Intern Diaries: บันทึกความปังของน้องฝึกงานตัวตึงแห่ง Blueseas จากปัญหาพาปวดหัว สู่ไอเดียใหม่สุดจึ้ง! เมื่อสกินแคร์หมด! AI-Skin Match มีทางออก
ยูกิ – เกศสุดา นาคแก้ว และ ธี – ธีรภัทร์ สิมสินธ์ุ จากคณะเทคโนโลยีสารสนเทศเเละนวัตกรรมดิจิทัล มหาวิทยาลัยนอร์ทกรุงเทพ เจ้าของผลงานประกวด: “AI-Driven Ingredient Association Analysis and Recommendation System for Skincare E-Commerce Platforms” งานการประชุมวิชาการระดับชาติและนานาชาติ เบญจมิตรวิชาการ ครั้งที่ 15 ปัญญาประดิษฐ์ พลังขับเคลื่อนสู่การพัฒนาที่ยั่งยืน
โปรเจกต์นี้มีที่มายังไง
ยูกิ: จากการเรียน Data Mining เราพบปัญหาที่คนส่วนใหญ่เจอคือ สกินแคร์ที่อยากได้หมดแล้วไม่รู้จะใช้อะไรแทน ทำให้ต้องเสียเวลาหาข้อมูลเอง ไอเดียของเราคือพัฒนาระบบที่แค่พิมพ์ชื่อสกินแคร์เดิม ก็จะแนะนำ “ตัวทดแทน” ที่มีส่วนผสมใกล้เคียงพร้อมเปรียบเทียบราคา ช่วยให้ตัดสินใจง่ายและรวดเร็วขึ้น
ธี: ปัญหาเหล่านี้มีความสำคัญเพราะ
- ผู้บริโภคยึดติดกับ “สารออกฤทธิ์” มากกว่าแบรนด์ เช่น คนที่ใช้เซรั่มวิตามิน C ก็อยากได้ตัวอื่นที่มีสารนี้เหมือนกัน
- หลายแบรนด์มีการตั้งราคาสูง แต่ส่วนผสมจริงๆ อาจใกล้เคียงกับแบรนด์ที่ราคาย่อมเยากว่า
- หาข้อมูลยาก โดยเฉพาะถ้าไม่มีความรู้เรื่อง Ingredients
- กลัวใช้แล้วแพ้/ไม่ได้ผล เพราะไม่แน่ใจว่าส่วนผสมอื่นๆ ในสูตรจะกระทบกับผิวหรือเปล่า
Pain point เหล่านี้ชี้ให้เห็นถึงความต้องการระบบที่สามารถแนะนำผลิตภัณฑ์ทดแทนโดยอิงจากส่วนผสมมากกว่าแบรนด์และหากสามารถเปรียบเทียบราคาหรือแสดงตัวเลือกที่ประหยัดกว่าได้ด้วย ก็จะยิ่งเพิ่มคุณค่าให้กับการตัดสินใจของผู้บริโภค
แล้วทั้งสองคน มีส่วนช่วยอะไรในโปรเจกต์นี้บ้าง
ยูกิ: รับผิดชอบด้าน UX Research และออกแบบ UI หลักของระบบเลยค่ะ เช่น
- หน้าหลัก: แสดงรายการสินค้าพร้อมแนะนำสกินแคร์ที่มีส่วนผสมคล้ายกัน
- หน้ารายละเอียดสินค้า: โชว์ข้อมูลครบ และเมื่อเลื่อนลงมาจะพบส่วน “ผลิตภัณฑ์ที่มีส่วนผสมคล้ายกัน”
- หน้าค้นหา: มีช่องให้พิมพ์ชื่อสกินแคร์เดิม, ระบบจะแสดง “ตัวทดแทน” ที่มีส่วนผสมใกล้เคียงพร้อมราคา
ธี: หน้าที่ของผมคือทำความเข้าใจปัญหาของผู้ใช้งานก่อน แล้วแปลงออกมาเป็น requirement ที่ทีม dev และ data scientist เข้าใจได้ครับ ในเชิงปฏิบัติ ผมจะทำหลายอย่าง เช่น:
- วิเคราะห์กลุ่มผู้ใช้งาน (User Segment)
- เขียน Business Case ของระบบ
- กำหนด Key Metrics ที่เราจะวัดว่า AI แนะนำดีจริงไหม เช่น Accuracy, AUC, Confidence
- ทำ Data Mapping ส่วนผสมในสกินแคร์ เพื่อให้ทีมทำ Association Rule Mining ได้
- ช่วยทีม UX ในการวาง Use Case เช่น “ถ้าคนพิมพ์ชื่อสินค้า A แล้วอยากได้ตัว B ที่ใกล้เคียงที่สุด ระบบควรแนะนำยังไง”
แล้วระบบที่ทำ มันทำงานยังไง
ธี: เราใช้ AI วิเคราะห์ส่วนผสมในสกินแคร์ 2,000 กว่ารายการครับ ระบบแนะนำผลิตภัณฑ์แบบ AI ที่ใช้ข้อมูลทั้งจาก ingredients โปรเจกต์นี้เป็นการผสมผสานระหว่าง Data Mining, AI, และความเข้าใจเชิงผู้บริโภค เพื่อยกระดับประสบการณ์เลือกซื้อสกินแคร์ให้ฉลาดขึ้น ง่ายขึ้นและเหมาะกับแต่ละคนมากขึ้น
ฟีเจอร์หลักๆ เลยคือแนะนำสินค้าที่มีส่วนผสมคล้ายกันมาทดเเทนถ้าของหมด ทีมผู้พัฒนาได้ออกแบบและสร้างโปรเจกต์นี้ขึ้น เพื่อพัฒนาระบบแนะนำผลิตภัณฑ์ (Recommendation System) ที่สามารถแนะนำทางเลือกอื่นที่มี ส่วนผสมหลักเหมือนกันหรือใกล้เคียง พร้อมเปรียบเทียบราคาจากหลายแบรนด์ เพื่อให้ผู้ใช้เลือกได้ตรงใจและคุ้มค่า รองรับการใช้งานร่วมกับ แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ เพื่อใช้งานได้จริง
ทำ UX สำหรับสกินแคร์ ยากกว่าที่คิดไหม
ยูกิ: ยากกว่าที่คิดเยอะเลยค่ะ เพราะต้องเข้าใจทั้งผู้ใช้ทั่วไปที่ไม่รู้จัก Ingredient กับผู้ใช้สาย Skincare ที่ดู Ingredient ทุกตัว บางคนแค่รู้ว่าผิวแพ้ง่าย บางคนอยากได้ AHA 5% แบบเป๊ะ เราเลยต้องออกแบบให้ตอบโจทย์ได้ทุกกลุ่ม รวมถึงเทส Flow ว่าต้องง่ายภายใน 3 คลิก ไม่งั้นผู้ใช้จะหนีไปก่อน ฮาาา
ใช้เครื่องมือหรือวิธีการอะไรในการทำ UX บ้าง
ยูกิ: ใช้ Figma ในการออกแบบ UI ค่ะ ส่วนการทำ UX เราเริ่มจาก user persona และ pain point จริง มีทำ user flow, wireframe, prototype และ usability test กับทีม รวมถึงทำ style guide เพื่อให้ dev ทำต่อได้ง่ายใน sprint ต่อไป
ช่วงทำโปรเจกต์มีเรื่องไหนท้าทายที่สุด
ธี: การทำความสะอาดข้อมูลครับ ชื่อสารแต่ละตัวมีหลายชื่อมาก แล้วเวลาใช้ในสูตรก็ไม่ได้พิมพ์เหมือนกันเป๊ะ ต้องใช้เวลาเยอะกับการจัดระเบียบข้อมูล อีกเรื่องคือการประเมินผลระบบ ต้องออกแบบวิธีทดสอบให้รู้ว่า AI แนะนำได้ดีจริงหรือเปล่า
ได้เรียนรู้อะไรจากการทำโปรเจกต์นี้บ้าง
ธี: ผมได้เข้าใจว่า Business Analyst ไม่ใช่แค่คนจด requirement แต่เป็นเหมือน “ล่าม” ที่แปลภาษาระหว่างผู้ใช้ ทีมดีไซน์ และนักพัฒนา เราเป็นคนคอยถามคำถามว่า “ทำแบบนี้แล้วผู้ใช้จะได้อะไร?” หรือ “สิ่งที่เราทำมันตอบโจทย์ pain point จริงไหม?” แล้วเราก็ต้องสื่อสารให้คนหลายกลุ่มเข้าใจด้วยภาษาที่เขาเข้าใจ ซึ่งไม่ง่ายเลย แต่สนุกมากครับ
ยูกิ: UX ไม่ใช่แค่เรื่อง ‘ความสวย’ หรือ ‘ใช้งานง่าย’ แต่คือการเข้าใจปัญหาที่แท้จริงของผู้ใช้ แล้วออกแบบวิธีแก้ไขให้เขารู้สึกดีกับการใช้งาน ได้ลองใช้ Tools แบบมืออาชีพ เช่น Figma, Canva และเรียนรู้การทำ Usability Testing กับคนจริงๆ แล้วเอาผลมาปรับงานต่อ ซึ่งต่างจากการทำโปรเจกต์ในคลาสมาก เพราะที่นี่ต้องคิดถึงทั้งระบบและความเป็นไปได้เชิงเทคนิคด้วย อีกอย่างที่สำคัญมากคือ เราได้เรียนรู้การทำงานร่วมกับ ทีม Data, Dev และ Business Analyst ซึ่งทำให้เห็นว่าการออกแบบดีๆ มันเกิดขึ้นได้เพราะเราฟังและเข้าใจคนอื่นก่อน ไม่ใช่แค่ทำตามใจตัวเอง
มีอะไรอยากฝากถึงเพื่อนๆ ที่อยากฝึกงานในสาย UX/UI และ Business Analyst บ้าง
ยูกิ: อยากให้กล้าลองค่ะ UX ไม่ใช่แค่สวย แต่มันคือ “การเข้าใจมนุษย์” ให้ลึกมากพอ แล้วเปลี่ยนสิ่งนั้นเป็นประสบการณ์ที่ดี ถ้าชอบคิดแทนผู้ใช้ ชอบถามว่า “ทำไมคนไม่คลิก?” หรือ “อะไรที่ทำให้เขาง่ายขึ้น?” สายนี้น่าจะเหมาะเลยค่ะ
ธี: อยากบอกว่า Business Analyst เป็นสายที่ต้องคิดเยอะ ฟังเยอะ และตั้งคำถามให้เก่งครับ ถ้าเป็นคนที่สงสัยตลอดว่า “ทำไมคนถึงทำแบบนี้?” หรือ “จะทำยังไงให้สิ่งนี้ดีขึ้น?” ผมว่าเหมาะมาก
แล้วได้อะไรจากการฝึกงานกับ Blueseas บ้าง
ยูกิ: ได้เรียนรู้ว่าการทำโปรเจกต์ในโลกจริงไม่เหมือนห้องเรียนเลยค่ะ ต้องฟังเสียงผู้ใช้จริง คิดถึงการใช้งานจริงและทำงานร่วมกับทีมหลายฝ่าย ทำให้เรารู้สึกว่าการทำงานร่วมกันเป็นพลังที่สำคัญมาก จากตอนแรกที่คิดว่าเรายังไม่เก่งพอ จนตอนนี้ก็รู้สึกมั่นใจมากขึ้นว่าเราพร้อมจะเติบโตต่อในสายงานนี้จริงๆ
ธี: ได้เห็นตัวเองโตขึ้นแบบไม่รู้ตัว ไม่ใช่แค่ให้เราทำงาน แต่ให้เราเข้าใจว่า ‘งาน’ คืออะไร ทั้งกระบวนการคิด การสื่อสารข้ามทีม และการรับผิดชอบงานในโลกจริง ทุกอย่างที่เราได้ทำ ล้วนเป็นทักษะที่ตลาดงานต้องการ
สิ่งเหล่านี้สะท้อนให้เห็นว่า Blueseas เห็นคุณค่าในศักยภาพของคนรุ่นใหม่และเชื่อมั่นว่าความคิดสร้างสรรค์ในวันนี้ คือจุดเริ่มต้นของนวัตกรรมใหญ่ในอนาคต งานวิจัยนี้แสดงให้เห็นว่า AI สามารถนำมาใช้วิเคราะห์ระดับส่วนผสมในสกินแคร์ ได้อย่างแม่นยำ พร้อมพัฒนาเป็นระบบแนะนำผลิตภัณฑ์อัจฉริยะ ที่ใช้งานได้จริงบนแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ ช่วยให้ผู้บริโภคตัดสินใจซื้อได้ง่ายขึ้นและเหมาะสมกับผิวของตนเองมากขึ้น โปรเจกต์นี้เป็นตัวอย่างที่ดีของการหลอมรวม Data + AI + ความเข้าใจผู้บริโภค และสะท้อนว่า “ความคิดสร้างสรรค์ของเด็กรุ่นใหม่” สามารถสร้างของจริงที่ใช้ได้บนแพลตฟอร์มธุรกิจ
ที่ Blueseas ให้โอกาสได้คิด ได้เสนอและได้ลงมือทำจริง โดยไม่มีกรอบจำกัดจากอายุ เราเชื่อว่าพื้นที่ปลอดภัยของไอเดีย คือจุดเริ่มต้นของนวัตกรรมและนี่คือตัวอย่างสุดปังจากฝีมือของนักศึกษาฝึกงาน ที่อาจกลายเป็นนวัตกรรมใหญ่ในวันข้างหน้า #InternDiaries #TechForLife
