AI Dynamic Pricing: ถอดรหัสกลยุทธ์ “ป้ายราคาอัจฉริยะ” ของสายการบินและโรงแรม

ในโลกของการตลาดที่มีการแข่งขันกันอย่างดุเดือดและพฤติกรรมของผู้บริโภคเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว การตั้งราคาสินค้าหรือบริการ จึงมีผลต่อการตัดสินใจเป็นอย่างยิ่ง เคยสงสัยไหมว่าทำไมราคาตั๋วเครื่องบินที่คุณเห็นเมื่อเช้า ถึงเปลี่ยนไปในตอนบ่าย? หรือทำไมเพื่อนของคุณอาจเห็นราคาห้องพักโรงแรมถูกกว่าคุณ? เบื้องหลังปรากฏการณ์นี้ไม่ใช่ความบังเอิญ แต่คือกลยุทธ์อันทรงพลังที่เรียกว่า “AI Dynamic Pricing”

โดยบทความนี้จะพาผู้ประกอบการไปเจาะลึกเบื้องหลังการทำงานของ AI ในการกำหนดราคาแบบเรียลไทม์ และถอดบทเรียนว่าธุรกิจของคุณจะนำกลยุทธ์นี้ไปปรับใช้เพื่อเพิ่มศักยภาพการแข่งขันได้อย่างไร

Dynamic Pricing คืออะไร? จากกลยุทธ์พื้นฐานสู่ยุค AI

Dynamic Pricing 1.0: 

Dynamic Pricing 1.0 คือ กลยุทธ์การตั้งราคา (Pricing Strategy) ตามระดับความต้องการสินค้าและจำนวนลูกค้าในแต่ละช่วงเวลา ถือเป็นเครื่องมือสำคัญในการช่วยดึงดูดลูกค้า และเพิ่มโอกาสในการปิดการขาย

Dynamic Pricing 2.0: 

เป็นการพัฒนาต่อยอดของกลยุทธ์ Dynamic Pricing ที่มีอยู่ โดยนำ  AI (ปัญญาประดิษฐ์) และ  Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) มาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลแบบเรียลไทม์ เพื่อกำหนดราคาให้มีความแม่นยำและยืดหยุ่นมากขึ้น โดยพิจารณาปัจจัยที่ซับซ้อนกว่าเดิม เช่น ความต้องการของตลาด, พฤติกรรมผู้บริโภครายบุคคล, ราคาคู่แข่ง, สภาพเศรษฐกิจ, สภาพอากาศ, และปัจจัยอื่นๆ ที่ส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อของลูกค้า 

เบื้องหลังการทำงาน: AI Track และวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าได้อย่างไร?

1. การเก็บข้อมูล (Data Collection)

การจัดเก็บข้อมูลที่มาจาก Cookies ประวัติการค้นหา อุปกรณ์ที่ใช้งานและจากโปรแกรมสะสมแต้ม (Loyalty Program) ที่จะช่วยรักษาความสัมพันธ์ระหว่างแบรนด์กับลูกค้า อาทิ ระบบสะสมแต้ม การแลกรับของรางวัล หรือการแบ่งระดับสมาชิกผ่านระบบสมาชิก (Membership) เป็นต้น 

2. การสร้างโปรไฟล์ลูกค้า (Customer Segmentation)

โดยนำ AI มาช่วยในการแบ่งกลุ่มลูกค้า เช่น นักธุรกิจ นักศึกษา พนักงานออฟฟิศ นักท่องเที่ยว หรือกลุ่มที่มีความอ่อนไหวต่อราคาซึ่งมักจะนำอายุ เชื้อชาติ ศาสนา เพศ บุคลิกภาพ ทัศนคติและไลฟ์สไตล์มาช่วยในการวิเคราะห์เพื่อสร้างโปรไฟล์ลูกค้าได้อย่างแม่นยำ  

3. การคาดการณ์ความต้องการ (Demand Forecasting)

AI สามารถเข้ามาช่วยในการคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าในอนาคตที่อาศัยข้อมูลในอดีต เช่น ยอดขายที่ผ่านมา รายได้ ข้อมูลการใช้งานเว็บไซต์ หรือข้อมูลปัจจัยภายนอก เช่น วันหยุด หรืองานอีเวนต์เพื่อช่วยวางแผนการผลิต บริหารสต็อกสินค้าและวางแผนการขายได้ตรงกับความต้องการ 

4. การแสดงราคาเฉพาะบุคคล (Personalized Pricing)

โดยใช้ AI Dynamic Pricing ในการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น ประวัติการซื้อ พฤติกรรมการเรียกดู ตำแหน่งที่ตั้ง และข้อมูลทางประชากรเพื่อใช้ในการแสดง "ป้ายราคา" ที่แตกต่างกันให้ลูกค้าแต่ละกลุ่มเพื่อเพิ่มโอกาสในการปิดการขายสูงสุด

3 ประโยชน์หลักที่ธุรกิจได้รับจาก AI Dynamic Pricing

1. การเพิ่มโอกาสในการสร้างรายได้

เพิ่มศักยภาพของรายได้จากการนำระบบ AI Dynamic Pricing มาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Insights) จากแนวโน้มการซื้อของลูกค้า กลยุทธ์ของคู่แข่ง ความสนใจของตลาดเพื่อระบุจุดราคาที่ทำกำไรได้มากที่สุด ลดการคาดเดาและสร้างโอกาสในการเติบโตของรายได้จากสินค้าและบริการที่ซ่อนอยู่ 

2. การบริหารจัดการสต็อกอย่างมีประสิทธิภาพ

สำหรับธุรกิจที่มีความซับซ้อนหรือมีขนาดใหญ่ ระบบ AI Dynamic Pricing สามารถช่วยในการจัดการบริหารสต็อก และนำเสนอโซลูชั่นที่เติบโตไปพร้อมธุรกิจ เช่น การประมวลผลที่นำเสนอข้อมูลห้องพัก หรือการจัดที่นั่งบนเครื่องบินให้เหมาะตามความต้องการแต่ละบุคคล ซึ่งสิ่งเหล่านี้จะช่วยรักษาลูกค้าและกระตุ้นให้เกิดการทำธุรกรรมซ้ำในอนาคตได้ 

3. การสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันแบบเรียลไทม์

การปรับราคาทันทีทำได้ผ่านระบบ AI Dynamic Pricing โดยติดตามกิจกรรมการตลาดและตรวจสอบสินค้าคงเหลืออย่างต่อเนื่อง ซึ่งช่วยเพิ่มอัตรากำไรในช่วงเวลาที่สำคัญ ตลอดจนช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากร ให้ทีมงานสามารถมุ่งเน้นไปที่งานสำคัญสูงสุดได้ 

กรณีศึกษา (Case Study): NCR Group กับอุปกรณ์ชั่งน้ำหนักเชิงพาณิชย์

รู้จักกับคุณนิรมาณ หัสถาดล ผู้ก่อตั้งธุรกิจเครื่องชั่งน้ำหนักที่ได้รับความไว้วางใจจากบริษัทชั้นนำของเมืองไทยมากว่า 30 ปี วันนี้เราจะพาไปถอดกลยุทธ์ความสำเร็จ และค้นหาปัจจัยที่ช่วยให้ NCR Group ครองใจลูกค้ามาได้อย่างยาวนาน 

เริ่มจากการมุ่งเน้นไปที่บริการเพื่อสร้างจุดเด่นให้ผลิตภัณฑ์ พร้อมนำเทคโนโลยีมาปรับใช้อย่าง AI Dynamic Pricing ของ “ป้ายราคาดิจิทัล (ESL- Electronic Shelf Label)“ ที่มาตอบโจทย์การทำงานรูปแบบใหม่ เพิ่มโอกาส สร้างผลกำไรให้ธุรกิจด้วย 3 จุดเด่นสำคัญ ได้แก่

• ลดต้นทุนและข้อผิดพลาด : ลดการใช้กระดาษและลดความผิดพลาดจากการใช้กำลังคนในการเปลี่ยนป้ายราคา ให้มีเวลาไปโฟกัสงานสำคัญส่วนอื่น ๆ ได้มากขึ้น  

• เพิ่มประสิทธิภาพในการขาย : สามารถเชื่อมต่อกับระบบขายหน้าร้าน (POS) และข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ที่จัดเก็บข้อมูลช่วยวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า ตอบโจทย์ผู้บริโภคได้แม่นยำ พร้อมทั้งช่วยเปลี่ยนราคาได้อย่างรวดเร็วและสามารถตั้งเวลาโปรโมชันล่วงหน้าทำให้ผู้ประกอบการไม่เสียโอกาสทางการขาย 

• สร้างภาพลักษณ์ที่ดี : จากการลดการใช้กระดาษเปลี่ยนสู่ระบบดิจิทัล ชูภาพลักษณ์องค์กรที่ทันสมัยและมี Eco-Friendly ซึ่งมีความเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม  

สะท้อนให้เห็นว่าแม้จะไม่ได้อยู่ในอุตสาหกรรมท่องเที่ยว แต่ NCR Group คือ ตัวอย่างของธุรกิจที่เข้าใจความต้องการของลูกค้าแต่ละกลุ่ม เช่น ร้านค้าปลีก หรือซูเปอร์มาร์เกต โดยการนำเสนอโซลูชันที่แตกต่างกันซึ่งเป็นหัวใจเดียวกับการทำ Personalized Pricing คือการนำเสนอ “สิ่งที่ใช่” ให้กับ “คนที่ใช่” ใน “เวลาที่ใช่”

ประเด็นที่ต้องพิจารณา: ความท้าทายและจริยธรรม

การรับรู้ของลูกค้า (Customer Perception) และความภักดีต่อแบรนด์ (Brand Loyalty)

การรับรู้ของลูกค้า คือ ตัวแปรสำคัญที่มีผลโดยตรงต่อความภักดีต่อแบรนด์ เพราะหากลูกค้าเกิดการรับรู้เชิงลบ อันเกิดจากการได้รับประสบการณ์ที่ไม่ดีจากการใช้สินค้า หรือได้เห็นรีวิวจากผู้ใช้อื่น อาจทำให้ความภักดีต่อแบรนด์ลดลง และส่งผลทางลบต่อยอดขายและการขยายฐานของแบรนด์ในอนาคต  

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Data Privacy & PDPA)

แบรนด์ควรให้ความสำคัญกับการจัดเก็บข้อมูลส่วนตัวของลูกค้า เริ่มตั้งแต่การแจ้งวัตถุประสงค์ก่อนการเก็บข้อมูลอย่างชัดเจน ขอความยินยอม เก็บข้อมูลเท่าที่จำเป็น ตลอดจนมีมาตรการป้องกันและรับมือด้านความปลอดภัยจากการเกิดข้อมูลรั่วไหล ซึ่งจะทำให้แบรนด์เสียความน่าเชื่อถือและเสียโอกาสทางธุรกิจในระยะยาวได้ 

บทเรียนสำหรับธุรกิจ SME: 3 แนวคิดจาก AI Dynamic Pricing ที่นำไปปรับใช้ได้

1. การเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า 

การเก็บข้อมูลสามารถทำได้หลากหลายวิธี ไม่ว่าจะเป็นการเก็บข้อมูลพื้นฐานจากการกรอกข้อมูลสมัครสมาชิก การตอบแบบสอบถาม การใช้เทคโนโลยีในการติดตามทั้งบนแพลตฟอร์มออนไลน์ เว็บไซต์ หรือแอปพลิเคชัน รวมไปถึงการเก็บข้อมูลผ่านระบบบริหารลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) เพื่อนำมาวิเคราะห์ และช่วยให้ธุรกิจเข้าใจพฤติกรรม ความต้องการของลูกค้า ตลอดจนเพิ่มประสิทธิภาพการตลาดและการขายได้ดีขึ้น  

2. สร้างโปรโมชันสำหรับลูกค้ากลุ่มต่างๆ 

ยกตัวอย่าง การนำข้อมูลพฤติกรรมการซื้อของลูกค้ากลุ่มต่าง ๆ มาสร้างโปรโมชันดึงดูดความสนใจ ได้แก่  

• ลูกค้าใหม่ พึ่งเคยซื้อครั้งแรก อาจใช้โปรโมชันคูปองส่วนลดกระตุ้นการซื้อซ้ำ เช่น รับส่วนลด 15% เมื่อซื้อครั้งถัดไป

• ลูกค้าประจำ สามารถใช้สิทธิพิเศษสำหรับสมาชิก เช่น ราคาพิเศษ หรือแลกรับของขวัญฟรีเมื่อถือบัตรสมาชิก ซึ่งจะช่วยเพิ่มความรู้สึกถึงความเป็นลูกค้าคนสำคัญ 

• ลูกค้าที่ไม่ได้ซื้อนานแล้ว ก็อาจจะออกโปรโมชันดึงดูด เช่น ส่วนลด 25% ทันทีเมื่อซื้อสินค้าภายในเดือนนี้ 

3. ใช้ระบบ Automation เพื่อนำเสนอดีลที่เหมาะสมในเวลาที่ใช่

การใช้ระบบอัตโนมัติ (Automation) ในการส่งข้อเสนอ โปรโมชัน หรือดีลราคาพิเศษ โดยอาศัยข้อมูลลูกค้าที่ถูกจัดเก็บและรวบรวมเอาไว้ เช่น การส่งอีเมล ข้อความอัตโนมัติ เมื่อลูกค้าเข้ามาเยี่ยมชมสินค้าหรือกดสินค้าใส่ในตะกร้าทิ้งไว้ การส่งคูปองส่วนลดในวันเกิด หรือแจ้งเตือนเมื่อสินค้าที่เคยซื้อใกล้หมด ซึ่งทำให้ลูกค้าได้ดีลที่เหมาะกับความต้องการส่วนบุคคล

บทสรุป: อนาคตของการตั้งราคา คือ ความเข้าใจลูกค้าอย่างแท้จริง

AI Dynamic Pricing จึงไม่ใช่แค่เรื่องของเทคโนโลยี แต่คือ การทำความเข้าใจและตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้าอย่างเหมาะสม ซึ่งจะช่วยให้องค์กรมีความได้เปรียบในการแข่งขัน ตลอดจน สามารถนำเสนอผลิตภัณฑ์และบริการแก่ลูกค้าในราคาและเวลาที่ใช่ ช่วยส่งเสริมการสร้างปฏิสัมพันธ์ที่ดีต่อลูกค้า นำไปสู่การเพิ่มโอกาสในสร้างธุรกิจให้เติบโตอย่างมั่นคงในที่สุด

ข้อมูลอ้างอิง

1. What are the 4 levels of pricing maturity? สืบค้นเมื่อวันที่ 24 สิงหาคม 2568 จาก https://www.reactev.com/blog/pricing-maturity-levels 

2. ตัวอย่าง Loyalty Program ช่วยดึงให้ลูกค้ากลับมาซื้อซ้ำ สืบค้นเมื่อวันที่ 24 สิงหาคม 2568 จาก https://blog.ourgreenfish.com/master-blog/keep-them-coming-back-7-innovative-customer-loyalty-programs 

3. Segmentation คืออะไร ทำความรู้จักการแบ่งส่วนตลาดเพื่อเข้าถึงลูกค้า สืบค้นเมื่อวันที่ 24 สิงหาคม 2568 จาก https://rocket.in.th/blog/what-is-marketing-segmentation/ 

4. การคาดการณ์ความต้องการ (Demand Forecasting) คืออะไร สืบค้นเมื่อวันที่ 24 สิงหาคม 2568 จาก https://www.bsgroupth.com/blog/-demand-forecasting

5. How AI is shaping dynamic pricing  สืบค้นเมื่อวันที่ 24 สิงหาคม 2568 จาก https://lumenalta.com/insights/how-ai-is-shaping-the-next-frontier-of-dynamic-pricing 

6. ข้อมูลลูกค้า คืออะไร สำคัญอย่างไร มีอะไรบ้าง ? พร้อมตัวอย่าง สืบค้นเมื่อวันที่ 24 สิงหาคม 2568 จาก https://www.ktc.co.th/article/knowledge/business/customer-insights