Data Analytics และ Data Analysis คืออะไร แนะนำวิธีเริ่มต้นวิเคราะห์และใช้ข้อมูลด้วย Zocial Eye

การทำ Data Analytics หรือ Data Analysis ในทุกวันนี้ เป็นเรื่องที่ทุกธุรกิจไม่อาจมองข้ามได้ เพราะมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการตัดสินใจในการเลือกที่จะทำหรือไม่ทำสิ่งใด ภายใต้ชุดข้อมูลที่สามารถนำมาสนับสนุนได้ ไม่ว่าจะเป็นการวางแผนการตลาด การทำวิจัยลูกค้า หรือการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน

แต่การจัดการข้อมูลที่มีอยู่อย่างมหาศาลไม่ใช่เรื่องง่าย ธุรกิจจะทำอย่างไรเพื่อสามารถบริหารและทำ Data Analytics รวมถึง Data Analysis ให้เกิดประโยชน์ได้สูงสุด?

ในบทความนี้ Wisesight จะอธิบายความหมายและขั้นตอนของการทำ Data Analytics และ Data Analysis เพื่อให้เข้าใจหลักการพื้นฐาน พร้อมยกตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูลง่าย ๆ ด้วยการใช้ Social Listening Tool อย่าง Zocial Eye ที่คุณสามารถเริ่มต้นใช้งานได้ทันที

Key Takeaway

• Data Analytics และ Data Analysis ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจพฤติกรรมลูกค้า คาดการณ์แนวโน้ม และตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้อย่างแม่นยำและลดความเสี่ยงในการตัดสินใจผิดพลาด
• การวิเคราะห์ข้อมูลมี 4 ประเภทหลัก ได้แก่ Descriptive Analytics สำหรับวิเคราะห์อดีต, Diagnostic Analytics เพื่อเจาะลึกหาสาเหตุ, Predictive Analytics สำหรับคาดการณ์อนาคต และ Prescriptive Analytics เพื่อให้คำแนะนำเชิงกลยุทธ์
• กระบวนการสำคัญของ Data Analytics ครอบคลุม 4 ขั้นตอนคือ การเก็บรวบรวมข้อมูล (Data Collection), การจัดการและทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning), การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis), และการนำเสนอผลลัพธ์ในรูปแบบเข้าใจง่าย (Data Visualization)
• เครื่องมือ Zocial Eye ช่วยให้ธุรกิจทำ Data Analytics ครบวงจร ตั้งแต่ฟังเสียงลูกค้า วิเคราะห์อารมณ์ความรู้สึก เปรียบเทียบคู่แข่ง ตรวจจับเทรนด์ และแปลงข้อมูลเป็นกลยุทธ์ที่นำไปใช้ได้จริง

Data Analytics คืออะไร และช่วยธุรกิจได้อย่างไร?

Data Analytics และ Data Analysis คือกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลดิบเพื่อเปลี่ยนให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้ในธุรกิจ โดยมุ่งเน้นการค้นหารูปแบบ (Patterns) แนวโน้ม (Trends) และข้อมูลสำคัญอื่น ๆ ที่ช่วยสนับสนุนการตัดสินใจได้อย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ

ทั้ง Data Analytics และ Data Analysis ช่วยให้ธุรกิจหรือแบรนด์เข้าใจพฤติกรรมลูกค้าได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ค้นพบ Customer Insight ใหม่ ๆ เห็นโอกาสหรือแนวโน้มของสิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้น ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะช่วยให้ธุรกิจรู้ว่าควรดำเนินกลยุทธ์อย่างไร ลดความเสี่ยงในการตัดสินใจผิดพลาด รวมถึงประหยัดต้นทุนและเวลา เพราะมีข้อมูลทั้งเชิงลึกและภาพรวมรองรับการตัดสินใจอย่างมั่นใจ

ข้อมูลสำหรับทำ Data Analytics มีกี่ประเภท?

1. Descriptive Analytics (การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน)

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบบรรยายว่า ในอดีตเกิดอะไรขึ้น และให้ผลอย่างไร ซึ่งเป็นพื้นฐานของทั้ง Data Analytics และ Data Analysis โดยมักใช้ในรายงานผลประจำเดือนหรือ Marketing Report เพื่อรายงานสถานการณ์และสรุปข้อมูลเบื้องต้น

2. Diagnostic Analytics (การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย)

การทำวิจัยข้อมูลเพื่อเจาะลึกถึงสาเหตุของผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นว่ามีที่มาอย่างไร การวิเคราะห์ประเภทนี้มักนำข้อมูลหลายชุดมาวิเคราะห์ร่วมกัน แตกต่างจาก Descriptive Analytics เพราะเป็นการเจาะลึกเชิงสาเหตุ ซึ่งเป็นองค์ประกอบสำคัญของ Data Analytics และ Data Analysis ที่ช่วยให้เข้าใจ “ทำไม” สิ่งนั้นจึงเกิดขึ้น

3. Predictive Analytics (การวิเคราะห์แบบพยากรณ์)

การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาแนวโน้มในอนาคตหรือคาดการณ์ “เทรนด์” (Trend) โดยอ้างอิงจากข้อมูลในอดีต เช่น การคาดการณ์ยอดขายหรือการประเมินความเสี่ยงในอนาคต ถือเป็นการประยุกต์ใช้ Data Analytics และ Data Analysis เพื่อช่วยให้ธุรกิจวางแผนเชิงกลยุทธ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้น

4. Prescriptive Analytics (การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ)

การวิเคราะห์ข้อมูลประเภทนี้เป็นการต่อยอดจาก Predictive Analytics เพื่อเจาะลึกถึงปัจจัยหรือสาเหตุที่ทำให้เกิดผลลัพธ์ตามที่คาดการณ์ไว้ รวมถึงวิเคราะห์สถานการณ์ในอนาคตว่าหากเกิดขึ้นจริงจะมีข้อดีข้อเสียอย่างไร เพื่อหาทางรับมือและเตรียมกลยุทธ์ล่วงหน้า ซึ่งเป็นระดับขั้นสูงของทั้ง Data Analytics และ Data Analysis

การเลือกใช้ลักษณะของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบใด จะขึ้นอยู่กับโจทย์หรือเป้าหมายที่ต้องการทราบ เพื่อให้การใช้ Data Analytics และ Data Analysis เกิดประสิทธิภาพสูงสุด และช่วยให้ธุรกิจขับเคลื่อนได้ด้วยข้อมูลอย่างแท้จริง

การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) มีขั้นตอนอะไรบ้าง?

การวิเคราะห์ข้อมูลไม่ใช่แค่การเก็บข้อมูลและนำมาดูเท่านั้น จะทำการวิเคราะห์ข้อมูลในลักษณะใดก็ตาม กระบวนการสำคัญของ Data Analytics จะประกอบไปด้วยขั้นตอนทั้ง 4 ข้อ เหล่านี้ 

1. Data Collection (การเก็บรวบรวมข้อมูล)

การรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น โซเชียลมีเดีย เว็บไซต์ หรือระบบภายในขององค์กร มารวมไว้เพื่อใช้ในการทำ Data Analytics และ Data Analysis ขั้นต่อไป ในขั้นตอนนี้สิ่งที่ได้จะเรียกว่า “ข้อมูลดิบ” (Raw Data) เพราะเป็นข้อมูลที่ยังไม่สามารถนำมาใช้หรือวิเคราะห์ได้ เปรียบเหมือนกับพืชผักที่เพิ่งเก็บมาจากสวน

2. Data Cleaning (การจัดการและทำความสะอาดข้อมูล)

ขั้นตอนนี้เป็นการเตรียมข้อมูลสำหรับ Data Analytics และ Data Analysis ซึ่งรวมถึงการกำจัดข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องหรือไม่จำเป็น จัดเรียงหรือจัดกลุ่มข้อมูล รวมไปถึงการแก้ไขข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์หรือไม่ถูกต้อง เพื่อให้ได้นำข้อมูลที่ผ่านการ Cleaning แล้วไปวิเคราะห์ต่อได้ ขั้นตอนนี้เปรียบเสมือนการล้างและหั่นวัตถุดิบเพื่อปรุงอาหาร

3. Data Analysis (การวิเคราะห์ข้อมูล)

หมายถึง การนำข้อมูลที่ผ่านการ Cleaning มาวิเคราะห์เพื่อหารูปแบบ (Pattern) หรือความเชื่อมโยงของข้อมูลแต่ละจุด โดยใช้เครื่องมือและเทคนิคต่าง ๆ เช่น สถิติ การเปรียบเทียบ หรือการวิเคราะห์ด้วย AI เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึก (Insight) ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของทั้ง Data Analytics และ Data Analysis เปรียบเสมือนขั้นตอนในการปรุงอาหารให้พร้อมเสิร์ฟ

4. Data Visualization (การนำเสนอผลลัพธ์)

ขั้นตอนสุดท้ายของ Data Analytics และ Data Analysis คือ การนำผลลัพธ์ที่วิเคราะห์แล้วมานำเสนอในรูปแบบที่เข้าใจง่าย เช่น แผนภูมิ กราฟ ตาราง แผนที่ หรืออินโฟกราฟิก (Infographic) เพื่อให้ทีมงานหรือผู้บริหารสามารถตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว เปรียบเสมือนการเสิร์ฟอาหารที่ปรุงเสร็จแล้วให้ผู้รับประทาน

การทำ Data Analytics และ Data Analysis ให้สำเร็จ จำเป็นต้องมีข้อมูลที่พร้อมใช้งาน เข้าใจง่าย และสามารถนำไปใช้ตัดสินใจหรือวางแผนธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ จึงจะถือว่าการวิเคราะห์ข้อมูลสำเร็จสมบูรณ์

ทำทำไมการทำ Data Analytics จึงสำคัญสำหรับธุรกิจ?

การที่ธุรกิจรู้ข้อมูลเชิงลึกหรือ “อินไซต์” (Insight) จากการวิเคราะห์ข้อมูล จะช่วยให้ธุรกิจมีมุมมองที่ครอบคลุม มีข้อมูลที่สามารถนำมาสนับสนุนการตัดสินใจเรื่องต่าง ๆ ได้ 

ยกตัวอย่างในมุมของการทำการตลาด ธุรกิจที่รู้อินไซต์ของผู้บริโภค (Customer Insight) ได้ดีกว่า จะสามารถออกแบบผลิตภัณฑ์และแผนการตลาด (Data-driven Marketing) ที่ตอบโจทย์ลูกค้าได้ตรงใจพวกเขามากกว่า เช่น ปรับปรุงผลิตภัณฑ์ที่แก้ปัญหาหรือข้อกังวลของกลุ่มเป้าหมายได้ สื่อสารข้อความทางการตลาดที่ตอบปัญหาหรือ Pain Point ของพวกเขาได้ถูกจุด เข้าใจว่ากลุ่มเป้าหมายมีข้อคิดเห็นอย่างไรกับผลิตภัณฑ์หรือแบรนด์ เพื่อที่จะได้นำไปเป็นแผนการตลาดต่อไป 

ธุรกิจสามารถทำ Data Analytics เหล่านั้น ได้ด้วยการ “ฟังเสียง” ของผู้บริโภคด้วย Social Listening Tool เช่น แพลตฟอร์ม Zocial Eye ของ Wisesight ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้แบรนด์และธุรกิจเข้าใจอินไซต์ของลูกค้าได้มากยิ่งขึ้น รวมไปถึงใช้ ‘ส่อง’ ข้อคิดเห็นของผู้บริโภคต่อแบรนด์คู่แข่งได้อีกด้วย

สรุปประโยชน์สำคัญของการทำ Data Analytics ในมุมการทำการตลาด

• เข้าใจลูกค้าอย่างลึกซึ้ง ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) ธุรกิจสามารถเข้าใจความชอบของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ช่วยให้สร้างแคมเปญที่ตรงเป้าหมายได้ ตัวอย่างเช่น Zocial Eye มีฟีเจอร์ที่ช่วยในการทำ Competitor Analysis ซึ่งช่วยในการวัดประสิทธิภาพเทียบกับคู่แข่งในอุตสาหกรรมเดียวกัน
• เพิ่มประสิทธิภาพของแคมเปญ การใช้ Data Analytics Tools ช่วยให้แบรนด์ระบุว่ากลยุทธ์ใดทำงานได้ดีที่สุดและจัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• ขับเคลื่อน Data-Driven Marketing การรวม AI Data Analytics เข้ากับ Martech อย่าง Zocial Eye ช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำแบบเรียลไทม์
• จับเทรนด์ได้อย่างรวดเร็ว ด้วยเครื่องมืออย่าง Zocial Eye ธุรกิจสามารถใช้ Social Listening เพื่อตรวจจับเทรนด์ใหม่ ๆ และปรับตัวได้ทันที ช่วยให้ตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

การทำ Data Analytics ยังมีประโยชน์อีกมากมาย ซึ่งโจทย์สำคัญของการวิเคราะห์ คือ การรู้ว่า เราจะวิเคราะห์เพื่อหาคำตอบอะไร อยากรู้อะไร เพื่ออะไร ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลนำไปสู่ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ต่อไป ทั้งนี้ ความท้าทายของการวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาลและอยู่กระจัดกระจายกัน

Zocial Eye ช่วยในการทำ Data Analytics ได้อย่างไร

Zocial Eye ช่วยในการทำ Data Analytics ได้อย่างไร?

Zocial Eye คือ เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลบนโซเชียลมีเดีย อาจจัดได้ว่าเป็น Social Listening Tool ที่คอยติดตามข้อความหรือข้อคิดเห็นของผู้คนบนโซเชียลฯ ไม่ว่าจะเป็น Facebook, Instagram, TikTok, YouTube และอื่น ๆ ซึ่ง Zocial Eye จะช่วยทำ Data Analytics แบบครบวงจร ตั้งแต่ดึงข้อมูล จัดการข้อมูล วิเคราะห์ และนำเสนอข้อมูลเชิงลึกออกมาเป็นแดชบอร์ด (Dashboard) ที่สามารถเข้าใจได้ทันที โดยเฉพาะอย่างยิ่งการฟัง ‘เสียง’ หรือข้อคิดเห็นของผู้คนต่อธุรกิจหรือแบรนด์

คุณสามารถอ่านวิธีการใช้ Zocial Eye ทำ Data Analytics ในแง่มุมต่าง ๆ ได้ที่นี่ และสามารถยกตัวอย่างเคสการใช้งานได้ เช่น 

1. ใช้โซเชียล Zocial Eye ฟังข้อคิดเห็นของลูกค้า

จากการระบุคีย์เวิร์ด (Keywords) ที่เกี่ยวข้องกับแบรนด์หรือผลิตภัณฑ์ เพื่อดูโพสต์ ความคิดเห็น บนโซเชียลมีเดียที่เกี่ยวข้อง ดูว่า ผู้คนคิดอย่างไร ชอบหรือไม่ชอบ มีเสียงตอบรับอย่างไร

จากการระบุคีย์เวิร์ด (Keywords) ที่เกี่ยวข้องกับแบรนด์หรือผลิตภัณฑ์ เพื่อดูโพสต์ ความคิดเห็น บนโซเชียลมีเดียที่เกี่ยวข้อง ดูว่า ผู้คนคิดอย่างไร ชอบหรือไม่ชอบ มีเสียงตอบรับอย่างไร

Zocial Eye จะสรุปข้อมูลต่าง ๆ ที่พร้อมนำไปใช้ประโยชน์ต่อ เช่น จำนวนข้อความ กราฟแสดงปริมาณข้อความจากแต่ละแพลตฟอร์ม สถิติต่าง ๆ (จำนวนข้อความ จำนวนเอ็นเกจเมนต์ จำนวนข้อความแบ่งตาม Sentiment)

2. Image Analysis ช่วยให้ธุรกิจฟังเสียงผู้คนได้ครอบคลุมยิ่งขึ้น แม้ไม่มีคำกล่าวถึง

ด้วย Wisesight AI ที่สามารถระบุสถานที่ โลโก้ ตัวหนังสือ และสิ่งของได้ว่า คืออะไร ยกตัวอย่างเช่น โพสต์รูปภาพและความคิดเห็นของลูกค้า มีโลโก้ปรากฏ Zocial Eye ก็สามารถดึงข้อความมาแสดงผลได้ หรือจำแนกสถานที่

ด้วยความสามารถนี้ ธุรกิจและแบรนด์สามารถฟังเสียงของผู้คนได้ครอบคลุมมากยิ่งขึ้น รู้ว่าแบรนด์ไปปรากฏที่ไหนบ้าง ช่วยให้เข้าใจบริบทของลูกค้ามากยิ่งขึ้น

3. ทำ Sentiment Analysis จำแนกอารมณ์ความรู้สึกได้

Wisesight AI ของ Zocial Eye เชี่ยวชาญภาษาไทยเป็นอย่างดี ทำให้รู้ฟีดแบกของลูกค้า (Customer Feedback) ที่ลึกและละเอียดขึ้น ช่วยสรุปข้อคิดเห็นในเชิงบวก เชิงลบ และข้อคิดเห็นที่เป็นกลางได้ แบรนด์จะรู้มวลรวมข้อคิดเห็นที่ผู้คนรู้สึกต่อแบรนด์ได้

4. Intelligent Analysis & Comparison View เปรียบเทียบข้อมูลกับแบรนด์คู่แข่งได้ในไม่กี่วินาที

สามารถใช้ Zocial Eye สืบดู Customer Feedback หรือเสียงของผู้บริโภคบนโซเชียลฯ ที่มีต่อคู่แข่งได้ไม่ต่างจากการดูข้อคิดเห็นต่อแบรนด์ของเรา อีกทั้งยังสามารถเลือกดูข้อมูลแบบ Comparison View ได้ 

สามารถใช้ฟีเจอร์นี้ วิเคราะห์และเปรียบเทียบคู่แข่ง (Competitive Analysis) เปรียบเทียบว่าเดือนไหนมีจำนวนข้อความมากหรือน้อยกว่ากัน เปรียบเทียบสัดส่วนคีย์เวิร์ด (Keyword) ที่เกี่ยวข้องได้ เป็นต้น สามารถใช้เป็น Martech (Marketing Technology) อีกตัว สำหรับวิเคราะห์ภาพรวมตลาด (Market Analysis) และการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ (Product และ Service Analysis) ได้เช่นกัน

5. ใช้ Zocial Eye สำรวจเทรนด์ปัจจุบันว่า ผู้คนกำลังสนใจอะไร สิ่งไหนกำลังได้รับความนิยม

ผ่านเลือกฟีเจอร์หน้าต่างข้อมูลแบบ Trend View เพื่อดูสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นบนโซเชียลมีเดียแบบเรียลไทม์ (Real time) หรือการค้นคีย์เวิร์ดเพื่อจำกัดขอบเขตประเด็นที่ธุรกิจสนใจที่จะปรากฏคีย์เวิร์ดที่เกี่ยวข้องในรูปแบบ Word Clouds รวมไปถึงสามารถใช้สืบค้นแฮชแท็ก (#) ที่กำลังขึ้นเทรนด์อยู่ขณะนั้นได้ (Hashtag Clouds)

อีกทั้ง ธุรกิจยังสามารถเลือกดู “Voice Movement” หรือเทรนด์บทสนทนาที่เกี่ยวข้องกับประเด็นที่ทำวิจัยอยู่ได้ ว่ากำลังอยู่ในขาขึ้นหรือขาลง ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งในการทำ Data Analytics ในลักษณะ Predictative Analytics

นอกจากนี้ หน้าต่างแบบ Trend View ยังสามารถเลือกฟิลเตอร์คัดกรองโพสต์ได้ เช่น ฟิลเตอร์เรียงลำดับจากคอนเทนต์ที่ได้รับเอ็นเกจเมนต์สูงสุดได้ เลือกเฉพาะคนที่มีผู้ติดตาม (Follower) มากกว่า 100,000 คนได้ หรือเลือกดูโพสต์จากช่องทางโซเชียลมีเดียที่ต้องการได้ ช่วยธุรกิจทำ Data Cleaning ในเวลาเพียงไม่กี่วินาที

6. มี Account Label ช่วยหาอินฟลูเอนเซอร์ที่เหมาะสมและสร้างผลลัพธ์ได้

Zocial Eye มีฟีเจอร์ที่ใช้ในการค้นหาและคัดกรองบัญชี (Account) ผู้ใช้งานบนโซเชียลมีเดีย ไม่ว่าจะแบ่งเป็นหมวดหมู่ (TZA เป็นการแบ่งหมวดหมู่ตามเกณฑ์การประกาศรางวัล Thailand Zocial Awards) หรือจำนวนผู้ติดตาม ทำให้แบรนด์รู้ว่า ใครหรือบัญชีประเภทไหนที่สร้างเอ็นเกจเมนต์ที่เกี่ยวข้องกับแบรนด์ของเราได้มากที่สุด เป็นบุคคลทั่วไป บุคคลสาธารณะ หรือว่าเป็นแบรนด์หรือองค์กร 

เริ่มต้นทำ Data Analytics ปรับปรุงธุรกิจให้เหนือกว่า ด้วย Zocial Eye

จากฟีเจอร์ต่าง ๆ ของ Zocial Eye จะเห็นได้ว่า ตัวเครื่องมือได้ช่วยทำ Data Analytics ครบทุกกระบวนการแล้ว ตั้งแต่การเก็บข้อมูล (Data Collection) การทำความสะอาดหรือเตรียมข้อมูล (Data Cleaning) การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) และการนำเสนอข้อมูล (Data Visualization) 

สำหรับธุรกิจที่อยากเริ่มต้นทำ Data Analytics ในการทำการตลาดหรือต้องการฟังเสียงของลูกค้า เพื่อนำมาสร้างหรือปรับปรุงการทำธุรกิจและการทำการตลาดให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น สามารถเริ่มต้นทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ 

1. กำหนดเป้าหมายและสิ่งที่ต้องการทราบ อาจเริ่มด้วยการระบุสิ่งที่คุณต้องการบรรลุ เช่น อยากเข้าใจกลุ่มเป้าหมายให้มากขึ้น ต้องการปรับปรุงผลลัพธ์ของแคมเปญ ต้องการทราบฟีดแบกจากลูกค้า ฯลฯ เพื่อที่จะนำมาคิดต่อว่า ต้องดูข้อมูลอะไรและดูข้อมูลด้วยฟีเจอร์ใดของ Zocial Eye ได้บ้าง 
2. เลือกฟีเจอร์ที่เหมาะสม เพื่อเก็บและวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งสามารถดูข้อมูลแบบภาพกว้าง (Big Data Analytics) หรือเจาะจงประเด็นที่ต้องการทราบโดยการสร้างแคมเปญในระบบว่า ต้องการดูข้อมูลเกี่ยวกับอะไร ทำได้โดยการระบุชื่อแบรนด์และคีย์เวิร์ดที่เกี่ยวข้องกับประเด็นนั้น ๆ
3. อ่านและวิเคราะห์ข้อมูล เลือกดูหน้าต่างแบบต่าง ๆ เช่น Campaign View, Comparison View, Trend View เพื่อค้นหาเทรนด์ แพทเทิร์น หรือที่มาที่ไปของผลลัพธ์ ฯลฯ
4. ใช้ประโยชน์จากข้อมูล นำข้อมูลไปใช้งาน ปรับปรุงกลยุทธ์ วางแผนการตลาดหรือแผนธุรกิจ ให้สอดคล้องกับคำตอบที่ได้ ตลอดจนการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ ฯลฯ
5. ติดตามผลต่อเนื่อง การวิเคราะห์ข้อมูลไม่ใช่กระบวนการครั้งเดียว การใช้ Zocial Eye อย่างต่อเนื่องจะช่วยให้คุณติดตามการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมลูกค้าและแนวโน้มตลาด

ธุรกิจสามารถเริ่มทำ Data Analytics และ Data Analysis ได้ทันที ด้วย Zocial Eye Tool เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลบนโซเชียลที่ช่วยให้คุณเห็นภาพรวมของตลาด เข้าใจความคิดเห็นของลูกค้า และวิเคราะห์แบรนด์คู่แข่งได้อย่างละเอียด

ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์แนวโน้ม (Trend Analysis), การติดตามเสียงของผู้บริโภค (Customer Feedback Analysis) หรือการจับกระแสเทรนด์ใหม่ ๆ แบบเรียลไทม์ Zocial Eye ก็สามารถช่วยให้คุณเข้าถึงข้อมูลเชิงลึก (Data Insights) ได้อย่างง่ายดาย พร้อมแสดงผลในรูปแบบที่เข้าใจได้ทันที

เริ่มต้นใช้ Zocial Eye เพื่อเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นกลยุทธ์ทางธุรกิจที่แม่นยำ ขับเคลื่อนองค์กรของคุณให้เติบโตได้ด้วยพลังของ Data Analytics for Business วันนี้