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 🙂

 

Confession of a workaholic

Standard

(ตาม title นะคะ อันนี้เป็นบทบ่นๆของเราเอง ข้ามๆไปได้)

คือตอนแรกก็ไม่รู้หรอกว่าเราเป็น workaholic แต่หลังๆก็รู้ตัวนะ…คือต่อให้บ่นว่าเหนื่อย งานยุ่ง งานเยอะ แต่เชื่อมั้ยว่าเราชอบตัวเองเวลายุ่งๆมากกว่าเวลาว่างๆอีก เวลาทำงานที่เรารัก เรามีความสุขมาก เราไม่ได้รู้สึกเบื่อเลย เราสามารถเขียนรีพอทตอนเที่ยงคืนถึงตีสีแล้วมีความรู้สึก high มากกกก เวลาเขียนรีพอท (ซึ่งมันทำร้ายสุขภาพมาก)

ทีนี้ปกติเราก็จะหมุนๆชีวิตจัดการตัวเองได้ตลอด ทีนี้หลายๆเรื่องล่ะ แบบทั้งโตขึ้น ร่างกายพัง ฯลฯ ก็มีคนมาบอกเรา “Slowwww Down ใจเย็นๆ ชีวิตเราไม่ได้ต้องเร่งทุกอย่าง” เออ ซึ่งมันก็จริงนะเว่ย แต่แกเข้าใจป่ะ เราทำงานแบบหมุนๆมาตลอด มันก็ยากนะเว่ย เช่น ให้เราไปทำงานราชการ เราบอกเลยว่าเราทำไม่ได้จริงๆ อกแตกตายก่อนแน่ๆ

แต่ท่ามกลางความวุ่นวายทั้งหมด เราว่าเราค่อนข้าง work hard, play hard  หลายคนจะรู้ว่าถ้าเรามีโปรเจคจะต้องทำ เราจะทำตะบี้ตะบันมาก ยังไงก็เสร็จ แต่ในทางกลับกัน ถ้าเราทำเสร็จแล้ว เราจะไปเที่ยว (และมั่นใจว่าไม่มีใครกระทบในช่วงที่เราไม่อยู่) ไม่ค่อยมีใครจะตามงานเราได้ตอนเที่ยวหรอก เพราะเราจะทิ้งคอมไว้ ไม่เอาคอมไป หรือเวลากลับบ้านแต่ละที ก็จะใช้เวลากับป๊าม๊า กับเพื่อน งานไม่ได้แตะเลยข่า

กลับมาที่ความ slow down หรือมันจะเป็น life stage? ที่คนเราจะต้องผ่านไป พอเราผ่านช่วงดีดๆมาแล้ว เราอาจจะต้องการการช้าลง?  หรือว่าแค่มันเป็นช่วงที่เราเหนื่อย ต้องการการพักแล้วค่อยกลับไปสู้กับมันต่อ?

ทำไมมาร์เกทติ้งอย่างเราถึงเรียนเขียนโปรแกรม

Standard

เราเป็นเด็กสายศิลป์คำนวน ที่โคตรจะมีความศิลป์มากกกก เกลียดเลข (โอ้ยย คือไร เมทริกซ์ เวกเตอร์ ตรีโกณ มึงฆ่ากูเหอะ – และถามดิหนีพ้นมั้ย ยังหลอกหลอนถึงทุกวันนี้) ไม่ต้องพูดถึง ฟิสิกส์ เคมี ชีวะ นี่ไม่รู้เรื่องเลยแม้แต่นิสเดียววววว ดังนั้นตอนเข้ามหาลัยอ่ะ เราก็ตัดคณะพวกคอมๆทั้งหลายออกไปได้เลย (แม้มีคนเชียร์บ้างประปรายด้วยความเกรียนของตัวเอง แต่มันไม่ใช่จริงๆ) ก็เรียนมาร์เก็ทติ้งมา ลั่นล้าไปวันๆ ทำ Powerpoint เป็นอาชีพหลัก ทะเลาะกับ excel (พ่อทุกสถาบัน) เป็นอาชีพเสริม จนวันหนึ่งจับพลัดจับพลูมาเรียน business analytics แล้วก็ได้เรียนรู้ว่า อ๋ออออ มันคือโคตรดีย์ เราสามารถขี้เกียจได้มากกว่าเดิม หึหึ

มันไม่ได้ต้องการความรู้แบบวิทย์ๆ เลขๆ บ้าบอคอแตกใดๆทั้งสิ้น มันมีแค่โลจิกง่ายๆ ถ้าบวกเลข แก้สมการป.ห้าได้ ก็เขียนได้แหละว้า (เชื่อเราเหอะ เราอ่อนแอโค้ดมาก) แต่มันช่วยเราได้มากมาย ถ้าใครว่างๆอยากให้ลองหัดเขียนดูขำๆ

1.มันช่วยให้เรากระดิกมือน้อยลง

คือเพื่อนๆที่รู้จักเราจะรู้ว่าเราโคตรเป็นคนช้อตคัท แบบบางทีทำตรงๆไปก็เสร็จแล้ว แต่เราไม่! เราจะนั่งคิดหาทางที่ทำให้เรากระดิกมือได้น้อยที่สุด (ที่สุดจริงๆ)  เช่น บางงานเราเลือกที่จะดึงไปลงเอ็กเซล เพราะว่ามันจะได้คำนวนให้เราได้ หรือกด macro ได้เลย

2. ช่วยเราทำรีพอร์ตรายเดือน

เหยแกกก มันก็ต้องทำรีพอร์ททุกเดือนอะไรก็ว่าไปใช่มะ ทีนี้มันก็ต้องทำเหมือนเดิมทุกเดือนอ่ะ ทำไมเราไม่ให้คอมมันทำให้เราล่ะ ป้อนมันไป ปึ้ดดดด ดึงทุกอย่างที่เราต้องรู้ออกมาเป็นตาราง กระดิกนิ้วสองที ทำกราฟ แปะพาวเว้อพ้อยสวยๆข่า (และไม่ต้องไปจับดาต้ารุงรังอีกตลอดกาลจนกว่าจะเปลี่ยนฟอร์แมท)

โอเค เอ็กเซลมันก็ทำได้เว่ย แต่ถ้าเราจะแก้สูตร หรือจะทำสูตรซ้ำๆมันก็ต้องไปทำมาโคร ก็คือโค้ดอยู่ดีแหละเทอว์

3. ช่วยเราดึงดาต้า

สมมุติเราอยากรู้ว่า ในเฟสเรานี่อ่ะ มีคนมาด่าเรา หรือชมเรามากกว่ากัน ด่าเรื่องอะไร ยังไงเอ๊ะ (และทวิตเตอร์) แทนที่เราจะไปนั่งอ่านทีละอัน หรือนั่งแคปสกรีนไปส่งนาย (เชื่อเราเถอะ มีคนทำจริงๆ) เราก็สามารถกระดิกนิ้วสองที (อีกแล้ว!) ดึงจากเฟสมาเลยสิจ๊ะ นะจ๊ะ

4. ช่วยเราทำอะไรก็ได้!

ความดีงามของโค้ดคือ แทบทุกวันนี้มันมีโค้ดในเน็ต (ที่เราแทบไม่ต้องเขียนเองด้วยซ้ำ แต่ต้องแก้ให้มันใช้กับเราได้ – -) ที่สามารถทำได้เกือบทุกอย่างในโลกใบนี้ ตั้งเวลาเปิดไฟ แอบดูว่ามีใครเข้าห้องเรา แปลภาษา อ่านภาษา ดึงข้อมูล บลา บลา บลา ซึ่งทั้งหมดนี้ เราแค่ต้องหาโค้ดที่ถูกต้องและปรับใช้ให้ถูกกับงานเรา

เริ่มสนใจละอะดิ๊ ลองไปอ่านโพสเก่าที่เราลองขายโปรแกรม R ไว้ได้ ภาษาที่ง่ายๆสำหรับคนเริ่มก็มี R กับ Python นี่แหละ (ที่เราก็เขียนเป็นแค่สองอันนี้) แต่ว่าถ้าทำดาต้า R ง่ายกว่านะสำหรับเรา

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

 

Project Showcase

Standard

This page showed the summary past projects I have worked on during my Master’s Degree at SMU MITB.  Please feel free to explore and click on each project to get more detail about the project.

1 E-commerce Dashboard

e-commerce dashboard.JPG

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. (More info)

2 Twitter & Facebook Scraper

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. (More info)

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.

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.