MKT Con 2026, Marketing Conference 2026
Data กำลังกลายเป็นวัตถุดิบสำคัญของการตลาดมากขึ้นเรื่อยๆ ขณะที่ AI เข้ามาช่วยลดเวลาในการวิเคราะห์ข้อมูลจากชั่วโมงหรือเป็นวันให้เหลือเพียงไม่กี่นาที ทำให้นักการตลาดเห็นประเด็นและโอกาสจากข้อมูลมหาศาลได้เร็วกว่าเดิม แต่สิ่งสำคัญคือการแปลง Data เหล่านั้นให้กลายเป็น Insight และต้องเปลี่ยน Insight ให้กลายเป็นสิ่งที่ผู้บริโภครู้สึกและอยากมีส่วนร่วม
จากงาน Marketing Conference 2026 บนเวที Marketing Trends: Data Analytics and Activation ได้เล่าถึงการเชื่อมโยงระหว่าง Data ผสานเทคโนโลยี AI และ Human Insight นำมาวางแผนทางการตลาดที่สามารถสร้างผลลัพธ์ได้จริง ผ่านมุมมองของ คุณกล้า ตั้งสุวรรณ ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท ไวซ์ไซท์ (ประเทศไทย) จำกัด และ คุณพิริยะ กุลกาญจนาชีวิน Co-founder and Story Curator จาก Glow Story
Key Takeaways
- AI จะเข้ามามีบทบาทในการวิเคราะห์ Data มากขึ้น งานอ่านตารางและค้นหารูปแบบจำนวนมากสามารถให้ AI ช่วยจัดการได้
- คุณภาพของคำตอบจาก AI ขึ้นอยู่กับคุณภาพและบริบทของ Data ที่ป้อนเข้าไป การถาม AI จากความรู้ทั่วไปให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างจากการวิเคราะห์ข้อมูลจริงของแบรนด์และผู้บริโภค
- Social Data ยังมีคุณค่า เพราะช่วยให้เห็นเสียง ความรู้สึก ภาษา และ Conversation ที่เกิดขึ้นจากผู้บริโภคโดยตรง
- นักการตลาดยังต้องทำหน้าที่ Verify ข้อมูล ใช้ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านเพื่อชี้ทิศทาง และสร้างเชื่อมั่นให้กับผลลัพธ์ที่ได้จาก AI
- Data บอกให้รู้ว่า “เกิดอะไรขึ้น” ขณะที่การสังเกตพฤติกรรมมนุษย์ช่วยพาไปหาเหตุผลว่า “ทำไมจึงเกิดขึ้น”
จาก Excel สู่ AI เมื่อหน้าที่นักการตลาดเปลี่ยนไป
ภาพของ Data ในอดีตที่อยู่บนเอกสารกองสูงพะเนิน มีข้อมูลหลายร้อยแถว และต้องใช้สูตรคำนวนเพื่อค้นหาว่าเกิดอะไรขึ้นกับธุรกิจ สิ่งเหล่านี้อาจหายไปแล้วเมื่อมีเทคโนโลยี AI ที่ช่วยให้ Data ที่ดูว่าเป็นเรื่องยุ่งยากซับซ้อน ให้กลายเป็นเรื่องง่ายทำได้แค่ไม่กี่คลิก
โดย คุณกล้า มองว่า AI จะเข้ามารับบทบาทในการวิเคราะห์ข้อมูลมากขึ้น ตั้งแต่การสรุปข้อมูล สร้าง Visualization ไปจนถึงการช่วยตั้งสมมติฐานจากข้อมูลจำนวนมาก สิ่งสำคัญจึงอยู่ที่การมี Data ที่ดีพอให้ AI สามารถวิเคราะห์ได้หรือไม่ ตัวอย่างง่ายๆ หากถาม AI ว่า 3 ประเด็นเกี่ยวกับการออกกำลังกายที่คนไทยสนใจมากที่สุดคืออะไร AI สามารถสร้างคำตอบจากองค์ความรู้ที่มีอยู่ได้ทันที
แต่เมื่อเพิ่มข้อมูลจริง เช่น Social Data, Engagement, Conversation, Sentiment หรือข้อมูลพฤติกรรมเข้าไป AI จะสามารถวิเคราะห์รายละเอียดที่เฉพาะเจาะจงขึ้น เช่น ประเด็นไหนที่เกี่ยวกับการออกกำลังการแล้วกำลังได้รับความสนใจเพิ่มขึ้น เรื่องใดที่ได้รับ Engagement เพิ่มขึ้น หรือผู้บริโภคกำลังพูดถึงเรื่องการออกกำลังกายในบริบทแบบไหน
อย่างไรก็ตาม เมื่อ AI สามารถวิเคราะห์ Data แล้วนำไปสู่การวางแผนทางการตลาดได้ดีขึ้น แล้วนักการตลาดต้องทำอะไรเมื่อการวิเคราะห์และวางแผนไปอยู่ในมือของ AI แล้ว ตามความเห็นของคุณกล้าที่มองว่า นักการตลาดยังมีบทบาทสำคัญอย่างน้อย 3 ด้านทั้ง
- Verify – แน่นอนว่า AI สามารถสร้างคำตอบที่ดูสมเหตุสมผลได้ แต่ข้อมูลอาจคลาดเคลื่อนได้ นักการตลาดจึงต้องตรวจสอบทั้งความถูกต้องของข้อมูล แหล่งที่มา บริบททางธุรกิจ จริยธรรม ตลอดจนความเหมาะสมกับวัฒนธรรมและสังคม คำตอบจาก AI จึงควรถูกมองเป็นวัตถุดิบสำหรับการทำงานต่อ มากกว่าข้อสรุปที่พร้อมนำไปใช้ทันที
- Recommend – เมื่อ AI สามารถมองเห็นรูปแบบของ Data ได้เร็ว แต่ก็ยังไม่เข้าใจธุรกิจ สินค้า ตลาด และผู้บริโภคได้ดีกว่านักการตลาด ดังนั้นการตัดสินใจเลือกใช้แผนกลยุทธ์ใด แล้วธุรกิจควรเริ่มทำจากตรงไหน ความสามารถเฉพาะตัวของนักการตลาดจะช่วยชี้ให้เห็นทางที่เข้าใจความต้องการที่แท้จริงของธุรกิจ
- Trust – Insight ที่นำมาใช้จะมีประโยชน์ เมื่อคนในธุรกิจเชื่อถือและกล้าใช้ประกอบการตัดสินใจ นักการตลาดจึงต้องรู้ที่มาของข้อมูล เข้าใจข้อจำกัด และสามารถอธิบายเหตุผลได้ว่า ทำไมธุรกิจจึงควรเลือกกลยุทธ์การตลาดแบบนี้
Social Listening ยังคงสำคัญต่อนักการตลาด
บางคนอาจกำลังสงสัยว่า ทำไมยังต้องฟังเสียง Social Listening ทั้งที่ให้ AI ค้นหาข้อมูลเหล่านั้นได้ทันที สิ่งที่เกิดขึ้นคือข้อมูลจำนวนมากที่ AI ได้มา ส่วนใหญ่เป็นการเข้าผ่านเว็บไซต์ ผ่านการเรียบเรียงหรือสรุปโดยสำนักข่าว ผู้เขียน หรือธุรกิจอื่นมาแล้ว ขณะที่การสนทนาบน Social Media มีรายละเอียดที่แตกต่าง ทั้งภาษาเฉพาะกลุ่ม มุกประชด Meme ศัพท์วัยรุ่น และบริบทที่เปลี่ยนเร็วมาก
ตัวอย่างที่ยกมาเช่น บน Social Media พูดถึง 2 เต็ม 10 ในมุมมองของคนรุ่นใหม่อาจหมายถึงเฉยๆ หรือดีเยี่ยมแล้ว ซึ่งเป็นคำชม แต่ในมุมมองของ AI อาจตีความหมายว่าแย่แล้วที่ให้ความรู้สึกติดลบ
นั่นคือช่องว่างของการวิเคราะห์ Social Data ส่วนหนึ่งเป็นเพราะภาษาออนไลน์เปลี่ยนไปรวดเร็วตาม Generation ของคนและแพลตฟอร์ม หลายครั้งความหมายซ่อนอยู่ในภาษาเหล่านั้นอาจไม่ตรงกับความหมายจริงของภาษา ทำให้ Social Listening ยังคงมีบทบาทสำคัญในการนำเสียงของผู้บริโภคจริงเข้ามาเป็น Data และยังเป็นหน้าที่คนที่ต้องตีความสิ่งที่เกิดขึ้น
Data ทำให้สงสัย แต่ Human Insight ทำให้เข้าใจ
ในด้านของ คุณพิริยะ มองว่า ธุรกิจไทยยังคงต้องแข่งขันภายใต้ข้อจำกัดด้านงบประมาณ ขณะที่คู่แข่งบางรายที่เป็น Global Brand มีทั้งงบประมาณ เทคโนโลยี และทรัพยากรที่มากกว่า ทำให้ธุรกิจไทยส่วนใหญ่หันมาพึ่ง Data และ AI ซึ่งช่วยลดช่องว่างด้านเครื่องมือได้ ช่วยให้ธุรกิจขนาดเล็กมีงบประมาณจำกัดสามารถเข้าถึงการวิเคราะห์ที่เมื่อก่อนอาจต้องใช้ทีมการตลาดขนาดใหญ่
เมื่อทุกธุรกิจหันมาใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพบนงบประมาณที่จำกัด ส่งผลให้เกิดอีกปัญหาตามขึ้นมา นั่นคือการสร้างความแตกต่าง
นั่นจึงเป็นอีกหนึ่งเหตุผลที่การใช้คนทำงานยังคงมีข้อได้เปรียบ เพราะมนุษย์มีความเข้าใจบริบทที่แตกต่างกันและเข้าใจความเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น โดยมี Data เข้ามาเป็นจุดสำคัญที่จะช่วยสร้างความแตกต่าง เพราะ AI จะมองและวิเคราะห์ข้อมูลตามที่ Data มี แต่คนเมื่อเห็น Data อาจนำไปสู่ความสงสัยอื่นๆ ก่อนจะผ่านการวิเคราะห์แล้วลงมือหาคำตอบพร้อมทั้งเรียนรู้สิ่งที่เกิดขึ้น
กรณีศึกษา OneTouch ที่ได้ Data จากการสังเกต
คุณพิริยะ ยังได้ยกกรณีศึกษาการมองหา Human Insight ของ OneTouch ที่ซ่อนอยู่ในพฤติกรรมการซื้อถุงยางที่ร้านสะดวกซื้อ ซึ่งหากมองจาก Data การวางถุงยางอนามัยบริเวณเคาน์เตอร์ชำระเงินในร้านสะดวกซื้อดูเหมือนจะเป็นตำแหน่งที่ดีมาก เพราะอยู่ใกล้จุดจ่ายเงินและผู้บริโภคสามารถหยิบสินค้าได้ง่าย แต่เมื่อทีมลงไปสังเกตพฤติกรรมจริงของผู้บริโภคกลับพบรายละเอียดที่แตกต่างไป
ผู้บริโภคจะยังไม่หยิบซื้อทันที แต่จะเดินอยู่แถวนั้นเพื่อเช็กว่ามีคนอยู่บริเวณนั้นหรือไม่ โดยจะเดินไปเลือกสินค้าอื่นก่อน แล้ววนกลับมาใหม่เพื่อคนว่ามีคนรอจ่างเงินที่เคาน์เตอร์หรือไม่ เมื่อไม่มีคนแล้วจะนำสินค้ามาชำระเงิน เมื่อคิดเงินชิ้นสุดท้ายจะรีบหยิงถุงยางอย่างรวดเร็วแล้วนำมาคิดรวมกับสินค้าก่อนหน้านั้น
พฤติกรรมผู้บริโภคนี้คือ “ความเขิน” ซึ่ง AI ไม่เข้าใจเพราะ AI จะเห็นยอดขายเพียงอย่างเดียว นอกจากนี้เมื่อสำรวจพฤติกรรมผู้บริโภคยังพบอีกว่า ผู้ชายจำนวนหนึ่งพูดคุยกันเรื่อง “ขนาด” อยู่แล้ว แต่ผู้บริโภคจำนวนมากยังใช้ถุงยางจากความคุ้นเคย โดยไม่เข้าใจเรื่องขนาดอย่างจริงจัง นำไปสู่การคิดแคมเปญให้ผู้บริโภคมีส่วนร่วมที่หยิบเรื่องขนาดมาคุยด้วยภาษาที่สนุก เข้าถึงง่าย และสอดคล้องกับวัฒนธรรมการแซวกันของกลุ่มเป้าหมาย
ส่งผลให้มีคนเข้ามาร่วมกิจกรรมจำนวนมากรวมถึงการแท็กเพื่อน ทำให้สามารถเก็บ Data ได้ว่าใครกำลังพูดอะไร จนพบปัญหาว่า ผู้ชายจำนวนมากไม่เคยวัดขนาดของตัวเองอย่างจริงจัง จึงมีการพัฒนา watjuuu.com ขึ้นมาเพื่อช่วยให้ผู้ใช้สามารถวัดขนาดและสามารถเชื่อมไปสู่ Product ที่เหมาะสม
Agentic Commerce คนซื้อที่กลายเป็น AI
อีกเทรนด์ที่นักการตลาดต้องจับตามองคือ Agentic Commerce ซึ่ง Customer Journey เดิมผู้บริโภคจะเข้าสู่เว็บไซต์ของแบรนด์ ก่อนจะไปค้นหา ตรวจสอบข้อมูลจากรีวิวและซื้อผ่าน Marketplace แต่ในอนาคตอันใกล้ผู้ซื้อสินค้าอาจไม่ใช่มนุษย์อีกต่อไป โดย AI Agent จะเข้ามาเรียนรู้ความต้องการของคนบนบริบทต่างๆ เช่น งบประมาณ ช่วงเวลา สถานที่ จากจะทำการค้นหา เปรียบเทียบ วางแผน รวมไปถึงช่วยซื้อแทนผู้บริโภค
ตัวอย่างที่ช่วยให้เห็นภาพได้ชัด อย่างการวางแผนท่องเที่ยว ผู้บริโภคอาจบอก AI เพียงว่า มีงบเท่านี้ ต้องการเดินทางช่วงเวลานี้ อยากทำกิจกรรมนี้ และชอบในรูปแบบใด จากนั้น AI Agent จะทำการค้นหาเที่ยวบิน โรงแรม กิจกรรม และจัดงบประมาณให้ครบก่อนส่งมาให้ผู้บริโภคตรวจสอบเพื่อยืนยัน นั่นหมายความว่าลูกค้าที่เข้ามาซื้อบนออนไลน์จะไม่ใช่คนอีกต่อไป
การสร้างเว็บไซต์ Product Information, ราคา, Availability, Review, Specification, FAQ อาจมีความสำคัญมากขึ้น เพราะข้อมูลเหล่านี้คือวัตถุดิบที่ AI Agent ใช้ประกอบการตัดสินใจเลือกซื้อสินค้า
นักการตลาดปี 2027 ต้องเก่ง Data และยังต้องเข้าใจคน
สิ่งหนึ่งที่ทั้งคุณกล้าและคุณพิริยะมองเห็นว่า งานบางอย่างที่เคยใช้เวลามากสามารถส่งต่อให้ AI ช่วยจัดการได้ โดยงานที่ยกไปให้ AI ทำจะช่วยให้คนมีเวลามากขึ้น เวลาเหล่านี้ควรถูกนำกลับมาใช้กับงานที่มนุษย์ยังสร้างคุณค่าได้ ทั้งการตั้งคำถาม ตรวจสอบข้อมูล ลงพื้นที่เพื่อสังเกตพฤติกรรมผู้บริโภค และทำความเข้าใจความหมายของการสื่อสารที่ซ่อนอยู่
เพราะ Data สามารถบอกได้ว่าตอนนี้เกิดความเปลี่ยนแปลงอะไรขึ้น ส่วน AI ช่วยค้นหาและวิเคราะห์ได้ว่าเรื่องไหนน่าสนใจ ขณะที่ Social Listening ช่วยให้ได้ยินเสียงของผู้บริโภคกำลังพูดหรือสนใจเรื่องอะไรอยู่ และ Human Insight ช่วยให้เข้าใจว่า ทำไมผู้บริโภคคิดแบบนี้ รู้สึกและทำแบบนั้น เมื่อทั้งสี่ส่วนทำงานร่วมกันจะสามารถนำไปสู่ Creative, Activation, Conversation และผลลัพธืตามเป้าหมายของธุรกิจได้
สำหรับนักการตลาดในปี 2027 การจะใช้ AI หรือไม่อาจไม่ใช่เรื่องสำคัญอีกต่อไป เพราะสิ่งที่สำคัญกว่าคือมี Data ที่ดีเพียงพอและพร้อมใช้งานแล้วหรือยัง นักการตลาดเข้าใจความรู้สึกผู้บริโภคให้ลึกจริงแล้วใช่มั้ย และสามารถเปลี่ยนให้กลายเป็น Action ที่มีความหมายกับผู้บริโภคได้มากแค่ไหน
