Predictive Analytics: เครื่องมือ AI ทรงพลัง เพื่อการสร้างกำไรของธุรกิจ FMCG

ในโลกธุรกิจที่มีการแข่งขันสูงและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การตัดสินใจที่แม่นยำและทันท่วงทีคือ “หัวใจสำคัญ” โดยเฉพาะอย่างยิ่งในธุรกิจ FMCG (Fast-moving consumer goods) ที่ต้องเผชิญกับความท้าทายในการบริหารสินค้าคงคลัง การคาดการณ์ความต้องการของผู้บริโภค และการเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน Predictive Analytics หรือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ จึงเป็นเครื่องมือสำคัญที่จะช่วยให้ธุรกิจก้าวข้ามอุปสรรคเหล่านี้และเพิ่มความสามารถในการแข่งขันได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Tips : ธุรกิจ FMCG (Fast-moving consumer goods) คือสินค้าอุปโภคบริโภคหมุนเวียนเร็ว ขายง่าย อายุสั้น ใช้แล้วหมดไป เช่น น้ำอัดลม ของใช้ในห้องน้ำ อาหารสำเร็จรูป ยา ของเล่น โดยสินค้าเหล่านี้อยู่บนชั้นวางไม่นาน เพราะขายได้เร็วหรือเสื่อมสภาพง่าย ทำให้ต้องหมุนเวียนสินค้าบ่อยๆ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คืออะไร?

Predictive Analytics การใช้เทคโนโลยีขั้นสูงในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก เพื่อคาดการณ์แนวโน้มและพฤติกรรมในอนาคต โดยอาศัยการเรียนรู้ของ Machine Learning และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการประมวลผลข้อมูลทั้งในอดีตและปัจจุบัน เพื่อสร้างโมเดลที่สามารถทำนายเหตุการณ์ในอนาคตได้อย่างแม่นยำ

ตัวอย่างการใช้งาน Predictive Analytics:

• Demand Forecasting: ร้านค้าปลีกใช้ข้อมูลยอดขายในอดีต ฤดูกาล และเทศกาลต่างๆ มาวิเคราะห์เพื่อคาดการณ์ความต้องการสินค้าในอนาคต 
• Personalized Product Recommendation: เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อและการค้นหาของลูกค้า เพื่อแนะนำสินค้าที่ตรงใจเฉพาะคน เพิ่มโอกาสในการขายและสร้างประสบการณ์ที่ดีให้ลูกค้า

5 ศักยภาพของ Predictive Analytics สำหรับธุรกิจ FMCG และกรณีศึกษาแบรนด์ระดับโลก

1. การบริหารสินค้าคงคลังอย่างมีประสิทธิภาพ

Predictive Analytics ช่วยให้ธุรกิจคาดการณ์ความต้องการของผู้บริโภคร่วมกับปัจจัยภายนอก เช่น เทศกาล สภาพอากาศ ได้อย่างแม่นยำ ทำให้คาดการณ์ได้ว่าสินค้าใดจะขายดีในช่วงเวลาใด ช่วยวางแผนการผลิตและการจัดเก็บสินค้าได้อย่างเหมาะสม ลดปัญหาสินค้าขาดหรือล้นสต๊อก ซึ่งนำไปสู่การลดต้นทุนและเพิ่มกำไร

กรณีศึกษา : บริษัท P&G (Procter & Gamble) ใช้ระบบ AI วิเคราะห์ข้อมูลการขายย้อนหลัง ร่วมกับปัจจัยภายนอก เช่น แนวโน้มตลาดและสภาพอากาศ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานให้สามารถรักษาสต๊อกสินค้าได้เหมาะสม โดยลดปัญหาสินค้าคงคลังส่วนเกินได้ถึง 20% ขณะเดียวกันก็รักษาอัตราการมีสินค้าพร้อมจำหน่ายบนชั้นวางไว้ที่ 98% [1]

2. ช่วยให้การตัดสินใจทางธุรกิจแม่นยำขึ้น

การตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลที่มีความแม่นยำสูงช่วยให้ผู้บริหารมีความมั่นใจมากขึ้น Predictive Analytics ช่วยให้ธุรกิจ FMCG คาดการณ์ผลลัพธ์ของการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะเป็นการเปิดตัวสินค้าใหม่ การปรับเปลี่ยนกลยุทธ์การตลาด ทำให้การวางแผนกลยุทธ์เป็นไปอย่างรอบคอบ และมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ลดความเสี่ยงและเพิ่มโอกาสสร้างกำไร

กรณีศึกษา : PepsiCo ใช้ Predictive Analytics พัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ จากการวิเคราะห์ข้อมูลโซเชียลมีเดียและประวัติการบริโภคของลูกค้า เพื่อคาดการณ์เทรนด์ส่วนผสมที่กำลังมาแรง ผลลัพธ์คือการออกรสชาติใหม่ของมันฝรั่งทอด Sensations ที่ได้คะแนนการทดสอบสูงเป็นประวัติการณ์ ลดระยะเวลาการพัฒนาผลิตภัณฑ์ เดิม 12 เดือนเหลือเพียง 6 เดือน [2]

3. การปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดและการขาย

Predictive Analytics ช่วยวิเคราะห์ประสิทธิภาพแคมเปญการตลาดและการขาย ช่วยให้ธุรกิจสามารถระบุได้ว่าช่องทางการขายใดมีประสิทธิภาพสูงสุด หรือข้อความการตลาดแบบใดที่กระตุ้นความสนใจของลูกค้าได้มากสุด ตลอดจนช่วงเวลาใดที่เหมาะสมที่สุดในการโฆษณา ทำให้สามารถปรับแต่งกลยุทธ์ให้เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมายแต่ละกลุ่ม เพิ่มอัตราการตอบสนองและความคุ้มค่าในการลงทุนด้านการตลาด

กรณีศึกษา : Tesco ใช้ข้อมูลจากบัตรสมาชิก 20 ล้านคน สร้างโมเดลทำนายพฤติกรรมการซื้อ พบว่า การส่งโปรโมชันแบบส่วนบุคคลเพิ่มอัตราการตอบสนอง 2.3 เท่า และเพิ่มยอดขายเฉลี่ยต่อลูกค้า 4.2% ภายในไตรมาสเดียว โดยวิเคราะห์ความถี่การซื้อ ฤดูกาล และประวัติการตอบสนองต่อแคมเปญ [3]

4. การเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารห่วงโซ่อุปทาน

ปัญหาสำคัญของธุรกิจ FMCG คือการบริหารสินค้าคงคลังให้สมดุล ระหว่างการมีสินค้าเพียงพอต่อความต้องการ ไม่เสียโอกาสทางการขาย ตลอดจนการไม่มีสินค้ามากเกินไปจนเกิดต้นทุนการจัดเก็บ Predictive Analytics ช่วยแก้ปัญหานี้โดยการวิเคราะห์รูปแบบการขาย อายุของสินค้า และปัจจัยอื่นๆ ที่อาจส่งผลต่อความต้องการ เช่น ภาพอากาศ เหตุการณ์สำคัญ ทำให้ธุรกิจปรับปริมาณการผลิตและการสั่งซื้อวัตถุดิบได้อย่างเหมาะสม

กรณีศึกษา : Coca-Cola จัดการโลจิสติกส์ด้วยระบบ AI ที่วิเคราะห์ข้อมูลจาก 2,000 จุดขายทั่วโลกแบบเรียลไทม์ โดยผสมผสานข้อมูลสภาพอากาศ ปฏิทินการตลาด และเทรนด์โซเชียลมีเดีย เพื่อปรับเส้นทางการจัดส่งให้เหมาะสมที่สุด ผลลัพธ์คือการลดการใช้เชื้อเพลิงลง 18% และเพิ่มความเร็วในการจัดส่ง 27% [3]

5. ป้องกันการสูญเสียลูกค้าและเพิ่มการรักษาฐานลูกค้า

การเข้าใจพฤติกรรมและความชอบของลูกค้าเป็นกุญแจสำคัญในการส่งมอบประสบการณ์ที่ดีผ่านสินค้าหรือบริการ Predictive Analytics ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมผู้บริโภค ทำให้ธุรกิจสามารถระบุได้ว่าลูกค้าแต่ละกลุ่มต้องการอะไร และใครบ้างที่มีแนวโน้มจะเลิกใช้สินค้าหรือบริการ ทำให้ธุรกิจสามารถดำเนินการป้องกันและรักษาฐานลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

กรณีศึกษา : Nestlé ใช้ Predictive Analytics ระบุลูกค้าที่มีแนวโน้มจะเปลี่ยนแบรนด์ด้วยความแม่นยำ 89% โดยวิเคราะห์รูปแบบการซื้อซ้ำและปฏิกิริยาบนโซเชียลมีเดีย โดยระบบจะส่งข้อเสนอส่วนบุคคลผ่านช่องทางที่เหมาะสมภายใน 15 นาที หลังตรวจพบสัญญาณการลดความสนใจ ผลลัพธ์คือการลดอัตราการสูญเสียลูกค้าได้ 22% ในปี 2024 แบบจำลองยังแนะนำผลิตภัณฑ์ทดแทนที่ตรงกับโปรไฟล์ลูกค้าแต่ละรายได้อย่างมีประสิทธิภาพ [4]

บทสรุป: Predictive Analytics คือการลงทุนที่คุ้มค่า

กรณีศึกษาจากแบรนด์ระดับโลกแสดงให้เห็นว่า Predictive Analytics ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือทางเทคนิค แต่ได้กลายเป็นแกนหลักของกลยุทธ์ทางธุรกิจสมัยใหม่ ความสำเร็จของ P&G ในการจัดการสต็อก PepsiCo กับการพัฒนาผลิตภัณฑ์เร็วขึ้น 2 เท่า หรือ Nestlé ในการรักษาความภักดีของลูกค้า ล้วนชี้ให้เห็นถึงศักยภาพในการสร้างมูลค่าเพิ่มที่จับต้องได้

Looloo Technology หนึ่งในบริษัท AI ชั้นนำของไทยที่มาพร้อมโซลูชัน Predictive Analytics ที่หลากหลายพร้อมรองรับทุกความต้องของทุกธุรกิจ โดดเด่นธุรกิจ FMCG จุดแข็งของเราคือการออกแบบโซลูชันแบบครบวงจร (end-to-end) ที่ตอบโจทย์ความต้องการของทุกธุรกิจ โดยมีกระบวนการทำงานที่ครอบคลุมดังนี้:

1. การทำวิจัย: ทำ User Research อย่างละเอียดเพื่อเข้าใจความต้องการอย่างแท้จริง
2. ทีม AI ผู้เชี่ยวชาญ: มีทีมพัฒนาโมเดล AI เฉพาะทางที่เข้าใจรายละเอียดของธุรกิจอย่างลึกซึ้ง โดยหนึ่งในทีมพัฒนาของเรา เคยร่วมพัฒนา Google Assistant และมีประสบการณ์การทำงานใน Google กว่า 10 ปี
3. วิเคราะห์แบบองค์รวม: พิจารณาภาพรวมทั้งหมดขององค์กรอย่างรอบด้านและครอบคลุม โดยใช้ความรู้จากหลายด้านมาวิเคราะห์ร่วมกัน เพื่อตอบ pain point หลักของธุรกิจ
4. การจัดเก็บข้อมูล: มีประสิทธิภาพมากขึ้น 10 เท่า และประมวลผลเร็วขึ้น 20 เท่า

ทั้งนี้ ด้วยกระบวนการทำงานที่ครอบคลุม ทีม Design Thinking ของ Looloo Technology เราสามารถออกแบบโซลูชันที่ตอบโจทย์เฉพาะของแต่ละธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้ธุรกิจ FMCG ในไทยปรับตัวเข้าสู่ยุค Data-Driven ได้ง่ายขึ้น และสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันทั้งในประเทศและระดับโลก Predictive Analytics จึงเป็นการลงทุนที่คุ้มค่าสำหรับธุรกิจที่มุ่งสู่ความสำเร็จในระยะยาว

สามารถดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้โดย คลิก หรือ 02-028-7557