ปีที่ผ่านมาของการทำงานที่สุดแสนจะน่าเบื่อและการลดลงของกำไรอย่างมีนัยสำคัญมากที่สุดในรอบหลาย ๆ ปี ขอบ Brand Fast Fashion อย่าง H&M
แบรนด์แฟชั่นค้าปลีก H & M กำลังมองหาวิธีการที่จำกลับมาทำกำไร โดย บริษัท หันมาใช้เทคโนโลยีเพื่อสร้างธุรกิจที่แข็งแกร่งผลักดันประสิทธิภาพใน Supplychain และการดำเนินงาน และมอบสิ่งที่พวกเขาต้องการให้ผู้บริโภคด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจาก Big Data และ AI เกี่ยวกับแนวโน้มแฟชั่นและความพึงพอใจของลูกค้า
ซึ่งเวลาเท่านั้นที่จะบอกได้ว่าการลงทุนของพวกเขาเพียงพอที่จะทำให้พวกเขารอดพ้นจากการตกต่ำของยอดขายได้หรือไม่ และถ้าพวกเขาเดิมพันใน AI และ Big Data
ซึ่ง Geek Monday ใน EP เราจะพาไปพบกับวิธีการที่ H&M ใช้เทคโนโลยีเพื่อประโยชน์และความอยู่รอดทางธุรกิจของพวกเขากันครับ
*** กราบขออภัยที่อ่านชื่อแบรนด์ H&M ผิดเกือบตลอดทั้ง EP นี้ครับ ***
ซึ่งการมุ่งเน้นในการนำเอาเทคโนโลยีใหม่ อย่าง AI หรือ Big Data มาช่วยเหลือผู้ขับขี่นั้นจะนำเทสลาไปสู่ชัยชนะในการต่อสู้ที่กำลังจะมาถึงเพื่อความเป็นเลิศของตลาดรถยนต์ในอนาคตนั่นเองครับ
Big Data : JD คอมสร้างโมเดลจากข้อมูลผู้บริโภคที่มีการสร้างโปรไฟล์ของทุกคนที่ติดตามแบรนด์โปรด สถานะการสมรส และอื่น ๆ พวกเขาใช้ข้อมูลที่รวบรวมเพื่อแจ้งกลยุทธ์การตลาดในอนาคต และสร้างประสบการณ์การช็อปปิ้งที่เป็นส่วนตัวสำหรับลูกค้ามากยิ่งขึ้น
บริษัท Coca Cola เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของธุรกิจที่มีการดำเนินธุรกิจตามข้อมูลและนำมาวิเคราะห์ เพื่อกำหนดแผนธุรกิจให้มีประสิทธิภาพมากที่สุด
แต่ก็ต้องยอมรับความจริงที่ว่าเทคโนโลยีในปัจจุบัน ได้สร้างโอกาสที่ไม่เคยมีมาก่อนในการประเมินทุกแง่มุมของการดำเนินธุรกิจ ซึ่งการที่ Coca Cola ทำการคิดใหม่ในฐานะบริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี
โดยให้ความสำคัญกับการดำเนินการตามกลยุทธ์ของข้อมูลและ AI ก็ทำให้มีแนวโน้มที่ Coca Cola จะรักษาตำแหน่งผู้นำในตลาดเครื่องดื่มทั่วโลก ซึ่งเป็นตลาดที่มีมูลค่ามหาศาลได้อย่างมั่นคง ที่เป็นเรื่องยากที่คู่แข่งจะตามพวกเค้าทันนั่นเองครับ
คอมพิวเตอร์สามารถที่จะทำนายความต้องการบริการรถแท็กซี่และแบ่งปันเส้นทางในการขับขี่ให้กับเหล่าคนขับแท็กซีได้ดีขึ้น ซึ่งจะปูทางไปสู่ Smart City ที่มีความปลอดภัยและยั่งยืนมากขึ้น
ในการศึกษานักวิจัยใช้ Neural networks วิเคราะห์รูปแบบความต้องการรถแท็กซี่ ซึ่งการใช้ร่วมกับเทคโนโลยีของ Deep Learning ซึ่งจะช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถที่จะเรียนรู้ด้วยตัวเอง และทำนายรูปแบบความต้องการอย่างมีนัยสำคัญได้ดีกว่าเทคโนโลยีที่มีอยู่ในปัจจุบัน
“บริการอย่าง Uber ในสหรัฐอเมริกา และ Didi Chuxing ในประเทศจีนกำลังได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อย ๆ และเปลี่ยนวิธีการเข้าถึงการขนส่งของเหล่าผู้คนทั่วไป” เจสซี หลี่ รองศาสตราจารย์ด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและเทคโนโลยีของ Penn State กล่าวว่า “คุณสามารถจินตนาการได้ว่าการคาดการณ์ความต้องการรถแท็กซี่มีความสำคัญมากเพียงใดเนื่องจากจะช่วยให้บริษัทรถแท็กซี่สามารถจัดส่งรถยนต์ไปถึงลูกค้าได้ก่อนที่ความต้องการจะเกิดขึ้น”