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/

Business Model Canvas คืออะไร?

Standard

หลายๆคนอาจจะพูดถึง start-up และอยากทำ start-up แต่ก่อนที่เราจะเริ่มธุรกิจอะไรซักอย่าง เราควรจะวางแผนก่อน นอกจากโมเดลดั้งเดิม เช่น SWOT, PESTEL ฯลฯ แล้ว เราว่าอันนี้มันน่าสนใจมากเลย มันเรียกว่า Business Model Canvas โดย Alex Osterwalder

business-model-canvas.jpg

หลักๆคือมันเป็นการวาดออกมา ว่าไอ่ธุรกิจที่เราจะทำเนี่ย มันทำเงินได้ยังไง มีค่าใช้จ่ายอะไรบ้าง แล้วทำไมลูกค้าถึงซื้อ ซื้อยังไง ในอีกทางหนึ่งไอ่ที่เราขายจะมาจากไหน มายังไง? ฯลฯ ซึ่งการวาดออกมาจะทำให้เรามองเห็นภาพรวมมากๆ

ลองไปดูรายละเอียดในวีดีโอ

วีดีโอแบบยาวกว่าหน่อย

วีดีโอแบบยาวมาก (เผื่อใครว่างและนอนไม่หลับ)

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 🙂

ว่าป้ายลดราคา

Standard

โดยทั่วไปเนี่ย เป็นที่รู้กันว่าผู้หญิงมักบ้าของเซลล์ (ซึ่งเราก็เป็นหนึ่งในนั้น) แต่หลายๆครั้งเราก็วิ่งเข้าป้ายเซลล์แล้วไม่ได้ดูนะ ว่าจริงๆมันถูกจริงๆ หรือไม่จริง

ยกตัวอย่างป้ายนี้ คือพอเห็นป้ายแดงปุ๊บ อุ๊ยยยย มันดึงดูดใจอ่ะ (จริงๆอาจจะถูกหรือไม่ถูกก็ได้) แต่คือมันมีโปร ประโคมตัวแดงๆไปเยอะๆ เราก็เข้าใจไว้ก่อนว่ามันถูก

sale.jpg sale2.jpg
(credit: https://pantip.com/topic/32274569)

ซึ่งอันนี้มันก็ไม่แปลกนะ…  เพราะจริงๆแล้วถ้าถามกัน “ปัจจัยที่คุณพิจารณาเวลาเลือกซื้อสินค้า xxx คืออะไรคะ?” แน่นอนว่านอกจากคำว่า “คุณภาพ” คำว่า “ราคา” ก็เป็นอีกคำหนึ่งที่โผล่มาบ่อยมากๆๆ

แต่ถ้าถามต่อว่า เอ๊ะ แล้วราคาไหนล่ะ ถึงจะถือว่า “ถูก”  บางทีก็จำราคาไม่ได้นะ วันนึงเราซื้อของตั้งกี่อย่าง นี่ไม่รวมแม่บ้านที่ไปเดินซุปเปอร์ซื้อทีบิลยาวเป็นหางว่าว ใครจะจำมันได้หมดอ่ะ
-ถ้าระดับเบสิกๆหน่อย อ๋อ ป้ายแดง ลดจากราคาเดิมเยอะ — ตกหลุมตลอด เราก็ตก 555 มันดูถูกนิหว่า ยิ่งมาอยู่สิงคโปร์ โหยยยย หลอกกันแบบหน้าด้านๆ มาก 7-11 ขายน้ำขวดใหญ่ 3.00 เหรียญ (75 บาท) แล้วยังแปะป้ายตัวใหญ่มากกกก ว่า MUST BUY (ที่ไหนได้ มารู้ความจริงหลังจากอยู่ไปซักพัก ว่าอีน้ำขวดใหญ่นี่ซื้อร้านโชห่วยประมาณเหรียญเดียว / 25 บาท หรือถ้าในซุปเปอร์ก็ถูกกว่าอีก)
-ถ้าขึ้นมาอีกระดับนึงแบบม๊าเรา ก็หารไป เช่น แฟ๊บก็เทียบบัญญัติไตรยางค์ไปดิ (ครูสอนเลขป.ห้าจะต้องภูมิใจ) และงานเข้าก็ตกกับลูกๆนี่แหละ ไปเดินกับม๊าทีไร ต้องได้ฝึกสมองคิดเลขทุกที
// ฝากถึงห้างๆทั้งหลาย ถ้ายังไม่มี ฝากแปะให้เลยค่ะ ต่อหน่วยราคาเท่าไหร่ แล้วขอตัวใหญ่ๆนะคะ ป้าๆเค้ามองไม่เห็นค่ะ ถ้าจะให้ดีคิดเปอร์เซ็นลดให้น้องด้วยค่ะ บางทีก็อยากไปช้อปปิ้งชิวๆ ไม่ได้อยากจะไปทำแบบฝึกหัดเลขค่ะ
-ถ้าแอดว้านซ์เลย ก็จะจำราคาได้เลย (อันนี้ได้เลเวลหลังจากทำรีเสิชมาซักพัก แต่ก็จะจะได้แค่เฉพาะ category ที่ทำนะ) เช่น ทิชชู่เปียก ถ้าเอารุ่นสำหรับเด็ก ไม่นับพวกวัตสัน กะไม่มียี่ห้อ ต้อง มามี่โปะโกะ 20 แผ่น 29 บาท ห่อฟ้าชมพู (มักจะเจอใน 7-11)

นอกจากป้ายแล้ว การตั้งราคาก็มีส่วนนะ เช่น 79 บาท มันจะให้ความรู้สึกถูกกว่า 80 บาทอย่างชัดเจน (แต่ก็ไม่รู้ทำไม) แม้ว่าหลายๆครั้งเราจะปัดเศษในใจ แต่เชื่อเหอะ มันก็ยังรู้สึกถูกกว่าอยู่ดี มันก็คงเป็นเพื่อนกับอีป้ายแดงๆข้างบนนั่นแหละมั้ง

ถ้าพูดไปลึกหน่อย เค้าก็มีทฤษฏีที่ว่ากันว่า สมองเรามีสองระบบ คือ 1 ระบบที่คิด (แบบประมวลผล หารเอาว่าราคาเท่าไหร่ ปัดเศษ ฯลฯ) กับ 2 ระบบที่ออโต้ไพลอต เราก็จะไปตามระบบนั้น ไม่ได้คิดอะไร แล้วบางทีสมองเราก็ขี้เกียจจริงๆ ตามระบบออโต้ไพลอตไปเลยก็มี (ลองอ่านเพิ่มเติมได้ที่หนังสือ Thinking Fast and Slow)

thinking fast.jpg

 

Showcase: E-commerce Dashboard

Standard

This is a ‘proof-of-concept’ how we can utilize R and Shiny to create an e-commerce website dashboard. The data was static but it is possible to use real-time connection with various platforms such as SQL, Google Analytics, Facebook, etc. The project was part of ‘Visual Analytics’ course which highlight how to visually display the data to gain more insights.

The application can be accessed at: https://smu-visual-proj.shinyapps.io/e-commerce/

e-commerce-dashboard

Tool Used

  • RMarkdown – was how data and R script could be rendered into HTML page
  • RStudio – made coding in R effortlessly and publish to shiny server for us
  • Shiny – was main engine to create interactive parts and filters
  • ggplot2, treemap – was how the graphs were plotted
  • plotly – was used to ‘enhance’ the plot with ‘zoom’ and ‘mouseover tooltip’

More Project Showcase

If you would like to establish projects similar to above, please feel free to contact me.

gmailp.kanokkorn@gmail.com
linkedinKanokkorn Prasongthanakit

The rest of this blog (except the showcases above) was written in Thai as I intended this to be a personal journal.