นิยามใหม่ของธุรกิจอสังหาริมทรัพย์
นิยามใหม่ของธุรกิจอสังหาริมทรัพย์
ในปัจจุบัน คงปฏิเสธไม่ได้เลยว่าเทคโนโลยีได้เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของการใช้ชีวิตประจำวันของเราเป็นที่เรียบร้อย ไม่ว่าจะเป็นการเปิด Google Map ผ่านโทรศัพท์มือถือเพื่อเช็กเส้นทางที่ดีที่สุดก่อนเดินทาง หรือจะดูภาพยนตร์ที่ชื่นชอบผ่านการ Streaming Channels แทนที่จะต้องรอเวลาออกอากาศจากสถานีโทรทัศน์
ธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ก็เป็นอีกธุรกิจหนึ่ง ที่ได้นำเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับการอยู่อาศัย หรือที่เรียกว่า “Prop Tech” เข้ามาใช้เพื่อสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้า และเพิ่มความสามารถในการแข่งขันในรูปแบบต่างๆ เช่น Online Booking, Home Automation, Automatic Parking และ Delivery Robot
แต่นอกเหนือจากความเปลี่ยนแปลงในเรื่องเทคโนโลยีแล้ว ธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ยังต้องเผชิญกับความท้าทายที่ส่งผลกับการทำงาน รวมถึงผลประกอบการอีกหลายต่อหลายด้านดังนี้
● โครงสร้างประชากรไทยในปี 2563 จะมีจำนวนผู้ที่มีอายุเกิน 60 ปีเพิ่มขึ้นถึง 20% และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นไปอีกถึง 30% ใน พ.ศ. 2578 นั่นหมายความว่าอุปสงค์ หรือความต้องการ (demand) ของผู้มีกำลังซื้อบ้านจะลดลงไปเรื่อยๆ
● คนรุ่นใหม่ที่มีทัศนคติในการใช้ชีวิตเปลี่ยนไป คือไม่นิยมสะสมสินทรัพย์ ใช้เงินกับการใช้จ่ายทั่วไปมากกว่าการซื้อสินทรัพย์ถาวร มีลักษณะเปลี่ยนงานบ่อย และพึงพอใจกับการทำงานอิสระ ซึ่งสิ่งเหล่านี้ได้ลบล้างค่านิยมที่คนเราต้องเป็นเจ้าของบ้าน และรถยนต์ และถูกแทนที่ด้วยแนวคิดที่ว่า เช่าบ้านก็สะดวกดี ส่วนการเดินทางก็หันมาใช้รถไฟฟ้า หรือ Grab Taxi ทำให้ความต้องการของผู้ที่คิดจะซื้อบ้านและรถยนต์ลดลงอย่างเห็นได้ชัด
● สัดส่วนหนี้สินครัวเรือนที่เพิ่มสูงขึ้นจนกระทบต่อความสามารถในการกู้ซื้อบ้าน มีการวิเคราะห์ว่าส่วนหนึ่งเกิดจากการ Shopping Online บวกกับหนี้สินที่อยู่อาศัยและรถยนต์ ทำให้สัดส่วนหนี้สินของคนไทยเพิ่มสูงขึ้นจนเป็นอันดับ 10 ของโลก ด้วยสัดส่วน 78.6% ของ GDP ในไตรมาส 1 ปี 2019 (ที่มา: รายงานภาวะสังคมไทยไตรมาสหนึ่ง ปี 2562 สศช.)
● มาตรการต่างๆ จากภาครัฐ ทั้งมาตรการควบคุมสินเชื่อบ้านของธนาคารแห่งประเทศไทย ที่ทำให้ผู้บริโภคกู้ธนาคารได้น้อยลง และต้องใช้เงินตัวเองมากขึ้นในการซื้อบ้านหลังที่ 2 รวมถึงพระราชบัญญัติภาษีที่ดิน และสิ่งปลูกสร้าง พ.ศ. 2563 ที่เพิ่มภาระภาษีสำหรับเจ้าของอสังหาริมทรัพย์ ซึ่งมาตรการทั้งคู่ล้วนมีผลกระทบโดยตรงกับการลดลงของอุปสงค์ จากผู้ซื้อที่อยู่อาศัยเพื่อการลงทุน
● ที่ดินที่มีศักยภาพในการพัฒนาโครงการหายากขึ้นเรื่อยๆ ที่ดินที่ดีไม่ใช่แค่อยู่ตามแนวรถไฟฟ้าอีกต่อไป หลายๆ โครงการที่อยู่ในแนวรถไฟฟ้าก็มีปัญหายอดขายไม่เป็นไปตามเป้าหมาย ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดเจนคือโครงการที่มียูนิตเหลือขายเป็นจำนวนมากบนแนวรถไฟฟ้าสายสีม่วง
● การขนส่งสาธารณะ (Public Transportation) ที่ดีขึ้น การขยายตัวของ BTS MRT และการกระจายตัวออกนอกเขตใจกลางเมือง (CBD: Central Business District) ของอาคารสำนักงาน รวมถึงความนิยมทำงานอิสระ ทำให้ความต้องการที่อยู่อาศัยที่ต้องอยู่ใกล้ที่ทำงานในเขต CBD ลดลง
ที่มา: การรถไฟฟ้าขนส่งมวลชนแห่งประเทศไทย
จากทุกๆ ความท้าทายข้างต้น ทำให้การทำโครงการอสังหาริมทรัพย์ไม่อาจเป็นแบบเดิมได้อีกต่อไป สิ่งที่ธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ต้องทำเพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น คือการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสมัยใหม่ หรือที่เรียกว่า Big Data Analytics ซึ่งจะเป็นการวิเคราะห์จากพฤติกรรมจริงๆของผู้บริโภคที่แสดงออกมา ซึ่งจะแตกต่างจากการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิมๆ
Big Data Analytics เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ในด้านวางแผนการพัฒนาโครงการได้อย่างมีประสิทธิภาพ สำหรับธุรกิจอสังหาริมทรัพย์แล้วการวิเคราะห์ควรมุ่งเน้น 2 ส่วน คือ
1. Location Analytics
เมื่อทำเลเป็นปัจจัยที่สำคัญที่สุดของธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ สิ่งที่ผู้พัฒนาโครงการต้องรู้ คือ ความหนาแน่นของประชากรในพื้นที่ (density) และการเคลื่อนที่ (mobility) ในแต่ละช่วง ทั้งนี้ก็เพื่อวิเคราะห์ว่าประชากรที่อยู่ในพื้นที่นั้นๆ เป็นผู้อยู่อาศัย(home) หรือมาทำงาน (work) หรือแค่ผ่านมา (visit)
เมื่อทราบข้อมูลเหล่านี้ นั่นหมายความว่าเราสามารถทราบถึงเส้นทาง และเวลาที่ใช้ในการเดินทางจากบ้านไปที่ทำงาน เส้นทางอื่นๆ ที่ใช้ประจำ รวมถึงสถานที่ที่ไปแฮงเอาท์ หรือช้อปปิ้งบ่อยๆ โดยทั่วไปมนุษย์เราจะเลือกที่อยู่อาศัย หรือซื้ออสังหาริมทรัพย์ลงทุนในทำเลที่ตนเองมีความรู้จักคุ้นเคยเป็นอย่างดี หรือต้องเดินทางไปเป็นประจำ ดังนั้น ผู้พัฒนาโครงการสามารถนำข้อมูลไปวิเคราะห์ได้ว่า ที่ดินใดเป็นที่ดินที่มีศักยภาพเหมาะกับการนำไปพัฒนาโครงการ
ซึ่งนอกจากโลเคชั่นจะบอกสถานที่ที่ไปแล้ว ยังบอกไลฟ์สไตล์ความชอบและข้อมูลอื่นๆที่บอกถึงความเป็นตัวตนของคนๆนั้นได้อีกด้วย เช่น คนที่มีการเดินทางแวะไปที่โรงเรียนอนุบาลในวันทำการบ่อยๆ อาจหมายถึงเป็นคนที่มีลูกเล็ก ซึ่งเป็นกลุ่มเป้าหมายที่เหมาะสมที่บริษัทผู้พัฒนาโครงการจะนำเสนอบ้านที่มีพื้นที่ใช้สอยเหมาะกับครอบครัว หรือคนที่วันหยุดสุดสัปดาห์เดินทางไปต่างจังหวัดบ่อยๆ เป็นคนชอบท่องเที่ยว เหมาะกับการขายบ้านพักตกอากาศ เป็นต้น เมื่อบริษัทผู้พัฒนาโครงการได้ทราบข้อมูล Location Analytic ดังที่ได้กล่าวไว้ข้างต้น การเลือกที่ดินที่เหมาะสมกับการสร้างโครงการ การออกแบบโครงการให้เหมาะกับลูกค้าทั้งในด้าน Product Segment คงไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป
2. Customer Analytics
โจทย์ที่ยากอีกข้อหนึ่งของผู้พัฒนาโครงการคือความต้องการของลูกค้า ซึ่งข้อมูลดิจิทัลที่นำมาใช้ในการวิเคราะห์นั้น มาจากข้อมูลในการเข้าเว็บไซต์เกี่ยวกับอสังหาริมทรัพย์ ทั้งเว็บไซต์ของผู้ประกอบการ และการเข้าชมโครงการต่างๆ เช่น Thinkofliving หรือ Propholic รวมไปถึงความสนใจในการเข้าแอปพลิเคชัน ประเภทอื่นๆ
ปัจจัยที่สำคัญอีกอย่างหนึ่งในการหาความต้องการของลูกค้า นอกจากจะต้องหาได้ถูกคนแล้ว ยังต้องนำเสนอได้ถูกเวลาอีกด้วย หากผู้พัฒนาโครงการสามารถทำได้ นี่คงจะเป็นเรื่องง่ายๆ ในการแก้โจทย์ข้อนี้
ถึงแม้ปัจจุบันธุรกิจอสังหาริมทรัพย์จะเป็นธุรกิจที่ยังได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีไม่มากนัก แต่จากนิยามใหม่ที่เกิดขึ้นในประเทศไทย ก็ทำให้แนวโน้มความต้องการของที่อยู่อาศัยเติบโตได้ยาก เมื่อมีการชะลอตัวของเศรษฐกิจเกิดขึ้น การแย่งชิงอุปสงค์ หรือความต้องการที่มีอยู่อย่างจำกัดนี้จึงเป็นไปอย่างดุเดือด Big Data Analytics จึงเป็นเครื่องมือที่เหมาะสม ที่บริษัทผู้พัฒนาโครงการจะนำไปใช้ในการพัฒนากลยุทธ์ทุกๆด้าน เพื่อสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน และเป็นผู้นำในธุรกิจนี้ต่อไป
Hashtag
Comentarios