ข้ามไปเนื้อหาหลัก

Data Analyst คือ​อะไร คน​ที่​บอก​ว่า​ตัวเลข​เชื่อ​ได้​แค่​ไหน

อัปเดตล่าสุด 27 กันยายน 2569
เวลาอ่านประมาณ 16 นาที
Data Analyst คือ​อะไร คน​ที่​บอก​ว่า​ตัวเลข​เชื่อ​ได้​แค่​ไหน

KEY TAKEAWAYS

3 ประเด็น

หน้าที่​หลัก​ไม่ใช่​การ​ทำ​รายงาน แต่​คือ​การ​บอก​ว่า​ตัวเลข​ตอบ​คำถาม​อะไร​ได้​และ​ตอบ​ไม่​ได้

รายงาน​ที่​ดี​จึง​ต้อง​ระบุ​ทั้ง​ผลลัพธ์ ระเบียบ​วิธี​ที่​ใช้ และ​ช่วง​ความคลาด​เคลื่อน ไม่ใช่​ตัวเลข​เดี่ยว ๆ บน​แด​ช​บอร์ด

การ​พิสูจน์​ว่า​โฆษณา​ทำให้​ยอด​ขาย​เพิ่ม​ขึ้น​จริง​ยาก​กว่า​ที่​ตัวเลข​บน​หน้า​จอ​ทำให้​รู้สึก

งาน​ทดลอง​ภาค​สนาม 25 ชุด​ที่​ตี​พิมพ์​ใน​วารสาร Quarterly Journal of Economics ปี 2558 พบ​ว่า​ค่า​กลาง​ของ​ช่วง​ความ​เชื่อ​มั่น​ของ​ผล​ตอบแทน​กว้าง​เกิน 100 จุด​เปอร์เซ็นต์

ข้อ​จำกัด​ของ​ข้อมูล​ต้อง​ถูก​แจ้ง​ก่อน​รายงาน ไม่ใช่​หลัง​ถูก​ถาม

เครื่อง​มือ​วัดผล​ที่​ใช้​กัน​ทั่วไป​มี​เกณฑ์​ปิดบัง​ข้อมูล​บาง​ส่วน​เพื่อ​คุ้มครอง​ผู้​ใช้ ซึ่ง​ทำให้​ตัวเลข​ที่​เห็น​ไม่ใช่​ข้อมูล​ทั้งหมด​ที่​เกิด​ขึ้น​จริง

Data Analyst ใน​เอ​เจน​ซี​รับ​ผิด​ชอบ​อะไร ต่าง​จาก Data Scientist ตรง​ไหน พร้อม​เหตุผล​เชิง​สถิติ​ที่​ทำให้​การ​พิสูจน์​ผล​โฆษณา​ยาก​กว่า​ที่​คิด และ​ข้อ​จำกัด​ของ​ข้อมูล​ที่​ต้อง​แจ้ง​ก่อน

ธุรกิจ​ที่​มี​แด​ช​บอร์ด​เต็ม​หน้า​จอ​แต่​ยัง​ตัดสิน​ใจ​ไม่​ได้​ว่า​จะ​ย้าย​งบ​ไป​ทาง​ไหน มัก​พบ​ว่า​ปัญหา​ไม่​ได้​อยู่​ที่​ข้อมูล​น้อย แต่​อยู่​ที่​ไม่มี​ใคร​บอก​ได้​ว่า​ตัวเลข​ชุด​ไหน​เชื่อ​ได้​และ​เชื่อ​ได้​ใน​เงื่อนไข​ใด นี่​คือ​งาน​ของ Data Analyst ซึ่ง​มัก​ถูก​มอง​เป็น​เพียง​คน​ทำ​รายงาน ผู้​ที่​กำลัง​คิด​จะ​จ้าง​หรือ​ตั้ง​ทีม​ข้อมูล​ของ​ตัว​เอง​จะ​พบ​คำ​อธิบาย​ขอบเขต​งาน ลำดับ​การ​ทำงาน​จาก​โจทย์​ถึง​ข้อ​เสนอ เหตุผล​เชิง​สถิติ​ที่​ทำให้​การ​วัดผล​โฆษณา​ยาก​กว่า​ที่​คาด และ​ข้อ​จำกัด​ของ​เครื่อง​มือ​ที่​ใช้​กัน​ทั่วไป​ใน​หัวข้อ​ถัด​ไป

Data Analyst คือ​ตำแหน่ง​ที่​รับ​ผิด​ชอบ​การ​ตอบ​คำถาม​ทาง​ธุรกิจ​ด้วย​ข้อมูล​ที่​มี​อยู่ พร้อม​ระบุ​ว่า​คำ​ตอบ​นั้น​เชื่อ​ถือ​ได้​แค่​ไหน ผล​งาน​ส่ง​มอบ​จึง​ไม่​ใช่​แด​ช​บอร์ด​ที่​สวยงาม แต่​เป็น​ข้อ​สรุป​ที่​ระบุ​ได้​ว่า​ใช้​ข้อมูล​ชุด​ใด ด้วย​วิธี​ใด และ​มี​เงื่อนไข​อะไร​ที่​ทำให้​ข้อ​สรุป​นั้น​ใช้​ไม่​ได้

ความ​เข้าใจ​ที่​คลาด​เคลื่อน​บ่อย​ที่สุด​คือ​การ​มอง​ว่า​ตำแหน่ง​นี้​มี​ไว้​ทำ​รายงาน​ประจำ​เดือน ทั้ง​ที่​งาน​ส่วน​ที่​มี​มูลค่า​ที่สุด​คือ​การ​บอก​ว่า​ตัวเลข​ที่​เห็น​อธิบาย​อะไร​ได้​จริง​และ​อธิบาย​อะไร​ไม่​ได้

Data Analyst ใน​เอ​เจน​ซี​รับ​ผิด​ชอบ​อะไร

ความ​รับ​ผิด​ชอบ​แบ่ง​ได้​เป็น​สี่​เรื่อง คือ​การ​แปลง​คำถาม​ทาง​ธุรกิจ​ให้​เป็น​คำถาม​ที่​ตอบ​ได้​ด้วย​ข้อมูล การ​ตรวจ​คุณภาพ​และ​ที่มา​ของ​ข้อมูล​ก่อน​ใช้ การ​วิเคราะห์​เพื่อ​ตอบ​คำถาม​นั้น และ​การ​รายงาน​ผล​พร้อม​ข้อ​จำกัด​ที่​ติด​มา​กับ​ข้อมูล สาม​เรื่อง​แรก​เป็น​งาน​เบื้อง​หลัง ส่วน​เรื่อง​สุดท้าย​คือ​สิ่ง​ที่​ผู้​ว่า​จ้าง​เห็น​และ​ใช้​ตัดสิน​ใจ

ใน​งาน​เอ​เจน​ซี คำถาม​ที่​เข้า​มา​ถึง​ตำแหน่ง​นี้​มัก​อยู่​ใน​สาม​กลุ่ม กลุ่ม​แรก​คือ​คำถาม​เชิง​พรรณนา เช่น เดือน​ที่​ผ่าน​มาย​อด​ขาย​มา​จาก​ช่อง​ทาง​ใด​บ้าง กลุ่ม​ที่​สอง​คือ​คำถาม​เชิง​วินิจฉัย เช่น ยอด​ที่​ลด​ลง​มา​จาก​จำนวน​คน​เข้า​เว็บ​ที่​น้อย​ลง​หรือ​จาก​อัตรา​การ​ปิด​การ​ขาย​ที่​แย่​ลง กลุ่ม​ที่​สาม​คือ​คำถาม​เชิง​ประเมิน เช่น แคมเปญ​ที่​เพิ่ง​จบ​สร้าง​ยอด​ขาย​เพิ่ม​ขึ้น​จริง​เท่าไร ซึ่ง​เป็นก​ลุ่ม​ที่​ตอบ​ยาก​ที่สุด​และ​มี​คน​ถาม​บ่อย​ที่สุด

เส้น​แบ่ง​ที่​ชัดเจน​คือ​คำถาม​สอง​กลุ่ม​แรก​ตอบ​ได้​จาก​ข้อมูล​ที่​บันทึก​ไว้​อยู่​แล้ว ส่วน​กลุ่ม​ที่​สาม​ต้องการ​การ​ออกแบบ​การ​วัดผล​ตั้งแต่​ก่อน​แคมเปญ​เริ่ม การ​ขอ​คำ​ตอบ​กลุ่ม​ที่​สามหลัง​แคมเปญ​จบ​ไป​แล้ว​จึง​ได้​เพียง​การ​ประมาณ​ที่​มี​เงื่อนไข​กำกับ ไม่ใช่​คำ​ตอบ​ที่​ยืนยัน​ได้

Data Analyst ต่าง​จาก​คน​ทำ​รายงาน​ประจำ​เดือน​อย่างไร

ต่าง​กัน​ที่​ทิศทาง​ของ​งาน คน​ทำ​รายงาน​เริ่ม​จาก​ตัวเลข​ที่​ระบบ​มี​แล้ว​นำ​มา​จัด​แสดง ส่วน​นัก​วิเคราะห์​เริ่ม​จาก​คำถาม​แล้ว​จึง​ไป​หา​ว่า​ข้อมูล​ชุด​ใด​ตอบ​ได้ ผล​ที่​ตาม​มา​คือ​รายงาน​จะ​บอก​ว่า​เกิด​อะไร​ขึ้น ส่วน​งาน​วิเคราะห์​จะ​บอก​ว่า​เกิด​เพราะ​อะไร​และ​ควร​ทำ​อะไร​ต่อ พร้อม​ระบุ​ว่า​ข้อ​สรุป​นั้น​ยัง​มี​ความ​ไม่​แน่นอน​ตรง​ไหน

งาน​เดิน​อย่างไร​ตั้งแต่​รับ​โจทย์​จนถึง​ข้อ​เสนอ

กระบวนการ​มาตรฐาน​มี​สี่​ขั้น จุด​ที่​พลาด​บ่อย​ที่สุด​ไม่ใช่​ขั้น​วิเคราะห์ แต่​เป็น​ขั้น​แรก​กับ​ขั้น​ที่​สอง เพราะ​โจทย์​ที่​ยัง​ไม่​ชัด​จะ​ทำให้​การ​วิเคราะห์​ที่​ถูก​ต้อง​ทาง​เทคนิค​ตอบ​คำถาม​ผิด​ข้อ

ขั้น​ตอน สิ่ง​ที่​ต้อง​ได้​เมื่อ​จบ​ขั้น สัญญาณ​ว่า​ขั้น​นี้​ยัง​ไม่​จบ
1. แปลง​โจทย์​ธุรกิจ​เป็น​คำถาม​ที่​ตอบ​ได้ คำถาม​ที่​ระบุ​ตัว​ชี้​วัด ช่วง​เวลา และ​กลุ่ม​ที่​สนใจ​ชัดเจน คำถาม​ยัง​เป็น​ประโยค​กว้าง เช่น อยาก​รู้​ว่าการ​ตลาด​ได้​ผล​ไหม
2. ตรวจ​ที่มา​และ​คุณภาพ​ข้อมูล รายการ​แหล่ง​ข้อมูล ช่วง​เวลา​ที่​ครอบคลุม และ​จุด​ที่​ข้อมูล​ขาด ไม่มี​ใคร​ตอบ​ได้​ว่า​ตัวเลข​ใน​ระบบ​เริ่ม​เก็บ​เมื่อ​ใด​และ​เคย​เปลี่ยน​วิธี​นับ​หรือ​ไม่
3. วิเคราะห์​และ​ประเมิน​ความ​ไม่​แน่นอน คำ​ตอบ​พร้อม​ช่วง​ความคลาด​เคลื่อน​หรือ​เงื่อนไข​ที่​ใช้ได้ ได้​ตัวเลข​เดี่ยว​โดย​ไม่มี​ใคร​ถาม​ว่า​คลาด​เคลื่อน​ได้​เท่าไร
4. รายงาน​และ​เสนอ​ทาง​เลือก ข้อ​เสนอ​ที่​ผูก​กับ​การ​ตัดสิน​ใจ​จริง​และ​ระบุ​สิ่ง​ที่​ยัง​ไม่รู้ รายงาน​จบ​ที่​การ​บรรยาย​ตัวเลข โดย​ไม่มี​ข้อ​เสนอ​ใด​ตาม​มา

ขั้น​ที่​สอง​เป็น​ขั้น​ที่​กิน​เวลา​มาก​ที่สุด​ใน​งาน​จริง เพราะ​ข้อมูล​ของ​ธุรกิจ​หนึ่ง​มัก​กระจาย​อยู่​หลาย​ระบบ​ที่​นับ​ไม่​เหมือน​กัน เช่น ระบบ​ขาย​หน้า​ร้าน​นับ​รายการ​คืน​สินค้า​เป็น​ยอด​ติดลบ แต่​รายงาน​การ​ตลาด​นับ​เฉพาะ​ยอด​ขาย​ขา​เข้า ความ​ต่าง​ระดับ​นี้​ทำให้​ตัวเลข​สอง​ฝั่ง​ไม่​ตรง​กัน​ทั้ง​ที่​ไม่มี​ใคร​ผิด

โจทย์​ที่​ดี​สำหรับ​งาน​วิเคราะห์​ต้อง​ระบุ​อะไร​บ้าง

อย่าง​น้อย​สี่​อย่าง คือ​การ​ตัดสิน​ใจ​ที่​รอ​คำ​ตอบ​นี้​อยู่ ตัว​ชี้​วัด​ที่​ใช้​ตัดสิน ช่วง​เวลา​ที่​สนใจ และ​เกณฑ์​ว่า​ผลลัพธ์​ระดับ​ใด​จะ​เปลี่ยน​การ​ตัดสิน​ใจ ข้อ​สุดท้าย​สำคัญ​ที่สุด เพราะ​หาก​ไม่มี​ผลลัพธ์​ใด​ที่​ทำให้​ทำ​ต่าง​จาก​เดิม คำถาม​นั้น​ยัง​ไม่​คุ้ม​กับ​ต้นทุน​การ​วิเคราะห์

ทำไม​การ​พิสูจน์​ว่า​โฆษณา​ทำให้​ยอด​ขาย​เพิ่ม​จึง​ยาก​กว่า​ที่​คิด

คำถาม​ที่​ผู้​ว่า​จ้าง​ถาม​บ่อย​ที่สุด​คือ​โฆษณา​ที่​ยิง​ไป​สร้าง​ยอด​ขาย​เพิ่ม​ขึ้น​เท่าไร และ​เป็น​คำถาม​ที่​วิชาชีพ​นี้​ตอบ​ได้​ยาก​ที่สุด​ด้วย​เหตุผล​เชิง​สถิติ ไม่ใช่​เพราะ​เครื่อง​มือ​ไม่​ดี​พอ

งาน​ศึกษา​ชื่อ The Unfavorable Economics of Measuring the Returns to Advertising ของ Randall A. Lewis และ Justin M. Rao ตี​พิมพ์​ใน​วารสาร Quarterly Journal of Economics เมื่อ​ปี 2558 รวบรวม​การ​ทดลอง​ภาค​สนาม 25 ชุด​กับ​ผู้​ค้า​ปลีก​และ​สถาบัน​การ​เงิน​ราย​ใหญ่​ใน​สหรัฐอเมริกา ส่วน​ใหญ่​ครอบคลุม​ผู้​ใช้​ระดับ​หลาย​ล้าน​คน คิด​เป็น​งบ​โฆษณา​รวม 2.8 ล้าน​ดอลลาร์ ผล​ที่​พบ​คือ ค่า​กลาง​ของ​ช่วง​ความ​เชื่อ​มั่น​ของ​ผล​ตอบแทน​จาก​การ​ลงทุน​กว้าง​เกิน 100 จุด​เปอร์เซ็นต์ ซึ่ง​กว้าง​เกิน​กว่า​จะ​ใช้​ตัดสิน​ว่า​แคมเปญ​คุ้ม​หรือ​ไม่

สาเหตุ​อยู่​ที่​ความ​ผันผวน​ของ​ยอด​ซื้อ​ราย​บุคคล งาน​ชิ้น​เดียวกัน​รายงาน​ว่า​ค่า​สัมประสิทธิ์​การก​ระ​จาย​ของ​ยอด​ขาย​ต่อ​คนใน​กลุ่ม​ค้า​ปลีก​อยู่​ระหว่าง 4 ถึง 23 โดย​กระจุก​ตัว​ที่ 10 ถึง 15 หมายความ​ว่า​ส่วน​เบี่ยง​เบน​มาตรฐาน​สูง​กว่า​ค่า​เฉลี่ย​สิบ​เท่า​ขึ้น​ไป เมื่อ​สัญญาณ​ที่​ต้องการ​วัด​มี​ขนาด​เล็ก​เทียบ​กับ​ความ​ผันผวน​ระดับ​นี้ การ​ทดลอง​ที่​ให้​คำ​ตอบ​ชัดเจน​จึง​อาจ​ต้อง​ใช้​กลุ่ม​ตัวอย่าง​มากกว่า 10 ล้าน​คน-สัปดาห์ ซึ่ง​เกิน​กำลัง​ของ​ธุรกิจ​ส่วน​ใหญ่

ข้อ​สรุป​ที่​ใช้ได้​จริง​จาก​งาน​ชิ้น​นี้​ไม่ใช่​การ​เลิก​วัดผล แต่​คือ​การ​เปลี่ยน​คำถาม จาก​การ​ถาม​ว่า​ผล​ตอบแทน​เท่ากับ​กี่​เปอร์เซ็นต์ มา​เป็นการ​ถาม​ว่า​ผลอ​ยู่​เหนือ​เกณฑ์​ที่​ตัดสิน​ใจ​ได้​หรือ​ไม่ เช่น ตั้ง​เกณฑ์​ว่า​ถ้า​ส่วน​เพิ่ม​ต่ำ​กว่า​ระดับ​หนึ่ง​จะ​หยุด​ช่อง​ทาง​นั้น แล้ว​ออกแบบ​การ​ทดสอบ​ให้​ตอบ​เฉพาะ​คำถาม​นั้น ซึ่ง​ใช้​ขนาด​กลุ่ม​ตัวอย่าง​น้อย​กว่า​มาก

ธุรกิจ​ขนาด​กลาง​ทดสอบ​ผล​ของ​โฆษณา​เอง​ได้​หรือ​ไม่

ได้​ใน​รูป​แบบ​ที่​ลด​ความ​ละเอียด​ลง เช่น สลับ​เปิด​และ​ปิด​ช่อง​ทาง​เป็น​ช่วง​เวลา​สลับ​กัน​หลาย​รอบ แล้ว​เทียบ​ยอด​ขาย​รวม​ของ​ช่วง​เปิด​กับ​ช่วง​ปิด วิธี​นี้​ตอบ​ได้​เพียง​ว่า​มี​ผล​หรือ​ไม่มี​ผล​ชัดเจน ไม่​ได้​ตอบ​เป็น​ตัวเลข​ผล​ตอบแทน​ที่​แม่นยำ แต่​เพียง​พอ​สำหรับ​การ​ตัดสิน​ใจ​ว่า​จะ​ทำ​ต่อ​หรือ​หยุด

ข้อ​จำกัด​ของ​ข้อมูล​ที่​ต้อง​แจ้ง​ก่อน​รายงาน​ทุก​ครั้ง

ข้อมูล​ที่​ใช้​ใน​งานการ​ตลาด​มี​ข้อ​จำกัด​ใน​ตัว​เอง​ที่​ไม่​ได้​เกิด​จาก​ความ​ผิด​พลาด​ของ​ใคร แต่​มา​จาก​วิธี​ที่​ระบบ​เก็บ​ข้อมูล​และ​จาก​กฎหมาย​ที่​คุ้มครอง​ผู้​ใช้ ข้อ​จำกัด​เหล่า​นี้​ต้อง​ถูก​ระบุ​ไว้​ใน​รายงาน​ตั้งแต่​ต้น เพราะ​เป็น​ตัว​กำหนด​ว่า​ข้อ​สรุป​ใช้ได้​ใน​ขอบเขต​แค่​ไหน

  • เครื่อง​มือ​วัดผล​ปิดบัง​ข้อมูล​บาง​ส่วน​โดย​ตั้งใจ เอกสาร​ทางการ​ของ Google อธิบาย​ไว้​ใน​หัวข้อ เกณฑ์​ขั้น​ต่ำ​ของ​ข้อมูล ว่า​ระบบ​จะ​ไม่​แสดง​ข้อมูล​บาง​แถว เช่น ข้อมูล​ประชากร​หรือ​คำ​ค้นหา เมื่อ​จำนวน​ผู้​ใช้​ไม่​ถึง​เกณฑ์ เพื่อ​ไม่​ให้​ผู้​อ่าน​รายงาน​เดา​ตัว​ตน​ของ​ผู้​ใช้​ราย​บุคคล​ได้ ผล​คือ​รายงาน​ที่​เห็น​ไม่ใช่​ข้อมูล​ทั้งหมด​ที่​เกิด​ขึ้น และ​กลุ่ม​เล็ก​มัก​หาย​ไป​ก่อน​เสมอ
  • การ​นับ​คน​กับ​การ​นับ​อุปกรณ์​ไม่ใช่​สิ่ง​เดียวกัน ผู้​ใช้​คน​เดียว​ที่​เข้า​เว็บ​จาก​โทรศัพท์​แล้ว​ซื้อ​จาก​คอมพิวเตอร์ อาจ​ถูก​นับ​เป็น​สอง​คนใน​รายงาน ทำให้​ตัวเลข​ผู้​ใช้​ใหม่​สูง​กว่า​ความ​จริง​และ​อัตรา​การ​ปิด​การ​ขาย​ต่ำ​กว่า​ความ​จริง
  • ข้อมูล​ที่​ผูก​กับ​ตัว​บุคคล​มี​เงื่อนไข​ทาง​กฎหมาย กฎหมาย​คุ้มครอง​ข้อมูล​ส่วน​บุคคล​ของ​ไทย กำหนด​ฐาน​การ​เก็บ​และ​ใช้​ข้อมูล​ไว้​ชัด การนำ​ข้อมูล​ลูกค้า​มา​วิเคราะห์​ต่อ​จึง​ต้อง​ตรวจ​ก่อน​ว่า​ฐาน​ที่​ใช้​เก็บ​ครอบคลุม​วัตถุประสงค์​ใหม่​หรือ​ไม่
  • ข้อมูล​ย้อน​หลัง​เปลี่ยน​ความ​หมาย​เมื่อ​ระบบ​เปลี่ยน การ​เปลี่ยน​เครื่อง​มือ​วัดผล การ​เปลี่ยน​นิยาม​ของ​เหตุการณ์​ที่​บันทึก หรือ​การ​ย้าย​ระบบ​ขาย​หน้า​ร้าน ทำให้​ตัวเลข​ก่อน​และ​หลัง​เทียบ​กัน​ตรง ๆ ไม่​ได้ ต้อง​ระบุ​วัน​ที่​เปลี่ยน​ไว้​ใน​รายงาน​เสมอ

รายงาน​ที่​ระบุ​ข้อ​จำกัด​ไว้ ทำให้​ดู​น่า​เชื่อ​ถือ​น้อย​ลง​หรือ​ไม่

ตรง​กัน​ข้าม รายงาน​ที่​ไม่​ระบุ​ข้อ​จำกัด​เลย​คือ​รายงาน​ที่​ตรวจ​สอบ​ไม่​ได้ เพราะ​ผู้​อ่าน​ไม่มี​ทาง​รู้​ว่า​ข้อ​สรุป​ใช้ได้​ใน​เงื่อนไข​ใด การ​ระบุ​ขอบเขต​ไว้​ล่วง​หน้า​ยัง​ป้องกัน​การนำ​ตัวเลข​ไป​ใช้​ผิด​บริบท ซึ่ง​เป็น​ความ​เสีย​หาย​ที่​แก้​ยาก​กว่า​การ​ยอมรับ​ว่า​ข้อมูล​บาง​ส่วน​ยัง​ไม่​สมบูรณ์



Data Analyst ต่าง​จาก Data Scientist และ Data Engineer อย่างไร

สาม​ตำแหน่ง​นี้​ทำงาน​กับ​ข้อมูล​ชุด​เดียวกัน แต่​รับ​ผิด​ชอบ​คนละ​ช่วง​ของ​สาย​งาน การ​เรียก​รวม​กัน​ว่า​ทีม​ข้อมูล​ทำให้​ธุรกิจ​จ้าง​ผิด​ตำแหน่ง​บ่อย โดย​เฉพาะ​การ​จ้าง​ผู้​เชี่ยวชาญ​ด้าน​แบบ​จำลอง​เข้า​มา​ใน​องค์กร​ที่​ข้อมูล​ยัง​ไม่​ถูก​จัด​เก็บ​ให้​พร้อม​ใช้

เกณฑ์​เทียบ Data Analyst Data Scientist Data Engineer
คำถาม​หลัก​ที่​ตอบ เกิด​อะไร​ขึ้น เพราะ​อะไร และ​ควร​ทำ​อะไร​ต่อ สิ่ง​ที่​จะ​เกิด​ขึ้น​ถัด​ไป​น่า​จะ​เป็น​อย่างไร ข้อมูล​ไหล​จาก​ต้นทาง​ถึง​ปลาย​ทาง​ครบ​และ​ตรง​เวลา​หรือ​ไม่
ผล​งาน​ส่ง​มอบ ข้อ​สรุป​และ​ข้อ​เสนอ​พร้อม​ข้อ​จำกัด แบบ​จำลอง​พร้อม​ค่า​ความ​แม่นยำ ระบบ​ส่ง​ข้อมูล​และ​โครงสร้าง​ตาราง​ที่​ใช้​ต่อ​ได้
สิ่ง​ที่​ต้อง​มี​ก่อน​เริ่ม​งาน​ได้ ข้อมูล​ที่​เข้า​ถึง​ได้​และ​คำถาม​ที่​ชัด ข้อมูล​ปริมาณ​มาก​พอ​และ​ปัญหา​ที่​นิยาม​ได้​เป็น​ตัวเลข สิทธิ์​เข้า​ถึง​ระบบ​ต้นทาง​และ​ข้อ​ตกลง​เรื่อง​ความ​ปลอดภัย
สัญญาณ​ว่า​จ้าง​ผิด​ตำแหน่ง ถูก​ใช้​ทำ​แด​ช​บอร์ด​อย่าง​เดียว​จน​ไม่​ได้​ตอบ​คำถาม ถูก​จ้าง​มา​ทั้ง​ที่​ข้อมูล​ยัง​ไม่​ถูก​รวม​ไว้​ที่​เดียว ถูก​ขอ​ให้​ตีความ​ผล​ทาง​ธุรกิจ​แทน​การ​วาง​ระบบ

ใน​ทีม​ขนาด​เล็ก คน​คน​เดียว​มัก​รับ​ทั้ง​สาม​บทบาท ซึ่ง​ทำได้​เมื่อ​ปริมาณ​ข้อมูล​ยัง​ไม่​มาก แต่​มี​ผล​ข้าง​เคียง​ที่​ต้อง​รู้​คือ​ผู้​ที่​วาง​ระบบ​เก็บ​ข้อมูล​เอง​จะ​ตรวจ​ข้อ​ผิด​พลาด​ของ​ระบบ​ตัว​เอง​ได้​ยาก​กว่า​คนนอก จึง​ควร​กำหนด​ให้​มี​การ​ตรวจ​สอบ​ข้าม​อย่าง​น้อย​ปี​ละ​ครั้ง

งาน​ฝั่ง​ที่​แปลง​ข้อมูล​เป็น​ทิศทาง​การ​สื่อสาร​อยู่​ในStrategic Planner คือ​อะไร คน​ที่​แปล​ข้อมูล​เป็น​โจทย์​ครีเอทีฟ ส่วน​ฝั่ง​ที่​นำ​ผล​วิเคราะห์​ไป​ตัดสิน​ใจ​ซื้อ​สื่อ​อยู่​ในMedia Buyer คือ​อะไร งาน​ซื้อ​สื่อ​กับ​ส่วน​ต่าง​ที่​มอง​ไม่​เห็น และ​โมเดล​เอ​เจน​ซี​ที่​ใช้​ตัวเลข​เป็น​ตัว​ชี้​วัด​หลัก​อธิบาย​ไว้​ในPerformance Marketing Agency คือ​อะไร เหมาะ​กับ​ธุรกิจ​แบบ​ไหน

ธุรกิจ​ควร​จ้าง​ตำแหน่ง​ไหน​ก่อน​เมื่อ​เริ่ม​ต้น​จาก​ศูนย์

เริ่ม​จาก​ผู้​ที่​ทำงาน​วิเคราะห์​ได้​ก่อน เพราะ​ตอบ​คำถาม​ที่​ค้าง​อยู่​ได้​ทันที​ด้วย​ข้อมูล​ที่​มี และ​จะ​เป็น​คน​บอก​เอง​ว่า​ข้อมูล​ส่วน​ใด​ยัง​ขาด​จน​ต้อง​ลงทุน​วาง​ระบบ​เพิ่ม การ​เริ่ม​จาก​การ​วาง​ระบบ​ก่อน​โดย​ยัง​ไม่รู้​ว่า​จะ​ตอบ​คำถาม​ใด มัก​จบ​ด้วย​ระบบ​ที่​เก็บ​ข้อมูล​ครบ​แต่​ไม่มี​ใคร​ใช้

ทักษะ​ที่​นัก​วิเคราะห์​ข้อมูล​ใช้​จริง​ใน​แต่ละ​สัปดาห์

ประกาศ​รับ​สมัคร​มัก​ระบุ​ชื่อ​เครื่อง​มือ​เป็น​หลัก ทั้ง​ที่​เครื่อง​มือ​เปลี่ยน​ได้​เร็ว​กว่า​ทักษะ สิ่ง​ที่​ตรวจ​สอบ​ได้​จาก​งาน​ที่​เคย​ทำ​มี​ห้า​อย่าง

  1. การ​ดึง​และ​จัด​รูป​ข้อมูล ใช้​ภาษา​สอบถาม​ฐาน​ข้อมูล​หรือ​เครื่อง​มือ​จัดการ​ตาราง​ได้​ใน​ระดับ​ที่​ทำงาน​เอง​ได้​โดย​ไม่​ต้อง​รอ​ฝ่าย​เทคนิค​ทุก​ครั้ง
  2. การ​ตรวจ​ความ​สม​เหตุ​สม​ผล​ของ​ตัวเลข เทียบ​ยอดจาก​สอง​ระบบ​ที่​ควร​ตรง​กัน เช่น ยอด​ใน​ระบบ​ขาย​กับ​ยอด​ที่​เข้า​บัญชี​จริง ก่อน​นำ​ตัวเลข​ไป​วิเคราะห์​ต่อ
  3. ความ​เข้าใจ​สถิติ​พื้น​ฐาน รู้​ความ​ต่าง​ระหว่าง​ความ​สัมพันธ์​กับ​สาเหตุ อ่าน​ช่วง​ความ​เชื่อ​มั่น​เป็น และ​รู้​ว่า​กลุ่ม​ตัวอย่าง​เล็ก​เกิน​ไป​เมื่อ​ใด
  4. การ​เล่า​เรื่อง​ด้วย​ข้อมูล เลือก​กราฟ​ที่​ตอบ​คำถาม​เดียว และ​เขียน​ข้อ​สรุป​ที่​ผู้​อ่าน​นำ​ไป​ตัดสิน​ใจ​ได้​โดย​ไม่​ต้อง​ตีความ​เอง
  5. ความ​เข้าใจ​ธุรกิจ​ที่​กำลัง​วิเคราะห์ รู้​ว่า​กำไร​ของ​ธุรกิจ​นั้น​มา​จาก​อะไร ต้นทุน​หลัก​อยู่​ตรง​ไหน ตัวเลข​ที่​ขยับ​จึง​จะ​ถูก​ตีความ​ได้​ตรง​กับ​ความ​หมาย​ทาง​ธุรกิจ

ผู้​สมัคร​งาน​สาย​ข้อมูล​ควร​เตรียม​แฟ้ม​ผล​งาน​แบบ​ไหน

เตรียม​งาน​ตัวอย่าง​ที่​แสดง​กระบวนการ​คิด ตั้งแต่​คำถาม​ตั้ง​ต้น วิธี​ตรวจ​คุณภาพ​ข้อมูล ไป​จนถึง​ข้อ​จำกัด​ที่​ยอมรับ​ไว้​ใน​ข้อ​สรุป ชุด​ข้อมูล​สาธารณะ​ใช้ได้​ทั้งหมด สิ่ง​ที่​ผู้​ว่า​จ้าง​ดู​คือ​วิธี​ตั้ง​คำถาม​และ​ความ​ตรง​ไป​ตรง​มา​เรื่อง​ข้อ​จำกัด ไม่ใช่​ความ​สวยงาม​ของ​กราฟ

ข้อ​จำกัด​ของ​บทบาท​นี้​ที่​ต้อง​รู้​ก่อน​ตั้ง​ทีม

การ​มี​นัก​วิเคราะห์​ใน​ทีม​ไม่​ได้​แปล​ว่าการ​ตัดสิน​ใจ​จะ​ดี​ขึ้น​อัตโนมัติ ข้อ​แลก​เปลี่ยน​ที่​พบ​บ่อย​มี​ห้า​ข้อ

  • ข้อมูล​ที่​มี​อยู่​จำกัด​คำถาม​ที่​ตอบ​ได้ หาก​ไม่​เคย​เก็บ​ข้อมูล​กลุ่ม​ควบคุม​ไว้​เลย คำถาม​เรื่อง​ส่วน​เพิ่ม​จะ​ตอบ​ได้​เพียง​การ​ประมาณ การ​เพิ่ม​คน​ไม่​ได้​แก้​ข้อ​จำกัด​นี้ ต้อง​แก้​ที่​การ​ออกแบบ​การ​เก็บ​ข้อมูล
  • งาน​วิเคราะห์​ใช้​เวลา​เกิน​ที่​คนนอก​คาด​เสมอ เวลา​ส่วน​ใหญ่​หมด​ไป​กับ​การ​ตรวจ​และ​จัด​รูป​ข้อมูล ไม่ใช่​การ​วิเคราะห์ การ​ตั้ง​ความ​คาด​หวัง​ว่า​ขอตัว​เลข​วัน​นี้​ได้​พรุ่ง​นี้​จึง​มัก​จบ​ด้วย​ตัวเลข​ที่​ยัง​ไม่​ถูก​ตรวจ
  • ตัว​ชี้​วัด​ที่​วัด​ง่าย​มัก​ถูก​ใช้​แทน​ตัว​ชี้​วัด​ที่​สำคัญ ยอด​คลิก​และ​ยอด​เข้า​ชม​วัด​ง่าย​กว่า​กำไร​ต่อ​คำ​สั่ง​ซื้อ ทีม​จึง​มี​แรง​จูงใจ​ให้​รายงาน​สิ่ง​ที่​วัด​ง่าย ทั้ง​ที่​ไม่ใช่​สิ่ง​ที่​ธุรกิจ​ต้องการ​เพิ่ม
  • รายงาน​ที่​ขัด​กับ​ความ​คาด​หวัง​มี​แรง​ต้าน​เสมอ ผู้​ที่​เคย​รายงาน​ตัวเลข​ชุด​เดิม​หรือ​อนุมัติ​งบ​ก้อน​นั้น​เป็น​ผู้​มี​ส่วน​ได้​เสีย​โดยตรง​กับ​ข้อ​สรุป​ใหม่ ข้อ​ค้น​พบ​ที่​ไม่​สวยงาม​จึง​มี​โอกาส​ถูก​กรอง​ก่อน​ถึง​ผู้​มี​อำนาจ​ตัดสิน​ใจ ข้อ​นี้​เป็น​เรื่อง​โครงสร้าง​การ​รายงาน ไม่ใช่​เรื่อง​ความ​สามารถ​ของ​ผู้​วิเคราะห์
  • เครื่อง​มือ​ช่วย​งาน​ทำให้​ผลิต​รายงาน​เร็ว​ขึ้น แต่​ไม่​ได้​ตรวจ​สมมติฐาน​แทน การ​สร้าง​กราฟ​และ​เขียน​คำ​สั่ง​ดึง​ข้อมูล​อัตโนมัติ​เร็ว​ขึ้น​มาก​ใน​ระยะ​หลัง สิ่ง​ที่​ยัง​ต้อง​ใช้​คน​คือ​การ​ตัดสิน​ว่า​ข้อมูล​ชุด​นั้น​เหมาะ​กับ​คำถาม​หรือ​ไม่ และ​การ​รับ​ผิด​ชอบ​ต่อ​ข้อ​สรุป

ข้อ​ที่​สี่​แก้​ได้​ด้วย​การ​กำหนด​เส้น​ทาง​รายงาน​ไว้​ล่วง​หน้า เช่น ระบุ​ว่า​ผล​การ​วัด​แคมเปญ​จะ​ถูก​ส่ง​ถึง​ผู้​มี​อำนาจ​อนุมัติ​งบ​โดยตรง​พร้อม​กัน​กับ​ที่​ส่ง​ให้​ทีม​ที่​ดูแล​แคมเปญ กติกา​ที่​ตกลง​กัน​ตั้งแต่​ก่อน​เริ่ม​งาน​ทำให้​ไม่​ต้อง​ตัดสิน​ใจ​เรื่อง​นี้​ตอน​ที่​ผลอ​อก​มา​แล้ว

เอ​เจน​ซี​ที่​ไม่มี​นัก​วิเคราะห์​ประจำ​รับ​งาน​ลักษณะ​นี้​ได้​หรือ​ไม่

ได้​ใน​ขอบเขต​ที่​ตกลง​กัน​ไว้​ชัด เช่น รับ​ผิด​ชอบ​การ​รายงาน​ผล​ตาม​ตัว​ชี้​วัด​ที่​กำหนด​ร่วม​กัน โดย​ไม่​รวม​งาน​ออกแบบ​การ​ทดสอบ​ส่วน​เพิ่ม สิ่ง​ที่​ผู้​ว่า​จ้าง​ควร​ถาม​คือ​ใคร​เป็น​ผู้​ตรวจ​ความ​ถูก​ต้อง​ของ​ตัวเลข​ก่อน​ส่ง และ​รายงาน​จะ​ระบุ​ข้อ​จำกัด​ของ​ข้อมูล​ไว้​หรือ​ไม่

ธุรกิจ​ที่​ยัง​ไม่มี​ทีม​ข้อมูล​เริ่ม​จาก​อะไร​ได้​บ้าง

ธุรกิจ​ส่วน​ใหญ่​ไม่​ได้​เริ่ม​จาก​การ​ซื้อ​เครื่อง​มือ​ใหม่ แต่​เริ่ม​จาก​การ​ทำให้​ข้อมูล​ที่​มี​อยู่​แล้ว​ตอบ​คำถาม​ได้ สาม​อย่าง​ต่อ​ไป​นี้​ทำได้​ด้วย​ทรัพยากร​ที่​มี

  • เขียน​นิยาม​ตัว​ชี้​วัด​ให้​ตรง​กัน​ทั้ง​องค์กร ระบุ​ว่าย​อด​ขาย​นับ​รวม​ภาษี​หรือ​ไม่ นับ​ยอด​คืน​สินค้า​อย่างไร และ​นับ ณ วัน​สั่ง​ซื้อ​หรือ​วัน​ส่ง​ของ เอกสาร​หน้า​เดียว​นี้​ลด​การ​ถก​เถียง​เรื่อง​ตัวเลข​ได้​มากกว่า​การ​เพิ่ม​รายงาน​ใหม่
  • เทียบ​ตัวเลข​สอง​ระบบ​ที่​ควร​ตรง​กัน​เดือน​ละ​ครั้ง เช่น ยอด​ใน​ระบบ​ขาย​หน้า​ร้าน​กับ​ยอด​ที่​เข้า​บัญชี​ธนาคาร เมื่อ​พบ​ส่วน​ต่าง​ให้​บันทึก​สาเหตุ​ไว้ วิธี​นี้​ทำให้​รู้ทัน​ที​เมื่อ​ระบบ​ใด​เริ่ม​เก็บ​ข้อมูล​ผิด
  • ตั้ง​คำถาม​เดียว​ต่อ​เดือน​ที่​ผูก​กับ​การ​ตัดสิน​ใจ​จริง เช่น ควร​ต่อ​อายุ​แคมเปญ​ใด​และ​ควร​หยุด​ช่อง​ทาง​ใด แล้ว​หา​คำ​ตอบ​จาก​ข้อมูล​ที่​มี การ​เริ่ม​จาก​คำถาม​ทำให้​เห็น​เอง​ว่า​ข้อมูล​ส่วน​ใด​ยัง​ขาด

สัญญาณ​ที่​บอก​ว่า​ถึง​เวลา​หา​ผู้​เชี่ยวชาญ​คือ​เมื่อ​คำถาม​ที่​ค้าง​อยู่​ตอบ​ไม่​ได้​เพราะ​ข้อมูล​กระจาย​หลาย​ระบบ​จน​เทียบ​กัน​ไม่​ได้ หรือ​เมื่อ​มี​งบ​โฆษณา​ก้อน​ใหญ่​พอที่​การ​ตัดสิน​ใจ​ผิด​หนึ่ง​ครั้ง​จะ​แพง​กว่า​ค่า​จ้าง​ผู้​วิเคราะห์​ทั้ง​ปี สำหรับ​ธุรกิจ​แบบ​ขาย​ผ่าน​ทีม​ขาย เกณฑ์​คัด​กรอง​ผู้​สนใจ​ที่​ใช้​ข้อมูล​ประกอบ​อ่าน​ต่อ​ได้​ในLead Scoring คือ​อะไร แยก​คะแนน​ความ​เหมาะ​กับ​ความ​สนใจ​ก่อน​ส่ง MQL

สรุป

Data Analyst รับ​ผิด​ชอบ​การ​ตอบ​คำถาม​ทาง​ธุรกิจ​ด้วย​ข้อมูล​ที่​มี พร้อม​ระบุ​ว่า​คำ​ตอบ​นั้น​เชื่อ​ถือ​ได้​แค่​ไหน งาน​ที่​มี​คุณภาพ​จึง​ส่ง​มอบ​ทั้ง​ข้อ​สรุป ระเบียบ​วิธี และ​ข้อ​จำกัด​ไป​ด้วย​กัน การ​พิสูจน์​ส่วน​เพิ่ม​จาก​โฆษณา​มี​ข้อ​จำกัด​เชิง​สถิติ​ที่​งาน​วิจัย​ปี 2558 แสดง​ไว้​ชัด ทางออก​คือ​เปลี่ยน​คำถาม​ให้​ตอบ​ได้​ด้วย​ข้อมูล​ที่​หา​ได้​จริง ส่วน​ธุรกิจ​ที่​ยัง​ไม่มี​ทีม​ข้อมูล​เริ่ม​ได้​จาก​การ​นิยาม​ตัว​ชี้​วัด​ให้​ตรง​กัน​และ​เทียบ​ตัวเลข​ข้าม​ระบบ​เป็น​ประจำ

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

เป็นการ​จัด​กลุ่ม​ลูกค้า​จาก​สาม​ค่า คือ​ซื้อ​ครั้ง​ล่าสุด​เมื่อ​ใด ซื้อ​บ่อย​แค่​ไหน และ​ใช้​จ่าย​รวม​เท่าไร เหมาะ​กับ​ธุรกิจ​ที่​มี​การ​ซื้อ​ซ้ำ​และ​บันทึก​ข้อมูล​ผูก​กับ​ลูกค้า​ได้ เช่น ร้าน​อาหาร​ที่​มี​ระบบ​สมาชิก ส่วน​ธุรกิจ​ที่​ขาย​ครั้ง​เดียว​จบ​หรือ​ไม่มี​ข้อมูล​ผูก​บุคคล วิธี​นี้​จะ​ให้​กลุ่ม​ที่​ไม่มี​ความ​หมาย​ใน​ทาง​ปฏิบัติ

ขึ้น​กับ​คำถาม คำถาม​เชิง​พรรณนา​และ​วินิจฉัย​ใช้​ข้อมูล​ระดับ​หลัก​ร้อย​รายการ​ก็​เริ่ม​ได้ ส่วน​คำถาม​ที่​ต้องการ​พิสูจน์​ส่วน​เพิ่ม​จาก​โฆษณา​ต้อง​ใช้​ขนาด​ตัวอย่าง​สูง​กว่า​นั้น​มาก​ตาม​ที่​งาน​ศึกษา​ระบุ​ไว้ ธุรกิจ​ส่วน​ใหญ่​จึง​เริ่ม​จาก​สอง​กลุ่ม​แรก​ก่อน แล้ว​ค่อย​ออกแบบ​การ​ทดสอบ​เมื่อ​มี​งบ​ที่​ใหญ่​พอ​ให้​คุ้ม​กับ​การ​ทดสอบ

ต่าง​กัน​ที่​ความ​ต่อ​เนื่อง​และ​ความ​เข้าใจ​บริบท ทีม​ภายใน​ได้​เปรียบ​เรื่อง​ความ​เข้าใจ​ต้นทุน​และ​กระบวนการ​ทำงาน​จริง ส่วน​ผู้รับ​จ้าง​ภายนอก​ได้​เปรียบ​เรื่อง​ประสบการณ์​ข้าม​อุตสาหกรรม​และ​เริ่ม​งาน​ได้​เร็ว รูป​แบบ​ที่​ใช้​กัน​บ่อย​คือ​จ้าง​ภายนอก​เพื่อ​วาง​มาตรฐาน​รายงาน​และ​วิธี​ตรวจ​ข้อมูล​ไว้​ก่อน แล้ว​จึง​รับ​คน​ภายใน​มา​ดูแล​ต่อ

ตรวจ​ได้​ด้วย​สาม​คำถาม คือ​ตัวเลข​นี้​ดึง​จาก​ระบบ​ใด นิยาม​ของ​แต่ละ​ค่า​เขียน​ไว้​ที่ไหน และ​เคย​เทียบ​กับ​ข้อมูล​ต้นทาง​ครั้ง​ล่าสุด​เมื่อ​ใด หาก​ตอบ​คำถาม​ที่​สาม​ไม่​ได้ ควร​เทียบ​ใหม่​ก่อน​ใช้​ตัดสิน​ใจ เพราะ​การ​เปลี่ยนแปลง​ใน​ระบบ​ต้นทาง​มัก​ไม่​ส่ง​สัญญาณ​ใด​มา​ถึง​หน้า​แด​ช​บอร์ด

ส่วน​ที่​เปลี่ยน​ชัด​คือ​การ​เขียน​คำ​สั่ง​ดึง​ข้อมูล การ​สร้าง​กราฟ และ​การ​ร่าง​สรุป ซึ่ง​เร็ว​ขึ้น​มาก ส่วน​ที่​ยัง​ต้อง​ใช้​คน​คือ​การ​เลือก​ว่า​คำถาม​ใด​ควร​ตอบ การ​ตัดสิน​ว่า​ข้อมูล​ชุด​ใด​เหมาะ​กับ​คำถาม​นั้น และ​การ​รับ​ผิด​ชอบ​ต่อ​ข้อ​สรุป​ที่​ถูก​นำ​ไป​ใช้​จ่าย​งบ​จริง

PHYGITAL INSIGHT

ฟิจิ⁠ทัล​ถือว่า​คุณภาพ​ของ​ข้อมูล​เริ่ม​ตั้งแต่​วิธี​ได้​มา ไม่ใช่​ตั้งแต่​ขั้น​วิเคราะห์ ข้อมูล​ที่​เก็บ​โดย​ผู้​ให้​ข้อมูล​รู้ตัว​และ​ยินยอม​จึง​ใช้​อ้างอิง​ได้​นาน​กว่า​ข้อมูล​ที่​ได้​มา​แบบ​ไม่​ชัดเจน เพราะ​ไม่​ต้อง​ถูก​ลบ​ทิ้ง​กลาง​ทาง​เมื่อ​มี​การ​ทบทวน​การ​ใช้​ข้อมูล บริการ​ที่​ปรึกษา​การ​ตลาด ของ​ฟิจิ⁠ทัล​จึง​เริ่ม​จาก​การ​วาง​ผัง​ว่า​ข้อมูล​แต่ละ​ชุด​ถูก​เก็บ​ด้วย​ฐาน​อะไร เชื่อม​กัน​ตรง​ไหน และ​ใคร​เป็น​ผู้รับ​ผิด​ชอบ​ความ​ถูก​ต้อง ก่อน​จะ​ตั้ง​คำถาม​ใด​กับ​ข้อมูล​ชุด​นั้น

ให้ PHYGITAL AGENCY ช่วยต่อยอดเรื่องนี้สู่ผลลัพธ์จริง

ตัวเลข​ที่​รายงาน​ทุก​เดือน ตรวจ​ย้อน​ถึง​ต้นทาง​ได้​หรือ​ยัง

บริษัท ฟิจิ⁠ทัล เอ​เจน​ซี จำกัด วาง​ระบบ​วัดผล​โดย​เริ่ม​จาก​นิยาม​ตัว​ชี้​วัด​และ​ที่มา​ของ​ข้อมูล​แต่ละ​ชุด แล้ว​รายงาน​ผล​พร้อม​ข้อ​จำกัด​ที่​ติด​มา​กับ​ข้อมูล​ทุก​ครั้ง เพื่อ​ให้​ผู้​ว่า​จ้าง​รู้​ว่า​ตัวเลข​แต่ละ​ตัว​ใช้​ตัดสิน​ใจ​อะไร​ได้​และ​ยัง​ตัดสิน​ใจ​อะไร​ไม่​ได้

PARANATH PANARATANA

WRITTEN BY

PARANATH PANARATANA

CHAIRMAN OF PHYGITAL AGENCY

ประธานกรรมการบริษัท ฟิจิทัล เอเจนซี จำกัด มีประสบการณ์ดูแลการตลาดที่ผสานโลกจริงและโลกออนไลน์เข้าด้วยกัน ตลอดจนเป็นที่ปรึกษาในการวินิจฉัยธุรกิจ อีกทั้งยังเคยทำงานในสายวิดีโอโปรดักชั่นและภาพยนตร์ไทยอีกด้วย