วิศวกรรมตลาด

ช่วงCovidที่ผ่านมา พวกเรามนุษย์เงินเดือน ผ่านอะไรกันมามาก โดยเฉพาะสิ่งหนึ่งที่สำคัญคือ "ทำสิ่งที่ไม่เคย(ได้)ทำ นั่นคือทำงานจากที่บ้าน" แม้จะเป็นสภาวะบังคับต้องทำก็ตาม แต่ก็ผ่านกันมาได้ และสมัยนั้นถ้าพวกเราจำกันได้ ไม่ว่าจะPodcast, Clubhouse, Panelต่างๆ เหล่าผู้บริหาร กูรูทั้งหลาย ก็เชื่อกันว่า วิกฤตินี้จะทำให้คนไทยตื่นตัวด้านเทคโนโลยีมากขึ้น จะทำให้ บริษัทต่างๆลงทุนทำinfrastructureให้สอดคล้องการเติบโตของโลกที่หมุนไวยิ่งกว่าลูกข่าง จะทำให้ พนักงานพลิกตัว Unlearn Relearn กันอย่างมาก และกลายเป็นTech Savvy work force บลาๆๆๆ  คำถาม....  ไอ้ที่พูดมาข้างบน ณ วันนี้เกิดขึ้นจริงไหม? ไม่ต้องไปนับพวกStartup Tech companyนะ เราย้อนมาดู กลุ่ม SME ผู้ขับเคลื่อนGDP เป็นเดอะแบกให้ประเทศไทยดีกว่า ทุกวันนี้พร้อมแค่ไหน?  สิ่งเหล่านี้ ผมก็ไม่ได้ลุุยหาข้อมูลตรงๆนะ แต่จากที่แอบดูการทำงานของหลายๆที่ รวมถึงเสียของพนักงาน  วันนี้ ผมเลยอยากช่วยเพื่อนๆคิด โดยเอาผลอีกด้านมาดูกันดีกว่าว่า... คนไทยเราน่าจะมีความสุขกับการทำงานในทุกวันนี้แค่ไหน?  CEO พูดกันเท่ห์ เราจะประชุมน้อยลง สร้างProducti...

ไม่น่าเชื่อใช่ไหมว่าของฟรีอย่าง Google Trends จะสามารถนำข้อมูลนู่นนี่นั่นมาปะติดปะต่อได้ Insightคนกินกาแฟได้ วันนี้มาดูinsight สุดท้ายว่า คนไทยกินกาแฟ ร้อน หรือ เย็น ? แน่นอนครับว่าจริงๆผมก็อยากรู้ว่าเมนูไหนร้อน เมนูไหนเย็น แต่ด้วยการที่เราไม่ใช่ผู้collect datasetนี้ ที่เราเอามาจาก google trends ดังนั้น การวิเคราะห์จึงทำได้เท่าที่ data จะมีและเอาจากหลายๆsource มาประมวลผลรวมกัน เริ่มต้นด้วยข้อมูลทางตรงที่ออกมาจากGoogle Trends เป็นปริมาณการค้นหา (Search Volume) จะเห็นว่า กาแฟเย็นมีอัตราการค้นหามากกว่ากาแฟร้อน  ทีนี้เลยสร้างอีกสองเส้นขึ้นมาเพื่อดูทิศทางหรือแนวโน้มคือ 1. Trends line ที่ Lookerมีให้สร้างได้ โดยในที่นี้เป็นเส้นสีอ่อน ก็จะพอเห็นทิศทางของการค้นหาว่ากำลังมีแนวโน้มไปทิศใด ซึ่งทั้งสองเพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดย กาแฟเย็นค้นหาPeakสุดช่วง มิถุนายน 2020 ส่วน กาแฟร้อนPeakสุดช่วง มกราคม 2018  2. ผมสร้างอีกmatrix ขึ้นมา โดยการสร้าง Running average value เพื่อดูแนวโน้มแบบไม่สนใจการswingของค่าดูว่าหากเอาค่าแต่ละจุดมาเฉลี่ยกันไปเรื่อย ดูแนวโน้มจากค่าเฉลี่ย ก็จะเห็นว่ามีแนวโน้ม...

  เห็นช่วงนี้ข่าวรักๆ เลิกๆ ดารานี่เยอะมาก เลยสงสัยว่า มันรักมันเลิกกันแค่ดาราหรือมันเป็นกันหมด เลยใช้เครื่องมือฟรีคู่ชีพมาวิเคราะห์trendsกันหน่อยดีกว่าว่า คนไทยมีแนวโน้มรักหรือเลิกไปในทิศทางไหน? แต่ครั้งนี้ผมไม่ได้อยากวัดเทียบกันโดยตรงว่าใครมากกว่าใครเท่าไหร่ เหมือนเทียบmarket share แค่อยากเห็นว่าสถิติของเรื่องตัวเองมีแนวโน้ม เพิ่มขึ้น-ลดลงอย่างไร? จึงไม่ได้เอามาเทียบบนกราท์เดียวกันของGoogletrends ภาพโดยตรงที่ได้จาก Google Trends ซ้ายหย่า ขวาแต่งงาน ช่วง 2004-2023      ทีนี้จากภาพเราก็พอพอเห็นแนวโน้มขั้นต้นแล้วว่าภาพทางซ้ายมีแนวโน้มเอนขึ้น แต่ข้างขวาเป็นเนินเขาลาดลง ก็น่าจะพอคิดได้แล้วว่า การหย่ามีอัตราเพิ่มขึ้น ในขณะที่แต่งงาน ที่มีพีคยอดเขาช่วง2008-2015 และตอนนี้กำลังลดลง อาจยังเห็นไม่ชัด เลยExportมายัดใส่datastudio แล้วก็ออกมาตามรูปต่อไปนี้ ภาพเมื่อนำค่าจากTrendsมา plotบนDatastudio และเพิ่มTrendsline(polynomial)      เมื่อเราเอามาพล็อตเทียบกัน เพิ่มใส่Trendslineให้ด้วยจะได้เห็นชัดๆถึงแนวโน้มของการค้นหา ก็ยิ่งทำให้เห็นชัดขึ้นมากว่าแนวโน้มของ การหย่า...