ในวันที่โลกธุรกิจไม่ได้หมุนด้วยความเร็วแบบเดิมอีกต่อไป AI ได้เปลี่ยนบทบาทจากการเป็นทางเลือก กลายเป็นแกนหลักของเทคโนโลยีการตลาด หรือ MarTech อย่างเต็มตัว
การเสวนาหัวข้อ "AI-Powered MarTech 2026" ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของงานเปิดตัว Thailand's MarTech Report 2026 ได้เชิญ 3 ตัวแทนจากฝั่งของแพลตฟอร์ม ผู้เชี่ยวชาญ และผู้ใช้งานจริง ได้แก่ คุณเอี้ยนเต๋อ อวี (Yente Yu) หรือคุณเต๋อ ผู้จัดการทั่วไปประจำเครสเซนโด้ แล็บ (Crescendo Lab) ประเทศไทย, คุณจิตติพงศ์ เลิศประดิษฐ์ หรือคุณบอล ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีการตลาด และ คุณฐณวัฒน์ ธัญคีรีลักษณ์ หรือคุณกุ่ย ผู้อำนวยการฝ่ายการตลาดดิจิทัล บริษัท อินฟินิท ออโตโมบิล (Infinite Automobile) เพื่อร่วมสำรวจทิศทางที่นักการตลาดไทยต้องปรับตัวภายในปี 2569 นี้
➡️AI Decision Framework: เมื่อไหร่ควรใช้ AI เมื่อไหร่ควรใช้คน
ธุรกิจในปัจจุบันต่างขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งหนึ่งในสิ่งที่ท้าทายที่สุดสำหรับนักการตลาดไม่ใช่การเข้าถึงเทคโนโลยี แต่คือการเลือกเทคโนโลยีให้ถูกที่และถูกงาน คุณเต๋อ จากเครสเซนโด้ แล็บ ได้นำเสนอแนวคิดในการแบ่งประเภทงานเพื่อเลือกใช้เครื่องมือให้เหมาะสมกับบริบทของธุรกิจ โดยพิจารณาจาก 2 แกนหลัก คือ ความซับซ้อนของงาน และระดับความผิดพลาดที่ยอมรับได้
Human-AI Collaboration (งานซับซ้อนสูง + พลาดไม่ได้): สำหรับกลยุทธ์ที่ต้องอาศัยความแม่นยำและวิจารณญาณมนุษย์ โดย AI จะทำหน้าที่เป็นเพียงที่ปรึกษา แต่การตัดสินใจสุดท้ายต้องเป็นมนุษย์เสมอ
Autonomous AI Operation (งานซับซ้อนสูง + พลาดได้บ้าง): นี่คือพื้นที่ของ AI ยุคใหม่ ที่สามารถทำงานที่ซับซ้อนได้โดยอัตโนมัติ เนื่องจากความเสี่ยงจากความผิดพลาดอยู่ในระดับที่ยอมรับได้ หรือมีระบบช่วยลดโอกาสผิดพลาด
Traditional Automation (งานไม่ซับซ้อน + พลาดไม่ได้): สำหรับงานที่เป็นกระบวนการตายตัวและต้องการความแม่นยำสูงจนแทบจะผิดพลาดไม่ได้ งานกลุ่มนี้ไม่จำเป็นต้องใช้ AI โดยใช้เครื่องมือ RPA หรือระบบ Automation พื้นฐานก็เพียงพอและมีประสิทธิภาพ เช่น การจัดทำรายงานสรุปยอดขายรายวัน หรือการทำงานซ้ำ ๆ ตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้
AI & Automation (งานไม่ซับซ้อน + พลาดได้บ้าง): สำหรับงานที่ไม่ซับซ้อนมาก แต่ต้องการความรวดเร็วและยอมรับความคลาดเคลื่อนได้บ้าง เพื่อแลกกับประสิทธิภาพการทำงานที่พุ่งสูงขึ้น เช่น ระบบ Chatbot ตอบคำถามพื้นฐาน หรือการกรองข้อมูลข่าวสารเบื้องต้น โดย AI จะเข้ามาจัดการงานที่น่าเบื่อและซ้ำซาก ช่วยประหยัดเวลาและเพิ่มความคล่องตัวให้ทีมการตลาดได้มหาศาล
➡️ใช้ AI ช่วยทลายกำแพงเทคนิค ให้ทำได้มากกว่าแค่คิด
วงการการตลาดในประเทศไทยปรากฏให้เห็นทิศทางที่ชัดเจนว่า AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือเสริม แต่กำลังกลายเป็นหัวใจหลัก ที่ช่วยให้นักการตลาดทำงานได้ฉลาดและลึกซึ้งยิ่งขึ้น หมดยุคที่นักการตลาดต้องรอทีม IT มาจัดการระบบหลังบ้านให้เพียงอย่างเดียว เพราะปัจจุบันนักการตลาดสามารถสร้างและเชื่อมโยง Workflow การทำงานที่ซับซ้อนได้ด้วยตัวเอง โดยมีเทรนด์ Vibe Coding ช่วยให้นักการตลาดที่ไม่เก่งโปรแกรมมิ่ง สามารถใช้ AI ช่วยเขียนโค้ดเบื้องต้นเพื่อสร้าง Prototype หรือเชื่อมต่อระบบต่าง ๆ ได้ด้วยตนเอง ทำให้ไอเดียการตลาดไม่ติดขัดที่ขั้นตอนทางเทคนิคอีกต่อไป
➡️เข้าใจ "เจตนา" ไม่ใช่แค่ "คำค้น" ด้วย Semantic Search
การค้นหาข้อมูลในปี 2569 จะเปลี่ยนจาก Keyword-based ไปสู่ Semantic Search ระบบจะเข้าใจ "บริบท" และ "อารมณ์" ของผู้ใช้ เช่น เมื่อลูกค้าค้นหาคำว่า "Beach Outfit" (ชุดไปทะเล) ระบบในอดีตอาจจะหาแค่เสื้อที่มีคำว่า "Beach Shirt" (เสื้อไปทะเล) ติดอยู่ แต่ระบบใหม่ที่ใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์ (Vector DB) จะเข้าใจบริบทว่าลูกค้ากำลังจะไปทะเล จึงเลือกนำเสนอสินค้าที่เกี่ยวข้องกับความรู้สึกและกิจกรรม เช่น ครีมกันแดด แว่นตากันแดด หรือกางเกงขาสั้น แม้สินค้าเหล่านั้นจะไม่ได้ระบุคำว่า "Beach" ในชื่อสินค้าเลยก็ตาม
➡️กลยุทธ์ 3A: ปลดล็อก ROI ด้วย AI
เมื่อ AI กลายเป็นหัวใจสำคัญของการทำธุรกิจ คุณเต๋อได้แชร์แนวคิด 3A เพื่อช่วยให้นักการตลาดสร้างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่สูงขึ้น โดยประยุกต์ใช้เทคโนโลยีอัจฉริยะ 3 ระดับ
Automatic AI: เริ่มต้นจากการเปลี่ยนงานรูทีนที่ใช้เวลานานให้กลายเป็นระบบอัตโนมัติ ช่วยให้นักการตลาดลดขั้นตอนการทำงานที่ซ้ำซาก และนำเวลาไปโฟกัสกับการวางกลยุทธ์ที่สำคัญกว่า โดยเปรียบเสมือนจุดเริ่มต้นในการสร้างรากฐานด้าน AI ให้กับองค์กร
Agentic AI: ก้าวไปอีกขั้นกับ AI ที่ไม่ได้ทำตามคำสั่งเพียงอย่างเดียว แต่สามารถตัดสินใจและดำเนินการได้ด้วยตัวเองในขอบเขตที่กำหนด
Actionable AI: ทำให้ข้อมูลที่มีอยู่ไม่ได้เป็นเพียงแค่รายงาน แต่เปลี่ยนเป็นแนวปฏิบัติที่จับต้องได้จริง โดยช่วยวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าและเสนอทางเลือกในการลงมือทำเพื่อสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ชัดเจน
➡️เปิด Case Study อุตสาหกรรมยานยนต์
ในยุคที่อุตสาหกรรมยานยนต์แข่งขันกันรุนแรงท่ามกลางสภาวะเศรษฐกิจที่ท้าทาย ผู้ประกอบการในภาคธุรกิจนี้ต่างเร่งปรับตัวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและลดต้นทุนที่ไม่จำเป็น โดยคุณกุ่ย จากอินฟินิท ออโตโมบิล ได้แบ่งปันประสบการณ์ในการใช้ MarTech บริหารแบรนด์ยานยนต์ ซึ่งเป็นธุรกิจที่ลูกค้าใช้เวลาตัดสินใจนานและมีราคาสูง เพื่อช่วยเปลี่ยนบทสนทนาทั่วไปให้กลายเป็นยอดขายจริง
ปัญหาใหญ่ที่ทีมการตลาดและทีมขายในธุรกิจยานยนต์มักพบเจอ คือข้อมูลลูกค้าที่กระจัดกระจายอยู่ตามช่องทางต่าง ๆ เช่น เมตา (Meta) และไลน์ (LINE) ซึ่งเป็นช่องทางหลักที่ลูกค้าใช้สอบถามข้อมูล
บริษัทจึงให้ความสำคัญกับการบริหารแชท เพื่อรวมศูนย์ข้อมูลจากทุกช่องทางเข้าด้วยกัน พร้อมติดแท็ก (Tag) ข้อมูลลูกค้าแต่ละราย เพื่อให้เห็นภาพรวมของลูกค้าอย่างชัดเจน ซึ่งช่วยลดความซ้ำซ้อนและทำให้บุคลากรทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ ท่ามกลางทรัพยากรที่จำกัด
เมื่อข้อมูลถูกรวมศูนย์แล้ว ขั้นตอนต่อมาคือการนำ AI เข้ามาทำ Lead-Scoring เพื่อคัดกรองว่าผู้ที่ติดต่อเข้ามาคนไหนคือผู้ซื้อตัวจริง โดย AI จะวิเคราะห์พฤติกรรมและการโต้ตอบ เพื่อแยกแยะระหว่างผู้ที่แค่สอบถามทั่วไป กับผู้ที่มีความต้องการซื้อสูง สิ่งนี้จะช่วยลดการเสียโอกาสของทีมขาย เพราะธุรกิจยานยนต์มักเสียเวลาและบุคลากรไปกับกลุ่มคนที่ไม่ใช่กลุ่มเป้าหมายจริง การใช้ AI ช่วยจัดลำดับความสำคัญ ทำให้พนักงานขายสามารถโฟกัสไปที่ลูกค้าที่มีศักยภาพสูงได้ทันที
อีกหนึ่งกุญแจสำคัญในการปิดการขายยุคนี้ คือการเปลี่ยนผ่านจากการตลาดแบบเหมาโหล (One-size-fits-all) ไปสู่การนำเสนอที่ตรงใจลูกค้าแบบรายคน โดยนำ Generative AI เข้ามาสร้างสรรค์เนื้อหาและสื่อภาพให้สอดคล้องกับไลฟ์สไตล์ที่แตกต่างกัน เช่น หากระบบวิเคราะห์พบว่าลูกค้าสนใจรถเพื่อการพักผ่อนแบบครอบครัว AI จะนำเสนอภาพลักษณ์การใช้งานในรูปแบบ Family Setup หรือหากลูกค้ามีไลฟ์สไตล์สายผจญภัย ระบบจะปรับการนำเสนอเป็นภาพ Camping Lifestyle แทน ซึ่งการนำเสนอเช่นนี้ช่วยให้การสื่อสารทรงพลังและปิดการขายได้จริงผ่านความเข้าใจในตัวตนที่แท้จริงของลูกค้าแต่ละราย
➡️Word of Wisdom สู่ความสำเร็จในการประยุกต์ใช้ AI MarTech
นอกเหนือจากโมเดลการทำงานที่มีประสิทธิภาพแล้ว ทั้ง 3 ท่านยังได้ทิ้งท้ายด้วยการให้คำแนะนำแก่ธุรกิจที่ต้องการทรานส์ฟอร์มองค์กร ดังนี้
ยึดเป้าหมายทางธุรกิจเป็นตัวตั้ง: ก่อนที่จะเริ่มลงทุนในเทคโนโลยีใด ๆ สิ่งสำคัญที่สุดคือการกำหนดเป้าหมายให้ชัดเจนเสียก่อน อย่าเริ่มต้นจากตัวเครื่องมือ เนื่องจาก MarTech แต่ละประเภทถูกออกแบบมาเพื่อตอบโจทย์ที่แตกต่างกัน การมีหมุดหมายที่แม่นยำจะช่วยให้เลือกโซลูชันได้เหมาะสมที่สุด และส่งผลให้โปรเจกต์สามารถต่อยอดและเติบโตได้อย่างยั่งยืนในระยะยาว
สร้างฐานข้อมูลที่แข็งแกร่งและการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับ AI: รากฐานที่สำคัญที่สุดของระบบอัจฉริยะคือข้อมูล หากข้อมูลไม่มีคุณภาพ แม้จะมี AI ที่ล้ำสมัยเพียงใด ก็ไม่สามารถแสดงประสิทธิภาพออกมาได้เต็มที่ ตามหลักการ Garbage In, Garbage Out นอกจากนี้ ต้องตระหนักเสมอว่า AI ไม่ได้เข้ามาเพื่อแทนที่คน แต่เข้ามาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในธุรกิจยานยนต์ที่ AI อาจช่วยคัดกรองลีดได้แม่นยำ แต่จุดตัดสินใจสุดท้ายในการปิดการขายยังคงต้องอาศัยทักษะการเจรจาและความสัมพันธ์ที่สร้างโดยพนักงานเอง
เลือกเทคโนโลยีที่รองรับการเชื่อมต่ออย่างไร้รอยต่อ: ในโลกการตลาดดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การเลือกใช้เครื่องมือที่มีความยืดหยุ่นและสามารถเชื่อมต่อกับระบบอื่น ๆ ผ่าน API ถือเป็นกลยุทธ์ที่มองการณ์ไกล เพราะจะช่วยให้การแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างแพลตฟอร์มเป็นไปอย่างราบรื่น ลดกำแพงด้านเทคนิค และรองรับการขยายตัวของอีโคซิสเต็มทางธุรกิจในอนาคตได้
ทั้งนี้ การก้าวเข้าสู่ยุค AI MarTech ในปี 2569 จึงไม่ใช่เพียงเรื่องของการวิ่งตามเทคโนโลยีให้ทัน แต่ยังต้องปรับใช้เครื่องมืออย่างมีกลยุทธ์ โดยเข้าใจในบริบทของงานและเป้าหมายทางธุรกิจที่ชัดเจน เพื่อแบ่งขอบเขตหน้าที่ระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร โดยที่ยังคงรักษาคุณค่าของปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์ไว้เป็นจุดตัดสินใจสุดท้ายในการสร้างความสัมพันธ์ที่ยั่งยืนกับลูกค้า