ปลดล็อกค้าปลีกด้วย AI/ML บนคลาวด์ไทย เปลี่ยน “การคาดเดา” สู่ “การตัดสินใจอย่างแม่นยำ”

ธุรกิจค้าปลีกไทยกำลังเผชิญกับดีมานด์ที่ผันผวนและการแข่งขันกันออกโปรโมชันอย่างดุเดือด ในขณะที่ต้นทุนสินค้าคงคลังค่อย ๆ กัดกินกำไรอย่างต่อเนื่อง หลายองค์กรพยายามแก้ปัญหาด้วยการพยากรณ์ยอดขาย แต่การรู้ว่า “ยอดขายเดือนหน้าคือเท่าไร” ยังไม่เพียงพอ สิ่งที่ธุรกิจต้องการจริง ๆ คือการวิเคราะห์ว่าควรทำโปรโมชันแบบไหน ลดราคาเมื่อไร และควรส่งข้อเสนอให้ลูกค้ากลุ่มใด เพื่อเพิ่มกำไร และเร่งการขายสินค้าอย่างมีประสิทธิภาพ ดังนั้นการยกระดับจากการคาดเดาไปสู่การให้คำแนะนำที่ปฏิบัติได้จริงนี้เอง คือกุญแจสำคัญที่จะช่วยเปลี่ยนความท้าทายให้กลายเป็นโอกาสเติบโต เราจึงขอชวนคุณมาทำความเข้าใจว่า AI/ML บนคลาวด์ในประเทศไทยจะช่วยให้ธุรกิจค้าปลีกบรรลุเป้าหมายนี้ได้อย่างไร

ทำไมต้อง “คลาวด์ในประเทศ” ไม่ใช่แค่คลาวด์ทั่วไป

ก่อนจะพูดถึงเรื่อง AI/ML หลายองค์กรมักมองข้ามคำถามสำคัญ คือ ข้อมูลของเราควรอยู่ที่ไหน? และสำหรับธุรกิจค้าปลีกในไทย คำตอบที่เหมาะสม คือ “คลาวด์ที่มีศูนย์ข้อมูลภายในประเทศ” ด้วยเหตุผลดังต่อไปนี้

1. สอดคล้องกับกฎหมาย PDPA ข้อมูลธุรกรรม และข้อมูลลูกค้าเป็นข้อมูลส่วนบุคคลที่อยู่ภายใต้การคุ้มครองของกฎหมาย PDPA การเก็บและประมวลผลบนคลาวด์ในประเทศจะช่วยลดความเสี่ยงของการโอนข้อมูลข้ามพรมแดน ทำให้การควบคุม และตรวจสอบเป็นไปอย่างโปร่งใส
2. ตอบสนองเร็วกว่า การมีศูนย์ข้อมูลที่ตั้งอยู่ในประเทศช่วยให้ระบบประมวลผล และตอบสนองได้รวดเร็ว เหมาะกับการให้บริการแนะนำสินค้าหรือข้อเสนอแบบเรียลไทม์ ณ จุดขาย หรือในขณะที่ลูกค้ากำลัง ซื้อ-ขายผ่านแอปพลิเคชัน
3. ยืดหยุ่นตามฤดูกาล การใช้คลาวด์จะทำให้คุณสามารถเพิ่มทรัพยากรได้ทันทีโดยไม่ต้องเพิ่มฮาร์ดแวร์ล่วงหน้า ซึ่งทำให้ธุรกิจของคุณมีความยืดหยุ่นตามช่วงเทศกาลหรือแคมเปญใหญ่ ส่งผลให้ประหยัดต้นทุนและคล่องตัวมากขึ้น
4. ความต่อเนื่องของธุรกิจ การออกแบบระบบ Business Continuity และ Disaster Recovery (BCP/DR) ภายในประเทศ ช่วยรักษาความต่อเนื่องของบริการทั้งหน้าร้านและช่องทางออนไลน์ได้เป็นอย่างดี

จากการพยากรณ์ตัวเลข สู่คำแนะนำที่ชาญฉลาด

ความสามารถแท้จริงของ AI/ML ไม่ใช่แค่การคาดการณ์ว่า “จะเกิดอะไร” แต่บอกได้ว่า “ควรทำอะไร” เพื่อให้ผลลัพธ์ทางธุรกิจดีขึ้น และนี่คือตัวอย่างการนำไปใช้งานจริง

• Use Case 1 เติมสต๊อกแบบเข้าใจบริบท AI/ML สามารถเชื่อมโยงข้อมูลสภาพอากาศจากกรมอุตุนิยมวิทยากับรูปแบบการซื้อของลูกค้าในอดีต เมื่อพยากรณ์ว่าฝนจะตกหนักต่อเนื่อง ระบบจะวิเคราะห์และคาดการณ์ล่วงหน้าว่าสินค้าประเภทไหนจะมีดีมานด์พุ่งขึ้นมา เช่น ผ้าอ้อม กระดาษทิชชู หรือของใช้ในบ้านที่มักขายได้เพิ่มขึ้นในย่านที่อยู่อาศัย
• Use Case 2 โปรโมชันที่ “คุ้มจริง” ไม่ใช่แค่มูลค่ายอดขาย การวัดความสำเร็จของโปรโมชันด้วยยอดขายที่เพิ่มขึ้นอาจทำให้ประเมินผลลัพธ์ผิดได้ เพราะบางส่วนอาจมาจากลูกค้าที่จะซื้ออยู่แล้ว โมเดล AI/ML จะสามารถแยกแยะและวิเคราะห์ได้ว่า ลูกค้ากลุ่มไหนเปลี่ยนพฤติกรรมเพราะโปรโมชันจริง ๆ และกลุ่มไหนซื้อแม้ไม่มีส่วนลด ระบบจะประเมินความยืดหยุ่นของราคา (Price Elasticity) ระยะเวลาแคมเปญ และวิธีการสื่อสารที่เหมาะสมที่สุดกับแต่ละบริบท ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจเพิ่ม ROI ของแคมเปญได้อย่างชัดเจน ลูกค้าจะได้รับข้อเสนอที่ตรงใจ และที่สำคัญคือกำไรไม่ถูกกัดกินด้วยการให้ส่วนลดกับคนที่คิดจะซื้อในราคาเต็มอยู่แล้ว
• Use Case 3 ลดราคาให้ “ทันท่วงที” ไม่ทำลายมาร์จิ้น ระบบ AI/ML สามารถวิเคราะห์ความเร็วการขาย อายุสินค้า และความไวต่อราคาของสินค้าได้ เพื่อประเมินว่าสินค้ารุ่นใดที่ขายช้าในสาขาหนึ่ง แต่อาจยังขายดีในอีกสาขาหนึ่ง จากนั้นก็ให้คำแนะนำการโอนย้ายสต๊อกข้ามสาขาแทนการรีบลดราคาทุกแห่งพร้อมกัน สำหรับสินค้าที่ต้องเคลียร์สต๊อกจริง ๆ ระบบจะเสนอจังหวะและส่วนลดที่เหมาะสม เช่น เริ่มลด 20% ในสัปดาห์แรก และปรับเป็น 35% ในสัปดาห์ถัดไป เพื่อให้บรรลุเป้าหมายการขายให้หมด 90% ของสต๊อกก่อนจบฤดูกาล วิธีการนี้ช่วยให้ธุรกิจเคลียร์สต๊อกได้ตรงเป้าหมายโดยไม่เผากำไรเกินความจำเป็น และยังได้ข้อมูลสำหรับปรับปรุงการจัดซื้อในรอบถัดไปด้วย
• Use Case 4 ข้อเสนอแบบ “ยิงแล้วคุ้ม” หลายครั้งที่งบโปรโมชันสูญเปล่า เพราะแจกส่วนลดให้กับลูกค้าที่ “ยินดีจ่ายราคาเต็มอยู่แล้ว” ทางออกคือการใช้ คะแนนแนวโน้มการซื้อ (Propensity) ร่วมกับมูลค่าตลอดอายุลูกค้า (CLV) และโมเดล Uplift เพื่อคัดเลือกเฉพาะลูกค้าที่ควรได้รับสิทธิจริงๆ เช่น ครอบครัวในย่านที่อยู่อาศัยได้รับคูปองของใช้ในบ้านผ่านแอป ในขณะที่ลูกค้าที่มักซื้อราคาเต็มก็ไม่จำเป็นต้องให้ส่วนลด วิธีนี้ช่วยให้อัตราการใช้สิทธิสูงขึ้น ปริมาณซื้อเฉลี่ยต่อตะกร้าสูงขึ้น และงบโปรโมชันถูกใช้ไปกับกลุ่มที่สร้างกำไรสุทธิจริง สุดท้าย จะสามารถวัดผลได้อย่างชัดเจนผ่าน Redemption Rate และ Uplift เทียบกับกลุ่มควบคุม (Control Group) เพื่อพิสูจน์ว่าการยิงโปรโมชันแบบนี้ “ได้ผลจริง”

แล้วอะไรคือรากฐานที่ทำให้ AI/ML ทำงานได้จริง

การนำ AI/ML มาใช้ให้เกิดผลจริงในธุรกิจไม่ได้ขึ้นอยู่กับตัวโมเดลอย่างเดียว แต่ต้องมีรากฐานที่แข็งแรงรองรับ เริ่มต้นจากการรวบรวมข้อมูลจากทุกจุดสำคัญของธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลการขายจากหน้าร้านและออนไลน์ ข้อมูลสินค้าคงคลังและการจัดซื้อ ประวัติราคาและโปรโมชันที่ผ่านมา ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้า รวมถึงสัญญาณภายนอกอย่างสภาพอากาศและเทศกาลต่าง ๆ

ทั้งหมดนี้ต้องถูกนำมารวมกันเพื่อให้มองเห็นภาพรวมที่สมบูรณ์และจัดเก็บในคลาวด์ที่ออกแบบมาให้ยืดหยุ่น ปลอดภัย และถูกต้องตามกฎระเบียบที่ภาครัฐกำหนด ซึ่งสิ่งเองคือรากฐานที่ทำให้ AI/ML สามารถสนับสนุนธุรกิจของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ข้อควรระวังที่อาจทำให้การใช้ AI/ML สำเร็จหรือล้มเหลว

การนำ AI/ML มาใช้ให้เกิดผลจริงต้องหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่สามารถพบได้บ่อย ดังนี้

1. คุณภาพข้อมูลมาก่อนโมเดลเสมอ หากข้อมูลฐานไม่ดี แม้มีโมเดลที่ดีที่สุดก็ให้ผลลัพธ์ผิดพลาดได้ การคัดกรองข้อมูล การจัดการประวัติลูกค้า ราคาและโปรโมชันอย่างเป็นระบบ จึงเป็นขั้นตอนแรกที่ต้องให้ความสำคัญ
2. ต้องมีมนุษย์ในวงจรการตัดสินใจ AI/ML มีไว้เพื่อเสริมความสามารถผู้เชี่ยวชาญ ไม่ใช่แทนที่ ผู้ประกอบการจึงควรออกแบบให้ผู้จัดการตรวจสอบและปรับแก้คำแนะนำได้เสมอ พร้อมบันทึกการตัดสินใจกลับเข้าระบบเพื่อให้โมเดลเรียนรู้และพัฒนาต่อไป
3. ระมัดระวังเรื่องจริยธรรมและความเป็นส่วนตัว ผู้ประกอบการต้องจำกัดการใช้ข้อมูลอ่อนไหว ปกปิดข้อมูลระบุตัวตน และตั้งค่าสิทธิ์การเข้าถึงอย่างเข้มงวด เพื่อสอดคล้องกับกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลและสร้างความไว้วางใจจากลูกค้า
4. ดูแลและปรับปรุงโมเดลอย่างต่อเนื่อง พฤติกรรมลูกค้าและสภาวะตลาดสามารถเปลี่ยนแปลงไปได้ตลอดเวลา ต้องติดตามประสิทธิภาพและปรับปรุงโมเดลอย่างสม่ำเสมอให้สอดคล้องกับรอบโปรโมชันและฤดูกาลของธุรกิจ

AIS Business พันธมิตรที่พร้อมเปลี่ยนวิสัยทัศน์สู่ความจริง

การนำ AI/ML มาใช้ในธุรกิจค้าปลีกไม่ได้มีแค่เรื่องเทคโนโลยี แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงวิธีทำงานทั้งองค์กร AIS Business พร้อมเป็นที่ปรึกษา และพันธมิตรของคุณในทุกขั้นตอน ตั้งแต่การออกแบบสถาปัตยกรรมคลาวด์ที่เหมาะสม เลือกใช้ Cloud ในประเทศที่สอดคล้องกับ PDPA ไปจนถึงการวางแผนโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล ไม่ว่าคุณจะเพิ่งเริ่มต้นการเดินทางด้าน Digital Transformation หรือกำลังมองหาโซลูชันคลาวด์และโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสมสำหรับธุรกิจค้าปลีก AIS Business มีความพร้อมด้านเทคโนโลยีและความเชี่ยวชาญ เพื่อรองรับการเติบโตและการเปลี่ยนแปลงเพื่อขับเคลื่อนธุรกิจของคุณ

บทสรุป

AI/ML บนคลาวด์ที่อยู่ในประเทศไทยสามารถช่วยให้ธุรกิจค้าปลีกก้าวข้ามจากการคาดเดาไปสู่การตัดสินใจที่แม่นยำและสร้างผลกำไรที่เติบโตได้ ด้วยการเติมสต๊อกที่ตรงจังหวะ โปรโมชันที่จูงใจกลุ่มเป้าหมาย ไปจนถึงการลดราคาที่ยังรักษามาร์จิ้นได้ ซึ่งการเลือกใช้คลาวด์ในประเทศไม่เพียงแต่สอดคล้องกับกฎหมายของภาครัฐ แต่ยังตอบสนองได้เร็วและปรับขนาดได้ตามความต้องการ ทำให้ทุกทีมในองค์กรสามารถทำงานบนข้อมูลชุดเดียวกัน และเปลี่ยนทุกช่วงเวลาให้เป็นโอกาสทางธุรกิจ

เพื่อให้การใช้งาน AI/ML บนคลาวด์สามารถดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ AIS Business ผู้ให้บริการ AIS Cloud powered by Oracle Cloud Infrastructure โครงสร้างพื้นฐาน Hyperscale Cloud ระดับโลกแห่งแรกที่ดำเนินการโดยบริษัทไทย มีศูนย์ข้อมูลภายในประเทศ ภายใต้กฎหมายไทย สอดคล้องกับนโยบายภาครัฐที่ครอบคลุมข้อมูลส่วนบุคคลในเรื่อง PDPA พร้อมสนับสนุนธุรกิจค้าปลีกไทยให้เติบโตได้อย่างมั่นใจและยั่งยืน

วันที่เผยแพร่ 28 มกราคม 2569

แหล่งข้อมูลอ้างอิง

• Oracle, “10 Examples of AI in Retail”, From: oracle.com
• Oracle, “Make your own luck: 4 steps towards data-driven retail using AI and ML”. From: oracle.com