PAM’s Blog

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 […]