Visual Tools ได้แก่อะไรบ้าง

การวิเคราะห์ข้อมูล ( Data ) เพื่อนำมาใช้ทำการตลาดยุคดิจิทัล ถือว่าเป็นสิ่งที่สำคัญมากเป็นอันต้น ๆ ในการทำธุรกิจให้ประสบความสำเร็จ ซึ่งผู้ประกอบการที่ทำธุรกิจออนไลน์ทราบดีว่า การนำข้อมูลมาวิเคราะห์ และใช้ให้เกิดประโยชน์ ทำให้ธุรกิจได้เปรียบมากกว่าคู่แข่งในตลาด ซึ่งข้อมูลที่นำมาประมวลผลนั้น สามารถแปลงเป็นรูปภาพ กราฟต่าง ๆ หรือแม้กระทั่งวิดีโอ เพื่อนำเสนอผลงานในรูปแบบต่าง ๆ ทำให้เกิดการจดจำได้ง่ายกว่ารายงานทั่วไปในรูปแบบตัวอักษร โดยสิ่งนี้เรียกว่า Data Visualization

Data Visualization เป็นการนำ Data เชิงลึกที่ได้มาจากช่องทางต่าง ๆ มาวิเคราะห์และแสดงผลในรูปแบบของแผนภูมิ กราฟรูปแบบที่หลากหลาย วิดีโอที่แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลเชิงปริมาณ ซึ่งจะทำให้ผู้อ่านเข้าใจได้ง่ายขึ้น ดูน่าสนใจมากกว่าการอ่านข้อมูลแบบตารางทั่วไปค่ะ

ข้อดีในการใช้ Data Visualization

จากภาพด้านบน เป็นหนึ่งในตัวอย่างของ Data Visualization

จริง ๆ แล้ว เราสามารถใช้ประโยชน์จาก Customer Data เหล่านี้โดยการนำข้อมูลดิบที่เรามี มาจัดประเภทให้เป็นหมวดหมู่ และทำการวิเคราะห์ เพื่อตอบคำถามบางอย่างที่แบรนด์ต้องการได้ เช่น

• สินค้าที่ลูกค้านิยมซื้อมากที่สุดในช่วงเดือนนี้
• คอนเทนต์ที่ลูกค้าชอบที่สุดเป็นวิดีโอหรือภาพ
• ช่วงเวลาไหนมีคนเข้ามาที่หน้าเพจเรามากที่สุด
• กลุ่มเป้าหมายค้นหาสินค้าเราจากช่องทางใดบ้าง

การใช้ Data Visualization จะช่วยให้แบรนด์สามารถดึงข้อมูลต่าง ๆ ออกมาใช้ในการวางแผนในการทำโฆษณา และโปรโมตสินค้า นอกจากนี้ การนำเสนอ Data ในรูปแบบของกราฟและรูปภาพ ยังเป็นเหมือนกับการเล่าเรื่อง ( Storytelling ) โดยหยิบยกเรื่องราวที่เป็น Highlight มานำเสนอ

ความสำคัญของ Data Visualization ที่มีต่อ Digital Marketing 

ในมุมมองของธุรกิจ โดยเฉพาะงานการตลาดดิจิทัล การสรุปการรายงานแบบทั่วไปที่เรามานั่งอ่านตามตาราง แล้ววิเคราะห์ก็สามารถทำการตลาดได้ค่ะ แต่การมองภาพให้เห็นชัดขึ้น หรือการทำ Data Visualization มีส่วนช่วยให้เราเข้าใจการวิเคราะห์ได้ดีขึ้นไปอีกขั้นหนึ่ง จากรูปภาพที่นำเสนอ ซึ่งมนุษย์เรามีกระบวนการจดจำเรื่องต่าง ๆ ในรูปแบบของรูปภาพได้ดี หรือยิ่งการนำเสนอภาพที่สามารถเล่าเรื่องราวได้นั้น ก็ยิ่งทำให้ความเข้าใจของเรามีเพิ่มมากขึ้นอีกขั้นหนึ่ง ประโยชน์ในการใช้ Data Visualization เพื่อการตลาด ยังช่วยเปรียบเทียบข้อมูล เพื่อให้เห็นความแตกต่างได้ดีขึ้น เช่น การเปรียบเทียบยอดขายในไตรมาสที่ 1 และ 2 เป็นต้น

นอกจากนี้ Data Visualization ยังเป็นประโยชน์ต่อสายงานอาชีพอื่น ๆ อีกด้วย เช่น

• หน่วยงานรัฐบาล
• การเงิน
• ประวัติศาสตร์
• ธุรกิจการบริการ
• การศึกษา
• การกีฬา เป็นต้น

ตัวอย่างการสร้าง Data Visualization

หัวข้อในบทความ

1. 1  การใช้ Data Visualization เพื่อสร้าง AR/VR
2. 2  เข้าใจเนื้อหาจาก Storytelling 
3. 3  นำไปปรับใช้กับอุปกรณ์เคลื่อนที่
4. 4 วิทยาศาสตร์และการแพทย์
5. 5  Real-Time Visualization
6. Learning More

ประเภทของ Visualizations ที่จะเกิดขึ้นในปี 2021 

Data Visualization ก็เหมือนกับการเล่าเรื่องด้วยรูปภาพ ซึ่งแน่นอนว่าภาพที่เราอยากนำไปถ่ายทอดให้กับคนอ่านที่มีหลากหลายรูปแบบ แต่ยังคงคำนึงถึงจุดเด่นของภาพ หรือจุดที่ควรโฟกัส ว่าข้อมูลไหน คือส่วนที่เราอยากสื่อสารไปยังผู้อ่านมากที่สุด ดังนั้น การใช้รูปแบบภาพในรูปทรงต่าง ๆ และเพิ่มจุดเด่นลงไป จะเป็นการช่วยให้เห็นภาพได้ดีขึ้น และเกิดความเข้าใจได้ง่ายขึ้นค่ะ

โดยทั่วไปแล้ว ประเภท Data Visualization ที่เราเห็นกันทั่วไปมักจะมีรูปแบบ ดังนี้:

• ชาร์ต
• ตาราง
• กราฟ
• แผนที่
• Infographics คือการนำข้อมูลที่มีความซับซ้อนมาสร้างเป็นภาพกราฟิกให้ดูง่ายขึ้น

ตัวอย่างภาพ Infographic

• Dashboards คือการนำข้อมูลในรายงาน หรือข้อมูลใหม่ มาสร้างเป็นภาพแล้วสรุปเอาไว้ในหน้าเดียวเพื่อให้ดูได้ง่ายขึ้น

ตัวอย่างประเภท Data Visualization ประเภทอื่น ๆ

• Area Chart                     แผนภูมิเชิงปริมาณ แบ่งเป็นชั้น ๆ และสีต่าง ๆ

• Bar Chart                       แผนภูมิแท่ง มักใช้เพื่อเปรียบเทียบยอดขาย หรือเปรียบเทียบระหว่าง

Targetที่ต้องการ และยอดขาย

• Box Plots หรือ whisker Plots ใช้แสดงข้อมูลที่มีค่ากลาง และค่ากระจาย
• Bubble Cloud                เป็นกราฟประเภทจุดในรูปแบบของแกน X, Y ซึ่งสามารถกำหนดขนาดของจุดได้

• Bullet Graph                 กราฟที่สามารถเปรียบเทียบตัวชี้วัด
• Cartogram                    แผนที่ที่แสดงให้เห็นวัตถุทางภูมิศาสาตร์
• Circle View                    มีลักษณะคล้าย Pie Chart เป็น Chart วงกลม
• Gantt Chart                  นิยมใช้ทำแผนกำหนดการต่าง ๆ ช่วยให้ทีมงานสื่อสารกันได้ดีขึ้น
• Heat Map                     แผนที่ที่นำเสนอในรูปแบบของสี และระดับความถี่
• Highlight Table            ตารางไฮไลท์สี
• Histogram                    กราฟแท่งที่แสดงถึงชั้นข้อมูลและความถี่
• Matrix                           แผนภูมิที่จะช่วยดูความสัมพันธ์ระหว่างจุดประสงค์และเป้าหมาย
• Network                       แผนผังเครือข่าย

• Polar Area                       เหมาะสำหรับการนำเสนอตัวแปลหลาย ๆ ตัวในภาพเดียวกัน

• Scatter Plot (2D or 3D)   แผนภาพการกระจาย
• Streamgraph                   กราฟที่ใช้แสดงช่วงเวลาต่าง ๆ
• Timeline                          ภาพที่มีการกำหนดช่วงเวลาต่าง ๆ
• Treemap                         แสดงข้อมูลที่เจาะลงลึกโดยมีการแสดงข้อมูลสองค่าไปพร้อม ๆ กัน
• Word Cloud                    เป็นการจับกลุ่มคำมาแยกลำดับสถิติ

Data Visualization มีการพัฒนาไปตามเวลา และขึ้นอยู่กับว่าจะนำ Data ไปใช้ในทางไหน ซึ่งในวันนี้เราจะมาดูเทรนด์การใช้ Data Visualization ในปี 2020 กันค่ะว่ าเราสามารถนำไปใช้ต่อยอดในงานประเภทไหนได้บ้าง

1  การใช้ Data Visualization เพื่อสร้าง AR/VR

ในอนาคตอันใกล้นี้ การผสมผสานระหว่างภาพจากโลกเสมือนจริง และโลกแห่งความเป็นจริง รวมทั้งการสร้างประสบการณ์เสมือนจริงด้วยเทคโนโลยี หรือที่เราเรียกสิ่งเหล่านี้ว่า Augmented Reality (AR) และ Virtual Reality (VR) จะกลายเป็นเทคโนโลยีที่มาแรง ซึ่งการใช้ Data Visualization ในการสร้างกราฟิกเพื่อ AR และ VR จะทำให้ผู้ใช้สามารถสร้างโมเดลออกมาได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ตัวอย่างการสร้าง AR และ VR ด้วย Data Visualization ได้แก่

•  การทำแผนที่
• การพัฒนาเกม
• การจัด Virtual Event

ตัวอย่างด้านบน คือ Data Visualization ที่ LlamaZOO ออกแบบเพื่อจำลองเหมืองแฝดดิจิทัลขนาด 30,000 ตารางกิโลเมตรในรูปแบบ 3 มิติ ใน British Columbia ซึ่งข้อดีในการสร้างแผนที่จำลองนี้ คือการศึกษาแผนที่จำลองได้ในระยะไกล โดยที่เราไม่ต้องเสียงบประมาณ และเวลาในการเดินทางไปในสถานที่จริง

2  เข้าใจเนื้อหาจาก Storytelling 

การใช้ Data Visualization สามารถสร้างรายงานให้เข้าใจได้ง่ายขึ้นเพียงรูปภาพ 1 หนึ่ง ซึ่งภาพเหล่านั้น ก็คือการหยิบยกเรื่องราวมาเล่าให้ผู้ฟัง หรือผู้อ่านได้ทำความเข้าใจในรูปแบบที่ย่อยง่ายขึ้น

ตัวอย่างการนำ Data มาใช้เพื่อสร้าง Storytelling คือ

• การสร้างกราฟิก เพื่อสื่อสารเรื่องราวที่เป็น Timeline จากอดีตจนถึงปัจจุบัน
• การทำสรุป Insight เรื่องราวต่าง ๆ ให้ผู้ชมได้อ่านและเข้าใจในหนึ่ง 1 หน้า
• การสร้างแผนที่ เพื่อแสดงถึงความสำคัญเรื่องต่าง ๆ เช่น สถานที่ ๆ มีความเสี่ยงของโรคระบาด, สถานที่ที่เป็นร้านอาหาร เป็นต้น

3  นำไปปรับใช้กับอุปกรณ์เคลื่อนที่

การนำข้อมูลที่ประมวลผลแล้ว มาปรับใช้กับเครื่องมือสื่อสาร หรืออุปกรณ์เคลื่อนที่ ย่อมเกิดประโยชน์แก่ผู้ใช้งานในแง่ของการรับข้อมูลได้มากขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น

ข้อมูลจากระบบการจราจร ที่ส่งถึงรถยนต์ที่มีแพลตฟอร์มรายงานสภาพจราจร หรือการใช้ภาพ AR หรือการเลี่ยงเส้นทางที่กำลังเกิดอุบัติเหตุ เพื่อให้ผู้ใช้ถนนขับรถได้สะดวกขึ้น และเพิ่มสภาพคล่องบนท้องถนน

4 วิทยาศาสตร์และการแพทย์

ปัจจุบัน บริษัท Start-Up ที่ชื่อว่า Pasadena ในแคลิฟอเนีย กำลังระดุมทุนในการสร้าง Virtualitics Immersive Platform (VIP) เพื่อสร้างระบบ AI, เครื่อง VR และระบบวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก เพื่อตรวจจับความผิดปกติบางอย่าง หลังจากนั้น ระบบซอฟต์แวร์จะสร้างภาพ ที่มาจากข้อมูลที่วิเคราะห์ได้ ผ่าน VR หรือหน้าเดสก์ท็อป ซึ่งจากกรณีศึกษาจาก Columbia Medical School ได้ทดลองใช้ตัวเครื่อง VIP เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล ความเชื่อมโยงระหว่างการตายของมะเร็งและการแพร่ระบาดของไข้หวัดใหญ่ค่ะ

5  Real-Time Visualization

ข้อมูลแบบ Real-Time Visualization เรียกได้ว่ามีบทบาทสำคัญมากในการให้ข้อมูลแก่ผู้ใช้งานในช่วงปี 2020 ที่ผ่านมาจากการแพร่ระบาดของโรค Covid-19 ซึ่งเราสามารถนำข้อมูลดิบ ที่เป็นรูปแบบนามธรรมมาสร้างเป็น กราฟ และ Diagram ต่าง ๆ เพื่อทำให้ผู้ใช้งานเห็นภาพรวมได้ง่ายขึ้นว่า ที่ผ่านมาในเมืองนี้ ประเทศนี้มียอดผู้ติดเชื้อเท่าไหร่ โดยมีการอัปเดตกันแบบทุก ๆ 12 ชั่วโมง

ข้อดีในการทำ Real-time Visualization คือการประมวลผลที่สดใหม่ เนื่องจากมีการอัปเดตข้อมูลตลอดเวลา ซึ่งเราสามารถรับข้อมูลนั้นได้ง่ายขึ้นจากการสื่อสารด้วยรูปภาพ หรือกราฟต่าง ๆ

ตัวอย่าง Real-Time Visualization ที่เผยถึงข้อมูลของจำนวนผู้ติดเชื่อ Covid-19 ในประเทศเยอรมันแบบ Real-time

สรุป:

เมื่อเทรนด์โลก และพฤติกรรมการบริโภคของคนเราเปลี่ยน ธุรกิจก็จำเป็นต้องปรับเพื่อตอบสนองตลาด และเพื่อให้ธุรกิจของเรานั้นอยู่รอด ซึ่งการนำ Data Visualization ก็เป็นหนึ่งในแนวทางการพัฒนาการตลาดด้วยการใช้ข้อมูลที่เห็นภาพง่ายขึ้น และสามารถบอกเล่าเรื่องราวผ่านกราฟิกต่าง ๆ โดยเน้นการโฟกัสไปยังความสำคัญส่วนใดส่วนหนึ่งของเนื้อหา ทำให้การวิเคราะห์และการวางแผนงานนั้นสะดวกขึ้น และธุรกิจของคุณอาจเจอแนวทางใหม่ ๆ ในการสร้างแบรนด์ก็เป็นไปได้ ซึ่งเทรนด์การใช้ Data Visualization ที่จะเกิดขึ้นในปี 2021 นี้มีทั้งหมด 5 เทรนด์ด้วยกันคือ

ใช้ Visual Tool อะไรบ้าง

Data Visualization Tool มีอะไรบ้าง

Visualization แบบนี้ เรียกว่าอะไร?

องค์ประกอบหลักของ Data Visualization มีอะไรบ้าง