'สินค้าขายดีแต่ของหมด' ปัญหาสต๊อกที่ธุรกิจ FMCG เจอทุกวัน AI คือตัวช่วย
“สินค้าขายดีแต่ของหมด” ปัญหาสต๊อกที่ธุรกิจ FMCG ต้องเจอ AI ช่วยคาดการณ์ยอดขายแม่นยำ ลดต้นทุนและค่าเสียโอกาส
ปัญหาที่เจ้าของธุรกิจ FMCG ต้องเผชิญบ่อยครั้งคือ สินค้าขายดีมาก แต่สต๊อกไม่พอ เมื่อลูกค้ามาถึงร้านแล้วถามว่า “มีสินค้าไหม” คำตอบที่ได้คือ “หมดแล้วครับ” ผลคือลูกค้าราว 43% จะสลับไปซื้อแบรนด์อื่นทันที เมื่อสินค้าที่ต้องการหมดชั้น ที่ร้ายแรงกว่านั้นคือ 87% ของผู้ค้าปลีกกล่าวว่า การที่สินค้าหมดสต๊อกส่งผลกระทบต่อความภักดีของลูกค้า [1]
ความเสียหายนี้ไม่ใช่แค่ยอดขายหายไปแต่ลูกค้าก็หายไปด้วย สิ่งที่ตามมาคือความไว้วางใจต่อแบรนด์ลดลง
ทำไมวิธีคาดการณ์ “สต๊อกสินค้าแบบเดิม” ถึงเสียโอกาส?
ปัญหาสต๊อกขาดและสต๊อกล้น ส่วนมากอยู่ที่วิธีการคาดการณ์ความต้องการของตลาด ธุรกิจ FMCG ส่วนใหญ่ยังคงอาศัยสามสิ่งหลัก ได้แก่ ประสบการณ์ของผู้บริหาร, ข้อมูลจากไฟล์ Excel และการประมาณการตาม “สัญชาตญาณ” อย่างไรก็ตามการคาดการณ์ด้วยวิธีนี้ไม่สามารถรับมือกับความซับซ้อนของตลาดปัจจุบันได้อีกต่อไป เพราะ
- ตลาดซับซ้อนเกินไป โปรโมชันเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา และพฤติกรรมผู้บริโภคที่เปลี่ยนเร็ว
- ข้อมูลล้าสมัย การรายงานข้อมูลจากพนักงานทีละคน ทำให้ข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์ล่าช้า 3-5 วัน
- ขีดจำกัดการวิเคราะห์ แม้ Excel จะใส่ข้อมูลได้เยอะ แต่การให้คนวิเคราะห์หาความสัมพันธ์ของปัจจัยการขายที่มีมากกว่า 30-50 ตัวแปรพร้อมกันนั้น “เกินกำลังคน” (Human Limit) ที่จะมองเห็นภาพรวมได้ครบถ้วนและแม่นยำ
สุดท้ายแล้วผลลัพธ์ที่ออกมาจึงเกิดข้อผิดพลาดในการคาดการณ์สูงถึง 30-50% [2] ซึ่งไม่ต่างอะไรกับการเลือกว่า “สินค้าจะขายดี” ด้วยการโยนเหรียญ
Predictive Analytics AI เปลี่ยนเกมการบริหารสต๊อกสินค้า
ความแม่นยำของ Predictive Analytics AI คือใช้เทคโนโลยี Machine Learning เข้ามาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จากหลากหลายแหล่ง ไม่ว่าจะเป็นประวัติการขายรายวันตลอดทั้งปี, ปัจจัยภายนอกอย่างสภาพอากาศ วันหยุด เทศกาล, ปัจจัยทางธุรกิจ เช่น โปรโมชัน ราคา กิจกรรมคู่แข่ง รวมถึงข้อมูลจากแพลตฟอร์มออนไลน์
AI จะทำงานด้วยการค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล และคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า ในช่วงสัปดาห์หรือเดือนหน้าได้อย่างแม่นยำขึ้น แสดงว่าเมื่อใช้ AI เข้ามาจัดการสต๊อกสินค้า ส่งผลให้ “สต๊อกตรงเวลา ตรงจำนวน และตรงสินค้า” นั่นหมายถึงกำไรเพิ่มขึ้นและต้นทุนลดลงอย่างชัดเจน เพื่อให้เห็นภาพมากขึ้น
ยกตัวอย่าง Success cases จากบริษัทระดับโลก อย่างบริษัท Procter & Gamble (P&G) FMCG ระดับโลก นำ Predictive Analytics AI ช่วยลดการขาดสต๊อกได้ 15% [3]
ถึงเวลาลงทุนกับ Predictive Analytics AI หรือยัง?
คำตอบคือ ต้นทุนที่สูญเสียไปจากการไม่ใช้ AI นั้น สูงกว่าต้นทุนการลงทุนในเทคโนโลยีมาก จากการศึกษาพบว่า
เริ่มต้นกับ Predictive Analytics AI อย่างไร?
ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนระบบธุรกิจทั้งหมดในครั้งเดียว เริ่มจากการประเมินข้อมูลที่มีอยู่ว่าวิเคราะห์อย่างไร ใช้ตัวแปรกี่ตัว จากนั้นประเมินพื้นที่ดูว่าสาขาไหนสินค้าขาดสต๊อกมากที่สุด
เริ่มด้วยการนำ Predictive Analytics มาใช้กับสินค้า 1-2 หมวดหมู่ก่อน เช่น บะหมี่กึ่งสำเร็จรูป 150 รายการ วัดผลภายใน 3 เดือน ดูว่าลดความผิดพลาดได้เท่าไร ลดสต๊อกคงคลังได้มากน้อยแค่ไหน และลูกค้าพึงพอใจมากขึ้นหรือไม่ เมื่อเห็นผลชัดเจนแล้ว ค่อยขยายไปยังหมวดสินค้าอื่นๆ ทั้งองค์กร
Looloo Technology : ผู้เชี่ยวชาญ Predictive Analytics AI ของไทยสำหรับธุรกิจ FMCG
Looloo Technology ผู้นำด้าน Predictive Analytics AI ที่พัฒนาเทคโนโลยีเฉพาะสำหรับอุตสาหกรรม FMCG ของไทย สิ่งที่ทำให้ Looloo แตกต่างคือ ไม่ได้นำโมเดล AI สำเร็จรูปมาใช้ แต่เป็นโมเดลที่ออกแบบมาเพื่อธุรกิจคุณโดยเฉพาะ ด้วยการทำ User Research และ Design Thinking อย่างละเอียด ด้วยการลงพื้นที่เก็บข้อมูลจริง ศึกษา Pain Points ในแต่ละหมวดสินค้า เพื่อให้เข้าใจ Business Objectives ที่แท้จริงของธุรกิจคุณ
เพราะเราเข้าใจว่าแต่ละองค์กรมีความเฉพาะตัว ทั้งปัจจัยภูมิศาสตร์ที่แต่ละภาคมีพฤติกรรมการบริโภคต่างกัน, ปัจจัยวัฒนธรรมอย่างวันสำคัญทางศาสนาและประเพณี, รวมถึงตัวแปรตลาดที่ซับซ้อน ทำให้ธุรกิจมีสต๊อกที่สมดุล พร้อมเพิ่มรายได้และลดต้นทุนได้อย่างยั่งยืน ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้าน AI for Retail ฟรี ได้ที่ 02-028-7557 หรือ อีเมล
บทสรุป : ลงสนาม AI เร็ว ทำกำไรได้ไว นำหน้าคู่แข่ง
ในตลาด FMCG ที่แข่งขันรุนแรงขึ้นทุกปี ผู้ที่สามารถคาดการณ์ความต้องการได้แม่นยำและส่งมอบสินค้าตรงเวลาตรงจำนวนคือผู้ชนะ ทั้งรักษาฐานลูกค้าเดิมด้วยการมีของในสต๊อกตลอด ไม่เปิดโอกาสให้ลูกค้าไปซื้อสินค้าคู่แข่ง ต้นทุนลดลง และกำไรเพิ่มขึ้น Predictive Analytics AI จึงไม่ใช่แค่ตัวเลือกที่น่าสนใจอีกต่อไป แต่เป็นความจำเป็นสำหรับธุรกิจที่อยากอยู่รอดและเติบโตอย่างยั่งยืน
สำหรับผู้บริหาร FMCG ในไทยที่ยังวางแผนด้วย “สัญชาตญาณ (Gut Feeling)” หรือประสบการณ์เดิมเป็นหลัก ถึงเวลาแล้วที่ต้องลงทุนในเทคโนโลยี ก่อนที่คู่แข่งจะก้าวนำไปไกล