สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) นั้น NotebookLM ไม่ใช่แค่ตัวสรุปตัวเลข แต่เป็นเหมือน “นักวิเคราะห์ข้อมูลส่วนตัว (Data Analyst AI)” ที่ช่วยคุณหาความสัมพันธ์เบื้องหลังตัวเลขเหล่านั้นได้ นี่คือ 15 แนวคิดที่คุณสามารถนำไปใช้ได้ทันที
1. The Trend Spotter (นักล่าเทรนด์)
Prompt: จากข้อมูลยอดขายย้อนหลัง 12 เดือน ช่วยระบุแนวโน้ม (Trends) ที่สำคัญ 3 อย่าง และวิเคราะห์ว่ามีปัจจัย “ฤดูกาล” (Seasonality) เข้ามาเกี่ยวข้องในช่วงไหนบ้าง
2. The Anomaly Investigator (ตัวตรวจสอบความผิดปกติ)
Prompt: มีจุดไหนในข้อมูลชุดนี้ที่ดู “ผิดปกติ” (Outliers) หรือไม่? (เช่น ยอดขายพุ่งกระโดดหรือตกลงอย่างรวดเร็ว) ช่วยวิเคราะห์หาสาเหตุที่เป็นไปได้จากข้อมูลบริบทที่ให้ไป
3. The Sentiment Decoder (วิเคราะห์อารมณ์จากตัวเลข)
Prompt: จากข้อมูลรีวิวลูกค้า 500 ข้อความนี้ ช่วยจัดกลุ่มอารมณ์ (Sentiment) เป็น % และระบุ “คำหลัก” (Keywords) ที่ลูกค้าบ่นถึงมากที่สุด 3 อันดับแรก
4. The Correlation Finder (หาความสัมพันธ์ของข้อมูล)
Prompt: จากข้อมูลการยิงแอดและการเข้าชมหน้าร้าน มีความสัมพันธ์กันอย่างไร? การเพิ่มงบโฆษณาในช่องทาง A ส่งผลต่อจำนวนลูกค้าในช่องทาง B จริงหรือไม่?
5. The Customer Segmentation (จัดกลุ่มลูกค้าเชิงลึก)
Prompt: จากข้อมูลพฤติกรรมการซื้อ ช่วยแบ่งกลุ่มลูกค้า (Segmentation) ออกเป็น 3-4 กลุ่มตามมูลค่าการซื้อ (Ticket Size) และความถี่ พร้อมตั้งชื่อกลุ่มและบอกลักษณะเด่นของแต่ละกลุ่ม
6. The Root Cause Analyst (วิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริง)
Prompt: ยอดขายในพื้นที่ภาคเหนือตกลง 15% ช่วยใช้หลักการ “5 Whys” วิเคราะห์จากข้อมูลในรายงานว่าสาเหตุที่แท้จริงเกิดจากอะไร (สินค้าขาด, คู่แข่งทำโปร, หรือกำลังซื้อลดลง)
7. The KPI Benchmarker (เปรียบเทียบผลงาน)
Prompt: เปรียบเทียบผลลัพธ์ของแคมเปญปีนี้กับปีที่แล้วในไฟล์ที่แนบไป จุดไหนที่เราทำได้ดีขึ้น และจุดไหนที่เป็น “ช่องว่าง” (Gap) ที่ยังทำได้ไม่ถึงเป้า
8. The Forecasting Assistant (ช่วยคาดการณ์อนาคต)
Prompt: หากเรายังเติบโตด้วยอัตราเฉลี่ยเท่ากับ 3 เดือนที่ผ่านมา ช่วยคำนวณว่าในอีก 6 เดือนข้างหน้าเราจะมีรายได้ประมาณเท่าไหร่ และต้องเตรียมสต็อกสินค้าเพิ่มขึ้นกี่ %
9. The Data Storytelling Arc (เปลี่ยนตัวเลขเป็นเรื่องเล่า)
Prompt: ช่วยสรุปข้อมูลในตาราง Excel นี้ให้เป็น “เรื่องเล่า” สำหรับนำเสนอในที่ประชุม โดยเริ่มจากปัญหา > การค้นพบ > และข้อเสนอแนะ เพื่อให้ผู้บริหารเข้าใจง่ายที่สุด
10. The Funnel Leak Finder (หาจุดรั่วไหลของยอดขาย)
Prompt: วิเคราะห์ Data ตั้งแต่คนเห็นโฆษณา > คลิก > ตะกร้าสินค้า > ชำระเงิน มีขั้นตอนไหนที่มีอัตราการหลุด (Drop-off Rate) สูงที่สุด และมีข้อเสนอแนะในการแก้ไขอย่างไร
11. The Logic Auditor (ตรวจสอบความสมเหตุสมผล)
Prompt: ช่วยตรวจสอบตารางสรุปงบประมาณนี้ว่ามีจุดไหนที่ตัวเลขไม่สอดคล้องกันหรือดูไม่สมเหตุสมผลเชิงธุรกิจหรือไม่ (เช่น ต้นทุนสูงกว่าราคาขาย)
12. The Qualitative to Quantitative (เปลี่ยนข้อความเป็นตัวเลข)
Prompt: จากบันทึกการประชุมกับลูกค้า 10 ราย ช่วยทำเป็นตารางสรุปว่ามีกี่รายที่พูดถึงเรื่อง “ราคา”, กี่รายพูดถึง “คุณภาพ” และกี่รายพูดถึง “บริการหลังการขาย”
13. The Competitor Benchmark (วิเคราะห์เทียบตลาด)
Prompt: นำข้อมูลส่วนแบ่งการตลาดของเราเทียบกับรายงานภาพรวมอุตสาหกรรมในไฟล์ PDF แล้วบอกว่าเรากำลังเสียส่วนแบ่งให้กับใคร และในเซกเมนต์ไหน
14. The “So What?” Synthesizer (หาบทสรุปเพื่อลงมือทำ)
Prompt: จากข้อมูลทั้งหมดที่ฉันอัปโหลดไป ช่วยตอบคำถามว่า “แล้วยังไงต่อ?” (So what?) โดยสรุปเป็น 3 สิ่งที่ทีมการตลาดควรหยุดทำ และ 3 สิ่งที่ควรเริ่มทำทันที
15. The Executive Briefing (สรุปสั้นระดับผู้บริหาร)
Prompt: สกัดข้อมูลสำคัญ (Key Takeaways) จากรายงานฉบับเต็ม 50 หน้า ให้เหลือเพียง 1 Slide ที่มีตัวเลขสำคัญไม่เกิน 5 ตัว และข้อสรุปเชิงกลยุทธ์ 3 ข้อ
🔥 Tips สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย NotebookLM
NotebookLM ไม่ได้คำนวณเลขเก่งเท่า Excel แต่สิ่งที่มันเก่งกว่าคือ “การตีความ” (Contextual Interpretation):
-
อ่านระหว่างบรรทัด: มันสามารถโยงข้อมูลจาก “หมายเหตุ” ในรายงาน มาอธิบาย “ตัวเลข” ในตารางได้
-
ลดอคติ: ช่วยให้เราเห็นมุมมองที่เราอาจมองข้ามไปเพราะความเคยชิน
-
เปลี่ยนข้อมูลดิบเป็นแนวทาง: ข้อดีที่สุดคือการเปลี่ยนจาก “Data” เป็น “Actionable Insight” ที่ใช้งานได้จริง
