รายงานโดย ณัฐณรินทร์ อิสริยเมธา
ท่ามกลางความเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วในสังคมและโลกปัจจุบัน มีความสำคัญอย่างยิ่งที่องค์กรต่างๆ จะต้องปรับตัวให้เท่าทันการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ และความสามารถที่จะปรับตัวให้เท่าทันอย่างมีประสิทธิภาพได้นั้นจำเป็นที่จะต้องมีข้อมูลเพื่อวิเคราะห์และวางแผนได้อย่างถูกต้อง ตรงกับวิสัยทัศน์ขององค์กรและความคาดหวังของผู้มีส่วนได้เสียหรือผู้เกี่ยวข้องทุกฝ่าย ยิ่งในปัจจุบันที่เป็นยุคแห่ง big data มีข้อมูลอยู่มากมาย องค์กรที่สามารถใช้ข้อมูล insight เหล่านี้มาเปลี่ยนเป็น action ที่ตรงใจผู้เกี่ยวข้องได้มากที่สุด จะสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน สร้างจุดแข็งและความได้เปรียบในการแข่งขัน ตลอดจนนำองค์กรสู่การพัฒนาและเติบโตอย่างยั่งยืนได้
Bigdataexperience.org ได้อธิบายถึงความหมายของ big data ไว้ว่า คือลักษณะข้อมูลทุกอย่างที่เราเก็บไว้ในบริษัทของเรา ไม่จำกัดว่าต้องเป็นในรูปแบบไหนหรือเป็นประเภทใด โดยลักษณะของข้อมูลที่ถือว่าเป็น big data ได้นั้น จะประกอบไปด้วย 3V ได้แก่ Volume คือ ปริมาณข้อมูลจำนวนมากมายมหาศาลจนไม่สามารถเก็บหรือประมวลผลในรูปแบบวิธีการเดิมๆ ได้, Velocity คือ ความเร็ว นั่นคือข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา, และสุดท้าย Variety คือ ข้อมูลที่มีความหลากหลาย
ด้วยเทคโนโลยีที่ก้าวหน้าไปอย่างมากในปัจจุบัน องค์กรต่างๆ จึงสามารถเก็บข้อมูลในลักษณะต่างๆ ไว้ได้อย่างมากมายมหาศาลและนำข้อมูลหรือ big data เหล่านี้มาทำ data analytics (คือการนำข้อมูลต่างๆ มาวิเคราะห์ในเชิงลึกด้วยการใช้เครื่องมือต่างๆ) ต่อไป เพื่อตอบคำถามหรือคาดการณ์ต่อสถานการณ์ใดสถานการณ์หนึ่งที่ต้องการทราบได้
แล้วการทำ data analytics เกี่ยวข้องกับความยั่งยืนขององค์กรอย่างไร?
ปัจจุบันเราอยู่ในโลกที่เต็มไปด้วยข้อมูลข่าวสารต่างๆ ในหลากหลายรูปแบบและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ซึ่งข้อมูลต่างๆ เหล่านี้คือปัจจัยสนับสนุนหลักที่ทำให้แต่ละองค์กรสามารถเข้าใจความเป็นไปของโลกและสภาวะรอบตัว ข้อมูลกลายเป็นเครื่องมือที่สำคัญในการทำความเข้าใจกลุ่มผู้มีส่วนได้เสียต่างๆ ที่เป็นหัวใจของการทำงานด้านความยั่งยืนขององค์กร โดยสามารถนำมาวางกลยุทธ์และแผนการทำงานเพื่อลดและป้องกันความเสี่ยงต่างๆ ที่อาจเกิดขึ้นได้ ตลอดจนสามารถเข้าใจพฤติกรรมของผู้บริโภคได้มากขึ้นเพื่อสร้างสรรค์สินค้าและบริการที่ตรงใจกลุ่มลูกค้าของตนได้มากขึ้น
มีการคาดการณ์ว่าในการทำ data analytics จะส่งผลให้บริษัท ห้างร้านต่างๆ สามารถนำเสนอสินค้าหรือบริการในรูปแบบที่เป็นการ tailor made ได้ถึงระดับการนำเสนอสินค้าและบริการเฉพาะบุคคล เช่น เมื่อเราไปเดินเล่นอยู่ที่ห้างสรรพสินค้าหรือที่ใดที่หนึ่ง เราอาจะได้รับ SMS ส่งตรงถึงเราแจ้งว่ามีบริการพิเศษหรือส่วนลดพิเศษสำหรับเราโดยเฉพาะเมื่อไปใช้บริการหรือรับประทานอาหารในร้านที่เราชอบ โดยเป็นข้อเสนอสำหรับเราเพียงคนเดียว ฯลฯ
ใน Sustainability Analytics, The three-minute guide ของ Deloitte กล่าวไว้ว่า การที่องค์กรจะมุ่งพัฒนาสู่ความยั่งยืน ไม่ใช่เป็นเพียงเรื่องของภาพลักษณ์ที่ดีเท่านั้น แต่เป็นเพราะองค์กรต่างทราบดีว่าการพัฒนาสู่ความยั่งยืนที่จริงจังนั้นส่งผลดีต่อกระบวนการทำงานทั้งหมดขององค์กร องค์กรจำเป็นต้องหาให้เจอว่าคุณค่าในการดำเนินธุรกิจอย่างยั่งยืนของตนเองคืออะไร เพราะจะสามารถช่วยลดต้นทุนในการบริหารจัดการต่างๆ สามารถคาดการณ์ถึงการเปลี่ยนแปลงด้าน demand, supply เพื่อการเตรียมตัวล่วงหน้าไว้ก่อนได้อย่างเหมาะสม รวมไปถึงสามารถเข้าใจและคาดการณ์ถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่
และนั่นคือคำตอบว่าทำไม data analytics จึงมีความสำคัญมากๆ กับบริษัทในการพัฒนาสู่ความยั่งยืนในอนาคต เพราะความสามารถในการคาดการณ์ความเปลี่ยนแปลงและความเสี่ยงขององค์กรด้วยการวิเคราะห์เหตุการณ์ ณ ปัจจุบันแบบ real-time ไม่ใช่เพียงคำนึงถึงข้อมูลที่มีส่วนเกี่ยวข้องกับความยั่งยืนขององค์กรอย่างมีนัยสำคัญเท่านั้น แต่ข้อมูลทุกอย่างล้วนมีส่วนเกี่ยวข้องในการวิเคราะห์เพื่อสร้างความยั่งยืนให้เกิดขึ้นทั้งสิ้น จึงจำเป็นอย่างมากที่จะต้องมีการทบทวนข้อมูลต่างๆ ให้มีความเป็นปัจจุบันอยู่ตลอดเวลา
โดยเฉพาะอย่างยิ่งในปัจจุบันที่มีข้อมูลจำนวนมากมายมหาศาลให้นำไปวิเคราะห์ ประมวลผล ซึ่งหากมีการจัดการที่ไม่ถูกต้องหรือไม่มีประสิทธิภาพเพียงพอ ข้อมูลเหล่านี้จะไม่ต่างอะไรกับขยะที่กองอยู่ สร้างความสิ้นเปลืองในการจัดเก็บ ทั้งความสิ้นเปลืองพื้นที่ พลังงาน และแรงงานในการดูแล แต่หากสามารถบริหารจัดการข้อมูลได้ถูกต้อง นำมาวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ big data เหล่านี้จะช่วยสนับสนุนให้เกิดความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในเรื่องต่างๆ ส่งเสริมให้การบริหารจัดการดูแลองค์กรตลอดจนการคิดค้นสินค้าและบริการต่างๆ เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพและตรงใจผู้มีส่วนได้เสียในทุกกลุ่ม
หนึ่งในกรณีศึกษาด้าน data analytics ที่ Bernard Marr ยกย่องให้เป็น The most practical big data use cases ของปี 2016 ได้แก่ เคสของ Walmart บริษัทค้าปลีกชื่อดังของโลกได้ทำ data analytics เมื่อปี 2012 ที่สหรัฐอเมริกากำลังจะต้องเผชิญหน้ากับเฮอริเคนแซนดี้ว่าควรจะสต็อกสินค้าอะไรดีในช่วงเวลาฉุกเฉินเช่นนี้ CIO (Chief Information Officer) ของ Wamart Linda Dillman พบว่าสินค้าที่ขายดีมากเป็น 7 เท่าในช่วงเวลาหน้าสิ่วหน้าขวานเช่นนี้คือ เบียร์และสตรอว์เบอร์รี ปอป ทาร์ต แน่นอนว่าเธอสั่งการให้ Walmart ทุกสาขาที่ตั้งอยู่ในเส้นทางของเฮอริเคนแซนดี้ทำการสต็อกสินค้า 2 ประเภทนี้ ผลที่ได้รับคือยอดขายที่ถล่มทลายและความพึงพอใจของลูกค้าที่สามารถซื้อสินค้าที่ตนต้องการได้ โดยไม่ต้องเจอกับป้าย out of stock
หรืออีกกรณีหนึ่ง จากข้อมูลการศึกษา Walmart พบว่า ทุกวันศุกร์จะมีลูกค้าที่เป็นผู้ชายกลุ่มใหญ่มาซื้อเบียร์และผ้าอ้อมพร้อมๆ กัน เราอาจจะมองว่า ผ้าอ้อมและเบียร์ล้วนเป็นสินค้าที่หาได้ทั่วไปในทุกซูปเปอร์มาร์เก็ตไม่ได้แตกต่าง แต่สิ่งที่ Walmart ทำเพื่อสร้างความแตกต่างคือ การจัดวางให้สินค้าทั้งสองประเภทนี้อยู่ติดกัน ดังนั้น เมื่อลูกค้าเข้ามาซื้อเบียร์ก็สามารถหยิบผ้าอ้อมที่อยู่ใกล้ๆ ไปด้วยกันได้เลยโดยไม่ต้องเดินไปหยิบผ้าอ้อมที่อยู่ห่างออกไป ถือเป็นการดึงดูดลูกค้าให้มาที่ Walmart แทนที่จะไปที่อื่นด้วยเหตุว่าสามารถจัดวางสิ่งของให้เห็นง่าย หยิบง่าย ตรงกับความต้องการที่จะซื้อ แล้วแบบนี้จะไปซื้อที่อื่นได้ยังไง
การทำ Data Analytics มีประโยชน์เช่นนี้ จึงไม่น่าแปลกใจที่ Walmart จะมีระบบ Data Café System ในการทำ analytics ซึ่งช่วยลดระยะเวลาในการแก้ปัญหาจากที่เคยเฉลี่ยอยู่ที่ 2-3 สัปดาห์เหลือเพียง 20 นาทีเท่านั้น
นอกจากด้านการขายแล้ว ในด้านการบริหารทรัพยากรบุคคลก็มีการนำ big data มาวิเคราะห์ข้อมูลอย่างน่าสนใจเช่นกัน โดยเรียกว่าเป็น HR analytics (การนำข้อมูลด้าน HR มาวิเคราะห์ในเชิงลึก) เพราะการจะพัฒนาองค์กรไปสู่ความยั่งยืนได้นั้น พนักงานในองค์กรถือว่ามีความสำคัญเป็นอย่างยิ่ง ทุกองค์กรต่างต้องการพนักงานที่ดี มีความสามารถ มีความภักดีและทำงานให้กับองค์กรไปได้นานๆ เพราะพนักงานคือปัจจัยสำคัญในการขับเคลื่อนกลยุทธ์และแผนงานต่างๆ ให้ไปสู่เป้าหมายที่ตั้งไว้ เช่น ปัจจัยใดที่มีผลให้องค์กรสามารถรักษาพนักงานที่ดีเอาไว้ได้ สร้างความผูกพัน (engagement) ให้เพิ่มมากขึ้น Laszlo Bock, Senior Vice President of People Operations (HRM) ของ Google เขียนไว้ในหนังสือ Work Rules (2015) ของเขาว่า สิ่งที่สำคัญที่สุดในกการทำงานของคน (People Operation) ก็คือสถิติ Google มีการคาดการณ์ถึงสาเหตุที่จะทำให้คนออกจากบริษัทด้วยการประยุกต์ใช้ HR predictive analytics ซึ่ง Google พบว่า พนักงานฝ่ายขายจะมีแนวโน้มลาออกจากบริษัทหากไม่ได้รับการเลื่อนตำแหน่งภายใน 4 ปี
บริษัทค้าปลีกเครื่องใช้ไฟฟ้าในบ้านและอิเล็กทรอนิกส์รายใหญ่ของสหรัฐฯ อย่าง Best Buy ผู้นำด้าน HR Predictive Analytics (การใช้ข้อมูลด้าน HR มาวิเคราะห์ในเชิงลึกเพื่อคาดการณ์หรือทำนายพฤติกรรมที่กำลังเกิดขึ้นหรืออาจเกิดขึ้นได้ในอนาคต) ก็ได้ค้นพบว่า ความผูกพัน (engagement) ระหว่างพนักงานและบริษัทส่งผลต่อยอดขายของสาขา โดยมีรายละเอียดระบุว่า ความผูกพันระหว่างพนักงานและบริษัทที่เพิ่มขึ้นเพียง 0.1% ส่งผลให้สาขาสามารถสร้างยอดขายได้สูงขึ้นถึง 100,000 เหรียญต่อปี และด้วยความสัมพันธ์ที่มีความสำคัญตามที่กล่าวมานี้ ทำให้ Best Buy มีการทำ engagement survey ทุกไตรมาส แทนที่จะเป็นปีละครั้งดังที่บริษัทส่วนใหญ่กระทำกัน
อย่างไรก็ตาม การทำ data analytics นั้นก็มีจุดที่ต้องระวังเช่นกัน เพราะมีความเสี่ยงต่อการละเมิดข้อมูลข้อมูลส่วนบุคคลได้ เช่น ในกรณีของ Targets ห้างค้าปลีกที่ใหญ่เป็นอันดับ 3 ของสหรัฐฯ ที่ทำ data analytics เพื่อการคาดการณ์ (predictive) เนื่องจากพบว่ากลุ่มลูกค้าที่เป็นพ่อแม่นั้นมีแนวโน้มในการใช้จ่ายสูงกว่าลูกค้าทั่วไป Targets จึงใช้ข้อมูลต่างๆ ของลูกค้าที่มีอยู่ในการคาดการณ์ว่าผู้หญิงคนไหนน่าจะตั้งครรภ์เพื่อจัดส่งรายละเอียดสินค้าตลอดจนคูปองส่วนลดไปให้ ฟังดูแล้วก็เป็นวิธีการปกติทั่วไปในการเพิ่มยอดขาย รวมถึงอาจสามารถสร้างความประทับใจให้กับลูกค้าได้ด้วยที่ Targets ช่างรู้ใจ แต่เรื่องนี้เกิดเป็นประเด็นขึ้นมาก็เพราะว่า หนึ่งในกลุ่มลูกค้าผู้หญิงที่คาดว่าจะตั้งครรภ์จากการทำ analytics คือเด็กสาววัยรุ่นที่แม้แต่คุณพ่อคุณแม่ของเธอก็ไม่ทราบมาก่อนว่าลูกสาวในวัยเรียนกำลังตั้งครรภ์จนกระทั่งเห็นโบรชัวร์สินค้าแล้วโทรไปโวยวายกับ Targets นั่นแหละว่าทำไมถึงส่งโบรชัวร์เหล่านี้มาให้ลูกสาวของตน จนเด็กสาวต้องยอมรับว่าตนเองตั้งครรภ์จริงๆ
ดังนั้น แม้ว่าการทำ data analytics จะเป็นผลดีอย่างยิ่งต่อองค์กร แต่ก็จำเป็นต้องระมัดระวังในเรื่องการได้มาซึ่งข้อมูลและการเก็บรักษาดูแลข้อมูลของลูกค้าเอาไว้อย่างปลอดภัยอีกด้วยเช่นเดียวกัน จึงมีความจำเป็นอย่างยิ่งที่องค์กรจะต้องแจ้งให้ลูกค้าทราบนโยบายด้านการเก็บข้อมูลและการนำข้อมูลไปใช้ของบริษัทและจะต้องได้รับการยินยอมจากลูกค้าเพื่อการกระทำดังกล่าวนี้อีกด้วย
จากตัวอย่างต่างๆ ที่กล่าวมาข้างต้น จะเห็นได้ว่าองค์กรที่ใช้ข้อมูลเป็นตัวหลักในการขับเคลื่อนและทำ data analytics นั้นจะสามารถวางแผนและตัดสินใจในการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งมีสถิติระบุไว้ว่า การใช้ data analytics นั้นจะช่วยให้ความสามารถในการตัดสินใจได้ถูกต้องเพิ่มขึ้นเป็น 3 เท่าเลยทีเดียว ซึ่งการทำ data analytics นี้ องค์กรจะถูกท้าทายว่ากล้าที่จะเดินออกมาจากกรอบแนวความคิด การบริหาร แบบเดิมๆ ได้หรือไม่ กล้าที่จะใช้เครื่องมือใหม่ๆ ใช้วิธีการใหม่ๆ พลิกแพลงกลยุทธ์ต่างๆ ได้หรือไม่ สิ่งเหล่านี้ ท้ายที่สุดจะนำมาซึ่งนวัตกรรม (Innovation) ใหม่ๆ ขององค์กร จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องได้รับการสนับสนุนจากผู้บริหารระดับสูง (Top down management)
ในมิติของการขับเคลื่อนองค์กรแห่งความยั่งยืน การนำข้อมูลมากมายมหาศาลที่เก็บไว้หรือมีอยู่มาทำ analytics ให้ถูกทางจึงมีความจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับทุกองค์กร เพราะจะช่วยให้เราสามารถระบุประเด็นที่มีความสำคัญต่อการดำเนินธุรกิจผ่านขั้นตอนการดำเนินงานต่างๆ ระบุกลุ่มผู้มีส่วนได้เสียขององค์กร นำมาช่วยในการสร้าง initiatives (การริเริ่มทำแผนงานหรือกิจกรรมใหม่ๆ) เพื่อตอบแผนกลยุทธ์และการทำงาน และสามารถประเมินผลงานที่ได้ทำลงไปได้เพื่อนำไปสู่ความยั่งยืนขององค์กรได้ในท้ายที่สุด
หมายเหตุ: ผู้เขียนขอขอบคุณ ดร.กวิน ฉัตรานนท์ สำหรับความรู้และ case study ด้าน data analytics
ข่าวหรือบทความที่เกี่ยวข้อง
