🇹🇭 เป็นแม่ค้าออนไลน์ ต้องเก็บข้อมูลอะไรบ้าง? วางแผน Data Model ให้ธุรกิจอีคอมเมิร์ซ
สรุปจากคลิปของช่อง Lin Davoy เรื่อง “เป็นแม่ค้าออนไลน์ จะต้องเก็บข้อมูลอะไรบ้าง [วิธีการวาง Data Model ของ E-commerce เจ้าหนึ่ง]” ในคลิปนี้ Lin พาไปดูวิธีคิดของแม่ค้าออนไลน์เจ้าหนึ่งที่ขายทั้งใน Shopee และ Lazada ว่าเวลาจะเก็บข้อมูลธุรกิจให้เป็นระบบ ต้องเริ่มวางโครงสร้างข้อมูล หรือที่เรียกว่า Data Model กันตั้งแต่ต้น เพื่อให้ภายหลังเอาไปทำ Dashboard หรือวิเคราะห์ยอดขายใน Power BI ได้ง่าย ไม่ต้องมานั่งแก้ไฟล์ทีหลัง
ทำไมแม่ค้าออนไลน์ต้องมี Data Model
หลายคนขายของออนไลน์มาสักพัก มักจะเจอปัญหาเดียวกันคือ ข้อมูลกระจัดกระจายอยู่คนละที่ ออเดอร์อยู่ในแพลตฟอร์ม สต๊อกอยู่ในไฟล์ Excel อีกไฟล์ ส่วนรายรับรายจ่ายก็อยู่ในสมุดบัญชีอีกที่หนึ่ง พอถึงเวลาต้องสรุปยอดขายรายเดือน หรือดูว่าสินค้าตัวไหนขายดีในแต่ละช่องทาง ก็ต้องมานั่งไล่คัดลอกข้อมูลทีละไฟล์ เสียเวลามาก การวาง Data Model ตั้งแต่แรกคือการออกแบบว่า “เราจะเก็บข้อมูลอะไร เก็บที่ไหน และตารางแต่ละตัวเชื่อมกันยังไง” ก่อนที่จะเริ่มเก็บข้อมูลจริง เหมือนวางผังบ้านก่อนสร้างบ้าน
ข้อมูลหลักที่ธุรกิจอีคอมเมิร์ซต้องเก็บ
จากตัวอย่างในคลิป ข้อมูลของแม่ค้าออนไลน์เจ้าหนึ่งที่ Lin หยิบมาเล่า จะแบ่งออกเป็นกลุ่มหลักๆ ได้แก่ ข้อมูลออเดอร์ (Order) ข้อมูลสินค้า (Product) ข้อมูลลูกค้า (Customer) ข้อมูลการชำระเงิน (Payment) และข้อมูลการจัดส่ง (Shipping) แต่ละกลุ่มมีรายละเอียดที่ต้องเก็บแตกต่างกัน และสำคัญคือต้องมี “รหัสอ้างอิง” หรือ ID ที่เชื่อมแต่ละตารางเข้าหากันได้ เช่น Order ID ที่โยงไปหาทั้งสินค้าที่ซื้อ ลูกค้าที่ซื้อ และช่องทางการจัดส่ง
| กลุ่มข้อมูล | ตัวอย่างข้อมูลที่ควรเก็บ | ทำไมสำคัญ |
|---|---|---|
| ออเดอร์ (Order) | เลขที่ออเดอร์, วันที่สั่งซื้อ, ช่องทางขาย (Shopee/Lazada/Line) | เป็นหัวใจของการวิเคราะห์ยอดขายทุกมิติ |
| สินค้า (Product) | รหัสสินค้า (SKU), ชื่อสินค้า, หมวดหมู่, ต้นทุน | ใช้คำนวณกำไรและดูสินค้าขายดี |
| ลูกค้า (Customer) | รหัสลูกค้า, จังหวัด, ความถี่ในการซื้อ | ช่วยแบ่งกลุ่มลูกค้าและวางแผนการตลาด |
| การชำระเงิน (Payment) | วิธีชำระเงิน, ค่าธรรมเนียมแพลตฟอร์ม | ช่วยดูกำไรสุทธิที่แท้จริงหลังหักค่าธรรมเนียม |
| การจัดส่ง (Shipping) | ขนส่งที่ใช้, ค่าส่ง, สถานะจัดส่ง | ช่วยควบคุมต้นทุนโลจิสติกส์และความพึงพอใจลูกค้า |
ความสัมพันธ์ระหว่างตาราง: อย่าเก็บทุกอย่างไว้ในไฟล์เดียว
จุดที่ Lin เน้นย้ำในคลิปคือ อย่าพยายามยัดทุกคอลัมน์ไว้ในตารางเดียว เพราะจะทำให้ข้อมูลซ้ำซ้อนและแก้ไขยาก ควรแยกเป็นตารางย่อยตามหมวดหมู่ แล้วใช้รหัสอ้างอิง (ID) เชื่อมกัน แนวคิดนี้ตรงกับหลักการทำ Star Schema ที่ใช้กันใน Power BI คือมีตารางกลางเก็บธุรกรรม (Fact Table เช่นตาราง Order) แล้วมีตารางลูกล้อมรอบเก็บรายละเอียด (Dimension Table เช่น Product, Customer) พอออกแบบแบบนี้ตั้งแต่ต้น การทำ Dashboard หรือ Pivot Table ภายหลังจะเร็วและแม่นยำขึ้นมาก
เริ่มต้นง่ายๆ ได้แม้ยังไม่มี Power BI
ข่าวดีคือไม่จำเป็นต้องเริ่มจาก Power BI เลยก็ได้ แม่ค้าออนไลน์ที่เพิ่งเริ่มต้นสามารถออกแบบ Data Model ง่ายๆ ด้วย Excel หรือ Google Sheets ก่อนได้ แค่แยกชีตตามหมวดหมู่ข้อมูล และตั้งคอลัมน์รหัสอ้างอิงให้ตรงกันทุกตาราง พอธุรกิจเริ่มโตขึ้น ข้อมูลเยอะขึ้น ค่อยย้ายเข้า Power BI เพื่อทำ Dashboard วิเคราะห์เชิงลึกในภายหลัง โครงสร้างที่วางไว้ตั้งแต่แรกจะทำให้การย้ายระบบง่ายขึ้นมาก
สรุป: วางรากฐานข้อมูลตั้งแต่วันแรก คุ้มกว่าตามแก้ทีหลัง
บทเรียนสำคัญจากคลิปนี้คือ ธุรกิจอีคอมเมิร์ซที่ดูเหมือนจะโตไว มักมีจุดร่วมคือ วางระบบเก็บข้อมูลให้เป็นระเบียบตั้งแต่ต้น ไม่ต้องรอให้ข้อมูลรกก่อนแล้วค่อยจัดระเบียบทีหลัง ถ้าใครกำลังขายของออนไลน์อยู่ ลองกลับไปดูว่าตอนนี้ข้อมูลออเดอร์ สินค้า ลูกค้า กระจัดกระจายอยู่กี่ที่ แล้วเริ่มวาง Data Model ง่ายๆ ตามตัวอย่างในบทความนี้ได้เลย
🇬🇧 What Data Should Online Sellers Track? Building an E-commerce Data Model
This article is summarized from the Lin Davoy channel, from the video “What Data Should an Online Seller Keep? [How One E-commerce Business Designed Its Data Model]”. Lin walks through how one online seller, selling across Shopee and Lazada, thinks about organizing business data with a proper Data Model from day one, so it is easy to build a Power BI dashboard or analyze sales later without reworking files.
Why online sellers need a data model
A common problem for sellers who have been running a while is that data ends up scattered: orders live in the platform, stock sits in one spreadsheet, and income and expenses live in a separate accounting book. When it is time to summarize monthly sales or check which products sell best on each channel, someone has to manually copy data from file to file, which wastes a lot of time. Designing a Data Model upfront means deciding what data to keep, where to keep it, and how each table connects to the others, before you even start collecting data, similar to drafting a house plan before building.
The core data every e-commerce business should keep
From the example in the video, this seller’s data breaks down into a few main groups: Orders, Products, Customers, Payments, and Shipping. Each group needs different details, and critically, each table needs a reference ID connecting it to the others, such as an Order ID that links to the product purchased, the customer who bought it, and the shipping channel used.
| Data group | Example fields to track | Why it matters |
|---|---|---|
| Order | Order number, order date, sales channel (Shopee/Lazada/Line) | The core of every sales analysis |
| Product | SKU, product name, category, cost | Used to calculate profit and spot bestsellers |
| Customer | Customer ID, province, purchase frequency | Helps with customer segmentation and marketing |
| Payment | Payment method, platform fees | Reveals true net profit after fees |
| Shipping | Carrier, shipping cost, delivery status | Helps control logistics cost and customer satisfaction |
Table relationships: don’t cram everything into one file
A key point Lin emphasizes is not to stuff every column into a single table, since that creates duplicate data and makes edits painful. Instead, split data into smaller tables by category and connect them with reference IDs. This mirrors the Star Schema approach used in Power BI: a central Fact Table for transactions (like Orders) surrounded by Dimension Tables for details (like Product, Customer). Designing it this way from the start makes building dashboards or pivot tables later much faster and more accurate.
You can start simple, even without Power BI
The good news is you don’t need to start with Power BI at all. Sellers who are just starting out can design a simple data model in Excel or Google Sheets first, separating sheets by category and keeping matching reference-ID columns across tables. As the business grows and data volume increases, migrating into Power BI for deeper dashboard analysis becomes much easier, because the structure was already planned from the beginning.
Takeaway: build the data foundation on day one
The key lesson here is that e-commerce businesses that scale smoothly tend to share one trait: organized data systems from the start, rather than cleaning up a mess later. If you are running an online store right now, take a look at how scattered your order, product, and customer data currently is, and try sketching a simple data model like the one in this article.
ติดตามข่าวสาร Data & AI ได้ที่:
Facebook: https://www.facebook.com/davoytech
YouTube: https://www.youtube.com/@linlinmhee
📌 อย่าลืมกด Like, Share และ Subscribe เป็นกำลังใจให้ด้วยนะคะ!
💬 เพื่อนๆ ที่ขายของออนไลน์ ตอนนี้เก็บข้อมูลออเดอร์และลูกค้ายังไงกันบ้างคะ ใช้ Excel ธรรมดา หรือเริ่มทำ Data Model กับ Power BI แล้ว มาเล่าสู่กันฟังได้เลยค่ะ
#Davoy #DavoyTech #Linlinmhee #เรียนAI #คอร์สAI #DataAndAI #PowerBI #Ecommerce #Shopee #Lazada #DataModel #ธุรกิจออนไลน์ #แม่ค้าออนไลน์