ถ้าถามคนที่ทำธุรกิจร้านอาหารว่าปัจจุบันเป็นอย่างไร เราคงได้คำตอบจากหลายๆคนว่า “การแข่งขันสูง ค่าใช้จ่ายพุ่ง ค่า GP แพง เงินไปลงโฆษณาหมด ลูกค้าเก่าหาย” มีไม่กี่คนที่จะบอกว่าทุกอย่างดีไปหมด ต่อให้ดีแค่ไหน ผู้ประกอบการทุกท่านก็ยังจำเป็นหาอะไรเข้ามาเสริม ปรับปรุงร้านอยู่เรื่อยๆ ทั้งในทางกายภาพ และในด้านการบริหาร เราจึงรวบรวมข้อมูลเพื่อเขียนบทความในวันนี้ เพื่อหวังจะให้ประโยชน์กับผู้ประกอบการร้านอาหารทุกคนที่เข้ามาอ่าน และหวังที่จะให้คุณเอามันไปใช้ให้เกิดประโยชน์ได้จริงๆ จะมีเนื้อหาอะไรบ้างไปดูกันเลย..
มารู้จักประเภทของ AI ที่เราจะเอามาใช้ช่วยงานในธุรกิจอาหาร
ในปัจจุบันอาจจะเรียกได้ว่าแทบจะทุกอย่างเข้าไปเกี่ยวข้องกับ AI จนนับไม่ไหวว่ามีอะไรบ้าง แต่เราจะขอยกประเภทของ AI หลักๆ มาให้คุณได้ทำความรู้จัก มาดูกันว่าแต่ละตัวคืออะไร และช่วยอะไรได้บ้าง
Generative AI
เป็น AI ที่สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ๆ ได้เอง ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ หรือแม้แต่วิดีโอ หรือที่เรารู้จักกันดี พวก ChatGPT หรือ Claude AI เป็นต้น การใช้งานยกตัวอย่างเช่น นำ Generative AI มาช่วยออกแบบเมนูพิเศษ เอาข้อมูลเมนูอาหารในร้านเราเพื่อแนะนำการจับคู่วัตถุดิบแบบใหม่ๆ หรือจะสร้างรูปแบบตามที่เราใส่ Prompt เป็นต้น
Machine Learning
เป็นเครื่องมือที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และปรับปรุงตัวเองได้จากข้อมูล ร้านอาหารอาจใช้ Machine Learning ในการวิเคราะห์พฤติกรรมการสั่งอาหารของลูกค้า เพื่อคาดการณ์ความต้องการในอนาคต หรือปรับปรุงระบบการจัดการสต็อกวัตถุดิบให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น หรือเอามาวิเคราะห์พฤติกรรมการสั่งอาหารของลูกค้า ทำให้รู้ว่าช่วงไหนลูกค้าจะสั่งเมนูอะไรเยอะ และควรเตรียมวัตถุดิบอย่างไร
Computer Vision AI
เป็นเทคโนโลยีที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถมองเห็นและวิเคราะห์ข้อมูลจากภาพได้ ในร้านอาหารอาจใช้ Computer Vision ในการตรวจสอบพฤติกรรมคนในร้าน ตรวจสอบพนักงาน หรือเก็บข้อมูลนับคนและเอาไปวิเคราะห์ได้เป็นต้น
สิ่งที่เราต้องเตรียมตัวก่อนใช้ AI เข้ามาช่วยในธุรกิจอาหาร
เบื้องต้นก่อนที่เราจะเอา AI มาใช้งานเราต้องเริ่มจากมีเป้าที่ชัดเจนก่อนว่า เราจะใช้ AI เพื่อเข้ามาแก้ปัญหา หรือช่วยงานเราด้านใดบ้าง เมื่อเรามีเป้าหมายแล้ว เราก็จะได้รู้ว่าเครื่องมือไหนที่จะเหมาะสมสำหรับการใช้งาน แต่ใช่ว่าเราจะเริ่มใช้งานได้ทันที อีกหนึ่งอย่างที่สำคัญที่สุดเราต้องเตรียมคือข้อมูล เตรียมข้อมูลทุกอย่างที่คิดว่าจะมีประโยชน์ในการเอาไปใช้ ไม่ว่าจะข้อมูลลูกค้า ข้อมูลเมนูอาหารของเรา สต็อก ต้นทุน และยอดขายอาหารแต่ละจาน ยอดขายรวมเป็นต้น เมื่อเรามีข้อมูลพร้อมแล้ว เราก็พร้อมที่จะใช้ AI แล้ว
วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า (Customer Insight) โดยใช้ AI
เมื่อเราเก็บข้อมูลลูกค้าไว้มากพอ AI จะช่วยเราแยกแยะพฤติกรรมของลูกค้าได้อย่างละเอียด เช่น ช่วงเวลาที่ลูกค้าแต่ละกลุ่มมักจะเข้าร้าน เมนูที่ลูกค้าสั่งบ่อย รสชาติที่ชอบ ไปจนถึงวันเกิดของลูกค้าประจำ ข้อมูลเหล่านี้ถ้าเอามาผ่าน AI วิเคราะห์จะทำให้เราเห็นภาพรวมของลูกค้าได้ชัดขึ้น เช่น ลูกค้าวัยทำงานชอบสั่งอาหารจานเดียวในช่วงกลางวัน แต่พอตกเย็นมักจะมาเป็นกลุ่มและสั่งอาหารหลายจาน หรือลูกค้าที่มาเป็นครอบครัวมักจะมาในช่วงวันหยุด และชอบสั่งเมนูที่ทานร่วมกันได้ AI ยังบอกเราได้ว่าลูกค้าแต่ละกลุ่มตอบรับโปรโมชั่นแบบไหน การวิเคราะห์หา Customer Insight ก็จะทำให้เราได้รู้ว่าลึกๆ แล้ว ลูกค้าหลักของเราเป็นใคร ชอบอะไร และเอาไปปรับกับการให้บริการของเรา
เครื่องมือที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า
Generative AI
หากเอาที่ง่ายที่สุดเลย เราเพียงเอาข้อมูลของเราเป็นไฟล์ CSV เอาไปให้ ChatGPT และถามสิ่งที่เราต้องการรู้ไปตรงๆ หรือจะเขียน Prompt ว่า “จากไฟล์แนบ CSV ส่วนวิเคราะห์ Customer Insight” แต่มีข้อจำกัดอยู่ว่า หากเป็นชุดข้อมูลที่ใหญ่ CHATGPT ก็จะไม่สามารถวิเคราะห์ได้อย่างครบถ้วน อาจจะเอาบางส่วนของข้อมูลว่าวิเคราะห์แทน
Tableau Pulse
หากจะเพิ่มความละเอียดของการวิเคราะห์ และเพิ่มขนาดของข้อมูลให้ขนาดใหญ่ยิ่งขึ้น อีกหนึ่งเครื่องมือที่สามารถใช้ได้ และถูกสร้างมาสำหรับวิเคราะห์เพื่อหา Insight ของลูกค้าโดยตรงก็ยกให้ Tableau Pulse ของ Salesforce ที่เป็น ERP อันดับต้นๆ ของโลก อีกทั้งยังสามารถเอา Insight นั้นๆไปทำ Data Driven Decision Making ได้อีกด้วย
วางกลยุทธ์การตลาดให้ตรงกลุ่มลูกค้ามากยิ่งขึ้น
เมื่อเราได้ข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า (Customer Insight) เราสามารถเอาข้อมูลนี้ไปใช้หลายๆอย่างได้ เช่นเราใช้ AI ออกแบบแคมเปญการตลาดที่เข้าถึงลูกค้าแต่ละกลุ่มได้แม่นยำขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการปรับราคา โปรโมชั่น หรือการสื่อสาร ยกตัวอย่างเช่น AI อาจแนะนำให้เราทำโปรโมชั่นอาหารจานเดียวในช่วงกลางวันสำหรับกลุ่มคนทำงาน ขณะที่ช่วงเย็นอาจปรับเป็นเซ็ตอาหารสำหรับกลุ่ม 4-6 คน ไม่ว่าเราจะได้ข้อมูลอะไรออกมาจาก Customer Insight AI ก็จะสามารถใช้ข้อมูลนั้นให้เกิดประโยชน์สูงสุดได้ หากยิ่งเป็นข้อมูลใหญ่ AI ก็จะวิเคราะห์ได้เร็วกว่ามนุษย์อย่างแน่นอน โดยการวางวางกลยุทธ์การตลาด เราสามารถใช้ Generative AI ได้เช่นเดียวกัน
เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสต็อกและต้นทุน
การจัดการสต็อกวัตถุดิบและควบคุมต้นทุนคือหัวใจหลักที่กำหนดว่ากำไรจะหายหรือเหลือ! แต่ปัญหาคือบางครั้งเราก็เดาไม่ถูกว่าวันนี้ควรเตรียมปลาหมึกกี่กิโล หรือสั่งผักสดมาเท่าไหร่ถึงจะพอดี AI ช่วยตรงนี้ได้แบบไม่ต้องคาดเดาเองอีกต่อไป ตัวอย่างเช่นหากเรามีปัญหาวัตถุดิบค้างสต็อกจนเสียหาย นี้คือจุดรั่วของต้นทุน AI ช่วยได้ด้วยการวิเคราะห์ยอดขายแต่ละเมนูแบบรายชั่วโมง แล้วคำนวณปริมาณการเตรียมวัตถุดิบให้พอดีกับความต้องการ หรือจะใช้ AI ประเภท Computer Vision และเซ็นเซอร์ IoT นับสินค้าคงเหลือ เก็บข้อมูลรายวันเอาไว้ และเอามาคำนวณเพื่อซื้อสต็อกอาหารได้อย่างแม่นยำ หากเอาแบบวิธีง่ายๆ เราสามารถใช้ ChatGPT + Excel อาจอัปโหลดข้อมูลยอดขายคร่าวๆ ให้ AI ช่วยสรุปแนวโน้มและเสนอวิธีจัดสต็อก หรือจะใช้โปรแกรมจัดการสต็อกอัจฉริยะที่เชื่อมโยงข้อมูลการขายกับคลังวัตถุดิบ พร้อมแนะนำการสั่งซื้อเช่น Restaurant365 หรือ Winnowsolutions ที่เป็น Computer Vision เป็นต้น
ใช้ AI ช่วยทำงานจิปาถะทั่วไป
นอกจากการวิเคราะห์ข้อมูลหรือวางแผนการตลาดแล้ว AI ยังช่วยแบ่งเบาภาระงานยิบย่อยที่เจ้าของร้านต้องเจอในแต่ละวันได้ งานเล็กงานน้อยที่เคยใช้เวลานานหรือต้องค้นหาด้วยตัวเอง AI ก็สามารถทำให้เป็นเรื่องง่ายเหมือนเป็นผู้ช่วยส่วนตัวที่หาข้อมูลได้ทุกอย่างเท่าที่มีใน Internet ปรึกษาเรื่องสูตรอาหารและวัตถุดิบ, งานด้านภาษา แปลภาษาช่วยตั้งชื่อเมนูให้ติดหู, ค้นหาแหล่งซื้อวัตถุดิบที่เราหาข้อมูลไม่ได้ เป็นต้น งานจิปาถะเหล่านี้ อาจดูเหมือนไม่ยิ่งใหญ่ แต่เมื่อรวมกันแล้วจะช่วยลดเวลาและแรงงานในแต่ละวันได้มาก โฟกัสที่การสร้างประสบการณ์ในร้านให้ลูกค้า
มีอะไรที่ต้องระวังบ้างเมื่อเรานำ AI มาใช้งานในยุคปัจจุบัน
แม้ AI จะเป็นเครื่องมือทรงพลังที่ช่วยขับเคลื่อนธุรกิจได้หลายด้าน แต่การนำมาใช้งานโดยขาดความรอบคอบอาจก่อให้เกิดผลลัพธ์ที่ตรงข้ามกับความคาดหวังได้ โดยเฉพาะในธุรกิจร้านอาหารที่ต้องทำงานกับข้อมูลหลากหลายรูปแบบตัวอย่างเช่นว่า
1. ข้อมูลเบื้องต้นต้องแม่นยำ – ป้อนอะไรเข้าไป ก็ได้สิ่งนั้นออกมา
AI ไม่ได้วิเคราะห์หรือตัดสินใจเองได้ลอยๆ แต่ทำงานจากข้อมูลที่มนุษย์ป้อนให้ หากข้อมูลต้นทางคลาดเคลื่อน เช่น ยอดขายที่บันทึกผิดพลาด ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าที่ไม่ครบถ้วน หรือตัวเลขสต็อกที่ไม่ตรงกับความเป็นจริง ผลลัพธ์ที่ได้ก็อาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดมหันต์
2. เรื่องความปลอดภัยของข้อมูล – อย่าให้ข้อมูลรั่ว
เมื่อธุรกิจใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า เช่น ประวัติการสั่งอาหาร วันเกิด หรือรสนิยมส่วนตัว ข้อมูลเหล่านี้ล้วนเป็น “ขุมทรัพย์” ที่ต้องปกป้องอย่างเข้มงวด การละเลยการรักษาความปลอดภัยอาจทำให้ข้อมูลหลุดไปอยู่ในมือคู่แข่งหรือผู้ไม่ประสงค์ดีได้
3. อย่ามอบทุกอย่างให้ AI ทำงานแทน – มนุษย์ยังต้องคุมเกม
AI อาจเสนอแนวทางจัดการสต็อกหรือกลยุทธ์การตลาดที่ดูสมเหตุสมผลบนกระดาษ แต่บางครั้งก็ขาด “มุมมองเชิงประสบการณ์” ที่มนุษย์มี เช่น การคำนวณปริมาณวัตถุดิบอาจไม่คำนึงถึงปัจจัยภายนอกอย่างสภาพอากาศที่เปลี่ยนบ่อย หรือเทรนด์อาหารบนโซเชียลที่มาแรงชั่วข้ามคืน
แนะนำเครื่องมือ AI ที่คุณสามารถประยุกต์ใช้ได้ไม่ต้องลงทุนสูง
สำหรับร้านอาหารที่มองหาโซลูชัน AI แบบครบวงจรเพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าและเพิ่มยอดขาย MANAVIS คือสิ่งที่เอากล้อง CCTV ที่มีอยู่แล้วให้กลายเป็นเครื่องมือเก็บข้อมูลเชิงลึก ใช้เทคโนโลยี Computer Vision และ Deep Machine Learning ในการตรวจจับและวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าผ่านกล้อง CCTV ที่ติดตั้งในร้าน ไม่ต้องลงทุนเพิ่มในระบบฮาร์ดแวร์ แค่เชื่อมต่อกับระบบเดิมก็เริ่มทำงานได้ทันที ตัวอย่างการใช้งานเช่น
วิเคราะห์การเคลื่อนไหวลูกค้า : รู้ว่าลูกค้าเดินทางไปจุดไหนในร้านบ่อย ใช้เวลาอยู่บริเวณใดนาน เพื่อปรับการจัดวางเมนูหรือโปรโมชั่นให้โดนใจ
จัดการความหนาแน่นในร้าน : ตรวจสอบจำนวนคนแบบเรียลไทม์ ช่วยจัดสรรพื้นที่นั่งหรือกระจายคิวรับ Orderได้คล่องตัว
เพิ่มอัตราการสั่งซื้อ : ตรวจจับความสนใจลูกค้า เช่น การหยุดมองเมนูบอร์ดหรือสินค้า Display นานกว่าปกติ เพื่อส่งข้อมูลให้พนักงานเข้าช่วยแนะนำเมนูได้ทันที
บทสรุป
อย่างที่เราทราบกันดีว่าคุณค่าของร้านอาหารโดยพื้นฐานแล้วคือ "รสชาติ" กับ "บริการ" แต่ปัจจุบัน ลูกค้ามีตัวเลือกมากมาย แม้เราจะทำอร่อย แม้เราจะให้บริการดี แต่ก็ไม่สามารถดึงลูกค้าได้มาลองใช้บริการร้านของเรา จนไม่สามารถแบกรับช่วงเวลาที่มีลูกค้าน้อยได้ จนต้องปิดร้านไปซะก่อน เพราะปัจจุบันมีการแข่งขันโดยใช้วิธีการทางการตลาดเข้ามา สิ่งนี้ก็กลายเป็นอีกหนึ่งปัจจัยที่เราจะสำเร็จ หรือไม่ประสบความสำเร็จ ข้อมูลและเทคโนโลยีกลายเป็นส่วนผสมลับในสูตรสำเร็จ ธุรกิจร้านอาหาร
Comments