การพยากรณ์ในเชิงธุรกิจ
สำคัญอย่างไร ทำไมต้องทำ
การพยากรณ์ เป็นการคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของธุรกิจโดยวิเคราะห์จากข้อมูลในอดีตและปัจจุบัน เพื่อทำนายแนวโน้มต่าง ๆ ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ผลลัพธ์ของการพยากรณ์จะช่วยให้การวางแผนและตัดสินใจมีความแม่นยำมากยิ่งขึ้น ถือเป็นกระบวนการที่เหมาะสมกับธุรกิจทุกประเภท ซึ่งผู้ประกอบการไม่ควรมองข้าม
เราจะได้อะไรจากการพยากรณ์
วางแผนเพื่อไปสู่เป้าหมาย
การวางแผนที่ดีจะช่วยสร้างความได้เปรียบให้กับองค์กร เมื่อผลลัพธ์ของการพยากรณ์ระบุให้เห็นถึงโอกาสแห่งความสำเร็จหรือความล้มเหลว จึงทำให้ผู้ประกอบการทราบว่าแผนธุรกิจที่ออกแบบไว้ดำเนินมาถูกเส้นทางหรือไม่ และควรปรับปรุงอย่างไรเพื่อให้ธุรกิจประสบความสำเร็จตามเป้าหมายหรือหลีกเลี่ยงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น อีกทั้งยังช่วยให้ผู้ประกอบการมีแผนรับมือกับเหตุการณ์ไม่คาดฝันและสามารถแก้ไขได้ทันเวลา ลดความเสียหายที่จะเกิดขึ้นกับองค์กร
มองเห็นภาพรวมของตลาด
การวิเคราะห์และพยากรณ์สภาพตลาดของธุรกิจจะช่วยให้ผู้ประกอบการมองเห็นจุดยืนของตนเองและคู่แข่งได้อย่างชัดเจน รวมถึงทราบว่าลูกค้าของเราและเขาคือใคร ความต้องการของลูกค้าคืออะไร ซึ่งผู้ประกอบการสามารถสร้างสรรค์สินค้าและบริการที่โดดเด่นกว่าคู่แข่งและตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ ทำให้วางแผนจัดหาทรัพยากรในการผลิตได้เหมาะสม นอกจากนี้ หากองค์กรใช้ข้อมูลเพื่อทำความรู้จักลูกค้าอย่างละเอียดยังช่วยให้เข้าถึงพวกเขาได้ง่ายขึ้น ผ่านเครื่องมือการตลาดต่าง ๆ ทำการตลาดได้ถูกวิธี
ลงทุนได้อย่างคุ้มค่า
หลังจากที่ทราบความต้องการของตลาด การพยากรณ์ยังช่วยระบุแนวโน้มได้ว่าควรลงทุนใช้จ่ายในส่วนใดจึงจะเกิดความคุ้มค่ามากที่สุด ผู้ประกอบการจึงตัดสินใจได้ว่าควรลงทุนอย่างไรเพื่อให้ได้รับผลตอบแทนที่ดี ไม่ว่าจะเป็นการลงทุนเพื่อการผลิต การลงทุนพัฒนาพนักงานให้มีความเชี่ยวชาญ การมองหาพาร์ทเนอร์เข้ามาร่วมลงทุน หรือลงทุนเพื่อพัฒนากระบวนการทำงาน ดังนั้น ผลลัพธ์ของการพยากรณ์จึงช่วยลดโอกาสในการขาดทุน
เราใช้ข้อมูลพยากรณ์อะไรได้บ้าง
Propensity Model
Propensity Model เป็นโมเดลทำนายพฤติกรรมลูกค้าจากการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตจำนวนมากผ่านระบบ AI และ Machine Learning เหมาะสำหรับนักการตลาดที่ต้องการสร้างสรรค์แคมเปญหรือโปรโมชันให้สอดคล้องกับกลุ่มเป้าหมาย โดยโมเดลนี้จะสามารถทำนายได้ว่า ใครจะเป็นผู้ซื้อ ใครจะเลิกซื้อ ใครจะเข้ามามีส่วนร่วมกับกิจกรรม และมูลค่าตลอดช่วงอายุการเป็นลูกค้า (Customer Lifetime Value)
1.1 Propensity to Buy โมเดลระบุแนวโน้มการซื้อ สำหรับการซื้อครั้งแรกของลูกค้าจะวิเคราะห์จากพฤติกรรมก่อนการซื้อ (Pre-Purchase Behavior) เช่น ปฏิสัมพันธ์ระหว่างลูกค้ากับเว็บไซต์ การค้นหาสินค้าและบริการของลูกค้า การสมัครสมาชิก เป็นต้น โดยโมเดลจะเปรียบเทียบพฤติกรรมก่อนการซื้อของลูกค้าคนปัจจุบันกับลูกค้าที่ตัดสินใจซื้อหลายคนก่อนหน้าว่ามีพฤติกรรมใกล้เคียงกันมากเพียงใด คนที่มีพฤติกรรมคล้ายกับลูกค้าที่เคยซื้อจึงจะถูกจัดเป็นผู้ที่มีแนวโน้มในการซื้อสินค้านั่นเอง
นอกจากนี้ สำหรับการกลับมาซื้อซ้ำของลูกค้ารายเก่า จะวิเคราะห์จากการดำเนินการต่าง ๆ ของลูกค้า เช่น ประวัติการสั่งซื้อสินค้า ประวัติการคืนเงิน การติดต่อฝ่ายบริการลูกค้า เป็นต้น การทราบถึงแนวโน้มเหล่านี้ ทั้งคนที่มีโอกาสกลายเป็นลูกค้า คนที่กำลังจะกลับมาซื้อสินค้าและบริการซ้ำอีกครั้ง หรือคนที่ซื้อสินค้าเพียงครั้งเดียวแล้วยังไม่กลับมาซื้ออีก ทำให้นักการตลาดสามารถปรับปรุงพัฒนากลยุทธ์ให้ตอบสนองความต้องการของลูกค้าแต่ละประเภทได้
1.2 Propensity to Churn โมเดลระบุแนวโน้มการเลิกใช้บริการ วิเคราะห์จากพฤติกรรมในอดีตที่ผ่านมาของลูกค้า เช่น การยกเลิกคำสั่งซื้อ การขาดความเคลื่อนไหวในช่วงระยะเวลาที่ผ่านมา หรือแม้กระทั่งการที่ลูกค้าเสียค่าปรับเพิ่มเติมจากแพ็กเกจการให้บริการ พฤติกรรมเหล่านี้จะเป็นตัวชี้วัดว่าลูกค้ารายนั้นมีแนวโน้มที่จะใช้สินค้าและบริการของเราต่อหรือไม่ หากผู้ประกอบการทราบว่าลูกค้ารายใดจัดอยู่ในกลุ่มเสี่ยง จะทำให้วางแผนการตลาดและเข้าถึงกลุ่มลูกค้าประเภทนี้ได้ง่ายขึ้น อีกทั้งยังช่วยให้ทราบถึงปัญหาที่กำลังเกิดขึ้น และปรับปรุงแก้ไขได้ทัน
1.3 Propensity to Engage โมเดลระบุแนวโน้มการมีส่วนร่วม เป็นการวิเคราะห์เพื่อหาองค์ประกอบสำคัญที่สามารถดึงดูดความสนใจของกลุ่มเป้าหมาย ให้เกิดการกระทำหรือพฤติกรรมที่องค์กรต้องการ ซึ่งปกติจะต้องทำ A/B Testing บ (การทดสอบดีไซน์ของเว็บไซต์ด้วยตัวแปรสองอย่างขึ้นไป เพื่อค้นหารูปแบบที่ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้งานมากที่สุด) ที่ใช้ระยะเวลานานในการทดสอ แต่การใช้โมเดลช่วยระบุแนวโน้มในลักษณะนี้จะช่วยให้นักการตลาดประหยัดเวลามากขึ้น เนื่องจากสามารถทำนายกลยุทธ์ที่เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมายได้
1.4 Customer Lifetime Value โมเดลคำนวณมูลค่าตลอดช่วงอายุการเป็นลูกค้า เป็นการคำนวณรายได้ที่ได้รับจากลูกค้าตลอดช่วงอายุที่เป็นลูกค้าของเรา ทำให้ทราบถึงมูลค่าการใช้จ่ายของลูกค้าแต่ละกลุ่ม ซึ่งทำให้มองเห็นแนวโน้มการซื้อขายสินค้าในอนาคต และนำมาตัดสินใจได้ว่าควรลงทุนกับผลิตภัณฑ์ใด รักษาความสัมพันธ์กับลูกค้ากลุ่มใด หรือจะเลือกทำแผนการตลาดอย่างไรเพื่อให้เกิดความคุ้มค่าและสร้างโอกาสในการได้กำไรขององค์กร
Propensity Model จึงเป็นประโยชน์ต่อนักการตลาดเพราะสามารถมองเห็นกลุ่มลูกค้าที่มีศักยภาพและวางแผนการสื่อสารได้อย่างตรงเป้าหมาย การวิเคราะห์และทำนายพฤติกรรมลูกค้าจึงเป็นหนึ่งในกลยุทธ์ที่ทำให้องค์กรของเราโดดเด่นกว่าคู่แข่งและสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันได้
Sales Forecast
การพยากรณ์ยอดขาย (Sales Forecast) เป็นการคาดการณ์จำนวนหรือมูลค่าของสินค้าและบริการที่องค์กรจะขายได้ในอนาคต โดยคำนวณและวิเคราะห์จากยอดขายในอดีต แนวโน้มของตลาดและคู่แข่ง ความต้องการของกลุ่มเป้าหมาย รวมถึงสภาพเศรษฐกิจในปัจจุบัน ผลลัพธ์ของการพยากรณ์ที่แม่นยำจะช่วยให้ผู้ประกอบการหรือฝ่ายขายขององค์กรวางแผนจัดสรรทรัพยากรได้เหมาะสมกับความต้องการในช่วงเวลานั้น ๆ ลดความเสี่ยงในการขาดทุน และทำให้ธุรกิจเติบโตได้ไว
ถึงแม้ว่าเราจะสามารถพยากรณ์ยอดขายตามสูตรคำนวณใน Spreadsheet ได้ด้วยตัวเอง แต่การพยากรณ์ยอดขายต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากจากรายงานการขาย (Sales Report) ปัจจุบันจึงมีเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้ประกอบการใช้งานได้สะดวกและประหยัดเวลามากขึ้้น โดยบทความนี้จะขอยกตัวอย่างเครื่องมือที่มีคุณสมบัติในการพยากรณ์ยอดขายที่น่าสนใจ 2 ชิ้นด้วยกัน ดังนี้
2.1 InsightSquared แพลตฟอร์มวิเคราะห์รายได้ด้วย AI จากประเทศอังกฤษที่มีฟีเจอร์หลักคือการพยากรณ์ (AI Sales Forecasting) โดยระบบสามารถคาดการณ์การขายได้อัตโนมัติและเฉพาะเจาะจง ทั้งภูมิศาสตร์ ประเภทธุรกิจ ผลิตภัณฑ์ และวันเวลาต่าง ๆ แบบเรียลไทม์ อีกทั้งรายงานการพยากรณ์ยอดขายที่ได้รับจากระบบจะแสดงภาพความก้าวหน้าของการขาย ทำให้มองเห็นภาพรวมของกระบวนการทั้งหมดและปัญหาที่อาจเกิดขึ้น ช่วยให้ฝ่ายขายขององค์กรมีเวลามากขึ้นในการวิเคราะห์ และตัดสินใจได้รวดเร็วว่าควรจะดำเนินการอย่างไรต่อ
2.2 Anaplan แพลตฟอร์มสัญชาติอเมริกาที่มอบการวางแผนและตัดสินใจที่ดีให้กับธุรกิจ โดย Anaplan มีคุณสมบัติคล้ายกับ InsightSquared คือ สามารถคาดการณ์การขายตามภูมิศาสตร์ ประเภทผลิตภัณฑ์ และความต้องการของลูกค้าได้อย่างละเอียด ทำให้ Sales Pipeline มีความชัดเจนยิ่งขึ้น
นอกจากนี้ ยังมีระบบ Anaplan Predictive Insights ซึ่งจะเชื่อมโยงข้อมูลขององค์กรและภาพรวมของตลาดเพื่อสร้างโมเดลพยากรณ์และสรุปผลเป็นข้อมูลเชิงลึก เช่น ข้อมูลกลุ่มลูกค้าแบ่งตามแนวโน้มความต้องการซื้อ ระบุวิธีการขายที่เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละราย ระบุพื้นที่และตลาดที่ธุรกิจสามารถขยายการเติบโตได้ เป็นต้น
จากโมเดลและเครื่องมือเหล่านี้ทำให้ทราบว่าการพยากรณ์เป็นกระบวนการสำคัญในทางธุรกิจ เพราะทำให้ผู้ประกอบการทราบถึงสภาพตลาดและความต้องการของกลุ่มเป้าหมาย ยิ่งหากเป็นธุรกิจขนาดเล็กจะช่วยเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จ เนื่องจากผลลัพธ์ของการพยากรณ์จะนำไปสู่แผนธุรกิจที่แม่นยำ ลดความเสี่ยงของการขาดทุน อย่างไรก็ตาม หากผู้ประกอบการละเลยการพยากรณ์ อาจส่งผลให้เกิดความผิดพลาดในการบริหารจัดการสิ่งต่าง ๆ และขาดแผนรับมือในสถานการณ์วิกฤต การพยากรณ์จึงจัดเป็นอีกหนึ่งปัจจัยสู่ความสำเร็จของธุรกิจนั่นเอง
โดย : ภูษณิศา บุญเอนก
