2025 Technology Trends for Marketing
เทรนด์ด้านเทคโนโลยีที่สำคัญสำหรับนักการตลาด ที่ผมรวบรวมจากการได้เฝ้าดูเทรนด์เทคโนโลยีจากทั่วโลก และได้ทำการคัดเลือกเทรนด์ที่สำคัญที่มีผลกระทบกับนักการตลาดดังนี้
Customer Data Platforms : Seamless Omni-channel Experiences
CDP (Customer data platform) หรือแพลตฟอร์มสำหรับจัดการข้อมูลลูกค้า คืออะไร
Customer Data Platform คือ Martech หมวดหมู่ที่มีความสามารถด้านรวมศูนย์ข้อมูลลูกค้า (Unified Customer Database) จากระบบMartech, แพลตฟอร์ม หรือ Database ต่างๆมาไว้ที่เดียวกัน
CDP เป็นแกนกลางที่จัดการข้อมูลจากแหล่งต่างๆ โดยแบ่งออกเป็นสามส่วนหลัก:
Integration (การรวมข้อมูล)
- Data cleaning: การทำความสะอาดข้อมูล เช่น ลบข้อมูลที่ซ้ำหรือผิดพลาด
- Data transformation: การแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ใช้งานได้
- Data unification: การผสานข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ให้เป็นชุดเดียว
- Data enrichment: การเพิ่มมูลค่าข้อมูลด้วยการผนวกข้อมูลเพิ่มเติม เช่น ข้อมูลประชากรศาสตร์
Processing (การประมวลผล)
- Identity resolution: ระบุและจับคู่ตัวตนของลูกค้าจากแหล่งข้อมูลต่างๆ
- Profile creation: การสร้างโปรไฟล์ลูกค้าสมบูรณ์แบบ
- Real-time updates: การอัปเดตข้อมูลและโปรไฟล์แบบเรียลไทม์
Decision-making (การตัดสินใจ)
- Visualization: การแสดงผลข้อมูลในรูปแบบกราฟหรือแดชบอร์ดที่เข้าใจง่าย
- Segmentation: การแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมหรือคุณลักษณะ
- Prediction: การใช้ข้อมูลเพื่อทำนายพฤติกรรมหรือความต้องการของลูกค้า
ตัวอย่างการทำ Customer Data Platforms : Seamless Omni-channel Experiences
O2O : Online to Offline Personalized เชื่อมข้อมูลออนไลน์ กับโลกออฟไลน์
Brand : บริษัท Nespresso กับการขายแคปซูลกาแฟ
Channels : E-commerce Platform, Email
MarTech : Customer Identity and Access Management
ทาง Nespresso ได้ใช้ระบบ Customer Identity and Access Management ของบริษัท SAP ซึ่งโดยปกติแล้ว ความสามารถด้าน Customer Identity จะมีอยู่ใน CDP อยู่แล้ว แต่เมื่อรวมเข้ากับระบบจัดการสมาชิก (Access Management) การล็อกอินต่างๆ ก็สามารถทำให้ Nespresso ระบุตัวลูกค้าที่สั่งซื้อผ่านการโทร
สั่งผ่านระบบ E-commerce และสั่งซื้อผ่านหน้าร้านได้
เมื่อเชื่อมโยงข้อมูลทั้งหมดได้แล้ว ทาง Nespresso ก็สามารถทำ Personalization ได้ จากการ Unify Data ทั้งหมดดังนี้
- Descaling prediction and notice to customer : ระบบสามารถทำนายได้ว่า เครื่องชงกาแฟที่มีการสั่งซื้อแคปซูลไปแล้ว 1,200 ครั้งนั้น ใกล้ถึงกำหนดที่จะต้องล้างคราบตะกรันแล้ว โดยจะมีการส่ง Email ไปแจ้งเตือนให้ทราบ
- Recommendation Items มีการคำแนะนำหัวข้อที่เหมาะสมกับประเภทแคปซูล(รสกาแฟ) ที่เคยซื้อ เช่น การ Offer ให้ลูกค้าซื้อแคปซูลที่ชื่นชอบเป็นแพ็คเพื่อเพิ่ม มูลค่าการขายต่อ 1 ครั้ง ทำให้มียอดซื้อสะสมของลูกค้าแต่ละรายเพิ่มมากขึ้น
Search Marketing Trends : Intent-Driven Strategy
SGE หรือ Search Generative Experience คือการค้นหาแบบใหม่ที่ใช้ AI สร้างคำตอบที่ชาญฉลาดและครบถ้วน โดยเข้าใจบริบทของคำถามได้ลึกซึ้ง ไม่ใช่แค่ลิงก์ผลลัพธ์เหมือนเดิม เช่น ถามเกี่ยวกับที่เที่ยว ระบบจะให้คำตอบพร้อมข้อมูลสำคัญแบบเรียลไทม์ในหน้าเดียว
จุดเด่นของ SGE
- เข้าใจบริบท: ให้คำตอบที่สอดคล้องกับความต้องการเฉพาะ
- รวดเร็ว: ลดเวลาค้นหา ด้วยการสรุปครบในที่เดียว
- ทันสมัย: อัปเดตข้อมูลแบบเรียลไทม์
SGE เปลี่ยนเกมการค้นหาและการตลาด คอนเทนต์ต้องมีคุณค่าและตอบโจทย์ ไม่งั้นจะถูกมองข้ามทันที – นี่คืออนาคตที่ธุรกิจและนักการตลาดต้องตามให้ทัน!
ตัวอย่างการใช้ SGE ถามคำว่า “Top Real Estate Branding Dev in Thailand” ทาง SGE มีการนำข้อมูลจาก Reference Source มาตอบว่าคือบริษัท L&H 👉 หมายความว่าในบทบาทของนักการตลาดด้าน SEO ไม่สามารถที่จะวางแผนการทำงานได้ในแบบ Keyword-Based (หรือวางแผนวัดผลการคำค้นหา) แต่ต้องเปลี่ยนไปใช้การวางแผนคำค้นหาตามเจตนาหรือ Intent-Driven Strategy
Marketing Channels Explosions : Orchestrating Complex Journeys
ความซับซ้อนในการจัดการเส้นทางของลูกค้า (Customer Journey) ทำให้นักการตลาดต้องปรับกลยุทธ์เพื่อให้ตอบสนองลูกค้าผ่านช่องทางที่หลากหลายอย่างไร้รอยต่อ (Seamless Experience)
- Content Platforms: เช่น Facebook, Instagram, TikTok เน้นสร้างปฏิสัมพันธ์และอารมณ์
- Chat Commerce: เช่น Messenger, LINE, IG DM สำหรับการขายผ่านการแชท
- E-Commerce Platforms: Shopee, Lazada, TikTok Shop เน้นการขายตรง
- Live Commerce: การขายแบบไลฟ์ เช่น Facebook Live, TikTok Live
- Advertising Platforms: การโฆษณาผ่าน Facebook Ads, TikTok Ads, Google Ads
- Content Creation Tools: เช่น Adobe Creative Cloud, Canva สำหรับสร้างคอนเทนต์คุณภาพสูง
ตัวอย่างเครื่องมือ MarTech ที่นำมาช่วยใช้งานด้านนี้
Feedhive : Social Content Scheduling เครื่องมือช่วยวางแผนการโพสในโซเชียลมีเดียต่างๆ ได้ในคลิกเดียว โดยเราสามารถเชื่อมต่อกับ Social Profile ต่างๆ ทำให้สามารถวางแผนการโพสล่วงหน้าได้นาน และสามารถนำเนื้อหาเก่าๆที่น่าสนใจกับมาใช้ใหม่ได้ที่ฟีเจอร์ Recycled
Supermetrics.com
ที่มีความสามารถในการดึง Data จาก Platform ต่างๆมาเก็บไว้ที่ระบบกลางที่เป็น Account ของเรา โดย Supermetrics ก็ได้แยกขาย Product ตามจุดประสงค์การนำ Data ไปใช้งาน และแยกตามระบบกลางที่เราต้องการดึงข้อมูลเก็บ โดยขอยกตัวอย่าง Product ของ Supermetrics ที่น่าสนใจคือ
- Supermetrics for Google Sheets คือการ Automate data จาก Platform ต่างๆไปเก็บไว้ที่ Google Sheets.
- Supermetrics for Excel คือการ Automate data มาเก็บที่ไฟล์ Excel ที่เครื่องของเรา
- Supermetrics for Data Studio การ Automate data มาเป็น 1ใน Data Source ของ Data Studio
- Supermetrics for BigQuery การ Automate data มาเก็บไว้ Google BigQuery เพื่อเพื่อ Data Warehouse ของเราเอง
- Supermetrics API คือการแตก Data จาก Platform ต่างๆมาในรูปแบบของ API เช่น JSON หรือการ Feed Data ตรงๆเข้ามาที่ Visualization Tool ต่างๆเช่น Tableau, Qlik, Power BI
สำหรับ Plaform ที่ Supermetrics สามารถเชื่อมต่อได้นั้น มีมากกว่า 40 Platform โดย Supermetrics เรียกการเชื่อมต่อเหล่านั้นว่า Connector โดยในที่นี้ขอขอยกตัวอย่าง Connector ที่ได้รับความนิยมมาดังนี้
อ่านรายละเอียดการใช้ Supermetrics อย่างละเอียดได้ที่นี่ >> Review Supermetrics.com เครื่องมือ iPaasสำหรับทำ Dashboard
Micro-Affiliate Ecosystems: Niche Creator Driving Hyper-Targeted Engagement
หลักการทำงานของ Affiliate Programe หรือ Referral Marketing คือกลยุทธ์ช่วยขาย หรือการทำการตลาดผ่านพันธมิตร ระหว่างผู้ทำการโฆษณาหรือที่เรียกว่า Advertiser กับผู้นำสินค้าและบริการไปเผยแพร่ซึ่งอาจจะเป็นคนจากหลายๆกลุ่มไม่ว่าจะเป็น
- ลูกค้าเก่า หรือที่เรียกว่า Customer ให้ช่วยแนะนำ (Refer) ลูกค้าใหม่ให้
- ผู้เขียนบทความหรือมีสื่อในมือ หรือที่เรียกว่าPublisher
- อาจจะเป็นพนักงานในบริษัท (Employee) ซึ่งบ่อยครั้งจะเรียกว่า Employee Advocacy Program
โดย Advertiser จะมีการจ่ายผลประโยชน์ (Incentive หรือ Commision) ให้กับพันธมิตรที่กล่าวมา จากผลงานที่วัดผลเชิงตัวเลข (Measurment) และติดตามได้ (Tracking) เช่น จ่ายตามจำนวนคลิก, จำนวนคนลงทะเบียน, หรือจ่ายตามมูลค่าการซื้อขายสินค้าจริงๆ
การทำงานของระบบ Affiliate Programe
ให้ Publisher เขียนบทความ, บทรีวิว, หรือติดแบนเนอร์โฆษณาต่างๆในสื่อของ Publisher ไม่ว่าจะเป็น Website หรือ Social Media ต่างๆโดยเนื้อหาเหล่านี้มีการใส่ Link กลับมาที่ระบบ Advertiser โดย Link เหล่านี้จะมีระบบที่สามารถ Track ย้อนหลังได้ว่า Traffic ที่ Click นั้นมาจาก Publisher รายไหน และถ้ารายไหนมีประสิทธิภาพที่ดี ทาง Publisher จะมีการจ่าย Incentive หรือผลตอบแทนเพิ่มให้ ในหลายๆรูปแบบ อ่านต่อ การสร้างระบบ Affiliate Marketing Platforms ของตัวเอง
Micro-Affiliate Ecosystems คืออะไร
เนื่องจากกระแสคนรุ่นใหม่ เริ่มผันตัวเองเป็น Content Creator, Influencer กันมากมาย สำหรับแนวทางการหารายได้จากเดิมที่ Creators ต้องได้รับการว่าจ้างจากทางแบรนด์เป็นเรทการ์ด เพื่อให้รีวิวสินค้าและบริการให้ เริ่มมาสู่การที่ Creators ได้รายได้จากการที่ลูกค้าเห็นรีวิว แล้วคลิกไปซื้อสินค้า Creator จึงจะได้รายได้จาก % ยอดขายนั่นเอง
ตัวอย่าง Tiktok Affiliate ที่เปิดให้ Creator หยิบสินค้าได้หลากหลายแบบไปปักตะกร้าขายของ
ผลกระทบเรื่องนี้คือ : นักการตลาดจะมีการทำงานร่วมกับ Publishers / Creators ในรูปแบบใหม่ๆ ทั้งการเชิญ หรือส่งสินค้าไปรีวิว หรือแม้แต่การชักชวนให้ Creator มาอยู่ในสังกัดตัวเอง
Revolutionizing RetailTech : Offline Marketing Tools
การกลับมาของ Out of Home Media (OOH): สื่อโฆษณานอกบ้านกลับมามีบทบาทอีกครั้ง ด้วยการผสานเทคโนโลยีดิจิทัลที่ช่วยให้สามารถนำเสนอเนื้อหาแบบเรียลไทม์และปรับเปลี่ยนตามเป้าหมายของผู้ชมได้อย่างแม่นยำ อีกทั้งยังสามารถควบคุมและจัดการ Digital Signage ผ่านระบบคลาวด์ ทำให้การอัปเดตเนื้อหาและการตั้งค่าป้ายโฆษณาดิจิทัลจากระยะไกลกลายเป็นเรื่องง่ายและสะดวก.
ระบบควบคุม Digital Signage ผ่าน Cloud
ตัวอย่าง Yodeck เป็นแพลตฟอร์มดิจิทัลที่ช่วยให้คุณจัดการเนื้อหาบนหน้าจอของคุณได้อย่างง่ายดายผ่านระบบคลาวด์
การใช้ E-Ink Technology สำหรับ In-store Shopping
การสร้าง In-store Shopping Experience โดยการป้ายโฆษณาแบบ “Battery-free Electronic Shelf Labels” ทำให้เราสามารถปรับข้อมูลสินค้า ไปจนถึงการปรับราคาได้ตลอดเวลา (Pricing Optimization) โดยลองจินตนาการว่าเรามีการใช้ AI ในการกวาดราคาสินค้าจากเว็บต่างๆมาเก็บไว้ที่ระบบ PIM (Product Information Management) จะทำให้เราสามารถทำกลยุทธ์ราคาสินค้าได้ตลอดเวลา (ด้วย AI)
Reinventing AdTech : The Role of Dynamic Creative Optimization
การเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในโลก AdTech โดยใช้เทคโนโลยีเพื่อปรับแต่งโฆษณาให้เหมาะสมกับผู้ชมแต่ละคนในแบบเรียลไทม์ มันช่วยให้นักการตลาดสามารถสร้างโฆษณาที่มีความเกี่ยวข้องมากขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพของแคมเปญในทุกช่องทาง
ตัวอย่างเครื่องมือ Advertising Distribution & Optimization
ความสามารถในการปรับเปลี่ยนแคมเปญโฆษณาอัตโนมัติ หรือการเปิด/ปิดแคมเปญอัตโนมัติ ตามประสิทธิภาพของโฆษณา หรือการเปลี่ยนแปลงงบประมาณตามผลลัพธ์ของโฆษณา เช่นรทำงานของเครื่องมือ AI Ads Optimization ชื่อ Madgicx ที่สามารถวัดประสิทธิภาพของ Creative สามารถทำได้ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยให้เข้าใจถึงวิธีการใช้ภาพ และสีเพื่อประสิทธิภาพ Creative ได้ลึกขึ้น > ลองใช้งาน Madgicx
การทำ Hyper Creative Optimization
Adcreative.ai กับความสามารถในการสร้าง Creative Ad โฆษณา และสร้างการทดลองปรับสีปุ่ม Call to Action พร้อมๆกับการวัดประสิทธิภาพปุ่มแต่ละสีให้เราได้
AI-Assisted Marketer : New Streamlined of Marketing Workflow
ในยุคที่ AI เข้ามามีบทบาทในการตลาด เครื่องมือ AI ต่างๆ ช่วยให้นักการตลาดสามารถปรับปรุงการทำงานให้มีประสิทธิภาพ และลดเวลาในกระบวนการซับซ้อนต่างๆ ต่อไปนี้คือตัวอย่าง AI ที่ช่วยเปลี่ยนแปลง Workflow การตลาด:
AI Data Visualization
ภาพนี้แสดงการสร้าง 4 Dashboards ที่แตกต่างกันโดยใช้ AI และข้อมูลตัวอย่าง (Sample Data) ซึ่งเน้นการประยุกต์ใช้ Dynamic AI Tools เช่น ChatGPT Connector ในการช่วยวิเคราะห์ข้อมูลและสร้าง Visualization แบบอัตโนมัติ เพื่อช่วยให้นักวิเคราะห์หรือทีมงานประหยัดเวลาและเพิ่มความแม่นยำ
ตัวอย่างการสั่งงาน Prompt “Please Create 4 Dashboards from Sample Data”
- Product Performance by City: แสดงยอดขายสินค้าตามเมือง โดยเน้นให้เห็นเมืองที่มียอดขายสูงสุด (New York City, Los Angeles) เพื่อติดตามประสิทธิภาพของตลาดแต่ละพื้นที่
- Sale by State: แสดงการกระจายยอดขายตามรัฐในรูปแบบ Pie Chart โดยเน้นให้เห็นรัฐที่มียอดขายสูงสุด เช่น California (30.1%) และ New York (19.2%)
- Top Customers by Total Sales: แสดงลูกค้าชั้นนำที่มียอดคำสั่งซื้อสูงสุดในรูปแบบ Bar Chart เช่น “Greg Tran” มียอดขายสูงสุด ช่วยให้นักการตลาดระบุลูกค้าสำคัญได้ง่าย
- Cluster of Customer by Product vs Profit:แสดงการกระจายของกำไรตามกลุ่มผลิตภัณฑ์ เช่น Furniture, Office Supplies, และ Technology ช่วยให้นักวิเคราะห์เห็นว่ากลุ่มใดสร้างกำไรหรือขาดทุน
AI in Customer Data Platforms
การใช้ AI เข้าไปช่วยในการจัดการข้อมูลลูกค้าหรือ Customer Data Platforms
AI-First Company Maturity Models
ตัวอย่างการนิยามว่าองค์กรของเราเป็น AI-First Company หรือยังผ่าน 5 Maturity Models
1. AI Literacy by CEO
- ขั้นแรกของการนำ AI เข้าสู่องค์กร โดยเริ่มจากผู้นำระดับสูง (CEO) ที่ต้องเข้าใจพื้นฐานของ AI และศักยภาพในการสร้างมูลค่าให้กับองค์กร
- การศึกษา AI ในระดับนี้ช่วยให้ CEO มีความพร้อมในการวางกลยุทธ์และนำทิศทางองค์กรไปสู่การเป็น AI-Driven Organization
2. Reskill / Upskill by HRD
- การสร้างความรู้และทักษะใหม่ให้กับพนักงานโดยฝ่ายทรัพยากรบุคคล (HRD) เป็นผู้รับผิดชอบ
- Reskill: เพิ่มทักษะใหม่ให้พนักงานที่ต้องปรับตัวเพื่อรองรับงานที่เปลี่ยนแปลงไปด้วย AI
- Upskill: พัฒนาทักษะที่มีอยู่ให้สูงขึ้น เพื่อให้พนักงานสามารถใช้งาน AI ในกระบวนการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
3. Proof of Concept by AI Labs (Intrapreneur)
- การทดลองและพัฒนาโครงการ AI ในรูปแบบเล็ก (Pilot Project) โดยทีมภายในองค์กร (Intrapreneur)
- จุดมุ่งหมายคือทดสอบความเป็นไปได้ (Feasibility) และผลลัพธ์ของการใช้งาน AI ในกระบวนการจริง เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน หรือการลดต้นทุน
- ผลลัพธ์ที่ได้จากขั้นตอนนี้จะถูกนำไปใช้ขยายในวงกว้าง (Scaling) หากประสบความสำเร็จ
4. Scalable by BU Champions
- จุดที่ AI ถูกนำมาใช้ขยายในระดับหน่วยธุรกิจ (Business Units) ผ่านทีมที่มีความเชี่ยวชาญ (Champions)
- แสดงถึงการขยายขอบเขตการใช้งาน AI อย่างมีโครงสร้างและแผนงานที่ชัดเจน
- บ่งชี้ว่าองค์กรเริ่มมอง AI เป็นส่วนสำคัญของการดำเนินธุรกิจในวงกว้าง
5. Re-Organization by Top Management
- ระดับที่ผู้บริหารระดับสูงเข้ามามีบทบาทโดยตรงในการปรับโครงสร้างองค์กร (Re-Organization) เพื่อสนับสนุนการใช้งาน AI ในทุกแผนก
- ชี้ให้เห็นถึงการสนับสนุนอย่างเป็นระบบ และการเปลี่ยนแปลงเพื่อให้ AI ฝังตัวในกระบวนการทำงาน
- จุดนี้ยังช่วยสร้างรากฐานสำหรับการเติบโตแบบ New S-Curve ใหม่ขององค์กร
6. Ideal Organization
- ระดับสูงสุดที่องค์กรกลายเป็น AI-First อย่างเต็มรูปแบบ
- ทุกกระบวนการทำงานสามารถดำเนินการได้แบบอัตโนมัติ (Autonomous) และมีการใช้ AI ในการทำนายธุรกิจ (Business Predictive) อย่างแม่นยำ
- องค์กรในระดับนี้แสดงถึงการเป็นต้นแบบของธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างสมบูรณ์
ต้องการให้ทาง : ผมเข้าไปเป็นที่ปรึกษาด้าน AI Maturity to Organization ด้วย Frameworks เหล่านี้ติดต่อได้ที่ Email : [email protected]
