Leadership Vision: New Normal Data-Driven Business บทสัมภาษณ์คุณสันติสุข ลิ้มปิติเจริญโชติ STelligence

ปี 2020 ที่ทุกธุรกิจและผู้ประกอบการทุกรายต้องเผชิญกับความเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วที่คาดการณ์ไม่ได้นี้ การใช้ข้อมูลมาตัดสินใจในธุรกิจถือเป็นหัวใจสำคัญของการอยู่รอดและเติบโตท่ามกลางภาวะนี้ ทิศทางการลงทุนด้าน Data ของธุรกิจองค์กรควรเป็นอย่างไร? หลักคิดในการตัดสินใจโครงการด้าน Data สำหรับธุรกิจในยามนี้มีอะไรบ้าง? พบคำตอบของคำถามเหล่านี้ได้ในบทความ “Leadership Vision: New Normal Data-Driven Business” บทสัมภาษณ์คุณสันติสุข ลิ้มปิติเจริญโชติ กรรมการผู้จัดการและผู้ก่อตั้ง บริษัท STelligence จำกัด

ผู้ถูกสัมภาษณ์: คุณสันติสุข ลิ้มปิติเจริญโชติ

บริษัท: STelligence

ตำแหน่ง: กรรมการผู้จัดการและผู้ก่อตั้ง

ประวัติโดยย่อ:

  • ปริญญาเอก Ph.D. candidate หลักสูตรธุรกิจเทคโนโลยีและการจัดการนวัตกรรม (CUTIP) Technopreneurship and Innovation Management) จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
  • ปริญญาโทเศรษฐศาสตร์บริหาร จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
  • ปริญญาตรี วิศวกรรมไฟฟ้า เกียรตินิยมอันดับ 2 จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
  • สำเร็จหลักสูตร IOD. การเป็นกรรมการระดับ Fellow เป็นอาจารย์พิเศษให้กับมหาลัยจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ลาดกระบัง ธรรมศาสตร์ มหิดล ทางด้าน Data Analytic, Automation และ Transformation
  • บรรยายเรื่อง Digital Transformation กับ AI ให้กับตลาดหลักทรัพย์ สวทช. และกลุ่มธนาคารต่างๆ

ช่องทางการติดต่อ:

Website บริษัท: https://stelligence.com/
Facebook บริษัท: https://www.facebook.com/STelligence
เบอร์โทรติดต่อบริษัท: 02-024-6661
อีเมล์ติดต่อบริษัท: sales@stelligence.com

Q: การมาของ COVID-19 ส่งผลกระทบอย่างไรต่อทีม Data ภายในธุรกิจบ้าง

COVID-19 ได้ส่งผลกระทบต่อธุรกิจของลูกค้าในหลายเซ็กเตอร์ และกระทบต่อความมั่นใจในการลงทุนในอนาคตของลูกค้าอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ การลงทุน หรือตัดสินใจทำโครงการด้านดาต้านั้นน่าจะมีปริมาณลดลง และต้องการผลลัพธ์ที่เร็วขึ้น ดังนั้นผู้บริหาร หรือผู้ดูแลระบบ จึงต้องไตร่ตรองอีกครั้งว่าการลงทุน Data ที่เขากำลังทำอยู่นั้นหรือการลงทุนในอนาคต มีความสำคัญต่อธุรกิจในลำดับต้นๆหรือไม่ สามารถที่จะได้ความคุ้มค่า และสร้างโอกาสได้จริงๆ หรือไม่ องค์กรมี Culture ที่พร้อมรับการเปลี่ยนแปลงของคนในองค์กรมากพอหรือไม่

สำหรับธุรกิจที่ยังไม่ได้เริ่มนำมาใช้ Data Anlaytic แต่ผู้นำมีวิสัยทัศน์เรื่อง Data อยู่ก่อนแล้ว ก็จะเป็นโอกาสอันดีที่วิกฤตินี้จะทำให้เห็นถึงความสำคัญและจำเป็นของการวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากหลายๆองค์กรคงมีประสบการณ์ที่จะต้องเรียกดูรายงานและการติดตามบ่อยขึ้น การใช้ Data Analytic ที่สามารถเข้าถึงได้จากทุกที่ และมีข้อมูลสรุปที่สามารถตัดสินใจได้ทันที (Actionable) จะทำให้ผู้บริหารหรือเจ้าหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลที่เป็น Business Users สามารถบริหารจัดการทรัพยากรที่มีอยู่ได้อย่างเหมาะสมทันท่วงที นำการเปลี่ยนแปลงเพื่อรองรับ New Norm ได้

แต่หากธุรกิจใดที่ลงทุนกับ Data Analytics ไปก่อนหน้านี้แล้ว แต่ไม่สามารถนำมาใช้ประโยชน์ในการตัดสินใจได้ ก็น่าจะลองคิดใหม่ทำใหม่ มองหาสาเหตุของปัญหาว่าทำอย่างไรองค์กรถึงจะได้ประโยชน์ที่แท้จริง เพราะทุกอย่างต้องแข่งกับเวลา หรืออาจจะเลือกทางเลือกชะลอการลงทุน เพราะองค์กรยังไม่สามารถได้ผลลัพธ์คุ้มค่ากับที่ลงทุนไป และนำทรัพยากรมนุษย์ที่มีไปบริหารจัดการสิ่งที่มีความสำคัญมากกว่า

Q: โอกาสท่ามกลางวิกฤต COVID-19 ในแง่ของการนำข้อมูลมาใช้ในธุรกิจ มีตัวอย่างใดบ้าง

ท่ามกลางวิกฤตเช่นนี้ องค์กรต้องทำการวิเคราะห์ข้อมูลหลายส่วน ทั้ง Small Data ที่เกิดจากกิจกรรมต่างๆ ในองค์กรเช่นด้านการเงิน ด้านลูกหนี้ การวิเคราะห์กระแสเงินสด การบริหารต้นทุน หรือการหาข้อมูลจากภายนอกที่จำเป็นต่อธุรกิจซึ่งปัจจุบันมี website หรือ API ของ platform ต่างๆให้เข้าถึงได้มากขึ้น เช่นข้อมูลงบการเงินของคู่ค้า จำนวนพนักงาน social listening ถึงเทรนด์ต่างๆ หรือปัจจัยภายนอกที่เปลี่ยนแปลงรายวัน เช่น สภาพอากาศ อัตราแลกเปลี่ยน ข้อมูลรายอุตสาหกรรม ทำให้เราสามารถนำมาประยุกต์ใช้กับเทคโนโลยีด้านการวิเคราะห์ข้อมูลเช่น Lead Scoring, Credit Scoring, Demand Forecasting หรือทำงานร่วมกับ Marketing Automation เพื่อทำให้การใช้ข้อมูลในการตัดสินใจเกิดขึ้นโดยอัตโนมัติ ไม่ต้องให้ผู้บริหารสูงสุดเป็นผู้ตัดสินใจ เพื่อลดต้นทุน ควบคุมความเสี่ยง

นอกจากนั้น เรายังสามรถใช้ข้อมูลที่มีอยู่ไปสร้าง New Product หรือ New Service เช่นการหาความต้องการของลูกค้า หรือการเข้าถึงลูกค้าที่ปรับตัวตาม New Normal ไปแล้วได้เร็วขึ้น เพราะรูปแบบสินค้าและบริการเดิมไม่สามารถตอบโจทย์ในสถานการณ์ที่เกิดขึ้นจริงได้แล้ว และคู่แข่งหรือคู่ค้า ก็อาจมีการปรับตัวส่งผลทางด้านบวกและด้านลบต่อเรา การมีข้อมูลและสังเกตุการเปลี่ยแปลงแบบรู้ Foresight จะทำให้เราวางแผนรับมือในอนาคตได้ในระยะยาว

Q: กลยุทธ์ที่ธุรกิจไทยสามารถเลือกใช้เพื่อสร้างโอกาสใหม่ในจังหวะนี้คืออะไร

กลยุทธ์หลักๆ ปัจจุบันจะมี Cost Leadership, Differentiation และFocus แต่กลยุทธ์เหล่านี้มักใช้กับสภาวะที่เรารู้ตลาดที่แน่นอน มี Barrier to Entry ในธุรกิจของตนชัดเจน รู้เข้ารู้เรา แต่ในสภาวะนี้สิ่งที่เราไม่รู้ที่สุดคือการเปลี่ยนแปลงของลูกค้า คู่ค้า หรือแม้แต่ Supplier

ดังนั้นในมุมมองผมกลยุทธ์ในจังหวะนี้แบ่งเป็นสองส่วนคือกิจกรรมภายนอก เช่นการหา partner ใหม่ที่จะนำพาเราไปสู่ตลาดใหม่ได้มากขึ้น โดย synergy จุดแข็งซึ่งกันและกัน โดย partner ควรมีลักษณะตัดสินใจเร็ว หากสำเร็จ Scale ได้เร็วเพื่อได้ประโยชน์จาก First Mover Advantage, 2. การพัฒนาสินค้าและบริการใหม่ Redefine Value Proposition และ Business Model โดยอาจใช้รูปแบบ Multi-sides Busines model มากขึ้น เพื่อเช้าถึงตลาดได้เร็วและสร้างคุณค่าได้ระยะยาวจาก Ecosystem .

ส่วนกลยุทธ์ภายในจะต้องกลับมาวิเคราะห์ Five Force Model คือ Bargaining power ที่เรามีต่อลูกค้า คู่ค้า สินค้าทดแทน คู่แข่ง และตัวเราเอง ใหม่เพราะ COVID ทำให้สภาพต่างๆ เปลี่ยนไปมาก และเราจะต้องวิเคราะห์ตัวเองให้ละเอียดด้วย BCG Matrix เช่น เราจะต้องวางกลยุทธ์ที่เหมาะสมกับผลิตภัณฑ์บริการ หรือ Business Unit ว่ากลุ่มใดเป็น Cash Cow, Dogs, Start เพื่อปรับสัดส่วนการควบคุมต้นทุน การลงทุน การประเมิน market growth ใหม่ และประเมิน market share ใหม่ รวมถึงการหาธุรกิจใหม่เพื่อสร้างโอกาสหลัง COVID จากจุดแข็งและพันธมิตรที่เรามีทั้งหมด

Q: อุปสรรคที่ธุรกิจไทยจะต้องเผชิญในการนำ Data มาสร้างคุณค่าใหม่ๆ มีอะไรบ้าง

ปัญหาส่วนใหญ่ไม่ใช่องค์กรไม่มีข้อมูล ข้อมูลใดๆ จะเล็กขนาดใด ก็มีความสำคัญ ไม่เช่นนั้นเราคงไม่ดำเนินการเก็บ ประมวลผลและรายงานผลกันอยู่ด้วยรูปแบบเดิม แต่ปัญหาส่วนใหญ่ที่พบคือมุมมองต่อประโยชน์ที่จะได้จากข้อมูล หลายองค์กรเริ่มต้นด้วยการใช้ประโยชน์จาก 1 แหล่งในหลายมิติอย่างต่อเนื่อง ทำให้สามารถจัดการทรัยากรด้านบุคลากร ด้านการจัดการลูกค้า และด้านต่างๆ ได้ดีขึ้นอย่างมาก ซึ่งจุดนี้ต้องใช้ความสามารถในการวิเคราะห์และบริหารธุรกิจขั้นพื้นฐาน เช่นกฎ 80/20 เป็นต้น หลังจากนั้นองค์กรก็มักจะพบปัญหาเรื่องมี Data อยู่หลายแหล่ง กระจัดกระจาย องค์กรต้องรีบจัดการข้อมูลให้อยู่ในระบบ Digital Platform ที่ทุกคนที่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้ อาจจะยังไม่จำเป็นต้องรวมกันก็ได้ ให้แต่ละแผนกรับผิดชอบตัวชี้วัดทั้ง Leading Indicator และ Lacking Indicator ของตน หากทำส่วนนี้สำเร็จจึงสร้างทีมงานคอยบริหารจัดการข้อมูลหลายแหล่งให้สามารถดึงมาใช้ประโยชน์แบบองค์รวมกับแผนกที่เกี่ยวข้องกันใน Value Chain ของธุรกิจ เพื่อช่วยให้การตัดสินใจเกิดขึ้นได้ทันท่วงที มีระบบ Check and Balance

ในยุค COVID-19 นี้ที่จะอยู่กับเราไปอีกหลายปี และมีผลกระทบต่อธุรกิจอย่างน้อย 1-2 ปีกว่าจะกลับมาเป็นเหมือนเดิม เราอยู่ในสถานการณ์ที่รอไม่ได้ ควรโฟกัสไปที่การวิเคราะห์นำประโยชน์จาก Data มาใช้เป็นลำดับแรก มากกว่าการมุ่งเน้นไปสร้างระบบ Data Warehouse ที่อาจต้องใช้เวลานาน การดึงข้อมูลมาใช้ให้รวดเร็วมากที่สุดเป็นสิ่งจำเป็น และไม่ควรกังวลว่าข้อมูลนั้นยังไม่สมบูรณ์ 100 % เพราะมันย่อมดีกว่าการที่เราไม่มีข้อมูลใดๆ เลย หรือหากเราเป็น business users ซึ่งเป็นคนที่เข้าใจข้อมูลมากที่สุด มักจะทราบดีว่า ข้อมูลอยู่ในขอบเขตที่อาจมี Error ตรงจุดไหน และเราก็จะพอประเมินได้ว่า Error ที่เกิดขึ้นนั้น ควรแก้ไขจุดไหนเป็นลำดับแรก เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ดี โดยมี Concept ของการที่เราจะได้ผลลัพธ์จากการทำ Data Analytic ไม่ว่าจะเป็นกราฟ หรือ Dashboards หรืออื่นๆ เพื่อช่วยในการตัดสินใจนำ Data มาใช้ได้ในทันที จากนั้นเมื่อองค์กรเริ่มคุ้นเคยกับการใช้ประโยชน์ของ Data จึงเริ่มทำให้ข้อมูลเริ่มมีความถูกต้องมากขึ้นและมีการ update อย่าง real-time มากขึ้น หรือวางแผนในการทำ Data Management หรือ Data Catalog ให้องค์กรเป็น Data-Driven Organization

Q: เทคโนโลยีที่แนะนำให้ภาคธุรกิจได้เรียนรู้เบื้องต้นหรือศึกษาเอาไว้ในช่วงนี้ เพื่อเตรียมปรับเปลี่ยนและเตรียมตัวสำหรับอนาคต

ภาคธุรกิจควรศึกษาเรื่องของ Digital Technology และ Mind Set ใหม่ๆทั้งหลาย ไม่ว่าเป็นเรื่องของ Digital Marketing หรือ MARTECH (Marketing Technology) เพราะมันจะเป็นตัวช่วยทำให้เราเข้าถึงลูกค้าได้เร็วขึ้น โดยไม่ต้องผ่านระบบคนกลาง หรือระบบสื่ออื่นๆ เหมือนก่อน ทำให้เราเห็น Feedback และเก็บข้อมูลจากพฤติกรรมของลูกค้าที่เป็นเป้าหมายได้ดียิ่งขึ้น ต่อมาควรจะศึกษาเรื่องการใช้ Technology ที่ช่วยในการ Automate หรือ Automation ไม่ว่าจะเป็นการใช้ Software เขียน Workflow หรือว่าการเขียน Process ต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นการพัฒนาพวก Application ต่างๆ ซึ่ง ถ้าพัฒนา Application อาจจะไม่ทันการณ์ อาจจะต้องใช้ Platform สำเร็จรูป ไม่ว่าจะเป็น RPA หรือพวก Low Code Programming หรือเครื่องมือ Digital Platform ต่างๆ เพื่อทำให้การเชื่อมโยงทุกอย่างเป็นไปในระบบ Automation มากขึ้น การเรียนรู้สิ่งใหม่ๆ ต้องใช้ mindset เรื่องการยอมให้ล้มเหลวได้ การเรียนรู้เป็นการทดลอง ลองให้รู้ว่ามันไม่เวิร์ค หรือจ้างผู้เชี่ยวชาญมาช่วยในเวลาอันสั้น เพื่อให้เราได้เรียนรู้ได้เร็วขึ้น Culture ต่างๆ ในองค์กรก็ควร Set Zero ใหม่ในช่วงนี้เพื่อให้เกิดการปรับตัว และรองรับความท้าทายใหม่ๆ ในอนาคตอันใกล้

เรื่องสุดท้ายก็คือเรื่อง Data Analytic เราสามารถที่จะเก็บข้อมูลจากหลากหลายเเหล่ง และสามารถวิเคราะห์แยกส่วนหรือรวมส่วนก็ได้ วิเคราะห์ได้ตั้งเเต่ต้นน้ำยันปลายน้ำ เราควรจะต้องฝึกบุคลากรให้มีทักษะการวิเคราะห์ที่แม่นยำ โดยเฉพาะหากเรามีทรัพยากรที่จำกัด เราควรรู้ข้อมูลสำคัญ สามารถจัดลำดับและเลือกแก้ไขทำในสิ่งที่อาจจะเกิดความเสี่ยงมากที่สุดก่อน เป็นต้น และในการหาลูกค้าหรือในการใช้ทรัพยากร ควรพัฒนาความสามารถให้สามารถวิเคราห์ได้ต่อยอดจาก Descriptive ไปสู่การ วิเคราะห์แบบ Diagnostic, Cluster Analysis หรือ Predictive ในอนาคต

Q: อนาคตหลังยุค COVID-19 ธุรกิจต้องปรับตัวอย่างไร และ คนทำงานควรจะมีทักษะใดบ้าง

หลังยุคโควิด ทุกธุรกิจต้องปรับเปลี่ยนไปในที่ทิศทางต้องสร้างภูมิคุ้มกันให้กับตัวเอง แต่เดิมธุรกิจของประเทศไทยส่วนใหญ่ ก็จะมี Revenue Stream ไม่กี่ทาง เพราะฉะนั้นการพึ่งพาลูกค้ารายใหญ่ การพึ่งพาคู่ค้าหรือ Product เพียงไม่กี่ตัว มันทำให้เราอยู่บนความเสี่ยง เเต่พอโควิดมามันทำให้คู่ค้าใหญ่ของเราอาจจะได้รับผลกระทบโดยตรง และมีการปรับตัว ระวังความเสี่ยงมากขึ้น หรือการปรับตัว New normal ต่างๆ ซึ่งคนจะไม่จำเป็นต้องซื้อสินค้าและบริการที่จุดซื้อเเล้ว และมีพฤติกรรมหรือกำลังซื้อที่ลดลง สินค้าเราก็อาจจะกลายเป็น Nice to have ไป เพราะฉะนั้นในเเง่ของการปรับตัว เราก็จะต้องหาเเหล่งรายได้ใหม่ๆ คิดสินค้าเเละบริการใหม่ๆ หรือหา Partner ใหม่ๆเพื่อที่จับกลุ่มกับกลุ่มตลาดใหม่ๆ โดยการลดความเสี่ยงไปด้วย เช่นการทำการตลาดร่วมกัน เอาจุดแข็งมาช่วยกัน ช่วงเวลานี้เป็นช่วงเวลาที่เราจะได้ทดลองตลาดใหม่ๆ และหาความร่วมมือใหม่ๆ ที่อาจจะเป็นโอกาสในอนาคต อย่าทำเองทุกอย่างเพราะจะไม่ทันการ

วิธีการอีกวิธีการหนึ่งที่เห็นผลเร็วกว่าการหาตลาดใหม่ คือการลดต้นทุน หรือการโฟกัส โดยเริ่มตั้งแต่การเข้าถึงลูกค้าด้วยต้นทุนที่ต่ำลง การที่ปรับโครงสร้างของต้นทุนต่างๆ ของบริษัท การวิเคราะห์และลดความเสี่ยงของสินทรัพย์ที่ไม่สร้างรายได้ทางตรง บางอย่างที่เคยซื้ออาจจะต้องเปลี่ยนเป็นเช่า หรือการเช่าสินทรัพย์ต่างๆ ที่เคยเช่าอยู่อาจจะต้องเปลี่ยนรูปแบบการเช่าแบบแบ่งเวลา อย่างทรัพยากรมนุษย์ก็จะมี Concept ของ Gig Economy ก็คือว่าเราไม่จำเป็นต้องมีพนักงานประจำครับ พนักงานที่เรามีอาจจะเป็นพนักงานที่ไม่ได้ทำงานให้เราที่เดียว เเต่ทำงานให้เราเป็นชิ้นๆ และเราจ่ายเงินเมื่อต้องการผลของงานทำให้เรามีต้นทุนที่ลดลง

ส่วนเรื่องทักษะที่องค์กรต้องเตรียมตัว คือการปรับตัวครับ เรื่องใดที่เป็นจุดอ่อนเราควรปรับตัวไม่ให้เป็นจุดอ่อนครับ เช่น หลายๆคนบอกว่าภาษาอังกฤษ หรือ digital skill บางอย่าง เป็นจุดอ่อนถึงเวลาเเล้ว ที่จะต้องปรับตัว ต้องเรียนรู้ เพราะการหางานใหม่ ท่านอาจจะต้องมี Skill ที่เหมาะสมกับงาน ท่านอาจจะต้องไปสู่ตลาดต่างประเทศ หรืออาจจะต้องมี ลูกค้า หรือคู่ค้าใหม่ ๆ ที่ต่างประเทศมากขึ้น เเทนที่อาจจะซื้อเเต่คนไทย รวมถึงเรื่องของ Mindset อย่าง Growth Mindset หรือ Outward Mindset การหาความต้องการและพัฒนาสินค้าใหม่ อย่าง Design Thinking เพราะว่าปัจจุบันนี้ หลายๆอย่าง AI อาจจะมาทำงานแทนให้เราได้ครับ เเต่เรื่องการสังเกต การสร้างสรรค์ การพัฒนาความสัมพันธ์ หรือการสร้างนวัตกรรม ที่จะยังเป็นจุดแข็งของมนุษย์ต่อไป



About techtalkthai

ทีมงาน TechTalkThai เป็นกลุ่มบุคคลที่ทำงานในสาย Enterprise IT ที่มีความเชี่ยวชาญทางด้าน Network, Security, Server, Storage, Operating System และ Virtualization มารวมตัวกันเพื่ออัพเดตข่าวสารทางด้าน Enterprise IT ให้แก่ชาว IT ในไทยโดยเฉพาะ

Check Also

Qlik เข้าซื้อกิจการ Blendr.io เสริมการทำ iPaaS ช่วยดึงข้อมูลโดยอัตโนมัติมาทำการวิเคราะห์ได้ง่ายขึ้น

Qlik ได้ประกาศถึงการเข้าซื้อกิจการของ Belndr.io ผู้พัฒนาโซลูชัน Embedded Integration and Automation Platform (iPaaS) สำหรับใช้ในการผสานดึงข้อมูลจากบริการ SaaS และ Cloud มาใช้ในการวิเคราะห์ได้ในอัตโนมัติและ Real-Time ยิ่งขึ้น

Gartner เผย 10 แนวโน้มด้าน Data & Analytics ประจำปี 2020 ในช่วงหลัง COVID-19

Gartner ได้ออกมาเผยถึง 10 แนวโน้มด้าน Data และ Analytics ประจำปี 2020 ที่เกิดขึ้นกับธุรกิจองค์กรทั่วโลกท่ามลางการแพร่ระบาดของ COVID-19 โดยมีการอัปเดตเนื้อหาใหม่เพิ่มเติมจากที่เคยนำเสนอเอาไว้เมื่อเดือนมิถุนายน 2020 ที่ผ่านมา ทาง TechTalkThai จึงขอนำมาสรุปให้ผู้อ่านได้อ่านกันสั้นๆ ดังนี้