สรุป 5 เทรนด์ทำการตลาดแบบ AI x MarTech สู่ปี 2026 ในเซสชัน Marketing in the AI Era ไอเดียการตลาดในยุค AI โดยคุณมัณฑิตา จินดาและคุณจิตติพงศ์ เลิศประดิษฐ์ จากงาน ‘ลงทุนแมน Summit 2025’
Customer Experience
Phygital Retail
การผสมผสานระหว่าง Offline + Online
การทดลองสินค้าจากร้านค้าแล้วไปหาคูปองในออนไลน์ หรือการเปิดร้าน Online แต่มีหน้าร้าน Offline ด้วย
– ส่งมอบประสบการณ์และ Offer แต่ละบุคคล
– เพิ่มความง่ายและสะดวกให้ลูกค้า
– ช่วยเพิ่ม Brand Loyalty
– ช่วยร้านค้าจัดการ Stocks และ Inventory ดีขึ้น
Customer Journey Mapping
1. Awareness: รับรู้ – ต้องการ จากการเห็นโฆษณาและต้องการรู้ต่อ
2. Consideration: ค้นหาข้อมูล – พิจารณาทางเลือก จากการเสิร์ชและดูรีวิวเพื่อเปรียบเทียบ
3. Purchase: ตัดสินใจเชื่อ เกิดการกรอกข้อมูล ลงทะเบียน หรือรับใบเสนอราคา
4. Retention: ผูกพันและกลับมาซื้อซ้ำ ผ่านการดูแลหลังการขาย และมีรับประกันสินค้า
CRM Sale Pipeline สำหรับธุรกิจ B2B หรือสินค้าที่ใช้เวลาปิดการขายนาน (Sale Cycle)
1. Stage 1: Awareness / Reaches ดึงดูดกลุ่มเป้าหมายผ่านแคมเปญ
2. Stage 2: Click / Web Traffic / App Install เข้าใจพฤติกรรมลูกค้าและวัดจำนวนได้
3. Stage 3: Lead / Prospect / Member ขอรายละเอียดให้ติดต่อ
4. Stage 4: Contactable เบอร์โทน ไลน์ หรืออีเมลที่ติดต่อได้
5. Stage 5: Sale Rep / Qualify Lead ลูกค้าสนใจสินค้า มีงบประมาณและกรอบเวลาชัดเจน
6. Stage 6: Quotation / Negotiation ทำใบเสนอราคาและต่อรองราคา
7. Stage 7: Close Deal / Won ปิดการขาย เก็บเช็ค วางบิล
Content
อัตราการคลิกเข้ารับชมเว็บไซต์น้อยลงเพราะการเข้ามาของ AI
.
Strategy for AI-Powerd Search Engine– เปลี่ยนจากโฟกัส Keyword เป็น User Intent
– นำเสนอคอนเทนต์คุณภาพสูง
– เขียนคอนเทนต์ต้องนึกถึง Follow-up questions ของลูกค้า
– SEO ยังคงเป็นกระดูกสันหลังที่สำคัญของการทำคอนเทนต์
– Social Listening กวาดความคิดเห็นของผู้คนในโลกโซเชียลเกี่ยวกับแบรนด์ทั้งแง่บวกและแง่ลบ
– Social Media Schdule Post ตัวช่วยจัดตารางการโพสต์และทำงานกับ AI ได้ เช่น FeedHive ที่ทำงานกับ ChatGPT รวมถึงฟิลเตอร์กับแพลตฟอร์มต่าง ๆ
Personalization
ผู้บริโภคมีความคาดหวังว่าแบรนด์จะต้องส่งมอบประสบการณ์แบบ Personalized ได้โดยไม่ต้องถามซ้ำ
Personalized Data– เก็บข้อมูลลูกค้าแบบ Digital Data เพื่อนำไปต่อยอดการนำเสนเมื่อลูกค้ากลับมาอีก
– มีการจองผ่านแพลตฟอร์มเพื่อเก็บข้อมูล ทำระบบ Chat หรือ Reservation กับลูกค้า
– สร้าง Loyalty Program เพื่อให้สะสมแต้มเป็น CRM ได้
Agentic AI
AGENTIC APPLCATIONS– Automated ทุกอย่างในการทำธุรกิจ
– การผสานระหว่าง User Input > LLM > Tools > Observation > AI Agent Output
Framework การวิเคราะห์ปัจจัยภายนอกด้วย “PESTAL Analytics”
- P = Political ปัจจัยทางการเมือง
- E = Economic ปัจจัยทางเศรษฐกิจ
- S = Social ปัจจัยทางสังคม
- T = Technological ปัจจัยทางเทคโนโลยี
- E = Environmental ปัจจัยทางสิ่งแวดล้อม
- L = Legal ปัจจัยทางกฎหมาย
Marketing Operation
Customer Data Types1. Spreadsheets: Excel, Google Sheets
2. Software as a Service (SAAS): salesforce, SAP CRM, HubSpot, Microsoft DynamicS CRM
3. Cloud Data Warehouse: Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure
AI for Marketing: Essentials Tools
1. Generative AI: การใช้ AI สร้างคอนเทนต์ รูปภาพ วิดีโอ
– Midjourney
– JOGG
– Google AI Studio
2. AI Automation: AI ที่ช่วยทำงานซ้ำ ๆ แบบอัตโนมัติและต่อเป็น Workflow
– make
– n8n
3. Agentic AI: AI ที่ทำงานเป็น ‘Agent’ หลายขั้นตอนต่อเนื่อง (Autonomous Agent)
– manus: The general AI agent
– ChatGPT Agent Mode
