‘รู้ก่อน ย่อมได้เปรียบ’ ประโยคนี้กลายเป็นกุญแจสำคัญของโลกธุรกิจยุคใหม่ โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมสินค้าอุปโภคบริโภคที่มีการแข่งขันสูงและความต้องการของผู้บริโภคเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว (Fast-moving consumer goods หรือ FMCG) การได้เปรียบเชิงข้อมูลเพียงเล็กน้อยอาจหมายถึงกำไรมหาศาลหรือการแซงหน้าคู่แข่งได้อย่างก้าวกระโดด
ในขณะที่การแข่งขันธุรกิจในยุคก่อน มักพึ่งพาประสบการณ์และสัญชาตญาณในการตัดสินใจ ทว่าปัจจุบันผู้นำตลาดกำลังหันมาใช้ ‘Predictive Analytics’ เป็นหนึ่งในเครื่องมือ AI สำคัญในการคาดการณ์แนวโน้มตลาด พฤติกรรมผู้บริโภค และโอกาสทางธุรกิจได้อย่างแม่นยำก่อนที่จะเกิดขึ้นจริง ทำให้สามารถบริหารสินค้าคงคลัง วางแผนการตลาด และพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด
เพื่อทำความรู้จักกับเครื่องมือ Predictive Analytics ให้มากขึ้น ชวนคุยกับ อติรุจ บริบาลบุรีภัณฑ์ Machine Learning Engineer at Looloo Technology สตาร์ทอัปไทยซึ่งทำธุรกิจที่ปรึกษาและเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ภาษาไทย ที่มีชื่อเสียงในการเพิ่มประสิทธิภาพ รายได้ และกำไรให้ลูกค้า โดยมุ่งเน้นปรับแต่งโซลูชันต่างๆ ด้าน AI อาทิ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics), การแปลงข้อความเอกสารเป็นข้อมูลดิจิทัล (Optical Character Recognition) และการแปลงเสียงเป็นข้อความ (Speech-to-Text) ให้ตรงตามความต้องการของผู้ใช้งาน ที่จะมาเผยประเด็นเรื่อง Predictive Analytics เครื่องมือ AI ทรงพลัง เพื่อการ ‘สร้างกำไร’ ของธุรกิจ FMCG ยุคใหม่
ภาพรวมธุรกิจ FMCG กับความเปลี่ยนแปลงในยุคดิจิทัล
อติรุจ เริ่มต้นฉายภาพรวมธุรกิจ FMCG ว่าธุรกิจสินค้าอุปโภคบริโภค (FMCG) กำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในยุคดิจิทัล โดยผู้เล่นรายใหม่ที่คล่องตัวและใช้เทคโนโลยีเข้ามาพลิกโฉมภูมิทัศน์การแข่งขันเดิมที่เคยเน้น “สงครามชั้นวาง” ซึ่งวัดกันที่ความเร็วในการผลิตและราคาถูกที่สุด สินค้าในกลุ่ม FMCG เช่น น้ำดื่ม ผงซักฟอก และอาหารสำเร็จรูป แม้จะมีกำไรต่อชิ้นน้อย แต่ด้วยปริมาณการบริโภคที่สูงมาก ทำให้เป็นอุตสาหกรรมที่มีมูลค่ามหาศาล อย่างไรก็ตาม Brand Loyalty หรือความภักดีต่อแบรนด์กลับลดน้อยลงอย่างเห็นได้ชัด ผู้บริโภคหันไปเลือกซื้อสินค้าที่ตอบโจทย์ความต้องการเฉพาะหน้าและโปรโมชั่นที่น่าสนใจ ซึ่งได้รับอิทธิพลอย่างมากจากคำแนะนำของอัลกอริทึมในโซเชียลมีเดีย
ดังนั้น การแข่งขันในปัจจุบันจึงเปลี่ยนเป็น “สงครามข้อมูล” แบรนด์ที่ประสบความสำเร็จคือผู้ที่สามารถคาดการณ์และตอบสนองต่อพฤติกรรมผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วได้อย่างแม่นยำ หลายแบรนด์จึงเริ่มนำเทคโนโลยี Predictive Analytics และ AI มาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก ไม่ใช่แค่การคาดการณ์ยอดขาย แต่ยังรวมถึงการทำความเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภคในระดับจุลภาค เพื่อสร้างกลยุทธ์การตลาดที่เฉียบคมและตรงเป้าหมายยิ่งขึ้น แบรนด์ที่ยังคงยึดติดกับวิธีการแบบเดิมกำลังเสี่ยงต่อการถูกทิ้งไว้ข้างหลังในสมรภูมิที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้
ข้อมูลที่ไม่ถูกใช้คือโอกาสที่หล่นหาย
ในยุคที่พฤติกรรมผู้บริโภคเปลี่ยนอย่างรวดเร็ว ข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรที่มีมูลค่าสูงสุดสำหรับธุรกิจ FMCG แต่ความท้าทายไม่ใช่แค่มีข้อมูลมากพอหรือไม่ หากแต่อยู่ที่ว่าองค์กรใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้ดีแค่ไหน เพราะข้อมูลที่ไม่ได้ถูกนำมาวิเคราะห์อย่างจริงจัง คือโอกาสในการขายที่อาจหล่นหายไปอย่างเงียบๆ ทั้งจากการเตรียมของไม่พอ (understock) จนพลาดโอกาส หรือการสต๊อกของมากเกินไป (overstock) จนเกิดความเสียหายโดยไม่จำเป็น
แม้สินค้าบางกลุ่มอย่างน้ำดื่มหรือน้ำอัดลมอาจดูไม่เสียหายมากเมื่อคาดการณ์ผิด แต่สำหรับสินค้าที่มีอายุสั้น ต้นทุนจากของเหลือหรือของหมดอายุอาจกลายเป็นความเสียหายสะสมมหาศาล การเข้าใจลักษณะของต้นทุนในแต่ละกลุ่มผลิตภัณฑ์จึงเป็นเรื่องสำคัญ และ Predictive Analytics ก็เข้ามาช่วยให้การวิเคราะห์ความต้องการแม่นยำยิ่งขึ้น ช่วยลดความสูญเปล่าทั้งทางยอดขายและทรัพยากร โดยการวิเคราะห์ที่สอดคล้องกับบริบทเฉพาะของแต่ละองค์กร
แม้การใช้ข้อมูลเพื่อคาดการณ์จะไม่ใช่เรื่องใหม่ในวงการ FMCG แต่สิ่งที่เปลี่ยนไปคือ ‘ปริมาณและความซับซ้อนของข้อมูล’ ที่มากขึ้น ทั้งจากพฤติกรรมผู้บริโภค ความหลากหลายของสินค้า และช่องทางการขาย ทำให้การใช้ทีมวิเคราะห์แบบเดิมไม่สามารถรองรับได้ทันท่วงที AI และ Predictive Analytics จึงเข้ามาช่วยจัดการข้อมูลมหาศาลเหล่านี้ พร้อมทั้งจับรูปแบบพฤติกรรมที่เชื่อมโยงกันระหว่างลูกค้ากับผลิตภัณฑ์ และมิติต่างๆ ของข้อมูลเพื่อให้เห็นภาพรวมที่นำไปสู่การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
อย่างไรก็ตาม อติรุจย้ำว่า AI ไม่ได้มาแทนที่คน แต่เข้ามาเพื่อ ‘ยกระดับศักยภาพของคน’ ให้สามารถทำงานได้เร็วและแม่นยำยิ่งขึ้นช่วยให้ทีมวิเคราะห์สามารถโฟกัสกับการวางกลยุทธ์มากกว่าการจัดการกับข้อมูลที่ล้นมือ และทำให้องค์กรสามารถตอบสนองต่อความเปลี่ยนแปลงของตลาดได้อย่างทันท่วงที
Predictive Analytic by Looloo Technology เริ่มต้นด้วย ‘ความเข้าใจธุรกิจ’
พฤติกรรมผู้บริโภคเปลี่ยนเร็ว ข้อมูลท่วมท้น แต่ตัดสินใจไม่แม่น จุดเริ่มต้นของ Predictive Analytics
Predictive Analytics หรือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนาย ไม่ได้เริ่มต้นจากเทคโนโลยีล้ำสมัย แต่เริ่มต้นจาก ‘ความรู้สึกว่าข้อมูลเยอะ แต่ใช้ไม่เป็น’ ซึ่งเป็นความจริงที่เจอบ่อยในหลายธุรกิจ โดยเฉพาะในประเทศไทย “ในบางองค์กรเก็บข้อมูลไว้แต่ไม่รู้จะใช้ยังไง อันนี้ยังถือว่าโชคดี เพราะบางแห่งไม่เก็บเลยด้วยซ้ำ เท่ากับว่าสูญเสียโอกาสในการกำหนดอนาคตของตัวเองไปโดยไม่รู้ตัว” สิ่งนี้กลายเป็นโจทย์สำคัญ ข้อมูลมากก็ไม่รู้จะใช้ตรงไหน ข้อมูลน้อยก็ไม่มีพอจะใช้วิเคราะห์อะไรเลย
ในโลกของ FMCG ซึ่งเป็นตลาดที่ความเร็วคือทุกสิ่ง ผู้บริโภคเปลี่ยนพฤติกรรมรายวัน ความต้องการของตลาดไม่คงที่ ช่องทางขายมีมากมายเกินจะตามทัน “ก่อนหน้านี้หลายบริษัทใช้แนวทางแบบ Reactive คือผลิตก่อนแล้วหาทางผลักออกตลาด เช่น ลดราคา ทำโปรโมชัน หรือยิงแคมเปญหว่านไปกว้างๆ ซึ่งบางครั้งลดราคาไปทั้งที่ลูกค้าก็พร้อมจะซื้ออยู่แล้ว การไม่มีข้อมูลทำให้ตัดสินใจผิดทิศ และสูญเสีย Margin ไปโดยไม่จำเป็น”
แนวโน้มใหม่ที่เริ่มเกิดขึ้นคือการเปลี่ยนจาก Reactive เป็น Proactive หรือการคาดการณ์ก่อนลงมือ องค์กรใหญ่เริ่มมองว่าถ้ารู้ข้อมูลดีพอ ก็ไม่จำเป็นต้องรอให้ของขายไม่ออกแล้วค่อยจัดโปร พร้อมเสริมว่าแม้จะยังใช้คนตัดสินใจอยู่ แต่การมีข้อมูลรองรับอย่างแม่นยำ ช่วยให้การตัดสินใจนั้นใกล้เคียงกับความจริงมากที่สุด และลดการใช้สัญชาตญาณลงไปได้อย่างมาก
‘Demand Forecasting’ และ ‘Product Recommendation’ คือสอง AI Solutions หลักของ Looloo Technology
แนวคิดในการสร้างระบบ Predictive Analytics ไม่ใช่เพียงแค่การ ‘คิดล่วงหน้า’ แต่คือการตอบโจทย์สำคัญ 3 เรื่อง ได้แก่
- พฤติกรรมที่เปลี่ยนเร็วเกินคาด
- ปริมาณและคุณภาพของข้อมูลที่มีอยู่
- ความแม่นยำในการตัดสินใจที่ต้องยกระดับขึ้นให้เท่าทันตลาด
“ตอนเราคิดเครื่องมือนี้ เราไม่ได้เริ่มจากว่าอยากทำ AI แล้วค่อยไปหาปัญหา แต่เราดูว่าองค์กรเจอปัญหาอะไรอยู่จริง แล้วค่อยพัฒนาโมเดลที่ตอบโจทย์ตรงนั้น” อติรุจอธิบายหลักคิดของทีม Looloo Technology ที่พัฒนา Predictive Analytics ให้เข้ากับบริบทของธุรกิจไทย ทั้งเรื่องขนาดองค์กร พฤติกรรมลูกค้า และโครงสร้างข้อมูลเดิมที่ไม่เหมือนใคร”
ในองค์กรขนาดใหญ่ การปรับค่าความแม่นยำของ Demand Forecasting หรือการคาดการณ์ความต้องการสินค้าล่วงหน้าเพียง 5–10% สามารถสร้างผลกระทบระดับหลักร้อยล้านถึงพันล้านบาท เพราะช่วยลดปัญหาสินค้าค้างสต๊อกหรือขาดตลาด เติมสินค้าได้ตรงเวลา และแนะนำสินค้าที่ตอบโจทย์ลูกค้าได้แม่นยำยิ่งขึ้น การตัดสินใจด้วยข้อมูลที่แม่นขึ้นจึงไม่เพียงเพิ่มยอดขาย แต่ยังเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการทรัพยากรในทุกมิติ
ขณะที่ในธุรกิจ SME หรือองค์กรขนาดเล็ก อาจเริ่มต้นจาก Customer Segmentation หรือการวิเคราะห์เพื่อแยกกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมหรือความต้องการที่แตกต่างกัน รวมถึงการใช้ Product Matching เพื่อแนะนำสินค้าที่ตรงใจลูกค้าโดยไม่ต้องลองผิดลองถูก การเลือกใช้เครื่องมือวิเคราะห์ในจุดที่มีผลกระทบสูงสุดต่อธุรกิจในวันนี้ คือก้าวแรกของการวางรากฐานที่แข็งแรงสำหรับการต่อยอดการใช้ข้อมูลในอนาคต
จาก Insight สู่ผลลัพธ์จริงที่สร้างรายได้เพิ่มขึ้นจริง
สองเครื่องมือหลักที่ Looloo นำเสนอให้กับลูกค้า FMCG ขนาดใหญ่คือ ‘Demand Forecasting’ และ ‘Product Recommendation’ ซึ่งสร้างผลลัพธ์เชิงธุรกิจที่ชัดเจนแล้วในหลายกรณี “เรามี use case ที่สามารถเพิ่มความแม่นยำของการคาดการณ์ยอดขายสินค้าในแต่ละร้านค้า ทำให้รู้ว่าสัปดาห์หน้า ร้านนี้ควรจะสั่งสินค้าอะไร เท่าไหร่ ถึงจะพอดี” ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นคือ understock ลดลง overstock ลดลง และสต๊อกมีความสมดุลมากขึ้น ลดการสูญเสียทรัพยากรและต้นทุนเก็บรักษาอย่างมหาศาล
อีกหนึ่งกรณีศึกษาน่าสนใจคือ ลูกค้า FMCG รายหนึ่งที่มีงบจำกัดในการวาง ตู้แช่สินค้า โดยสามารถติดตั้งได้เพียงปีละ 1,000 ตู้ จากร้านค้าทั้งหมดกว่า 200,000 จุดทั่วประเทศ “ปัญหาคือในอดีตใช้คนตัดสินใจจากสัญชาตญาณว่าควรวางตู้ที่ไหน ซึ่งบางจุดวางแล้วได้ผล ร้านค้าขายได้มากขึ้น มีการสั่งซื้อสินค้าจากบริษัท FMCG มากขึ้น บางจุดวางแล้วกลับไม่ช่วยอะไรเลย”
ทีม Looloo จึงนำ AI เข้ามาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลัง เพื่อทำนายว่าร้านค้าใดมีแนวโน้มที่จะสั่งสินค้ามากขึ้นหากมีตู้วางเพิ่มเข้าไป ผลลัพธ์หลังจาก Deploy AI ไปใช้งาน 1 ปีเต็ม คือ
ยอดขายจากร้านค้าที่วางตู้ด้วย AI เพิ่มขึ้นมากกว่าการตัดสินใจโดยคนถึง 2-3 เท่า
พิสูจน์ได้ชัดว่าการใช้ข้อมูลและ AI ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ สามารถเปลี่ยนงบจำกัดให้กลายเป็นผลลัพธ์ที่ไร้ขีดจำกัดได้จริง
“ผลลัพธ์ที่วัดได้จริงคือ revenue เพิ่มขึ้นเป็นหลักร้อยล้านต่อปี ซึ่งมาจากทั้ง demand forecasting ที่แม่นขึ้น และการแนะนำสินค้าที่ทำให้ลูกค้าเลือกซื้อได้ตรงจุด” แม้จะยังเปิดเผยชื่อแบรนด์ไม่ได้ แต่กรณีเหล่านี้พิสูจน์แล้วว่า Predictive Analytics ไม่ใช่ของเล่นใหม่ของนักวิเคราะห์ข้อมูล แต่คือเครื่องมือที่ช่วยเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นรายได้ที่จับต้องได้จริง
จุดแข็งของ Looloo เข้าใจธุรกิจลึก พัฒนา AI อย่างแม่นยำ และส่งมอบผลลัพธ์ที่ยั่งยืน
ความท้าทายหลักขององค์กรไทยในการใช้ AI องค์กรส่วนใหญ่ในประเทศไทยเผชิญกับความท้าทายสำคัญในการนำ AI มาใช้จริง ไม่ว่าจะเป็น ข้อมูลที่ไม่สะอาด กระจัดกระจาย และใช้งานยาก ซึ่งเป็นอุปสรรคสำคัญในการวิเคราะห์ หรือความกังวลว่า ระบบ AI ใหม่จะส่งผลกระทบกับการทำงานเดิม รวมถึงการที่คนไม่มั่นใจในโมเดล AI เพราะมองว่าเป็น “กล่องดำ” (black box) ที่เข้าใจยาก และที่สำคัญคือ AI ที่ไม่ตอบโจทย์ปัญหาที่แท้จริงของธุรกิจ Looloo เข้าใจและพร้อมช่วยลดความกังวลเหล่านี้
Predictive Analytic by Looloo Technology เริ่มต้นด้วย ‘ความเข้าใจธุรกิจ’
จุดแข็งของ Looloo ที่แก้ปัญหาเหล่านี้ได้
- เริ่มจากความเข้าใจธุรกิจ ไม่ใช่เทคโนโลยี จุดเด่นของ Looloo คือการไม่เริ่มต้นแก้ปัญหาจากเทคโนโลยี แต่เริ่มจาก ‘ความเข้าใจธุรกิจ’ อย่างลึกซึ้ง โดยเฉพาะในอุตสาหกรรม FMCG ซึ่งมีบริบทและปัจจัยที่ซับซ้อน Looloo ลงพื้นที่ทำ Business Research และ User Understanding อย่างจริงจังในช่วง 1-2 เดือนแรก เพื่อเข้าใจปัญหาที่แท้จริง และช่วยลูกค้าแยกแยะว่าโจทย์ไหนควรใช้ AI แก้ โจทย์ไหนใช้คนแก้ปัญหา
- พัฒนาโมเดลเฉพาะตัว ไม่ใช้สำเร็จรูป ทีมวิจัยของ Looloo พัฒนาโมเดลบนแนวคิด Frontier Research อย่างต่อเนื่อง ไม่ใช้โมเดลสำเร็จรูป แต่ปรับแต่งให้เหมาะสมกับข้อมูลของลูกค้าแต่ละรายโดยเฉพาะ สิ่งนี้ช่วยให้การพัฒนา AI ตอบโจทย์ได้ตรงจุด และสร้าง Impact ที่วัดผลได้จริง
- ดูแลระยะยาว ไม่จบแค่ Deploy Looloo ไม่มอง AI เป็นแค่เครื่องมือชั่วคราว แต่คือ ‘พาร์ตเนอร์’ ทางธุรกิจ ที่ต้องดูแลและพัฒนาร่วมกันในระยะยาว โดย Looloo จะไม่จบงานแค่การ deploy โมเดลแล้วจากไป แต่ยังช่วยวางระบบตรวจสอบคุณภาพของ AI อย่างสม่ำเสมอ ทั้งการช่วยเตรียมข้อมูล การตรวจสอบคุณภาพของโมเดล และการติดตามผลลัพธ์ระยะยาว เพื่อให้มั่นใจว่าโมเดลยังคงตอบโจทย์และแม่นยำอยู่เสมอ พร้อมปรับตัวได้ทันกับพฤติกรรมตลาดที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
- ใช้แนวทาง Human-in-the-loop สร้างความเชื่อมั่น Looloo ซึ่งหมายถึงการให้ผู้ใช้งานที่เป็นคนมีส่วนร่วมในการตรวจสอบและป้อนข้อมูลกลับให้โมเดล AI อย่างต่อเนื่อง สิ่งนี้ไม่เพียงช่วยให้โมเดลมีความแม่นยำและตอบโจทย์การใช้งานจริงได้ดีขึ้น แต่ยังช่วยสร้างความเข้าใจและความเชื่อมั่นให้กับทีมงานของลูกค้า ทำให้มั่นใจในผลลัพธ์ที่ได้จาก AI และสามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจได้อย่างเต็มที่
ด้วยจุดแข็งเหล่านี้ Predictive Analytics ของ Looloo จึงไม่ใช่แค่เครื่องมือวิเคราะห์ แต่เป็นพลังที่ขับเคลื่อนการเติบโตขององค์กรได้จริง สอบถามรายละเอียดเพิ่มเติม www.loolootech.com/predictive-analytics/ ฟรี! ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้าน AI เพื่อออกแบบ Solutions ได้ที่ 020287557 หรือ [email protected]
ถ้าไม่อยากเป็น ‘ปลาช้า’ ที่ตกเป็นเหยื่อในโลกธุรกิจ ต้องว่ายให้เร็วและปรับตัวให้ทันยุค
แม้หลายองค์กรในปัจจุบันเริ่มหันมาให้ความสำคัญกับการใช้ข้อมูลและ AI มากขึ้น แต่ความจริงคือการทำ Predictive Analytics ที่แม่นยำนั้นไม่ง่ายอย่างที่คิด ต้องใช้ทั้งเวลา ความเข้าใจลึกในธุรกิจ และทรัพยากรจำนวนมาก โดยเฉพาะในโลกของ FMCG ที่การแข่งขันสูงและการตัดสินใจต้องแม่นยำในทุกวินาที การพยายามสร้างทีม AI ขึ้นมาเองอาจทำให้องค์กรเสียเวลาไปกับสิ่งที่ไม่ใช่จุดแข็ง ขณะที่สิ่งที่ควรโฟกัสจริงๆ คือ การวางกลยุทธ์ วางการตลาด และใช้พลังของผู้เชี่ยวชาญอย่าง Looloo มาช่วยในสิ่งที่ซับซ้อนแทน
“เราไม่ได้อยากให้ทุกองค์กรกลายเป็นบริษัท AI แต่เราอยากให้เขาเป็นบริษัทที่ใช้ประโยชน์และสร้าง impact ด้วย AI ได้มากที่สุด” อติรุจกล่าวอย่างชัดเจน แนวทางของ Looloo ไม่ได้หยุดแค่การสร้างโมเดล แต่ร่วมเดินไปกับลูกค้า เข้าใจบริบทธุรกิจ และพัฒนาเครื่องมือที่ตอบโจทย์เฉพาะตัวอย่างแท้จริง พร้อมระบบดูแลคุณภาพ AI ในระยะยาว เพื่อให้ทุกการคาดการณ์ไม่ใช่แค่แม่นยำ แต่สร้างรายได้จริงอย่างต่อเนื่อง
สุดท้าย ในโลกธุรกิจที่หมุนเร็วขึ้นทุกวัน ‘ปลาช้า’ ไม่ใช่แค่ไม่ทัน แต่คือปลาที่จะโดนกิน และในสมรภูมิของ FMCG ที่เต็มไปด้วยความเปลี่ยนแปลง องค์กรที่ใช้ข้อมูลได้เร็วกว่า แม่นยำกว่า และปรับตัวไวกว่าเท่านั้นที่จะอยู่รอดและเติบโต Looloo ไม่ได้เป็นแค่ผู้ช่วยวิเคราะห์ข้อมูล แต่คือพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ ที่พร้อมช่วยให้คุณเป็น ‘ปลาที่แหวกว่ายนำหน้าคู่แข่ง’ ด้วยอาวุธที่เรียกว่า Predictive Analytics อย่างแท้จริง
—————————————–
Looloo Technology is a leading AI consulting company, renowned for delivering cutting-edge and customized AI and Data Analytics solutions, with expertise in predictive analytics, natural language processing (NLP), intelligent document processing (IDP), and automatic speech recognition (ASR), Our application of design thinking methodology ensures a deep understanding of our clients, complemented by a strategic consulting approach to identify areas for maximal impact. Emphasizing rigorous user testing, we fine-tune our solutions to precisely meet the users needs.
Our team is a collective of exceptional individuals with global experience handpicked from top institutions. Their relentless pursuit of excellence and commitment to innovation is what sets us apart and help bring our clients substantial growth and profitability.
🌐 Website : www.loolootech.com
📱 Facebook : Looloo Technology
📸 Instagram : loolootech
TikTok: @loolootech
