Month: December 2020

Productivity หรือผลิตภาพ คือ ตัวชี้วัดถึงประสิทธิภาพในกระบวนการทำงาน วัดความสำเร็จของธุรกิจ ซึ่งสามารถวัดได้ตั้งแต่กระบวนการผลิต การทำงาน ตลอดจนถึงการบริการ โดย Productivity เป็นสิ่งที่สร้างได้ด้วย concept ลดระยะเวลาทำงาน แต่เพิ่มประสิทธิภาพในชิ้นงานแทน

 

Productivity สำคัญอย่างไรต่อ Startup

การสร้าง Productivity ช่วยแก้ปัญหาที่ซ่อนอยู่ในการทำงาน มีหลายสถิติที่บ่งชี้ว่าการทำงานในหลายบริษัทยังมีข้อบกพร่องที่รอการแก้ไขอยู่

• เวลาทำงานมากกว่า 60% สูญเสียไปโดยเปล่าประโยชน์
• การสื่อสารที่ซับซ้อนภายในทีม ลดประสิทธิภาพการทำงานถึง 86%
• โดยเฉลี่ยคนในทีมมักถูกรบกวนเวลางานมากกว่า 56 ครั้งต่อวัน

ธุรกิจแบบ Startup ส่วนใหญ่ทรัพยากรมีอยู่จำกัด ดังนั้นการใช้งานทรัพยากรให้คุ้มค่าจึงสำคัญ การสร้าง Productivity ในองค์กรเป็นตัวช่วยให้ Startup เติบโตได้เร็วยิ่งขึ้น ด้วยการอุดรอยรั่วลดปัญหาขณะทำงาน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพภายในทีม

ประโยชน์ของสร้าง Productivity

Productivity เป็นสิ่งที่สร้างได้หลายวิธีทั้งในเชิงการปรับพฤติกรรมการทำงาน เปลี่ยนวิถีชีวิต และการนำเครื่องมือมาเป็นตัวช่วยในการสร้าง Productivity ซึ่งการสร้าง Productivity ส่งผลดีต่อทั้งองค์กรและพนักงาน โดยประโยชน์ของ Productivity มีดังนี้

1. เพิ่มกำไรให้กับธุรกิจ ด้วย Quantifying Performance จัดการภาระงานที่มีในปริมาณที่เหมาะสม ติดตามภาระงานที่ค้าง ซึ่งอาจส่งผลต่อการดำเนินธุรกิจ เช่น การปิดการขายหรือการติดต่อลูกค้า หากงานเหล่านี้ถูกจัดการให้มีประสิทธิภาพ จะช่วยเพิ่มกำไรให้ธุรกิจมากขึ้น

2. เพิ่มประสิทธิภาพในกับพนักงาน การสร้าง Productivity ภายในทีม ส่งผลให้พนักงานภายในทีมพัฒนาตามผลงานทีมไปด้วย เพราะ Productivity ไม่สามารถสร้างได้ด้วยระบบเพียงอย่างเดียว แต่ต้องอาศัยความร่วมมือจากพนักงานด้วย

3. เพิ่มโอกาสในการเติบโตทางธุรกิจ เมื่อทีมมีประสิทธิภาพและระบบการทำงานมีความพร้อมมากพอ ทั้งสององค์ประกอบนี้จะช่วยตอบสนองต่อวิสัยทัศน์ของผู้บริหาร ช่วยเพิ่มโอกาสพาธุรกิจให้เติบโตได้จากการลดอุปสรรคการทำงาน

4. เพิ่มความสัมพันธ์ที่ดีภายในทีม Communication Management เป็นหัวใจหลักในการสร้าง Productivity เมื่อการสื่อสารดี ทุกฝ่ายในทีมเข้าถึงและเข้าใจกันมากขึ้น ความสัมพันธ์ภายในทีมก็จะดีตามไปด้วย

5. ลดต้นทุนในการจัดการองค์กร เมื่อเปลี่ยนรูปแบบการจัดการภายในทีมที่ซับซ้อน มาปรับใช้ซอฟต์แวร์ที่มีราคาไม่สูง จะช่วยลดต้นทุนที่ไม่จำเป็นในการจัดการทีมได้

6. แก้ปัญหาพนักงานหมดไฟในการทำงาน ปัญหา Burnout Syndrome แก้ได้ด้วยการลดความเครียดในการทำงาน ผ่านการจัดการภาระงานที่ซ้ำซ้อนให้ง่ายมากขึ้นด้วยแนวคิด Simplifying Processes เมื่อพนักงานมีพัฒนาการ จะเห็นคุณค่าของตัวเองจากความสำเร็จในการทำงาน และภาวะหมดไฟก็จะลดลง

 

ตัวอย่าง 5 ซอฟต์แวร์ที่ช่วยเพิ่ม Productivity

1. Trello

Trello คือ Collaboration Software หรือซอฟต์แวร์ที่ใช้ทำงานร่วมกันภายในองค์กร เป็น dashboard ที่ช่วยจัดการงาน สร้าง task หรือภาระงาน สามารถติดตามสถานะงานได้ ตั้งแต่เริ่มต้นจนถึงจบกระบวนการ สิ่งที่ทำให้ Trello น่าสนใจคือ การพลิกแพลงการใช้งานได้หลากหลายรูปแบบ ทั้งทำ Daily Updates, ระบบ CRM ไปจนถึงการทำ Report รายงานผลการทำงาน

นอกจากนี้ Trello ยังช่วยสร้าง Productivity ด้วยการลดต้นทุนการจัดการภายในองค์กร ด้วยการใช้ซอฟต์แวร์ ทำให้ทีมสามารถติดตามงานที่ตกหล่น วิเคราะห์สาเหตุของความผิดพลาดและป้องกันไม่ให้เกิดขึ้นอีก รวมถึงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานของทีม

ตัวอย่างบริษัทที่เลือกใช้งาน Trello เช่น Squarespace, Fender และ Lush เป็นต้น

2. ClickUp

ClickUp คือ Project Management Software เป็นซอต์ฟแวร์ที่ช่วยจัดการโปรเจกต์ภายในทีม มีรูปร่างหน้าตาคล้ายกับ Trello เป็น Dashboard เหมือนกัน แต่มีฟีเจอร์ที่ช่วยให้การทำงานสะดวกมากขึ้น เช่น Checklist สำหรับตรวจสอบงานที่ต้องทำหรือทำเสร็จไปแล้ว และมีฟีเจอร์ Subtask สำหรับงานที่มีรายละเอียดยิบย่อย รวมถึงสามารถ Comment ที่ Task ได้เลย เป็นต้น

สิ่งที่น่าสนใจสำหรับ ClickUp คือฟีเจอร์ในการจัดการเวลาทำงาน โดยซอฟต์แวร์นี้สามารถติดตามระยะเวลาการทำงานได้ ด้วยฟีเจอร์ Track time ซึ่งการติดตามเวลาในการทำงานจะช่วยเพิ่ม Productivity ให้กับทีม

โดยทีมจะรู้ว่างานประเภทไหน ใช้เวลาทำเท่าไร ทำให้สามารถจัดการเวลาที่เหมาะสมช่วยเพิ่มความท้าทายในการทำงานและยังสามารถแก้ปัญหาสภาวะหมดไฟในการทำงานได้ (Burnout Syndrome)

ตัวอย่างบริษัทที่เลือกใช้งาน ClickUp เช่น Uber, Airbnb และ Nike เป็นต้น

3. Evernote

Evernote เป็น Note Taking Software ซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้การจดโน๊ตง่ายมากขึ้น ทั้งการจดโน๊ตที่สามารถแปะเว็บที่สนใจ ด้วยฟีเจอร์ Web Clipper หรือฟีเจอร์ Document Scanning ที่ช่วยสแกนเอกสารลงในโน๊ต สิ่งที่ทำให้ Evernote น่าสนใจคือ หน้าตาที่เรียบง่ายและการจัดเรียงข้อมูลที่เป็นระเบียบ รวมถึงความสามารถในการแชร์โน๊ตไปยังคนที่ต้องการ ซึ่งสามารถแก้ไขโน๊ตได้เหมือนกันกับการแชร์ Google Docs ที่สะดวกรวดเร็ว ใช้งานง่าย ไม่ซับซ้อน

Evernote ช่วยสร้าง Productivity ให้กับพนักงานโดยตรง (Personal Productivity) ด้วยความสะดวก ลดการทำงานที่ซับซ้อน ทำให้เรียบเรียงลำดับความคิด และจัดเก็บข้อมูลได้ง่ายมากขึ้น

ตัวอย่างบริษัทที่เลือกใช้งาน Evernote เช่น Harvard Medical School, Whole Food Market และ NBC Universal เป็นต้น

4. Rescue Time

Rescue Time คือ Time Management Software ที่ช่วยจัดการเวลาทีมของคุณในแต่ละวัน ด้วยการติดตามว่าภายใน 1 วัน คุณเข้าเว็บไซต์ไหนบ้าง ใช้ระยะเวลานานเท่าไร ซึ่งคุณสามารถกำหนดได้ว่าหนึ่งวันจะเข้าเว็บไซต์ไหนกี่ชั่วโมง ช่วยป้องกันปัญหาการท่องเว็บเพลินจนลืมทำงาน

Rescue Time ช่วยแก้ปัญหางานที่ค้าง ด้วยการตรวจสอบว่าภายในหนึ่งวัน ทีมของคุณใช้ระยะเวลาไปกับเว็บอะไร เพื่อจะได้หาทางปรับปรุงพฤติกรรมการใช้ browser ต่อไป

ตัวอย่างบริษัทที่เลือกใช้งาน Rescue Time เช่น Harvard Business Review, The Wall Street Journal และ The New York Times เป็นต้น

5. Slack

Slack เป็น Messaging Software ที่เพิ่มประสิทธิภาพในการสื่อสารระหว่างทีม ด้วยโปรแกรมแชทที่มีฟีเจอร์เอื้อต่อการคุยงาน ทั้งการตั้งกรุ๊ปแยกเฉพาะโปรเจกต์ (Channel) ฟีเจอร์ Saved สำหรับการจัดเก็บข้อมูลสำคัญ และฟีเจอร์ Threads ที่สามารถโต้ตอบในประเด็นแยกได้ โดยไม่ปะปนกับเรื่องอื่น

การสร้าง Productivity ด้วย Slack นั้น จะเกี่ยวข้องโดยตรงกับการสื่อสารภายในทีม ซึ่งการจัดการสื่อสารอย่างเป็นระบบ จะช่วยลดขั้นตอนการคุยงานที่ทับซ้อนรวมไว้ที่เดียว อีกทั้งการใช้ Slack ยังช่วยเรื่องโฟกัส ให้คุณสามารถแยกระหว่างงานกับเรื่องส่วนตัวออกจากกัน (เรื่องส่วนตัวคุยใน Line ส่วน Slack ใช้คุยงานเท่านั้น)

ตัวอย่างบริษัทที่เลือกใช้งาน Slack เช่น Uber, TD Ameritrade และ Oracle เป็นต้น

ตารางเปรียบเทียบการทำงานของซอฟต์แวร์ในการสร้าง Productive

*หมายเหตุ

• Quantifying Performance คือ การสร้าง Productive ด้วยการจัดการปริมาณงานให้ออกมามีประสิทธิภาพในปริมาณที่เหมาะสม
• Remove Unproductive Work คือ การจัดการพฤติกรรมที่ไม่มีประสิทธิภาพในการทำงาน เช่น การใช้เวลาในการทำงานนานเกินไป หรือ การท่องเว็บไซต์อื่นที่ไม่เกี่ยวกับงาน เป็นต้น
• Communication Management คือ การจัดการปัญหาการสื่อสารภายในทีม ลดขั้นตอนที่ซับซ้อน เพิ่มประสิทธิภาพภายในทีม
• Simplifying Processes คือ การเปลี่ยนกระบวนการทำงานที่ซับซ้อน หลายขั้นตอนให้เรียบง่ายมากยิ่งขึ้น

Summary

การสร้าง Productivity ในองค์กรถือเป็นฟันเฟืองสำคัญในการพัฒนาธุรกิจให้เติบโต ทั้งด้านผลกำไรและการจัดการทรัพยากร ซึ่ง Productivity สร้างได้ด้วยการปรับเปลี่ยนพฤติกรรมการทำงาน โดยมีซอฟต์แวร์เป็นตัวช่วย ตั้งแต่ซอฟต์แวร์ช่วยจัดการเวลาจนไปถึงปรับเปลี่ยนรูปแบบการสื่อสาร

ทั้งนี้ Productivity เป็นเพียงแค่ส่วนหนึ่งที่ในการพัฒนาทีมเท่านั้น ยังมีอีกหลายปัจจัยที่พาให้ Startup ประสบความสำเร็จ อย่างการใช้ Data-Driven Mindset และ Design Thinking หรือการปรึกษาผู้เชี่ยวชาญเพื่อรับคำแนะนำในการทำธุรกิจต่อไป

การทำธุรกิจสิ่งหนึ่งที่เลี่ยงไม่ได้คือ ปัญหาและอุปสรรค โดยเฉพาะธุรกิจ Startup ที่เริ่มต้นด้วยไอเดีย แต่จำกัดด้วยทรัพยากร (resource) ทั้งด้านการเงินและบุคคลากร ส่งผลให้ขาดความพร้อมในการทำธุรกิจ ทำให้เหล่า Startup เจอปัญหาอยู่บ่อยครั้ง และบางครั้งปัญหาที่เผชิญอาจรุนแรงจนถึงขั้นเลิกกิจการ โดยในบทความนี้ KATALYST จะมาแชร์ถึง 3 ปัญหายอดฮิต พร้อมวิธีแก้ เพื่อป้องกันปัญหา และเดินเข้าใกล้ความสำเร็จยิ่งขึ้น

 

1. รูปแบบธุรกิจที่ผิดพลาด (CAC สูงกว่า LVT)

ธุรกิจ Startup ส่วนใหญ่จะมาจากไอเดียก่อนโอกาส ไอเดียที่อยากแก้ไขปัญหาและเปลี่ยนแปลงสิ่งนั้นให้ดีกว่า การมีไอเดียที่ดีไม่ใช่เรื่องที่ผิด แต่บางครั้งการยึดไอเดียเป็นหลักอาจทำให้รูปแบบธุรกิจผิดพลาดได้ โดยรูปแบบธุรกิจที่ผิดพลาดมีหลายกรณี แต่ในบทความนี้ขอยกตัวอย่างเรื่อง CAC สูงกว่า LVT

CAC กับ LTV คืออะไร?

CAC (Customer Acquistion Cost) คือ ต้นทุนหรือค่าใช้จ่ายที่ทำให้เกิดลูกค้าหนึ่งราย

LTV (Customer’s Lifetime Value) คือ มูลค่าหรือรายได้เฉลี่ยที่ลูกค้าหนึ่งราย ใช้จ่ายตลอดช่วงที่เขาเป็นลูกค้าของเรา

โดยธุรกิจ Startup มักจะทุ่มงบไปกับการดึงดูดลูกค้าให้เข้ามาใช้บริการ โดยทำการตลาดเพื่อให้แบรนด์เป็นที่รู้จัก ทั้งการลงโฆษณา หรือการทำโปรโมชันต่างๆ เพื่อให้สร้างฐานลูกค้า ซึ่งสิ่งเหล่านี้เป็นต้นทุนที่ทำให้เกิดลูกค้า (CAC)

จริงอยู่ที่การทำให้เกิดลูกค้าหนึ่งรายนั้นเป็นสิ่งสำคัญของธุรกิจ Startup ซึ่งหลายๆ กิจการนั้นทำพลาด เพราะดันทุ่มเงินด้าน CAC มากเกินไป จนลืมประเมิน LTV เนื่องจากในบางธุรกิจ ลูกค้าใช้บริการเพียงแค่เดือนละครั้ง แถมบริการที่ลูกค้าซื้อยังมีราคาถูกอีก ส่งผลให้ CAC สูงกว่า LVT และนำไปสู่การขาดทุนในที่สุด

วิธีการแก้ไขปัญหา CAC สูงกว่า LTV

สำหรับวิธีการแก้ไขปัญหา CAC สูงกว่า LTV สามารถทำได้ด้วยการปรับโครงสร้างใหม่ ลด CAC แต่เนื่องจากการจะลดงบ CAC นั้นเป็นไปได้ยาก เพราะธุรกิจยังจำเป็นต้องการให้ลูกค้าค้นหาแบรนด์เจออยู่ แต่สามารถทำได้โดยปรับรูปแบบการทำการตลาด ดังนี้

• Optimize ad โดยนำ Conversion rate มาคำนวณกับเปอร์เซนต์ในการปิดการขายและราคา ad ที่จ่ายไป จะทำให้พบค่า CAC จากนั้นจึงวิเคราะห์ว่า งบที่ทุ่มไปนั้นคุ้มค่าหรือไม่
• การปรับช่องทางการโฆษณาให้เหมาะสม (เปลี่ยน Channel) การทุ่มงบโฆษณาไปที่ช่องทางใดช่องทางหนึ่งเป็นระยะเวลานานๆ ในขณะที่กลุ่มคนที่เห็นโฆษณาก็เป็นคนกลุ่มเดิม ทำให้ประสิทธิภาพของ ad ลดน้อยลง เพราะใช้เงินไปกับคนกลุ่มเดิม Conversion rate ก็จะเท่าเดิม ดังนั้นจึงควรปรับช่องทางโฆษณาใหม่ หากลุ่มคนที่น่าจะเป็นลูกค้าในช่องทางอื่นๆ เพื่อเพิ่มกลุ่มลูกค้าใหม่
• เปลี่ยนจาก Outbound Marketing เป็น Inbound Marketing จากเดิมที่คุณตามหาลูกค้า ก็เปลี่ยนให้ลูกค้ามาตามหาคุณ ด้วยคอนเทนต์ที่มีประโยชน์กับลูกค้า ซึ่งเมื่อคุณดึงดูดลูกค้าเข้ามาหาได้ งบการโฆษณาก็จะลดลงเพราะไม่ต้องใช้เงินเพื่อตามหาลูกค้าอีกต่อไป แต่ลูกค้าจะมาหาคุณเอง

2. ขาดแคลนกระแสเงินสด (Cash Flow)

กระแสเงินสดเป็นอีกหนี่งปัญหาที่ธุรกิจ Startup ต้องเผชิญ เมื่อสายป่านทางการเงินมีไม่มากพอ การดำเนินธุรกิจให้ราบรื่นก็เป็นได้ยาก และอาจนำไปสู่การล้มละลายในที่สุด โดยปัญหากระแสเงินสดนั้นเกิดขึ้นได้จากหลายปัจจัย ทั้งการควบคุมต้นทุนที่ไม่ดีพอ การลงทุนกับสิ่งที่ไม่จำเป็น ไปจนถึงการขาดการประเมินสถานการณ์และความเสี่ยงล่วงหน้า ทำให้กระแสเงินสดนั้นไม่พอเมื่อเกิดปัญหาที่ไม่คาดคิด เป็นต้น

วิธีการแก้ไขปัญหาขาดแคลนกระแสเงินสด

สำหรับวิธีการแก้ไขปัญหาขาดแคลนกระแสเงินสด เริ่มต้นที่การปรับวิธีการบริหาร เพื่อรักษากระแสเงินสดที่มีอยู่ จากนั้นจึงหาทางเพิ่มกระแสเงินสดเพื่อให้เกิดสภาพคล่องในบริษัท

ในการบริหารกระแสเงินสด เริ่มต้นจากตรวจสอบสถานะเงินสดที่มี โดยวิเคราะห์ว่าจากเงินสดที่มีอยู่ครอบคลุมค่าใช้จ่ายในการดำเนินธุรกิจได้นานเท่าไร พร้อมทั้งประเมินความเสี่ยงทางการเงินในอนาคต เช่น ลูกค้ายกเลิกสัญญากระทันหัน หรือลูกค้าหนีการชำระหนี้ เพื่อคำนวณหาจำนวนเงินทุนสำรองในกรณีที่เกิดเหตุฉุกเฉิน

ทั้งนี้สิ่งสำคัญในการแก้ไขปัญหาการขาดแคลนกระแสเงินสด คือ การเพิ่มกระแสเงินสด ด้วยการปรับกลยุทธ์ในการดำเนินธุรกิจ โดยสามารถทำได้ดังนี้

• ลดราคาสินค้า เน้นขายถูก ขายเร็ว การลดราคาสินค้าให้ราคาต่ำลง จะช่วยให้สินค้าที่ค้างอยู่ขายได้เร็วมากขึ้น ทำให้ได้เงินสดมาหมุนเวียนเพื่อให้ธุรกิจสามารถเดินหน้าต่อไปได้
• ปรับปรุงระบบแจ้งหนี้ การหากระแสเงินสดที่ดีที่สุดคือ การเปลี่ยนหนี้ให้เป็นเงินสด โดยหนี้ที่ว่านี้คือ หนี้ของลูกค้าที่ติดหนี้บริษัท ซึ่งการปรับปรุงระบบแจ้งหนี้จะช่วยให้การเก็บเงินนั้นง่ายมากขึ้น
• ลดภาระค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็น เช่น การเช่าและตกแต่งออฟฟิศที่หรูหราเกินความจำเป็น หรือ การจ้างพนักงานที่ไม่จำเป็น ซึ่งสามารถเปลี่ยนเป็น outsouce ได้

3. สินค้าไม่ตรงกับความต้องการของตลาด

ปัญหาสินค้าไม่ตรงกับความต้องการของตลาด เป็นอีกหนึ่งปัญหายอดฮิตของ Startup ซึ่งสามารถแบ่งได้เป็นสองกรณี คือ 1) ไม่สามารถหา Product Market Fit ได้ และ 2) ธุรกิจที่ได้รับผลกระทบจากความเปลี่ยนแปลง โดยทั้งสองกรณีมีรายละเอียดปัญหาดังนี้

• ปัญหา Product Market Fit คือ สินค้าและบริการที่สามารถแก้ไขปัญหาได้ตรงตามความต้องการของลูกค้า ซึ่งหลายครั้งไอเดียของ Startup ที่คิดว่าสามารถแก้ไขปัญหาได้ แต่ไม่สามารถแก้ไขปัญหาได้อย่างแท้จริง หรือปัญหาที่แก้ไขไม่มีคุณค่ามากพอในมุมมองลูกค้า ทำให้ลูกค้าไม่ตัดสินใจซื้อสินค้าและบริการ
• ธุรกิจที่ได้รับผลกระทบจากความเปลี่ยนแปลง สำหรับ Startup ที่ทำธุรกิจเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะด้าน ซึ่งในช่วงแรกธุรกิจอาจจะประสบความสำเร็จเพราะสามารถแก้ไขปัญหาได้ แต่เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้น ธุรกิจอาจไม่เป็นที่ต้องการของตลาดเหมือนเคย ยกตัวอย่างเช่น Webboard ซึ่งเคยเป็นที่ต้องการตลาด แต่ถูกแทนที่ด้วย Social Media Platform อย่าง Facebook และ Twitter จนทำให้หลายเว็บต้องปิดตัวไป เป็นต้น โดยปัญหานี้สามารถส่งผลกระทบหนักจนถึงขั้นปิดกิจการได้

วิธีการแก้ไขปัญหาสินค้าไม่ตรงกับความต้องการของตลาด

เมื่อสินค้าไม่เป็นที่ต้องการของตลาดอย่างเคย ไม่มีเหตุผลที่ต้องฝืนผลิตสินค้าและบริการต่อไป แต่ไม่ใช่ว่าจะต้องยอมแพ้เสมอไป เพราะยังมีวิธีการแก้ไขปัญหาดังกล่าวอยู่ ซึ่งทางออกเดียวสำหรับวิกฤตินี้คือ Pivot

Pivot คือ การปรับทิศทางของธุรกิจเพื่อหาจุดลงตัวระหว่างสินค้ากับตลาดที่เหมาะสม รวมถึงการปรับวิธีการทำงาน ปรับปรุงสินค้าจนไปถึงการเปลี่ยนรูปแบบธุรกิจ โดยการทำ Pivot ต้องตั้งอยู่บนพื้นฐานทรัพยากรที่มีอยู่ เพื่อสร้างรายได้ด้วยวิธีที่แตกต่างจากเดิม

สำหรับปัญหา Product Market Fit การ Pivot สามารถทำได้ดังนี้

• แก้ไขสินค้า (Product) เริ่มต้นด้วยการตั้งคำถามกับผลิตภัณฑ์ว่ามีประสิทธิภาพในการแก้ไขปัญหามากน้อยแค่ไหน อาจจะลองเพิ่มหรือลดฟีเจอร์ที่ไม่จำเป็นออก เพื่อให้ตอบโจทย์ลูกค้ามากขึ้น
• ศึกษากลุ่มลูกค้าอีกครั้ง (Target Customer) บางครั้งสินค้าที่ผลิตออกมาอาจจะดีอยู่แล้ว เพียงแค่ขายลูกค้าผิดกลุ่มเท่านั้นเอง ลองศึกษาลูกค้าเพิ่มเติมว่ามีใครบ้างที่ประสบปัญหาดังกล่าว แล้วสินค้าของคุณช่วยแก้ไขปัญหาให้พวกเขาได้อย่างไร
• การสื่อสารกับลูกค้า (Messaging) การหา Product Market Fit ให้เจอ นอกเหนือจากผลิตภัณฑ์และลูกค้าแล้ว การสื่อสารก็สำคัญไม่แพ้กัน เพราะหากสินค้าดี ตอบโจทย์ความต้องการ แต่ลูกค้าไม่เข้าใจว่าสินค้าจะเข้ามาแก้ไขปัญหาได้อย่างไร การตัดสินใจซื้อก็จะไม่เกิดขึ้น ดังนั้นคุณอาจต้องลองปรับวิธีการสื่อสารให้ลูกค้าเห็นคุณค่าของสินค้ามากขึ้น

Summary

ปัญหาที่ Startup เจอบ่อยมักเกี่ยวข้องกับการเตรียมความพร้อมก่อนเริ่มธุรกิจ ทั้งการคำนวณ CAC/LVT และการจัดการกระแสเงินสด ซึ่งปัญหาเหล่านี้สามารถป้องกันได้ตั้งแต่การวางแผนทำธุรกิจ แต่ทั้งนี้ยังมีปัญหาอีกมากที่คาดเดาไม่ได้ อย่างความต้องการของตลาดที่เปลี่ยนไป เป็นต้น

และทั้งหมดนี้คือ 3 ปัญหายอดฮิตที่ Startup ต้องเจอ แต่ยังมีปัญหาอีกมากมายที่ยังรอคุณอยู่ เพียงแค่คุณต้องเตรียมพร้อมรับมือกับปัญหา ทั้งการเตรียมตัวก่อนทำธุรกิจ หรือลองปรึกษาผู้เชี่ยวชาญธุรกิจ Startup ที่จะช่วยพาคุณพ้นวิกฤติไปได้

สำหรับใครที่กำลังมองหาที่ปรึกษาธุรกิจ Startup ทาง KATALYST ยินดีให้คำปรึกษา ช่วยแก้ไขปัญหา พร้อมทั้งพัฒนาศักยภาพให้ธุรกิจของคุณเติบโตอย่างก้างไกลและยั่งยืน

ผลกระทบจากการระบาดของ COVID-19 กระจายความเสียหายเป็นวงกว้าง ส่งผลกระทบต่อระบบเศรษฐกิจทั่วโลก

แม้ในปัจจุบันสถานการณ์เริ่มผ่านพ้นช่วงวิกฤตไปแล้ว และมีแนวโน้มที่ดีขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งหากสามารถควบคุมได้เช่นนี้ต่อไป เราก็อาจจะผ่านพ้นมันไปได้ในเร็ววัน แต่ก็มีโอกาสที่วิกฤตนี้จะยังคงส่งผลกระทบทิ้งท้ายเอาไว้ด้วยเช่นกัน

หากเป็นเช่นนั้น มาดูกันว่าธุรกิจสตาร์ทอัพจะสามารถเดินต่อไปอย่างไรได้บ้าง

 

ผ่าน COVID-19 แต่อาจยังไม่พ้นวิกฤต

 

อย่าเพิ่งนิ่งนอนใจว่า หลังผ่านพ้นวิกฤต COVID-19 แล้วสถานการณ์จะกลับมาเป็นเหมือนเดิม เหตุการณ์ในครั้งนี้จะยังคงส่งผลต่อสตาร์ทอัพในระยะยาวอย่างแน่นอน

ผลกระทบที่เกิดขึ้นได้สร้างความเปลี่ยนแปลงให้กับผู้บริโภคกลายเป็น new normal ที่แสดงให้เห็นถึงพฤติกรรมใหม่ของพวกเขา รวมถึงความต้องการของตลาดที่เปลี่ยนไป และ mindset ของนักลงทุนที่ยังไม่กล้าทุ่มเงินลงทุนให้กับสตาร์ทอัพในช่วงนี้ เพราะหากการเติบโตไม่ได้เป็นไปตามที่คาดหวัง นักลงทุนก็อาจเสี่ยงต่อการขาดทุนได้

สตาร์ทอัพที่ไม่เข้าใจในสถานการณ์ที่เกิดขึ้น มองไม่ออกในภาพใหญ่และเหตุการณ์ที่กำลังจะเกิด อาจจะได้รับผลจากกระแสธุรกิจทำให้ถูกทิ้งเอาไว้ข้างหลัง

วิกฤตนี้ได้ส่งสัญญาณออกมาอย่างชัดเจนว่า หลังจากนี้ธุรกิจสตาร์ทอัพจะต้องปรับตัวครั้งใหญ่ พัฒนาตัวเองให้รองรับกับความเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น และเตรียมความพร้อมเพื่อเข้าสู่การแข่งขันทางธุรกิจรูปแบบใหม่

การปรับตัวหลังสถานการณ์ COVID-19

 

มาดูกันว่า เมื่อผ่านพ้นสถานการณ์ COVID-19 ไปแล้ว ธุรกิจสตาร์ทอัพควรจะมีแผนการปรับตัวอย่างไร

ปรับกลยุทธ์เพื่อส่งเสริมนักลงทุน

จากวิกฤตที่เกิดขึ้น ไม่ได้มีเพียงสตาร์ทอัพเท่านั้นที่ประสบปัญหาในด้านการเงิน แต่ยังรวมไปถึงนักลงทุนอีกด้วย

อย่างที่ทราบกันดีว่า COVID-19 ทำให้เกิดวิกฤตเศรษฐกิจทั่วโลก ซึ่งผลกระทบนี้ส่งผลไปยังตลาดหุ้นด้วยเช่นเดียวกัน

เมื่อราคาในตลาดหุ้นตกหนัก บรรดานักลงทุนจึงหันมาถือสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงต่ำ ลดการลงทุนในสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงสูง โดยกองทุน Venture Capital และสตาร์ทอัพที่เรียกได้ว่าเป็นการลงทุนแบบ High Risk High Return มีแนวโน้มที่จะถูกลดเงินลงทุนค่อนข้างมาก

โดยธรรมชาติของนักลงทุนประเภท Venture Capital มักจะลงทุนเพื่อรอให้สตาร์ทอัพเติบโตจนสามารถจดทะเบียนเข้าตลาดหลักทรัพย์แล้วขายหุ้นทิ้งเพื่อทำกำไร จำนวนน้อยคนนักที่จะถือเก็บไว้เพื่อเก็งกำไรในระยะยาว

แต่ในภาวะที่ตลาดหุ้นตกหนัก การที่สตาร์ทอัพจะสามารถจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ได้ก็ยิ่งยากขึ้น และอาจจะต้องรอจนกว่าสถานการณ์จะกลับมาเป็นปกติ โดยสตาร์ทอัพจะต้องประคับประคองกิจการให้สามารถอยู่รอดได้จนถึงวันนั้น นี่จึงเป็นสิ่งหนึ่งที่ทำให้นักลงทุนลดความสนใจลงไป

ดังนั้น สตาร์ทอัพอาจจะต้องปรับ strategy ใหม่ให้ตอบโจทย์กับความต้องการของนักลงทุนมากขึ้น โดยเน้นไปที่ประสิทธิภาพและความยั่งยืน (Efficiency & Sustainability) มากกว่าการเติบโตแบบก้าวกระโดดขององค์กร เพื่อเป็นการสร้างความเชื่อมั่นว่า สตาร์ทอัพของคุณมีศักยภาพเพียงพอที่จะอยู่รอดและเติบโตต่อไปได้อย่างยั่งยืนจนสามารถจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ได้

บริหารการเงินโดยคำนึงถึงความเสี่ยง

แม้ว่าวิกฤตในครั้งนี้เกิดขึ้นอย่างไม่ทันตั้งตัว แต่องค์กรที่วางกลยุทธ์เพื่อเตรียมตัวรับมือไว้ล่วงหน้าย่อมจัดการกับปัญหาได้ดีกว่า

โดยปกติสตาร์ทอัพมักจะมุ่งเป้าหมายไปที่การขยายการเติบโตของกิจการ ในขณะที่การบริหารจัดการความเสี่ยง (Risk Management) จะเป็นเรื่องรองลงมาที่ให้ความสำคัญ

ปัญหาใหญ่ที่สตาร์ทอัพต้องเผชิญนั่นก็คือ ปัญหาการขาดรายได้ ทำให้ช่วงที่ผ่านมามีหลายองค์กรต้องปิดตัวลง เพราะไม่มีเงินทุนมาประคับประคองธุรกิจ หลายกิจการที่ไม่ได้เตรียมตัวไว้ต้องสูญเสียโอกาสทางธุรกิจไปอย่างมหาศาล หรือประสบปัญหาหนักมากจนต้องปิดกิจการเพราะขาดรายได้หล่อเลี้ยงบริษัท

สิ่งเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า องค์กรควรมองไปที่ปัจจัยพื้นฐานด้วยการบริหารกระแสเงินสดให้มากขึ้น เพราะหากไม่มีเงินทุนหล่อเลี้ยง องค์กรก็ไม่สามารถอยู่รอดได้เช่นกัน

ควรพิจารณา burn rate ต่อเดือนว่า องค์กรของคุณจะสามารถอยู่รอดได้โดยไม่มีรายรับเข้ามาได้เป็นระยะเวลานานกี่เดือน และหากเป็นเช่นนั้นจริงๆ จะมี solution ใดช่วยแก้ปัญหาได้หรือไม่ อย่างไรก็ตาม แม้ว่าวิกฤตจะยังไม่เกิดขึ้นก็ควรมีเงินทุนสำรองอย่างน้อย 4-6 เดือน สำหรับกรณีฉุกเฉินหรือเผชิญกับช่วงขาดรายได้ เพื่อให้อย่างน้อยก็ยังมีเงินทุนหล่อเลี้ยงบริษัทได้เพียงพอ

การบริหารการเงินโดยคำนึงความเสี่ยงที่จะเกิดขึ้นในอนาคต จะเป็นรากฐานที่ทำให้องค์กรแข็งแกร่งและรับมือกับสถานการณ์ต่างๆ ได้อย่างยั่งยืน

พาร์ทเนอร์และลูกค้าคือคนสำคัญที่ไม่ควรปล่อยมือ

จากสถานการณ์ที่เกิดขึ้นทำให้บรรดาสตาร์ทอัพต่างก็ได้เรียนรู้แล้วว่า การจะหาลูกค้า นักลงทุน หรือพาร์ทเนอร์ใหม่ๆ ท่ามกลางวิกฤตเช่นนี้เป็นเรื่องที่ยากมากๆ

พื้นฐานของการทำธุรกิจไม่ได้มีแค่การซื้อมาขายไปของสินค้าหรือบริการระหว่างบริษัทกับลูกค้าเพียงเท่านั้น แต่ยังรวมไปถึงการเข้าใจ insight และสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับคู่ค้าและ stakeholders ที่เกี่ยวข้อง เพื่อสร้างการเติบโตได้สูงสุดให้กับธุรกิจอีกด้วย

ในยามที่ลำบาก หากมีพาร์ทเนอร์ที่ร่วมมือกันหาทางออก ช่วยกันแก้ปัญหา ย่อมดีกว่าการที่จมอยู่กับปัญหาคนเดียว ดังนั้นการใส่ใจและให้ความสำคัญกับพาร์ทเนอร์และนักลงทุนที่มีอยู่ ย่อมส่งเสริมให้พวกเขายังคงให้การสนับสนุนธุรกิจคุณต่อไป

โดยคุณสามารถแสดงออกถึงความใส่ใจได้หลากหลายรูปแบบ เช่น การส่งเจลแอลกอฮอล์ หรืออุปกรณ์ที่ใช้ยามจำเป็นในช่วง COVID-19 ไปให้ สิ่งเล็กๆ ที่แสดงถึงความห่วงใยเหล่านี้จะช่วยสร้างความประทับใจ และรักษาความสัมพันธ์ที่ดีเอาไว้ได้เช่นกัน

อย่าชะล่าใจ COVID-19 อาจไม่หายไป

 

จากที่ได้กล่าวไปในข้างต้นถึงการวางแผนปรับตัวหลังผ่านวิกฤตแต่ทางองค์การอนามัยโลก (WHO) ได้มีประกาศออกมาเตือนในช่วงที่ผ่านมาว่า COVID-19 นั้น ยังมีโอกาสที่จะ “ไม่หายไป”

แม้ว่าในตอนนี้ทั่วโลกกำลังเร่งพัฒนาวัคซีนป้องกันออกมา แต่ด้วยความรุนแรงของโรคดังกล่าว จึงยังเป็นเรื่องยากที่จะควบคุมได้เช่นกัน เนื่องจากไวรัสชนิดนี้สามารถกลายพันธุ์ได้ เกิดการแพร่ระบาดได้ง่าย อีกทั้งการแสดงอาการป่วยของผู้ที่ติดเชื้อแล้วก็ต้องใช้ระยะหนึ่งจึงสังเกตเห็นอาการได้อย่างชัดเจน

ยกตัวอย่างเชื้อไวรัส HIV ที่โลกเราได้รู้จักและต่อสู้กับมันมาเป็นเวลานาน แม้จะสามารถป้องกันและรักษาได้ แต่โรคดังกล่าวก็ยังไม่หายไปไหน และยังคงมีการติดเชื้อของผู้ป่วยให้เห็นอยู่ในปัจจุบัน

จึงมีความเป็นไปได้สูงว่า เราอาจจะต้องอยู่ร่วมกับ COVID-19 ไปอีกนาน ดังนั้นพฤติกรรมผู้บริโภคที่เกิดขึ้นจะเปลี่ยนแปลงไปอย่างแน่นอน

ดังนั้น สตาร์ทอัพต้องจับสัญญาณให้ทัน สังเกตสัญญาณเตือนของเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้น มองโอกาสที่เกิดขึ้นท่ามกลางวิกฤตให้ออก แล้วธุรกิจของคุณจะเดินหน้าต่อไปได้อย่างแน่นอน

แม้ในปัจจุบันหนทางจะยังยาวไกลกว่าที่สถานการณ์จะกลับมาสู่ภาวะปกติ ซึ่งเวลานี้ก็ยังคงไม่มีใครตอบได้ว่าวิกฤตนี้จะจบลงเมื่อไร แต่การรอคำตอบก็ไม่ใช่ทางเลือกที่ดีที่จะทำให้สตาร์ทอัพของคุณอยู่รอด ดังนั้น การวางแผนระยะยาวเพื่อป้องกันความเสี่ยงในอนาคตน่าจะเป็นสิ่งที่ดีที่สุดที่ควรทำ

Big Data เป็นคำที่ถูกเรียกใช้กันอย่างกว้างขวางในวงการธุรกิจ เนื่องจากเทคโนโลยีดิจิทัลกำลังมีความก้าวหน้าถึงขีดสุดในปัจจุบัน ข้อมูลสำคัญต่างๆ ก็ได้ถูกสร้างขึ้นอย่างมหาศาล รอการนำไปต่อยอดเพื่อโอกาสทางธุรกิจอย่างไม่มีที่สิ้นสุด

มาทำความรู้จักกับ Big Data แหล่งข้อมูลเหล่านี้สำคัญอย่างไร และนำไปพัฒนาต่อยอดในธุรกิจอย่างไรได้บ้าง สามารถหาคำตอบได้ที่บทความนี้

Big Data คืออะไร?

 

Big Data หมายถึงชุดข้อมูลใดๆ ก็ตามที่มีขนาดใหญ่และถูกเก็บบันทึกไว้ผ่านวิธีการต่างๆ ยกตัวอย่างเช่นฐานข้อมูลภายในองค์กรของคุณเอง ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลการทำ transaction ต่างๆ หรือข้อมูลพฤติกรรมของลูกค้า

ปัจจุบันโลกกำลังถูกขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีดิจิทัล ชุดข้อมูล (Data) จำนวนมากถูกสร้างขึ้นใหม่ทุกวัน และสามารถทำการเก็บรวบรวมได้ง่ายขึ้น ไม่ว่าจะเป็นพฤติกรรมการค้นหาข้อมูลทางอินเทอร์เน็ต การรับชมสื่อออนไลน์ หรือธุรกรรมสำคัญต่างๆ

บริษัท International Data Corporation (IDC) คาดการณ์ว่าปริมาณข้อมูล (Data) ที่เกิดขึ้นบน Digital Platform ภายในปี 2020 จะมีจำนวนมากถึง 40 Zettabyte หรือเทียบเท่ากับ 40 ล้านล้าน Gigabyte เลยทีเดียว

ชุดข้อมูลมหาศาลเหล่านี้มีประโยชน์อย่างมากต่อการทำ Customer Insight โดยเป็นส่วนสำคัญสำหรับนำไปพัฒนาระบบ AI เพื่อให้เข้าถึงลูกค้าได้อย่างตรงจุด ตัวอย่างเช่น Chatbot บนแพลตฟอร์ม Facebook เพื่อนำเสนอคำตอบที่ตรงใจ และชักจูงให้ลูกค้าสนใจสินค้าหรือบริการมากที่สุด

ดังนั้น ถึงเวลาแล้วที่แต่ละองค์กรควรจะเริ่มทำการเก็บข้อมูลและนำมาใช้ต่อยอดธุรกิจ การมีข้อมูลที่มากกว่าจะทำให้คุณทำความเข้าใจในสถานการณ์ต่างๆ ได้ดียิ่งกว่าคู่แข่ง ทำให้คุณสามารถแข่งขันและขึ้นไปยืนอยู่บนจุดสูงสุดของการทำธุกิจได้ หรืออาจกล่าวได้ว่า ข้อมูลยิ่งมีมากเท่าใดโอกาสที่จะประสบความสำเร็จขององค์กรก็มีมากเท่านั้น

โดย Big Data นั้นสามารถแบ่งเป็นหมวดหมู่ตามโครงสร้างของชุดข้อมูลได้ดังนี้

ข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน (Structured Data)

หมายถึง ชุดข้อมูลที่มีการจัดเรียงโครงสร้างอย่างเป็นระเบียบ มีความชัดเจน หรือระบุได้ด้วยตัวเลข พร้อมใช้งานได้ทันที เช่น จำนวนการซื้อขายกับลูกค้า เปอร์เซ็นต์ความเคลื่อนไหวภายในตลาดหุ้น ฯลฯ

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data)

หมายถึง ชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างไม่ชัดเจน หรือไม่สามารถระบุความแน่นอนของข้อมูลนั้นๆ ได้ ยังไม่สามารถประมวลผลเพื่อนำไปใช้ได้ทันที อย่างเช่น บทสนทนาโต้ตอบกับลูกค้าทาง Social Media

ข้อมูลกึ่งมีโครงสร้าง (Semi-Structured Data)

หมายถึง ชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างระดับหนึ่งแต่ยังไม่สมบูรณ์ เช่น สเตตัสใน Social Media เป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง แต่ในกรณีที่มี Hashtag (#) เข้ามาช่วยในการจัดหมวดหมู่ จะทำให้ข้อมูลมีความเป็นระเบียบขึ้นมาเล็กน้อย

คุณลักษณะสำคัญของ Big Data

 

คุณสมบัติของ Big Data นั้น จะมีลักษณะโดยรวมอยู่ 6 ประการด้วยกัน หรือที่มีการพูดถึงในชื่อ “5Vs 1C” โดยคุณลักษณะทั้ง 6 ของ Big Data นั้น มีดังนี้

1. ข้อมูลที่มีปริมาณมาก (Volume)

หมายถึง มีปริมาณข้อมูลอยู่มาก มีขนาดใหญ่ สามารถนับรวมได้ทั้งข้อมูลแบบออนไลน์และแบบออฟไลน์ โดยข้อมูลต้องมีขนาดใหญ่เกินกว่า Terabyte

ยกตัวอย่างเช่น การเข้าถึงอินเทอร์เน็ตของประชากรทั่วโลกที่มีจำนวนเพิ่มมากขึ้นทุกปี ซึ่งแต่ละคนมีพฤติกรรมการใช้งานข้อมูลที่หลากหลาย ทำให้ปริมาณของข้อมูลที่เกิดขึ้นมีจำนวนมหาศาล

2. ข้อมูลที่มีความหลากหลาย (Variety)

หมายถึง ข้อมูลแต่ละชนิดนั้นมีความหลากหลาย รวมกันทั้งรูปแบบมีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง และกึ่งโครงสร้าง

ยกตัวอย่างผ่านพฤติกรรมของ Social Media User ที่ในแต่ละวันสามารถสร้างชุดข้อมูลได้หลากหลาย เช่น การคอมเมนต์ลงในโพสต์ทาง Facebook จัดเป็นข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้าง เพราะไม่สามารถคาดเดาคำตอบและโพสต์ที่เขาสนใจจากคอมเมนต์ได้

หรือการโพสต์ลงบน Twitter ที่สามารถจัด Category ของแต่ละโพสต์ผ่าน Hashtag ได้ แต่ก็ไม่สามารถระบุโครงสร้างหรือความหมายของ Hashtag นั้นได้อย่างชัดเจน นี่จึงจัดเป็นข้อมูลกึ่งโครงสร้าง

ส่วนข้อมูลที่ได้จากการตอบแบบสอบถามผ่าน Google Form ที่มีคำถามและคำตอบให้เลือกอย่างชัดเจน และข้อมูลนั้นสามารถนำไปใช้ต่อได้เลยทันที จะจัดว่าเป็นชุดข้อมูลแบบมีโครงสร้าง

เนื่องจากการใช้งานของ Social Media User นั้นไม่ได้เป็นระเบียบแบบแผนตายตัว ทำให้นอกจากมีปริมาณข้อมูลเกิดขึ้นอย่างมหาศาลแล้ว ข้อมูลเหล่านั้นยังเต็มไปด้วยความหลากหลายและซับซ้อนอีกด้วย

3. ข้อมูลที่มีการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว (Velocity)

หมายถึง ข้อมูลที่มีการเพิ่มขึ้นและเกิดความเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ทำให้เกิดข้อมูลแบบ Real-time มากมาย อย่างเช่นข้อมูลการจราจร ซึ่ง Google Map ก็ได้ใช้ประโยชน์จากการเข้าถึง GPS ของผู้ที่สัญจรไปมาบนท้องถนน เพื่อวิเคราะห์และนำเสนอเส้นทางที่การจราจรคล่องตัวที่สุดให้กับผู้ใช้งาน

4. ข้อมูลที่สร้างประโยชน์นำไปใช้ในทางธุรกิจได้ (Value)

หมายถึง ข้อมูลที่มีคุณค่าต่อการนำไปใช้งาน สามารถก่อให้เกิดประโยชน์ทางธุรกิจได้เป็นอย่างดี ยกตัวอย่างเช่น พฤติกรรมการค้นหาข้อมูลผ่าน Google ที่ทำให้สามารถทราบถึงความสนใจของผู้คนในช่วงเวลานั้นๆ ได้

5. ข้อมูลต้องมีความถูกต้องชัดเจน (Veracity)

เนื่องจาก Big Data นั้นรวบรวมข้อมูลไว้เป็นจำนวนมหาศาล เพราะฉะนั้น สิ่งที่สำคัญที่สุดก็คือความถูกต้องชัดเจนของข้อมูล ซึ่งจะเป็นส่วนสำคัญที่จะสามารถนำข้อมูลเหล่านั้นมาประมวลผลเพื่อการใช้งานต่อในอนาคตได้

6. ข้อมูลต้องมีความเชื่อมโยงกัน (Complexity)

การจะใช้ประโยชน์จาก Big Data ได้นั้น มีอีกหนึ่งปัจจัยสำคัญนั่นก็คือความเชื่อมโยงกันของข้อมูล หากสิ่งที่รวบรวมมานั้นไม่สามารถหาจุดเชื่อมโยงกันได้ ข้อมูลเหล่านั้นก็ไร้ประโยชน์ การเก็บ Data ที่มีประสิทธิภาพนั้นจึงต้องคำนึงถึงความสัมพันธ์กันของข้อมูลด้วย

Big Data มีประโยชน์ต่อธุรกิจอย่างไรบ้าง?

 

จากคุณสมบัติของ Big Data ที่ได้กล่าวไปในข้างต้น มาดูกันว่าสิ่งเหล่านี้มีประโยชน์อย่างไรบ้างต่อการดำเนินธุรกิจ โดยสามารถสรุปออกมาได้ทั้งหมด 3 ประการ ดังนี้

1. สร้างธุรกิจใหม่จาก insight ผู้บริโภคอย่างแท้จริง

Big Data ส่งผลเป็นอย่างมากต่อการเริ่มต้นธุรกิจใหม่ด้วยชุดข้อมูลที่มีอยู่แล้ว ทำให้มองเห็น pain point ของธุรกิจที่กำลังจะเริ่มเข้าไปได้ง่ายขึ้น และสามารถสร้างธุรกิจที่ตอบสนองต่อความต้องการของผู้บริโภคได้อย่างตรงจุด

ยกตัวอย่างเช่นธุรกิจ Local Food Delivery ที่ให้บริการในเขตต่างจังหวัด ได้นำเอาตัวอย่างโมเดลธุรกิจและ Data จาก Food Delivery รายใหญ่ๆ อย่าง Grab หรือ Food Panda มาใช้ในการทำธุรกิจ ทำให้ Local Food Delivery สามารถเริ่มต้นธุรกิจนี้ได้อย่างรวดเร็วและเติบโตได้ไม่ยาก ตอบโจทย์ต่อผู้บริโภคที่ต้องการความสะดวกสบาย

2. เข้าใจพฤติกรรมของลูกค้ามากขึ้น

บ่อยครั้งที่ในการทำ transaction ซื้อของออนไลน์ แล้วผู้บริโภคอยู่ระหว่างขั้นตอนการตัดสินใจเลือกซื้อหรือไม่สะดวกทำตามขั้นตอนจนเสร็จสิ้นในเวลานั้นๆ ระบบซื้อขายออนไลน์ดังกล่าวจะมีการช่วยแจ้งเตือนจ่ายเพื่อให้ตัดสินใจซื้อและชำระเงินค่าสินค้าหรือบริการ พร้อมทั้งยังแนะนำสินค้าหรือบริการอื่นๆ ที่ลูกค้ากำลังให้ความสนใจได้อย่างแม่นยำอีกด้วย

สิ่งเหล่านี้เกิดจากการที่ AI ได้รวบรวม Data พฤติกรรมการค้นหา และเลือกซื้อสินค้าของผู้บริโภคไว้อย่างละเอียด ทำให้สามารถคาดเดาพฤติกรรมในอนาคตของผู้บริโภคได้ว่า กำลังสนใจอะไร และสินค้าประเภทใดบ้างที่มีโอกาสจะซื้อ

การทำความเข้าใจในตัวลูกค้า (Customer Insight) จะทำให้ธุรกิจของคุณสามารถนำเสนอบริการที่ตรงใจลูกค้าได้มากยิ่งขึ้น ยกตัวอย่าง Netflix ที่ใช้ประโยชน์จากการรู้ถึงความชื่นชอบของผู้ใช้งาน แล้วจึงนำเสนอคอนเทนท์ใหม่ๆ ตามความสนใจที่แตกต่างกันให้กับลูกค้าอยู่เสมอ

จึงอาจกล่าวได้ว่า ธุรกิจในปัจจุบันใช้ประโยชน์จาก Big Data ในแง่ของการทำให้เกิด Data-Driven หรือการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ที่องค์กรหรือแบรนด์ต่างๆ นำมาใช้วิเคราะห์เพื่อให้เข้าใจพฤติกรรมลูกค้าให้มากยิ่งขึ้น

3. พัฒนาศักยภาพธุกิจ และก้าวนำหน้าคู่แข่ง

Big Data ทำให้แต่ละธุรกิจมีข้อมูลจำนวนมหาศาลอยู่ในมือ ธุรกิจใดที่สามารถจับความเชื่องโยงภายในกลุ่มข้อมูลเหล่านั้นออกมาได้ จะสามารถสร้างกลยุทธ์ที่เหนือกว่าคู่แข่ง และใช้มันเพื่อเข้าถึงตัวลูกค้าได้ก่อนใคร

การมีทีมงานที่มีความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลเหล่านั้นได้อย่างคุ้มค่า จะเป็นกำลังสำคัญให้กับธุรกิจในอนาคต เพื่อช่วยให้คุณสามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างชาญฉลาด จนสามารถแข่งขันกับคู่แข่งอื่นได้

 

Summary

 

ในยุคที่ Data สำคัญพอๆ กับทองคำ ความเป็นไปของโลกจะเป็นอย่างไรนั้น สามารถคาดการณ์ทิศทางได้จากข้อมูลที่คุณมีอยู่

Big Data เปรียบเสมือนการลงทุนในระยะยาว ที่คุณอาจยังไม่ได้ประโยชน์อะไรจากมันมากนักในช่วงแรก แต่ในอนาคต ข้อมูลมหาศาลที่มีคุณค่าที่คุณถือครองอยู่นั้น จะกลายเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความสำเร็จให้กับธุรกิจของคุณได้เป็นอย่างมาก

เมื่อ Data กลายมาเป็นสิ่งสำคัญในการดำเนินธุรกิจ ตั้งแต่ทำการตลาดตลอดจนถึงการบริหารองค์กร Data มีส่วนสำคัญในการตัดสินใจให้แม่นยำมากขึ้น ด้วยการเปลี่ยนจาก Decision Driven-Data มาเป็น Data-Driven Decision โดยธุรกิจที่ประสบความสำเร็จอย่าง Muji หรือ Starbucks ล้วนขับเคลื่อนองค์กรด้วย Data-Driven Mindset ทั้งสิ้น

 

Data-Driven Mindset คืออะไร

Data-Driven คือ การขับเคลื่อนหรือการดำเนินงานด้วยข้อมูลเป็นหลัก ทั้งการบริหารองค์กร การวางกลยุทธ์ และการทำการตลาด ซึ่งแนวคิดนี้ไม่จำกัดอยู่แค่การทำธุรกิจเท่านั้น แต่ยังสามารถปรับใช้ได้กับภาครัฐอีกด้วย เช่น การกำหนดนโยบายหรือการจัดการทรัพยากร เป็นต้น

ส่วน Data-Driven Mindset คือ หลักวิธีคิดและแนวทางการวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเป็นหลักมากกว่าการใช้สัญชาตญาณและความรู้สึก เพื่อมาใช้แก้ไขปัญหาหรือวางแผนธุรกิจ ซึ่ง แนวคิดนี้เป็นสิ่งที่สร้างได้ผ่านการทำความเข้าใจ และการให้ความสำคัญของข้อมูล

5 ขั้นตอนในการสร้าง Data-Driven Mindset

สำหรับขั้นตอนการสร้าง Data-Driven Mindset มุ่งเน้นไปที่การสร้างวัฒนธรรมขององค์กรที่ผู้บริหารและพนักงานต่างมีแนวคิดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเหมือนกัน โดยการสร้าง Data-Driven Mindset มี 5 ขั้นตอนดังนี้

 

1. สร้าง Strategic Data-Driven Organization ที่ชัดเจน

กลยุทธ์เป็นสิ่งสำคัญในการเริ่มต้นสร้าง Data-Driven Mindset โดยควรเริ่มต้นจากการวางกลยุทธ์ที่ชัดเจน ซึ่งทุกคนในองค์กรควรเข้าใจกลยุทธ์ดังกล่าว เพื่อให้ทั้งองค์กรมองเห็นภาพร่วมกันและปฏิบัติไปในทางเดียวกัน สำหรับการตั้งกลยุทธ์เริ่มต้นด้วย 3 คำถามดังนี้

1. ปัญหาขององค์กรคืออะไร (What?-Problem definition framing)
ทำความเข้าใจปัญหาบริษัทก่อน วิเคราะห์ว่าในอดีตและปัจจุบันบริษัทประสบปัญหาอะไรบ้าง และประเด็นไหนที่เป็นอุปสรรคหลักในการทำงาน จากนั้นจึงเลือกปัญหาที่ต้องการและดำเนินการแก้ไขต่อไป

2. ตั้งเป้าหมายในการนำ Data มาใช้ (Why?-Rational)
Data อยู่รอบตัวคุณ เพียงแต่คุณต้องตั้งคำถามก่อนว่า จะนำ Data เหล่านี้ไปทำอะไร และทำไปเพื่ออะไร ด้วยการตั้งเป้าหมาย ผ่านการวิเคราะห์หาจุดเด่นและความสามารถของข้อมูล จากนั้นจึงนำคุณสมบัติของ Data ไปใช้งานให้ตอบสนองต่อเป้าหมาย

3. นำข้อมูลไปใช้ได้อย่างไร (How?-Activities)
เมื่อทราบปัญหาและเป้าหมายแล้ว สิ่งสำคัญที่สุดคือการนำ Data ที่มีไปใช้งานเพื่อตอบสนองความต้องการ ดังนั้นจึงต้องตั้งคำถามก่อนว่าจากข้อมูลที่มีอยู่นั้น คุณสามารถนำไปใช้งานได้อย่างไร ด้วยวิธีไหนจึงได้ผลลัพธ์ที่ตรงตามความต้องการ

นอกจาก 3 คำถามข้างต้นแล้ว การสร้าง Strategic Data-Driven Organization มีองค์ประกอบที่สำคัญอีกหลายปัจจัย เช่น

• แนวทางการตัดสินใจว่าจะนำข้อมูลมาใช้ในขั้นตอนไหนของการดำเนินงาน
• แนวทางการกระจายข้อมูลให้กับหน่วยงานภายในองค์กร
• แนวทางการสนับสนุนการนำข้อมูลมาใช้อย่างชัดเจนจากผู้บริหาร

ทั้งนี้ Strategic Data-Driven Organization เป็นสิ่งสำคัญในการสร้าง Data-Driven Mindset หากไม่มีกลยุทธ์ที่ชัดเจน ต่อให้มี Mindset ดีแค่ไหน ก็ตอบปัญหาไม่ตรงโจทย์อยู่ดี รากฐานความคิดในการใช้งานข้อมูลจึงเป็นสิ่งสำคัญที่ทำให้บรรลุเป้าหมายที่ต้องการได้

 

2. ใช้แนวความคิดในการสร้าง Data-Driven Mindset ที่เรียบง่ายแต่แข็งแกร่ง

เมื่อมีกลยุทธ์ในการทำ Data-Driven แล้ว ลำดับต่อมาคือ การใช้แนวความคิด (Concept) ในการสร้างชุดความคิด (Mindset) ที่เรียบง่ายให้ทุกคนในองค์กรเข้าใจและปฏิบัติตามได้ แต่ทั้งนี้ในความเรียบง่ายนั้นต้องแฝงความแข็งแกร่งอยู่ภายใน

โดยความแข็งแกร่งภายใต้ Data-Driven Mindset นั้นหมายถึง ประสิทธิภาพในการใช้งาน หากความคิดที่เรียบง่าย ใช้งานสะดวกแต่ไม่มีประสิทธิภาพมากพอ ความเปลี่ยนแปลงขององค์กรก็จะไม่เกิดขึ้น

 

3. สร้าง Data-Driven Mindset ในระดับผู้บริหารองค์กร

การสร้างวัฒนธรรมหรือชุดความคิดในการขับเคลื่อนองค์กรด้วยข้อมูล ควรเริ่มต้นจากผู้บริหารองค์กร เนื่องจากพนักงานระดับดังกล่าวมีอำนาจในการตัดสินใจ รวมถึงมีอิทธิพลต่อการทำงานของพนักงานระดับอื่น เมื่อผู้มีอำนาจมีชุดความคิดที่ตัดสินใจด้วยข้อมูลเป็นหลัก วัฒนธรรมขององค์กรก็จะขับเคลื่อนไปในทิศทางเดียวกัน

สำหรับวิธีการสร้าง Data-Driven Mindset ในระดับผู้บริหาร เริ่มต้นจากสร้างวัฒนธรรมในการตัดสินใจด้วยการใช้ข้อมูลเป็นหลัก (Data-Driven Decision) เชื่อมั่นในข้อมูลและแสดงให้พนักงานระดับอื่นเห็นถึงความสำคัญของข้อมูล เป็นต้น

4. สื่อสารกับทุกคนในองค์กรให้เข้าใจถึงความสำคัญของ Data

หลังจากสร้าง Data-Driven Mindset ในระดับผู้บริหารแล้ว ลำดับต่อมาคือ การสื่อสารกับทุกคนในองค์กรให้เข้าใจ โดยในการสื่อสารควรเริ่มต้นจาก การแสดงให้เห็นถึงประโยชน์ที่ได้รับจากการมี Data-Driven Mindset ทั้งประโยชน์ของบริษัทและพนักงาน โดยเฉพาะในส่วนของพนักงานทั่วไปที่ต้องแสดงให้เห็นว่า Data เข้ามาช่วยเหลือพนักงานอย่างไร เช่น ช่วยให้ทำงานง่ายขึ้น หรือช่วยลดภาระงานที่ทับซ้อน เป็นต้น

โดยการสื่อสารให้ทุกคนในองค์กรเห็นความสำคัญของ Data จะช่วยเพิ่มโอกาสให้กลยุทธ์ที่วางไว้ประสบความสำเร็จ เพราะกลยุทธ์จะสำเร็จได้ต้องได้รับความร่วมมือจากทุกคนในองค์กร หากใครคนใดคนหนึ่งไม่เห็นความสำคัญของ Data เป้าหมายที่ตั้งไว้ก็สำเร็จได้ยาก

 

5. เพิ่มเวลาฝึกฝนการใช้งาน Data

ไม่เพียงแค่ความเข้าใจเท่านั้น ในการสร้าง Data-Driven Mindset ต้องอาศัยการฝึกฝนอีกด้วย เพราะถ้าเข้าใจแต่ใช้งานไม่ได้ ก็ไม่เกิดประโยชน์ โดยแนวทางการฝึกฝนการใช้งาน Data มีดังนี้

• ฝึกใช้เครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อให้พนักงานรู้วิธีการนำข้อมูลมาปรับใช้ การฝึกฝนจะทำให้เกิดความชำนาญในการใช้งาน สำหรับตัวอย่างเครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลมีดังนี้ Power BI, Tableau และ Xplenty เป็นต้น
• ฝึกวิเคราะห์ข้อมูล ฝึกให้พนักงานวิเคราะห์จนเป็นนิสัย โดยให้พนักงานอธิบายแนวทางการวิเคราะห์ของตัวเองก่อนตัดสินใจทำงาน
• เปลี่ยนแนวทางการวิเคราะห์ จากในอดีตพนักงานจะมีหน้าที่รับฟังเพียงอย่างเดียว ปรับมาเป็นการร่วมกันวิเคราะห์ ให้ทีมมีส่วนร่วมในการเสนอทางเลือกด้วย

 

ตัวอย่างการสร้าง Data-Driven Mindset

การสร้าง Data-Driven Mindset ให้เกิดขึ้นจริงในองค์กรไม่ใช่เรื่องง่าย เพราะต้องผ่านกระบวนการหลายขั้นตอน อีกทั้งยังต้องอาศัยความร่วมมือของคนทั้งองค์กร แต่ Muji ทำได้ พวกเขาใช้ Data-Driven Mindset เปลี่ยนธุรกิจที่กำลังล้มละลายให้กลายมาเป็นแบรนด์ดังระดับโลกมาแล้ว

Mujigram กับการกู้วิกฤติด้วย Data-Driven Mindset ของ Muji

ในช่วงปี ค.ศ. 2000 Muji ประสบปัญหาทางการเงินอย่างหนักจนเกือบต้องปิดตัวลง ทางออกเดียวในเวลานั้นคือ การปฏิรูปธุรกิจ แต่แทนที่จะเลิกจ้างพนักงาน หรือลดจำนวนสาขาลง พวกเขากลับเลือกทำในสิ่งที่ต่างออกไปคือ การใช้ Data สร้างคู่มือการทำงานที่มีชื่อว่า Mujigram และคู่มือนี้เองที่พลิกวิกฤติให้กับ Muji ได้ด้วยวิธีการดังต่อไปนี้

ขั้นตอนที่ 1 สร้าง Strategic Data-Driven Organization

Muji รู้ดีว่าปัญหาของบริษัทตอนนี้คือ ประสบสภาวะขาดทุน แต่สาเหตุของการขาดทุนที่แท้จริงคือ ผลกระทบจากพนักงานเก่งๆ ที่ลาออก เมื่อพวกเขาลาออกความรู้และประสบการณ์ก็ไปกับพวกเขาด้วย ดังนั้น Data ที่ Muji ต้องการคือ “ความรู้ของพนักงานที่เก่ง”

เมื่อรู้ว่าต้องการข้อมูลอะไรแล้ว Muji จึงสร้างคู่มือการทำงานที่รวบรวมความรู้จากพนักงานที่เก่งๆ และเป็นแนวทางให้พนักงานคนอื่นเอาไปปฏิบัติตาม

ขั้นตอนที่ 2 แนวคิดที่เรียบง่ายแต่แข็งแกร่ง

แนวคิดของกลยุทธ์นี้เรียบง่ายมาก คือ “ความรู้เป็นกุญแจแห่งการแก้ไขปัญหา” ด้วยการส่งต่อความรู้จากคนที่เก่งไปสู่พนักงานทั่วไปผ่านคู่มือ Mujigram เปลี่ยนจาก Personal Experience (ประสบการณ์ส่วนตัวของพนักงานคนเก่ง) สู่ Internal Data (ข้อมูลหรือคู่มือที่ใช้ภายในองค์กร)

แต่ในความเรียบง่ายของ Muji แฝงไปด้วยประสิทธิภาพ เพราะพนักงานจะพัฒนามากขึ้น แก้ไขปัญหาได้ตรงจุด ลดระยะเวลาลองผิดลองถูก และความรู้ในคู่มือนั้นจะเพิ่มขึ้นจากปัญหาใหม่ได้พนักงานได้เจอ ทำให้ Mujigram เป็นคู่มือที่ไม่มีวันจบเล่ม

ขั้นตอนที่ 3 การสร้าง Data-Driven Mindset ในระดับผู้บริหาร

สำหรับแนวคิดการสร้าง Data-Driven Mindset ในระดับผู้บริหารของ Muji ได้แสดงผ่านการสร้าง Mujigram ที่เกิดจากวิสัยทัศน์ของผู้บริหาร เพราะหลังจากทราบว่าบริษัทประสบปัญหาทางการเงิน จึงเกิดการศึกษาต้นตอที่แท้จริง แต่แทนที่จะจ้างพนักงานที่มีความสามารถมาแทนพนักงานคนเก่ง ผู้บริหารกลับเลือกปฏิรูปธุรกิจด้วยข้อมูล แก้ปัญหาพนักงานคนเก่งออกด้วยการสร้างคนเก่ง ผ่านคู่มือการทำงานที่ไม่มีวันจบเล่มอย่าง Mujigram

ขั้นตอนที่ 4 สื่อสารให้ทุกคนเข้าใจในความสำคัญของ Data

ในกรณีของ Muji ได้สร้างมาตรฐานให้ทุกคนเข้าใจความสำคัญของคู่มือ Mujigram ในฐานะเครื่องมือที่พาองค์กรฝ่าวิกฤตทางการเงิน ด้วยการนำมาใช้งานแก้ไขปัญหาหน้างานได้ในทันที เพิ่มประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า

นอกจากนี้ Muji ยังให้ความสำคัญกับพนักงานทุกคน เพราะความรู้ของทุกคนคือ Data ชั้นดี ผ่านให้พนักงานการแชร์ประสบการณ์ลงในคู่มือ เพื่อเป็นข้อมูลเพิ่มเติมให้พนักงานคนอื่นที่เจอปัญหาเดียวกันสามารถแก้ปัญหาได้อย่างถูกต้อง ไม่ต้องลองผิดลองถูกอีกต่อไป

ขั้นตอนที่ 5 ฝึกฝนการใช้งาน Data

คู่มือนี้เปรียบเสมือนเครื่องมือในการทำงาน เพราะเมื่อเกิดปัญหาพนักงานจะใช้งาน Mujigram เพื่อค้นหาแนวทางการแก้ไขปัญหา ทำให้ลดระยะเวลาการลองผิดลองถูกและเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน

ตัวอย่างการใข้งาน Data ของ พนักงาน Muji

1. พนักงานที่เก่งรวบรวมความรู้และประสบการณ์ลงในคู่มือการทำงาน (Mujigram)
2. พนักงานทั่วไปนำความรู้ไปใช้แก้ไขปัญหา
3. เมื่อมีปัญหาใหม่เกิดขึ้น (ปัญหาที่ไม่เคยมีความรู้ใน Mujigram) พนักงานที่สามารถแก้ไขปัญหาได้ นำความรู้ที่ได้ไปใส่ในคู่มือการทำงาน และความรู้ใหม่จะเพิ่มพูนโดยไม่มีที่สิ้นสุด

จากทั้ง 5 ขั้นตอนเหล่านี้เป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้ Muji ประสบความสำเร็จ ซึ่งสามารถจับต้องได้เป็นรูปธรรม โดยวัดได้จากสถิติการร้องเรียนของลูกค้า จากปี ค.ศ. 2000 ก่อนมี Mujigram ทาง Muji ถูกร้องเรียนมากกว่า 7,000 เคส และลดลงเรื่อยๆ จนตำ่กว่า 1,000 เคสในปี ค.ศ. 2006

Summary

Data-Driven Mindset สามารถสร้างได้โดยการวางกลยุทธ์ กำหนดแนวความคิด ปรับใช้กับผู้นำ ทำความเข้าใจกับองค์กร และที่สำคัญคือการฝึกฝน โดยการนำ Data-Driven Mindset มาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจ และนำพาธุรกิจให้เติบโตอย่างยั่งยืน

อ้างอิง:

• Harvard Business Review
• So you want to be a data scientist?
• Terrabkk
• Thaipublica

API หนึ่งในเทคโนโลยีที่พลิกประวัติศาสตร์การเชื่อมต่อข้อมูล ด้วยคุณสมบัติที่สะดวก รวดเร็วและปลอดภัย จึงนิยมนำมาปรับใช้กับอุตสาหกรรมทางการเงิน การพัฒนาผลิตภัณฑ์และการให้บริการที่ดีกว่าเดิมกับลูกค้า โดยในบทความนี้ยกตัวอย่างการต่อ API ของ KBank ที่นำเทคโนโลยีดังกล่าวมาปรับใช้งานจริง!

 

API คืออะไร

API หรือ Application Programming Interface คือ ช่องทางการเชื่อมต่อข้อมูลระหว่างแอปฯหรือเว็บไซต์กับ Server โดยเริ่มจากการนำมาปรับใช้ในองค์กร ด้วยการแลกเปลี่ยนข้อมูลภายใน (Private API) แต่ในปัจจุบันมีการนำมาใช้แลกเปลี่ยนระหว่างองค์กรมากขึ้น Private API ที่เคยจำกัดเฉพาะภายในจึงกลายเป็น Open API ที่สามารถเผยแพร่และแบ่งปันข้อมูลซึ่งกันและกันได้

โดย Concept ของ API คือ การกำหนดช่องทางและรูปแบบในการเชื่อมต่อข้อมูลจนไปถึงความปลอดภัยของข้อมูล เช่น Protocol ที่ใช้, Format ของข้อมูล, การเข้ารหัสและการยืนยันตัวตน เป็นต้น

 

ตัวอย่างบริการที่ใช้งานผ่าน API

QR Payment Service เป็นหนึ่งบริการที่ใช้งาน API โดยรูปแบบการทำงานของ QR Payment คือการสร้างข้อมูล ให้ลูกค้าชำระค่าสินค้าและบริการในรูปแบบของ QR Code (แบบ Dynamic) ซึ่งการเชื่อมต่อ API เริ่มต้นจากการที่ Partner ส่งข้อมูลมายัง API (ข้อมูลคือ จำนวนเงินหรือค่าใช้จ่าย) จากนั้น API จะส่งข้อมูลกลับไปที่ Partner เพื่อแปลงจากข้อมูลดิบเป็น QR Code ให้ลูกค้าสามารถสแกนชำระค่าบริการต่อไป

ภาพ: ตัวอย่างบริการผ่าน API

 

Open Banking กรณีศึกษา KBank และ KBTG

Open Banking คือ การที่ธนาคารเปิดบริการทางเงินผ่าน API ด้วยการแลกเปลี่ยนข้อมูลกับ Partner ทั้งที่เป็นธุรกิจอื่นและสถาบันทางการเงินด้วยกันเอง โดยการแบ่งปันข้อมูลจะสามารถช่วยพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการที่ตอบสนองการใช้งานกับลูกค้าได้

 

KBank และ KBTG กับการทำ Open Banking

KBank และ KBTG ผู้นำสถาบันการเงินของประเทศไทยได้ทำ Open Banking ด้วยการปล่อยผลิตภัณฑ์ API ที่ช่วยผลักดันธุรกิจด้านการบริการ ที่ให้ความช่วยเหลือทางด้านเทคโนโลยีทางการเงินให้กับผู้ประกอบการ ดังนี้

• Inward Remittance บริการเข้าถึงบัญชีหลากหลายธนาคาร โดยไม่หักค่าธรรมเนียมจากยอดเงินเหมาะสำหรับธุรกิจด้านการเงินและการขายของออนไลน์
• QR Payment บริการรับชำระค่าบริการผ่าน QR Code ตอบสนองสังคมไร้เงินสด สามารถตรวจสอบสถานะการชำระเงินได้สะดวกและปลอดภัย
• Slip Verification บริการตรวจสอบข้อมูลในการโอนเงิน ทั้งรายการโอน จำนวนเงิน วันและเวลาในการโอนบนแอปพลิเคชัน K PLUS
• Information Sharing Service via K PLUS บริการเชื่อมต่อข้อมูลของ Partner กับแอปพลิเคชัน K PLUS ทั้งนี้ข้อมูลในการเชื่อมต่อต้องได้รับการยืนยันเพื่อเปิดเผยข้อมูล เพื่อให้การส่งต่อข้อมูลระหว่าง K PLUS กับ Partner สามารถทำได้

ภาพ: ตัวอย่างผลิตภัณฑ์ API จาก KBank และ KBTG

 

API กับความปลอดภัยในการเชื่อมต่อข้อมูล

ในการส่งต่อข้อมูลให้กับบุคคลภายนอกผ่าน API ความปลอดภัยของข้อมูลเป็นเรื่องสำคัญ เพราะหากเกิดการรั่วไหลของข้อมูลไปยังบุคคลที่ไม่ต้องการ อาจส่งผลเสียมากกว่าผลดี ดังนั้นจึงต้องมีวิธีการรักษาข้อมูลสำคัญ โดยทาง KBank มีมาตรการในการเชื่อมต่อ API ดังนี้

1. เชื่อมต่อข้อมูลผ่าน Secure Channel ด้วย Two Way SSL ซึ่งเป็นการเข้ารหัสข้อมูล เพื่อจำกัดผู้เข้าถึงเฉพาะผู้ให้บริการเท่านั้นที่จะสามารถเข้าถึงข้อมูลดังกล่าวได้
2. นำรายการ IP Address ของ Partner มาใส่ข้อมูลในระบบเพื่อเปิดการเข้าถึงข้อมูล ตรวจสอบ Certificate ที่ติดต่อธนาคาร เพื่อตรวจสอบต้นทางที่เรียก API ว่ามาจากแหล่งธนาคารที่น่าเชื่อถือหรือไม่
3. สุดท้ายคือการยืนยันตัวตนด้วย OAuth 2.0 เพื่อตรวจสอบสิทธิ์ผู้เข้าใช้งานว่ามีสิทธิการเข้าถึงข้อมูลจริงหรือไม่

 

ปูพื้นฐานเรื่อง TWO WAY SSL

Two Way SSL (Secure Sockets Layer) หรือ Mutual TLS (Transport Layer Security) เป็นระบบการส่งข้อมูลผ่านเครือข่ายที่ต้องยืนยันตัวตนระหว่าง Server กับ Client ด้วย X.509 Certificate และส่งข้อมูลแบบเข้ารหัสจาก Client ไปยัง Server ผ่าน HTTPS Protocol ซึ่ง Port ที่ใช้จะเป็น Port 443 การทำ Two Way SSL เป็นการเพิ่มความปลอดภัย เนื่องจากธนาคารสามารถควบคุมและกำหนดสิทธิ์การเข้าถึง API ผ่านการตรวจ Client Certificate

 

ฝั่ง Client กับ การเตรียมความพร้อมทำ Two Way SSL

ก่อนทำ Two Way SSL ในด้าน Client มีสิ่งที่ต้องเตรียมดังนี้

1. เตรียม Client Certificate และ Private Key ทั้งในรูปแบบ .pfx, .pem (ในกรณีรวมมาในไฟล์เดียวกัน) และ .key (ในกรณีแยกไฟล์) และ .cer, .pem, .crt สำหรับ Certificate
2. การจดทะเบียน Public Certificate ก่อนเชื่อมต่อกับธนาคาร เพื่อรับ Certificate กับ Private Key
3. ส่ง Client Certificate File ให้กับธนาคารตรวจสอบ

เมื่อฝั่ง Client เตรียมการทั้งสามขั้นตอนแล้ว ทางธนาคารจะนำข้อมูลไปลงทะเบียน Truststore และเมื่อมีการเชื่อมต่อ ทางธนาคารจะสามารถให้เรียกใช้ API ได้

 

ถึงเวลาเชื่อมต่อ API แบบ Two Way SSL

ก่อนทำการเชื่อมต่อข้อมูล ต้องเริ่มต้นจากการทำ TLS/SSL Handshaking เพื่อเป็นการตรวจสอบความปลอดภัย ด้วยการยืนยันตัวตนของทั้งสองฝ่าย ขั้นตอนในการตรวจสอบและประมวลผลมีดังนี้

ภาพ: ขั้นตอนการประมวลผล

1. Client ส่ง Request Message ไปทาง Server
2. Server ตอบรับด้วย Server Certificate โดยภายในจะบรรจุ Public Key ซึ่ง Certificate มาจาก Server Keystore ที่มี Private Key แต่ในการเชื่อมต่อจะส่งแค่เพียงตัว Certificate เท่านั้นไม่รวม Private Key
3. Client ตรวจสอบและยืนยัน Server Certificate ในกรณีที่ Certificate เป็น Signed Cert ทาง Client จะส่งไปที่ Certificate Authority (CA) ก่อนเพื่อทำการตรวจสอบและยืนยัน
4. Server ตรวจสอบและยืนยัน Certificate โดยในการตรวจสอบ หากพบว่ามีการลงทะเบียนไว้ที่ Truststore การยืนยันตนจะสำเร็จทันที
5. Client และ Server แลกเปลี่ยน Message เพื่อยืนยันอีกครั้ง และกำหนดการรับส่งข้อมูล
6. Client ส่งข้อมูลหา Server ด้วยการเข้ารหัสข้อมูล

 

วิธีทำทดสอบการเชื่อมต่อแบบ Two Way SSL

สำหรับวิธีการทำทดสอบการเชื่อมต่อ Two Way SSL คือการใช้ cURL (Curl Command) โดย cURL เป็น Free Client Command Line Tool ที่สามารถใช้ส่งข้อมูลผ่าน URL Syntax ทั้ง cURL Support HTTPS และ SSL Certificat Verification สามารถเรียกด้วยการใส่คำสั่งใน Command Line ได้เลย ตัวอย่างคำสั่งมีดังนี้

curl -v –key kbank.test.2.key \ –cert kbank.test.2.crt \ –location –request POST ‘https://openapi-test.kasikornbank.com/exercise/ssl’ \ –header ‘x-test-mode: true’ \ –header ‘Content-Type: application/json’ \ –header ‘Content-Length: 0’ \ –header ‘Authorization: Bearer EW4iYcACWG4aFsXpGxr1F5AHQ5q3’

 

 

ภาพ: ผลลัพธ์ของ cURL

จะเห็นได้ว่าผลลัพธ์ของ cURL มีการแสดงลำดับการทำ TLS/SSL Handshaking และจบด้วย SSL Certificate Verify Ok ซึ่งหลังจากนี้ Client จะส่ง Request Message ไปยัง Server เพื่อประมวลผล จึงจะได้ Response Message กลับมา

อีกหนึ่ง Tools ในการทดสอบ API คือ Postman

Postman คือเครื่องมือในการพัฒนา API สามารถทดสอบการทำงานของ API Service ผ่าน User Interface ผู้ใช้งานสามารถจำลองการเรียก API ผ่านการใช้ API Method (POST, GET, PUT และ URL) ข้อมูลในส่วน Header และ Body จากนั้นกด Send ทาง Postman จะส่งข้อมูล และแสดงผลลัพธ์ในส่วนล่างของจอแสดงผล

ภาพ: หน้อจอ Postman ที่แสดงคำขอและผลลัพธ์

ทั้งนี้การทดสอบ API แบบ Two Way SSL ต้องระบุ Client Certificate and Private Key ที่ใช้ ซึ่งสามารถตั้งค่าได้ที่ Setting > Certificates > Add Certificate ให้ระบุ Domain ปลายทาง, Cert file, Key file และในการตั้งค่าหัวข้อ “SSL Certificate Verification” ควรเปิด “ON” เพื่อให้มีการ Verify Server Certificate

ภาพ: หน้าจอ Postman ในการกำหนด Client Certificate and Private Key

 

ตัวอย่าง Source Code ในการเชื่อมต่อ Two Way SSL

การเขียนโปรแกรมเชื่อมต่อ Two Way SSL สามารถเขียนได้ด้วยภาษา GO เนื่องจากเป็นภาษาที่เข้าถึงง่าย และมีการใช้งานอย่างแพร่หลาย โดยตัวอย่างการเขียนมีดังนี้

 

ท่อนแรก (บรรทัดที่ 11-27) คือการเรียกใช้ Client Certificate File และ Private Key File เพื่อทำ Two Way SSL จากนั้นจึงเตรียม HTTP Client ด้วยการนำ Cert มาใช้และระบุ Verify Server Certificate

ท่อนหลัง (บรรทัดที่ 29-43) เป็นการระบุ API Method POST, URL ไปจนถึง Content Header ก่อนส่งออก และนำผลลัพธ์จาก Server มาแสดงผล

Summary

API เป็นหนึ่งในนวัตกรรมที่ช่วยพัฒนาการเชื่อมต่อข้อมูล โดยเฉพาะการทำ Open API จะช่วยให้การทำงานสะดวกและปลอดภัยมากยิ่งขึ้นผ่านการทำ Two Way SSL ในปัจจุบันมีหลายธุรกิจที่ทำ Open API แล้ว อย่างเช่น KBank และ KBTG ที่ทำ Open Banking เพื่อพัฒนาบริการและผลิตภัณฑ์ให้ลูกค้าสะดวกมากยิ่งขึ้น

อ้างอิง: Medium KBTG Life