PAM’s Blog

ในโลกการตลาดปัจจุบัน เงินลงทุนมหาศาลถูกใช้ไปกับสื่อและเทคโนโลยีการตลาด (MarTech) คำถามสำคัญสำหรับผู้บริหารทุกคนคือ: “ช่องทางไหนที่ทำให้เกิดยอดขายจริง ๆ และเราควรเพิ่มงบประมาณที่ไหน?” คำตอบของคำถามนี้ไม่ได้ง่ายเหมือนสมัยก่อนที่ลูกค้าแค่เห็นโฆษณาทางทีวีแล้วเดินเข้าซูเปอร์มาร์เก็ตซื้อสินค้า เส้นทางของลูกค้าในยุคดิจิทัลนั้นซับซ้อนเกินกว่าจะให้เครดิตกับช่องทางใดช่องทางหนึ่งได้ทั้งหมด ดังนั้นจึงเกิดเครื่องมือวิเคราะห์หลักสองประเภทขึ้นมาเพื่อช่วยในการตัดสินใจเรื่องการลงทุน: Multi-Touch Attribution (MTA) และ Marketing Mix Modeling (MMM) Part 1: Multi-Touch Attribution (MTA) – การวัดผลแบบละเอียดตามรอยลูกค้าทีละคน ลองนึกภาพว่า MTA คือ “กล้องจุลทรรศน์” ของนักการตลาด มันถูกออกแบบมาเพื่อ ติดตามพฤติกรรมของลูกค้าทีละคน (User-Level) ตั้งแต่ต้นจนจบ MTA ทำงานอย่างไร? (วิธีการวัดผลแบบดั้งเดิมในยุคดิจิทัล) MTA อาศัยเทคโนโลยีการติดตามแบบดิจิทัลที่เราคุ้นเคยกันดี เช่น คุกกี้ (Cookies) และ พิกเซล (Pixels) เพื่อบันทึกว่าลูกค้าคนหนึ่งได้คลิกหรือเห็นโฆษณาของเราที่ไหนบ้าง ก่อนที่จะตัดสินใจซื้อ เช่น MTA จะใช้ รูปแบบการให้เครดิต (Attribution Model) ที่คุณคุ้นเคย (เช่น […]

ในอดีต การตลาดมีความเรียบง่าย ผู้บริโภคอาจเห็นโฆษณาทางโทรทัศน์ เดินเข้าร้านค้า และซื้อสินค้า ทำให้เครดิตทั้งหมดตกเป็นของการโฆษณาขั้นเดียว แต่ในยุคปัจจุบัน เส้นทางของลูกค้า (Customer Journey) นั้นมีความซับซ้อนและยาวนานขึ้นอย่างมาก ลูกค้าคนหนึ่งอาจเริ่มต้นจากการเห็นโฆษณาบน Facebook (การรับรู้), ตามด้วยการค้นหาข้อมูลใน Google (การพิจารณา), จากนั้นอ่านคอนเทนต์จากแบรนด์ (มีส่วนร่วม), และสุดท้ายจึงคลิกโฆษณาบน Google Ads อีกครั้งเพื่อเข้าเว็บไซต์และทำการสั่งซื้อ (การซื้อสำเร็จ) การตลาดสมัยใหม่จึงต้องพึ่งพา MarTech ในการติดตามปฏิสัมพันธ์เหล่านี้ทั้งหมด และ Attribution Model ก็คือกลไกที่ใช้ในการตัดสินใจว่า ช่องทางใดควรได้รับเครดิตสำหรับการซื้อขายที่เกิดขึ้น Attribution Model คืออะไร ? คำว่า “Attribution Model” (โมเดลการให้เครดิต) หมายถึงวิธีการวัดและกำหนดว่า “ช่องทางการตลาดใด” หรือ “จุดสัมผัสใด (Touchpoint)” ที่ผู้บริโภคเจอในเส้นทางการตัดสินใจ (Customer Journey) ที่ควรได้รับเครดิตหรือ “ส่วนแบ่งความดีความชอบ” จากการที่ลูกค้าทำ “Conversion” (เช่น ซื้อสินค้า สมัครสมาชิก […]

Dr. Kai-Fu Lee คือบุคคลสำคัญผู้เชื่อมโยงวงการ AI ระหว่างซิลิคอนแวลลีย์และประเทศจีนได้อย่างแท้จริง ตลอดระยะเวลากว่าสามทศวรรษ เขาได้สวมหมวกหลายใบ ตั้งแต่การเป็นนักวิจัยระดับโลก ผู้บริหารบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ของสหรัฐฯ ในจีน ไปจนถึงการเป็นนักลงทุนผู้มองการณ์ไกลที่ขับเคลื่อนคลื่นลูกใหม่ของเทคโนโลยีจีน รากฐานทางวิชาการและการบุกเบิก AI ยุคแรก (1980s – 1990s) เส้นทางของ Kai-Fu Lee เริ่มต้นด้วยการศึกษาด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ เขาสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีจาก Columbia University และได้รับปริญญาเอก (Ph.D.) จาก Carnegie Mellon University (CMU) ในปี 1988 ความสำเร็จในฐานะนักวิจัย ผลงานวิทยานิพนธ์ปริญญาเอกของเขาถือเป็นการบุกเบิกที่สำคัญ โดยเขาสร้างระบบ Sphinx ซึ่งเป็นระบบ “การรู้จำเสียงพูดอย่างต่อเนื่องโดยไม่ขึ้นกับผู้พูด” (Large-Vocabulary, Speaker-Independent, Continuous Speech Recognition) ที่แรกของโลก ความสำเร็จในงานวิจัยนี้ทำให้ชื่อของเขาเป็นที่รู้จักในฐานะนักวิทยาศาสตร์ AI แถวหน้า การเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีที่ Apple และ SGI หลังจากจบการศึกษา Lee […]

Sir Demis Hassabis ไม่ได้เป็นเพียงผู้ร่วมก่อตั้งและ CEO ของ Google DeepMind เท่านั้น แต่เขาคือปรากฏการณ์ทางสติปัญญาที่หาได้ยาก ด้วยภูมิหลังที่ผสมผสานระหว่างความเป็น อัจฉริยะด้านเกม ผู้เชี่ยวชาญด้านประสาทวิทยาการรู้คิด (Cognitive Neuroscience) และ นักพัฒนาเกมวิดีโอ ที่ประสบความสำเร็จอย่างสูงตั้งแต่อายุยังน้อย เส้นทางอาชีพของเขาคือการเดินทางอันยาวนานในการทำความเข้าใจและจำลองความฉลาดของมนุษย์ เพื่อเป้าหมายสูงสุดคือการสร้าง “ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป” (Artificial General Intelligence – AGI) ที่จะช่วยแก้ปัญหาวิกฤตของโลก วัยเยาว์ที่เป็นอัจฉริยะ: หมากรุก, เกม, และการเขียนโค้ด ชีวิตของ Hassabis ถูกกำหนดด้วยความสนใจในเรื่อง “เกม” และ “การคิดเชิงกลยุทธ์” มาตั้งแต่เด็ก เขาเกิดในลอนดอน ปี 1976 โดยมีบิดาเป็นชาวกรีกไซปรัสและมารดาเป็นชาวจีนจากสิงคโปร์ Hassabis เริ่มเล่นหมากรุกตั้งแต่อายุสี่ขวบ และประสบความสำเร็จอย่างรวดเร็ว โดยบรรลุระดับ “หมากรุกมาสเตอร์” (Chess Master) เมื่ออายุเพียง 13 ปี ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้เล่นระดับเยาวชนที่เก่งที่สุดในโลก การฝึกฝนหมากรุกอย่างจริงจังนี้ได้สอนทักษะสำคัญที่เขาจะนำไปใช้ใน AI: […]

Andrew Ng (แอนดรูว์ อึ้ง) ไม่ได้เป็นแค่สุดยอดนักวิจัยเท่านั้น แต่ยังเป็นชื่อของผู้บุกเบิก ผู้ที่นำเอไอไปผสานความเป็นเลิศทางวิชาการและการประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ ทั้งยังเป็นผู้มีบทบาทสำคัญในการ “ทำให้ AI เป็นประชาธิปไตย” ผ่านการศึกษาออนไลน์

ในประวัติศาสตร์อันสั้นแต่รวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ชื่อของ ศาสตราจารย์ Fei-Fei Li (เฟย-เฟย หลี่) คือหนึ่งในบุคคลที่สำคัญและมีอิทธิพลมากที่สุด จนได้รับฉายาว่า “Godmother of AI” เธอไม่ได้เป็นเพียงอาจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่ Stanford University และอดีตหัวหน้านักวิทยาศาสตร์ AI/ML ของ Google Cloud เท่านั้น แต่เธอยังเป็นผู้ริเริ่มโครงการ ImageNet ซึ่งเป็นการบุกเบิกครั้งสำคัญที่ได้เปลี่ยนโฉมหน้าของสาขา Computer Vision และจุดประกายการเติบโตอย่างก้าวกระโดดของ Deep Learning ในปัจจุบัน เส้นทางสู่ผู้บุกเบิก: จากผู้อพยพสู่ “มารดาแห่ง AI” เรื่องราวชีวิตของ Fei-Fei Li เป็นแรงบันดาลใจที่สะท้อนถึงพลังของการทำงานหนักและความมุ่งมั่นทางสติปัญญา วัยเยาว์และการเดินทางที่ต้องดิ้นรน Li เกิดในกรุงปักกิ่ง ประเทศจีน และเติบโตในเฉิงตู มณฑลเสฉวน ก่อนจะย้ายตามครอบครัวมายังสหรัฐอเมริกาเมื่ออายุ 16 ปี ที่รัฐนิวเจอร์ซีย์ ชีวิตในอเมริกาไม่ได้ง่ายดายนัก พ่อของเธอทำงานเป็นช่างซ่อมกล้อง ส่วนแม่ทำงานเป็นแคชเชียร์ในซูเปอร์มาร์เก็ต ในขณะที่เรียนในระดับมัธยมปลาย Li ก็ทำงานพิเศษที่ร้านซักแห้งของครอบครัวเพื่อช่วยหารายได้ […]

ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เต็มไปด้วยชื่อของยักษ์ใหญ่และนวัตกรรมล้ำยุค มีบริษัทหนึ่งที่ทำงานอยู่เบื้องหลังความสำเร็จของ AI ชั้นนำมากมาย—นั่นคือ Scale AI และมีชายหนุ่มผู้ก่อตั้งที่ก้าวขึ้นมาเป็นหนึ่งในมหาเศรษฐีพันล้านที่อายุน้อยที่สุดในโลกด้วยวิสัยทัศน์ที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง: “AI นั้นดีได้ก็ต่อเมื่อมีข้อมูลที่ดี” เขาคือ Alexandr Wang (อเล็กซานเดอร์ หวัง) ชายผู้ที่ถูกขนานนามว่าเป็น “สถาปนิกข้อมูล” ของยุค AI เส้นทางชีวิตและโมเดลธุรกิจของ Scale AI เป็นเรื่องราวที่น่าสนใจยิ่งกว่านิยาย เพราะมันคือการสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญที่สุดในยุคแห่งการปฏิวัติปัญญาประดิษฐ์ ลูกชายนักฟิสิกส์ ณ แหล่งกำเนิดระเบิดปรมาณู Alexandr Wang เกิดเมื่อเดือนมกราคม ปี 1997 ที่เมืองลอส อลามอส (Los Alamos), รัฐนิวเม็กซิโก สหรัฐอเมริกา ซึ่งเป็นที่ตั้งของห้องปฏิบัติการแห่งชาติลอส อลามอส (Los Alamos National Laboratory) สถานที่ที่เคยเป็นศูนย์กลางของโครงการแมนฮัตตัน (Manhattan Project) เขาเติบโตมาในสภาพแวดล้อมทางวิทยาศาสตร์ โดยมีพ่อแม่เป็นนักฟิสิกส์ ที่อพยพมาจากประเทศจีนและทำงานอยู่ในห้องปฏิบัติการแห่งชาตินั้นเอง สภาพแวดล้อมที่เน้นย้ำถึงความสำคัญของตรรกะ ตัวเลข และวิทยาศาสตร์ ทำให้ […]

ผู้บริโภคในยุคดิจิทัลคาดหวังการตอบสนองแบบเรียลไทม์ตลอด 24 ชั่วโมง การล่าช้าเพียงไม่กี่นาทีอาจหมายถึงการสูญเสียโอกาสในการขายให้กับคู่แข่งที่เร็วกว่า

Chatbot ยุคใหม่ จึงก้าวข้ามจาก “โปรแกรมตอบกลับอัตโนมัติ” ที่แข็งทื่อ มาเป็น “เครื่องมือการตลาดเชิงสนทนา (Conversational Marketing Tool)”

ในยุคที่อินเทอร์เน็ตไม่ใช่แค่ช่องทางการสื่อสาร แต่เป็น หัวใจสำคัญของการสนทนาสาธารณะ และ ศูนย์รวมความคิดเห็นของผู้คน ธุรกิจที่ยังคงรอให้ลูกค้าส่งอีเมลหรือโทรเข้ามา “บ่น” เท่านั้น คงไม่มีทางตามทันกระแสโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วได้ทัน โลกโซเชียลมีเดียในปัจจุบันเต็มไปด้วยเสียงของผู้บริโภค ทั้งคำชม คำติชม การตั้งคำถาม หรือแม้แต่ “มีม” ที่เกี่ยวพันกับแบรนด์ของคุณ ทุกเสียงมีความหมายและส่งผลต่อภาพลักษณ์ขององค์กรได้ในชั่วข้ามคืน การตลาดในยุคนี้จึงต้องติดอาวุธด้วยเครื่องมือที่ทำให้เราสามารถ “ฟัง” เสียงเหล่านั้นได้อย่างรอบด้าน ลึกซึ้ง และทันท่วงที เครื่องมือที่ว่านี้คือ Social Listening นั่นเอง Social Listening คือ “การฟัง” อย่างมีกลยุทธ์ Social Listening คือ กระบวนการ รวบรวมและวิเคราะห์ ทุกการสนทนา ความคิดเห็น การกล่าวถึง (Mentions) และกระแสต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ บริการ คู่แข่ง หรืออุตสาหกรรมทั้งหมดของคุณ บนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียและช่องทางออนไลน์ต่าง ๆ (เช่น Facebook, X/Twitter, Instagram, TikTok, YouTube, […]

การมองความสำเร็จของธุรกิจ จากยอดขายเพียงครั้งเดียวนั้นไม่เพียงพออีกต่อไป ธุรกิจที่ดีต้องไม่มองข้ามความสำคัญของลูกค้าเก่า นั่นคือต้องเห็นความสำคัญของ “Customer Lifetime Value (CLV)” ซึ่งเป็นตัวชี้วัดที่ทรงพลังที่สุดตัวหนึ่งในด้านการตลาด