TEXT MINING จะเพิ่มยอดขายได้อย่างไร? เข้าใจก่อนใครพร้อมรับมือ Thailand 4.0

Share This Post

ในยุคไทยแลนด์ 4.0 ที่ภาครัฐสนับสนุนและส่งเสริมด้านนวัตกรรมเพื่อให้เกิดการพัฒนาทั้งทางด้านเศรษฐกิจในภาพรวมด้วย เทคโนโลยีนและวัตกรรมสมัยใหม่ การวิจัยและการวิเคราะห์ข้อมูลเข้ามามีบทบาทอย่างชัดเจนที่สุดในยุคสมัยนี้ ดังนั้นปฏิเสธไม่ได้เลยว่า บิ๊กดาต้า (Big Data) มีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งสำหรับประเทศไทยในยุคนี้ จากที่ได้เคยนำเสนอบทความเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้บิ๊กดาต้าในปัจจุบันสำหรับหลากหลายวงการ อาทิเช่น การเลือกตั้งสหรัฐอเมริกา การประกอบธุรกิจ โดยเฉพาะทางด้านการค้าปลีก และล่าสุดสำหรับด้านกีฬาฟุตบอล จะเห็นได้ว่า บิ๊กดาต้าสามารถประยุกต์และนำไปใช้ในหลากหลายด้านและมีประสิทธิภาพสูงในการขับเคลื่อนหรือวางแผนเพื่อตอบสนองนโยบายในหลากหลายวัตถุประสงค์

โดยส่วนใหญ่ข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์จะเป็นเพื่อประโยชน์ทางธุรกิจและป็นในรูปแบบของตัวเลขที่สามารถแสดงค่าออกมาได้อย่างชัดเจนและสามารถเปรียบเทียบให้ได้เป็นรูปธรรม แต่ยังมีอีกมิติหนึ่งที่น่าสนใจในแง่มุมของบิ๊กดาต้าคือการนำข้อมูลที่เป็นลักษณะของตัวอักษรแล้วมาวิเคราะห์หรือที่เรียกว่า การทำเหมืองข้อความ (Text Mining) ที่นำข้อมูลในรูปแบบของตัวอักษรมาวิเคราะห์ในเชิงสถิติ เพื่อหารูปแบบความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูลเหล่านั้น ประโยชน์เบื้องต้นของการทำบิ๊กดาต้าในลักษณะนี้คือการลดความซับซ้อนของข้อมูลและขนาดของข้อมูลโดยไม่ทำให้เนื้อหาสาระสำคัญสูญเสียไป

อย่างไรก็ดีในปัจจุบันมีการประยุกต์ใช้บิ๊กดาต้าสำหรับการทำเหมืองข้อความในลักษณะของการตอบโจทย์ทางธุรกิจมากขึ้น จะสามารถเห็นตัวอย่างที่ชัดเจนและเป็นรูปธรรมในโลกออนไลน์ซึ่งข้อมูลส่วนใหญ่อยู่ในรูปแบบลักษณะตัวอักษรที่ผู้คนเข้ามาแสงความคิดเห็นความรู้สึก

asdasdSource of Picture: Advanced Analytics – The Boston Consulting Group

วิธีการทำเหมืองข้อความเพื่อที่จะมาช่วยในการวิเคราะห์ความรู้สึกหรือผลตอบรับของสินค้าและบริการว่าผู้บริโภคมีความพึงพอใจหรือมีผลตอบรับอย่างไร ในอดีตที่ผ่านมาการสำรวจความพึงพอใจในรูปแบบเดิมเราอาศัยการทำวิจัยสำหรับผู้บริโภค(Consumer Research) ที่ต้องอาศัยการเก็บข้อมูลภาคสนาม (field work) และวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติจากกลุ่มตัวอย่างเพื่อที่จะนำผลการศึกษาหรือการวิเคราะห์ไปอนุมานเพื่อเป็นตัวแทนของประชากรส่วนใหญ่ในทางสถิติ แต่อย่างไรก็ดีจุดอ่อนของการสำรวจแบบดั้งเดิมอาจจะมีความผิดพลาดอันเกิดมาจากการสำรวจตัวอย่าง อาทิ ความคาดเคลื่อนจากกาสำรวจ (Sampling Error) และในบางครั้งการสำรวจอาจจะไม่ได้ความคิดเห็นที่แท้จริงจากกลุ่มตัวอย่างเนื่องจากปัจจัยในบางประการ

ดังนั้นการทำเหมืองข้อความจึงเข้ามาแก้ข้อจำกัดเหล่านี้โดยการนำข้อมูลที่เกิดจากพฤตกรรมที่แท้จริงบนออนไลน์มาสร้างตัวแบบ (Modelling) เพื่อหารูปแบบความสัมพันธ์และพยากรณ์พฤติกรรมของแต่ละบุคคลได้ ยิ่งข้อมูลออนไลน์ในปัจจุบันเป็นข้อมูลขนาดใหญ่และมีความหลากหลายจึงเปิดโอกาสให้นักวิเคราะห์สามารถที่จะหาความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและมีประสิทธิภาพในการทำนายมากขึ้น การประยุกต์ใช้เหมืองข้อความในปัจจุบันที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลาย คือ การบริหารระบบคำบ่นคำชม หรือ นิยมเรียกกันว่า Social Listening ที่สามารถรับรู้ถึงเสียงตอบรับหรือเสียงสะท้อนที่แท้จริงจากสินค้าและบริการ

อีกทั้งยังอาศัยข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์เพื่อรูปแบบจนสามารถคาดเดาพฤติกรรมหรือเสียงตอบรับของผู้บริโภคในอนาคตได้อย่างมีหลักการว่า ปัจจัยหรือพฤติกรรมแบบใดจากข้อความบนออนไลน์ที่มีแนวโน้มทางบวกและทางลบต่อสินค้าและบริการได้แบบเรียวไทม์ (Real Time) ดังนั้นสามารถที่จะทำให้แก้ไขจุดบกพร่องได้อย่างทันท่วงที รวมถึงสามารถลดความเสี่ยงอันก่อให้เกิดความเสียหายในวงกว้างได้อย่างดีอีกด้วย

ประโยชน์ของการทำเหมืองข้อความยังมีอีกหลายรูปแบบที่นำมาประยุกต์ใช้เพื่อตอบสนองความต้องการในแต่ละธุรกิจทั้งในทางด้านภาพลักษณ์ของสินค้าและบริการที่ได้ยกตัวอย่างพบอสังเขปในข้างต้น อีกทั้งยังสนับสนุนการเติบโตของผลประกอบการทางธุรกิจ (Revenue) ได้อีกทางหนึ่งด้วย

 

asdasdddd

 

 

 

 

Sarunyapat Atikuntana
Analytics Manager – Data Scientist
IPG Mediabrands Thailand

spot_img

Related Posts

Privacy Overview

This website uses cookies so that we can provide you with the best user experience possible. Cookie information is stored in your browser and performs functions such as recognising you when you return to our website and helping our team to understand which sections of the website you find most interesting and useful.