เพื่อนๆ นักการตลาดยังจำได้ไหมครับว่าเมื่อ 20 ปีก่อน ถ้าแบรนด์ไหนไม่มีเว็บไซต์ก็เหมือนไม่มีตัวตน พอเข้ายุคมือถือก็ต้องมีแอป ต้องลงแพลตฟอร์มอย่าง Lazada กับ Shopee ถ้าไม่ลงก็เหมือนปิดประตูร้านทิ้งครึ่งหนึ่ง พอเข้ายุค Social ก็ต้องมีเพจ ต้องมี TikTok ต้องมีคอนเทนต์ทุกวัน ถ้าไม่ทำก็หายไปจาก feed ของลูกค้า หรือจะเรียกว่า Lost Awareness ก็ได้ครับ
ทุกครั้งที่ Technology Paradigm เปลี่ยน “ช่องทางการเข้าถึงลูกค้า” ก็เปลี่ยนตามไปด้วย และในรอบนี้ผมขอบอกเลยครับว่ามันกำลังเปลี่ยนอีกครั้ง แต่รอบนี้มันไม่ใช่ “ลูกค้าจะเจอเราที่ไหน” แล้ว มันคือคำถามใหม่ที่หนักกว่าเดิมครับ คำถามที่ว่า “AI ของลูกค้าจะคุยกับระบบเราได้ไหม?”
บทความนี้จะพาเพื่อนๆ นักการตลาดและผู้บริหารมารู้จักเทรนด์ที่ผมคิดว่าจะเปลี่ยนหน้าธุรกิจในอีก 3-5 ปีข้างหน้าแบบพลิกฝ่ามือ เทรนด์นี้มีชื่อว่า Agent-to-Agent Economy หรือที่ผมขอเรียกแบบไทยๆ ว่า “การตลาดแบบ A2A Marketing” ซึ่งจะตัดสินว่าธุรกิจไหนเติบโต ธุรกิจไหนหายไปจากสายตาลูกค้า
ทำไม Agent-to-Agent หรือ A2A Marketing ถึงเป็นเรื่องที่นักการตลาดต้องใส่ใจตั้งแต่วันนี้
ก่อนอื่นต้องเข้าใจก่อนครับว่า Agent ในที่นี้คือ AI ที่ทำงานแทนคนได้แบบ end-to-end ไม่ใช่แค่ chatbot ตอบคำถาม แต่เป็น AI ที่หาของให้ เปรียบเทียบราคา จอง ซื้อ จ่าย แล้วส่งของถึงบ้านได้จริง ถ้าเพื่อนๆ เคยใช้ ChatGPT, Claude, Perplexity หรือ Gemini ค้นหาของก่อนซื้อ นั่นแหละครับคือจุดเริ่มต้นของพฤติกรรมนี้
แล้วทำไมเราถึงต้องใส่ใจตั้งแต่ตอนนี้ ? ผมขอยกตัวเลขที่ทำให้ตัวผมเองต้องหยุดอ่านสามรอบครับมาให้ดูกันครับ
จาก การวิเคราะห์ของ Bain & Company ที่ใช้ข้อมูล prompt ของ ChatGPT จำนวน 30 ล้านครั้งของ Sensor Tower พบว่าในช่วงครึ่งปีแรกของ 2025 prompt ที่เกี่ยวกับการช้อปปิ้งเพิ่มจาก 7.8% เป็น 9.8% ของ prompt ทั้งหมด ฟังดูเหมือนเพิ่มนิดเดียว แต่เพราะ traffic รวมของ ChatGPT โตอีก 70% ในช่วงเดียวกัน เลยสรุปได้ว่า prompt ช้อปปิ้งใน ChatGPT โตเป็นสองเท่าภายในแค่ 6 เดือนครับ
อีกตัวเลขที่ทำให้ผมตกใจมากกว่าคือ จากรายงาน AI Shopping Statistics 2026 ของ Capital One Shopping บอกว่า 44% ของ Gen Z ใช้ AI ช้อปปิ้งแล้ว และเซอร์ไพรส์มากคือ Boomer พึงพอใจกับการช้อปด้วย AI เพิ่มขึ้น 61% ภายในปีเดียว (จาก 54% ในปี 2024 เป็น 87% ในปี 2025) นี่ไม่ใช่เรื่องเฉพาะ Gen Z อีกต่อไป เทรนด์นี้มันกระจายข้ามเจนเร็วกว่าที่คิด
และที่สำคัญที่สุดคือ คำทำนายของ Gartner สำหรับปี 2028 ที่บอกว่า 90% ของการซื้อขายแบบ B2B จะมี AI Agent เป็นตัวกลาง คิดเป็นมูลค่ามากกว่า 15 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ผ่านระบบ Agent แบบนี้ครับ
นั่นหมายความว่าถ้าวันนี้ระบบของเราไม่สามารถ “คุย” กับ AI Agent ของลูกค้าได้ ลูกค้าก็จะไม่เจอเราเลย ไม่ใช่เพราะเขาไม่ชอบเรา แต่เพราะ AI ของเขาเลื่อนผ่านเราไปหาระบบของแบรนด์ที่ “AI คุยด้วยรู้เรื่อง” แทน
โครงสร้างพื้นฐาน A2A Marketing ที่สร้างเสร็จแล้วในปี 2025
หลายคนอาจคิดว่า A2A ยังเป็น concept ในอนาคตอันไกล แต่จริงๆ แล้วโครงสร้างพื้นฐานส่วนใหญ่เสร็จเรียบร้อยในปี 2025 แล้วครับ ขอเล่าให้ฟังสามปัจจัยหลักที่น่าสนใจกัน
ปัจจัยที่ 1 Model Context Protocol (MCP) เปิดตัวโดย Anthropic ในเดือนพฤศจิกายน 2024 เปรียบเหมือน “USB-C ของ AI” ที่ช่วยให้ AI ดึงข้อมูลจากระบบต่างๆ ได้ ปัจจุบัน Microsoft, OpenAI, Google ใช้กันหมดแล้ว และในเดือนธันวาคม 2025 Anthropic ก็บริจาคให้ Agentic AI Foundation ภายใต้ Linux Foundation เป็นมาตรฐานเปิดของอุตสาหกรรมแล้วครับ
ปัจจัยที่ 2 — Agent2Agent Protocol (A2A) เปิดตัวโดย Google เมื่อวันที่ 9 เมษายน 2025 ที่งาน Cloud Next พร้อมพันธมิตร 50 รายในวันแรก รวมถึง Atlassian, PayPal, Salesforce, SAP, ServiceNow และที่ปรึกษาใหญ่ทั้งโลกอย่าง Accenture, BCG, Deloitte, McKinsey ครับ ภายในกลางปีเดียวกันก็มีองค์กรเข้าร่วมแล้วเกิน 150 ราย (ที่มา ) ถ้า MCP คือสายที่เชื่อม AI กับเครื่องมือ A2A ก็คือภาษาที่ใช้คุยระหว่าง AI หลายตัวด้วยกัน
ปัจจัยที่ 3 — Agentic Commerce Protocol (ACP) เปิดตัวโดย OpenAI ร่วมกับ Stripe เมื่อ 29 กันยายน 2025 พร้อมกับฟีเจอร์ Instant Checkout ใน ChatGPT ที่ทำให้ ผู้ใช้ ChatGPT 700 ล้านคนต่อสัปดาห์ซื้อของจาก Etsy และร้าน Shopify ได้ในแชทเลยครับ (ที่มา ) จากนั้น Google ก็เปิดตัว Universal Commerce Protocol ในงาน NRF เดือนมกราคม 2026 พร้อม Walmart, Target, Shopify, American Express, Visa, Mastercard
แล้ว Visa กับ Mastercard ก็ไม่อยู่นิ่งครับ เปิดตัว Visa Intelligent Commerce และ Mastercard Agent Pay ในช่วง 30 เมษายน 2025 ห่างกันไม่กี่วันหลังจากนั้น และที่น่าสนใจคือ Visa เริ่มทดสอบ tokenised agentic payment ที่ฮ่องกงในเดือนมีนาคม 2026 และ ที่ประเทศไทยในเดือนเมษายน 2026 ครับ นั่นหมายความว่าประเทศไทยเองก็พร้อมสำหรับการทำธุรกิจแบบ A2A Marketing เรียบร้อยแล้ว
ดังนั้นถ้าผู้บริหารคนไหนถามว่า “ประเทศไทยเราพร้อมเรื่อง A2A Marketing แล้วหรือยัง ?” คำตอบคือ “พร้อมตั้งแต่ปีก่อนแล้วครับ และเลทไปแล้วด้วยซ้ำถ้าจะมาเริ่มทำในปี 2027”
พูดมาขนาดนี้อาจไม่เห็นภาพ เราลองมาดู Case Study ตัวอย่างที่เกิดขึ้นจริงแล้วในระดับโลกกันดีกว่า
Amazon Rufus ผู้ช่วยช้อป AI ที่ทำรายได้เพิ่ม 10,000 ล้านดอลลาร์ต่อปี
Amazon เปิดตัว Rufus เป็น AI ผู้ช่วยช้อปประจำเว็บที่คุยกับลูกค้าตั้งแต่ก่อนซื้อจนถึงหลังซื้อ ผลคือใน Q3 2025 CEO Andy Jassy ออกมาประกาศบน earnings call ว่า Rufus มีผู้ใช้ 250 ล้านคนในปี 2025 ผู้ใช้ที่ engage กับ Rufus มี conversion rate สูงขึ้น 60% และคาดว่าจะสร้างยอดขายเพิ่มอีก 10,000 ล้านดอลลาร์ต่อปี หรือคิดเป็นเงินไทยก็ราวๆ สามแสนกว่าล้านบาทครับ
นี่คือสิ่งที่ผมเรียกว่า “AI ที่ขายของ” ไม่ใช่ AI ที่ตอบคำถาม และนี่คือเหตุผลที่ทุกคนในธุรกิจ retail ต้องตื่นตัวครับ
Klarna กับ AI Agent ที่ทำงานแทนพนักงาน 700 คน
Klarna บริษัท BNPL จากสวีเดน เปิดตัว AI Assistant ที่ใช้ GPT จาก OpenAI ผลคือเดือนแรกจัดการ 2.3 ล้านบทสนทนาต่อเดือน เทียบเท่าพนักงาน 700 คน ลดเวลาการแก้ปัญหาจาก 11 นาทีเหลือต่ำกว่า 2 นาที และ CEO Sebastian Siemiatkowski ออกมาประกาศใน earnings call Q3 2025 ว่า AI agent ตัวนี้ช่วย ประหยัดเงินไปแล้ว 60 ล้านดอลลาร์ หรือคิดเป็นเงินไทยก็ราวๆ สองพันล้านบาทครับ (ที่มา )
แต่ที่ผมว่าน่าสนใจกว่าคือบทเรียนที่ Klarna ได้ครับ พวกเขาเคยประกาศว่าจะลดพนักงานทั้งบริษัทด้วย AI แต่ในปี 2025 ต้องกลับมา re-hire คนสำหรับ case ที่ยากๆ และซับซ้อน สรุปคือ AI จัดการงานที่เน้นปริมาณแต่ไม่ซับซ้อนมาก ส่วน คน มาจัดการงานที่มีความซับซ้อน ซึ่งนี่เป็น framework ที่ผมแนะนำให้ผู้บริหารใช้เป็นกลยุทธ์การทำ A2A Strategy เลยครับ
Walmart vs ChatGPT บทเรียนที่ต้องจำ
Walmart เป็นเคสที่น่าสนใจมากครับ ในเดือนตุลาคม 2025 ประกาศ partner กับ OpenAI เพื่อทำ AI-first shopping experience (ที่มา ) แต่หลังจากนั้นไม่กี่เดือน Walmart ตัดสินใจ ถอนการ checkout ใน ChatGPT ออก แล้วเอา Sparky (AI ของตัวเอง) เข้าไปวางใน ChatGPT แทน ให้คนสามารถช้อปกับ AI ของ Walmart ได้ตรงนั่นเอง
เพราะ conversion ใน walmart.com สูงกว่าใน ChatGPT ถึง 3 เท่า ดังนั้นบทเรียนสำคัญของนักการตลาดคือ อย่ายอมเสีย “พื้นที่ลูกค้า” ให้ AI platform ถ้ามันลด conversion เรา การเป็น A2A Business ไม่ได้แปลว่ายอมให้ทุกคนซื้อจากที่ไหนก็ได้ แต่แปลว่า AI ของลูกค้ามาที่บ้านเราได้ครับ
Case Study ไทยและ ASEAN ที่ใกล้ตัวกว่าที่คิด
ใครคิดว่า A2A Business เป็นเรื่องของฝั่งโลกตะวันตกหรืออเมริกอย่างเดียวต้องคิดใหม่ครับ เพราะ ASEAN และไทยเราขยับเร็วกว่าที่หลายคนคาดไว้
Lazada AI Lazzie เจ้า Agent ที่จัดการรายการสินค้ากว่า 13 ล้านชิ้น
Lazada เปิดตัว AI Lazzie ที่สร้างบน Qwen ของ Alibaba ผลคือ Listing Agent ตัวเดียวได้ช่วย optimize listing ไปแล้ว 13 ล้านชิ้น และเพิ่ม page view ได้สูงสุด 180% ครับ Howard Wang ซึ่งเป็น CTO ของ Lazada Group ถึงกับเรียกสิ่งนี้ว่า “the dawn of agentic commerce”
อีกข้อมูลที่นักการตลาดอย่างเราต้องเอาไปคิดต่อคือ จากการวิจัยของ Lazada × Kantar พบว่า 90% ของผู้บริโภค ASEAN ที่ถูก AI แนะนำ ส่งผลต่อการซื้อ และ 80% ใช้ฟีเจอร์ AI ใน Marketplace อย่างน้อยสัปดาห์ละครั้ง แต่ Thai seller ที่ adopt AI กลับมีแค่ 39% เท่านั้น จะเห็นว่าช่องว่างนี้คือทั้งโอกาสที่ใครลองก่อนจะได้เปรียบก่อนในระยะยาวครับ
Central Retail Tops Chef Bot กับ AI ที่ลดเวลาหาของได้ 94%
Central Food Retail Group ร่วมกับ Google Cloud เปิดตัว Tops Chef Bot ที่ Central Chidlom เมื่อวันที่ 2 ธันวาคม 2024 ใช้ Vertex AI กับ Gemini 1.5 Flash ผลคือลดเวลาที่ personal shopper ใช้หาของให้ลูกค้าลงถึง 94% ทำให้เวลาที่เคยใช้หาของหลายนาทีตอนนี้เหลือไม่กี่วินาทีครับ
นี่คือตัวอย่างของ Internal Agent ที่ทำให้พนักงานทำงานได้เร็วขึ้น ไม่ได้มาแทนที่คน แต่ทำให้คนทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้นครับ
KBTG AthenaMind กับ AI Agent Factory ที่ตั้งเป้า 10,000 ล้าน
KBTG หรือ Kasikorn Business Technology Group ของกสิกรไทยเป็นเคสที่ต้องพูดเลยครับ พวกเขาตั้งสิ่งที่เรียกว่า “AI Agent Factory” ใช้กับวิศวกร 600 คน เขียนโค้ดไปแล้ว 500,000 บรรทัด เพิ่ม productivity 45% ประหยัดต้นทุน 32 ล้านบาท และตั้งเป้า business impact 10,000 ล้านบาทภายในปี 2029
True Mari, LINE MAN Wongnai และ CP AXTRA ขยับเข้าสู่ A2A Business พร้อมกันหมด
True Corporation มี AI ชื่อ Mari ที่ตอนนี้รับ chat 2 ล้านครั้งต่อเดือน โดย AI จัดการเอง 90% ตั้งเป้า 100% ภายในปี 2027 และต้องการให้ 30% ของรายได้มาจาก AI ครับ
LINE MAN Wongnai สร้าง ActEngine AI ที่ลดเวลาจัดการ case ของ merchant ลง 66% เพิ่มความแม่นยำ 16% และลงทุน 10,000 ล้านบาทใน 5 ปี ในเทคโนโลยี โดยที่ 61.5% ของโค้ดที่ commit ใหม่ของบริษัทตอนนี้เขียนโดย AI ครับ
CP AXTRA (Lotus’s + Makro) เซ็น MoU กับ Alibaba Cloud เมื่อ 7 เมษายน 2026 deploy Qwen และ Wan models ในโปรแกรมที่ชื่อว่า “Think AI First”
เห็นไหมครับว่าไม่ใช่แค่บริษัทเทคของอเมริกา ที่ขยับ ผู้เล่นใหญ่ของไทยขยับพร้อมกันแล้ว ถ้าธุรกิจของเพื่อนๆ ยังไม่เริ่ม นี่ไม่ใช่เรื่อง early adopter ที่จะเอาเปรียบ แต่เป็นการตามให้ทันก่อนจะตก
4 ขั้นตอนเริ่มต้นการตลาดแบบ A2A Marketing, Agent-to-Agent Economy
จากข้อมูลทั้งหมดผมสรุปออกมาได้เป็น 4 ขั้นตอนสำหรับนักการตลาดที่อยากเริ่มต้นทำ A2A Marketing การตลาดเพื่อเอาใจ AI ลูกค้าของเราดังนี้ครับ
1. Discoverable ทำให้ AI เจอเรา (0-3 เดือน)
ลองทดสอบด้วยตัวเองดูครับว่าเวลาเรา Prompt ใน ChatGPT, Claude, Perplexity หรือ Gemini ว่า “ร้านอาหารดีๆ ใน [พื้นที่ที่แบรนด์เราอยู่]” หรือ “ของขวัญสำหรับ [กลุ่มเป้าหมายเรา]” สินค้าของแบรนด์เราถูกพูดถึงไหม? ถ้าไม่ ก็แปลว่าแบรนด์ยังไม่ discoverable ยังไม่เป็นที่รู้จักของ AI ครับ
ถ้าอยากให้ AI เจอแบรนด์เราต้องทำดังนี้
ใส่ Schema.org markup (Product, Organization, FAQ) ในเว็บให้ครบ
ทำให้ข้อมูลแบรนด์ (ชื่อ ที่อยู่ เบอร์ ราคา เวลาเปิด-ปิด) สอดคล้องกันทุกแพลตฟอร์ม Wikipedia, Google Business, LinkedIn เพราะ LLM จะไม่เชื่อ ถ้าข้อมูลเราในช่องทางต่างๆ ไม่ตรงกัน
เผยแพร่บทความ original research, สถิติ, Reference Influencer, Citation เพราะจากการศึกษา GEO ของ Princeton พบว่าการมี expert quote ให้คนที่น่าเชื่อถือพูดถึงแบรนด์เรา จะทำให้ visibility เพิ่ม 41% ครับ
2. Transactable ทำให้ AI ซื้อจากเราได้ (3-12 เดือน)
สำหรับ retail/e-commerce ต้องใช้ Shopify Agentic Storefronts หรือ implement ACP + UCP feed เปิด API real-time สำหรับ stock, ราคา ไปจนถึงการจัดส่ง
สำหรับ B2B/SaaS ให้ทำ MCP server ของตัวเอง เพื่อเปิดให้ลูกค้าสามารถกดเลือกดูราคา, จอง demo, สมัครได้ผ่าน AI agent ของเขา
Trigger ที่ต้องทำ เมื่อ traffic จาก ChatGPT หรือ Perplexity เกิน 2% ของ total traffic ถ้ายังไม่ทำก็ถือว่าคุณเลือกจะทิ้งโอกาสเพิ่มยอดขายไปอย่างน่าเสียดาย
3. Internal Agent สร้าง AI ภายในที่ scale ได้ (6-18 เดือน)
เริ่มจาก use case เล็กๆ ที่วัด ROI ได้ชัดง่ายๆ อย่าง customer service, sales prospecting, procurement หรือ marketing ops แล้วก็อย่าลืม measurement discipline ตั้ง KPI ที่ตรงกับข้อมูล failure rate, drift, escalation rate, CSAT delta, opex ต่อ ticket
Trigger ที่ต้อง scale คือเมื่อ automation rate ≥ 30% และ CSAT ไม่ลดลงจาก baseline
4. A2A Competitor แข่งแบบ Agent-to-Agent (12-36 เดือน)
ในช่วงนี้สร้าง agent ของแบรนด์เองที่เจรจาต่อรองกับ agent ของลูกค้าหรือ procurement agent ของฝั่งซื้อได้ เผยแพร่ Agent Card ตามมาตรฐาน A2A เข้าร่วม ecosystem ของ machine customer
Trigger จุดที่ต้องเริ่มทำคือเมื่อ 10% ของรายได้ใน category มาจาก agent channel ตรงนี้คือจุดที่ทุกคนต้องมีเป้าหมายร่วมกัน
Risk ของการทำ A2A Marketing ที่ต้องรู้ก่อนตัดสินใจ
ทั้งหมดที่อ่านมานี้ไม่ใช่ว่าผมจะเชียร์ให้คุณทุ่มงบกับการทำ A2A Marketing แบบไม่คิดนะครับ เพราะทุกอย่างมีความเสี่ยงทั้งนั้น และนี่คือความเสี่ยงเท่าที่ผมคิดออกว่าคุณต้องรู้อะไรก่อนตัดสินใจบ้าง
ความเสี่ยงแรก Agent-washing Gartner เตือน ว่า 40% ของโปรเจกต์ agentic AI จะถูกยกเลิกภายในสิ้นปี 2027 เพราะคุมต้นทุนไม่ได้ ROI ไม่ชัด vendor หลายเจ้าก็แค่เปลี่ยนชื่อ chatbot เป็น agent บลๆๆ Gartner ประเมินว่า vendor ที่ทำ agentic AI จริงๆ มีแค่ไม่กี่ร้อยราย จากที่โฆษณาว่าตัวเองทำ Agent AI หลายพันบริษัท
ความเสี่ยงที่สอง Disintermediation ถ้าลูกค้าซื้อใน ChatGPT/Gemini/Claude แบรนด์เราเหลือสถานะแค่ “feed entry” ความสัมพันธ์ Customer Relationship กับลูกค้าหายไปโดยสิ้นเชิง ดังนั้น Walmart เลยเลือกถอนการ checkout ใน ChatGPT ออก เพื่อให้ลูกค้าหันมาใช้ Agent AI ของตัวเองแทน เพื่อจะได้รักษา Customer Relationship Management กับลูกค้าในระยะยาวแทน
ความเสี่ยงที่สาม Agent AI ยังไม่นิ่ง จากข้อมูลใน Retail Technology Innovation Hub พบว่า AI assistant แนะนำ “best product” ตรงแม่นและรู้ใจลูกค้าจริงๆ แค่ 32% และ ChatGPT shopping ก็มีอาการ hallucinate บอกราคามั่วกว่า 28% ถ้าแบรนด์เราข้อมูลไม่ครบและข้อมูลไม่ structured เจ้า AI ก็จะ “เดา” และอาจเดาผิดกลายเป็นเป็นข้อเสียต่อเราแทน
ความเสี่ยงที่สี่ Lost Attribution การขายผ่าน agent ไม่มี cookie ไม่มี UTM ไม่มี click การวัดผลแบบเดิมใช้ไม่ได้ ต้องเริ่มเรียนรู้ measurement framework ใหม่ให้เข้ากับบริบทของ Agent AI ครับ
สรุป Agent-to-Agent Economy เทรนด์การตลาดยุค A2A Marketing
จะเห็นว่านับจากนี้เป็นต้นไปการที่เรามีตันตนในตลาด หรือบนพื้นที่ดิจิทัล อย่างการมีเว็บ มีแอป มีเพจ จะเพียงพอสำหรับโลกการตลาดยุค AI แต่เราต้องทำให้ช่องทางต่างๆ ที่เรามีนั้นสามารถคุยกับ Agent AI ตัวแทนของลูกค้าเราได้อย่างราบรื่น
สามสิ่งสุดท้ายที่ผมอยากย้ำกับผู้บริหารและเพื่อนๆ นักการตลาดก่อนจบบทความนี้คือ
A2A Marketing ไม่ใช่อนาคต แต่มันคือปัจจุบันไปแล้ว ตั้งแต่ Visa เริ่มทดสอบ tokenised agentic payment ในไทยแล้วตอนเมษายน 2026 ส่วน CP AXTRA ก็เซ็น MoU กับ Alibaba Cloud และ KBTG ก็ประกาศปีนี้คือปี Agentic AI
ความเสี่ยงของการไม่ทำ น่ากลัวกว่าความเสี่ยงของการทำ อย่างที่ Bain Company บอกว่าผู้ใช้ Generative AI พิมพ์ Prompt เพื่อการช้อปปิ้งโตเป็นสองเท่าใน 6 เดือน และ Gartner คาดการณ์ว่า traffic search แบบเดิมจะลดลง 25% ในปี 2026 การที่เราไม่ agent-ready หมายความว่าเราจะหายไปจากสายตาลูกค้าทีละนิดเริ่มจากเล็กก่อน วัดผลให้ชัด อย่าเชื่อ vendor ที่ขาย “agentic AI all-in-one” มากเกินไปครับ เริ่มจาก use case เล็กๆ ที่วัดผล ROI ได้ ขั้นตอน Discoverable ใช้เวลาแค่ 3 เดือนและใช้งบไม่มาก แต่มันคือการสร้างฐานสำหรับ Agent-to-Agent Business ในขั้นต่อไป
คำถามสุดท้ายที่ผมอยากฝากให้เพื่อนๆ ผู้บริหารและนักการตลาดทุกคนติดต่อก่อนจบบทความนี้คือ เมื่อ AI ของลูกค้ามาเคาะประตูบ้านธุรกิจเรา มันจะคุยกับระบบเรารู้เรื่องมั้ย ?
ถ้ายังไม่แน่ใจตอบคำถามนี้ไม่ได้ ผมแนะนำให้เริ่มทดสอบทันทีวันนี้ ด้วยการลอง prompt ใน ChatGPT ว่า “[product/service ของแบรนด์เรา] ที่ดีที่สุดในไทย” แล้วดูว่าแบรนด์เราขึ้นไหม ขึ้นแบบมีข้อมูลถูกต้องไหม ขึ้นในตำแหน่งที่ใช่ไหม คุณคำตอบที่ได้จะบอกเองครับว่า คุณอยู่ใน Stage ไหนของเทรนด์ A2A Marketing นี้ ในยุคที่ธุรกิจที่จะได้ไปต่อคือธุรกิจที่พร้อมบริการ Agent AI ของลูกค้าเราครับ
อ่านบทความเรื่อง 10 เทคนิคใช้ Claude AI ทำ Marketing Research 101 กันครับ
