Session: Data Trends 2026: From Insights to Strategic Advanture การขับเคลื่อนธุรกิจด้วย Data ของเทรนด์ปี 2026
โดย ณัฐพล ม่วงทำ (เพจการตลาดวันละตอน) และจิตติพงศ์ เลิศประดิษฐ์ (Mar Tech User Group Thailand)
ปี 2026 คือช่วงเวลาที่ Data และ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือแต่กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานของการทำธุรกิจอย่างแท้จริง องค์กรที่ได้เปรียบจะไม่ใช่คนที่มีข้อมูลมากที่สุด แต่คือคนที่เปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นการตัดสินใจได้เร็วที่สุด Session นี้จึงชวนมองตั้งแต่โครงสร้าง Data, Tools, ไปจนถึงวิธีทำให้ Data กลายเป็น ‘Strategic Advantage’ ที่วัดผลได้จริง
Data กลายเป็น Infrastructure ของธุรกิจ
CDP (Customer Data Platform) ยังคงเป็นแกนหลักของการทำ Data Marketing แต่สิ่งที่เปลี่ยนไปคือต้นทุนลดลงและเข้าถึงได้ง่ายขึ้น ทำให้ธุรกิจทุกขนาดเริ่มลงทุนได้จริงเมื่อปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้น ความจำเป็นของแพลตฟอร์มที่กลายเป็นศูนย์รวมจึงชัดเจนขึ้น เพราะองค์กรไม่สามารถปล่อยให้ข้อมูลกระจัดกระจายได้อีกต่อไป
- CDP ยังเป็นสิ่งที่ต้องลงทุน
- ต้นทุนลดลง แต่นำมาซึ่งการเข้าถึงได้มากขึ้น
- ธุรกิจใช้ Data มากขึ้นต้องมีแพลตฟอร์มรวมข้อมูลเฉพาะ
- Data ไม่ได้มาจากระบบเฉพาะทางเท่านั้น แต่รวม Traditional Data มากขึ้น
MarTech & Data Stack ที่กำลังมา
เครื่องมือ Data ยุคใหม่ถูกออกแบบให้ยืดหยุ่น ใช้ง่าย และเชื่อมต่อกับ AI ได้ทันที ซึ่งทำให้การใช้ Data ไม่ใช่เรื่องของทีม IT เท่านั้นอีกต่อไป
- Composable CDP ช่วยสร้างระบบตามความต้องการได้
- Zero-copy Data สำหรับใช้ข้อมูลได้โดยไม่ต้องย้ายที่เก็บ
- Low-code Data Tools สำหรับ SMB
- Data Search for AI SEO
- AI-Powered Analytics
AI จะเข้ามา Disrupt วิธีค้นหาข้อมูล และวิธีที่ฐานข้อมูลถูกนำไปใช้ในอนาคต
Content Strategy ต้องคิดเพื่อ AI Search
เมื่อ AI กลายเป็นตัวกลางในการค้นหา วิธีคิดคอนเทนต์ต้องเปลี่ยนจากทำเพื่อแพลตฟอร์มเป็นทำเพื่อให้ AI เลือกส่งต่อให้ผู้ชม
- ใช้ Third-party ในการช่วย PR Content
- ลงทุนกับ SEO Content อย่างจริงจัง
- ทำ Sitemap และ Structured Data
- มีเป้าหมายใหม่ให้ AI เป็นผู้กระจายคอนเทนต์
ปัญหาคลาสสิกที่หลายองค์กรต้องเจอ Data Rich but Insights Poor
- หลายองค์กรมีข้อมูลมหาศาล แต่ไม่สามารถสร้าง Insight ได้จริง
- Data ไม่ถูก Assign ให้เป็นความรับผิดชอบของทีมอย่างชัดเจน
- การคาดหวังผลลัพธ์เร็วเกินไป
จากปัญหาจึงนำมาซึ่งแนวคิดใหม่ที่ว่าด้วยการ ลดความคาดหวังเรื่องผลลัพธ์ สู่การเพิ่มการเรียนรู้ผ่าน Data แทน
4 Foundations ของการใช้ Data ให้เกิดผล
เพราะการสร้าง Data Capability ต้องเริ่มจากพื้นฐาน ไม่ใช่เริ่มจากเครื่องมือที่เริ่มต้นง่าย ๆ ด้วยการตั้ง Objective ให้ชัดก่อนเลือกเครื่องมือ
- Data Quality คือ ข้อมูลต้องเชื่อถือได้
- Break Data Silos คือ การเชื่อมข้อมูลทุกแหล่งเข้าด้วยกัน
- Compliance & Regulation คือ ความถูกต้องตามกฎหมาย
- Unstructured Data Management คือ จัดการข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบ
AI Agents กลายเป็นผู้ช่วยนักการตลาดยุคใหม่
AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือ แต่เป็นผู้ช่วยที่ทำงานแทนได้เมื่อมี Logic ที่ชัดเจนทำให้สามารถช่วยลดงานซ้ำ เพิ่มความเร็ว และเพิ่มความแม่นยำของการตัดสินใจจากความสามารถ
- AI Customer Segmentation Analysis
- Automated Data Cleaning & Preparation
- Hyper-personalized Content Drafting
- Autonomous Customer Agents
- Knowledge Agents for Team
ดังนั้นจึงสามารถใช้วิธีเริ่มในองค์กรได้จากภายใต้แนวคิด ‘Think Big | Start Small | Scale Fast’ คือการที่องค์กรไม่จำเป็นต้องเริ่มใหญ่แต่ต้องเริ่มให้เร็ว แล้วค่อยขยายเมื่อเห็นผลลัพธ์ที่ AI ช่วยลดขั้นตอน แต่เพิ่มความแม่นยำ และทำให้ Scale ได้เร็วขึ้น
KPI วัดความคุ้มค่า Data Investment
เมื่อ Dashboard อย่างเดียวไม่พอ ต้องวัดได้จากความสำเร็จของ Business Impact ที่ใช้มุมมองของ
- จำนวนลูกค้าเพิ่มขึ้นจริงไหม
- ต้นทุนลดลงไหม
- เวลาในการทำงานลดลงไหม
ผ่านกระบวนการ Metric สำคัญ: Cost Per Acquisition ลดลง
- ความเร็วในการเปลี่ยน Campaign
- เวลาเข้าถึง Data ลดลง
- ทีมเข้าถึง Insight ได้เร็วขึ้น
รับมือ PDPA & AI Regulationเมื่อการใช้ Data ในอนาคตไม่ใช่แค่ใช้เป็นแต่ต้องขอให้เป็นด้วย
- AI Inventory & Risk Classification: ทำบัญชีรายชื่อ AI Tools ที่ใช้ให้โปร่งใส
- Transparency & Labeling: แจ้งให้ผู้ใช้ทราบอย่างโปร่งใสว่ากำลังโต้ตอบกับ AI พร้อมมีป้ายกำกับอย่างชัดเจน
- Privacy by Design & Zero Party data Strategy: เปลี่ยนจากแอบเก็บข้อมูลเป็นการแลกเปลี่ยนคุณค่าแทน
- Vender Governance & DPA: มี DPA เมื่อใช้ข้อมูลร่วมกับ Partner และขอข้อมูลเท่าที่จำเป็นเท่านั้น
ท้ายที่สุดแล้วโลกธุรกิจกำลังเปลี่ยนจาก Data-driven เข้าสู่ AI-driven อย่างเต็มรูปแบบ ดังนั้นองค์กรที่ชนะไม่ใช่คนที่มีเครื่องมือมากที่สุด แต่คือคนที่เริ่มใช้ Data เร็ว ทดลองเร็ว และเรียนรู้เร็วนั่นเอง
