ไขข้อสงสัย การมี Big Data สามารถช่วย Food Delivery Apps ได้อย่างไร

ไขข้อสงสัยการมี Big Data สามารถช่วย Food delivery app

จากสถานการณ์โรคระบาด Covid-19 ส่งผลต่อพฤติกรรมการบริโภคที่เปลี่ยนแปลงไป และ เป็นหนึ่งในปัจจัยที่สำคัญต่อผู้บริโภคที่หันมาเลือกซื้ออาหารผ่านแอปพลิเคชั่นสั่งอาหาร หรือที่เราเรียกกันติดปากว่า Food Delivery กันมากยิ่งขึ้น โดยข้อมูลจาก Mckinsey บริษัทให้คำปรึกษาในสหรัฐอเมริกา พบว่า รายได้ของ Food delivery ในอเมริกามีแนวโน้มสูงขึ้นเรื่อยๆ ตั้งแต่ในปี 2017 จนถึงปัจจุบัน ซึ่งการใช้งานที่มากขึ้นเช่นนี้ส่งผลให้แอปพลิเคชั่นจัดส่งอาหารเหล่านี้ มีข้อมูลเพิ่มมากยิ่งขึ้นนั่นเองค่ะ

รายได้ของแอปส่งอาหาร

ภาพจาก Mckinsey

วันนี้ STEPS Academy จึงพาผู้อ่านทุกท่านมาไขข้อข้องใจ สำหรับการมี Big data ในอุตสาหกรรมจัดส่งอาหาร จะทำให้สามารถนำไปพัฒนาตัวแอปพลิเคชั่นได้อย่างไรบ้าง เรามาทำความเข้าใจกันดีกว่าค่ะ

 

Big Data เกิดขึ้นได้อย่างไร ? 

ก่อนเราจะไปทำความเข้าใจว่า Big Data สามารถช่วยพัฒนา Food Delivery Apps ได้อย่างไร เรามาเริ่มต้นทำความเข้าใจจากการเกิด Big Data กันก่อนดีกว่าค่ะ

ในการเกิด Big Data หรือข้อมูลต่างๆ ล้วนเกิดจากในหลากหลายทิศทาง ซึ่งการทำการตลาดแบบดิจิทัลในยุค Marketing 5.0 ให้ความสำคัญกับเรื่องของข้อมูลในการขับเคลื่อนธุรกิจเป็นแกนหลัก โดย Big Data ของ Food Delivery Apps นั้นเกิดจากการรวบรวมข้อมูลจากหลายช่องทาง เช่น 

  • ทุกการกดสั่งซื้ออาหารผ่านแอปพลิเคชั่น 
  • ชนิดของอาหารที่ผู้ใช้สั่ง 
  • สถานที่จัดส่งอาหาร 
  • เวลาที่เลือกสั่งอาหาร 
  • การรีวิวอาหาร เป็นต้น 

ดังนั้น ผู้เขียนจึงกล่าวได้ว่าในทุกการกระทำบนแอปพลิเคชั่นทำให้เกิดการเก็บข้อมูลเป็นจำนวนมาก นั่นจึงเป็นที่มาของ Big Data หรือข้อมูลที่มีขนาดใหญ่นั่นเองค่ะ

 

การมี Big Data สามารถช่วย Food Delivery Apps ได้อย่างไร

ต่อไปเรามาทำความเข้าใจกันดีกว่าค่ะ ว่าการที่แอปพลิเคชั่นจัดเก็บข้อมูลได้ในจำนวนมหาศาลเหล่านี้ จะสามารถนำมาพัฒนา Food Delivery Apps ให้ดีขึ้นได้อย่างไรบ้าง

เก็บข้อมูล

 

1. ทำให้การจัดส่งอาหารรวดเร็วมากยิ่งขึ้น

ในแง่มุมของผู้ใช้งาน ความรวดเร็วของการจัดส่งอาหารย่อมเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญในการเลือกใช้แอปพลิเคชั่นจัดส่งอาหารใช่ไหมคะ ทั้งในแง่ของความสดใหม่ของอาหารที่ส่งผลต่อรสชาติ และ ความรวดเร็วสำหรับเวลาที่เร่งรีบ ซึ่ง Big Data สามารถนำมาช่วยพัฒนาเวลาในการจัดส่งอาหารได้รวดเร็วมากยิ่งขึ้นค่ะ

เนื่องจากตัวแอปพลิเคชันทำงานด้วยระบบ AI หรือ Machine Learning ที่สามารถประมวลผลด้วยการการนำข้อมูลมาวิเคราะห์ ทำให้แอปพลิเคชั่นสามารถคำนวณเส้นทางที่รวดเร็วที่สุดในการจัดส่ง ทั้งจากการคำนวณเรื่องการจราจร สภาพอากาศ และเส้นทางที่สั้นที่สุด เพื่อการจัดส่งได้อย่างรวดเร็วมากที่สุด นอกจากนี้ระบบ AI ที่อยู่ในแอปพลิเคชันยังสามารถนำ Big Data เหล่านั้นมาวิเคราะห์ผล เพื่อปรับปรุงการบริการในครั้งต่อไปให้ดียิ่งขึ้นอีกด้วย

 

ตัวอย่างการคาดการณ์เวลาในแอปส่งอาหาร

ภาพจาก: https://eng.uber.com

ตัวอย่างการใช้ระบบ Machine Learning เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการจัดส่งสินค้าจากแบรนด์ Uber

 

2. ช่วยในการวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า

ในปัจจุบัน Social Media ต่างๆ เป็นแพลต์ฟอร์มที่หลายท่านมักใช้เพื่อแสดงความคิดเห็น และความรู้สึกที่มีต่อการบริโภคสินค้า และบริการในแง่มุมต่างๆ กันมากยิ่งขึ้น โดยหนึ่งในนั้นคือ ความคิดเห็นของลูกค้าต่อแอปพลิเคชั่นจัดส่งอาหารค่ะ ซึ่งเกิดขึ้นอย่างมากมายบนทั้งทาง Facebook, Twitter, Instagram หรือบนแพลตฟอร์มอื่นๆ ก็ตาม ความคิดเห็นมากมายเหล่านี้ล้วนเป็นข้อมูลที่ทำให้แอปพลิเคชั่นจัดส่งอาหารสามารถเก็บนำมาวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า เพื่อนำไปพัฒนาแอปพลิเคชั่นให้ดีมากยิ่งขึ้น และ ตอบโจทย์กับผู้ใช้งานมากยิ่งขึ้นค่ะ

 

วิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าด้วย Mandala

ตัวอย่างการวิเคราะห์ Data จากเครื่องมือ Mandala เพื่อค้นหาความคิดเห็น และสิ่งที่ลูกค้ากำลังพูดถึงแบรนด์ของเราบนโลกออนไลน์ 

3. คาดการณ์ความต้องการของผู้ใช้งานผ่านอัลกอริทึม

จากที่ได้กล่าวไปในตอนต้นถึงการเก็บข้อมูลต่างๆ ทั้งข้อมูลของประวัติการสั่งซื้ออาหาร และ เวลาที่สั่งซื้ออาหาร ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำมาคาดการณ์ความต้องการของผู้ใช้งาน ทั้งช่วงเวลาที่จะเลือกซื้ออาหาร รวมไปถึงประเภทอาหารที่มักจะเลือกซื้อ 

ตัวอย่างเช่น A ชอบซื้อพิซซ่าในช่วงเย็นของวันหยุดสุดสัปดาห์ แอปพลิเคชั่นจัดส่งอาหารจึงร่วมมือกับร้านอาหารโปรดของ A ออกเป็นโปรโมชั่นร่วมกับร้านอาหาร เสนอส่วนลดของร้านพิซซ่าให้แก่ A เป็นต้น 

อีกทั้งข้อมูลเหล่านี้ยังทำให้สามารถคาดการณ์ปริมาณที่ผู้ใช้งานสั่งซื้อในแต่ละช่วงเวลา และในแต่ละพื้นที่ได้อีกด้วย เช่น ในพื้นที่ที่มีผู้คนอาศัยหนาแน่น มีปริมาณการสั่งอาหารในช่วงเย็นของวันหยุดจำนวนมาก และข้อมูลยังสามารถทำให้เจาะลึกไปถึงประเภทของอาหารที่มีผู้สั่งจำนวนมากในช่วงเวลาเหล่านั้นได้อีกด้วย

เรามาดูตัวอย่างการวิเคราะห์ Big Data จากเครื่องมือ Mandala กันค่ะ 

เครื่องมือ Mandala ความจริงแล้วไม่ได้มีระบบวิเคราะห์ Big Data โดยตรงกับแอป Delivery Food แต่สามารถช่วยวิเคราะห์ Keyword ที่เราต้องการประเมินความนิยมได้ หากเราต้องการทราบว่า อาหาร หรือ เครื่องดื่มแบรนด์ไหนที่คนนิยมพูดถึงบนโลก Social Media ในวันไหน หรือช่วงเวลาใดเป็นพิเศษ ซึ่งนักการตลาดสามารถนำไปคาดการณ์ช่วงเวลาที่จะใช้โพสต์โปรโมชั่น หรือส่ง Notification ผ่านแอปให้ถูกเวลาเพื่อการตัดสินใจที่ไวขึ้น 

 

วิเคราะห์ช่วงเวลาลงโปรโมชั่น

ในการคาดการณ์เหล่านี้จึงส่งผลต่อการทำโปรโมชั่นให้สามารถเพิ่มยอดขายให้แก่ร้านค้า และ ยอดผู้ใช้งานผ่านแอปพลิเคชั่นให้เพิ่มสูงมากยิ่งขึ้นอีกด้วย

 

4. สร้าง Loyalty Customer

จากทุกข้อที่ได้กล่าวมาทั้งหมด ข้อมูลจำนวนมากทำให้แอปพลิเคชั่นจัดส่งอาหารสามารถเข้าใจความต้องการและรู้จักลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น จึงเป็นการเสริมสร้างประสบการณ์ในการใช้งานที่ดีให้แก่ผู้ใช้งาน ข้อมูลที่มีเพิ่มมากขึ้น และเครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ลูกค้าที่มีประสิทธิภาพ จึงทำให้เกิด Loyalty Customer ต่อแบรนด์เพิ่มมากยิ่งขึ้นนั่นเองค่ะ

 

วิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า

 

จากภาพด้านบน เป็นภาพตัวอย่างจากเครื่องมือ Mandala Analytics ที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่คนบนโลกออนไลน์ หรือคนบนเว็บไซต์ได้ ทั้งในแง่ของข้อดี ข้อเสีย รวมถึงช่องทางที่ที่ลูกค้ากำลังกล่าวถึง ทำให้นักการตลาดอย่างเราทราบว่าแคมเปญการตลาดจาก Food Delivery Promotion ของเราเป็นไปในทิศทางไหน ต้องปรับปรุงอะไรบ้าง

 

สรุป: 

เป็นยังไงกันบ้างคะ สำหรับบทความที่ทาง STEPS Academy มาฝากในวันนี้ เรียกได้ว่าข้อมูลจำนวนมหาศาลหรือว่า Big Data เป็นอีกหนึ่งหัวใจสำคัญในการพัฒนาตัวธุรกิจให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ผู้เขียนหวังว่าบทความชิ้นนี้จะสามารถมอบความเข้าใจของการนำ Big Data มาใช้ในธุรกิจจัดส่งอาหาร และ ทำให้ผู้อ่านทุกท่านสามารถนำไปต่อยอดในธุรกิจของทุกท่านกันนะคะ

 

อ้างอิง

https:// www.businessofapps.com

https:// prismetric.weebly.com

 

Learning More

4 เครื่องมือที่สามารถนำมาใช้แทน Facebook Analytics
Facebook Conversions API เครื่องมือทำการตลาด หลังการอัปเดตของ IOS 14