ในยุคที่ลูกค้าแทบจะทุกคนต่างก็ใช้แอพ ใช้โซเชียลต่างๆ ทำให้มีข้อมูลลูกค้ามากมาย ที่ถ้าธุรกิจไม่นำมาใช้ประโยชน์อย่างเหมาะสม ก็จะเป็นเรื่องที่น่าเสียดายมาก …จึงเกิดการคิดค้นระบบ Customer Data Platform (CDP) หรือแพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้าขึ้นมา
ระบบ MarTech ทำงานกับข้อมูลลูกค้ามากมายตลอดเวลา ฉะนั้นจึงควรเป็นอัตโนมัติ(automation) เพื่อความรวดเร็วและถูกต้อง ไม่ข้อมูลว่าจะมาจากเว็บ, แอปพลิเคชัน, โซเชียลฯ, POS, และอื่นๆ
ในยุคที่ลูกค้าแทบจะทุกคนต่างก็ใช้แอพ ใช้โซเชียลต่างๆ ทำให้มีข้อมูลลูกค้ามากมาย ที่ถ้าธุรกิจไม่นำมาใช้ประโยชน์อย่างเหมาะสม ก็จะเป็นเรื่องที่น่าเสียดายมาก …จึงเกิดการคิดค้นระบบ Customer Data Platform (CDP) หรือแพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้าขึ้นมา
ระบบ MarTech ทำงานกับข้อมูลลูกค้ามากมายตลอดเวลา ฉะนั้นจึงควรเป็นอัตโนมัติ(automation) เพื่อความรวดเร็วและถูกต้อง ไม่ข้อมูลว่าจะมาจากเว็บ, แอปพลิเคชัน, โซเชียลฯ, POS, และอื่นๆ
ในโลก MarTech ที่เต็มไปด้วยเครื่องมือมากมาย หนึ่งในจุดเปลี่ยนที่สำคัญ คือการมี Customer Data Platform (CDP) ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ที่ออกแบบมาเพื่อรวบรวมข้อมูลลูกค้าจากหลายแหล่ง และนำไปใช้ในการตลาดอย่างเป็นระบบ คำว่า Customer Data Platform ถูกตั้งขึ้นครั้งแรกโดย David Raab ในปี 2013 เมื่อเขาอธิบายถึงความต้องการของระบบที่สามารถรวบรวมข้อมูลลูกค้าข้ามช่องทาง (channels) และเชื่อมโยงข้อมูลเกี่ยวกับแต่ละบุคคลไว้เป็นหนึ่งเดียวให้กับนักการตลาดได้เห็นและใช้ประโยชน์ในเชิงปฏิบัติจริง เราจะมาย้อนเวลาผ่านวิวัฒนาการของซอฟต์แวร์ CDP ตั้งแต่จุดเริ่มต้น ไปจนถึงฟีเจอร์ใหม่ๆที่กำลังกำหนดทิศทางของ MarTech ในวันนี้ 🧱 1. จุดเริ่มต้น: ความต้องการข้อมูลรวมศูนย์ ในช่วงก่อนยุค CDP ข้อมูลลูกค้ามักกระจัดกระจายอยู่ตามระบบต่าง ๆ เช่น ข้อมูลเหล่านี้มักอยู่ในรูปแบบแยกกัน ทำให้ไม่สามารถสร้างภาพรวม (360° View) ของลูกค้าได้ง่าย ๆ ฟีเจอร์พื้นฐานในช่วงแรกของ CDP ได้แก่: … ฟีเจอร์เหล่านี้ทำให้ CDP แตกต่างจากระบบ CRM หรือ Data Warehouse […]
หากมองเผินๆ ซอฟต์แวร์การตลาดอาจดูเหมือนเป็นเพียงเครื่องมือทางเทคนิค แต่ในความเป็นจริง ซอฟต์แวร์เหล่านี้สะท้อน “วิวัฒนาการของความคิดด้านการตลาด” ในแต่ละยุคสมัยอย่างชัดเจน จากยุคที่นักการตลาดต้องพึ่งพาความจำและประสบการณ์ สู่ยุคที่ข้อมูลจำนวนมหาศาลไหลเข้ามาจากทุกช่องทาง และกำลังเคลื่อนตัวไปสู่ยุคที่ AI เริ่มมีบทบาทในการเลือก “คำตอบ” ให้ลูกค้าแทนมนุษย์ ประวัติของซอฟต์แวร์การตลาดจึงไม่ใช่แค่เรื่องของเทคโนโลยี แต่คือประวัติของความพยายามในการ ลดช่องว่างระหว่างแบรนด์กับความเข้าใจลูกค้า ยุคก่อนซอฟต์แวร์การตลาด: การตลาดในฐานะงานฝีมือของมนุษย์ (ก่อนปี 1980) ในช่วงเวลาที่คอมพิวเตอร์ยังไม่แพร่หลาย การตลาดคือศาสตร์ที่อาศัย “ความสัมพันธ์” เป็นหัวใจหลัก นักการตลาดรู้จักลูกค้าผ่านการพบปะ พูดคุย และการสั่งสมประสบการณ์ ข้อได้เปรียบของยุคนี้คือความเป็นมนุษย์สูง แต่ข้อจำกัดก็ชัดเจนเช่นกัน นั่นคือ ไม่สามารถขยายขนาดได้ เมื่อธุรกิจเติบโต ลูกค้ามากขึ้น ระบบที่พึ่งพาคนเพียงอย่างเดียวเริ่มไม่เพียงพอ ยุค Database Marketing: เมื่อข้อมูลเริ่มถูกจัดเก็บอย่างเป็นระบบ (1980–1990) การถือกำเนิดของคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล ทำให้ข้อมูลเริ่มหลุดออกจากสมุดและแฟ้มเข้าสู่รูปแบบดิจิทัลเป็นครั้งแรก แม้จะเป็นก้าวสำคัญ แต่ข้อมูลในยุคนี้ยังเป็นข้อมูลแบบ Static และย้อนหลัง โดยซอฟต์แวร์ทำหน้าที่เพียง “เก็บ” และ “เรียกดู” โดยยังไม่สามารถช่วยตีความหรือแนะนำการตัดสินใจได้ ยุค CRM: เมื่อลูกค้ากลายเป็นศูนย์กลางของระบบ (ปลาย 1990–2000) […]
เมื่อผู้บริโภคเริ่มถามคำถามกับ AI โดยตรง การแข่งขันของแบรนด์ไม่ได้เริ่มที่หน้าแรกของ Google อีกต่อไป แต่เริ่มที่ “ชั้นการคัดกรองของ AI” ซึ่งทำหน้าที่เลือกคำตอบให้มนุษย์ก่อนเสมอ คำถามสำคัญในยุคนี้จึงไม่ใช่เพียงว่าแบรนด์มีคอนเทนต์หรือไม่ แต่คือแบรนด์ ถูกมองว่าเป็นคำตอบที่เหมาะสมหรือไม่ ในสายตาของ AI และความเหมาะสมนี้ไม่ได้วัดจากชื่อเสียงเพียงอย่างเดียว แต่วัดจากความชัด ความสม่ำเสมอ และความน่าเชื่อถือเชิงโครงสร้าง 🤖 เข้าใจก่อนว่า AI “เลือกคำตอบ” อย่างไร AI ไม่ได้เลือกคำตอบเพราะอารมณ์หรือความชอบส่วนตัว แต่เลือกจากความเป็นไปได้ว่า “คำตอบนี้เหมาะจะนำไปบอกมนุษย์หรือไม่” กล่าวโดยสรุป AI ไม่มองหาเนื้อหาที่ “น่าสนใจ” อย่างเดียว แต่มองหาเนื้อหาที่ “ปลอดภัยต่อการนำไปตอบ” 🎯 จากการสร้าง Awareness สู่การสร้าง Answer Readiness ในโลกเดิม การตลาดเน้นทำให้คน “เห็นแบรนด์ให้มากที่สุด” แต่ในโลกของ AI การเห็นไม่สำคัญเท่าการ “ถูกเลือก” Answer […]
เมื่อการตลาดไม่ได้แข่งกันที่ “ใครพูดมากกว่า” แต่แข่งกันที่ “ใครตอบได้ตรงกว่า” … ตลอดสิบกว่าปีที่ผ่านมา Content Marketing คือหัวใจของการตลาดดิจิทัล แบรนด์จำนวนมากลงทุนสร้างบทความ วิดีโอ อินโฟกราฟิก และโพสต์โซเชียลอย่างต่อเนื่อง ด้วยความเชื่อว่า “ถ้าให้ความรู้มากพอ เดี๋ยวลูกค้าจะเชื่อใจและซื้อเอง” แต่เมื่อโลกก้าวเข้าสู่ยุค AI Search, ChatGPT, Gemini, Perplexity และระบบ Answer Engine ต่างๆ พฤติกรรมของผู้บริโภคกำลังเปลี่ยนอย่างชัดเจน จากการ “เสพคอนเทนต์” ไปสู่การ “ถามเพื่อเอาคำตอบทันที” นี่คือจุดเริ่มต้นของแนวคิดใหม่ที่เรียกว่า Answer Marketing — การตลาดที่ไม่ได้เน้นผลิตเนื้อหาให้มากที่สุด แต่เน้น “ตอบคำถามให้ถูก ต้อง และเร็วที่สุด” ในจังหวะที่ผู้ใช้ต้องการคำตอบจริงๆ 📚 Content Marketing คืออะไร (และเคยทำหน้าที่อะไรให้แบรนด์) Content Marketing คือการสร้างและเผยแพร่เนื้อหาที่มีคุณค่า เพื่อดึงดูด กลุ่มเป้าหมาย สร้างความน่าเชื่อถือ และนำไปสู่การตัดสินใจซื้อในระยะยาว ในยุคก่อน กลยุทธ์นี้ทำงานได้ดีมาก […]
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา AI ได้เข้ามามีบทบาทในงานการตลาดอย่างรวดเร็วและกว้างขวาง ตั้งแต่การช่วยเขียนคอนเทนต์ วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ไปจนถึงการวางแผนและปรับแคมเปญแบบอัตโนมัติ หลายคนเริ่มตั้งคำถามกับตัวเองว่า หาก AI ทำงานได้เร็วกว่า ถูกกว่า และทำได้ตลอด 24 ชั่วโมง บทบาทของมนุษย์ในงานการตลาดยังจำเป็นอยู่หรือไม่ แม้ AI จะช่วยงานการตลาดได้มากแล้วจริง แต่ยังมีงานอีกจำนวนไม่น้อยที่ยังต้องเป็นหน้าที่ของมนุษย์ และเป็นสิ่งที่ AI ยังไม่สามารถแทนที่ได้ในอนาคตอันใกล้ 🤖 งานการตลาดที่ AI ทำได้ดีขึ้นอย่างชัดเจน ก่อนจะพูดถึงสิ่งที่มนุษย์ยังต้องทำ ควรเริ่มจากการยอมรับความจริงว่า AI ได้เข้ามายกระดับงานการตลาดหลายด้านอย่างเห็นได้ชัด AI สามารถช่วยสร้างคอนเทนต์เบื้องต้นได้อย่างรวดเร็ว ไม่ว่าจะเป็นบทความ โพสต์โซเชียล อีเมล หรือโฆษณา ช่วยลดเวลาที่นักการตลาดต้องใช้กับงานซ้ำ ๆ นอกจากนี้ AI ยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลจากหลายแหล่งพร้อมกัน เพื่อค้นหารูปแบบ แนวโน้ม และ insight ที่มนุษย์อาจมองไม่เห็น ในด้าน performance marketing AI ช่วยปรับแคมเปญแบบเรียลไทม์ เลือกกลุ่มเป้าหมายที่เหมาะสม และจัดสรรงบประมาณอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น รวมถึงการทำ personalization […]
ยุคนี้วิธีที่ผู้คนค้นหาข้อมูลเปลี่ยนไป จากการใช้ Search Engine เช่น Google แทบจะล้วนๆ มาเป็นการใช้ AI ไม่ว่าจะ Gemini หรือ Chat GPT หรือผ่านช่อง AI Overview ใน Search Engine อีกที ผู้ใช้จำนวนมาก ชอบ “คำตอบหนึ่งเดียว” จาก AI มากกว่า “ลิงก์จำนวนมาก” จากผลเสิร์ช และนั่นทำให้คนทำงานการตลาดต้องเรียนรู้และปรับตัว เพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนผ่านนั้น โดยต้องรู้จักกลยุทธ์ Answer Engine Optimization หรือ AEO ด้วย จากเดิมที่โฟกัสแต่ SEO หรือ Search Engine Optimization 📈 สถิติล่าสุดที่น่าสนใจ จากการสำรวจของเว็บไซต์ OnMarketing.ai พบว่ากลุ่มตัวอย่าง 86% เคยถาม AI chatbot […]
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา คำว่า “AI” กลายเป็นคำที่ปรากฏอยู่แทบทุกบทสนทนาในแวดวงการตลาด จากเดิมที่เคยถูกมองว่าเป็นเทคโนโลยีล้ำสมัยสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ วันนี้ AI ได้เข้ามาอยู่ในงานประจำวันของนักการตลาดแทบทุกระดับ ตั้งแต่การเขียนคอนเทนต์ การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ไปจนถึงการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ คำถามสำคัญจึงไม่ใช่ “ควรใช้ AI หรือไม่” แต่คือ “AI มีบทบาทจริงอย่างไรแล้วในงานการตลาดยุคนี้ และนักการตลาดควรเข้าใจมันในมุมไหน” บทความนี้จะพาไปสำรวจบทบาทของ AI ในงานการตลาดปัจจุบัน แบบลงมือใช้งานจริง ไม่ใช่แค่ภาพฝันหรือคำโฆษณา 🤖 จากเครื่องมือเสริม สู่ผู้ช่วยประจำทีมการตลาด ในอดีต AI ในงานการตลาดมักถูกใช้ในรูปแบบ “เครื่องมือเฉพาะทาง” เช่น ระบบแนะนำสินค้า หรือระบบยิงโฆษณาอัตโนมัติ แต่ในปัจจุบัน AI ได้ขยับสถานะจากเครื่องมือ มาเป็น “ผู้ช่วย” ที่มีบทบาทในกระบวนการทำงานแทบทุกขั้น ตัวอย่างบทบาทที่พบได้จริง เช่น สิ่งที่เปลี่ยนไปคือ นักการตลาดไม่จำเป็นต้องเริ่มจาก “หน้ากระดาษเปล่า” อีกต่อไป แต่สามารถเริ่มจากร่างที่ AI เตรียมไว้ แล้วนำมาปรับด้วยวิจารณญาณและความเข้าใจบริบทของมนุษย์ 📝 AI กับงานคอนเทนต์: เร็วขึ้น แต่ไม่ใช่แทนที่คน […]
ในปี 2025 ที่ผ่านมา และน่าจะต่อเนื่องมาถึงปีนี้ 2026 โลกการตลาดไม่ได้สู้กันด้วย “งบประมาณ” เป็นหลัก แต่สู้กันที่ “ความเร็วในการปรับตัว” และ “ความลึกซึ้งในการเข้าใจมนุษย์” รายงานจาก Deloitte Digital ชี้ให้เห็นว่าเทคโนโลยีอย่าง Generative AI และการจัดการข้อมูลที่ชาญฉลาด จะไม่ใช่แค่ตัวเลือกเสริม แต่เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ทุกแบรนด์ต้องมี นี่คือการขยายความทั้ง 8 หัวข้อเพื่อให้คุณนำไปประยุกต์ใช้ได้จริง 1. 🌐 Connect and Captivate Omnichannel Experiences: การเชื่อมต่อที่ไร้รอยต่อ ในอดีต Omnichannel อาจหมายถึงการมีหน้าร้านและเว็บไซต์ แต่ในปี 2025 มันคือการทำให้ “พรมแดน” ระหว่างโลกออนไลน์และออฟไลน์หายไปอย่างสมบูรณ์ 2. ⚡ Empower with Automation and Generative AI: พลังแห่งการทำงานอัตโนมัติ เรากำลังก้าวข้ามยุคที่ AI แค่ช่วยเขียนแคปชั่น ไปสู่ยุคที่ AI คือ […]
ในโลกธุรกิจปัจจุบัน ข้อมูล (Data) เปรียบเสมือนน้ำมันดิบที่มีค่ามหาศาล แต่ปัญหาที่หลายคนเจอคือ “ข้อมูลกระจัดกระจาย” จนไม่รู้จะหยิบมาใช้ยังไง เมื่อพูดถึงเครื่องมือจัดการข้อมูลลูกค้า สองชื่อที่มักถูกยกขึ้นมาเปรียบเทียบกันเสมอคือ CRM (Customer Relationship Management) และ CDP (Customer Data Platform) แม้ทั้งคู่จะฟังดูคล้ายกัน แต่หน้าที่และพลังทำลายล้าง (ในเชิงบวก) ต่อธุรกิจนั้นต่างกันอย่างสิ้นเชิง บทความนี้จะพาคุณไปสำรวจทุกซอกทุกมุม เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนว่าใครคือพระเอกในสถานการณ์ไหน 🛑 1. CRM คืออะไร? (พระเอกสาย Sales & Service) CRM (Customer Relationship Management) คือเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อ “จัดการความสัมพันธ์” ระหว่างพนักงานกับลูกค้า โดยเน้นไปที่ข้อมูลที่เกิดจากการปฏิสัมพันธ์โดยตรง (Direct Interaction) สรุปง่ายๆ: CRM คือ “สมุดจดบันทึกอัจฉริยะ” ที่ช่วยให้พนักงานขายและฝ่ายบริการทำงานได้ต่อเนื่อง ไม่ตกหล่น 🚀 2. CDP คืออะไร? (ขุมพลังสาย Data & […]
ในปี 2026 โลกของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์กำลังเดินทางมาถึงจุดเปลี่ยนสำคัญ จากเดิมที่เป็นเครื่องมืออัจฉริยะที่ผู้ใช้ยอมจ่ายค่าสมาชิกเพื่อแลกกับความสะดวกสบายและความเป็นส่วนตัว แต่ภาพฝันของ “พื้นที่สะอาดตาไร้โฆษณา” กำลังเริ่มเลือนลางลง เมื่อมีรายงานหนาหูว่าทั้ง OpenAI และ Google ต่างกำลังซุ่มทดสอบโมเดลการหารายได้รูปแบบใหม่ที่จะเปลี่ยนโฉมหน้าแชทบอทไปตลอดกาล 🕵️♂️ ถอดรหัสข่าวจริงและข่าวหลุด 🕵️♂️ สัญญาณจากวงใน ChatGPT : ข่าวคราวเรื่องโฆษณาใน ChatGPT เริ่มมีความชัดเจนขึ้นในช่วงต้นปี 2026 เมื่อมีการเปิดเผยว่า Fidji Simo ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายแอปพลิเคชันของ OpenAI ได้ระบุถึงเป้าหมายการวิจัยและพัฒนาที่มุ่งเน้นการสร้าง “เนื้อหาที่ได้รับการสนับสนุน” (Sponsored Content) นอกจากนี้ แหล่งข่าวระบุว่า Simo ได้กล่าวถึงแผนการเพิ่มเติมในการเริ่มทดสอบโฆษณาภายในโมเดลแชทที่ใช้เฉพาะในกลุ่มพนักงานในช่วงปีใหม่นี้ โดยร่วมมือกับบริษัทค้าปลีกใหญ่ๆเช่น Walmart, Instacart, Target และ Shopify ซึ่งเมื่อเดือนธันวาคมที่ผ่านมา เกิดกระแสความไม่พอใจจากผู้ใช้ เมื่อ ChatGPT ให้คำตอบที่ดูเหมือนโฆษณาแฝงสำหรับผลิตภัณฑ์อย่างจักรยานออกกำลังกาย Peloton ซึ่งในตอนนั้นทีมงาน OpenAI ได้ออกมาชี้แจงว่า แม้มีการ “แนะนำ” ผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง แต่ในขณะนั้นยังไม่มีโมเดลโฆษณาที่รับเงินค่าตอบแทนแต่อย่างใด ก่อนนี้ซีอีโออย่าง […]
