กลยุทธ์เปลี่ยนแปลงบริษัทสู่ยุค AI

ช่วงสัปดาห์ที่ผ่านมาผมได้เรียนหลักสูตรออนไลน์ของ Andrew Ng เรื่อง AI for Everyoneใน Coursera และได้อ่านหนังสือ AI Transformation Playbook ของเขา ผมว่าเขากล่าวได้ดีในเรื่องที่น่าสนใจเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงบริษัทใดๆให้เป็นบริษัทปัญญาประดิษฐ์ (AI Company) โดยกล่าวว่าทุกบริษัทสามารถที่จะปรับเปลี่ยนได้ในยุคของ  AI โดยควรคำนึงถึงด้านต่างๆดังนี้

  • ต้องมีกลยุทธ์ในการเก็บข้อมูลจำนวนมากเข้ามากโดยอาจผ่านสินค้าหรือบริการที่บางอย่างอาจไม่ได้สร้างรายได้ให้กับบริษัทโดยตรงเช่น Google ได้พัฒนา Gmail หรือ Fitbit ได้พัฒนา Wearable Device
  • ต้องมีการพัฒนา Data Warehouse ที่เป็นศูนย์กลางหนึ่งเดียวในการเก็บข้อมูลของทั้งบริษัทจากแหล่งต่างๆ หรืออาจสร้าง Data Lake ในการเก็บข้อมูลดิบ
  • ให้ความสำคัญและมองเห็นโอกาสในการทำระบบ automation ในบริษัท
  • มีแผนกและตำแหน่งใหม่ๆในบริษัทเช่น วิศวกรด้าน Machine Learning, นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือแผนก AI

ซึ่งทาง Andrew Ng ก็ได้ระบุขั้นตอนในการเปลี่ยนแปลงบริษัทในยุค AI ไว้ 5 ขั้นตอน โดยเขาได้บอกว่าเราไม่จำเป็นต้องทำตามลำดับนี้ทุกขั้นตอน แต่ก็ควรที่จะเริ่มต้นจากการทำขั้นตอนแรก (ทำ AI Pilot Project) เสมอ โดยมีขั้นตอนดังนี้

  • ขั้นตอนที่ 1 ทดลองทำ AI pilot project เพื่อสร้างแรงกระตุ้นให้กับบริษัท โดยเน้นให้เลือกโปรเจ็คที่น่าจะทำสำเร็จมากกว่าโปรเจ็คที่อาจสร้างผลกำไรให้กับบริษัทโดยตรง โดยโปรเจ็คอาจมีระยะเวลา 6-12 เดือน ซึ่งอาจเป็นการพัฒนาโดยทีมภายในหรือจ้างข้างนอกทำ ทั้งนี้เพื่อที่จะให้บริษัทเห็นผลสัมฤทธิ์ของการทำ AI และมีแรงกระตุ้นและความเข้าใจในการพัฒนาโปรเจ็ค AI อื่นๆต่อไป
  • ขั้นตอนที่ 2 สร้างทีมงาน In-house AI โดยเป็นทีมงานกลางที่จะช่วยสนับสนุนการทำ AI ให้กับแผนกต่างๆของบริษัท ทั้งนี้บริษัทอาจจะมี AI Platform ที่ทุกแผนกสามารถใช้งานได้และทีมงานนี้จะมาช่วยในการพัฒนา โดยทีมงานอาจอยู่ภายใต้  CEO, Chief Information Officer,  Chief Technology Officer หรือ Chief Data Officer ก็ได้ดังรูปที่ 1

Screenshot 2019-04-06 15.35.14

รูปที่  1 โครงสร้างทีมงาน In-house AI [จาก AI Transformation Playbook]

  • ขั้นตอนที่ 3 ทำการอบรม  AI ให้กับบุคลากรทุกฝ่ายในบริษัท โดย Andrew Ng ได้สรุปให้เห็นว่าในแต่ละตำแหน่งควรจะอบรมด้านใด ดังตารางนี้

56433434_366038604252091_2339677683534790656_n

ตารางที่  1 การอบรม  AI [จาก เอกสารอบรม AI for Everyone ของ Andrew Ng]

  • ขั้นตอนที่ 4 การกำหนดกลยุทธ์ด้าน AI ทั้งนี้ Andrew Ng ได้แนะนำว่าเราไม่ควรกำหนดกลยุทธ์ไว้ขั้นตอนแรก เพราะเราควรจะมีการทำ Pilot Project ก่อนเพื่อทำความเข้าใจด้าน AI และเน้นการกำหนดกลยุทธ์ที่จะทำให้บริษัทมีข้อได้เปรียบเหนือคู่แข่งในอุตสาหกรรม และกลยุทธ์ควรสอดคล้องกับสิ่งที่เรียกว่า Virtuous cycle of AI  ดังรูปที่ 2 กล่าวคือถ้าบริษัทมีข้อมูลมากขึ้นก็จะสามารถทำ AI ได้ดีขึ้นก็สร้าง Product ที่ดีขึ้นและมีลูกค้ามากขึ้นตามลำดับ (ดังที่ผมเคยเขียนไว้เรื่องวัฎจักรของข้อมูล AI และรายได้ในบทความ Data is the new oil: มาวิเคราะห์กันว่าอุตสาหกรรมใดมีข้อมูลขนาดใหญ่)

Screenshot 2019-04-06 15.56.21

รูปที่  2 Virtuous cycle of AI  [จาก AI Transformation Playbook]

นอกจากนี้บริษัทควรจะมีกลยุทธ์ด้านข้อมูล (Data Strategy) โดยเฉพาะเรื่องของการเก็บและดึงข้อมูล, การพัฒนา Data Lake และ การเข้าใจถึงคุณค่าของข้อมูลต่างๆ

  • ขั้นตอนที่ 5 ทำการสื่อสารทั้งภายในและภายนอกบริษัท เพื่อให้ทราบว่าบริษัทกำลังพัฒนาด้าน AI ทำการสื่อสารกับนักลงทุน ทำการสื่อสารกับหน่วยงานภาครัฐที่ AI อาจไปกระทบกับกฎระเบียบต่างๆ ทำการสื่อสารกับลูกค้าและผู้ใช่ถ้ามีการนำ AI เข้ามาใช้งาน และทำการสื่อสารกับบุคลากรภายในเพื่อให้เข้าใจการเปลี่ยนแปลง

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

Digital Transformation Framework ของ BCG

Screenshot 2019-02-19 19.43.52

หลายๆหน่วยงานอยากจะทำเรื่องของ Digital Transformation เนื่องจากเห็นการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีดิจิทัลแล้วทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างมากมายในอุตสาหกรรมต่างๆ ที่เรียกปรากฎการณ์นี้ว่า Digital Disruption แต่เมื่อหน่วยงานลงทุนไปอย่างมากมายด้านเทคโนโลยีดิจิทัลก็กลับพบว่าไม่ได้ทำให้ธุรกิจดีขึ้น ซ้ำร้ายบางหน่วยงานก็พบว่าเทคโนโลยีไอทีที่ลงทุนไปไม่ได้มีการใช้งานที่ดีพอและไม่คุ้มค่า

ประเด็นหลักส่วนหนึ่งที่เกิดขึ้นก็อาจจะมาจากผู้บริหารในองค์กรเข้าใจผิดคิดว่า Digital transformation คือเรื่องของเทคโนโลยี เป็นเรื่องของแผนกไอทีและคิดว่าการลงทุนไอทีจะเป็นการตอบโจทย์ ทั้งๆที่โดยแท้จริงแล้ว Digital transformation คือเรื่องของกลยุทธ์องค์กร และเราต้องแยกให้เข้าใจระหว่างคำว่า Digitization และ Digitalization การลงทุนระบบไอทีในองค์กร การทำ ERP, CRM แปลงข้อมูลต่างๆอยู่ในรูปดิจิทัล อาจเป็นเพียงขั้นตอนของการทำ Digitization แต่ถ้าเราอยากจะทำ Digitalization มันคือการทำเทคโนโลยีดิจิทัลใหม่ๆเข้ามาแล้วทำให้กระบวนการทำงานเปลี่ยนไป มีการทำงานที่มีประสิทธิภาพขึ้น ข้อสำคัญคือการเปลี่ยนประสบประการณ์ของลูกค้า (Customer experience) ผ่าน Customer Journey ซึ่ง Digital transformation ก็คือผลลัพธ์ที่ได้จากการทำ Digitalization

ตัวอย่างของการมอง Customer journey อาจยกตัวอย่างเช่น ธนาคารอาจมีขั้นตอนสำหรับลูกค้าในการเปิดบัญชี,การตรวจสอบวงเงิน หรือ การชำระค่าบริการ ที่ในรูปแบบเดิมๆอาจมีล่าช้าและซับซ้อน ซึ่งเราสามารถที่จะใช้เทคโนโลยีดิจิทัลทำให้ประสบประการณ์ของลูกค้าเปลี่ยนไปในทางที่ดีขึ้น โดยใช้   Mobile banking, Face Recognition, Mobile payment หรือ IoT เป็นต้น

คำถามที่น่าสนใจคือแล้วเราจะมีขั้นตอนในการทำ  Digital transformation ได้อย่างไร วันก่อนผมได้เรียนหลักสูตรนี้ของ coursera ที่สอนโดย Boston Consulting Group (BCG) แล้วพูดถึง Framework ในการทำ Digital Transformation ที่แบ่งเป็นองค์ประกอบอยู่ 4 ด้านดังรูปที่ 1 จึงอยากจะมาสรุปให้สั้นๆดังนี้

Screenshot 2019-02-19 13.03.56

รูปที่ 1   Digital transformation framework ของ  BCG

องค์ประกอบที่ 1 Business strategy driven by digital: การวางแผนกลยุทธ์ธุรกิจขององค์กรวันนี้ต้องเป็นหนึ่งเดียวกันกับกลยุทธ์ด้านดิจิทัล โดยจะต้องมองแนวโน้มด้านดิจิทัลที่จะมีผลต่อธุรกิจอาทิเช่น พิจารณาว่าข้อมูล (Information) จะสามารถเปลี่ยนแปลงการที่จะเราเชื่อมโยงกับลูกค้าได้อย่างไร ระบบออโตเมชั่นจะเข้าเปลี่ยนแปลงองค์กรด้านต่างๆได้อย่างไร หรือเราจะสามารถพัฒนาผลิตภัณฑ์หรือบริการที่เป็นรูปแบบดิจิทัลได้อย่างไร (ต้องไม่แยกกลยุทธ์ดิจิทัลออกไปให้เป็นหน้าที่ของฝ่ายไอที)

องค์ประกอบที่ 2 Digitize the core: คือการนำระบบดิจิทัลเข้ามาใช้ในองค์กรเพื่อให้การทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่นการวางระบบ CRM, ERP หรือระบบ Automation ต่างๆ ขณะเดียวกันก็ต้องนำระบบดิจิทัลเข้าปรับในด้านของ Customer journey เพื่อเปลี่ยนประสบประการณ์ของลูกค้า

องค์ประกอบที่ 3 Seeking digital growth: คือการที่องค์กรจะต้องเปลี่ยนแปลงตัวเอง หาแนวทางการเติบโตในรูปแบบใหม่ที่ผ่านสินค้าหรือบริการที่เกิดจากนวัตกรรมด้านเทคโนโลยีดิจิทัลมากขึ้น ซึ่งบางครั้งก็อาจต้องกระทบต่อการลงทุนธุรกิจในรูปแบบเดิมๆที่อีก 3-5 ปีข้างหน้าอาจเปลี่ยนแปลงไป ซึ่งการลงทุนในด้านนี้ก็อาจต้องสร้างหน่วยธุรกิจใหม่ๆ (Growth hacker) หรือผ่านพันธมิตรใน Ecosystem ของเรา

องค์ประกอบที่ 4 Enablers: คือองค์ประกอบย่อยที่จะช่วยผลักดันให้เกิดผลสัมฤทธิ์ ดังนี้

4.1 People/Organisation: กล่าวคือจะต้องมีบุคลากรที่มีความรู้และทักษะด้านเทคโนโลยี องค์กรต้องมีความคล่องตัว  (Agile) และต้องสร้างวัฒนธรรมดิจิทัล (Digital culture) ในองค์กร

4.2 Data/analytics: กล่าวคือต้องมีการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และนำข้อมูลมาใช้ในการวิเคราะห์เพื่อสร้างความได้เปรียบเชิงธุรกิจ และมีเป้าหมายการใช้ข้อมูลที่ชัดเจน

4.3 Technology: กล่าวคือต้องมีเทคโนโลยีในองค์กรที่จะสามารถทำงานได้แบบทันทีทันใดอย่างมีประสิทธิภาพ ตลอดจนอาจต้องใช้เทคโนโลยีใหม่ๆอย่าง Data lake หรือ IoT ที่สอดคล้องกับความจำเป็นที่จะต้องเปลี่ยนแปลงองค์กรให้สามารถสร้างประสบการณ์ใหม่ให้กับลูกค้าได้ดีขึ้น

4.4 Ecosystem:  องค์กรที่ประสบความสำเร็จในการทำ  Digital transformation ส่วนมากจะไม่ได้ทำงานตามลำพัง แต่อาจอาศัยพันธมิตร และมีการสร้าง  Business platform ที่ให้หลายๆฝ่ายมีส่วนร่วมและได้รับประโยชน์

ทั้งนี้แนวทางการทำ Digital transform จาก Framework นี้อาจเริ่มต้นในลักษณะ Top-down ทีมีการกลยุทธ์มาจากผู้บริหารสูงสุด หรืออาจเป็น  Bottom-up ที่เริ่มจากหน่วยธุรกิจใดธุรกิจหนึ่ง หรือบางครั้งก็อาจเริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์จาก Customer journey ต่างๆขององค์กร แล้วมาพิจารณาว่าเทคโนโลยีดิจิทัลจะช่วยทำใหเกิดการเปลี่ยนแปลงได้อย่างไร

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC institute

AI คือหัวใจสำคัญของการทำ Digital Transform และข้อมูลคือองค์ประกอบหลักของ AI

วันก่อนผมไปเวทีเสวนาในงานประชุมของกลุ่ม DTGO ในหัวข้อ AI in the new era ร่วมกับกูรูหลายๆท่านในวงการไอทีเมืองไทย เราทุกคนเห็นพ้องต้องกันว่ายุคนี้เป็นยุคของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ AI จะเข้ามาเปลี่ยนแปลงองค์กรในหลายๆด้าน แต่ปัญหาหนึ่งที่เป็นคำถามน่าสนใจก็คือว่าอะไรที่อาจเป็นอุปสรรคทำให้ AI  ไม่เป็นไปตามที่คาดหวัง คำตอบที่ผมให้ก็คือการขาดข้อมูลขนาดใหญ่

อย่างที่ผมเคยเขียนไว้ในบทความก่อนว่า องค์ประกอบสำคัญของ AI ก็คือการที่จะต้องมีข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) แล้วใช้ Machine Learning มาเป็นอัลกอริทึมในการวิเคราะห์ข้อมูล (ดูบทความได้ที่ การเตรียมเทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรเพื่อรองรับ AI) ซึ่งความถูกต้องของ AI อยู่ที่การมีข้อมูลที่มากพอ และการใช้อัลกอริทึมอย่าง Deep Learning ที่สามารถจะจำลองโมเดลของ Neural Networks ที่ใหญ่ขึ้นได้  (โดยต้องมีระบบประมวลผลที่มีประสิทธิภาพที่มากขึ้น) ดังแสดงในรูปที่ 1 ซึ่งถึงแม้ว่าเราจะสามารถพัฒนาโมเดลที่ซับซ้อนขึ้น แต่หากยังขาดข้อมูลที่มากพอหรือไม่มีระบบประมวลขนาดใหญ่ก็ยากที่จะได้ AI  ที่มีความถูกต้องที่ดีพอใช้งาน

Screenshot 2019-02-06 09.53.29

รูปที่ 1 แสดงความสัมพันธ์ของขนาดข้อมูล ขนาดของโมเดล กับความถูกต้องของ AI [จาก Data Analytics and Artificial Intelligence in the era of Digital Transformation, Google]

และถ้าเราพิจารณาการทำ AI ในช่วงเวลาต่างๆ ที่ทาง Dr. Kai-Fu Lee  ได้เขียนไว้ในหนังสือ AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order ว่าแบ่งออกเป็น  4 คลื่นดังรูปที่ 2 กล่าวคือ

  • คลื่นที่ 1 เริ่มต้นในปี 1998 ยุคของ  Internet AI คือการทำ AI จากข้อมูลที่อยู่ในบริษัทอินเตอร์เน็ตต่างๆเช่น Google, Amazon, Facebook, Alibaba ซึ่งในกลุ่มบริษัทที่มีผู้ใช้งานมากกว่าก็จะมีข้อมูลมากกว่าจะได้เปรียบ และก้มีแนวโน้มที่ให้เห็นว่าบริษัทในประเทศจีนที่มีผู้ใช้จำนวนมากเช่นการใช้มือถือ การใช้  E-commerce เริ่มจะมีความแม่นยำที่ดีกว่าบริษัทในประเทศอื่นๆ
  • คลื่นที่ 2  เริ่มต้นในปี 2004 ยุคของ  Business AI คือการทำ AI จากข้อมูลบริษัทที่ทำธุรกิจทั่วไปเช่น บริษัทด้านการเงิน ร้านค้าปลีก หน่วยงานภาครัฐ ซึงกรณีนี้บริษัทจะต้องมีข้อมูลของธุรกรรมต่างๆที่สะสมมามากพอ และความแม่นยำในการทำ AI ก็อาจยังมี Factor อื่นๆจากภายนอกที่ต้องเข้ามาพิจารณาอีกมากมายนอกเหนือจากข้อมูลภายในองค์กร เช่นด้านการเมือง ด้านสังคม ด้านเศรษฐกิจ
  • คลื่นที่ 3  เริ่มต้นในปี 2011 ยุคของ  Perception AI คือการทำให้ AI มองเห็น ได้ยิน หรือพูดได้ เช่นการทำ Face recognition, speech recognition หรือ Natural language processing ซึ่งความถูกต้องของ AI จะใช้ข้อมูลมาตรฐานที่มีขนาดใหญ่ และความสามารถในการสร้างอัลกอริทึมที่มีโมเดลที่ดีและมีขนาดใหญ่ ซึ่งในปัจจุบันบริษัทที่มีระบบประมวลผลขนาดใหญ่อย่าง Google, Amazon, Microsoft,  Alibaba หรือ Huawei สามารถที่จะพัฒนาทำให้ AI ทำเรื่องเหล่านี้ได้ดีขึ้นมากจนบางครั้งเก่งกว่ามนุษย์
  • คลื่นที่ 4  เริ่มต้นในปี 2015 ยุคของ  Autonomous AI คือการทำให้ AI เคลื่อนที่ได้โดยอัตโนมัติ เช่นรถยนต์ไร้คนขับ หรือโดรนอัตโนมัติ ซึ่งบริษัทต่างๆเช่น Teslo, Uber หรือ Waymo ต่างๆก็เร่งพัฒนาโดยการสร้างฐานข้อมูลขนาดใหญ่และพัฒนาอัลกอริทึมโมเดลแข่งกัน ซึ่งในอนาคตก็จะเห็นระบบนี้ที่ดีขึ้นเรื่อยๆ

Screenshot 2019-02-06 10.02.53

รูปที่ 2 ยุคต่างๆของ AI [จาก AI Frontiers : The Era of Artificial Intelligence, Dr. Kai-Fu Lee]

จากที่กล่าวมาจะเห็นว่าถ้าธุรกิจอยากจะทำ AI ซึ่งก็เป็นปัจจัยที่สำคัญที่สุดในการทำ Digital Transformation  ธุรกิจเหล่านั้นก็จะต้องมีข้อมูลขนาดใหญ่ ถึงจะได้เปรียบคู่แข่ง บริษัทอย่าง Netflix, Uber, Agoda หรือ Alibaba มีจุดเด่นคือเป็นบริษัทที่มีข้อมูลขนาดใหญ่ และสามารถนำข้อมูลเหล่านั้นมาเพื่อที่จะทำปัญญาประดิษฐ์ มาทำ Data Analytics เพื่อให้เข้าใจลูกค้าและแนวโน้มต่างๆได้ดีขึ้น ดังนั้นก่อนที่บริษัทจะคิดว่าเราจะทำ AI  อะไร สิ่งแรกที่จำเป็นอย่างยิ่งคือการมีกลยุทธ์ด้านข้อมูล การรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆเพื่อมาสร้าง Data Platform ที่สามารถนำไปวิเคราะห์ต่อไปได้ ซึ่งผมจะเขียนเพิ่มเติมในตอนถัดไปว่าเราจะเอาข้อมูลมาจากไหน

Screenshot 2019-02-06 10.26.29

รูปที่  3 การรวบรวมข้อมูลสร้าง Data Platform [จาก Data Analytics and Artificial Intelligence in the era of Digital Transformation, Google]

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

 

การวิเคราะห์ธุรกิจที่ทำให้เกิด Disruption

Screenshot 2018-10-22 13.30.30

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

 

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

 

 

Platform Business Model Map เครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ Business Platform

 

ผมเขียนเรื่องของ  Business Platform มาสองตอน (Digital Transformation คือการพัฒนา Platform มิใช่แค่การสร้าง Product หรือ Service) คราวนี้เลยอยากนำ Platform Business Model Map ซึ่งเป็นเครื่องมือหนึ่งในการวิเคราะห์ Business Platform ที่ทาง David L. Roger นำเสนอไว่ในหนังสือ The digital transformation playbook มาอธิบายให้เข้าใจ

Screenshot 2018-04-04 10.12.07

Model map นี้จะประกอบไปด้วยสัญลักษณ์ต่างๆดังนี้

  • วงกลม คือ Business Platform
  • รูปสี่เหลี่ยมขนมเปียกปูน คือ ลูกค้าที่นำรายได้มาให้กับ Platform (เรียกว่า payer) ทั้งนี้ลูกค้าประเภทที่เป็นผู้สร้างรายได้หลัก (เรียกว่า primary payer) จะกำหนดไว้ทางขวามือของ Platform
  • รูปสี่เหลี่ยมผืนผ้า คือ ลูกค้าที่อาจไม่ได้นำรายได้มาให้กับ Platform แต่เป็นกลุ่มที่ช่วยดึงดูดให้ลูกค้ากลุ่มอื่นเข้ามาใช้ Platform (เรียกว่า sweetener)
  • จำนวน Spike คือ จำนวนประเภทลูกค้าที่ลูกค้ากลุ่มนี้อาจโต้ตอบด้วย (ตัวอย่างในรูปลูกค้าประเภท Users มี 4 Spike เพราะต้องเกี่ยวข้องกับ Advertiser, Publisher, App developer และ  ตัว User ด้วยกันเอง)
  • เส้นขอบสองเส้น คือ  ลูกค้าที่มีความสำคัญที่สุดใน Platform (เรียกว่า Linchpin) ที่จะสร้างให้เกิด Network effect โดยพิจารณาจากประเภทลูกค้าที่มีจำนวน Spike มากสุด
  • ลูกศรในแต่ละทิศทาง จะระบุถึงคุณค่าที่ลูกค้าได้รับหรือให้กับ Platform
    • ข้อความที่เป็นตัวเข้มคือคุณค่าที่เป็นเงิน
    • ข้อความที่อยู่ในวงเล็บหมายความว่าเป็นคุณค่ามีได้รับหรือให้กับ Platform โดยตรง
    • ข้อความที่ไม่ได้อยู่ในวงเล็บหมายความว่าคุณค่านี้ได้รับหรือให้กับลูกค้าประเภทอื่น โดยใช้ Platform เป็นตัวผ่าน

การจะสร้าง Platform Business Model Map  นี้ได้ ควรเริ่มต้นจากการสร้างตารางดังรูปข้างล่างนี้

Screenshot 2018-04-07 15.56.17

โดยเราควรตอบคำตอบต่างๆเหล่านี้

  1. ลูกค้าของ Platform มีประเภทใดบ้าง
  2. ลูกค้าในแต่ละประเภทได้รับประโยชน์หรือคุณค่าจากลูกค้าประเภทอื่นอย่างไรบ้าง  (เขียนตัวเข้มถ้าคุณค่านั้นเป็นรูปของเงิน)
  3. ลูกค้าในแต่ละประเภทได้รับประโยชน์หรือคุณค่าจาก Platform โดยตรงอย่างไรบ้าง  (เขียนตัวเข้มถ้าคุณค่านั้นเป็นรูปของเงิน)
  4. ลูกค้าในแต่ละประเภทได้ให้ประโยชน์หรือคุณค่าจากลูกค้าประเภทอื่นอย่างไรบ้าง  (เขียนตัวเข้มถ้าคุณค่านั้นเป็นรูปของเงิน)
  5. ลูกค้าในแต่ละประเภทได้ให้ประโยชน์หรือคุณค่าจาก Platform โดยตรงอย่างไรบ้าง  (เขียนตัวเข้มถ้าคุณค่านั้นเป็นรูปของเงิน)
  6. ลูกค้าในแต่ละประเภทเกี่ยวพันและติดต่อกับประเภทอื่นรายใดบ้าง
  7. ระบุ  Profile ของลูกค้าในแต่ละประเภทในสี่ชนิดนี้ linchpin, payer, primary payer หรือ sweetener

ดังตัวอย่างของ Facebook ที่ได้คำตอบดังแสดงในรูปข้างล่างนี้

Screenshot 2018-04-07 15.56.27

เมื่อได้ข้อสรุปจากตารางแล้ว เราก็สามารถนำสิ่งที่ได้จากตารางมาวาดใส่  Model Map ต่อไป

การสร้าง Business model map จะช่วยทำให้เราวิเคราะห์ Business platform ได้ดีขึ้น แล้วช่วยตอบคำถามในเชิงกลยุทธฺหลายๆด้านได้อาทิเช่น

  • ลูกค้าประเภทใดที่เราควรดึงเข้าร่วมใน Platform เพื่อทำให้เกิด Network effect?
  • เราสามารถจะสร้างรายได้ให้กับ Platform อย่างไร?
  • ลูกค้าประเภทใดมีความสำคัญต่อ Platform มากที่สุด (primary payer และ  linchpin)?
  • รูปแบบธุรกิจของ Business platform นี้มีความเหมาะสมหรือไม่ ลูกค้าทุกประเภทได้รับประโยชน์หรือคณค่าจาก Platform ด้วยความเหมาะสมหรือไม่?

จากที่กล่างทั้งหมด ก็หวังว่าเครื่องมือจะทำให้เราวิเคราะห์ Business Platform ต่างๆได้ดีขึ้น หลังจากที่ได้อ่านบทความสองตอนก่อนหน้านี้ของผม

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

เมษายน 2561