ทำความรู้จัก “ทีม Analytics & Development” กับบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนองค์กร สู่ความเป็น Data-Driven Company
ในยุคที่มีการเปรียบเทียบว่า “Data is the new oil” นั้น สะท้อนความจริงของโลกธุรกิจในยุคดิจิทัลได้เป็นอย่างดี ว่า “ข้อมูล” กลายเป็นสินทรัพย์ที่มีค่ามหาศาล แต่การมีข้อมูลมากมายนั้น อาจจะไม่ได้สร้างมูลค่าเพิ่มใด ๆ ต่อธุรกิจ หากเราไม่ได้นำมาวิเคราะห์และเลือกใช้ให้เกิดประโยชน์อย่างแท้จริง
เราเลยถือโอกาสนี้พาไปพูดคุยกับ คุณนอร์ธ - ธีวินท์ จิตรสถาพร ผู้อำนวยการฝ่ายอาวุโส ฝ่ายวิเคราะห์และพัฒนา (Analytics & Development) ของเงินติดล้อ ว่าพวกเขาทำอะไรกันบ้างกับข้อมูลมหาศาลที่องค์กรมี เพื่อสร้างผลลัพธ์เชิงการเปลี่ยนแปลงให้เงินติดล้อสามารถเป็นผู้ให้บริการทางการเงินและโบรกเกอร์ประกันภัยแถวหน้าของเมืองไทย
“เราเชื่อว่าข้อมูลจะช่วยให้เราตัดสินใจด้วยเหตุด้วยผล ลดอคติและความเชื่อในอดีตที่อาจจะยังไม่ครอบคลุมมุมมองทั้งหมด แต่ไม่ใช่ว่าเราจะไม่เชื่อใจคำบอกเล่าจากพนักงานนะครับ เราเพียงแต่นำข้อมูลมาใช้ตรวจสอบคำบอกเล่านั้นอีกครั้งว่าถูกต้องหรือไม่? อย่างไร?”
เพื่อให้การทำงานของฝ่ายวิเคราะห์และพัฒนา (Analytics & Development) สามารถตอบตอบโจทย์ความต้องการของธุรกิจได้ครบทุกด้าน เราจึงแบ่งทีมงานออกเป็น 7 ทีมย่อย ดังนี้
ทีม LAMDA เก็บรวบรวมข้อมูลลูกค้าอย่างเป็นระบบ
“เมื่อ 7 ปีที่แล้ว เราเริ่มจากการพัฒนาระบบที่เรียกว่า Lead Management System เพื่อใช้ในการจัดเก็บข้อมูลลูกค้า แทนการจดบันทึกในรูปแบบเดิม ๆ ซึ่งมักจะเกิดปัญหาเรื่องความไม่ครบถ้วนสมบูรณ์ของข้อมูลหรืออาจมีการสูญหายหรือตกหล่นไปตามเวลา ซึ่งระบบนี้ถือเป็นหัวใจสำคัญในการพัฒนาระบบอื่น ๆ ต่อมา เช่น สินเชื่อทะเบียนรถมอเตอร์ไซค์ ที่ให้ลูกค้าได้รับเงินภายใน 10 นาที เป็นต้น” ปัจจุบัน เราเรียกทีมงานที่มีหน้าที่พัฒนาและเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการและระบบต่าง ๆ ว่า ทีม Leanovation หรือ LAMDA ซึ่งนำเทคโนโลยี และวิธีการต่าง ๆ เช่น Lean Start up, Design Thinking, Lean UX, Google Sprint เป็นต้น มาปรับใช้อย่างเหมาะสม
ทีม BETA นำข้อมูลมาวิเคราะห์และแสดงผลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย
“การที่เราเก็บข้อมูลลูกค้าอย่างเป็นระบบ ประกอบกับมีการพัฒนาระบบมากขึ้นเรื่อย ๆ ทำให้เราสามารถนำข้อมูลเหล่านั้นมาประมวลผล และวิเคราะห์ออกมาในรูปแบบภาพเชิงสถิติที่เข้าใจง่าย ซึ่งทำให้เราเห็นภาพและเข้าใจลูกค้าได้มากขึ้น และนำไปสู่การพัฒนางานในหลายด้าน เช่น ประมาณการยอดจัดสินเชื่อ วิเคราะห์ปัญหาที่ทำให้การบริการล่าช้า รวมถึงใช้ข้อมูลช่วยออกแบบและพัฒนาผลิตภัณฑ์ให้ตรงความต้องการของลูกค้ามากขึ้น เป็นต้น” ปัจจุบัน เราเรียกทีมงานทีมีหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าว่า ทีม Business Intelligence หรือ BETA
ทีม GAMMA เลือกทำเลที่ใช่ ด้วยการใช้ข้อมูล
ทีม Geo Data Analytics หรือ GAMMA มีเป้าหมายเพื่อหาทำเลตั้งสาขาที่ลูกค้าจะสามารถเข้าถึงได้ง่ายและสะดวก ด้วยการนำข้อมูลเชิงภูมิสารสนเทศมาวิเคราะห์ ซึ่งนอกจากจะช่วยให้เข้าใจปัจจัยรอบสาขาที่มีผลกระทบต่อจำนวนลูกค้าที่เดินเข้ามาในแต่ละสาขาแล้ว ยังช่วยให้สามารถกำหนดขอบเขตพื้นที่ให้บริการของแต่ละสาขา และการจัดกำลังคนอย่างเหมาะสม หรือแม้แต่การนำข้อมูลไปคำนวณเรื่องเล็ก ๆ อย่างค่าน้ำมันสำหรับสาขาที่ตั้งอยู่ในพื้นที่ต่างกันได้
ทีม SIGMA ปรับปรุงกระบวนการให้มีประสิทธิภาพด้วยการตัดสินใจจากข้อมูล
ทีม Lean Six Sigma หรือ SIGMA เป็นทีมที่สนับสนุนการพัฒนาปรับปรุงกระบวนการต่าง ๆ ซึ่งการหาต้นเหตุของปัญหา เพื่อแก้ไขข้อบกพร่อง ลดความสูญเสีย และเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานอย่างยั่งยืน จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องอาศัยข้อมูลมาวิเคราะห์ตามแนวทาง DMAIC จากการทำโครงการต่าง ๆ ที่ผ่านมา เราพบว่าหลายครั้งไม่จำเป็นต้องพึ่งพาเทคโนโลยีอะไรเลย มีเพียงข้อมูลที่ชัดเจนถูกต้อง ก็สามารถตัดสินใจปรับเปลี่ยนวิธีการหรือกระบวนการทำงานให้มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นแล้ว
ทีม XI กับการจัดการ Big Data
เพื่อรองรับความต้องการของงานวิเคราะห์ข้อมูล ในธุรกิจที่หมุนไวมากขึ้น บริษัทจึงลงทุนในการสร้าง Server สำหรับงานวิเคราะห์ข้อมูลโดยเฉพาะ และตั้งทีม Data Engineer หรือ XI เพื่อทำหน้าที่ในการรวบรวมข้อมูลจากหลากหลายแหล่งข้อมูล นำมาบริหารจัดการเพื่อให้สามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์และพัฒนาต่อไป รวมถึงการวางรากฐาน Big Data Platform บน Cloud เพื่อเตรียมรองรับข้อมูลจากโครงการใหม่ๆ ที่ไหลผ่านช่องทาง Digital ที่มีแนวโน้มเติบโตอย่างก้าวกระโดด เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าในอนาคต
ทีม ALPHA กับการใช้ข้อมูลช่วยรับมือกับ Business Disruption
ขณะที่ธุรกิจทั่วโลกเริ่มมีการปรับตัวโดยนำเทคโนโลยีใหม่ ๆ มาใช้มากขึ้น เพื่อรับมือกับการ Disrupt ของเทคโนโลยีใหม่ ๆ และเหล่าบริษัท FinTech เงินติดล้อจึงตั้งทีม Advanced Analytics (Data Scientist) หรือ ALPHA เพื่อเริ่มทำโครงการต่าง ๆ ที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของธุรกิจ โดยการนำ Machine Learning เข้ามาศึกษาและทดลองใช้อย่างจริงจัง
ทีม DELTA ใช้ข้อมูลสนับสนุนการทำงานทุกด้านภายในองค์กร
นอกจากการนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์เชิงธุรกิจแล้ว เงินติดล้อยังมีการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลความสัมพันธ์ทางสังคม หรือ Social Network Analysis (SNA) เพื่อใช้ในการส่งเสริมให้พนักงานเข้าใจค่านิยมองค์กรและมีความใกล้ชิดกันมากขึ้นผ่านโปรแกรมออนไลน์ ในรูปแบบของ Gamification - ยิ่งรู้จักยิ่งรักกัน ซึ่งเป็นความร่วมมือระหว่างทีม Project Management หรือ DELTA และ Culture Gangster เพื่อเก็บข้อมูลความสัมพันธ์ของคนในองค์กร และนำไปต่อยอดในเรื่องของการสื่อสารและจัดกิจกรรมต่างๆ ภายในองค์กร
ที่เงินติดล้อ ข้อมูลและการวิเคราะห์ จึงนับเป็นเฟืองสำคัญที่ช่วยสนับสนุนการทำงานในทุกด้าน ไม่เฉพาะฝ่ายขายหรือฝ่ายการตลาดเท่านั้น
“เราสามารถนำข้อมูลมาวิเคราะห์หาคอขวด หรือต้นเหตุของปัญหาจนนำไปสู่การพัฒนานโยบาย ระบบ กระบวนการ และบุคลากรได้อย่างยั่งยืน นอกจากนี้เรายังอาจสามารถเพิ่มประสิทธิภาพ และค้นพบโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ จากข้อมูลที่มีอยู่อีกด้วย”