Dynamic Pricing ที่จอดรถ เพิ่มรายได้ 2 เท่า

Dynamic Pricing

ช่วงสงกรานต์ – ปีใหม่ การเดินทางพุ่งสูงแบบก้าวกระโดด Airports of Thailand คาดว่าผู้โดยสารระหว่าง 11‑17 เมษายน 2025 จะแตะ 3 ล้านคน เพิ่มขึ้นกว่า 20 % เทียบปีที่แล้ว  พฤติกรรมเดียวกันนี้เกิดขึ้นกับถนนหลัก สถานีขนส่ง และย่านชอปปิง ส่งผลให้ “ช่องจอดรถ” กลายเป็นทรัพยากรหายากกว่าทองคำชั่วคราว ถ้ายังยึดราคา FIX เท่าเดิม ย่อมเสียโอกาสทำกำไรทันที

พฤติกรรมเดินทางเปลี่ยนแปลงอย่างไรในวันหยุดยาว

  • ยอดจอดรถรายชั่วโมงกระจุกตัวช่วง 10 – 13 น. และ 18 – 21 น.
  • รถหมุนเวียนไวขึ้น (Avg Parking Duration ลด 15‑25 %)
  • ผู้ใช้ยอมจ่าย “Convenience Fee” เพื่อเลี่ยงวนหาที่จอด

ราคา FIX ทำให้สูญรายได้กี่ %

สมมติที่จอดรถ 200 ช่อง ราคา 20 บาท/ชม. หากอัตราเติมเต็มทะลุ 95 % แต่ยังขายราคาเดียว รายได้จะ “ตัดหัว” โอกาสส่วนต่างที่ลูกค้ายอมจ่ายเพิ่มอย่างน้อย 30 % ในชั่วโมงพีก

Dynamic Pricing คืออะไร ต่างจากราคา FIX ยังไง?

Dynamic Pricing คือกลยุทธ์ปรับราคาตามดีมานด์แบบเรียลไทม์คล้ายสายการบิน โรงแรม หรือรถ Ride‑Hailing โดยพิจารณาปัจจัย อัตราเติมเต็ม (Occupancy), เวลา, เหตุการณ์พิเศษ และ พฤติกรรมจองล่วงหน้า  

Dynamic Pricing คืออะไร

รูปแบบหลักของ Dynamic Pricing

  1. Surge Pricing – ขึ้นราคาเฉพาะช่วงดีมานด์พีกสั้น ๆ
  2. Time‑Based Pricing – เซตราคาตามช่วงเวลา เช่น Day / Night
  3. Demand‑Based Pricing – ใช้ AI คำนวณดีมานด์ล่วงหน้าแล้วปรับอัตโนมัติ

Case Study ต่างประเทศ

  • Heathrow Airport เพิ่มรายได้รีเทลรวม 23.8 % แตะ £698 ล้าน ในปี 2023 ส่วนหนึ่งมาจากค่าจอดรถและค่า Drop‑off ที่ปรับตามดีมานด์  
  • ลานจอดรถดาวน์ทาวน์ลอสแอนเจลิสใช้ระบบ Dynamic Pricing แบบไร้ไม้กั้น รายได้กระโดด 100 % ใน 2 เดือนแรก ก่อนคงที่ที่ +35 % ต่อเดือน  

เตรียม Data ก่อนตั้งราคา

สร้างปฏิทินอีเวนต์ & วันหยุดของพื้นที่

ดึงข้อมูลเทศกาล ทางปิดถนน งานคอนเสิร์ต แล้วผูกเข้าคิวรี AI เพื่อพยากรณ์ดีมานด์ล่วงหน้า

เก็บ Occupancy รายชั่วโมงด้วยกล้อง LPR

ระบบ LPR (License Plate Recognition) ส่งข้อมูลเข้า API แบบเรียลไทม์ ช่วยให้รู้ว่าช่องจอดเหลือกี่ % ทุกนาที — พื้นฐานของอัลกอริทึมราคา

คำนวณ Price Elasticity คร่าว ๆ

Elasticity = (ΔOccupancy / Occupancyเดิม) ÷ (ΔPrice / Priceเดิม)
ค่าต่ำกว่า 1 แปลว่าลูกค้า “ไม่เซนซิทีฟ” กับราคา — พื้นที่เหมาะกับการขึ้นราคาช่วงพีก

สูตรตั้งราคา 3 ขั้นตอน เพิ่มรายได้จริง

  1. Forecast Demand
    • ใช้ข้อมูล Occupancy + ปฏิทินอีเวนต์ ป้อนเข้าโมเดล ML เช่น Prophet เพื่อคาดการณ์รายชั่วโมงล่วงหน้าอย่างน้อย 14 วัน
  2. ตั้ง Floor‑Ceiling Price
    • Floor = ต้นทุนต่อช่อง (ไฟ, รปภ., System Fee) + กำไรขั้นต่ำ
    • Ceiling = ราคา Fix + (ค่าความเต็มใจจ่าย × ค่าสัมประสิทธิ์ดีมานด์)
      • ตัวอย่าง: ราคา Fix 20 บาท → Ceiling สูงสุด 40 บาทช่วงพีก
  3. A/B Test & Real‑time Adjust
    • แบ่งช่องจอดเป็น 2 กลุ่ม ปรับราคาเฉพาะ Zone‑A เปรียบเทียบ KPI ทุก 60 นาที ถ้า Rev/Slot ดีขึ้น > 20 % ให้ระบบขยายราคาไป Zone‑B อัตโนมัติ

KPI เช็กผลหลังปรับ Dynamic Pricing

KPI

ก่อนปรับ

หลังปรับ (ตัวอย่าง)

Revenue per Slot

48 บ./ช่อง/วัน

96 บ./ช่อง/วัน

Avg Occupancy Variance

± 38 %

± 12 %

Avg Search‑to‑Park Time

12 นาที

6 นาที

Check‑list เตรียมระบบล่วงหน้า 30 วันก่อนเทศกาล

  • ทดสอบ  Payment Gateway (PromptPay / Credit Card)
  • อัปเดตราคาใน Dashboard + Digital Signage
  • ตั้งทีมเฝ้าระวัง Server & App Log 24 ชม.
  • เตรียม UPS และ 4G Fail‑over ป้องกันไฟดับ/เน็ตล่ม
Dynamic Pricing เพิ่มรายได้

กรณีศึกษาสมมุติ 200 ช่องจอด → รายได้ 2 เท่า

รายการ

ราคาเฉลี่ย/ช่อง

Occupancy

รายได้/วัน

ก่อนปรับ (FIX 20 บ.)

20 บ.

70 %

2 ,800 บ.

หลังปรับ (Dynamic 20‑40 บ.)

32 บ.

95 %

6 ,080 บ.

เพียง 1 สัปดาห์ รายได้เพิ่มสุทธิ +117 % คืนทุนซอฟต์แวร์บริหารราคาภายใน 2‑3 เดือนเท่านั้น

กฎหมาย & จริยธรรม Dynamic Pricing ในไทย

  • PDPA – เก็บข้อมูลทะเบียนรถ = ข้อมูลส่วนบุคคล ต้องเข้ารหัสและแจ้งวัตถุประสงค์ชัด
  • พ.ร.บ. คุ้มครองผู้บริโภค – ต้องติดป้ายแสดงราคา ณ จุดขายให้ชัด อ่านง่าย
  • จริยธรรมราคา – หลีกเลี่ยงขึ้นราคาจนเกิน Ceiling ตลาด เพื่อรักษาภาพแบรนด์ระยะยาว

สรุปDynamic Pricing เปลี่ยนที่จอดรถ

Dynamic Pricing เปลี่ยนที่จอดรถจาก “ต้นทุนคงที่” เป็น “สินทรัพย์ทำกำไร” โดยใช้ข้อมูลจริง‑เวลาและ AI คาดการณ์ดีมานด์ ช่วยเพิ่มรายได้กว่า 2 เท่า ในช่วงเทศกาล ทั้งยังลดเวลาหาที่จอดและยืดอายุไม้กั้นเพราะรถไม่แออัด