Big Data Analysis

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดและรวดเร็วยิ่งขึ้น

ธุรกิจยุคดิจิทัล แข่งขันกันที่ “ข้อมูล”

การทำธุรกิจให้ประสบความสำเร็จในยุคดิจิทัล คุณจำเป็นต้องเก็บข้อมูลในทุกๆ ด้าน เช่น ฐานข้อมูลลูกค้า สินค้าที่ได้รับความนิยม หรือพฤติกรรมของลูกค้า จากนั้นจึงนำข้อมูลเหล่านั้นไปวิเคราะห์และวัดผล เพื่อนำไปปรับปรุงการดำเนินงานและพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดให้แม่นยำและได้ผลดียิ่งขึ้น

img-big-data-analysis-section2

Big Data Analysis คืออะไร?

Big Data Analysis คือการใช้ประโยชน์จากข้อมูลดิบจำนวนมหาศาล นำมาประมวลผลหาจุดเชื่อมโยงหรือความสัมพันธ์ของข้อมูลทั้งหมด ผลของการวิเคราะห์สามารถนำไปใช้ในการวางแผนการตลาดให้มีประสิทธิภาพ เพิ่มผลกำไร เข้าใจความต้องการของลูกค้า คาดการณ์เทรนด์ข้อมูลในอนาคต ปรับปรุงการทำงานให้มีประสิทธิภาพ สร้างโอกาสให้อยู่เหนือคู่แข่ง และผลประโยชน์ทางธุรกิจด้านอื่นๆ

กระบวนการของ Big Data Analysis

The Brainstem พร้อมให้คำปรึกษาทางด้าน Big Data Analysis เพื่อให้คุณมองเห็นภาพรวมของธุรกิจและนำไปพัฒนาองค์กรให้แกร่งขึ้น


ให้คำปรึกษา

นักวิเคราะห์ของเราจะสำรวจเป้าหมายทางธุรกิจของคุณและระบุชนิดของข้อมูลที่ต้องใช้ในการประมวลผล เพื่อให้บรรลุเป้าหมาย


เก็บข้อมูล

เราเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะกับวัตถุประสงค์ของคุณที่สุด เช่น Hadoop, Hive และ MapReduce


รายงานผล

ผลลัพธ์ของข้อมูลจะนำเสนอในรูปแบบที่เป็นระเบียบ เข้าใจง่าย พร้อมคำแนะนำที่สามารถนำไปใช้ได้ทันที

ชนิดของข้อมูลดิบที่สามารถวิเคราะห์ได้

ข้อมูลของลูกค้า

ชื่อ อายุ เพศ ตำแหน่งงาน จังหวัด เป็นต้น

ข้อมูลการโฆษณา

จำนวนคนคลิกโฆษณา คนที่คลิกเป็นใคร ใช้อุปกรณ์อะไร เป็นต้น

ข้อมูลการซื้อสินค้า

ประเภทของสินค้า ลูกค้าซื้อตอนไหน ชำระเงินทางไหน เป็นต้น

ข้อมูลคนเข้าเว็บไซต์

เวลาที่เข้าเว็บ ใช้เวลาบนเว็บนานเท่าไหร่ ออกจากเว็บที่หน้าไหน เป็นต้น

Data Analytics in Marketing

คอร์สสอนเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับนักการตลาดออนไลน์

เกี่ยวกับคอร์สนี้

คอร์สที่ช่วยให้นักการตลาดสามารถจัดการ วิเคราะห์ และวัดผลข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้กลยุทธ์การตลาดออนไลน์

เนื้อหาในคอร์ส

  • Introduction to marketing analytics, predictive analytics, and Big Data
  • Basics of a statistical software package: How to import, clean, and manipulate data for analysis
  • A/B testing
  • Linear regression for prediction
  • Price elasticity and pricing strategy
  • Segmentation and targeting through customer analytics
  • Social media analytics
  • Information privacy and related ethical issues/implications
  • Customer lifetime value (CLV)
  • Prediction study design
  • New product analytics: Conjoint analysis
  • Time series analysis for forecasting: Autoregressive model and exponential smoothing
  • Machine learning: Decision trees, Bagging, Random forests, Boosting, Ensemble, Regularized regression, Cluster analysis, etc.

สอบถามรายละเอียดเพิ่มเติม