม

ทซบซอนของผบรโภค

บทท 3: Smart Company ปรบสตรลบฉบบธรกจ ปดจดออนดวย Big Data

บทสงทาย: มองรอบดานกบ Big Data

4

618

34

50

สมครสมาชกไดท www.scbeic.com สอบถามรายละเอยดเพมเตมไดท E-mail: [email protected]โทร: +662 544 2953

@SCB_Thailand

กาวทนสถานการณเศรษฐกจ อพเดททกเทรนดธรกจ ใหทกกาวยางของคณเปนไปอยางชาญฉลาด

งานวเคราะหเจาะลกหวขอทน�าสนใจโดยเสนอแงคดและมมมองระยะยาว

วเคราะหประเดนรอนทมผลตอเศรษฐกจและธรกจของไทย

งานวเคราะหแนวโนมตวชวดหลกหรอสถานการณสำคญทมผลตอเศรษฐกจและธรกจ

บรการแจงเตอนขาวสารและบทวเคราะหใหม ๆ ผาน E-mail ของทานอานบทวเคราะหยอนหลงภายในเวบไซตไดทงหมด

สทธประโยชนของสมาชก

บทวเคราะหแบบกระชบเกยวกบสถานการณธรกจทน�าสนใจ

03

04

คณะผจดทำ:

ดร.สทธาภา อมรววฒนวธาน เจรญผลดร.ศวาลย ขนธะชวนะ ณพงศ จระสวรรณกจนธ กวววธชยวรวรรณ ฉายานนทอสระสรรค กนทะอโมงค

Big Data เปนขอมลขนาดใหญทมความหลากหลาย ไมมโครงสรางและรปแบบทแนนอน ซงเกดขนและถกรวบรวมไดอยางรวดเรวในโลกยคดจทล เชน ขอมลทไดจาก call center, text message ขอมลในโซเชยลมเดย อยาง Facebook, Instagram หรอ Twitter ซงการเตบโตของเทคโนโลยอนเทอรเนต และอปกรณอจฉรยะทสามารถสงขอมลถงกน รวมไปถงพฤตกรรมบนสมารทโฟนและโซเชยลมเดย ทคนชอบรวว กดไลค คอมเมนต สงผลให Big Data ในลกษณะขอความ ภาพ เสยง วดโอถกสรางขนตลอดเวลา ตางจากขอมลแบบดงเดมซงเปนเพยงฐานขอมลขนาดใหญ ณ ชวงเวลาใดเวลาหนง เชน ยอดขาย ฐานขอมลลกคา เปนตน

การวเคราะห Big Data ชวยใหธรกจสามารถคนพบความสมพนธระหวางพฤตกรรมทเกดขนจรงและตวแปรในรปแบบใหมๆ มากขน ในขณะทขอมลแบบดงเดม มโครงสรางทแนนอนอาจนำามาใชคาดการณไดจำากด ธรกจสามารถนำาขอมลภายในบรษทและขอมลทกระจดกระจายอยบนโลกออนไลน อยางไลฟสไตลของลกคา สภาพอากาศ ขอมลของคแขง มาประกอบกน เพอวเคราะหหาความสมพนธ สราง insight ใหกบธรกจ และคาดการณแนวโนมใหถกตองแมนยำา เชน จะผลตสนคาอะไรใหตรงใจลกคา ลกคาลกษณะแบบนจะซอสนคาอะไรคกน ซออะไรกอนหลง ในขณะทขอมลแบบเกาจะแสดงใหเหนภาพสงทเกดขนไดระดบหนง แตมขอจำากดในการอธบายสาเหต เชน ขอมลจากการสำารวจสะทอนเพยงความคดเหน และความตงใจ ไมใชการวเคราะหจากพฤตกรรมทเกดขนจรงๆ

บรษทไทยสวนใหญทเรมนำา Big Data มาใชวเคราะหแลว มงเนนใชประโยชนในดานพฒนาการขายและการตลาด จากขอมลและความคดเหนของบรษทชนนำาไทยกวา 60 แหงพบวา ธรกจเกนครงนำา Big Data มาใชแลวราว 1-3 ป ซงทงภาคบรการและภาคการผลตนำามาวเคราะหเพอพฒนาการขายและการตลาดมากทสด เชน การตงราคาและจดโปรโมชนใหเหมาะกบกลมลกคาเปาหมาย ทงน ธรกจทมการแขงขนสง ขายสนคาแบบเดยวกน อยางธรกจโทรคมนาคม อสงหารมทรพย จะใชประโยชนจาก Big Data ในดานการปรบปรงสนคาและบรการใหมมลคาเพม ใหมความแตกตางจากคแขง สวนธรกจในภาคการผลตอยางอเลกทรอนกสและเครองใชไฟฟา ยานยนตและชนสวน จะใชประโยชนจาก Big Data เพอเพมผลตภาพ มงสรางความไดเปรยบทางการแขงขน

คาดวาภายใน 3 ปขางหนา Big Data จะถกนำามาใชประโยชนในภาคธรกจไทยมากขน เพอตามใหทนเทรนดของผบรโภคทเปน Smart Consumer และพฒนาธรกจใหกาวไปเปน Smart Company กวา 70% ของบรษททยงไมไดเรมใช Big Data วางแผนจะนำาขอมลดงกลาวมาประยกตใชในอนาคต ซงระยะเวลาเตรยมความพรอมสวนใหญอยทราว 1-3 ป ทงน ธรกจสามารถสรางและเกบ Big Data มาวเคราะหเพอตอบสนองผบรโภคไทยยคใหมทมพฤตกรรมการบรโภคซบซอนขน คาดหวงสง ภกดตอแบรนดนอยลง และไดรบอทธพลจากสอออนไลนในการเลอกซอ เปรยบเทยบสนคา นอกจากน การประยกตใช Big Data ยงสามารถลดตนทน ยกระดบกระบวนการผลต และพฒนาทรพยากรบคคล เพอแกปญหา “เงน งาน คน” ภายในบรษททามกลางการแขงขนทรนแรงขนในอนาคต

การตดสนใจของผบรโภคไทยยคใหมมความซบซอนมากขน เปนเหตใหธรกจตองอาศยขอมลใหมๆ เพอทำาความเขาใจ ทมาของพฤตกรรมตางๆ อยางละเอยด เพอพชตใจผบรโภค อไอซพบวาผบรโภคไทยกวา 80% คาดหวงใหสนคาและบรการมลกษณะตามทตนเองตองการมากทสด โดยยกใหคณภาพมความสำาคญเปนอนดบหนง และยงมแนวโนมทจะมความภกดตอแบรนดนอยลง ซงทงหมดนเปนความทาทายทธรกจตองเผชญ ทงน Big Data นบวาเปนเครองมอทรงพลงทจะชวยใหธรกจเขาใจความตองการของผบรโภคในเชงลกมากขน โดยเฉพาะจากการวเคราะหขอมลในยคดจทลทแสดงพฤตกรรมของลกคา


บทสรปผบรหาร

ทเกดขนจรง เชน การโพสตขอความและรปภาพในโซเชยลมเดย คำาทใชคนหาใน search engine และขอมลจากอปกรณ ทเชอมตอกบอนเทอรเนต (Internet of Things: IoT) เปนตน ทำาใหธรกจสามารถวางกลยทธไดตรงใจผบรโภคแตละรายมากขน ไมวาจะเปนการตลาดสวนบคคล (personalized marketing) การตงราคาใหเหมาะสม (price optimization) รวมไปถงการนำาเสนอผลตภณฑทเกยวของ (cross-selling) เปนตน

ธรกจสามารถพฒนาองคกรไดอยางมประสทธภาพมากขนดวยการวเคราะหขอมล โดยเฉพาะขอมลภายในองคกร ไมวาจะเปนขอมลทรวบรวมจากเซนเซอรจดตางๆ ในสายการผลต ขอมลการทำางานและพฤตกรรมของพนกงานเพอประโยชนในการรกษาพนกงานเดมและการสรรหาพนกงานใหม ปจจบนความสามารถในการแขงขนของบรษทไทยกำาลงเผชญความทาทายในหลายๆ ดาน ทงในสวนของตนทนการดำาเนนงานทพงสงขน ผลตภาพการผลตมอตราการเตบโตถดถอยลง รวมไปถงการเปลยนงานบอยของคนรนใหม ซงการปรบปรงระบบการผลตและระบบงานภายในองคกรใหสามารถเกบรวบรวมขอมลตางๆ ในรปแบบดจทล เชน การตดตงเซนเซอรในสายการผลตเพอจดเกบขอมลขนาดใหญและนำามาวเคราะห จะทำาใหผผลตทราบและคาดการณถงจดทจะเปนปญหาและตองการการแกไขหรอปรบปรงอยางเรงดวน ทำาใหสามารถเขาไปจดการไดทนทวงท ซงจะชวยลดการสญเสยและเพมผลตภาพในสายพานการผลต นอกจากน การวเคราะหขอมลเกยวพฤตกรรมและความสนใจของคนยงสามารถชวยหาคนทมความเหมาะสมกบงานและมแนวโนมทจะอยกบองคกรในระยะยาว รวมถงการรกษาพนกงานใหอยกบองคกร

อไอซมองวาธรกจทมโอกาสใช Big Data ไดกอน ไดแก ธรกจคาสงคาปลก ขนสงและโลจสตกส โทรคมนาคมและสอ เนองจากขอมลมความพรอม และสามารถนำาไปใชประโยชนไดหลายดาน สำาหรบบรษททตองการเรมเกบ Big Data สามารถทำาไดโดยปรบโฉมใหเปนดจทล อไอซใชเครองชวดสำาคญ 3 ดาน ไดแก ความพรอมของขอมล ประโยชนเชงธรกจทไดรบ และระยะเวลาเตรยมตว พบวาธรกจคาสงคาปลก ขนสงและโลจสตกส โทรคมนาคมและสอ มโอกาสใชประโยชนจาก Big Data ไดสงกวาธรกจอน เนองจากเปนธรกจภาคบรการทใกลชดกบลกคา ขอมลของธรกจถกสรางขนอยางรวดเรว เชน ขอมลจากการซอของออนไลน จาก GPS จากการใชบรการโทรศพทแบบ voice และ data เปนตน และสามารถนำาไปใชประโยชนในการวางกลยทธการขายและการตลาด พฒนาสนคาและบรการใหตอบสนองกบลกคากลมเปาหมาย ในสวนของบรษท ทเรมเหนประโยชนจาก Big Data ควรปรบตวใหเปนดจทลเพอสรางขอมล real-time มากขน เชน สรางเวบไซตบรษท ทำาหนา โซเชยลมเดย ตดตงเซนเซอรในสายพานการผลต และนำาขอมลภายนอกมาประกอบการวเคราะหกบขอมลภายในบรษท เพอพฒนาธรกจและคาดการณเทรนดใหกาวไปกอนคแขง

ธรกจตางๆ มแนวโนมมงสการขบเคลอนองคกรดวยขอมล (data-driven) มากขน อยางไรกตาม การใช Big Data ใหประสบความสำาเรจจำาเปนตองมการตงวตถประสงคใหชดเจน มโจทยทตองการตอบอยางแนใจ เลอกใชขอมลทเหมาะสม และมบคลากรทมความสามารถในการวเคราะห แมในบางครงผประกอบการจะใชประสบการณหรอสญชาตญาณในการตดสนใจดำาเนนธรกจแตกควรใชประโยชนจากขอมลใหไดมากทสดเพอลดอคตสวนบคคล ซงสงสำาคญของการนำาขอมลมาใชวเคราะหใหเกดมลคาในเชงธรกจอยทการเลอกขอมลทตองการใชใหถกตอง ใชกระบวนการคดและเครองมอการวเคราะหทเหมาะสม เพอใหไดผลลพธทตอบโจทยวตถประสงคและเปาหมายทไดวางไว อยางไรกตาม การวเคราะห Big Data ไมใชเครองมอเพยงชนดเดยวทการนตความสำาเรจของธรกจ ผประกอบการยงตองมองรอบดานแลวปรบตวไปตามเทรนดของอตสาหกรรมเพอการเตบโตของธรกจอยางยงยน

Economic Intelligence Center (EIC) 55

ในโลกยคดจทล และ Internet of Things (IoT) ทอปกรณอเลกทรอนกสอจฉรยะตางๆ สามารถเชอมตอกบโลกอนเทอรเนตและสอสารถงกนไดเอง ประกอบกบพฤตกรรมผบรโภคยคใหมนยมใชอนเทอรเนตและ โซเชยลมเดยเปนเครองมอในการสอสาร คนหาขอมลสนคา เปรยบเทยบ ราคา เขยนหรออานรววการใชสนคาและบรการ ทำาใหขอมลมหาศาล ถกสรางขนอยตลอดเวลา ขอมลดงกลาวเปนตวอยางของ Big Data ทชวยสรางขอไดเปรยบใหกบทกธรกจหากสามารถดงมาวเคราะหใหเกด insight ได ซงบรษทชนนำาของไทยสวนใหญไดเรมนำา Big Data มาใชประโยชนในเชงธรกจแลว

เปดโลก Big Data จบตาการใช ในธรกจไทย

1

www.scbeic.com

ววฒนาการของ Big Data Big Data ยคแรก เรมมาจากการใชงานขอมลภายในบรษทแต Big Data ยค 4.0 จะรวมถงขอมลของทกสงทอยรอบตวเรา

ขอมลภายในบรษท

เวบไซตทเขาระยะเวลาทใชงานเวบไซตลกษณะการคลก

การโพสตการกดไลค การแชร

ขอมลการซอขาย ขอมลการสงสนคาขอมลทางการเงนขอมลพนกงาน

1.0

2.0

3.0

อปกรณ wearableเซนเซอรขอมลทงในรปแบบเสยงวดโอ รปภาพ

4.0

ทมา: การวเคราะหโดย EIC จากขอมลของ McKinsey Global Institute และ IBM

ขอมลแบบดงเดม

Big Data

ความแตกตางระหวาง Big Data และ ขอมลแบบดงเดมBig Data แตกตางจากขอมลแบบดงเดม ทงในดานขนาด ความหลากหลาย และความเรวของขอมล ซงสามารถนำมาใชวเคราะห ให ได insight ของธรกจมากกวาในอดต

ขนาดมหาศาล จดเกบในเคร�องมอทมความจสง

ขอมลตองนำมากลนกรองอกครง

ตองใชเคร�องมอและบคลากรเฉพาะทาง

โซเชยลมเดยเซนเซอร GPS

ลกคาจะซออะไรทำไมถงซอ

โครงสรางและรปแบบทไมแน�นอน

ขอมล real-time

ขนาดใหญ จดเกบขอมลไดดวยเคร�องมอดงเดม

คณภาพสง เช�อถอได

ใชเคร�องมอและทกษะขนพนฐาน

รายได สนคาคงคลง ฐานลกคา

ลกคาซออะไร

โครงสรางและรปแบบทแน�นอน

ความถคงท

ขนาด

ความหลากหลาย

ความเรว

คณภาพ

ความซบซอน

ตวอยางขอมล

ตวอยางผลลพธ


ขอมลบนโลกออนไลน



ขอมลบนโซเชยลมเดย



ขอมลบนโซเชยลมเดย

ขอมลการเช�อมตอของอปกรณตางๆ

1.1 กาวทนขอมลยคใหม ทำาความเขาใจ Big Data

ลกษณะของ Big Data เปนขอมลขนาดใหญทมความหลากหลาย กระจดกระจาย ไมมรปแบบ ไมมโครงสราง และเปนขอมลทมลกษณะ real-time มากขน Big Data ประกอบดวย 4 Vs ทสำาคญ ไดแก 1) ขนาด (Volume) ขอมลมขนาดมหาศาล จดเกบในเครองมอทมความจสง 2) ความหลากหลาย (Variety) ขอมลมหลายประเภท แหลงขอมลมาจากภายในและภายนอกบรษท และ 3) ความเรว (Velocity) ขอมลถกสรางขนอยางรวดเรว และสามารถนำาไปใชไดอยางทนททนใด 4) ความถกตอง (Veracity) ขอมลมความไมแนนอนตองไดรบการกลนกรอง ตวอยางของ Big Data เชน ขอมลทไดจาก call center, text message ขอมลในโซเชยลมเดย ขอมล ณ จดขาย (point of sale: POS) ซงตางจากในอดตท Big Data ของบรษทเปนเพยงฐานขอมลทมขนาดใหญ ณ ชวงเวลาใดเวลาหนง อยางขอมลในคลงสนคา การสงสนคา ขอมลทางการเงน หรอขอมลพนกงาน

ในโลกยคดจทลและอนเทอรเนต การเชอมตอขอมลระหวางอปกรณอเลกทรอนกส รวมทงพฤตกรรมบนสมารทโฟนและโซเชยลมเดย ทำาใหขอมลถกสรางขนตลอดเวลา ปจจบนขอมลขนาดมากกวา 2.5 ลานลานกกะไบต ไดถกสรางขนทกๆ วน ซงกระจดกระจายอยทวไปไมไดจำากดอยบนโลกออฟไลนเทานน แตขอมลบนโลกออนไลนในลกษณะ ขอความ ภาพ เสยง วดโอ ถกสรางขนอยางรวดเรว จากการเตบโตของเทคโนโลยอนเทอรเนต และอปกรณอจฉรยะ “smart device” ทสามารถ สงขอมลถงกน เชน การดกลองวงจรปด หรอการควบคมอปกรณตางๆ ภายในบานผานแอปพลเคชนมอถอ การตดตงเซนเซอรในโรงงานเพอเกบขอมลบนสายพานการผลต เปนตน รวมไปถงพฤตกรรมคนยคใหมทชอบกดไลค แชรรป เชคอน เขยนคอมเมนต บนโซเชยลมเดย

การเปลยนโฉมธรกจใหเปนดจทล จงเปนพนฐานแรกทชวยสรางฐานขอมล Big data สำาหรบการวเคราะหตอไปในอนาคตของภาคธรกจ โดยเรมตนอยางงายดวยการสรางเวบไซตของตวเอง ทำาหนาโซเชยลมเดยอยาง Facebook, Instagram หรอ Twitter มระบบการจดการลกคาสมพนธ (Customer Relationship Management: CRM) หรอโปรแกรมการตลาดผานอเมล ในสวนของภาคการผลต ผประกอบการอาจคอยๆ ปรบกระบวนการผลตใหเปนแบบอตโนมต นำาเครองจกรเขามาใช ตดเซนเซอรเพอสแกนชนงานในกระบวนการผลต ทำาขอมลใหเปน real-time มากขน ซงสงเหลานสามารถสรางขอมล เชงธรกจทสำาคญไดอยางมหาศาล


ขอมลแบบดงเดมมกเปนการเกบรวบรวมโดยมโครงสรางทแนนอน หาความสมพนธไดชดเจน และนำามาใช ใน การคาดการณไดจำากด ยกตวอยางเชน ขอมลยอดขายของบรษททมการบนทกทกเดอน ขอมลจำานวนพนกงานแบงตามอาย เพศและประเภทหนาท ซงมรปแบบการจดเกบทแนนอน และแสดงใหเหนภาพสงทเกดขนไดระดบหนง เชน สนคายหอหนงมยอดขายสงกวาอกยหอหนง เปนตน แตมขอจำากดในการอธบายสาเหต และแมแตขอมลทรวบรวมไดจากการทำาการสำารวจและการทำา focus group กสะทอนใหเหนเพยงความคดเหน และความตงใจ ซงยงไมใชการวเคราะหจากพฤตกรรมทเกดขนแลวจรงๆ

ในขณะท Big Data เปนขอมลพฤตกรรมทเกดขนจรงซงมโครงสรางไมแนนอน การวเคราะหโดยใชเครองมอทเหมาะสม ชวยใหเขาใจทมา คนพบรปแบบและความสมพนธระหวางพฤตกรรมและตวแปรตางๆ ในลกษณะใหมๆ มากขน เชอหรอไมวาบรษททคณซอสนคาและบรการของเขาอยนน รขอมลในตวคณมากกวาทคณคด ซงเขาจะรขอมลคณมากขนๆ และเจาะลกยงขนในอนาคต เชน รานสะดวกซอ ซเปอรมารเกต รวาคณชอบซอสนคาประเภทอะไร ซอทสาขาไหน บอยแคไหน บรษทผผลตรถยนตตดตามลกษณะการขบรถของคณผานอปกรณและเซนเซอรทตดตงมาในรถยนต (On-Board Diagnostic device: OBD) ซงบรษทประกนภยรถยนตนำาขอมลไปตอยอดคดคาเบยแบบดจากพฤตกรรมการขบข (Usage-Based Insurance: UBI) แทนการใชเกณฑแบบเกาทดจากเพศ อาย เปนตน ทำาใหสามารถเสนอแพคเกจประกนภยทเจาะจงเฉพาะบคคล (personalization)

ผผลตไมกอลฟรวาคณไปออกรอบทไหนเปนประจำา คณเปนนกกอลฟฝมอระดบไหน เปนโปร หรอมอสมครเลน ผานเซนเซอรตรวจจบวงสวงทไมกอลฟ บรษทเหลานจะสามารถวเคราะหไดวาลกคาตองการอะไร จะซอสนคาแบบไหน ลกคาจะซอจากทใด จะซออะไรกอนหลง เพอนำามาออกแบบพฒนาผลตภณฑ เฟนหาวสดทใชผลต ใหไดไมกอลฟทมรปแบบ มนำาหนกหลากหลายแตกตางกนไป และหาชองทางจดจำาหนายทเหมาะสมกบลกคากลมเปาหมาย

ประโยชนทสำาคญของ Big Data ในเชงธรกจ จงไมใชแคขนาดของขอมล แตคอการวเคราะหใหเกด intelligence โดยเฉพาะการคาดการณลวงหนาไดอยางถกตองแมนยำา การแขงขนทรนแรงในปจจบนทำาใหการนำาฐานขอมลเฉพาะท ไดจากภายในบรษทมาวเคราะหเพอสรางกลยทธทางธรกจอาจไมเพยงพออกตอไป ทงน ธรกจทสามารถดง Big Data ทกระจดกระจายอยบนโลกออนไลน เชน ไลฟสไตล ของลกคา สภาพอากาศ การจราจร หรอแมกระทงขอมลของคแขงอยางคำาตชมในคณภาพสนคา แลวนำามาวเคราะหหาความสมพนธ สราง insight ใหกบธรกจเพอคาดการณแนวโนม เชน เทรนดความตองการของผบรโภคเปนอยางไร สนคาอะไรจะโดนใจลกคากลมใหญ ควรจะผลตสนคาอะไรในอนาคต ลกคาคนนจะซออะไรคกบอะไร เปนตน จะสามารถสรางความไดเปรยบเหนอคแขง


1.2 สองธรกจไทยกบการใช Big Data

บรษทชนนำาของไทยสวนใหญเรมใช Big Data แลว ซงฐานขอมลภายในบรษทถกนำามาใชมากทสดเมอเทยบกบ Big Data ประเภทอน จากการสมภาษณบรษทชนนำาของไทย กวา 60 บรษท ในหลากหลายอตสาหกรรม พบวาบรษทจำานวนเกนครงหนง ไดนำา Big Data มาวเคราะหใชในธรกจแลว โดยผใช สวนใหญไดเรมใช Big Data มาประมาณ 1-3 ป ทงน ฐานขอมลภายในบรษท เชน ยอดขาย กำาไร สนคาคงคลง ตนทน POS เปน Big Data ทบรษทสวนใหญใหความสำาคญและนำามาใชวเคราะหมากทสด สวนขอมลจากแอปพลเคชนมอถอ และจากเซนเซอร มความสำาคญรองลงมา สำาหรบขอมลแบบ real-time เชน สภาพอากาศ สภาพจราจร และขอมลจาก GPS ยงมการใชนอย

อไอซแนะวาธรกจควรปรบโฉมใหเปนดจทลและนำาขอมล จากภายนอก เชน คอมเมนต ยอดไลค ยอดเขาชมขอมล การโพสตรปภาพในโซเชยลมเดยหรอขอมลจากเวบไซตของ บรษท เชน สถตการเขาชม จำานวนคลก อตราสวนของการ เขาชมเวบไซตแลวออกเลย (bounce rate) และขอมล real-time มาวเคราะห ในเชงลกทงในดานพฤตกรรมของลกคา และ การปรบปรงประสทธภาพภายในบรษท จะทำาใหเกด insight เพมขนมากกวาการใชเพยงฐานขอมลภายในบรษท

นำา Big Data

มาใชแลว, 56%จะนำามาใชในอก 1-3

ปขางหนา, 24%

มความคดวาจะ

นำามาใชเกนกวา 3

ปขางหนา, 6%

ไมคดวาจะ

นำามาใช, 13%

ขอมลจากโซเชยลมเดย

ขอมลจากเวบไซตของบรษท

ขอมลจากเซนเซอร และอปกรณไอท

ขอมลแบบ real-time

ขอมลจากแอปพลเคชน



ผลการสมภาษณการใช Big Data ของบรษทไทย ลำาดบความสำาคญของประเภท Big Data ทใช

หนวย: %

5.05

3.97

3.94

3.92

3.92

2.46

หนวย: คะแนน (เตม 6 คะแนน)

ธรกจชนนำาของไทยไดเรมใช Big Data แลว ซงสวนใหญนำาฐานขอมลภายในบรษทมาวเคราะห1

ทมา: การวเคราะหโดย EIC จากการสมภาษณบรษทชนนำาของไทย 62 บรษท ณ เดอนกนยายน 2017

อตสาหกรรมทมการแขงขนสง ขายสนคาแบบเดยวกน มองวา Big Data จะสามารถชวยปรบปรงและพฒนาสนคาและบรการใหมความแตกตาง สวนอตสาหกรรมทใชแรงงานเปนหลกจะใชประโยชนจาก Big Data เพอเพมผลตภาพ เมอเจาะลกลงไปรายอตสาหกรรม ธรกจทแขงกนขายสนคารปรางหนาตาเหมอนๆ กน อยางโทรคมนาคม โรงพยาบาล อสงหารมทรพย พลงงานและสาธารณปโภค จะใชประโยชนจาก Big Data ในดานการปรบปรงสนคาและบรการใหมมลคาเพม ใหมความแตกตางจากคแขง สวนธรกจทนำา Big Data มาใชเพอเพมผลตภาพและขดความสามารถทางการแขงขนเปนหลก เมอเทยบกบธรกจอน ไดแก ธรกจอเลกทรอนกสและเครองใชไฟฟา ยานยนตและชนสวน

ภาคธรกจเลงเหนวาประโยชนจากการวเคราะห Big Data เพอนำามาใชพฒนาการขายและการตลาดมความสำาคญมากทสด ธรกจทงภาคบรการและภาคการผลตนำา Big Data มาใชวเคราะหเพอพฒนาการขายและการตลาดมากทสด เชน การตงราคาและจดโปรโมชนใหเหมาะกบกลมลกคาเปาหมาย รองลงมาจะใชประโยชนเพอการปรบปรงสนคาและบรการใหตอบโจทย ความตองการของผบรโภคยคใหมทเปลยนแปลงอยางรวดเรว สำาหรบภาคการผลตไดนำา Big Data มาวเคราะหใชเพอเพมผลตภาพในกระบวนการผลตและการดำาเนนงาน เชน เพมจำานวนผลผลต ลดขอผดพลาดในสายพานการผลต เปนตน



ลำาดบความสำาคญของการนำา Big Data ไปใชประโยชน


ธรกจไทยสวนใหญใหความสำาคญกบการนำา Big Data มาวเคราะหเพอพฒนาการขาย และการตลาด2

4.4

3.6

3.5

3.5

2.0

ลดตนทน และการบรหารเงนสด

เพมผลตภาพในการผลตและการดำาเนนงาน

พฒนานวตกรรมใหมๆ

พฒนาการขายและการตลาด

ปรบปรงสนคาและบรการ

พฒนาทรพยากรบคคล

ตอบโจทยผบรโภค (Smart Consumer)

ตอบโจทยบรษท (Smart Company)

5.05

ตอบโจทยผบรโภค (Smart Consumer Insight)

ตอบโจทยบรษท (Smart Company)

5.1

Big Data จะถกนำามาใชประโยชนในภาคธรกจมากขนในอก 3 ปขางหนา สำาหรบบรษททยงไมไดเรมใช Big Data นน กวา 70% วางแผนวาจะนำา Big Data มาใชในอนาคต ซงระยะเวลาของการเตรยมความพรอมสวนใหญอยทราว 1-3 ป และคาดวาจะนำาไปใชประโยชนดานพฒนาการขายและการตลาด และปรบปรงสนคาและบรการเปนหลก อไอซมองวาธรกจทจะเรมใช Big Data ไดกอน ไดแก ธรกจคาสงคาปลก ขนสงและโลจสตกส โทรคมนาคมและสอ เนองจากม ความพรอมของขอมลและสามารถนำาไปใชประโยชนไดหลายดาน

สวนบรษททเหลอ 30% คาดวาจะไมนำา Big Data มาใชในธรกจ โดยสวนใหญใหเหตผลวาไมมความรความเขาใจในการ ใชงาน เชน ไมรวา Big Data คออะไร ไมเคยศกษามากอน ไมรวาจะเรมอยางไร ไมรวาจะเกบขอมลจากไหน เหตผลรองลงมาคอ ไมเหนประโยชนของการใช Big Data เชน ขอมลเดมเพยงพออยแลว ไมมนใจผลลพธวาจะชดเจนหรอจบตองไดหรอไม



ตารางเปรยบเทยบผลประโยชนของแตละอตสาหกรรมจากการนำา Big Data มาประยกตใช

อตสาหกรรมการพฒนาการขายและการตลาด

โทรคมนาคมและสอ

ภาคบ

รการ

ภาคก

ารผล

ต

สนคาอปโภคและบรโภค

คาสงคาปลก

อาหารและเครองดม

ขนสงและโลจสตกส

พลงงานและสาธารณปโภค

โรงแรมและทองเทยว

อเลกทรอนกส

กอสราง

ปโตรเลยมและปโตรเคม

โรงพยาบาลและสขภาพ

ยานยนต

อสงหารมทรพย

วสดกอสราง

1.00 4.00

ปรบปรงสนคาและ

บรการ

พฒนานวตกรรม(R&D)

ลดตนทนและการ

บรหารเงนสด

เพมผลตภาพในการทำางาน

พฒนาทรพยากร

บคคล

นอกเหนอจากประโยชนดานการขายและการตลาด ธรกจในภาคบรการเนนการใช Big Data เพอปรบปรงสนคาและบรการ สวนภาคการผลตใชเพอเพมผลตภาพในการทำางาน3


อไอซประเมนวาตลาด Big Data ไทย ซงสะทอนจากรายไดจากการใหบรการ การขายซอฟตแวร และฮารดแวร จะขยายตวราว 20% ตอป โดยไดปจจย ผลกดนจากการเตบโตของ IoT และโซเชยลมเดย รวมถง ความตองการใชขอมลเพอการวเคราะหของธรกจ ปจจยหลก 2 ประการมาจาก 1) ความตองการ Big Data ของบรษทเพอวเคราะหหา insight ของธรกจ และ 2) การพฒนาดานไอท และโลกโซเชยลของไทย ทำาใหมการสรางขอมลอยางรวดเรว ซงไทยตดอนดบ 1 ใน 10 ประเทศทใช โซเชยลมเดยมากทสดในโลก ทงน อไอซประเมนมลคาตลาดของ Big Data จะเพมสงขนจาก 6.5 พนลานบาท ในป 2017 เปน 13.2 พนลานบาท ในป 2022 หรอมอตราการเตบโตเฉลย 20% ตอป ซงรายไดจากการวเคราะห Big Data โดยผ ใหบรการมออาชพ และรายไดจากการขายขอมลจะมสดสวนใหญทสด ทงน Big Data ทเปนขอมลดบ หรอมเนอหาทมมลคาเพม (value-added content) เชน ขอความในโซเชยลมเดยทถกคดกรองแลว จะมการซอขายกนผานสญญาระหวางบรษท หรอการเปนพนธมตรทางธรกจ


สาเหตททำาใหบรษทไมพจารณานำา Big Data มาใชวเคราะหเพอประโยชนในเชงธรกจ


เหตผลสำาคญทบรษทไทยไมนำา Big Data มาใชวเคราะห เพราะยงไมมความรความเขาใจในการใชงาน 4

3.4

2.2

1.2ตนทนสง

ขาดบคลากรในการวเคราะห

ไมเหนประโยชนของการใช Big Data

ไมมความรความเขาใจในการใชงาน 3.6


ทมา: การวเคราะหโดย EIC จากขอมลของ Thoth Zocial, Wikibon และ Statista

หมายเหต: การคาดการณมลคาตลาดรวมดานการบรการ การขายซอฟตแวรและฮารดแวร

หนวย: พนลานบาท

ความตองการใชทเพมขนของธรกจ รวมถงการเตบโตของ IoT และโซเชยลมเดย เปนปจจยสำาคญทจะสงผลใหตลาด Big Data ไทยมแนวโนมเตบโตราว 20% ตอป5

การสรางขอมลอยางรวดเรวจากการพฒนาดาน IT

การเตบโตของโลกโซเชยลในไทย

การเช�อมตอขอมลถงกนของอปกรณตางๆ

18 47

Facebook TwitterInstagram

2 11 1 9

+633%

+157%2012

จำนวนลาน Users2017

+800%

ความตองการขอมล ขอสรปจากการวเคราะหทเปน insight ของธรกจ ทงในดานลกคา และดานการดำเนนงานภายในบรษท

ความตองการคาดการณแนวโนมธรกจธรกจ

IT

2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 20223.1 4.2 5.2 6.5 8.0 9.7 11.4 12.9 13.2

ปจจยผลกดนการใช Big Data ของไทย

มลคาตลาดของ Big Data ไทย

+20%

Big Data เปนขอมลอนทรงพลงในโลกยคดจทล ทธรกจทวโลกรวมถงธรกจไทยเรมใหความสำาคญกบการนำามาใชวเคราะหเชงลกเพอใหเกด insight โดยทขอมลแบบดงเดมทำาไดไมดเทา หรอไมสามารถทำาได ทงในดานการวเคราะหพฤตกรรมผบรโภค เพอนำามาพฒนาดานการขาย การตลาด การปรบปรงสนคาและบรการ รวมไปถงการวเคราะหกระบวนการดำาเนนงานภายในบรษท เพอเพมผลตภาพ ลดตนทน บรหารการเงนและทรพยากรบคคลใหมประสทธภาพ ในบทถดไปจะมาเจาะลกวธการใช และประโยชนของ Big Data เพอตามใหทนเทรนดของผบรโภคทเปน Smart Consumer และธรกจทเปน Smart Company



ผบรโภคในยคปจจบนมอำานาจตอรองทสงขนมากจากความสามารถในการตดตอกนไดตลอดเวลา หาขอมลไดอยางสะดวกรวดเรว และมทางเลอกในการบรโภคสนคาและบรการมากขน ทำาใหการตดสนใจบรโภคมความซบซอนมากขนเรอยๆ สงผลใหธรกจตองหาเครองมอใหมๆ มาปรบปรงพฒนากลยทธดานการขายและการตลาด การผลตสนคาและการใหบรการ รวมไปถงการวจยและพฒนา ซง Big Data เขามามบทบาทในการชวยใหธรกจเขาใจสาเหตของพฤตกรรมของผบรโภค และคาดการณความตองการ ชวยใหตอบสนองตอความคาดหวงและสรางประสบการณทดตลอดการเดนทางของลกคา (customer journey) ตงแตกอนรจกแบรนด พบเจอและเลอกซอ ไปจนถงการกลบมาอดหนนใหมอกครง

Smart Consumer Insight แกะรอย Big Data ไขพฤตกรรม

ทซบซอนของผบรโภค

2

ภาคธรกจกำาลงเผชญกบความทาทายจากพฤตกรรมผบรโภคทมความคาดหวงและชางเลอกมากขน ผบรโภคในยคปจจบนมกระบวนการตดสนใจในการบรโภคสนคาและบรการทเปลยนแปลงไป โดยมปจจยทสงผลกระทบมากขนไมใชเพยงความมเหตมผล แตยงขนอยกบอทธพลของสงคม สภาพแวดลอม และอารมณ สงผลใหผประกอบการจำาเปนตองศกษาและทำาความเขาใจพฤตกรรมของลกคาในรายละเอยดทเฉพาะเจาะจงมากขนเพอปรบกลยทธทางธรกจใหสอดคลองกน โดยอไอซพบวามตในการดำาเนนธรกจกำาลงจะเปลยนแปลงไปจากพฤตกรรมผบรโภคไทยยคใหมใน 3 ประเดน ดงน

1) ผบรโภคไทยรนใหมๆ มองหาสนคาและบรการทตรงใจ มความแตกตาง และนำาเทรนดมากขน จากผลสำารวจของ อไอซพบวาผบรโภคไทยกวา 80% ยนดจายเงนเพมขนเพอสนคาและบรการทมคณภาพสงขนและมคณลกษณะตามทตนเองตองการ ในขณะทผบรโภครนใหมในเจเนอเรชน Gen Y และ Gen Z ชอบสนคาทมความแตกตางและมเทคโนโลยนำาสมยกวาผบรโภครนกอน ซงเปนแรงผลกดนสำาคญททำาใหธรกจพยายามคดคนนวตกรรมหรอนำาเทคโนโลยมาชวยสรางมลคาเพม รวมไปถงวางแผนการผลตหรอออกแบบบรการใหตรงใจลกคาเปาหมายตามกลมอายมากทสด อยางไรกตาม คณภาพของสนคาและบรการยงนบวาเปนเรองทผบรโภคไทยในทกกลมอายใหความสำาคญมากทสด


ลกษณะของสนคาและบรการทผบรโภคในแตละเจเนอเรชนยนดจายเงนมากขน

ผบรโภครนใหมชอบสนคาททนสมย แตกตาง แตยงยกใหคณภาพมความสำาคญเปนอนดบหนง6หนวย: % ของผตอบแบบสำารวจในแตละชวงอาย

Baby Boomer

Gen X

Gen Y

Gen Z

ลกษณะของสนคาและบรการทผบรโภคยนด

จายเงนเพมขนมคณภาพ

ผบรโภครนใหมชอบสนคาทแตกตางและนำาเทรนด

ปรบรปแบบไดตามตองการ

มความแตกตาง มเทคโนโลยนำาสมย

ทมา: การวเคราะหโดย EIC จากขอมลผลสำารวจของ EIC ณ เดอนกมภาพนธ 2017 (กลมตวอยาง 5,701 คน)

หมายเหต: ชวงอายของแตละเจเนอเรชน ไดแก Gen Z นอยกวา 17 ป, Gen Y ตงแต 17 ถง 35 ป, Gen X ตงแต 36 ถง 50 ป, Baby Boomer มากกวา 50 ป

89%

87%

83%

84%

มคณภาพ ปรบรปแบบไดตามตองการ มความแตกตาง มเทคโนโลยนำาสมย

73%

77%

81%

76%

Baby Boomer

Gen X

Gen Y

Gen Z

ลกษณะของสนคาและบรการท

ผบรโภคยนดจายเงนเพมขน

67%

60%

62%

55%

65%

61%

60%

71%

2) ผบรโภคไทยรบขอมลขาวสารและเลอกซอสนคาจากหลากหลายชองทาง และไดรบอทธพลจากสอสงคมออนไลนมากขนเรอยๆ สอทสงผลตอการตดสนใจซอของผบรโภคเจเนอเรชน Baby Boomer คอนขางมากคอ สอดงเดม เชน โฆษณาทางโทรทศน วทย และสงพมพ ในขณะทผบรโภครนใหมกลบไดรบอทธพลจากโซเชยลมเดย โดยเฉพาะ Gen Y และ Gen Z ทนอกจากจะถกโนมนาวโดยรววบนอนเทอรเนตและโซเชยลมเดยเกนกวา 50% แลว ยงใชชองทางการซอทผสมผสานทงทรานและผานอนเทอรเนตมากกวา Gen X และ Baby Boomer อกดวย สะทอนใหเหนวาผบรโภคในยคนมขอมลขาวสารเกยวกบ สนคาและบรการคอนขางมาก จงมอำานาจตอรองกบ ผประกอบการมากขน และในขณะเดยวกนกแชรขอมลตางๆ เพมขน สงผลใหธรกจสามารถเขาใจและตามเทรนดความตองการของผบรโภคไดมากขนเชนกน


ผบรโภครนใหมไดรบอทธพลจากโลกอนเทอรเนตและ ซอสนคาจากหลากหลายชองทาง

สอทกระตนความสนใจกอนซอสนคาและบรการ ชองทางทใชเลอกดและซอสนคาและบรการ

ผบรโภครนใหมไดรบอทธพลจากโซเชยลมเดยและใชชองทางการซอทหลากหลายกวาคนรนกอน7หนวย: % ของผตอบแบบสำารวจในแตละชวงอาย หนวย: % ของผตอบแบบสำารวจในแตละชวงอาย

ทมา: การวเคราะหโดย EIC จากขอมลผลสำารวจของ EIC ณ เดอนกมภาพนธ 2017 (กลมตวอยาง 5,701 คน)

Baby Boomer

Gen X

Gen Y

Gen Z

36%

50%

53%

55%

16%

15%

16%

14%

24%

16%

15%

14%

8%

3%

16%

14%

13%

14%

100%

4%

5%

ดและซอทราน

ดและซอผานอนเทอรเนต

ซอทง2 ชองทาง

68

68

73

9

15

15

22

38

50

54

74

55

ดและซอทราน

ดและซอผานอนเทอรเนต

ซอทง2 ชองทาง

68

68

73

9

15

15

22

38

50

54

74

55

ปากตอปากสอสงพมพและวทย

โฆษณาทางโทรทศนโฆษณาตามรานและปายโฆษณารววและโซเชยลมเดย

Baby Boomer Baby Boomer

Gen X Gen X

Gen Y Gen Y

Gen Z Gen Z

3) ผบรโภคยดตดกบแบรนดใดแบรนดหนงนอยลง กลาทดลองสงใหมๆ มากขน จากผลการศกษาของ Deloitte พบวาผบรโภคทวโลกมความไมภกดตอแบรนดสงกวาในอดต โดยเฉพาะในหมวดสนคาอาหารและเครองดม โทรคมนาคมและสอ รวมไปถงสนคาอปโภคและบรโภค โดยสนคาและบรการเหลานสามารถถกทดแทนไดไมยากในมมมองของผบรโภค จงเปนเหตจงใจใหหนไปลองใชแบรนดอนไดงายขน นอกจากน Nielsen ยงเปดเผยวาผบรโภคไทยมความไมภกดตอแบรนดมากกวาหลายประเทศในภมภาค และมแนวโนมวาจะสงขนตามภาวะการแขงขนระหวางแบรนดททวความรนแรงมากขน ดงนน จงเปนโจทยทยากขนเรอยๆ สำาหรบธรกจในการรกษาตำาแหนงของแบรนดในใจของผบรโภคเพอทจะไดเตบโตอยางยงยน

Big Data เปนเครองมออนทรงพลงททำาใหธรกจรบมอกบมตใหมของผบรโภคไทยไดดยงขน การวเคราะหขอมล ขนาดใหญทรวบรวมพฤตกรรมทเกดขนจรงของผบรโภค ประกอบกบขอมลพนฐานตางๆ ทเกยวของ เชน โครงสรางประชากร และรายไดครวเรอน เปนตน จะชวยใหผประกอบการเขาใจความตองการและพฤตกรรมของลกคาไดลกซงขน และสามารถนำามาพจารณาปรบกลยทธทางธรกจทสำาคญใน 3 ดาน ไดแก 1) การขายและการตลาด 2) การผลตสนคาและบรการ รวมไปถง 3) การวจยและพฒนา


ดชนความไมภกดตอแบรนดของผบรโภคทวโลก ความไมภกดตอแบรนดของผบรโภคในเอเชย

ผบรโภคไทยมความไมภกดตอแบรนดสงกวาหลายประเทศในภมภาค8หนวย: ดชน หนวย: % ของผตอบแบบสำารวจ

ทมา: การวเคราะหโดย EIC จากขอมลของ Deloitte (2016) ทมา: การวเคราะหโดย EIC จากขอมลของ Nielsen (2014)

55 52

54

60 62 58

63

ยานยนตและพลงงาน




20152011

6468 68

64 56 53 51 50 47

42 38 38

31

51%

อนเด

ย

เวยด

นาม

ฟลป

ปนส

อนโด

นเซยไทย

ไตหว

นสง

คโปร

ฮองก

ง

เกาห

ลใต

ญปน จน

มาเล

เซย

คาเฉลย

2.1 Big Data กบการขายและการตลาด

การวเคราะหขอมลพฤตกรรมทเกดขนบนโลกโซเชยลและอนเทอรเนต ชวยเตมเตมภาพความตองการของผบรโภค ทำาใหธรกจมขอมลใหมๆ สำาหรบพฒนากลยทธทางการตลาดไดอยางมประสทธภาพมากขน ในอดตการวเคราะห ความตองการของลกคาทำาไดเฉพาะจากขอมลพนฐานทมการเกบรวบรวมเปนระบบ เชน ขอมลประชากรศาสตร และยอดใชจายของลกคายอนหลง โดยการวเคราะหสามารถทำาไดลกขนโดยการเลอกกลมลกคาตวอยางมาสมภาษณ (focus group) แตในปจจบน Big Data ไดผลกดนใหธรกจพยายามใชประโยชนจากขอมลใหมๆ ทไมไดมการเกบอยางเปนระบบหรอไมมโครงสรางแนนอนซงเกดขนในโลกดจทล เชน การแชรโลเคชนในโซเชยลมเดย การคนหาขอมลใน search engine และบทสนทนาผานขอความหรอการโพสตตางๆ ทบงบอกถงกจกรรมททำาอย เชน กำาลงสรางบาน จะแตงงาน หรอยายททำางาน โดยขอมลเหลานจะถกนำามาวเคราะหเพอหาความสมพนธและรปแบบพฤตกรรมใหมๆ จนกลายเปนขอมลเชงลกใหมๆ เพอใหบรษทนำาไปปรบเปลยนกลยทธการขายและการตลาดทกระตนใหลกคาตดสนใจซอสนคาและบรการ พรอมทงเพมความประทบใจระหวางลกคากบแบรนดใหแนนแฟนยงขน


การตลาดสวนบคคล (personalized marketing) ชวยในการเสนอขายสนคาหรอบรการใหตรงกบความตองการของลกคาแตละคนมากทสด ซงวธการทแพรหลายมากทสดคอ การทำา customized message ทเกดขนจากการวเคราะหขอมลพฤตกรรมการใช search engine และโซเชยลมเดยของลกคา เพอจะไดทราบวาความตองการเฉพาะเจาะจงของลกคาเปนอยางไร และสงขอมลทางการตลาดไปยงลกคากลมเปาหมาย ซงจากการศกษาของ Teradata พบวา กวา 80% ของนกการตลาด 1,500 รายทวโลก ระบวา หากรานคาตดตอกบลกคาโดยใสใจรายละเอยดสวนบคคลมากขนจะทำาใหลกคารสกดตอแบรนดมากขน อกกรณหนงเหนไดจากเวบไซต e-Commerce ระดบโลกอยาง Amazon ทประสบความสำาเรจจากการเพมระบบแนะนำาสนคา (recommendation engine) โดยวเคราะหจากพฤตกรรมของลกคาทเกดขนจำานวนมากจนไดรปแบบลกษณะความชอบคลายคลงกนวาจากคนทเลอกดหนงสอเลมน จะดเลมไหนอกบาง เพอหาสนคาทถกซอดวยคนกลมเดยวกนมานำาเสนอใหลกคาอยากซอหนงสอเลมอนเพมเตม สงผลให Amazon สามารถเพมยอดขายไดมากขนกวา 30% ตอป

ธรกจสามารถตงราคาใหเหมาะสม (price optimization) จากการวเคราะหขอมลภายในบรษท ราคาของคแขง และพฤตกรรมของลกคาเพอคาดการณความเตมใจทจะจายของลกคา (willingness to pay) แตละคน โดย Amazon นบวาเปนผนำาในการนำาระบบการตงราคามาใช สงเกตไดจากราคาสนคาสวนใหญทถกปรบเปลยนอยตลอดเวลา (dynamic pricing) ขนอยกบหลากหลายปจจย เชน ราคาขายของคแขง จำานวนสนคาทเหลออย รวมไปถงความถทลกคาเยยมชมเพจสนคา แลวนำามาแปลงเปนระดบความตองการของลกคาแตละคนเพอตงระดบราคาทเหมาะสม นอกจากน Amazon ยงลดราคาใหกบสนคาขายดเพอดงดดใหลกคาซอสนคาชนอนเพมเตมอก โดยสนคาทขายไมดจะถกตงราคาใหสงกวา คแขง ซงโมเดลธรกจนชวยเพมกำาไรให Amazon มากกวา 25%

การออกแบบโปรโมชนมความเฉพาะเจาะจงมากขนสำาหรบลกคากลมตางๆ ทแบงยอยไดละเอยดมากขนจากการวเคราะห Big Data ซงชวยเพมโอกาสในการขาย กรณทเหนไดชดคอ หางสรรพสนคา Target ทไมเพยงแตวเคราะหขอมลการซอสนคาของลกคาจากบตรสะสมแตม (loyalty card) แตยงใหความสำาคญกบการตอจกซอวของขอมลจากหลากหลายทมา เชน เชอชาต ประวตการทำางาน การศกษา รายได การใชบตรเครดต การยายทอย เวบไซตทใช นตยสารทอาน หรอจำานวนรถยนตทครอบครอง เพอวเคราะหหารปแบบการซอสนคาทเปลยนไปในแตละชวงชวต เนองจาก เปนโอกาสทองในการทำาการตลาดและเพมรายไดใหแกบรษท เชน ผหญงทกำาลงอยในชวง 20 สปดาหแรกของการตงครรภมกชอบซออาหารเสรมจำาพวกแคลเซยม แมกนเซยม และสงกะส Target จงสามารถคาดการณไดวาลกคาคนหนงกำาลงตงครรภ และสงคปองสวนลดของสนคาทผหญงตงครรภนยมใช พรอมนำาเสนอสนคาเกยวกบทารกทคณแมหลง คลอดชอบซอ เชน โลชนแบบไรกลน สบแบบปราศจากนำาหอม และสำาลกอน เปนตน

อไอซมองวาธรกจทมความใกลชดกบผบรโภคและอยในอตสาหกรรมทมการแขงขนสง มความจำาเปนตองใชประโยชนจาก Big Data สำาหรบวเคราะหและคาดการณความตองการของผบรโภคเพอเพมความสามารถในการแขงขน เชน รานขายเสอผา รานอาหารและเครองดมตางๆ ทมการแขงขนทางการตลาดคอนขางสง และลกคาจำานวนมากพรอมจะเปลยนใจไปลองหาประสบการณใหมๆ จากทางเลอกอน โดยการวเคราะห Big Data จะชวยใหเรยนรรปแบบพฤตกรรมใหมๆ ทงความตองการทเฉพาะเจาะจงกบแตละกลมลกคา ประเภทสนคาทผบรโภคชอบซอพรอมๆ กน สนคาและบรการอนๆ ทผบรโภคมแนวโนมทจะชอบดวย ยกตวอยางเชน รานอาหารวเคราะหขอมลจาก location-based อาจชวยใหรานสงโฆษณาไปใหทกคนทอยในพนทใกลเคยง แตการนำาขอมลจากโซเชยลมเดย และ search engine มาวเคราะหประกอบดวย จะชวยแบงกลมลกคาเปาหมายใหละเอยดลงลกมากกวาเดม เชน คนทไมรจกราน คนทเคยคนหาขอมลเกยวกบรานแตยงไมเคยมาใชบรการ ลกคาเกาทมความประทบใจจากการใชบรการสาขาเดม หรอคนทเคยพดถงรานในทางทไมด เพอสงโฆษณาและโปรโมชนทแตกตางกนไปยงชองทางรบขอมลทแตละคนชนชอบ เปนตน


2.2 Big Data กบการพฒนาคณภาพสนคาและบรการ

การใชขอมลจากภายนอกธรกจมารวมวเคราะหดวยจะชวยควบคมมาตรฐานและคณภาพของสนคาไดดยงขน ตวอยางเชน บรษท Coca-Cola ในสหรฐฯ ทเผชญกบความไมแนนอนของคณภาพนำาสมเนองจากฤดเกบเกยวสมมเพยง 3 เดอน ตอป สงผลใหบรษทตดสนใจนำาขอมลพนทเพาะปลกจากภาพถายดาวเทยม พยากรณอากาศ องคประกอบของรสชาตนำาสมกวา 600 ชนด ประกอบกบความชนชอบของผบรโภคในแตละพนทซงสะทอนใหเหนจากการแสดงความคดเหน การโพสตรปใน โซเชยลมเดย และขอมล ณ จดขาย (point of sale: POS) เชน สตรของนำาสมทขายด จำานวนชนทซอตอครง และสถานทซอ เปนตน มาวเคราะหเพอคาดการณผลผลตสม ทำาใหสามารถวางแผนการผลตและควบคมคณภาพของนำาสมใหคงทไดตลอดทงป อกทงยงออกแบบรสชาตและสดสวนของเนอสมใหตรงกบความชอบของลกคาในแตละรฐอกดวย

ขอมลจากการแสดงความคดเหนและโพสตตางๆ ในโซเชยลมเดย กำาลงฉกกรอบการพฒนาและนำาเสนอสนคาใหม Coca-Cola ไดตดตงเครองผสมเครองดม Coca-Cola Freestyle ทวสหรฐฯ กวา 40,000 เครอง พรอมเปดตวแอปพลเคชน มอถอทเชอมตอกบเครองดงกลาวใหลกคาออกแบบเครองดมไดเอง รวมไปถงบนทกรสชาตทชนชอบและแชรในโซเชยลมเดย โดยตลอดระยะเวลากวา 7 ปทใชเครองผสมเครองดมดงกลาว บรษทมขอมลเครองดมกวา 5 พนลานแกวจนสามารถนำามาวเคราะหและสรปไดวาลกคาสวนใหญชนชอบเครองดมเยนซารสมะนาวผสมเชอรร Coca-Cola จงตดสนใจเปดตว เครองดมใหม Sprite Cherry และ Sprite Cherry Zero เมอชวงปลายป 2016 หลงจากทไมไดผลต Sprite รสชาตใหมมานานนบสบป ตวอยางนชใหเหนวา Big Data กำาลงทาทายวธการทดสอบตลาดแบบเดมทบรษทมกจะนำาสนคาตวอยางไปใหผบรโภคบางกลมทดลองใชและตชม ซงอาจไมใชเครองชวดและการนตความสำาเรจหลงวางจำาหนายทแทจรง

การวเคราะหขอมลพฤตกรรมของผบรโภคทเกดขนจรงสามารถทำาใหเขาใจรสนยมของผบรโภคทซบซอนไดมากกวา และสงผลใหธรกจปรบปรงบรการไดดยงขน เชน Spotify ผ ใหบรการ music streaming ทแนะนำาเพลงใหมจนโดนใจลกคานบรอยลานคนทวโลก โดย Spotify วเคราะหประวตของลกคาจากรายชอเพลงทเคยฟง ศลปนทชอบ จงหวะดนตรทฟงซำาๆ เปรยบเทยบกบขอมลของลกคารายอนๆ ทอยในพนทเดยวกน นยมฟงเพลงแนวเดยวกน หรอเปนเพอนกนในโลกโซเชยล แลวนำามาวเคราะหเจาะลกไปจนถงแนวเพลงยอยทมความผสมผสาน เชน เพลงปอปทมจงหวะบทแตกตางกน หรอเพลงปอปทมกลนอายของเพลงรอกและเรกเก เพอแนะนำาเพลงใหมทตรงกบความสนใจของลกคาแตละราย สงผลใหผใชงานมากกวา 50% กลบมาฟงเพลงทไดรบการแนะนำาในครงถดไป จนทำาให Spotify สามารถมดใจลกคาและควาสวนแบงตลาดมาครองเปนอนดบ 1 ดวยจำานวนสมาชกทชำาระเงนคาบรการ (subscriber) สงถง 43% ของตลาดในป 2016

ธรกจสามารถปรบปรงบรการเพอรกษาฐานลกคาไดตรงกลมเปาหมายมากขนจากการวเคราะห Big Data และ คาดการณไดวาลกคากำาลงสนใจสนคาและบรการของคแขง โดยเฉพาะในอตสาหกรรมทมภาวะการแขงขนดเดอด เชน ธรกจโทรคมนาคม ทฝนรายของผประกอบการคอการพบวาลกคายายไปใชบรการของคแขง โดย T-Mobile ในสหรฐฯ เปนตวอยางของผเลนทประสบความสำาเรจในการลดอตราการสญเสยลกคาลงไดถง 50% ภายใน 1 ไตรมาส จากการวเคราะห


ขอมลการใชงานทหลากหลายของลกคา อาท การโทร การใชอนเทอรเนต การรบสงขอความ และเหตการณสายหลด เพอคาดการณแนวโนมการเปลยนผ ใหบรการ และพจารณายนขอเสนอพเศษใหตรงกบความตองการของลกคาแตละราย นอกจากน T-Mobile ยงเลอกทจะมงเปาไปยงกลมลกคาทมอทธพลตอผบรโภครายอน (influencer) ซงขอมลในสวนนไดจากการวเคราะหพฤตกรรมการใชโซเชยลมเดยวาลกคารายนนมเครอขายเพอนฝงมากนอยแคไหน ความถในการแชรขอมลและกระแสตอบรบจากคนรจกเปนอยางไร ทำาใหบรษทไมสญเสยคาใชจายในการรกษาฐานลกคาไปอยางไรจดมงหมาย

ธรกจ call center สามารถวเคราะหนำาเสยงและคำาพดของลกคาเพอพฒนาการใหบรการแบบเฉพาะราย เนองจาก call center เปรยบเสมอนผชวยลำาดบตนๆ ทลกคานกถง และมกโทรเขามาสอบถามขอมล แจงปญหา หรอขอคำาแนะนำา หากบรษทสามารถวเคราะหขอมลนบตงแตวนาทแรกทลกคาโทรเขามา เชน การใชนำาเสยง คำาพด ปญหาทพบเจอ ประกอบกบขอมลอนๆ เชน ประวตการใชสนคาและบรการ อาชพ รายได บรเวณทอยอาศย ปฏสมพนธกบบคคลอนในโซเชยลมเดย กจะทำาใหคาดการณสายเรยกเขาไดแบบ real-time หากเกดเหตการณตางๆ สงผลใหบรษทสามารถเตรยมความพรอมและจดลำาดบความสำาคญของการรบสาย รวมไปถงจบคลกคาใหตรงกบความสามารถของพนกงาน call center เพอมอบประสบการณทเหนอระดบใหแกลกคา โดยจากการศกษาของ Mattersight พบวา การจบคผรบสายและลกคาทมลกษณะนสยคลายคลงกนจะชวยสรางยอดขายใหแกบรษทมากกวาปกตถง 2 เทา

Big Data ท ไดจากการเกบขอมลจากอปกรณตางๆ ยงถกนำามาวเคราะหเพอคาดการณความเสอมสภาพและความ ผดปกตของผลตภณฑ และชวยใหธรกจปรบปรงบรการหลงการขาย โดยเฉพาะสนคาและบรการในหมวดทตองบำารงรกษาอยางตอเนอง เชน รถยนต เครองใชไฟฟา อปกรณอเลกทรอนกส และซอฟตแวร โดย Volvo Trucks นบเปนตวอยางของธรกจทวเคราะห Big Data จากอปกรณทนำาไปตดตงในรถบรรทกและรถพวงของลกคาซงเปนผ ใหบรการ โลจสตกส ดวยขอมลมากกวา 100 ตวแปร เชน พฤตกรรมการขบข ลกษณะการใชงาน และสภาพปจจบนของชนสวน ทำาใหบรษทสามารถคาดการณความเสอมสภาพของรถ รวมไปถงเหตการณผดปกตทอาจจะเกดขน และแจงเตอนไปยงลกคาได ลวงหนา 30 วน สงผลใหศนยบรการของ Volvo Trucks ลดระยะเวลาคนหาสาเหตลงไดถง 70% ตอการซอม อกทงยงชวยลดการสญเสยเวลาและรายไดของลกคาอนเนองมาจากการหยดดำาเนนงานไดมากกวา 25%

ธรกจบรการสขภาพสามารถใชขอมลทมอยอยางมหาศาลในการเพมประสทธภาพการรกษา และใหบรการเสรมทชวยผบรโภคในการดแลตวเองและปองกนการเจบปวยไดมากขน เชน กรณของโรงพยาบาล Parkland และ มหาวทยาลย University of California, San Diego ในสหรฐฯ ทวเคราะหประวตการรกษาของผปวย หรอ EHR (Electronic Health Record) เชน โรคทเคยเปน วธรกษา ยาทใช และอาการขางเคยงทพบ ประกอบกบสภาพรางกายปจจบนของผปวย ซงไดจากอปกรณสวมตดตวทสงสญญาณแบบ real-time (wearable item) เทยบกบขอมลของกลมผทมลกษณะอาการคลายกน เพอสงขอความแจงเตอนไปยงผปวยใหเพมความระมดระวงหรอนดหมายใหเขามารบการตรวจหากคาดการณไดวาโรคเกาอาจกลบมากำาเรบ หรอมแนวโนมทจะเกดโรคใหม อกทงยงใหคำาแนะนำาในการปฏบตตวและรบประทานยาใหสอดคลองกบอาการของผปวยแตละราย ทำาใหสามารถลดอตรา readmission ลงได 26% และผปวยฟนตวเรวขน 30%

อยางไรกด การประยกตใช Big Data กำาลงสงสญญาณใหผประกอบการปรบโมเดลในการสรางรายได จากกรณของธรกจยานยนตและสขภาพขางตนทำาใหอไอซมองวา การใชประโยชนจาก Big Data จะชวยเพมชองทางสรางรายไดใหมๆ ทไมจำาเปนตองเกดขน ณ ชวงเวลาทลกคามาใชบรการทสถานประกอบการเพยงอยางเดยวเทานน ธรกจสามารถพฒนา IoT ทเชอมโยงขอมลของลกคากบฐานขอมลอนๆ แลวนำามาวเคราะหเพอยกระดบคณภาพการบรการ และพฒนาเปนโมเดลธรกจใหมๆ ทชวยสรางกระแสรายไดใหแกกจการในอนาคต เชน โรงพยาบาลสามารถปรบตนเองใหเปนศนยสขภาพ (wellness center) โดยการวเคราะหขอมลทสามารถทำาไดแบบ real-time และใหคำาแนะนำาดานสขภาพผานอปกรณสวมตดตวทจะสงขอมลของลกคาใหผเชยวชาญวเคราะหทนท


www.scbeic.com

ทมา: การวเคราะหโดย EIC

โปรโมทสนคาตามนโยบายของบรษท

มอบโปรโมชนและส�อสารกบลกคาทกกลมคลายคลงกน

ทำการตลาดสวนบคคล (personalized marketing)

ตงราคาใหเหมาะสม (price optimization)

นำเสนอสนคาอ�นๆ ทเกยวของ (cross-selling)

พฒนาสนคาและบรการโดยองจากผบรโภคกลมตวอยาง

แกปญหาหลงจากทลกคาไดรบความเดอดรอนแลว

พฒนาสนคาและบรการใหตอบโจทยผบรโภคทมความซบซอนและแตกตางกน

คาดการณความผดปกตเพ�อแจงเตอนลกคา และเตรยมรบมอลวงหนา

รกษาฐานลกคาไดตรงกลมเปาหมายยงขน

Amazon ตงราคา/โปรโมชนไดตรงกบความเตมใจจาย

Target เสนอสนคาใหตรงใจลกคา

Coca-Cola ควบคมคณภาพนำสมใหคงทและถกใจลกคา

Spotify แนะนำเพลงไดตรงกบรสนยมของลกคาแตละราย

T-Mobile ลดการสญเสยลกคาดวยการเจาะกลม influencer

Volvo Trucks แจงเตอนใหลกคานำรถมาเชคกอนทรถจะเส�อมสภาพ

เลอกซอ ใชงาน ซอซำ

Big Dataกบการวางกลยทธสรางประสบการณประทบใจใหกบลกคา

รปแบบใหมloyaltyprogram

ขอมล ณ จดขาย

โซเชยลมเดย

Internetof Things

CustomerJourney

กลยท

ธแบบ

เดม

กลยท

ธแบบ

ใหม

กรณ

ศกษา

แหลงขอมล

ขอมลพยากรณเชน พยากรณอากาศ

การสมภาษณกลมตวอยาง

ผลประกอบการของบรษทในอดต

location-basedเชน สภาพจราจร

search engine

รปแบบเดม


www.scbeic.com


โปรโมทสนคาตามนโยบายของบรษท

มอบโปรโมชนและส�อสารกบลกคาทกกลมคลายคลงกน

ทำการตลาดสวนบคคล (personalized marketing)

ตงราคาใหเหมาะสม (price optimization)

นำเสนอสนคาอ�นๆ ทเกยวของ (cross-selling)

พฒนาสนคาและบรการโดยองจากผบรโภคกลมตวอยาง

แกปญหาหลงจากทลกคาไดรบความเดอดรอนแลว

พฒนาสนคาและบรการใหตอบโจทยผบรโภคทมความซบซอนและแตกตางกน

คาดการณความผดปกตเพ�อแจงเตอนลกคา และเตรยมรบมอลวงหนา

รกษาฐานลกคาไดตรงกลมเปาหมายยงขน

Amazon ตงราคา/โปรโมชนไดตรงกบความเตมใจจาย

Target เสนอสนคาใหตรงใจลกคา

Coca-Cola ควบคมคณภาพนำสมใหคงทและถกใจลกคา

Spotify แนะนำเพลงไดตรงกบรสนยมของลกคาแตละราย

T-Mobile ลดการสญเสยลกคาดวยการเจาะกลม influencer

Volvo Trucks แจงเตอนใหลกคานำรถมาเชคกอนทรถจะเส�อมสภาพ

เลอกซอ ใชงาน ซอซำ

Big Dataกบการวางกลยทธสรางประสบการณประทบใจใหกบลกคา

รปแบบใหมloyaltyprogram

ขอมล ณ จดขาย

โซเชยลมเดย

Internetof Things

CustomerJourney

กลยท

ธแบบ

เดม

กลยท

ธแบบ

ใหม

กรณ

ศกษา

แหลงขอมล

ขอมลพยากรณเชน พยากรณอากาศ

การสมภาษณกลมตวอยาง

ผลประกอบการของบรษทในอดต

location-basedเชน สภาพจราจร

search engine

รปแบบเดม

2.3 Big Data กบการวจยและพฒนา

การแพรหลายของ Big Data ทำาใหเกดการเปลยนแปลงครงใหญทงในดานการวางแผนการวจยจากวธการเกบขอมลทเปลยนไป และวธการทำาวจยแบบใหมทยดขอมลเปนศนยกลาง (data centric) การใช IoT จะสงผลโดยตรงตอวธการทำาธรกจในแทบทกอตสาหกรรม จากรายงานของ Gartner ระบวาภายในป 2020 อปกรณตางๆ กวา 25,000 ลานเครองจะเชอมตอกบอนเทอรเนต ซงสงผลใหเกดการใชขอมลในปรมาณมากมายมหาศาล IoT จะทำาใหระบบจดเกบขอมลทเชอมตอกนเปนเนตเวรคแตอยกนอยางกระจดกระจายมการประมวลผลอยางมประสทธภาพ บรษทชนนำาของโลกอยาง Caterpillar, Rolls Royce Aerospace หรอ Tesla ตางลงทนกบการนำาเซนเซอรตางๆ มาใชในการเกบขอมลเพอนำาไปวเคราะหตอยอดรวมกบตวแปรบนฐานขอมลขนาดใหญ เพอพฒนาสนคาใหมคณภาพดยงขน

กลมงานดานการแพทยและเวชภณฑยา นบเปนผนำาในการนำาขอมลมาวเคราะหเชงคาดการณ (Predictive Analytics) เพอยกระดบการรกษาใหสอดคลองกบลกษณะพนธกรรม โดยในอดตแพทยจะวเคราะหอาการของผปวยและสงยาใหตามอาการ และจะคอยตดตามผลของการรกษาเพอปรบการใหยาเปนระยะ แตในอนาคต ดวยววฒนาการทางการแพทยในสาขาพนธศาสตร (genetics) ประกอบกบการพฒนางานระบบ EHR จะทำาใหนกวทยาศาสตรขอมล (data scientist) สามารถคาดการณโอกาสและความนาจะเปนในการปวยจากปจจยทางพนธศาสตรไดอยางแมนยำายงขน อกทงยงสามารถวเคราะหเพอผลตยาและใหคำาแนะนำาการสงยาทเหมาะสมกบผปวยแตละรายเพอเพมประสทธภาพในการรกษาไดอกดวย


Big Data กบการนำาไปประยกตใชกบบรษทไทยใหทนกระแส Smart Consumer

อไอซมองวาธรกจโทรคมนาคม สนคาอปโภคและบรโภค คาสงคาปลก มแนวโนมจำาเปนตองใช Big Data เปนอนดบ ตนๆ ดวยลกษณะของธรกจทมความใกลชดกบลกคา และมการแขงขนสง ทำาใหตองทำาการตลาดคอนขางมาก จงม ความจำาเปนตองเขาใจพฤตกรรมของผบรโภคเปนอยางด และจะมความไดเปรยบมากขนหากวเคราะหหารปแบบพฤตกรรม ใหมๆ ของผบรโภคจากหลากหลายแหลงขอมล ทงน ธรกจขางตนมขอไดเปรยบคอนขางมากอยแลวทงในดานปรมาณขอมลในฐานะผใหบรการเครอขายมอถอ และในดานพฤตกรรมการใชงานและใชจายจากเวบไซต e-Commerce ของบรษท

อยางไรกตาม หลายธรกจมแนวโนมทจะใชประโยชนจากการวเคราะห Big Data มากขนเรอยๆ จากความรวมมอกบ ผ ใหบรการแพลตฟอรมตางๆ อาท กจการโรงแรมทเผชญกบการแขงขนดานราคาและโปรโมชนเพอดงดดลกคาและรกษาสวนแบงทางการตลาด สามารถเขาใจพฤตกรรมของนกทองเทยวไดมากขนโดยรวมมอกบผบรการแพลตฟอรมจองหองพกตางๆ เพอนำาขอมลการจองมาวเคราะหรวมกบขอมลในโลกโซเชยล เชน การโพสตขอความเกยวกบการทองเทยว และ รปสถานททองเทยวตางๆ เปนตน หรอธรกจอสงหารมทรพยและกอสรางทสามารถนำาขอมลการซอขายในตลาด ไมวาจะเปนราคาตอหนวย ประเภทหอง และสไตลการออกแบบ ประกอบกบขอมลการคนหาของผบรโภคในแพลตฟอรมและเวบไซตตางๆ เชน เวบไซตรววโครงการ แพลตฟอรมสำาหรบคนหาโครงการทสนใจ ตลาดซอขายตอ เปนตน รวมไปถงเทรนด ทกำาลงมาแรงจากฐานขอมลยคใหม เชน สถานทหรอรปภาพสงกอสรางทถกโพสตและแชรบนอนเทอรเนต เปนตน มาวเคราะหเพอพฒนารปแบบโครงการใหสอดคลองกบความตองการดานทอยอาศยของลกคาแตละกลม

Big Data ทำาใหการทดลองเสมอนจรง (virtual experimentation) ถกนำามาใชอยางแพรหลาย มากขนในงานวจยเพอพฒนาสนคาและบรการตางๆ โดยเฉพาะอยางยงดานเคมภณฑและชวภาพการแพทย โดยนกวจยสามารถทดสอบสมมตฐานเกยวกบผลตภณฑ ใหมๆ จากขอมลเชงสถตทอยในรปอเลกทรอนกสได (e-Science) ยกตวอยางเชน การทดสอบปฏกรยาทางเคมของโมเลกลตางๆ อาจสามารถทำาไดผานการใชโปรแกรมทางคอมพวเตอร โดยไมจำาเปนตองทำาการทดลองจรงๆ นอกจากน Big Data ยงถกนำามาใชในการตงสมมตฐานในการทดลอง (machine-generated hypotheses) ซ งจะชวยแกปญหาเรองความลำาเอยงในการตดสนใจเลอกตวแปรและการเลอกวธการทดลองของผวจยไดอกดวย เทคโนโลยปญญาประดษฐ (Artificial Intelligence) และเทคโนโลยเสมอนจรง (Virtual Reality) เมอนำามารวมกบการวเคราะห Big Data จะกลายเปนสวนสำาคญทจะพลกโฉมโลกการวจยและพฒนาในภายภาคหนา


โลกของการเกบและวเคราะหขอมลทเปลยนแปลงไปทำาใหการตอบโจทยผบรโภคดวยวธดำาเนนงานหรอผลตภณฑแบบเดมอาจไมเพยงพอ Big Data กำาลงทำาใหความไดเปรยบทางธรกจถกนยามขนมาใหมจากศกยภาพในการตงคำาถามเพอคนหาพฤตกรรมของผบรโภค โดยอาจจะเปนแงมมทผประกอบการไมเคยทราบหรอสนใจมากอน และอาจจะมากกวาการทผบรโภครจกตวเองดวยซำา แมวาการนำา Big Data มาใช ในภาคธรกจจะตงอยบนทางเดนทไมราบเรยบนก ไมวาจะเปนการไดมาซงขอมล หรอการนำาขอมลมาวเคราะหเพอเฟนหากลยทธ แตกาวแรกททาทายไมนอยไปกวากนคอ การตอบคำาถามวา Big Data จะถกนำามาใชเพอสนองความตองการของผบรโภคในดานไหน ไปจนถงกาวสดทายวาธรกจจะนำาการวเคราะหไปใชประโยชนเพอบรรลจดหมายปลายทางทใด

ตารางเปรยบเทยบผลประโยชนของแตละอตสาหกรรมทจะไดรบจากการนำา Big Data มาประยกตใช

สำาหรบเทรนด Smart Consumer ธรกจโทรคมนาคม สนคาอปโภคและบรโภค คาสงคาปลก มแนวโนมไดประโยชนจากการนำา Big Data มาใชเปนอนดบตนๆ9


อตสาหกรรม

การขายและการตลาด




ยานยนต




โรงแรม

โรงพยาบาล


การผลตสนคา

และบรการ

การวจย และ

พฒนา

ความพรอมของขอมล

เฉลย

1.00 4.00


ระเบยบวธวจย:1. ตวแปรทนำามาใหคะแนนแตละตวไดรบการถวงนำาหนกตามความสำาคญจากการประมวลผลของผเชยวชาญใน อตสาหกรรม2. คะแนนของแตละตวแปรไดผานการคำานวณโดยการใหคะแนน 1 ถง 4 ซง 1 หมายถงนอยทสด 4 หมายถงมากทสด

ตวแปรทใช ในการชวดการถวงนำาหนกโดยอไอซคณลกษณะ

การขายและการตลาด

การผลตสนคาและบรการ

การวจยและพฒนา


25%เปรยบเทยบระดบความใกลชดของธรกจกบลกคาเปรยบเทยบระดบการแขงขนของผเลนในตลาดเปรยบเทยบอทธพลของการตงราคาและโปรโมชนทมตอยอดขาย

เปรยบเทยบอทธพลของคณภาพของสนคาและบรการทมตอการตดสนใจซอของลกคาเปรยบเทยบระดบความยากงายทสนคาและบรการจะถกทดแทนเปรยบเทยบความสำาคญของบรการหลงการขาย

เปรยบเทยบความถของการเปลยนแปลงเทรนดสนคาและบรการเปรยบเทยบผลกระทบจากเทคโนโลยและนวตกรรมเปรยบเทยบความคาดหวงของลกคาตอสนคาและบรการใหมๆ

เปรยบเทยบจากปรมาณ ความหลากหลาย และความเรวของขอมลของแตละกลมอตสาหกรรม

25%

20%

30%

Matrix: การคำานวณคะแนนเพอหาศกยภาพของแตละอตสาหกรรมทจะไดรบจากการนำา Big Data มาประยกตใช

Smart Consumer Insight


BOXBig Data… ภาพมายา หรอ เรองจรง?แมวาการนำา Big Data มาใชจะมประโยชนกบภาคธรกจมากมายทงการเขาใจพฤตกรรมผบรโภคและการเพมประสทธภาพของธรกจ อยางไรกตาม ผประกอบการยงคงตองเผชญกบความทาทายของ Big Data อยางหลกเลยงไมได โดยอไอซมองวา ธรกจจำาเปนตองหาทางปรบตวและเลอกใชวธการทเหมาะสมเพอกาวขามขอจำากดใน 4 ประเดนหลก ดงตอไปน

1) การลงทนวางรากฐานการเกบขอมลและดานเทคโนโลยแมผประกอบการจะเลงเหนถงความสำาคญของ Big Data แตอาจมขอจำากดในการลงทนดานการวางระบบ ในการนำา Big Data มาสรางมลคาทางธรกจใหไดมากทสด บรษทจำาเปนตองมระดบเทคโนโลยรองรบทเหมาะสม และมความพรอมในดานโครงสรางพนฐาน เชน เครองมอการจดเกบขอมล เซนเซอรและอปกรณสงสญญาณไรสาย เปนตน อยางไรกด เทคโนโลยการจดเกบและการประมวลผลมตนทนคอนขางสง โดยระดบราคามตงแต 100 ถง 80,000 ดอลลารสหรฐฯ ตอปรมาณขอมล 1 เทระไบต (Terabyte) ตวอยางเชน Cloud Storage เปนเทคโนโลยทมราคาถกทสด แตมขอเสยในเรองความชาของการอพโหลดขอมล หรอเทคโนโลย Massively Parallel Processing (MPP) ทสามารถประมวลผลขอมลมหาศาลไดอยางรวดเรว แตกมราคาทสงมาก จงอาจเปนความเสยงของผประกอบการทตองการลงทนดาน Big Data ดวยตวเอง วาจะสามารถสรางความคมคาในทางธรกจไดหรอไม โดยเฉพาะในชวงเรมตนของการลงทนทอาจยงไมเหนผลนก

2) นโยบายดานการคมครองขอมลสวนบคคล บรษททนำาขอมลสวนบคคลของลกคามาวเคราะหตองระมดระวง และหาจดกงกลางระหวางการเคารพสทธของเจาของขอมลและการแสวงหากำาไรทางธรกจ ประเดนเรองความเปนสวนตวในโลกยคดจทลนบเปนเรองทไดรบการพดถงอยางตอเนอง ทงในเรองความเปนเจาของขอมลระหวางผ ใหขอมลกบเจาของแพลตฟอรมในดานการใช Big Data กเชนกน การคมครองขอมลสวนบคคลเปนเรองทสำาคญอยางยง ไมเชนนนแลวอาจทำาใหภาพลกษณของธรกจถกทำาลายได แมในปจจบนไทยอาจจะยงไมมกฎหมายคมครองขอมลสวนบคคล แตคาดวาในอนาคตอนใกล จะมการรางกฎหมายทเพมความเขมงวดในประเดนนในลกษณะเดยวกนกบ General Data Protection Regulation (GDPR) ของสหภาพยโรป และเมอขอมลหลายๆ อยางอาจจะเขาถงไดยากขน กจะกอใหเกดความทาทายในการนำา Big Data มาใชในภาคธรกจ

Box: B

ig D

ata.

.. ภา

พมา

ยา ห

รอ เร

องจร

ง?

33

3) ความพรอมดานบคลากรการใช Big Data จะไมสามารถเกดประโยชนไดถาหากขาดผเชยวชาญทเขาใจการทำางานของขอมลรปแบบใหม อยางลกซง โดยองคกรจะตองการหาบคลากรทมความรดานวทยาศาสตร คณตศาสตร และสถต อกทงยงตองสามารถอธบาย วนจฉย และนำาขอมลไปใชในการสรางโมเดลเพอวางนโยบายและกลยทธทางธรกจอยางมประสทธภาพได นบวาเปนอาชพทกำาลงเปนทตองการอยางมากและจะทวความสำาคญมากยงขนในอนาคต โดย IBM ประเมนวา ภายในป 2020 สหรฐฯ จะมคนประกอบอาชพเปนผเชยวชาญดานขอมล จำานวน 2.7 ลานคน ซงเพมขนจากป 2015 ราว 12% โดยงานในสายอาชพนจะใชเวลาในการหาผทเหมาะสมโดยเฉลย 45 วน ซงมากกวาสายงานอน นบเปนความทาทายของธรกจไทยทตองการใช Big Data

4) ความชดเจนของวตถประสงค คำาถามและขอมลทตองใชแคความพรอมทางเทคโนโลยและโครงสรางพนฐานเพยงอยางเดยวอาจไมเพยงพอตอความสำาเรจของบรษท หากขาดขอมลเชงลกทตอบโจทยและสามารถนำาไปปฏบตไดจรง ทงน การไดมาซงขอมลเชงลกจากการวเคราะห Big Data ยงมขอจำากดอยหลายประการ เชน ขอมลทนำามาวเคราะหอาจไมตรงกบโจทยหรอปญหาทตองการแกไข ทำาใหผลวเคราะห ไมสามารถนำาไปใชไดจรง อไอซจงมองวาผประกอบการควรเรมจากการตงโจทยทตองการพฒนาหรอปรบปรงใหชดเจนกอน แลวจงเลอกหยบขอมลทจะนำามาวเคราะหเฉพาะในสวนเกยวของ ทำาใหไดขอมลเชงลกทตรงจด สามารถสรางความแตกตาง และมลคาเพมใหกบธรกจได

ผประกอบการไทยมความกงวลในเรองการจดการขอมลมากทสด เพราะสวนใหญยงไมไดมการจดเกบและคดกรองคณภาพขอมลอยางเปนระบบ ทำาใหมขอจำากดเมอตองทำาการเชอมตอขอมลในรปแบบดจทลเขาดวยกนเพอนำาขอมลทเกยวของไปทำาการวเคราะห ซงจะเหนไดชดในอตสาหกรรมทอยในภาคการผลต เนองจากมความซบซอนของขอมลภายใน ซพพลายเชนทมากกวา ในขณะทภาคบรการมความกงวลเรองตนทนการลงทนใน Big Data ทคอนขางสง จงมองวาผลตอบแทนทไดอาจไมไดมความคมคามากนกในระยะสน

ระดบความกงวลของผประกอบการไทย

การจดการขอมล

ความสามารถในการวเคราะห

ตนทน

วฒนธรรมองคกร

ความปลอดภยของขอมล

การจดการขอมลเปนความกงวลหลกของผประกอบการไทยในการนำา Big Data ไปใช ในธรกจ10


หนวย: %

23%

21%

19%

21%

17%20%

21%

20%22%

19%19%

16%18%

25%20%

ภาคการผลต ภาคบรการความปลอดภยของขอมลวฒนธรรมองคกร

การจดการขอมลตนทนความสามารถในการวเคราะห


นอกจาก Big Data จะมความสำาคญตอการทำาความเขาใจเชงลกเกยวกบพฤตกรรมของผบรโภคเพอใหธรกจสามารถสรางความพงพอใจใหแกลกคาแลว ยงเปนเครองมอสำาคญทสามารถชวยเรองบรหารจดการองคกร ไมวาจะเปนการลดตนทน เพมผลตภาพ ตลอดจนการบรหารจดการทรพยากรบคคลใหมประสทธภาพสงสด ทงน หากบรษทไทยนำา Big Data มาใช ใหถกท ถกเวลา ยอมชวยใหบรษทสามารถกาวยางไดอยางมนคงและยงยน

Smart Company ปรบสตรลบฉบบธรกจ

ปดจดออนดวย Big Data

3

ทามกลางการแขงขนระหวางภาคธรกจททวความรนแรงมากขน สงผลใหบรษทไทยตองเผชญกบความทาทายท หลากหลาย ซงมโอกาสฉดรงการเตบโตของบรษทในระยะยาว ทงน จากการศกษาเชงลกของอไอซพบปญหา 3 ดาน “เงน งาน คน” ทกำาลงรมเราภาคธรกจไทยในปจจบน ดงน

1) "ดานเงน" สดสวนตนทนการดำาเนนงานตอรายไดของบรษทไทยพงสงขนตอเนอง จากเพยงราว 7% ในป 2012 เพมขนเปน 9% ในป 2016 โดยสวนหนงเปนผลมาจากตนทนแรงงานเฉลยทเพมขนกวา 6% ตอป รวมถงการแขงขนทรนแรงในหลายๆ อตสาหกรรม สงผลใหผประกอบการหนมาทมคาใชจายดานการตลาดมากขน จนทำาใหอตราการทำากำาไรไดรบแรงกดดนและแทบไมมการเตบโตในชวง 3-4 ปทผานมา ทงน หากภาคเอกชนไทยยงไมสามารถแสวงหาแนวทางควบคมตนทนได ยอมเปนปจจยเสยงตอสภาวะการอยรอดของภาคธรกจในระยะยาว

นอกจากน การบรหารสภาพคลองดจะเปนปญหาสำาหรบบรษทไทยอกเชนกน การบรหารเงนสดอยางมประสทธภาพ นบเปนปจจยสำาคญสความสำาเรจประการหนงของบรษท ซงเปรยบเสมอนเสนเลอดหลอเลยงธรกจใหดำาเนนตอไปได การบรหารสภาพคลองทลมเหลว อาจทำาใหธรกจหยดชะงกงนได จากขอมลทางการเงนของบรษทในไทยทงหมดพบวา สภาพคลองในชวง 3 ปทผานมา มแนวโนมทจะตงตวมากขน โดยการหมนเวยนเงนสดมวงจรทยาวขน กลาวคอ บรษทมระยะเวลาการเกบสนคาทนานขน ในขณะทระยะเวลาการจายชำาระเจาหนการคาสนลง นนหมายความวา บรษทมความจำาเปนตองใชเงนทนหมนเวยนเพมมากขน จงนำาไปสภาระดอกเบยจายและตนทนทางการเงนทสงขนตามไปดวย

2015

9.0%

2014

7.3%

2016

9.1%8.4%

2013

7.7%

2012 2016

6.6%

2015

6.7%

2014

6.8%

2013

6.7%

2012

5.8%


สดสวนตนทนการดำาเนนงานตอรายได สดสวนกำาไรสทธตอรายได

สดสวนตนทนการดำาเนนงานตอรายไดของบรษทไทย มแนวโนมเพมขนสงผลใหอตรากำาไรลดลง11

ทมา: การวเคราะหโดย EIC จากขอมลของกระทรวงพาณชย และ Enlite

หนวย: % หนวย: %

2) "ดานงาน" ตลอดชวง 5 ปทผานมา ผลตภาพ (productivity) ของบรษทในประเทศไทยมภาวะการเตบโตทตกตำาลงอยางตอเนอง โดยเฉพาะผลตภาพดานแรงงาน สะทอนไดจากปญหาดานแรงงานของไทยทผผลตเผชญอยในปจจบน โดยเฉพาะปญหาการขาดแคลนแรงงานทมฝมอ ซงนบวนเรมจะทวความรนแรงมากขน สวนหนงเปนผลมาจากจำานวนแรงงานของทงระบบลดลง จากโครงสรางประชากรของไทยทเขาสยคสงคมสงวย และปญหาคณภาพแรงงานทถดถอยลง เนองจากทกษะความสามารถของแรงงานในปจจบนทมความชำานาญดานเทคโนโลยตำา เรมไมสอดคลองกบความตองการของตลาดทมสภาพแวดลอมทางธรกจทเปลยนแปลงไปตามระดบความกาวหนาของเทคโนโลยทสงขน ทงน เมอเทยบ ผลตภาพแรงงานของไทยกบทวโลก พบวาไทยอยอนดบท 99 จากการจดอนดบทงหมด 188 ประเทศ

0

200

400

600

800

1,000

2012 2013 2014 2015 2016

ระยะเวลาจายหนการคาระยะเวลาสนคาคงคลงระยะเวลาเกบหนการคาวงจรเงนสด*

2016

1.2%

2015

1.2%

2014

1.1%

2013

1.0%

2012

0.9%


วงจรการหมนเวยนเงนสด

ดชนผลตภาพแรงงานอตสาหกรรมของไทย

ตนทนดอกเบยจายตอรายได

ผลตภาพแรงงานเฉลยตอคนในป 2017

การหมนเวยนเงนสดมวงจรทยาวขน เปนผลจากระยะเวลาการจายชำาระเจาหนการคาทสนลง

ผลตภาพแรงงานไทยมภาวะการเตบโตทตกตำาลงอยางตอเนอง

12

13

ทมา: การวเคราะหโดย EIC จากขอมลของกระทรวงพาณชย

ทมา: การวเคราะหโดย EIC จากขอมลของสำานกงานเศรษฐกจอตสาหกรรม และ International Labour Organization

*หมายเหต: วงจรเงนสด = ระยะเวลาเกบหนการคา + ระยะเวลาสนคาคงคลง – ระยะเวลาจายหนการคา

หนวย: วน

หนวย: ดชน

หนวย: %

หนวย: ดอลลารสหรฐฯ

80

85

90

95

100

105

110

1Q171Q161Q151Q141Q131Q121Q11

นำาทวม

ผลตภาพแรงงานตอคน

1,186 163,614

อนดบ 99 จาก 188 ประเทศ

ในขณะเดยวกน ดานผลตภาพของสวนทนยงคงเปนปญหาทเรอรงของภาคการผลตไทย โดยสาเหตหลกของปญหามาจากการพงพาเทคโนโลยตางชาตทสง โดยเฉพาะผผลตไทยทสวนใหญเปนเพยงผรบจางผลต (OEM) ทำาใหการพฒนาเทคโนโลยของตวเองยงอยในระดบตำา จงทำาใหไมสามารถสรางมลคาเพมไดเพยงพอเพอตอบโจทยธรกจยคใหมทมความซบซอนและมการเปลยนแปลงทรวดเรว โดยจากงบการวจยและพฒนาของบรษทในไทยทผานมา คดเปนมลคาเพยงไมถง 1% ของรายไดประชาชาต ในขณะทกลมประเทศพฒนาแลวในเอเชย เชน ญปนหรอเกาหลใต มงบการวจยและพฒนาของบรษทสงถง 3-4% ของรายไดประชาชาต แสดงใหเหนถงปญหา เชงโครงสรางทฝงลก จงนบเปนความทาทายอยางยงตอความสามารถในการแขงขนและการเตบโตของภาคการผลตไทยในระยะยาว

3) "ดานคน" คนรนใหมอยไมทน เปลยนงานบอย จากการศกษาของ Aon Hewitt บรษททปรกษาดานทรพยากรบคคลชนนำา พบวาในป 2016 คนไทยมอตราการลาออกสงถง 13% ยงไปกวานน พนกงานรนใหมทมความรเฉพาะทางยงเปนกลมคนทมอตราการเปลยนงานสงสดกวา 15% อกดวย สะทอนใหเหนวาบรษทไทยมโอกาสเผชญความเสยงดานทรพยากรบคคลมากขนในอนาคต ซงปญหาเหลานมแนวโนมสงผลกระทบตอประสทธภาพการทำางานโดยรวม อกทงยงเพมตนทนใหกบบรษทอยางหลกเลยงไมได ไมวาจะเปนตนทนการสรรหาพนกงานใหม หรอคาลวงเวลาสำาหรบพนกงานทตองมาชวยงานแทน ทงน งานวจยของ Deloitte ระบวาตนทนทเกดจากการลาออกแพงกวาตนทนของการรกษาคนใหอยกบองคกรถง 1.5-2 เทา เลยทเดยว

นอกจากน มนษยเงนเดอนทกชวงวยยงมแนวโนมผนไปทำาธรกจสวนตว ซงอาจกอใหเกดปญหาขาดแคลนแรงงานในอนาคต โดยจากการศกษาของอไอซพบวามนษยเงนเดอนกวา 80% สนใจเปลยนไปทำางานอสระหรอธรกจสวนตวในอก 5 ปขางหนา เนองจากตองการความเปนอสระและอยากทำางานทจดสรรตารางชวตได ดงนน ดวยสไตลการทำางานของคนทเปลยนแปลงไปจงมแนวโนมสงผลกระทบตอการบรหารจดการทรพยากรบคคลใหมประสทธภาพโดยตรง

ดวยปญหาของบรษทไทยทสลบซบซอนและมหลากหลายมต ภาคเอกชนจงจำาเปนตองปรบตวและหนมาพฒนาองคกรใหมประสทธภาพมากยงขน ทงน อไอซมองวา Big Data ถอเปนอกเครองมอสำาคญทจะเขามาชวยไขปญหาดงกลาว ซงสดทายแลวจะทำาใหบรษทมความแขงแกรงและสามารถอยรอดไดแมวาจะตองเผชญกบความทาทายใหมๆ ในโลกยคดจทลกตาม


คณสนใจเปลยนไปทำางานอสระหรอธรกจสวนตวในอก 5 ปขางหนาหรอไม?

ปจจยหลกททำาใหสนใจเปลยนไปทำางานอสระหรอธรกจสวนตว

พนกงานบรษทสวนใหญ โดยเฉพาะคนรนใหม มแนวโนมหนไปทำาธรกจสวนตวในอก 5 ปขางหนา14

ทมา: การวเคราะหโดย EIC จากขอมลผลสำารวจของ EIC ณ เดอนสงหาคม 2017 (กลมตวอยาง 10,828 คน)

หนวย: % ของผตอบแบบสำารวจในแตละชวงอาย หนวย: % ของผตอบแบบสำารวจในแตละชวงอาย

89%

87%

83%

76%

11%

13%

17%

24%

ไมสนใจ สนใจ

32%

34%

34%

34%

23%

23%

23%

22%

14%

14%

15%

17%

14%

13%

11%

17%

16%

16%

22%6%

21-30 ป

51-60 ป

41-50 ป

31-40 ป

อนๆมอสระในการจดการเวลาความชอบ (passion)ความหลากหลายของงาน

รายไดด

89%

87%

83%

76%

11%

13%

17%

24%

ไมสนใจ สนใจ

32%

34%

34%

34%

23%

23%

23%

22%

14%

14%

15%

17%

14%

13%

11%

17%

16%

16%

22%6%

21-30 ป

51-60 ป

41-50 ป

31-40 ป


รายไดด

41-50 ป

51-60 ป

31-40 ป

21-30 ป

32%

34%

34%

34%

23%

23%

23%

22%

14%

14%

15%

17%

14%

13%

11%

17%

16%

16%

22%6%


รายไดด

32%

34%

34%

34%

23%

23%

23%

22%

14%

14%

15%

17%

14%

13%

11%

17%

16%

16%

22%6%


รายไดด

3.1 Big Data กบการจดการ “เงน”

ในแงมมของการบรหารเงนสด การนำาเทคโนโลยมารวมใชกบระบบการเงน ถอเปนจดเรมตนทสำาคญของการวเคราะห Big Data ผประกอบการควรพฒนาระบบการเงนของบรษทใหอยในรปแบบอเลกทรอนกสมากขนเพอเพมประสทธภาพ การบรหารจดการรายรบและรายจาย โดยระบบการเงนอเลกทรอนกสจะชวยลดตนทนและเพมความเปนระเบยบของการจดเกบขอมล รวมถงเพมความสะดวกรวดเรวในการเรยกดรายงานขอมลทเปน real-time เมอเปรยบเทยบกบแบบเดมทยงเปนรายงานขอมล ณ สนวน หรอสนเดอน ทงน ปจจบนทางรฐบาลและธนาคารพาณชยไดสงเสรมการทำาธรกรรมทางการเงนออนไลนอยางเตมท ซงผประกอบการสามารถเรมนำาไปปรบใชไดดวยระดบตนทนทไมสงและขนตอนไมยงยากมากนก

บรษทสามารถประยกตใช Big Data จากประวตการรบจายเงนทางการคา เพอเสรมสภาพคลองและลดตนทนทางการเงน การเนนนโยบายการขายเชออาจชวยผลกดนยอดขายของบรษทใหสงขน แตความเสยงกมมากขนเชนกน หากไมสามารถเรยกเกบหนได การวเคราะหลกหนการคาจะชวยในการจดลำาดบความสำาคญ แบงเกรด และคาดการณหนเสย ในขณะเดยวกน สามารถวเคราะหเจาหนการคาจากขอมลสวนลดเมอซอดวยเงนสดกบเครดตเทอมทไดรบจากคคา ซงเมอทำาการวเคราะหในภาพรวม จะชวยใหผประกอบการสามารถทราบถงสภาพคลองของกจการอยตลอดเวลา และสามารถวางกลยทธในการลดปญหาสภาพคลองทอาจเกดขนในอนาคตได

กรณศกษาของโตโยตาแสดงใหเหนวา บรษทสามารถใช Big Data มาออกแบบการแกปญหาลกหน ไดอยางแมนยำา โดยในชวงวกฤตการณแฮมเบอรเกอรป 2008 โตโยตาประสบปญหาสภาพคลองในกจการเชาซอรถยนต ซงเปน หนวยงานหนงภายใตการบรหารของบรษท โดยในป 2009 จำานวนลกหนทมปญหาการผอนชำาระเกนกวา 60 วน เพมสงขนเปนประวตการณกวา 25% หรอเพมขนกวา 100,000 คนตอวนในบางครง ตอมาทางผบรหารไดนำาหลกการ Big Data มาใชในการแกปญหา โดยรวมมอกบ Experian ซงเปนผ ใหบรหารดานขอมลเครดต และ FICO ซงเปนผเชยวชาญ Credit Scoring ทำาใหบรษทสามารถเขาใจในความเสยงของลกหนแตละรายไดเปนอยางด เชน บางรายมปญหาการเงนแคชวคราวหรอกำาลงประสบปญหารายแรงในชวต และสามารถวเคราะหเชงคาดการณ (Predictive Analytics) เพอออกแบบวธการแกไขปญหาใหตรงกบสถานการณของลกหนแตละราย ซงบรษทสามารถชวยใหลกหนกวา 10,000 รายสามารถกลบมาชำาระหนไดตามปกต และไดรบรางวล FICO Decision Management Award ในป 2015


นอกจากน ผประกอบการสามารถนำา Big Data มาใชลดตนทนไดอกดวย เรมตงแตกระบวนการวางแผนและหาทางเลอกทดทสดในการทำางาน อาท Vodafone คายมอถอยกษใหญในยโรป ทนำาลกษณะการจบจายใชสอยของคนในแตละพนทมาประกอบกบขอมลพฤตกรรมการใชงานมอถอ เพอวเคราะหหาวธการขยายโครงขาย 4G ทเหมาะสม เชน เนนตงเสาสญญาณในบรเวณทคาดวาจะมการใชงานสงและมโอกาสสรางรายไดตอคนมากทสด โดยแนวทางดงกลาวทำาใหบรษทสามารถลดตนทนการลงทนไดมากถง 10% ในขณะทยงมรายไดเตบโตตอเนอง

อกทงยงเปนกลไกสำาคญในการยกเครองระบบหลงบาน ซงจะชวยใหบรษทประหยดคาใชจายไดอยางมนยสำาคญ โดยบรษทสามารถนำาเอา Big Data มาประยกตใชในทกๆ กระบวนการทำางานเพอกำาจดปญหาคอขวด เชน คาดการณ แนวทางการซอมบำารงเครองจกร บรหารจดการสนคาคงคลงใหมประสทธภาพ และหาเสนทางการขนสงทเหมาะสม ซงสดทายแลวจะชวยใหบรษทมตนทนทลดลง ยกตวอยางเชน Caterpillar บรษทผลตเครองจกรรายใหญ พบวาลกคาประสบปญหาเรอสกปรกและไรประสทธภาพ จนตองสญเงนคาเสยโอกาสและคาซอมบำารงไปกวา 5 ลานดอลลารสหรฐฯ ตอป Caterpillar จงใชขอมลเซนเซอรทตดบนเรอ ขอมลการใชนำามน รวมถงขอมลเครองยนต เพอวเคราะหหาแนวทางแกไข ทงน Caterpillar พบวาเรอควรทำาความสะอาดใหถขน จากทกๆ 2 ป เปนทกๆ 6.2 เดอน ซงการปฏวตแนวทางการทำาความสะอาดดงกลาว แมวาจะเพมตนทนดานการทำาความสะอาด แตกลบชวยใหลกคาของ Caterpillar ประหยดตนทนรวมไดสงถง 400,000 ดอลลารสหรฐฯ/เรอหนงลำา/ป เลยทเดยว

กรณศกษาของ UPS บรษทขนสงชนนำา ชใหเหนวายงบรษทเชอมโยงขอมลจากแหลงตางๆ และหารปแบบของขอมลไดมากขนเทาไร บรษทกสามารถลดตนทนไดเพมขนเปนทวคณ โดยในอดต UPS ใชเพยงขอมลเสนทางการขนสง ประเภท และขนาดของสนคามาประมวลผลเพอระบวาสนคาจะถกจดสงดวยรถคนไหน วางตำาแหนงใด และใชเสนทางไหนเพอใหการขนสงเปนไปอยางมประสทธภาพ ซงวธดงกลาวชวยให UPS สามารถประหยดนำามนไดราว 3 ลานแกลลอน/ป อยางไรกด นบตงแตป 2013 UPS ไดเรมพฒนาระบบ On-Road Integrated Optimization and Navigation (ORION) ทรวบรวมขอมลจากหลายแหลงมากขน เชน ขอมลการทำางานของเครองยนต ขอมล GPS ขอมลเซนเซอรเพอวดการใชนำามนแบบ real-time สงผลให UPS สามารถวเคราะหเสนทางการจดสงสนคาไดอยางแมนยำา และทำาใหบรษทสามารถประหยดนำามนไดเพมขนมากกวา 3 เทา เปน 10 ลานแกลลอน/ป


15.1

15.6

16.3

2012

4.1

2015

2.5

18.3

2014

3.9

18.0

2013

4.0

16.9

2016

2.1

19.1

2.4

4.0

3.0

15.8

20112009 2010

ตนทนคานำามน (พนลานดอลลารสหรฐฯ) ปรมาณการขนสง (ลานชน/วน)

ตนทนคานำามน (พนลานดอลลารสหรฐฯ) ปรมาณการขนสง (ลานชน/วน)


แผนท แผนทขนาดสนคา ขนาดสนคา เครองยนต

กรณศกษาของ UPS แสดงใหเหนวา Big Data ทำาใหบรษทสามารถลดตนทนไดอยางมนยสำาคญ15

ทมา: การวเคราะหโดย EIC จากขอมลของ Bloomberg และ UPS

เรมใช ORION

อยางไรกด บรษทควรเลอกจดเกบขอมลใหพอเหมาะ เพอไมใหการลงทน Big Data กลายเปนการเพมภาระดานตนทนเสยเอง โดยบรษทอาจเลอกเกบเฉพาะขอมลทวเคราะหงายและใชไดหลายวตถประสงค แทนทจะเกบขอมลทกชนด เพอลดตนทนการจดเกบและวเคราะหขอมล เชน ขอมล Radio Frequency Indentification (RFID) ทสามารถใชไดกบทงการบรหารสนคาคงคลงและการขนสง เปนตน

ในอนาคต อไอซเหนวาผประกอบการสามารถนำาขอมลแบบ real-time ไปตอยอดไดอกหลายทาง ยกตวอยางเชน ผประกอบการอาจใชขอมลสภาพอากาศและเซนเซอรตรวจจบการทำางานของเครองจกร มาคาดการณชวงเวลาทเครองจกรมโอกาสชำารด ซงจะชวยใหผประกอบการสามารถจดสรรคนงานซอมบำารงในแตละกะไดอยางเหมาะสม และลดตนทนแรงงานไดอยางมนยสำาคญ นอกจากน ผประกอบการยงสามารถใชขอมลการรบจายเงนทางการคาแบบ real-time มาประกอบกบขอมลระดบสนคาคงคลง รวมถงสดสวนการใชเงนสดและเงนเชอ เพอจดทำาแผนการประมาณการรายได กำาไรและกระแสเงนสดแบบงาย ซงจะชวยใหผประกอบการสามารถเตรยมความพรอมดานเงนทนหมนเวยนเพอสนบสนนการเตบโตของกจการได

ตนทนคานำามนของ UPS และปรมาณการขนสง

ยค Big Data

หาเสนทางขนสงโดยจะไดเสนทางลวงหนาและไมสามารถปรบเปลยนตามสถานการณ

หาเสนทางทเหมาะสมทสดแบบ real-time

โดยคำานงถงเงอนไขตางๆ เชน

- สภาพเครองยนต

- ลกษณะการขบข

- การจำากดความเรวบนทองถนน

~3 ลานแกลลอน/ป 10 ลานแกลลอน/ป

ขอมล

เสนทางท ได

นำามนทประหยดได

เซนเซอรGPS

แบบเดม

3.2 Big Data กบการเพมผลผลต “งาน”

จากเทรนด “โรงงานอจฉรยะ” (Smart Factory) ทำาใหบรษทมขอมลมากขนมาชวยเพมผลตภาพจากการตดตงเซนเซอรและเชอมตออปกรณและเครองจกรตางๆ เขาดวยกน อตสาหกรรมการผลตในยคปจจบน กำาลงกาวเขาสยคแหงการปฏวตอตสาหกรรมครงท 4 ทเทคโนโลยดจทลและอนเทอรเนตไดเขามามบทบาทอยางเตมรปแบบ จงปฏเสธไมไดวา ในอนาคตกระบวนการผลตในทกรายละเอยดตงแตตนนำาถงปลายนำา จะถกเชอมตอและสงผานขอมลผานระบบเครอขายแบบไรสายในรปแบบของโรงงานอจฉรยะมากขน ทำาใหผประกอบการสามารถบรหารจดการทรพยากรภายในโรงงานและปรบปรงสายการผลตใหมประสทธภาพสงสด

ขอมลเชงลกท ไดจากการวเคราะหขอมลขนาดใหญจากทกจดในกระบวนการผลต จะชวยใหผผลตโฟกสไดถกจดในดานการเพมประสทธภาพ ลดการสญเสย และประหยดทรพยากร ความบกพรองทเกดขนในสายการผลต อาจสรางความเสยหายใหกบตวสนคาหรอทำาใหสงสนคาไมทนตามคำาสงซอ ดวยการวเคราะหขอมลแบบเกาอาจแกปญหาไดไมทนทวงท เนองจากตองใชเวลาตรวจสอบเพอสบหาสาเหต อยางไรกด ผผลตสามารถนำาขอมลขนาดใหญทไดจากการตดตงเซนเซอรมาวเคราะหเพอดรปแบบการกอตวของขอมลทอาจมความผดแปลกไปจากปกต ซงจะชวยใหผผลตรบรถงปญหาในสายการผลตทอาจเกดขน และสามารถหาวธแกไขหรอปองกนปญหาไดทนเวลา

กรณศกษาของ Intel แสดงใหเหนวา Big Data ชวยบรษทลดระยะเวลาในการทำางานกวา 480 เทา โดยบรษท Intel เคยประสบปญหาการผลต semiconductor ทใชเวลานานและมตนทนสง เนองจากโดยธรรมชาตแลว กระบวนการผลต semiconductor มความซบซอนและตองการความแมนยำาสง อยางไรกด ทางกลมวศวกรของบรษทไดพฒนาเทคโนโลยรวมกบระบบการผลตเดม โดยตดตงเซนเซอรภายในโรงงานกวา 5 พนลานจด และตดตงระบบการเชอมตอเพอเกบและรายงานขอมลทไดจากสายการผลต จากนนจงนำาขอมล real-time จำานวนมหาศาล มาเขากระบวนการวเคราะหเชงกาวหนา (Advanced Analytics) ผลคอทำาใหสามารถเรยงลำาดบความสำาคญของปญหาทเกดขนในสายการผลต ซงชวยลดระยะเวลาในการแกปญหาจากเดม 4 ชวโมงเหลอเพยง 30 วนาท และคาดวาจะสามารถลดระยะเวลาในการผลตลงไดกวา 160 ชวโมงตอไตรมาส

นอกจากเพอเพมประสทธภาพในอตสาหกรรมการผลตแลว Big Data ยงสามารถนำามาประยกตใชกบธรกจบรการไดเชนกน โดยในตวอยางของ Sprint ซงเปนผใหบรการดานโทรคมนาคมในสหรฐฯ ทมการวเคราะห Big Data จากพฤตกรรมของลกคาในการใชงาน ทงระยะเวลาและสถานทการโทร การใชอนเทอรเนต รวมถงการเคลอนยายของผ ใช ซงสามารถนำาไปวเคราะหเพอวางแผนในการวางโครงขายใหเหมาะสม โดยผลลพธคอบรษทสามารถเพมความจของโครงขายไดกวา 90% ภายใตงบการลงทนเทาเดม

อไอซแนะนำาวาผประกอบการภาคการผลตสามารถเรมประยกตใชการวเคราะหขอมลขนาดใหญในสายการผลตทมปญหาหรอตองการปรบปรงมากทสดกอน ในทางปฏบต การพฒนาโรงงานไปส Smart Factory แบบเบดเสรจ มกจะมคาใชจายในการวางระบบคอนขางสง อยางไรกด ผประกอบการสามารถเรมจากการตดตงระบบตรวจสอบการทำางานของเครองจกรหรออปกรณทมความผดพลาดบอยครงทสดกอน และเรมบนทกขอมลตงแตปจจยการผลต กระบวนการแปรรป และผลผลต ซงเมอเรมเหนผลหรอมความพรอมมากขน จงคอยเรมขยบขยายไปยงสวนอนๆ สวนดานการวเคราะหขอมล ผประกอบการสามารถเรมจากการใชเครองมอวเคราะหพนฐานไดกอนเชนกน เชน Cloud ซงอาจจะเพยงพอสำาหรบขอมลเบองตนทไมไดมความซบซอนมากนก


3.3 Big Data กบการบรหาร “คน”

Big Data กาวเขามาปฏวตรปแบบการคดคนทใช โดยผประกอบการสามารถนำาขอมลจากหลายแหลง เชน ขอมลโซเชยล มเดย ขอมลประชากรศาสตร ขอมลภาครฐ ขอมลการทำาแบบทดสอบออนไลน ตลอดจนขอมลของพนกงานปจจบน มาวเคราะหหาคนทเหมาะกบงานและมแนวโนมอยกบองคกรในระยะยาว ซงแนนอนวาวธดงกลาวยอมมความแมนยำากวาการคดคนจากประวตและการใชสญชาตญาณของผสมภาษณงานแตเพยงอยางเดยว

Google เปนตวอยางความสำาเรจของการนำาคลงขอมลขนาดใหญมาประกอบการตดสนใจเพอคดสรรบคลากรคณภาพ โดย Google มองวาเกรดหรอประวตการศกษาแทบจะไมสามารถบงชถงความสำาเรจของคนได ดงนน Google จงหนมาใชการเชอมโยงขอมลทหลากหลายทงจากโลกออนไลนและขอมลภายในบรษท มาประกอบกบการสมภาษณทเขมขนเพอ คดกรองผสมครทเหมาะสมและมแนวโนมประสบความสำาเรจมากทสด นอกจากน จากการวเคราะหขอมลมหาศาลยงทำาให Google พบวาการสมภาษณงานทเหมาะสมควรมจำานวนไมเกน 4 รอบ ซงวธการดงกลาวทำาให Google สามารถคนหาพนกงานทตรงใจไดในระยะเวลาอนสน แมวาจะมผสมครมากถง 2 ลานคนตอปกตาม อกทงยงทำาให Google ไดพนกงาน ทมศกยภาพสง ซงสามารถสรางรายไดเฉลยใหแกบรษทสงถง 1 ลานดอลลารสหรฐฯ ตอปเลยทเดยว

ยงไปกวานน Big Data ยงเปนจกซอวชนสำาคญในการรกษาคนใหอยกบองคกร โดยในอดต ผประกอบการมกใชกลไกการขนเงนเดอนหรอเลอนขนเพอรกษาพนกงานในองคกร แตโลกยค Big Data จะชวยใหผประกอบการเขาใจบคลากร ไดดขน เชน Nielsen บรษทวจยตลาดชอดง ไดนำาเอาขอมลของพนกงานกวา 150 ตวแปร เชน อาย ระยะเวลาการเดนทาง ระหวางบานและททำางาน ขอมลบนโซเชยลมเดย และลกษณะการพกผอน มาวเคราะหหาพนกงานทมโอกาสเสยงตอการลาออก และปจจยทมผลตอการอยหรอไป ซง Nielsen พบวาการยายแผนกมความสำาคญไมแพการเลอนขน จงไดพฒนาแนวทางแกไขใหตรงใจคนในองคกร ไมวาจะเปนการจดตงโปรแกรม Ready to Rotate เพอตอบโจทยพนกงานรนใหม หรอพดคยกบพนกงานกลมเสยงเพอหาแนวทางแกไข จนสามารถเพมโอกาสใหพนกงานอยกบบรษทมากขนถง 48%


ประวตผสมคร

แบบทดสอบ

หาคนทเหมาะกบตำาแหนง หาคนทเสยงตอการลาออก

หาคนทเขากบคานยมองคกร หาสาเหตทคนลาออก

หาคนทมโอกาสเตบโต พฒนาแนวทางแกไข

ขอมลตำาแหนงงานทเปดในตลาด

ขอมลพนกงานปจจบน

โซเชยลมเดย เชนLinkedIn, Twitter

ขอมลในองคกร ขอมลการประเมน/เลอนตำาแหนง

โซเชยลมเดย เชน LinkedIn,

Twitter

การเชคอน ขอมลพนกงานท ประสบความ

สำาเรจ

ตวอยางแหลงขอมล

การคดสรร การรกษาคน

ตวอยางแหลงขอมล


ตวอยางการนำา Big Data มาใชกบการคดสรรคนและรกษาคน

Big Data มบทบาทสำาคญตอการคดเลอกคนท ใช และรกษาคนใหอยกบองคกรนานทสด16


อยางไรกด การใชเทคโนโลยจดการคนอาจไมใชเรองงายนก หากขาดการรวมแรงรวมใจจากบคลากรทเกยวของ โดยอไอซมองวาการนำา Big Data มาใชกบงานดานทรพยากรบคคลจะตองใชความพยายามทสงกวาการใชงานกบดานอนๆ ไมวาจะเปนการปรบเปลยนทศนคตของผบรหารและฝายทรพยากรบคคลใหหนมาเชอขอมลมากกวาสญชาตญาณ การเปลยนรปแบบการจดเกบประวตและลกษณะการทำางานของพนกงานใหเปนอเลกทรอนกสมากขน หรอการรวมมอกนระหวางนกพฒนาระบบ ฝายวเคราะหขอมล และฝายทรพยากรบคคลเพอหาแนวทางบรหารจดการคนใหเหมาะสม เปนตน

Big Data กบการนำาไปประยกตใชกบบรษทไทยใหเปน Smart Company

อไอซประเมนวาอตสาหกรรมโทรคมนาคม มแนวโนมไดประโยชนสงสดหากนำา Big Data มาใช ในการบรหารจดการองคกร เนองจากอตสาหกรรมดงกลาวมฐานขอมลและพฤตกรรมการใชงานของลกคาทครบครน และประสบปญหาตนทนเพมขนมากกวาอตสาหกรรมอนๆ เนองจากมตนทนการขยายโครงขายและคาประมลใบอนญาตทเพมสงขน ตอเนอง อกทงยงตองการบคลากรทมความรและความเชยวชาญเฉพาะทาง ดงนน จงถอเปนโอกาสใหผประกอบการ นำาขอมลจำานวนมหาศาลมาตอยอดเพอบรหารเงน เพมผลตภาพงาน ตลอดจนจดการคนใหไดประสทธภาพสงสด

อยางไรกด อตสาหกรรมอนๆ กไมควรละเลยทจะนำา Big Data มาใช แตตองใช ใหถกท ตรงจด และคำานงถงจดสมดลระหวางตนทนและผลตอบแทนทจะไดรบ ยกตวอยางเชน อตสาหกรรมกอสรางอาจนำา Big Data มาใชลดตนทนเปนอนดบแรก เนองจากอตสาหกรรมดงกลาวมอตรากำาไรในระดบทไมสงนก และตนทนสวนใหญยงขนอยกบราคาวตถดบทมความผนผวนสง เชน เหลก ในขณะทอตสาหกรรมยานยนตอาจใหความสำาคญกบการนำา Big Data มาใชเรงแกปญหาดานผลตภาพมากกวาการใชงานดานอนๆ เพอเพมขดความสามารถใหทดเทยมกบนานาชาต สวนอตสาหกรรมโรงพยาบาลอาจใช Big Data มาคดกรองพนกงาน เนองจากเปนงานบรการทตองอาศยบคลากรทมความรเฉพาะทาง เพอเปนรากฐานทมนคงและเสรมสรางความแขงแกรงใหองคกรในระยะยาว

อตสาหกรรม

ตนทนและการบรหารจดการเงน





วสดกอสราง



กอสราง


ยานยนต

ผลตภาพ ทรพยากรบคคล


เฉลย

1.00 4.00


ตารางเปรยบเทยบผลประโยชนของแตละอตสาหกรรมทจะไดรบจากการนำา Big Data มาประยกตใช

อตสาหกรรมโทรคมนาคม มแนวโนมไดรบประโยชนสงสดหากนำา Big Data มาใช ในการบรหารจดการองคกร17


ในภาพรวม Big Data จงเปนเทคโนโลยทตอบโจทยความตองการของภาคธรกจ และเปนตวชวยสำาคญใน การเรงเครองภาคเอกชนใหมประสทธภาพทดยงขน ทงน องคกรทเรมใช Big Data กอน ยอมมความไดเปรยบและมโอกาสประสบความสำาเรจมากกวาคแขง แตองคกรตางๆ ตองอยาลมพจารณาถงความทาทายในดานตางๆ ไมวาจะเปนดานตนทน รวมถงดานการวเคราะหและจดเกบ เพอใชประโยชนจาก Big Data ใหไดมากทสด

Matrix: การคำานวณคะแนนเพอหาศกยภาพของแตละอตสาหกรรมทจะไดรบจากการนำา Big Data มาประยกตใช

ระเบยบวธวจย:1. ตวแปรทนำามาใหคะแนนแตละตวไดรบการถวงนำาหนกตามความสำาคญจากการประมวลผลของผเชยวชาญใน อตสาหกรรม2. คะแนนของแตละตวแปรไดผานการคำานวณโดยการใหคะแนน 1 ถง 4 ซง 1 หมายถงนอยทสด 4 หมายถงมากทสด

ตวแปรทใช ในการชวดการถวงนำาหนกโดยอไอซคณลกษณะ

ตนทนและการบรหารจดการเงน

ผลตภาพ

ทรพยากรบคคล


25%เปรยบเทยบ % การเพมขนของตนทนในชวงป 2013-2016เปรยบเทยบอตราการเปลยนแปลงของอตราสวนตนทนดอกเบยตอรายได และการเปลยนแปลงของวงจรเงนสดในชวงป 2013-2016

เปรยบเทยบจากการเปลยนแปลงของ ผลตภาพปจจยการผลตรวม (Total Factor Productivity) ในชวงป 2010-2015

เปรยบเทยบจากความสำาคญของทกษะฝมอแรงงาน และอตราการลาออกในป 2016

เปรยบเทยบจากปรมาณ ความหลากหลาย และความเรวของขอมลของแตละกลมอตสาหกรรม

25%

20%

30%

Smart Company


BOXทำา SMEs จากเลกให ใหญ ดวย Big Data

ปญหาสวนใหญของ SMEs คอเงนทนทม คอนขางจำากด ทำาใหความสามารถในการเขาถง Big Data อาจนอยกวาผเลนรายใหญ และขาดทกษะความสามารถดาน Big Data เพราะเปนการยากทจะจางผเชยวชาญหรอสรางทมวเคราะหขนมาในบรษทโดยเฉพาะ หากเปนเชนนนแลว SMEs จะสามารถใชประโยชนจาก Big Data เพอสรางความแขงแกรงใหธรกจเตบโตไดอยางตอเนองหรอไม อยางไร?

หากทนมจำากด เรมตนวเคราะห Big Data จากเครองมอท ใหฟรในอนเทอรเนต เพอเจาะลกษณะและพฤตกรรมของลกคากลม เปาหมาย SMEs ไมจำาเปนตองซอซอฟตแวรราคาแพงในการรวบรวมและวเคราะห Big Data หากบรษทคณมเวบไซตของตวเอง หรอทำาธรกจ e-Commerce อยแลว คณสามารถสมครใชงานเครองมอฟรทมประโยชนอยาง Google Analytics (GA) ใหเปนจดเรมตนในการเกบและวเคราะห Big Data ซง GA ทำาหนาทเกบสถตยอดผเขาชมเวบไซต และขอมลพฤตกรรมของคนทเขามาในเวบไซตของเรา

โดย GA มความสามารถมากมาย เชน บอกลกษณะและพฤตกรรมของผชมเวบไซต วาเพศอะไร อายเทาไหร อาศยอยทไหน เปนคนหนาใหม หรอคนเกา เขามาดเวบไซตเราจากชองทางใด ดนานแคไหน เปดกหนาแลวไปหนาไหนตอ เปนตน ซง SMEs สามารถใชวเคราะหไดวาผเขาชมตรงกบกลมเปาหมายทเราวางไวหรอไม หรอในทางกลบกนวเคราะหวาใครนาจะเปนลกคากลมเปาหมายของเรา เพอวางกลยทธการตลาดใหตรงกบลกษณะลกคา เชน การตงราคา วางตำาแหนงแบรนดใหเหมาะสม และสถานททควรไปออกบธ เปนตน

SMEs ทขายของออนไลน ใช Big Data ทำาขนตอนการสงซอสนคาใหไมสะดด ชวยเพมยอดขาย นอกจาก GA ชวยเกบสถตยอดขายสนคาแลว ยงสามารถใชวเคราะหเจาะลกไดอกวาลกคามกซอสนคาใดรวมกบสนคาใด เพอวางแผนทำาแพคเกจโปรโมชนสงเสรมการขายรวมกน นอกจากน SMEs สามารถปรบปรงขนตอนการสงซอสนคาเพราะ GA บอกไดวาหนาไหนทลกคาสวนใหญถอดใจเลกซอสนคาแลวออกจากเวบไซตไป เชน ถาสวนใหญออกจากหนาทใหชำาระเงน คณจะตองแกไขใหการจายเงนทำาไดงายขน หรอมทางเลอกใหจายเงนไดหลายวธ เชน โอนเงนผานธนาคาร ใชเครดตการด จายเงนเมอรบสนคา เปนตน หากสวนใหญออกจากหนาทใหยนยนคำาสงซอ กตองหาวาทำาไมคนไมคลกยนยน อาจตองเพมรปและราคาสนคาทลกคาไดเลอกซอไวแลว พรอมยอดรวมราคาไวในหนานน ซงการปรบปรงดงกลาวจะสงผลใหเพมยอดขายไดในระยะยาว

หาก SMEs มเพจใน Facebook กสามารถใชเครองมอวเคราะห Big Data จาก Facebook Insights ไดในทำานองเดยวกน

Box: ท

ำา SM

Es จ

ากเล

กใหให

ญ ด

วย B

ig D

ata


ทำาเวบไซตใหมชองคนหาคำา (search box) เพอปรบปรงเนอหาใหตรงใจลกคา รายละเอยดปลกยอยทคณละเลยไปอยาง search box ทำาใหคณเสยเปรยบคแขง เพราะ Big Data จาก search box สามารถบอกไดวาผเขาชมสวนใหญคนหาคำาวาอะไรในเวบไซต เปลยนแปลงคำาคนหาหรอไม เมอผลการคนหาออกมาแลวยงคงเขาไปอานตอ หรอออกจากเวบไซตไปเลย สงสำาคญคอ SMEs สามารถเรยนรไดวาผเขาชมตองการหาอะไรในเวบไซตของเรา หนาไหนควรตองมการแกไขเนอหาใหลงรายละเอยดมากขน ควรจะตองเพมเนอหาสวนใดเพอดงดดผเขาชมและลกคาของเรา

สำาหรบ SMEs ทเปนผผลต สามารถปรบปรงคณภาพสนคา ประสทธภาพการผลต แรงงาน และระบบซพพลายเชน ไดจาก Big Data เชน นำาขอมลจากตวเซนเซอรมาวเคราะหวาการผลตในขนตอนไหนมอตราความผดพลาดสง เพอหาทางแกปญหาแทนทจะทงชนงานทมตำาหนนนทงไป วเคราะหฝมอแรงงานวากระบวนการผลตในขนตอนใดสามารถผลตไดจำานวนมากทสด เรวทสด ทำางานไดด ณ ชวงเวลาใด แรงงานขนตอนไหนไมมผลตภาพ เพอปรบปรงประสทธภาพการทำางาน กำาหนดจำานวนแรงงานในแตละกะ และเวลาพกใหเหมาะสม นอกจากน Big Data ยงชวยลดตนทนคาขนสง ตนทนสนคาคงคลง จากการนำา Big Data มาคาดการณดมานด การจดการสตอกวตถดบและสนคาตลอดซพพลายเชน

Big Data สำาหรบ SMEs ไมใชของไกลตว ม SMEs ไทยเรมแลว เชน บรษทจำาหนายซอฟตแวรและระบบเฝาระวงปญหาดานไอทแหงหนงของไทย ใช Big Data เพอหา Insight ของลกคาทชอบตดตามขาวสารเทคโนโลยและเขามาคนหาขอมลผลตภณฑของบรษท ซงชวยใหเขาใจความตองการของลกคามากขน และสามารถลดตนทนในการหาลกคาลงกวา 35% นอกจากน SMEs ผผลตในอตสาหกรรมแปรรปของเหลวปลอดเชอ ใช Big Data เพอลดอตราสญเสยจากการดำาเนนงาน วางกลยทธดานซพพลายเชน และสรางระบบ lean operation management โดยเฉพาะของตวเอง สงผลใหลดตนทนในสายการผลตไดกวา 10%

SMEs สามารถตอยอดไปใช BDaaS (Big Data as a Service) หรอการใชบรการประมวลผล วเคราะหขอมล ผานทาง Cloud Service ความทาทายทสำาคญของ Big Data คอ ความใหญของขนาดขอมล ทำาใหการประมวลผลขอมลโดยใชเครองมอแบบดงเดมบนฮารดแวรของบรษทมความลาชา ไมทนการ ทงน ปจจบนขอมลขนาดมากกวา 2.5 ลานลานกกะไบต ไดถกสรางขนทกๆ วน ซง SMEs ขนาดใหญอาจตองรบมอกบขอมลความจถงเทระไบต หรอเพตะไบต ดงนน การใชบรการ BDaaS ประมวลผล Big Data บน Cloud เปนอกทางเลอกหนงของ SMEs ทจะจดการกบปญหาน ได ซงมขอดคอชวยลดภาระคาใชจายดานโครงสรางพนฐาน เทคโนโลย และการบรหารจดการขอมล โดย SMEs ไมตองลงทนซอ server จำานวนมากมาใชในการประมวลผล ประหยดคาบำารงรกษา ฮารดแวรทนำามาใชเกบขอมล รวมถงระบบรกษาความปลอดภยของขอมล โดย SMEs เพยงแคจายคาบรการตามแพคเกจทซอไวหรอตามปรมาณการใชงานจรงเทานน นอกจากน SMEs ยงสามารถเขาถง Big Data ไดทกททกเวลา ชวยใหการตดสนใจทำาไดอยางรวดเรวภายใตสภาพตลาดทมการเปลยนแปลงอยตลอดเวลา

"ถงเวลาแลวทธรกจเลกๆ ตองคดการใหญ"

Box: ท

ำา SM

Es จ

ากเล

กใหให

ญ ด

วย B

ig D

ata


บทสงทาย: มองรอบดานกบ Big Data

อไอซคาดวาธรกจคาสงคาปลก ขนสงและโลจสตกส โทรคมนาคมและสอ มโอกาสนำา Big Data มาใชสง เนองจากมความพรอมของขอมล และนำาไปใชประโยชนไดหลายดาน จากการวเคราะหของอไอซโดยใชเครองชวดสำาคญ ไดแก ความพรอมของ Big Data รายอตสาหกรรม ประโยชนทไดรบจาก Big Data ทงในดานเพอตอบโจทย Smart Consumer และ Smart Company และระยะเวลาโดยเฉลยทสามารถเรมใช Big Data พบวาธรกจคาสงคาปลก ขนสงและโลจสตกส โทรคมนาคมและสอ มโอกาสใชประโยชนจาก Big Data ไดสงกวาธรกจอน เนองจากเปนธรกจภาคบรการทใกลชดกบลกคา ขอมลของธรกจถกสรางขนอยางรวดเรว เชน ขอมลจากการซอของออนไลน จาก GPS จากการใชบรการโทรศพทแบบ voice และ data เปนตน และสามารถนำาไปใชประโยชนไดหลายดาน โดยเฉพาะการวางกลยทธการขายและการตลาด พฒนาสนคาและบรการใหตอบสนองกบลกคากลมเปาหมายไดถกตอง ในขณะทธรกจทยงตองใชเวลาปรบตวเพอนำา Big Data มาใช สวนใหญจะเปนภาคการผลตทตองลงทนสง เชน การลงทนตดตงอปกรณเซนเซอรในสายพานการผลต เพอเพมผลตภาพและลดตนทน

อไอซแนะธรกจควรสรางฐานขอมลภายในโดยปรบตวใหเปนดจทล และดงขอมลภายนอกมาใชประกอบการตดสนใจทางธรกจ การแปลงโฉมใหเปนดจทลเพอใหไดขอมลภายในทเปน real-time มากขน สามารถทำาไดโดยสรางเวบไซตบรษท ทำาหนาโซเชยลมเดย มระบบ call center ตดตงเซนเซอรในสายพานการผลต เปนตน โดยธรกจทมโอกาสนำา Big Data มาใชสงอยางธรกจคาสงคาปลกอาจเรมปรบตวเพมชองทางขายสนคาออนไลน มบตรสมาชก (loyalty card) ของตวเองเพอใหไดขอมลทเจาะลกมากขนสำาหรบลกคาแตละราย ธรกจขนสงและโลจสตกสอาจตดระบบ GPS, RFID หรอเซนเซอรในคลงสนคา เพอจดการวธการขนสงและสนคาคงคลงใหมประสทธภาพ นอกจากน การนำาขอมลภายนอกมาประกอบการวเคราะหเปน สงสำาคญไมแพกน เชน ขอมลของคแขงในโลกโซเชยล คอมเมนตรววของคนทอาจจะเปนลกคาในอนาคต เพอคาดการณ เทรนดใหธรกจกาวไปกอนคแขงจะชวยสรางความไดเปรยบทางการแขงขน

แนวโนมการนำา Big Data มาวเคราะหใชในเชงธรกจรายอตสาหกรรม

ธรกจคาสงคาปลก ขนสงและโลจสตกส โทรคมนาคมและสอ มโอกาสนำา Big Data มาใช ในระยะเวลาอนใกล เนองจากมความพรอมของขอมล และไดรบผลประโยชนสง18


หมายเหต: ขนาดของวงกลม คอ ดชนวดขนาด ความหลากหลาย ความเรว ของ Big Data ในแตละอตสาหกรรม

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5

โรงแรมวสดกอสราง


ขนสงและโลจสตกสกอสราง

ระยะเวลาทคาดวาจะเรมใช Big Data (ป)

ประโ

ยชนจ

ากกา

รใช

Big

Data

(ดชน

)

พลงงานและสาธารณปโภค

ปโตรเลยมและปโตรเคม

รถยนตและชนสวนอเลกทรอนกสและเครองใชไฟฟาสนคาอปโภคและบรโภค





ธรกจบรการ

ธรกจการผลต


การประยกตใช Big Data ไมไดประสบความสำาเรจในทกกรณ ขนอยกบการตงวตถประสงค โจทยทตองการตอบ การเลอกขอมลและความสามารถในการวเคราะห ธรกจตองพงตระหนกวา Big Data เปนเพยงหนงในหลายๆ เครองมอ ทจะชวยตอบโจทยใหธรกจเพมความสามารถทางการแขงขน คนทม Big Data ในมอยอมไดเปรยบกวาคนทไมม ทงนทงนนตองขนอยกบความสามารถของการนำาขอมลดงกลาวมาวเคราะหใชประโยชนใหเกดมลคาในเชงธรกจ ซงสงทสำาคญคอการเลอกขอมลทตองการใชใหถกตอง ถกประเภท ใชกระบวนการคดและเครองมอการวเคราะหทเหมาะสม เพอใหไดผลลพธตอบโจทยวตถประสงคและเปาหมายทไดวางไว

การวเคราะห Big Data ไมใชเครองมอเพยงชนดเดยวทการนตความสำาเรจของธรกจ ผประกอบการยงตองมองรอบดานแลวปรบตวไปตามเทรนดของอตสาหกรรม เชนกรณหาง Sears ในสหรฐฯ ซงมชอเสยงดานการขายอปกรณเครองใชภายในบาน ไดใช Big Data ทมกวารอยลานขอมล วเคราะหลวงหนาไดวาอปกรณบานไหนจะมปญหาในดานใดเพอสงชางเทคนคไปแกไข เปนการครองใจลกคา แตในทสด Sears ปรบตวชากบเทรนดของธรกจคาปลกทเปลยนไปเปนแบบ e-Commerce ทำาใหรายไดในป 2016 ตกลงเหลอ 22 จาก 40 พนลานดอลลารสหรฐฯ ในป 2012 และตองปดสาขาลง 570 สาขา เหลอราว 1,500 สาขา

ธรกจตองปรบกระบวนทศน (mindset) ใหมงสการเปนองคกรทขบเคลอนดวยการวเคราะหจากขอมล (data-driven) มากขน อยางไรกด มนษยยงมความสำาคญในการแปลงผลการวเคราะหไปสการปฏบต แมคนในองคกรจะมความเชยวชาญในการประกอบธรกจมาอยางยาวนาน จนใชประสบการณในการตดสนใจอยบอยครง แตอไอซมองวาธรกจควรใชประโยชนจากขอมลใหไดมากทสดเพอลดอคตสวนบคคล และเพอกาวตามเทรนดผบรโภค รวมไปถงสภาพการแขงขนทางธรกจทเปลยนแปลงไปอยางรวดเรว อยางไรกตาม แมวาเทรนดในยคดจทลกำาลงทำาใหเครองจกรกลอตโนมตมบทบาทในการสรางและวเคราะห Big Data มากขน แตมนษยยงมความสำาคญในดานการใหความรสกทางอารมณ และ common sense ทปจจบนสมองกลยงทำาไดไมดเทา ซงทายทสดแลวมนษยยงคงเปนผอยเบองหลงของ Big Data ทงการตงสมมตฐาน คดปจจยตางๆ ใหรอบคอบ ทดสอบขอสรป และตดสนใจนำาผลลพธไปใชไดอยางถกตอง


คณะผจดทำ�

ดร.สทธาภา อมรววฒน ดำารงตำาแหนง รองผจดการใหญ ผบรหารสงสด Economic Intelligence Center (EIC) ซงเปนหนวยงานกลยทธของธนาคารไทยพาณชย โดยกอนหนานน ดร.สทธาภา ไดกอตงและดแลสายงานวเคราะหความเสยง (Risk Analytics) กลมบรหารความเสยงมากอน ทงน กอนรวมงานในแวดวงธนาคารไทย ดร.สทธาภา มประสบการณทำางานในตางประเทศกวา 10 ป ทงภาคองคกรระหวางประเทศ และภาคเอกชนชนนำา ไดแก กองทนการเงนระหวางประเทศ (IMF) สหรฐอเมรกา บรษททปรกษา Booz Allen Hamilton สหรฐอเมรกา ING Group เนเธอรแลนด เปนตน นอกจากน ยงเคยดำารงตำาแหนงระดบผอำานวยการสวนวเคราะหเศรษฐกจมหภาคของสำานกงานเศรษฐกจ การคลง กระทรวงการคลงอกดวย

ดร.สทธาภา เปนหนงในคณะอนกรรมาธการดานการเงน การธนาคาร สถาบนการเงนและตลาดทน สภานตบญญตแหงชาต อกทงยงเปนผเชยวชาญ (Non-resident Fellow) ดานเศรษฐกจระหวางประเทศและตลาดการเงนใหกบองคกรระหวางประเทศ Asia Society กรงนวยอรค สหรฐอเมรกา

ดร.สทธาภา เปนนกเรยนทนพระราชทานเลาเรยนหลวง จบการศกษาปรญญาตร สาขาคณตศาสตรประยกต มหาวทยาลยฮารวารด และปรญญาเอก สาขาเศรษฐศาสตร การบรหารและนโยบาย สถาบนเทคโนโลยแหงรฐแมสซาชเซตส (M.I.T.) สหรฐอเมรกา

ดร.สทธาภา อมรววฒน รองผจดการใหญ ผบรหารสงสด Economic Intelligence Center


วธาน เจรญผล ผอำานวยการคลสเตอรธรกจบรการ

วธาน ปจจบนดแลทมวเคราะหธรกจในคลสเตอรบรการ ทงการทองเทยว อสงหารมทรพยคาสงคาปลก และบรการดานสขภาพ โดยกอนหนาน วธาน มประสบการณวจยเชงนโยบายและกลยทธกวา 7 ป และเคยรวมงานกบสถาบนวจยนโยบายเศรษฐกจการคลง กระทรวงการคลง ในการจดทำาแบบจำาลองทางดานกรอบและการจดสรรงบประมาณ และศกษาวเคราะหนโยบายการคลงอนๆ อกทงยงเคยรวมงานกบฝายวจยและขอมลสารสนเทศ และฝายพฒนากลยทธ ตลาดหลกทรพยแหงประเทศไทย

วธาน จบการศกษาปรญญาตร (เกยรตนยม) สาขาเศรษฐศาสตร จากจฬาลงกรณมหาวทยาลย และ ปรญญาโท สาขาเศรษฐศาสตร มหาวทยาลยธรรมศาสตร


ดร.ศวาลย ขนธะชวนะนกวเคราะหอาวโสสาขาธรกจทดแล: ปโตรเลยมและพลงงาน

ดร.ศวาลย มประสบการณทำางานวจยและวเคราะหนโยบายเศรษฐกจ การเงน การคลง และโครงสรางพนฐานการขนสง จากกระทรวงการคลง สภาพฒน และกรมทางหลวง กอนหนานเคยเปนคณะทปรกษารฐมนตรวาการกระทรวงคมนาคม มความสนใจงานวจยเรองผประกอบการ และความเสยงในตลาดเงน

ดร.ศวาลย จบการศกษาปรญญาตร (เกยรตนยมอนดบหนง) สาขาเศรษฐศาสตร จากจฬาลงกรณมหาวทยาลย และไดรบทนรฐบาลไทยเพอศกษาตอปรญญาโท สาขา Policy Economics ท University of Illinois, Urbana-Champaign สหรฐอเมรกา และทน World Bank ในระดบปรญญาโท สาขาเศรษฐศาสตร ท London School of Economics สหราชอาณาจกร ดร.ศวาลย จบปรญญาเอก สาขา Applied Economics and Management จาก Cornell University สหรฐอเมรกา

นธ กวววธชยนกวเคราะห

ณพงศ จระสวรรณกจนกวเคราะห

ณพงศ มประสบการณการทำางานในแผนกดานสนเชอธรกจของธนาคารพาณชย ในตำาแหนงนกวเคราะหความเสยงเครดตและผบรหารความสมพนธลกคาในระดบบรรษทธรกจขนาดกลางและขนาดใหญ โดยมความเชยวชาญในธรกจ สาธารณปโภคพนฐานและธรกจอเลกทรอนกส

ณพงศ จบการศกษาปรญญาตร สาขาเศรษฐศาสตร ดานเศรษฐศาสตรระหวางประเทศ จากจฬาลงกรณมหาวทยาลย และระดบปรญญาโท สาขาเศรษฐศาสตร จากมหาวทยาลยแมนเชสเตอร สหราชอาณาจกร

นธ มประสบการณการทำางานกบธนาคารพาณชยในหนวยงานวจยดานเศรษฐกจและการวางแผนกลยทธระดบองคกร โดยกอนหนานเคยทำางานในอตสาหกรรมการสอสาร ไดรวมงานกบหนงสอพมพ Bangkok Post ในตำาแหนงนกเขยนคอลมน Asia Focus ซงครอบคลมเนอหาเกยวกบเศรษฐกจสงคม การเมอง การคาและการลงทนในภมภาค อกทงเคยเปนผประกาศขาวใหกบสถานโทรทศน Money Channel ซงเปนสถานโทรทศนเกยวกบเศรษฐกจและการลงทนของตลาดหลกทรพยแหงประเทศไทย

นธ จบการศกษาปรญญาตร สาขาความสมพนธระหวางประเทศและการสอสาร จาก Monash University ออสเตรเลย ปรญญาโท สาขาเศรษฐศาสตรการเมองระหวางประเทศ จาก Nanyang Technological University สงคโปร และในระหวางการศกษาไดทำางานในตำาแหนงนกวเคราะหธรกจทบรษท Industrial Growth Platform, Inc.

คณะผจดทำ�

วรวรรณ ฉายานนทนกวเคราะห

อสระสรรค กนทะอโมงคนกวเคราะห

วรวรรณ มประสบการณทำางานเปนนกวางแผนผลตภณฑทแผนกการตลาด บรษท มตซบชมอเตอรส (ประเทศไทย) ดแลโครงการรถยนตอโคคาร และวเคราะหตลาดรถยนต นอกจากน ยงผานการฝกงานกบบรษท โทเทล แอคเซส คอมมนเคชน (ดแทค) ในโครงการลองดกบดแทค รนท 2 และ ผานการอบรมในหลกสตรนกลงทนรนใหม รนท 16 กบตลาดหลกทรพยแหงประเทศไทย

วรวรรณ จบการศกษาปรญญาตร (เกยรตนยมอนดบหนง) สาขาเศรษฐศาสตร จากมหาวทยาลยธรรมศาสตร และปรญญาโท สาขาบรหารธรกจ (เกยรตนยม) จาก Lancaster University สหราชอาณาจกร

อสระสรรค มประสบการณทำางานวเคราะหและจดทำานโยบายดานการพฒนาโครงสรางพนฐานการขนสงระหวางประเทศภายใตกรอบอาเซยนและเอเปคกบกระทรวงคมนาคม กอนหนาน เคยรวมงานกบบรษท Procter & Gamble ประเทศไทย ในสายงานการวางแผนการจดสงสนคา และไดรบรางวล Star Award ซงเปนรางวลทมอบใหแกพนกงานทมผลงานเปนเลศ

อสระสรรค จบการศกษาปรญญาตร สาขาวศวกรรมสงแวดลอม จากจฬาลงกรณมหาวทยาลย และไดรบทนรฐบาลไทยเพอศกษาตอระดบปรญญาโท สาขา Industrial and Systems Engineering ณ University of Florida

Economic Intelligence Center (EIC)E-mail: [email protected] โทร: +66 (2) 544 2953

Economic and Financial Market Research

ดร.พชรพจน นนทรามาศผอำานวยการเศรษฐกจมหภาค[email protected]

กระแสร รงสพล[email protected]

กตตพงษ เรอนทพย[email protected]

ดร.ธนพล ศรธญพงศ[email protected]

วชรวฒน บานชน[email protected]

กลยรกษ นยรกษเสร[email protected]

จรามน สธรชาตjiramon.sutheerachart @scb.co.th

ปางอบล อำานวยสทธ[email protected]

พมพนภา บวแสง[email protected]

ยวาณ อยนอง[email protected]

Knowledge Management & Networking กลยา สวรรณกล[email protected]

ณฐธดา อนทรมยร[email protected]

รตา วราวรยะพงศ[email protected]

วนทปรยา แสงวสทธ[email protected]

วนชชา นาฑสวรรณ [email protected]

วรวรรณ วรรณประพนธ[email protected]

โสฬสฎา อปมย[email protected]

Sectorial Strategy

ณพงศ จระสวรรณกจ[email protected]

นธ กวววธชย[email protected]

ปญจรตน กตตจรญวทย[email protected]

วลยรฎฐ รชตะวรรณ[email protected]

วรวรรณ ฉายานนท[email protected]

Service Cluster

วธาน เจรญผลผอำานวยการคลสเตอรธรกจบรการ [email protected]

ปราณดา ศยามานนท [email protected]

วรงรอง วโรจนรตน[email protected]

กานตชนก บญสภาพร [email protected]

ปลวชร ปตไกรศร[email protected]

ธนยาพร เลาโสภาภรมย[email protected]

ภรพฒน โสภณครรตน[email protected]

Export Cluster

โกญจนาท เถอนมลแสน[email protected]

โชตกา ชมม[email protected]

เลศศกด สงาศลป[email protected]

นรศรธร ตลาผล[email protected]

นนทพงศ พนทวศกด[email protected]

ภราดร หมมเดน[email protected]

Infrastructure Cluster

พมใจ ฮนตระกล[email protected]

ดร.ศวาลย ขนธะชวนะ[email protected]

ดร.สปรย ศรสำาราญ[email protected]

กณศ อำาสกล[email protected]

ณฐนนท อภนนทวฒนกล[email protected]

ธระยทธ ไทยธระไพศาล[email protected]

ปญญภพ ตนตปฎก[email protected]

อสระสรรค กนทะอโมงค[email protected]

อภญญา อกษรกจ[email protected]

ดร.สทธาภา อมรววฒนรองผจดการใหญ ผบรหารสงสด Economic Intelligence [email protected]

insight - economic intelligence center (eic) · บริษัทและข้อมูล ......

Documents