รายการ “การตลาดวันละคน” ครั้งนี้จะมาสัมภาษณ์ คุณอนันฑ์ ตีระบูรณะพงษ์ Vice Executive Data & Innovation Director บริษัท Data First co.,ltd. อัปเดททิศทางเทรนด์การใช้ AI for Marketing Analytics in 2026 ลองไปอ่านกัน
Data เพื่อการตลาด ทำให้เกิดขึ้นได้จริง ทำผ่าน Data First ที่เปิดมา 8 ปี (ก่อนหน้า COVID-19 1 ปี) จากวิสัยทัศน์ของผู้บริหารที่มองว่า Data สำคัญในการช่วย Digital Marketing โดยช่วงนั้นต้องมองหาทางใหม่ด้วย Data-Driven ผ่าน Big Data โดยปีแรกๆ รู้สึกว่ายาก แต่การมาของโควิดทำให้มีช่วงเวลาของการเรียนรู้ จนเริ่มพร้อม ฟอร์มทีมขึ้นมา
มองว่าเป็นเรื่องเล่าเก่าในขวดใหม่ ที่ไม่ว่าจะใช้ AI อย่างไร จำเป็นต้องใช้ Data ที่นำไปสู่ Personalization เป็นเป้าหมายหลัก ปัจจุบัน Media กระจัดกระจายมีเต็มไปหมดจนกลายเป็นอีกหนึ่งปัญหาที่ต้องมาจัดการ แต่เมื่อเป็นยุค AI สามารถช่วยจัดการได้ง่ายมากขึ้นช่วยเชื่อมโยงทุกช่องทางเข้าด้วยกันผ่านการวางเทมเพลตและ Setting เอาไว้
จากงานวิจัย ผู้บริโภคคาดหวังไว้ว่าการนำเสนอสินค้าและบริการต้อง Personalized แบบแนบเนียน ต้องรู้ใจ โดยผ่านการใช้ Data มากกว่าแค่ Mass Marketing โดยจะสำคัญขึ้นในปีหลังจากนี้ ยกตัวอย่าง พฤติกรรมผู้บริโภคที่แตกต่างออกไป เช่น ค้นหาบน TikTok vs Google มากไปกว่านั้นยังมองว่า Gen AI เป็นเพื่อนที่ดีและจริงใจถึง 36% โดยการค้นหาด้วยภาษาพูดที่เหมือนคุยกับคน
วันนี้ Gen AI สำหรับนักการตลาดและนักโฆษณามีส่วนที่ทับซ้อนกันอยู่ โดยทาง Data First ได้ถอดทุกเรื่องให้ที่ทำให้ทำงานด้วย AI แทน โดยยกตัวอย่างโปรเจคที่ทำเป็น Service AI เพื่อสร้างมาตรฐานขึ้นมา ซึ่งดีกว่าการนั่งนับ 0 ทุกครั้ง เปลี่ยนจากคิดในกระดาษสู่การลงมือทำผ่านเทคโนโลยี ส่วนไหนลดงานได้บ้างหรือไม่ โดยคนที่ไม่ปรับตัวมักจะตกงานในทุกยุค แต่การที่ Media Fragment ทำให้มีช่องว่างมากขึ้น
“ถ้าเปลี่ยนงานที่ไม่อยากทำแล้วให้ AI ทำ”
สุดท้ายจะเหลือเพียงงานที่ต้องใช้สมอง ทำให้เหลือเวลาไปสร้างสรรค์และพัฒนามากขึ้น ตัวอย่างของการผลิตชิ้นงานกว่าครึ่งของ AI เทไปที่ด้านการตลาดโดยยกตัวอย่างจาก The GenAI Divide State of AI in Business 2025: MIT โดยน้ำเงินเข้มกว่า 50% คือการตลาด น้ำเงินอ่อนด้าน Operation ด้านล่างใช้งานกับ Finance และ Customer Service
แต่สิ่งที่ต้องการจริงๆ คือการสร้าง Wow moment ซึ่ง AI ยังทำได้ไม่ดีเท่ามนุษย์ ซึ่งบางครั้งความสมบูรณ์คือความสมบูรณ์ที่งดงามอย่างจริงใจแบบมนุษย์
ถ้า AI สำหรับนักการตลาดสามารถทำได้คือ Data Analytics แต่ตัวที่นิยมคือการทำในด้าน Creative & Content Production เช่น Gen AI อย่าง Nano Banana ของ Gemini ทำให้เกิดคำถามว่า Photoshop ใช้ทำเพื่ออะไร โดยในปีที่แล้วมีอย่าง Canva ที่ไม่ได้เริมต้นด้วยหน้าเปล่า ในด้าน Audio ยกตัวอย่างเพจ Point of View ที่ AI สามารถช่วยเปลี่ยนเสียงได้แบบแนบเนียน และมีหลายภาษา ซึ่งทำให้คอนเทนต์ที่ทำจะไปไกลจาก Local สู่ Global ได้มากขึ้น
ยกตัวอย่าง Keevx ของจีน ที่ใช้ URL to Video คิดออกจากข้อมูลพื้นฐานให้ได้เลย สามารถเลือกอวตารมาเล่าเรื่องได้ เปลี่ยนการทำคอนเทนต์ได้แบบสิ้นเชิง แต่ในอีกมุม Data ที่ Organic จริงๆ อาจจะน้อยลงเพราะมีแต่ Data ส่วนใหญ่ที่ได้มาจาก AI
ยกตัวอย่าง Live Avatar ที่ใช้ AI ช่วยทำงานแทนขายตลอด 24 ชม. ที่ยอดวิวสูงและสร้างรายได้อย่างต่อเนื่อง
Audience Targeting & Personalization
Data > AI > Value
แต่มากไปกว่านั้นละเอียดกว่า คือ DATA Science ที่แปลงร่างมา ต้องมีคนแบบ Data Engineers มาทำ มี Modelling มาวางกรอบ เมือ 112022 ที่ ChatGPT เปิดตัวการใช้งานด้วย Chat ทำให้เกดการเปลี่ยนแปลงไปอย่างชิ้นเชิง แต่ด้านในจริงๆ คือการใช้ Data เป็นเบื้องหลัง ยกตัวอย่างกลับไป Dos กับ Window ซึ่งอาจจะมองว่าไม่จำเป็นต้องเรียน DOS แต่จะดีกว่าใหม่ถ้ารู้ทันและเข้าใจขั้นตอนแต่ไม่ต้องไปลงมือทำด้วยตัวเอง
แต่มองว่า 5 เดือนจะมีการเปลี่ยนแปลงไปเยอะและตอบยากขึ้น ในปี 2026 จะเป็น AGI มากกว่า Narrow AI สู่ผู้ช่วยที่ฉลาดมากขึ้น มองว่า Mass Communication จะหายไปทั้งหมด ซึ่งผู้บริโภคจะมองหาสิ่งที่ Fit ในเวลาที่จำกัด และแปลงสู่ Niche Communication
ยกตัวอย่าง การออกใหม่ของ iPhone ที่ความตื่นเต้นจะน้อยลงเรื่อยๆ เหมือนจับของเก่ามาปัดฝุ่นที่ทำงานได้เร็วขึ้นในรูปทรงต่างๆ โดย AI ก็จะเช่นกันแยกผู้บริโภคได้แบบ Real Time มากขึ้นนำไปสู่การสร้างประสบการณืที่ไร้รอยต่อและดียิ่งขึ้น จนถึงกปีหน้าจะมี Use Cases มากขึ้น
“AI คือสมอง แต่ไม่มีตา ไม่มีหู”
นักการตลาดต้องสามารถถอด Process ในแต่ละขั้นออกมาได้ และรู้ว่าอะไรที่ไม่จำเป็นต้องทำ ไม่อยากทำ หรือไม่เคยมีใครเคยทำมาก่อน จะใช้ AI ช่วยอะไรได้บ้าง
ดูย้อนหลัง ‘การตลาดวันละคน AI for Marketing Analytics in 2026 กับคุณอนันต์ Data First’ ที่
