Segmentation ในมุมมองของ Analytics

Standard

กาลครั้งหนึ่งเมื่อนานมาแล้วในคลาส Marketing 101 เราก็เคยเรียนเนอะ ว่ามันต้องมี Segmentation, Targeting, Positioning หรือที่แถวบ้านเรียกว่า STP (ใครจำไม่ได้ไปอ่านทบทวนตรงนี้โลด)

วันนี้จะมานำเสนอการที่เรามี Data มากมายพันล้านประการ แล้วชาว Analytics ทั้งหลาย จะเอา Data พวกนี้มาทำการ Segmentation ได้ยังไงค่ะ (ทั้งหมดนี้นั่งถอดรหัสดาวินชี่จากชีทอาจารย์วิชา customer analytics เป็นลายมือเขี่ยๆของเราเอง ดังนั้นขออภัยในความกากของลายมือมาก่อน ณ ที่นี้)

segmentation-analytics

โอเค เริ่มจากเรามาเข้าใจกันก่อนว่า Segmentation เราแบ่งตามอะไรได้บ้าง เช่น สมมุติเราเป็น KFC เราก็จะสามารถแบ่งได้อะไรประมาณนี้

  • Area เช่น กรุงเทพ / สิงคโปร์ (ที่แม่งชอบฉายโฆษณา Facebook ใส่เรามาก คืออยากกินวิงแซ่บ แต่เคเอฟซีสิงคโปร์ไม่ขาย)
  • Demographics เช่น เพศชาย อายุ 15-22 ปี / เพศหญิง อายุ 45 ปี แต่งงานมีบุตรแล้ว ฯลฯ
  • Behavior เช่น กินแต่ไก่กับเครื่องเคียง หรือ กินที่เป็นข้าวราดๆ
  • Revenue ว่าเราได้เงินจากลูกค้าคนๆนี้เท่าไหร่กันนะ

ในสมัยก่อนหรือแม่ค้าไก่ทอดหน้าปากซอย ข้อมูลพวกนี้มันก็ไม่มีใช่มะ มันก็เริ่มจาก Gut feeling หรือแม่ค้าก็คิดว่า เออ ทาร์เกทเราน่าจะเป็นคนทำงาน รีบไปทำงาน ดังนั้นเลยซื้อใส่ถุงไป แล้วก็ทดลองไป ฯลฯ

ต่อมาเราก็มีสิ่งที่เรียกว่า Marketing Research (ไปอ่านเพิ่มเติมตรงนี้เลย) ซึ่งตรงนี้เราสามารถใช้ทั้ง Qualitative และ Quantitative นั่นแหละ กรณีที่ไร้ซึ่งไอเดียใดๆ เราก็ยังแนะนำให้ทำกรุ๊ปก่อนนะ แต่เราว่าทำเป็นแบบสอบถามเดินตามบ้านจะได้ข้อมูลที่ลึกกว่าแล้วเอามารันทางสถิติได้มากกว่า หลักๆของการมาถึงจุดนี้คือ มีข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า เป็นกลุ่ม 

แล้วโลกเราก็มาถึงยุคดิจิตอล ที่เราไปซื้อ KFC ด้วยบัตร CRC แล้วมันให้เราลงทะเบียนไว้ ซึ่งทีนี้มันก็จะมีข้อมูลเกี่ยวกับเราแล้ว เช่น อายุ / เพศ / อีเมล / เบอร์โทร แล้วมันก็รู้อีกว่า เรากินอะไร บ่อยแค่ไหน (โอ้ย หลอนเนอะ) โดย requirement หลักๆของการมาถึงจุดนี้คือ มีข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า เป็นรายบุคคล

 

whatsapp-image-2017-05-19-at-14-45-58.jpeg

ทีนี้ชาว Data Analytics ก็สามารถเอาข้อมูลตรงนี้มาทำ Segmentation ได้เช่นกัน โดยแบ่งคร่าวๆ ได้สองอย่าง (ตามที่อ.เค้าเรียกอะนะ) ว่า

  • Need-based Segmentation แต่เราอยากเรียกมันว่า Behavior-based มากกว่า ว่ามันมีพฤติกรรมแบบใด แล้วมันจึงเหมาะกับ Product แบบใด
  • Value-based Segmentation แต่เราอยากเรียกมันว่า Revenue-based มากกว่า เพราะมันมาจากว่าเราคิดว่าจะได้เงินเท่าไหร่ (เราไม่ชอบการเรียกมันว่า Value เพราะ Value มันสามารถเป็นได้มากกว่าเงิน แต่ตรงนี้คือคิดด้วยเงินล้วนๆ) โดยเอามาคิดว่าเราควรจะทำ campaign กับคนกลุ่มๆนี้ไหม
    • เราจะดูจากสามสิ่งคือ RFM แล้วแตกมันออกเป็น 5*5*5 = 125 กลุ่ม
      • R = Recency ซื้อครั้งล่าสุดเมื่อไหร่ คะแนน 1 -5
      • F = Frequency ซื้อบ่อยแค่ไหน คะแนน 1 -5
      • M = Monetary Value ซื้อเท่าไหร่ คะแนน 1 -5
    • ในแต่ละ กลุ่ม combination นั้น เราก็จะมาดูว่า ปกติแล้วมัน response campaign เรามั้ย โดยคิดจาก avg. ของแต่ละกลุ่ม ใน 125 กลุ่ม
    • จากนั้นเราจะส่ง campaign ไปหาคนที่ response rate ของเรา มากกว่า [cost of promo per 1 cust / average profit from promo] เพราะว่ามันเป็น break-even ของเราพอดี

อันนี้ก็เป็นวิธี 2 วิธีคร่าวๆที่เราน่าจะใช้การ Analytics เข้ามาช่วยในสาย marketing ได้ แต่ว่าเรามองว่ามันก็คงมีอีกหลายๆวิธี หรือพลิกแพลงอันนี้ได้เช่นกัน ซึ่งปัจจุบันการใช้พวกนี้ ส่วนใหญ่แล้วจะเป็น Credit card, Banks, Insurance ซะส่วนมาก เพราะเค้าจะมีดาต้าละเอี๊ยดละเอียด แต่ด้วยความที่เราเก็บดาต้าได้มากขึ้น เราก็คิดว่า industry อื่นๆก็ควรจะลองมองมาดูเหมือนกันนะคะ 🙂

ปล. อย่าลืมไปช่วย like & Share Facebook เราด้วยนะคะ https://www.facebook.com/snoopymarketer/

 

Customer Lifetime Value (CLV) คืออะไร

Standard

ในโลกของ marketing analytics มันมีสิ่งหนึ่งที่เรียกว่า Customer Lifetime Value  หรือ CLV โดยที่เค้าจะคิดว่า หนึ่งชั่วชีวิตของคุณลูกค้า(ผู้น่ารัก) ของเราเนี่ย เค้าทำเงินให้เรากี่บาทนะ แล้วเราจะต้องใช้เงินไปกับเค้ากี่บาทนะ มันคุ้มไหมที่จะยังคงรักษา หรือพยายามดึงดูดให้เค้าใช้ผลิตภัณฑ์ของเรามากขึ้น

สำหรับใน industry บาง industry ที่เรามีข้อมูลมากมายมหาศาล เช่น โรงแรม สายการบิน หรือเครือข่ายโทรศัพท์ เราสามารถสร้าง model ที่ว่านี่ขึ้นมาเพื่อประเมินลูกค้าแต่ละคนได้ (พีคสำหรับนักการตลาด และ หลอนสำหรับลูกค้าจริงๆแหละ)

ซึ่งเราสามารถคำนวนจากข้อมูลเหล่านี้

  • Margin – จำนวนกำไรที่เราจะได้จากลูกค้าคนๆนี้ โดยอาจจะคิดได้จาก
    • Revenue – Cost
      • Revenue – จำนวนเงินที่เราน่าจะได้จากลูกค้าคนๆนี้ ในแต่ละปี เช่น ค่าโทรศัพท์รายปี
      • Cost – ค่าใช้จ่ายที่เราจะใช้ไปกับลูกค้าคนๆนี้ ในแต่ละปี เช่น ค่าติดตั้งเสา หรือค่าบำรุงรักษา เฉลี่ยมาแล้วต่อคน หรือ ค่าการตลาด ฯลฯ
    • % Margin หรือจะ คิดเป็น % ออกมา ว่าเราจะกำไรจากคนนี้เท่าไหร่
  • Retention โดยมากจะคำนวนมาเป็น % ว่าคนๆนี้มีความน่าจะเป็นที่จะเลิกใช้เราแค่ไหน เอามาคูณกับไอ่ข้อแรก
  • Time หรือจำนวนปีทั้งหมดที่เค้าจะอยู่กับเรา หรืออาจจะเป็นต่อไปเรื่อยๆไม่มีกำหนดก็ได้
  • Interest rate หรือ Discount Rate เอาไว้ให้พวกเด็กไฟแน้นซ์เค้าคำนวนมูลค่าของเงินในปัจจุบัน เช่น ถ้าเราจะได้ 1000 บาทในอีก 10 ปี กับตอนนี้ ตอนนี้มันก็ดีกว่าใช่มะ เค้าเลยมีทฤษฏีที่บอกว่า งั้นเราลองคำนวนกัน ว่าไอ่ 1000 บาทในอีก 10 ปี มีค่าเท่าไหร่ในตอนนี้? โดนคิดจากอัตราดอกเบี้ยนี่แหละ ช่างสูตรมันเหอะ เอาเป็นว่าเรามีให้เด็กไฟแน้นเค้าคิดให้เรา 555 (หรือให้คอมมันคิดให้เรา)

อันข้างล่างนี้เป็น infographic ที่ยืมเค้ามาแปะ รวมๆแล้วคือจะคิดมันยังไงนั่นแหละ 🙂

ltv.png

Credit รูปภาพ: https://blog.kissmetrics.com/how-to-calculate-lifetime-value/

Data Analytics ทำยังไง?

Standard

คือก็ต้องยอมรับว่า ‘Data Analytics’ เป็น ‘buzz word’ ที่ได้ยินบ่อยมากๆ ในเกือบทุกวงการเลยทีเดียว เช่นเดียวกับคำเก๋ๆ เช่น Machine Learning, Deep Learning, Text Analytics, Visual Analytics, Regression ฯลฯ  แต่จริงๆแล้วมันคืออะไรนะ?

สำหรับเรา มันก็เหมือนงานรีเสิชนั่นแหละ (อ่านเพิ่มตอน Marketing Research vs Data Analytics ตรงนี้) มันคือการที่เราสามารถแปลงข้อมูลดิบๆ หรือข้อมูลบ้าบอทั้งหมด ขึ้นมาเป็นความรู้ และทำให้เกิด actionable insight ได้

ซึ่งในทางของ Data Analytics นั้น มันมีอยู่ Framework โคตรพ่อโคตรแม่หนึ่งอัน เรียกว่า ‘DIKW Framework’ (ที่เราคิดว่าอี dikw นี้คือมันใช้ได้กับการวิเคราะห์อื่นๆทั่วๆไป ไม่จำเป็นต้องถึงเฉพาะ Data Analytics หรอก แต่ที่มันจำเป็น เพราะว่าพวกกี้ค และ Data Scientist ทั้งหลายที่เขียนโค้ด จะได้เข้าใจว่า เออ สุดท้ายแล้วมันนำไปสู่อะไรนะ? >> ก็กลับมาสู่ objective ตอนแรกนี่แหละ)

DIKW Framework นั้นว่าด้วยเรื่องของการวิเคราะห์ข้อมูลว่า ทำไมเราถึงต้องทำการวิเคราะห์ข้อมูลนะ? แล้วอีกระบวนการนี้เกิดขึ้นได้อย่างไร  (อย่างที่บอกว่ามันใช้กับอะไรก็ได้ ตัวอย่างที่ยืมเค้ามานี่ เรื่องการเห็นไฟแดง)

dikw
(ขอบคุณรูปจาก : https://www.i-scoop.eu/big-data-action-value-context/dikw-model/)

  1. Data มันเริ่มจากว่า เราเก็บข้อมูลยังไง เรามีข้อมูลออะไรบ้าง อย่างตัวอย่างคือ อุ๊ย เราเห็นไฟแดง “สีแดง” ก็คือ data ที่เราได้มานั่นเอง
  2. Information: ถ้าพูดว่าสีแดงเฉยๆ มันอาจจะแปลว่า ตรุษจีนก็ได้ใช่มะ 55 ดังนั้นมันก็เลยต้องมี context หรือ บริบท เข้ามาเกี่ยวข้องในการทำความเข้าใจกับดาต้า ซึ่งอย่างอันนี้คือ สัญญาณไฟจราจรที่สี่แยกไฟแดงนะ….
  3. Knowledge: อันนี้สมองเราก็ประมวลผล เอา Data + Context Information มารวมกัน กลายเป็นโกโก้ครั้ช เอ๊ย ไม่ใช่ กลายเป็น Knowledge ว่า “เฮ้ย มันคือ อีสีแดงที่เราเห็นในข้อ 1. มันคือ สัญญาณไฟจราจาร ในข้อ 2. และเรากำลังขับรถไปหามัน เราก็รู้แล้วเออ ข้างหน้ามีไฟแดง ซึ่งอันนี้แหละ คือ knowledge”
  4. Wisdom: คือการเอา Knowledge มาใช้ว่า เราเอาไปทำอะไรต่อจากการที่เราได้มาแล้ว สามารถ Lead to action อะไรใดๆได้ไหม เช่น กรณีนี้คือ ข้างหน้ามีไฟแดง ดังนั้น “เราควรหยุดรถ”

มันอาจจะดูโคตรเบสิกนะเว่ย แต่เอาตรงๆ เวลาไปทำงานใช่ป่ะ เช่นเราทำ Project IoT บางทีเราก็ลืมคิดไปนะเว่ย ว่า เฮ้ยยยย วิเคราะห์เสร็จแล้วไงวะ… ไปต่อที่ Wisdom ได้ไหม เก็บดาต้ามาแล้วทำยังไงวะ? ไม่ใช่ว่า “สักแต่เก็บๆมาก่อน” หรือ “มี data analytics ทีม เพราะเราอยากมีไว้ก่อน” ก็ขอฝากไว้ให้คริสสสส เพียงเท่านี้ 🙂

 

 

Marketing Research vs. Data Analytics

Standard

ในงาน Marketing Research กับงาน Marketing Analytics นั้น จริงจะว่ามันคล้ายกันมากก็ได้ หรือจะมองว่ามันโคตรแตกต่างกันก็ได้ ในส่วนของความแตกต่าง หลักๆแล้วมันก็คือ แหล่งที่มาของข้อมูลแหละ ถ้าเป็นสาย Digital Analytics ก็มีพวกข้อมูลจาก Google Analytics หรือ tracking tools อื่นๆ ขณะที่สาย Marketing Research ก็จะได้ข้อมูลจากการทำ Primary Research เช่น Focus Group หรือ Questionnaire มากมาย

ท่ามกลางความแตกต่างเหล่านั้น จากประสบการณ์เราว่ามันก็มีคอนเซปหลักๆที่ประยุกต์ใช้ด้วยกันได้ทั้งคู่นะ

Focus at Objective

ก่อนที่เราจะทำ รีเสิช หรือดึงดาต้ามาอ่านจาก Google Analytics สิ่งที่สำคัญที่สุดคือ คำถามที่เราจะตั้ง ว่า “เราอยากรู้อะไรกันแน่” มันคือสิ่งแรกที่เราควรจะมี ก่อนที่จะเข้าไปหาดาต้า เพราะไม่งั้นแล้วหาไปหามา หลงทางจ้าาาาา…

การปักหมุด objectives ไว้สำคัญมาก เพราะมันคือเหตุผลที่ว่าทำไมเราถึงต้องทำ research / analysis อันนี้  แล้วเราก็ค่อยขุดๆๆๆๆ หา assumption หาหลักฐาน หาอะไรสนับสนุน เพื่อที่จะตอบโจทย์มัน เพราะสิ่งหลักๆแล้วคือ เวลาเราเจอดาต้า บู้ม เรากลายเป็นโกโก้ครั้นช์ค่ะ ถ้าสายรีเสิชเจอคำถามไป 60 ข้อ “หนูนี่ไม่รู้จะเลือกอ่านอะไรก่อนเลยค่ะ” ส่วนถ้าสายดิจิตอล เข้า Google Analytics ไปเจอเป็นหมื่นสิ่ง (ซึ่งไม่รู้ set-up tag ถูกมั้ยอีกต่างหาก) “หนูนี่ก็มึนไปเลยค่ะ”

 

Data Analysis

หลังจากได้ดาต้าแล้ว สิ่งหลักๆที่เราใช้ในการวิเคราะห์ดาต้า ถ้าเป็นสายรีเสิช จะเรียกมันว่า “banner” และ “dummy” (ซึ่งบอกตรงๆใช้เวลาประมาณสองเดือน ในการเข้าใจว่ามันคืออะไร) แต่ถ้าเป็นสาย Digital / Analytics จะเรียกมันว่า “metrics” กับ “dimensions” ว่าแต่มันคืออะไรล่ะ?

เริ่มจากศัพท์แสงของสายรีเสิช

  • Dummy – มันคือตารางเปล่าๆ ตารางปลอมๆ ตามชื่อมันเลยค่ะ สิ่งนี้มันมีไว้ให้เรารู้ว่า เราต้องเอาแบบสอบถามข้อนี้ มา cross-tab กับข้อนี้นะ (คือเอาความถี่ในการกินขนม มาแตกดูตามกลุ่มย่อย เช่น แยกดูด้วยเพศ หรืออายุ) ลองดูตัวอย่างในรูปข้างล่างดู.. ซึ่งอีดัมมี่นี่ เรามีไว้เพื่อว่าเราจะได้ไปบริฟพวกพี่ๆ Programmer ที่เค้าจะรัน spss หรือโปรแกรมอะไรของเค้านั่นแหละ มาให้เรา (เพราะเราจะได้ไม่ต้องรันเอง)
    dummy.JPG
  • Banner – พูดตรงๆมันก็คือ “หัวตาราง” (ซึ่งตอนที่พี่เค้าสอนเรา ถึงกับหันไปมอง “นี่พี่ล้อหนูเล่นแน่ๆ หัวตารางคือไรคะ”) แต่นั่นแหละ มันคือคำอธิบายที่ชัดสุดล่ะ มันคืออีหัวของตารางเมื่อกี้นั่นแหละ ว่าเราจะเอาคอลัมน์อะไรใดๆบ้าง เหตุผลที่เราต้องทำอันนี้ไปให้เค้า เพราะว่าเค้าจะสามารถเซตโปรแกรมได้เลยว่า เออ ข้อ 1,2,7,8 แยก subgroup นี้นะ แล้วเค้าก็จะให้ดาต้าเรามาตามนั้น
    banner.JPG
    ประโยชน์อีกอย่างหนึ่งของอีแบนเนอร์นี่ คือการที่เราจะได้รู้ว่า เราจะเทียบ “sig” หรือ Significant Test ระหว่างกลุ่มไหนอะไรยังไง (เชื่อเหอะมันคือ common sense  แต่มันก็มีรายการรันผิดมาตลอดเวลา) รวมถึงเราสามารถเช็ค Base (หรือจำนวนคนตอบทั้งหมด) ได้ว่า เอ๊ะ ข้อนี้ผู้ชายควรตอบ 100 คน ทำไมมีแค่ 20 ล่ะ หรือ ข้อนี้ถามเฉพาะผู้หญิง ทำไมมีผู้ชายตอบมานะ
  • Sig (Significant Test) อันนี้ต้องย้อนกลับไป กาลครั้งหนึ่งนานมาแล้วในวิชา Stat ที่เราเคยเรียน H0 Null Hypothesis , H1 Alternate Hypothesis ว่ามันการเทียบระหว่าง population proportion, population mean, ฯลฯ แต่ช่างมันเหอะ 555 เราแพ้เลข เอาเป็นว่าเรารู้แค่ว่า ผลออกมาคือ “ในทางสถิติแล้ว ไอ่เลขที่เราเห็นว่ามันมากกว่าเนี่ย มันมากกว่าจริงๆ หรือมันมากกว่าเพราะอาจจะแค่สุ่มมาเจอนะ” ถ้ามันติด sig ก็แปลว่า มันควรจะมากกว่าจริงๆนี่แหละ
    ซึ่งค่าซิกนี้ มันจะขึ้นอยู่กับ ความแตกต่างของเลข และ Base (จำนวนคนตอบ) เพราะถ้าสมมุติมีคนตอบ 3 คน เราอาจจะไม่ค่อยมั่นใจในความซิกของเรามะ? (อ่านเพิ่มเติมเรื่องซิกที่นี่)

ไหนๆรู้จักสายรีเสิชแล้ว มารู้จักกับคำพูดที่ติดปากของสาย analytics ดีกว่า ซึ่งนั่นก็คือ metrics และ dimensions

  • Metrics – คือตัวเลข … เอาง่ายๆว่าเราอยากเห็นเลขอะไร เช่น จำนวน session (มีคนเข้าเว็บเรากี่ครั้ง) หรือ click หรือ revenue
  • Dimensions – คือ Category หรือถ้าพูดแบบรีเสิชเช่อ ก็คือแบนเนอร์นั่นแหละ เราแบ่งตามอะไร เช่น ชาย/หญิง คนที่เข้ามาจากทาง SEO /SEM / Facebook (หรือเรียกสั้นๆว่า channel) ฯลฯ

 

ดังนั้นถ้าเราจะมาเปรียบเทียบกันจริงๆ การเขียน dummy หรือ banner มันก็คือการหา dimensions ที่เราต้องการจะดูจากดาต้า และ metrics ก็คือค่าต่างๆที่เรารันลงไปในตาราง (และรันซิก) นั่นเอง และก็ย้อนกลับมาที่เดิมคือ ถ้าเรารู้ว่า objective เราคืออะไร เราก็จะสามารถบอก dimension / banner (กลุ่มย่อย) ที่เราอยากจะอ่าน และ metrics / คำถามที่เราอยากรู้ ได้นั่นเอง 🙂

 

lnw Excel ด้วย 5 ฟังก์ชั่นง่ายๆ

Standard

ในการทำงานแทบทุกวันนี้เรียกได้ว่าเราจะหนีจาก excel แทบไม่พ้น แม้ว่ามันจะเป็นโปรแกรมเบสิกที่เหมือนจะง่าย แต่จริงๆแล้วมันโคตรมีประโยชน์เลย แม้ปัจจุบันนี้เราจะแอบหันไปซบ R บ้างเวลาที่ excel มันขาดโน่นขาดนี้ แต่ต้องยอมรับว่าจริงๆแล้วตัวโปรแกรมของเอ็กเซลเอง มันทำอะไรง่ายมาก และมันก็จะยังคงเป็นโปรแกรมแรกที่เราใช้กดเปิดดาต้ามาดูเสมอ

วันนี้เราจะมานำเสนอฟังก์ชันง่ายมากๆ 5 ฟังก์ชั่นสำหรับ excel ที่เชื่อเถอะว่า ถ้าได้ 5 อันนี้แล้วก็ไปถึงครึ่งทางแห่งความlnw แล้ว (หลังจากนั้นก็ประยุกต์เอาแล้วล่ะเทอ)

 

1 Iferror
เป็นฟังก์ชั่นที่สวยมาก นอกจากเอาไว้ตกแต่งให้หน้าตาชีทเราสวยงามแล้ว ยังจะใช้หาค่าไปทำต่อได้เช่นกัน
iferror.JPG
จากตัวอย่างข้างบน ถ้าเกิดตรงช่อง A2เราใส่เป็น 0 ปุ๊บ มันจะเกิดการเออเร่อขึ้นมา (เพราะหาร 0 ไม่ได้) มันก็จะขึ้นคำว่า “error” ที่ตั้งไว้

วิธีใช้ // ปกติเรามักจะใช้มันปิดสูตรเกือบทุกอันที่สามารถมีเออเร่อได้เพื่อความสวยงามของชีท โดยเฉพาะสูตร Vlookup ที่มันจะหาไม่เจอแล้วขึ้นเออเร่อน่าเกลียด

 

2 If

เงื่อนไขครอบจักรวาล เอาไว้สร้างเงื่อนไข ข้อดีงามของมันคือ เอาไปใช้ได้ทั้งเลข และตัวอักษร และซ้อนกันได้หลายชั้น (ยกเว้นคนเขียนงงเองนั่นอีกเรื่องนะ)
if.JPG
อันนี้ก็ตรงตัวเลย ถ้าเงื่อนไขจริงจะแสดงตามตัวที่สอง(สีเขียว) ถ้าไม่จริงจะแสดงตามตัวที่สาม(สีส้ม) และแน่นอนว่าอีสีส้มและสีเขียวสามารถใส่เป็นเลขช่องอื่นได้ หรือใส่เป็นสูตรซ้อนต่อไปก็ย่อมได้

วิธีใช้ // อันนี้เราใช้กับคอนดิชั่นง่ายๆ เช่น ตรงนี้ผ่าน ตรงนี้ไม่ผ่าน (หรือไม่ก็ใช้ conditional formatting แทน) หรือว่าตรงนี้ใส่ข้อมูลครบไหม หรือกรณีที่เราต้อง vlookup แต่มีสองตาราง ขึ้นอยู่กับสินค้า ก็อาจจะใส่คอนดิชั่นไว้ก่อน แล้วค่อยไปลุกอัพ

 

3 Vlookup

แปลตรงว่าๆจงไปหาค่ามา ถ้ามีใครถามว่าฟังก์ชั่นไหนควรเป็นมากที่สุดใน excel ก็ขอตอบว่า vlookup นี้แหละ มันเอาไว้เทียบดาต้า จัดเป็น condition ได้มากมาย

vlookup.JPGอันแรกก็ใส่ค่าที่อยากให้ไปหา ว่าอยู่ตรงไหน อันสองก็ตารางอยู่ส่วนไหนของโลก (อย่าลืมล๊อคเซลล์ด้วย F4 นะครัชถ้าจะลากลงมา) แล้วก็อันที่สามบอกว่า จากไอ่ที่หานี่ อยากได้ค่ากลับมาอยู่คอลัมไหน

อันที่สำคัญจริงๆคือ [range_lookup] อย่างตัวอย่างข้างบน เราต้องการตัดเกรดเป็นช่วง ดังนั้นจะใช้ Range lookup = True แต่ถ้าสมมุติจะหาแค่ค่าที่ตรงเป๊ะๆ ต้องใช้เป็น False

วิธีใช้ // ใช้แมตซ์ดาต้าล้านแปดแบบไม่ต้องนั่งหา

 

4  Index-match

จริงๆสองอันนี้เป็น 2 ฟังก์ชั่นแยกกัน แต่พอเอามันมารวมกันแล้วมันช่างเทพยิ่งนัก มันคือขั้นกว่าของ vlookup  แบบถ้า vlookup เราดูได้แค่ตารางทางเดียว แต่ถ้าเรามีตารางสองทางก็ต้องพึ่ง index-match เลย

indexmatch.JPG

ตัว match เฉยๆ ใช้หาค่าว่าไอ่ค่าเนี่ย อยู่อันดับที่เท่าไหนในแถว (จะแถวแนวนอนหรือแนวตั้งก็ได้ แต่ต้องกว้างแค่ 1 แถว)
ส่วนตัว index เอาไว้แปะว่า เออเรามีตารางนี้นะ เราอยากได้แถวที่เท่าไหร่ คอลัมไหน (ซึ่งส่วนมากเราจะใช้ค่าจาก match มายัดลงไป)

วิธีใช้ // เหมือน vlookup แต่ advance กว่า

 

5 Sumifs

อันนี้คือเป็นการรวมเอาสูตร if + sum ไว้ด้วยกัน เอาไว้บวกแบบมีเงื่อนไข
sumifs.JPG

วิธีใช้ // อันนี้โคตรมีประโยชน์สำหรับการแดชบอร์ดที่ต้องแยก subgroup โดย sumifs แล้วใช้เงื่อนไขเป็นแต่ละ subgroup ที่ต้องการ

 

เราว่าได้ 5 อันนี้ก็แทบจะเรียกว่าหัวใจของเอ็กเซลได้แล้ว นอกนี้ก็คือไปอัพเลเวลจากการทำงานเอา โดยเฉพาะการทะเลาะกับเวลา / ตัวอักษร 🙂

ทำ Powerpoint ยังไงให้สวย

Standard

อันนี้ก็เป็นทริปแอนด์ทริคเล็กๆ ที่สะสมมาระหว่างการทำงานโน่นนี่นั่น สำหรับการทำ Powerpoint

1 Preset ไว้ก่อน จะช่วยชีวิตได้เยอะมาก

preset-powerpoint.JPG

ตรงนี้เราจะสามารถเซท theme ของพรีเซนเทชั่นทั้งหมดได้ เช่น สี และ font (ขอแนะนำให้เซตก่อนเริ่มงาน ทุกครั้ง เพราะว่าบางทีมาเปลี่ยนสี หรือฟ้อนทีหลังมันอาจจะเละ แบบสีที่เด่นๆ ก็ไม่เด่นแล้ว ตัวอักษรตัดคำเพี้ยน ฯลฯ

โดยการเข้าไปเซต คือ Design  > แล้วกล่องขวามือ เลือก color / font /effects

(ซึ่งอันนี้เซตแล้วถ้าทำเหมือนเดิมก็เซฟไว้ได้นะแจ๊ะ  เป็น office theme (.thmx) คราวหน้ามาก็เปิดไฟล์ได้เลย)

2 เซท font ไว้ก่อน เพื่อให้ไปทางเดียวกัน 

ใน powerpoint คือ มันจะมี font default มาให้ คือ Calibri / Angsana- Cordia ซึ่งถ้าเกิดประโยคนึงพิมพ์ทั้งภาษาไทยและอังกฤษแล้ว มันจะพังทันที แบบอึ๋ยมาก ก็สามารถมาเปลี่ยนตรงนี้ได้ แบบสิ้นคิดๆ ก็ Arial / Tahoma หรือเราจะเปลี่ยนตัวภาษาอังกฤษเป็นฟ้อนเดียวกับไทยก็ได้ (เพราะฟ้อนไทยหลายๆอันก็มีฟ้อนอังกฤษอยู่แล้ว)

font-theme.JPG

ข้อควรระวังของการเซทฟ้อนคือ ถ้าเราแชร์ไฟล์กับชาวบ้านแล้วเครื่องคนอื่นไม่มีฟ้อน Powerpoint จะระเบิดตัวเองเป็นฟ้อนอะไรก็ไม่รู้ ต้องมาเปลี่ยนกลับอีก

3 สร้าง Theme สีด้วย Palette

จากข้อแรก เราก็ควรจะเซทสีไว้ด้วย ซึ่งสีนั้นก็จะมีตัวอย่างๆให้จาก preset แล้ว ถ้าอยาก go beyond ก็เลือกสีเองได้เลยค่าา แถมๆ อาจจะลองไปหา Palette ออนไลน์มาใส่ก็ได้ เช่น Design-seed 

ข้อควรระวังของการเซทสีคือ มันจะมีผลเล็กน้อยถึงปานกลางในการลงสี Chart ทั้งหลายแหล่ จึงควรเลือกสีที่แตกต่างกันชัดเจน (แบบข้างล่างก็โอเค) และตัว Dark / Light ด้านบนๆ ขอให้เก็บ contrast สีไว้ดังเดิม

color-theme.JPG

4 ใช้ slide master สำหรับจัด layout ต่างๆ

slidemaster.JPG

5 ใช้ Smart Art แบบแยกร่าง

จริงๆ SmartArt เป็น design ของ powerpoint ที่เราว่ามันกล่องดีมากกก แบบใช้ง่าย แต่มันจะชอบแกล้งเราด้วยการลด font บ้างอะไรบ้าง จนทำให้บางทีกรี้ดและวาดเองไป

หลังๆเพิ่งค้นพบว่า อ่อมมมมมม smartart ทั้งหลาย ถ้าเรากด ungroup มันจะกลายเป็น group object และ ungroup อีกที ก็จะเป็นกล่องเปล่าๆที่ preset แต่งมาเรียบร้อย ตอนนี้ก็จัดได้สบายใจเลย

 

 

หลักๆน่าจะประมาณนี้ ถ้านึกออกจะมาเพิ่มให้นะคะ

 

Marketing 4. 0

Standard

วันก่อนค่ะ อ.มาเก็ตติ้งส่งเกรดมาพร้อมกับเลิฟโน้ตค่ะ พร้อมกับบอกว่า ฮัลโหลๆ ท่านพ่อทุกสถาบัน Phillip Kotler ได้ออกหนังสือเล่มใหม่ คือ marketing 4.0   หน้าตาก็ประมาณนี้

marketing4.0.jpg
(พอดีเราซื้อ Amazon Kindle มาประมาณ 360 บาท ไม่แน่ใจเหมือนกันว่าฉบับหนังสือเล่มๆ เค้าขายกันเท่าไหร่) คือมันก็แพงอ่ะนะ จากที่อ่านไป เราคิดว่ามันคือ “Extended Version ของ Marketing Management Textbook” คือจากคอนเซปเดิมๆ STP หรือ 4Ps ก็จะกลายเป็นว่า แทนที่บริษัทจะจัดคนเป็น Segmentation มันอาจจะกลายเป็น community แทน หรือ Product เดิมๆ ที่บริษัทออกแบบ จะกลายมาเป็น Co-creation ระหว่าง User และ Company แทน
แต่นอกจาก Extend concept เดิมๆแล้ว เราว่าเรื่องที่น่าสนใจก็มีประมาณนี้
1) เน้นย้ำความสำคัญของ Digital Media และ Interaction ของผู้บริโภคมากขึ้น
2) จาก AIDA (Awareness, Interest, Desire, Action) เป็น 5A แทน คือ Aware > Appeal > Ask > Act > Advocate
2) แนะนำ 2 metric ใหม่ ได้แก่ PAR (Purchase Action Ratio) และ BAR (Brand Advocacy Ratio) (จริงๆคอนเซปก็คือ Conversion rate และ % ว่าคุณจะเรคคอมเมนแบรนด์นี้หรือไม่?) และเทคนิคที่คุณควรจะใช้ เพื่อเพิ่มคะแนนเหล่านี้
3) Funnel  ไม่ใช่ Funnel อีกต่อไป แต่จะมี 4 รูปแบบหลักๆ ตาม 5A (ในข้อแรก) คือ Door Knob, Goldfish, Trumpet, และ Funnel (ความคอดของรูปแบบอาจจะไม่เหมือนกัน) ตามแต่ Industry โดยสังเกตได้จากค่า BAR
funnel.JPG
(รูปภาพจากหนังสือ Marketing 4.0)
4)  แต่ทั้งนี้แล้วจริงๆเราอยากได้แบบที่ 5 คือ “Bow Tie” มากกว่า (คือคอดตรง Ask)
5) และก็กลับไปย้ำความสำคัญของดิจิตอล เช่น Social Listening, Content marketing , Omnichannel ฯลฯ ที่อาจจะไม่ใหม่สำหรับคนทำโลกออนไลน์ แต่สำหรับคนทำออฟไลน์ หรือคนที่ยังคิดว่าออฟไลน์กับออนไลน์แยกกัน ควรอ่านค่า
สรุป ซื้อเหอะ เอามาประดับบารมีคู่กับ Marketing Management