ວິທີທີ່ທຸລະກິດຂາຍຍ່ອຍໃນລາວເລີ່ມໃຊ້ AI ສຳລັບການຈັດການສິນຄ້າຄົງຄັງ ແລະ ການວິເຄາະລູກຄ້າ
ຂໍ້ຄວາມນຳ
ການຄຸ້ມຄອງສິນຄ້າຄົງຄັງດ້ວຍ AI ແມ່ນລະບົບທີ່ AI ວິເຄາະຂໍ້ມູນ POS ແລະ ປະຫວັດການຂາຍ ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບປະລິມານການສັ່ງຊື້ ແລະ ເວລາສັ່ງຊື້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ ອີງຕາມການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ. ໃນທຸລະກິດຂາຍຍ່ອຍຫຼາຍແຫ່ງ, ການສັ່ງຊື້ທີ່ອາໄສປະສົບການ ແລະ ຄວາມຮູ້ສຶກສ່ວນຕົວ ມັກກໍ່ໃຫ້ເກີດການຂາດສິນຄ້າ ຫຼື ສິນຄ້າຄົງຄັງເກີນ ຊຶ່ງສົ່ງຜົນກົດດັນຕໍ່ກຳໄລ. ບົດຄວາມນີ້ອະທິບາຍຂັ້ນຕອນ 3 ຂັ້ນຕອນສຳລັບຮ້ານຂາຍຍ່ອຍ ແລະ ຊູເປີມາເກັດ ໃນການເລີ່ມຕົ້ນການຄຸ້ມຄອງສິນຄ້າຄົງຄັງ ແລະ ການວິເຄາະລູກຄ້າດ້ວຍ AI. ພ້ອມນີ້ຍັງນຳສະເໜີວິທີການທີ່ສາມາດນຳໄປໃຊ້ໄດ້ຈິງ ໂດຍການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນ POS ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ ໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງລົງທຶນໃນລະບົບທີ່ມີລາຄາແພງ.
ເປັນຫຍັງຂະແໜງຂາຍຍ່ອຍຂອງລາວຈຶ່ງຕ້ອງການ AI
ໃນທຸລະກິດຂາຍຍ່ອຍຫຼາຍແຫ່ງ, ການສັ່ງຊື້ສິນຄ້າມັກຈະອີງໃສ່ປະສົບການ ຫຼື ຄວາມຮູ້ສຶກສ່ວນຕົວເປັນຫຼັກ. ໃນຍຸກທີ່ຜູ້ບໍລິໂພກມີທາງເລືອກຫຼາຍຂຶ້ນ, ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງສາງສິນຄ້າ ແລະ ຄວາມເຂົ້າໃຈລູກຄ້າ ຈຶ່ງກາຍເປັນປັດໄຈ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ທີ່ກຳນົດຄວາມສາມາດໃນການແຂ່ງຂັນ.
ໂຄງສ້າງທີ່ສິນຄ້າຂາດສະຕ໋ອກ ແລະ ສິນຄ້າເກີນສະຕ໋ອກກົດດັນກຳໄລ
ສິ່ງທີ່むしばむກຳໄລຂອງທຸລະກິດຂາຍຍ່ອຍຫຼາຍທີ່ສຸດ ຄື "ການຂາດສິນຄ້າ" ໃນເວລາທີ່ຕ້ອງການຂາຍ ແລະ "ສິນຄ້າຄ້າງສາງທີ່ຕ້ອງຖິ້ມທິ້ງ" ຈາກການສັ່ງຊື້ເກີນຄວາມຕ້ອງການ.
ໃນບາງກໍລະນີ ລະຍະເວລານຳສົ່ງສິນຄ້າຈາກຜູ້ສະໜອງອາດຍາວນານຂຶ້ນ ເຊິ່ງສົ່ງຜົນໃຫ້ເກີດແນວໂນ້ມການສັ່ງຊື້ຫຼາຍເກີນໄປ ເນື່ອງຈາກຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບການຂາດສິນຄ້າ. ຜົນທີ່ຕາມມາ ຄື ອາຫານໝົດອາຍຸ ແລະ ສິນຄ້ານອກລະດູກາລ ຄ້າງຢູ່ໃນສາງ.
ວົງຈອນ "ສັ່ງຊື້ເກີນເພື່ອຫຼີກລ່ຽງການຂາດສິນຄ້າ → ການສູນເສຍຈາກການຖິ້ມທິ້ງ" ນີ້ ບໍ່ສາມາດຕັດອອກໄດ້ ຫາກປາສະຈາກການຄາດການຄວາມຕ້ອງການທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ.
ພຶດຕິກຳການຊື້ຂອງລູກຄ້າກຳລັງປ່ຽນແປງ
ມີລາຍງານວ່າ ການເປີດສາຂາຂອງຮ້ານສະດວກຊື້ ແລະ ມິນິຊຸບເປີມາເກັດກຳລັງເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ ໂດຍສະເພາະໃນວຽງຈັນ. ເມື່ອທາງເລືອກຂອງຜູ້ບໍລິໂພກມີຫຼາຍຂຶ້ນ, ລູກຄ້າທີ່ຮູ້ສຶກວ່າ "ຮ້ານໃດມີສິນຄ້າບໍ່ຄົບ ກໍ່ບໍ່ຢາກໄປ" ຫຼື "ສິ່ງທີ່ຕ້ອງການກໍ່ບໍ່ເຄີຍມີ" ກໍ່ຈະຫັນໄປຫາຮ້ານອື່ນໄດ້ງ່າຍ.
ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຮ້ານທີ່ສາມາດເຂົ້າໃຈວ່າ "ລູກຄ້າຊື້ຫຍັງ, ເວລາໃດ, ແລະ ເລື້ອຍແຄ່ໃດ" ຈະສາມາດປັບປຸງການຈັດສິນຄ້າໃຫ້ເໝາະສົມໄດ້. ຄວາມແຕກຕ່າງໃນການເຂົ້າໃຈລູກຄ້ານີ້ ອາດກາຍເປັນປັດໄຈທີ່ສ້າງຄວາມແຕກຕ່າງດ້ານຍອດຂາຍ ເຖິງແມ່ນວ່າຮ້ານຈະຕັ້ງຢູ່ໃນທຳເລດຽວກັນກໍ່ຕາມ.
ພາບລວມຂອງສິ່ງທີ່ສາມາດເຮັດໄດ້ດ້ວຍ AI ໃນການຄຸ້ມຄອງສາງສິນຄ້າ ແລະ ການວິເຄາະລູກຄ້າ
ຟັງຊັນຫຼັກຂອງລະບົບ AI ຄຸ້ມຄອງສິນຄ້າຄົງຄັງແບ່ງອອກເປັນ 3 ສ່ວນ ໄດ້ແກ່: ການຄາດການຄວາມຕ້ອງການໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນ POS, ການວິເຄາະຮູບແບບການຊື້ຂອງລູກຄ້າ, ແລະ ການສັ່ງຊື້ອັດຕະໂນມັດພ້ອມການເພີ່ມປະສິດທິພາບການຈັດວາງຊັ້ນວາງສິນຄ້າ.
ການພະຍາກອນຄວາມຕ້ອງການໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນ POS
AI ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນຍອດຂາຍໃນອະດີດ ແລ້ວຄາດຄະເນວ່າ "ອາທິດໜ້າສິນຄ້ານີ້ຈະຂາຍໄດ້ຫຼາຍປານໃດ". ໂດຍການລວມຕົວແປຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ວັນໃນອາທິດ, ສະພາບອາກາດ, ວັນພັກ ແລະ ວັນຮັບເງິນເດືອນ ເຂົ້າດ້ວຍກັນ ຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ສາມາດຄາດຄະເນໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງກວ່າການໃຊ້ຄ່າສະເລ່ຍທຳມະດາ.
ໃນລາວ, ຮູບແບບການບໍລິໂພກຖືກຄາດວ່າຈະປ່ຽນແປງໄປຕາມລະດູຝົນ ແລະ ລະດູແລ້ງ. ການປ່ຽນແປງຂອງຄວາມຕ້ອງການເຄື່ອງດື່ມ ແລະ ຮົ່ມນັ້ນເຂົ້າໃຈໄດ້ງ່າຍໂດຍຊັດເຈນ, ແຕ່ຜົນກະທົບທາງອ້ອມ ເຊັ່ນ: "ເມື່ອເຖິງລະດູຝົນ ການກິນເຂົ້ານອກເຮືອນຫຼຸດລົງ ແລະ ຍອດຂາຍວັດຖຸດິບສຳລັບປຸງແຕ່ງອາຫານເພີ່ມຂຶ້ນ" ນັ້ນ ອາດເປັນເລື່ອງທີ່ສັງເກດໄດ້ຍາກຫາກບໍ່ໄດ້ເບິ່ງຂໍ້ມູນ. AI ມີໂອກາດທີ່ຈະກວດຈັບຮູບແບບທີ່ເຊື່ອງຊ່ອນດັ່ງກ່າວໄດ້, ແລະ ຫາກມີຂໍ້ມູນທີ່ພຽງພໍ ພ້ອມທັງການປັບແຕ່ງໂມເດລ, ກໍ່ສາມາດຄາດຫວັງໃຫ້ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນດີຂຶ້ນໄດ້.
ການແບ່ງກຸ່ມລູກຄ້າ ແລະ ການວິເຄາະຮູບແບບການຊື້
ແບ່ງກຸ່ມລູກຄ້າຕາມພຶດຕິກຳການຊື້ສິນຄ້າ ແລະ ອອກແບບມາດຕະການທີ່ມີປະສິດທິພາບສຳລັບແຕ່ລະກຸ່ມ.
- ກຸ່ມຄວາມຖີ່ສູງ·ລາຄາຕໍ່ໜ່ວຍສູງ: ດຶງດູດດ້ວຍໂຄງການ Loyalty Program
- ກຸ່ມຄວາມຖີ່ສູງ·ລາຄາຕໍ່ໜ່ວຍຕໍ່າ: ເພີ່ມລາຄາຕໍ່ໜ່ວຍດ້ວຍສ່ວນຫຼຸດການຊື້ຈຳນວນຫຼາຍ
- ກຸ່ມຄວາມຖີ່ຕໍ່າ·ລາຄາຕໍ່ໜ່ວຍສູງ: ຈັດແຄມເປນເພື່ອເພີ່ມຄວາມຖີ່ການມາໃຊ້ບໍລິການ
- ກຸ່ມຄວາມຖີ່ຕໍ່າ·ລາຄາຕໍ່ໜ່ວຍຕໍ່າ: ມີຄວາມສ່ຽງສູງທີ່ຈະສູນເສຍລູກຄ້າ ຈຶ່ງຕ້ອງສ້າງໂອກາດໃຫ້ກັບມາໃຊ້ບໍລິການອີກ
ຫາກມີບັດສະສົມແຕ້ມ ຫຼື ແອັບສະມາຊິກ ຈະສາມາດວິເຄາະໄດ້ໃນລະດັບລາຍບຸກຄົນ. ແມ້ບໍ່ມີກໍ່ຕາມ ຍັງສາມາດສ້າງ Segment ໄດ້ໃນລະດັບໜຶ່ງຈາກແນວໂນ້ມການຊື້ສິນຄ້າຕາມຊ່ວງເວລາ ແລະ ຕາມວັນໃນແຕ່ລະອາທິດ.
ການສັ່ງຊື້ອັດຕະໂນມັດ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການຈັດວາງຊັ້ນວາງສິນຄ້າ
ເມື່ອຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການສູງຂຶ້ນ, ກໍສາມາດກ້າວໄປສູ່ການອັດຕະໂນມັດໃນການສັ່ງຊື້ໄດ້. ນີ້ແມ່ນກົນໄກທີ່ວ່າ: "ສິນຄ້ານີ້ຄາດວ່າຈະໝົດສາງໃນອີກ 3 ວັນ → ສັ່ງຊື້ອັດຕະໂນມັດໄປຫາ Supplier".
ການຈັດວາງຊັ້ນວາງ (ສິນຄ້າໃດຢູ່ຊັ້ນໃດ, ຈັດວາງຈຳນວນ Face ເທົ່າໃດ) ກໍສາມາດ Optimize ໄດ້ໂດຍອ້າງອີງຂໍ້ມູນສິນຄ້າຂາຍດີ. ການຕັດສິນໃຈວາງສິນຄ້າທີ່ຂາຍດີໄວ້ໃນຕຳແໜ່ງເດັ່ນ ແລະ ຫຼຸດພື້ນທີ່ສິນຄ້າທີ່ຂາຍຊ້າ ລ້ວນໄດ້ຮັບການຮອງຮັບດ້ວຍຂໍ້ມູນ.
ຍົກຕົວຢ່າງໜຶ່ງ, ມີຮ້ານຂາຍຍ່ອຍແຫ່ງໜຶ່ງທີ່ວາງສິນຄ້າລາຄາສູງທີ່ຂາຍຊ້າໄວ້ເຕັມຊັ້ນວາງຕຳແໜ່ງໜ້າທາງເຂົ້າ, ໃນຂະນະທີ່ຂອງກິນຫວ່ານທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມກັບຖືກຍັດໄວ້ຊັ້ນວາງດ້ານໃນ. ເຫດຜົນຂອງການຈັດວາງຊັ້ນວາງດັ່ງກ່າວແມ່ນ "ຄຳຮ້ອງຂໍຈາກຜູ້ສະໜອງ" ໂດຍບໍ່ໄດ້ສະທ້ອນຂໍ້ມູນການຊື້ຂອງລູກຄ້າ. ສະຖານະການດັ່ງກ່າວອາດບໍ່ໄດ້ເກີດຂຶ້ນໃນທຸກຮ້ານ, ແຕ່ກໍຖືເປັນຕົວຢ່າງທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຊ່ອງຫວ່າງໃນການ Optimize ການຈັດວາງຊັ້ນວາງໂດຍອ້າງອີງຂໍ້ມູນ.
ການຈັດລະບຽບເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນກ່ອນການນຳໃຊ້
ການນຳໃຊ້ລະບົບ AI ຄຸ້ມຄອງສິນຄ້າຄົງຄັງ ຕ້ອງເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການກວດສອບວ່າ "ຂໍ້ມູນ POS ໄດ້ຖືກສະສົມໄວ້ແລ້ວຫຼືບໍ່". ຫາກບໍ່ມີຂໍ້ມູນ, AI ກໍ່ບໍ່ສາມາດຄາດເດົາສິ່ງໃດໄດ້ເລີຍ.
ສະຖານະການຈັດຕຽມລະບົບ POS ແລະ ຂໍ້ມູນ
| ສະຖານະການ | ການຮັບມື |
|---|---|
| ມີ POS · ມີການສະສົມຂໍ້ມູນ | ສາມາດເລີ່ມການວິເຄາະ AI ໄດ້ທັນທີ |
| ມີ POS · ຂໍ້ມູນຍັງບໍ່ເປັນລະບຽບ (ຂໍ້ມູນຫຼັກສິນຄ້າບໍ່ສອດຄ່ອງກັນ) | ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການທຳຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ (Data Cleansing) |
| ບໍ່ມີ POS · ໃຊ້ໃບບິນຂຽນມື | ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການຕິດຕັ້ງ POS ກ່ອນ. ຖ້າເປັນ Cloud POS ສາມາດເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ໃນຕົ້ນທຶນຕ່ຳ |
ໃນຮ້ານຂາຍຍ່ອຍຂະໜາດກາງ ແລະ ຂະໜາດນ້ອຍ, ມີຫຼາຍກໍລະນີທີ່ຕິດຕັ້ງ POS ແລ້ວ ແຕ່ໃຊ້ງານພຽງແຕ່ "ການອອກໃບເສັດ" ເທົ່ານັ້ນ. ໃນກໍລະນີທີ່ຂໍ້ມູນຖືກສະສົມໄວ້ແລ້ວ ແຕ່ຍັງບໍ່ໄດ້ນຳໃຊ້ໃນການວິເຄາະ, ພຽງແຕ່ກວດສອບວິທີການ Export ຂໍ້ມູນ ກໍສາມາດກ້າວໄປສູ່ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປໄດ້.
ປະລິມານຂໍ້ມູນ ແລະ ໄລຍະເວລາທີ່ຕ້ອງການ
ປະລິມານຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການສຳລັບການພະຍາກອນດ້ວຍ AI ໂດຍທົ່ວໄປມີດັ່ງນີ້. ປະລິມານທີ່ຕ້ອງການຕົວຈິງຈະແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມລັກສະນະທຸລະກິດ ແລະ ຈຳນວນ SKU.
| ລະດັບຄວາມລະອຽດຂອງການພະຍາກອນ | ໄລຍະຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການ (ໂດຍປະມານ) |
|---|---|
| ການພະຍາກອນຍອດຂາຍລາຍອາທິດ | ປະມານ 6 ເດືອນ ຫາ 1 ປີ |
| ການພະຍາກອນຍອດຂາຍລາຍວັນ | ຄວນມີຂໍ້ມູນ 1 ປີຂຶ້ນໄປ (ລວມທັງການປ່ຽນແປງຕາມລະດູການ) |
| ການພະຍາກອນຄວາມຕ້ອງການລາຍສິນຄ້າ | ປະມານ 100 ລາຍການຂາຍຕໍ່ສິນຄ້າ |
ໃນກໍລະນີທີ່ຂໍ້ມູນບໍ່ພຽງພໍ, ໃຫ້ກຳນົດໄລຍະເວລາສະສົມຂໍ້ມູນ 3 ຫາ 6 ເດືອນກ່ອນ. ໃນລະຫວ່າງນັ້ນ, ໃຫ້ສືບຕໍ່ໃຊ້ວິທີການສັ່ງຊື້ແບບເດີມໄປພ້ອມກັນ ແລະ ປັບປຸງຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ POS ໄປດ້ວຍ.
ຂັ້ນຕອນທີ 1: ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການສະສົມ ແລະ ຈັດຮຽງຂໍ້ມູນ POS
ຄວາມແມ່ນຍຳຂອງການວິເຄາະ AI ສຳພັນໂດຍກົງກັບຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນ. ຫຼັກການ "ໃສ່ຂີ້ເຫຍື້ອເຂົ້າ ກໍໄດ້ຂີ້ເຫຍື້ອອອກ" ບໍ່ໄດ້ປ່ຽນແປງໄປແມ່ນແຕ່ໃນ AI.
ພື້ນຖານຂອງການທຳຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ
ບັນຫາທີ່ພົບເລື້ອຍໃນຂໍ້ມູນ POS ແລະ ວິທີຮັບມື
| ບັນຫາ | ຕົວຢ່າງສະເພາະ | ວິທີຮັບມື |
|---|---|---|
| ຊື່ສິນຄ້າບໍ່ສອດຄ່ອງກັນ | "ビアラオ 330ml"、"Beer Lao 330"、"ビアラオ缶" | ໃຊ້ລະຫັດສິນຄ້າ (JAN / SKU) ເພື່ອໃຫ້ເປັນມາດຕະຖານດຽວກັນ |
| ໝວດໝູ່ຂາດຫາຍ | ສິນຄ້າທີ່ຍັງບໍ່ໄດ້ກຳນົດໝວດໝູ່ມີເຖິງ 30% ຂອງທັງໝົດ | ຈັດຮຽບຮ້ອຍ Master ສິນຄ້າ ແລະ ກຳນົດໝວດໝູ່ໃຫ້ສິນຄ້າທຸກລາຍການ |
| ການຄືນສິນຄ້າ ແລະ ສ່ວນຫຼຸດປົນກັນ | ລາຍການຄືນສິນຄ້າຖືກລວມຢູ່ໃນຍອດຂາຍ | ແຍກດ້ວຍ Flag ແລະ ວິເຄາະສະເພາະຍອດຂາຍສຸດທິເທົ່ານັ້ນ |
| ຂໍ້ມູນໃນຊ່ວງສິນຄ້າໝົດສາງ | ສິນຄ້າໝົດສາງ → ຍອດຂາຍເປັນສູນ → ຕັດສິນຜິດວ່າ "ບໍ່ມີຄວາມຕ້ອງການ" | ຕິດ Flag ໝົດສາງ ແລະ ຍົກເວັ້ນອອກຈາກຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ຝຶກ AI |
ໂດຍສະເພາະ "ຍອດຂາຍສູນໃນຊ່ວງສິນຄ້າໝົດສາງ" ແມ່ນຕ້ອງລະວັງເປັນພິເສດ. ຖ້າລະບົບຕັດສິນວ່າ "ບໍ່ມີຄວາມຕ້ອງການ" ທັງໆທີ່ສິນຄ້າຂາຍບໍ່ໄດ້ເພາະໝົດສາງ, ປະລິມານສັ່ງຊື້ຄັ້ງຕໍ່ໄປກໍ່ຈະຫຼຸດລົງອີກ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ເກີດວົງຈອນອັນຕະລາຍທີ່ສິນຄ້າໝົດສາງກາຍເປັນເລື່ອງປົກກະຕິ.
ການລວມເປັນໜຶ່ງຂອງ Master ສິນຄ້າ
ຂໍ້ມູນຫຼັກສິນຄ້າ (Product Master) ແມ່ນໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ຂອງການຄຸ້ມຄອງສາງ. ໃຫ້ຕັ້ງຄ່າລາຍການຕໍ່ໄປນີ້ສຳລັບສິນຄ້າທຸກລາຍການ.
- ລະຫັດສິນຄ້າ (SKU / JANコード)
- ຊື່ສິນຄ້າ (ທັງພາສາລາວ ແລະ ພາສາອັງກິດ)
- ໝວດໝູ່ (3 ລະດັບຊັ້ນ ໄດ້ແກ່ ການຈັດໝວດໃຫຍ່, ການຈັດໝວດກາງ ແລະ ການຈັດໝວດຍ່ອຍ)
- ຜູ້ສະໜອງສິນຄ້າ
- ໄລຍະເວລານຳສັ່ງມາດຕະຖານ
- ຄວາມຈຳເປັນໃນການຄຸ້ມຄອງວັນໝົດອາຍຸ
ການຈັດຮຽງຂໍ້ມູນຫຼັກແມ່ນວຽກທີ່ຕ້ອງອາໄສຄວາມອົດທົນ, ແຕ່ເມື່ອຈັດຮຽງໄດ້ຄົບຖ້ວນແລ້ວ ກໍຈະກາຍເປັນໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ຂອງການວິເຄາະທຸກດ້ານ. ໃນບາງກໍລະນີທີ່ໄດ້ນຳໃຊ້ຕົວຈິງ, ມີການຢືນຢັນວ່າພຽງແຕ່ການລວມ ຫຼື Merge ຂໍ້ມູນຫຼັກສິນຄ້າໃຫ້ເປັນມາດຕະຖານດຽວກັນ ກໍສາມາດປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການວິເຄາະໄດ້ແລ້ວ.
ຂັ້ນຕອນທີ 2: ການວິເຄາະສິນຄ້າຂາຍດີ ແລະ ສິນຄ້າຂາຍຊ້າ ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບສາງສິນຄ້າ
ເມື່ອຂໍ້ມູນພ້ອມແລ້ວ, ໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການວິເຄາະ ABC ເພື່ອແບ່ງສິນຄ້າອອກເປັນ 3 ກຸ່ມ, ແລ້ວນຳໃຊ້ຮ່ວມກັບການພະຍາກອນຄວາມຕ້ອງການດ້ວຍ AI. ການພະຍາຍາມຄຸ້ມຄອງສິນຄ້າທັງໝົດໃນລະດັບຄວາມຖືກຕ້ອງດຽວກັນນັ້ນ ເປັນສິ່ງທີ່ບໍ່ມີປະສິດທິພາບ.
ການລວມ ຫຼື Merge ABC Analysis ແລະ ການພະຍາກອນຄວາມຕ້ອງການດ້ວຍ AI
ການວິເຄາະ ABC ແມ່ນວິທີການດັ້ງເດີມທີ່ແບ່ງສິນຄ້າອອກເປັນ 3 ກຸ່ມ ຕາມລະດັບການປະກອບສ່ວນຕໍ່ຍອດຂາຍ.
| ລະດັບ | ເກນ | ນະໂຍບາຍການຈັດການ |
|---|---|---|
| A (20% ເທິງຂອງຍອດຂາຍ) | ກວມເອົາປະມານ 80% ຂອງຍອດຂາຍ | ນຳໃຊ້ AI ຄາດການຄວາມຕ້ອງການ ເພື່ອມຸ່ງໄປສູ່ການບໍ່ຂາດສິນຄ້າ |
| B (30% ກາງຂອງຍອດຂາຍ) | ກວມເອົາປະມານ 15% ຂອງຍອດຂາຍ | ກວດສອບສາງສິນຄ້າລາຍອາທິດ ແລະ ສັ່ງຊື້ດ້ວຍການຄາດການແບບງ່າຍ |
| C (50% ລຸ່ມຂອງຍອດຂາຍ) | ກວມເອົາປະມານ 5% ຂອງຍອດຂາຍ | ສັ່ງຊື້ຕາມກຳນົດເວລາ ແລະ ເປັນຜູ້ສະໝັກທົບທວນຄືນລາຍການສິນຄ້າ |
ສະຫຼຸບ: ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງນຳໃຊ້ AI ຄາດການກັບສິນຄ້າທຸກລາຍການ. ພຽງແຕ່ສຸມໃສ່ 20% ເທິງຂອງລະດັບ A ເທົ່ານັ້ນ ກໍສາມາດປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງສາງສິນຄ້າໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ເມື່ອນຳໃຊ້ AI ຄາດການຄວາມຕ້ອງການກັບສິນຄ້າລະດັບ A ຈະເຮັດໃຫ້ເວລາ ແລະ ປະລິມານການສັ່ງຊື້ໄດ້ຮັບການສະໜັບສະໜູນດ້ວຍຂໍ້ມູນ. ຮູບແບບຈະປ່ຽນຈາກ "ສັ່ງຊື້ຫຼາຍໆໄວ້ກ່ອນຕາມຄວາມຮູ້ສຶກ" ໄປເປັນ "ສັ່ງຊື້ຕາມຈຳນວນທີ່ຄາດວ່າຈະຂາຍໄດ້ໃນອາທິດໜ້າ + ສ່ວນສາງສຳຮອງຄວາມປອດໄພ".
ການຮັບເອົາຄວາມຜັນຜວນຕາມລະດູການ ແລະ ຄວາມຕ້ອງການຈາກເຫດການພິເສດ
ການສອນ AI ໃຫ້ຮຽນຮູ້ປັດໄຈທີ່ຄາດວ່າຈະສົ່ງຜົນຕໍ່ຄວາມຜັນຜວນຂອງຄວາມຕ້ອງການໃນຂະແໜງຂາຍຍ່ອຍຂອງລາວ ສາມາດຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມແມ່ນຍຳໃນການຄາດການໄດ້.
- ປີໃໝ່ລາວ (ປີໃໝ່ລາວ / ເດືອນເມສາ): ເຄື່ອງດື່ມ, ຂອງຫວານ ແລະ ຂອງຂວັນມີແນວໂນ້ມເພີ່ມຂຶ້ນ
- ລະດູຝົນ (ເດືອນພຶດສະພາ–ຕຸລາ): ຄວາມຖີ່ໃນການອອກນອກເຮືອນຫຼຸດລົງ, ຄວາມຕ້ອງການໝີ່ກຶ່ງສຳເລັດຮູບ ແລະ ວັດຖຸດິບປຸງອາຫານມີແນວໂນ້ມເພີ່ມຂຶ້ນ
- ວັນຮັບເງິນເດືອນ (ປະມານວັນທີ 25 ຂອງທຸກເດືອນ): ມີແນວໂນ້ມຊື້ສິນຄ້າຄັ້ງລະຫຼາຍ
- ງານບຸນທາງພຸດທະສາສະໜາ (ເຊັ່ນ: ອອກພັນສາ): ອາຫານ ແລະ ເຄື່ອງດື່ມສຳລັບຖວາຍທານມີການເຄື່ອນໄຫວສູງ
ການນຳປະຕິທິນກິດຈະກຳເຫຼົ່ານີ້ມາໃຊ້ເປັນ Feature ໃນໂມເດລ AI ຈະຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດ Automate ການຕັດສິນໃຈ ເຊັ່ນ: "ເພີ່ມການສັ່ງເຄື່ອງດື່ມລ່ວງໜ້າໜຶ່ງອາທິດກ່ອນປີໃໝ່ລາວ" ໄດ້. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ແທ້ຈິງຈະແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມທຳເລທີ່ຕັ້ງຂອງຮ້ານ ແລະ ກຸ່ມລູກຄ້າ.
ຂັ້ນຕອນທີ 3: ປັບປຸງອັດຕາການກັບມາໃຊ້ຊ້ຳດ້ວຍການວິເຄາະລູກຄ້າ
ເມື່ອການຈັດການສິນຄ້າຄົງຄັງມີຄວາມໝັ້ນຄົງແລ້ວ, ຂັ້ນຕໍ່ໄປຄືການກ້າວໄປສູ່ການວິເຄາະລູກຄ້າວ່າ "ໃຜຊື້ຫຍັງ". ຖ້າການເພີ່ມປະສິດທິພາບສິນຄ້າຄົງຄັງຄືການ "ປ້ອງກັນ", ການວິເຄາະລູກຄ້າກໍຄືມາດຕະການ "ບຸກໂຈມ".
ການອອກແບບ Segment ຕາມຄວາມຖີ່ໃນການຊື້ ແລະ ມູນຄ່າຕໍ່ລູກຄ້າ
ກອບການວິເຄາະລູກຄ້າພື້ນຖານຄືການວິເຄາະ RFM.
| ຕົວຊີ້ວັດ | ຄວາມໝາຍ | ວິທີນຳໃຊ້ |
|---|---|---|
| R（Recency） | ມາຮ້ານຄັ້ງສຸດທ້າຍເມື່ອໃດ | ກວດຈັບຄວາມສ່ຽງທີ່ລູກຄ້າຈະຫ່າງຫາຍ |
| F（Frequency） | ມາຮ້ານຖີ່ພຽງໃດ | ການປະເມີນຄວາມສັດຊື່ຕໍ່ແບຣນ |
| M（Monetary） | ໃຊ້ຈ່າຍໄປເທົ່າໃດ | ການປະເມີນມູນຄ່າລູກຄ້າ |
ຖ້າມີບັດສະສົມແຕ້ມ ຫຼື ແອັບສະມາຊິກ ກໍ່ສາມາດວິເຄາະໄດ້ໃນລະດັບບຸກຄົນ. ຖ້າບໍ່ມີ ກໍ່ຍັງສາມາດສ້າງ Segment ໄດ້ຈາກລາຄາສະເລ່ຍຕໍ່ໃບບິນ ແລະ ຈຳນວນລູກຄ້າຕາມຊ່ວງເວລາ ເຊັ່ນ: "ກຸ່ມລູກຄ້າປະຈຳຕອນເຊົ້າ" ຫຼື "ກຸ່ມຊື້ສິນຄ້າລວມໃນວັນທ້າຍອາທິດ".
ສິ່ງສຳຄັນຄືຢ່າຢຸດພຽງແຕ່ການສ້າງ Segment ເທົ່ານັ້ນ. ເມື່ອ AI ກວດພົບສັນຍານວ່າ "ລູກຄ້າຊັ້ນດີທີ່ມາຖີ່ ແລະ ໃຊ້ຈ່າຍສູງກຳລັງຈະຫ່າງຫາຍ" ຈຶ່ງຕ້ອງອອກແບບໃຫ້ຄົບວົງຈອນ ໂດຍລວມເອົາການດຳເນີນການເພື່ອຮັບມືກັບສະຖານະການດັ່ງກ່າວໄວ້ດ້ວຍ.
ການວັດຜົນປະສິດທິພາບຂອງການໂປຣໂມຊັນ
ເມື່ອດຳເນີນການລົດລາຄາ ຫຼື ຄືນຄະແນນສະສົມ, ໃຫ້ວັດແທກວ່າ "ຍອດຂາຍເພີ່ມຂຶ້ນເທົ່າໃດຈາກມາດຕະການດັ່ງກ່າວ".
ແນວຄິດໃນການວັດແທກປະສິດທິຜົນໂດຍໃຊ້ AI ນັ້ນງ່າຍດາຍ: ນຳ "ຍອດຂາຍທີ່ຄາດການໄວ້ຫາກບໍ່ໄດ້ດຳເນີນມາດຕະການ" ມາປຽບທຽບກັບ "ຍອດຂາຍຕົວຈິງ". ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ໄດ້ຄືຜົນຂອງມາດຕະການນັ້ນ.
ຫາກບໍ່ດຳເນີນການດັ່ງກ່າວ, ກໍຈະກາຍເປັນການຕັດສິນໃຈໂດຍອາໄສຄວາມຮູ້ສຶກວ່າ "ເຮັດເຊລແລ້ວຍອດຂາຍເພີ່ມຂຶ້ນ → ລອງເຮັດເຊລແບບດຽວກັນອີກ". ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ມີຫຼາຍກໍລະນີທີ່ "ລົດລາຄາສິນຄ້າທີ່ຂາຍໄດ້ຢູ່ແລ້ວໂດຍບໍ່ຕ້ອງເຮັດເຊລ ຈົນເຮັດໃຫ້ກຳໄລຫຼຸດລົງເທົ່ານັ້ນ". ການປຽບທຽບລະຫວ່າງການຄາດການຂອງ AI ກັບຜົນຕົວຈິງ ຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດຊີ້ວັດປະສິດທິຜົນທີ່ແທ້ຈິງຂອງມາດຕະການໄດ້.
ຄວາມຜິດພາດທີ່ພົບເລື້ອຍ ແລະ ວິທີແກ້ໄຂ
ຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງການຈັດການສິນຄ້າຄົງຄັງດ້ວຍ AI ສາມາດແບ່ງອອກເປັນ 2 ປະເພດໃຫຍ່ຄື "ບັນຫາດ້ານຂໍ້ມູນ" ແລະ "ບັນຫາດ້ານການດຳເນີນງານ".
ການເລີ່ມວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ຍັງບໍ່ສະອາດ
ນີ້ແມ່ນຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ພົບເຫັນຫຼາຍທີ່ສຸດ. ຫາກປ່ອຍໃຫ້ຊື່ສິນຄ້າບໍ່ສອດຄ່ອງກັນ, ໝວດໝູ່ຂາດຫາຍ, ແລະຍອດຂາຍເປັນສູນໃນຊ່ວງທີ່ສິນຄ້າໝົດສ່ວນ ຍັງຄົງຄ້າງຢູ່ໂດຍບໍ່ໄດ້ແກ້ໄຂ ແລ້ວໃຫ້ AI ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວ, ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການພະຍາກອນກໍ່ຈະບໍ່ດີຂຶ້ນເລີຍ.
ວິທີແກ້ໄຂ:
- ກ່ອນນຳໃຊ້ AI, ຈັດສັນເວລາຢ່າງໜ້ອຍ 2 ອາທິດສຳລັບການທຳຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ (Data Cleansing)
- ກຳນົດໃຫ້ການກວດສອບຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນຫຼັກສິນຄ້າ (Product Master) ເປັນວຽກປະຈຳທຸກເດືອນ
- ກຳນົດກົດລະບຽບໃນການລົງທະບຽນສິນຄ້າໃໝ່ (ຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງມີ, ກົດການຕັ້ງຊື່) ໄວ້ລ່ວງໜ້າ
ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທີ່ວ່າ "ຖ້ານຳ AI ເຂົ້າມາໃຊ້ ຂໍ້ມູນກໍ່ຈະສະອາດເອງ" ຍັງຄົງຝັງລຶກຢູ່, ແຕ່ຄວາມຈິງແລ້ວ AI ບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງມືສຳລັບປັບປຸງຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ. ມັນແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ ແລ້ວສ້າງການພະຍາກອນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງອອກມາ.
ບໍ່ນຳເອົາຜົນການວິເຄາະໄປໃຊ້ໃນການດຳເນີນງານຕົວຈິງ
ຖ້າ AI ຄາດການວ່າ "ຄວນສັ່ງສິນຄ້ານີ້ 30 ຊິ້ນໃນອາທິດໜ້າ" ແຕ່ຜູ້ຮັບຜິດຊອບການສັ່ງຊື້ກັບເມີນເສຍວ່າ "ບໍ່ເອົາ, ປົກກະຕິຂ້ອຍສັ່ງ 50 ຊິ້ນຢູ່ແລ້ວ" ກໍ່ຈະບໍ່ມີຄວາມໝາຍໃດໆ.
ວິທີແກ້ໄຂ:
- ໃນເດືອນທຳອິດ, ໃຫ້ບັນທຶກຄຳຄາດການຂອງ AI ແລະ ການຕັດສິນໃຈຂອງມະນຸດຄຽງຄູ່ກັນ, ແລ້ວປຽບທຽບວ່າຝ່າຍໃດຖືກຕ້ອງກວ່າ
- ນຳຜົນງານທີ່ AI ຄາດການໄດ້ຖືກຕ້ອງໄປ Feedback ໃຫ້ຜູ້ຮັບຜິດຊອບການສັ່ງຊື້ ເພື່ອສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈ
- ຫາກມີຄວາມຄາດເຄື່ອນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ໃຫ້ວິເຄາະຫາສາເຫດ ແລ້ວປັບປຸງ Model
ຈາກບາງກໍລະນີທີ່ໄດ້ນຳໃຊ້ຈິງ, ມີລາຍງານວ່າການດຳເນີນງານທີ່ນຳສະເໜີປະລິມານການສັ່ງຊື້ທີ່ AI ແນະນຳໃນຖານະ "ຂໍ້ມູນອ້າງອີງ" ໂດຍໃຫ້ຜູ້ຈັດການຮ້ານເປັນຜູ້ຕັດສິນໃຈຂັ້ນສຸດທ້າຍນັ້ນ, ເປັນຮູບແບບທີ່ຕິດຕັ້ງໄດ້ລຽບງ່າຍທີ່ສຸດ. ແທນທີ່ຈະມອບອຳນາດທັງໝົດໃຫ້ AI ທັນທີ, ວິທີການສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈຢ່າງເປັນຂັ້ນເປັນຕອນຖືວ່າມີປະສິດທິຜົນກວ່າ.
FAQ
Q1: ຮ້ານຄ້າຂະໜາດນ້ອຍສາມາດນຳໃຊ້ AI ໃນການຈັດການສິນຄ້າຄົງຄັງໄດ້ບໍ?
ສາມາດເຮັດໄດ້. ບໍລິການ POS ແບບ Cloud ບາງລາຍການມາພ້ອມກັບລະບົບຈັດການສາງ ແລະ ການຄາດການຄວາມຕ້ອງການເບື້ອງຕົ້ນ ໃນລາຄາຫຼາຍພັນເຢັນຕໍ່ເດືອນ. ສຳລັບຮ້ານຂະໜາດນ້ອຍທີ່ມີສິນຄ້າປະມານຫຼາຍຮ້ອຍລາຍການ, ພຽງແຕ່ໃຊ້ຟັງຊັນການວິເຄາະຂອງ POS ກໍສາມາດຄາດຫວັງຜົນໄດ້ຢ່າງພຽງພໍ ໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງສ້າງລະບົບ AI ສະເພາະຂຶ້ນມາ.
ວິທີທີ່ເປັນຈິງທີ່ສຸດຄືການເລີ່ມຕົ້ນຈາກເປົ້າໝາຍນ້ອຍໆ ເຊັ່ນ: "ລຶບລ້າງການຂາດສາງຂອງ 20 ສິນຄ້າຂາຍດີອັນດັບຕົ້ນໃຫ້ເປັນສູນ".
ຄຳຖາມທີ 2: ຮ້ານທີ່ບໍ່ມີລະບົບ POS ຄວນເລີ່ມຕົ້ນຈາກໃສ?
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການນຳໃຊ້ Cloud POS. ຖ້າມີແທັບເລັດ 1 ເຄື່ອງ ແລະ Barcode Reader ກໍ່ສາມາດເລີ່ມໃຊ້ງານໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງລົງທຶນສູງ. ສຳລັບ Cloud POS ທີ່ຮອງຮັບຕະຫຼາດອາຊີຕາເວັນອອກສ່ຽງໃຕ້ ຍັງມີບາງບໍລິການທີ່ສະເໜີແຜນການໃຊ້ງານຟຣີ ຫຼື ລາຄາຕໍ່າ.
ລຳດັບຄວາມສຳຄັນໃນການນຳໃຊ້ຄື "ນຳໃຊ້ POS → ສະສົມຂໍ້ມູນ 3〜6 ເດືອນ → ເລີ່ມການວິເຄາະດ້ວຍ AI". ບໍ່ສາມາດຂ້າມໄປໃຊ້ລະບົບຈັດການສາງດ້ວຍ AI ໄດ້ທັນທີໂດຍບໍ່ມີ POS.
ຕ້ອງໃຊ້ເວລາດົນປານໃດຈຶ່ງຈະເຫັນຜົນຈາກການນຳໃຊ້ AI ໃນການຄຸ້ມຄອງສາງ?
ຂຶ້ນຢູ່ກັບສະຖານະການສະສົມຂໍ້ມູນ ແລະ ລະບົບການດຳເນີນງານ, ຫາກມີຂໍ້ມູນ POS ຫຼາຍກວ່າ 1 ປີ ແລະ ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນດີພຽງພໍ, ກໍ່ອາດມີກໍລະນີທີ່ສາມາດເຫັນການປັບປຸງອັດຕາການຂາດສິນຄ້າໄດ້ພາຍໃນສອງສາມເດືອນຫຼັງຈາກນຳໃຊ້ການພະຍາກອນຄວາມຕ້ອງການດ້ວຍ AI. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຂຶ້ນຢູ່ກັບຈຳນວນ SKU ແລະ ສະຖານະຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ, ອາດໃຊ້ເວລາ 3 ຫາ 6 ເດືອນຂຶ້ນໄປ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງບໍ່ສາມາດກຳນົດໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນ. ຜົນໄດ້ຮັບຈາກການຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍຍ້ອນການຖິ້ມສິນຄ້ານັ້ນໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຈາກການປ່ຽນແປງຕາມລະດູການ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງເປັນການດີທີ່ຈະປະເມີນຜົນໃນໄລຍະທີ່ຄອບຄຸມຢ່າງໜ້ອຍໜຶ່ງຮອບລະດູການ.
ເຄັດລັບໃນການຮູ້ສຶກເຖິງຜົນໄດ້ຮັບໄດ້ໄວ ຄືການເລີ່ມຕົ້ນໂດຍສຸມໃສ່ສິນຄ້າລະດັບ A (20% ຂອງສິນຄ້າທີ່ມີຍອດຂາຍສູງສຸດ) ແທນທີ່ຈະນຳໃຊ້ກັບສິນຄ້າທຸກລາຍການ.
ສະຫຼຸບ
ທຸລະກິດຂາຍຍ່ອຍຈຳນວນຫຼາຍອາດມີ "ຊັບສິນທີ່ກຳລັງນອນຫຼັບ" ໃນຮູບແບບຂໍ້ມູນ POS. AI ຄືເຄື່ອງມືທີ່ນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອຍົກລະດັບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງສາງສິນຄ້າ ແລະ ເຂົ້າໃຈລູກຄ້າໄດ້ເລິກຊຶ້ງຍິ່ງຂຶ້ນ.
ທົບທວນຈຸດສຳຄັນໃນການນຳໃຊ້ງານ.
- ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນຕ້ອງມາກ່ອນ. ຢ່າຂ້າມຂັ້ນຕອນການລວມເປັນໜຶ່ງຂອງ Master ສິນຄ້າ ແລະ ການທຳຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ (Data Cleansing)
- ສຸມໃສ່ສິນຄ້າ 20% ອັນດັບຕົ້ນດ້ວຍການວິເຄາະ ABC. ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງນຳ AI ໄປໃຊ້ກັບສິນຄ້າທຸກລາຍການ
- ນຳຄວາມຜັນຜວນຂອງຄວາມຕ້ອງການທີ່ເປັນເອກລັກຂອງທ້ອງຖິ່ນ (ລະດູຝົນ, ປີໃໝ່ລາວ, ງານບຸນທາງພຸດທະສາສະໜາ) ໃສ່ໃນ AI Model
- ການວິເຄາະລູກຄ້າຄືມາດຕະການ "ຮຸກ". ຄວນສ້າງຄວາມໝັ້ນຄົງດ້ວຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບສາງສິນຄ້າກ່ອນ ແລ້ວຈຶ່ງດຳເນີນການ
- ຢ່າບັງຄັບໃຊ້ຄຳແນະນຳຂອງ AI. ການສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈກັບທີມງານໜ້າງານຄືກຸນແຈສຳຄັນຂອງການຕິດຕັ້ງໃຊ້ງານໄດ້ຢ່າງຍືນຍົງ
ຂໍໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການລອງ Export ຂໍ້ມູນ POS ກ່ອນ. ຫາກທ່ານມີຂໍ້ມູນຢູ່ໃນມືແລ້ວ, ກ້າວທຳອິດໄປສູ່ການຈັດການສາງສິນຄ້າດ້ວຍ AI ກໍໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນຂຶ້ນແລ້ວ.
ຜູ້ຂຽນ · ຜູ້ກວດທານ
Yusuke Ishihara
ເລີ່ມຂຽນໂປຣແກຣມຕັ້ງແຕ່ອາຍຸ 13 ປີ ດ້ວຍ MSX. ຫຼັງຈົບການສຶກສາຈາກມະຫາວິທະຍາໄລ Musashi, ໄດ້ເຮັດວຽກໃນການພັດທະນາລະບົບຂະໜາດໃຫຍ່ ລວມທັງລະບົບຫຼັກຂອງສາຍການບິນ ແລະ ໂຄງສ້າງ Windows Server Hosting/VPS ທຳອິດຂອງຍີ່ປຸ່ນ. ຮ່ວມກໍ່ຕັ້ງ Site Engine Inc. ໃນປີ 2008. ກໍ່ຕັ້ງ Unimon Inc. ໃນປີ 2010 ແລະ Enison Inc. ໃນປີ 2025, ນຳພາການພັດທະນາລະບົບທຸລະກິດ, NLP ແລະ ແພລດຟອມ. ປັດຈຸບັນສຸມໃສ່ການພັດທະນາຜະลິດຕະພັນ ແລະ ການສົ່ງເສີມ AI/DX ໂດຍນຳໃຊ້ generative AI ແລະ LLM.
Chi
ສຳເລັດການສຶກສາສາຂາວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ (Information Science) ຈາກມະຫາວິທະຍາໄລແຫ່ງຊາດລາວ ໂດຍໃນລະຫວ່າງການສຶກສາມີສ່ວນຮ່ວມໃນການພັດທະນາຊອບແວສະຖິຕິ (Statistical Software) ຈາກປະສົບການຕົວຈິງ ຈຶ່ງໄດ້ສ້າງພື້ນຖານດ້ານການວິເຄາະຂໍ້ມູນ (Data Analysis) ແລະ ການໂປຣແກຣມມິງ (Programming) ຢ່າງເຂັ້ມແຂງ. ຕັ້ງແຕ່ປີ 2021 ໄດ້ກ້າວເຂົ້າສູ່ເສັ້ນທາງການພັດທະນາ Web ແລະ ແອັບພລິເຄຊັນ (Application) ແລະ ຕັ້ງແຕ່ປີ 2023 ເປັນຕົ້ນມາ ໄດ້ສັ່ງສົມປະສົບການພັດທະນາຢ່າງເຕັມຮູບແບບທັງໃນດ້ານ Frontend ແລະ Backend. ໃນບໍລິສັດ ຮັບຜິດຊອບການອອກແບບ ແລະ ພັດທະນາ Web Service ທີ່ນຳໃຊ້ AI ພ້ອມທັງມີສ່ວນຮ່ວມໃນໂຄງການທີ່ປະສົມປະສານ ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ (NLP: Natural Language Processing), ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງ (Machine Learning), Generative AI ແລະ ໂມເດນພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ (LLM: Large Language Model) ເຂົ້າກັບລະບົບທຸລະກິດ. ມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນໃນການຕິດຕາມເທັກໂນໂລຊີໃໝ່ລ່າສຸດຢູ່ສະເໝີ ແລະ ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບຄວາມວ່ອງໄວໃນທຸກຂັ້ນຕອນ ຕັ້ງແຕ່ການທົດສອບດ້ານເທັກນິກ ຈົນເຖິງການນຳໄປໃຊ້ງານຈິງໃນລະບົບ Production.
