Data Thinking ทักษะในศตวรรษที่ 21 ลูกผสม Design Thinking กับ Data Science

Email LinkedIn Tweet Facebook ShareShares341

ในวันที่ไม่ใช่แค่ Data-Driven Marketing แต่วันนี้เราอยู่ในยุค Data-Driven Age ดังนั้นความรู้ความเข้าใจในเรื่อง Data จึงเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ถ้าคุณยังต้องการอยู่ในเกมธุรกิจหรือเกมการตลาดในศตวรรษที่ 21 นี้ และนั่นก็ก่อให้เกิดแนวคิดและแนวทางการทำงานใหม่ๆ ขึ้นมากมาย หนึ่งนั้นในนั้นก็คือ Data Thinking ซึ่งเป็นการผสมผสานระหว่าง Design Thinking ที่โด่งดังมานานกับ Data Science ที่เพิ่งจะมาฮิตกันไม่กี่ปีมานี้ ลองมาทำความเข้าใจกันนะครับว่าเจ้า Data Thinking คืออะไร และสำคัญอย่างไรในยุค Data ครับ

Data-Driven Everything เมื่อทุกสิ่งรอบตัวล้วนถูกขับเคลื่อนด้วย Dataโดยที่เราอาจไม่รู้ตัว

Data Thinking ส่วนผสมระหว่าง Design Thinking กับ Data Science ทักษะใหม่ของคนทำงานในศตวรรษที่ 21 ที่องค์กรต้องการ ต้องเข้าใจและใช้ Data เป็น

บางคนอาจคิดว่า Data เป็นเรื่องไกลตัว ฟังดูน่าจะเป็นเรื่องที่เกี่ยวกับคนที่ทำงานฝั่ง IT, Developer หรือ Data Science มากกว่าจะเป็นนักการตลาด เจ้าของธุรกิจ SME หรือแม้แต่คนทั่วไปสายคาเฟ่ฮอปปิ้งอย่างเรา(ผมเป็นพวกคาเฟ่ฮอปปิ้งครับ) แต่รู้มั้ยครับว่าแท้จริงแล้วหลายสิ่งรอบตัวเราถูกขับเคลื่อนด้วย Data มานานมาก ยกตัวอย่างง่ายๆ ก็ทุกฟีดในเฟซบุ๊กที่เราเห็น หรือคลิปล่าสุดบน TikTok ที่เราเล่น Challenge ตามก็ล้วนถูกขับเคลื่อนด้วย Data ทั้งนั้นครับ

โพสล่าสุดที่คุณเห็นล้วนถูกประเมินจากทาง Facebook แล้วว่าคุณน่าจะอยากเห็นโพสแบบไหนมากกว่ากันท่ามกลางโพสที่มีเป็นหมื่นพันจากเพื่อนๆ หรือคลิปแบบไหนที่จะทำให้คนอยากเล่น TikTok ไปนานๆ จนถึงขั้นอยากจะเต้นตามด้วยซ้ำ

ย้อนกลับไปเมื่อปี 2013 ซีรีส์หนึ่งใน Netflix ที่โด่งดังมากอย่าง House of Cards ได้ถูกเผยแพร่เป็นครั้งแรก แม้ในตอนนั้นคนไทยจะยังไม่ค่อยรู้จัก Netflix (เพิ่งจะมาเป็นที่รู้จักในบ้านเราเมื่อ 1-2 ปีก่อนเอง) แต่ซีรีส์เรื่องนี้ประสบความสำเร็จและทำรายได้ให้ Netflix อย่างมหาศาล ทำให้มีคนสมัครสมาชิค Netflix เพิ่มขึ้นกว่า 2,000,000 คนเพราะอยากจะดูซีรีส์เรื่องนี้โดยเฉพาะ

แต่เบื้องหลังซีรีส์ House of Cards ที่โด่งดังของ Netflix ก็ไม่ได้มาจากการคิดเองเออเองของผู้สร้าง ผู้กำกับ หรือนายทุนคนออกเงิน(ก็คือ Netflix) แต่มาจากการเอา Data ของผู้ชมบน Netflix ที่มีมาวิเคราะห์จนพบว่านักแสดงนำชายแบบไหนที่คนชอบ ผู้กำกับแบบไหนที่คนอยากดู หรือแม้แต่โครงเรื่องแบบไหนที่จะทำให้คนติดงอมแงม

และนั่นก็คือการเอา Data มา Driven Content จนกลายมาเป็นซีรีส์ที่โด่งดังอย่าง House of Cards ในที่สุดนั่นเองครับ

ในปี 2016 ทางหนังสือพิมพ์ Washington Post หลังจากถูก Amazon.com ซื้อไปก็ได้มีการเอา AI มา Driven Business นั่นก็คือพวกเขาเอา Data มากมายที่ Washington Post มีแต่ไม่เคยเอามา Analyze จนทำให้ค้นพบรูปแบบว่าควรจะเขียนข่าวแบบไหนออกมาที่จะทำให้คนอ่านแล้วติดมากขึ้น

เริ่มตั้งแต่มีการปรับวิธีการเขียนข่าวแต่ละเรื่องให้ Personalization ตามพฤติกรรมของคนอ่าน ทำให้ข่าวเดียวกันสามารถเปลี่ยนวิธีการเล่าได้หลากหลาย ส่งผลให้ Content เดิมที่มีสามารถ Utilized ได้ดีขึ้นมาก และก็ยังไม่จบแค่นั้นทาง Amazon.com เจ้าพ่อบริษัทเทคโนโลยีระดับโลกยังเอา AI มาช่วยในการเขียนข่าวแบบอัตโนมัติ จนในตอนหลังคนอ่านแยกไม่ออกแล้วว่าข่าวไหนคนเขียน ข่าวไหน AI เขียนครับ

ที่สำคัญคือ Washington Post สามารถขยายกลุ่มเป้าหมายไปยังตลาดอื่นๆ ที่อาจจะมีคนสนใจน้อยอย่างกีฬาเบสบอลที่ไม่คุ้มค่าการจ้างนักข่าวให้มาเขียน แต่พอเอา AI มาทำหน้าที่ในการเขียนข่าวแบบง่ายๆ อย่างการสรุปผลการแข่งขันในแต่ละนัด แต่ละวัน ก็ทำให้กลุ่มคนที่สนใจกีฬาเบสบอลเข้ามาเป็นผู้อ่านและลูกค้าของ Washington Post มากขึ้น

นี่คือกลยุทธ์การเอา AI มาช่วยเปิดพื้นที่ตลาดใหม่ๆ ที่อาจจะไม่คุ้มค่าถ้าต้องใช้คนมาทำ เป็นการทำการตลาดแบบ Long tail marketing ก็ว่าได้ครับ

แล้วเจ้าตลาด Long tail marketing นี่แหละที่แม้จะดูเล็กน้อยจนไม่น่าลงทุน แต่ถ้ากวาด Long tail ทั้งหลายได้หมดก็จะกลายเป็นเค้กก้อนใหญ่จนแซงหน้าตลาด Mass ที่ใครต่างก็อยากแย่งกันไปได้ง่ายๆ

และโลกของ Data และ AI ยังขยับเข้ามาใกล้ตัวเรามากขึ้นกว่านั้น เพราะเมื่อปี 2018 ตอนที่ Google ประกาศ Duplex ที่ทำให้ AI กลายเป็นผู้ช่วยอัจฉริยะผ่านการสั่งงานด้วยเสียง ที่ในคลิปตอนเปิดตัว CEO Google โชว์เหนือด้วยการให้ AI โทรไปจองคิวร้านตัดผมจนทำเอาคนทั่ง Hall ร้องระงมด้วยความทึ่งกับเทคโนโลยี Google Duplex ดังกล่าวเลย

นี่เป็นแค่ไม่กี่ตัวอย่างของการเอา Data มาใช้กับธุรกิจที่ส่งผลต่อชีวิตประจำวัน แน่นอนว่าคนทำงานก็เริ่มรู้สึกร้อนๆ หนาวๆ หรือตกงานไปบ้างแล้ว แต่ในขณะเดียวกันเมื่อเทคโนโลยีใหม่เกิดขึ้นก็ย่อมตามมาด้วยความต้องการคนที่มีความสามารถใหม่ๆ ในการทำงานกับเทคโนโลยีดังกล่าวครับ

เพราะในวันนี้เราเต็มไปด้วยเทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้นมาอย่างรวดเร็วที่พร้อมใช้งานกับธุรกิจมากมาย ทั้งการเอา Machine learning หรือ Deep learning มาใช้ในทุกๆ ด้าน การใช้ระบบสั่งการด้วยเสียงหรอ Voice recognition หรือการที่ AI สามารถเข้าใจภาษาคนได้ดียิ่งกว่าคนด้วยกันผ่าน Natural language processing หรือเทคโนโลยี Image recognition ที่ใช้รูปเพื่อค้นหาข้อมูล หรือวิเคราะห์ข้อมูลภายในรูปเป็นเรื่องง่ายแถมยังทำได้ดีกว่ามนุษย์ไปแล้วในวันนี้

เห็นมั้ยครับว่าโลกทั้งใบและชีวิตเราทุกวันล้วนถูก Data-Driven โดยรู้ตัวและไม่รู้ตัว ดังนั้นคำว่า Data-Driven Marketing อาจจะฟังดูแคบไปหน่อยในวันนี้ เพราะในความจริงเรากำลังอยู่ในยุค Data-Driven Everything จริงๆ ครับ

Data Literacy ทักษะงานในศตวรรษที่ 21 มองดาต้าออก, ใช้ดาต้าเป็น และ เอาดาต้าไปต่อยอดได้

เมื่อเราเห็นแล้วว่าธุรกิจในวันนี้ล้วนถูกขับเคลื่อนด้วย Data ดังนั้นในองค์กรที่อยากจะอยู่รอดและไปต่อได้ในศตวรรษที่ 21โดยเฉพาะในยุคหลัง COVID-19 นี้ต้องแน่ใจว่าพนักงานในองค์กรเรานั้นมีความรู้ความเข้าใจเรื่อง Data เป็นอย่างดี

พนักงานในศตวรรษที่ 21 ต้องเข้าใจว่าจะเอา Data มาช่วยพัฒนาสินค้าหรือบริการให้ดีขึ้นอย่างไรได้บ้าง และการที่พนักงานจะทำแบบนั้นได้บริษัทเองก็ต้องมั่นใจว่าพวกเขามีทักษะการทำงานกับ Data ขั้นพื้นฐานที่ดี เพราะทักษะการทำงานกับ Data จะกลายเป็นพื้นฐานเหมือนทักษะการใช้คอมพิวเตอร์หรือโปรแกรม Offlice ต่างๆ ในวันนี้ครับ

คนที่ทำงานกับ Data เป็นไม่ได้หมายความว่าต้อง Coding เป็นเท่านั้น แต่หมายถึงคนที่สามารถอ่าน Data ออกแล้ววิเคาะห์ต่อยอดได้ หรือถ้าจะให้ดีกว่านั้นต้องมีกลยุทธ์ในการใช้ Data ว่าจะเอามาพัฒนาต่อยอดกับลูกค้าและธุรกิจอย่างไร จะทำอย่างไรให้ User Journey หรือ Customer Journey ดีขึ้นในทุกๆ ส่วน หรือจะวาง Data Strategy อย่างไรที่จะทำให้ลูกค้าอยู่กับเรานานๆ หรือใช้สินค้าเราให้นานที่สุดเท่าที่จะนานได้ เป็นการต่ออายุ Product life cycle นั่นเอง

แต่สิ่งที่พบในวันนี้กลายเป็นองค์กรส่วนใหญ่ยังไม่สามารถพาพนักงานไปถึงขั้นนั้นได้ เพราะพวกเขายังคงง่วงอยู่กับการทำให้ขั้นตอนต่างๆ ในองค์กรเป็น Digitalization หรือยังคงทำ Digital Transformation ไม่เสร็จสักที หรือที่หนักไปกว่านั้นคือบางองค์กรยังคงอยู่ในขั้นตอนการเปลี่ยนข้อมูลในกระดาษให้อยู่ในรูปแบบ Digital ด้วยซ้ำ หลายองค์กรยังคงเพิ่งวางระบบในการรวม Data ให้เป็น Centralization หรือยกเอาไปไว้บน Cloud ให้ทุกคนที่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้ทุกที่ทุกเวลาอยู่เลย

ดังนั้นความท้าทายสำหรับองค์กร ธุรกิจ และคนทำงานในศตวรรษที่ 21 คือพวกเขาจะใช้ Data ให้เกิดประโยชน์กับธุรกิจในทุกๆ ด้านได้เต็มประสิทธิภาพมากที่สุดได้อย่างไร ตั้งแต่การเลือกเทคโนโลยีให้เหมาะสม หรือใช้เทคโนโลยีที่มีให้คุ้มค่า ไปจนถึงการใช้ Data-Driven Decision ในทุกๆ ขั้นตอนของการทำงานที่ไม่ใช่แค่การตลาดอีกต่อไป

ดังนั้นการทำงานกับ Data จะไม่ใช่แค่เรื่อง Technology อย่างที่หลายคนเคยเชื่อ แต่จะทำอย่างไรให้การทำงานกับ Data เป็นเรื่องของ Mindset ของคนทุกระดับในองค์กรนั่นเองครับ

สรุปได้ว่าทักษะการทำงานกับ Data ในศตวรรษที่ 21 หรือ Data Literacy คือความรู้ความเข้าใจในการใช้งาน จัดการ และทำงานร่วมกับ Data ที่ทุกคนต้องมีเหมือนทุกคนในวันนี้ต้องใช้คอมพิวเตอร์และอินเทอร์เน็ตได้ครับ

Data Thinking ส่วนผสมระหว่าง Design Thinking กับ Data Science ที่คนทำงานในศตวรรษที่ 21 ต้องมี

เพราะในการทำงานจริงกับ Data นั้นจะมีมากกว่าแค่เรื่อง Statistic แต่ขึ้นอยู่กับว่าจะเอา Data ไปใช้อย่างไร หรือจะทำอย่างไรให้ได้ซึ่ง Data ที่ต้องการมา นั่นหมายถึงต้องเข้าใจคอนเซปการทำงานกับ Data ที่ดีพอจนสามารถพูดจาภาษา Data กับคนที่ทำ Data Science ได้ เหมือน Marketer ในวันนี้ต้องเข้าใจเรื่อง Digital Marketing แม้จะทำเองไม่เป็นทุกอย่าง แต่อย่างน้อยคือต้องเข้าใจหลักการการทำงานของมัน เพื่อที่จะได้สื่อสารกับคนที่ลงมือทำได้ตรงกันถึงเป้าหมายที่ต้องการ

รวมถึงเครื่องมือการทำงานกับ Data เองก็เริ่มถูกออกแบบให้ใช้งานได้ง่ายขึ้นกว่าเดิมมาก ไม่จำเป็นต้อง Dev เป็นหรือเป็น Data Science เท่านั้นถึงจะทำงานกับเครื่องมือในการทำงานกับ Data ได้ เหมือนอย่างที่ผมใช้ Google Data Studio ในการทำ Data Visualization เพื่อสร้างเครื่องมือในการใช้งาน Data ของตัวเองขึ้นมาแบบง่ายๆ ได้โดยที่ไม่ต้องเขียนโปรแกรมเป็นสักภาษาครับ

และด้วยหลักการ Design Thinking ที่มีวิธีคิดจากการเอาข้อมูลมาช่วยสร้างนวัตกรรมเป็นทุนเดิมอยู่แล้ว เมื่อนำมาประยุกต์ใช้ในการทำงานกับ Data ก็จะทำให้ง่ายขึ้นมากสำหรับสาย Creativity ครับ

5 Stages in the Design Thinking Process | Interaction Design Foundation

จากรูปภาพจะเห็นว่า Data Thinking คือส่วนผสมตรงกลางระหว่าง Design Thinking เดิมกับ Data Science ใหม่ นั่นก็คือการเป็นนักคิดสาย Data ที่ต้องเข้าใจคอนเซปและวิธีการทำงานของ Data บวกกับการต้องมีความคิดสร้างสรรค์หรือ Creativity ที่มอง Data สำหรับฝั่งการตลาดหรือธุรกิจครับ

ดังนั้นคนที่จะเป็น Data Thinking ได้คือคนที่ต้องมองออกว่าในแต่ละขั้นตอนการทำงานหรือ User Journey นั้นมีอะไรบ้างที่สามารถเก็บ Data เอามาเพื่อต่อยอดได้ หรือแม้แต่สามารถมองออกว่าจาก Data ที่มีนั้นจะเอาไปใช้งานอย่างไรต่อ หรือมี Data อะไรบ้างที่ขาดหายไปแล้วต้องเอามาเพิ่ม หรือถ้าไม่มี Data ที่ต้องการแล้วจะทำอย่างไรให้ได้มาจากการใช้ Creativity ผ่านการทำแคมเปญการตลาดเพื่อเก็บ Data นั่นเองครับ

Data Thinking คือคนที่เข้าใจทั้ง Data และ Business ไปพร้อมกัน บวกกับต้องมี Creativity ความคิดสร้างสรรค์เรียกได้ว่าเป็นศาสตร์ใหม่ที่น่าสนุกไม่น้อยในศตวรรษที่ 21 ก็เป็นได้

ซึ่ง Data Thinking ก็คล้ายกับคนที่เป็น Creative Strategies คนที่มีทั้งศาสตร์และศิลป์ คนที่มีมุมมองกับ Data ในแบบที่ Data Science ไม่มีหรือ Business Expert ไม่เข้าใจ

เพราะ Data Thinking คือคนที่จะเป็นตัวเชื่อมระหว่างฝ่าย IT กับฝ่าย Business ให้เข้าใจซึ่งกันและกัน คือคนที่สามารถบอกถึงความต้องการและข้อจำกัดของอีกฝ่าย ให้การทำงานร่วมกันของทุกฝ่ายเป็นไปอย่างราบรื่นและเกิดประสิทธิภาพมากที่สุดในยุค Data ครับ

และนี่ก็คือทักษะใหม่ในศตวรรษที่ 21 ของคนทำงานในยุค Data-Driven Age เห็นมั้ยครับว่าการทำงานกับ Data ในวันนี้นั้นมีหลายแง่มุมกว่าที่คิด คุณไม่จำเป็นต้อง Dev เป็นหรือ Coding ได้แต่คุณก็ต้องทำงานกับ Data ได้ในแบบของคุณ คุณต้องใช้ Creativity เข้ามาช่วยในการทำให้งานของคุณดีขึ้นจาก Data รอบตัวที่มีหรือแม้แต่ถ้าไม่มีก็ต้องมองให้ออกว่าจะหา Data อะไรจากไหนมาแทน

สุดท้ายนี้แม้นี่จะเป็นยุคที่ใครๆ ก็เรียกว่า Data-Driven Everything แต่สำหรับผมมองว่านี่คือยุคที่ Creativity-Driven Data เพราะ Data ชุดเดียวกันแต่ถ้ามองกันต่างมุมและวิเคราะห์ออกมาได้ดีกว่า คนนั้นจะเป็นผู้ชนะครับ

ในหนังสือ Data-Driven Marketing มี Canvas การทำงานกับ Data ที่อยากแชร์ให้นักการตลาดได้เอาไปใช้กัน รวมถึงยังมีเคสการใช้ Creativity-Driven Data มากมายที่นักการตลาดควรรู้ไว้เพื่อจะได้เอาไปต่อยอดในการทำการตลาดในยุค Data ครับ

สนใจสั่งซื้อออนไลน์ > https://shope.ee/2q2TMGke9Z