Sunday, December 18, 2016

Naked Statistics ทำไมต้องเรียนสถิติ?

Naked Statistics (2013) by Charles Wheelan


สถิติคืออะไร เรียนไปทำไม เป็นสิ่งที่อาจารย์ไม่เคยบอก เข้าห้องเรียนไปแบบงงๆ สูตรเต็มไปหมดเลยแล้วก็สอบให้มันผ่านๆไป ... แค่นั้น จริงหรอ !?

คนส่วนใหญ่บอกว่าไม่ชอบวิชาคณิตศาสตร์ เลยไม่ชอบสถิติ แต่สองวิชานี้ต่างกันตรงนี้ฮะ ... pure mathematics เป็นเรื่องของการคำนวณพิสูจน์สมการล้วนๆ ... ส่วน statistics เป็นเรื่องของความหมายที่มากับตัวเลข... ซึ่งถ้าเราเข้าใจความหมายและที่มาของตัวเลขเหล่านั้น จะทำให้เราเข้าใจปรากฎการณ์ที่เรากำลังศึกษาอยู่ และช่วยให้เราตัดสินใจเรื่องนั้นๆได้ดีขึ้นอย่างมาก ก. ล้านตัว และนี่คือประโยชน์ของการเรียนสถิตินั่นเอง

สถิติช่วยให้เราเข้าใจทุกสิ่งทุกอย่างบนโลกใบนี้ เริ่มตั้งแต่ DNA ของมนุษย์ไปจนถึงการซื้อล๊อตเตอรี่ แพทย์สามารถใช้สถิติเพื่อหาปัจจัยที่ส่งผลกับความเสี่ยงของโรคต่างๆได้ นักการตลาดใช้สถิติเพื่อพยากรณ์ยอดขาย เป็นต้น ไม่ว่าวันนี้เราจะทำงานในสายงานไหน ความรู้ความเข้าใจในสถิติจะช่วยให้เราทำงานได้ดีขึ้น ตัดสินใจได้ดีขึ้น และไม่ถูกหลอกได้ง่ายๆ ด้วยตัวเลขที่ถูกนำเสนอผ่านโทรทัศน์ หนังสือพิมพ์ รายงานบริษัท อินเตอร์เน็ท หรือ poll แบบสอบถามต่างๆ
"โลกนี้มีการโกหกอยู่ 3 แบบ ได้แก่ Lies (โกหก), Damned Lies (ตอแหล), and Statistics (สถิติ)" กล่าวโดย เบนจามิน ดิสราเอลี่ นายกรัฐมนตรีประเทศอังกฤษ ช่วงปี 1800s
โดยหนังสือในตำนาน ขายดีระดับโลกอย่าง How to lie with statistics เขียนโดย Darrell Huff ในปี 1954 ได้อธิบายเรื่องนี้ไว้ชัดเจนมากๆ ว่าสถิติสามารถบิดเบือนความจริงได้ขนาดไหน เวอร์ชั่นแปลไทยของหนังสือเล่มนี้ก็มีแล้ว (แต่อ่านไม่ค่อยรู้เรื่อง 555+) มันเป็นเรื่องง่ายมากเลยที่เราจะหลอกคนด้วยสถิติ ยิ่งคนที่ไม่เข้าใจสถิติเนี่ย ยิ่งถูกหลอกได้ง่ายไปอี๊กกก เสียงสูง! ตัวอย่างเช่น ข่าวด้านล่างนี้

Saturday, December 10, 2016

Facebook ad optimization เข้าใจ ใช้เป็น โฆษณาปัง!

Facebook news feed
facebook ใช้เวลาเพียงสิบกว่าปีนิดๆ ก้าวขึ้นมาเป็น social network อันดับหนึ่งของโลก ด้วยจำนวนผู้ใช้ทั่วโลกมากกว่า 1,000 ล้านคนต่อวัน อ้างอิงจาก facebook earning report Q2'2016 เค้าเคลมว่าจำนวนผู้ใช้ facebook ผ่าน mobile devices ทั่วโลกเพิ่มขึ้น 21% จากปีที่แล้วด้วย

ถ้าวันนี้เดินไปถามนักการตลาด ว่าจะทำโฆษณาที่ไหนดี เชื่อว่าทุกคนต้องเอ่ยชื่อ facebook เป็นหนึ่งใน channel ที่ต้องปั้นแบรนด์แน่ๆ มีทั้ง page มีทั้ง ad formats ตั้งหลายแบบให้เลือกใช้ แถมมี audience insights ที่ช่วยให้แบรนด์เข้าใจผู้บริโภคบนโลกออนไลน์ได้ดีขึ้นอีกด้วย นี่ยังไม่พูดถึง atlas หรือพวก audience network เลยนะ product line เค้ามีเยอะมากๆ
"จำนวนผู้ใช้อินเตอร์เน็ตในประเทศไทย ทะลุ 40 ล้านคนไปแล้ว (internet penetration ประมาณ 60%) ส่วนจำนวนผู้ใช้ facebook ในประเทศไทยประมาณ 37 ล้านคน โดยกรุงเทพจัดว่าเป็นเมืองที่มี facebook users หนาแน่นมาก อันดับต้นๆของโลกเลยทีเดียว"
facebook พัฒนาตัวเองเป็นศูนย์กลางในการค้นหาสิ่งใหม่ๆ เหมือนกับ Google Search Engine เลย แต่ว่าทำได้ดีกว่าในแง่ของการทำ personalized experience โดยมี news feed เป็นหน้าต่างสำคัญที่เปิดโอกาสให้นักการตลาดยิงโฆษณาที่เบลนด์ไปกับเรื่องราวชีวิตของกลุ่มเป้าหมายเลย และนี่คือสิ่งที่ทำให้โฆษณาบน facebook ต่างจากช่องทางอื่นๆ เพราะการสื่อสารระหว่างแบรนด์กับผู้บริโภคเกิดขึ้นแบบเนียนๆ (i.e. seamless communication) !!


แต่การทำโฆษณาบน facebook ไม่ใช่แค่มีรูป มีวีดีโอ มี content แล้วก็ยิงๆมันออกไปเลย ชีวิตเราไม่ได้ง่ายแบบนั้นมะ 555+ ถ้าอยากให้ ad เราปัง มีเรื่องที่เราต้องทำความเข้าใจก่อน ซึ่งพื้นฐานสำคัญคือเรื่องของ Reach กับ Frequency รวมถึงวิธีการวัดผล brand measurement ของเราด้วย ประมาณว่าที่เรายิงโฆษณาออกไปเนี่ยมันได้ผลจริงๆ และคุ้มกับการลงทุนหรือเปล่า?
"facebook เลิกใช้ measurement พวก like, share, comment, engagement ในการวัด performance ของโฆษณาไปนานแล้ว โดยทุกวันนี้ facebook ให้ความสำคัญอย่างมากกับเรื่อง brand impact เช่น brand awareness, loyalty, และ sales (conversion) ที่เกิดจากการทำโฆษณามากกว่า"
ทีมวิจัยของเฟซบุ๊ค Facebook IQ ได้ทำการวิเคราะห์ผลแบบ meta analysis โดยการรวบรวมข้อมูลหลายๆ campaign ทั่วโลก (เยอะมาก ก.ล้านตัว) เพื่อที่จะหาว่าปัจจัยอะไรที่สำคัญและทำให้ ad ตัวนั้นปัง รวมถึงการทำ reach & frequency optimization ที่สร้าง impact สูงสุดให้กับแบรนด์ของเรา

Wednesday, December 7, 2016

Bayes Theorem กับการไขรหัสลับ Enigma ในช่วงสงครามโลกครั้งที่สอง

The Imitation Game (2014)
The Imitation Game (2014)
เมื่อวานแอดเพิ่งได้ดูหนังเรื่อง The Imitation Game (2014) นำแสดงโดยดาราคุณภาพอย่าง Benedict Cumberbatch ที่รับบทเป็น Alan Turing นักคณิตศาสตร์อัจฉริยะชาวอังกฤษ ที่มีส่วนร่วมสำคัญในการไขรหัสลับ Enigma ของฮิตเลอร์ และช่วยให้ฝั่งสัมพันธมิตรชนะสงครามโลกครั้งที่สอง ในช่วงระหว่างปี 1939 - 1945

แต่ว่า ... เป็นที่น่าเสียดายที่คนทั่วไปรู้จักชื่อของ Alan Turing น้อยมาก ทั้งๆที่สิ่งประดิษฐ์ของอลันตอนทำงานให้หน่วยราชการลับของรัฐบาลอังกฤษ (MI6) เป็นรากฐานสำคัญของสองสิ่งที่นักวิทยาศาสตร์ใช้อยู่ในปัจจุบัน ได้แก่
  1. Bayes Theorem ที่อธิบายเรื่องความน่าจะเป็นที่อัพเดทตัวเองได้ตามข้อมูลใหม่ที่มีมากขึ้น
  2. Turing Machine ที่สามารถ simulate computer algorithms ทั้งหลายได้ไม่ว่าโมเดลนั้นจะซับซ้อนเพียงไหนก็ตาม 
จริงๆแล้ว Turing ไม่ได้เป็นคนคิด Bayes Theorem ขึ้นมาหรอก แต่ว่าเป็นคนที่ทำให้มันเป็นที่รู้จักไปทั่วโลกต่างหาก! ผู้ที่ค้นพบทฤษฎีนี้คนแรกคือ Thomas Bayes นักสถิติชาวอังกฤษ (1702-1762) โดยสร้างหลักการขึ้นมาจากความอยากจะทำนายความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคตที่เค้าไม่รู้อะไรเลย นอกจากความน่าจะเป็นของเหตุการณ์นั้นที่เคยเกิดขึ้นมาแล้วในอดีต