ถอดรหัส “เต่าบิน” จากเวที Marketing Oops! Summit 2025: ถ้าเต่าพูดได้ เต่าจะบอกว่า ‘Data คือ คำตอบ’ โดย วทันยา อมตานนท์ (ตอง) ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท ฟอร์ท คอร์ปอเรชั่น จำกัด (มหาชน)
วทันยาได้ขึ้นเวทีเพื่อถอดรหัสเบื้องหลังความสำเร็จของ “เต่าบิน” ตู้กาแฟอัจฉริยะที่ไม่ได้เป็นเพียง Vending Machine แต่คืออาณาจักรข้อมูลที่ทรงพลัง ซึ่งเธอได้พิสูจน์ให้เห็นว่า แม้จะเป็น “เต่า” แต่ก็สามารถทะยานไปข้างหน้าได้อย่างรวดเร็วด้วยพลังของ Data
จุดเริ่มต้นของเต่าบินเกิดจากวิสัยทัศน์ของกลุ่มบริษัท FORTH ซึ่งเป็นที่รู้จักอย่างกว้างขวางจากธุรกิจเทคโนโลยีที่ต้องเผชิญกับการเปลี่ยนแปลง (Disruption) อยู่เสมออย่างตู้โทรศัพท์สาธารณะและตู้เติมเงิน “บุญเติม” บริษัทจึงมองหาโอกาสในธุรกิจใหม่ที่มีความยั่งยืนกว่า และพบว่าไม่มีสิ่งใดจะยั่งยืนไปกว่าธุรกิจอาหาร การผสานความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมและเทคโนโลยีเข้ากับตลาดอาหาร จึงนำมาสู่การพัฒนาตู้จำหน่ายสินค้าอัตโนมัติอัจฉริยะ วทันยาได้เข้ามาดูแลโครงการนี้ตั้งแต่ยังเป็นเพียงแนวคิดเมื่อกว่า 5 ปีก่อน และเป็นผู้ตั้งชื่อ “เต่าบิน” ด้วยตนเอง โดยได้รับแรงบันดาลใจจากชื่อของคุณพ่อ
วทันยาได้ไขความลับที่หลายคนสงสัยว่าภายในตู้เต่าบินนั้นมีพนักงานชงเครื่องดื่มอยู่หรือไม่ โดยยืนยันว่าไม่มีมนุษย์อยู่เบื้องหลัง แต่เป็นระบบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างสมบูรณ์แบบ หัวใจสำคัญที่ทำให้รสชาติเครื่องดื่มทุกแก้วมีคุณภาพคงที่ (Consistency) คือการติดตั้งเซ็นเซอร์และตาชั่งสำหรับวัดน้ำหนักมากกว่า 15 จุดภายในตู้เดียว เพื่อควบคุมทุกองค์ประกอบอย่างแม่นยำ ไม่ว่าจะเป็นปริมาณผงนม ผงโกโก้ อุณหภูมิของน้ำ ไปจนถึงแรงดันในการสกัดกาแฟ (Tamping Pressure) ทุกขั้นตอนถูกวัดและควบคุมเพื่อให้ได้ผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพเหนือกว่ามาตรฐานทั่วไปในตลาด วทันยาได้จำแนกข้อมูลเหล่านี้ออกเป็นสองส่วนหลัก ส่วนแรกคือข้อมูลสำหรับการทำงานของเครื่องโดยตรง (Operate Data) ซึ่งจำเป็นต่อการทำงานทีละขั้นตอน เช่น การส่งสัญญาณว่าส่วนผสมตกถึงแก้วเรียบร้อยแล้ว และอีกส่วนคือข้อมูลภายนอก (External Data) ซึ่งเกี่ยวข้องกับคำสั่งซื้อของลูกค้า เพื่อให้เครื่องเริ่มกระบวนการและส่งมอบเครื่องดื่มได้อย่างถูกต้อง
ตลอดระยะเวลาการดำเนินงานที่ผ่านมา เต่าบินได้สะสมข้อมูลปริมาณมหาศาลซึ่งกลายเป็นสินทรัพย์ที่ประเมินค่ามิได้ ประกอบด้วยข้อมูลการทำธุรกรรม (Transaction Records) มากกว่า 225 ล้านครั้ง ซึ่งเป็นตัวเลขที่แสดงให้ลูกค้าเห็นบนหน้าตู้ ข้อมูลหมายเลขโทรศัพท์ที่ไม่ซ้ำกัน (Unique Phone Numbers) ถึง 11 ล้านหมายเลข และข้อมูลสมาชิกลงทะเบียนที่ให้ข้อมูลระบุตัวตน (PII) อีกราว 2 ล้านคน
โดยข้อมูลเหล่านี้สามารถแบ่งออกเป็น 3 กลุ่มหลัก กลุ่มแรกคือข้อมูลการปฏิบัติงาน (Operation Data) ซึ่งบันทึกรายละเอียดกว่า 100 รายการทุกครั้งที่มีการเข้าไปเติมสินค้า ตั้งแต่ปริมาณวัตถุดิบที่เติมไปจนถึงการทำความสะอาดส่วนต่าง ๆ กลุ่มที่สองคือข้อมูลการบำรุงรักษา (Maintenance Data) ที่เก็บประวัติการซ่อมบำรุงทั้งหมดเพื่อนำไปวิเคราะห์และคาดการณ์ปัญหาในอนาคต และกลุ่มสุดท้ายซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งคือข้อมูลการซื้อ (Purchase Data) ที่บันทึกอย่างละเอียดตั้งแต่โลเคชั่น หมายเลขโทรศัพท์ เมนู เวลา ระดับความหวาน และท็อปปิ้งที่เลือก ทำให้ทีมงานสามารถมองเห็นเส้นทางของผู้บริโภค (Customer Journey) ได้อย่างชัดเจน เช่น การสังเกตพฤติกรรมของลูกค้าที่เปลี่ยนจากการดื่มนมชมพูในวัยมัธยมมาเป็นการดื่มอเมริกาโน่เมื่อเข้าสู่รั้วมหาวิทยาลัย
วทันยาย้ำว่าในธุรกิจ Vending Machine การแข่งขันที่แท้จริงอยู่ที่การบริหารจัดการ “ต้นทุน” ดังนั้นข้อมูลจึงถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดค่าใช้จ่ายให้ได้มากที่สุด เพื่อแก้ปัญหานี้ เต่าบินจึงนำเทคโนโลยี Deep Learning มาประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อวางแผนเส้นทางการเติมสินค้า (Route Optimization) โดยพยากรณ์ว่าตู้ใดควรได้รับการเติมสินค้าเมื่อใด และต้องใช้วัตถุดิบอะไรบ้าง ผลลัพธ์ที่น่าทึ่งคือสามารถเพิ่มประสิทธิภาพให้รถเติมของหนึ่งคันสามารถดูแลตู้ได้จากเดิม 40 ตู้ต่อวัน กลายเป็น 150 ตู้ต่อวัน โดยไม่ต้องเพิ่มจำนวนคนหรือยานพาหนะ
นอกจากนี้ ระบบที่เชื่อมต่อกันทั้ง 7,000 ตู้ยังเปิดโอกาสให้เต่าบินสามารถทดสอบแนวคิดใหม่ ๆ หรือที่เรียกว่า A/B Testing ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ โดยสามารถทดลองกลยุทธ์ด้านราคาหรือโปรโมชั่นกับตู้คนละกลุ่ม พร้อมมีกลุ่มควบคุม (Control Group) เพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์และตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างแม่นยำ ยิ่งไปกว่านั้น ความสามารถในการจัดการข้อมูลของเต่าบินยังครอบคลุมไปถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) ซึ่งเป็นข้อมูลที่โดยทั่วไปแล้ววิเคราะห์ได้ยาก เช่น บันทึกของพนักงานขายที่จดมาเป็นภาษาพูดอย่าง “โรงพยาบาลนี้มี 500 เตียง” หรือ “คอนโดนี้ราคายูนิตละ 10 ล้านบาท” โดยนำแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) มาช่วยแปลงข้อมูลเหล่านี้ให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง เพื่อนำไปวิเคราะห์ร่วมกับพฤติกรรมการซื้อและทำความเข้าใจศักยภาพของแต่ละพื้นที่ได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
สำหรับทิศทางในอนาคต วิสัยทัศน์ของเต่าบินมุ่งไปสู่การสร้างประสบการณ์เฉพาะบุคคลในระดับสูง (Hyper-personalization) วทันยาได้ยกตัวอย่างที่เห็นภาพชัดเจนว่า หากระบบสังเกตเห็นลูกค้าผู้หญิงคนหนึ่งที่ปกติสั่งแต่เมนูเย็น แต่มีช่วงเวลาเดิมของทุกเดือนที่เปลี่ยนมาสั่งเมนูร้อน ระบบอาจสันนิษฐานได้ถึงภาวะช่วงมีประจำเดือน และอาจนำเสนอโฆษณาที่เกี่ยวข้องบนหน้าจอได้ ซึ่งนี่คือโอกาสมหาศาลสำหรับนักการตลาด เนื่องจากเต่าบินมีสื่อดิจิทัลกว่า 7,000 จอที่ตั้งอยู่ในชุมชนและสามารถระบุตัวตนผู้ใช้งาน ณ ขณะนั้นได้ ในด้านการเติบโตทางธุรกิจ
ปัจจุบันเต่าบินได้ขยายธุรกิจไปแล้วใน 6 ประเทศทั่วโลก ได้แก่ ออสเตรเลีย มาเลเซีย สิงคโปร์ ฮ่องกง ดูไบ และอังกฤษ และได้รับการตอบรับเป็นอย่างดี โดยเฉพาะในประเทศที่มีค่าแรงสูง เนื่องจากจุดแข็งของเต่าบินคือการประหยัดกำลังคน ประกอบกับราคาขายเฉลี่ยในต่างประเทศที่สูงกว่า เช่น ในออสเตรเลียที่ราคาเฉลี่ยสูงถึงแก้วละ 100 บาท ขณะที่ต้นทุนวัตถุดิบใกล้เคียงเดิม ทำให้ธุรกิจมีศักยภาพในการเติบโตสูง
สุดท้ายนี้ วทันยาได้ฝากคำแนะนำอันทรงคุณค่าถึงผู้ประกอบการและนักการตลาดว่า “Data ที่ดีคือ Data ที่เยอะ” จึงควรเริ่มต้นเก็บข้อมูลให้ได้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้ แม้จะยังไม่เห็นแนวทางการใช้ประโยชน์ในทันที เพราะในอนาคตเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลจะพัฒนาขึ้นอย่างไม่หยุดยั้ง และในยุคที่ความเป็นส่วนตัวมีความสำคัญอย่างยิ่ง ข้อมูลที่องค์กรเก็บรวบรวมมาโดยตรง (First-party Data) จะกลายเป็นสินทรัพย์ที่ล้ำค่าที่สุด ดังนั้นควรออกแบบการเก็บข้อมูลให้มีโครงสร้างที่เชื่อมโยงกันได้ เช่น การมีรหัสของเครื่อง (Machine ID) รหัสลูกค้า (Customer ID) และรหัสสถานที่ (Location ID) แต่ที่สำคัญที่สุดคือการต้องเข้าใจแก่นแท้ (Core Competency) ของธุรกิจตนเองก่อน แล้วจึงนำข้อมูลมาเป็นเครื่องมือช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้ธุรกิจเติบโตต่อไปได้อย่างยั่งยืน
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
พลิกโฉมวงการแพทย์ไทย: AI ผู้ช่วยอัจฉริยะ เพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัย
ดร.ชาญวิทย์ บุญช่วย ชี้ทางรอดธุรกิจไทยยุค AI ด้วยสูตร ‘จับคู่ความเชี่ยวชาญ’
จาก 1 สู่ 1,000 สาขา: ถอดรหัสกลยุทธ์ความสำเร็จ MR. D.I.Y.
