หลายคนมักจะสงสัยว่า คุณป้าที่อยู่ในตู้ “เต่าบิน” เป็นใครทำไมชงเครื่องดื่มได้อร่อย แต่จริงๆ แล้วข้างในตู้ไม่มีป้าที่ไหนมาชงเครื่องดื่ม แต่มีความลับที่ส่งผลให้ตู้เต่าบินได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วและสามารถขยายสาขาไปได้มากมาย นั่นเพราะเบื้องหลังความสำเร็จนี้ ไม่ใช่เพียงแค่เทคโนโลยีล้ำสมัยเท่านั้น หากแต่คือการใช้ “Data” อย่างชาญฉลาดและรอบด้าน โดย คุณตอง วทันยา อมตานนท์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท ฟอร์ท เวนดิ้ง จำกัด เจ้าของตู้เต่าบิน
จุดเริ่มต้นที่ไม่ได้โรยด้วยกลีบกุหลาบ
หลายคนอาจรู้จัก “ฟอร์ท” บริษัทแม่ของเต่าบิน ในฐานะผู้ผลิตตู้เติมเงิน “บุญเติม” ที่อยู่คู่คนไทยมานาน แต่เมื่อมองหาธุรกิจที่ยั่งยืน “อาหาร” ดูเหมือนจะเป็นธุรกิจที่ไม่มีวันตายเพราะอย่างไรคนก็ต้องกิน และยังเป็นตลาดที่ใหญ่ จึงเกิดไอเดียที่จะนำความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีตู้เติมเงิน มาประยุกต์ใช้กับธุรกิจอาหารและเครื่องดื่ม นี่คือจุดเริ่มต้นและเป็นที่มาของ “เต่าบิน” ตู้ชงเครื่องดื่มอัตโนมัติที่เราเห็นกันในวันนี้
“ตองได้เข้ามาดูแลโปรเจกต์เต่าบินตั้งแต่วันแรก ตั้งแต่ยังเป็นแค่แนวคิดอยู่เลย นั่นคือเมื่อประมาณ 5 ปีก่อน”
สิ่งที่น่าสนใจคือ แม้คุณตองจะไม่ได้มีความรู้เรื่องการชงกาแฟเลยในตอนแรก แต่ด้วยพื้นฐานที่เรียนจบทางด้านวิศวกร จึงมองธุรกิจนี้ผ่านมุมมองของ “กระบวนการ” และ “Data”
ความสม่ำเสมอของมาตรฐานคือหัวใจ
ในร้านกาแฟทั่วไป รสชาติความอร่อยอาจขึ้นอยู่กับอารมณ์ของคนที่ชงเครื่องดื่มในแต่ละวัน แต่สำหรับ “เต่าบิน” ความสม่ำเสมอของรสชาติคือจุดแข็งที่สำคัญสำหรับเต่าบิน
“รับรองว่าทุกแก้วที่สั่งขึ้นมาได้รสชาติแน่นอน เหมือนเดิมตลอด” คุณตองยืนยัน
แล้วทำตู้เล็กๆ ที่เต็มไปด้วยระบบอิเลคทรอนิกส์และกลไกมากมาย ถึงรู้ได้ว่าเครื่องดื่มที่ชงออกมาแต่ละชนิดต้องมีคุณภาพตามมาตรฐานแบบเป๊ะๆ คำตอบคือ “เซ็นเซอร์” โดยคุณตองเปิดเผยว่า
ในตู้เต่าบินหนึ่งตู้จะมีการติดตั้งเซ็นเซอร์อยู่ไม่ต่ำกว่า 15 ตัว โดยเซ็นเซอร์เหล่านี้จะทำหน้าที่ตรวจจับและเก็บข้อมูลแทบทุกอย่าง ตั้งแต่น้ำหนักวัตถุดิบที่ใช้, ปริมาณของเหลว, แรงดันน้ำ, อุณหภูมิ ไปจนถึงปริมาณการไหลของกาแฟ ข้อมูลเหล่านี้ถูกส่งกลับมาประมวลผลตลอดเวลา เพื่อให้มั่นใจว่าเครื่องดื่มทุกแก้วที่ออกมาจากตู้มีรสชาติและคุณภาพที่ได้มาตรฐานเดียวกัน นี่คือการใช้ Data เพื่อควบคุม “Quality Control”
สร้าง Data ตลอด Customer Journey
การใช้ Data ของเต่าบินไม่ได้จำกัดอยู่แค่กระบวนการชงเครื่องดื่มเท่านั้น แต่การใช้ Data ยังครอบคลุมไปถึง “Customer Journey” ทั้งหมด โดยสามารถแบ่งการเก็บ Data ออกเป็น 3 กลุ่มใหญ่ๆ ทั้ง
- Operation Data: ข้อมูลเกี่ยวกับการดำเนินงานหลังบ้าน เช่น การเข้าไปเติมของในตู้แต่ละครั้ง ว่าต้องเติมอะไรบ้าง (น้ำแข็ง, น้ำตาล, น้ำ) ปริมาณที่ต้องเติม และมีการระบบจรวจจับว่าจะต้องทำความสะอาดหรือไม่
- Maintenance Data: ข้อมูลเกี่ยวกับการบำรุงรักษาและการซ่อมแซม เพื่อให้สามารถทำการวางแผนการซ่อมบำรุงในอนาคต
- Consumer Data: นี่คือข้อมูลหัวใจสำคัญ โดยตู้เต่าบินจะเก็บข้อมูลการซื้ออย่างละเอียด ตั้งแต่ตำแหน่งที่ตั้งของตู้, ลูกค้าเป็นใครผ่านการสมัครสมาชิกและผูกกับเบอร์โทรศัพท์มือถือ, ซื้อเครื่องดื่มประเภทใด, เวลาที่ซื้อ, ระดับความหวานที่เลือก และท็อปปิ้งที่เพิ่ม
ข้อมูลการซื้อที่ผูกกับเบอร์โทรศัพท์ทำให้เต่าบินรู้ว่าลูกค้าแต่ละคนดื่มอะไรบ้าง, ไปซื้อที่ตู้ไหนบ้าง, มีการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมการดื่มอย่างไร เช่น มีการสั่งกาแฟเย็น แต่ในช่วงเวลาเดียวกันของทุกเดือนจะสั่งเครื่องดื่มร้อน ข้อมูลเหล่านี้มีประโยชน์มหาศาลในการนำไปทำความเข้าใจลูกค้าและต่อยอดธุรกิจในอนาคต
Data และ AI ช่วยลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ
ปัจจุบันเต่าบินมีจำนวนคำสั่งซื้อหรือเทียบเป็นแก้วจะเท่ากับมีการทำเครื่องดื่มไปแล้วมากกว่า 225 ล้านแก้ว และมีฐานลูกค้าที่ผูกกับเบอร์โทรศัพท์ประมาณ 11 ล้านราย ซึ่งถือเป็น Big Data ที่ข้อมูลมหาศาลนี้ถูกนำมาใช้เพื่อ “ลดต้นทุน” และ “เพิ่มประสิทธิภาพ” การดำเนินงานได้อย่างต่อเนื่อง ทั้ง
- Optimal Route Planning หรือการวางแผนเส้นทางที่ดีที่สุด: เนื่องจากจำนวนตู้เต่าบินที่มีมากมาย ทำให้มีการใช้ Machine Learning เข้ามาช่วยพยากรณ์ว่า ตู้ไหนควรเติมเมื่อไหร่ และวางแผนเส้นทางให้พนักงานเติมของ (Route Man) สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด ซึ่งการใช้ Data ช่วยให้พนักงาน 1 คนสามารถเติมของได้ถึง 150 ตู้ต่อวัน จากเดิมที่เคยเติมได้เพียง 40 ตู้ต่อวัน โดยไม่ต้องเพิ่มคนหรือค่าน้ำมัน
- Inventory Management หรือการจัดการสต็อกวัตถุดิบ: โดย Data จะช่วยให้เต่าบินสามารถคาดการณ์ความต้องการวัตถุดิบได้อย่างแม่นยำ ลดปริมาณวัตถุดิบที่ต้องเก็บสต็อกไว้ในตู้และลดการเกิดของเสียระหว่างการเก็บสต็อก
- Predictive Maintenance หรือการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์: ข้อมูลจากการซ่อมบำรุงในอดีต ช่วยให้เต่าบินสามารถคาดการณ์และป้องกันปัญหาที่อาจเกิดขึ้นกับตู้ได้ล่วงหน้า และยังสามารถลดค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซมฉุกเฉิน ด้วยระบบ Data นี่ช่วยเพิ่มอายุการใช้งานของตู้เต่าบินแต่ละตัวได้นานถึง 8 ปี
สร้างสรรค์นวัตกรรมและเมนูใหม่ด้วย Data
นอกจากการดำเนินงานหลังบ้านแล้ว Data ยังเป็นหัวใจสำคัญในการสร้างสรรค์นวัตกรรมของเต่าบินด้วย ทั้งการใช้ในการทดสอบแบบ A/B Testing เมื่อต้องการทดสอบเมนูใหม่ หรือแม้แต่การปรับราคา เต่าบินสามารถทำ A/B Testing กับตู้ 7,000 ตู้ทั่วประเทศได้อย่างง่ายดาย โดยแบ่งตู้เป็นกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม เพื่อดูว่าการเปลี่ยนแปลงส่งผลต่อพฤติกรรมลูกค้าอย่างไร การทำเช่นนี้ช่วยให้เต่าบินสามารถตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น
นอกจากนี้ Data ยังช่วยนำเสนอเครื่องดื่มและโปรโมชั่นที่ตรงใจลูกค้าแบบเฉพาะบุคคล (Hyper-Personalization) ยกตัวอย่างที่น่าสนใจคือ หาก Data พบว่าลูกค้าคนหนึ่งมักสั่งเครื่องดื่มเย็นเป็นประจำ แต่ในบางช่วงเวลาเดิมของทุกเดือนจะมีการสั่งเครื่องดื่มร้อน เต่าบินอาจสันนิษฐานได้ว่าเป็นช่วงเวลาที่ลูกค้าต้องการเครื่องดื่มร้อนเป็นพิเศษ และอาจแสดงโฆษณาที่เกี่ยวข้องบนหน้าจอตู้ ด้วยหน้าจอแสดงผล 7,000 จอทั่วประเทศ และข้อมูลลูกค้าที่รู้ว่าใครกำลังยืนอยู่หน้าตู้ ทำให้เต่าบินมีศักยภาพมหาศาลในการทำ Marketing Automation ที่แม่นยำอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน
ไม่เพียงเท่านี้ เต่าบินยังไม่ได้ละเลย “Unstructured Data” หรือข้อมูลที่ไม่มีรูปแบบตายตัว เช่น ข้อมูลที่เซลล์จดบันทึกไว้จากการสำรวจพื้นที่ตั้งตู้ เช่น จำนวนบ้าน, จำนวนพนักงานในโรงงาน, หรือราคาคอนโดรอบๆ ตู้ แม้ข้อมูลเหล่านี้จะดูไม่เป็นระบบในตอนแรก แต่เต่าบินสามารถนำเครื่องมือ AI เข้ามาช่วยอ่านและแปลงข้อมูลเหล่านี้ให้กลายเป็น Structured Data ที่สามารถนำมาวิเคราะห์ร่วมกับข้อมูลพฤติกรรมการซื้อได้ เช่น การที่เต่าบินเห็นความแตกต่างของพฤติกรรมการซื้อเครื่องดื่มระหว่างคอนโดราคา 2 ล้านบาท กับคอนโดราคา 10 ล้านบาท ซึ่งทำให้เข้าใจกลุ่มลูกค้าในแต่ละพื้นที่ได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
ปัจจุบันเต่าบินได้ขยายธุรกิจไปต่างประเทศแล้วรวม 6 ประเทศ ได้แก่ ออสเตรเลีย, มาเลเซีย, สิงคโปร์, ฮ่องกง, เกาหลีใต้ และญี่ปุ่น โดยคาดหวังว่ารสชาติและคุณภาพของเครื่องดื่มจะยังคงมาตรฐานเดียวกันกับที่เมืองไทย ทำให้เต่าบินมีศักยภาพในการเติบโตในตลาดโลกสูงมาก
สำหรับผู้ที่ต้องการนำ Data มาใช้ประโยชน์ในธุรกิจของตนเอง คุณตองได้คำแนะนำว่า “Data ที่ดีคือ Data ที่เยอะ”
โดยควรจะต้อพยายามจัดเก็บ Data ให้ได้มากที่สุดในทุกรูปแบบเท่าที่จะทำได้ เพราะในอนาคต เครื่องมือในการวิเคราะห์ Data จะดีขึ้นเรื่อยๆ และที่สำคัญที่สุดคือ “First-Party Data” หรือข้อมูลที่เก็บมาจากลูกค้าโดยตรง จะมีความสำคัญอย่างยิ่ง เพราะมันคือสินทรัพย์ของธุรกิจ ที่ไม่ว่าสถานการณ์จะเปลี่ยนไปอย่างไรก็ยังคงสามารถนำ Data ไปต่อยอดได้ โดยไม่ต้องพึ่งพาผู้อื่น
