Future of Money (ตอนที่ 11): แฟชั่น 4.0


แนวคิดด้านการลงทุน

โดย ดร. ณภัทร จาตุศรีพิทักษ์
4 ธันวาคม 2561    |    681,228 Views

อุตสาหกรรมแฟชั่นเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่ต้องใช้คำว่า “โหดมาก” ในช่วงหลังๆ นี้ ไม่ว่าจะเป็นผลมาจากภาวะเศรษฐกิจโลกซบเซาหลังวิกฤตแฮมเบอร์เกอร์ มาจนถึงเมื่อมันฟื้นแล้วแต่คนเราใช้เงินน้อยลงไปกับการซื้อเสื้อผ้า อย่างที่ Bloomberg เคยลงบทความชื่อ “การตายของเสื้อผ้า” (https://www.bloomberg.com/graphics/2018-death-of-clothing/)  โดยมีการประมวลสถิติอันน่ากังวลมากมายไม่ว่าจะเป็นการปิดตัวลงของร้านค้าและปัญหาหนี้ (ที่ถ่วงเวลาออกไปไม่ค่อยได้เนื่องจาก outlook แย่)

อย่างไรก็ตาม ก็ยังพอมี “ผู้ชนะ” ที่ยังยืนหยัดอยู่ในสมรภูมินี้ได้อยู่บางรายที่ชื่อคุ้นหูพวกเรา เช่น Zara H&M และ Uniqlo ที่ยัง performance ค่อนข้างเหนือคู่แข่ง

บทความนี้จะพูดถึงรอยต่อระหว่างเทคโนโลยี Big Data และ AI กับโลกแฟชั่นรีเทล ว่ามันจะมาเป็นตัวพลิกเกมเพื่อยืดชีวิตอุตสาหกรรมนี้ต่อไปได้หรือไม่

The Inventory Game

การบริหารสต๊อกสินค้าเป็นหัวใจของการอยู่รอดในธุรกิจนี้  ในแต่ละหน้าร้าน หากสต๊อกน้อยไปก็เกิดยอดที่ “ชวด” สต๊อกมากไปก็ทำให้เปลืองที่เก็บและทำให้ท้ายที่สุดต้องนำสินค้าเหล่านั้น (ทั้งที่จริงๆ อาจจะขายได้หมดในสาขาอื่น) ไปกระหน่ำลดราคา เสียทั้ง margin เสียทั้งแบรนด์อิมเมจ

ถ้าจะลองวิเคราะห์แบบเร็วๆ ว่าแบรนด์เสื้อผ้าระดับโลกเขาจัดการ inventory เขายังไง จะเห็นจากแกน y ของกราฟด้านบนได้ว่า Inventory Turnover ของ Uniqlo อยู่สูงถึง 3.29 (inventory หมุนปีละเกินสามรอบ) มากกว่าทั้ง Zara และ H&M ในขณะที่ L Brands (ที่ขายชุดชั้นในหญิง Victoria’s Secret กับ Bath & Body Works) อยู่ที่ 5.6  ซึ่งอาจเป็นเพราะขายสินค้าประเภทอื่นนอกจากเสื้อผ้า ส่วนการเทียบ inventory กับยอดขายทั้งหมด ก็จะเห็นได้ว่า inventory จะอยู่ในช่วง 10-17% ของยอดขายเท่านั้น

จุดนี้เป็นจุดที่ Big Data และ AI สามารถเข้ามาช่วยบริหารสต๊อกได้อย่างตรงจุดมากๆ  มันเป็นไปไม่ได้ที่ใครคนใดคนหนึ่งจะสามารถพยากรณ์อุปสงค์ของลูกค้าของแต่ละสินค้า แต่ละสี แต่ละไซส์ ในแต่ละสาขา และในแต่ละเดือนได้แม่นยำโดยพึ่งพาเพียงแค่ประสบการณ์ของตนเองเท่านั้น

ขณะนี้มีการนำ Machine Learning อัลกอริทึมมาใช้ในการ optimize การสต๊อกของกันแล้วในบริษัทใหญ่ๆ เช่น บริษัทรีเทลขนาดยักษ์ Costco ซึ่งในปัจจุบันเราสามารถใช้ประโยชน์จากคลังข้อมูลมหาศาล ไม่ว่าจะเป็นข้อมูล transaction ข้อมูล geospatial (ว่ารอบๆ ร้านค้าเรามีคู่แข่งไหมหรือมีจุดดึงดูดไหม) ไปจนถึงข้อมูลสภาวะอากาศ เพื่อลองเอามาทำนายว่าเราควรจะต้องสต๊อกของแต่ละชนิดในแต่ละที่ แต่ละเดือนในปริมาณเท่าไหร่  ซึ่งสิ่งนี้เป็นสิ่งที่กิจการแนวหน้าอย่าง e-commerce ทำกันเป็นกิจวัตรอยู่แล้ว ดังนั้นหากธุรกิจแฟชั่นที่ยังไม่ online จะอยู่รอด การบริหารสต๊อกสินค้าอย่างชาญฉลาดจึงเป็นอะไรที่ไม่ล้ำหน้า แต่ไม่ทำไม่ได้แล้วด้วยซ้ำ

Beat the Trend

จริงอยู่ว่าการ optimize สต๊อกนั้นสำคัญ แต่ถ้าเราผลิตสินค้าออกมาไม่โดน ไม่ปัง ไม่ตามเทรนด์ ก็จะมีปัญหาอยู่ดี ดังนั้นการแก้ปัญหาที่ต้นเหตุก็คือการหาวิธีผลิตให้ตรงเทรนด์ความต้องการให้รวดเร็วที่สุด จากที่ระยะเวลาการดีไซน์สินค้า ผลิตสินค้า ไปจนถึงการนำส่งจะต้องใช้เวลาหลายเดือน ก็ควรย่นระยะมันลงมาให้ไม่เกิน 1 หรือ 2 เดือน (เพราะหากนานกว่านั้น เทรนด์ที่กำลังมาอาจจะหายไปแล้วก็เป็นได้)

คำถามคือแล้วธุรกิจแฟชั่นจะรู้เทรนด์ได้ก่อนหรือทันทีได้อย่างไร?

คำตอบแรกคือการเข้าถึงอินเตอร์เน็ตได้เร็วและมีระเบียบกว่าคู่แข่ง นั่นก็คือการสแกนอินเตอร์เน็ต ไม่ว่าจะเป็นในโลกโซเชียลมีเดีย เว็บคู่แข่ง และเว็บ e-commerce ต่างๆ เพื่อค้นหาสิ่งที่กำลังเทรนดี้ จะเป็นทรง เป็นสี หรืออะไรก็ตามแต่  และหากจะให้ภารกิจนี้เป็นไปอย่างมีระเบียบ รวดเร็วและตรวจสอบได้ ก็ควรใช้ bot ทำแทนที่จะจ้างพนักงานมานั่งแสกนเอง

คำตอบที่สองคือการใช้ deep learning เพื่อวิเคราะห์และสรุปเทรนด์จากการป้อนรูปภาพ footage จากรันเวย์เข้าไปตรงๆ เลย


รุปด้านบนเป็นผลงานของ data scientists จากบริษัทชื่อ Edited ที่ทำการป้อนรูปจากรันเวย์แฟชั่นโชว์จำนวนมหาศาลเข้าไปแล้วให้ AI ดึงฟีเจอร์ต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น สี ทรง ลาย แพทเทิร์น แล้วเอามาพล๊อตสำหรับแต่ละคอลเลคชั่น ทำให้ดีไซน์เนอร์ประหยัดเวลาที่ใช้ลงมากในการสรุปว่า “อะไรกำลังมานะ?”  ที่เด็ดกว่านั้นคือมันสามารถสร้างดีไซน์ที่มาจากองค์ประกอบของคอลเลคชั่นนั้น

ใช่ รูปผู้หญิงทางขวามือไม่มีจริง ไม่มีใครใส่ชุดนั้นบนรันเวย์ นี่เป็นเพียงจินตนาการของ AI เท่านั้น!

ในโลกที่ธุรกิจรีเทลและแฟชั่นหันมาประยุกต์ใช้เทคโนโลยีใหม่ๆ นี้ เขาอาจจะไม่เพียงแค่รอดพ้นภัยคุกคามจาก e-commerce แต่ยังอาจจะพลิกกลับมาเอาชนะใจลูกค้าได้อย่างไม่เคยทำได้มาก่อนด้วยซ้ำ

-------------------------------

stock2morrow นำบทความจาก ดร. ณภัทร จาตุศรีพิทักษ์ ได้นำเทรนด์การเงินของโลกในอนาคต ต้งแต่ตอนแรกถึงตอนล่าสุด มาให้นักลงทุนสายหุ้น ได้เรียนรู้กัน 

ติดตามอ่านตอนแรกที่ : https://www.stock2morrow.com/article-detail.php?id=1363

ตอนที่ 2 ที่ : https://www.stock2morrow.com/article-detail.php?id=1369

ตอนที่ 3 ที่ : https://www.stock2morrow.com/article-detail.php?id=1388

ตอนที่ 4 ที่ : https://www.stock2morrow.com/article-detail.php?id=1408

ตอนที่ 5 ที่ : https://www.stock2morrow.com/article-detail.php?id=1547

ตอนที่ 6 ที่ : https://www.stock2morrow.com/article-detail.php?id=1569

ตอนที่ 7 ที่ : https://www.stock2morrow.com/article-detail.php?id=1592

ตอนที่ 8 ที่: https://www.stock2morrow.com/article-detail.php?id=1655

ตอนที่ 9 ที่: https://www.stock2morrow.com/article-detail.php?id=1698

ตอนที่ 10 ที่: https://www.stock2morrow.com/article-detail.php?id=1735

 
  Shared

ดร. ณภัทร จาตุศรีพิทักษ์

ผู้เขียนเป็นเจ้าของเว็บไซต์ settakid.com ที่วิเคราะห์ประเด็นเปลี่ยนโลกผ่านมุมมองเศรษฐศาสตร์แบบเข้าใจง่ายๆ  คุณ ณภัทร จบปริญญาตรีและโทจากมหาวิทยาลัยคอร์เนลและจอนส์ ฮอปกินส์ เคยมีประสบการณ์ทำวิจัยที่มหาวิทยาลัยฮาวาร์ดและธนาคารโลก และสำเร็จการศึกษาปริญญาเอกสาขาเศรษฐศาสตร์ประยุกต์อยู่ที่มหาวิทยาลัยมินนิโซต้า เป็นนักเขียนรับเชิญของ stock2morrow และเป็นคอลัมนิสต์ประจำสำนักข่าวออนไลน์ไทยพับลิก้า


ดูบทความทั้งหมด

ยิงให้แม่น ปล่อยกระสุนให้เป็น ในการลงทุน

stock2morrow

แนวคิดด้านการลงทุน

18 มิถุนายน 2562
244 Views

เส้นชัยไม่มีขา เราต้องวิ่งไปหามันเอง

stock2morrow

แนวคิดด้านการลงทุน

17 มิถุนายน 2562
316 Views

“ความรวย” ปะทะ "อิสรภาพทางการเงิน"

ภัทรพล ศิลปาจารย์

แนวคิดด้านการลงทุน

13 มิถุนายน 2562
2,154 Views
สอบถามข้อมูล