Search
A
A
A
Back
Home
E-commerce

E-commerce

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

All E-commerce

PostType Filter En

บทความ
Data for BusinessMovements
E-commerce: อีก 1 ธุรกิจที่ให้ความความสำคัญกับบิ๊กดาต้า
บทความนี้ เราจะมาดูกันว่า Big Data สำหรับธุรกิจ E-commerce คืออะไร ข้อดีอะไรบ้างและมีแนวโน้มเป็นอย่างไร
10 February 2023
Read More

บทความ
Movements
10 เทรนด์ AI กับธุรกิจ e-Commerce (AI in e-Commerce) ในปี 2023 ที่น่าจับตามอง
ใกล้จะเริ่มต้นปี 2023 กันแล้ว ถ้าเราลองมองไปที่เทคโนโลยีเกี่ยวกับ AI ในปีที่ผ่านมา เราจะเห็นว่า AI เดินทางไปกับพวกเราเรื่อย ๆ ในหลายอุตสาหกรรมเลย ซึ่งบทความก่อนหน้านี้เราได้มีการเล่าถึง AI ในอุตสาหกรรมสายการบินในปีที่ผ่านมาไปบ้างแล้ว ในหัวข้อที่ว่า 10 หนทางที่สายการบินนำ AI และวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน  หากใครสนใจลองตามไปอ่านกันได้เลย และในส่วนของบทความนี้เราจะมาเล่าให้ฟังถึงอีกหนึ่งธุรกิจที่ AI ได้เข้ามามีส่วนร่วมให้ธุรกิจไปได้ไกลขึ้นนั้นก็คือ ธุรกิจเกี่ยวกับ e-commerce นั้นเอง มาดูกันว่า AI จะเข้ามามีอิทธิพลอะไรกับธุรกิจนี้บ้าง รวมถึงมาอัปเดตเทรนด์ในปี 2023 กันว่า AI มีบทบาทอะไรในธุรกิจ e-commerce  กันบ้างในหัวข้อ 10 เทรนด์ AI กับธุรกิจ e-commerce ในปี 2023 ที่น่าจับตามอง (AI in e-Commerce) สถิติที่สำคัญของการนำ AI มาใช้กับ e-commerce (AI in e-Commerce) ประโยชน์ของการนำ AI มาใช้ใน e-commerce (AI in e-Commerce) หลังจากที่เราพอจะเห็นภาพแล้วว่า AI จะเข้ามามีบทบาทและมีประโยชน์กับธุรกิจ e-commerce อย่างไร คราวนี้เราลองมาดูกันว่า 10 เทรนด์ AI กับธุรกิจ e-commerce ในปี 2023 ที่น่าจับตามองจะมีอะไรกันบ้าง ดังนี้ คำแนะนำการซื้อสินค้าที่ตรงกลุ่มตรงใจ ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เราจะได้เห็น AI ที่สามารถให้คำแนะนำเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ได้อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ซึ่ง AI จะใช้ข้อมูลลูกค้าเพื่อเสนอคำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคล จากพฤติกรรมของลูกค้าในอดีตและโปรไฟล์ลูกค้าที่คล้ายคลึงกัน  AI จะเข้ามาช่วยให้ธุรกิจ e-commerce สามารถมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวให้กับลูกค้าแต่ละคนได้ “อัลกอริทึมจะพิจารณารูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้ เช่น ความถี่ในการเข้าดูสินค้าประเภทต่าง ๆ ประวัติการซื้อครั้งก่อน และประวัติการค้นหา จากนั้นจะประมวลผลและให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องมากที่สุดโดยอิงจากข้อมูลผู้ใช้ทั้งหมด ซึ่งรวมถึงคำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ตรงกลุ่มตรงใจ แคมเปญการตลาด การกำหนดราคา และส่วนลดด้วยเช่นกัน” การซื้อสินค้าด้วยคำสั่งเสียง ผู้ช่วยด้านคำสั่งเสียงอัจฉริยะ เช่น Alexa, Siri และ Google Assistant กลายเป็นชื่อที่ถูกใช้เป็นประจำในครัวเรือนของสหรัฐอเมริกา ผู้บริโภคเกือบ 32% เป็นเจ้าของลำโพงอัจฉริยะ ซึ่งจำนวนนี้การเป็นเจ้าของจะเพิ่มขึ้นในปีต่อ ๆ ไป โดยเราจะเห็นผู้ช่วยด้านคำสั่งเสียงเหล่านี้ถูกรวมเข้ากับแพลตฟอร์ม e-commerce ได้อย่างราบรื่นมากขึ้น และยังมีแนวโน้มที่จะเห็นจำนวนผู้ช่วยด้านคำสั่งเสียงที่เพิ่มขึ้น โดยจะเป็นการนำโมเดลภาษาที่มีประสิทธิภาพมาใช้ประโยชน์ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีและแม่นยำยิ่งขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แบรนด์และผู้ค้าปลีกจะมีการเริ่มใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์โดยการใช้ AI ขั้นสูง ซึ่งจะช่วยให้แบรนด์ปรับปรุงการจัดการแบ่งประเภทสินค้าต่าง ๆ ได้โดยการวิเคราะห์ว่าผลิตภัณฑ์ใดเป็นที่ต้องการหรือผลิตภัณฑ์ใดไม่เป็นที่นิยม พวกเขาจะได้รับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้เพื่อมุ่งเน้นในส่วนของการขาย ส่วนลด และโปรโมชัน นอกจากนั้นพวกเขาจะใช้ AI เพื่อคาดการณ์แนวโน้มที่ละเอียดยิ่งขึ้นตามการติดแท็กของผลิตภัณฑ์ การทำเช่นนี้จะช่วยให้แบรนด์นำเสนอประสบการณ์การชอปปิ้งที่ดีที่สุดแก่ลูกค้าได้ พัฒนาระบบการป้องกันการฉ้อโกง เนื่องจากอาชญากรรมทางไซเบอร์และการละเมิดข้อมูลที่เพิ่มขึ้นจึงมีการพัฒนา เช่น แพลตฟอร์มป้องกันการฉ้อโกงด้วย AI บนคลาวด์ และระบบปรับดุลการปฏิเสธการชำระเงิน (chargeback correction platform) สิ่งเหล่านี้จะช่วยให้พวกเขาตรวจจับคำสั่งซื้อปลอมหรือที่อยู่ปลอมได้โดยอัตโนมัติ ความสามารถของ AI ในการแยกแยะการซื้อที่ถูกหรือผิดกฎหมายได้อยากมีประสิทธิภาพจะช่วยให้แบรนด์ต่าง ๆ พึ่งพาการป้องกันการทุจริตผ่าน AI กันมากขึ้นเรื่อย ๆ การซื้อของผ่าน Metaverse ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องไปซื้อของด้วยตนเองเพื่อดูว่าเฟอร์นิเจอร์ เสื้อผ้า หรือเครื่องประดับจะมีหน้าตาเป็นอย่างไรอีกต่อไป ในเมื่อปัจจุบันแบรนด์ต่าง ๆ สามารถใช้ Visual AI, Augmented Reality (AR) และ Virtual Reality (VR) เพื่อทำให้ลูกค้าสามารถตรวจสอบผลิตภัณฑ์เสมือนจริงได้อย่างง่ายดาย โดยเทคโนโลยีทั้ง 3 แบบที่กล่าวมาข้างต้นถูกนำมารวมกันไว้ในสิ่งที่เรียกว่า Metaverse ซึ่งความน่าดึงดูดของ Metaverse นี้ทำให้ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีมากมายเช่น Microsoft, Meta, Nvidia, Roblox และเดิมพันครั้งใหญ่กับมัน การค้นหาภาพอัจฉริยะ การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ (Computer Vision) เป็นส่วนย่อยของ AI ที่เกี่ยวข้องกับการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถมองเห็นและตีความโลกรอบ ๆ ตัวได้ ซึ่งจะช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและสามารถดึงข้อมูลจากภาพและวิดีโอได้ดียิ่งขึ้น โดยหลักการทำงานจะมาจากการค้นหาด้วยภาพ ซึ่งด้วยวิวัฒนาการต่าง ๆ จะทำให้นักชอปปิ้งสามารถค้นหาผลิตภัณฑ์ที่ต้องการได้อย่างรวดเร็วโดยใช้การค้นหาด้วยภาพขั้นสูง สิ่งนี้จะช่วยให้ผู้ซื้อได้รับประสบการณ์ที่เป็นธรรมชาติและสะดวกมากขึ้น การรวม AI เข้ากับบริหารความสัมพันธ์กับลูกค้า (CRM) ผู้ค้าปลีกจะสามารถสร้างกระบวนการขายที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการรวม AI เข้ากับการบริหารความสัมพันธ์ระหว่างธุรกิจกับลูกค้าของพวกเขา การแก้ปัญหาด้วยวิธีนี้จะทำให้วงจรการขายทั้งหมดคล่องตัวขึ้น โดยผู้ค้าสามารถติดต่อกับลูกค้าในเวลาและบนแพลตฟอร์มที่เหมาะสม ซึ่ง AI ที่โต้ตอบด้วยการใช้เสียงจะเข้ามาช่วยตอบคำถามของลูกค้าและแก้ปัญหาของลูกค้าในขณะที่ทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้ด้วย การแท็กสินค้าอัตโนมัติ AI จะเข้ามาพิสูจน์ว่ามันมีประโยชน์อย่างมากสำหรับการติดแท็กสินค้าในแคตตาล็อก ตัวอย่างเช่น เพื่ออธิบายคุณสมบัติของแจ็คเก็ตระบบสามารถเข้ามาช่วยติดแท็กคำว่า “สีน้ำเงิน” “แขนยาว” “หนัง” และอื่น ๆ ได้โดยอัตโนมัติ ซึ่งกระบวนการนี้ถือเป็นกระบวนการที่ช่วยประหยัดเวลาและรวดเร็วขึ้นโดยไม่จำเป็นต้องมีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้องหรือเข้ามาเกี่ยวข้องน้อยมาก นอกจากนี้การติดแท็กสินค้าอัตโนมัตินี้ยังมีประโยชน์มากสำหรับลูกค้าที่ต้องการค้นหาด้วยข้อความหรือภาพ และระบบจะสามารถให้คำแนะนำที่ตรงเป้าหมาย รวมถึงสร้างประสบการณ์ที่สะดวกสบายมากยิ่งขึ้นให้แก่ลูกค้านั้นเอง การพยากรณ์ความต้องการซื้อและการขาย ผู้ค้าปลีกในปัจจุบันมักจะต้องการวางแผนเกี่ยวกับการจัดการสินค้า โดยการใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์รวมถึงข้อมูลย้อนหลัง ซึ่ง AI สามารถเข้ามามีบทบาทในการทำงานในส่วนนี้ได้ และในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า AI จะเข้ามามีบทบาทสำคัญในการพยากรณ์ความต้องการซื้อและต้องการขาย โดย AI จะเข้ามาช่วยลดเวลาในการประมวลผล รวมถึงช่วยให้ผู้ใช้ไม่ประมวลผลหรือวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความซ้ำซ้อน ซึ่งสามารถช่วยให้ผู้ค้าปลีกมีข้อได้เปรียบในการทำธุรกิจของพวกเขามากขึ้นนั้นเอง กระบวนการในคลังสินค้าแบบอัตโนมัติ การใช้ AI และหุ่นยนต์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพภายในคลังสินค้าจะช่วยลดต้นทุนของการดำเนินการด้วยตนเองรวมถึงช่วยประหยัดเวลาในการจัดการสินค้าที่เหลืออยู่ภายในคลังสินค้าได้ด้วย โดยในปี 2023 และปีถัด ๆ ไป เราจะได้เห็นหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์มากขึ้น ยกตัวอย่างเช่น Amazon ได้มีการใช้หุ่นยนต์ที่เกิดมาจาก AI เพื่อให้สามารถจดจำ หยิบ บรรจุหีบห่อ และแจกจ่ายสิ่งของได้เร็วกว่าที่พนักงานมนุษย์ทำได้ ท้ายที่สุดแล้ว… จากสถิติและประโยชน์ต่าง ๆ ของ AI ต่อ e-commerce ที่เราได้เล่ามาข้างต้น ทำให้เห็นว่า AI กำลังกลายเป็นส่วนสำคัญของ e-commerce อย่างรวดเร็วและไม่มีใครปฏิเสธได้ ทั้งในด้านของการบริการลูกค้าเพื่อให้ลูกค้าใช้งานได้สะดวกสบายมากยิ่งขึ้น รวมถึงในด้านของเจ้าของธุรกิจเองที่ทำให้ธุรกิจดำเนินไปอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ซึ่งในปี 2023 ที่กำลังจะมาถึงรวมถึงปีถัด ๆ ไปในอนาคต เราคาดว่า AI จะเข้ามาพลิกโฉมอุตสาหกรรมเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคและเป้าหมายทางธุรกิจได้ดียิ่งขึ้นนั้นเอง เนื้อหาจากบทความ 10 Ways Airlines Use Artificial Intelligence and Data Science to Improve Operationsแปลและเรียบเรียงโดย จุฑาภรณ์ วิภัชภาคไพบูลย์ตรวจทานและปรับปรุงโดย ปพจน์ ธรรมเจริญพร
10 January 2023
Read More

บทความ
Data for Business
3 ตัวชี้วัดหลักของ E-commerce จะช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณได้อย่างไร
ทุกคนคงรู้ดีว่า E-commerce เป็นวงการที่โหดเหี้ยมและจะยิ่งมีการแข่งขันสูงขึ้นเรื่อย ๆ จากเหตุการณ์โรคระบาดที่ทุกคนออกไปไหนไม่ได้ ทำให้ยอดขายผ่านทาง E-commerce เติบโตขึ้นอย่างรวดเร็วในเวลาเพียงสามเดือน ซึ่งเทียบได้กับการเติบโตเมื่อ 10 ปีที่ผ่านมา และก็ไม่มีแนวโน้มว่าอัตราการเติบโตจะลดลงเลย แต่นั่นก็ไม่ได้แปลว่ากลุ่มผู้ประกอบการรายย่อยนั้นจะขายสินค้าได้ง่ายขึ้น (E-commerce และการวิเคราะห์ข้อมูล) ร้านค้าออนไลน์ประสบปัญหาเนื่องจากการแข่งขันที่สูงขึ้นและลูกค้าประจำลดฮวบลง ในขณะที่นักช้อปออนไลน์มักจะถูกจูงใจได้ง่าย ๆ ด้วยปัจจัยทางด้านราคาและระยะเวลาในการจัดส่ง  รวมไปถึงโจทย์ใหญ่ ๆ เช่น การสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้าและการช่วยเหลือลูกค้า จึงไม่มีช่วงเวลาไหนเลยที่ผู้ประกอบการจะได้พักให้หายเหนื่อยได้เลย ดังนั้นการวิเคราะห์ข้อมูลจึงมีบทบาทสำคัญต่อความสำเร็จในการทำ E-commerce ผู้ประกอบการจำเป็นต้องทราบว่าขณะนี้ร้านมียอดขายเพิ่มขึ้นหรือลดลง ลูกค้าเข้ามาหามากที่สุดในช่องทางไหน ลูกค้ากลุ่มไหนที่ใช้เงินมากที่สุดหรือเป็นลูกค้าประจำ ฯลฯ แต่การวิเคราะห์ข้อมูลก็ไม่สามารถเกิดขึ้นได้ถ้าไม่มีข้อมูล ดังนั้นผู้ประกอบการจึงจำเป็นต้องติดตามผลและเก็บข้อมูลตัวชี้วัดของอีคอมเมิร์ซหรือ E-commerce Metrics ที่ถูกต้องเพื่อให้นักวิเคราะห์สามารถนำข้อมูลมาใช้ได้ ไม่เช่นนั้นคุณจะไม่รู้ว่าอะไรที่คุณทำถูกแล้ว (หรือทำไม่ถูก) และระบุได้ว่าจะต้องเปลี่ยนแปลงอะไรเพื่อเพิ่มรายได้และทำผลกำไรให้ดีขึ้น แต่ละบริษัทอาจมีตัววัดที่ตอบโจทย์เป้าหมายธุรกิจที่แตกต่างกัน แต่ก็มีตัวชี้วัดบางตัวที่มักจะเป็นตัวชี้วัดหลักที่ใช้ได้กับเกือบทุกรูปแบบธุรกิจ ซึ่งตัวชี้วัดเหล่านี้จำเป็นอย่างยิ่งต่อความสำเร็จในการวิเคราะห์ข้อมูล และตัวชี้วัดต่อไปนี้ก็คือตัววัดประสิทธิภาพธุรกิจที่ธุรกิจ E-commerce ทุกรายควรติดตามผล เพื่อให้เราได้ข้อมูลที่สามารถนำไปใช้ต่อได้และเกิดความเข้าใจเชิงลึกในข้อมูล 1. มูลค่าคำสั่งซื้อโดยเฉลี่ย (Average Order Value) มูลค่าคำสั่งซื้อโดยเฉลี่ย หรือ Average Order Value (AOV) หมายถึงจำนวนเงินเฉลี่ยของคำสั่งซื้อแต่ละยอดในเว็บไซต์หรือแอปมือถือของคุณ  มันเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการติดตามผลรายได้เนื่องจากมันหารรายได้ของคุณตามคำสั่งซื้อ จึงเป็นการโฟกัสที่รายได้ต่อธุรกรรมแทนที่จะเป็นจำนวนธุรกรรมที่เกิดขึ้นหรือจำนวนเงินที่คุณได้ เพราะยอดขายอาจทำให้ผู้ประกอบการเข้าใจผิดได้ เนื่องจากบางทียอดขายทำให้คุณรู้สึกว่าคุณขายได้เยอะ แต่ว่าแต่ละรายการนั้นได้จำนวนเงินที่ต่ำมาก AOV ช่วยให้คุณมองเห็นภาพชัดเจนของแนวโน้มรายได้ของคุณ AOV ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลให้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจที่สำคัญในบริษัทอีคอมเมิร์ซ เช่นจะเพิ่มหรือลดราคาหรือเปลี่ยนทิศทางการทำการตลาดไปดึงดูดกลุ่มลูกค้าที่มีกำลังจ่ายสูงขึ้น AOV ที่ต่ำอาจเป็นสัญญาณว่าคุณต้องเพิ่มมูลค่าต่อคำสั่งซื้อ ตัวอย่างเช่น กำหนดยอดซื้อขั้นต่ำที่จะได้การจัดส่งฟรี เพื่อกระตุ้นให้ผู้ซื้อเพิ่มรายการสินค้าสองสามอย่างลงตะกร้าหรือนำเสนอชุดสินค้าหลายอย่างรวมกันที่มีมูลค่าสูงกว่าเพื่อจะกระตุ้นให้ลูกค้าใช้เงินมากขึ้นอีกนิดในแต่ละคำสั่งซื้อ นอกจากนี้ AOV ยังเป็นตัววัดที่สำคัญสำหรับการคำนวณต้นทุนและค่าใช้จ่าย  ตัวอย่างเช่น ถ้า AOV ของคุณสูงแต่ผลกำไรโดยรวมต่ำ นั่นอาจเป็นสัญญาณว่าบริษัทของคุณใช้เงินมากเกินไปในการหาลูกค้าแต่ละราย  มีเพียงข้อมูลเท่านั้นที่บอกคุณได้ ซึ่งสิ่งนี้จะนำไปสู่ตัวชี้วัดถัดไปของเรา 2. ต้นทุนในการหาลูกค้า (Customer Acquisition Cost) ต้นทุนในการหาลูกค้า หรือ Customer Acquisition Cost (CAC) เป็นการวัดจำนวนเงินที่คุณใช้ในการดึงดูดลูกค้าใหม่แต่ละราย คุณสามารถคำนวณได้โดยการหารค่าการตลาดทั้งหมดด้วยจำนวนลูกค้าใหม่ในช่วงระยะเวลาหนึ่ง CAC เป็นวิธีที่สำคัญในการติดตามผลความสำเร็จของการตลาดของคุณและเป็นตัวตัดสินใจว่าคุณจะใช้เงินไปกับการหาลูกค้าใหม่เท่าไร ถ้า CAC ของคุณสูงเกินไป อาจทำให้ทำกำไรได้ยาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้า AOV ของคุณต่ำด้วย แต่สำคัญที่ผู้ประกอบการต้องจำไว้ว่าต้นทุนในการหาลูกค้าที่สูงไม่ใช่เป็นสัญญาณเตือนเสมอไป ถ้าลูกค้าของคุณมีกำลังจ่ายสูงและเป็นลูกค้าประจำ มันก็คุ้มค่า ที่จะใช้จ่ายมากขึ้นเพื่อดึงดูดแต่ละคน แต่ในทางกลับกันสิ่งนี้ก็อาจเป็นความผิดพลาดได้ หากเราใช้เงินมากเกินไปในการหาลูกค้าใหม่ที่สั่งซื้อเพียงครั้งเดียวและมีมูลค่าต่อยอดการสั่งซื้อต่ำ เมื่อเราลองเทียบอัตรากำไรของสินค้าแต่ละชนิดในบริษัท คุณอาจพบว่าสินค้าแต่ละตัวทำกำไรแตกต่างกัน ดังนั้นการใช้กำไรของทุกสินค้าเพื่อกำหนดต้นทุนในการหาลูกค้าสูงสุดที่เป็นไปได้จึงเป็นเรื่องยาก แต่อย่างไรก็ตามคุณสามารถหาตัวเลขที่เป็นไปได้ของ CAC ได้ หากคุณจำกัดการวิเคราะห์ให้อยู่เฉพาะในตัวเลขกำไรของสินค้ายอดนิยมที่สุดในเว็บไซต์ของคุณ และแน่นอนว่าธุรกิจใหม่ ๆ จะมีอัตรา CAC ที่สูงกว่าธุรกิจที่มีมานานเนื่องจากยังไม่มีฐานลูกค้าประจำหรือยังไม่เป็นที่รู้จักในวงกว้าง 3. อัตราการปิดการขาย Conversion Rate อัตรา Conversion Rate คือเปอร์เซ็นต์ของผู้ใช้บริการที่ดำเนินการกระทำสิ่งใดสิ่งหนึ่งที่เราต้องการวัดผลเทียบกับผู้ใช้บริการทั้งหมด ซึ่งอาจเป็นการลงชื่อรับจดหมายข่าวสารจากทางอีเมลของคุณ คลิกดูสินค้า “คอลเลคชันใหม่” ในร้านค้าออนไลน์ของคุณ หรือทำการสั่งซื้อ โดยขึ้นอยู่กับคุณว่าจะตัดสินใจติดตามผล Conversion ตัวไหน แต่ตัววัด Conversion Rate ของ E-commerce ที่นิยมที่สุดคือจำนวนธุรกรรมต่อการเข้าชม หรืออีกนัยหนึ่งคือ เปอร์เซ็นต์ของคนที่เข้าชมเว็บไซต์ของคุณแล้วทำให้เกิดยอดขาย Conversion Rate ของคุณนั้นจำเป็นอย่างยิ่งต่อการทำกลยุทธ์การตลาดของคุณ รวมถึงการใช้จ่ายค่าโฆษณาและการตลาดรูปแบบอื่น ๆ ที่ต้องจ่ายเงิน ถ้าอัตรา Conversion Rate ของคุณต่ำ อาจหมายความว่า Keyword ในการทำ SEO ของคุณไม่มีประสิทธิภาพ หรือคุณทำการโฆษณาขายสินค้าบนโซเชียลมีเดียโดยกำหนดกลุ่มเป้าหมาย (Target Audiences) ที่ไม่ถูกต้อง เนื่องจากคนที่เข้ามาชมเว็บไซต์ของคุณไม่ได้เข้ามาซื้อสินค้าของคุณ (สังเกตจากอัตราการปิดการขายที่ต่ำ) ข้อมูลการปิดการขายยังให้ข้อมูลด้านการทดลองอื่น ๆ ที่คุณอาจนำไปปรับใช้กับการออกแบบเว็บไซต์ของคุณให้เหมาะสมเพื่อเกิดยอดขายสูงสุด แต่ถ้าหากจะทำการทดลองที่มีความซับซ้อนขึ้นไปอีก คุณสามารถแบ่งข้อมูลตามช่องทางการเข้าชม เพื่อให้คุณสามารถเทียบอัตรา Conversion Rate ต่อการออกแบบหน้าเว็บไซต์กับสิ่งที่ผู้เข้าชมมองหาก่อนจะคลิกเข้าไปดู ตัววัดธุรกิจเป็นแนวทางสู่ความสำเร็จของ E-commerce ตัววัดธุรกิจที่ถูกต้องเปรียบเสมือนสายตาของคุณผ่านผืนน้ำแห่ง E-commerce ที่ขุ่นมัวและหนาแน่น ดังนั้นจึงสำคัญอย่างยิ่งที่คุณต้องมีตัววัดที่ถูกต้อง โดยการติดตามผลมูลค่าคำสั่งซื้อโดยเฉลี่ย อัตราการปิดการขาย และต้นทุนในการหาลูกค้า เท่านี้คุณก็จะมีแหล่งข้อมูลที่สำคัญที่สามารถนำมาวิเคราะห์ข้อมูลได้และได้รับข้อมูลเชิงลึกในเรื่องประสิทธิภาพของร้านค้าออนไลน์ของคุณ ซึ่งจะทำให้ธุรกิจของคุณเติบโตและสร้างกำไรได้ดียิ่งขึ้น บทความโดย Evan Morrisเนื้อหาจากบทความของ Data Science Centralแปลและเรียบเรียงโดย ไอสวรรค์ ไชยชะนะตรวจทานและปรับปรุงโดย อนันต์วัฒน์ ทิพย์ภาวัต
13 November 2022
Read More

บทความ
Movements
ระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติ: สุดยอดคู่มือสำหรับปี 2022 และปีต่อ ๆ ไป
การจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติ แนวโน้มของ E-commerce ที่เพิ่มขึ้นในปี 2022 ทำให้ การจัดระบบการสินค้าคงคลังอัตโนมัติ เข้ามามีบทบาทมากขึ้นในธุรกิจ E-commerce การจัดการสินค้าคงคลังเป็นส่วนสำคัญของธุรกิจ E-commerce โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากเป็นธุรกิจ E-commerce ที่ใช้กลยุทธ์ทางด้านช่องทางการขายหลายช่องทาง เพราะการจัดการสินค้าคงคลังที่ดีจะช่วยลดความยุ่งยากในการบริหารจัดการได้ เนื่องจากการจัดการสินค้าคงคลังเป็นระบบงานที่ต้องใช้เวลาในการจัดการ อีกทั้งยังมีกระบวนการต่าง ๆ ที่ยุ่งยากเข้ามาเกี่ยวข้อง การวางแผนการจัดการสินค้าคงคลังโดยใช้แรงงานคนจึงไม่เหมาะสมอีกต่อไป การใช้เทคโนโลยีการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติจะช่วยในเรื่องการจัดการ ทำให้ประหยัดเวลาและลดโอกาสในการเกิดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด ระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติคืออะไร? ระบบจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติเป็นเหมือนห้องเครื่องที่จะคอยบริหารจัดการกระบวนการจัดการสินค้าให้ได้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุด โดยจะช่วยให้ผู้ค้าปลีกและผู้ค้าส่งสามารถจัดการสินค้าคงคลังได้แบบ Real-time ทำให้สามารถใช้เวลาและให้ความสนใจไปกับงานที่สำคัญอื่น ๆ ได้ โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการจัดการสินค้าคงคลังมากเหมือนเท่ากับการจัดการด้วยตนเอง ด้วยระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติ กระบวนการจัดการสินค้าทุกอย่างจะดำเนินไปได้เอง ไม่ว่าจะเป็นในเรื่องของสินค้าค้างชำระ การออกใบแจ้งหนี้ตามใบสั่ง การติดแท็กลูกค้า การนับสินค้าคงคลัง Dropshipping (การทำเป็นตัวแทนจำหน่าย) การสร้างใบสั่งซื้อ และการทำรายงานสรุปผล ระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติทำงานอย่างไร ระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติทำงานในลักษณะเดียวกับผู้ค้าปลีกสมัยใหม่ในการติดตามและจัดการสินค้าคงคลัง สิ่งแตกต่างเพียงอย่างเดียว คือ ระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพนี้ จะดูแลกระบวนการส่วนใหญ่เกือบทั้งหมด มีเพียงบางส่วนเท่านั้นที่ยังจำเป็นต้องให้แรงงานคนมาจัดการด้วยตนเอง นอกจากนี้ระบบอัตโนมัติยังให้ข้อมูลเชิงลึก ซึ่งช่วยให้สามารถทำการตัดสินใจที่สำคัญทางธุรกิจได้รวดเร็วขึ้น ตัวอย่าง ผลประโยชน์ที่จะได้รับหากได้ติดตั้งระบบการจัดการสินค้าคงคลังสำหรับแพลตฟอร์ม E-commerce เหตุใดจึงควรลงทุนในระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติ? ผู้ค้าปลีกหลายรายกำลังพิจารณาลงทุนในระบบการจัดการสินค้าคงคลังแบบอัตโนมัติ เพราะเล็งเห็นผลประโยชน์ที่น่าสนใจที่จะได้รับจากการใช้ระบบดังกล่าว ระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติจะช่วยใช้ธุรกิจ E-commerce มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นในด้านต่าง ๆ ดังต่อไปนี้ สิ่งที่ระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติควรมี 1.Automatic Reorderingการสั่งสินค้าใหม่อัตโนมัติเป็นสิ่งจำเป็นในระบบสินค้าคงคลังอัตโนมัติเพื่อสร้างความมั่นใจว่าสินค้าคงคลังจะไม่มีวันหมดหรือขาดสต็อก ดังนั้นควรเลือกระบบการจัดการสินค้าคงคลังที่มีคุณสมบัติ เช่น การแจ้งเตือนฝ่ายผลิตสินค้าหรือผู้ผลิตเมื่อสินค้าใกล้หมด เพื่อให้มีสินค้าในคลังสินค้าพร้อมที่จะจำหน่ายเสมอ 2. Automatic Stock Transferการโอนสต็อกอัตโนมัติเป็นคุณลักษณะที่สำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากสินค้ากระจายอยู่ในหลาย ๆ คลังสินค้า การโอนสต็อกอัตโนมัติจะช่วยให้ผู้จัดจำหน่ายหรือผู้ขาย สามารถค้นหาสต็อกสินค้าได้ทันท่วงที เมื่อมีความต้องการเกิดขึ้น 3. Inventory Alerts & Notificationsการแจ้งเตือนสินค้าคงคลังจะช่วยในการติดตามสถานะของสินค้าคงคลัง ด้วยคุณสมบัตินี้จะสามารถป้องกันปัญหาต่าง ๆ เช่น ระดับสินค้าคงคลังต่ำกว่าที่ควรจะเป็น สินค้าเกินจำนวน หรือความล่าช้าในการจัดส่ง 4. Ecommerce Integrationการเชื่อมต่อกับ E-commerce ก็เป็นสิ่งสำคัญ ดังนั้นจึงควรเลือกระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติที่สามารถเชื่อมต่อเข้ากับเครื่องมือการจัดการ E-commerce ที่มีประสิทธิภาพ เช่น ระบบ POS หรือ CRM Systems ซึ่งจะทำให้สามารถติดตามและจัดการสินค้าคงคลังได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น 5. Automated Order Managementการจัดการคำสั่งซื้ออัตโนมัติจะช่วยดูแลปัญหาสินค้าคงคลังในส่วนท้ายของกระบวนการทั้งหมด ด้วยฟังก์ชันนี้จะทำให้สามารถจัดเรียง แพ็คสินค้าได้ตามที่กำหนดส่ง และมั่นใจได้ว่าสินค้าจะจัดส่งไปถึงลูกค้าได้ตามกำหนดเวลา 6. Analysis & Reportsการวิเคราะห์และรายงานผลเป็นหนึ่งในคุณสมบัติของระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติที่ผู้ประกอบการส่วนใหญ่มักมองว่าไม่สำคัญ แต่ที่จริงแล้วการวิเคราะห์และรายงานผลของกระบวนการทั้งหมดจะเป็นสิ่งที่ช่วยในตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น ซึ่งระบบการจัดการสินค้าคงคลังนั้นควรนำเสนอข้อมูลแบบ Real-time แนวโน้มที่น่าจับตามองของระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติในปัจจุบัน 1.Data Analyticsการมีข้อมูลปริมาณมากไม่ได้หมายความว่าเราจะสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลเหล่านั้นได้ทั้งหมด แต่การวิเคราะห์ข้อมูลนั้นถือเป็นสิ่งสำคัญที่ทำให้ค้นพบ Actionable Information หรือข้อมูลที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้จริง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในยุคปัจจุบันที่ธุรกิจต่าง ๆ พึ่งพาข้อมูลและการวิเคราะห์ในการตัดสินใจที่นำไปสู่ความสำเร็จ ข้อมูลจะช่วยให้เข้าใจข้อมูลเชิงลึก เช่น พฤติกรรมของผู้บริโภค ที่สามารถนำไปสู่การเพิ่มยอดขาย ดังนั้นจึงควรมองหาระบบที่มีการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดี เพื่อช่วยให้ได้มองเห็นข้อมูลในมุมมองต่าง ๆ 2. Automated Machineryระบบเครื่องจักรอัตโนมัติสามารถช่วยปรับปรุงวิธีการในการจัดการสินค้าคงคลังในระดับลึก และสามารถช่วยเป็นแนวทางในการจัดการกระบวนการคลังสินค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวมถึงประหยัดเวลาและแรงงาน ดังนั้นควรเลือกระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติที่รองรับการทำงานของระบบเครื่องจักรอัตโนมัติ 3.5Gหากต้องการใช้ระบบสินค้าคงคลังอัตโนมัติให้เกิดประโยชน์สูงสุด จะต้องมีการเชื่อมต่อที่รวดเร็วและเชื่อถือได้ ดังนั้นเลือกเทคโนโลยีการเชื่อมต่อล่าสุด เช่น 5G เนื่องจากเทคโนโลยีเหล่านี้จะช่วยให้การรวบรวมข้อมูลมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น สรุป ในปัจจุบันอาจกล่าวได้ว่าอยู่ในยุคที่มีการแข่งขันทางการตลาดอย่างดุเดือด ลูกค้ามีตัวเลือกนับล้านราย และเจ้าของธุรกิจ E-commerce ต้องเผชิญกับแรงกดดันในเรื่องของการส่งมอบสินค้าให้ถูกต้องและรวดเร็วขึ้น ระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติจะสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานในสถานการณ์เช่นนี้ได้ ดังนั้นจึงควรเลือกระบบการจัดการสินค้าคงคลังที่สามารถตอบสนองความต้องการทางธุรกิจได้อย่างเหมาะสม บทความโดย James Wilsonเนื้อหาจากบทความของ TechTargetแปลและเรียบเรียงโดย วิน เวธิตตรวจทานและปรับปรุงโดย ดวงใจ จิตคงชื่น
9 May 2022
Read More

สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน)

Big Data Institute (Public Organization)

234/432 Soi Lat Phrao 12, Chomphon, Chatuchak, Bangkok 10900, Thailand

Contact Us

0 2480 8833
saraban@bdi.or.th (For receiving and sending electronic documents)
info@bdi.or.th (For general inquiries)

Quick Link

About Us

© Big Data Institute | Privacy Policy

Web Setting
PDPA Icon

We use cookies to optimize your browsing experience and improve our website’s performance. Learn more at our Privacy Policy and adjust your cookie settings at Settings

Settings Reject Accept
Privacy Preferences

You can choose your cookie settings by turning on/off each type of cookie as needed, except for necessary cookies.

Accept all
Manage Consent Preferences
  • Strictly Necessary Cookies
    Always Active

    This type of cookie is essential for providing services on the website of the Personal Data Protection Committee Office, allowing you to access various parts of the site. It also helps remember information you have previously provided through the website. Disabling this type of cookie will result in your inability to use key services of the Personal Data Protection Committee Office that require cookies to function.
    Cookies Details

  • Performance Cookies

    This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

  • Functional Cookies

    This type of cookie enables the Big Data Institute (Public Organization)’s website to remember the choices you have made and deliver enhanced features and content tailored to your usage. For example, it can remember your username or changes you have made to font sizes or other customizable settings on the page. Disabling these cookies may result in the website not functioning properly.

  • Targeting Cookies

    "This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

Save settings
Privacy Preferences
Name
Strictly Necessary Cookies
Category
Strictly Necessary Cookies
Host
https://bdi.or.th
Duration
1 ปี
Description
Strictly Necessary Cookies
This site is registered on wpml.org as a development site. Switch to a production site key to remove this banner.