เมื่อ AI ถูกนำมาใช้กับ ธุรกิจค้าปลีก หนึ่งในความเข้าใจผิดที่อันตรายคือการคิดว่า “ใช้โมเดล AI พยากรณ์ความต้องการ (Demand Prediction) เพียงตัวเดียว ก็ครอบคลุมสินค้าได้ทุกประเภท”
ในความเป็นจริง พื้นฐานของการซื้อน้ำอัดลมสักกระป๋องไม่เหมือนกับการเลือกซื้อผักสดปลอดสารพิษ และแน่นอนว่าต่างจากเสื้อผ้าแฟชั่นตามเทรนด์อย่างสิ้นเชิง ดังนั้น การนำ AI เข้ามาใช้ในกลุ่มธุรกิจ Retail โดยไม่ได้เจาะลึกความแตกต่างของสินค้าแต่ละประเภท คือกับดักที่ทำให้ความแม่นยำของ AI ลดลง และอาจนำไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจที่ผิดพลาดได้
เข้าใจพื้นฐาน : Demand Prediction ในยุค AI for Retail
การคาดการณ์ความต้องการตลาด หรือการพยากรณ์ความต้องการสินค้า คือการใช้ข้อมูลการซื้อขายในอดีต ร่วมกับปัจจัยภายนอกและภายใน เช่น โปรโมชัน, สภาพอากาศ, วันหยุด เพื่อคาดการณ์ความต้องการซื้อสินค้าในอนาคต ด้วยความสามารถในการประมวลผลข้อมูลมหาศาล AI จึงเข้ามาเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้การพยากรณ์แม่นยำขึ้นอย่างก้าวกระโดด
ในธุรกิจค้าปลีกที่การแข่งขันดุเดือด การมีสินค้าที่ “พอดี” กับความต้องการของลูกค้าในทุกช่วงเวลา คือกุญแจสำคัญสู่ความอยู่รอด หากสินค้าขาดสต๊อก (Understock) จะเสียโอกาสในการขายทันที หรือถ้าสินค้าล้นสต๊อก (Overstock) ต้องเผชิญกับต้นทุนจม หรือการลดราคาทิ้งในช่วงสุดท้าย
ถ้า AI เก่งขนาดนี้ ทำไมต้องใช้หลายโมเดล?
เพราะ “แรงจูงใจในการซื้อ” และ “ปัจจัยขับเคลื่อนยอดขาย” ของสินค้าแต่ละหมวดหมู่ไม่เหมือนกัน การใช้โมเดล AI ที่ไม่คำนึงถึงบริบทเฉพาะของสินค้านั้นๆ จึงเหมือนกับการใช้ค้อนตอกตะปูและขันสกรูไปพร้อมกัน สุดท้ายแล้วผลลัพธ์ที่ออกมาย่อมไม่เกิดประสิทธิภาพสูงสุด
เจาะลึก 3 หมวดสินค้าในธุรกิจ Retail : Key Demand Driver ที่แตกต่าง
งานวิจัยด้าน Retail Demand Forecasting [1] ชี้ชัดว่า ความแม่นยำขึ้นของการพยากรณ์ความต้องการสินค้าอยู่กับการเลือกใช้ Predictors หรือตัวแปรที่เหมาะสมกับสินค้าแต่ละชนิด มาดูกรณีศึกษาจาก 3 หมวดสินค้าหลักในธุรกิจค้าปลีก
1. เครื่องดื่มและน้ำอัดลม : หัวใจหลักคือสภาพอากาศ
Key Demand Drivers : อุณหภูมิ, สภาพอากาศ, สถานที่, งานเทศกาล
สำหรับหมวดเครื่องดื่ม น้ำดื่มและน้ำอัดลม อุณหภูมิและสภาพอากาศ คือปัจจัยหลักที่ขับเคลื่อนยอดขายอันดับหนึ่ง ยอดขายเครื่องดื่มสามารถพุ่งขึ้นได้ทันที เมื่ออุณหภูมิสูงขึ้นเพียง 1-2 องศาเซลเซียส
สิ่งที่โมเดลต้องรู้ : AI ของสินค้าหมวดนี้ต้องผสานข้อมูลพยากรณ์อากาศอย่างละเอียดและเรียลไทม์, ปฏิทินงานกิจกรรมในพื้นที่ใกล้เคียง, งานเทศกาลหรือกิจกรรมกลางแจ้งต่างๆ และข้อมูลตำแหน่งที่ตั้งร้าน อย่างร้านที่อยู่ใกล้ชายหาด สวนสาธารณะ หรือสนามกีฬา มักมียอดขายสูงกว่าร้านที่ตั้งในตำแหน่งอื่นๆ ในวันที่อากาศร้อน
2. อาหารสดและของสด : แข่งกับเวลาและฤดูกาล
Key Demand Drivers : อายุการเก็บรักษา, ฤดูกาล, วันในสัปดาห์, เทรนด์สุขภาพ
หมวดอาหารสดเป็นกลุ่มที่ท้าทายสุดเพราะมีอายุสั้นและเน่าเสียง่าย ซึ่งส่งผลต่อต้นทุนมหาศาล โดย Demand Driver หลักของหมวดนี้คือความสดใหม่และรูปแบบการบริโภคที่เปลี่ยนไปตามวันในสัปดาห์ เช่น ยอดขายสูงช่วงสุดสัปดาห์เพราะคนมักทำอาหารที่บ้าน รวมถึงเทรนด์ความสนใจด้านสุขภาพ
สิ่งที่โมเดลต้องรู้ : โมเดล AI ต้องมุ่งเน้นที่การวิเคราะห์รูปแบบการขายที่ผันผวนตามวันในสัปดาห์, ติดตามวัฏจักรของผลผลิตตามฤดูกาล และเชื่อมโยงความต้องการกับข้อมูลเทรนด์สุขภาพหรือแคมเปญเฉพาะกิจ การทำความเข้าใจ Key Demand Driver จะช่วยให้เกิดการพยากรณ์ในปริมาณที่เหมาะสมและแม่นยำสูงขึ้น
3. ขนมขบเคี้ยว : ขึ้นอยู่กับอารมณ์และโปรโมชัน
Key Demand Drivers : การจัดวางสินค้า, ราคา, โปรโมชัน, แคมเปญการตลาด
สินค้าในหมวดขนมขบเคี้ยว ช็อกโกแลต และของหวาน ส่วนใหญ่เป็นการซื้อแบบแรงกระตุ้น (Impulse Purchase) หรือการซื้อแบบไม่ได้วางแผน โดยขับเคลื่อนยอดขายด้วยการจัดวางสินค้า โปรโมชันและความอยากกิน แต่ปัจจุบันข้อมูลชี้ว่า แม้ผู้บริโภคจะซื้อจากการที่โดนกระตุ้น แต่ผู้บริโภคจำนวนมากถึง 75% ก็วางแผนการซื้อมาล่วงหน้าแล้ว จากการเห็นโฆษณาออนไลน์หรือโปรโมชัน [2]
สิ่งที่โมเดลต้องรู้ : โมเดล AI จำเป็นต้องให้น้ำหนักกับตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับการตลาดและจุดขายเป็นพิเศษ เช่น การเปลี่ยนแปลงของราคา, ความถี่และความเข้มข้นของโปรโมชัน และข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าที่ตอบสนองต่อแคมเปญโฆษณา
Success Case ระดับโลก : ผลลัพธ์ที่มาจากการใช้ Demand Prediction AI
หากยังสงสัยว่า การคาดการณ์ความต้องการตลาด ใน AI for Retail จะให้ผลจริงหรือไม่ ผลลัพธ์จากบริษัทยักษ์ใหญ่ระดับโลกตอบได้ชัดเจน
- Walmart : ใช้ AI เพื่อพยากรณ์ความต้องการสินค้ากว่า 100,000 รายการ โดยผสานข้อมูลสภาพอากาศและปฏิทินกิจกรรมท้องถิ่น เพื่อปรับยอดสต๊อกแบบเรียลไทม์ ผลลัพธ์คือ ลดสินค้าขาดสต๊อกได้ถึง 30% และช่วยประหยัดต้นทุนได้ปีละกว่า 1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ [3]
- H&M : แก้ปัญหา Overstock และ Understock ด้วยการนำ AI มาทำ Demand Prediction แบบเจาะจงตามภูมิภาคและเทรนด์แฟชัน ทำให้ลดสินค้าคงคลังส่วนเกิน และเพิ่มยอดขายสินค้าที่ลูกค้าต้องการได้ถูกจังหวะ
Demand Prediction by Looloo Technology : AI ที่ไม่ใช่สูตรสำเร็จ เริ่มต้นที่ “การเข้าใจ” ก่อน “การพยากรณ์”
ในโลกของธุรกิจค้าปลีกที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา การคาดการณ์ความต้องการสินค้า จึงไม่สามารถใช้สูตรสำเร็จได้ Looloo Technology ในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้าน AI for Retail จึงพัฒนาโมเดลที่ “เริ่มต้นจากความเข้าใจมนุษย์”
“ก่อนพัฒนาโมเดล เราเริ่มต้นจากความความเข้าใจ”
ทุกโปรเจกต์ของ Looloo เริ่มต้นด้วยการทำ User Research และ Design Thinking อย่างละเอียด เพื่อค้นหา Key Demand Drivers และ Business Objectives ที่แท้จริงของธุรกิจ เราใช้เวลาเก็บข้อมูลผู้เกี่ยวข้องทุกระดับ ศึกษา Pain Points ในแต่ละหมวดสินค้า และวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคในแต่ละกลุ่มเป้าหมาย เพื่อหาว่าปัจจัยอะไรบ้างที่ส่งผลต่อยอดขายในแต่ละหมวดสินค้า และข้อมูลใดที่จำเป็นต้องนำมาใช้ในโมเดล รวมถึงเป้าหมายทางธุรกิจที่ต้องการบรรลุคืออะไร
จากความเข้าใจสู่โมเดล AI ที่ตอบโจทย์จริง
ด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ได้ Looloo Technology จึงพัฒนาโมเดล AI เฉพาะทางที่ปรับแต่งตามบริบทของธุรกิจคุณ สามารถพยากรณ์ได้ลึกถึงระดับ SKU ต่อสาขา พร้อมผสาน Key Demand Driver ที่แตกต่างกันของแต่ละหมวดสินค้าเข้าไว้ใน Algorithm
ผลลัพธ์ที่ได้ ไม่ใช่โซลูชันแบบ One-size-fits-all แต่เป็นโมเดลที่ออกแบบมาเพื่อธุรกิจของลูกค้าโดยเฉพาะ ลด Understock และ Overstock อย่างเป็นระบบ ทำให้ธุรกิจมีสต๊อกที่สมดุล พร้อมเพิ่มรายได้และลดต้นทุนได้อย่างยั่งยืน ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้าน AI for Retail ฟรี ได้ที่ 02-028-7557 หรือ อีเมล
สรุป : AI เพียงหนึ่งโมเดล ไม่พอในสมรภูมิ Retail
การทำ การคาดการณ์ความต้องการตลาด ด้วย AI for Retail ไม่ใช่แค่การรันโปรแกรมครั้งเดียวแล้วจบ แต่คือการเข้าใจหัวใจของสินค้าแต่ละหมวดหมู่
- น้ำอัดลมขายดีเพราะอากาศร้อน
- อาหารสดต้องแข่งกับเวลาและฤดูกาล
- ขนมขบเคี้ยวอยู่ที่อารมณ์และโปรโมชัน
การลงทุนในระบบ AI ที่ออกแบบมาเพื่อตอบโจทย์เฉพาะเจาะจงกับแต่ละหมวดสินค้าอย่างชาญฉลาด คือกุญแจสู่การมีสินค้าที่ “ใช่” ในเวลาที่ “ใช่” และในปริมาณที่ “พอดี” ที่สุดในยุคที่ความเร็วคือชัยชนะ
—————————————–
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
