สรุปเนื้อหาที่เกิดขึ้นในงาน Beta Conference 2019 by Skooldio — Always in Beta
เมื่อวานนี้ (วันอาทิตย์ที่ 31 มีนาคม 2562) ได้ไปงาน Beta Conference มา ซึ่งจัดโดย Skooldio สถาบันแห่งการแบ่งปันความรู้ที่ประกอบไปด้วยตัวเทพมากมาย และงาน conference ก็รวมตัวพ่อตัวแม่ของความรู้เอาไว้ด้วยเช่นกัน ยังคิดอยู่เลยว่า มาเยอะขนาดนี้บัตรต้องแพงมาก แต่ก็ไม่ได้เกินเอื้อมมาก ยิ่งศิษย์เก่าสถาบัน Skooldio เลยจ่ายแบบสบายๆ
หัวข้อในงานก็ประกอบไปด้วยหลักๆ สามด้าน คือเรื่องของ Tech, Design และก็ Business และย่อยๆ ลงไปก็จะเป็นประมาณ Data, Machine Learning, Coachingโดยแต่ละหัวข้อและเนื้อหาก็ล้อไปกับ theme ค่อนข้างชัดเจน คือ Always in Beta / โดยส่วนตัวแล้ว ไม่ว่าจะทำอะไรก็แล้วแต่ ไม่ใช่แค่ tech, design, business เราก็ควรต้องย้อนกลับไป เข้าใจ กับจุดเริ่มต้น นั่นก็คือตอนที่เรายังเป็น beta เนี่ยแหละ
เนื้อหาต่อไปนี้ทั้งหมดเป็นเพียงการสรุปในแบบที่ผมเก็บได้เท่านั้น อาจจะครบหรือไม่อันนี้แลกเปลี่ยนแชร์กลับมาได้เลยนะครับ รวมถึงบางส่วนผมจะแบ่งปันประสบการณ์และแนวคิดส่วนตัวลงไปด้วย ถกเถียงและต่อยอดกันได้นะครับ :)
รูปภาพทั้งหมดนำมาจาก fb.com/skooldio
Designing Your Life: Living in Beta
พี่เมย์มาเล่าถึงว่า มีโอกาสได้ไปศึกษา Design Thinking ที่ d.school, Standford และรู้จักกับผู้เขียนหนังสือ Designing Your Life และก็นำมาแปลเป็นภาษาไทย ซึ่งพี่เมย์บอกว่า ณ เวลานี้คนทั่วไปรับรู้ถึง Design Thinking กันเยอะมาก และมักจะนึกถึงวงสองวงคือ Problem และ Creative ที่ทำให้เกิด product หรือสิ่งใหม่ๆ
แต่คนมักจะลืมอีกวงนึงที่สำคัญมากๆ คือ People ด้วย
3 สิ่งที่ต้องคำนึงอยู่เสมอก็คือ
- เรามักจะเข้าใจว่า Design Life คือการตั้ง Goal แต่จริงๆ มันคือการที่เราได้อะไรจากการระหว่างทาง หรือ journey of life และนั่นคือ ให้เราย้อนกลับไปดูตัวเราเอง ว่าตอนนี้เราได้อะไรจากที่ผ่านมา
- ชีวิตเราของจะมีสองด้านหลักๆ ถ้าหากพูดถึง motivation การทำงาน อะไรที่ทำให้เราเป็นเหมือน superman มีพลังในการไปทำงาน และอะไรที่ทำให้เราเป็นเหมือน kryptonite ที่บั่นทอนชีวิตจนไม่อยากลุกไปทำงาน
- เครื่องมือที่จะช่วยให้เราไว้ health check ตัวเองนั้นมีหลายเครื่องมือ พี่เมย์ยกตัวอย่าง Wheel of Life ให้เขียนลงไปให้เห็นว่าแต่ละด้านว่าเราเต็มหลอดหรือลดลงด้านไหนบ้าง (อารมณ์เหมือนกราฟ spider หรือถ้านึกไม่ออกก็กราฟพลังแบบ Ragnorok / ปล. เพิร์ธหลังไมค์มา เรียกว่า Radar Chart จ้า ขอบคุณมากๆ)
- Gravity Problem ให้เราลองนึกถึงแรงโน้มถ่วงที่ว่า ยังไงของก็ยังตกลงจากบนลงล่างเสมอ และเป็นสิ่งที่เรายากที่จะแก้ไขหรือแก้ไขยังไงก็ไม่ได้ สิ่งนี้จะทำให้เราเกิดการแก้ปัญหา และมีมุมสองด้านที่ต้องมองให้ออกว่า Gravity Problem เป็นอย่างไร และ Design Problem เป็นอย่างไร ยกตัวอย่างเช่น Gravity Problem เราอาจจะเคยมองว่า “ฉันจบสาขานี้มา ฉันทำงานนี้ไม่ได้” ให้มองแบบ Design Problem ว่า “ฉันสามารถทำงานในแบบที่ฉันอยากทำเองได้” / จากประสบการณ์ส่วนตัวคือตรงนี้ตรงกับตัวเองมาก ไม่เคยฟังคำคน และไม่เคยคิดว่าตัวเองจะทำไม่ได้ จนกว่าจะได้ทำด้วยตัวเอง
- There are many great version of you.
- 3 สิ่งที่ไม่ต้องไปนึกถึงมันเลยเมื่อจะเริ่มทำสิ่งหนึ่งหรืออะไรใหม่ๆ เงิน(Money), กำลัง(Capacity) และ เสียงคนรอบข้าง(Voice of others)
- ให้ลองทำ odyssey form ออกมาดู / ถ้าถามว่าทำยังไง ลองดูและหาอ่านตัวอย่างดูนะครับ ผมลองหาแล้วเจอที่นี่
- ชีวิตคนเราไม่ได้เป็นเส้นตรงเสมอไปแน่นอน มันอาจจะขยุกขยิกวุ่นวายกว่าจะถึงเป้าหมายที่ตั้งใจไว้
- ชีวิตต้องมีล้มบ้าง เหมือนตอนเราหัดขี่จักรยาน เราล้ม ก็แค่ลุกมาเริ่มขี่ใหม่ เดี๋ยวมันก็ขี่ได้เอง ถึงเป้าหมาย
- feedback คือเรื่องที่ดี น้อมรับ feedback จากผู้อื่นไว้ / จากประสบการณ์ส่วนตัวการเก็บ feedback คือเรื่องที่ดีมากๆ ถ้าทำงานในทีม software จะมี culture นึงที่ทำงานร่วมกันคือ retrospective เพื่อให้ทีมก้าวไปข้างหน้าด้วยกัน
- หากวันนี้เรายังมองแต่ปัญหาคือ fixed mindset ก็จะไม่พบ solution ใหม่ หรือ growth mindset เช่นว่า ถ้าเราเอาแต่พูดว่า plan นี้มันไม่เวิร์คเลย หากเราปรับมุมมองใหม่เป็น growth mindset เราจะพบว่า มันยังไมี plan A, B, C,….Z
- Life is a Journey!
Rethinking Digital Transformation
- Transformation มีสามคำถามที่(น่าจะ)(ควร)เกิดขึ้น; จำเป็นไหม, ทำยังไง, ทำเมื่อไร
- การเปลี่ยนแปลง: แต่ก่อนการทำการตลาดก็เกิดจาก brand ส่งข้อมูล, ยิง ads ไปหากับคนทั่วๆไป แต่ปัจจุบัน journey ของการรับรู้ brand เกิดขึ้นได้หลากหลายรูปแบบ เช่น บอกต่อ, อ่านรีวิว
- Competition: ก็จะเห็นว่า แค่ service เล็กๆ ที่อยู่ในหนึ่ง service ใหญ่ๆ ยังเกิดคู่แข่งได้อีกมากมาย ยิ่ง specific มากขึ้นเรื่อยๆ
- Technology: ก็เริ่มเข้ามามีบทบาทมากขึ้นเรื่อยๆ เกิดการเปลี่ยนแปลงไปด้วย เช่น Apple เองตอนนี้ก็มี Arcade ส่วน Google ก็เพิ่ง launch ตัว Stadia ออกมา
- ใครปรับตัวได้ก่อน คนนั้นก็จะเห็นทางใหม่ๆ ได้ เช่น Fujifilm ที่มี Scientist ที่เข้าใจเรื่องส่วนผสมต่างๆ ที่ทำให้เกิดฟิล์มคุณภาพ ก็บิด business ตัวเอง เป็น Expert ที่เข้าใจและสร้างเครื่องสำอางค์ออกมา อ่านเพิ่มเติม
ทำตอนที่ยังมีแรง มีโอกาสที่จะทำ
- Culture Change; Customer obsessed, Diverse open to learning, Collaborative
- Design Think — Explore and Learn, Lean — Build, Scrum — Scale
- product ตัวนึง สามารถเกิดสิ่งใหม่ๆ ภายใน product นั้นได้เรื่อยๆ และมันก็อาจจะตายไปได้หากไม่ success และถ้าถามว่ามันจะเสร็จเมื่อไรหรือหยุดที่ตรงไหน — มันจะไม่มีหยุด / จากประสบการณ์ส่วนที่ทำ Product คือ ถ้าเราคิดว่ามันเสร็จเมื่อไร แสดงว่ามันจะไม่มีวันพัฒนาแล้ว ถ้าเราเอาแต่ถามหาว่า product มันจบแค่ไหน ก็ได้แค่นั้นไปตลอด
From Pixels to Passion
เป็นอีกหนึ่ง talk ที่น่าสนใจใจมากๆ พี่เค้าเล่าว่า จุดเริ่มต้นเกิดจากได้ไปเห็นโปรเจคหนึ่งที่สร้างโมเดล 3D ที่เกิดจากการนำภาพถ่ายของนักท่องเที่ยวสถานที่นั้น แล้วเอาภาพทุกจุดทุกมุมที่ถ่าย มาประกอบเป็นโมเดลขึ้นมา ซึ่งพี่เค้าได้เคยพูดบนเวที TED มาแล้ว ลองดูได้ที่นี่ครับ
- อีกโปรเจคที่สร้างบันดาลใจคือ Builiding Rome in One Day
- ซึ่งจุดเริ่มต้นโปรเจคภาพถ่ายมาเป็นโมเดลที่ว่า มาจากผู้นี้เลยครับ Noah Snavely แและภายหลังพี่เค้าก็ได้มา join โปรเจคกับคนนี้ด้วย
- ซึ่งเค้าของโปรเจคที่ว่ามาแต่ละคน มีจุดเชื่อมโยงนอกจากงานที่เป็นแนวเดียวกันแล้ว คือมี Advisor คนเดียวกันอีก และภายหลังพี่เค้าก็ได้ Advisor ท่านนี้ด้วย Steve Seitz (อันนี้ผมไม่มั่นว่าเป็น Advisor หรือเพื่อนร่วมงานนะครับ แอบจดแล้วงง)
- ก็เลยเกิดคำถามว่า กับภาพถ่ายเนี่ย มาใช้กรณีเป็นภาพคนได้ไหม
- พอลองเอาโมเดลที่ว่ามาใช้ กลับไม่ตอบโจทย์ครับ แล้วก็ลองดูว่าอะไรคือปัจจัยที่ทำให้เกิดภาพคนขึ้นมาได้ ก็พบว่า เรื่องของแสงเงาที่ตกกระทบบนใบหน้า และก็ใช้ภาพจำนวนมากๆ เพื่อให้ Machine Learning เข้าใจ
- Simplify problem, Start
- มีการนำเรื่อง image recognition, image segmentation มาใช้ในการทำงาน ร่วมถึง 3D Understanding
- มีเคสเรื่อง Training Set ที่ว่า หากเราให้ Machine Learning ได้รับ training set ในรูปแบบไหนบ่อยๆ มันก็จะเข้าใจ context ภาพนั้นไป เช่น ถ้าเราใส่ภาพวัวเข้าระบบ โดยที่เป็นรูปวัวอยู่ที่ทุ่งหญ้ามาโดยตลอด แล้ววันนึงมีรูปวัวอยู่บนเมฆ มันก็จะเข้าใจว่า ภาพนั้นวัวอยู่ที่ทุ่งหญ้า
- รวมถึงการบิดหรือแปลงภาพระดับ pixel ก็ทำให้ machine learning เข้าใจภาพผิดไปได้เช่นกัน
- และพี่เค้าก็เล่าเรื่องและบรรยากาศตอนที่เคยทำ Research ที่ Google Brain อยู่ปีนึงว่าเพื่อนๆเป็นยังไงบ้าง, ไม่มี heirachy, แต่ละคนมาจากหลากหลายความรู้และเชื้อชาติ(น่าทำงานด้วยมากจริงๆ)
- และก็ย้ำอีกว่า Researcher ที่เก่งๆ มักจะรวมไปอยู่ที่ Google รองลงมาคือ CMU และ MIT
- พูดถึงอยู่สองคนแต่ไม่แน่ใจว่ามุมไหน ลองกดดูนะครับ คนแรกชื่อ Ian Goodfellow และ Geoffrey Hinton น่าจะเป็นคนที่มีบทบาทมากๆ
Why Small Insight Do Matter
- พูดถึงโดยรวมว่าปัจจุบันมี E-Commerce, Social Commerce เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง Online Store, E-Payment และถามถึงผู้ที่เข้ามาฟังว่า ใครบ้างที่มีกล่องพัสดุมาส่งทุกอาทิตย์ ซึ่งก็มีส่วนนึงที่ยกมือ
- ส่วนสำคัญต่อมาคือเรื่องของ Consumer Insight ขั้นตอนอะไรบ้างที่เราจะได้ Insight จากลูกค้ามา ก็เริ่มต้นจาก Information > Understanding > Insight ตัวอย่างเช่น กล้องฟรุ้งฟริ้ง เริ่มจากเป็นกล้องที่ถ่ายรูปสวย(Information) > ถ่ายแล้วจะได้เอาไปอวด(Understanding) > ถ่ายรูปไปทำไม? เพื่อให้คนมากด Like หรือชื่นชอบรูปที่ถ่ายไป (Insight)
จากประสบการณ์ส่วนตัวตอนเรียนโท ตอนนั้นเรียนกับอาจารย์วิเลิศก็พูดถึงเรื่องประมาณนี้เหมือนกัน คือให้เราขุดหามาให้ได้ว่า จริงๆ แล้วลูกค้ามีความต้องการอะไรแอบแฝง ตรงนี้โดยส่วนตัวชอบใช้ Maslow เอามาอ้างอิง เพราะมันบอกได้ว่า คนเราต้องการอะไรจากปัจจัยต่างๆ สุดท้ายมักจะได้คำตอบประมาณว่า คนเราต้องการพื้นที่ที่ตัวเองปลอดภัย ลองหาใน Google เรื่อง maslow’s hierarchy of needs จะเห็นภาพเลยครับ
- How to improve with business แล้วเราเอาไปปรับใช้จะดีขึ้นได้ยังไง
- ออกแบบสินค้าดีขึ้น เข้าใจ Consumer (มีตัวอย่างรูปลูกค้าร้านตัดผมที่มีที่คลุมโปร่งใส่ช่วงมือให้สามารถเล่นมือถือไปได้ด้วย)
- ส่งมอบบริการที่ดีขึ้น มียกตัวอย่างว่า หากร้าน A ขายของแจ้งค่าสินค้ากับค่าส่งแยกกัน เทียบกับร้าน B แจ้งค่าบริการทุกอย่างรวมกันแล้ว ทั้งสองร้าน A และ B ราคาเท่ากันเลยนะ คนมักจะเลือกร้าน B มากกว่า เพราะถือว่าเห็นราคาเดียวไม่ต้องคิดเยอะ ซึ่งไม่เห็น detial ที่มีค่าต่างๆแบบร้าน A
- ออกแคมเปญดีขึ้น ตัวอย่างเช่น JD.co.th ที่ทำแคมเปญ Targeted Gift จนได้รางวัลแคมเปญมาแล้ว ซึ่ง mechanic ลองหาอ่านได้ที่นี่ครับ
- ไม่ใช้งานผิดจุด เพราะยิ่งเรามี data หรือความต้องการของ consumer ที่ชัดเจนมากขึ้น ต่อไปก็ไม่ใช่เป็นการยิง ads กราดๆ อีกต่อไป
- How to get Insight แล้วเราจะได้ insight มาได้ยังไงบ้าง
- See สามารถได้ insight จากการสังเกต และหา commen pattern ได้ / จากประสบการณ์ส่วนตัว ตรงนี้ก็ตรงกับเวลาทำ User Research เหมือนกัน เพื่อนำไปสู่การออกแบบ product ที่เข้าใจ user
- Search ค้นหาและตั้งคำถามที่ถูก เช่น ถ้าจะใช้ Google ก็ไม่ใช่แค่หาคำนั้นอย่างเดียว แต่ก็ต้องเข้าใจผูกคำเพื่อให้หา insight ได้ตรงจุดมากขึ้น เช่น ชื่อแบรนด์+Pantip หรืออาจจะมาจากการทำ Focus group, Interview หรือง่ายๆ แค่เดินไปถ่ายคนที่เป็น target ก็ได้ (จากส่วนตัวก็คงต้องระมัดระวังหรือมีศิลปะในการถามประมาณนึง หรือวิธีทำ Qualitative นั่นแหละ)
- Synthesis เมื่อได้ข้อมูลมาแล้วก็ลองวิเคราะห์และหาจุดเชื่อมโยง แล้วขุดเข้าไปเพื่อหา Insight ที่แท้จริง
Right place, Right time, Right people
Towards a Data-Informed Organization
คือจบ session นี้ ต้องเดินไปแซวทันทีว่า คนอะไรจัดงานเองแล้วขึ้นพูดเองด้วย แต่บอกเลยว่าถ้าขาดพี่ต้าพูดไปคน งานก็คงไม่สมบูรณ์แน่ๆ พี่ต้าของดีเยอะจริงๆ และเป็น session ที่จิกกัดสังคมได้ดีเยี่ยม
- ตอนนี้ data มีมากมายเต็มไปหมด คำถามคือ เรารู้แล้วใช่ไหมว่าองค์กรหรือบริษัทเรามี data อะไรบ้าง? แล้วแน่ใจใช่ไหมว่าเราเข้าใจ data นั่นจริงๆ หรือมันมีอยู่จริง?
- data อาจจะมาจากการ track user, internet, device, gadget อย่าง garmin, fitbit ซึ่งข้อมูลเรานี้มาเก็บเป็น data แล้ว ถือว่าเรามีแล้วจริงๆใช่ไหม?
- ซึ่ง data มีสามสิ่งที่เรียกว่าเป็นการนำ data มาใช้ประโยชน์ได้
- Metric คือ การนำสถิติในอดีตมาเรียนรู้ ว่าที่ผ่านผิดพลาดล้มเหลวอย่างไร หรือทำดีไว้อย่างไร เป็นส่วนที่ส่งเสริมให้เกิด Agility ขึ้น
- Insight คือ การนำ data มาหา pattern เพื่อนำไปสู่การ predict หรือสังเกตอะไรบางอย่างและไปใช้หรือปรับปรุงใน action ของ product ต่อไปได้ เป็นส่วนที่ส่งเสริมให้เกิด Competition ขึ้น
- Data Product เมื่อเรามีการใช้ data ซ้ำๆ อาจจะเกิดเป็น product ใหม่ขึ้นมาเพื่อใช้งานตอบโจทย์เฉพาะอย่างได้ เป็นส่วนที่ส่งเสริมให้เกิด Transformation ขึ้น
- ในองค์กรเองก็จะเริ่มพูดถึง Data Driven บ้างละ, Competition บ้างละ หรือ AI First ที่ไม่รู้ว่าทำได้จริง หรือเป็นเพียงแค่ Powerpoint? หรือพูดถึง Data Culture ด้วย แต่ทำได้จริงแล้วใช่ไหมในองค์กร
- ซึ่งมันต้อง เริ่มจากทุกคนในองค์กร > Empower > Define Opportunity > Advance Analytic / ย้ำอีกครั้งว่า เราทำกันแล้วจริงๆ ใช่ไหม?
- ซึ่ง Culture to Access Data มันเกิดจากคนที่สามารถ…
- เรามีคนที่เข้าใจและสามารถทำสิ่งเหล่านี้อยู่ในทีมได้แล้วใช่ไหม (และมันไม่ใช่ว่าทำแกนเหล่านี้แล้วจะได้ data ที่ตอบโจทย์อีกด้วยนะ)
- ทั้งหมดนี้มันเป็นกับดัก
- เริ่มแรกเราอาจจะไม่มี data เลย แต่อยากทำองค์ให้เป็น data driven จะทำไง? โอเค เริ่มเก็บ data กัน แต่เก็บอะไรบ้างละ?
- แล้วถ้าองค์กรใหญ่ๆละ ต่างทีมก็มี data ของตัวเอง แต่ไม่ยอมแชร์กันตรงกลางละ? (ซึ่งพี่ต้าแชร์ต่อว่า ใน Facebook เอง data ทุกอย่างถูกแชร์ไว้ตรงกลาง ทุกคนสามารถหยิบจับไปใช้งานได้สะดวก) หรือแบบ ต้อง Technical มากๆ ถึงจะ access ได้
- แล้วต่อให้ access ได้ แต่ไม่มี sense ของการใช้ data อีก เพราะฉะนั้นมี data, มี tool ก็ไม่มีความหมาย ถ้ายังไม่เข้าใจเลยว่า data มันทำงานหรือใช้ประโยชน์ยังไงได้ต่อ
- ฉะนั้น เมื่อมี data แล้ว สามสิ่งที่ควรตามมาคือ
- Right Data — การมี data ที่มีจำนวนมาก ก็ไม่ได้บอกว่าเป็นเรื่องที่ดีเสมอไป กลับไปตั้งคำถามดีกว่าว่า data อะไรบ้างที่จำเป็นต่อการใช้ในการตอบโจทย์
- Access & Tools — Democratize data ทำให้ทุกคนในองค์กร สามารถเข้าถึง data ได้, Operationalize Data สามารถเห็นภาพรวมหรือ dashboard เพื่อให้เกิดการตัดสินใจได้, Wide-range of Tools สามารถที่จะเข้าถึงและใช้ data ได้ทั้งผู้ใช้งานที่เป็น Tech และ Non-Tech
- Data Education — คือนอกจากทที่ทุกคนจะสามารถเข้าถึง data ได้แล้ว ก็ต้องเข้าใจการใช้ data ด้วย รวมไปถึงที่มาที่ไป เพื่ออนาคตสามารถส่งเสริมทีมได้ว่า “เก็บ data อันนั้นได้ไหม” เพื่อให้เกิดไอเดียได้กับทุกคน (จากประสบการณ์ส่วนตัว product มันจะก้าวไปข้างหน้าด้วยกัน และเกิดความเป็น Ownership ด้วย)
ช่วงท้าย talk พี่ต้าทำเป็นเหมือน mini workshop ให้ทุกคนได้ลองคิดตาม ตอบคำถามไปด้วยกันระหว่างเพจจ่าและอีเจี๊ยบ เป็น workshop ที่เล่นกับเรื่อง dataได้ดี เสมือนยกคลาส Skooldio มาเลยทีเดียว
Data.Design.Dashboard
ฺBoonmee Lab เป็นอีกหนึ่งบริษัทที่น่าสนใจในช่วงการเลือกตั้งที่ผ่านมา เพราะถือว่าเป็นหนึ่งในส่วนสำคัญของการสร้างเว็บ https://elect.in.th/
- มีประสบการณ์และนำมาใช้ในการสร้างสรรค์ data visualization ให้ดูแล้วเข้าใจง่าย รวมถึงมีนัยยะสำคัญของแต่ละลักษณะด้วย เช่น หากพูดถึงในเว็บรายงานผลการเลือกตั้ง สีทึบ หมายถึง data ส่วนนี้ผลเป็นที่แน่นอนแล้ว ถ้ายังเป็นแบบขีดๆไม่ใช่สีทึบ คือผลที่ยังไม่เป็นทางการ
- หลักการเหล่านี้ไม่ได้คิดขึ้นมาเองลอยๆ แต่เกิดจากการทำ research มาแล้ว อย่างต่างประเทศที่ US เอง ก็พูดถึงการแสดงผลที่ให้เห็นถึง “ความไม่แน่นอน” ที่ไม่ได้ใช้แค่ลักษณะ display แบบสีทึบหรือโปร่งใส แต่ทำเป็นแบบ real-time เข็มหน้าปัดเลย
- แต่ feedback ที่ได้จาก user คือ มันเครียดไป! เพราะมันขยับไปมาตลอดเวลา
- ซึ่งการทำ Visualize เนี่ย เป็นการทำงานหลักๆ สองขั้วคือ Data และ Design ซึ่งในฝั่ง Designer เนี่ย ควรจะเข้าใจและมี Raw Material อยู่ในมือ
- ซึ่ง Keyword หลักๆ สำคัญของ Dashboard ก็คือ Visual, Display, Objective และ One Screen
- จากนั้นก็เล่าถึงเคสที่เคยทำ อย่าง Youpin
- Dashboard จะมีความแตกต่างไปตามแต่ Audience หรือ User ที่เข้าถึง เพื่อใช้งานตาม objective แต่ละคน เพราะการนำไปใช้มีความแตกต่างกัน / จากประสบการณ์ส่วนตัวที่เคยทำ Wisesight หรือ social data ก็จะเห็นได้ชัดว่า ความต้องการของลูกค้า ที่เข้าถึง raw data ใน account ของตัวเอง แต่ละฝ่ายก็มีการนำไปใช้ที่แตกต่างกันตามโจทย์ของตัวเอง
- งานที่เคยทำอีกงานคือ ภาพรวมคนจน https://www.tpmap.in.th/ โดยตั้งใจให้ประมาณ 1 scroll ของเว็บ แสดงผล 1 เรื่องราว
- คนที่ใช้ Data เก่งๆ อาจจะไม่ใช่ Data Scientist แต่อาจจะเป็นใครบางคนในออฟฟิศ เช่น Sale ก็ได้
3 Myths of Design Thinking adoption in Thai Corporate Giants
มาถึงคิวของพี่ชายใน 10X ผมบ้างแล้วนะครับ
- เริ่มต้นชีวิตทำงานหลังเรียนจบ ก็คือไปอยู่แท่นน้ำมันเลย ซึ่ง 99% เนี่ย มีแต่ผู้ชาย และ ไม่มี Internet ด้วย
- นั่นหมายความว่า วันๆ งานที่ต้องทำ ไม่ได้ need creative อะไรเลย ซึ่งถ้าใครอยากจะทำงาน creative บอกเลยว่าอยู่ไม่ได้
- หลังจากนั้นก็ไปเรียน MBA ต่อที่ Stanford และได้เข้า d.school ทำให้รู้จักกับ Design Thinking และนำมาเผยแพร่ต่อในไทย
- หลายๆ บริษัท รู้ว่า Design Thinking ดี และบอกว่า เราจะเป็น Innovative Corporate
- Design Thinking มันมีหลายภาพวิธีการวาง แต่ถามว่าเราใช้มันได้อย่างเข้าใจแล้วใช่ไหม
- ให้ลองนึกถึงหัดขี่จักรยาน หรือวิชาพละศึกษา ถ้าวันนี้เราบอกว่า ให้ไปอ่านวิชาพละศึกษามา เราอาจจะสอบได้ แต่เราคงทำไม่เป็น เพราะได้แต่อ่าน ในทางกลับกัน คนที่ขี่จักรยานเองเลย ไม่ได้อ่านอะไรมาก่อน ก็คงมีล้มบ้างละ แต่ก็ลุกขึ้นมาขี่ใหม่ จนขี่ได้
- Design Thinking ก็เช่นเดียวกัน / ขออนุญาตใช้คำว่า Learning by Doing, Not Reading และ Learning from Failure นะครับ
- Design Thinking คือ Skill Set ที่ต้องมีพื้นที่ให้เกิดการคิด เรียนรู้ ผิดพลาด
- Corporate โดยส่วนมาก พนักงานทั่วไปมักจะกลัวที่จะ show ความ creative หากวันนี้เราถามคนในที่ประชุมว่า “ใครบ้างในที่นี่เป็นคนมีความ Creative” คงจะไม่มีใครกล้ายกมือ เพราะคงจะมีสักคนนึงพูดในใจว่า “มึงหรอว่ะ” / จากประสบการณ์ส่วนตัวเลย คือการที่ไม่ว่าใครก็แล้วแต่อยู่ในแวดล้อมแบบไหน ทุกคนก็ควรที่จะเปิดโอกาสให้กับคนที่กล้าพูดกล้าแสดงออก น้อมรับและเคารพความคิดผู้อื่นเสมอ แล้วเราจะได้มุมมองใหม่ๆ สะท้อนกลับมาที่งานแน่นอน ไม่มากก็น้อย
- ผู้บริหารบางคนอาจจะเคยได้ไป Take course เรื่อง design thinking มา แล้วอาจจะอยากมาปรับใช้ในองค์กร คนที่นั่งหัวโต๊ะที่ประชุมเนี่ยแหละ (HIPPO = Highest Paid Person Opinion)
- แต่จะมีสักกี่คนที่อยากจะปรับตัวทำตามไปด้วย หากพวกเค้าไม่ได้มีความเข้าใจมาก่อนว่า Design Thinking คืออะไร หรือต้องมีเครื่องมือ รวมถึงความเข้าใจ
- Need Content? Context Also Matters.
- ให้นึกถึงต้นไม้ ถ้าเราเอาปากเป่า มันก็คงไม่โต ก็ต้องรดน้ำ และถ้าวันนึงมันโตไปพันสายไฟ ก็แค่ตัดบางส่วนออก แต่มันก็ไม่ได้ตายไป
- อย่ามัวแต่ถาม ให้ลงมือทำเลย
- หลายๆ class ที่เจอมา มักจะเป็นเลเวล Senior หรือ Manager มาเรียน เมื่อถึงเวลา reflect จากสิ่งที่ได้เรียน คำตอบที่มักจะได้คือ “อยากให้หัวหน้ามาเรียน”
- Startup มักจะมีวิธีการทำงานที่ อยากรู้อะไร ลงมือทดลองทำเลย ได้เป็น prototype ออกมาเร็วๆ
- ส่วน Corporate แน่นอนว่า มี Idea ก็คงจะทำเลยก็ไม่ได้ ก็ต้องเอาไปคุยกับคนที่มีอำนาจตัดสินใจเพื่อความคิดเห็นก่อน และอาจจะไม่ได้มีแค่คนเดียว… กว่าจะไปถึงเพื่อของบทำ prototype
- ใน Corporate จะมีส่วนงานที่เรียกว่า Business Development ที่จะพูดถึง ROI, IRR, Business Plan, Financial Projection, Strategy Planning, Risk Management
- ใน Business Development จะมีงบที่ถืออยู่สองส่วนที่น่าสนใจ และนำมาพัฒนาความรู้หรืออะไรใหม่ๆ ในองค์กรได้ สองส่วนที่ว่าคือ R&D หรือ Research and Development กับอีกส่วนคือ Training and Conference โดยเรามักจะคุ้นกับคำว่า on the job training
API Economy
อีกหนึ่งคุณภาพเด็กค่าย YWC ก็มาเป็น speaker ของงานนี้ด้วย
- เปรียบเทียบ API เป็นเหมือนร้านอาหาร; เมนูอาหาร เป็นเหมือนรายการหรือ limitation ที่สามารถสั่งได้อะไรแค่ไหน, พนักงาน ที่คอยนำอาหารหรือข้อมูลไปรับไปส่ง, Order หรือรายการสั่งอาหาร ว่าอยากได้อะไร และ อาหาร หรือผลลัพธ์ที่ได้
- API ที่เราคุ้นชินกัน เช่น Facebook Login
- API เป็นเหมือน jigsaw ที่สามารถจะสร้างอะไรก็ได้ที่เราอยากได้ และอาจจะเกิดจาก API หลายๆ ตัวประกอบเข้าด้วยกันก็ได้
- Automated Business Transaction ที่จะสามารถสร้าง หรือลดอะไรบางอย่างได้ เช่น ลด Cost และเวลา, เพิ่มความสามารถ….
- ตัวอย่างเช่น LINE ที่สร้าง Ecosystem ของการเข้าถึง Product LINE ด้วยกันเองไว้หมด ใช้ LINEMAN จ่ายด้วย LINE PAY และ LINE ก็จะได้ transaction เพื่อนำไปต่อยอด ให้ตรงใจ user
- พูดถึง product ที่ตอนนี้พัฒนาอยู่ https://www.acrosure.com/
- การเปิด API ให้ใช้งาน ก็ใช่ว่าจะดี มีแบกรับความเสี่ยงไว้อยู่ เช่นว่า ใครสามารถเข้าถึงข้อมูลได้บ้าง และจะมีความอะไรอะไรอย่างไรบ้าง
- กรณีอย่าง Twitter แต่ก่อนบอกไว้ว่า ใครจะใช้ API ก็ได้ แต่ภายหลัง ถ้า Twitter จะปล่อย Ads แต่ผู้ที่ได้ API เอาไปพัฒนาเอง ทำได้ทุกอย่างเหมือน Twitter แต่ไม่เห็น Ads ก็จะทำให้ Twitter เสียผลประโยชน์จากรายได้ของ Ads ไป
China 5.0: The Rise of Chinese Tech
- เริ่มโดยการเปิดรูปที่มีทุุ่งหญ้าเขียวๆ กว้างๆ พร้อมกับบอกว่า นี่คือ เสินเจิ้น เมื่อ 40 ปีที่แล้ว เมืองที่มีคนจน 90% ตัดสลับมาปัจจุบัน คือตึกสูงเยอะแยะเต็มไปหมด และได้รับการยอมรับว่าเป็นเมืองแห่งเทคโนโลยี
- DNA; Insecurity ไม่ปรับพังแน่, Obsession ทุ่มสุดตัว, Competition รอดจากสนามรบ, Experimentation กล้าทดลอง
- Sputnik Moment — ในตอนที่รัสเซียยิงดาวเทียมดวงแรกของโลก Sputnik ก็ทำให้ฝั่ง U.S. ต้องถึงกับตื่นตัว เพราะเป็นประเทศมหาอำนาจของโลกด้วย
- กลับมาที่จีนเองก็มี China Sputnik Moment เหมือนกัน คือตอนมีนาคม 2016 ที่ Alpha GO ถือกำเนิดขึ้น AI ที่ชนะหมากล้อมได้
AI will answer every challenge of China
- Economic — ค่าแรง, สังคมผู้สูงอายุ, ขาดแคลนแรงงาน
- จีนพยายามที่จะลบภาพที่เป็นประเทศผลิตของลิขสิทธิ ให้เป็นประเทศที่มีความ Innovation และ Technology
- Polistic — Control population, Social Credit Score อยู่ในช่วงเริ่มต้น เช่น หากทำผิดกฏ จะโดนลดแต้ม และหากแต้มลดไปจนถึงเกณฑ์บางขั้น อาจจะทำให้ไม่สามารถซื้อตั๋วเครื่องบินไปต่างประเทศได้
- B.A.T. — Baidu, Alibaba, Tencent
- U.S. มี Amazon ที่จัดการทุกอย่างและมี data มหาศาล แต่สำหรับจีน คือมีทั้ง Online และ Offline
- ในอดีตเราอาจจะเห็นว่าจีนทำ service ที่เหมือน U.S. หลายๆ ตัว แต่ตอนนี้กลับกันแล้ว ถึงจุดที่ หลายๆ service เริ่มจะเดินตามจีนแล้ว
- เพราะเค้ามีความเชื่อที่ว่า ล้มได้เลยเยอะๆ เทสเยอะๆ
- วันนี้ U.S. เริ่มทำ Self Driving Car แต่จีนเริ่มคิดแล้วว่า เมืองแบบไหนเหมาะกับ Self Driving Car
Emotion-Driven UX
รู้จักพี่อิงครั้งแรกเมื่อ 3–4 ปีก่อน ตอนนั้นจัด UX Talk แล้วก็เชิญพี่อิงมาเป็น Panel พูดคุยเกี่ยวกับการทำงาน UX ต่างประเทศ วันนี้ได้มาฟังอีกครั้ง
- ถ้าเราแนะนำอาหารเมนู Organic ที่มีส่วนประกอบที่มีประโยชน์มากมาย แต่กับอีกเมนูคือ ผัดไทประตูผี จะเลือกอะไร? หลายคนก็คงตอบว่า ผัดไทประตูผี
- พี่อิงเล่าถึง Amazon เคยทำ Fire Phone สมาร์ทโฟนที่มีทั้ง Dynamic Display, 3D Maps ฯลฯ ในราคา 699$ และลดราคาลงไปเรื่อยๆ ในเวลาต่อมา ก็ไม่มีคนซื้อ จนโปรเจคได้ถูกปิดไป
- อีกเคสนึงคือ Flickr ที่เปิดใช้งานมานานและมีผู้ใช้งาน 87 ล้าน Users ในขณะที่ Pinterest เพิ่งเปิดได้ไม่นาน แต่มีผู้ใช้งานพุ่งสูงถึง 250 ล้าน Users
- Emotion-Driven UX — The new approach to UX work
View แต่เดิมเราอาจจะมองว่า UI ต้องทำนี้สิ ส่วน UX ก็ต้องทำนี้สิ แล้วงาน UX เนี่ย คุณค่าอยู่ที่ตรงไหน, ประกอบไปด้วยสามส่วนคือ Human, Feeling และ Perception ซึ่ง Feeling เนี่ยแหละ คือ Experience แต่การที่เราทำ product บนสิ่งที่ไม่ได้เป็น Human มันก็ไม่มีหัวใจเนอะ เพราะฉะนั้น Element ของ UX ต้องประกอบไปด้วย
- Understand yourself and users=Persona
- How it thinks=Strategy, Scope
- How it works=Interaction, Writing
- How it looks=Visual, Design
Team ก็ต้องประกอบไปด้วยความหลายหลายเพื่อให้ product ออกมาได้ครบสมบูรณ์ / จากประสบการณ์การทำ product ก็ต้องประกอบไปด้วยกันสามส่วนหลักๆ ก็คือ Tech/Data, Design/UX และ Business/Marketing
Tools Company wide-strategy align everyone vision, Make it real — Prototype Holistically, serve purpose for objective
Why the Secret to Moonshot is OKRs
ได้รู้จักกับพี่อ้อมาหลายปีแล้ว (แต่พี่อ้อรู้จักผมใช่ไหมครับ > <) และช่วง 2 ปีที่ผ่านมาก็จะได้ยินเรื่อง OKRs จากพี่อ้อมาหลายครั้ง ยังไม่เคยได้ฟังจากพี่อ้อตรงๆ นี่เป็นครั้งแรกครับ
- เปิดคำถามว่า มีใครรู้บ้าง ว่ายานอวกาศลำแรกที่เป้าหมายไปดวงจันทร์ มีชื่อว่าอะไร? ทุกคนส่วนใหญ่จะตอบว่า Apollo 11 แต่จริงๆ คำตอบคือ Apollo 1 ซึ่งเผ็นลำแรกที่เกิดความผิดพลาดและนักบินอวกาศได้เสียชีวิตไปจากเหตุการณ์นั้น
- JFK ได้เคยประกาศไว้ประมาณว่า เราจะไปดวงจันทร์กัน เพราะเชื่อว่า การตั้งเป้าที่มีความยากและท้าทาย จะทำให้คนเกิด Motivation ขึ้น
- และถ้าวันนั้นที่ Apollo 1 ล้มเหลว และไม่เดินหน้าต่อ จะเกิดอะไรขึ้น? ก็คงไม่มี Apollo 11 ที่ถึงดวงจันทร์เป็นที่เรียบร้อย
- และนั่นคือ Moonshot Thinking ส่วนนึงของแรงบันดาลใจที่เกิด Google X เป็น Moonshot Factory ที่สะท้อนคำว่า “Factory” ให้ remind ถึง “Process” ไว้
- ตัวอย่างงานของ Moonshot เช่น Loon หรือ Balloon ที่มีเป้าหมาย คือการกระจายสัญญาณ Internet ให้จุดที่สามารถเข้าถึงไม่ได้ ได้มีโอกาสได้ใช้ Internet
- แนวคิด Google X ก็คือ ดีขึ้น ดีกว่า 10 เท่า ไม่ใช่ 10%
- ที่ Jitta เองก็มีการ setup เป้าหมายแบบนี้ไว้ด้วยเหมือนกัน คือการตั้งเป้าไปให้ไกล / เริ่มแรกมีความเข้าใจแล้วว่า คนไม่ได้เน้นต้องการ content หรือข้อมูลอะไรมาก แต่อยากที่จะเติบโตได้กำไร (Jitta Wealth)
- ซึ่ง Google ได้ใช้เครื่องมือที่เรียกว่า OKRs มานานมากแล้ว
- แยกเป็นสองส่วนคือ Objective และ Key Result
- เจาะจงว่าจะทำอะไร และมีขอบเขตของเวลาที่แน่นอน, ยากแต่เป็นไปได้, วัดผลได้
และผมก็ได้ค้นพบว่า พี่อ้อพูดเรื่อง OKRs ไว้แล้วมีคนสรุปไว้ได้ยอดเยี่ยมมากๆ เข้าไปอ่านรายละเอียดบทความนั้นได้ที่นี่เลยครับ
The Forgotten Manifesto
ชื่อภาษาไทยว่า “คำแถลงการที่ถูกลืม” พี่รูฟบอกว่า มีคนบอกมาอีกที ว่าชื่อเรื่องเหมือนหนัง พี่รูฟบอกว่า “ใช่” และมีทั้งหมด 3 องก์ด้วยกัน
องก์ที่ 1 — เปิดตัว Manifesto
ย้อนไปเมื่อ 7 ปีที่แล้ว ขณะที่พี่รูฟทำงานบริษัทระดับใหญ่ในไทยแห่งหนึ่ง พี่รูฟมีความชื่นชอบส่วนตัวเรื่องของจักรยาน และมีกรุ๊ปที่คุยกันเรื่องจักรยาน ก็มีคนนึงโพสภาพขึ้นมา
ซึ่งเป็นผลงานจากผู้ชายสองคนที่เลือกที่จะทำในสิ่งที่ตัวเองเชื่อและรัก https://www.holstee.com/ และพี่รูฟก็เปิด video ตัวนี้ให้ดู ชอบมากๆ
และพี่รูฟก็ออกจากงานเลย โดยคุยกับภรรยาไว้ว่า ขอลองไปตามความฝัน ให้เวลาตัวเองสองปี ถ้าไม่เวิร์ค จะกลับมาเป็นพนักงานแบบเดิม / ตอนนี้ผ่านไปเจ็ดปีแล้วครับ
พี่รูฟพูดถึง Day 1 Manifesto ไว้ว่า
- Focus on result, not process
- Make decision quickly
- Response together (ส่วนตัวชอบข้อนี้มากๆ มันไม่ใช่ว่า การตัดสินใจอะไรร่วมกันแล้ว พอถึงเวลาผิดพลาดก็มาโทษกัน แล้วพอมันผ่านไปได้ด้วยดีค่อยกลับมาดีใจด้วย / แต่มันคือทุกโมเมนท์ให้ร่วมไปด้วยกัน ล้มก็ให้กำลังใจ ผ่านก็ดีใจไปด้วยกัน)
องก์ 2 — เดินเรื่อง
มีองค์กรหนึ่ง ประกาศว่า “เราต้องเปลี่ยนแปลงแล้วละ เรามาทำ Agile กันเถอะ” แล้วก็เอาที่ร่ำเรียนมาและเห็นตัวอย่างมาจาก Spotify ใช้กับทีม, แบ่งทีม และก็บอกว่า “เย้ เราเป็น Agile แล้ว” แต่…ทำ Product มันไม่ launch สักที? ทำไมยังมีคนลาออกเรื่อยๆเลย?
หัวหน้าทีมนั้นก็ได้ติดต่อพี่รูฟเพื่อเข้าไปช่วยดู และพบว่า แท้จริงแล้ว ข้างในก็ยังมีการทำงานแบบเดิมๆ อยู่ / ผมขอนิยามเองว่า เปลี่ยนแค่กล่อง แต่ของข้างในเหมือนเดิม
องก์ 3 — คลี่คลาย
พี่รูฟรีบบอกและเน้นย้ำทันทีว่า “เรากลับมาที่จุดเริ่มต้นกันดีกว่า — Manifesto ครับ”
การที่เรามีแผนที่ ไม่ได้เป็นตัวการันตีว่าเราจะไม่หลงทาง
- Emotional Driven มันไม่มีทางที่เราจะสามารถทำงานได้ด้วย structure, ก่อนที่จะเริ่มเปลี่ยน structure องค์กร เราเริ่มเปลี่ยนอารมณ์กันก่อนดีกว่า
- พี่รูฟเล่าว่า จะมีเคสที่ พอเกิดการรวมทีม อาจจะมีคนที่เคยทำงานต่างทีมกันมาก่อนแล้วไม่พอใจลึกๆ, หรือหัวหน้าของสองทีมไม่ได้ถูกคอกัน, หรือ…..
- ดังนั้นก่อนจะเริ่มอะไรก็แล้วแต่ ควรเคลียร์และทำความเข้าใจทีมร่วมกันก่อน ไม่ใช่เชมาถึงก็เริ่มทำงานด้วยกันแต่อย่างเดียว / จากประสบการณ์ส่วนตัว ชอบที่จะมีเหตุการณ์ให้เข้าใจคนทำงานด้วยกันก่อน เช่น ทำ workshop ร่วมกัน หรือ happy friday ไหม เป็นเหตุการณ์ที่อาจจะทำให้เข้าใจ personal, ทำงานสไตล์ไหน, พูดจาแบบไหน, เวลาหน้าบึ้งคืออะไร เครียดหรืออะไร ฯลฯ
สุดท้าย ย้อนกลับมาที่เสริมคำพูดของพี่ไมเคิล คือเราต้องไม่หยุด พัฒนาต่อไปเรื่อยๆ และให้นึกไว้ตลอดว่า Manifesto คืออะไร จุดเริ่มต้นของเราคืออะไร — Always in Beta
หากคุณได้เข้ามาอ่านตั้งแต่บนลงล่างจนถึงตรงนี้ ขอบคุณมากจริงๆ ที่สละเวลาเข้ามาอ่าน ไม่รู้จะเข้าใจจากการ short note ของผมมากน้อยขนาดไหน มันจะมีขาดๆ ไปบ้าง ต้องขออภัยด้วย และอาจจะไม่มีรูปภาพประกอบจาก slide เลย เข้าใจยากนิดนึง ภาพประกอบก็ได้จากการวาดใน talk เลย
ไว้มีโอกาสหน้า ผมไปงาน conference หรือ meetup ไหนแล้ว เก็บข้อมูลมาได้ จะสรุปให้อ่านอีกครั้งนะครับ :) ขอบคุณมากๆ ครับ