ลองใช้ AI Automation ช่วยปรับราคาสินค้าออนไลน์

เวลาเราขายของบน Shopee, Lazada, TikTok Shop หรือช่องทางอื่น ๆ เรามักเริ่มตั้งราคาจากต้นทุนและกำไรที่อยากได้ แล้วก็ปล่อยราคานั้นไว้ครับ พอเริ่มขายไม่ออก เราปรับราคาลง แต่เมื่อยอดขายกลับมา เราเคยเพิ่มราคากลับไปไหม? หรือปล่อยให้ราคาที่ลดไว้กลายเป็นราคาปกติ ทั้งที่ลูกค้าอาจยอมซื้อในราคาที่สูงกว่านั้น

เรื่องนี้น่าสนใจสำหรับผม เพราะราคาที่เคยเหมาะในอดีตอาจไม่ใช่ราคาที่เหมาะในวันนี้ ถ้าไม่อยากใช้ความรู้สึกตัดสินใจอย่างเดียว เราลองใช้ข้อมูลช่วยหาคำตอบได้ไหม?

🧭 แนวคิดการตั้งราคาขายสำหรับร้านค้า

ลองเริ่มจากเงื่อนไขง่าย ๆ สามข้อที่ร้านค้าส่วนใหญ่น่าจะคุ้นเคยอยู่แล้ว

1. ราคาขายต้องสูงกว่าต้นทุนที่ร้านต้องจ่ายต่อชิ้น ไม่อย่างนั้นขายไปก็ไม่เหลือกำไร
2. ราคาขายควรถึงกำไรที่เราตั้งใจไว้ ซึ่งสินค้าแต่ละหมวดอาจตั้งกำไรได้ไม่เท่ากัน
3. ถ้าขายสินค้าชนิดเดียวกับคู่แข่ง ราคาที่ลูกค้าจ่ายจริงในร้านเขาก็เป็นอีกจุดที่ต้องดู เพราะถ้าตั้งแพงกว่า ลูกค้าอาจเลือกซื้อจากร้านคู่แข่ง

พอวางทั้งสามอย่างไว้บนเส้นเดียวกัน เราจะเริ่มเห็น “ช่วงราคา” ที่น่าลอง ไม่ใช่เห็นแค่ราคาจุดเดียวครับ ช่องว่างระหว่างราคาขายที่คาดหวังกับราคาคู่แข่ง คือราคาที่ทำกำไรได้เพิ่ม

แต่คำถามต่อมาคือ แล้วราคาไหนในช่วงนั้นคือราคาที่เราควรตั้งขายจริง?

ถ้าขายถูกไป เราอาจเสียกำไรที่ควรได้ แต่ถ้าขายแพงไป ลูกค้าอาจไม่ซื้อเราเหมือนกัน

💰 ตัวอย่างการตั้งราคาขายสำหรับร้านค้าออนไลน์

สมมติว่าเรามีสินค้า A ต้นทุนสินค้า 300 บาท และอยากได้กำไร 10% จากต้นทุน เราเลยตั้งราคาขายที่ 330 บาท ส่วนคู่แข่งขายสินค้าชนิดเดียวกันที่ 350 บาท

ขายที่ 330 บาทก็ยังถูกกว่าคู่แข่งอยู่แล้วครับ แต่ช่องว่างอีก 20 บาททำให้ผมสงสัยว่า ถ้าขยับเป็น 340 บาท เรายังขายได้ไหม? ถ้ายังขายได้ เราก็มีกำไรต่อชิ้นเพิ่มขึ้น แต่ถ้าขายไม่ดี เราก็กลับมาที่ 330 บาทได้

เราไม่จำเป็นต้องกระโดดจาก 330 ไป 340 บาททันที ลองตั้งเป้าจำนวนชิ้นที่จะขายต่อสัปดาห์จากยอดขายเฉลี่ยเดิม แล้วขยับราคาทีละ 5 บาทเพื่อดูผลในแต่ละสัปดาห์ก็ได้ เช่น

1. เริ่มที่ 330 บาท ถ้าสัปดาห์นี้ขายได้ตามเป้าที่ตั้งไว้ ลองปรับเป็น 335 บาท ถ้าไม่ถึงเป้า ให้คงที่ 330 บาทก่อน เพราะนี่คือราคาต่ำสุดในตัวอย่างนี้
2. สัปดาห์ถัดมา ถ้า 335 บาทยังขายได้ตามเป้า ลองขึ้นเป็น 340 บาท แต่ถ้าขายไม่ถึงเป้า กลับไปที่ 330 บาท
3. ถ้า 340 บาทยังขายได้ ลองต่อที่ 345 บาท ถ้าผลไม่ดี กลับไปที่ 335 บาท
4. ถ้า 345 บาทยังขายได้ ลองขยับถึง 350 บาท แต่ถ้า 345 บาทขายไม่ถึงเป้า ให้กลับมาที่ 340 บาท เมื่อถึง 350 บาทแล้วก็หยุดขึ้นราคา ถ้าขายไม่ถึงเป้า ให้ถอยมาที่ 345 บาท

พอมองแบบนี้ ราคาสินค้าไม่ได้เป็นตัวเลขที่เราตั้งครั้งเดียวแล้วจบ แต่มันขยับขึ้นลงตามสิ่งที่ลูกค้าซื้อจริง คล้ายกราฟราคาหุ้นที่วิ่งขึ้นลง เพียงแต่เรากำหนดกรอบของร้านไว้ก่อน เหมือนเราค่อย ๆ สำรวจว่าร้านของเราขายที่ราคาไหนได้บ้างครับ

ก่อนไปส่วนถัดไป ลองตอบในใจดูครับ ถ้าสัปดาห์นี้ขายที่ 340 บาทแล้วไม่ถึงเป้า สัปดาห์หน้าควรตั้งราคาเท่าไร?

เฉลย: 335 บาท เพราะไม่ถึงเป้าจึงถอยลงหนึ่งขั้น แต่ถ้าถึงเป้า ก็ขยับขึ้นเป็น 345 บาท

⚙️ ให้ Automation ช่วยแนะนำราคา

ลองนึกภาพว่าร้านมีสินค้าหลายร้อยรายการ ถ้าต้องเปิดดูยอดขายและราคาคู่แข่งทุกสัปดาห์ แล้วตัดสินใจทีละชิ้นว่าควรปรับขึ้นหรือลง งานนี้คงกินเวลาไม่น้อยครับ

แต่ถ้าเรามีราคาคู่แข่งที่อัปเดตได้ทุกวัน และรู้ต้นทุนของสินค้าแต่ละชิ้น เราก็กำหนดช่วงราคาไว้ก่อน แล้วให้ระบบเทียบยอดขายเฉลี่ยต่อสัปดาห์กับเป้าที่ตั้งไว้ ถ้าคู่แข่งลดราคาลง ราคาสูงสุดของเราก็ลดตาม และถ้าราคาคู่แข่งต่ำกว่า 330 บาท ระบบจะคงราคาไว้ที่ 330 บาท แล้วแจ้งให้คนตัดสินใจ

จากข้อมูลนั้น Automation จะแนะนำราคาสำหรับสัปดาห์ถัดไป พนักงานตรวจเหตุผลและเลือกว่าจะใช้ราคาใหม่หรือไม่ ถ้าอนุมัติ ก็นำราคานั้นไปปรับในร้านค้าออนไลน์

🤖 ถ้าอยากให้ AI ช่วยปรับราคาบนหน้าร้านล่ะ?

ถ้าเจ้าของธุรกิจทำทุกอย่างเอง ขั้นตอนเข้าเว็บไซต์ไปแก้ราคาก็ยังเป็นงานที่ต้องใช้เวลา หลังอนุมัติราคาใหม่แล้ว AI ที่ใช้งานหน้าเว็บไซต์ได้อาจช่วยเข้าไปเปลี่ยนราคาบนหน้าร้าน โดยใช้ตัวเลขที่ Automation แนะนำไว้

ในขั้นนี้ AI ไม่ได้วิเคราะห์ว่าควรขายเท่าไร แต่ทำตามขั้นตอนบนเว็บไซต์แทนคนครับ ถ้าร้านมีวิธีเชื่อมต่อที่ทำงานตามขั้นตอนตายตัวอยู่แล้ว ก็อาจใช้ Automation ธรรมดาทำขั้นตอนนี้ได้เช่นกัน

หลังจาก AI ช่วยปรับราคาแล้ว เราให้ Automation เทียบกับราคาที่อนุมัติไว้ ถ้าตัวเลขไม่ตรงกันก็แจ้งให้คนตรวจสอบ ทำให้เราไม่ต้องกังวลการทำงานของ AI ว่าทำถูกต้องหรือเปล่า

🎯 สรุปการทำงาน

จากตัวอย่างนี้ เราใช้ Automation ช่วยดูข้อมูลและแนะนำราคา ส่วน AI อาจช่วยทำขั้นตอนเปลี่ยนราคาบนหน้าร้าน ถ้าร้านต้องการให้ระบบช่วยทำงานส่วนนั้น

แต่เราไม่ได้โยนการตัดสินใจทั้งหมดให้เครื่องมือครับ เราเป็นคนกำหนดการทำงานทั้งหมด และวิธีการแก้ปัญหาจากนั้นค่อยให้เครื่องมือช่วยทำงานที่ต้องทำทั้งหมดครับ

ให้ยอดขายจริงเป็นคนบอกว่าราคาไหนขายได้ แล้วให้ Automation กับ AI ช่วยทำงานที่ต้องทำซ้ำทุกสัปดาห์

สิ่งที่ผมชอบในวิธีนี้คือเราไม่ได้เดาว่าราคา 330, 340 หรือ 350 บาทดีที่สุดตลอดไป แต่ให้ข้อมูลจริงค่อย ๆ บอกเรา แล้วใช้เครื่องมือช่วยในกระบวนการทำงาน ถ้าธุรกิจของคุณอยากลองใช้วิธีนี้ แต่ยังไม่รู้ว่าจะเริ่มวางช่วงราคาและเงื่อนไขอย่างไร ทักมาคุยกับ Box Automation ให้เราช่วยวิเคราะห์ขั้นตอนการทำงาน และเสนอแนวทางเบื้องต้นให้ครับ