Quality Surveys: The Foundation of Strategic Precisionการสำรวจที่มีคุณภาพ เครื่องมือสำคัญของที่ปรึกษาในการวางกลยุทธ์

เบื้องหลังทุกกลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จ คือการได้มาของข้อมูลเชิงลึกที่ถูกนำมาวิเคราะห์อย่างรอบด้าน และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่แม่นยำไม่อาจอาศัยเพียงสัญชาตญาณหรือประสบการณ์ แต่ต้องตั้งอยู่บนพื้นฐานของ "ข้อมูลที่เชื่อถือได้" โดยหนึ่งในวิธีสำคัญที่ช่วยให้ได้ข้อมูลเหล่านั้นก็คือ การทำแบบสำรวจ (Survey) ซึ่งไม่ได้เป็นเพียงขั้นตอนเบื้องต้นในการเก็บข้อมูลเท่านั้น แต่เป็นการวางรากฐานสำหรับกระบวนการวิเคราะห์ ตีความ และตัดสินใจในระดับองค์กร

บทความนี้จะชวนคุณไปสำรวจกันว่าอะไรคือองค์ประกอบสำคัญของการทำแบบสำรวจ (Survey) และเหตุใดการเก็บข้อมูลเชิงลึกผ่านเครื่องมือนี้ จึงกลายเป็นสินทรัพย์สำคัญขององค์กรในยุคดิจิทัล

Behind Strategy the Power of Surveys เบื้องหลังการวางแผลกลยุทธ์จากพลังของเซอร์เวย์

การตัดสินใจในโลกธุรกิจต้องทำการอ้างอิงมาจากข้อมูลที่แม่นยำ และการสำรวจ (Survey) เป็นกุญแจสำคัญที่จะปลดล็อคข้อมูลเชิงลึกให้ธุรกิจนำไปใช้สร้างความได้เปรียบอย่างแท้จริง ซึ่งหลายคนอาจเข้าใจว่าการสำรวจ (Survey) เป็นเพียงการแจกแบบสอบถามเท่านั้น แท้จริงแล้ว แบบสอบถาม (Questionnaire) เป็นเพียงเครื่องมือหนึ่งที่ใช้ในกระบวนการสำรวจ (Survey)  โดยทำหน้าที่รวบรวมคำตอบจากกลุ่มเป้าหมาย ส่วนการสำรวจนั้นมีความครอบคลุมมากกว่า เพราะเป็นกระบวนการที่เริ่มตั้งแต่การตั้งวัตถุประสงค์ ออกแบบแบบสอบถาม เลือกกลุ่มเป้าหมาย เก็บข้อมูล วิเคราะห์ และสรุปผลเพื่อนำมาใช้ประโยชน์

ดังนั้นการสำรวจที่มีคุณภาพจึงไม่ใช่แค่การตั้งคำถามพื้นฐาน แต่คือการเก็บข้อมูลเชิงประจักษ์ที่ช่วยให้เราเข้าใจพฤติกรรม ปัญหา ความต้องการ และโอกาสต่าง ๆ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้ถือเป็นพื้นฐานสำคัญในการกำหนดทิศทางกลยุทธ์ทางธุรกิจ ช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างมั่นใจ และสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันอย่างแท้จริง โดยงานวิจัยและรายงานจากสถาบันชั้นนำทั่วโลกชี้ให้เห็นถึงความสำคัญของการสำรวจ (Survey) เช่น

• รายงานจาก McKinsey (2023) พบว่าองค์กรที่ใช้การสำรวจความคิดเห็นลูกค้าอย่างต่อเนื่อง มีอัตราการรักษาลูกค้าเพิ่มขึ้นเฉลี่ยถึง 23%

• ส่วน Adobe Digital Trends Report (2024) ระบุว่า 67% ของบริษัทที่ปรึกษาด้านดิจิทัลในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก ยกให้การทำการแบบสอบถาม (Survey) เป็นเครื่องมือหลักในการพัฒนา User Experience (UX)

• ข้อมูลจาก McKinsey ยังเผยว่า 72% ของการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ในโครงการ Transformation ของลูกค้า มีการอ้างอิงข้อมูลจากการทำเซอร์เวย์ภาคสนามอย่างชัดเจน

สำหรับในประเทศไทย กลุ่มบริษัทที่ปรึกษาด้านดิจิทัลอย่าง เช่น Opendream, Saturday School Research Unit และ ODDS (Open Data and Design Solutions) ได้นำเครื่องมือ Survey Intelligence มาใช้ในการเก็บข้อมูลเชิงลึกอย่างมีระบบและแม่นยำยิ่งขึ้น ตัวอย่างที่น่าสนใจคือ ODDS ซึ่งใช้การสำรวจร่วมกับเทคโนโลยี GIS Data และโมเดล Weighted Survey Sampling เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมการเดินทางของประชาชนในเมือง โดยเป็นส่วนหนึ่งของโครงการความร่วมมือกับหน่วยงานภาครัฐ เพื่อพัฒนาระบบขนส่งสาธารณะที่ตอบโจทย์ความเป็นจริงมากขึ้น วิธีการนี้ช่วยลดอคติของข้อมูล และเพิ่มความแม่นยำในการวางนโยบาย ซึ่งในช่วงเวลาเพียง 6 เดือน โครงการสามารถลดความแออัดในชั่วโมงเร่งด่วนได้จริงกว่า 15%

และจากตัวอย่างดังกล่าว สามารถสรุปได้ว่าการทำสำรวจ (Survey) คุณภาพสูงมีบทบาทสำคัญทั้งในแง่ของการออกแบบบริการ การวางกลยุทธ์ และการพัฒนาโมเดลธุรกิจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในยุคที่ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative Data) และข้อมูลเชิงบริบท (Contextual Data) กลายเป็นปัจจัยสำคัญของการสร้างความได้เปรียบเชิงแข่งขัน บริษัทที่ปรึกษาซึ่งสามารถพัฒนา Survey System ที่เชื่อถือได้จึงสามารถส่งมอบคุณค่าที่แตกต่างให้กับลูกค้าได้อย่างมีนัยสำคัญ

Great Strategy Starts with the Right Data กลยุทธ์ที่ดี เริ่มต้นจากการเก็บข้อมูลที่ใช่

ทุกการตัดสินใจที่สำคัญในการทำธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นการพัฒนาสินค้าใหม่ การออกแบบบริการ การกำหนดกลุ่มเป้าหมาย หรือแม้แต่การวางนโยบายระดับองค์กร ล้วนต้องมี “ข้อมูลที่ใช่” เป็นรากฐาน เพราะไอเดียที่เฉียบแหลมจะไม่สามารถเปลี่ยนเป็นผลลัพธ์ที่จับต้องได้ หากขาดความเข้าใจที่ลึกซึ้งต่อพฤติกรรมของผู้คน สภาพแวดล้อมของตลาด และข้อเท็จจริงที่เกิดขึ้นจริงในโลกธุรกิจ

ในฐานะที่ปรึกษาด้านกลยุทธ์และข้อมูล TIME Consulting เชื่อว่าการเก็บข้อมูลอย่างมีระบบคือ จุดเริ่มต้นของกลยุทธ์ที่ดี เราจึงได้รวบรวมองค์ความรู้ และการทำสำรวจ (Survey) ที่ดีว่าควรเริ่มจากจุดใด มีกระบวนการและขั้นตอนอย่างไร ตั้งแต่การตั้งคำถาม ไปจนถึงการวิเคราะห์เพื่อนำไปใช้จริงในระดับกลยุทธ์ พร้อมถอดบทเรียนจากโครงการจริงที่ TIME Consulting เคยดำเนินการ เพื่อให้คุณเห็นภาพของการใช้ “ข้อมูลที่ใช่” สู่การออกแบบ “กลยุทธ์ที่ใช่” อย่างเป็นรูปธรรม

• กำหนดวัตถุประสงค์ที่ชัดเจน (Define the Objective) ก่อนจะลงมือสำรวจ ต้องเริ่มต้นด้วยการตอบคำถามสำคัญที่สุดว่า “เราต้องการรู้เรื่องอะไร และเพื่ออะไร” เช่น ต้องการเข้าใจพฤติกรรมผู้ใช้บริการจริง ๆ หรืออยากรู้ปัจจัยที่ทำให้ลูกค้าตัดสินใจซื้อสินค้า เป้าหมายที่ชัดเจนจะเป็นเข็มทิศในการออกแบบแบบสอบถามและเลือกกลุ่มเป้าหมายได้ตรงจุด

• ออกแบบคำถามที่ตอบโจทย์ (Design the Questionnaire) คำถามในการสำรวจไม่ใช่แค่ถามให้ครบ แต่ต้อง “ถามให้ลึกและตรง” โดยคำนึงถึงทั้งรูปแบบคำถาม (ปลายเปิด/ปลายปิด), ลำดับคำถาม, และภาษาในการสื่อสารให้เข้าใจง่าย และไม่ชี้นำ การออกแบบที่ดีจะช่วยให้ได้ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative) และเชิงปริมาณ (Quantitative) ที่สามารถนำมาวิเคราะห์ต่อได้อย่างมีน้ำหนัก

• เลือกกลุ่มตัวอย่างและวิธีเก็บข้อมูล (Sampling & Data Collection) กลุ่มเป้าหมายคือใคร? จำนวนเท่าไหร่จึงจะเพียงพอ? เก็บข้อมูลผ่านช่องทางไหนจึงจะได้ความจริงที่สะท้อนพฤติกรรม? TIME Consulting ให้ความสำคัญกับการใช้วิธี Sampling ที่เหมาะสม เช่น Random Sampling, Stratified Sampling หรือ Weighted Sampling เพื่อให้ข้อมูลที่ได้มีความเที่ยงตรง และสามารถนำไปอ้างอิงระดับกลยุทธ์ได้จริง

• วิเคราะห์ข้อมูลอย่างเป็นระบบ (Analysis & Insight Extraction) หลังจากได้ข้อมูล ต้องเข้าสู่กระบวนการวิเคราะห์ ซึ่งไม่ใช่แค่การนับสถิติหรือทำกราฟ แต่คือการเชื่อมโยงข้อมูลเข้ากับบริบททางธุรกิจ เช่น พฤติกรรมที่พบสะท้อน Pain Point อะไร? มี Pattern ที่เชื่อมโยงกับกลุ่มลูกค้ารายได้ระดับใด? การวิเคราะห์เชิงลึกจะนำไปสู่ Insight ที่ใช้ในการออกแบบกลยุทธ์ได้อย่างตรงจุด

• แปลงข้อมูลเป็นกลยุทธ์ที่นำไปใช้ได้จริง (Strategic Application) ขั้นตอนสุดท้ายคือการแปลง Insight จาก Survey ให้กลายเป็น “แนวทางการตัดสินใจ” เช่น ปรับแผนการสื่อสาร, พัฒนาบริการใหม่, หรือปรับโครงสร้างนโยบายขององค์กร ซึ่งจะทำให้ข้อมูลไม่จบอยู่แค่ในรายงาน แต่กลายเป็นเครื่องมือในการเปลี่ยนแปลงจริงที่จับต้องได้

• การนำไปใช้และติดตาม (Action and Follow-Up) ถ่ายทอดผลลัพธ์ไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย พร้อมทั้งแผนกลยุทธ์หรือแผนปฏิบัติการที่ชัดเจน ติดตามและประเมินผลการดำเนินการตามข้อเสนอแนะ เพื่อ Feedback ว่ากระบวนการ Survey สอดคล้องกับเป้าหมายหรือไม่

  
  

สิ่งสำคัญที่ไม่ควรมองข้ามในการทำแบบสำรวจ (Survey) คือการออกแบบเครื่องมือให้มีทั้งความเที่ยงตรง (Validity) และความเชื่อมั่น (Reliability) โดยความเที่ยงตรงหมายถึงความสามารถของแบบสอบถามในการวัดสิ่งที่ต้องการวัดอย่างแท้จริง ขณะเดียวกัน ความเชื่อมั่นคือความคงที่ของผลลัพธ์ เมื่อนำแบบสอบถามชุดเดียวกันไปใช้กับกลุ่มเป้าหมายลักษณะใกล้เคียงกันในเวลาต่างกัน ผลลัพธ์ที่ได้ควรสอดคล้องกัน ซึ่งแสดงให้เห็นถึงเสถียรภาพของเครื่องมือ หนึ่งในวิธีประเมินความเชื่อมั่นที่นิยมคือการใช้ค่า Cronbach’s Alpha ซึ่งหากมีค่ามากกว่า 0.7 ขึ้นไป จะถือว่าอยู่ในระดับที่น่าเชื่อถือเพียงพอสำหรับการนำข้อมูลไปวิเคราะห์และใช้งานในเชิงกลยุทธ์ได้อย่างมั่นใจ

Survey สำคัญอย่างไร? เมื่อที่ปรึกษาด้านดิจิทัลต้องการมากกว่า “ความคิดเห็น”

การทำสำรวจ (Survey) ในยุคดิจิทัลไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือสำหรับการรวบรวม “ข้อมูลความคิดเห็น” จากกลุ่มเป้าหมายเท่านั้น แต่ยังเป็นจุดเริ่มต้นของการได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึก (Insight) ที่มีบทบาทสำคัญต่อการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ โดยเฉพาะในงานของที่ปรึกษาด้านดิจิทัลซึ่งต้องรับมือกับข้อมูลจำนวนมหาศาล ความซับซ้อนของระบบ และความคาดหวังของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็ว องค์กรในปัจจุบันจึงต้องการมากกว่าเสียงสะท้อนทั่วไป แต่ต้องการ “ข้อมูลที่สามารถนำไปใช้ได้จริง” เพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ การทำสำรวจ (Survey) อย่างเป็นระบบจะช่วยให้ที่ปรึกษาเข้าถึง “ความจริงที่ซ่อนอยู่” ของลูกค้า ทั้งในแง่ความคาดหวัง รูปแบบการใช้งาน และความรู้สึกที่มีต่อบริการ ผ่านการตั้งคำถามเชิงพฤติกรรม เช่น อะไรคือจุดที่ทำให้ผู้ใช้รู้สึกติดขัด หรืออะไรคือแรงกระตุ้นสำคัญที่นำไปสู่การตัดสินใจซื้อ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถนำไปต่อยอดสู่การออกแบบ UX/UI ที่ตอบโจทย์ยิ่งขึ้น หรือปรับโครงสร้างของผลิตภัณฑ์ให้ตรงใจกลุ่มเป้าหมายได้อย่างแท้จริง

นอกจากนี้ การสำรวจยังสามารถผสานเข้ากับเครื่องมืออื่น ๆ อย่าง Big Data, Social Listening หรือ Machine Learning เพื่อสร้างกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจริง (Data-Driven Strategy) ไม่ใช่แค่การคาดเดา ตัวอย่างเช่น ในการวางแผนแคมเปญการตลาดใหม่ บริษัทสามารถเริ่มต้นจากแบบสอบถามเชิงพฤติกรรมและนำมาวิเคราะห์ร่วมกับเทรนด์บนโซเชียลมีเดีย ทำให้ได้ภาพรวมที่แม่นยำยิ่งขึ้น ลดความเสี่ยงจากการใช้เพียงสัญชาตญาณหรือข้อมูลล้าสมัย อีกทั้ง ยังเป็นเครื่องมือสำคัญในการวัดผลแบบ Before-After ไม่ว่าจะเป็นการประเมินประสิทธิภาพของโครงการ หรือความพึงพอใจของลูกค้า เพื่อดูว่าสิ่งใดดีขึ้นหลังการดำเนินงาน และผู้ใช้รู้สึกต่างไปอย่างไร ข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้สามารถปรับปรุงงานหรือขยายผลได้อย่างเป็นระบบ

สุดท้าย การจัดทำรายงานจากการสำรวจ (Survey) ที่มีความน่าเชื่อถือ ยังเป็นการยกระดับองค์กรให้เป็นผู้นำทางความคิด (Thought Leadership) ที่ไม่ได้เพียงแค่ให้บริการหรือคำปรึกษาเท่านั้น แต่ยังกลายเป็นแหล่งข้อมูลเชิงวิเคราะห์ที่ลูกค้าและภาคอุตสาหกรรมให้การยอมรับ การเผยแพร่ Insight รายไตรมาสหรือรายปี พร้อมบทวิเคราะห์แนวโน้ม ไม่เพียงสร้างภาพลักษณ์ที่น่าเชื่อถือ แต่ยังตอกย้ำจุดยืนขององค์กรว่าเป็น “ผู้นำด้านข้อมูล” ที่พร้อมขับเคลื่อนอนาคตด้วยความเข้าใจและกลยุทธ์ที่แม่นยำ และยังมีแนวทางที่สามารถใช้เทคโนโลยีใหม่ เช่น Mobile Survey, Voice Survey, และ AI-Powered Dashboard เพื่อปรับปรุงประสบการณ์การสำรวจหรือการเชื่อมโยงผลการสำรวจกับระบบ ERP หรือ CRM เพื่อให้เกิดการบูรณาการข้อมูลอย่างครบวงจร  ออกแบบชุดคำถามแบบ Adaptive Survey ที่เปลี่ยนคำถามตามคำตอบ เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นเพื่อสร้างฐานข้อมูลเปรียบเทียบผลสำรวจตามช่วงเวลา เพื่อวิเคราะห์แนวโน้มและเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมในระยะยาว

ปฏิเสธไม่ได้ว่าการสำรวจ (Survey) ที่มีคุณภาพไม่ได้เป็นเพียงการเก็บข้อมูลความคิดเห็นเท่านั้น แต่กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการจับสัญญาณความเปลี่ยนแปลงของตลาด ระบุจุดแข็ง จุดอ่อน และมองเห็นโอกาสที่ซ่อนอยู่ในพฤติกรรมของผู้บริโภค จากมุมมองของ TIME Consulting เราเชื่อว่า “การสำรวจ (Survey) ที่ดี” เริ่มจากความเข้าใจ  เข้าใจปัญหา เข้าใจพฤติกรรม และเข้าใจบริบททางธุรกิจ ซึ่งนำไปสู่การตั้งคำถาม ผ่านหลักคิดจากสังคมศาสตร์ ผสมผสานวิธีวิทยาทางวิทยาศาสตร์ และต่อยอดด้วยเทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น AI และ Big Data Analytics เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ลึก แม่นยำ และนำไปใช้ต่อได้จริง การเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็น “ทิศทางที่ใช่” ในโลกที่เร็วและซับซ้อน การทำแบบสำรวจที่ดีคือคีย์สำคัญที่จะพาธุรกิจไปสู่คำตอบที่แม่นยำ

ที่มา :

Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational behavior and human decision processes, 50(2), 179–211. Parasuraman, A., Zeithaml, V. A., & Berry, L. L. (1988). SERVQUAL: A multiple-item scale for measuring consumer perceptions of service quality. Journal of Retailing, 64(1), 12–40. McKinsey & Company. (2023). The future of customer experience. Adobe. (2024). Digital Trends Asia Pacific Report. ศูนย์วิจัยกสิกรไทย. (2566). รายงานอุตสาหกรรมบริการดิจิทัลในประเทศไทย.AI Recommendation System Case Study.