เปิดเทรนด์ MarTech 2026 เกมใหม่ในยุค AI ตั้งแต่ Personalization, Zero-Party Data และ Customer Journey Automation นักการตลาดคนเก่งจะพลาดได้ไง

ในปี 2026 MarTech (Marketing Technology) ถูกกำหนดด้วยคำสำคัญหลักเพียงคำเดียว นั่นคือ “การลงมือทำจริง” องค์กรต่างๆ ไม่ได้มุ่งหา “เครื่องมือให้มากที่สุดไม่ว่าจะต้องจ่ายเท่าไร” อีกต่อไป แต่ให้ความสำคัญมากขึ้นกับว่าข้อมูลสามารถนำไปใช้งานได้จริงหรือไม่, Customer Journey ทำงานได้จริงหรือไม่, Personalization ให้ผลลัพธ์ที่ชัดเจนหรือไม่, AI ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและอัตราการแปลงได้จริงหรือไม่, และการดำเนินงานระยะยาวสามารถดำเนินต่อไปได้ภายใต้ข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัวและการปฏิบัติตามกฎระเบียบหรือไม่

บทความนี้สรุปเทรนด์ MarTech ที่สำคัญที่สุดสำหรับปี 2026 และนำเสนอแนวทางการวางแผนที่องค์กรสามารถนำไปใช้ได้โดยตรง เพื่อช่วยสร้าง MarTech Roadmap ที่ชัดเจนและสามารถลงมือทำได้จริง

ความสำคัญของการเกาะติดเทรนด์ MarTech

เมื่อเทรนด์เปลี่ยนแปลง ลำดับความสำคัญในการลงทุนขององค์กร, กลยุทธ์ข้อมูล, วิธีการผลิตคอนเทนต์, การออกแบบ Customer Journey และกรอบการวัดผลจะเปลี่ยนแปลงไปด้วยเช่นกัน สิ่งสำคัญของการใช้ MarTech สำหรับองค์กร มีมากมาย ไม่ว่าจะเป็น หลีกเลี่ยงการจัดซื้อที่สิ้นเปลืองและการนำไปใช้ที่ผิดทิศทาง (มีเครื่องมือมากเกินไปแต่ผลลัพธ์ไม่ชัดเจน) สร้าง Roadmap ที่มีโฟกัสมากขึ้น โดยขับเคลื่อนด้วย Use Case และผลลัพธ์ที่ต้องการ เติมเต็มช่องว่างด้านข้อมูลและสถาปัตยกรรมตั้งแต่เนิ่นๆ เพื่อให้ Personalization และ AI สามารถนำไปใช้ได้สำเร็จ และสร้างการเติบโตระยะยาวที่ยั่งยืนภายใต้ข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัวและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ดังนั้น เทรนด์ MarTech 2026 ที่น่าสนใจมีอะไรบ้าง มาดูกัน

เทรนด์ที่ 1: AI ถูกผสานรวมอย่างสมบูรณ์

ในปี 2026 AI ไม่ใช่ “เครื่องมือ AI เสริม” อีกต่อไป แต่ถูกฝังอยู่ในทุกชั้นของ MarTech Stack ทั้งข้อมูล, คอนเทนต์, Customer Journey และการวิเคราะห์ จะมีความสามารถที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทั้งหมด ดังนั้น ลองดู 3 ทิศทางของการผสานรวม AI ใน MarTech

#1 AI เพื่อเพิ่มผลิตภาพ (AI Productivity)

ช่วยร่างข้อความ, หัวข้อ, เนื้อหาใน EDM (Electronic Direct Mail) และรูปแบบโฆษณาต่างๆ
ช่วยทีมการตลาดเปิดตัวแคมเปญได้เร็วขึ้นและปรับปรุงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

#2 AI เพื่อการทำนาย (AI Prediction)

การเตือนความเสี่ยงการหยุดใช้บริการ, แนวโน้มการแปลง และศักยภาพ LTV
พัฒนาการแบ่งกลุ่มจากกฎเกณฑ์คงที่ไปสู่การทำนายแบบไดนามิก

#3 AI เพื่อการตัดสินใจและการเพิ่มประสิทธิภาพ (AI Decisioning and Optimization)

แนะนำคอนเทนต์หรือสินค้าที่ดีที่สุดถัดไป
เพิ่มประสิทธิภาพเวลาและความถี่ในการสื่อสาร
ปรับเปลี่ยนแนวทาง Customer Journey โดยอัตโนมัติ

ข้อแนะนำในการนำไปใช้สำหรับองค์กร

Phase 1: เริ่มต้นด้วยการนำ AI มาใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ เช่น Template คอนเทนต์ผสมผสานกับ GenAI
Phase 2: ขยายไปสู่การทำนายและ Personalization โดยมีฐานข้อมูลที่แข็งแกร่งและสมบูรณ์มากขึ้นเป็นตัวรองรับ
หลีกเลี่ยงการเปิดตัว AI Marketing แบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบเร็วเกินไป เพราะข้อมูลที่ไม่เพียงพอมักนำไปสู่ความล้มเหลว

เทรนด์ที่ 2: Real-Time Personalization

Personalization ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ EDM หรือการกำหนดกลุ่มเป้าหมายโฆษณา แต่ต้องสอดคล้องกันทุกช่องทางและสามารถตอบสนองต่อพฤติกรรมผู้ใช้แบบ Real-Time ได้ โดยนิยมความเป็น Real-Time Personalization ว่าคือการที่ระบบสามารถตอบสนองต่อพฤติกรรมของผู้ใช้งานบนเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชันได้ “ในทันที” (ระดับวินาทีหรือนาที) โดยมีกระบวนการหลัก 3 อย่างเกิดขึ้นเบื้องหลัง ได้แก่ 1) จำหน้าได้ ทราบกลุ่มเป้าหมาย ระบบระบุได้ทันทีว่าผู้ใช้คือใคร และจัดเขาเข้ากลุ่มลูกค้าที่เหมาะสม (Segment) ตามพฤติกรรมล่าสุด 2) ปรับเปลี่ยนเนื้อหาอัตโนมัติ แสดงสินค้าหรือข้อความแนะนำที่ตรงใจ ณ ขณะนั้น และ 3) กระตุ้นการตัดสินใจทันที ส่งการแจ้งเตือน เช่น Push Notification, SMS หรือ Email ทันทีที่ลูกค้าทำกิจกรรมบางอย่าง

กรณีตัวอย่างที่พบบ่อย (Use Cases) เช่น ช่วยเปลี่ยนหน้าแรกให้เป็นไปตามความสนใจ เช่น แบนเนอร์หรือปุ่มกด (CTA) จะเปลี่ยนไปตามประวัติการเข้าชมหรือสถานะของลูกค้า (เช่น ลูกค้าใหม่เห็นโปรฯ ต้อนรับ ลูกค้าเก่าเห็นโปรฯ สะสมแต้ม) แนะนำสินค้าที่ใช่ในขั้นตอนถัดไป ในหน้าสินค้า ระบบจะคัดเลือกสิ่งที่ลูกค้า “น่าจะอยากได้ต่อ” มาแสดงเพื่อปิดการขาย และช่วยลดความยุ่งยากของแบบฟอร์ม: หากระบบรู้จักชื่อหรือข้อมูลอยู่แล้ว จะกรอกให้อัตโนมัติ เพื่อให้ลูกค้าทำรายการเสร็จไวขึ้น และ กระตุ้นเมื่อเกิดเหตุการณ์สำคัญ เช่น เมื่อลูกค้ากดใส่ตะกร้าแล้วไม่จ่ายเงิน หรือดูหน้าสินค้านานๆ ระบบจะส่งข้อความกระตุ้นทันที

ข้อควรระวังคือ หากระบบไม่มีประสิทธิภาพพอ จะทำให้เกิดประสบการณ์ที่น่าสับสน (เช่น ซื้อไปแล้วแต่ยังส่งโฆษณามาตื๊อ) และทีมงานจะบริหารจัดการแคมเปญได้ยากมาก

เทรนด์ที่ 3: Zero-Party Data และ First-Party Data เป็นหัวใจหลัก

เทรนด์ความเป็นส่วนตัวและข้อจำกัดจากแพลตฟอร์มต่างๆ กำลังผลักดันให้องค์กรพึ่งพาข้อมูลของตนเองมากขึ้น ดังนั้น กลยุทธ์ข้อมูลในปี 2026 คือการเปลี่ยนข้อมูลจากการกระจัดกระจายไปสู่การใช้งานได้จริง และจากการรวบรวมเพียงอย่างเดียวไปสู่การดำเนินงานได้จริง โดยใช้ Zero-Party Data ได้แก่ ข้อมูลที่ผู้ใช้ให้ข้อมูลเชิงรุกและตั้งใจ เช่น ความชอบ, ความสนใจ, ช่วงงบประมาณ, ความถี่ในการแจ้งเตือนที่ต้องการ ฯลฯ

ข้อแนะนำในการนำไปใช้สำหรับองค์กร โดยอย่างน้อยที่สุด องค์กรควรจัดตั้ง Preference Center หรือ ออกแบบ “Value Exchange” ที่ชัดเจนโดยเสนอคอนเทนต์, สิทธิประโยชน์ หรือสิทธิพิเศษสมาชิกเพื่อแลกกับข้อมูลความชอบ และ เขียนข้อมูลความชอบกลับเข้าไปใน CDP และกฎ Journey เพื่อสร้างกลุ่ม เป้าหมายที่สามารถดำเนินการได้

เทรนด์ที่ 4: Customer Journey Automation ที่เติบโตเต็มที่

หลายองค์กรเริ่มนำ Automated Journey ไปใช้ในช่วงปี 2023–2024 แต่จุดสำคัญที่แยกความแตกต่างในปี 2026 คือ Journey มีกลไกที่สมบูรณ์สำหรับการกำกับดูแล, การควบคุมความถี่, การทดสอบ, การวัดผล และการปรับปรุงหรือไม่

Journey Automation ในปี 2026 จะเน้นมากขึ้นที่เรื่องการกำกับดูแล

การควบคุมดูแลระบบ (Journey Governance) เพื่อให้การทำงานเป็นไปอย่างมีระเบียบและลดข้อผิดพลาด กำหนดสิทธิ์ให้ชัดเจน ใครมีสิทธิ์แก้ไขขั้นตอน (Journey) ใครมีสิทธิ์กดส่งข้อความ และใครคือผู้อนุมัติก่อนเริ่มใช้งานจริง ระบบบันทึกประวัติ (Version Control): ต้องมีระบบเก็บเวอร์ชันย้อนหลัง เพื่อให้สามารถตรวจสอบหรือกู้คืนระบบกลับไปใช้เวอร์ชันก่อนหน้าได้หากเกิดปัญหา
การจำกัดความถี่ในการติดต่อ (Frequency Capping) เพื่อป้องกันไม่ให้ลูกค้ารู้สึกถูกรบกวน คุมปริมาณข้อความ ป้องกันไม่ให้ลูกค้าคนเดิมได้รับข้อความจากหลายแคมเปญพร้อมกันมากเกินไปในเวลาเดียว สร้างประสบการณ์ที่ลื่นไหล ดูแลภาพรวมให้การสื่อสารมีความสม่ำเสมอ ไม่ดูเหมือนการระดมส่งโฆษณา (Spam)
การทดสอบและเพิ่มประสิทธิภาพ (Experimentation & Optimization) เปลี่ยนจากการคาดเดาเป็นการใช้ข้อมูลตัดสินใจ ทดสอบให้ลึกกว่าเดิม (A/B Testing) ไม่ใช่แค่การลองเปลี่ยนหัวข้ออีเมล แต่ต้องทดสอบไปถึงเงื่อนไขการส่ง (Branching Logic) การจับคู่เนื้อหาที่ต่างกัน และจังหวะเวลาในการส่งที่เหมาะสมที่สุด พัฒนางานแบบต่อเนื่อง เน้นการนำข้อมูลที่เรียนรู้มาปรับปรุงแคมเปญอยู่เสมอ (Iteration) แทนที่จะตั้งค่าครั้งเดียวแล้วปล่อยทิ้งไว้
ความสอดคล้องในทุกช่องทาง (Cross-Channel Consistency) เพื่อให้ลูกค้ารู้สึกว่ากำลังคุยกับ “แบรนด์เดียว” ไม่ว่าจะติดต่อผ่านทางไหน เนื้อหาไปในทิศทางเดียวกัน ปรับจูนข้อความบนหน้าเว็บ, แอปพลิเคชัน, อีเมล, SMS ไปจนถึงฝ่ายบริการลูกค้า (Customer Support) ให้เป็นเรื่องเดียวกัน เชื่อมต่อทุกระบบเข้าด้วยกัน ทำให้ลูกค้ารู้สึกว่าเขากำลังสื่อสารกับบริษัทเดียวที่มีระบบหลังบ้านเชื่อมถึงกัน ไม่ใช่ระบบแยกส่วนที่คุยกันไม่รู้เรื่อง

สรุปสั้นๆ หัวใจของเรื่องนี้คือการสร้าง “มาตรฐาน” ในการทำงาน เพื่อให้เทคโนโลยีที่เราใช้ ไม่กลับมาสร้างความรำคาญหรือความสับสนให้กับลูกค้า

เทรนด์ที่ 5: เนื้อหาอัจฉริยะ และ การจัดการเนื้อหา (Intelligent Content & CMS)

การดำเนินงานคอนเทนต์กำลังเปลี่ยนจากโมเดลที่เน้นหน้าเว็บไปสู่แนวทางแบบโมดูลาร์ เมื่อผสมผสานกับ AI จะช่วยให้ผลิตคอนเทนต์เร็วขึ้น, ควบคุมได้ดีขึ้น และวัดผลได้ชัดเจนขึ้น สำหรับ 3 เทรนด์คอนเทนต์หลักสำหรับปี 2026

Content Modularization แบ่งคอนเทนต์เป็นคอมโพเนนต์ที่ใช้ซ้ำได้ (Hero Section, Features, CTA, FAQ เป็นต้น) ทำให้การขยายแบบหลายไซต์และหลายภาษาง่ายต่อการปรับขนาด
Content Supply Chain ครอบคลุมการวางแผน, การตรวจสอบ, การผลิต, การเผยแพร่ และการติดตามประสิทธิภาพ สร้างเวิร์กโฟลว์และการกำกับดูแลสิทธิ์เพื่อลดต้นทุนการสื่อสาร
GenAI ช่วยในการผลิตคอนเทนต์ เริ่มจาก Template และแนวทาง จากนั้นใช้ AI สร้างฉบับร่างแรก เน้นการตรวจสอบโดยมนุษย์, น้ำเสียงแบรนด์ และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ หลีกเลี่ยงการปล่อยให้ AI เผยแพร่คอนเทนต์โดยตรงโดยไม่มีการควบคุม

เทรนด์ที่ 6: ความปลอดภัย ความถูกต้อง และการกำกับดูแล (Privacy, Compliance & Governance)

ในปี 2026 องค์กรชั้นนำจะตระหนักว่า “การปฏิบัติตามกฎระเบียบ” (Compliance) ไม่ใช่ “ต้นทุนที่ต้องจ่าย” แต่เป็น “เงื่อนไขสำคัญ” ที่จะทำให้การใช้ AI และการทำ Personalization เติบโตได้อย่างยั่งยืนในระยะยาว

ขอบเขตการกำกับดูแลที่จำเป็น (Essential Governance Areas)

การจัดประเภทข้อมูลและการควบคุมสิทธิ์ (Data Classification & Access Control) ต้องแยกแยะชัดเจนว่าข้อมูลไหนคือข้อมูลส่วนบุคคล (PII) ข้อมูลที่ละเอียดอ่อน (Sensitive Data) หรือข้อมูลพฤติกรรมทั่วไป พร้อมกำหนดสิทธิ์คนเข้าถึงอย่างเข้มงวด

การจัดการความยินยอมและที่มาของข้อมูล (Consent Management & Traceability) ต้องมีระบบจัดการความยินยอมของลูกค้าที่สามารถตรวจสอบย้อนหลังได้ว่า ข้อมูลที่นำมาใช้นั้นได้รับอนุญาตอย่างถูกต้องหรือไม่

นโยบายการจัดเก็บและลบข้อมูล (Data Retention & Deletion) กำหนดระยะเวลาการจัดเก็บข้อมูลให้ชัดเจน และมีกระบวนการลบข้อมูลที่ถูกต้องเมื่อหมดความจำเป็นหรือลูกค้าขอให้ลบ

ขั้นตอนการอนุมัติกลุ่มเป้าหมายและแคมเปญ (Approval Workflows) ต้องมีระบบคัดกรองก่อนนำกลุ่มเป้าหมาย (Audience) หรือเส้นทางลูกค้า (Journey) ไปใช้งานจริง เพื่อป้องกันความผิดพลาดที่อาจส่งผลกระทบต่อแบรนด์

การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล (Data Quality Monitoring) เฝ้าระวังความถูกต้องของข้อมูล (QA), ความล่าช้าในการส่งข้อมูล (Latency) และปัญหาข้อมูลสูญหาย เพื่อให้ระบบ Personalization ทำงานได้อย่างแม่นยำ

สรุปหัวใจสำคัญ เมื่อการกำกับดูแล (Governance) ถูกจัดการอย่างดีเยี่ยม ระบบ AI และ Personalization จะเปลี่ยนจาก “โปรเจกต์ทดลองระยะสั้น” กลายเป็น “ขีดความสามารถที่แข็งแกร่งและยั่งยืน” ขององค์กรอย่างแท้จริง

สรุปและการอ่านเพิ่มเติม

ธีมหลักของ MarTech ในปี 2026 ชัดเจน นั่นคือ การผสานรวม AI, Real-Time Personalization, First-Party และ Zero-Party Data, การเติบโตของ Customer Journey Automation และการดำเนินงานที่ยั่งยืนระยะยาวภายใต้ข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัวและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

สำหรับองค์กร สิ่งสำคัญไม่ใช่การไล่ตามทุก Buzzword แต่คือการสร้าง Roadmap ที่เหมาะสม เริ่มต้นด้วยการวางรากฐานที่แข็งแกร่งของข้อมูลและการกำกับดูแล จากนั้นขับเคลื่อนผลลัพธ์ผ่าน Use Case ที่มีคุณค่าสูง และท้ายที่สุดทำให้ความสามารถด้าน AI และ Personalization ลึกซึ้งและมั่นคงยิ่งขึ้น

Source

https://www.leads-technologies.com/en/blogs/martech-trends-2026/#:~:text=9.,executable%20implementation%20and%20optimization%20path.

///////////////////////////////////////

Marketing Oops!