ตั๋วเครื่องบิน ยิ่งกดดูซ้ำยิ่งแพง! ความจริงเบื้องหลังระบบการตั้งราคาที่คุณอาจไม่เคยรู้
เคยสงสัยกันมั๊ยครับ เวลาที่เราค้นหาตั๋วเครื่องบินในอินเทอร์เน็ต ยิ่งเรากดค้นหาซ้ำหลายรอบเท่าไร ราคาตั๋วบนหน้าจอกลับยิ่งแพงขึ้นเรื่อยๆ
หรือทำไมค่าโดยสารแอปพลิเคชันเรียกรถ ในช่วงที่เรากำลังรีบและแบตเตอรี่โทรศัพท์ใกล้จะหมด ถึงได้มีราคาสูงกว่าปกติอย่างเห็นได้ชัด…
หลายคนอาจคิดว่าเป็นเรื่องของจังหวะเวลา หรือเป็นแค่ความโชคร้ายของเราเอง
แต่ในความเป็นจริงแล้ว เบื้องหลังของตัวเลขราคาที่เปลี่ยนแปลงไปมาอย่างรวดเร็วเหล่านี้ ไม่ใช่เรื่องบังเอิญแต่อย่างใด
มันคือผลลัพธ์ของระบบคอมพิวเตอร์ที่ถูกออกแบบมาอย่างแยบยล…
ในวันนี้โลกธุรกิจกำลังก้าวเข้าสู่ยุคที่องค์กรต่างๆ กำลังหาทางเพิ่มผลกำไร
บริษัทระดับโลกกำลังใช้เทคโนโลยี AI เพื่อกำหนดราคาสินค้าแบบเจาะจงเฉพาะบุคคล โดยประเมินจากโปรไฟล์ ข้อมูลประวัติส่วนตัว และพฤติกรรมของเราเอง…
กลยุทธ์แบบนี้มีชื่อเรียกว่า “Surveillance Pricing” มันคือการที่แบรนด์หรือบริษัทกำหนดราคาที่คุณมองเห็นบนหน้าจอ โดยใช้ข้อมูลเฉพาะตัวของคุณเป็นเกณฑ์ในการคำนวณราคาแบบเรียลไทม์…
ลองจินตนาการว่าคุณและเพื่อนเดินเข้าไปในร้านค้าเดียวกัน หยิบสินค้าชิ้นเดียวกันเป๊ะ
แต่ตอนจ่ายเงิน แคชเชียร์กลับบอกราคาคุณแพงกว่าเพื่อน เพียงเพราะระบบรู้ว่าคุณมีรายได้มากกว่า หรือรู้ว่าคุณกำลังอยากได้ของชิ้นนี้มากๆ…
นี่คือสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นจริงในโลกการค้าดิจิทัลในยุคปัจจุบัน
มีงานวิจัยจากสถาบันอย่าง McKenzie ที่ประเมินว่า ระบบการตั้งราคาที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีเหล่านี้ สามารถเพิ่มรายได้ให้กับบริษัทต่างๆ ได้สูงสุดถึง 15%…
ข้อมูลจากการสืบสวนของ Consumer Reports ยิ่งทำให้เห็นภาพชัดเจนขึ้น
พวกเขาตรวจพบความแตกต่างของราคาสูงถึง 116% ในสินค้าออนไลน์ชนิดเดียวกัน เพียงแค่ผู้ซื้อกรอกรหัสไปรษณีย์ที่อยู่อาศัยที่แตกต่างกัน…
แพลตฟอร์มเหล่านี้สามารถดึงข้อมูลตั้งแต่ประวัติการท่องเว็บ ไปจนถึงประวัติทางการเงิน
เพื่อนำมาประมวลผลว่าควรจะตั้งราคาสินค้าให้คุณเท่าไร
การวิเคราะห์จากหน่วยงานอิสระยังเผยให้เห็นข้อมูลที่น่าสนใจเกี่ยวกับแอปพลิเคชันอย่าง Uber…
ระบบของพวกเขาสามารถเรียกเก็บค่าโดยสารเพิ่มขึ้นสูงสุด 6% เมื่อตรวจพบว่าแบตเตอรี่โทรศัพท์ของผู้ใช้งานเหลือต่ำกว่า 15%
แน่นอนว่าถ้าโทรศัพท์ของคุณกำลังจะดับ คุณย่อมมีความรู้สึกเร่งด่วนและยอมจ่ายแพงขึ้นเพื่อแลกกับการได้รถกลับบ้านอย่างแน่นอน…
สื่อในประเทศเบลเยียมเคยรายงานข้อกล่าวหาว่า Uber สามารถเข้าถึงข้อมูลระดับแบตเตอรี่และนำข้อมูลนั้นมาปรับเปลี่ยนค่าโดยสาร เพื่อสร้างความได้เปรียบให้กับฝั่งแพลตฟอร์มอย่างเต็มที่…
แม้แต่ในอุตสาหกรรมการบิน รายงานจาก Wall Street Journal ก็ได้บันทึกเอาไว้ว่า
สายการบินบางแห่งมีรายได้ต่อปีเพิ่มขึ้นถึง 20% หลังจากที่พวกเขาตัดสินใจนำระบบ “Dynamic Pricing” มาใช้งานเต็มรูปแบบ…
คำถามก็คือ แล้วบริษัทเหล่านี้เริ่มใช้กลยุทธ์แบบนี้เพื่อทำกำไรจากกระเป๋าเงินของเราตั้งแต่เมื่อไหร่
ซึ่งเพื่อทำความเข้าใจเรื่องนี้ เราต้องย้อนกลับไปดูประวัติศาสตร์ของโลกธุรกิจกันสักนิด…
แนวคิดเรื่องการปรับเปลี่ยนราคาตามสภาวะตลาดแบบเรียลไทม์ ไม่ใช่เรื่องที่เพิ่งเกิดขึ้นในยุคสมาร์ตโฟน
แต่มันมีจุดเริ่มต้นมาจากอุตสาหกรรมการบินของสหรัฐอเมริกาในช่วงทศวรรษ 1970…
ในยุคนั้น ราคาตั๋วเครื่องบินยังคงถูกควบคุมอย่างเข้มงวดโดยรัฐบาลกลาง
แต่ทุกอย่างก็เปลี่ยนไปเมื่อมีการลงนามในกฎหมาย Airline Deregulation Act ในปี 1978…
กฎหมายฉบับนี้ได้ปลดแอกสายการบินต่างๆ ให้ได้รับอิสระอย่างเต็มที่ในการกำหนดค่าโดยสารตามที่ตนเองต้องการ
การเปลี่ยนแปลงครั้งประวัติศาสตร์นี้ ได้เปิดประตูสู่การสร้างระบบบริหารจัดการเพื่อสร้างผลตอบแทนสูงสุดเป็นครั้งแรก…
สายการบินยักษ์ใหญ่อย่าง American Airlines ได้พัฒนาโมเดลบุกเบิกที่เรียกว่า Dynamo
ระบบนี้มีหน้าที่วิเคราะห์ความต้องการของตลาด และทำการปรับราคาที่นั่งที่ยังว่างอยู่บนเครื่องบินโดยอัตโนมัติ…
ผลลัพธ์ที่ได้นั้นเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมไปตลอดกาล
ภายในปี 1985 บริษัทรายงานว่ามีรายได้เพิ่มขึ้นระหว่าง 6 ถึง 8% จากการใช้กลยุทธ์นี้เพียงอย่างเดียว…
เมื่อสิ้นสุดทศวรรษ 1980 สายการบินพาณิชย์เกือบทั้งหมดบนโลกก็ต้องหันมานำกลไกที่คล้ายกันนี้ไปประยุกต์ใช้
โมเดลนี้ตั้งอยู่บนหลักการที่เรียบง่าย นั่นคือการขึ้นราคาเมื่อที่นั่งบนเครื่องบินเริ่มเต็ม…
นอกจากนี้ยังมีการเพิ่มค่าโดยสารสำหรับผู้ที่ซื้อตั๋วใกล้กับวันเดินทาง เพราะถือว่าเป็นกลุ่มที่มีความจำเป็นเร่งด่วน
และการเสนอส่วนลดเฉพาะเวลาที่ต้องการกระตุ้นให้เกิดการจองในช่วงที่ยอดขายตกเท่านั้น…
แนวปฏิบัตินี้ประสบความสำเร็จอย่างงดงาม จนกระทั่งในช่วงทศวรรษ 1990 มันได้ขยายไปยังภาคธุรกิจอื่นๆ ทั้งกลุ่มโรงแรม การเช่ารถ และบริการขนส่งทางราง…
การนำระบบนี้มาใช้อย่างแพร่หลายได้ตอกย้ำแนวคิดที่ว่า ราคาไม่ควรเป็นสิ่งที่หยุดนิ่งตายตัว
แต่ราคาควรจะสามารถปรับเปลี่ยนไปตามความต้องการของผู้บริโภคได้แบบเรียลไทม์ตลอดเวลา…
ในช่วงกลางถึงปลายทศวรรษ 1990 เครือโรงแรมระดับโลกอย่าง Hilton กลายเป็นหนึ่งในผู้ประกอบการรายแรกๆ ที่นำโมเดลการตั้งราคาที่ได้แรงบันดาลใจจากสายการบินมาใช้อย่างเป็นระบบ…
ภายในปี 1997 Hilton ได้เริ่มใช้ระบบกำหนดราคาส่วนกลาง ซึ่งจะคอยประมวลผลเปรียบเทียบการคาดการณ์อัตราการเข้าพัก ความต้องการในอดีต และรูปแบบการจองตามฤดูกาล…
การเปลี่ยนแปลงนี้ส่งผลบวกต่อผลประกอบการในทันที ตามรายงานขององค์กรในช่วงเวลานั้น
Hilton สามารถเพิ่มรายได้ต่อห้องพักที่ว่างได้เกือบ 6% ต่อปี และทำได้ติดต่อกันเป็นเวลาถึงสามปีเต็ม…
นอกจากนี้ยังสามารถลดจำนวนคืนที่ห้องพักว่างเปล่าลงได้ประมาณ 12% ในโรงแรมย่านตัวเมืองที่มีความต้องการเข้าพักสูง
หลักการของระบบนี้เรียบง่ายแต่ทรงพลังมหาศาล…
หากโรงแรมตรวจพบว่า 70% ของห้องพักถูกจองสำหรับช่วงวันหยุดยาวไปแล้ว
ราคาของห้องที่เหลือจะปรับตัวสูงขึ้นโดยอัตโนมัติ
ในทางกลับกัน หากคาดการณ์ว่าผู้เข้าพักจะลดลงต่ำกว่า 40% ระบบก็จะเปิดโปรโมชันเพื่อดึงดูดลูกค้า…
แต่เรื่องราวของการดัดแปลงราคาก็ไม่ได้หยุดอยู่แค่ในธุรกิจการเดินทางและการท่องเที่ยว
ด้วยการมาถึงของยุค ecommerce ในช่วงกลางทศวรรษ 1990 การตั้งราคาแบบปรับเปลี่ยนได้ก็เข้าสู่เฟสถัดไป…
บริษัทอย่าง Amazon ซึ่งเป็นผู้บุกเบิกวงการ ได้เริ่มทดลองปรับเปลี่ยนราคา
โดยพิจารณาจากข้อมูลการท่องเว็บ ประวัติการค้นหา และพฤติกรรมของผู้ใช้งานแต่ละคนบนหน้าจอ…
ในช่วงยุคเริ่มต้นของอินเทอร์เน็ต เว็บไซต์ต่างๆ เริ่มใช้เทคโนโลยีที่เรียกว่า Cookies เพื่อติดตามว่าผู้ใช้คลิกดูอะไรบ้าง และใช้เวลาอยู่หน้าเว็บไหนนานเป็นพิเศษ
ข้อมูลพฤติกรรมเหล่านี้กลายเป็นขุมทรัพย์ล้ำค่าแทบจะทันที…
ในปี 2000 มีกรณีเฉพาะเจาะจงที่ถูกเปิดเผยต่อสาธารณะ ซึ่งสร้างความฮือฮาเป็นอย่างมาก
เมื่อมีคนค้นพบว่า Amazon ขายแผ่นภาพยนตร์เรื่องเดียวกัน แต่กลับบวกราคาเพิ่ม 6% ให้กับลูกค้ารายหนึ่ง…
ในขณะเดียวกันบริษัทก็ยังคงขายสินค้าชิ้นเดียวกันนั้นในราคาปกติให้กับลูกค้ารายอื่น
หลังจากที่เรื่องนี้กลายเป็นประเด็นร้อน ทางบริษัทได้ออกมาชี้แจงว่า ความแตกต่างของราคาเหล่านี้เป็นเพียงแค่การทดสอบระบบ…
แต่การทดลองเหล่านี้ก็ได้สะท้อนให้เห็นถึงความจริงที่สำคัญมาก
นั่นคือโลกของ ecommerce ทำให้การปรับเปลี่ยนราคาสามารถทำได้โดยอัตโนมัติ และทำได้แยกเป็นรายบุคคล…
ที่สำคัญที่สุดคือ ระบบคอมพิวเตอร์สามารถปรับราคาสินค้าได้อย่างเงียบๆ
โดยที่ตัวผู้บริโภคเองแทบจะไม่มีทางรู้ตัวเลยว่าตัวเองกำลังจ่ายแพงกว่าคนอื่น…
ระหว่างปี 2000 ถึง 2010 การเก็บรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาล ทั้งตำแหน่งที่ตั้ง ความถี่ในการซื้อ และประวัติการเข้าชม ได้พลิกโฉมวิธีการที่ผู้ค้าปลีกออนไลน์ใช้เพื่อติดตามพฤติกรรมลูกค้า…
พวกเขาได้นำข้อมูลมหาศาลเหล่านี้ไปพัฒนาโมเดลที่สามารถปรับราคาตามความน่าจะเป็นในการตัดสินใจซื้อ
มีงานวิจัยทางวิชาการในช่วงเวลานั้นที่บันทึกความเปลี่ยนแปลงนี้เอาไว้…
สินค้าออนไลน์ที่เหมือนกันทุกประการ อาจมีความผันแปรของราคาอยู่ระหว่าง 5 ถึง 15% เมื่อถูกเปิดดูโดยผู้ใช้งานที่แตกต่างกัน
การตั้งราคาแบบเฉพาะบุคคลไม่ได้เป็นเพียงแค่โปรเจกต์ทดลองอีกต่อไป…
แต่มันกำลังกลายเป็นโครงสร้างและมาตรฐานใหม่ของธุรกิจดิจิทัล
แต่ก็ไม่มีสิ่งใดที่จะเร่งให้ระบบนี้กลายเป็นเรื่องปกติในสังคมได้มากเท่ากับการถือกำเนิดขึ้นของ Uber…
ในปี 2012 Uber ได้ทำให้แนวคิดเรื่อง “Surge Pricing” กลายเป็นที่รู้จักอย่างกว้างขวาง
โมเดลนี้จะทำการเพิ่มค่าโดยสารโดยอัตโนมัติ เมื่อความต้องการเรียกรถมีมากกว่าจำนวนคนขับในพื้นที่…
อัลกอริทึมเบื้องหลังจะทำการวิเคราะห์ตัวแปรนับไม่ถ้วนแบบเรียลไทม์
ทั้งจำนวนคนขับที่ว่างอยู่ กิจกรรมที่กำลังจัดขึ้นในพื้นที่ สภาพอากาศ และช่วงเวลาของวัน…
ระบบสามารถทวีคูณต้นทุนค่าโดยสารได้สูงสุดถึง 200% หรือมากกว่านั้นในช่วงเวลาเร่งด่วน
ในแง่ของจิตวิทยาผู้บริโภค สิ่งนี้สร้างความรู้สึกเร่งด่วนและกดดันให้ผู้ใช้งานต้องรีบตัดสินใจ…
เราถูกบีบให้ยอมรับราคาที่สูงลิ่ว ก่อนที่ราคาบนหน้าจอจะปรับตัวสูงไปกว่านี้
ลองนึกภาพว่าค่าโดยสารจากสนามบินเข้าเมืองที่คุ้นเคย จู่ๆ ก็มีราคาพุ่งขึ้นไปถึง 50% ในพริบตา…
แม้ว่าบริษัทจะพยายามอธิบายว่ากลยุทธ์นี้ถูกออกแบบมาเพื่อดึงดูดให้คนขับอยากออกมารับงาน
แต่การศึกษาหลายชิ้นในเวลาต่อมาได้ตั้งคำถามถึงความโปร่งใสของระบบนี้…
งานวิจัยแสดงให้เห็นว่าระบบได้ทำการเพิ่มค่าโดยสารจากฝั่งผู้ใช้งานอย่างมหาศาล
โดยที่ฝั่งคนขับรถกลับไม่ได้รับผลประโยชน์เพิ่มขึ้นในสัดส่วนที่เท่าเทียมกัน…
การสืบสวนโดยหน่วยงานอิสระได้บันทึกข้อมูลสำคัญว่า ส่วนแบ่งรายได้ที่ Uber หักเข้าบริษัทในสหรัฐอเมริกา ได้เพิ่มขึ้นจากระดับ 32% เป็น 42% ในช่วงปี 2022 ถึง 2025…
ตัวเลขนี้สะท้อนให้เห็นว่าระบบอัลกอริทึมถูกปรับแต่งมาเพื่อมุ่งเน้นที่การทำกำไรสูงสุดให้กับตัวองค์กร มากกว่าการรักษาสมดุลของระบบตามที่เคยกล่าวอ้าง…
เมื่อเวลาล่วงเลยมาถึงช่วงกลางทศวรรษ 2020 ผู้ใช้งานส่วนใหญ่ก็ถูกทำให้คุ้นเคยกับแนวคิดนี้
เรายอมรับว่าราคาสินค้าและบริการสามารถปรับตัวเพิ่มขึ้นเป็นสองหรือสามเท่าได้ในทุกวินาที…
และคนส่วนใหญ่ก็ยอมจำนนต่อเงื่อนไขนี้ไปโดยปริยาย นี่จึงเป็นการปูทางให้ธุรกิจในอุตสาหกรรมอื่นๆ เริ่มนำโมเดลในลักษณะเดียวกันนี้มาปรับใช้เพื่อหารายได้เพิ่ม…
แต่การก้าวกระโดดที่แท้จริงซึ่งนำความซับซ้อนมาสู่ขั้นสุดยอดนั้น เพิ่งเกิดขึ้นในช่วงหลังปี 2020
เมื่อบริษัทระดับโลกเริ่มทำการผสานรวม AI ขั้นสูงเข้ากับระบบกำหนดราคาของตนเอง…
บริษัทอย่าง Delta Airlines ได้ออกมาประกาศอย่างชัดเจนว่า พวกเขากำลังยกระดับระบบราคาและจะหันมาพึ่งพาการทำงานของเทคโนโลยี AI อย่างเต็มรูปแบบ…
เพื่อให้ระบบคาดการณ์ความต้องการ และตัดสินใจว่าผู้โดยสารแต่ละคนควรจะต้องจ่ายค่าตั๋วเท่าไร
ความแตกต่างที่น่ากลัวเมื่อเทียบกับโมเดลในอดีตก็คือความฉลาดของมัน…
ระบบใหม่นี้ไม่ได้พึ่งพาแค่ระดับความต้องการของตลาดโดยรวมอีกต่อไป
แต่มันสามารถวิเคราะห์จุดข้อมูลนับล้านๆ จุดได้ในเสี้ยววินาที เพื่อดูว่าลูกค้าแต่ละรายพร้อมจะจ่ายเงินมากแค่ไหน…
มันเปลี่ยนจากการปรับราคากลางตามเวลา ไปสู่การตั้งราคาในระดับปัจเจกบุคคล
ระบบสามารถเรียนรู้จากประวัติการใช้งานทั้งหมดของคุณ รู้ตำแหน่งทางภูมิศาสตร์…
รู้ว่าคุณค้นหาสินค้าชิ้นเดิมซ้ำมากี่ครั้ง และบันทึกระยะเวลาที่คุณทิ้งสินค้าชิ้นนั้นคาไว้ในตะกร้าช้อปปิ้ง
การศึกษาบางชิ้นพบข้อสังเกตที่น่าสนใจอย่างมาก…
กลุ่มผู้ใช้งาน iPhone มักจะได้รับเสนอราคาที่สูงกว่าผู้ใช้อื่นๆ อย่างเป็นระบบ
การเปลี่ยนแปลงของราคาอาจสูงถึง 15% สำหรับสินค้าและบริการบางประเภท…
สาเหตุมาจากความเชื่อมโยงทางสถิติที่ระบบประเมินว่า ผู้ที่ครอบครองอุปกรณ์ของ Apple มักจะเป็นกลุ่มคนที่มีกำลังซื้อสูงกว่าคนทั่วไป…
ประเด็นที่สร้างข้อถกเถียงมากที่สุดเกิดขึ้นในช่วงปี 2022 ถึง 2025 เมื่อระบบนี้ถูกนำมาใช้อย่างหนักหน่วงในวงการแอปพลิเคชันสั่งซื้อของชำและซูเปอร์มาร์เก็ตดิจิทัล…
งานวิจัยที่เข้าไปเจาะลึกแนวปฏิบัติของแพลตฟอร์มอย่าง Instacart เปิดเผยข้อมูลว่า
การใช้เครื่องมือ AI สามารถทำให้สินค้าประเภทเดียวกัน มีราคาแตกต่างกันได้สูงสุดถึง 23%…
ตัวเลขนี้เกิดขึ้นในหมู่ผู้ใช้งานที่แตกต่างกันซึ่งกำลังดูสินค้าชิ้นนั้นอยู่ในช่วงเวลาเดียวกันพอดี
ยิ่งไปกว่านั้น สินค้าส่วนใหญ่ที่นำมาวิเคราะห์ ล้วนมีการแสดงผลราคาที่แตกต่างกันออกไปในเวลาเดียวกัน…
ในยุคปัจจุบัน แนวทางปฏิบัติของการตั้งราคาที่ได้รับการสนับสนุนจากเทคโนโลยีเหล่านี้ ได้แทรกซึมไปในแทบจะทุกอุตสาหกรรมรอบตัวเรา…
ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดเจนที่สุดคือในปี 2025 เมื่อซูเปอร์มาร์เก็ตหลายแห่งในสหรัฐอเมริกา ได้เริ่มกระบวนการเปลี่ยนผ่านจากป้ายราคากระดาษแบบดั้งเดิม…
มาเป็นการใช้ป้ายราคาสินค้าดิจิทัลที่ติดอยู่ตามชั้นวางสินค้า
นี่คือการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีครั้งใหญ่ที่นำทัพโดยเครือร้านค้าปลีกยักษ์ใหญ่อย่าง Walmart และ Kroger…
Kroger ซึ่งครองตำแหน่งเครือร้านขายของชำที่ใหญ่ที่สุด กำลังเผชิญกับข้อกังวลมากมายจากสังคม
ป้ายราคาอิเล็กทรอนิกส์เหล่านี้มีศักยภาพที่จะเปลี่ยนราคาสินค้าได้ในทันที…
ทางด้าน Walmart ก็ได้ออกมาประกาศแผนการที่ชัดเจนว่า บริษัทตั้งเป้าที่จะติดตั้งป้ายดิจิทัลเหล่านี้ในร้านค้าหลายพันแห่งให้เสร็จสิ้นภายในปี 2026…
ปัญหาที่หลายฝ่ายกังวลก็คือ เทคโนโลยีป้ายดิจิทัลเหล่านี้เอื้ออำนวยให้ทางร้านควบคุมราคาได้อย่างเบ็ดเสร็จ
พวกเขาสามารถปรับเปลี่ยนราคาสินค้านับพันรายการได้แบบเรียลไทม์ภายในเวลาไม่กี่วินาที…
ลองนึกภาพว่าคุณกำลังเดินไปหยิบนมสดหนึ่งขวด แต่ทันทีที่คุณเอื้อมมือไป
ตัวเลขบนป้ายดิจิทัลก็เปลี่ยนไปเป็นราคาที่แพงขึ้น เพียงเพราะระบบประเมินว่าช่วงเวลานี้มีคนเข้าซื้อของเยอะ…
สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ค้าปลีกสามารถบริหารจัดการเพื่อเพิ่มผลกำไรได้สูงสุด
โดยอิงจากประเภทของกลุ่มลูกค้า หรือกำลังซื้อของคนที่เดินอยู่ในร้าน ณ ขณะนั้น…
ในอดีต ราคาของสินค้าเคยเป็นตัวแทนของคุณค่าและต้นทุนการผลิตที่แท้จริง
แต่ในวันนี้ ราคาได้กลายมาเป็นเครื่องมือชิ้นใหม่ในการแบ่งแยกและจัดกลุ่มบุคคล…
ต้นทุนสุดท้ายที่เราต้องจ่ายออกจากกระเป๋า กำลังถูกตัดสินจากโปรไฟล์ข้อมูลส่วนตัวของเรา มันไม่ได้มาจากมูลค่าที่แท้จริงของตัวสินค้าอีกต่อไป…
References : [wsj,consumerreports,forbes,techcrunch,nytimes]
◤━━━━━━━━━━━━━━━◥
หากคุณชอบคอนเทนต์นี้อย่าลืม 'กดไลก์'
หากคอนเทนต์นี้โดนใจอย่าลืม 'กดแชร์'
คิดเห็นอย่างไรคอมเม้นต์กันได้เลยครับผม
◣━━━━━━━━━━━━━━━◢
The original article appeared here https://www.tharadhol.com/plane-ticket-prices/
ติดตามสาระดี ๆ อัพเดททุกวันผ่าน Line OA ด.ดล Blog
คลิกเลย --> https://lin.ee/aMEkyNA
——————————————––
ติดตาม ด.ดล Blog เพิ่มเติมได้ที่
=========================
Website : www.tharadhol.com
VoxPop : www.voxpop.com/tharadhol.blog
Fanpage :
Twitter :
Instragram : instragram.com/tharadhol
TikTok :
Youtube :
Linkedin :
- 126
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2026 VoxPop