“GENERATIVE AI จะเปลี่ยนเกมธุรกิจความงามปี 25 ถึงอนาคต ” บทความจาก McKinsey ที่ SME สายบิวตี้ต้องรู้
#รู้เพื่อรอด นับจากนี้ “ความงาม” จะไม่ใช่แค่เรื่อง ‘ความสวย’ แต่จะเป็นเรื่องของ “ประสบการณ์ความงาม” ที่มอบให้ผู้บริโภคได้แบบเฉพาะเจาะจง โดย Generative AI
และ แบรนด์ใหญ่ จะยิ่งทิ้งห่างจากแบรนด์เล็ก แต่หาก SME เปิดรับ AI และมีความสามารถในการคิดนอกกรอบ
การแข่งขันครั้งนี้ ก็แฟร์
McKinsey คาดว่า Gen AI จะทำให้แบรนด์สามารถขยายตลาดได้เร็ว และสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจทั่วโลกสูงถึง 9–10 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ
Gen AI ไม่ยาก แต่ความท้าทายคือ “จะสเกลอย่างไร ให้เติบโตในระดับองค์กร” ผู้ที่ปรับตัว ยืดหยุ่น และตอบสนองความต้องการผู้บริโภคได้ก่อน ย่อมได้เปรียบ
3 เรื่อง สำคัญที่ต้องรู้
1. 4 วิธีใช้ AI สร้างสรรค์ ธุรกิจความงาม
2. แนวทางการนำ Gen AI มาปรับใช้ในองค์กร
3. ข้อแนะนำเชิงกลยุทธ์ระยะยาวที่เอื้อต่อการใช้งาน Gen AI ในธุรกิจความงาม สำหรับ sme
4 วิธีใช้ AI สร้างสรรค์ ธุรกิจความงาม
1. การตลาดเฉพาะบุคคล (Hyperpersonalized Targeting)
ทำไมสำคัญ?
เพิ่มยอดขาย (Conversion) ได้ถึง 40%
ส่งข้อความถูกคน ถูกเวลา ถูกผลิตภัณฑ์
แม่นยำ ประหยัดงบ และลดความรำคาญของลูกค้า
วิธีการทำงาน
1. เก็บและวิเคราะห์ข้อมูล
ประวัติการซื้อ: สินค้าที่ชอบ ความถี่ในการซื้อ
พฤติกรรมออนไลน์: สินค้าที่ดู รีวิว พฤติกรรมการอ่าน
ข้อมูลประชากร: อายุ ที่อยู่ ไลฟ์สไตล์
2. สร้างกลุ่มลูกค้าย่อย
แทนที่จะแบ่งแค่ "วัยรุ่น" หรือ "วัยทำงาน"
AI จะแบ่งละเอียดเป็น "วัยรุ่นผิวผสม ชอบเครื่องสำอางเกาหลี งบประมาณ 500-1,000 บาท"
ตัวอย่างการใช้งานจริง
ก่อนใช้ Gen AI:
Copy
SMS: "โปรโมชั่นพิเศษ! ลดทุกรายการ 20% เฉพาะวันนี้"
หลังใช้ Gen AI:
Copy
SMS: "สวัสดีค่ะคุณนุ่น ครีมกันแดดที่ซื้อไปเมื่อเดือนที่แล้ว น่าจะใกล้หมดแล้ว วันนี้เรามีโปรพิเศษ ลด 20% พร้อมแถมเซรั่มวิตามินซีที่เข้ากับผิวแพ้ง่ายของคุณนุ่น หากสนใจติดต่อรับสิทธิ์ได้เลยนะคะ"
2. ระบบแนะนำสินค้าอัจฉริยะ (Experiential Product Discovery)
ความแตกต่างที่เห็นได้ชัด
แชทบอทแบบเดิม:
Copy
ลูกค้า: "อยากได้ครีมบำรุงผิวสำหรับผิวแพ้ง่าย"
บอท: "เรามีครีมบำรุงผิวสำหรับผิวแพ้ง่ายหลายรายการ เช่น
1. ครีม A ราคา 590 บาท
2. ครีม B ราคา 990 บาท
3. ครีม C ราคา 1,290 บาท
แชทบอท Gen AI:
Copy
ลูกค้า: "อยากได้ครีมบำรุงผิวสำหรับผิวแพ้ง่าย"
บอท: "ขอสอบถามเพิ่มเติมค่ะ:
1. ผิวของคุณมีอาการแพ้ง่ายแบบไหนคะ ? (แดง คัน หรือลอก?)
2. เคยใช้ครีมอะไรแล้วแพ้บ้างคะ ?
3. งบประมาณที่ตั้งไว้เท่าไรคะ ?
[หลังจากลูกค้าตอบ]
บอท: "แนะนำครีม X ค่ะ เพราะ:
- ไม่มีส่วนผสมที่คุณเคยแพ้
- มีสารสกัดอัลลันโตอินที่ช่วยลดการระคายเคือง
- ผ่านการทดสอบในผู้ใช้ผิวแพ้ง่าย 100 คน
- ราคา 890 บาท อยู่ในงบที่ตั้งไว้
สนใจดูรีวิวจากลูกค้าที่มีปัญหาผิวคล้ายคุณไหมคะ?"
ระบบลองสินค้าเสมือน
• ถ่ายรูปหน้าตัวเอง
• AI จำลองผลลัพธ์หลังใช้ 1 เดือน, 2 เดือน, 3 เดือน
• เปรียบเทียบสีผิว รอยดำ ริ้วรอยที่อาจเปลี่ยนแปลง
3. พัฒนาบรรจุภัณฑ์เร็วขึ้น (Rapid Packaging-Concept Development)
ขั้นตอนการทำงาน
1. ป้อนโจทย์ให้ AI
Copy
"ออกแบบขวดเซรั่มวิตามินซี ที่:
สื่อถึงความสดใส
ใช้วัสดุรักษ์โลก
ดูพรีเมียม
ป้องกัน UV ได้ดี"
2. AI สร้างแบบจำลอง 3D หลายแบบ
แบบ A: ขวดแก้วสีชา ทรงสูง ฝาทอง
แบบ B: ขวดไบโอพลาสติก ทรงกลม สีส้มใส
แบบ C: ขวดรีไซเคิล ทรงเพชร สีเขียวอ่อน
3. ทดสอบตลาดออนไลน์
โชว์แบบจำลองในโฆษณา
วัดยอดคลิก ความสนใจ
เก็บความเห็นผู้บริโภค
4. ปรับแบบตามผลตอบรับ
AI เรียนรู้ว่าแบบไหนได้รับความนิยม
สร้างแบบใหม่ที่ผสมจุดเด่นของแต่ละแบบ
4. พัฒนาสูตรผลิตภัณฑ์ (Innovative Product Development)
กระบวนการทำงาน
1. ป้อนข้อมูลให้ AI
สูตรเก่าที่ประสบความสำเร็จ
ข้อมูลวัตถุดิบและต้นทุน
ผลการทดสอบในห้องแล็บ
เทรนด์ตลาดและความต้องการผู้บริโภค
2. AI วิเคราะห์และเสนอสูตร
Copy
โจทย์: "พัฒนาเซรั่มผิวขาวที่:
มี Alpha Arbutin 2%
ราคาต้นทุนต่ำกว่า 200 บาท
เก็บได้นาน 2 ปี
เนื้อบางเบา ซึมเร็ว"
AI เสนอ 3 สูตร พร้อมคำนวณ:
ต้นทุนวัตถุดิบ
ความเสถียร
ประสิทธิภาพที่คาดว่าจะได้
3. ทดสอบจริงในห้องแล็บ
เลือกสูตรที่ดีที่สุด 1-2 สูตร
ทดสอบความปลอดภัย
ทดสอบประสิทธิภาพ
ปรับแต่งตามผลทดสอบ
ผลลัพธ์ที่ได้
เมื่อโมเดลได้รับโจทย์ เช่น “อยากได้ครีมบำรุงผิวกลางคืนที่เน้น Neuro Peptide ช่วยลดริ้วรอย พร้อมลดต้นทุนส่วนผสม” AI จะสร้างตัวเลือกสูตร จากนั้นนักวิจัยจะทดสอบในห้องแล็บว่าปลอดภัย มีความเสถียร และผู้บริโภคทดลองใช้ได้ผลดีหรือไม่ แม้อาจยังต้องใช้เวลาในการทดสอบทางกายภาพ แต่ McKinsey ระบุว่าการใช้ Gen AI สามารถลดเวลาวิจัยลงจาก “เป็นสัปดาห์” เหลือ “เป็นวัน” และอาจช่วยประหยัดต้นทุนวัตถุดิบได้ราว 5%
2 แนวทางการนำ Gen AI มาปรับใช้ในองค์กร
3 ข้อแนะนำเชิงกลยุทธ์ระยะยาวที่เอื้อต่อการใช้งาน Gen AI ในธุรกิจความงาม สำหรับ SME
1. สร้างวัฒนธรรมที่เปิดกว้างต่อนวัตกรรม (Innovation Culture)
• แนวคิด “ทดลองอย่างรวดเร็ว-ล้มให้เร็ว” (Fail Fast, Learn Fast):
แม้จะมีทรัพยากรจำกัด แต่การให้ทีมงานได้ลอง “ไอเดียเล็ก ๆ” ที่ใช้ AI หรือ Gen AI มาช่วยงาน เช่น การสร้างคอนเทนต์อัตโนมัติ การใช้แชทบอตตอบลูกค้า ลองผิดลองถูกอย่างรวดเร็ว แล้ววัดผลเพื่อเรียนรู้ จะช่วยให้ธุรกิจก้าวกระโดดอย่างเป็นขั้นเป็นตอน
• สนับสนุนการทำงานข้ามสายงาน:
SME มักมีจำนวนพนักงานน้อย ทีมงานแต่ละคนจะรับผิดชอบหลายหน้าที่อยู่แล้ว นี่จึงเป็นโอกาสให้เกิดความร่วมมือข้ามสายงานได้ง่าย (เช่น คนดูแลการตลาดร่วมมือกับคนไอที/ดิจิทัล) เพื่อแชร์ความคิดสร้างสรรค์ในการใช้ Gen AI
ข้อดี :
• ไม่ต้องลงทุนสูง เน้นการเปลี่ยน “แนวคิดและวัฒนธรรม” ภายในองค์กร
• เหมาะกับโครงสร้างที่คล่องตัวของ SME และกระตุ้นให้พนักงานปรับตัวให้ทันเทคโนโลยี
2. พัฒนาทักษะบุคลากรและสร้างทีมเชิง AI (Talent & Team Development)
• Upskill/Reskill พนักงานด้าน AI + creative:
SME จะสู้แบรนด์ใหญ่ได้ ด้วย AI + creative ด้วยการจัดอบรมระยะสั้น เช่น “ใช้ AI อย่างสร้างสรรค์” เพื่อให้ทีมงานเห็นภาพรวมและรู้วิธีใช้เครื่องมือ AI อย่างสร้างสรรค์
• สร้างเครือข่ายพันธมิตร (Partnership):
SME อาจจับมือกับสตาร์ตอัปด้าน AI หรือบริษัทที่ให้บริการเทคโนโลยี เพื่อปรึกษาและเรียนรู้แบบ “จ่ายตามการใช้งาน” (Pay as you go) ลดภาระต้นทุนการจ้างบุคลากรประจำ
ข้อดี:
• การลงทุนกับ “บุคลากรภายใน” ซึ่งเป็นสินทรัพย์หลักของ SME ช่วยประหยัดได้มาก เมื่อคนในองค์กรมีความรู้ AI แม้เพียงระดับพื้นฐาน ก็จะเข้าใจว่าอะไรทำได้ ทำไม่ได้ และ ความกล้าคิดนอกกรอบ จะเป็นสิ่งเดียวที่คนตัวเล็ก มีแต้มต่อ กว่าคนตัวใหญ่
3. บริหารจัดการความเสี่ยงและปฏิบัติตามจริยธรรม (Risk Management & Ethical AI)
• ดำเนินงานอย่างโปร่งใส (Transparency):
ต้องสื่อสารกับลูกค้าว่าเราใช้ AI ทั้งนี้เพื่อสร้างความไว้วางใจโดยเฉพาะถ้าเป็นสินค้าเกี่ยวกับความงามและสุขภาพ ซึ่งลูกค้ามักใส่ใจเรื่องความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว
• ป้องกันอคติ (Bias):
Bias ในการให้คำแนะนำ อาจเป็นปัญหาใหญ่ เช่น แนะนำสินค้าผิดกลุ่ม หรือสื่อสารข้อความที่เสี่ยงต่อการเหยียดหรือเลือกปฏิบัติ ซึ่งอาจสร้างความเสียหายต่อภาพลักษณ์แบรนด์ได้
ข้อดี:
• ใช้ทรัพยากรไม่มาก ส่วนใหญ่คือการกำหนด “แนวทาง” (Policy) และ “กระบวนการตรวจสอบ” สำหรับ AI
• หลักจริยธรรมและความโปร่งใสช่วยให้ SME สร้างความแตกต่างและความน่าเชื่อถือ เมื่อเทียบกับคู่แข่งที่อาจยังละเลยด้านนี้
4. วิเคราะห์ผลตอบแทนการลงทุนระยะยาว (Long-term ROI Evaluation)
• กำหนดตัวชี้วัดที่ชัดเจน (KPIs):
SME ควรเริ่มจากการระบุเป้าหมายที่เป็นรูปธรรม เช่น อยากเพิ่มยอดขายออนไลน์กี่เปอร์เซ็นต์ ลดเวลาตอบลูกค้าจาก 2 ชั่วโมงเหลือ 30 นาที หรือเพิ่มอัตราปิดการขาย (Conversion) ในโฆษณา AI เป็นต้น
• ทบทวนเป็นระยะ (Iterative Review):
ติดตามดูว่าเมื่อใช้ AI แล้วเกิดผลลัพธ์อย่างไร เทียบกับ KPI เดิมที่ตั้งไว้ ถ้าผลลัพธ์ดีขึ้นอย่างชัดเจนก็อาจลงทุนเพิ่ม หากไม่ดีขึ้น ให้ประเมินว่าเกิดจากอะไรแล้วปรับแผน
ข้อดี:
• ช่วยให้เห็นผลลัพธ์ของการใช้ AI ชัดเจนว่าคุ้มทุนหรือไม่
• ทำให้ SME ตัดสินใจได้ไวและแม่นยำขึ้น แทนที่จะลงทุนยาว ๆ โดยไม่รู้ว่าเกิดมูลค่าเพิ่มจริงหรือไม่
อ้างอิง:
รุ่งพร มีศิลป์ - บทความ
จิราพร ตันฑุลานิ - ภาพประกอบ
