ความสำคัญของทำเลต่อการทำธุรกิจแฟรนไชส์มีผลในระดับที่เรียกว่าเป็นดัชนีชี้วัดการอยู่รอดของธุรกิจ ในวงการค้าปลีกและแฟรนไชส์ระดับสากลมีคำกล่าวคลาสสิกที่ว่า "Location, Location, Location" 

 

เพราะนี่คือองค์ประกอบเดียวของธุรกิจที่เมื่อเลือกและเซ็นสัญญาไปแล้ว เราจะแก้ไขไม่ได้เลย หากเป็นรสชาติอาหารไม่ดี ยังปรับสูตรได้ หากบริการแย่ 

 

ยังเทรนพนักงานใหม่ได้ แต่ถ้าทำเลผิดพลาด เราจะไม่สามารถย้ายตึกหรือดึงคนให้เดินเปลี่ยนเส้นทางมาหาร้านได้ง่ายๆ

 

ทั้งนี้ถ้าลองไปดูตัวเลขจะยิ่งเห็นชัดว่าทำเลมีผลต่อการกำหนดชะตายอดขายได้มากแค่ไหน

 

ไม่ว่าจะทำธุรกิจใดเรื่องทำเลก็มีผลโดยตรง แต่ถ้าวิเคราะห์ลึกลงไปธุรกิจที่เป็นสาขาเดี่ยว อาจจะค่อยๆ สร้างฐานลูกค้าแบบ Word-of-Mouth หรือดึงคนให้ตั้งใจเดินทางมาหาได้ แต่สำหรับระบบแฟรนไชส์ ทำเลมีความสำคัญยิ่งกว่านั้น

 

1.ยิ่งลูกค้าคุ้นเคยหรือรู้จักแฟรนไชส์ยิ่งตัดสินใจซื้อง่าย หลายครั้งที่เหตุผลในการตัดสินใจเลือกซื้อแฟรนไชส์เกิดจากความมั่นใจใน Brand Awareness เมื่อแฟรนไชส์สร้างภาพจำให้กับลูกค้าได้ทั่ว 

 

ในทางจิตวิทยาลูกค้าจะรับรู้ได้อัตโนมัติว่าแฟรนไชส์นี้รสชาติเป็นแบบนี้ ราคาเท่านี้ คุณภาพดีแค่ไหน ที่นี้ก็เป็นหน้าที่ในการหาทำเลเพื่อไปดักรอลูกค้าที่เดินอยู่ในเส้นทางเป็นประจำ เพื่อเปลี่ยนความคุ้นเคยที่ลูกค้าจดจำให้กลายเป็นการซื้อจริง หากแฟรนไชส์ขยายสาขาไปในจุดที่ถูกต้อง ลูกค้าที่จะมาซื้อแทบไม่ต้องคิดและเดินเลี้ยวเข้าร้านได้เลย

 

2.ป้องกันไม่ให้แบรนด์คู่แข่งมาแย่งส่วนแบ่งการตลาด ในกรณีที่แฟรนไชส์มีชื่อเสียงแต่เลือกทำเลในจุดที่มองเห็นยาก หรือลูกค้าเข้าถึงลำบาก จะเกิดคำศัพท์ทางการตลาดที่เรียกว่า “Friction” หรือแรงเสียดทานในการซื้อ 

 

เนื่องจากแฟรนไชส์ส่วนมากขับเคลื่อนยอดขายด้วยการตัดสินใจซื้อแบบเฉียบพลัน (Impulse Buying) เช่นเดินผ่านร้านแล้วคุ้นเคย จะแวะในทันที แต่ถ้าร้านไปหลบอยู่ในมุมที่ไม่ผ่านสายตา แม้ลูกค้ารู้ว่าร้านตั้งอยู่ที่ไหน แต่ต่อให้อยากกินแค่ไหน ความขี้เกียจก็เอาชนะความต้องการได้เช่นกัน ผลของเรื่องนี้ยังเป็นการเปิดช่องให้แบรนด์ที่เป็นคู่แข่งมีโอกาสเข้ามาแย่งส่วนแบ่งการตลาดได้มากขึ้นด้วย

 

3.ยิ่งทำเลเข้าถึงง่าย โอกาสปิดการขายก็มากขึ้น ปัจจุบันความเร่งรีบของลูกค้าคือพฤติกรรมที่สัมพันธ์กับยอดขายเช่นกัน โมเดลของระบบแฟรนไชส์ยุคใหม่เน้นในเรื่องของปริมาณลูกค้าและการทำซ้ำอย่างรวดเร็ว เพื่อให้มียอดขายมากขึ้น ยิ่งทำเลเข้าถึงง่ายมากเท่าไหร่ ก็มีโอกาสขายได้มากขึ้น 

 

เช่น ลูกค้าต้องมองเห็นป้ายร้านและหน้าร้านล่วงหน้าได้อย่างน้อย 5-10 วินาที ก่อนจะขับรถหรือเดินถึงจุดนั้น เพื่อให้สมองมีเวลาประมวลผลและตัดสินใจเลี้ยวเข้า หรือหากเป็นทำเลริมถนน และจะเปิดแฟรนไชส์ร้านกาแฟ / อาหารเช้า ร้านจะต้องอยู่ฝั่ง ขาเข้า ในตอนเช้า เพื่อให้สอดคล้องกับจังหวะชีวิตที่สัญจรผ่าน เป็นต้น

 

 

ทั้งนี้การเลือกทำเลที่มีประสิทธิภาพ ไม่ใช่แค่การนับจำนวนคนเดินผ่าน หลายแบรนด์แฟรนไชส์จึงเลือกใช้ Predictive Analytics (การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์) โดยนำข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และโมเดลสถิติมาช่วยตอบคำถามสำคัญก่อนเลือกทำเล ซึ่งผู้มีประสบการณ์ในแวดวงแฟรนไชส์ให้ความเห็นว่า การนำ Predictive Analytics มาใช้ต้องวิเคราะห์ให้ครอบคลุมทุกมิติ ได้แก่

 

1.ข้อมูลประชากรศาสตร์และพฤติกรรม (Demographics & Psychographics)
 

เป็นการวิเคราะห์ศักยภาพพื้นที่ในรัศมี 1-3 กม. ซึ่งถือเป็นด่านแรกของโมเดล Predictive Analytics ที่ไม่ใช่แค่การดูจากรายงานสำมะโนประชากรแต่ต้องเป็น Dynamic Data หรือข้อมูลที่มีการเคลื่อนไหวตลอดเวา ที่จะแสดงให้เห็นว่าคนในพื้นที่นั้นมีไลฟ์สไตล์แบบไหน ซึ่งในแต่ละพื้นที่ก็มีความหนาแน่นและพฤติกรรมการเดินทางต่างกันสิ้นเชิง เช่น

และเมื่อนำข้อมูล Foot Traffic มารวมกับข้อมูล รายได้เฉลี่ยต่อครัวเรือน และ ราคาประเมินอสังหาริมทรัพย์/ค่าเช่าคอนโด ในรัศมีนั้น โมเดลจะสามารถคำนวณ กำลังซื้อที่แท้จริง (Disposable Income) ของคนในพื้นที่ได้แม่นยำ 

 

ยกตัวอย่างแบรนด์แฟรนไชส์พรีเมี่ยม ใช้ Predictive Analytics โดยตั้งเงื่อนไขว่า ในรัศมี 1.5 กิโลเมตร จะต้องมีสัดส่วนประชากรกลุ่มที่มีรายได้ระดับบน (Tier 1-2) ไม่ต่ำกว่า 35% ของประชากรทั้งหมดในพื้นที่นั้น ถึงจะยอมอนุมัติให้เปิดสาขาแฟรนไชส์

 

 

เป็นวิธีป้องกันความเสี่ยงในการขยายสาขาได้ดีที่สุด เพราะการรู้แค่ว่าเป้าหมายคือใคร (Demographics) อาจยังไม่พอ ยังต้องรู้จักข้อมูลของคู่แข่งในพื้นที่ด้วย โดยจะคำนวณใน 3 ส่วนสำคัญคือ

 

พิกัดคู่แข่งและการวัดดัชนีความอิ่มตัว (Market Saturation Index) ไม่ได้นับแค่ว่ามีคู่แข่งกี่ราย แต่จะคำนวณ ดัชนีความอิ่มตัวของตลาดเพื่อหาว่าพื้นที่นี้ยังมีช่องว่างให้ทำเงินหรือไม่  

 

วิธีการคำนวณคือ นำ "กำลังซื้อรวมในพื้นที่" มาหารด้วย "จำนวนร้านค้าคู่แข่งทั้งหมดบวกกับร้านของเราที่จะเปิดใหม่" ยกตัวอย่าง แฟรนไชส์ร้านสะดวกซื้อ 

 

โมเดลจะล็อกค่าสถิติไว้ว่า ค่า MSI ต้องไม่ต่ำกว่าเกณฑ์มาตรฐาน เช่น เกณฑ์ของธุรกิจร้านกาแฟในย่านออฟฟิศคือ ประชากรแฝง 1,500 คน ต่อ 1 ร้านกาแฟ 

 

หากระบบคำนวณแล้วพบว่าย่านนั้นมีร้านกาแฟอยู่แล้ว 10 ร้าน แต่มีประชากรแค่ 10,000 คน สัดส่วนคือ 1,000 คน ต่อ 1 ร้าน โมเดลจะ เตือนทันทีว่าตลาดเข้าสู่ภาวะ Over-saturated หรืออิ่มตัวเกินไปแล้ว การเข้าไปแชร์ส่วนแบ่งจะมีต้นทุนการตลาดที่สูงมากและได้ไม่คุ้มเสีย

 

ความน่าจะเป็นในการซื้อร่วม (Cross-Shopping Probability) เป็นการหาทำเลที่มองหาคู่ค้าทางอ้อมไปพร้อมกันหรือมองหาธุรกิจที่ไม่ใช่คู่แข่งแต่มีกลุ่มเป้าหมายเดียวกันเพื่อทำให้เกิด Cross-Shopping Probability 

 

ยกตัวอย่างเช่นกลุ่มธุรกิจเวลเนสเมื่อลูกค้าที่มาออกกำลังกายที่ฟิตเนสมีโอกาสถึง 42% ที่จะซื้อเครื่องดื่มเพื่อสุขภาพหรืออาหารโปรตีนสูงในรัศมี 500 เมตรรอบฟิตเนสทันทีหลังออกกำลังกายเสร็จ ซึ่งทำเลที่มีธุรกิจหนุนนำเหล่านี้ตั้งอยู่หนาแน่น ถือว่ามีคนช่วยดึงกลุ่มเป้าหมายมาให้ถึงที่ โดยที่แฟรนไชส์ไม่ต้องออกแรงโปรโมตเองทั้งหมด

 

อัตราการกัดเซาะยอดขาย (Erosion Rate) หนึ่งในความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดของแฟรนไชส์ที่ประสบความสำเร็จและมี การเปิดสาขาใหม่ใกล้สาขาเดิมอาจจะทำยอดขายได้ดี แต่อาจไปดึงลูกค้ามาจากสาขาเดิมจนทำให้ภาพรวมกำไรลดลง

 

 

Erosion Rate=ยอดขายที่ลดลงของสาขาเดิม/ยอดขายทั้งหมดของสาขาใหม่ x 100

 

เช่น McDonald's, Subway ค่า Erosion Rate จะไม่เกิน 10% ถึง 15% ยกตัวอย่างหากเปิดสาขาใหม่ แล้วทำยอดขายได้ 1,000,000 บาทต่อเดือน แต่ไปดึงยอดขายจากสาขาเดิม ให้ลดลงไป 100,000 บาทต่อเดือน 

 

แบบนี้คิดเป็น Erosion Rate = 10% ซึ่งระบบจะถือว่า ผ่าน อนุมัติให้เปิดได้ เพราะภาพรวมของแบรนด์ยังได้ยอดขายสุทธิเพิ่มขึ้นมาอีก 900,000 บาท และยังเป็นการช่วยกันสกัดไม่ให้คู่แข่งเข้ามาเสียบในพื้นที่นั้นด้วย แต่หากอัตรานี้พุ่งสูงเกิน 25-30% โมเดลจะไม่แนะนำให้เปิดสาขาแฟรนไชส์ในพื้นที่นั้น

 

3.วิเคราะห์ยอดขายในอนาคต (Sales Forecasting Model) ระบบ Predictive Analytics ไม่ได้แค่คำนวณว่าจะขายได้เท่าไหร่แต่จะคำนวณหา กำไรสุทธิ (Net Profit) และ "ระยะเวลาคืนทุน (Payback Period) เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนซึ่งจะข้อมูลในส่วนของค่าเช่า , ค่าแรง มาผนวกรวมกันด้วย

 

การคำนวณอัตราส่วนค่าเช่าต่อยอดขาย (Rent-to-Sales Ratio) โมเดลจะตั้งเกณฑ์มาตรฐานไว้ว่า สำหรับธุรกิจแฟรนไชส์แต่ละประเภท ค่าเช่าที่เหมาะสมต้องไม่เกินกี่เปอร์เซ็นต์ของยอดขายที่คาดการณ์ไว้ โดยทั่วไปเกณฑ์มาตรฐานจะอยู่ที่ 10–15% ของยอดขายรวม เช่นถ้าทำเลเกรด A ในห้างสรรพสินค้า มีค่าเช่า 150,000 บาทต่อเดือน

 

โมเดลจะคำนวณทันทีว่า สาขานี้ต้องทำยอดขายให้ได้ไม่ต่ำกว่า 1,000,000 บาทต่อเดือน ค่าเช่านี้ถึงจะปลอดภัย แต่ถ้าโมเดลทำนายยอดขาย (Sales Forecast) จากกลุ่มประชากรแล้วพบว่า ทำเลนี้จะสร้างยอดขายได้จริงแค่วันละ 20,000 บาท หรือ 600,000 บาทต่อเดือน จะทำให้ Rent-to-Sales Ratio พุ่งสูงถึง 25% โมเดลจะเตือนทันทีว่า ทำเลนี้มีความเสี่ยงสูงที่จะขาดทุนเพราะค่าเช่าแพงเกินศักยภาพทำเล

 

การคำนวณค่าแรง (Labor Cost) เป็นตัวแปรสำคัญในการเลือกทำเลเช่นกัน ระบบ Predictive Analytics จะไม่คิดค่าแรงแบบเหมาจ่ายเท่ากันทุกวัน แต่จะนำสถิติจำนวนคนเข้าร้านรายชั่วโมงมาคำนวณ เช่น ช่วงเวลาพีค 11.30 - 13.30 อาจต้องใช้พนักงาน 5 คน แต่ช่วงบ่าย 14.00 - 16.00 น. ใช้พนักงานแค่ 2 คน 

 

ในธุรกิจแฟรนไชส์อาหารและบริการ สัดส่วนค่าแรงที่ยอมรับได้มักจะอยู่ที่ 15–25% ของยอดขาย โมเดลจะนำตัวเลขค่าแรงขั้นต่ำหรืออัตราจ้างในพื้นที่นั้นๆ (เช่น ค่าแรงในกรุงเทพฯ เทียบกับต่างจังหวัด) มาคำนวณร่วมกับยอดขายพยากรณ์ เพื่อดูว่าสาขานี้จะมีอัตรากำไรขั้นต้นเหลือกี่เปอร์เซ็นต์

 

ทั้งนี้เมื่อนำตัวแปรทั้งหมดมาวิเคราะห์เจ้าของแฟรนไชส์จะได้ผลลัพธ์สำคัญ 3 ข้อ ก่อนตัดสินใจลงทุนคือ

 

Predictive Analytics ไม่ใช่โปรแกรมสำเร็จรูป เป็นเพียงคำศัพท์ที่ใช้เรียกกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล ถ้าคนทำแฟรนไชส์ต้องการใช้กระบวนการนี้ส่วนใหญ่ใช้วิธีจ้างบริษัทผู้เชี่ยวชาญด้าน Location Intelligence หรือ Data Analytics โดยเจ้าของแฟรนไชส์ต้องนำข้อมูล เช่น ยอดขายของสาขาต่างๆ พิกัดร้านเดิม ประวัติลูกค้า ฯลฯ 

 

จากนั้นบริษัทจะนำดาต้าของเราไปผสมกับ Big Data ที่มีอยู่แล้ว เช่น ข้อมูลสัญญาณมือถือ ข้อมูลผังเมือง รายได้ประชากร แล้วรันโมเดลประมวลผลออกมาเป็นแดชบอร์ดให้เรามองเห็นศักยภาพของทำเลนั้นๆได้มากขึ้น ซึ่งปัจจุบันก็มีผู้ให้บริการหลายรายเช่น GIS Company หรือแพลตฟอร์มระดับโลกก็เช่น Carto, Esri (ArcGIS), Buxton เป็นต้น

 

หรืออีกวิธีที่เหมาะกับแฟรนไชส์ขนาดใหญ่ที่มีงบประมาณสูงมีแผนขยายสาขามากๆอาจซื้อซอฟต์แวร์ระบบ GIS มาสร้างโมเดลเอง แต่ถ้าเป็นกลุ่มแฟรนไชส์เริ่มต้นหรือSMEs อาจเลือกใช้บริการจากสตาร์ทอัปหรือบริษัทเทคโนโลยีที่พัฒนาแพลตฟอร์มวิเคราะห์ทำเลสำเร็จรูปให้ผู้ประกอบการขนาดเล็กเช่าใช้เป็นรายเดือน 

 

ในระบบก็จะมีฟังก์ชันให้เลือกปักหมุดทำเลที่สนใจ และระบบจะดึงดาต้าสถิติประชากร คำนวณตัวเลขที่ควรรู้ต่างๆ ออกมาเป็นรีพอร์ตประกอบการตัดสินใจในการเลือกขยายสาขาบนทำเลนั้นๆ ต่อไป

 

แม้จะดูเป็นเรื่องที่ค่อนข้างยุ่งยาก แต่การวิเคราะห์ตัวเลขอย่างแม่นยำช่วยให้เรามองเห็นทิศทางของการขยายสาขาแฟรนไชส์ได้ชัดขึ้น อาจเริ่มต้นแบบวุ่นวายแต่จะเป็นผลดีในระยะยาวที่เพิ่มโอกาสลงทุนแบบลดความเสี่ยง เพราะใช้การคำนวณที่ครอบคลุมในทุกมิติมาเป็นเกณฑ์พิจารณา

 

อ้างอิง 

นักเขียน

คุณรัตนชัย ม่วงงาม (เปี๊ยก)