การวิเคราะห์ธุรกิจที่ทำให้เกิด Disruption

Screenshot 2018-10-14 13.55.59

ผมได้เรียนหลักสูตรออนไลน์ Digital Strategies for Business: Leading The Next-Generation Enterprise ของ Columbia Business School Executive Education ซึ่งเป็นหลักสูตรที่นำเนื้อหาส่วนใหญ่มาจากหนังสือ Digital Transformation Playbook Rethink Your Business for the Digital Age ของ David L. Rogers และก็พบว่ามีหลายๆหัวข้อที่น่าสนใจในเรื่องของ Digital Transformation และหนึ่งในนั้นก็คือเรื่องของ Disruptive Business Model

โดยเนื่อหาได้กล่าวถึงทฤษฎี Disruption ของ Clayton Christensen ว่า Business disruption คือการที่อุตสาหกรรมปัจจุบันกำลังถูกผู้ท้าชิง (Challenger) เข้ามานำเสนอสิ่งที่ให้คุณค่ากับลูกค้าในรูปแบบใหม่ๆโดยที่ผู้เล่นรายเดิม (Incumbent) ที่อยู่ในอุตสาหกรรมไม่สามารถที่แข่งขันได้โดยตรง ทั้งนี้ Disruption มักจะเริ่มจากการที่ผู้ท้าจริงจะนำเสนอสินค้าหรือบริการที่มีนวัตกรรมใหม่ๆให้กับลูกค้าที่ผู้เล่นรายเดิมไม่ค่อยสนใจ จากนั้นเมื่อสินค้าหรือบริการถูกพัฒนาให้ดีขึ้นเรื่อยๆโดยอาจมีเครือข่ายมากขึ้น ลูกค้าส่วนใหญ่ของผู้เล่นรายเดิมก็จะค่อยๆเปลี่ยนมาใช้สินค้าหรือบริการของผู้ท้าชิง จนในที่สุดผู้เล่นรายเดิมก็จะหายไป

แต่อย่างไรก็ตามนวัตกรรมทุกอย่างอาจไม่ได้หมายความจะทำให้เกิด Disruption เช่นการทำสินค้าใหม่ๆที่รายเดิมอาจเลียนแบบได้ หรือการลดราคาแข่งกันหรือนำเสนอสินค้าที่ราคาถูกกว่าซึ่งรายเดิมก็อาจเลียนแบบได้ ดังนั้นสิ่งสำคัญอันหนึ่งของ Disruption คือต้องมีกำแพงที่จะป้องกันการเลียนแบบ (Barrier of imitation) จากผู้เล่นรายเดิมด้วย ซึ่งทาง David L. Rogers ระบุไว้ว่าทฤษฎีของ Disruption ผู้ท้าชิงจะต้องมีคุณค่าที่มีความแตกต่างจากผู้เล่นรายเดิมอยู่สองด้านคือ

  • Value Proposition Differential คือคุณค่าทีจะให้ลูกค้าที่ดีกว่าอาทิเช่น ราคา การเข้าถึง ความง่ายต่อการใช้งาน Personalization หรือ การมีระบบ Social network ของสินค้าหรือบริการที่ทำให้ลูกค้าอยากเปลี่ยนมาใช้งานอย่างยิ่งยวด
  • Value Network Differential คือเครือข่ายที่ทำให้นำเสนอคุณค่าที่กว่าข้างต้นให้กับลูกค้าได้ เช่นอาจมีช่องทางที่ดีกว่า มีเครือข่ายผู้ใช้จำนวนมาก มีทรัพย์สินทางปัญญา หรือมีข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งเครือข่ายเหล่านี้จะเป็นกำแพงที่ป้องกันไม่ให้ผู้เล่นรายอื่นๆเลียนแบบคุณค่าที่นำเสนอให้กับลูกค้าโดยง่าย

ตัวอย่างเช่นเมื่อ iPhone เข้ามาในฐานะของผู้ท้าชิง แข่งกับรายเดิมอย่าง  Nokia  เราจะสังเกตได้ว่า  iPhone จะมี Value Proposition และ Value Network  ที่แตกต่างออกไปดังนี้

  • Value Proposition  มีรูปทรงในการออกแบบทีดีกว่า, ใช้งานง่ายกว่า, มี Application  ให้ใช้งาน,  รวมหลายๆอย่างเข้ามาด้วยกันเช่น การฟังเพลง ส่งอีเมล แผนที เป็นต้น
  • Value Network มี ทีมงานในการออกแบบที่มีความสามารถ, มีเครือข่ายนักพัฒนา Application, มี iTunes และ App Store, มีการร่วมมือกับ  Telecom Operator ในการที่จะให้บริการ Data package

Screenshot 2018-10-15 20.22.10

ซึ่งการวิเคราะห์ว่าธุรกิจใหม่ใดจะทำให้เกิด  Disruption เราก็ควรที่จะมาวิเคราะห์ Value Propostion  และ Value Network ต่างๆโดยใช้ Disruptive business model map ตามรูปข้างบนนี้ แล้วต้องทดสอบคำถามสองอย่าง (Two-Part Test) ว่า Value Proposition จะทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงทางคุณค่ายิ่งยวดหรือไม่ และทดสอบว่า Value network จะทำให้ผู้เล่นรายอื่นๆไม่สามารถเลียนแบบได้หรือไม่ ถ้าสองคำตอบนี้เป็นจริงก็มีโอกาสที่ธุรกิจใหม่นั้นมีโอกาสทำให้เกิด Disruption ได้

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

 

Hybrid Cloud Computing แนวโน้มของระบบไอที

Screenshot 2018-10-14 13.55.59

สัปดาห์ที่ผ่านมา (9-11 ตุลาคม 2018) ทีมงาน IMC Institute  พาผู้เข้าอบรม 16 ท่านไปดูงาน Cloud Expo Asia 2018 ที่ประเทศสิงคโปร์ โดยนับเป็นปีที่ 5 ที่ทางเราพาผู้เข้าอบรมไป ซึ่งนอกเหนือจากการเข้าชมงานก็ยังได้พาผู้เข้าอบรมไปเยียมชมบริษัท Oracle ด้วย

43462155_1228836723930332_1337121326103527424_n

สำหรับในปีนี้ทางผมเองได้เข้าไปร่วมบรรยายในงานนี้ด้วยในหัวข้อ Hybrid Cloud Strategies Drive Demand for Colocation ซึ่งผู้สนใจสามารถดูสไลด์การบรรยายของผมได้ที่ https://tinyurl.com/hybrid-cloud-imc โดยในการบรรยายนี้ผมได้กล่าวนำให้เห็นว่าจากการมาเยียมชมงาน Cloud Expo Asia ต่อเนื่องมาทุกปี ได้เห็นการเปลี่ยนแปลงของงานจากเดิมที่ปีแรกๆจะเน้นที่ ผู้ให้บริการ Public cloud ค่ายต่างๆอย่าง  Amazon, Google, Micrsoft มาออกงาน ในปีหลังๆก็จะเห็นเน้นไปที่การทำโซลูชั่นอย่าง IoT, Big Data หรือ AI โดยใช้ Cloud Computing มากขึ้น และในปัจจุบันก็เน้นไปที่การทำ Multi-cloud มากขึ้น ซึ่งก็สอดคล้องกับผลสำรวจของ Rightscale ปีล่าสุดที่ชี้ให้เห็นว่า ระบบไอทีในองค์กรต่างๆจะเป็น  Multi-cloud  มากขึ้น โดยมีแนวโน้มที่จะเป็น Hybrid cloud มากกว่าที่จะเป็น Multiple public cloud หรือ   Multiple private cloud ดังแสดงในรูปที่ 1 นอกจากนี้ก็ยังพบว่าจากการสำรวจผู้ใช้ทั่วโลกเกือบ 1000 ราย เกือบ 96% จะใช้ Cloud computing  ในปัจจุบันโดยเกือบ 71% จะตอบว่าจะใช้  Hybrid cloud ดังแสดงในรูปที่ 2

Screenshot 2018-10-14 14.09.25

รูปที่ 1 ผลการสำรวจการใช้  Cloud ขององค์กรขนาดใหญ่  [จาก RightScale]

Screenshot 2018-10-14 14.14.55

รูปที่ 2 ผลการสำรวจการใช้  Cloud   [จาก RightScale]

แม้ Public cloud รายใหญ่ๆจะมีประโยชน์ในด้านเงินลงทุนที่ค่อนข้างต่ำ เพราะเป็นการคิดค่าใช้จ่ายตามการใช้งาน และยังมีจุดเด่นที่มีบริการใหม่ๆมากมายอาทิเช่นด้าน  Big data, IoT หรือ AI ที่จะทำให้หน่วยงานพัฒนาระบบไอทีใหม่ๆได้รวดเร็วขึ้น แต่เมื่อมีการใช้งานมากๆค่าใช้จ่ายก็อาจสูงขึ้นกว่าการพัฒนาระบบ Private cloud เองหรือสูงกว่าการใช้ On-premise นอกจากนี้ก็อาจมีปัญหาเรื่องความปลอดภัยหรือด้าน Compliance ประเด็นที่สำคัญอีกด้านก็คืออาจเจอปัญหาเรื่อง  Vendor Lock-in

ดังนั้นจึงเป็นไปได้ยากที่องค์กรจะใช้เฉพาะ  Public cloud และแนวโน้มด้านไอทีเราคงจะต้องเห็นการผสมผสานกันระหว่างการใช้ Private cloud หรือระบบ  On-premise กับการใช้ Public cloud โดยเราอาจแบ่งระบบไอทีขององค์กรได้เป็นสองกลุ่ม

  • กลุ่มที่ 1 ระบบ Application ดั้งเดิม หรือระบบที่มีความสำคัญยิ่งยวด รวมถึงระบบ Core ขององค์กร ซึงพวกนี้ก็จะเป็นกลุ่มที่ใช้ Private cloud/On-premise
  • กลุ่มที่ 2 ระบบ Application ใหม่ๆ ที่ต้องการความรวดเร็วในการพัฒนา หรือที่ใช้เทคโนโลยีใหม่ๆในการพัฒนา กลุ่มพวกนี้จะใช้ Public cloud

ซึ่งองค์กรสามารถที่จะดูแลระบบไอทีทั้งสองนี้ในรูปแบบของ Bi-model IT กล่าวคือทั้งสองระบบจะแยกกันอยู่ หรือจะเป็น  Single infrastructure ก็ได้ โดยในรูปแบบหลังจะมีผลดีกว่าเพราะสามารถจะย้าย  workload ต่างๆได้ง่ายขึ้น โดยทั้งสองระบบจะเชื่อมต่อผ่าน VPN ดังรูปที่ 3

Screenshot 2018-10-14 14.31.25.png

รูปที่ 3 Hybrid Cloud Model

ทั้งนี้เราสามารถใช้  Hybrid Cloud ได้หลายรูปแบบอาทิเช่น

  • Isolated use cases คือการวางระบบ  Application ที่ต่างกันแยกในส่วนของ Private หรือ  Public cloud ที่ต่างกัน
  • Coexisting use cases  คือการที่เราอาจเอา Application เดียวกันมาติดตั้งไว้ในทั้ง Private และ Public cloud  เช่นกรณีของ  Cloud bursting ที่เราจะใช้ Private cloud สำหรับกรณีของ Fixed load แล้วในช่วงของ Peak load ก็ขยายไปใช้ Public cloud หรือกรณีของ Big data  ที่อาจมีข้อมูลเก็บไว้ในทั้งสองระบบ และเมื่อต้องการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ก็อาจไปใช้ Public cloud
  • Supporting application use cases  คือตัวอย่างของการพัฒนา Applicationใหม่ๆที่อาจต้องการใช้เครื่องมือใน Public cloud เช่นการใช้ Machine learning

การพัฒนาระบบขององค์กรสู่ Hybrid cloud จะมีขั้นตอนสำคัญที่ต้องพิจารณาคือ

  1. วางแผนระบบ  Application ต่างๆว่าระบบใดเหมาะกับ  Cloud โมเดลแบบไหน เช่น Private, Public หรือ  On-Premise
  2. ต้องพยายามเลือก Cloud Framework หนึ่งเดียวเพื่อลดความวุ่นวายในการดูแลลหลายระบบ อาทิเช่นอาจต้องตัดสินใจเลือก  VMWare, OpenStack, Azure stack หรือ ระบบอื่นๆ
  3. ต้องปรับเปลี่ยนระบบไอทีในองค์กรที่เป็น On-premise ให้เป็นระบบที่ทันสมัย โดยอาจเป็น Private cloud โดยต้องยึดกับ Framework ที่เลือกไว้
  4. พยายามเลือก Public cloud หรือ Cloud service provide ที่มี Framework ตามที่เลือกไว้และทำการเชื่อมต่อกับ Private cloud ผ่าน  VPN

ทั้งหมดก็เป็นการสรุปการบรรยายของผมสั้นๆที่กล่าวในงานดังกล่าว

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

AI, Scalability และ Security คือความท้าทายของการพัฒนาระบบไอทีในปัจจุบัน

Screenshot 2018-09-01 10.39.18

วันพฤหัสบดีที่ผ่านมาผมมีโอกาสไปบรรยายที่ Software Park ในงานสัมมนา  Developers for Disruptive Era ในหัวข้อ Trend of Technology Skill for Developers โดยผมมีสไลด์ในการบรรยายดังนี้ >> Slide การบรรยาย Software ParkScreenshot 2018-09-01 10.41.19

สิ่งหนึ่งที่กล่าวในการบรรยายคือการพัฒนาซอฟต์แวร์ในวันนี้ไม่ใช่เน้นที่ Mobile First อีกต่อไป แต่เรากำลังก้าวเข้าสู่ยุค AI First ซอฟต์แวร์ในยุคต่อไปจะต้องมีระบบปัญญาประดิษฐ์ฝั่งอยู่ เราคงไม่ได้เน้นการพัฒนาซอฟต์แวร์ระบบ CRM, ERP, ระบบ Enterprise, ระบบบริการ หรือ  Mobile application ต่างๆเพียงอย่างเดียว แต่ซอฟต์แวร์ในอนาคตต้องชาญฉลาด ต้องสามารถบอกผู้ใช้ได้ว่าจะต้องทำอะไร ดังนั้นซอฟต์แวร์ที่จะแข่งขันได้ในอนาคตต้องเน้นปัญญาประดิษฐ์ และต้องมีทีมงานเข้าใจด้าน Machine Learning หรือ  AI ในการร่วมพัฒนา

นอกจากนี้ผมยังเน้นให้เห็นว่าในปัจจุบันเรากำลังก้าวเข้าสู่โลกดิจิทัลคนเข้ามาใช้ไอทีกันมากขึ้น มีอุปกรณ์ต่างๆเข้ามาใช้งานมากขึ้น ระบบก็จะมีความซับซ้อนมากขึ้น ตวามท้าทายในวันนี้ก็คือการทำให้ระบบมีเสถียรภาพ สามารถรองรับผู้ใช้จำนวนมากได้ (สามารถ Scale ได้) และต้องมีระบบความปลอดภัยที่ดี เทคโนโลยีและทักษะการพัฒนาระบบไอทีวันนี้เปลี่ยนแปลงไปมาก การพัฒนาระบบใหญ่ๆไม่ใช่เรื่องง่าย คนไอทีจำนวนมากอาจสามารถที่จะสร้างระบบเล็กๆที่เปรียบเสมือนบ้านสองชั้นได้ แต่พอเจอระบบใหญ่ที่เราอาจเปรียบกับการต้องสร้างตึกสูง มันย่อมจะมีความซับซ้อนมากมาย ต้องการคนออกแบบที่เป็น ต้องการผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งบ้านเรายังขาดบุคลากรที่มีความรู้ความเข้าใจระบบและเทคโนโลยีในการพัฒนาระบบที่เปลี่ยนไป

ผมพูดในที่บรรยายแล้วยกตัวอย่างให้เห็นว่า เราเริ่มเห็นระบบไอทีใหญ่ต่างๆในบ้านเราที่มีผู้ใช้จำนวนมากล่มบ่อยๆเวลามีผู้ใช้งานจำนวนมากอาทิเช่น ระบบการจองตํ๋ว ระบบลงทะเบียนการศึกษา หรือแม้แต่ระบบธนาคารต่างๆ ปัญหาไม่เพียงแต่เกิดจากด้านฮาร์ดแวร์ที่อาจรองรับไม่ได้ แต่ยังรวมไปถึงการออกแบบสถาปัตยกรรมไอทีทั้งซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่ดี เรามักจะคิดว่าคนไอทีที่ทำระบบเล็กๆนำเสนอ Application หรือไอเดียที่ดีแล้วสามารถจะ Scale มาทำระบบขนาดใหญ่ ซึ่งโดยแท้จริงแล้วอาจต้องปรับทักษะและวิธีการอย่างมาก

แนวคิดในการพัฒนาซอฟต์แวร์ในอนาคตอยู่ที่การทำงานแบบร่วมมือกัน (Collaboration)  จะต้องเน้นเรื่องของ  Cloud, Agile, DevSecOp, Containerและ Microservices  เราต้องเน้นการพัฒนา API มากขึ้น และต้องสร้างสถาปัตยกรรมที่เป็น Hyper-Agile ระบบไอทีขนาดใหญ่มันแตกต่างกับระบบเล็กมากเราต้องการผู้รู้และผู้เชี่ยวชาญ ถึงเวลาที่ทุกฝ่ายต้องเร่งลงทุนกับระบบไอทีเพิ้ม และต้องพัฒนาคน ก่อนที่เราจะสายไป แล้วทำให้ระบบในประเทศเราพยุกขะงักบ่อยๆแล้วเกิดความเสียหายในอนาคตเมื่อเข้าสู่ยุค Thailand 4.0 ที่มีผู้ใช้ไอทีจำนวนมากอย่างแท้จริง โดยทักษะด้านไอทีที่เราอาจต้องการในอนาคตอาจมีดังนี้

  • Experience With AI & Machine Learning
  • Data Science Talent
  • Mobile Application Development
  • Ability To Adapt To New Tech.
  • Talent For PaaS In The Cloud
  • Coding And Engineering Experience .. DEvSecOp
  • Any Skills Related To Analytics
  • Blockchain
  • Cyber security
  • Digital Transformation

ธนชาติ นุ่มมนท์

IMC Institute

ทำไมธุรกิจทำ Digitization แล้วยังไม่สามารถทำ Digital Transformation ได้ (ตอนที่ 2)

Screenshot 2018-08-05 11.29.12

ในตอนที่แล้วผมได้เขียนถึงเรื่อง  Digital Transformation แล้วระบุว่าสิ่งที่ธุรกิจควรจะทำมีอยู่สี่ประเด็นคือ

  • ทบทวนรูปแบบ Business Model ของธุรกิจเรา
  • ทบทวน Value chain ของธุรกิจเรา
  • การกำหนดกลยุทธ์เชื่อมโยงกับลูกค้าแบบใหม่ในโลกดิจิทัล
  • การสร้างทักษะของบุคลากรและปรับองค์กรใหม่

Screenshot 2018-08-21 09.17.41

รูปที่ 1 Framework for reinventing business  [จากหนังสือ Driving digital strategy: a guide to reimagine your business,, Sunal Gupta]

และได้กล่าวถึงสองประเด็นแรกไปแล้ว (ดูบทความ ทำไมธุรกิจทำ Digitization แล้วยังไม่สามารถทำ Digital Transformation ได้ (ตอนที่ 1)) วันนี้ขอมาต่อในอีกสองประเด็นที่เหลือ

การกำหนดกลยุทธ์เชื่อมโยงกับลูกค้าแบบใหม่ในโลกดิจิทัล

การเข้ามาของเทคโนโลยีดิจิทัลเช่น Social media หรือ Mobile Phone ทำให้พฤติกรรมของลูกค้าเปลี่ยนไป ลูกค้ามีเครือข่ายมากขึ้นในการเชื่อมโยงถึงกัน มีการรับข้อมูลข่าวสารที่สะดวกรวดเร็วขึ้น Marketing Funnel ของลูกค้าก็เปลี่ยนไป โดยลูกค้ามีช่องทางการ”รับรู้” (awareness) ที่หลากหลายจากเดิมไม่เพียงแต่มาจากการโฆษณาแต่ยังอาจผ่านจากการ Search การอ่านบล็อก ซึ่งเมื่อลูกค้ารับรู้ก็จะเข้าสู่ขั้นตอนเพื่อ “พิจารณา” (consideration) ซึ่งก็อาจจะมาจากข้อมูลจากหลายๆแหล่งทั้งการค้นข้อมูลออนไลน์ การอ่าน User Review หรือการได้รับอีเมลจากผู้ขาย  ซึ่งพอลูกค้ามีความ “ปรารถนา” (perference) ก็อาจเริ่มที่จะมาการเปรียบเทียบสินค้า มีการทดสอบสินค้า มีการใช้ Social network มาพูดคุยกับลูกค้าอื่น แล้วจึงถึงขั้นตอนที่ลูกค้า “กระทำ” (Action) กล่าวคือซื้อสินค้าอาจจากในร้าน หรือผ่านออนไลน์ และเมื่อลูกค้าซื้อแล้วเราจะมีขั้นตอนอย่างไรให้ลูกค้า “จงรักภักดี” (loyalty) ต่อสินค้าของเรา มีช่องทางอย่างไรให้ลูกค้าติดต่อเราได้สะดวก ติดตามข่าวสารของเราผ่าน Facebook, Instagram หรือ อีเมล และทำอย่างไรให้สามารถขายสินค้าอย่างอื่นได้เพิ่ม สุดท้ายเป็นขั้นตอนที่ทำให้ลูกค้า “บอกต่อ” (advocacy) มีความประทับใจในสินค้าของเรา และทำการ Review สินค้าของเราในแง่ดีทาง Social media หรือช่องทางอื่นๆ

Screenshot 2018-08-21 09.40.35

รูปที่ 2 Marketing Funnel [จากหนังสือ The Digital Transformation Playbook: Rethink Your Business for the Digital Age, David L. Rogers ]

ด้วยพฤติกรรมที่เปลี่ยนไปของลูกค้า เราจึงจำเป็นที่จะปรับกลยุทธ์ในการเชื่อมโยงกับลูกค้าในด้านต่างๆดังนี้

  • Access จะต้องเข้าถึงลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว ทุกที่ ทุกเวลา ทุกอุปกรณ์เช่นการใช้ช่องทางที่หลากหลายทั้ง Smartphone, Social Media
  • Engage ต้องทำให้เราเป็นแหล่งเนื้อหา (content) ที่เกี่ยวข้องกับสินค้าและบริการเราที่มีประโยชน์กับลูกค้า
  • Customize ต้องทำให้สิ่งที่เรานำเสนอต่อลูกค้าแต่ละรายสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามความเหมาะสม
  • Connect  ต้องสร้างกลยุทธ์ให้ลูกค้าได้เชื่อมโยงกับลูกค้ารายอื่นๆ หรือกับเราเองได้
  • Collaboration ต้องทำให้ลูกค้าสามารถร่วมมือเป็นส่วนหนึ่งในโครงการหรือองค์กรของเรา

การสร้างทักษะของบุคลากรและปรับองค์กรใหม่

ความยากที่สุดเรื่องหนึ่งขององค์กรในการทำ  Digital Transformation คือตัวบุคลากรหรือแม้แต่ทัศนะของผู้บริหารเอง ที่บางครั้งอาจบอกว่ายังขาด Digital Mindset ทำอย่างไรที่เราจะพัฒนาบุคลากรให้เข้าใจการเปลี่ยนแปลงของโลกที่เกิดจากผลกระทบของเทคโนโลยีดิจิทัล ทำให้เข้าถึงรูปแบบธุรกิจที่จะเปลี่ยน ทำให้องค์กรมีวัฒนธรรมดิจิทัล (Digital culture) มีการทำทำงานแบบ Collaboration เป็นองค์กรที่ใช้ข้อมูลในการทำงาน

เราจะพบว่าในปัจจุบันบริษัทที่กำลังขึ้นมาสู่ระดับต้นๆของโลกอย่าง Google, Uber, Facebook, Amazon, NetFlix จะมีองค์ประกอบหลายๆอย่างที่คล้ายกันอาทิเช่น

  • จะเป็นบริษัทที่มีข้อมูลขนาดใหญ่ (Big data)
  • จะเป็นบริษัทที่มีความเข้าใจพฤติกรรมลูกค้าเป็นอย่างดี มีวัฒนธรรมของการใช้ข้อมูลในการทำความเข้าใจกับลูกค้า
  • จะเป็นบริษัทที่มีจำนวนพนักงานไม่มากนักเมื่อเทียบกับรายได้ของบริษัท
  • จะเป็นบริษัทที่มีความคล่องตัวและอาจปรับเปลี่ยน Business model ของตัวเองอยู่บ่อยๆ
  • จะเป็นบริษัทที่ทำนวัตกรรมใหม่ในการนำเสนอสินค้าและบริการด้วยความว่องไว หากพบว่าล้มเหลวก็จะทำอย่างอื่นต่อ
  • จะเป็นบริษัทที่ดึงดูดคนเก่งๆเข้ามาทำงานได้

ดังนั้นหากธุรกิจเราต้องการจะทำ Digital Transformation บางครั้งการปรับองค์กรให้มีคล่องตัว และการปรับแนวคิดของบุคลากรและผู้บริหารก็จะมีความจำเป็นอย่างยิ่ง

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

 

ทำไมธุรกิจทำ Digitization แล้วยังไม่สามารถทำ Digital Transformation ได้ (ตอนที่ 1)

Screenshot 2018-10-14 13.55.59

ผู้บริหารธุรกิจหลายๆคนอาจสับสนกับการเรื่องของการทำ Digitization คือการเปลี่ยนข้อมูลต่างๆของธุรกิจจากอนาล็อกให้เป็นดิจิทัล กับความหมายของคำว่า Digital Transformation

  • ผู้บริหารมอบหมายให้ฝ่ายไอทีไปทำระบบ CRM หรือ ERP
  • ผู้บริหารมอบหมายให้ฝ่ายการตลาดไปทำ Digital Marketing
  • ผู้บริหารมอบหมายให้ฝ่ายขายไปทำ e-Commerce

แต่สุดท้ายธุรกิจก็ยังไม่ดีขึ้น บ้างก็ยังเห็นยอดขายลดลงอย่างต่อเนื่อง บ้างก็ยังต้องปิดกิจการแล้วไปต่อไม่ได้ ผมเคยตั้งคำถามกับผู้บริหารหลายๆคนว่า สื่อสิ่งพิมพ์ต่างๆทำ Digitzation ไหม เขามีระบบไอทีที่ดีไหม เขาทำเว็บไซต์ไหม เขาขายออนไลน์ไหม หรือถามว่าธุรกิจค้าปลีกหลายใหญ่หลายๆรายมีระบบ CRM, ERP ไหม มีระบบ online E-commerce ซึ่งทุกท่านก็จะตอบว่ามี แล้วทำไมยังอยู่รอดไม่ได้ คำตอบส่วนหนึ่งก็คือว่าการทำ Digitization ไม่ใช่เป็นการทำ Digital Transformation ปัญหาของธุรกิจหลายๆแห่งที่ประสบอยู่ในปัจจุบันอาจเกิดจากการที่ Business Model ของเราต้องเปลี่ยน อุตสาหกรรมอาจเปลี่ยน คู่แข่งอาจเปลี่ยนไป และลูกค้าอาจเปลี่ยนไป ดังนั้นการทำไอทีในองค์กรหรือการทำ Digitzation อาจไม่ได้ช่วยทำให้ธุรกิจอยู่รอดได้ แต่สิ่งที่ควรทำกลับเป็น

  • ทบทวนรูปแบบ Business Model ของธุรกิจเรา
  • ทบทวน Value chain ของธุรกิจเรา
  • การกำหนดกลยุทธ์เชื่อมโยงกับลูกค้าแบบใหม่ในโลกดิจิทัล
  • การสร้างทักษะของบุคลากรและปรับองค์กรใหม่

การทบทวนรูปแบบ Business Model

บางครั้งเราอาจจะต้องมาปรับแนวคิดของธุรกิจเรา คำถามว่าธุรกิจในปัจจุบันเราอยู่ในสถานะใดจำเป็นต้องเปลี่ยนรูปแบบหรือไม่ เราจะเห็นได้ว่าบางครั้งธุรกิจที่ประสบความสำเร็จ อาจจะเริ่มต้นจากจุดหนึ่งแลัวก็ต้องปรับเปลี่ยนไปเรื่อยๆ ซึ่งการปรับธุรกิจเปลี่ยนต้องคำนึงถึงลูกค้ารอบตัวเราแต่ไม่ใช่คำนึงถึงสินค้าหรือคู่แข่งของเรา  (Define your business around your customers, not your products or competotitos)  ตัวอย่างของ Amazon ที่เริ่มจากการขายหนังสือออนไลน์ และเปลี่ยนตัวเองเป็นร้านค้าปลีกออนไลน์ หลังจากนั้นก็ปรับตัวเองเป็น Platform ที่จะให้ผู้ค้ารายอื่นๆเอาสินค้ามาขายให้ลูกค้าผ่าน Amazon.com ได้ จากนั้นก็ปรับไปทำขายเพลง ภาพยนตร์ หรือขาย Hardware อย่าง Fire TV หรือทำ Amazon Echo แข่งกับ Google รวมไปถึงการเป็นผู้ให้บริการ  Cloud  แข่งกับบริษัทไอทีเดิมอย่าง  IBM, Microsoft จะเห็นได้ว่า Amazon เป็นตัวอย่างที่ปรับตัวเองตลอด

Screenshot 2018-08-19 16.17.30

รูปที 1 รูปแบบการแข่งขันแบบใหม่ [จากหนังสือ Driving digital strategy: a guide to reimagining your business] 

แนวทางการแข่งขันในรูปแบบใหม่ อาจพิจารณาได้จากรูปที่ 1 ที่ชี้ให้เห็นโมเดลการทำธุรกิจหลากหลายรูปแบบ

  • แนวคิดแบบเดิมคือการทำให้ Product ที่นำเสนอลูกค้ามีราคาถูกลงหรือคุณภาพดีขึ้นเพื่อแข่งขันได้
  • แนวคิดถัดมาเราอาจปรับกลยุทธ์เป็น Razor-Blade เหมือนที่บริษัทขายเครื่องพิมพ์ราคาแต่เน้นขายหมึกพิมพ์จำนวนมากขึ้น หรือเหมือน Kindle  ที่เน้นขาย eBooks
  • รูปแบบการทำธุรกิจใหม่อาจเป็นการสร้าง Business Platform แล้วหวังให้มีลูกค้าจำนวนมากขึ้นเพื่อสร้าง Network effect เพราะการได้ฐานลูกค้าจำนวนมาก่อนน่าจะเป็นผู้ชนะ (ดูบทความเรื่อง Digital Transformation คือการพัฒนา Platform มิใช่แค่การสร้าง Product หรือ Service)
  • สุดท้ายเราอาจผสมผสานทั้งการสร้าง Platform และ การมี Product/Services ที่หลากหลายอย่าง Amazon และ WeChat

การทบทวน Value chain

เทคโนโลยีดิจิทัลใหม่ๆอย่าง Social Media, Smartphone หรือ IoT ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงด้าน Value chain ของธุรกิจบางอย่าง ซึ่งบางครั้งเราอาจต้องทบทวน ตัวอย่างเช่น อุตสาหกรรมเพลง ที่เดิมอาจมีนักแต่งเพลง เซ็นสัญญากับค่ายเพลงแล้วจัดจำหน่ายในรูปแบบของ CD หรือ DVD กับผู้บริโภค ผ่านช่องทางของร้านค้าปลีก  CD/DVD ทั่วๆไป แต่เมื่อธุรกิจดิจิทัลเข้ามาก็จะเห็นกลุ่มที่เป็น Intermediation เข้ามาแทรกใหม่เช่น iTune หรือแม้แต่ YouTube ทำให้ธุรกิจค้าปลีกแบบเดิมเริ่มถดถอย เพราะลูกค้าสามารถซื้อผ่านช่องทางออนไลน์ได้ และบางครั้งก็จะพบว่าอุตสาหกรรมเกิด Disintermediation เช่นนักแต่งเพลงอาจจะข้าม Value chain เดิมๆแทนที่จะมาสังกัดค่ายเพลง แต่พวกเขาอาจแต่งเพลงขายออนไลน์ให้กับผู้บริโภคโดยตรง

ดังนั้นจึงจำเป็นที่ธุรกิจจะต้องกลับมาทบทวนตัวเองว่า เราอยู่ตรงไหนของ Value chain ซึ่งโดยมากธุรกิจที่จะแข่งกับคนอื่นๆได้ จะตรงอยู่ในจุดของ  Value chain  ที่มีความแตกต่างและคู่แข่งอื่นไม่สามารถเข้ามาง่าย หรือไม่ก็ต้องเป็นจุดต้นทางและปลายทางของ  Value chain ซึ่งหากธุรกิจกำลังอยู่ในช่วงการเปลี่ยนแปลงของ Value chain แม้ว่าเราจะทำ  Digitization ในธุรกิจมากแค่ไหนก็ตาม การหลีกเลี่ยง Digital disruption ก็ยังเป็นเรื่องยาก

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

 

 

การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าควรมีข้อมูลธุรกรรมขนาดใหญ่ของลูกค้าแต่ละราย

Screenshot 2018-08-05 11.29.12

วันก่อนไปที่ร้านขายเฟอร์นิเจอร์แห่งหนึ่งเพราะอยากซื้อ ตู้โชว์แบบเดียวกับที่เคยซื้อเมื่อ 6-7 ปีก่อน เพิ่มอีกซักหนึ่งชุด แต่พอไปถึงหารุ่นนั้นไม่เจอ ก็เลยขอพนักงานดูประวัติการซื้อย้อนหลัง เพราะอยากทราบว่าตอนนั้นซื้อรุ่นไหน สิ่งที่น่าสนใจคือร้านนี้เก็บช้อมูลลูกค้าไว้ทุกรายการที่เราซื้อ รวมถึงวัสดุทุกชิ้น แต่พอเกิน 5 ปีก็ไม่มีข้อมูลแล้ว ซึ่งก็พอเข้าใจได้ว่าข้อมูลเก่าไปและต้องการประหยัดพื้นที่เก็บข้อมูล ก็เลยลบข้อมูลเก่าทิ้งไป ผมว่าที่ร้านมีข้อมูล Big Data ของลูกค้าที่น่าสนใจ เพราะเขาเก็บข้อมูลธุรกรรมการซื้อของลูกค้าไว้ทุกรายการ และเขาทราบข้อมูลที่อยู่ของลูกค้าและเบอร์ติดต่อชัดเจน คำถามที่ผมสนใจก็คือว่าจากข้อมูลที่เขามีอยู่ เขาสามารถที่จะวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าได้ไหม การเก็บข้อมูลธุรกรรมของลูกค้าไว้เพียง 5 ปีเพียงพอจะวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเป็นรายบุคคลได้ดีแค่ไหน ลูกค้าแต่ละรายจะมาซื้อเฟอร์นิเจอร์และอุปกรณ์ต่างๆบ่อยแต่ไหนในแต่ละปี

แต่อย่างไรก็ตามสิ่งหนึ่งที่น่าสนใจของร้านนี้คือ เขามีกลยุทธ์ที่ดีในการจะทำ Big data โดยสามารถที่จะให้ลูกค้ามาสมัครเป็นสมาชิก ใส่รายละเอียดที่อยู่ได้ และสามารถเก็บธุรกรรมของลูกค้าได้ อย่างที่ผมเคยบอกไว้ว่าถ้าเราจะทำ Big Data เราควรจะต้องเน้นที่ข้อมูลธุรกรรม (ดูรายละเอียดได้ที่ Big data ต้องเริ่มต้นจากการวิเคราะห์ Transactional data ไม่ใช่เล่นกับ summary data) ซึ่งถ้าได้ข้อมูลเหล่านี้มาก็จะทำให้เราวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าได้ดีขึ้น ยิ่งมีจำนวนธุรกรรมของลูกค้าแต่ละรายมากเท่าไรก็ยิ่งดีขึ้น

หากเราพิจารณาข้อมูลที่เป็น Big Data เราอาจเห็นข้อมูลใหญ่ๆอยู่สี่ประเภทคือ

  • Social media data
  • Mobile data
  • Internet of things data
  • Transactional data

ซึ่งจะเห็นได้ว่าข้อมูลที่จะเกี่ยวข้องกับพฤติกรรมลูกค้าที่ธุรกิจต่างๆมักจะมีก็คือข้อมูลธุรกรรมต่างๆที่ลูกค้ามาทำกับธุรกิจเช่น การซื้อสินค้า การติดต่อสื่อสาร เพราะข้อมูล Social media หรือ ข้อมูล Mobile โดยมากมักจะเป็นข้อมูลภายนอกองค์กรธุรกิจ ส่วนข้อมูล IoT ก็จำเป็นจะต้องมีการติดตั้งอุปกรณ์ต่างๆ

1a-transactional-data

แต่ความท้าทายของธุรกิจที่จะมีข้อมูลธุรกรรมเหล่านี้ก็คือกลยุทธ์ในการเก็บข้อมูล บางธุรกิจมีการทำธุรกรรมขายให้กับลูกค้าจำนวนมาก แต่ก็อาจไม่ทราบว่าลูกค้าคือใครเช่น ธุรกิจค้าปลีกต่างๆ ซึ่งบางทีฝ่ายการตลาดก็ต้องพยายามจูงใจให้ลูกค้าสมัครเป็นสมาชิกเพื่อทราบข้อมูลของลูกค้าเป็นรายคน บางธุรกิจลูกค้าก็อาจไม่ได้มาทำธุรกรรมบ่อยนักเช่นประกันภัยรถยนต์ ถ้าจะได้ข้อมูลขนาดใหญ่ก็อาจต้องใช้เทคโนโลยีอย่าง IoT หรือข้อมูล  Mobile มาช่วย ซึ่งในปัจจุบันเราจะเห็นว่าธุรกิจที่มีข้อมูลธุรกรรมลูกค้าแต่ละรายจำนวนมากก็อาจมีกลุ่มต่างๆดังนี้

  • ผู้ให้บริการโทรศัพท์เคลื่อนที่
  • ธนาคาร
  • บริษัทหลักทระพย์
  • ธุรกิจด้านการชำระเงินออนไลน์เข่น  Mobile Payment
  • ธุรกิจค้าปลีกที่ลูกค้าลงทะเบียนข้อมูลบุคคลไว้
  • โรงพยาบาล

ดังนั้นจะเห็นได้ว่าความยากของการทำ Big data ประเด็นหนึ่งก็คือข้อมูลที่ธุรกิจส่วนใหญ่มักจะมีข้อมูลลูกค้าแต่ละรายเป็นจำนวนจำกัด ทำให้ไม่สามารถจะวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าได้ ดังนั้นจำเป็นอย่างยิ่งที่ธุรกิจจะต้องร่วมกันวางกลยุทธ์เพื่อให้ได้ข้อมูลเหล่านั้นมา

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

 

การวิเคราะห์ Big Data กับสิทธิของข้อมูลส่วนบุคคล

Screenshot 2018-08-05 11.29.12

เมื่อวันศุกร์ที่ผ่านมาผมมีโอกาสได้ไปบรรยายในงานครบรอบ 10 ปีสถาบันคุ้มครองเงินฝากในหัวข้อเรื่อง Digital Disruptive Technology in Financial Services โดยได้ชี้เห็นว่าเทคโนโลยีที่กำลังเข้ามามีผลกระทบกับอุตสาหกรรมการเงินอย่างมากที่สุดอย่างหนึ่งก็คือ Big data analytics  สิ่งที่น่าสนใจก็คือว่า การที่เรานำเงินไปฝากไว้กับสถาบันการเงิน ไม่เพียงแต่จะมีเงินที่เข้ามาฝากไว้ที่สถาบันการเงิน แต่ยังมีข้อมูลต่างๆอีกเป็นจำนวนมาก อาทิเช่น ข้อมูลรายละเอียดส่วนบุคคล (ชื่อ,  ที่อยู่, อายุ, สถานที่ทำงาน), ข้อมูลด้านการเงิน (เงินฝาก, เงินกู้, รายได้, รายจ่าย) หรือข้อมูลธุรกรรมการเงินต่างๆอีกมากมาย ก็เลยอยากตั้งคำถามว่า ข้อมูลเหล่านี้เป็นของใคร ของลูกค้าหรือของสถาบันการเงิน

Screenshot 2018-08-05 12.59.06

บางท่านอาจเข้าใจว่าเป็นของสถาบันการเงิน ผมอยากให้ลองคิดถึงข้อมูลทางการแพทย์โดยเฉพาะข้อมูลการรักษาพยาบาลของเรา ข้อมูลเหล่านั้นเป็นของโรงพยาบาล,ของเราหรือของรัฐบาล ผมคิดว่าหลายๆคนคงตอบว่า เป็นข้อมูลส่วนบุคคลของเรา เราคงไม่ยินยอมถ้าทางโรงพยาบาลหรือแพทย์จะเอาข้อมูลเหล่านั้นไปทำ Big Data Analytics มาทำการวิเคราะห์หรือคาดการณ์อะไรต่างๆกับตัวเราโดยที่เราไม่ทราบล่วงหน้า หากโรงพยาบาลอยู่ๆจะนำประวัติการรักษาของเรามาวิเคราะห์และมาคาดการณ์ว่าเราจะเป็นโรคนั้นโรคนี้โดยที่เราไม่ได้อนุญาตล่วงหน้าเราคงไม่ยินดี และถือว่าเป็นการละเมิดสิทธิส่วนบุคคลอย่างมาก ดังนั้นการวิเคราะห์ข้อมูลในวงการแพทย์จะต้องไม่สามารถที่จะสืบกลับมาได้ว่าเป็นข้อมูลของใคร และถ้าเป็นการคาดการณ์เรื่องของโรคร้ายต่างๆก็น่าจะเป็นการวิเคราะห์ภาพรวม ยกเว้นเสียแต่ว่าคนไข้จะยินยอมให้ใช้ข้อมูลส่วนบุคคลไปวิเคราะห์หรือทำ  Predictive analytics กับคนไข้เฉพาะราย

big-data-analytics-banking-industry-video

เช่นกันโดยหลักการข้อมูลที่อยู่สถาบันการเงินก็น่าจะเป็นข้อมูลของลูกค้า โดยหลักการสถาบันการเงินก็ไม่น่าที่จะมีสิทธิเอาข้อมูลลูกค้ามาวิเคราะห์เป็นรายบุคคลโดยไม่ขออนุญาตว่าจะทำการวิเคราะห์อะไร ไม่ควรที่จะมาวิเคราะห์ว่า

  • ลูกค้ามีรายได้เท่าไร มีเงินเพียงพอหรือไม่
  • ลูกค้าต้องการจะกู้ยืมหรือไม่
  • ลูกค้ามีรายจ่ายอย่างไร ซื้อบ้านกี่หลัง ผ่อนรถกี่คน
  • ลูกค้าไปใช้จ่ายเงินอย่างไร ประเภทใด ร้านค้าใด
  • ลูกค้าชำระค่าน้ำ ค่าไฟ ค่าโทรศัพท์เดือนเท่าไร
  • ลูกค้าเดินทางไปต่างประเทศบ่อยไหม

ข้อมูลเหล่านี้เป็นข้อมูลส่วนบุคคล ถ้าลูกค้าไม่ได้ร้องขอสินเชื่อให้ทำการวิเคราะห์ สถาบันการเงินก็ไม่สมควรที่จะนำไปทำการวิเคราะห์โดยไม่ได้รับความยินยอมจากลูกค้า หรืออยู่ดีๆจะมาแนะนำว่าผลการวิเคราะห์ลูกค้าใช้จ่ายอย่างไร จะต้องการกู้ยืมเงินไหมเพราะคิดว่าเรามีรายได้ไม่พอใช้

บางท่านอาจแย้งว่าลูกค้าได้เคย  consent อนุญาตให้ใช้ข้อมูลตั้งแต่เปิดบัญชีแล้ว จริงๆแล้วการ  consent น่าจะเป็นการใช้ข้อมูลโดยทั่วไป และไม่เคยมีการบอกมาชัดเจนว่าจะนำไปใช้อะไร ทำให้นึกถึงกรณีกฎระเบียบด้านข้อมูลอันใหม่ของ EU เรื่อง General Data Protection Regulation (GDPR) ได้เขียนไว้ชัดว่าข้อมูลต่างๆเหล่านี้เป็นของประชาชนและย่อมมีสิทธิที่จะทราบว่าผู้เก็บข้อมูลจะเอาไปทำอะไร แม้แต่การ Consent: ที่ต้องขอความยินยอมจากเจ้าของข้อมูลต้องเข้าใจง่าย และต้องระบุอย่างชัดเจนว่าจะนำข้อมูลไปใช้ทำอะไร เพื่อวัตถุประสงค์ใด หรือสิทธิของเจ้าของข้อมูล (ประชาชน) ที่จะขอดูข้อมูล ขอให้ลบและเคลื่อนย้าย

ข้อมูลที่เราเก็บไว้ในสถาบันการเงิน แตกต่างกับข้อมูลใน Social media อย่าง Facebook หรือ  Google พวก Social media เหล่านั้นลูกค้ามีสิทธิที่จะให้หรือไม่ให้ข้อมูลก็ได้ จะบอกที่อยู่ อายุ ชื่อจริง หรือเบอร์มือถือหรือไม่ก็ได้ แต่ข้อมูลที่อยู่กับสถาบันการเงินลูกค้าต้องใช้ข้อมูลจริง และเป็นข้อมูลส่วนบุคคลด้านการเงิน ที่สถาบันการเงินเก็บไว้ ซึ่งถือว่าเป็นข้อมูลที่สำคัญยิ่งและมีความอ่อนไหว (sentitive data) ไม่ควรต่อการให้ใครก็ได้นำมาวิเคราะห์ต่างๆโดยไม่ได้รับอนุญาต แต่เดิมลูกค้าอาจไม่เคยเห็นความสำคัญของข้อมูลเหล่านี้แต่ในปัจจุบันเราเริ่มเห็นกันแล้วว่าสินทรัพย์ที่สำคัญอีกอย่างหนึ่งที่เราฝากไว้กับสถาบันการเงินนอกเหนือจากตัวเงินก็คือข้อมูล เรามีสถาบันคุ้มครองเงินฝากของเรา แล้วใครละจะมาคุ้มครองข้อมูลของเราไม่ให้ถูกละเมิด

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute