ปลดล็อกพลัง Data Mining ในศูนย์บริการลูกค้าเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกและการตัดสินใจทางธุรกิจที่แม่นยำยิ่งขึ้น

ในแต่ละวันศูนย์บริการลูกค้าเป็นแหล่งรวมข้อมูลจำนวนมหาศาล ทั้งข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้าและประวัติการติดต่อสื่อสาร หากองค์กรต้องการนำข้อมูลเหล่านี้ไปต่อยอดร่วมกับหน่วยงานอื่น และใช้เป็นพลังขับเคลื่อนกลยุทธ์ทางธุรกิจ เทคโนโลยี “Data Mining” คือกุญแจสำคัญในการดึงข้อมูลที่มีคุณค่าออกมาจาก Big Data มารู้จักคุณสมบัติของ Data Mining และค้นหาวิธีนำไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพไปพร้อมกัน

1. คุณมีวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนในการวิเคราะห์ข้อมูลหรือไม่

ในแต่ละวันศูนย์บริการลูกค้า (Contact Center) มีการสะสมข้อมูลจำนวนมากอย่างต่อเนื่อง แต่ในหลายองค์กรกลับไม่สามารถนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้อย่างเต็มศักยภาพได้ ไม่ว่าจะเป็นเพราะไม่รู้ว่าจะเริ่มวิเคราะห์อย่างไร มีเครื่องมือและวิธีการที่หลากหลายเกินไป หรือถูกจำกัดด้วยเวลาและทรัพยากร

ทางออกของปัญหานี้คือการเริ่มต้นจาก “การกำหนดเป้าหมายของการวิเคราะห์ข้อมูลให้ชัดเจน” ว่าเราต้องการวิเคราะห์ข้อมูลไปเพื่ออะไร และต้องการผลลัพธ์แบบใดจากข้อมูลเหล่านั้น

2. เป้าหมายของการวิเคราะห์ข้อมูลในศูนย์บริการลูกค้า (Contact Center)

มาดูกันว่า องค์กรสามารถนำข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สะสมอยู่ใน Contact Center ไปใช้ประโยชน์เพื่อขับเคลื่อนธุรกิจในด้านใดได้บ้าง

1. การยกระดับคุณภาพการให้บริการของศูนย์บริการลูกค้า

การเก็บเพียงบันทึกการสนทนาที่พนักงานกรอกไว้ (ข้อมูลข้อความ) และเนื้อหาการสนทนาทางโทรศัพท์ (เสียง) โดยไม่ได้นำมาวิเคราะห์ย่อมไม่ช่วยให้เห็นแนวโน้มหรืออินไซต์เชิงลึกจากเสียงของลูกค้า (customer voices) อย่างแท้จริงและไม่สามารถนำข้อมูลมาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดได้ แต่หากมีการทำ Data Analysis อย่างถูกต้ององค์กรจะสามารถดึงข้อมูลสำคัญออกมาได้ เช่น “คำถามที่มีการสอบถามซ้ำบ่อย” “แนวทางการตอบลูกค้าที่มีประสิทธิภาพ (Best Practice)”  ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำมาแชร์ในระดับทั้งศูนย์บริการ ช่วยลดปัญหาความรู้กระจุกตัวอยู่กับพนักงานบางคน และยกระดับทักษะการให้บริการของทีม ศูนย์บริการลูกค้า (Contact Center) โดยรวมได้อย่างเป็นระบบ

สำหรับคำถามที่พบบ่อย (FAQ) องค์กรสามารถนำไปเผยแพร่บนหน้า FAQ ของเว็บไซต์ (FAQ page) หรือปรับปรุงเส้นทางการใช้งาน (User Journey) ให้ลูกค้าสามารถแก้ปัญหาได้ด้วยตนเอง ซึ่งจะช่วยเพิ่มความสะดวกสบายและลดภาระงานของเจ้าหน้าที่ไปพร้อมกัน

นอกจากนี้ หากสามารถวิเคราะห์ความสัมพันธ์และแนวโน้มระหว่าง ข้อมูลส่วนบุคคลกับประวัติการติดต่อ ได้อย่างแม่นยำ ก็จะทำให้เห็นชัดเจนว่า จุดใดที่ลูกค้ามักเกิดความไม่พึงพอใจ และ จุดใดที่ส่งผลต่อความพึงพอใจของลูกค้ามากที่สุด ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถนำไปต่อยอดเพื่อพัฒนาคุณภาพการให้บริการ ปรับปรุง Customer Touchpoint และยังสามารถนำไปใช้เป็นข้อมูลเชิงกลยุทธ์สำหรับฝ่ายการตลาดและหน่วยงานที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าได้อีกด้วย

2. การเข้าใจความต้องการของลูกค้าอย่างลึกซึ้ง

อีกหนึ่งเป้าหมายสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูล คือการทำให้เห็น “ความต้องการของลูกค้า” ในมิติที่ลึกขึ้น ซึ่งในอดีตอาจเป็นเรื่องยากต่อการมองเห็น และสามารถนำอินไซต์เหล่านี้ส่งต่อไปยังทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์ได้โดยตรง

ตัวอย่างเช่น จากเดิมที่เสียงของลูกค้าอาจเป็นเพียงความคิดเห็นทั่วไป เช่น “ฟีเจอร์นี้เข้าใจยาก” หรือ “สเปกนี้ใช้งานไม่สะดวก” แต่เมื่อมีการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างเป็นระบบ องค์กรจะสามารถมองเห็นความต้องการเชิงลึกมากขึ้น เช่น “ฟีเจอร์นี้หากอธิบายด้วยข้อความอย่างเดียวเข้าใจยาก ควรมีภาพหรือไดอะแกรมประกอบ”  หรือ “สเปกนี้ไม่เหมาะกับการใช้งานบางกรณี ควรมีการปรับปรุงเพิ่มเติม” เป็นต้น

ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้ฝ่ายพัฒนาผลิตภัณฑ์เข้าใจปัญหาได้อย่างเป็นรูปธรรมมากขึ้น และสามารถพัฒนาโซลูชันที่ยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลาง (Customer-Centric Product Development) ได้อย่างแท้จริง

3. การเพิ่มประสิทธิภาพงานขายให้สูงสุด

สำหรับฝ่ายการตลาดและฝ่ายขาย เป้าหมายสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลคือการค้นหา “เงื่อนไขที่ทำให้การขายมีประสิทธิภาพสูงสุด”

ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ว่า “ช่วงเวลาใดที่ลูกค้ามีโอกาสรับสายโทรศัพท์มากที่สุด” และ “ช่วงเวลาใดที่การติดตามผลได้รับการตอบรับดีที่สุด” จากนั้นจึงนำเงื่อนไขที่ใกล้เคียงกันมาใช้เป็นแนวทางในการวางแผนเข้าหาลูกค้าอย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ ข้อมูลเหล่านี้ยังสามารถนำไปต่อยอดเพื่อวิเคราะห์ผลลัพธ์ของแคมเปญการตลาดและกิจกรรมส่งเสริมการขายได้อีกด้วย ช่วยให้องค์กรเพิ่มยอดขายและอัตราการปิดการขายได้อย่างเป็นระบบ

3. จุดเด่นและข้อควรระวังของ “การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Data mining)”

เมื่อองค์กรกำหนดเป้าหมายของการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างชัดเจนแล้ว ขั้นตอนถัดไปคือการทำความเข้าใจกับหนึ่งในเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทรงพลังที่สุด นั่นคือ “การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Data Mining)”

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก หรือ Data Mining คือกระบวนการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าออกมาจาก Big Data โดยใช้เทคโนโลยีหลากหลายแขนง เช่น สถิติ การจดจำรูปแบบ (Pattern Recognition) และ AI ตัวอย่างเช่น “การนำระบบรู้จำเสียง (Speech Recognition) มาแปลงบทสนทนาเป็นข้อความ จากนั้นดึงคำสำคัญออกมาวิเคราะห์เชิงปริมาณ”

สำหรับศูนย์บริการลูกค้านั้น Data Mining สามารถช่วย

• จัดหมวดหมู่ข้อมูลลูกค้าจำนวนมหาศาล
• ดึงคำสำคัญ เช่น คำขอบคุณจากลูกค้า หรือคำที่เกี่ยวข้องกับปัญหาและข้อผิดพลาด
• วิเคราะห์คีย์เวิร์ดหรือประเด็นที่ปรากฏบ่อยในงานบริการ

สิ่งเหล่านี้ช่วยให้องค์กรมองเห็น “เสียงของลูกค้า” ได้อย่างชัดเจน (Voice of Customer Visualization) และค้นพบอินไซต์ใหม่ ๆ ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน

นอกจากนี้ ข้อมูลที่ได้จากการแปลงเสียงเป็นข้อความ รวมถึงข้อความที่พนักงานแต่ละคนกรอกซึ่งมักมีความแตกต่างกัน หากใช้แรงงานคนวิเคราะห์ย่อมใช้เวลามากและมีข้อจำกัดด้านความแม่นยำ แต่ด้วย Data Mining องค์กรสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้รวดเร็วขึ้นอย่างมีประสิทธิภาพ

อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ต้องระวังคือ การทำการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Data Mining) เพียงอย่างเดียว ไม่ได้การันตีว่าจะได้ผลลัพธ์เชิงวิเคราะห์ที่ต้องการโดยอัตโนมัติ องค์กรจำเป็นต้องตั้ง “สมมติฐานทางธุรกิจ” ล่วงหน้าแล้วใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเป็นเครื่องมือเพื่อพิสูจน์สมมติฐานเหล่านั้น หากขาดกระบวนการนี้ อาจไม่สามารถดึงผลลัพธ์ที่มีคุณค่าออกมาได้อย่างแท้จริง ดังนั้นการกำหนดเป้าหมายอย่างชัดเจน และเลือกวิธีการวิเคราะห์ที่เหมาะสมคือหัวใจสำคัญของการใช้ Data Mining ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด

4. สรุป

• แม้ว่าองค์กรจำนวนมากจะมีการสะสมข้อมูลไว้เป็นจำนวนมาก แต่ก็ยังมีองค์กรจำนวนมากที่ไม่สามารถนำข้อมูลเหล่านั้นมาใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มศักยภาพ ทางออกของปัญหานี้คือการเริ่มต้นจากการกำหนดเป้าหมายของการวิเคราะห์ข้อมูลให้ชัดเจน
• เป้าหมายของการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถครอบคลุมได้หลากหลายด้าน ได้แก่ การปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของศูนย์บริการลูกค้า การพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลาง และการเพิ่มประสิทธิภาพของการทำการตลาดและงานขายให้สูงสุด
• การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Data Mining) เป็นเครื่องมือสำคัญในการสกัดข้อมูลที่มีคุณค่าจาก Big Data โดยเฉพาะในศูนย์บริการลูกค้าที่มักใช้เพื่อดึงข้อมูลสำคัญออกมาจากบทสนทนาระหว่างลูกค้ากับเจ้าหน้าที่ หัวใจสำคัญของการใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Data Mining)  ให้ได้ผลลัพธ์ที่แท้จริง คือการตั้งคำถามพื้นฐานว่า “ข้อมูลที่จำเป็นต่อเป้าหมายทางธุรกิจของเราคืออะไร” เมื่อองค์กรสามารถตอบคำถามนี้ได้อย่างชัดเจน การวิเคราะห์ข้อมูลก็จะไม่ใช่เพียงเรื่องเทคนิคอีกต่อไป แต่จะกลายเป็นเครื่องมือเชิงกลยุทธ์ที่สร้างคุณค่าให้ธุรกิจได้อย่างแท้จริง