พฤติกรรมของผู้บริโภคในปัจจุบันที่กระจัดกระจายอยู่ตามแพลตฟอร์มต่าง ๆ ทำให้เส้นทางก่อนการตัดสินใจซื้อ (Customer Journey) ซับซ้อนขึ้นมาก การมอง CRM (Customer Relationship Management) เป็นเพียงเครื่องมือ รักษาฐานลูกค้า จึงอาจไม่ใช่กลยุทธ์ก้าวทันยุคอีกต่อไป โดยเฉพาะในโลกการตลาดที่ AI เข้ามามีบทบาทอย่างมากต่อการยกระดับ CRM ตลอดทั้ง Funnel
สองผู้เชี่ยวชาญอย่าง คุณ Michael Chen CEO & Co-Founder จาก BUZZEBEES และคุณแนท ธิติพร ธรรมาภิมุขกุล CMO จาก Boonrawd Trading ได้มาร่วมเปิดอินไซต์ของ CRM ยุคใหม่ พร้อมเผยเบื้องหลังการเปลี่ยนผ่านจากการเก็บ Data สู่การใช้ AI ขับเคลื่อนยอดขาย ในเซสชัน AI-POWERED OMNI-FUNNEL GROWTH ที่งาน Marketing Conference 2026: Agentic Marketing
CRM ยุคใหม่ต้องเป็น Omni-Funnel เชื่อม Acquire Purchase Retain ไร้รอยต่อ
คุณ Chen เผยว่า ในอดีต Marketing Funnel ถูกแบ่งออกเป็น 3 ส่วนอย่างชัดเจน ประกอบด้วย การหาลูกค้าใหม่ (Acquire) การมีช่องทางที่ลูกค้าสามารถซื้อได้ (Purchase) และการเก็บข้อมูลรักษาลูกค้า (Retention)
แต่ทุกวันนี้ผู้บริโภคเปิดรับสื่อจากทั้ง TikTok, Facebook, IG, LINE หรืออินฟลูเอนเซอร์ แล้วข้ามไปซื้อของบน E-commerce อย่าง Shopee, Lazada หรือแม้แต่หน้าร้านออฟไลน์ได้ทันที การทำ CRM จึงต้องเชื่อมต่อทั้ง 3 ส่วนนี้ เข้าไว้ด้วยกัน ดังนี้
- Acquire: จากเดิมที่ต้องพึ่งพาโฆษณา Mass Media เช่น ทีวี และป้าย Out of Home ปัจจุบันก็เปลี่ยนมาเป็นการดึงดูดลูกค้าหน้าใหม่เข้าสู่ระบบผ่านช่องทางดิจิทัลและ Social Commerce
- Purchase: เปลี่ยนความสนใจให้กลายเป็นการสั่งซื้อที่สะดวกที่สุด ด้วยการเพิ่มช่องทางการขาย ไม่ว่าจะบนออนไลน์หรือออฟไลน์
- Retain: เก็บ First-Party Data เพื่อนำกลับมาเสนอสิ่งที่ตรงใจ เกิดการซื้อซ้ำ (Repeat Purchase) และเพิ่มมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า (Lifetime Value)
ปฏิวัติวงการ FMCG จากผู้ขายที่ไม่รู้จักหน้าลูกค้า สู่ Direct-to-Consumer
ด้านคุณแนทได้ยกตัวอย่างความท้าทายใหญ่ที่ น้ำดื่มสิงห์ ซึ่งเป็นสินค้าอุปโภคบริโภค (FMCG) ต้องเผชิญ นั่นคือการขายผ่านร้านค้าส่ง และห้างสรรพสินค้า ที่แม้จะขายน้ำได้ปีละหลายพันล้านขวด แต่แบรนด์กลับไม่มี Data ลูกค้าเป็นของตัวเอง ทำให้แบรนด์ ไม่เคยรู้เลยว่าใครคือผู้ซื้อตัวจริง
อย่างไรก็ตาม การผนึกกำลังกับ BUZZEBEES เพื่อทำ CRM โดยการสร้างแพลตฟอร์ม Singha Reward ในช่วง 8-9 ปีที่ผ่านมา ได้เข้ามาแก้โจทย์ตรงนี้ ซึ่งทั้งคุณแนทและคุณ Chen ต่างบอกเป็นเสียงเดียวกันว่าเป็นเรื่องที่ใหม่ ยาก และท้าทายมากสำหรับธุรกิจ FMCG ในยุคนั้น
ทั้งนี้ สิ่งที่แบรนด์ได้รับจากการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ ได้แก่
- การใช้จ่ายงบประมาณที่มีคุณภาพมากขึ้น จากเดิมที่เคยหมดเงินหลักล้านไปกับการโฆษณากิจกรรมชิงโชค แต่พอเปลี่ยนมาใช้ระบบดิจิทัล งบโฆษณาถูกเปลี่ยนมาเป็นของรางวัลให้ผู้บริโภคโดยตรง และสื่อสารตรงผ่าน LINE ได้ทันที
- การทำ CRM ช่วยให้แบรนด์มอบสิทธิประโยชน์ตรงถึงผู้บริโภคจริง โดยในอดีตการจัดโปรโมชันลดราคาผ่านร้านค้าส่ง (Wholesale) มักไปไม่ถึงผู้บริโภคปลายทาง เพราะส่วนลดตกอยู่กับพ่อค้าคนกลาง
- ต้นทุนต่อสิทธิ์ถูกลง แต่ผลลัพธ์มหาศาล จากเดิมที่เคยได้สิทธิ์ชิงโชคหลักล้านสิทธิ์ด้วยการใช้จ่ายงบประมาณหลักล้าน แต่ปัจจุบัน Singha Reward มีการร่วมสนุกสูงถึง 4060 ล้านสิทธิ์ ต้นทุนต่อหน่วยลดลง พิสูจน์ ROI ได้ชัดเจนขึ้น
- เกิดช่องทาง Brand.com / D2C: เมื่อมี Data แบรนด์สามารถต่อยอดไปสู่บริการส่งตรงถึงบ้านผ่าน E-commerce และแพลตฟอร์มของตัวเอง ทำให้ลูกค้าซื้อสินค้าได้สะดวกขึ้นโดยไม่ต้องแบกน้ำหนักจากห้าง และแบรนด์ยังลดการเสียค่า GP ให้แพลตฟอร์มคนกลางอีกด้วย
ปลดล็อก Data เสริมพลัง AI ขับเคลื่อนสู่ยอดขาย
ถ้าไม่มี Data ก็ไม่ต้องพูดถึง AI เพราะ AI ไม่ใช่เวทมนตร์ แต่ Data คือเชื้อเพลิงที่ทำให้ AI ทำงานได้ คุณ Chen กล่าวถึงความสำคัญของ Data และ AI
ในอดีต การทำการตลาดให้เหมาะสมกับแต่ละบุคคล (Personalized Marketing) ต้องใช้ทีมงานจำนวนมาก ทั้งนักวิเคราะห์และนักการตลาด ต้องคอยนั่งอ่าน Dashboard คัดแยก Segment และยิงโฆษณา ซึ่งมีต้นทุนสูงและไม่คุ้มค่ากับการลงทุน แต่การมาถึงของ AI ได้เข้ามาเปลี่ยนเกมใน 3 มิติหลัก:
1. Personalization & Marketing Automation (Right Customer, Right Offer, Right Time)
AI กลายเป็นเครื่องมือที่เข้ามาช่วยวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า ประเมินว่าลูกค้าคนไหนกำลังจะเลิกซื้อ เพื่อยิงโปรโมชันดึงกลับมา หรือลูกค้ารายใดควรเสนอสินค้าข้ามหมวด (Cross-selling) นอกจากนี้ หากลูกค้าปิดการแจ้งเตือนใน LINE ระบบ AI Automation ยังสามารถทำ Dynamic Retargeting ยิงโฆษณาผ่าน Facebook, IG หรือ SMS ไปหาลูกค้ารายนั้นได้โดยอัตโนมัติ
2. Dynamic Pricing
ในอนาคตอันใกล้ เมื่อ Data และ AI แม่นยำขึ้น การให้ส่วนลดหรือโปรโมชันจะไม่จำเป็นต้องเหมือนกันทุกคน (One-Size-Fits-All) แต่จะสามารถทำ Dynamic Pricing ปรับสิทธิประโยชน์หรือราคาตามโพรไฟล์และพฤติกรรมของลูกค้าแต่ละบุคคลได้ คล้ายกับโมเดลการเสนอแพ็กเกจของธุรกิจโทรคมนาคม
3. AI Generative Dashboard
ปัญหาใหญ่ขององค์กรส่วนใหญ่คือ นักการตลาดอ่าน Data ไม่เก่ง ส่วนทีม Data ก็ไม่เข้าใจความต้องการทางธุรกิจ Dashboard ที่สร้างมาจึงไม่มีใครนำไปใช้จริง ปัจจุบัน AI เข้ามาช่วยวิเคราะห์และสร้าง Dashboard ตามสั่ง เพียงแค่พิมพ์ถาม AI ก็จะประมวลผลเป็นกราฟและสไลด์สรุปอินไซต์ให้ทันที
อยากเริ่มทำ Data และ AI ต้องเริ่มต้นอย่างไร?
สำหรับแบรนด์หรือองค์กรที่ต้องการปรับตัวเข้าสู่ยุค AI-Powered Funnel Growth นี่คือคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญทั้งสอง:
- ตั้งโจทย์ธุรกิจให้ชัดเจนก่อนเริ่มใช้เครื่องมือ: อย่าเริ่มจากคำถามว่าจะใช้เทคโนโลยีอะไร แต่ให้เริ่มจาก Pain Point ของธุรกิจ เช่น เราต้องการตัดงบโฆษณาที่ไม่จำเป็นออกไหม? หรือ เราต้องการดันยอดขายตรงโดยไม่ผ่านคนกลางใช่หรือไม่? แล้วนำโจทย์นั้นไปคุยกับผู้ให้บริการระบบ
- เก็บ First-Party Data ตั้งแต่วันนี้: หากธุรกิจของคุณยังไม่มีการเก็บข้อมูลลูกค้าโดยตรง ยิ่งเริ่มช้า คุณจะยิ่งเสียเปรียบในการแข่งขัน เพราะ AI จะไม่มีข้อมูลไปใช้ประมวลผลเพื่อต่อยอดให้ธุรกิจ
- มองหา Business Partner ที่พร้อมโตไปด้วยกัน: การเปลี่ยนผ่านด้าน Data ต้องอาศัยความเชื่อมั่นและการลองผิดลองถูก ดังนั้นการร่วมมือกับพาร์ตเนอร์ที่พร้อมจะช่วยคิด ช่วยพัฒนานวัตกรรม จะช่วยสร้างการเติบโตในระยะยาว
โดย ตนุพัฒน์ ปิยะรัตน์/ปนัยดา ปัทมโกวิท