เมื่อพฤติกรรม ผู้บริโภคเปลี่ยน เทคโนโลยีเปลี่ยน สิ่งที่ธุรกิจ ต้องปรับตัวตามให้ทันนั่นคือ การนำเทคโนโลยี เข้ามาเป็นเครื่องมือสำคัญในการเข้าถึงและ ตอบสนองความต้องการนั้นๆให้ตรงจุด

จากงานสัมมนา "Home Digital Buyers" จัดโดย โฮมบายเออร์ไกด์ สะท้อน ให้เห็นว่าพฤติกรรมและการตัดสินใจซื้อบ้าน ของคนในยุคนี้ได้เปลี่ยนไปแล้วจริงๆ

"25 ปี โฮมบายเออรืไกด์ เราเกี่ยวข้อง อสังหาฯ มานาน มีจำนวนโครงการมาก หลายร้อยโครงการและจำนวนคนเข้าดู ในเว็บไซต์ home.co.th เป็นจำนวนมาก รวมถึงคลิปวิดีโอการเยี่ยมชมโครงการ  และงานมหกรรมฯ ที่จัดขึ้น

ทั้งหมดนี้ทำให้เกิดข้อมูลเป็นจำนวนมาก เฉพาะเว็บไซต์ก็เดือนเป็นล้านราย แต่ด้วย พฤติกรรมผู้บริโภคเปลี่ยน ทำให้บิซิเนส โมเดลจากธุรกิจเริ่มปรับตัวสู่ดาต้า โดยได้ ร่วมกับจุฬาฯ ในการวิจัยและพัฒนาข้อมูล ธุรกิจอสังหาฯ" บริสุทธิ์ กาสินพิลา กรรมการ ผู้จัดการ บริษัท โฮมบายเออร์ไกด์ จำกัด และประธานเจ้าหน้าที่บริหารและผู้ก่อตั้ง บริษัท โฮมดอทเทค จำกัด กล่าว

การศึกษาและวิจัย มุ่งเน้นไปที่พฤติกรรม ผู้บริโภค โดยการสร้างเครื่องมือ และดาต้า สำหรับผู้บริโภค และผู้ประกอบการ

โดยเครื่องมือที่พัฒนาขึ้น ได้แก่ Home Event ,HomeHop

"Home Event" แอพพลิเคชั่น ที่เปิดให้ดาวน์โหลดฟรีสำหรับผู้เข้าชมงาน เปิดให้ดาวน์โหลดครั้งแรกในปีนี้

ฟีเจอร์หลักๆ ก็ได้แก่ การสแกน คิวอาร์โค้ด สำหรับการเริ่มต้นจากนั้น ทำการค้นหาที่ตั้งบูธและโครงการต่างๆ ที่สนใจ รวมถึงการสแกนคิวอาร์โค้ดเพื่อ จัดเก็บโปรโมชั่นของโครงการที่สนใจเอาไว้ ในเครื่องพร้อมข้อมูลโครงการ

อีกหนึ่งการทำงานของฟีเจอร์นี้ เป็นเรื่องของการเปิดให้พูดคุยกับเจ้าของ โครงการผ่านแอพพลิเคชั่น

เรียกว่าเป็นส่วนของตัวช่วยจัดการ งานอีเวนท์สำหรับให้ทั้งผู้เข้าชมงาน และผู้ประกอบการที่มาออกบูธ

ส่วนของผู้เดินงานสามารถใช้ แอพพลิเคชั่นค้นหาโครงการที่สนใจโปรโมชั่น ขณะที่ผู้ประกอบการจะทราบได้ว่า "ใคร" บ้าง ที่มีโอกาสเป็นลูกค้า รวมทั้งมีเครื่องมือ ตรวจเช็ค เพื่อติดตามภาพรวมของงาน อีเวนท์นั้นๆ ได้ในแบบเรียลไทม์

"Home hop" ณัฐภัทร บุญประคอง นักวิจัยและพัฒนาผลิตภัณฑ์ โฮมดอทเทค บอก ที่ผ่านมา หลายคนแก้ปัญหาจาก การเดินทางด้วยการซื้อบ้านใหม่ใกล้ๆ กับ แหล่งงาน ซึ่งแอพพลิเคชั่นนี้ก็ได้พัฒนาขึ้น สำหรับผู้ใช้ที่ต้องการหาบ้านเพื่ออยู่อาศัย ตามแผนการเดินทาง

Travel Plan ฟีเจอร์สำหรับผู้ที่ ต้องการจะซื้อบ้านได้เลือกแผนการเดินทางที่ใช่สำหรับตัวเอง โดยที่ในแต่ละแผนผู้ใช้ต้องระบุว่า เดินทางด้วยอะไร เรือ รถไฟฟ้า รถเมล์ รวมถึงเดินทางไปไหนบ้าง จากนั้น ระบบจะทำการหาบ้านที่เหมาะสมให้ ตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้ในเส้นทางต่างๆ เช่น สายสีเขียว สายสีเหลือง ชมพู เป็นต้น

ที่ออกแบบมาเช่นนี้ ผู้พัฒนา แอพพลิเคชั่นบอก เนื่องจากแต่ละคน มีไลฟ์สไตล์ที่ไม่เหมือนกัน ทำให้ต้อง กำหนด persona ออกมาเป็นตัวแทนของ แต่ละไลฟ์สไตล์ ทั้ง 6 แบบด้วยกัน

"เพื่อให้เรียกง่ายๆ จึงจัดออกเป็น 6 หมวด สกัดตามไลฟ์สไตล์ เราใช้วิธี ให้ยูสเซอร์แค่ กดเลือก persona จากนั้นระบบจะทำการ วิเคราะห์จนได้ your dream home ออกมา"

ช่วงแรกนี้ Home hop จะทำงาน ครอบคลุมเฉพาะกรุงเทพฯ จากนั้นเตรียม ขยายให้ครอบคลุมเชียงใหม่และขอนแก่น โดยเชื่อว่า Home hop ในอนาคตเตรียม พัฒนาเพื่อตอบโจทย์คนซื้อบ้านเพื่อการ ลงทุนได้ด้วย

นอกจากนี้ยังมี Home Dashboard อีกแอพพลิเคชั่นที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ ความเคลื่อนไหวของผู้หาซื้อที่อยู่อยู่อาศัย บนเว็บไซต์

ดร.พิภพ เทียนประภาสิทธิ์ Data scientist และผู้ร่วมก่อตั้ง โฮมดอทเทค กล่าวถึงการทำงานของแอพว่า Home Dashboard  จะทำหน้าที่เหมือนเป็น เครื่องมือวัดความนิยมของโครงการ เปรียบการทำงาน คล้ายๆ กับ google analytic ที่จะบอกถึงสถิติการเยี่ยมชม เว็บไซต์ เพื่อให้เห็นถึงพฤติกรรมการเข้าชม และนำไปสู่การวิเคราะห์ในอีกหลายๆ เรื่อง ตัวอย่างเช่น ผู้บริโภคส่วนใหญ่เข้าชมจาก มือถือมากถึง 71% ที่เหลือเข้าชมผ่าน คอมพิวเตอร์ตั้งโต๊ะ หรือ อายุเฉลี่ย ของเยี่ยมชมมากที่สุดอยู่ในช่วงวัยใด

"อีกทั้ง ยังสามารถเข้าดูข้อมูลของ โครงการอื่นๆ ที่อยู่บริเวณใกล้เคียงโดยวัดค่า ความนิยม เรียกว่าเปรียบเทียบกับคู่แข่ง โดยเลือกพื้นที่ใกล้เคียง ทุกช่วงราคา เพื่อดูว่า โครงการไหนตอนนี้ได้รับความนิยมมากที่สุด เมื่อเทียบกับโครงการขอเรา รวมถึงสิ่งที่ เปรียบเทียบว่า เวลาเฉลี่ยที่เข้าชมเป็นอย่างไร

ทั้งนี้ machine learning จะนำ มาใช้วิเคราะห์พฤติกรรมเพื่อดูว่าผู้บริโภค สนใจโครงการไหนเป็นพิเศษ เช่น ในแผนที่ จะบอกแต่ละจุดสีคือโครงการที่ผู้บริโภคสนใจ อย่างเช่น หลังจากดูโครงการนี้แล้วไปดูอีก โครงการ เพื่อเปรียบเทียบหรือ home score จะเช็คได้ว่าในทำเลเดียวกัน ดัชนีความ นิยมของโครงการนั้นๆ เป็นอย่างไร"

สองผสาน 'ธุรกิจ+องค์ความรู้'

กรุงเทพธุรกิจ "บริษัท โฮม ดอทเทค จำกัด" เกิดจากความร่วมมือ ของธุรกิจสื่อด้านอสังหาริมทรัพย์ กับ มหาวิทยาลัยที่พร้อมด้วยบุคลากรและ องค์ความรู้ โดยเฉพาะด้านเทคโนโลยี การวิจัยและพัฒนา

รศ.ดร.สุพจน์ เตชวรสินสกุล คณบดี คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย กล่าวว่า ผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science และ Machine Learning ในไทยขณะนี้ส่วนใหญ่ อยู่ในภาคการศึกษา ขณะที่ภาคธุรกิจ จะมีข้อมูลเชิงลึก และมีประสบการณ์จริง จากภาคสนาม ความร่วมมือที่เกิดขึ้น จึงเป็นการทำงานร่วมกันในลักษณะของ โครงการความร่วมมือกับภาคอุตสาหกรรม (Industrial Liaison Program หรือ ILP) ภายใต้โครงการ Chula-Home Dot Tech

โดยเป็นโครงการวิจัยและพัฒนา เทคโนโลยีด้านอสังหาริมทรัพย์ หรือ Prop Tech ที่เน้นการนำเทคโนโลยี Data Science และ Machine Learning มาประยุกต์ใช้กับอสังหาริมทรัพย์เพื่อสร้าง เครื่องมือใหม่ๆ ออกมาใช้กับธุรกิจ

ผู้ร่วมวิจัยในโครงการนี้ ประกอบด้วย ผศ.ดร.โปรดปราน บุณยพุกกณะ อาจารย์ ประจำภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์ฯ เป็นหัวหน้าโครงการ, รศ.ดร.อติวงศ์ สุชาโต รองคณบดี ด้านนวัตกรรม การเรียนรู้ คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์ฯ เป็นหัวหน้าทีมวิจัย, ดร.เอกพล ช่วงสุวนิช อาจารย์ประจำ ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์  คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์ฯ เป็น ผู้วิจัยหลัก และ ดร.นฤมล ประทานวณิช อาจารย์ประจำภาควิชาคณิตศาสตร์และ วิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์ จุฬาลงกรณ์ฯ เป็นผู้วิจัย