สรุปหนังสือ “Marketing Automation: วิธีทำการตลาดในอนาคต” : [ MarTech Read EP.03 ]

หนังสือ “Marketing Automation วิธีทำการตลาดในอนาคต เมื่อมนุษย์และหุ่นยนต์ต้องทำงานร่วมกัน” เป็นผลงานของ ไชยพงศ์ ลาภเลี้ยงตระกูล ซึ่งเป็นผู้เชี่ยวชาญในวงการดิจิทัลมาร์เก็ตติ้ง ผู้ก่อตั้งและผู้บริหารบริษัท 3DS Interactive มาตั้งแต่ปี 2011 ซึ่งเป็นเอเจนซีที่ดูแลงานด้าน automation marketing, e-commerce และ coupon portal ให้กับแบรนด์ชั้นนำในประเทศไทยหลายแห่ง อาทิ แสนสิริ, เทสโก้โลตัส, นารายา, แอลพีเอ็น และ ยูนิชาร์ม

ไชยพงศ์ยังเป็นผู้ออกแบบและพัฒนาแพลตฟอร์มสำคัญต่างๆ เช่น PAM Marketing Automation Platform (2017) และ PAM E-commerce รวมถึง PAM Coupon portal ซึ่งเป็นระบบการแจกคูปองที่เชื่อมโยงกับระบบการตลาดอัตโนมัติ เพื่อสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่ลื่นไหลครบวงจร

หนังสือเล่มนี้เขียนขึ้นเพื่อเป็นแนวทางให้นักการตลาดปรับพื้นฐานความคิดในการทำงาน โดยผสานศิลปะทางการตลาดแบบเดิม เข้ากับศาสตร์ทางด้านระบบสมองกล (Automation) เพื่อให้นักการตลาดหรือเจ้าของกิจการสามารถทำงานร่วมกับสมองกลอัตโนมัติได้อย่างมีประสิทธิภาพในโลกยุคใหม่

บทที่ 1: การตลาดอัตโนมัติ (Automation Marketing)

บทนี้กล่าวถึงความจำเป็นที่ทุกแบรนด์ต้องใช้การตลาดอัตโนมัติ เนื่องจากโลกการตลาดยุคปัจจุบันมีช่องทางการติดต่อ (touchpoint) ระหว่างแบรนด์กับลูกค้ามากมายมหาศาล ทั้งสื่อโซเชียล, แอปพลิเคชัน, อีเมล, และโฆษณาออนไลน์

เครือข่ายการเชื่อมต่อเหล่านี้มีความซับซ้อนใหญ่โตจนเกินกว่าที่นักการตลาดที่เป็นมนุษย์เพียงไม่กี่คนจะบริหารจัดการได้ทั้งหมดอย่างมีประสิทธิภาพ ระบบอัตโนมัติจึงเข้ามาช่วยจัดการความวุ่นวายนี้

ผู้เขียนระบุว่า สาเหตุหลักที่หลายแบรนด์ยังใช้ระบบนี้ไม่ได้เต็มที่คือ ขาดความรู้ด้านกลยุทธ์ ในการนำ Automation Marketing มาประยุกต์ใช้

บทที่ 2: กลไกอัตโนมัติในสมองมนุษย์ (Automation Human Mind)

แม้ว่าเทคโนโลยีจะก้าวหน้าไปไกลแค่ไหน แต่ปลายทางของการตลาดก็ยังคงเป็น ‘มนุษย์’ เสมอ บทนี้จึงชวนทบทวนการทำงานของสมองมนุษย์ในส่วนที่ตัดสินใจโดยอัตโนมัติและยากจะต้านทาน

1. เซลล์กระจกเงา (Mirror Neurons): ทำให้เราสามารถรับรู้ความรู้สึกของผู้อื่นผ่านการมองเห็น นักการตลาดใช้สิ่งนี้กระตุ้นให้ลูกค้าจินตนาการถึงความสบายหรือความสุขจากการใช้สินค้า

2. โดปามีน (Dopamine): สารแห่งความสุขที่หลั่งออกมาเพื่อมอบรางวัลให้กับการกระทำที่ดีต่อการดำรงชีวิต สิ่งนี้ถูกนำมาใช้ในทางการตลาดผ่านระบบ การสะสมคะแนนหรือแสตมป์ เพื่อจูงใจให้ลูกค้าทำกิจกรรมนั้นซ้ำ

3. ระบบสั่งการอัตโนมัติในสมอง: ระบบที่ทำงานรวดเร็วในเสี้ยววินาทีโดยไม่ต้องผ่านการคิดวิเคราะห์ นักการตลาดจึงใช้กลไกนี้ในการสร้างแคมเปญที่ยากต่อการเพิกเฉย เช่น การลดราคาแบบจำกัดเวลา (Countdown) เพราะสมองมนุษย์กลัวการสูญเสียโอกาส

บทที่ 3: เป้าหมายของแคมเปญการตลาดอัตโนมัติ (Automation Marketing Campaign Objective)

ในการทำแคมเปญการตลาด แบรนด์จะออกแบบการแลกเปลี่ยนระหว่างสิ่งที่แบรนด์ต้องการ (เช่น ข้อมูลติดต่อ, เวลาที่ใช้, การซื้อทันที) กับสิ่งที่แบรนด์นำเสนอ (เช่น ของฟรี, สิทธิพิเศษ, ความช่วยเหลือ)

แคมเปญที่ดีต้องไม่เป็นสิ่งที่รบกวน แต่ต้องเป็นตัวช่วยให้ลูกค้าพบสินค้าที่ต้องการ แคมเปญการตลาดอัตโนมัติ (AMC) ประกอบด้วย 3 ส่วนหลัก คือ เป้าหมาย (Goal) + กลยุทธ์ (Strategy) + กลุ่มลูกค้า (Segment) ในส่วนของเป้าหมายหลักมี 6 รูปแบบ

1. แคมเปญเพื่อขอข้อมูลติดต่อ: เปลี่ยนจากลูกค้าที่ไม่ระบุตัวตน (anonymous customer) เป็นลูกค้าที่ติดต่อได้ (identified customer).

2. แคมเปญเพื่อจัดกลุ่มลูกค้า: แบ่งลูกค้าตามลักษณะทั่วไปหรือพฤติกรรม.

3. แคมเปญเพื่อให้ข้อมูลที่สำคัญต่อการตัดสินใจ: มักใช้กับสินค้าที่ต้องใช้เวลาศึกษามาก (High Involvement) เพื่อสร้างความคุ้นเคย.

4. แคมเปญเพื่อทำให้ลูกค้าง่ายขึ้นอีกขั้น: แบ่งขั้นตอนการซื้อที่ซับซ้อน (Conversion ใหญ่) ให้เป็นขั้นตอนย่อยๆ (Micro Conversion) เพื่อให้ลูกค้าทำตามได้ง่ายขึ้น.

5. แคมเปญเพื่อกระตุ้นให้เกิดการซื้อทันที: สำหรับลูกค้าที่แสดงความสนใจแล้วแต่ยังไม่ตัดสินใจซื้อ.

6. แคมเปญเพื่อเพิ่มความพอใจในแบรนด์: สร้างประสบการณ์ที่ดีเกินความคาดหวัง เพื่อเพิ่มความภักดี

บทที่ 4: กลยุทธ์ข้อความทางการตลาดอัตโนมัติ (Automation Marketing Message Strategy)

  กลยุทธ์คือการทำให้ข้อความมีพลังในตัวเอง เพื่อดึงดูดลูกค้าให้เคลื่อนที่ไปตามขั้นตอนการตลาด (Marketing Funnel) ผู้เขียนแบ่งกลยุทธ์ทางจิตวิทยาเหล่านี้ออกเป็น 3 กลุ่มตามขั้นตอนการตัดสินใจของลูกค้า

1. กลยุทธ์สร้างความอยาก (Consideration Strategy): หลักการคือ “ช่วยแก้ปัญหา เพื่อทำให้อยาก” เน้นสร้างแรงจูงใจ (Motivation) เช่น ช่วยลดความกลัว หรือเสนอสิ่งที่ทำให้ลูกค้าดูดีในสายตาคนอื่น (Social Currency).

2. กลยุทธ์กระตุ้นการซื้อ (Purchase Strategy): หลักการคือ “ตัดความกังวล เพื่อทำให้ง่าย” เน้นทำให้ลูกค้ามั่นใจในความสามารถที่จะซื้อ (Ability) เช่น การบอกว่าคนอื่นก็ซื้อ (Best Sellers) การมีระบบช่วยตอบคำถาม การรับประกันความพอใจ หรือการให้สิ่งจูงใจสำหรับการซื้อครั้งแรก (First Time Incentive).

3. กลยุทธ์สร้างความรัก (Advocate Strategy): หลักการคือ “ช่างเอาใจใส่ เพื่อทำให้รัก” เน้นการสร้างความผูกพันและภักดีต่อแบรนด์ เช่น การเน้นย้ำคุณค่าที่ลูกค้าเลือก (คุณเลือกได้ถูกต้องแล้ว) การให้สิทธิพิเศษแก่ลูกค้าเก่าที่ใช้งานนาน หรือการส่งข้อความอวยพรในวันสำคัญต่างๆ

บทที่ 5: การแบ่งกลุ่มลูกค้าอัตโนมัติ (Automation Customer Segment)

  การแบ่งกลุ่มลูกค้า (Customer Segment) คือสิ่งกำหนดว่าลูกค้าอยู่ในขั้นตอนการซื้อใด การกำหนดกลุ่มช่วยให้นักการตลาดรู้ว่าควรใช้กลยุทธ์และเป้าหมายแบบใด นอกจากการแบ่งตามลักษณะทั่วไปและพฤติกรรม ยังมีการแบ่งตามลักษณะของสินค้า

1. แบ่งตามตำแหน่งใน Funnel: เหมาะกับสินค้าที่ต้องใช้เวลาตัดสินใจนานและมีราคาสูง (High Involvement) เช่น บ้านหรือรถยนต์ โดยจะแบ่งลูกค้าเป็นกลุ่มๆ เช่น ผู้สนใจทั่วไป (Prospect), ผู้สนใจอย่างจริงจัง (MQL), และผู้ที่พร้อมซื้อแล้ว (SQL).

2. แบ่งตามความถี่ในการซื้อ: เหมาะกับสินค้าที่ซื้อบ่อยและตัดสินใจเร็ว (Low Involvement) โดยดูจากปริมาณการซื้อในช่วงเวลาหนึ่งเทียบกับค่าเฉลี่ย. การที่ลูกค้าเปลี่ยนจาก Segment หนึ่งไปอีก Segment หนึ่งที่ลึกขึ้นใน Funnel ถือเป็น “เป้าหมายของแคมเปญ” (Campaign Goal) ที่สำเร็จแล้ว โดยปกติแล้ว Conversion ใหญ่จะประกอบด้วยขั้นตอนเล็กๆ (Micro Conversion) หลายครั้ง

บทที่ 6: เส้นทางลูกค้าอัตโนมัติ (Automation Customer Journey)

  บทนี้รวบรวมองค์ประกอบทั้งสาม (Goal, Strategy, Segment) เพื่อออกแบบเส้นทางการเดินทางของลูกค้า โดยแบ่งตามชนิดของสินค้า

1. Quick Win Customer Journey: สำหรับสินค้าตัดสินใจง่าย (Low Involvement) เน้นการสร้างสิ่งกระตุ้นเพื่อปิดการขายทันที เช่น การส่งคูปองส่วนตัว หรือการแจ้งเตือนเมื่อลูกค้าลืมสินค้าไว้ในตะกร้า.

2. Quick Win-Back Customer Journey: สำหรับสินค้าตัดสินใจปานกลาง (Medium Involvement) อาจมีการ Drop Off (ออกจากระบบ) ไปสักพัก แต่แบรนด์จะดึงลูกค้ากลับมาซื้อให้เร็วที่สุดภายในหลักชั่วโมงหรือวัน ก่อนที่คู่แข่งจะแย่งไป.

3. Win-Back Customer Journey: สำหรับสินค้าตัดสินใจยาก (High Involvement) ลูกค้าใช้เวลาหานาน เริ่มจากออนไลน์แต่ไปปิดการขายที่พนักงาน (Sale) ออฟไลน์ แบรนด์จะต้องส่งข้อมูลที่สำคัญต่อการตัดสินใจอย่างต่อเนื่อง (Nurturing) จนกระทั่งมั่นใจว่าเป็นลูกค้าที่มีคุณภาพพร้อมซื้อ (SQL) จึงค่อยส่งต่อให้ Sale ดูแลต่อ

บทที่ 7: การทำงานร่วมกับ AI (Working with AI.)

  ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามามีบทบาทสำคัญในการสร้างกลุ่มลูกค้า นอกเหนือจากกลุ่มลูกค้าที่เรากำหนดเงื่อนไขเอง  แบบตายตัว (Static Segment) AI สามารถสร้าง กลุ่มลูกค้าแบบเคลื่อนไหว (Dynamic Segment) ได้ โดยใช้การเรียนรู้จากพฤติกรรมลูกค้าในอดีต (Machine Learning)

  ตัวอย่างเช่น การหาลูกค้าคนอื่นๆ ที่มีลักษณะคล้ายกับกลุ่มลูกค้าที่เราสนใจ (Lookalike Customer) เพื่อให้การส่งแคมเปญไปยังกลุ่มคนที่มีโอกาสซื้อสูงขึ้น นอกจากนี้ AI ยังเป็นพื้นฐานสำคัญของ ระบบแนะนำสินค้า (Recommendation Engine) ที่จะปรับเปลี่ยนรายการสินค้าบนหน้าเว็บไซต์ให้ตรงกับความสนใจของลูกค้าแต่ละคนแบบเรียลไทม์.

บทสรุป

  ในอนาคตอันใกล้นี้ คำว่า “Automation” จะปรากฏนำหน้ากิจกรรมทางธุรกิจแทบทุกอย่าง (เช่น automation marketing, automated supply chain, automated pricing) โดยชิ้นส่วนเหล่านี้จะทำงานเชื่อมต่อกันผ่าน API อย่างไร้รอยต่อ

  บทบาทของมนุษย์ในการตลาดอัตโนมัติ คือออกแบบการเชื่อมต่อที่ซับซ้อนเหล่านี้ และป้อนข้อมูลอันทรงคุณค่าที่ได้จากประสบการณ์ของเราเข้าไปในระบบคอมพิวเตอร์ เพื่อให้ AI ได้เรียนรู้และมีความสามารถที่สูงขึ้น

  การตลาดอัตโนมัติมีเป้าหมายสูงสุดคือการแทรกซึมสินค้าและบริการของแบรนด์เข้าไปในชีวิตประจำวันของลูกค้า โดยที่ลูกค้าไม่รู้สึกถึงการรบกวน แต่กลับรู้สึกว่าแบรนด์ช่วยทำให้ชีวิตของพวกเขาง่ายขึ้น สะดวกขึ้น และดีขึ้น  และแบรนด์เองถ้าสามารถก้าวทันการเปลี่ยนแปลงนี้ ก็จะสามารถขยายขนาดธุรกิจให้เติบโตได้อย่างมหาศาล

. : รู้จัก PAM Realtime CDP เพิ่มเติมที่ PAMs.ai : .

รู้จัก PAM

PAM เป็นแพลตฟอร์มไทย มีทีมงานบริการในไทย มีเครื่องมือหลากหลาย เช่น “Personalized Automation” เก็บและแบ่งกลุ่มลูกค้าอย่างละเอียด เพื่อส่งข้อความอัตโนมัติได้อย่างเหมาะสม ตรงกับความสนใจ พฤติกรรม หรือความต้องการของลูกค้าแต่ละราย ได้หลากหลายช่องทาง เช่น email, LINE, SMS, หรือ Notification

นอกจากนั้น PAM ยัง สามารถเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มและระบบอื่นๆที่ธุรกิจใช้งานอยู่ เช่น E-commerce platform (Magento, Shopify, Lazada), CRM (Salesforce), ระบบ POS หลากหลาย, และช่องทางอื่นๆ