top of page
  • รูปภาพนักเขียนAnantaya Pornwichianwong

Data Analytics ช่วยเพิ่มกำไรในธุรกิจ Food & Beverage ได้อย่างไร



ในช่วงที่ผ่านมา อุตสาหกรรมอาหารได้ประสบกับปัญหาที่เรียกว่า Shrinkflation ซึ่งคือการที่ผู้ผลิตในอุตสาหกรรมพากันลดขนาดสินค้าลงโดยคงราคาไว้เท่าเดิม ในช่วงที่ผ่านมามีใครรู้สึกกันบ้างไหมว่าขนมชิ้นโปรดเราปริมาณน้อยลงแม้ราคาจะเท่าเดิม? แบรนด์ช็อกโกแลตชื่อดังอย่าง Snickers ก็ลดปริมาณช็อกโกแลตของพวกเขาลงกว่า 11 เปอร์เซ็นต์เนื่องจากภาวะนี้เช่นกัน


นี่คือสิ่งที่แสดงให้เห็นว่าอุตสาหกรรม Food & Beverage (F&B) กำลังเผชิญความท้าทายอย่างหนักในปัจจุบัน ไม่ว่าจะเป็นต้นทุนวัตถุดิบและการขนส่งที่เพิ่มมากขึ้น หรือเทรนด์ที่กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ทำให้เรามักจะได้เห็นการพยายามลดต้นทุนด้วยการลดขนาดสินค้าอยู่เสมอ และความเปลี่ยนแปลงนี้จะเกิดขึ้นต่อไป ผู้ผลิตจะได้กำไรน้อยลงเรื่อย ๆ เพราะปัญหาทางเศรษฐกิจที่ทำให้กำลังซื้อเองก็ลดลง การลดขนาดต่อไปเรื่อย ๆ หรือการขึ้นราคาจะไม่ใช่การแก้ปัญหาในระยะยาว และอาจเป็นการผลักภาระให้ผู้บริโภคจนเกิดผลเสียต่อแบรนด์


ทางแก้อาจไม่ใช่การมองออกไปข้างนอกองค์กร แต่เป็นการปรับปรุงจากการบริหารงานภายใน ในสถานการณ์เช่นนี้ เทคโนโลยีอย่าง Data Analytics หรือการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูล Big Data จึงเป็นอีกทางเลือกหนึ่งที่มีประสิทธิภาพในการช่วยลดต้นทุนและเพิ่มกำไรให้ธุรกิจ เนื่องจากการนำข้อมูลมหาศาลของธุรกิจที่เกินความสามารถของเรามาวิเคราะห์ จะทำให้เราได้ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่เคยได้มาก่อน สามารถนำไปปรับปรุงการทำงาน ลดความผิดพลาด ลดต้นทุน และสร้างประสบการณ์ที่ดีขึ้นให้กับลูกค้าได้ เซอร์ทิสชวนมาหาคำตอบในบทความนี้กันว่า Data Analytics ช่วยเพิ่มกำไรในธุรกิจ Food & Beverage ได้อย่างไร?



ปัญหาหลักของอุตสาหกรรมคือต้นทุนจากขยะอาหาร


สถิติที่น่าตกใจนั้นเปิดเผยว่าทุกปี 1 ใน 3 ของอาหารที่ผลิตบนโลกนี้ถูกทิ้งให้เป็นขยะ โดยคิดเป็นน้ำหนักกว่า 1,300 ล้านตันเลยทีเดียว ซึ่งนอกจากจะเป็นต้นทุนกว่า 2.6 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ที่เสียไปแล้ว ยังส่งผลต่อเนื่องไปถึงปัญหาด้านสิ่งแวดล้อมที่เกิดจากขยะอาหารอีกด้วย


เนื่องจากอาหารเป็นสินค้าที่มีอายุจำกัด โดยเริ่มต้นนับถอยหลังตั้งแต่เข้าสู่ระบบ Supply Chain ตั้งแต่การผลิต ส่งออกไปตามสาขา วางขาย และถ้าหากไม่มีคนซื้อไปในเวลาที่กำหนดก็ต้องกำจัดทิ้ง ไม่ว่าจะเป็นอาหารสำเร็จรูปที่วางขายบนเชลฟ์ ผักผลไม้ หรือวัตถุดิบที่นำไปใช้ในร้านอาหารก็ตาม ยิ่งมีอายุจำกัดมากเท่าไหร่ก็ยิ่งมีโอกาสถูกทิ้งเป็นขยะมากเท่านั้น ดังนั้นการออกแบบระบบ Supply Chain ที่รวดเร็วจะช่วยยืดอายุสินค้า นำไปสู่การลดโอกาสการกลายเป็นขยะ และลดต้นทุนพร้อมเพิ่มกำไรให้ธุรกิจ F&B ได้ในท้ายที่สุด และ Data Analytics ได้เข้ามามีส่วนช่วยอย่างมากตลอดกระบวนการ Supply Chain ของธุรกิจ กล่าวคือ เราสามารถใช้ Data Analytics ในการสร้างระบบ Supply Chain ที่เพิ่มกำไรให้ธุรกิจของเราได้นั่นเอง


คาดการณ์ความต้องการของลูกค้าให้ถูกต้อง


การสร้างระบบ Supply Chain ที่ลดต้นทุนและเพิ่มกำไรในธุรกิจ F&B นั้นเริ่มต้นตั้งแต่การวางแผนการผลิต โดยเน้นผลิตให้ตรงตามความต้องการของลูกค้า จะช่วยเพิ่มโอกาสในการขายและลดปัญหาขยะอาหารที่เป็นต้นทุนได้ การคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าด้วยการใช้ Data Analytics นั้นทำได้หลากหลายวิธี ตั้งแต่การทำ Sentiment Analysis วิเคราะห์ข้อมูลด้านความรู้สึกและอารมณ์จากข้อความบนโซเชียลมีเดีย เพื่อดูว่าลูกค้ารู้สึกอย่างไรกับแบรนด์ เทรนด์ของผู้บริโภคเป็นอย่างไร และสินค้าไหนกำลังเป็นที่นิยม ซึ่งร้านอาหารรายใหญ่อย่าง McDonald’s หรือ Pizza Hut ก็ใช้เทคโนโลยีนี้เช่นกัน


นอกจากนี้เรายังสามารถทำ Demand Forecasting ควบคู่ไปด้วยกันได้ โดยการทำ Demand Forecasting จะเป็นการคาดการณ์ความต้องการของสินค้าเพื่อวางแผนระบบ Supply Chain โดยจะคาดการณ์อย่างละเอียดในระดับของทั้งประเภทสินค้าและช่องทางการขาย เพื่อดูว่าควรวางแผนผลิตสินค้าไหนอย่างไรและส่งต่อไปขายที่ช่องทางไหนอย่างไรบ้าง การทำ Demand Forecasting จะใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเข้ามาทำการวิเคราะห์จากข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็นประวัติการซื้อของลูกค้า ข้อมูลสภาพอากาศ ข้อมูลปัจจัยในแต่ละพื้นที่ ข้อมูลยอดขาย ราคา และโปรโมชัน ซึ่งเป็นการวิเคราะห์ในระดับข้อมูลที่เป็น Big Data ทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ใช้งานได้จริง และสามารถอัปเดตได้ตามการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลต่าง ๆ เพื่อนำมาวางแผนการผลิตได้อย่างเรียลไทม์ ลดการผลิตส่วนเกินหรือการผลิตที่ไม่ตรงตามความต้องการของลูกค้า



ควบคุมการผลิตให้คุ้มทุนและมีคุณภาพ


ขั้นตอนต่อมาในการพัฒนาระบบ Supply Chain คือการจัดการเรื่องการผลิต การผลิตในอุตสาหกรรม F&B ต้องใส่ใจเรื่องคุณภาพเป็นที่หนึ่ง เพราะสินค้าที่ไม่ผ่านมาตรฐานจะไม่สามารถนำไปขายต่อได้ในแบบของอุตสาหกรรมอื่น ๆ เช่น เสื้อผ้าที่สามารถขายลดราคาเป็นสินค้ามีตำหนิได้ แต่สินค้า F&B จะต้องถูกทำลายทิ้งอย่างเดียว ดังนั้นสินค้าที่มีคุณภาพจะทั้งยืดอายุบนเชลฟ์ได้นานขึ้นและลดโอกาสในการกลายเป็นขยะ ที่สำคัญสามารถดึงดูดผู้บริโภคได้มากขึ้นอีกด้วย นอกจากนี้การมีระบบการผลิตที่วางแผนผลิตได้คุ้มทุนรวมถึงประหยัดเวลาและทรัพยากรในการผลิตได้ ก็สามารถช่วยลดทั้งต้นทุนค่าเสียเวลาและเพิ่มกำลังการผลิตอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นได้


Data Analytics สามารถเข้ามามีส่วนสำคัญในการควบคุมคุณภาพในกระบวนการผลิตได้ในหลากหลายรูปแบบ อาทิ การทำ Product Optimization ใช้อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงเข้ามาช่วยวางแผนและตารางการผลิตอย่างมีประสิทธิภาพ โดยปรับให้ตรงตามข้อจำกัดต่าง ๆ ช่วยลดเวลาการทำงานของทีมการวางแผนที่จากเดิมต้องใช้เวลา 4-6 ชั่วโมงให้เหลือเพียง 10-15 นาที รวมถึงวางแผนให้ยืดหยุ่นต่อข้อจำกัดและเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นฉุกเฉิน ปรับแผนการผลิตให้ใช้ต้นทุนน้อยลงในขณะที่ได้ผลผลิตเท่าเดิม


Data Analytics ยังสามารถประยุกต์ใช้เพื่อควบคุมคุณภาพได้ โดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลปัจจัยต่าง ๆ ที่มีผลต่อคุณภาพของอาหาร ไม่ว่าจะเป็นกระบวนการผลิต จำนวนการผลิต วิธีการจัดเก็บ อุณหภูมิ และปริมาณของส่วนผสมต่าง ๆ และใช้ระบบอัตโนมัติเข้ามาช่วยควบคุมปัจจัยเหล่านี้เพื่อให้ได้สินค้าที่มีคุณภาพที่สุด


ขนส่งให้เร็วที่สุดเพื่อรักษาคุณภาพและยืดอายุสินค้า


การขนส่งที่มีประสิทธิภาพคือปัจจัยที่สำคัญมากในอุตสาหกรรม F&B ด้วยธรรมชาติของสินค้าที่มีอายุจำกัด ยิ่งติดค้างอยู่ในระบบขนส่งนานเท่าไร โอกาสที่จะกลายเป็นขยะก็มากขึ้นเท่านั้น เพราะมีเวลาบนเชลฟ์เหลือน้อยและคุณภาพก็จะลดลงตามเวลาทำให้ไม่สดใหม่ ผู้บริโภคก็จะไม่เลือกซื้อ


ธุรกิจ F&B สามารถลดต้นทุนและเพิ่มกำไรในส่วนนี้ได้ด้วยการใช้ Data Analytics เข้ามาพัฒนาระบบการขนส่งให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น อาทิ การจัดตารางการขนส่งให้รวดเร็วและคุ้มค่ามากขึ้น เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลสภาพการจราจร อากาศ และอุณหภูมิ เพื่อเลือกรูปแบบการขนส่งที่จะรักษาคุณภาพอาหารได้มากที่สุดและวางแผนเส้นทางการเดินทางที่ใกล้ที่สุด เพื่อให้ส่งสินค้าและวัตถุดิบไปยังสาขาหรือร้านอาหารได้ในขณะที่ยังสดใหม่ นอกจากนี้ยังใช้ในการส่งสินค้าในธุรกิจที่เป็นร้านอาหาร เพื่อวางแผนส่งอาหารให้ถึงมือลูกค้าภายใน 30 นาทีเพื่อสร้างความประทับใจให้ลูกค้าและส่งต่ออาหารที่มีคุณภาพเพื่อสร้างความสัมพันธ์อันดีกับลูกค้าอีกด้วย


วางแผนการจัดการสินค้าคงคลัง


การจัดการคลังสินค้าก็เป็นอีกเรื่องที่มีผลมากต่อการเพิ่มกำไรของธุรกิจ F&B เนื่องจากเป็นสินค้าและวัตถุดิบที่มีอายุบนเชลฟ์จำกัด จึงต้องจัดการคลังสินค้าให้มีประสิทธิภาพ เลือกสั่งสินค้าให้ได้จำนวนที่เหมาะสม ไม่มากเกินไปจนทำให้เกิดกรณีที่สินค้าหมดอายุก่อน


Data Analytics สามารถเข้ามาช่วยทำ Inventory Forecasting คาดการณ์การจัดการคลังสินค้าได้ เริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลความต้องการของลูกค้าจากการทำ Demand Forecasting และข้อมูลสินค้าต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นการขนส่ง อายุสินค้า และข้อมูลสภาพอากาศ ข้อจำกัดของคลังสินค้า และปัจจัยอื่น ๆ เพื่อทำการวิเคราะห์เพื่อหาค่าที่เหมาะสมของสินค้าคงคลังทั้งหมดเพื่อแก้ปัญหาการสต๊อกสินค้ามากเกินไปจนทำให้หมดอายุและกลายเป็นต้นทุนที่ต้องจ่าย รวมถึงสามารถวางแผนเป็นรายสาขาไปโดยดูจากข้อมูลเฉพาะของสาขานั้น ๆ เพื่อดูว่าสินค้าหรือเมนูไหนขายดี และวางแผนสต๊อกสินค้าและวัตถุดิบให้เหมาะสม แจ้งเตือนก่อนวัตถุดิบหรือสินค้าหมด โดยแจ้งเตือนในเวลาที่เหมาะสมจากการวิเคราะห์การขนส่ง เพื่อให้สั่งสินค้าได้ทันเวลา ไม่เกิดเหตุการณ์ของหมดสต๊อกทำให้เสียโอกาสในการขาย


ทำการตลาดให้ฉลาดและตรงจุดกว่าเดิม


นอกจากเรื่องสินค้าแล้ว เรื่องการทำการตลาด ตั้งราคาขาย วางแผนแคมเปญ หรือนำเสนอสินค้าและโปรโมชันให้ลูกค้าก็เป็นอีกเรื่องที่จำเป็นมากในธุรกิจ F&B ด้วยเทรนด์ที่เปลี่ยนแปลงบ่อย การจะเร่งระบายสินค้าให้ทันเวลา และทำยอดขายให้ได้ดีก็ต้องอาศัยการตลาดเข้ามาเป็นตัวช่วย


การทำการตลาดสามารถใช้ Data Analytics เข้ามาช่วยได้เป็นอย่างดี ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลเทรนด์ในตลาด ข้อมูลการซื้อของลูกค้า ข้อมูลรีวิวและฟีดแบคจากลูกค้า รวมถึงข้อมูลยอดขายของแต่ละสินค้า เพื่อวางแผนโปรโมชันและแคมเปญให้ตรงตามความต้องการ เช่น วางแผนโปรโมชันลดราคาในสินค้าที่มีศักยภาพในการขายหรือต้องการระบายออก วางแผนจับคู่เมนูอาหารที่ลูกค้ารับประทานร่วมกัน รวมถึงต่อยอดไปได้ถึงการทำ Personalization เสนอสินค้าและโปรโมชันที่แตกต่างกันไปในลูกค้าแต่ละคน อาจจะส่งเป็นอีเมลการตลาด การแจ้งเตือนในแพลตฟอร์มออนไลน์ หรือการทำ Product Recommendation แสดงผลในแพลตฟอร์มออนไลน์ โดยนำเสนอสินค้าที่ต่างไปให้ลูกค้าแต่ละคน สร้างความประทับใจให้ลูกค้าและกระตุ้นยอดขายได้มากกว่าเดิม


เห็นกันหรือยังครับว่า Data Analytics สามารถเข้ามามีบทบาทได้ตลอดระบบ Supply Chain และแก้ปัญหาเรื่องอายุที่จำกัดของสินค้าในอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มได้อย่างตรงจุด เป็นอีกเทคโนโลยีที่ผู้เล่นในอุตสาหกรรมควรพิจารณา เพื่อยกระดับธุรกิจและเพิ่มกำไรให้ยั่งยืน


เป็นผู้ชนะในการแข่งขันบนโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วไปด้วยกันกับเซอร์ทิส ผู้ให้บริการโซลูชันด้าน Data Analytics ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ไขทุกปัญหาในอุตสาหกรรม และออกแบบอย่างเฉพาะตัวให้ตอบโจทย์ความต้องการในธุรกิจของคุณ ออกแบบโซลูชันที่ใช่เพื่อธุรกิจของคุณไปด้วยกัน


เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโซลูชันสำหรับอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มจากเซอร์ทิสได้ที่ https://www.sertiscorp.com/fmcg



Comments


bottom of page