Big Data Analytics and The New Normal in Real Estate Business
ในปัจจุบัน คงปฏิเสธไม่ได้เลยว่าเทคโนโลยีได้เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของการใช้ชีวิตประจำวันของเรา ไม่ว่าจะเป็นการเปิด Google map ผ่านโทรศัพท์มือถือเพื่อเช็กเส้นทางที่ดีที่สุดก่อนเดินทาง หรือจะดูภาพยนตร์ที่ชื่นชอบผ่าน Streaming channels แทนที่จะต้องรอเวลาออกอากาศจากสถานีโทรทัศน์
ซึ่งความก้าวหน้าของเทคโนโลยีนี้ มีผลต่อพฤติกรรมการใช้ชีวิตของคนที่เปลี่ยนแปลงไป และมีผลต่อการดำเนินงานของทุกธุรกิจที่ต้องปรับตัวให้ทันกับความเปลี่ยนแปลงต่างๆ เหล่านี้ สำหรับธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ซึ่งเป็นธุรกิจที่เกี่ยวพันโดยตรงกับการใช้ชีวิตประจำวัน ย่อมมีผลกระทบอย่างไม่อาจหลีกเลี่ยงได้
และนอกเหนือจากความเปลี่ยนแปลงในเรื่องเทคโนโลยีแล้ว ธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ยังต้องเผชิญกับความปกติในรูปแบบใหม่ (The new normal) ที่ก่อให้เกิดความท้าทายที่ส่งผลกับการทำงาน รวมถึงผลประกอบการอีกหลายต่อหลายด้านดังนี้
- โครงสร้างประชากรไทยที่เปลี่ยนแปลงไป ในปี 2563 จะมีจำนวนผู้ที่มีอายุเกิน 60 ปีถึง 20% ของประชากรทั้งหมด และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นไปอีกจนถึง 30% ใน พ.ศ. 2578 นอกจากนี้ ตั้งแต่ปี 2568 เป็นต้นไป มีการคาดการณ์ว่าประชากรไทยจะไม่เพิ่มจำนวนขึ้นอีกแล้ว นั่นหมายความว่าความต้องการ (demand) ของผู้มีกำลังซื้อบ้านจะลดลงไปเรื่อยๆ
ที่มา: สำนักงานคณะกรรมการพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ
- ทัศนคติในการใช้ชีวิตเปลี่ยนไป คือคนรุ่นใหม่ไม่นิยมสะสมสินทรัพย์ ใช้เงินกับการใช้จ่ายเพื่อประสบการณ์มากกว่าการซื้อสินทรัพย์ถาวร มีลักษณะเปลี่ยนงานบ่อย และพึงพอใจกับการทำงานอิสระ ซึ่งสิ่งเหล่านี้ได้ลบล้างค่านิยมที่คนเราต้องเป็นเจ้าของบ้าน และรถยนต์ ถูกแทนที่ด้วยแนวคิดที่ว่า เช่าบ้านก็สะดวกดี ส่วนการเดินทางก็หันมาใช้รถไฟฟ้า หรือ Grab taxi ทำให้ความต้องการของผู้ที่คิดจะซื้อบ้านและรถยนต์ลดลงเช่นกัน
- สัดส่วนหนี้สินครัวเรือนที่เพิ่มสูงขึ้นจนกระทบต่อความสามารถในการกู้ซื้อบ้าน มีการวิเคราะห์ว่าส่วนหนึ่งเกิดจากการความสะดวกของ Shopping online บวกกับหนี้สินที่อยู่อาศัยและรถยนต์ ทำให้สัดส่วนหนี้สินของคนไทยเพิ่มสูงขึ้นจนเป็นอันดับ 10 ของโลก ด้วยสัดส่วน 78.6% ของ GDP ในไตรมาส 1 ปี 2019 (ที่มา: รายงานภาวะสังคมไทยไตรมาสหนึ่ง ปี 2562 สศช.)
- มาตรการต่างๆ จากภาครัฐ ทั้งมาตรการควบคุมสินเชื่อบ้านของธนาคารแห่งประเทศไทย ที่ทำให้ผู้บริโภคกู้ธนาคารได้น้อยลง และต้องใช้เงินตัวเองมากขึ้นในการซื้อบ้านหลังที่ 2 รวมถึงพระราชบัญญัติภาษีที่ดิน และสิ่งปลูกสร้าง พ.ศ. 2563 ที่เพิ่มภาระภาษีสำหรับเจ้าของอสังหาริมทรัพย์ ซึ่งมาตรการทั้งคู่ล้วนมีผลกระทบโดยตรงกับการลดลงของdemand จากผู้ซื้อที่อยู่อาศัยเพื่อการลงทุน
- ที่ดินที่มีศักยภาพในการพัฒนาโครงการหายากขึ้นเรื่อยๆ ที่ดินที่ดีไม่ใช่แค่อยู่ย่านธุรกิจใจกลางเมืองหรือตามแนวรถไฟฟ้าอีกต่อไป หลายๆ โครงการที่อยู่ในแนวรถไฟฟ้าก็มีปัญหายอดขายไม่เป็นไปตามเป้าหมาย ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดเจนคือโครงการที่มียูนิตเหลือขายเป็นจำนวนมากบนแนวรถไฟฟ้าสายสีม่วง
- ระบบขนส่งสาธารณะ (Public transportation) ที่ดีขึ้น การขยายตัวของ BTS MRT และการกระจายตัวออกนอกเขตใจกลางเมือง (CBD: Central Business District) ของอาคารสำนักงาน รวมถึงความนิยมทำงานอิสระ ทำให้ความต้องการที่อยู่อาศัยที่ต้องอยู่ใกล้ที่ทำงานในเขต CBD ลดลง
ที่มา: การรถไฟฟ้าขนส่งมวลชนแห่งประเทศไทย
จากทุกความท้าทายข้างต้น ทำให้การทำโครงการอสังหาริมทรัพย์ไม่อาจเป็นแบบเดิมได้อีกต่อไป สิ่งที่ธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ต้องทำเพื่อรับมือกับ The new normal ที่เกิดขึ้น คือการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสมัยใหม่ หรือที่เรียกว่า Big Data Analytics ที่ใช้ข้อมูลจาก Digital footprint ที่ผู้บริโภคสร้างไว้จากการใช้งานผ่านช่องทางDigital ต่างๆ ทั้ง โทรศัพท์เคลื่อนที่, website และ application ซึ่งจะเป็นการวิเคราะห์จากพฤติกรรมจริงๆ ของผู้บริโภคที่แสดงออกมา แตกต่างจากการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิม ที่ใช้ข้อมูลจากการสอบถามลูกค้า จนไม่อาจมั่นใจในความถูกต้องของข้อมูลได้
Big Data Analytics เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ในด้านวางแผนการพัฒนาโครงการได้อย่างมีประสิทธิภาพ สำหรับธุรกิจอสังหาริมทรัพย์แล้วการวิเคราะห์ควรมุ่งเน้น 2 ส่วน คือ
1. Location Analytics
เมื่อทำเลเป็นปัจจัยที่สำคัญที่สุดของธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ สิ่งที่ผู้พัฒนาโครงการต้องรู้เพื่อให้ได้ข้อมูลในการหาที่ดินที่มีศักยภาพในการสร้างโครงการ คือ ความหนาแน่นของประชากรในพื้นที่ (density) และการเคลื่อนที่ (mobility) ของประชากรในแต่ละช่วงวันและเวลา ซึ่งโทรศัพท์เคลื่อนที่ที่เราทุกคนใช้อยู่แทบจะตลอดเวลานี้ จะสามารถให้ข้อมูลนี้ได้จาก Location ของโทรศัพท์ซึ่งอยู่กับตัวเรานั่นเอง ทั้งการรู้ Location จากตำแหน่งเสาสัญญานที่ใช้ หรือจาก Application Facebook, Google ที่มีอยู่ในโทรศัพท์แทบทุกเครื่อง ตัวอย่างคือ หากใครใช้เวลาอยู่ในพื้นที่เดียวกันๆในช่วง 22:00 – 05:00 เป็นประจำ พื้นที่นั้นก็มีแนวโน้มที่จะเป็นบ้านของคนๆนั้นอาศัยอยู่ และหากอยู่ในพื้นที่ใดในช่วงเวลา 09:00 – 18:00 ในวันจันทร์ถึงศุกร์ พื้นที่นั้นก็มีแนวโน้มที่จะเป็นสถานที่ทำงาน ซึ่งจะนำไปสู่การวิเคราะห์ได้อีกว่าประชากรที่อยู่ในพื้นที่นั้นๆ เป็นผู้อยู่อาศัย(home) มาทำงาน (work) หรือแค่ผ่านมา (visit)
เมื่อทราบข้อมูลเหล่านี้ นั่นหมายความว่าเราสามารถทราบถึงเส้นทาง และเวลาที่ใช้ในการเดินทางจากบ้านไปที่ทำงาน เส้นทางอื่นๆ ที่ใช้ประจำ รวมถึงสถานที่ที่ไปแฮงเอาท์ หรือช้อปปิ้งบ่อยๆ โดยทั่วไปมนุษย์เราจะเลือกที่อยู่อาศัย หรือซื้ออสังหาริมทรัพย์ลงทุนในทำเลที่ตนเองมีความรู้จักคุ้นเคยเป็นอย่างดี หรือต้องเดินทางไปเป็นประจำ ดังนั้น ผู้พัฒนาโครงการสามารถนำข้อมูลไปวิเคราะห์ได้ว่า ที่ดินใดเป็นที่ดินที่มีศักยภาพเหมาะกับการนำไปพัฒนาโครงการได้
และนอกจากนี้ Location ยังบอก Lifestyle ความชอบ ความสนใจและข้อมูลอื่นๆ ที่บอกถึงความเป็นตัวตนของคนๆนั้นได้อีกด้วย เช่น คนที่มีการเดินทางไปที่โรงเรียนอนุบาลในวันทำการเช้าและเย็น อาจหมายถึงเป็นคนที่มีลูกเล็ก ซึ่งเป็นกลุ่มเป้าหมายที่เหมาะสมที่บริษัทผู้พัฒนาโครงการจะนำเสนอบ้านที่มีพื้นที่ใช้สอยเหมาะกับครอบครัว หรือคนที่วันหยุดสุดสัปดาห์เดินทางไปต่างจังหวัดบ่อยๆ เป็นคนชอบท่องเที่ยว เหมาะกับการขายบ้านพักตากอากาศ เป็นต้น เมื่อบริษัทผู้พัฒนาโครงการได้ทราบข้อมูล Location Analytics ทั้งหมดนี้แล้ว การเลือกที่ดินที่เหมาะสมกับการสร้างโครงการ การออกแบบโครงการให้เหมาะกับลูกค้าเป้าหมายคงไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป
2. Customer Analytics
โจทย์ที่ยากอีกข้อหนึ่งของผู้พัฒนาโครงการคือการทำความเข้าใจความต้องการของลูกค้าเพื่อนำไปออกแบบกลยุทธ์ทางการตลาดให้เหมาะสม ซึ่งข้อมูลDigitalที่นำมาใช้ในการวิเคราะห์นั้น มาจากข้อมูลในการเข้าเว็บไซต์เกี่ยวกับอสังหาริมทรัพย์ ทั้งเว็บไซต์ของผู้ประกอบการ และเว็บไซต์รีวิวโครงการต่างๆ ผ่านทาง Brower หรือการ google เช่น Thinkofliving หรือ Propholic รวมไปถึงความสนใจในการเข้าแอปพลิเคชัน ประเภทอื่นๆ เช่น Starva หรือ Garmin connect ที่ทำให้ทราบว่าเป็นคนที่สนใจในการออกกำลังกาย
ปัจจัยที่สำคัญอีกอย่างหนึ่งในการหาความต้องการของลูกค้า นอกจากจะต้องหาได้ถูกคนแล้ว ยังต้องนำเสนอได้ถูกเวลาอีกด้วย ซึ่งถ้าเป็นการทำการตลาดแบบเดิม จะใช้วิธีวิจัยทางการตลาด ประกอบกับการใช้ Mass media เพื่อส่งถึงกลุ่มคนขนาดใหญ่ ซึ่งจะส่งได้มากแค่ไหนขึ้นอยู่กับงบประมาณทางด้านการตลาดที่มีอยู่ การทำการตลาดแบบเดิมนี้ไม่สามารถวัดผลได้ว่า สื่อที่เราส่งไปตรงกับกลุ่มเป้าหมายจริงหรือไม่ และส่งไปได้ถูกเวลาหรือเปล่า ทำให้ไม่สามารถวางแผนกลยุทธ์การตลาดที่มีประสิทธิภาพสูงสุดได้ ข้อจำกัดต่างๆ จากการการตลาดแบบเดิมนี้ สามารถแก้ได้ด้วยการใช้ Big Data Analytics
ถึงแม้ปัจจุบันธุรกิจอสังหาริมทรัพย์จะเป็นธุรกิจที่ยังได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีไม่มากนัก แต่จากความเปลี่ยนแปลงที่มีผลให้เกิดความปกติในรูปแบบใหม่ (The new normal) ก็ทำให้แนวโน้มความต้องการของที่อยู่อาศัยเติบโตได้ยาก เมื่อมีการชะลอตัวของเศรษฐกิจเกิดขึ้น การแย่งชิง demand ที่มีอยู่อย่างจำกัดนี้จึงเป็นไปอย่างดุเดือด Big Data Analytics จึงเป็นเครื่องมือที่เหมาะสม ที่บริษัทผู้พัฒนาโครงการจะนำไปใช้ในการพัฒนากลยุทธ์ทุกๆ ด้าน เพื่อสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน และเป็นผู้นำในธุรกิจนี้ต่อไป
นิรมล ดิเรกมหามงคล
25 มกราคม 2563