ในบทความนี้ผมจะมาแชร์ประสบการณ์ตรงจากการใช้ Power BI กับเป็นส่วนหนึ่งของโปรเจกต์จริง ซึ่งตัวอย่างที่ผมนำมาแบ่งปันคือแดชบอร์ดการจดทะเบียนรถยนต์ในประเทศไทย | วิเคราะห์ยอดขาย ส่วนแบ่งตลาด และแนวโน้มอุตสาหกรรม (Thailand Car Registration Dashboard | Sales, Market Share & Automotive Insights Power BI Dashboard)
Table of Contents
1. จุดประสงค์ของโปรเจกต์นี้ (Objective of this project)
1.1) เพื่อความอัตโนมัติในการหา Insight แบบรวดเร็ว (To enable fast and automated insight discovery)
ในทุกต้นเดือน เว็บไซต์ของกลุ่มสถิติการขนส่ง (https://web.dlt.go.th/statistics/) จะอัปโหลดข้อมูลการจดทะเบียนรถยนต์ ซึ่งสามารถดาวน์โหลดเป็นไฟล์ Excel มาใช้งานต่อได้โดยตรง การใช้ Power BI ช่วยให้เราสามารถดึง Insight ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ
1.2) เหตุผลที่ควรวิเคราะห์ยอดจดทะเบียนรถยนต์ (Reasons to Analyze Car Registration Data)
ยอดจดทะเบียนรถใหม่ถือเป็นข้อมูลจริงที่สะท้อนพฤติกรรมการซื้อรถของผู้บริโภคในประเทศไทย หากสามารถวิเคราะห์และเจาะลึกข้อมูลนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เราจะสามารถเข้าใจสถานการณ์ตลาด และวางแผนกลยุทธ์ให้สอดคล้องกับความเป็นจริงได้ดียิ่งขึ้น
1.3) กลุ่มเป้าหมายของผู้ใช้งาน (Target audience user Group)
ผู้บริหารระดับสูง, ผู้จัดการเขตการขาย, ทีมนักการตลาด และผู้จำหน่าย สามารถใช้แดชบอร์ดนี้เพื่อมองเห็นโอกาสทางธุรกิจในแต่ละพื้นที่ได้อย่างรวดเร็ว และสนับสนุนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้อย่างแม่นยำ
2. ทักษะและความรู้ที่จำเป็นในการสร้างแดชบอรด์นี้ (The skills and knowledge required for this dashboard building)
2.1) ความรู้และประสบการณ์ในอุตสาหกรรมรถยนต์ (Knowledge and experience in the automotive industry)
การสร้างแดชบอร์ดนี้จำเป็นต้องมีพื้นฐานความรู้เกี่ยวกับอุตสาหกรรมยานยนต์ เช่น แบรนด์, ประเภทสินค้า, กลุ่มตลาด (Segment), ขั้นตอนการจดทะเบียน รวมถึงความเข้าใจในตลาดของแต่ละพื้นที่ การเข้าใจบริบทเหล่านี้จะช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลแม่นยำยิ่งขึ้น
2.2) ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล (Analytical Thinking Skills)
ผู้สร้างต้องสามารถเปรียบเทียบข้อมูลในรูปแบบต่างๆ ได้ เช่น:
- YTD (Year-to-Date)
- YoY (Year-over-Year)
- Market Share
- Portion
- Segment
- Benchmark
สิ่งเหล่านี้ช่วยให้สามารถประเมินสถานการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ มองเห็นจุดแข็ง จุดอ่อน และสามารถตัดสินใจปรับกลยุทธ์ได้อย่างเหมาะสม
2.3) ความรู้ทางเทคนิคเกี่ยวกับ Power BI, Power Query และ Excel (Technical Knowledge in Power BI, Power Query, and Excel)
ผู้สร้างต้องมีความเข้าใจเชิงลึกในเครื่องมือที่ใช้ โดยเฉพาะ:
- Data Cleaning (ETL ด้วย Power Query): การจัดการข้อมูลให้พร้อมใช้งานอย่างเป็นระบบ
- Data Relationship: การเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายแหล่งให้ทำงานร่วมกันได้อย่างถูกต้อง
- DAX (Data Analysis Expressions): การเขียนสูตรวิเคราะห์ข้อมูล
- Time Intelligence Functions: การจัดการกับข้อมูลเชิงเวลา เช่น การเปรียบเทียบรายเดือนหรือรายปี
- Chart Interactivity: การใช้เครื่องมือกราฟ เช่น Bar, Line, Slicer, Card, Map เป็นต้น (ในกรณีของผมจะไม่เน้นใช้กราฟที่ซับซ้อนมากนัก เพราะ Bar Chart และ Line Chart เพียงพอแลัเขสำหรับการวิเคราะห์เชิงลึกแล้ว)
- การออกแบบ Layout ของ Dashboard: การวางโครงสร้างของแดชบอร์ดให้ผู้ใช้งานสามารถเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลได้ง่าย
- Storytelling with Data: การเล่าเรื่องด้วยข้อมูลให้เข้าใจง่าย สื่อสารตรงประเด็น และนำไปปรับใช้ได้จริงในเชิงกลยุทธ์ ทั้งในระดับบุคคลและทีมงาน
3. ข้อมูลเชิงลึกของ Dashboard แต่ละหน้า (Key Insight Dashboards & Insight)
3.1) รายงานสรุปผู้บริหาร (Executive Summary)
แดชบอร์ดหน้านี้มีเป้าหมายเพื่อให้ผู้ใช้งานเข้าใจภาพรวมของอุตสาหกรรมรถยนต์ในแต่ละปี โดยเปรียบเทียบกับปีที่แล้วเป็นหลัก โดยแบ่งออกเป็นหลายองค์ประกอบเพื่อให้สามารถวิเคราะห์ได้อย่างครอบคลุม ดังนี้:
3.1.1) การจดทะเบียนประเภทรถยนต์เทียบรายปี (Total LY Type by Year)
ใช้ Stacked Column Chart เพื่อแสดงทั้ง จำนวนรวม และ สัดส่วน (%) ของรถยนต์แต่ละประเภทในแต่ละปีมีการแสดงค่า Vol% Growth เพื่อเปรียบเทียบอัตราการเติบโตเมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า
ประเภทรถแบ่งเป็น:
- ร.ย.1: รถยนต์นั่งส่วนบุคคลไม่เกิน 7 คน
- ร.ย.3: รถยนต์บรรทุกส่วนบุคคล
การใช้รูปแบบกราฟซ้อนแบบนี้ช่วยให้เห็นความเปลี่ยนแปลงในแต่ละปีได้ชัดเจนทั้งในแง่ปริมาณและสัดส่วน
3.1.2) การจดทะเบียนตามชนิดเชื้อเพลิง (Total Fuel Type by Year)
หลักการเหมือนกันครับ
แบ่งเชื้อเพลิงหลักออกเป็น 5 ประเภท ได้แก่:
- Diesel
- Benzene
- Hybrid (รวมกลุ่ม Benzene-Hybrid, Plug-in Hybrid และ Diesel-Hybrid)
- EV (รวมรถยนต์พลังงานไฟฟ้าทั้งหมด)
- Others (รวม CNG, LPG และประเภทอื่นๆ)
กราฟแสดง: ปริมาณจดทะเบียนของแต่ละเชื้อเพลิงในแต่ละปี Portion (% ของยอดรวม) ของแต่ละประเภท% Vol Growth เพื่อวัดการเติบโตหรือถดถอยของแต่ละเชื้อเพลิงเทียบกับปีก่อน การจัดกลุ่มเชื้อเพลิงเช่นนี้ช่วยให้เห็นแนวโน้มของตลาดพลังงานในอุตสาหกรรมรถยนต์ในแต่ละปีได้อย่างชัดเจนและง่ายต่อการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
3.1.3 การจดทะเบียนตามชนิดเชื้อเพลิงแบบรายเดือน (Total Fuel Type by Time Series)
ใช้ Line Chart เพื่อแสดงแนวโน้มการจดทะเบียนรถยนต์แยกตามประเภทเชื้อเพลิงรายเดือน ตลอดช่วงปีที่ผ่านมาจนถึงเดือนปัจจุบัน
เป้าหมายของกราฟนี้คือช่วยให้เห็น แนวโน้ม (Trend) อย่างต่อเนื่อง ว่าประเภทใดกำลังเติบโตหรือชะลอตัว ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการวิเคราะห์ภาพรวมและการคาดการณ์ล่วงหน้า
3.1.4) การจดทะเบียนตามแบรนด์รถยนต์ (ฺBrand Volume)
ใช้ Cluster Bar Chart เปรียบเทียบยอดจดทะเบียนรายแบรนด์แบบ Year-to-Date (YTD) ของปีนี้กับปีที่แล้ว โดยแสดง:
- จำนวนจดทะเบียนของแต่ละแบรนด์
- Market Share (%) พร้อมแสดงใน Data Label เพื่อให้เห็นสัดส่วนตลาดชัดเจน
นอกจากนี้ ยังมีแถบด้านขวาที่แสดงผลต่างแบบ YoY (% Diff) เพื่อตอบคำถามสำคัญว่าแบรนด์ใดเติบโตขึ้นหรือลดลงมากน้อยเพียงใดในเชิงปริมาณและเปอร์เซ็นต์
3.1.5) องค์ประกอบอื่นๆ (Other key components)
- Cards ด้านขวาบน: แสดงยอดจดทะเบียนรวมของปีนี้และปีที่แล้ว พร้อมเปรียบเทียบ % YoY Change เพื่อให้ผู้ใช้งานเห็นภาพรวมในพริบตา
- Update Date: ระบุเดือนที่ข้อมูลล่าสุดถูกอัปเดต เพื่อให้มั่นใจว่าผู้ใช้งานเข้าใจบริบทของข้อมูลที่กำลังดูอยู่
- Navigation Menu ด้านซ้ายบน: สามารถคลิกเพื่อเปลี่ยนหน้าแดชบอร์ดได้อย่างรวดเร็ว เพิ่มความคล่องตัวในการใช้งาน
Slicer ด้านซ้ายมือ: ออกแบบให้เป็นแบบ Button-style ที่แม้จะใช้พื้นที่มาก แต่ให้ประสบการณ์การใช้งานที่ดีขึ้น เพราะสามารถเลือกเปรียบเทียบมุมมองต่างๆ ได้อย่างสะดวกและรวดเร็วโดยไม่ต้องพึ่ง Dropdown Menu
3.2) รุ่นรถที่ขายดีที่สุด (Top-Selling Models)
แดชบอร์ดหน้านี้ออกแบบมาเพื่อให้ผู้ใช้งานเข้าใจภาพรวมของ รุ่นรถยนต์ที่มียอดจดทะเบียนสูงสุด ในปีปัจจุบัน โดยเปรียบเทียบกับปีที่แล้วแบบ Year-to-Date (YTD) เพื่อให้สามารถวิเคราะห์แนวโน้มของตลาดและการเปลี่ยนแปลงของแต่ละรุ่นได้อย่างชัดเจน
3.2.1) ยอดจดทะเบียนรายรุ่นรถยนต์ (Model Sales Ranking Y vs Y-1)
- ใช้ Table Chart เพื่อแสดงยอดจดทะเบียนรายรุ่นของปีนี้ (Y) เทียบกับปีที่แล้ว (Y-1)
- แสดงผลต่างในเชิงจำนวน (Diff) และเปอร์เซ็นต์ (%Diff) พร้อมใช้ สีเขียว แสดงการเพิ่มขึ้น และ สีแดง แสดงการลดลง เพื่อให้เข้าใจได้ทันทีในเชิงภาพ
- สำหรับรถยนต์รุ่นใหม่ที่ไม่มีข้อมูลในปีก่อน จะระบุว่า “New Model” เพื่อให้เห็นว่าเป็นรุ่นที่เพิ่งเปิดตัวในปีนี้
จุดเด่นของตารางนี้คือความสามารถในการสังเกตการเปลี่ยนแปลงของความนิยมในรุ่นต่างๆ แบบเรียลไทม์ และวิเคราะห์ได้ทันทีว่ารุ่นไหนกำลังเติบโตหรือลดลง
3.2.2) สัดส่วนยอดจดทะเบียนรายรุ่น (Model Sales Mix Y)
- ใช้ Cluster Bar Chart เพื่อแสดง สัดส่วนยอดจดทะเบียน ของแต่ละรุ่นในปีปัจจุบัน
- แสดงทั้ง จำนวนจดทะเบียน และ % Market Share ของแต่ละรุ่น
กราฟนี้ช่วยให้ผู้ใช้งานเข้าใจว่ารุ่นใดมีส่วนแบ่งตลาดสูงสุดในปีล่าสุด และสามารถใช้ในการติดตาม Movement หรือแนวโน้มการเติบโตของรุ่นต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
3.2.3) องค์ประกอบอื่นๆ (Other key components)
- Cards ด้านขวาบน: แสดงยอดจดทะเบียนรวมของปีนี้และปีที่แล้ว พร้อมเปรียบเทียบ % YoY Change เพื่อให้ผู้ใช้งานเห็นภาพรวมในพริบตา
- Update Date: ระบุเดือนที่ข้อมูลล่าสุดถูกอัปเดต เพื่อให้มั่นใจว่าผู้ใช้งานเข้าใจบริบทของข้อมูลที่กำลังดูอยู่
- Navigation Menu ด้านซ้ายบน: สามารถคลิกเพื่อเปลี่ยนหน้าแดชบอร์ดได้อย่างรวดเร็ว เพิ่มความคล่องตัวในการใช้งาน
- Slicer ด้านซ้ายมือ: ออกแบบให้เป็นแบบ Button-style ที่แม้จะใช้พื้นที่มาก แต่ให้ประสบการณ์การใช้งานที่ดีขึ้น เพราะสามารถเลือกเปรียบเทียบมุมมองต่างๆ ได้อย่างสะดวกและรวดเร็วโดยไม่ต้องพึ่ง Dropdown Menu
3.3) ส่วนแบ่งการตลาด (Market Share Heat Map)
แดชบอร์ดหน้านี้ถูกออกแบบมาเพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถวิเคราะห์ ความแข็งแรงของแบรนด์ในแต่ละจังหวัด ได้อย่างชัดเจน โดยมีความสามารถในการเลือกกรองข้อมูลตามประเภทการจดทะเบียน (ร.ย.) และชนิดเชื้อเพลิง เพื่อเน้นวิเคราะห์ตามกลุ่มเป้าหมายเฉพาะเจาะจง
3.3.1) การคำนวณ % Market Share รายภาค (Regional Market Share (%))
ในหน้านี้มีการใช้ Table Chart แสดงข้อมูลภาพรวมของทุกจังหวัดทั่วประเทศ โดยแบ่งออกเป็นภูมิภาค (ภาค) และเรียงลำดับตามจำนวนยอดจดทะเบียนรวมจากมากไปน้อย เพื่อสะท้อนขนาดของตลาดในแต่ละพื้นที่
โครงสร้างของตารางประกอบด้วย
- Province: ชื่อจังหวัด
- All: ยอดจดทะเบียนทั้งหมดในจังหวัดนั้น
- Brand: ยอดจดทะเบียนเฉพาะของแบรนด์ที่เลือก
- %Share: คำนวณโดยนำยอดจดของแบรนด์หารด้วยยอดจดทั้งหมดในจังหวัดนั้น
แนวทางการวิเคราะห์ความแข็งแรงของแบรนด์ (Benchmarking Logic) ใช้หลักเกณฑ์ในการเปรียบเทียบ %Share ของจังหวัดนั้น กับทั้งค่าเฉลี่ย %Share ประเทศ และ %Share ภาค เพื่อประเมินความแข็งแรงของแบรนด์ในพื้นที่นั้น โดยแบ่งเป็น 3 กลุ่ม:
- พื้นหลังสีเขียว (แข็งแรงมาก) เมื่อ %Share ของจังหวัด สูงกว่า ทั้ง %Share ของประเทศ และ ของภาค
- พื้นหลังสีเหลือง (แข็งแรงระดับกลาง) เมื่อ %Share ของจังหวัด สูงกว่า ค่าหนึ่งในสอง (ประเทศหรือภาค)
- พื้นหลังสีแดง (แข็งแรงน้อย) เมื่อ %Share ของจังหวัด ต่ำกว่า ทั้ง %Share ประเทศ และ %Share ภาค
การใช้โค้ดสีนี้ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถ ระบุโอกาสหรือปัญหาเชิงพื้นที่ ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ
3.3.2) องค์ประกอบอื่นๆ (Other key components)
- Slicer ด้านบน:
- สามารถกรองข้อมูลตามประเภทการจดทะเบียน (ร.ย.), ประเภทเชื้อเพลิง, และแบรนด์
- ฟังก์ชันนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการเจาะลึก เพราะแต่ละแบรนด์มีสินค้าและกลุ่มเป้าหมายที่แตกต่างกัน
- Cards สรุปภาพรวมตลาด:
- แสดงตัวเลขรวมของ ยอดจดทะเบียนทั้งหมด, ยอดจดทะเบียนของแบรนด์ที่เลือก, %Market Share รวม
- ช่วยให้เห็นภาพรวมของแบรนด์ในบริบทของตลาดทั้งหมดได้ในทันที
3.4) แนวโน้มยอดขายรายรุ่นรถ (Models Sales Trend)
แดชบอร์ดหน้านี้ถูกออกแบบมาเพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถ วิเคราะห์ยอดขายรายรุ่นของรถยนต์ ในแต่ละแบรนด์และแต่ละเดือนได้อย่างละเอียด โดยเน้นความยืดหยุ่นในการเลือกมุมมองตามความต้องการของผู้ใช้งาน
3.4.1 การเลือกมุมมองการแสดงผล
ผู้ใช้งานสามารถสลับระหว่าง 2 มุมมองหลัก ได้แก่:
- ✅ Table View:
เหมาะสำหรับการดูรายละเอียดเชิงลึกของยอดขายแต่ละเดือนแบบตัวเลข จำแนกรายแบรนด์และรุ่น โดยแสดงจำนวนยอดขายของแต่ละเดือนในรูปแบบตาราง เหมาะสำหรับผู้ใช้งานที่ต้องการตรวจสอบข้อมูลแบบแม่นยำ - 📈 Chart View:
เหมาะสำหรับการดูแนวโน้มการเปลี่ยนแปลง (Trend) ของแต่ละรุ่นในช่วงเวลา ใช้ Line Chart เพื่อแสดงความเคลื่อนไหวของยอดขายรายเดือน ซึ่งสามารถช่วยระบุช่วงเวลาที่มีการเติบโตหรือชะลอตัวได้อย่างชัดเจน
3.4.2 ฟังก์ชัน Slicer สำหรับการเจาะลึก
ด้านซ้ายของแดชบอร์ดมี Slicer ที่ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถกรองข้อมูลเฉพาะกลุ่มที่สนใจ ได้แก่:
- ประเภทยอดจดทะเบียน (ร.ย.)
- แบรนด์รถยนต์
- รุ่นรถยนต์
- ภาค
- จังหวัด
การใช้ Slicer เหล่านี้ช่วยให้สามารถปรับมุมมองการวิเคราะห์ได้อย่างลึกซึ้ง และเหมาะกับผู้ใช้งานที่ต้องการข้อมูลเฉพาะด้าน เช่น วิเคราะห์รุ่นขายดีเฉพาะในบางจังหวัด หรือดูพฤติกรรมการซื้อในแต่ละภาค
3.4.3 Cards แสดงภาพรวม
ด้านขวาบนของแดชบอร์ดมีการแสดงข้อมูลสรุปในรูปแบบ Card View ได้แก่:
- ยอดขายรวมทั้งหมด (Amount Model)
- ยอดขายเฉลี่ยต่อรุ่น (AVG Amount Model)
ช่วยให้เข้าใจภาพรวมของยอดขายในระดับสูงก่อนลงรายละเอียด
3.5) Market Opportunity by Area
แดชบอร์ดหน้านี้ถูกออกแบบมาเพื่อตอบโจทย์การ ค้นหา Insight เชิงพื้นที่ ว่าในแต่ละจังหวัดมี โอกาสในการเพิ่มยอดขายและขยาย Market Share (%) อย่างไรบ้าง โดยรวบรวม องค์ประกอบที่สำคัญในการวิเคราะห์ตลาดระดับจังหวัด ไว้ในหน้าเดียว เพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถดูภาพรวมและเจาะลึกได้ทันทีอย่างสะดวก
เป้าหมายหลักของหน้านี้
- วิเคราะห์โอกาสทางการตลาดในเชิงพื้นที่
- เปรียบเทียบยอดขายของแบรนด์และรุ่นกับตลาดรวม
- ประเมินภาพรวมของแนวโน้มตลาดจากหลายมุมมอง
- เหมาะสำหรับวิเคราะห์ว่า “รุ่นไหนขายได้ดีในพื้นที่นี้, ตลาดเชื้อเพลิงแต่ละประเภทเป็นอย่างไร,จำนวนและพฤติกรรมคนซื้อรถในพื้นที่นี้เป็นอย่างไร และจะปรับกลยุทธ์เพื่อแข่งขันอย่างไร”
3.5.1) จำนวนการจดทะเบียนพล็อตในแผนที่ (Interactive Map View)
- แสดงตำแหน่งและขนาดของจำนวนจดทะเบียนในแต่ละพื้นที่
- แต่ละสีแทนภาคที่จดทะเบียน
- ใช้เพื่อเข้าใจภาพรวมของการกระจายยอดจดทะเบียนตามพื้นที่
3.5.2) การจดทะเบียนประเภทรถยนต์เทียบรายปี (Total LY Type by Year)
- แสดงแนวโน้มการจดทะเบียนรถยนต์แยกตามประเภทเชื้อเพลิงในแต่ละปี (2024 vs 2025)
- ใช้เปรียบเทียบการเติบโตหรือถดถอยของพฤติกรรมผู้บริโภคในแต่ละเชื้อเพลิง
- ช่วยตัดสินใจในการวางแผนผลิตภัณฑ์ (Product Mix) ให้เหมาะกับพื้นที่
3.5.3) ส่วนแบ่งการตลาดรายเดือน (Market Share by Time Series)
- แสดงแนวโน้มของ Market Share (%) รายเดือน
- เทียบระหว่างยอดจดทะเบียนรวมของตลาดกับแบรนด์
- ระบุช่วงเวลาที่แบรนด์ได้เปรียบหรือเสียเปรียบในตลาดได้ชัดเจน
3.5.4) การจดทะเบียนตามแบรนด์รถยนต์ (ฺBrand Volume)
- เปรียบเทียบยอดขายรวมของแต่ละแบรนด์ (Year-to-Date)
- แสดง Market Share (%) เพื่อวัดความแข็งแรงของแบรนด์
- ใช้ประกอบการประเมินคู่แข่งหลักในแต่ละพื้นที่
3.5.5) การจัดอันดับรุ่นรถ (Model Ranking)
- แสดงอันดับรุ่นรถขายดีในตลาด (โดยไม่แยกประเภทเชื้อเพลิง เพราะข้อมูลไม่สามารถแยกได้)
- ใช้เพื่อดูว่าสินค้าของแบรนด์ไหนกำลังทำยอดได้ดี
- เหมาะสำหรับวิเคราะห์ว่า “ใครขายรุ่นไหนได้ดีในพื้นที่นี้ รุ่นไหนทำให้แบรนด์นั้นแข็งแรง และเราจะปรับแผนของเราอย่างไร”
3.5.6) การเปรียบเทียบส่วนแบ่งตลาด ระดับจังหวัด vs ภาค vs ประเทศ (Market Share Benchmark Province vs Region vs National)
- ตารางเปรียบเทียบ %Market Share ของแบรนด์ในระดับ:
- จังหวัด
- ภูมิภาค
- ประเทศ
- ใช้พื้นหลังสีเขียว/แดงเพื่อไฮไลต์ว่าแบรนด์แข็งแรงหรืออ่อนแอในแต่ละพื้นที่
- ✅ สีเขียว: แข็งแรงกว่าทั้งภาคและประเทศ
- ⚠️ สีเหลือง: แข็งแรงระดับกลาง
- ❌ สีแดง: ต้องปรับกลยุทธ์
3.5.7) องค์ประกอบอื่นๆ (Other key components)
- Cards ด้านขวาบน:
- แสดงยอดจดทะเบียนรวมปีปัจจุบัน (YTD)
- เปรียบเทียบกับยอดจดทะเบียนปีที่แล้ว (YTD)
- แสดง %Market Share และการเปลี่ยนแปลง YoY
- Navigator Button:
- ใช้เปลี่ยนไปยังหน้าดูรายละเอียดอื่นๆ ได้อย่างรวดเร็ว เช่น Executive Summary, Model Sales, Market Heat Map
- Slicer สำหรับการกรองข้อมูล
- Brand Group: เลือกแบรนด์ที่ต้องการวิเคราะห์
- Province / Region: เลือกพื้นที่เฉพาะ
- LY Type / Fuel Type: ปรับตามประเภทการจดทะเบียนและพลังงาน
4. ความท้าทายและแนวทางแก้ไข (Challenges & Solutions)
หลังจากที่ผมได้ Publish Dashboard นี้ก่อนหน้านี้ออกไปและได้สำรวจ User ผู้ใช้งานทำให้พบว่ามีปัญหาหลายจุดที่ต้องปรับ ยกตัวอย่างเช่น
4.1) Challenge 1: การจัดการ Filter ซ้อนกัน (Overlapping Filters)
ปัญหา:
เมื่อต้องใช้ Slicer หลายตัวพร้อมกัน เช่น Province, Region, Fuel Type, LY Type และ Brand Group บางครั้งค่าที่เลือกอาจซ้อนหรือขัดแย้งกัน ทำให้แสดงผลข้อมูลผิด หรือไม่แสดงผลเลย
แนวทางแก้ไข:
ใช้ DAX ในการสร้าง Custom Measures และ CALCULATE() ร่วมกับ REMOVEFILTERS(), FILTER(), และ ALLSELECTED() เพื่อควบคุม Context ของ Filter อย่างแม่นยำ โดยเฉพาะในกรณีที่ต้องการให้ Measure หนึ่งยังคงแสดงค่ารวมในบางมิติ แต่แยกในอีกมิติหนึ่ง
4.2) Challenge 2: UI/UX ที่ใช้งานยากในเวอร์ชันแรก
ปัญหา:
ผู้ใช้งานระดับผู้บริหารต้องการเข้าถึง Insight ได้เร็ว โดยไม่ต้องคลิกหลายครั้งหรืออ่านข้อมูลจำนวนมาก การใช้ Dropdown แบบ Default ทำให้ UX โดยรวมไม่สะดวก
แนวทางแก้ไข:
- เปลี่ยนจาก Dropdown Slicer เป็น Button/Tile-style Slicers ที่กดได้ทันที เพื่อให้ใช้งานง่ายและเร็วขึ้น แม้จะใช้พื้นที่มากกว่า
- ปรับ Layout ให้กลุ่มข้อมูลที่เกี่ยวข้องอยู่ใกล้กัน เช่น วาง Card KPI คู่กับกราฟแนวโน้ม เพื่อให้ดูภาพรวมและรายละเอียดในจุดเดียว
- ลดความซับซ้อนของกราฟ เช่น หลีกเลี่ยงการใช้ Custom Chart ที่ซับซ้อน และใช้กราฟพื้นฐาน (Bar/Line) ที่สื่อความได้ชัดเจน
5. บทสรุป (Conclusion)
แดชบอร์ด Registration นี้เป็นเพียงตัวอย่างหนึ่งจากงานจริงที่นำมาแชร์เพื่อเป็นแนวทาง ซึ่งผมได้มีการปรับปรุงและพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ตอบโจทย์ผู้ใช้งานมากที่สุด
โดยสรุปแล้ว แดชบอร์ดนี้สามารถช่วยให้ผม ทีมงาน และผู้บริหาร:
- เข้าถึง Insight ได้อย่างรวดเร็ว
- วางแผนและตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้น
- ลดเวลาในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Manual
- เห็นโอกาสและจุดอ่อนในแต่ละพื้นที่ได้อย่างชัดเจน
นอกจากนี้ แดชบอร์ดยังสามารถ พัฒนาต่อยอดได้อีกมาก ไม่ว่าจะเป็นการเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลแบบ Real-time, การเพิ่มการแจ้งเตือนเชิงพฤติกรรม, หรือการสร้างระบบ Recommendation เบื้องต้นสำหรับการขายในแต่ละพื้นที่
ลองดูบทความเพิ่มเติมได้ดังนี้
- Passive Income สำหรับพนักงานประจำ
- สร้างอิสรภาพทางการเงินได้อย่างไร
- รีวิวหนังสือ Grit เคล็ดลับแห่งความสำเร็จ
ปรึกษาเรื่องข้อมูล
รับปรึกษาหรือสอนเรื่องข้อมูล Excel, Data Visulization, Power BI, Dashboard สามารถติดต่อเข้ามาได้ที่
- Line OA : Bookintelligent