Big Data สำหรับนักการตลาด

ก่อนอื่นต้องขอขอบคุณทีมงาน Digital Matters ที่ได้เชิญผู้เขียนไปเป็นวิทยากร เรื่อง Today and Tomorrow of Big Data for Digital Marketers in Thailand โดยมีผู้รับฟังหลักเป็นนักการตลาด เพราะเป็นโอกาสที่สำคัญที่ได้แลกเปลี่ยนความเข้าใจและข้อคิดเห็นที่เกี่ยวข้องกับ Big Data โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การที่ Big Data กำลังจะมีผลกระทบต่อสาขาอาชีพของนักการตลาดอย่างที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ นอกไปจากนี้ ผู้เขียนยังมีข้อสังเกตด้วยว่า Big Data ยังคงเป็นวิทยาการที่ใหม่ในสายตาของนักการตลาดในประเทศ โดยยังคงมีความเข้าใจที่คลาดเคลื่อนและมุมมองที่ยังไม่ชัดเจนเกี่ยวกับ Big Data อีกมาก

เบื้องแรก การเข้าใจ Big Data จำเป็นต้องอธิบายถึงรากฐานก่อนว่า Big Data นั้นคืออะไร หากแปลความหมายตามคำศัพท์ภาษาอังกฤษแล้ว Big Data คือการบริหารจัดการฐานข้อมูลที่มีปริมาณมหาศาล อย่างชนิดที่ไม่สามารถจัดเก็บได้ด้วยระบบฐานข้อมูลทั่วไป ข้อมูลใน Big Data ไม่เพียงแต่จะเป็นข้อมูลของลูกค้าองค์กร แต่สามารถที่จะรวมถึงข้อมูลจาก Social Media ซึ่งเป็น User Generated Content ในรูปแบบต่างๆ ที่มีปริมาณมากมายมหาศาล และมีการขยายตัวอย่างทวีคูณ หลักการของ Big Data โดยเบื้องต้น คือการจัดเก็บข้อมูลเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยเทคโนโลยีสำหรับจัดเก็บข้อมูลอย่างเฉพาะทาง

Big Data อย่างเดียวย่อมไม่เพียงพอ เพราะข้อมูลต้องถูกนำมาใช้วิเคราะห์ให้เกิดประโยชน์ต่อธุรกิจ จึงเป็นที่มาของ Analytics ซึ่งเป็นภาคต่อของ Big Data อย่างที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ แต่ในการทำ Analytics กับ Big Data เนื่องจาก Big Data เป็นข้อมูลที่มีปริมาณมหาศาล การวิเคราะห์จึงต้องกระทำอย่างอัตโนมัติ ด้วยเครื่องมือพิเศษ ที่ควบคุมโดยผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางที่เรียกว่า Data Scientist ซึ่งเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีค่าตัวที่สูงมาก เพราะต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญ คณิตศาสตร์ สถิติ เศรษฐศาสตร์ วิทยาศาสตร์ การเงิน ฯลฯ ในเชิงลึก Data Scientist ในองค์กรชั้นนำของโลก ล้วนเป็นผู้ที่มีดีกรีระดับปริญญาเอกในสาขาที่ลึกล้ำ เพราะข้อมูลใน Big Data มีความสลับซับซ้อน มีหลายมิติ ทั้งที่มีรูปแบบ (Structured) และไม่มีรูปแบบ (Unstructured) จึงไม่คุ้มค่าหากจะอาศัยเพียงแค่การวิเคราะห์โดยเบื้องต้น โดยใช้เพียงหลักสถิติพื้นฐาน

หลังการวิเคราะห์ด้วย Analytics ขั้นตอนต่อไปคือการกระทำ Action ที่เป็นเกิดประโยชน์ต่อธุรกิจ ซึ่ง Big Data ที่ดี ควรกระทำ Action นั้นอย่างอัตโนมัติ เพราะเป็น Action ที่มีความละเอียด มีความสลับซับซ้อน และมีความเป็น Real Time อย่างที่ไม่สามารถกระทำได้หากมิใช่ Big Data การหาเสียงของประธานาธิบดี Obama ในปี 2012 เป็นจุดเริ่มต้นของการใช้งาน Big Data ที่ได้ส่งผลกระทบอย่างกว้างขวาง และได้รับความสนใจอย่างล้นหลาม Obama ใช้ฐาน Big Data คือฐานข้อมูลเชิงลึกของฐานเสียงหลายสิบล้านคน ที่มีตั้งแต่ อายุ เพศ อาชีพ จนกระทั่ง ข้อมูลการโต้ตอบกับทีมงาน และ กิจกรรมต่างๆ โดยละเอียด Obama ได้ตั้งทีม Data Scientist เพื่อทำการวิเคราะห์ด้วย Analytics อย่างละเอียดและแบ่งฐานเสียงเป็น Micro Segment จากนั้นได้กำหนดเป็น Action อย่างอัตโนมัติ ในรูปแบบของ Micro Campaign คือการส่งข้อความถึงฐานเสียงแต่ละคน ในเวลาที่ถูกต้อง และด้วยถ้อยคำที่ถูกต้อง ซึ่งถูก Customize ขึ้นมาสำหรับผู้รับโดยเฉพาะ ซึ่งแต่ละข้อความได้คำนวณอย่างอัตโนมัติแล้วว่า จะเพิ่มโอกาสที่จะทำให้ผู้รับ ออกไปลงคะแนนให้ Obama สูงสุด โดยฐานเสียงแต่ละคน จะได้ข้อความที่แตกต่างกัน ซึ่งถูก Customize ขึ้นมาเฉพาะตัว เป็น Micro Campign สำหรับแต่ละบุคคล

ที่ผู้เขียนได้พูดในงาน Digital Matters คือ Big Data หากได้รับความนิยมอย่างแพร่หลาย จะส่งผลกระทบอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ต่อหน้าที่การงานของนักการตลาดทั่วไป เพราะตัวอย่างของ Obama คือการใช้ Big Data เพื่อการตัดสินใจในเชิงรุก ทดแทนการอาศัยนักการตลาดที่มีความสามารถเฉพาะตัว มาคอยคิด Campaign ข้อได้เปรียบของ Big Data คือการบริหาร Micro Campaign อย่างอัตโนมัติสำหรับฐานเสียงแต่ละคน ในขณะที่หากอาศัยนักตลาดทั่วไป ที่มีข้อจำกัดของความเป็นมนุษย์ ย่อมไม่สามารถที่จะทำ Micro Segmentation ได้อย่างมีความสลับซับซ้อนเช่นนี้

อย่างไรก็ดี Barrier of Entry ที่สำคัญของ Big Data คือการลงทุนใน Data Center ขนาดใหญ่ และเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ฐานข้อมูล นอกจากนี้ สิ่งที่ยากที่สุดสำหรับประเทศไทย กลับคือการสรรหา Data Scientist ที่มีคุณภาพ เพื่อที่จะผลักดันการใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพราะการเรียนรู้ เพื่อที่จะมาเป็น Data Scientist เป็นวิทยาศาสตร์เฉพาะทาง ที่เฉพาะผู้ที่มีความพยายาม และผู้ที่มีข้อได้เปรียบในด้านคณิตศาสตร์ จึงจะเรียนรู้ได้สำเร็จ การที่จะเปิดคอร์สอบรมระยะสั้น เพื่อเปลี่ยนนักการตลาดมาเป็นนักวิทยาศาสตร์ อย่างชั่วค่ำชั่วคืน ย่อมที่จะเป็นไปไม่ได้

นอกไปจากนี้ ระบบการศึกษาของไทย และกระทั่งค่านิยมต่างๆ ทำให้ยากยิ่งที่จะสามารถผลิต Data Scientist ที่มีคุณภาพ แม้แต่บุคลากรที่ไม่เฉพาะทางในด้าน ICT ยังหาตัวได้ยาก ที่มีคุณภาพเทียบเท่ากับประเทศเพื่อนบ้าน อีกกรณีเปรียบเทียบ ที่น่าสนใจ คืออุตสาหกรรมการเงิน มีกลุ่มคนที่เรียกว่า Quant ที่อาศัย Super Computer ในการคำนวณเพื่อบริหาร Portfolio จนกระทั่งได้ผลตอบแทนที่ดีกว่าบรรดาเซียนใน Wall Street ที่อาศัยความสามารถเฉพาะตัว ในปัจจุบัน Wall Street ให้ความสำคัญกับ Quant มากกว่ากลุ่มเซียนเหล่านั้น ซึ่งเริ่มเป็นเรื่องราวของอดีต

ถึงแม้ Big Data จะเป็นเรื่องใหม่ในประเทศไทย แต่ก็ไม่ใช่เรื่องใหม่ในโลกเทคโนโลยี หากได้ติดตามข่าวคราวเกี่ยวกับ Snowden ที่อ้างถึงโครงการของรัฐบาลสหรัฐ ที่มีการดักฟังเครือข่ายคอมพิวเตอร์ทั่วทุกมุมโลก สิ่งที่ Snowden อ้างถึง อาจเปรียบได้ว่า รัฐบาลของอเมริกา มี Big Data ที่ยิ่งใหญ่ที่สุด โดยสามารถติดตาม และวิเคราะห์พฤติกรรมของกว่าครึ่งหนึ่งของมนุษย์บนโลกอินเทอร์เน็ต ได้อย่างอัตโนมัติ และมีความเป็นไปได้ว่า รัฐบาลของสหรัฐ สามารถรู้เห็นได้ว่า ผู้นำของประเทศต่างๆ อยู่ที่ไหน ณ เวลาไหน และหรือกระทั่งได้ส่งข้อความอะไร ผ่าน Social Network ต่างๆ สำหรับคนไทย อย่าลืมว่า Social Media ที่นิยมใช้ในไทยนี้ กลับไม่ใช่ของไทยเลย

Big Data เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ Information Warfare ที่ไม่เพียงจะเกี่ยวข้องกับความมั่นคงของชาติ แต่ยังคงเป็นปัจจัยสำคัญของความสามารถทางการแข่งขันของประเทศและกระทั่งธุรกิจในปัจจุบันและอนาคต แต่สำหรับประเทศไทย กลับมิได้มีความพร้อมในด้านนี้เลย ทั้งในด้านของ เครือข่าย เทคโนโลยี และบุคลากร ที่สังเกตได้จากมาตรวัดทางด้าน ICT ต่างๆ ของประเทศ

Published in Krungthepturakij on August 19, 2014