Data Analytics & Consulting
Our Portfolio
Sales Data Analysis
วิเคราะห์ข้อมูลยอดขายจาก POS เพื่อการวางกลยุทธของธุรกิจในอนาคตโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น
– Sales Analysis วิเคราะห์ส่วนประกอบของยอดขายในแง่ของลักษณะการซื้อ/ประเภทสินค้า
– Cohort Analysis วิเคราะห์ว่าลูกค้ามีการกลับมาซื้อเมื่อไหร่
– Market Basket Analysis วิเคราะห์ว่าสินค้าใดมักจะถูกซื้อด้วยกัน
– Pareto Chart ยอดขายส่วนใหญ่ จะมาจากสินค้าเพียงไม่กี่ชนิด และหาว่าสินค้านั้นคืออะไร
Customer Data Collection
การวางระบบเก็บข้อมูลของลูกค้า จากเดิมที่ให้ลูกค้ากรอกข้อมูลในกระดาษแล้วส่งเข้ามาที่บริษัท สามารถเปลี่ยนเป็นรูปแบบออนไลน์ผ่านทาง QR Code โดยจะสามารถดูข้อมูลได้อย่าง Real-time
Data Management and Cleansing
การจัดการข้อมูลและการ clean ข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นในการนำข้อมูลมาใช้งาน รวมถึงการวางระบบการเก็บข้อมูลเพื่อให้ข้อมูลที่เข้ามาใหม่เป็นข้อมูลที่ clean เช่น เบอร์โทรศัพท์มือถือจะมี 10 หลัก และเริ่มต้นด้วย 06, 08 หรือ 09
Real-time Dashboard
Real-time dashboards แสดงผลเพื่อให้คนใช้สามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว ด้วยการออกแบบที่สร้างไว้ก่อน รวมถึงสามารถดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ ผ่านทางโปรแกรม Power BI, Tableau หรือ R Shiny
Data Analytics คืออะไร?
Data Analytics ประกอบไปด้วยสามด้านหลักๆ ได้แก่ Data Engineering, Data Sciences และ Data Analysis
Data Engineering
คือการวางโครงสร้างพื้นฐาน ว่าเราจะหาข้อมูลได้อย่างไร นำข้อมูลไปเก็บที่ไหน และใช้แพลตฟอร์มใดในการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น เก็บข้อมูลจากแบบสอบถามออนไลน์ โดยใช้ TypeForm หลังจากนั้นข้อมูลจะถูกส่งต่อไปยังฐานข้อมูลที่ Amazon Redshift SQL database เพื่อเก็บข้อมูล และ นำเสนอด้วยกราฟผ่านทางโปรแกรม Tableau
Data Analysis
คือการแปลผลจาก Data Engineering และ Data Sciences ให้ออกมาในแง่ของการทำธุรกิจ เช่น ตัวอย่างของ UPS ที่กล่าวไปด้านบน เมื่อเราได้บทเรียนจากข้อมูลของเรา เราควรจะเอามาแปลผลเพื่อทำให้เกิด Impact ผ่านทาง business strategy
OUR TOOLS
ทางทีมมีความสามารถในการใช้เครื่องมือที่หลากหลายเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล และสามารถเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมกับคุณได้
Want to do Analytics Project?
