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)

หน้ากากทุเรียน (สิงคโปร์)

Standard

ต้องย้อนกลับไปสี่ปีที่แล้ว ขณะที่ยังเป็นนักศึกษามหาลัยปี 4 ใสใสไร้สติ ก็จองตั๋วมาเที่ยวกับเพื่อนม.ปลาย เราตกลงกันว่า “มึง กูว่าประเทศนี้อีกสิบปีเราค่อยมาใหม่เนอะ มันไม่มีเหี้ยไรเลยอะ”.. (และเราก็เกลียดมันมากด้วย…) แต่โชคชะตาก็เล่นตลกกับเรา ให้เราได้มาเรียนโทที่นี่ซะงั้น

หลายๆคนก็คงได้ยินเราบ่นเยอะแยะมากมายเกี่ยวกับการมาต่อโทที่สิงคโปร์…  ต้องบอกว่าเราเป็นคนที่ค่อนข้าง “emotional” และ มี context ค่อนข้างสูง (ซึ่งเรียกสั้นๆภาษาไทยว่า “เยอะสัส”) ดังนั้นการที่มาอยู่ในประเทศที่มัน very functional สุดๆ นี่มันก็ค่อนข้างลำบากใจเหมือนกัน…. ทั้งเหงา ทั้งเหนื่อย ทั้งเครียด บลาบลาบลา ถึงกับมีจุดที่นั่งเครื่องถึงสิงปุ๊บ จองตั๋วกลับกรุงเทพทันที และไปโวยวายดาวน์หนักมากใส่เพื่อนคนสิงคโปร์ว่า “ชั้นเกลียดประเทศนี้” (เชื่อเหอะ มันพีคมากสำหรับเรา)…

วันอาทิตย์ที่ผ่านมาได้มีโอกาสไปกินข้าวกับครอบครัวเพื่อนชาวสิงคโปร์ และ ได้มีโอกาสลองทุเรียนสิงคโปร์เป็นครั้งแรก…

ตั้งแต่มาอยู่สิง เราก็เคยได้ยินคนบอกหลายครั้งว่า ทุเรียนสิงมันปลาร้า มันนิ่มๆ บลาบลา เลยไม่เคยกินซักที จนกระทั่งวันนี้ได้ลองกินดู เฮ้ยยย คือมันดีย์ มันนิ่มก็จริง แต่มันไม่ฉุนปลาร้าเลย มันอร่อย มันหอมมมม มันฟินพอๆกะทุเรียนไทยเลยเว่ยยย

มันก็เหมือนหลายๆอย่างในการใช้ชีวิตที่สิงนั่นแหละ บางครั้งด้วยอคติ ด้วยอะไรหลายๆอย่าง ทำให้เราพาลไม่ชอบ หรือไม่กล้าลอง ปิดกั้นตัวเองไปซะแล้ว หรืออย่างคนสิงที่เราคิดว่าเค้าไร้หัวใจ จริงๆแล้วเค้าแค่ไม่ได้แสดงออกมา เป็นเจอครอบครัวเค้าก็เหมือนครอบครัวคนไทยแหละ มีเรียกกินข้าว เรียกกินน้ำ ฯลฯ

ซึ่งพอได้ลองเปิดใจจริงๆ มันก็ไม่ได้แย่อย่างที่คิดนิหว่า 🙂
durian

ปล. อีทุเรียนนี่ไม่ถูกนะคะ… สองลูก(เล็กมากๆ) 2500 ค่ะ

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 🙂

 

 

SHOWCASE: Twitter & Facebook Scraper

Standard

Using Twitter and Facebook API, we could extract information from Twitter easily, this project is to use R programming to extract the information from Twitter and Facebook – especially from Public Profile.

Twitter Scraper

  1. Sign up for Twitter API at https://apps.twitter.com/ and create an app
  2. Jot down ‘Key & Access Tokens’ Information
  3. Using the ROAuth / twitteR to obtain the information

library(ROAuth)
library(twitteR)
my_oauth consumer_key = “xxx”,
consumer_secret =”xxx”,
access_token = “xxx”,
access_secret = “xxx”)
#Specify KW and Search
tweets_search = searchTwitter(“Sherlock”, n=100)
#Convert to DF
tweets_df = twListToDF(tweets_search)

write.csv(tweets_df,”test.csv”)

## Ref: https://cran.r-project.org/web/packages/twitteR/twitteR.pdf

Facebook Scraper

  1. Sign up for Facebook API at https://developers.facebook.com/ and create an app
  2. Set website URL for the app (in basic setting) to ‘http://localhost:1410/’
  3. Jot down ‘App ID’ and ‘Secret’
  4. Using the Rfacebook to obtain the information

library(Rfacebook)
# OAUTH
# Create Facebook App > Add Platform = Web > URL = http://localhost:1410/
fb_oauth

# Use page name or get id from http://findmyfbid.com/
facebook_name = “singaporeair”

pagedat = getPage(facebook_name, token=fb_oauth, feed=T, n=200, since = “2016-12-01″)

write.csv(pagedat,”PagePost.csv”)

# get comments in specific post
postment = getPost(pagedat$id[1], token = fb_oauth)$comments

# Ref: https://cran.r-project.org/web/packages/Rfacebook/Rfacebook.pdf

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.

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 🙂