ถ้าพูดถึงเทคโนโลยีที่จะสามารถเข้ามาพลิกโฉมธุรกิจ แน่นอนว่าเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ย่อมเป็นหนึ่งในนั้น โดยหลายภาคธุรกิจต่างนำ AI มาใช้งานในส่วนต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน หรือสร้างประสบการณ์ลูกค้าให้เหนือชั้นยิ่งขึ้น 

แน่นอนว่าธุรกิจค้าปลีกเองก็เช่นกัน Bluebik ในฐานะที่ปรึกษาที่เชี่ยวชาญตั้งแต่การวางรากฐานในการใช้ AI สำหรับองค์กร จึงอยากชวนมาดูโอกาสของธุรกิจจากการนำ AI มาปรับใช้ในองค์กร พร้อม 6 AI Use Case ที่น่าสนใจและตัวอย่างโมเดล AI ที่นำไปใช้ได้จริงในธุรกิจค้าปลีก

AI ในหลากหลายมิติ 

สำหรับในภาคธุรกิจค้าปลีก การประยุกต์ใช้ AI ส่วนใหญ่จะเป็นการใช้งาน Machine Learning (ML) และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics) โดยเทคโนโลยี AI สามารถช่วยเรื่องการเก็บรวบรวมและประมวลผลข้อมูลเพื่อวิเคราะห์หารูปแบบความเชื่อมโยง แล้วดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาเพื่อนำไปใช้ในกระบวนการทางธุรกิจต่างๆ ซึ่งเทรนด์อนาคตในช่วง 3 – 5 ปีข้างหน้านี้ เทคโนโลยี ML และ Predictive AI จะได้รับการพัฒนาจนก้าวหน้ายิ่งขึ้น ทำให้มีความแม่นยำมากกว่าเดิมและสามารถนำมาใช้ช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจต่างๆ ได้มากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการคาดการณ์ซัพพลายเชน การคาดการณ์ความต้องการสินค้าต่างๆ ที่สอดคล้องกับเทรนด์ในตลาดยิ่งขึ้น รวมไปถึงการใช้ AI เพื่อเพิ่มการเข้าถึงลูกค้า จากขีดความสามารถเหล่านี้ทำให้ธุรกิจสามารถบริหารจัดการต้นทุนให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นและเพิ่มความสามารถในการสร้างผลกำไรและสร้างประสบการณ์ลูกค้าให้ดีกว่าเดิม จนอาจกล่าวได้ว่า AI จะเข้าไปอยู่ในหลากหลายมิติของธุรกิจค้าปลีก 

6 Use Case ของ AI ในอุตสาหกรรมค้าปลีก

เทคโนโลยี AI คือกลไกสำคัญเบื้องหลังธุรกิจค้าปลีก ตั้งแต่การช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของการบริหารจัดการคลังสินค้าและกระบวนการทำงานต่างๆ ไปจนถึงการเพิ่มความพึงพอใจให้ลูกค้า บลูบิคจึงอยากชวนมาดู 6 AI Use case ที่น่าสนใจที่ธุรกิจค้าปลีกสามารถนำไปใช้ทรานส์ฟอร์มองค์กร ไม่ว่าจะเป็น

• คาดการณ์ดีมานด์แม่นยำขึ้น

AI สามารถช่วยธุรกิจค้าปลีกในการคาดการณ์ดีมานด์ต่างๆ ให้แม่นยำยิ่งขึ้น เพื่อวางแผนการสต็อกสินค้าให้อยู่ในปริมาณที่เหมาะสมที่สุด ด้วยการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics) ที่เป็นการศึกษาข้อมูลย้อนหลังและข้อมูลปัจจุบันเพื่อคาดการณ์อนาคต ซึ่งใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์ สถิติ และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ขั้นสูงผสมผสานกัน รวมไปถึงการวิเคราะห์เทรนด์ในตลาด และพฤติกรรมของลูกค้า เพื่อคาดการณ์ว่าสินค้าประเภทไหนมีแนวโน้มเป็นที่ต้องการมากขึ้นในอนาคต หากธุรกิจสามารถคาดการณ์ดีมานด์ได้ จะช่วยให้บริหารจัดการคลังสินค้าได้ดีขึ้น ทั้งในแง่การควบคุมต้นทุนจากการที่ไม่ต้องซื้อสินค้ามาสต็อกมากเกินไป (overstocking) และการเติมสต็อกสินค้าให้เพียงพอต่อความต้องการของลูกค้าและสอดคล้องกับเทรนด์ในตลาด 

• วางกลยุทธ์การตั้งราคา

การตั้งราคาและการจัดการคลังสินค้าอย่างมีประสิทธิภาพเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อผลกำไรของธุรกิจค้าปลีก โดยโมเดล AI สามารถวิเคราะห์ปัจจัยแวดล้อมต่างๆ ในตลาด พฤติกรรมลูกค้าและข้อมูลซัพพลายเชน เพื่อวางแผนกลยุทธ์การตั้งราคาสินค้าที่เหมาะสมที่สุด โดยเป็นการตั้งราคาแบบ Dynamic Pricing ที่เป็นปรับราคาตามระดับความต้องการสินค้าในแต่ละช่วงเวลาที่แตกต่างกัน ซึ่งอ้างอิงจากดีมานด์ การแข่งขันในตลาด และกลุ่มประเภทลูกค้า ทำให้ธุรกิจค้าปลีกสามารถทำกำไรได้ในระดับสูงสุดโดยที่ยังขายสินค้าในราคาที่แข่งขันได้ (Competitive pricing)   

• จับกลโกงและพฤติกรรมน่าสงสัย

เมื่อช่องทางการซื้อสินค้าเปลี่ยนมาสู่การซื้อผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์มากยิ่งขึ้น ความเสี่ยงกรณีฉ้อโกงสินค้าจากการซื้อของออนไลน์ก็เพิ่มขึ้นมาด้วยเช่นกัน ไม่ว่าจะเป็นการโกงเงิน คำสั่งซื้อผิดปกติ หรือปัญหาในการจัดส่งสินค้า ในการแก้ไขปัญหานี้ ธุรกิจค้าปลีกสามารถใช้โมเดล AI มาช่วยตรวจจับความเสี่ยงและป้องกันกลโกงที่อาจเกิดขึ้นได้ โดยเครื่องมือ AI จะวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุการทำธุรกรรมที่ผิดปกติ ผ่านการตรวจจับพฤติกรรมและความไม่สอดคล้องกันของรายละเอียดสินค้า หลังจากนั้นจะส่งแจ้งเตือนและบล็อกการทำธุรกรรมนั้นๆ อย่างรวดเร็ว ทำให้ลูกค้าสามารถซื้อสินค้าได้อย่างปลอดภัยยิ่งขึ้น ขณะเดียวกัน ในมุมของธุรกิจเอง สำหรับค้าปลีกที่มีหน้าร้านสามารถนำโมเดล AI ไปปรับใช้สำหรับตรวจจับการลักขโมยภายในร้านค้า โดยใช้เทคโนโลยี Computer Vision ที่สามารถจดจำและวิเคราะห์ข้อมูลภาพ ร่วมกับการใช้เซนเซอร์เพื่อตรวจสอบและป้องกันสินค้าสูญหายบริเวณจุดทางเข้า-ทางออก   

• ทดลองสินค้าเสมือนจริง 

อีกหนึ่งความสามารถของ AI คือการนำไปปรับใช้เพื่อให้ลูกค้าสามารถทดลองสินค้าเสมือนจริง (Virtual try-on) โดยไม่ต้องเข้าไปลองที่ร้าน โดยใช้ AI ผสมผสานกับเทคโนโลยี Augmented Reality สำหรับการทดลองเสื้อผ้า เครื่องประดับ หรือรวมไปถึงเครื่องสำอาง โดยในปัจจุบัน ธุรกิจค้าปลีกหลายแห่งเริ่มนำเทคโนโลยี AI มาใช้สำหรับการทำ Virtual try-on ตัวอย่างเช่น แบรนด์แว่นตาที่มีบริการให้ลูกค้าทดลองแว่นตาและแว่นกันแดดผ่านเว็บไซต์และแอปพลิเคชัน ซึ่งลูกค้าสามารถเลือกสีและรูปทรงของแว่นได้ จากนั้นเทคโนโลยี AI และ AR จะสร้างรูปจำลองใบหน้าแบบ 3 มิติขึ้นมาเพื่อให้ลูกค้าสามารถเลือกแว่นที่เหมาะกับใบหน้ามากที่สุด ทั้งนี้ การใช้ AI สำหรับการทำ Virtual try-on สามารถช่วยเพิ่มความสะดวกและความพึงพอใจให้ลูกค้าในการเลือกซื้อสินค้า ซึ่งจะช่วยลดอัตราการคืนสินค้าให้ธุรกิจค้าปลีกได้ด้วยเช่นกัน 

• บริการผู้ช่วยอัจฉริยะ

สำหรับการบริการลูกค้า AI สามารถเข้ามาช่วยสร้างประสบการณ์การซื้อสินค้าที่ดีให้ลูกค้าได้ในหลายแง่มุม โดยสามารถทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยอัจฉริยะ ที่มีความสามารถตั้งแต่การช่วยค้นหาสินค้าที่ลูกค้าต้องการได้ง่ายขึ้นและรวดเร็วยิ่งขึ้น โดยโมเดล AI จะวิเคราะห์ความต้องการของลูกค้าและแนะนำคำค้นหาที่ใกล้เคียงกับสินค้าที่สุด ไม่เพียงเท่านี้ AI ยังช่วยให้ลูกค้าค้นหาสินค้าได้จากทั้งภาพและเสียง ซึ่งยิ่งทำให้การหาสินค้าง่ายและสะดวกยิ่งขึ้น นอกจากนี้ หากลูกค้ามีข้อสงสัยหรือต้องการความช่วยเหลือ AI แชทบอท สามารถช่วยตอบคำถามได้ตลอด 24 ชั่วโมงและแนะนำแนวทางแก้ปัญหาเบื้องต้นได้อย่างรวดเร็ว 

• แนะนำสินค้าแบบรู้ใจลูกค้ายิ่งขึ้น

ในปัจจุบัน Personalized Marketing หรือการทำการตลาดแบบรู้ใจลูกค้ากลายเป็นสิ่งที่ทุกธุรกิจต่างมุ่งไป สำหรับธุรกิจค้าปลีกแล้ว AI สามารถใช้ช่วยออกแบบแคมเปญการตลาดให้เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละกลุ่มยิ่งขึ้น ด้วยการวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมการซื้อสินค้า เช่น ประเภทสินค้ายอดนิยม ช่วงเวลาซื้อ และแพลตฟอร์มที่ซื้อ แล้วแนะนำคำค้นหาสินค้าที่ใช้บ่อยๆ โดยแบรนด์สามารถเอาไปสร้างเป็น SEO คอนเทนต์เกี่ยวกับสินค้า เพื่อเพิ่มโอกาสที่ลูกค้าจะค้นหาสินค้าของแบรนด์เจอบนช่องทางออนไลน์ รวมถึงการเอา AI เข้าไปช่วยวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ทำให้พนักงานขายสินค้าสามารถช่วยแนะนำสินค้าได้แบบเรียลไทม์ ส่งโปรโมชันสินค้าที่ลูกค้าน่าจะสนใจได้เหมาะกับช่วงเวลา 

นอกเหนือจากนั้น AI ยังใช้ช่วยทำ Sentiment Analysis ซึ่งเป็นการวิเคราะห์อารมณ์ความรู้สึกจากข้อความ ทำให้ธุรกิจสามารถรับรู้ปฏิกิริยาของลูกค้าที่มีต่อคอนเทนต์ โฆษณา หรือโพสต์โซเชียลมีเดีย การทำ Sentiment Analysis ไม่เพียงช่วยธุรกิจปรับการสื่อสารให้ลูกค้าเกิดความรู้สึกด้านบวกมากขึ้น หรือใช้ดูแลชื่อเสียงของแบรนด์ ด้วยการหลีกเลี่ยงใช้ข้อความที่สร้างความรู้สึกเชิงลบในการสื่อสาร แต่ยังนำไปปรับใช้กับการทำคอนเทนต์ให้คนรู้สึกมีส่วนร่วมมากขึ้น รวมไปถึงการให้บริการลูกค้า การเลือกใช้คำในการตอบคำถามเพื่อให้ลูกค้าได้รับประสบการณ์ที่ดียิ่งขึ้น  

ตัวอย่าง AI โมเดลและอัลกอริทึ่มที่ใช้ในอุตสาหกรรมค้าปลีก 

AI โมเดล/ อัลกอริทึ่ม	แนวทางการปรับใช้	ตัวอย่าง/ คำอธิบาย
ระบบแนะนำสินค้าและบริการ (Recommendation Systems)	ช่วยแนะนำสินค้าและบริการให้เหมาะกับลูกค้ายิ่งขึ้น	– Collaborative Filtering: การนำข้อมูลจากลูกค้ารายอื่นๆ มาช่วยคาดเดาว่าลูกค้ารายหนึ่งจะชื่นชอบสินค้าอะไร  – Content-Based Filtering: การแนะนำสินค้าหรือบริการโดยพิจารณาจากความคล้ายคลึงกันของพฤติกรรมและประวัติการใช้งานของลูกค้า  – Hybrid Model: การนำเทคนิคของ Collaborative Filtering และ Content-Based Filtering มาใช้งานร่วมกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP)	วิเคราะห์ปฏิกิริยาการตอบรับจากลูกค้าบนโซเชียลมีเดีย	– Sentiment Analysis: การวิเคราะห์อารมณ์ความรู้สึกของลูกค้าด้วย AI โมเดล เช่น BERT, GPT-3, VADER
คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer Vision)	จดจำ เข้าใจ และวิเคราะห์ข้อมูลภาพได้ เช่น รูปภาพหรือวิดีโอ เพื่อช่วยจัดการสินค้าคงคลังและดูแลด้านความปลอดภัย	– Image Recognition: การจดจำและระบุวัตถุเพื่อช่วยค้นหาสินค้าด้วยรูปภาพ  – Object Detection: การตรวจจับและติดตามสิ่งของ ใช้สำหรับดูแลชั้นสินค้าและป้องกันโจรกรรม  – Facial Recognition: การจดจำและตรวจจับใบหน้า ใช้เพิ่มความปลอดภัยในการทำธุรกรรมต่างๆ
อัลกอริทึ่มการตั้งราคาสินค้าแบบยืดหยุ่น (Dynamic Pricing Algorithms)	แนะนำการปรับราคาสินค้าตามดีมานด์แบบเรียลไทม์	– ตัวช่วยแนะนำการตั้งราคาและปรับเปลี่ยนราคาสินค้าตามดีมานด์ ราคาขายของคู่แข่ง และเทรนด์ในตลาด
การจัดการสินค้าคงคลัง (Inventory Management)	แนะนำระดับปริมาณสินค้าในคลังให้เหมาะสมที่สุด	– การคาดการณ์ความต้องการสินค้าคงคลัง (Demand Forecasting)  – การเพิ่มประสิทธิภาพของซัพพลายเชน (Supply Chain Optimization)
การตรวจจับการฉ้อโกง (Fraud Detection)	ระบุและตรวจสอบการทำธุรกรรมฉ้อโกงและพฤติกรรมน่าสงสัย	– การเทรนระบบให้เรียนรู้ด้วยตัวเอง (Machine Learning) – การตรวจจับความผิดปกติ (Anomaly Detection)
การแบ่งฐานกลุ่มลูกค้า (Customer Segmentation)	จำแนกกลุ่มลูกค้าเพื่อทำการตลาดให้ตรงกลุ่มเป้าหมาย	– การจำแนกกลุ่มลูกค้าโดยอ้างอิงจากพฤติกรรมและคุณลักษณะต่างๆ  – การจัดกลุ่มโดยอิงจากความถี่ในการซื้อสินค้าและมูลค่าการซื้อสินค้า
แชทบอทและผู้ช่วยเสมือนจริง (Chatbots and Virtual Assistants)	ช่วยเหลือลูกค้าในการตอบข้อสงสัย ให้ข้อมูลสินค้าและแก้ไขปัญหาต่างๆ เบื้องต้น	– Conversational AI: การใช้โมเดล NLP และแพลตฟอร์มแชทบอทเพื่อช่วยสนทนากับลูกค้าได้อย่างเป็นธรรมชาติยิ่งขึ้น

ทำอย่างไรให้ AI สร้างผลลัพธ์ให้ธุรกิจค้าปลีกได้จริง 

แน่นอนว่า AI สามารถนำไปปรับใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและการบริการลูกค้าได้ในหลากหลายด้าน แต่สำหรับธุรกิจค้าปลีกแล้ว การสร้างผลลัพธ์ที่จับต้องได้จริงไม่ใช่แค่การนำเทคโนโลยี AI มาใช้งาน แต่ต้องมีการเตรียมความพร้อมตั้งแต่การวางกลยุทธ์ที่เป็นปัจจัยสำคัญในการกำหนดความสำเร็จ 

สำหรับองค์กรที่ต้องการใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อทรานส์ฟอร์มธุรกิจค้าปลีกของตนเอง บลูบิค (Bluebik) พร้อมให้คำปรึกษาและมีทีมงานผู้เชี่ยวชาญที่สามารถช่วยวางกลยุทธ์องค์กร วางรากฐานด้านข้อมูล (Data) ไปจนถึงการพัฒนาโมเดล AI ขั้นสูงที่เหมาะสมกับธุรกิจค้าปลีก    

ติดต่อเราสอบถามหรือปรึกษาเราได้ที่ 

✉ [email protected] 

☎ 02-636-7011

ขอขอบคุณข้อมูลอ้างอิงจาก newstore, neontri, algolia, lucidworks, kodytechnolab, intetics