ในยุคที่ภูมิทัศน์การตลาดเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว เทคโนโลยีการตลาด หรือ MarTech ได้กลายมาเป็นเครื่องมือสำคัญที่นักการตลาดขาดไม่ได้ แต่การมาถึงของปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังจะพลิกโฉมหน้าของ MarTech ไปอย่างสิ้นเชิง คำถามสำคัญจึงไม่ใช่แค่ว่าเราจะใช้เครื่องมืออะไร แต่คือเราจะผสานพลังของ AI เข้ากับ MarTech อย่างไรให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด พร้อมรับมือกับความท้าทายที่มาพร้อมกัน
จิตติพงศ์ เลิศประดิษฐ์ ผู้เชี่ยวชาญด้าน Marketing Technology และ นารีรัตน์ แซ่เตียว CEO & Co-Founder of InsightERA ได้ร่วมกันวิเคราะห์อนาคตของการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วย MarTech และ AI พร้อมชี้ให้เห็นว่า แม้เทคโนโลยีจะทรงพลังเพียงใด แต่กุญแจสำคัญยังคงอยู่ที่ “คน” ผู้อยู่เบื้องหลังกลยุทธ์
จากเครื่องมือสู่ “ระบบหลัก” เมื่อ MarTech กลายเป็นหัวใจขององค์กร
นารีรัตน์กล่าวว่า เทรนด์ที่เห็นได้ชัดเจนในปัจจุบันคือ MarTech ไม่ได้เป็นเพียงของใหม่ที่องค์กรนำมาทดลองใช้อีกต่อไป แต่ได้ยกระดับกลายเป็นระบบหลักที่ธุรกิจต้องลงทุนอย่างจริงจัง องค์กรต่าง ๆ เริ่มมีโจทย์ มีโครงการ และมีทีมที่รับผิดชอบชัดเจนมากขึ้น ซึ่งการเปลี่ยนแปลงนี้ส่งผลให้ข้อมูล (Data) กลายเป็นสินทรัพย์ที่มีค่ามหาศาล และนำไปสู่ความต้องการในการเชื่อมต่อระบบต่าง ๆ เข้าด้วยกัน ต่างจากในอดีตที่แต่ละแผนกต่างซื้อเครื่องมือของตนเอง ทำให้ข้อมูลกระจัดกระจายและทำงานแบบไซโล แต่วันนี้โจทย์สำคัญที่ลูกค้าถามหาคือ “ทำอย่างไรให้เครื่องมือทั้งหมดทำงานร่วมกันได้ และใช้ข้อมูลชุดเดียวกัน”
จิตติพงศ์กล่าวเสริมว่า นักการตลาดจำนวนมากได้เริ่มนำเครื่องมือ MarTech มาใช้อย่างแพร่หลายแล้ว ไม่ว่าจะเป็นแพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้า (Customer Data Platform) เครื่องมือการตลาดอัตโนมัติ (Marketing Automation) หรือการทำ Personalization ซึ่งการมาถึงของ AI ได้เข้ามาเป็นเหมือนรอยต่อที่จะนำพาศักยภาพของเครื่องมือเหล่านี้ไปอีกระดับ โดยมีระดับการใช้ AI ของนักการตลาด 3 ขั้น คือ การใช้ Generative AI ทั่วไปอย่าง ChatGPT การใช้ MyGPT ที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลภายในองค์กร และขั้นสูงสุดคือ AI Automation ที่สามารถสร้างแอปพลิเคชันอัตโนมัติแบบ Low-code ซึ่ง AI สามารถเข้าไปแทรกเพื่อทำงานในกระบวนการต่าง ๆ ได้
AI ผู้ช่วยอัจฉริยะ: ปลดล็อกงานการตลาดที่เคยซับซ้อนให้ง่ายในพริบตา
เมื่อ MarTech กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐาน AI ได้เข้ามาทำหน้าที่เป็นสมองที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในหลากหลายมิติ
จิตติพงศ์ยกตัวอย่าง 4 งานหลักที่ AI เข้ามาปฏิวัติ ได้แก่ 1) การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) ซึ่งจากเดิมเป็นงานที่ต้องใช้แรงงานคนมหาศาล ตอนนี้ AI สามารถจัดการได้โดยอัตโนมัติ 2) การแบ่งกลุ่มลูกค้า (Segmentation) ที่ AI สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมและแบ่งกลุ่มลูกค้าได้ละเอียดและรวดเร็วกว่ามนุษย์หลายเท่าตัว 3) การผลิตคอนเทนต์ (Content Production) ซึ่ง AI เข้ามาแก้ปัญหาคอขวด ช่วยสร้างสรรค์ได้ทั้งข้อความและรูปภาพ และสุดท้ายคือ 4) การสร้างคอนเทนต์ในรูปแบบใหม่ ๆ (New Content Format) เช่น อวตาร หรือเสียงสังเคราะห์ ซึ่งทั้งหมดนี้เกิดขึ้นได้เพราะเทคโนโลยี AI สมัยใหม่เข้าถึงง่ายและมีโมเดล Open Source ให้ใช้งาน
ในขณะที่ นารีรัตน์ได้ยกตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมจากการใช้งานจริง เริ่มตั้งแต่ Data Analytics ที่จากเดิมการทำ Dashboard เพื่อนำเสนอผู้บริหารอาจต้องใช้เวลาสรุปผลเป็นสัปดาห์ แต่เมื่อมี AI เข้ามาช่วยก็สามารถสรุปข้อมูลเชิงลึกและให้คำแนะนำได้ตั้งแต่วันแรกของเดือนถัดไป หรือแม้กระทั่งการทำงานกับลูกค้าที่เป็น “ตลาดสด” ก็ยังสามารถใช้ MarTech และ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและผู้ค้าในตลาดได้ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีเหล่านี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในองค์กรขนาดใหญ่อีกต่อไป
นอกจากนี้ AI ยังถูกฝังเข้าไปในเครื่องมือที่นักการตลาดคุ้นเคย เช่น ระบบ CRM ที่ปัจจุบัน AI สามารถสรุปข้อมูลลูกค้าได้ทันทีที่ติดต่อเข้ามา พร้อมให้คำแนะนำแก่พนักงานว่าควรจะสื่อสารอย่างไร หรือควรเสนอขายสินค้าใด หรือแม้กระทั่งเครื่องมือ Social Listening ที่ผู้ใช้งานสามารถ “แชท” เพื่อสั่งให้ AI สรุปประเด็นที่เกิดขึ้นในสังคมออนไลน์ หรือสร้าง Dashboard ตามที่ต้องการได้ทันที ลดขั้นตอนการทำงานที่ยุ่งยากซับซ้อนให้กลายเป็นเรื่องง่าย
ดาบสองคม: ความท้าทายและสิ่งที่ต้องระวังในยุค AI
แม้ภาพฝันของการใช้ AI จะดูสวยหรู แต่ในโลกแห่งความเป็นจริงก็มีความท้าทายซ่อนอยู่ โดยประเด็นที่ทั้งสองผู้เชี่ยวชาญเห็นตรงกันคือเรื่อง “ข้อมูล” จิตติพงศ์ชี้ว่าความกังวลหลักมี 2 เรื่อง คือ ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว (Security & Privacy) เนื่องจากยังไม่มีความชัดเจนว่าข้อมูลที่ส่งไปให้ AI ประมวลผลนั้นถูกนำไปใช้อย่างไร และอีกเรื่องคือ คุณภาพของข้อมูล (Data Quality) เพราะถึง AI จะฉลาดเพียงใด แต่หากได้รับข้อมูลที่ไม่มีคุณภาพก็ไม่สามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีได้ เปรียบเสมือนเด็กอัจฉริยะที่ขาดอาหารบำรุงสมอง
นารีรัตน์ขยายความต่อไปในมุมของผู้ให้บริการว่า ความท้าทายสำคัญคือ การสร้างธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) ภายในองค์กรลูกค้า เพราะการจะใช้ AI ให้เต็มศักยภาพจำเป็นต้องเชื่อมข้อมูลข้ามแผนก ซึ่งหากไม่มีกติกาหรือผู้รับผิดชอบที่ชัดเจนก็จะเกิดการติดขัด นอกจากนี้ ยังมีเรื่องของการวัดผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่องค์กรต้องกำหนดให้ชัดเจนว่าต้องการอะไรจากการใช้ AI ไม่ว่าจะเป็นตัวเงินที่เพิ่มขึ้น หรือประสิทธิภาพการทำงานที่ดียิ่งขึ้น
อีกหนึ่งความท้าทายคือ การสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมและข้อบังคับ (Innovation vs. Compliance) และการปรับใช้เทคโนโลยีให้เข้ากับ วัฒนธรรมท้องถิ่น เช่น การทำการตลาดในไทยที่ต้องให้ความสำคัญกับแพลตฟอร์ม LINE ซึ่งแตกต่างจากสากล และที่สำคัญที่สุดคือการบริหารจัดการความคาดหวังของลูกค้า ที่อาจมองว่า AI เป็นเครื่องมือวิเศษที่แก้ปัญหาได้ทุกอย่าง ซึ่งเป็นหน้าที่ของผู้ให้บริการที่ต้องให้ความรู้และสร้างความเข้าใจที่ถูกต้อง
โอกาสของผู้เล่นรายเล็กและคำแนะนำสำหรับนักการตลาดแห่งอนาคต
อย่างไรก็ตาม การมาถึงของ AI ก็ได้สร้างโอกาสมหาศาลโดยเฉพาะกับธุรกิจขนาดเล็กที่สามารถก้าวเข้ามาแข่งขันกับผู้เล่นรายใหญ่ได้อย่างที่ไม่เคยเป็นมาก่อน จิตติพงศ์เปรียบเปรยว่านี่คือช่วงเวลาของ “Level Playing Field” ที่ AI ช่วยลดช่องว่างด้านทรัพยากรและงบประมาณลงอย่างมาก เช่น การสร้างระบบจองโรงแรมที่มี Personalization ระดับเดียวกับ Agoda ซึ่งในอดีตต้องใช้งบประมาณและทีมงานมหาศาล แต่วันนี้สามารถทำได้ด้วยต้นทุนที่ต่ำลงมาก
สำหรับคำแนะนำสุดท้าย นารีรัตน์ ย้ำว่า “เริ่มให้เล็ก เริ่มให้เร็ว และถ้ามันเวิร์ค ก็ขยายผลให้เร็ว” เพราะเทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา การลงมือทำคือวิธีเรียนรู้ที่ดีที่สุด แต่สิ่งที่ขาดไม่ได้คือการ สร้างสมดุลระหว่างมนุษย์และ AI เพราะมนุษย์ยังคงมีบทบาทสำคัญในการตรวจสอบ ตั้งคำถาม และใช้วิจารณญาณกับผลลัพธ์ที่ AI สร้างขึ้น ดังนั้นทักษะที่จำเป็นอย่างยิ่งคือ Critical Thinking และการวัดผลที่ชัดเจน
จิตติพงศ์ได้ทิ้งท้ายด้วยโมเดล 5 ขั้นตอนในการนำ AI ไปปรับใช้ในองค์กร ได้แก่ 1. Educate (สร้างความตระหนักรู้) 2. Team Readiness (เตรียมความพร้อมให้ทีม) 3. AI Lab (สร้างพื้นที่ทดลอง) 4. Scale (ขยายผล) และ 5. AI First (ฝัง AI เป็นส่วนหนึ่งของวัฒนธรรม) ซึ่งเป้าหมายคือการสร้างทีมให้ไปถึงขั้นที่ 3 คือการมี AI Lab เพื่อสร้างต้นแบบ (Proof of Concept) ให้ได้ภายในสิ้นปีนี้
ท้ายที่สุดแล้ว อนาคตของการตลาดไม่ได้ขึ้นอยู่กับความสามารถของ AI เพียงอย่างเดียว แต่ขึ้นอยู่กับกลยุทธ์และสติปัญญาของนักการตลาดที่จะเลือกใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อสร้างคุณค่าที่แท้จริงให้กับลูกค้าและองค์กรได้อย่างไร
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
YouTube ชี้ 3 กลยุทธ์ปั้นแบรนด์ให้ปัง: AI, Fandom, Commerce
Green is the New Gold: ส่องกลยุทธ์ SCB-SCG-GC พลิกโจทย์โลกร้อนสู่ขุมทรัพย์ธุรกิจ
