Zero-Party Data (ZPD) ข้อมูลที่ลูกค้าเต็มใจมอบให้ คือสิ่งสำคัญในยุคนี้ : [ MarTech Basic EP. 20 ]

martech-basic 28 Oct 2025

Author : superadmin

  โลกของการตลาดกำลังเผชิญหน้ากับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ เมื่อความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีถูกคานด้วยกระแส Privacy-First กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (เช่น PDPA และ GDPR) ได้จำกัดการใช้ข้อมูล ขณะที่เบราว์เซอร์หลัก ๆ กำลังยกเลิกการรองรับ Third-Party Cookies ทำให้วิธีการเก็บข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าแบบ “แอบดู” ถึงจุดสิ้นสุด

   ในสถานการณ์เช่นนี้ องค์กรที่ยังคงพึ่งพาการเดาพฤติกรรมของลูกค้าจะพบกับความท้าทายอย่างหนักในการทำ Personalization ที่แม่นยำ ทางรอดเดียวของการตลาดในยุคใหม่คือการเปลี่ยนจากการ สังเกตการณ์ ไปสู่การ สร้างบทสนทนา กับลูกค้า และนั่นคือที่มาของ Zero-Party Data (ZPD)

Part 1: Zero-Party Data คืออะไร ?

เพื่อให้เข้าใจ ZPD อย่างชัดเจน ต้องแยกความแตกต่างกับข้อมูลประเภทอื่นที่นักการตลาดคุ้นเคย:

  • First-Party Data (FPD): ข้อมูลที่แบรนด์เก็บผ่านการสังเกตพฤติกรรม (Observed Behavior) ของลูกค้าบนช่องทางของตนเอง เช่น ลูกค้าคลิกดูสินค้า X, ลูกค้าใช้เวลาบนหน้านี้ Y วินาที, ลูกค้าซื้อสินค้า Z ข้อมูลนี้มีความแม่นยำ แต่ยังคงเป็นการ อนุมาน (Inferred) ว่าลูกค้าสนใจอะไร
  • Zero-Party Data (ZPD): ข้อมูลที่ลูกค้า ตั้งใจและเต็มใจ (Intentionally and Proactively) ที่จะมอบให้กับแบรนด์โดยตรง โดยมีเจตนาแลกเปลี่ยนกับคุณค่าที่คาดว่าจะได้รับ (Value Exchange) ZPD คือข้อมูลที่ลูกค้า บอก เราเอง

ตัวอย่าง ZPD:

  • “ฉันกำลังมองหา [รองเท้าวิ่ง] สำหรับ [ซ้อมมาราธอน] และสนใจ [สีฟ้า] เป็นพิเศษ” (ผ่าน Quiz บนเว็บไซต์)
  • “ฉันต้องการให้ส่งอีเมลโปรโมชั่น [เฉพาะวันหยุดสุดสัปดาห์] และไม่ต้องการรับการแจ้งเตือนทาง SMS” (ผ่าน Preference Center)
  • “ปัญหาผิวของฉันคือ [ผิวแห้ง] และฉันแพ้ส่วนผสม [พาราเบน]” (ผ่านแบบสำรวจก่อนการให้คำปรึกษา)

ความสำคัญของ ZPD ในยุคใหม่ (The Triple Win)

  1. ความแม่นยำสูงสุด (The Truth): ZPD คือข้อมูลที่มาจากแหล่งที่มาที่น่าเชื่อถือที่สุด นั่นคือ ลูกค้าเอง มันขจัดความจำเป็นในการเดาสุ่ม ทำให้สามารถทำ Hyper-Personalization ได้อย่างตรงจุดทันทีตั้งแต่การปฏิสัมพันธ์ครั้งแรก (Day 1)
  2. ความถูกต้องตามกฎหมาย (The Compliance): ZPD ได้รับการยอมรับว่า ถูกต้องตามกฎหมาย (PDPA/GDPR) โดยปริยาย เพราะลูกค้าได้ให้ข้อมูลด้วยความสมัครใจและรับรู้ถึงวัตถุประสงค์ในการใช้งานอย่างชัดเจน ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงทางกฎหมายขององค์กรได้อย่างมหาศาล
  3. การสร้างความเชื่อมั่น (The Trust): การขอข้อมูลอย่างโปร่งใส พร้อมเสนอคุณค่าที่จับต้องได้เป็นการสร้าง “สัญญาทางใจ” กับลูกค้า แบรนด์แสดงความเคารพต่อความเป็นส่วนตัว ซึ่งเป็นรากฐานของการสร้างความสัมพันธ์และความภักดีในระยะยาว

Part 2: กลไกและกลยุทธ์การเก็บ ZPD (Value Exchange Framework)

การเก็บ ZPD ไม่ใช่แค่การถามคำถาม แต่คือการออกแบบประสบการณ์ที่ลูกค้าจะรู้สึกว่า “คุ้มค่าที่จะให้”

กลไกการเก็บ ZPDรูปแบบการแลกเปลี่ยนคุณค่า (Value Exchange)
Quiz/Assessmentแลกกับผลลัพธ์ที่ปรับให้เป็นส่วนตัวทันที (เช่น “ค้นหาสินค้าที่เหมาะกับคุณ”, “หาโทนสีที่เหมาะกับห้อง”)
Preference Centerแลกกับการควบคุมประสบการณ์ของตนเอง (เช่น เลือกความถี่ในการรับอีเมล, เลือกหัวข้อที่สนใจ)
Guided Shoppingแลกกับคำแนะนำผลิตภัณฑ์แบบมืออาชีพ (เช่น คำถามนำทางก่อนการเลือกซื้อคอนแทคเลนส์ หรือเครื่องสำอาง)
Gamification/Pollsแลกกับส่วนลด, คะแนนสะสม, หรือโอกาสในการชนะรางวัล

การใช้เครื่องมือ MarTech เช่น Customer Data Platform (CDP) เข้ามาช่วยในการรวมและจัดเก็บ ZPD ให้เป็นระเบียบ ทำให้ข้อมูลที่ได้ถูกนำไปใช้เพื่อกระตุ้นแคมเปญ Marketing Automation และ Personalization ได้อย่างรวดเร็ว

Part 3: 3 Case Studies การใช้งาน Zero-Party Data สู่ความสำเร็จ

เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนว่า ZPD เปลี่ยนเกมการตลาดได้อย่างไร ลองพิจารณาตัวอย่างการใช้งานจริงจากแบรนด์ชั้นนำในอุตสาหกรรมต่าง ๆ

Case Study 1: Ruggable (ธุรกิจพรมซักได้) – การเปลี่ยนคำถามให้เป็นยอดขาย

อุตสาหกรรม: อีคอมเมิร์ซ/ของตกแต่งบ้าน

ปัญหา: การซื้อพรมออนไลน์เป็นเรื่องยาก ลูกค้าไม่แน่ใจเรื่องขนาด, ลวดลาย, และวัสดุที่เหมาะสมกับพื้นที่ของตน การเดาพฤติกรรมอย่างเดียวไม่เพียงพอ

กลยุทธ์ ZPD: Ruggable สร้าง “Rug Quiz” ที่มีคำถามนำทาง (Guided Shopping) เช่น:

  • “พรมนี้จะถูกวางไว้ที่ไหน? (ห้องนั่งเล่น, ห้องครัว, ระเบียง)”
  • “ใครจะใช้พรมนี้? (มีสัตว์เลี้ยง, มีเด็กเล็ก, พื้นที่ใช้งานหนัก)”
  • “คุณชอบสไตล์แบบไหน? (โมเดิร์น, โบฮีเมียน, วินเทจ)”

ผลลัพธ์:

  • ข้อมูล ZPD ที่ได้มีความละเอียดสูง (เช่น ลูกค้าต้องการพรมที่ทนต่อสัตว์เลี้ยงในห้องนั่งเล่น) ถูกส่งเข้าสู่ระบบ CDP ทันที
  • ระบบสามารถแนะนำพรมที่ ตรงกับความต้องการ ของลูกค้าได้อย่างแม่นยำ (Hyper-Personalization)
  • ผลลัพธ์คือ Ruggable รายงานว่าผู้ที่ตอบ Quiz มี Conversion Rate สูงขึ้นถึง 4 เท่า เมื่อเทียบกับผู้เข้าชมทั่วไป และลดอัตราการคืนสินค้าได้อย่างมีนัยสำคัญ

Case Study 2: Sephora (ธุรกิจความงาม) – Loyalty Program ที่เข้าใจลูกค้าจริง

อุตสาหกรรม: ค้าปลีกความงาม

ปัญหา: ลูกค้ามีผลิตภัณฑ์ความงามที่ใช้ซ้ำซ้อนกันมากเกินไป และต้องการคำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เฉพาะเจาะจงกับสภาพผิวและสีผิวของตน

กลยุทธ์ ZPD: Sephora ผนวก ZPD เข้ากับโปรแกรม Beauty Insider Loyalty Program ของตน

  • Beauty Quiz/Foundation Finder: ลูกค้ากรอกข้อมูล ZPD ที่ละเอียดเกี่ยวกับสภาพผิว (มัน, แห้ง, ผสม), โทนสีผิว (Undertone), และผลิตภัณฑ์ที่เคยแพ้หรือไม่ชอบ
  • Preference Center (แบบละเอียด): ลูกค้าเลือกความสนใจที่เฉพาะเจาะจง เช่น “สนใจเฉพาะผลิตภัณฑ์ Vegan” หรือ “ต้องการทราบโปรโมชั่นเฉพาะน้ำหอมเท่านั้น”

ผลลัพธ์:

  • ข้อมูล ZPD ช่วยให้ Sephora ส่งอีเมลและแคมเปญโฆษณาที่ หลีกเลี่ยง การแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าเคยบอกว่าไม่ชอบหรือแพ้
  • การแนะนำสินค้ามีความแม่นยำสูงขึ้นมาก สร้างความรู้สึกว่าแบรนด์ “ดูแลและฟังเสียง” ลูกค้าอย่างแท้จริง ซึ่งนำไปสู่การเพิ่ม Customer Lifetime Value (CLV) และความภักดีต่อแบรนด์ในระยะยาว

Case Study 3: Robinhood (บริการ Food Delivery) – Personalization ตั้งแต่วันแรก

อุตสาหกรรม: Food Delivery (ในไทย)

ปัญหา: ในฐานะผู้เล่นใหม่ในตลาด ต้องแข่งขันกับผู้เล่นเดิมที่มีข้อมูลพฤติกรรมการสั่งอาหารของลูกค้าอยู่แล้ว

กลยุทธ์ ZPD: Robinhood ใช้วิธีทางลัดในการทำ Personalization ตั้งแต่การปฏิสัมพันธ์ครั้งแรก (Day 1)

  • In-App Preference Collection: ในขั้นตอนแรกของการลงทะเบียนใช้งาน ลูกค้าจะถูก ขอให้เลือกประเภทอาหารที่ชอบ อย่างน้อย 1-3 รูปแบบ (เช่น อาหารญี่ปุ่น, อาหารไทยรสเผ็ด, กาแฟ)
  • Value Exchange: ลูกค้าเข้าใจว่าการให้ข้อมูลนี้จะทำให้พวกเขา เห็นร้านอาหารที่ตรงใจ ตั้งแต่การเปิดแอปครั้งแรก โดยไม่ต้องรอให้สั่งไปก่อนหลายครั้ง

ผลลัพธ์:

  • Robinhood สามารถทำ Personalization แนะนำร้านค้าและหมวดหมู่ที่เกี่ยวข้องได้อย่างรวดเร็ว ทำให้ประสบการณ์ของผู้ใช้ใหม่ราบรื่นและดึงดูดใจ
  • การใช้งาน ZPD ตั้งแต่ต้น ทำให้แบรนด์สามารถสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันด้านประสบการณ์ลูกค้าได้ทันที โดยไม่ต้องอาศัยการสะสมข้อมูลพฤติกรรมที่ใช้เวลานาน

บทสรุป: ZPD คือกลยุทธ์ที่ยั่งยืนที่สุด

Zero-Party Data ไม่ใช่แค่เทรนด์ทางเลือก แต่เป็น กลยุทธ์ที่ยั่งยืนที่สุด ในการตลาดยุคดิจิทัลที่กำลังมุ่งสู่ความเป็นส่วนตัว (Privacy-Driven Era)

การลงทุนใน ZPD คือการลงทุนในการสร้างความสัมพันธ์ที่ โปร่งใส และ จริงใจ กับลูกค้า ซึ่งเป็นสิ่งเดียวที่จะอยู่รอดได้ในยุคที่ Third-Party Cookies กำลังจะหมดไปและกฎหมาย PDPA มีผลบังคับใช้อย่างเข้มงวด องค์กรที่สามารถออกแบบประสบการณ์ที่ลูกค้าเต็มใจและได้รับประโยชน์จากการให้ข้อมูลของตนเองเท่านั้น ที่จะสามารถเข้าถึง “ความจริง” เกี่ยวกับความต้องการของลูกค้า และก้าวขึ้นเป็นผู้นำตลาดได้อย่างแท้จริง

. : รู้จัก PAM Realtime CDP ซอฟต์แวร์การตลาดอัตโนมัติและ CDP ไทย ที่ PAMs.ai : .

Share :

Start using PAM today

Reach every customer steps, make every action count.

Related Blogs

martech-basic

Data Cleaning : การแก้ไขข้อมูลดิบ ก่อนนำเข้า CDP เพื่อใช้งานจริง : [MarTech Basic ep.33]

   ในโลกของข้อมูล การมีเครื่องมือที่ล้ำสมัยอย่าง Customer Data Platform (CDP) นั้นเป็นเรื่องดี แต่เครื่องมือที่ดีที่สุดก็ยังไม่สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ หากข้อมูลที่ป้อนเข้าไปนั้น “สกปรก” หรือ “ไม่เป็นมาตรฐาน” หลักการพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังคงเป็นจริงเสมอ: “Garbage In, Garbage Out”    ข้อมูลที่สกปรก...

martech-basic

Data Modeling for Marketing ออกแบบฐานข้อมูลให้ฉลาด เพื่อการตลาดที่เหนือกว่า : [MarTech Basic ep.32]

ในโลกของการตลาดดิจิทัล เรามีข้อมูลลูกค้ามากมายมหาศาล ทั้งข้อมูลการคลิก, การซื้อ, การแชท, การเปิดอีเมล, หรือการใช้งานแอปฯ ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ว่า “มีข้อมูลมากพอหรือไม่” แต่อยู่ที่ว่า “ข้อมูลเหล่านั้นถูกจัดเก็บและเชื่อมโยงกันอย่างมีระบบหรือเปล่า?” 💡 ทำไมมีข้อมูลเยอะ แต่ใช้จริงไม่ได้ ? เปรียบเทียบง่ายๆ ลองนึกภาพห้องสมุดที่มีหนังสือกองรวมกันอยู่บนพื้น แม้จะมีหนังสือล้ำค่ามากมาย แต่ก็ไม่มีใครหามันเจอเพื่อนำไปใช้ประโยชน์ได้ ในทำนองเดียวกัน...

martech-basic

การใช้ AI ในงานการตลาด จาก CRM สู่ยุค CDP : [MarTech Basic ep.31]

ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลหลั่งไหลไม่หยุดหย่อน การบริหารจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า (Customer Relationship Management – CRM) ไม่ได้เป็นเพียงแค่การบันทึกข้อมูลลูกค้าอีกต่อไป แต่กลายเป็นหัวใจสำคัญในการสร้างความภักดีและขับเคลื่อนการเติบโตทางธุรกิจ การตลาดแบบมุ่งเป้า (Targeted Marketing) ที่แม่นยำและการดูแลลูกค้าที่รู้ใจคือสิ่งที่จะทำให้ธุรกิจอยู่รอดและโดดเด่นในตลาดที่มีการแข่งขันสูง ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence – AI) ได้ก้าวเข้ามาเป็นเครื่องมือสำคัญที่พลิกโฉมงาน CRM และการบริหารรายชื่อลูกค้าและกลุ่มเป้าหมาย (Lead Management) อย่างสิ้นเชิง...

martech-basic

อีเมลยังไม่ตาย – ธุรกิจยังต้องใช้ เพื่อธุรกรรมกับกลุ่มเป้าหมายและลูกค้า : [ MarTech Basic EP. 30 ]

   ในยุคที่การสื่อสารส่วนใหญ่ถูกครอบงำโดยสื่อโซเชียลและแอป chat ต่างๆ หลายคนอาจเชื่อว่า “อีเมลตายแล้ว” หรือเป็นช่องทางที่ถูกทอดทิ้ง แต่ความจริงคือผู้คนไม่ได้เลิกใช้อีเมล แต่พวกเขาเปลี่ยนวิธีการใช้ อีเมลไม่ได้เป็นช่องทางสำหรับ “การคุยเล่น” หรือ “อัปเดตชีวิต” อีกต่อไป แต่กลายเป็น “ที่เก็บเอกสารและธุรกรรมสำคัญ” และ “ช่องทางสำหรับความสัมพันธ์เชิงอาชีพและเชิงพาณิชย์”    ในยุคที่ผู้บริโภคเผชิญกับ...