การวิเคราะห์ความเสี่ยงคืออะไร?

การวิเคราะห์ความเสี่ยงคืออะไรและเหตุใดจึงสำคัญ?

ความเสี่ยงและความไม่แน่นอนมักนำมาซึ่งอันตรายหรือผลตอบแทน ถือเป็นส่วนหนึ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ของแผนธุรกิจใดๆ แม้ว่าจะขจัดออกไปไม่ได้ แต่ก็สามารถวิเคราะห์และจัดการได้อย่างละเอียดถี่ถ้วนด้วยเครื่องมือที่เหมาะสม

การวิเคราะห์ความเสี่ยงจะระบุ จัดหมวดหมู่ และวิเคราะห์ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นและคาดว่าจะเกิดขึ้นกับหัวข้อที่สนใจ โดยให้ความสำคัญเป็นพิเศษกับผลกระทบเชิงลบ

มุ่งเน้นไปที่ความไม่แน่นอนและความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ โดยมีเป้าหมายเพื่อจำกัดผลกระทบที่เป็นอันตรายจากผลลัพธ์ที่เป็นไปได้

การวิเคราะห์ความเสี่ยงเป็นสิ่งสำคัญเมื่อต้องตัดสินใจทางธุรกิจเพื่อเพิ่มผลตอบแทนสูงสุดและชั่งน้ำหนักความเสี่ยงที่ไม่คาดคิด

เมื่อวิเคราะห์ความเสี่ยงในธุรกิจ สิ่งสำคัญคือการแยกแยะระหว่าง เชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ ความเสี่ยง การวัดความเสี่ยงด้วยตัวเลขถือเป็นกระดูกสันหลังของกระบวนการวิเคราะห์ความเสี่ยง

การอธิบายความเสี่ยงในเชิงคุณภาพถือเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี นอกจากนี้ยังให้ข้อมูลอันมีค่าและกำหนดกรอบการประเมินความเสี่ยงรอบคำถามที่น่าสนใจอีกด้วย

การวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงคุณภาพและ SWOT

วิธีหนึ่งในการเริ่มกระบวนการวิเคราะห์ความเสี่ยงคือการวิเคราะห์ SWOT (จุดแข็ง จุดอ่อน โอกาส ภัยคุกคาม) อย่างง่ายๆ หากต้องการทำความเข้าใจหัวข้อที่สนใจ ให้ระบุคุณลักษณะเชิงบวกและเชิงลบของหัวข้อนั้นก่อน

ลองนึกภาพการสนทนากับบุคคลที่สนใจในหัวข้อที่สนใจอย่างมาก แล้วจึงตั้งคำถามตามความรู้ทั่วไปของคุณ

บริษัทเปรียบเทียบกับคู่แข่งได้อย่างไร? บริษัทสามารถปรับปรุงได้ตรงไหนบ้าง? บริษัทเตรียมพร้อมรับมือกับสถานการณ์เลวร้ายที่สุดหรือไม่?

การจัดหมวดหมู่คำตอบของคุณด้วย SWOT จะช่วยแยกแยะระหว่างผลตอบแทนและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้ คำถามที่มีลักษณะเฉพาะและทั่วไปจะช่วยให้เข้าใจถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นและตัวชี้วัดที่ควรตรวจสอบ

การนำการวิเคราะห์ SWOT มาใช้กับ Amazonทั้งนี้เนื่องจากบริษัทมีพนักงานจำนวนมากจึงทำให้มีศักยภาพในการดำเนินการสูงกว่าคู่แข่ง

ผลก็คือส่วนแบ่งการตลาดของบริษัทกำลังเพิ่มขึ้น ซึ่งถือเป็นโอกาสที่ดี ในทางกลับกัน คุณอาจพบว่าความเสี่ยงทางการเงินโดยเฉลี่ยของ Amazon อาจคุกคามประสิทธิภาพการทำงานได้

การวิเคราะห์ SWOT มอบกรอบการทำงานที่มั่นคงและจุดเริ่มต้นสำหรับการระบุผลตอบแทนและความเสี่ยง นอกจากนี้ ยังจัดระเบียบผลการวิเคราะห์หลังความเสี่ยงเพื่อการเปรียบเทียบโดยตรงระหว่างผลตอบแทนและความเสี่ยง

เริ่มต้นด้วยการจัดระดับความเสี่ยง

หากต้องการให้เข้าใจความเสี่ยงได้ชัดเจน ควรอธิบายความเสี่ยงเป็นตัวเลข การจัดอันดับความเสี่ยงเป็นตัวชี้วัดที่เข้าใจง่ายในการดำเนินการดังกล่าว การจัดอันดับจะรวบรวมข้อมูลต่างๆ เพื่ออธิบายแนวคิดทั่วไป ตัวอย่างเช่น IBISWorld จัดทำการจัดอันดับความเสี่ยงเชิงโครงสร้างสำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ

คะแนนนี้อธิบายปัจจัยพื้นฐานของอุตสาหกรรม เช่น ความสามารถในการแข่งขัน ความผันผวน และอุปสรรคในการเข้าสู่ตลาด โดยคะแนนดังกล่าวจะใช้มาตราส่วน 1 ถึง 5 เพื่อระบุระดับความเสี่ยงต่ำ ปานกลาง หรือสูง

คะแนนการเติบโตจะใช้มาตรฐานเดียวกัน โดยจะรวมการเติบโตในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเข้ากับการเติบโตที่คาดการณ์ไว้ เพื่อกำหนดความแข็งแกร่งของอุตสาหกรรมที่จะก้าวไปข้างหน้า คะแนนความเสี่ยงจากความอ่อนไหวจะคำนึงถึงปัจจัยภายนอกที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพของอุตสาหกรรม

ตัวอย่างเช่น เปอร์เซ็นต์ของคนอเมริกันที่มีประกันสุขภาพเอกชนและเงินทุนของรัฐบาลกลางสำหรับ Medicare เป็นปัจจัยใน ระดับความไวของอุตสาหกรรมโรงพยาบาลทำให้เกิดแนวคิดเกี่ยวกับความเปราะบางต่อการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยภายนอกเหล่านี้

คะแนนแต่ละคะแนนมีส่วนช่วย การจัดอันดับความเสี่ยงโดยรวมสำหรับอุตสาหกรรมเมื่อดูจากคะแนนเหล่านี้ คุณจะทราบคร่าวๆ ว่าอุตสาหกรรมนั้นๆ มีความเสี่ยงแค่ไหน

การคลี่คลายความเสี่ยงด้วยอัตราส่วน 

อัตราส่วนยังช่วยให้ประเมินความเสี่ยงได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือการทำความเข้าใจองค์ประกอบของอัตราส่วนและความสัมพันธ์ขององค์ประกอบเหล่านี้

โดยทั่วไปอัตราส่วนจะตอบคำถามต่อไปนี้: A มีสัดส่วนเท่าใดจึงจะครอบคลุม B หรือ A สามารถครอบคลุม B ได้กี่ครั้ง ตัวอย่างเช่น เมื่อวิเคราะห์อุตสาหกรรมโรงพยาบาลในสหรัฐอเมริกา ให้ถามตัวเองว่า รายได้จำนวนเท่าไรที่ถูกนำไปใช้เป็นค่าจ้าง?

เพียงแค่หารค่าจ้างด้วยรายได้ก็จะได้ผลลัพธ์เป็นเปอร์เซ็นต์ที่ชัดเจนซึ่งคุณสามารถใช้ในการประเมินความเสี่ยงในการเพิ่มค่าจ้างได้

อัตราส่วนสภาพคล่องวัดความเสี่ยงด้านสินเชื่อ เช่น ความคุ้มครองหนี้และความเสี่ยงในการผิดนัดชำระหนี้ ตัวอย่างเช่น อัตราส่วนที่รวดเร็ว คำนวณโดยสินทรัพย์หมุนเวียนลบด้วยสินค้าคงคลังหารด้วยหนี้สินหมุนเวียน และประเมินความสามารถในการชำระหนี้สินในช่วงระยะเวลาสั้นๆ

บริการรถส่ง เกี่ยวกับทรัพย์สินซึ่งวัดเป็นรายได้สุทธิหารด้วยสินทรัพย์รวม อธิบายถึงประสิทธิภาพการดำเนินงานและประสิทธิภาพของสินทรัพย์ในการสร้างยอดขาย

อัตราส่วนเหล่านี้ช่วยกำหนดสิ่งที่เป็นความเสี่ยงหรือสิ่งที่อาจก่อให้เกิดความเสี่ยงในที่สุด

การพิจารณาความเสี่ยงด้วยการเปรียบเทียบเกณฑ์มาตรฐาน 

แม้ว่าตัวเลขเหล่านี้จะดูเป็นรูปธรรม แต่เมื่อเปรียบเทียบกับมาตรฐานบางประการแล้ว ตัวเลขเหล่านี้จะช่วยให้มองเห็นคะแนน อัตราส่วน และความเสี่ยงได้ชัดเจนขึ้น ตัวอย่างเช่น อุตสาหกรรมและธุรกิจต่างๆ อาจถือได้ว่ามีประสิทธิภาพเหนือกว่าหรือต่ำกว่าเกณฑ์มาตรฐาน

ค่าเฉลี่ยของภาคส่วนทำหน้าที่เป็นเกณฑ์มาตรฐานเปรียบเทียบสำหรับอุตสาหกรรม ตัวอย่างเช่น รายได้สำหรับ ภาคการดูแลสุขภาพและการช่วยเหลือทางสังคม คาดว่าจะเพิ่มขึ้นในอัตราต่อปี 1.9% ในช่วง 2021 ปีจนถึงปี XNUMX (ข้อมูลล่าสุดพร้อมใช้งาน) รายได้สำหรับ นักจิตวิทยา นักสังคมสงเคราะห์ และที่ปรึกษาการแต่งงาน คาดว่าจะเติบโตในอัตราต่อปี 5.8% ในช่วงเวลาเดียวกัน

เมื่อเปรียบเทียบกันแล้ว อุตสาหกรรมนักจิตวิทยา นักสังคมสงเคราะห์ และที่ปรึกษาการแต่งงาน มีผลงานดีกว่าอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพโดยรวม หรือพูดอีกอย่างก็คือ เหนือกว่ามาตรฐาน

ในอุตสาหกรรมนักจิตวิทยา นักสังคมสงเคราะห์ และที่ปรึกษาการแต่งงาน บริษัท IBH Integrated Behavioral Health Inc. (IBH) สามารถเปรียบเทียบกับค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรมได้

ไอบีไอเอสเวิลด์ การจัดซื้อจัดจ้าง IQ แพลตฟอร์มนี้นำเสนอข้อมูลทางการเงินของผู้ประกอบการอุตสาหกรรมเอกชนพร้อมทั้งตัวบ่งชี้ความเชื่อมั่นตั้งแต่ต่ำไปจนถึงสูงเพื่อการวิเคราะห์

IBISWorld ประเมินอัตราส่วนสภาพคล่องด่วนของ IBH ไว้ที่ระดับต่ำ (1.1 เท่า) ถึงสูง (1.3 เท่า) เมื่อเปรียบเทียบกับเกณฑ์มาตรฐาน 1.7 เท่าสำหรับอุตสาหกรรมนักจิตวิทยา นักสังคมสงเคราะห์ และที่ปรึกษาการแต่งงาน ที่พบใน อัตราส่วนทางการเงินของอุตสาหกรรม ส่วนบริษัทมีความเสี่ยงด้านสินเชื่อที่สูงกว่า แม้จะมีระดับความแน่นอนต่ำก็ตาม

คะแนนไบนารีแบบง่าย ๆ สามารถรวบรวมเมตริกของอุตสาหกรรมหรือบริษัทเมื่อเปรียบเทียบกับเกณฑ์มาตรฐาน ใช้ 1 เพื่อระบุว่ามีผลงานดีเกินคาด และ 0 สำหรับผลงานด้อยกว่าสำหรับเมตริกต่าง ๆ จากนั้นเปรียบเทียบผลรวมกับค่ารวมที่เป็นไปได้ ซึ่งจะช่วยให้ทราบข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความเสี่ยงโดยรวม

• ความแปรปรวนและการวิเคราะห์สถิติของความเสี่ยง

คะแนนและเกณฑ์มาตรฐานจะประเมินระดับความเสี่ยงโดยการเปรียบเทียบ. ความผันผวนนั้นหมายถึงการเปลี่ยนแปลงของสิ่งต่างๆ การวัดหนึ่งวิธีจะวัดความผันผวนสัมบูรณ์

มองไปที่ อุตสาหกรรมโรงพยาบาล, รายได้เปลี่ยนแปลงเฉลี่ย 82.1 ล้านเหรียญสหรัฐต่อปีระหว่างปี 2019 ถึง 2021หรือเฉลี่ย 7.4% ต่อปี แสดงให้เห็นถึงความผันผวนสูงในช่วงเวลาดังกล่าว ทั้งสองกรณีแสดงถึงความผันผวนของรายได้ในช่วงเวลาที่กำหนด

บ่อยครั้ง การกำหนดมาตรฐานการเปลี่ยนแปลงนี้ด้วยเกณฑ์มาตรฐาน เช่น ค่าเฉลี่ย จะบ่งชี้ถึงความเสี่ยง มาตรวัดที่มีประโยชน์สำหรับสิ่งนี้คือความแปรปรวนของข้อมูล

การคำนวณความแปรปรวนนั้นต้องเริ่มจากการหาค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลเสียก่อน จากนั้นจึงนำค่าที่สังเกตได้ในชุดข้อมูลแต่ละชุดมาลบด้วยค่าเฉลี่ยเพื่อสร้างค่าที่เหลือ นำค่าที่เหลือแต่ละค่ามายกกำลังสองแล้วบวกกันเพื่อหาค่าความแปรปรวนของข้อมูล จากนั้นให้ถือว่าข้อมูลนั้นเป็นตัวอย่าง จากนั้นให้หารด้วยจำนวนค่าที่สังเกตได้ลบหนึ่ง

เพื่อให้ได้สิ่งที่สำคัญที่สุด ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานหรือระยะทางเฉลี่ยจากค่าเฉลี่ย ให้หาค่ารากที่สองของความแปรปรวนของคุณ

การวัดว่าข้อมูลมีแนวโน้มเบี่ยงเบนไปจากค่าเฉลี่ยมากเพียงใดนั้นมีความสำคัญ โปรดจำไว้ว่าค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลขนาดใหญ่มักถูกมองว่าเป็นค่าที่คาดหวัง

กล่าวอีกนัยหนึ่ง รายได้ต่อโรงพยาบาลในอุตสาหกรรมโรงพยาบาล โดยทั่วไปจะเป็นรายได้ที่คาดหวังจากโรงพยาบาลที่ได้รับการวิเคราะห์แบบสุ่ม

หากใช้ค่าเฉลี่ยในการทำนาย แต่มีค่าเบี่ยงเบนจากค่าเฉลี่ยสูง การทำนายก็จะยากขึ้น และความเสี่ยงก็จะเพิ่มขึ้น

เมื่อกำหนดชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่เพียงพอ เราอาจถือว่า การกระจายตัวของข้อมูลแบบปกติโดยระบุว่าข้อมูลที่รวบรวมบ่อยๆ จะมีค่าประมาณค่าเฉลี่ย หรือใช้ฮิสโทแกรมเพื่อตรวจสอบการแจกแจง

โดยส่วนใหญ่แล้ว วิธีแรกนั้นเพียงพอสำหรับการวิเคราะห์ทางธุรกิจ ช่วยให้เราใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยได้ดีขึ้น การแจกแจงความน่าจะเป็นเหล่านี้บ่งชี้ถึงความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น

ชุดข้อมูลที่มีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสูงบ่งชี้ถึงการแกว่งและการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ ดังนั้นจึงมีความเสี่ยงในระดับที่สูงขึ้น ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานช่วยประเมินค่าผิดปกติในข้อมูล

สำหรับกราฟเส้นที่แสดงช่วงเวลาหนึ่ง โดยใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานจะแสดงการเปลี่ยนแปลงของรายได้ที่สูงจากปีก่อนหน้า โดยแยกความแตกต่างระหว่างความน่าจะเป็นที่ลดลงหรือเพิ่มขึ้นที่สูงกับความน่าจะเป็นที่ต่ำ รวมถึงการลดลงหรือเพิ่มขึ้นที่ไม่คาดคิดและน่ากังวล

สำหรับรายได้ของอุตสาหกรรมโรงพยาบาลระหว่างปี 2005 ถึง 2021 ก่อนอื่นเราจะกำหนดค่าเฉลี่ยและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน โดยการนำค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานครึ่งหนึ่งมาบวกและลบกับค่าเฉลี่ย เราจะได้ขอบเขตบนและขอบเขตล่างตามลำดับ

โปรดทราบว่าการเปลี่ยนแปลงส่วนใหญ่จะอยู่ภายในค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานรวมหนึ่งค่า ยกเว้นค่าผิดปกติที่สำคัญ ได้แก่ ปี 2009 ปี 2015 และปี 2020 ซึ่งเป็นปีที่มีความผันผวนเป็นพิเศษสำหรับอุตสาหกรรม

การติดตามค่าเบี่ยงเบนจากค่าเฉลี่ยยังช่วยให้มองเห็นภาพรวมของการจัดอันดับ คะแนน และอัตราส่วนต่างๆ ได้ด้วย หากมีข้อมูลที่เพียงพอในช่วงเวลาหนึ่ง การเปรียบเทียบการจัดอันดับความเสี่ยงของปีหนึ่งกับค่าเฉลี่ยจะช่วยอธิบายความเสี่ยงของปีนั้นได้

เมื่อใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานแล้ว เราสามารถกำหนดได้ว่าระยะห่างจากค่าเฉลี่ยใดที่จะเข้าข่ายความเสี่ยงต่ำ ความเสี่ยงปานกลาง หรือความเสี่ยงสูง

เทศกาล กฎเชิงประจักษ์ ระบุว่า เมื่อพิจารณาจากข้อมูลที่กระจายตามปกติ ข้อมูลประมาณ 70.0% ควรอยู่ในช่วงค่าเฉลี่ยบวกหนึ่งและค่าเฉลี่ยลบหนึ่งส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน นอกจากนี้ 90.0% ควรอยู่ในช่วงค่าเฉลี่ยบวกสองและค่าเฉลี่ยลบสองส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในทางทฤษฎี ข้อมูลเกี่ยวกับค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานหนึ่งค่าเหนือหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยไม่ควรพิจารณาว่ามีความเสี่ยงสูงหรือต่ำ

การแบ่งกลุ่มที่ได้รับการตรวจสอบ: ระบบเตือนภัยล่วงหน้าและเมทริกซ์ความเสี่ยง

การวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มเติมในช่วงเวลาต่างๆ ช่วยให้สามารถแบ่งกลุ่มระดับความเสี่ยงได้อย่างเฉพาะเจาะจงและผ่านการตรวจสอบ IBISWorld นำเสนอการแบ่งกลุ่มที่ผ่านการตรวจสอบ ซึ่งคำนวณจากข้อมูลและการวิเคราะห์หลายปีของคะแนนความเสี่ยงทั้งหมดและแนวโน้มการคาดการณ์ผ่าน ระบบการเตือนล่วงหน้า.

ระบบนี้จะจัดคะแนนความเสี่ยงรวมของอุตสาหกรรมตามที่หารือไว้ในส่วนของการให้คะแนนด้านบน โดยจัดอยู่ในประเภทความเสี่ยงต่ำ ปานกลาง หรือสูง

นอกจากนี้ ระบบจะกำหนดระดับความเสี่ยงในอนาคตและทิศทาง (เพิ่มขึ้น ลดลง คงที่) ของความเสี่ยงโดยใช้การคาดการณ์ การรวมความเสี่ยงที่คาดการณ์ไว้เพื่อเปรียบเทียบกับปัจจุบันยังช่วยปรับปรุงการวิเคราะห์ประโยชน์จากความเสี่ยงอีกด้วย

เครื่องมือที่มีประโยชน์นี้ช่วยให้สามารถสร้างเมทริกซ์ความเสี่ยงเพื่อจัดระเบียบข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ได้ เมทริกซ์ความเสี่ยงจะจัดหมวดหมู่ความเสี่ยงในปัจจุบันและที่คาดว่าจะเกิดขึ้นตามแถวและคอลัมน์

ระบบเตือนภัยล่วงหน้าจะวางอุตสาหกรรมบนเมทริกซ์โดยอิงตามระดับความเสี่ยงปัจจุบันและทิศทางที่มุ่งหน้าไป

สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดระเบียบภาคส่วน กลุ่มอุตสาหกรรมที่เลือก หรืออุตสาหกรรมทั้งหมดร่วมกันได้อย่างง่ายดาย โดยอิงจากการวัดความเสี่ยงที่ผ่านการวิจัยอย่างละเอียดและเข้าใจง่าย

การตัดสินใจทางธุรกิจจะต้องพิจารณาจำนวนความเสี่ยง ความเสี่ยงในอนาคต ประเภทของความเสี่ยง และความสามารถในการยอมรับความเสี่ยงของธุรกิจ

การจัดประเภทความเสี่ยงโดยใช้เทคนิคที่กล่าวถึงในบทความนี้ จะทำให้สามารถจัดประเภทอุตสาหกรรมและธุรกิจตามประเภทความเสี่ยงต่างๆ และจัดระบบในเมทริกซ์ความเสี่ยงเพื่อการเปรียบเทียบได้

ตัวอย่างเช่น ความเสี่ยงที่เกิดจากการเปิดรับปัจจัยภายนอก (ความอ่อนไหว) เทียบกับความเสี่ยงภายใน (อัตราส่วน) ประสิทธิภาพปัจจุบันเทียบกับประสิทธิภาพตามเกณฑ์มาตรฐานเทียบกับประสิทธิภาพที่คาดการณ์ และการรวมกันอื่นๆ ก่อให้เกิดเมทริกซ์ที่ย่อยง่ายสำหรับการวิเคราะห์

เมื่อทราบความเสี่ยงในปัจจุบันและในอนาคตแล้ว ก็สามารถทำความเข้าใจส่วนจุดอ่อนและภัยคุกคามของเมทริกซ์การวิเคราะห์ SWOT ได้ดียิ่งขึ้น

เมนูหลัก

เครื่องมือวิเคราะห์ความเสี่ยงเหล่านี้ เช่นเดียวกับเครื่องมืออื่นๆ ที่ได้กล่าวถึงไปแล้ว จะอธิบายและจัดประเภทระดับความเสี่ยงเพื่อปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจ

พวกเขาเสนอข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปัจจัยที่อยู่เบื้องหลังความเสี่ยง การเปรียบเทียบระหว่างอุตสาหกรรมที่แตกต่างกัน และระดับของความแน่นอน

เมื่อมีการระบุและประเมินความเสี่ยงแล้ว ขั้นตอนต่อไปที่สามารถดำเนินการได้ก็สามารถดำเนินการได้อย่างสมเหตุสมผลและแม่นยำ

ที่มาจาก ไอบิสเวิลด์

ข้อสงวนสิทธิ์: ข้อมูลที่ระบุไว้ข้างต้นจัดทำโดย IBISWorld ซึ่งเป็นอิสระจาก Chovm.com Chovm.com ไม่รับรองหรือรับประกันคุณภาพและความน่าเชื่อถือของผู้ขายและผลิตภัณฑ์