SPACE-F Batch 7: เจาะลึก 4 สตาร์ตอัปใช้ Data พัฒนา FoodTech
ถอดบทเรียน 4 สตาร์ตอัปจาก SPACE-F Batch 7 ที่ใช้ข้อมูลตั้งแต่ระดับโมเลกุลถึงค้าปลีก ขับเคลื่อนอุตสาหกรรม FoodTech ให้ตรงใจผู้บริโภคยิ่งขึ้น
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
- อุตสาหกรรม FoodTech ยุคใหม่แข่งขันกันด้วยการใช้ Data เพื่อเข้าใจความต้องการเชิงลึก
- Kresko RNAtech และ BeNatureBioLab ใช้ข้อมูลพัฒนาส่วนผสมระดับโมเลกุลและเพิ่มการดูดซึม
- ComexSoft และ SicPama ใช้ข้อมูลตลาดและพฤติกรรมลูกค้าเพิ่มยอดขายค้าปลีกและร้านอาหาร
วงการอาหารปัจจุบันกำลังเปลี่ยนผ่านไปสู่อีกขั้นของการแข่งขัน เมื่อผู้ผลิตมีทางเลือกด้านวัตถุดิบและลดการสูญเสียในกระบวนการได้ดีขึ้น ความท้าทายจึงตกอยู่ที่การทำความเข้าใจร่างกายและพฤติกรรมลูกค้าให้ละเอียดกว่าเดิมด้วยข้อมูล
ข้อมูลในอุตสาหกรรมนี้แบ่งออกเป็นชุดข้อมูลจากภายในร่างกาย เช่น สารอาหารและข้อมูลระดับโมเลกุลสำหรับพัฒนาผลิตภัณฑ์สุขภาพ และข้อมูลจากตลาดหรือผู้บริโภค เช่น ราคาคู่แข่งและพฤติกรรมซื้อ เพื่อใช้ออกแบบข้อเสนอให้ตรงจุด โดย Mordor Intelligence ประเมินว่าตลาดโภชนาการเฉพาะบุคคลจะมีมูลค่าสูงถึง 18,620 ล้านดอลลาร์ในปี 2026
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
บทความนี้พาไปทำความรู้จักกับ 4 สตาร์ตอัปจากโครงการ SPACE-F Batch 7 ในฝั่ง Accelerator ได้แก่ Kresko RNAtech, BeNatureBioLab, ComexSoft และ SicPama ที่กำลังนำข้อมูลมาแก้โจทย์ตั้งแต่วันค้นหาสารสำคัญจนถึงระดับร้านอาหาร
การนำ Data มาใช้ในอุตสาหกรรมอาหารยุคใหม่ไม่ใช่แค่การเก็บสถิติยอดขายทั่วไป แต่เป็นการเจาะลึกถึงระดับชีวโมเลกุลและการวิเคราะห์พฤติกรรมแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่และสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันที่ยั่งยืน
เริ่มต้นที่ Kresko RNAtech จากสหรัฐอเมริกาและอาร์เจนตินา ที่มองหา bioactive RNA จากธรรมชาติเพื่อนำมาพัฒนาเป็นส่วนผสมใหม่ โดยใช้แพลตฟอร์ม Serkanto AI และ Machine Learning ช่วยคัดกรอง พร้อมพัฒนาเทคโนโลยีทำให้ RNA มีความเสถียรสำหรับต่อยอดในอาหารฟังก์ชัน
ด้าน BeNatureBioLab จากเกาหลีใต้ แก้โจทย์การนำสารสำคัญไปใช้ด้วยเทคโนโลยี HME-DDS ใช้กระบวนการอัดรีดแบบหลอมร้อนผสมสารสำคัญกับตัวพา เพื่อเพิ่มขนาดที่เล็กและยกระดับ Bioavailability หรือสัดส่วนที่ร่างกายพร้อมนำไปใช้จริง
ในฝั่งค้าปลีกและร้านอาหาร ComexSoft จากสเปนพัฒนาแพลตฟอร์มวิเคราะห์ตลาดใกล้เคียงเวลาจริง ช่วยให้แบรนด์เห็นความเคลื่อนไหวของคู่แข่ง โดยมีกรณีใช้งานกับ Eroski ที่ช่วยเพิ่มยอดขายสายธุรกิจถึง 900% และมูลค่าซื้อต่อบิลเพิ่มขึ้น 86% ขณะที่ SicPama จากเกาหลีใต้ใช้ระบบสั่งอาหารผ่าน QR Code เก็บประวัติการซื้อเพื่อทำ CRM ส่งข้อเสนอเฉพาะกลุ่ม ช่วยเพิ่มยอดใช้จ่ายเฉลี่ยต่อโต๊ะมากกว่า 50%
"ข้อมูลช่วยให้ร้านส่งข้อเสนอเฉพาะกลุ่มและเพิ่มยอดใช้จ่ายเฉลี่ยต่อโต๊ะได้มากกว่า 50%"
SicPama
ทั้ง 4 โมเดลนี้สะท้อนให้เห็นว่าข้อมูลได้เข้ามามีบทบาทตั้งแต่ต้นน้ำในการค้นหาสารสำคัญ ไปจนถึงปลายน้ำในการเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภค เพื่อขับเคลื่อนอุตสาหกรรมอาหารให้เติบโตอย่างแม่นยำ
ที่มา: Techsauce
พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น