วิวัฒนาการของซอฟต์แวร์ CDP : จากยุคเริ่มแรกถึงปัจจุบัน : [ MarTech Basic EP.46 ]

martech-basic 29 Jan 2026

Author : superadmin

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

  • CRM
  • เว็บไซต์และแอป
  • ระบบ POS
  • ระบบแคมเปญโฆษณา

ข้อมูลเหล่านี้มักอยู่ในรูปแบบแยกกัน ทำให้ไม่สามารถสร้างภาพรวม (360° View) ของลูกค้าได้ง่าย ๆ

ฟีเจอร์พื้นฐานในช่วงแรกของ CDP ได้แก่:

  1. Data Ingestion / Integration:
    ระบบสามารถดึงข้อมูลจากหลายแหล่งเข้ามารวมกันได้แบบอัตโนมัติ โดยรองรับทั้งข้อมูลออนไลน์และออฟไลน์

  2. Unification / Identity Resolution:
    กระบวนการเชื่อมโยงข้อมูลลูกค้าจากหลายระบบให้เป็น “โปรไฟล์เดียว” แม้ข้อมูลจะมาจากหลายอุปกรณ์หรือช่องทางก็ตาม

  3. Persistent Customer Profiles:
    เก็บข้อมูลลูกค้าในระดับบุคคลโดยไม่ลบเมื่อสิ้นสุด session และสามารถอัปเดตข้อมูลใหม่ได้ตลอดเวลา

ฟีเจอร์เหล่านี้ทำให้ CDP แตกต่างจากระบบ CRM หรือ Data Warehouse ที่มักเก็บข้อมูลแบบแยกส่วน หรือไม่สามารถจัดการข้อมูลข้ามแหล่งได้แบบเรียลไทม์

📈 2. เส้นทางการเติบโต: เพิ่มความสามารถตามความต้องการตลาด

เมื่อ CDP เริ่มได้รับการยอมรับในช่วงกลางยุค 2010 โดยองค์กรต่างๆ เริ่มใช้มันไม่เพียงเพื่อเก็บข้อมูลเท่านั้น แต่ยังเพื่อ “ขับเคลื่อนการตลาดแบบปฏิบัติได้จริง” มากขึ้น

ในช่วงนี้ CDP เริ่มได้รับฟีเจอร์ที่สำคัญเพิ่มขึ้น เช่น …

📌 Real-Time Data Processing

ความสามารถในการอัปเดตโปรไฟล์ลูกค้าแบบเรียลไทม์ เพื่อให้ข้อมูลตรงกับพฤติกรรมปัจจุบันของลูกค้าทันที เช่น รับข้อมูลการคลิก เว็บไซต์หรือแอป และประมวลผลในทันที

📌 Segmentation และ Personalization

ระบบสามารถสร้างกลุ่มลูกค้า (segments) แบบละเอียดและปรับข้อความหรือโปรโมชั่นให้ตรงกับกลุ่มเป้าหมายได้ โดยไม่ต้องพึ่งการตั้ง rule แบบ manual มากเหมือนในอดีต

📌 Activation Across Channels

CDP เริ่มเชื่อมต่อข้อมูลเพื่อใช้งานจริงกับแพลตฟอร์มอื่น เช่น ระบบอีเมล แพลตฟอร์มโฆษณา และ SMS โดยอัตโนมัติ

📌 Analytics และ Reporting

ในยุคกลางนี้ CDP เริ่มมีแดชบอร์ด วิเคราะห์พฤติกรรม และรายงานผลให้ทีม Marketing ใช้วัดผลและปรับกลยุทธ์ได้ (เช่น engagement, retention metrics)

ฟีเจอร์เหล่านี้เริ่มทำให้ CDP กลายเป็นทั้ง ฐานข้อมูล และ เครื่องมือขับเคลื่อนการตลาด แทนที่จะเป็นเพียงระบบจัดเก็บข้อมูลอย่างเดียว

🤖 3. ปัจจุบัน: AI, Predictive และ Orchestration

เมื่อเข้าสู่ยุค 2020–2025 พะฒนาการของ CDP มาอยู่ในตำแหน่งที่ “ไม่ใช่แค่เก็บข้อมูล แต่ช่วยคิด” มากขึ้น
ฟีเจอร์สมัยใหม่ที่เพิ่มเข้ามาอย่างชัดเจนคือ…

🧠 AI-Powered Analytics & Predictive Insights

CDP เริ่มฝัง Machine Learning เพื่อสร้างการคาดการณ์ เช่น

  • Segment ที่มีแนวโน้มซื้อสูง
  • ลูกค้าที่เสี่ยงจะเลิกใช้
  • Next Best Action สำหรับแต่ละคน
    โดยไม่ต้องเขียน rule จำนวนมาก

⚙️ Journey Orchestration & Optimization

ฟีเจอร์นี้ช่วยนักการตลาดออกแบบเส้นทางลูกค้าแบบอัตโนมัติ ทั้งกําหนด trigger ปล่อยข้อความ หรือ action ตามพฤติกรรมของลูกค้าแบบเรียลไทม์ ซึ่งรวมถึงการทำ A/B testing และการปรับแต่งเส้นทางตามผลลัพธ์

💡 No-Code / Augmented Analytics

ปัจจุบัน CDP หลายระบบมีอินเตอร์เฟซแบบ no-code ช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่ใช่วิศวกรสามารถสอบถาม insight, สร้าง segmentation, หรือสร้าง journey ได้ด้วยการลากวางหรือถามเป็นภาษาธรรมดา

🤝 Omnichannel Activation & Personalization

CDP ปัจจุบันเชื่อมต่อกับทุกช่องทางอย่างแข็งแรง เหมือนศูนย์กลางที่ส่งข้อมูลไปยังระบบ email, push notification, web personalization, call center หรือร้านค้าหน้าเคาน์เตอร์ได้แบบ real-time

🔐 Data Privacy & Compliance

หลายระบบ CDP ยังรวมฟีเจอร์เกี่ยวกับ Privacy Management เช่น การสนับสนุนการลบข้อมูลตามสิทธิของลูกค้า เพื่อให้สอดคล้องกับ GDPR และกฎหมายคุ้มครองข้อมูลอื่น ๆ

📌 ฟีเจอร์พัฒนาเมื่อเทียบช่วงเวลา

ช่วงเวลาฟีเจอร์หลัก
ยุคต้น (ก่อน ~2013)ไม่มี CDP เฉพาะ, เน้น CRM / Data Warehouse
ยุคแรก CDP (~2013–2016)Data Integration, Identity Resolution, Unified Profiles
ยุคเติบโต (~2017–2020)Real-time data, Segmentation, Activation, Analytics
ยุค AI & Orchestration (2021–ปัจจุบัน)Predictive analytics, Journey orchestration, No-code tools, Privacy/Compliance

🔮 มองไปข้างหน้า: แนวโน้มและทิศทาง

อนาคตของ CDP ยังมีทิศทางที่น่าสนใจ เช่น:

  • Composable CDPs: โมเดลที่ออกแบบให้โมดูลแต่ละส่วนทำงานบน data warehouse เดิมขององค์กร แทนการแยก data store ใหม่
  • ผสานกับ Experience Platforms: บางองค์กรเริ่มพูดถึง CDxP (Customer Data Experience Platform) เพื่อ “ไม่ใช่แค่รวบรวมข้อมูล แต่ขับเคลื่อนประสบการณ์ลูกค้าเต็มรูปแบบ”

แนวคิดเหล่านี้แสดงว่าซอฟต์แวร์ CDP ยังไม่ได้จบวิวัฒนาการ แต่กำลังกลายเป็น “ระบบกลางของ MarTech Stack” ที่สําคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ

สรุป

ซอฟต์แวร์ CDP เติบโตอย่างมีนัยสำคัญตั้งแต่:

✔️ เริ่มจากระบบที่ช่วยรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง
✔️ พัฒนาให้จัดการโปรไฟล์ลูกค้าแบบ real-time
✔️ เพิ่มความสามารถเชิง segmentation และ activation
✔️ ปัจจุบันผสาน Machine Learning / AI เพื่อ predictive analytics และ orchestration
✔️ มีฟีเจอร์ no-code ที่ช่วยให้ทีมการตลาดใช้งานง่ายขึ้น

เมื่อเปรียบเทียบวิวัฒนาการทั้งหมดแล้ว ถือว่า CDP ในวันนี้ไม่ใช่แค่ “ฐานข้อมูล” แต่เป็น เครื่องมือการตลาดอัจฉริยะ ที่ช่วยองค์กรสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่นำหน้าคู่แข่งได้จริง

🇹🇭 สนใจยกระดับการตลาดด้วยระบบ CDP ? รู้จักซอฟต์แวร์ PAM เพิ่มได้ที่ PAMs.ai 🇹🇭

📌 แหล่งอ้างอิง (References)

  1. The History of the CDP & CRM — CDP.com
    ประวัติและพัฒนาการของ CDP ตั้งแต่ CRM จนถึงระบบปัจจุบัน
    cdp.com/basics/the-history-of-the-cdp
  2. Customer Data Platform (Wikipedia)
    บทสรุปการกำเนิด การใช้งาน และวิวัฒนาการรวมถึงแนวคิด Composable CDP
    en.wikipedia.org/wiki/Customer_data_platform
  3. What Is a Customer Data Platform? — TechTarget
    คำจำกัดความและองค์ประกอบหลักของ CDP ที่เข้าใจง่าย
    www.techtarget.com/searchcustomerexperience/definition/customer-data-platform
  4. What Is a Customer Data Platform? A Complete Guide — CDP.com
    คำอธิบายเชิงลึกของ CDP, วิธีทำงาน และประโยชน์ในสภาพแวดล้อม MarTech
    cdp.com/basics/what-is-a-customer-data-platform-cdp
  5. Five Key CDP Trends Shaping 2025 — CMSWire
    วิเคราะห์เทรนด์ CDP ล่าสุด รวมถึงการรวม AI และ orchestration แบบ real-time
    www.cmswire.com/customer-data-platforms/what-is-a-customer-data-platform-cdp/
  6. Customer Data Platform Guide — Salesforce
    อธิบายจุดประสงค์และฟีเจอร์หลักของ CDP ตามมุมมองแพลตฟอร์มระดับโลก
    www.salesforce.com/marketing/data/what-is-a-customer-data-platform
  7. Customer Data Platform Industry Update — CDP Institute (PDF)
    รายงานอัปเดตโดย CDP Institute ที่อธิบายประเภท CDP และการเติบโตในอุตสาหกรรม
    www.cdpinstitute.org/wp-content/uploads/2025/07/CDPI-2592-Industry-Update-July-2025.pdf

Share :

Start using PAM today

Reach every customer steps, make every action count.

Related Blogs

martech-basic

ย้อนประวัติซอฟต์แวร์การตลาด – จากบันทึกข้อมูล สู่ระบบอัจฉริยะ : [ MarTech Basic EP.45 ]

หากมองเผินๆ ซอฟต์แวร์การตลาดอาจดูเหมือนเป็นเพียงเครื่องมือทางเทคนิค แต่ในความเป็นจริง ซอฟต์แวร์เหล่านี้สะท้อน “วิวัฒนาการของความคิดด้านการตลาด” ในแต่ละยุคสมัยอย่างชัดเจน จากยุคที่นักการตลาดต้องพึ่งพาความจำและประสบการณ์ สู่ยุคที่ข้อมูลจำนวนมหาศาลไหลเข้ามาจากทุกช่องทาง และกำลังเคลื่อนตัวไปสู่ยุคที่ AI เริ่มมีบทบาทในการเลือก “คำตอบ” ให้ลูกค้าแทนมนุษย์ ประวัติของซอฟต์แวร์การตลาดจึงไม่ใช่แค่เรื่องของเทคโนโลยี แต่คือประวัติของความพยายามในการ ลดช่องว่างระหว่างแบรนด์กับความเข้าใจลูกค้า ยุคก่อนซอฟต์แวร์การตลาด: การตลาดในฐานะงานฝีมือของมนุษย์ (ก่อนปี 1980)...

martech-basic

เมื่อลูกค้าเลือกซื้อโดยถาม AI – แล้วแบรนด์ควรทำอย่างไรให้ถูกเลือก ? : [ MarTech Basic EP.44 ]

   เมื่อผู้บริโภคเริ่มถามคำถามกับ AI โดยตรง การแข่งขันของแบรนด์ไม่ได้เริ่มที่หน้าแรกของ Google อีกต่อไป แต่เริ่มที่ “ชั้นการคัดกรองของ AI” ซึ่งทำหน้าที่เลือกคำตอบให้มนุษย์ก่อนเสมอ    คำถามสำคัญในยุคนี้จึงไม่ใช่เพียงว่าแบรนด์มีคอนเทนต์หรือไม่ แต่คือแบรนด์ ถูกมองว่าเป็นคำตอบที่เหมาะสมหรือไม่ ในสายตาของ AI และความเหมาะสมนี้ไม่ได้วัดจากชื่อเสียงเพียงอย่างเดียว แต่วัดจากความชัด ความสม่ำเสมอ...

martech-basic

Answer Marketing คืออะไร ? ต่างอย่างไรกับ Content Marketing ? : [ MarTech Basic EP.43 ]

เมื่อการตลาดไม่ได้แข่งกันที่ “ใครพูดมากกว่า” แต่แข่งกันที่ “ใครตอบได้ตรงกว่า” … ตลอดสิบกว่าปีที่ผ่านมา Content Marketing คือหัวใจของการตลาดดิจิทัล แบรนด์จำนวนมากลงทุนสร้างบทความ วิดีโอ อินโฟกราฟิก และโพสต์โซเชียลอย่างต่อเนื่อง ด้วยความเชื่อว่า “ถ้าให้ความรู้มากพอ เดี๋ยวลูกค้าจะเชื่อใจและซื้อเอง” แต่เมื่อโลกก้าวเข้าสู่ยุค AI Search, ChatGPT,...

martech-basic

การตลาดยุค AI – หน้าที่ไหนยังต้องใช้คน ? : [ MarTech Basic EP.42 ]

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา AI ได้เข้ามามีบทบาทในงานการตลาดอย่างรวดเร็วและกว้างขวาง ตั้งแต่การช่วยเขียนคอนเทนต์ วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ไปจนถึงการวางแผนและปรับแคมเปญแบบอัตโนมัติ หลายคนเริ่มตั้งคำถามกับตัวเองว่า หาก AI ทำงานได้เร็วกว่า ถูกกว่า และทำได้ตลอด 24 ชั่วโมง บทบาทของมนุษย์ในงานการตลาดยังจำเป็นอยู่หรือไม่ แม้ AI จะช่วยงานการตลาดได้มากแล้วจริง แต่ยังมีงานอีกจำนวนไม่น้อยที่ยังต้องเป็นหน้าที่ของมนุษย์ และเป็นสิ่งที่...