การใช้ Regression วิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อยอดขายสินค้า

วิจัย

ในยุคที่การแข่งขันทางธุรกิจทวีความรุนแรง การตัดสินใจโดยอาศัย “ความรู้สึก” หรือ “ประสบการณ์เพียงอย่างเดียว” อาจไม่เพียงพออีกต่อไป องค์กรและผู้ประกอบการจำเป็นต้องใช้ ข้อมูลเชิงประจักษ์ (Data-driven Decision Making) เพื่อทำความเข้าใจว่า ปัจจัยใดบ้างที่ส่งผลต่อยอดขายสินค้า และปัจจัยเหล่านั้นมีอิทธิพลมากน้อยเพียงใด

หนึ่งในเครื่องมือทางสถิติที่ได้รับความนิยมสูงสุดในการตอบคำถามนี้ คือ Regression Analysis (การวิเคราะห์ถดถอย) ซึ่งสามารถอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างยอดขายกับปัจจัยด้านการตลาด ราคา การส่งเสริมการขาย ช่องทางจัดจำหน่าย และพฤติกรรมผู้บริโภคได้อย่างเป็นระบบ

บทความนี้จะอธิบาย การใช้ Regression วิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อยอดขายสินค้า ตั้งแต่แนวคิดพื้นฐาน การกำหนดตัวแปร ขั้นตอนการวิเคราะห์ ตัวอย่างเชิงอธิบาย การแปลผล ไปจนถึงแนวทางประยุกต์ใช้ในงานวิจัยและการบริหารธุรกิจจริง

ความสำคัญของการวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อยอดขายสินค้า

ยอดขายเป็นตัวชี้วัดสำคัญที่สะท้อนความสำเร็จของธุรกิจ แต่ยอดขายไม่ได้เกิดขึ้นโดยบังเอิญ หากเป็นผลลัพธ์จากหลายปัจจัยที่ทำงานร่วมกัน เช่น

ราคาและส่วนลด
คุณภาพสินค้า
กิจกรรมส่งเสริมการขาย
การโฆษณาและการสื่อสารการตลาด
ช่องทางการจัดจำหน่าย
ภาพลักษณ์แบรนด์

การเข้าใจว่าปัจจัยใด “สำคัญจริง” จะช่วยให้ผู้บริหารจัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ และนี่คือจุดที่ Regression Analysis เข้ามามีบทบาท

Regression Analysis คืออะไร และเหมาะกับการวิเคราะห์ยอดขายอย่างไร

Regression Analysis คือเทคนิคทางสถิติที่ใช้ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่าง

ตัวแปรตาม (Dependent Variable) และ
ตัวแปรอิสระ (Independent Variables)

ในบริบทยอดขาย

ตัวแปรตาม: ยอดขายสินค้า (Sales Volume / Sales Revenue)
ตัวแปรอิสระ: ปัจจัยด้านราคา การตลาด โปรโมชั่น ฯลฯ

Regression Analysis ช่วยให้เราทราบว่า

ปัจจัยใดส่งผลต่อยอดขาย
ส่งผลในทิศทางใด (บวก/ลบ)
ส่งผลมากน้อยเพียงใด
มีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่

ประเภทของ Regression ที่นิยมใช้วิเคราะห์ยอดขาย

1. Simple Linear Regression

ใช้เมื่อมีปัจจัยหลักเพียง 1 ตัว เช่น

ผลของราคา ต่อ ยอดขายสินค้า

2. Multiple Regression Analysis

ใช้เมื่อยอดขายได้รับอิทธิพลจากหลายปัจจัยพร้อมกัน เช่น

ราคา โปรโมชั่น การโฆษณา และช่องทางจัดจำหน่าย

👉 เป็นประเภทที่ใช้มากที่สุดในการวิเคราะห์ยอดขาย

3. Logistic Regression

ใช้เมื่อยอดขายอยู่ในรูปเชิงกลุ่ม เช่น

ขายได้ / ขายไม่ได้
ถึงเป้ายอดขาย / ไม่ถึงเป้า

บทความนี้จะเน้น Multiple Regression Analysis ซึ่งเหมาะกับบริบทธุรกิจจริงมากที่สุด

การกำหนดตัวแปรในการวิเคราะห์ยอดขายด้วย Regression

การกำหนดตัวแปรที่เหมาะสมเป็นหัวใจของการวิเคราะห์

ตัวอย่างการกำหนดตัวแปร

ตัวแปรตาม (Y):

ยอดขายสินค้า (หน่วย / บาท / ต่อเดือน)

ตัวแปรอิสระ (X):

X₁ ราคา
X₂ ค่าใช้จ่ายด้านโฆษณา
X₃ โปรโมชั่นหรือส่วนลด
X₄ จำนวนจุดจำหน่าย
X₅ ระดับความพึงพอใจของลูกค้า

การเลือกตัวแปรควรอิงจาก

ทฤษฎีการตลาด
งานวิจัยที่ผ่านมา
บริบทของธุรกิจจริง

ขั้นตอนการใช้ Regression วิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อยอดขาย

ขั้นตอนที่ 1 กำหนดวัตถุประสงค์การวิเคราะห์

เช่น

เพื่อศึกษาปัจจัยด้านการตลาดที่มีผลต่อยอดขายสินค้า

ขั้นตอนที่ 2 ตั้งสมมติฐานการวิจัย

ตัวอย่าง

H₁: ราคา มีผลต่อยอดขายสินค้า
H₂: การโฆษณา มีผลต่อยอดขายสินค้า
H₃: โปรโมชั่น มีผลต่อยอดขายสินค้า

ขั้นตอนที่ 3 เก็บและเตรียมข้อมูล

ข้อมูลยอดขายย้อนหลัง
ข้อมูลด้านการตลาดในช่วงเวลาเดียวกัน
ตรวจสอบความครบถ้วนและความผิดปกติของข้อมูล

ขั้นตอนที่ 4 ตรวจสอบสมมติฐานของ Regression

ความเป็นเชิงเส้น
ความแปรปรวนคงที่
การแจกแจงแบบปกติ
ปัญหา Multicollinearity (VIF, Tolerance)

ขั้นตอนที่ 5 วิเคราะห์ Multiple Regression

รูปแบบสมการถดถอย

$Sales = b_0 + b_1(Price) + b_2(Advertising) + b_3(Promotion) + b_4(Distribution) + e$

ตัวอย่างการแปลผล Regression วิเคราะห์ยอดขาย

1. การแปลค่า R²

ค่า R² = 0.68 หมายความว่า ปัจจัยด้านราคา การโฆษณา โปรโมชั่น และช่องทางจัดจำหน่าย สามารถอธิบายความแปรปรวนของยอดขายสินค้าได้ร้อยละ 68

2. การแปลค่าสัมประสิทธิ์ถดถอย

ตัวแปร	β	p-value	การแปลผล
ราคา	-0.42	< .01	ราคาสูงขึ้น ยอดขายลดลง
โฆษณา	0.35	< .05	โฆษณามีผลเชิงบวก
โปรโมชั่น	0.48	< .01	โปรโมชั่นมีอิทธิพลสูง
ช่องทาง	0.10	> .05	ไม่มีนัยสำคัญ

ตัวอย่างการเขียนเชิงวิชาการ

ผลการวิเคราะห์พบว่า ราคา การโฆษณา และโปรโมชั่นมีอิทธิพลต่อยอดขายสินค้าอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ โดยโปรโมชั่นเป็นปัจจัยที่มีอิทธิพลสูงที่สุด ขณะที่จำนวนช่องทางจัดจำหน่ายไม่มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญ

การนำผล Regression ไปใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจ

Regression Analysis ไม่ได้มีคุณค่าแค่ในงานวิจัย แต่สามารถใช้ในเชิงปฏิบัติได้จริง

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้

ปรับกลยุทธ์ราคาเพื่อลดผลกระทบเชิงลบ
เพิ่มงบประมาณในกิจกรรมที่ให้ผลตอบแทนสูง
ลดการลงทุนในปัจจัยที่ไม่ส่งผลต่อยอดขาย
พยากรณ์ยอดขายในอนาคต

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการใช้ Regression วิเคราะห์ยอดขาย

เลือกตัวแปรอิสระโดยไม่อิงบริบทธุรกิจ
แปลผล Regression เป็นเชิงสาเหตุ 100%
ไม่ตรวจสอบ Multicollinearity
ดูเฉพาะค่า p-value โดยไม่ดูขนาดอิทธิพล
ใช้ข้อมูลช่วงเวลาสั้นเกินไป

Regression Analysis กับงานวิจัยด้านการตลาดและธุรกิจ

ในงานวิจัยด้านการตลาด Regression Analysis มักใช้เพื่อ

วิเคราะห์ Marketing Mix (4Ps / 7Ps)
ศึกษาพฤติกรรมผู้บริโภค
ประเมินประสิทธิผลของแคมเปญ
สนับสนุนการวางแผนกลยุทธ์เชิงข้อมูล

งานวิจัยที่ใช้ Regression อย่างถูกต้องจะได้รับการยอมรับทั้งในเชิงวิชาการและเชิงธุรกิจ

บทสรุป

การใช้ Regression วิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อยอดขายสินค้า เป็นแนวทางที่ช่วยให้องค์กรเข้าใจกลไกของยอดขายอย่างเป็นระบบ Regression Analysis ช่วยเปลี่ยน “ข้อมูลดิบ” ให้กลายเป็น “ข้อมูลเชิงกลยุทธ์” ที่สามารถใช้ตัดสินใจได้จริง หากเลือกตัวแปรอย่างเหมาะสม ตรวจสอบสมมติฐานอย่างรอบคอบ และแปลผลอย่างมีวิจารณญาณ ผลการวิเคราะห์จะช่วยเพิ่มความสามารถในการแข่งขันและความยั่งยืนของธุรกิจได้อย่างแท้จริง

Regression ที่ดีไม่ใช่ Regression ที่ซับซ้อนที่สุด แต่คือ Regression ที่ ตอบคำถามทางธุรกิจได้ชัดเจนที่สุด

มั่นใจในคุณภาพงานวิจัย ด้วยทีมงานระดับมืออาชีพ

บทความนี้เป็นเพียงส่วนหนึ่งขององค์ความรู้ที่เราเชี่ยวชาญ หากคุณต้องการยกระดับงานวิจัยของคุณให้มีความสมบูรณ์แบบ เราให้บริการ รับทำวิทยานิพนธ์ และ รับทำวิจัย ครบวงจร ครอบคลุมทั้งสายสังคมศาสตร์และวิทยาศาสตร์ การันตีคุณภาพและความลับของลูกค้า

อย่าปล่อยให้ความกังวลใจฉุดรั้งความสำเร็จของคุณ ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญตัวจริงวันนี้ ทักไลน์ @impressedu