ການເພີ່ມປະສິດທິພາບກຳໄລຜ່ານການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
ໃນຍຸກດິຈິຕອນໃນປະຈຸບັນ, ຂໍ້ມູນໄດ້ກາຍເປັນໜຶ່ງໃນຊັບສິນທີ່ມີຄ່າທີ່ສຸດຂອງບໍລິສັດ. ເກືອບທຸກໆກິດຈະກຳທາງທຸລະກິດ - ຕັ້ງແຕ່ທຸລະກຳການຂາຍ ແລະ ພຶດຕິກຳຂອງລູກຄ້າໃນເວັບໄຊທ໌ ຈົນເຖິງການພົວພັນສື່ສັງຄົມ ແລະ ຂະບວນການດຳເນີນງານພາຍໃນ - ສ້າງຂໍ້ມູນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍບໍ່ໄດ້ເພີ່ມກຳໄລໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ກຳໄລທີ່ດີທີ່ສຸດສາມາດບັນລຸໄດ້ເມື່ອຂໍ້ມູນຖືກປະມວນຜົນເປັນຂໍ້ມູນเชิงลึก, ເຊິ່ງຫຼັງຈາກນັ້ນຈະຖືກແປເປັນການຕັດສິນໃຈທາງທຸລະກິດທີ່ມີຂໍ້ມູນຄົບຖ້ວນ. ນີ້ແມ່ນສາລະສຳຄັນຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນ: ການປ່ຽນຕົວເລກ ແລະ ຂໍ້ເທັດຈິງໃຫ້ເປັນຍຸດທະສາດເພື່ອເພີ່ມລາຍຮັບ, ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ.
1. ເປັນຫຍັງການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນຕໍ່ກຳໄລ?
ກຳໄລແມ່ນຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງລາຍຮັບ ແລະ ຕົ້ນທຶນ. ດັ່ງນັ້ນ, ມີສອງເສັ້ນທາງຫຼັກໃນການປັບປຸງມັນໃຫ້ດີທີ່ສຸດຄື: (1) ການເພີ່ມລາຍຮັບ ແລະ (2) ການຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນ. ການວິເຄາະຂໍ້ມູນຊ່ວຍໃຫ້ບັນລຸທັງສອງຢ່າງພ້ອມໆກັນໂດຍ:
- ກວດພົບໂອກາດທາງການຕະຫຼາດໄດ້ໄວຂຶ້ນຜ່ານແນວໂນ້ມຄວາມຕ້ອງການ ແລະ ຄວາມມັກຂອງລູກຄ້າ.
- ຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອໂດຍການກຳນົດຂະບວນການທີ່ບໍ່ມີປະສິດທິພາບ.
- ປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ເທັດຈິງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ສະຕິປັນຍາເທົ່ານັ້ນ.
- ການສ້າງແຜນທີ່ຄວາມສ່ຽງ ແລະ ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ ເພື່ອໃຫ້ບໍລິສັດສາມາດກຽມພ້ອມຮັບມືການປ່ຽນແປງໄດ້ດີຂຶ້ນ.
ດ້ວຍການວິເຄາະທີ່ເໝາະສົມ, ບໍລິສັດບໍ່ພຽງແຕ່ສາມາດ "ຕອບສະໜອງ" ຕໍ່ບັນຫາຕ່າງໆເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງສາມາດ "ຄາດຄະເນ" ແລະ "ປ້ອງກັນ" ການສູນເສຍກ່ອນທີ່ມັນຈະເກີດຂຶ້ນໄດ້.
2. ຂັ້ນຕອນຂອງການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນເພື່ອສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຜົນກຳໄລ
ເພື່ອໃຫ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນສາມາດປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນຜົນກຳໄລຢ່າງແທ້ຈິງ, ຂະບວນການດັ່ງກ່າວຈຳເປັນຕ້ອງເປັນລະບົບ. ຂັ້ນຕອນທົ່ວໄປລວມມີ:
ກ) ກຳນົດເປົ້າໝາຍທາງທຸລະກິດ
ກ່ອນທີ່ຈະປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ, ບໍລິສັດຕ້ອງມີຄວາມຊັດເຈນກ່ຽວກັບເປົ້າໝາຍທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການບັນລຸ: ການສຸມໃສ່ການເພີ່ມຍອດຂາຍບໍ? ການຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນການຜະລິດບໍ? ການຫຼຸດຜ່ອນການຖອນລູກຄ້າບໍ? ຈຸດປະສົງທີ່ຊັດເຈນເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະມີຈຸດສຸມຫຼາຍຂຶ້ນ.
ຂ) ເກັບກຳຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
ບໍ່ແມ່ນຂໍ້ມູນທັງໝົດຈະເປັນປະໂຫຍດ. ບໍລິສັດຕ່າງໆຈຳເປັນຕ້ອງເກັບກຳຂໍ້ມູນທີ່ສອດຄ່ອງກັບຈຸດປະສົງຂອງເຂົາເຈົ້າ, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ:
- ຂໍ້ມູນການຂາຍຕໍ່ຜະລິດຕະພັນ, ພາກພື້ນ, ແລະ ໄລຍະເວລາ.
– ຂໍ້ມູນພຶດຕິກຳຂອງລູກຄ້າ (ຄລິກ, ເວລາເຂົ້າຊົມ, ກະຕ່າຊື້ເຄື່ອງ).
- ຂໍ້ມູນສາງ ແລະ ລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ.
- ຂໍ້ມູນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດຳເນີນງານ ແລະ ຜົນຜະລິດ.
ຄ) ການເຮັດຄວາມສະອາດ ແລະ ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນ
ຂໍ້ມູນມັກຈະ "ເປື້ອນ": ມັນມີຄວາມຊໍ້າຊ້ອນ, ຊ່ອງຫວ່າງ, ຫຼື ຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງ. ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ດີເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເຂົ້າໃຈຜິດ. ດັ່ງນັ້ນ, ຂັ້ນຕອນການເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ.
ງ) ວິເຄາະ ແລະ ເບິ່ງເຫັນພາບ
ການວິເຄາະສາມາດມີຕັ້ງແຕ່ສະຖິຕິງ່າຍໆ ຈົນເຖິງການສ້າງແບບຈຳລອງການຄາດຄະເນ, ການແບ່ງສ່ວນລູກຄ້າ, ແລະແມ່ນແຕ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ. ການສະແດງພາບຜ່ານແຜງຄວບຄຸມຍັງເປັນສິ່ງສຳຄັນທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ທີມງານທີ່ບໍ່ແມ່ນນັກວິຊາການເຂົ້າໃຈໄດ້ງ່າຍ.
ອ) ການລົງມືປະຕິບັດ ແລະ ການວັດແທກຜົນກະທົບຂອງມັນ
ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ບໍ່ມີການກະທຳຈະບໍ່ສ້າງກຳໄລ. ຜົນການວິເຄາະຕ້ອງໄດ້ຮັບການປ່ຽນເປັນຍຸດທະສາດທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້, ຈາກນັ້ນປະເມີນໂດຍໃຊ້ຕົວຊີ້ວັດປະສິດທິພາບຫຼັກ (KPIs) ເຊັ່ນ: ອັດຕາກຳໄລ, ອັດຕາການປ່ຽນແປງ, ຫຼື ຕົ້ນທຶນຕໍ່ການຊື້ກິດຈະການ.
3. ຍຸດທະສາດການເພີ່ມປະສິດທິພາບກຳໄລໂດຍອີງໃສ່ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
ນີ້ແມ່ນບາງຍຸດທະສາດທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດສໍາລັບການເພີ່ມກໍາໄລຜ່ານການວິເຄາະຂໍ້ມູນ:
1) ການແບ່ງສ່ວນລູກຄ້າເພື່ອການຕະຫຼາດທີ່ຊັດເຈນກວ່າ
ບໍ່ແມ່ນລູກຄ້າທຸກຄົນຈະຖືກສ້າງຂື້ນມາເທົ່າທຽມກັນ. ດ້ວຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ບໍລິສັດຕ່າງໆສາມາດແບ່ງສ່ວນລູກຄ້າໂດຍອີງໃສ່ພຶດຕິກຳ, ຂໍ້ມູນປະຊາກອນ, ຄວາມຖີ່ຂອງການຊື້, ຫຼື ມູນຄ່າການເຮັດທຸລະກຳ. ຕົວຢ່າງ:
- ລູກຄ້າທີ່ຈົງຮັກພັກດີທີ່ມີການຊື້ສິນຄ້າເປັນປະຈຳ.
- ລູກຄ້າທີ່ລະອຽດອ່ອນຕໍ່ລາຄາ.
– ລູກຄ້າທີ່ຊື້ສະເພາະໃນຊ່ວງໂປຣໂມຊັນເທົ່ານັ້ນ.
ການແບ່ງສ່ວນນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດຕ່າງໆສາມາດສ້າງແຄມເປນທີ່ເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. ດັ່ງນັ້ນ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຕະຫຼາດຈຶ່ງຫຼຸດລົງ ແລະ ອັດຕາການປ່ຽນແປງຈຶ່ງເພີ່ມຂຶ້ນ.
2) ການກຳນົດລາຄາແບບໄດນາມິກ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງລາຄາ
ລາຄາເປັນຕົວກຳນົດກຳໄລທີ່ມີຄວາມອ່ອນໄຫວສູງ. ການວິເຄາະຂໍ້ມູນຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດຕ່າງໆເຂົ້າໃຈວ່າ:
- ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງລາຄາ (ຄວາມຕ້ອງການມີການປ່ຽນແປງເທົ່າໃດເມື່ອລາຄາເພີ່ມຂຶ້ນ).
- ລາຄາຂອງຄູ່ແຂ່ງ.
- ລະດູການ ຫຼື ຊ່ວງເວລາສະເພາະໃດໜຶ່ງທີ່ມີຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມຕ້ອງການ.
ດ້ວຍຍຸດທະສາດການກຳນົດລາຄາແບບເຄື່ອນໄຫວ - ຕົວຢ່າງ, ການປັບລາຄາໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຕ້ອງການ ແລະ ຫຸ້ນ - ບໍລິສັດຕ່າງໆສາມາດເພີ່ມກຳໄລສູງສຸດໂດຍບໍ່ຕ້ອງສູນເສຍລູກຄ້າຫຼາຍເກີນໄປ.
3) ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການສຳລັບປະສິດທິພາບຂອງສາງ
ສິນຄ້າຄົງຄັງຫຼາຍເກີນໄປເຮັດໃຫ້ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການເກັບຮັກສາເພີ່ມຂຶ້ນ, ຄວາມສ່ຽງຂອງການໝົດອາຍຸ, ແລະການສູນເສຍທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນ. ສິນຄ້າຄົງຄັງໜ້ອຍເກີນໄປນຳໄປສູ່ການສູນເສຍຍອດຂາຍ. ຜ່ານການຄາດຄະເນໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດ, ແນວໂນ້ມຕາມລະດູການ, ແລະປັດໄຈພາຍນອກ (ເຊັ່ນ: ໂປຣໂມຊັນ ຫຼື ວັນພັກ), ບໍລິສັດສາມາດກຳນົດລະດັບສິນຄ້າຄົງຄັງທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ. ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນການປ່ຽນແປງສິນຄ້າຄົງຄັງທີ່ມີສຸຂະພາບດີ ແລະ ກຳໄລທີ່ໝັ້ນຄົງຫຼາຍຂຶ້ນ.
4) ວິເຄາະຊ່ອງທາງການຂາຍເພື່ອເພີ່ມການປ່ຽນແປງ
ທຸລະກິດດິຈິຕອນຫຼາຍແຫ່ງມີຊ່ອງທາງການຕະຫຼາດຄື: ຜູ້ມາຢ້ຽມຊົມ → ການເບິ່ງຜະລິດຕະພັນ → ເພີ່ມໃສ່ກະຕ່າ → ຊຳລະເງິນ → ການຈ່າຍເງິນ. ການວິເຄາະຂໍ້ມູນສາມາດລະບຸຈຸດທີ່ລົ້ມເຫຼວໄດ້, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ:
- ລູກຄ້າຫຼາຍຄົນປະຖິ້ມກະຕ່າຂອງເຂົາເຈົ້າຍ້ອນຄ່າຂົນສົ່ງທີ່ແພງ.
- ຂະບວນການຊໍາລະມີຄວາມສັບສົນເກີນໄປ.
- ເວັບໄຊທ໌ໂຫຼດຊ້າໃນໜ້າຈ່າຍເງິນ.
ໂດຍການແກ້ໄຂຈຸດຄ້ອຍນີ້, ອັດຕາການປ່ຽນແປງສາມາດເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍບໍ່ຕ້ອງເພີ່ມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການໂຄສະນາ.
5) ຫຼຸດຜ່ອນການຢຸດການຜະລິດ ແລະ ເພີ່ມການຮັກສາລູກຄ້າ
ການໄດ້ລູກຄ້າໃໝ່ມັກຈະມີລາຄາແພງກວ່າການຮັກສາລູກຄ້າເກົ່າ. ການວິເຄາະສາມາດກວດພົບສັນຍານຂອງການຍົກເລີກລູກຄ້າໄດ້ ເຊັ່ນ:
- ຄວາມຖີ່ຂອງການຊື້ຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
- ບໍ່ຕ້ອງເປີດອີເມວໂປຣໂມຊັນອີກຕໍ່ໄປ.
- ການຮ້ອງຮຽນ ຫຼື ການສົ່ງຄືນສິນຄ້າເລື້ອຍໆ.
ໂດຍການຄາດຄະເນການຢຸດໃຫ້ບໍລິການ, ບໍລິສັດຕ່າງໆສາມາດໃຊ້ມາດຕະການປ້ອງກັນໄດ້ ເຊັ່ນ: ການສະເໜີຂໍ້ສະເໜີພິເສດ, ການປັບປຸງການບໍລິການ, ຫຼື ການປັບປຸງຄຸນນະພາບຜະລິດຕະພັນ. ການຮັກສາລູກຄ້າທີ່ດີຂຶ້ນໝາຍເຖິງການເພີ່ມມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດຂອງລູກຄ້າ ແລະ ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງເພີ່ມກຳໄລ.
6) ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຕົ້ນທຶນການດຳເນີນງານ ແລະ ຜົນຜະລິດ
ນອກເໜືອໄປຈາກການເພີ່ມລາຍຮັບແລ້ວ, ກຳໄລຍັງສາມາດເພີ່ມຂຶ້ນໄດ້ໂດຍການຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນ. ການວິເຄາະຂໍ້ມູນສາມາດຊ່ວຍສ້າງແຜນທີ່:
- ສ່ວນໜຶ່ງຂອງຂະບວນການຜະລິດທີ່ເສຍເວລາຫຼາຍທີ່ສຸດ.
- ເຄື່ອງຈັກທີ່ມັກມີບັນຫາການຢຸດເຮັດວຽກ.
- ລາຍຈ່າຍທີ່ບໍ່ມີຜົນກະທົບຫຼາຍຕໍ່ຜົນໄດ້ຮັບ.
ຕົວຢ່າງ, ບໍລິສັດຜະລິດສາມາດໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກຂໍ້ມູນເຊັນເຊີເຄື່ອງຈັກສຳລັບການບຳລຸງຮັກສາແບບປ້ອງກັນ. ສິ່ງນີ້ສາມາດປ້ອງກັນການຂັດຂ້ອງທີ່ສຳຄັນ, ຫຼຸດຜ່ອນເວລາທີ່ຢຸດເຮັດວຽກ ແລະ ຄວບຄຸມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການບຳລຸງຮັກສາ.
4. KPIs ທີ່ຕ້ອງຕິດຕາມກວດກາເພື່ອກຳໄລ
ເພື່ອໃຫ້ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງກຳໄລດຳເນີນໄປຢ່າງເປັນວັດຖຸປະສົງ, ບໍລິສັດຕ່າງໆຈຳເປັນຕ້ອງວັດແທກຕົວຊີ້ວັດທີ່ສຳຄັນຫຼາຍຢ່າງເຊັ່ນ:
- ອັດຕາກຳໄລລວມ: ອັດຕາກຳໄລລວມ, ວັດແທກປະສິດທິພາບການຜະລິດ ແລະ ລາຄາຂາຍ.
- ອັດຕາກຳໄລສຸດທິ: ອັດຕາກຳໄລສຸດທິຫຼັງຫັກຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທັງໝົດ.
- ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການໄດ້ລູກຄ້າ (CAC): ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການໄດ້ລູກຄ້າໃໝ່.
– ມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດຂອງລູກຄ້າ (CLV): ມູນຄ່າທັງໝົດຂອງລູກຄ້າໃນລະຫວ່າງການພົວພັນກັບທຸລະກິດ.
- ອັດຕາການປ່ຽນແປງ: ອັດຕາສ່ວນຂອງຜູ້ມາຢ້ຽມຢາມທີ່ກາຍເປັນຜູ້ຊື້.
- ຍອດຂາຍສິນຄ້າຄົງຄັງ: ສິນຄ້າຖືກຂາຍໄດ້ໄວເທົ່າໃດ.
ດ້ວຍ KPI ເຫຼົ່ານີ້, ບໍລິສັດຕ່າງໆສາມາດຮັບປະກັນໄດ້ວ່າທຸກໆຍຸດທະສາດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນມີຜົນກະທົບຕໍ່ຜົນກຳໄລຢ່າງແທ້ຈິງ.
5. ສິ່ງທ້າທາຍ ແລະ ວິທີການເອົາຊະນະພວກມັນ
ໃນຂະນະທີ່ການວິເຄາະຂໍ້ມູນມີຄວາມຫວັງດີ, ແຕ່ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດມັນບໍ່ແມ່ນເລື່ອງງ່າຍສະເໝີໄປ. ສິ່ງທ້າທາຍທົ່ວໄປລວມມີ:
- ຂໍ້ມູນກະແຈກກະຈາຍຢູ່ໃນຫຼາຍລະບົບ (POS, ຕະຫຼາດ, CRM, ສື່ສັງຄົມ). ວິທີແກ້ໄຂແມ່ນການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນ ແລະ ການນຳໃຊ້ສາງຂໍ້ມູນ.
- ຂາດແຄນຊັບພະຍາກອນມະນຸດທີ່ມີທັກສະການວິເຄາະ. ວິທີແກ້ໄຂແມ່ນການຝຶກອົບຮົມພາຍໃນ ຫຼື ການຮ່ວມມືກັບທີ່ປຶກສາດ້ານຂໍ້ມູນ.
- ວັດທະນະທຳການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ສະຕິປັນຍາ. ວິທີແກ້ໄຂແມ່ນການຝຶກຝົນການນຳໃຊ້ແຜງຄວບຄຸມ ແລະ ການທົດລອງທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ.
- ຄວາມປອດໄພ ແລະ ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ. ວິທີແກ້ໄຂດັ່ງກ່າວຈັດຕັ້ງປະຕິບັດນະໂຍບາຍການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ ແລະ ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ.
ສະຫຼຸບ
ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງກຳໄລຜ່ານການວິເຄາະຂໍ້ມູນບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບການມີຂໍ້ມູນຫຼາຍເທົ່ານັ້ນ; ແຕ່ມັນກ່ຽວກັບການຫັນປ່ຽນມັນໃຫ້ເປັນການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນ ແລະ ສາມາດປະຕິບັດໄດ້. ຜ່ານການແບ່ງສ່ວນລູກຄ້າ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງລາຄາ, ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ, ການປັບປຸງຊ່ອງທາງການຂາຍ, ການຫຼຸດຜ່ອນການຍົກເລີກການຂາຍ, ແລະ ປະສິດທິພາບໃນການດຳເນີນງານ, ບໍລິສັດຕ່າງໆສາມາດເພີ່ມລາຍຮັບໄດ້ໃນຂະນະທີ່ຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນ. ກຸນແຈສູ່ຄວາມສຳເລັດແມ່ນຢູ່ໃນຈຸດປະສົງທາງທຸລະກິດທີ່ຊັດເຈນ, ຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ, ແລະ ວັດທະນະທຳຂອງບໍລິສັດທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ເທັດຈິງ. ໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີການແຂ່ງຂັນເພີ່ມຂຶ້ນ, ທຸລະກິດທີ່ໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກຂໍ້ມູນຢ່າງມີປະສິດທິພາບຈະມີປະໂຫຍດທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນການເພີ່ມກຳໄລຢ່າງຍືນຍົງ.
