การเลือกข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับการสร้าง Data Insight Dashboard: เคล็ดลับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกด้วย Customer Data Platform (CDP) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจทางธุรกิจ

การสร้าง Data Insight Dashboard ที่มีประสิทธิภาพ เริ่มต้นจากการกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจน ว่าต้องการใช้ Dashboard นี้เพื่ออะไร Dashboard เปรียบเสมือนหน้าปัดรถยนต์ ที่แสดงข้อมูลสำคัญต่างๆ เพื่อให้ผู้ขับขี่ตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง รวดเร็ว และปลอดภัย ดังนั้น การกำหนดเป้าหมายของ Dashboard จึงเป็นเหมือนการกำหนดจุดหมายปลายทาง ที่จะช่วยให้เราเลือกข้อมูลที่เหมาะสม และนำทางธุรกิจไปสู่ความสำเร็จ

ตัวอย่างวัตถุประสงค์ของ Dashboard:

การติดตามยอดขาย: ต้องการทราบยอดขายรวม ยอดขายแยกตามสินค้า/บริการ ช่องทางการขาย ภูมิภาค ช่วงเวลา เพื่อวิเคราะห์แนวโน้ม และประเมินผล

การวิเคราะห์ประสิทธิภาพการตลาด: ต้องการประเมินประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาด ช่องทางการตลาด และงบประมาณ

การปรับปรุงการดำเนินงาน: ต้องการติดตามประสิทธิภาพการทำงานของทีม กระบวนการทำงาน และทรัพยากรต่างๆ เพื่อระบุปัญหา และหาแนวทางปรับปรุง

การวัดความพึงพอใจของลูกค้า: ต้องการทราบระดับความพึงพอใจของลูกค้า ความคิดเห็น และข้อเสนอแนะ เพื่อนำไปปรับปรุงสินค้า/บริการ

เคล็ดลับในการกำหนดเป้าหมาย:

• เริ่มจากคำถาม: ถามตัวเองว่า “ต้องการรู้อะไร?” “ต้องการใช้ข้อมูลนี้เพื่ออะไร?” “จะนำข้อมูลไปใช้ตัดสินใจอย่างไร?”
• กำหนด KPI ที่ชัดเจน: กำหนดตัวชี้วัด (KPI) ที่สอดคล้องกับเป้าหมาย เพื่อใช้วัดผล และติดตามความคืบหน้า
• เจาะจงและเฉพาะเจาะจง: ยิ่งกำหนดเป้าหมายได้เจาะจงมากเท่าไหร่ ก็ยิ่งเลือกข้อมูลได้ตรงจุด และออกแบบ Dashboard ได้มีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น
• พิจารณาผู้ใช้งาน: Dashboard ควรออกแบบให้เหมาะสมกับผู้ใช้งาน เช่น ผู้บริหาร นักการตลาด หรือฝ่ายปฏิบัติการ โดยเลือกแสดงข้อมูลที่จำเป็น และเข้าใจง่าย

เลือก Key Performance Indicators (KPIs) ที่สำคัญ

การเลือก KPIs ที่เหมาะสมถือเป็นหัวใจสำคัญในการสร้าง Data Insight Dashboard ที่มีประสิทธิภาพ เพราะ KPIs คือตัวชี้วัดที่จะบอกเราว่าธุรกิจกำลังดำเนินไปในทิศทางที่ถูกต้องหรือไม่ และช่วยให้เราตัดสินใจเชิงธุรกิจได้อย่างชาญฉลาด

หลักการเลือก KPIs ที่สำคัญ:

• ความเกี่ยวข้อง: KPIs ต้องมีความเกี่ยวข้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ และตอบคำถามสำคัญที่ธุรกิจต้องการทราบ เช่น หากต้องการเพิ่มยอดขาย KPIs ที่ควรเลือกอาจเป็น ยอดขายรวม จำนวนลูกค้าใหม่ หรืออัตราการแปลงลูกค้า
• ความจำเป็น: เลือก KPIs ที่จำเป็นและแสดงภาพรวมของธุรกิจได้อย่างแท้จริง ไม่ควรเลือก KPIs มากเกินไปจนทำให้ Dashboard ดูรก และยากต่อการวิเคราะห์
• การวัดผลได้: KPIs ต้องสามารถวัดผลได้อย่างเป็นรูปธรรม เช่น ยอดขาย จำนวนลูกค้า หรืออัตราการเติบโต
• ความสัมพันธ์กับเป้าหมาย: KPIs ควรสอดคล้องกับเป้าหมายของ Dashboard ที่ต้องการสร้าง เช่น หากต้องการ Dashboard เพื่อติดตามผลการดำเนินงานด้านการตลาด KPIs ก็ควรเป็นตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องกับการตลาด เช่น จำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์ อัตราการคลิกโฆษณา หรือต้นทุนต่อการได้มาซึ่งลูกค้า (CPA)

ตัวอย่าง KPIs ที่สำคัญ:

• ยอดขายรวมรายเดือน: แสดงให้เห็นถึงรายได้รวมของธุรกิจในแต่ละเดือน
• อัตราการแปลงลูกค้า (Conversion Rate): บ่งบอกถึงประสิทธิภาพของช่องทางการขาย หรือแคมเปญการตลาด ในการเปลี่ยนผู้เข้าชมให้กลายเป็นลูกค้า
• ค่าเฉลี่ยการสั่งซื้อ (Average Order Value): แสดงมูลค่าเฉลี่ยของการสั่งซื้อแต่ละครั้ง ซึ่งสามารถใช้ประเมินประสิทธิภาพของกลยุทธ์การขาย เช่น การ Upselling หรือ Cross-selling
• อัตราการรักษาลูกค้า (Customer Retention Rate): บ่งบอกถึงความภักดีของลูกค้า และความสามารถในการรักษาลูกค้าเดิม
• ต้นทุนต่อการได้มาซึ่งลูกค้า (Customer Acquisition Cost – CAC): แสดงต้นทุนที่ใช้ในการได้ลูกค้าใหม่แต่ละราย
• คะแนนความพึงพอใจของลูกค้า (Customer Satisfaction Score – CSAT): วัดระดับความพึงพอใจของลูกค้าที่มีต่อสินค้าหรือบริการ

เคล็ดลับ:

• เริ่มต้นจากเป้าหมาย: ก่อนเลือก KPIs ควรระบุเป้าหมายของ Dashboard ให้ชัดเจนก่อนว่าต้องการติดตาม วัดผล หรือวิเคราะห์อะไร
• ใช้ CDP ให้เป็นประโยชน์: CDP สามารถช่วยในการรวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า เพื่อให้ได้ KPIs ที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพ
• ทดสอบและปรับปรุง: หลังจากสร้าง Dashboard แล้ว ควรทดสอบและปรับปรุง KPIs อยู่เสมอ เพื่อให้แน่ใจว่า Dashboard ยังคงตอบโจทย์ความต้องการของธุรกิจ

โฟกัสที่ข้อมูลที่สามารถลงมือทำได้ (Actionable Data)

การสร้าง Data Insight Dashboard ที่มีประสิทธิภาพ ไม่ได้ขึ้นอยู่กับปริมาณข้อมูล แต่ขึ้นอยู่กับคุณภาพและความสามารถในการนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ได้จริง ดังนั้น การเลือก “ข้อมูลที่สามารถลงมือทำได้” หรือ Actionable Data จึงเป็นหัวใจสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกด้วย CDP เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจทางธุรกิจ

ข้อมูลที่สามารถลงมือทำได้ คืออะไร?

คือ ข้อมูลที่สามารถนำไปใช้ ตัดสินใจ หรือ ดำเนินการ บางอย่างได้ทันที ไม่ใช่แค่ข้อมูลที่ใช้อธิบายสถานการณ์ในอดีต แต่ต้องเป็นข้อมูลที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถ แก้ปัญหา พัฒนา หรือ สร้างโอกาสใหม่ๆ ได้

ตัวอย่างข้อมูลที่สามารถลงมือทำได้:

• ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้า: เช่น สินค้าที่ลูกค้าสนใจ ประวัติการซื้อ ช่องทางการติดต่อที่ลูกค้าชื่นชอบ ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำไปใช้ปรับปรุงแคมเปญการตลาด ออกแบบโปรโมชั่น หรือพัฒนาประสบการณ์ลูกค้าให้ตรงใจมากขึ้น
• ข้อมูลการใช้งานระบบ: เช่น หน้าเว็บไซต์ที่ลูกค้าเข้าชมบ่อยที่สุด จุดที่ลูกค้ามักจะออกจากเว็บไซต์ อัตราการ конверсия ข้อมูลเหล่านี้ช่วยระบุปัญหาที่ต้องแก้ไข เช่น ปรับปรุงหน้าเว็บไซต์ เพิ่มประสิทธิภาพ หรือออกแบบ UX/UI ให้ใช้งานง่ายขึ้น
• ข้อมูลการตอบสนองต่อแคมเปญ: เช่น อัตราการเปิดอีเมล อัตราการคลิกลิงก์ จำนวนผู้เข้าร่วมกิจกรรม ข้อมูลเหล่านี้ช่วยวัดผล ประเมิน และปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาดให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
• ข้อมูลการขาย: เช่น ยอดขาย สินค้าขายดี ช่องทางการขาย ข้อมูลเหล่านี้ช่วยในการวางแผนการขาย จัดการสต็อกสินค้า และกำหนดกลยุทธ์การตลาดที่เหมาะสม

เคล็ดลับในการเลือก Actionable Data:

1. กำหนดวัตถุประสงค์: ก่อนอื่นต้องรู้ว่าต้องการใช้ Dashboard เพื่ออะไร ต้องการแก้ปัญหาอะไร หรือต้องการพัฒนาอะไร เพื่อที่จะเลือกข้อมูลที่เกี่ยวข้องและตอบโจทย์วัตถุประสงค์ได้
2. มองหา Pattern: วิเคราะห์ข้อมูลจาก CDP เพื่อมองหา Pattern หรือแนวโน้มที่น่าสนใจ เช่น พฤติกรรมลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงไป ปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำๆ หรือโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ
3. ตั้งคำถาม: ตั้งคำถามกับข้อมูลที่เห็น เช่น ทำไมยอดขายถึงลดลง? ลูกค้า churn เพราะอะไร? อะไรคือสาเหตุของปัญหา? คำถามเหล่านี้จะช่วยให้เจาะลึกถึงข้อมูลเชิงลึก และหาสาเหตุที่แท้จริงของปัญหา
4. เลือก KPI ที่สำคัญ: กำหนด Key Performance Indicator (KPI) ที่สำคัญ และเลือกแสดงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ KPI เหล่านั้นบน Dashboard เพื่อติดตาม วัดผล และประเมินความสำเร็จได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เลือกข้อมูลที่มีความถูกต้องและน่าเชื่อถือ (Reliable Data)

การสร้าง Data Insight Dashboard ที่มีประสิทธิภาพ ต้องเริ่มต้นจากการเลือกใช้ข้อมูลที่มีความถูกต้องและน่าเชื่อถือ (Reliable Data) เพราะข้อมูลที่คลาดเคลื่อนหรือไม่สมบูรณ์ อาจนำไปสู่การวิเคราะห์ที่ผิดพลาด และการตัดสินใจที่ไม่เหมาะสมได้ ดังนั้น การตรวจสอบแหล่งที่มาของข้อมูลจึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง

แหล่งที่มาของข้อมูลที่น่าเชื่อถือ:

• ระบบ ERP (Enterprise Resource Planning): ระบบ ERP เป็นระบบที่รวบรวมข้อมูลสำคัญขององค์กร เช่น ข้อมูลทางการเงิน ข้อมูลการผลิต ข้อมูลสินค้าคงคลัง ฯลฯ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้มักจะมีความถูกต้องสูง เนื่องจากเป็นข้อมูลที่ใช้ในการดำเนินธุรกิจจริง
• ระบบ CRM (Customer Relationship Management): ระบบ CRM เก็บรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้า เช่น ประวัติการซื้อขาย พฤติกรรมการใช้งาน ข้อมูลติดต่อ ฯลฯ ซึ่งเป็นข้อมูลที่มีประโยชน์ในการวิเคราะห์ลูกค้า และวางแผนกลยุทธ์ทางการตลาด
• Analytics Tool: เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ เช่น Google Analytics Adobe Analytics ฯลฯ สามารถเก็บรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้ใช้งาน เช่น จำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์ อัตราการคลิก อัตราการ конверсия ฯลฯ ซึ่งเป็นข้อมูลที่มีประโยชน์ในการปรับปรุงประสิทธิภาพของเว็บไซต์ และช่องทางการตลาดออนไลน์

เคล็ดลับในการตรวจสอบคุณภาพข้อมูล:

• ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล: ตรวจสอบว่าข้อมูลที่ได้มามีความถูกต้อง ครบถ้วน และสอดคล้องกันหรือไม่ เช่น ตรวจสอบความถูกต้องของชื่อ ที่อยู่ เบอร์โทรศัพท์ ของลูกค้า หรือตรวจสอบความถูกต้องของยอดขาย รายได้ ค่าใช้จ่าย ในระบบ ERP
• ตรวจสอบความสมบูรณ์ของข้อมูล: ตรวจสอบว่าข้อมูลที่ได้มามีความสมบูรณ์ ครอบคลุม และเพียงพอต่อการวิเคราะห์หรือไม่ เช่น ตรวจสอบว่ามีข้อมูลของลูกค้าครบทุกกลุ่ม หรือมีข้อมูลการขายครบทุกช่องทางหรือไม่
• ตรวจสอบความสอดคล้องของข้อมูล: ตรวจสอบว่าข้อมูลที่ได้มาจากแหล่งต่างๆ มีความสอดคล้องกันหรือไม่ เช่น ตรวจสอบว่ายอดขายในระบบ ERP ตรงกับยอดขายในระบบ CRM หรือไม่

ประโยชน์ของการใช้ข้อมูลที่ถูกต้องและน่าเชื่อถือ:

• ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีความแม่นยำ: ข้อมูลที่ถูกต้อง จะนำไปสู่การวิเคราะห์ที่แม่นยำ และผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือ
• ช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ: ข้อมูลที่น่าเชื่อถือ จะช่วยให้ผู้บริหารสามารถตัดสินใจได้อย่างมั่นใจ และมีประสิทธิภาพ
• ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของ Data Insight Dashboard: Dashboard ที่สร้างจากข้อมูลที่ถูกต้อง จะมีความน่าเชื่อถือ และเป็นประโยชน์ต่อผู้ใช้งาน

จัดลำดับความสำคัญของข้อมูล (Prioritize Data)

การสร้าง Data Insight Dashboard ที่มีประสิทธิภาพนั้น ไม่ใช่แค่การนำข้อมูลทั้งหมดที่มีมาแสดงผล แต่เป็นการคัดเลือก “ข้อมูลที่ใช่” เพื่อให้ได้ “ข้อมูลเชิงลึก” (Data Insight) ที่นำไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้น ดังนั้นการจัดลำดับความสำคัญของข้อมูล จึงเป็นขั้นตอนสำคัญที่ไม่ควรมองข้าม

หลักการสำคัญในการจัดลำดับความสำคัญของข้อมูล:

• เชื่อมโยงกับเป้าหมายธุรกิจ: ข้อมูลที่เลือกใช้ควรมีความเกี่ยวข้องและส่งผลกระทบต่อเป้าหมายทางธุรกิจที่สำคัญ เช่น หากเป้าหมายคือการเพิ่มยอดขาย ข้อมูลที่ควรให้ความสำคัญ อาจเป็นข้อมูลพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า สินค้าที่ได้รับความนิยม หรือช่องทางการขายที่สร้างรายได้สูงสุด
• เน้นข้อมูลที่มีผลกระทบสูง: เลือกข้อมูลที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจ และสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้จริง เช่น ข้อมูลที่ช่วยระบุปัญหา โอกาส หรือแนวโน้ม ที่สำคัญต่อธุรกิจ
• หลีกเลี่ยงข้อมูลที่ไม่จำเป็น: การใส่ข้อมูลมากเกินไป อาจทำให้ Dashboard ดูรก ซับซ้อน และยากต่อการวิเคราะห์ ควรเลือกเฉพาะข้อมูลที่จำเป็น และสื่อสารข้อมูลเชิงลึกได้อย่างชัดเจน
• พิจารณาความถี่ในการใช้งาน: ข้อมูลที่ถูกนำมาใช้บ่อย ควรอยู่ในตำแหน่งที่มองเห็นได้ง่าย ส่วนข้อมูลที่ใช้น้อย อาจจัดเก็บไว้ในส่วนรายละเอียดเพิ่มเติม

ตัวอย่างการจัดลำดับความสำคัญของข้อมูล:

• ธุรกิจ E-commerce: อาจให้ความสำคัญกับข้อมูล Conversion Rate, Average Order Value, Customer Acquisition Cost, และ Customer Lifetime Value มากกว่าข้อมูลจำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์ (Website Traffic) เพียงอย่างเดียว
• ธุรกิจร้านอาหาร: อาจให้ความสำคัญกับข้อมูลยอดขายแต่ละเมนู ช่วงเวลาที่ลูกค้าหนาแน่น และคะแนนความพึงพอใจของลูกค้า มากกว่าข้อมูลจำนวนพนักงานที่เข้าเวร ในแต่ละวัน

ประโยชน์ของการจัดลำดับความสำคัญของข้อมูล:

• Dashboard ที่กระชับ เข้าใจง่าย และใช้งานได้จริง: ช่วยให้ผู้ใช้งาน เข้าถึงข้อมูลเชิงลึก และตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว และมีประสิทธิภาพ
• ลดเวลา และทรัพยากร ในการวิเคราะห์ข้อมูล: เมื่อมีข้อมูลที่สำคัญ และจำเป็น ครบถ้วน ก็ไม่จำเป็นต้องเสียเวลา ค้นหา และประมวลผลข้อมูล จากแหล่งอื่นๆ เพิ่มเติม
• เพิ่มโอกาสในการบรรลุเป้าหมายธุรกิจ: การมุ่งเน้นที่ข้อมูล ที่ส่งผลต่อเป้าหมาย โดยตรง ช่วยให้ธุรกิจ สามารถ กำหนดกลยุทธ์ และตัดสินใจ ได้อย่างแม่นยำ

เลือกข้อมูลแบบเรียลไทม์และข้อมูลย้อนหลัง

การสร้าง Data Insight Dashboard ที่มีประสิทธิภาพ ต้องอาศัยการผสมผสานข้อมูลแบบเรียลไทม์ (Real-time Data) และข้อมูลย้อนหลัง (Historical Data) อย่างลงตัว เพื่อให้สามารถวิเคราะห์สถานการณ์ปัจจุบัน พร้อมทั้งมองเห็นแนวโน้มในอนาคตได้อย่างชัดเจน

ข้อมูลแบบเรียลไทม์:

• ความหมาย: ข้อมูลที่ถูกเก็บรวบรวมและประมวลผลในทันที แสดงผลแบบสดๆ โดยมีความล่าช้า (Latency) น้อยที่สุด
• ประโยชน์:
  • ติดตามสถานการณ์ปัจจุบันได้ เช่น ยอดขาย ณ ขณะนั้น จำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์ หรือพฤติกรรมลูกค้าบนแอปพลิเคชัน
  • ตอบสนองต่อเหตุการณ์ต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว เช่น การแจ้งเตือนเมื่อมีลูกค้าทำรายการสั่งซื้อ หรือเมื่อเกิดปัญหาทางเทคนิค
  • เหมาะสำหรับการตัดสินใจที่ต้องการความรวดเร็ว เช่น การปรับเปลี่ยนราคาสินค้า หรือการจัดการสต็อกสินค้า

ข้อมูลย้อนหลัง:

• ความหมาย: ข้อมูลที่ถูกเก็บรวบรวมไว้ในอดีต อาจเป็นข้อมูลรายวัน รายสัปดาห์ รายเดือน หรือรายปี
• ประโยชน์:
  • วิเคราะห์แนวโน้ม รูปแบบ และความสัมพันธ์ของข้อมูล เช่น ยอดขายเฉลี่ยในแต่ละเดือน สินค้าขายดีในแต่ละช่วงเวลา หรือปัจจัยที่มีผลต่อพฤติกรรมลูกค้า
  • เปรียบเทียบผลการดำเนินงาน เช่น เปรียบเทียบยอดขายปีนี้กับปีที่แล้ว หรือเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดต่างๆ
  • เหมาะสำหรับการวางแผนระยะยาว และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

ตัวอย่างการใช้งาน:

• Dashboard แสดงยอดขาย: แสดงยอดขายแบบเรียลไทม์ พร้อมกราฟแสดงยอดขายย้อนหลัง เพื่อเปรียบเทียบกับช่วงเวลาเดียวกันของปีที่แล้ว และวิเคราะห์แนวโน้มการเติบโต
• Dashboard ติดตามแคมเปญการตลาด: แสดงจำนวนคลิก จำนวนการเข้าชม และ Conversion Rate แบบเรียลไทม์ พร้อมข้อมูลย้อนหลังเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแคมเปญต่างๆ
• Dashboard วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า: แสดงพฤติกรรมการใช้งานเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ พร้อมข้อมูลประวัติการซื้อขาย และข้อมูลจากช่องทางอื่นๆ เพื่อสร้าง Customer Segmentation และ Personalized Marketing

เคล็ดลับ:

• กำหนดวัตถุประสงค์ของ Dashboard ให้ชัดเจน เพื่อเลือกประเภทของข้อมูลที่เหมาะสม
• เลือกช่วงเวลาของข้อมูลย้อนหลังให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ เช่น หากต้องการวิเคราะห์แนวโน้มรายเดือน ควรมีข้อมูลย้อนหลังอย่างน้อย 1 ปี
• ใช้ Visualization ที่เหมาะสม เช่น กราฟเส้น แผนภูมิแท่ง หรือแผนที่ความร้อน เพื่อแสดงข้อมูลให้เข้าใจง่าย
• อัปเดตข้อมูล Dashboard อย่างสม่ำเสมอ เพื่อให้ข้อมูลมีความถูกต้องและเป็นปัจจุบัน

เลือกข้อมูลที่สื่อความหมายด้วย Visualization ได้ดี

การสร้าง Data Insight Dashboard ที่มีประสิทธิภาพนั้น ข้อมูลที่เลือกใช้ถือเป็นหัวใจสำคัญ ไม่ใช่แค่การนำข้อมูลมาแสดงผล แต่ต้องเลือกข้อมูลที่สามารถสื่อสาร “Insight” หรือ ข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ ออกมาได้อย่างชัดเจน ซึ่ง Visualization หรือ การแสดงผลด้วยภาพ มีบทบาทสำคัญในการช่วยให้เข้าใจข้อมูลเหล่านั้นได้ง่ายและรวดเร็ว

หลักการเลือกข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับ Visualization:

เลือกข้อมูลที่ตอบโจทย์ธุรกิจ: เริ่มต้นด้วยการตั้งคำถามว่า Dashboard นี้สร้างขึ้นเพื่ออะไร? ต้องการแก้ปัญหาอะไร? ต้องการติดตามตัวชี้วัดใด? เช่น หากต้องการเพิ่มยอดขาย ข้อมูลที่เลือกใช้ควรเป็นยอดขาย จำนวนลูกค้า อัตราการเติบโต เป็นต้น

เลือกข้อมูลที่วัดผลได้: ข้อมูลที่เลือกใช้ควรเป็นข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Data) ที่สามารถวัดผลได้อย่างชัดเจน เช่น ยอดขาย จำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์ อัตราการคลิกโฆษณา เป็นต้น

เลือกข้อมูลที่เกี่ยวข้องกัน: ข้อมูลที่นำมาแสดงใน Dashboard เดียวกันควรมีความเกี่ยวข้องกัน เพื่อให้เห็นภาพรวมและความสัมพันธ์ของข้อมูลได้ง่าย เช่น ยอดขายสินค้าแต่ละประเภท ยอดขายในแต่ละช่องทาง หรือยอดขายในแต่ละภูมิภาค

เลือกข้อมูลที่แสดงผลเป็นภาพได้: ข้อมูลที่เลือกใช้ควรเป็นข้อมูลที่สามารถนำเสนอผ่านกราฟหรือแผนภูมิได้อย่างเข้าใจง่าย เช่น

• กราฟแท่ง (Bar Chart): เหมาะสำหรับการเปรียบเทียบข้อมูล เช่น ยอดขายสินค้าแต่ละประเภท ยอดขายในแต่ละเดือน
• กราฟเส้น (Line Chart): เหมาะสำหรับการแสดงแนวโน้มของข้อมูล เช่น ยอดขายรายเดือนในช่วงเวลาหนึ่งปี
• แผนภูมิวงกลม (Pie Chart): เหมาะสำหรับการแสดงสัดส่วนของข้อมูล เช่น สัดส่วนยอดขายของสินค้าแต่ละประเภท
• แผนที่ความร้อน (Heatmap): เหมาะสำหรับการแสดงความหนาแน่นของข้อมูล เช่น พื้นที่ที่มีลูกค้าหนาแน่น สินค้าที่ได้รับความนิยมสูง
• แผนที่ (Map): เหมาะสำหรับแสดงข้อมูลเชิงพื้นที่ เช่น การกระจายตัวของลูกค้า สาขาของร้านค้า
• Scatter Plot: เหมาะสำหรับการแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว เช่น ความสัมพันธ์ระหว่างรายได้และอายุของลูกค้า

ตัวอย่าง:

• หากต้องการวิเคราะห์ยอดขาย สามารถใช้กราฟแท่งเปรียบเทียบยอดขายสินค้าแต่ละประเภท หรือกราฟเส้นแสดงแนวโน้มยอดขายรายเดือน
• หากต้องการวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า สามารถใช้แผนที่ความร้อนแสดงพื้นที่ที่มีลูกค้าหนาแน่น หรือแผนภูมิวงกลมแสดงสัดส่วนลูกค้าในแต่ละช่วงอายุ
• หากต้องการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาด สามารถใช้กราฟแท่งเปรียบเทียบอัตราการคลิกโฆษณาในแต่ละช่องทาง