ของก็แพง! กูรูคาด Food Delivery ปี 66 ชะลอลงจากปัญหาไม่ตรงปก ไม่คุ้มราคา ส่งช้า

394
0
Share:
ของก็แพง! กูรูคาด Food Delivery ปี 66 ชะลอลงจากปัญหาไม่ตรงปก ไม่คุ้มราคา ส่งช้า

ศูนย์วิจัยกสิกรไทย เปิดเผยว่าความต้องการในการสั่งอาหารจัดส่งไปยังที่พัก (Food Delivery) ของผู้บริโภคที่ชะลอลงจากการปรับเปลี่ยนพฤติกรรมหลังโควิด-19 ซึ่งพบว่า แม้ส่วนใหญ่จะยังใช้งานแอปพลิเคชัน แต่ลดความถี่ในการใช้งานลงเมื่อเทียบกับช่วงการระบาดของโควิด-19 เนื่องจากเปลี่ยนมารับประทานอาหารนอกบ้าน ซื้ออาหารกลับไปรับประทานหรือประกอบอาหารเองที่บ้านมากขึ้น รวมถึงปัญหาในด้านค่าใช้จ่ายในการสั่งอาหารที่ปรับตัวสูงขึ้น อาหารที่ได้รับไม่ตรงปก ปริมาณไม่คุ้มราคา รวมถึงความล่าช้าในการส่งอาหาร เป็นต้น

ขณะเดียวกัน การแข่งขันที่เข้มข้นระหว่างผู้ให้บริการแพลตฟอร์ม Food Delivery ยังส่งผลให้ผู้ใช้บริการสับเปลี่ยนการใช้แอปพลิเคชัน เพื่อเปรียบเทียบราคา ติดตามโปรโมชั่นหรือสิทธิพิเศษ กลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่ใช้บริการมากกว่า 1 แอปพลิเคชัน รวมทั้งยังต้องการให้แพลตฟอร์ม Food Delivery นำเสนอบริการที่ครอบคลุมความต้องการในชีวิตประจำวัน และสามารถตอบโจทย์การใช้งานที่หลากหลายได้ในแอปพลิเคชันเดียว นอกเหนือจาก คุณภาพของร้านอาหารและทางเลือกที่หลากหลาย รวมถึงระบบการใช้งานที่ไม่ซับซ้อน และการนำเสนอร้านอาหาร/โปรโมชั่นที่ตรงความต้องการมากที่สุด

ข้อมูลจากศูนย์วิจัยกสิกรไทยมองว่า ปี 66 มูลค่าตลาดของธุรกิจ Food Delivery น่าจะอยู่ที่ราว 8.6 หมื่นล้านบาท หรือลดลง 0.6% จากปี 65 โดยค่าใช้จ่ายในการสั่งอาหารเฉลี่ยต่อครั้งคงปรับเพิ่มขึ้น

ขณะที่ปริมาณการสั่งอาหารผ่านแพลตฟอร์ม Food Delivery น่าจะหดตัวลง 11.3% จากพฤติกรรมของผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงไปรวมถึงปัจจัยแวดล้อมของตลาดซึ่งอยู่ในช่วงของการปรับตัวจากฐานที่เคยเร่งตัวขึ้นในช่วงการระบาดของโควิด-19 ตลอดจนภาวะเศรษฐกิจที่ยังฟื้นตัวไม่เต็มที่และรายได้ยังไม่กลับมาปกติ ตลาดที่จำกัดลงซึ่งทำให้การแข่งขันจะยิ่งเข้มข้นขึ้น ในระยะข้างหน้า ธุรกิจ Food Delivery ยังต้องเผชิญโจทย์ท้าทายทั้งในด้านต้นทุนในการดำเนินธุรกิจและต้นทุนทางการเงิน ส่งผลให้ผู้ให้บริการแพลตฟอร์มฯ จำเป็นต้องเร่งปรับสมดุลทางธุรกิจอย่างต่อเนื่อง

ทั้งนี้ ศูนย์วิจัยกสิกรไทย แนะนำว่า แพลตฟอร์มจัดส่งอาหารคงจำเป็นต้องมีการปรับปรุงคุณภาพการให้บริการและตอบโจทย์ลูกค้าในกลุ่มที่ย่อยลงไปอีก (Sub- Segment) เช่น ใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลและนำเสนอ Customized loyalty program หรือโปรโมชั่นที่ดึงดูด เพื่อรักษายอดการใช้บริการของกลุ่ม Gen Y-X และเพิ่มรายได้จากลูกค้ากลุ่มใหม่ๆ อย่าง Gen Z ควบคู่กับการบริหารจัดการต้นทุน