วิธีเพิ่มประสิทธิภาพการตั้งราคาในช่วง Mega Sale ด้วยการพยากรณ์แบบ Predictive

แคมเปญ Mega Sale อย่าง Singles’ Day, 12.12, ฤดู Diwali และ Amazon Prime Day เป็นโอกาสทำรายได้มหาศาล — แต่เฉพาะเมื่อกลยุทธ์การตั้งราคาของคุณแม่นยำเท่านั้น

ดูจากตัวเลขก็เห็นได้ชัด: Singles’ Day ปี 2023 สร้าง GMV ออนไลน์มูลค่าถึง 156 พันล้านดอลลาร์ ส่วน Amazon Prime Day ปี 2024 ทำรายได้ 14.2 พันล้านดอลลาร์ ภายในเวลาเพียงสองวัน แต่กิจกรรมเหล่านี้ก็มาพร้อมกับ “margin for error” ที่บางเฉียบ

ผู้ซื้อคาดหวังส่วนลดที่ลึก หนึ่งในแบบสำรวจของ BCG ระบุว่า อย่างน้อยต้องลด 30% ถึงจะถือว่าเป็น “ดีลที่ดี” ซึ่งความคาดหวังระดับนี้มักนำไปสู่ความผิดพลาด เช่น ลดราคามากเกินไป สินค้าหมดสต๊อก หรือราคาบนแต่ละช่องทางไม่สอดคล้องกัน

ผลลัพธ์คือกำไรที่หายไป และลูกค้าที่ผิดหวัง — และนี่คือจุดที่ Predictive Forecasting เข้ามาช่วยได้ บล็อกนี้จะแสดงให้คุณเห็นว่า จะตั้งราคาในช่วง Mega Sale อย่างไรให้แม่นยำและมีกำไรด้วย Predictive Forecasting โดยหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่มีราคาแพง

บทความนี้จะพูดถึงหัวข้อ:

1. บทบาทของ Predictive Forecasting ในกลยุทธ์การตั้งราคา

2. กลยุทธ์การตั้งราคาหลักสำหรับแคมเปญ Mega Sales

3. หลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดด้านราคาที่พบบ่อยด้วย AI

4. การพยากรณ์ล่วงหน้าเพื่อกำไรและการแข่งขันด้านราคา

ไปเริ่มกันเลย!

บทบาทของ Predictive Forecasting ในกลยุทธ์การตั้งราคา

หมดเวลาที่ต้องพึ่งแผนการขายของปีที่แล้วหรือสัญชาตญาณล้วนๆ Predictive Forecasting ใช้ AI เพื่อเปลี่ยนกลยุทธ์การตั้งราคาของคุณจากการตอบสนองเป็นความแม่นยำขั้นสูง

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลังหลายปี ราคาแข่งขัน เทรนด์การค้นหา กระแสโซเชียล และฤดูกาล โมเดล AI สามารถพยากรณ์ความต้องการได้อย่างแม่นยำอย่างน่าทึ่ง

ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูล eCommerce ที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่าง Graas ใช้ AI ในการพยากรณ์แนวโน้มการขายล่วงหน้าเป็นสัปดาห์ ทำให้แบรนด์สามารถเตรียมสต๊อกสินค้า จัดสรรงบโฆษณา และกำหนดราคาตามระดับได้อย่างเหมาะสม

1. การกำหนดราคาแบบไดนามิก

โมเดลการตั้งราคาแบบดั้งเดิมมักไม่ตอบโจทย์ในช่วงแคมเปญ Mega Sale ส่วนลดแบบตายตัวที่วางแผนล่วงหน้าเป็นสัปดาห์ไม่สามารถรองรับพฤติกรรมของนักช้อปแบบเรียลไทม์ ส่งผลให้คุณอาจลดราคามากเกินไป หรือพลาดโอกาสในการทำรายได้

Dynamic Pricing ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้ามาเปลี่ยนเกมนี้ มันติดตามข้อมูลแบบต่อเนื่อง เช่น ความเร็วในการขาย การเคลื่อนไหวของคู่แข่ง และระดับสต๊อก เพื่อปรับราคาทันที

แนวทางนี้ได้ผลจริง ตามข้อมูลจาก Harvard Business Review แบรนด์ที่ใช้การตั้งราคาที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลสามารถเพิ่มรายได้ได้ถึง 25% เพราะ Dynamic Pricing ช่วยให้คุณสามารถตั้งราคาสูงขึ้นเมื่อความต้องการสูง และปรับลดราคาได้อย่างมีกลยุทธ์เมื่ออัตราการซื้อเริ่มตก Amazon เองก็มีการปรับเปลี่ยนราคาหลายล้านครั้งต่อวันด้วยเหตุผลนี้

2. วางรากฐานตั้งแต่เนิ่นๆ

เฟสแรกของกลยุทธ์การตั้งราคาควรเริ่มตั้งแต่ก่อนแคมเปญจะเริ่ม การพยากรณ์ล่วงหน้าจะช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่าควรลดราคาสินค้าตัวไหน ลดเท่าไหร่ และควรกระจายโปรโมชั่นอย่างไร

โมเดล AI จะวิเคราะห์รูปแบบทราฟฟิก ผลการขายในอดีต และราคาของคู่แข่งเพื่อตั้งเป็น baseline ให้กับคุณ ถือเป็นพิมพ์เขียวของกลยุทธ์การตั้งราคา

เช่น หากโมเดลคาดการณ์ว่าความต้องการสำหรับเซรั่มขายดีของคุณจะพุ่งขึ้น 300% หากลดราคา 20% คุณสามารถล็อกราคานี้ไว้ ล็อกสต๊อกให้เพียงพอ และอาจเริ่มแคมเปญก่อนการขายเพื่อสร้างกระแสได้

บางแบรนด์ใช้ช่วงนี้ในการทดสอบความสนใจด้วยการปล่อยดีลล่วงหน้าสำหรับกลุ่ม VIP แล้วปรับสต๊อกหรือราคาตามผลตอบรับเบื้องต้น

3. รักษาความคล่องตัวในขณะที่การขายดำเนินไป

ในช่วงแคมเปญ Mega Sale แพลตฟอร์ม eCommerce Analytics ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะติดตามข้อมูลแบบเรียลไทม์ ประสิทธิภาพของสินค้า การลดลงของสต๊อก พฤติกรรมของลูกค้า และราคาของคู่แข่ง เพื่อแนะนำ (หรือดำเนินการโดยอัตโนมัติ) การปรับราคา

หากสินค้าขายดีของคุณกำลังหมดเร็ว AI อาจแนะนำให้ลดส่วนลดลงเพื่อยืดอายุตัวสินค้า หากสินค้าตัวใดขายช้า อาจแนะนำให้จัดเป็นเซ็ตหรือแสดงส่วนลดที่มากขึ้นแบบ flash deal

Amazon ปรับราคาทุกๆ 10 นาทีในช่วงพีค

กลยุทธ์การตั้งราคาหลักสำหรับแคมเปญ Mega Sales

ทุกแคมเปญ Mega Sale สามารถแบ่งออกเป็นช่วงก่อน ระหว่าง และหลังงาน ซึ่งแต่ละช่วงจะได้ประโยชน์จากกลยุทธ์การตั้งราคาที่ปรับให้เหมาะสม

1. กลยุทธ์ก่อนวันขาย 

หนึ่งในกลยุทธ์การตั้งราคาก่อนวันขายที่มีประสิทธิภาพที่สุดคือการสร้างความเร่งด่วนผ่านการลดราคาช่วงเวลาจำกัด Flash Sale คูปองพิเศษ หรือดีล Early-Access ช่วยกระตุ้นความรู้สึก FOMO (กลัวพลาดโอกาส) และช่วย “อุ่นเครื่อง” ความตั้งใจซื้อของลูกค้าก่อนถึงวันจริง

แทนที่จะใช้ส่วนลดแบบเหมา Predictive AI จะช่วยระบุว่า SKU ใดเหมาะกับการลดราคาแบบ Teaser โดยวิเคราะห์จากสัญญาณ Engagement รายการสินค้าที่ถูกเพิ่มใน Wishlist การคลิกแจ้งเตือน และจำนวน Page View เพื่อชี้เป้าสินค้าที่น่าสนใจสูง

ตัวอย่างเช่น หากสินค้า X มีการมองเห็นสูงแต่ยอดซื้อยังต่ำ การเสนอส่วนลด 20% ใน Flash Sale ช่วงเวลา 2 ชั่วโมงสามารถสร้างแรงจูงใจให้ซื้อได้ โดยไม่กระทบต่อ Margin มากเกินไป

2. การตั้งราคาระหว่างวันขาย 

ในช่วงที่จัดแคมเปญ ราคาของคุณต้องปรับตัวได้รวดเร็วพอ ๆ กับพฤติกรรมผู้ซื้อ ซึ่งนี่คือบทบาทของการตั้งราคาด้วย AI แบบไดนามิก ที่ช่วยให้คุณตอบสนองต่อข้อมูลเรียลไทม์ เช่น การเข้าชมสินค้า ความเร็วในการขาย การลดลงของสต๊อก และราคาคู่แข่ง

ตัวอย่างเช่น หาก SKU รายการหนึ่งเริ่มเป็นกระแสจากการถูกพูดถึงในโซเชียลมีเดียหรือโพสต์จากอินฟลูเอนเซอร์ AI อาจลดส่วนลดลง (เช่น จาก 20% เหลือ 10%) หรือแม้แต่ยกเลิกดีลก่อนกำหนด เพื่อรักษา Margin

ในทางกลับกัน หากสินค้าบางตัวมียอดขายต่ำในช่วงกลางวัน AI สามารถเพิ่มส่วนลดหรือจัด Bundle ร่วมกับ SKU ที่ขายดีเพื่อกระตุ้นยอดขาย

การตั้งราคาแบบเรียลไทม์ยังช่วยจัดการสต๊อกได้ด้วย หากสินค้าขายดีเริ่มหมดเร็วเกินไป AI อาจปรับราคาขึ้นเล็กน้อยหรือจำกัดจำนวนดีล เพื่อป้องกันไม่ให้ของหมดก่อนเวลาอันควรซึ่งอาจสร้างรายได้มากกว่านี้

คุณสามารถตั้งเงื่อนไข เช่น กำไรขั้นต่ำ หรือเพดานส่วนลดไว้ แล้วให้ AI ปรับราคาให้เหมาะสมภายในกรอบนั้น

3. กลยุทธ์หลังจบแคมเปญ

หลังจากความวุ่นวายของแคมเปญผ่านไป หลายคนอาจกลับไปราคาเดิมหรือยังคงลดราคาเพื่อระบายสต๊อก แต่ถ้าทำโดยไม่มีแผนอาจทำให้สินค้าดูด้อยค่าและทำลายความเชื่อมั่นของลูกค้า ควรใช้แนวทางที่มีข้อมูลรองรับ เพื่อค่อย ๆ ปรับราคากลับและปกป้องกำไร

เครื่องมือ AI จะช่วยวิเคราะห์ว่าสินค้าตัวไหนลดราคาหนัก และมียอดขายหลังแคมเปญเป็นอย่างไร แทนที่จะขึ้นราคาจากลด 50% กลับไปเต็มราคาในทันที คุณอาจค่อย ๆ ปรับขึ้น เช่น เหลือ 30% ในสัปดาห์แรก เหลือ 20% ในสัปดาห์ถัดไป และลดลงอีกหากยอดขายไม่ดี วิธีนี้จะช่วยลดแรงต้านจากลูกค้า

AI ยังช่วยให้คุณแบ่งกลุ่มกลยุทธ์ได้ดีขึ้น หากมีแค่บาง SKU ที่สต๊อกเหลือมาก คุณสามารถเสนอโปรเฉพาะกลุ่ม เช่น กลุ่มที่เคยกดใส่ตะกร้าแต่ไม่ซื้อ หรือคนที่เคยเข้าชมแต่ยังไม่ตัดสินใจ พร้อมเสนอทางเลือกอย่าง Bundle หรือส่งฟรีเพื่อกระตุ้นการตัดสินใจซื้อ

หลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดด้านราคาที่พบบ่อยด้วย AI

แม้แต่แผน Mega Sale ที่ดีที่สุดก็อาจล้มเหลวได้จากข้อผิดพลาดด้านราคาที่ป้องกันได้ ต่อไปนี้คือ 3 ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย และวิธีที่การพยากรณ์ล่วงหน้าด้วย AI ช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงได้ เพื่อแคมเปญที่ชาญฉลาดและได้กำไรมากขึ้น

1. ลดราคามากเกินไป

การลดราคาหนักอาจช่วยเพิ่มยอดขายระยะสั้น แต่การลดมากเกินไปอาจทำให้กำไรหายไปและทำลายภาพลักษณ์ของแบรนด์ ผู้ขายมักลดราคาอย่างรุนแรงเพราะตื่นตระหนก หรือพยายามแข่งขันโดยไม่มีกลยุทธ์

แทนที่จะลดแบบไม่ลืมหูลืมตา 50% AI อาจแสดงว่าเพียง 20% ก็สามารถสร้างยอดขายได้ถึง 85% ของเป้าหมายแล้ว และยังรักษากำไรไว้ได้ เครื่องมือพยากรณ์ด้วย AI ยังช่วยให้คุณลดราคาอย่างแม่นยำ โดยโฟกัสส่วนลดหนักใน SKU ที่มีทราฟฟิกสูง และคงราคาปกติไว้กับรายการอื่น วิธีนี้ทำให้ดีลของคุณยังมีอิมแพคโดยไม่ทำลายมูลค่าแบรนด์

2. สินค้าหมดสต๊อกจากการตั้งราคาต่ำเกินไป

ราคาที่ดึงดูดเกินจริงอาจทำให้สินค้าหมดเร็ว ส่งผลให้พลาดโอกาสขายและทำให้ลูกค้าผิดหวัง AI สามารถพยากรณ์ความต้องการได้แม่นยำกว่า และจับคู่ราคากับความสามารถของสต๊อกได้อย่างเหมาะสม

หากสินค้ารายการใดถูกคาดการณ์ว่าความต้องการจะพุ่งสูง AI อาจแนะนำให้ลดราคาน้อยลงหรือเพิ่มสต๊อก และการตั้งราคาแบบไดนามิกแบบเรียลไทม์สามารถควบคุมความต้องการที่พุ่งเกินคาดได้ โดยการปรับราคาสูงขึ้นเล็กน้อยหรือยุติโปรโมชันก่อนเวลาเพื่อป้องกันสินค้าหมด

นอกจากนี้ AI ยังช่วยกระจายสต๊อกระหว่างแพลตฟอร์ม ป้องกันการขายเกินบนช่องทางหนึ่งในขณะที่อีกช่องทางยังมีของเหลืออยู่

3. ความไม่สอดคล้องของราคาข้ามแพลตฟอร์ม

การตั้งราคาที่ไม่เป็นหนึ่งเดียวกันในแต่ละช่องทางทำให้ลูกค้าสับสนและลดความเชื่อมั่น AI ช่วยรักษาความสม่ำเสมอของราคาตามกลยุทธ์โดยการควบคุมจากศูนย์กลางและซิงค์การอัปเดตราคาข้ามแพลตฟอร์ม มันช่วยให้ความแตกต่างของราคาที่ตั้งใจไว้ (เช่น ค่าธรรมเนียม D2C กับ marketplace) ยังคงมีความสอดคล้อง ไม่ใช่เกิดจากความผิดพลาด

หาก TikTok Shop มียอดขายพุ่งสูง AI สามารถปรับราคาตามสถานการณ์ได้โดยยังรักษาสมดุลของราคากับแพลตฟอร์มอื่น เช่น Shopee หรือ Amazon ผลลัพธ์คือการตั้งราคาที่สอดคล้องในทุกช่องทาง ลดความเสี่ยงจากการถูกลงโทษจากแพลตฟอร์ม และสร้างภาพลักษณ์แบรนด์ที่แข็งแกร่งและน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น

การพยากรณ์ล่วงหน้าเพื่อกำไรและการแข่งขันด้านราคา

ความสำเร็จของ mega sale ไม่ได้ขึ้นอยู่กับการลดราคาเพียงอย่างเดียว แต่ขึ้นอยู่กับการตัดสินใจเรื่องราคาที่แม่นยำทุกครั้ง การพยากรณ์ล่วงหน้าช่วยให้แบรนด์ของคุณมีข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เพื่อเอาชนะคู่แข่ง หลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่มีราคาแพง และเพิ่มโอกาสขายให้สูงสุด

แบรนด์ที่ประสบความสำเร็จในปัจจุบันคือผู้ที่ใช้แพลตฟอร์ม eCommerce analytics อย่าง Graas เพื่อทำให้กลยุทธ์ด้านราคาฉลาดขึ้น ไม่ใช่แค่ถูกลง

ใช้ predictive analytics เพื่อเปลี่ยน mega sale ครั้งถัดไปของคุณให้เป็นแคมเปญที่มีกำไรมากที่สุดของคุณ

จองเดโมเลยวันนี้!