SHARES:
ลงทุนกับ MarTech ไปมหาศาล แต่ข้อมูลยังกระจัดกระจาย? ซื้อเครื่องมือ AI ตามเทรนด์ แต่ใช้ไม่คุ้มค่า?
ถึงเวลาหยุดลองผิดลองถูก! ค้นหาคำตอบในเซสชั่นที่จะเปลี่ยน MarTech ที่ซับซ้อนให้เป็นแต้มต่อทางธุรกิจ กับ 2 กูรูตัวจริงที่จะมาเผยเฟรมเวิร์กการเลือกและผสาน AI-MarTech Stack ให้ทรงพลังและวัดผลได้จริง
เปลี่ยน MarTech ที่ซับซ้อนให้เป็นแต้มต่อทางธุรกิจ: How to choose & integrate AI-embedded MarTech Stacksโดยคุณหยก นารีรัตน์ แซ่เตียว – CEO & Co-Founder, InsightERA
และคุณบอล จิตติพงศ์ เลิศประดิษฐ์ Founder Martech Mafia (ขอขอบคุณเนื้อหาสรุปจากผู้จัดงาน MKTcon2025) 

เจาะลึก 7 เทรนด์ MarTech + AI ปรับเกมการตลาดให้เร็ว แรง และฉลาดขึ้น
โลกของ MarTech กำลังเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว โดยมี AI เป็นหัวใจสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพ ที่ช่วยลดงานคอขวด และสร้างประสบการณ์ลูกค้าแบบ Personalization
MarTech คือ Core System

MarTech ไม่ใช่แค่เรื่องใหม่ที่อยากลอง แต่เป็นระบบหลัก (Core System) ที่องค์กรต้องลงทุน มีโจทย์ชัดเจน มีโครงการชัดเจน และมีทีมที่ดูแลรับผิดชอบ

Data คือ Asset สำคัญ

ข้อมูล (Data) กลายเป็นปัจจัยสำคัญและเป็น Asset ที่แท้จริง เนื่องจาก AI เข้าถึงง่ายขึ้น หลายที่จึงเริ่มลงทุนกับการบริหารจัดการข้อมูลให้สามารถเอามาใช้งานได้มากขึ้น

Integration

เทรนด์ที่เห็นชัดคือการ Integration องค์กรต้องการให้เครื่องมือต่างๆ ทำงานร่วมกันได้ เชื่อมต่อกันได้ และใช้ข้อมูลเดียวกันได้ ไม่ใช่ต่างคนต่างใช้ของใครของมันเหมือนเมื่อก่อน

การใช้ Customer Data Platform (CDP)

หลายองค์กรในปัจจุบันเริ่มนำระบบเก็บข้อมูลลูกค้า Customer Data Platform มาติดตั้ง และพยายามนำไปใช้งาน

เริ่มนิยมใช้เครื่องมือการตลาดอัตโนมัติ

แบรนด์หรือธุรกิจต่างๆ มีเริ่ม Implement และใช้เครื่องมือการตลาดอัตโนมัติมากขึ้น

Personalization

โลกของ MarTech ยังคงทำ Personalization อยู่

3 Step การใช้ AI สำหรับการตลาด
1. Generative AI:

เกือบทุกคนตอนนี้กำลังใช้ Generative AI เช่น Chat GPT ช่วยทำงานสร้าง Content / Copy / Idea เหมือนใช้สมองของโลกภายนอกแทน

2. My GPT:

การใช้ My GPT เป็น Knowledge ของเรา เพื่อให้ตัว AI สามารถช่วยตอบคำถามจากไฟล์ข้อมูลภายในของผู้ใช้เอง เช่น ไฟล์ PDF หรือไฟล์ Excel

3. AI Automation:

เริ่มมีแพลตฟอร์มที่เปิดโอกาสให้สร้างแอปพลิเคชันอัตโนมัติง่ายๆ แบบ Low-Code โดยสามารถนำ AI ไปแทรกในเวิร์กโฟลว์บางส่วนได้ เช่น AI Automation ได้แก่ Max และ N8N

AI เข้ามาพลิกโฉม MarTech ยังไงบ้าง?
📌 มุมมองจากคุณบอล Martech Mafia
Data Cleansing

งานทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) เป็นงานหนักที่ต้องดำเนินการ เช่น การซ่อมข้อมูลที่พิมพ์ตกหล่นไป ตอนนี้ AI สามารถดำเนินการทำ Data Cleansing เหล่านี้ได้แล้ว ช่วยลดระยะเวลา หากเราต้องการนำข้อมูลจากระบบเก่าเข้าสู่เครื่องมือ MarTech

Segmentation

ปัญหาเดิมคือ ต้องใช้ Data Analyst ทำงานหนักมาก เช่น เดือนหนึ่งวิเคราะห์/หาข้อมูลได้แค่ 50 กลุ่ม แต่เมื่อมี AI เข้ามาช่วย การหา Segmentation ที่ย่อยยิบย่อยในระดับพฤติกรรม ก็ทำได้อย่างรวดเร็ว จากเดิมที่ใช้เวลาเป็นเดือน เหลือน้อยกว่า 1 วัน

Production

หลังได้ข้อมูลและ Segmentation งานมักจะติดคอขวดที่ Production เช่น การคิด Content และ KV สำหรับ Personalization พอมี Generative AI การสร้าง Content, KV (Key Visual) หรือ Content Format ใหม่ๆ ก็สามารถทำได้ทันที

Data Visualization

จากเดิมต้องทำแผนภูมิ กราฟ ประกอบเป็น Dashboard เพื่อนำเสนอ ตอนนี้ AI สามารถวิเคราะห์และสรุปข้อมูล เพื่อทำ Executive Summary ให้เรานำไปใช้งานต่อได้ทันที

Social Media Management

งานตั้งเวลาโพสต์ Social Media แต่ก่อนต้องทำเองทีละช่องทาง ปัจจุบันเครื่องมืออย่าง FeedHive ใช้ GPT ช่วยแปลภาษา เรียบเรียงใหม่ และใส่ Bullet / Icon ให้ Content อ่านง่ายได้เพียงสั่ง Prompt เดียว 

📌 มุมมองจากคุณหยก InsightERA
Data Analytic & Reporting

AI สามารถทำ Executive Summary จาก Dashboard ได้ทันทีหลังข้อมูลอัปเดต และสรุป Weekly Report จากข้อมูลที่ซับซ้อนที่สุดอย่าง GA4 ได้อัตโนมัติภายในวันเดียว ไม่จำเป็นต้องใช้เวลานานเหมือนก่อน

Predictive

อย่างการทำ Predictive เมื่อก่อนจะทำ Lead Scoring ต้องกำหนด Criteria และสร้างโมเดลนาน 3–6 เดือน แถมลงทุนสูงถึง 10 ล้านบาท แต่ AI ช่วยลดต้นทุน ลดระยะเวลา ทำให้ธุรกิจขนาดเล็กก็วิเคราะห์ข้อมูลการซื้อได้

AI ใน CRM (B2B)

เมื่อก่อนการตัดสินใจขายหรือพูดกับลูกค้าต้องใช้วิจารณญาณแอดมิน แต่ปัจจุบันแพลตฟอร์ม CRM (เช่น HubSpot) มี AI Build-in ที่ทำหน้าที่คล้าย “เพื่อนคู่คิด” ช่วยสรุปข้อมูลลูกค้า แนะนำสินค้าที่น่าสนใจ และสามารถสั่ง AI ด้วยการแชทเพื่อสร้าง Workflow อัตโนมัติสำหรับแคมเปญได้

AI ใน Social Listening

จากงานที่ต้องมีทีมอ่านและสรุปเอง ตอนนี้ AI สามารถสรุปข้อมูล Sentiment (เชิงบวก/ลบ/กลาง) และเราสามารถพิมพ์ถาม AI เพื่อ Filter Dashboard หรือ Export ข้อมูลตามที่ต้องการได้แบบ Real-time

สุดท้าย AI ไม่ได้มาแทนที่คน แต่เข้ามาช่วยแก้ปัญหา “คอขวด” (Bottlenecks) ในงาน MarTech ให้ทีมทำงานเร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และโฟกัสกับงานเชิงกลยุทธ์ได้จริง 

ความท้าทายที่ต้องตระหนักของการใช้ AI
แม้ AI จะทรงพลัง แต่ก็มีประเด็นที่ต้องระวังค่อนข้างมาก ไม่ว่าจะเป็น
คุณภาพข้อมูล (Data Quality)

เพราะ AI บริโภค Data เป็นอาหาร ดั้งนั้นถ้าอยากได้คุณภาพข้อมูลที่ดี ตัว AI ต้องได้ข้อมูลที่ดีเช่นกัน อย่างการจัดเก็บข้อมูลเป็นระเบียบ ตั้งชื่อ Table ให้ชัดเจน เป็นต้น

Security & Regulation

ยังมีความกังวลว่า AI ที่ใช้ API จะส่งข้อมูลภายในองค์กรเราไปที่ใด และยังไม่มี Paper ชัดเจนเกี่ยวกับข้อบังคับนี้

Data Governance (การบริหารจัดการข้อมูล)

ข้อมูลแต่ละชุดที่องค์กรมีอยู่ อาจถูกจัดเก็บแยกกัน และถ้าไม่มีระบบ Governance ที่ชัดเจน จะกลายเป็นเรื่องยากมากในการ Cross Data หรือแชร์ข้อมูลข้ามทีม

Data Compliance (การปฏิบัติตามกฎเกณฑ์)

เป็นอีกโจทย์ที่ซับซ้อน เพราะคนที่ทำ Data Compliance ต้องเจรจากับหลายฝ่ายในองค์กร ทำให้เกิดความล่าช้า และบางครั้งยากต่อการนำ AI ไปใช้จริง

ROI Measurement (การวัดผลตอบแทน)

AI พัฒนาเร็วมาก องค์กรที่ลงทุนต้องวัดผลได้จริง เช่น ระยะเวลาในการทำงานที่ลดลง หรือประสิทธิภาพทีมที่ดีขึ้น ไม่ใช่ลงทุนไปโดยไม่เห็นผลลัพธ์ชัดเจน

Balance Innovation vs. Compliance

ผู้ให้บริการ (Vendor) ต้องช่วยลูกค้าหาสมดุล ว่าไอเดียที่อยากทำกับ AI สามารถทำได้จริงหรือไม่ และมีข้อจำกัดด้าน PDPA หรือกฎหมายใดที่ขัดขวางอยู่

Culture / Local Context

แม้ AI จะลดข้อจำกัดด้านภาษา แต่ยังมีเรื่องวัฒนธรรมที่ต่างกัน ตัวอย่างเช่น ในไทยคนใช้ LINE ทำทุกอย่าง แต่ในต่างประเทศไม่ใช่ ดังนั้นการออกแบบ Automation ต้องสอดคล้องกับพฤติกรรมของผู้ใช้ในแต่ละประเทศ

Educate & Manage (ความคาดหวังของลูกค้า)

หลายครั้งลูกค้ายังไม่เข้าใจข้อจำกัดของ AI เช่น มี Data 50 ล้าน Record แล้วคิดว่า AI ต้องทำให้ยอดขายโตขึ้นทันที 20% ซึ่งไม่เป็นความจริง นี่จึงเป็นความท้าทายของ Vendor ที่ต้องช่วยให้ลูกค้าเข้าใจศักยภาพและข้อจำกัดของ AI อย่างถูกต้อง

โอกาสในการใช้ AI ที่ไม่ควรมองข้าม
ถึงแม้ AI จะมีความท้าทายในการใช้งานค่อนข้างมาก แต่ก็ยังคงเป็นเครื่องมือในการสร้างโอกาสให้กับหลายธุรกิจ

✅ แข่งขันกับบริษัทใหญ่ได้
ธุรกิจที่ยังไม่มีระบบเดิม (Legacy System) บริษัทเหล่านี้สามารถโดดเข้ามาในจังหวะปัจจุบัน และใช้ AI เพื่อเป็นแต้มต่อ เพื่อแข่งขันกับบริษัทใหญ่ๆ ในธุรกิจเดียวกันได้ทันที
✅ Timing ตอนนี้ที่ดีที่สุด
บันไดขั้นแรกของการใช้ AI วันนี้ แคบลงกว่าสมัยก่อนมาก เพราะตอนนี้ AI พร้อมขึ้น ใช้ง่ายขึ้น และถูกลงกว่าเดิมหลายเท่า

ยกตัวอย่างกรณีศึกษา

🏨 Agoda / Booking

เมื่อก่อน ถ้าจะทำระบบจองโรงแรมแบบ Personalization ระดับ Agoda ต้องมีทีม Data Science 30 คน ใช้งบกว่า 10 ล้าน แต่วันนี้แค่ใช้ Gen AI จิ้มหา Segment แล้ว Generate Agent อีกตัวให้ช่วยคิด Copy และ Offer เสนอลูกค้า ทำให้เราสามารถดูแลลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว โดยใช้เวลา, งบ และจำนวนคนน้อยลง 

วิธีใช้ AI สู่ความสำเร็จ (Critical Success Factors)
AI ไม่ใช่แค่เรื่องของเทคโนโลยี แต่คือ “วิธีคิด + วิธีลงมือทำ” ที่จะทำให้องค์กรใช้ AI ได้อย่างคุ้มค่า

📌 คำแนะนำจากคุณบอล Martech Mafia
3 รูปแบบ AI ที่ควรรู้จัก

1. Gen AI (Generative AI) – ใช้ AI ในการสร้าง Content และรูปภาพ
2. AI Automation – ใช้ AI ลดงานที่ทำซ้ำๆ เช่น ดึงข้อมูลจากระบบหนึ่งไปใส่อีกระบบ (Workflow)
3. Web (Agentic AI) – AI ที่ทำงานเป็น “Agent” หลายขั้นตอนต่อเนื่อง ใช้ AI หลายตัวทำงานร่วมกันเอง เช่น AI ที่สั่ง Prompt ไปเลือกเครื่องมือหลายตัวมาตัดวิดีโอ

5 ขั้นตอนการเอา AI ไปฝังในองค์กร (Smart Implementation for Maximum ROI)

1. Educate – เริ่มต้นด้วยการสร้างความตระหนักรู้ในระดับผู้บริหารระดับสูง (C-Level)
2. Awareness – เปิดโอกาสให้ทีมต้องใช้งาน เช่น มีช่วงทดลองใช้
3. AI Lab (POC) – สร้าง AI Lab ภายในองค์กร โดยให้ทุกคนไปจับกลุ่มทดลอง พร้อมงบเล็กน้อย แล้วกลับมาเล่าผล
4. Scale – หา Champion จากแต่ละธุรกิจเพื่อขยายผลการใช้งาน
5. AI First Marketing – นำ AI ไปฝัง จนกระทั่งองค์กรก้าวไปถึงระดับ AI First Marketing 

📌 คำแนะนำจากคุณหยก InsightERA
✔️ Start Small, Scale Fast (เริ่มเล็กๆ และสเกลให้เร็ว)

ไม่ต้องวางแผนนาน เพราะเทคโนโลยี AI ไปเร็วมาก ควรเริ่มลองทำทันที และหากได้ผลก็สเกลให้เร็ว เพราะความเป็น AI มันต้องลองทำ

✔️Data Foundation (รากฐานข้อมูลต้องมาก่อน)

ต้องมั่นใจว่าข้อมูลสะอาดและเป็นระบบ (Clean, Unified Data) เพราะหากข้อมูลไม่พร้อม (ไม่มี Input) การนำ AI มาใช้ก็จะทำได้ยาก และไม่สามารถไปได้ยาว

✔️Balance Human + AI (สมดุลระหว่างมนุษย์กับ AI)

ควรใช้ AI ในการทำงานอัตโนมัติ (Automate Tasks) แต่ยังคงต้องมีมนุษย์เพื่อเสริมกลยุทธ์ (Empower Human Strategy) มนุษย์ยังจำเป็นต้องตรวจสอบว่างานที่ AI ทำกลับมานั้นถูกต้องหรือไม่

✔️Team Upskilling (การเพิ่มทักษะทีม)

ความเข้าใจว่าสิ่งที่ AI ทำให้นั้นใช่หรือไม่ใช่ และการมี Critical Thinking เป็นสิ่งสำคัญ

✔️ROI Measurement (การวัดผลตอบแทน)

ต้องมีการแสดงให้เห็นถึงผลกระทบทางการเงินที่ชัดเจน (Demonstrate Clear Financial Impact) รวมถึงการวัดผลในมิติอื่นๆ เช่น ระยะเวลาในการทำงานที่ลดลง หรือ Performance ของทีมที่ดีขึ้น

✔️ Strategy

การลงทุนใน AI ต้องสอดคล้องกับกลยุทธ์หลักขององค์กร ว่ากำลังจะแก้ปัญหาเรื่องอะไร และมีเป้าหมายคืออะไร

🔥 Tips: ความสำเร็จของการใช้ AI ร่วมกับ MarTech
⭐️ Success = Strategic Planning + Quality Data + Skilled Team ⭐️

ความสำเร็จต้องการการวางแผนเชิงกลยุทธ์ ข้อมูลที่มีคุณภาพ และทีมงานที่มีทักษะ

เพราะ AI ไม่ได้มาแทนคน แต่ช่วยให้เราทำงานเร็วขึ้น แม่นยำขึ้น และสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่เหนือกว่า
สำหรับผู้ที่สนใจ สามารถรับชมย้อนหลังใน Session
“How to choose & integrate AI-embedded MarTech Stacks”
โดยคุณหยก นารีรัตน์ แซ่เตียว – CEO & Co-Founder InsightERA

และคุณและคุณบอล จิตติพงศ์ เลิศประดิษฐ์ Founder Martech Mafia

นำพาทุกท่านก้าวล้ำสู่โลกของ AI-embedded MarTech ทั้ง ความรู้เชิงลึกและเคล็ดลับเชิงปฏิบัติ ตั้งแต่การเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสม ไปจนถึงการเลือกใช้ MarTech Stack ให้สอดรับกับกลยุทธ์ทางธุรกิจ
นี่คือโอกาสที่จะได้เรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญตัวจริง พร้อมพาองค์กรก้าวทันโลกการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วย AI

สามารถติดตามการรับชมย้อนหลังได้ที่: https://creativetalkonline.com 
หากคุณกำลังมองหาโซลูชัน MarTech แบบครบวงจร
เพื่อเข้าใจกลุ่มเป้าหมายแบบ Real-Time และวางกลยุทธ์ได้อย่างแม่นยำ
InsightERA พร้อมให้คำปรึกษา และพัฒนาร่วมกับทุกธุรกิจ

สอบถามเพิ่มเติมหรือปรึกษาโซลูชัน:
🔗 https://www.insightera.co.th/contact-us
📩 Email: [email protected]