AI-Driven Personalization การตลาดแบบรู้ใจยุคเอไอ Personalized Marketing 2.0

• Facebook
• X
• Line

การตลาดแบบรู้ใจ Personalized Marketing ไม่ใช่เรื่องใหม่สักเท่าไหร่ เพียงแต่มันกลายเป็นจริงมากขึ้นเมื่อเราก้าวเข้าสู่ยุค AI แบบเต็มตัวด้วย Generative AI วันนี้เลยจะมาฉายภาพให้เห็นการตลาดแบบรู้ใจยุคใหม่ รู้ใจด้วยเอไอที่จะทำให้นักการตลาดอย่างเราเข้าใจลูกค้ามากขึ้น เร็วขึ้น และนั่นจะทำให้เรารู้ใจลูกค้าได้ลึกขึ้นด้วย AI-Driven Personalization หรือที่ผมจะเรียกสิ่งนี้ว่า Personalized Marketing 2.0 มาดูกันนะครับว่าการตลาดแบบรู้ใจยุคเอไอนั้นต่างจากยุคก่อนหน้าเมื่อ 6 ปีก่อนที่ผมเขียนหนังสือเล่มนี้ครั้งแรกออกมาขนาดไหนครับ

AI & Personalization ไม่ใช่เรื่องใหม่

ต้องบอกว่าสำหรับแวดวงการตลาดหรือแม้แต่โฆษณาเองก็ตาม การใช้ AI เพื่อช่วยให้นักการตลาดอย่างเราทำ Personalization นั้นไม่ใช่เรื่องใหม่ เพราะนักการตลาดส่วนใหญ่ล้วนพยายามใช้มานานแล้ว แต่ส่วนใหญ่เรามักจะทำในรูปแบบ Gimmick Marketing หรือใช้เป็นแค่ลูกเล่นทางการตลาดให้เกิดความหวือหวาเวลาทำข่าว PR

แต่ในความเป็นจริงก่อนหน้านี้เรายังห่างไกลกับการใช้เทคโนโลยี AI และการทำ Personalization อย่างที่ควรจะเป็นอย่างมาก ด้วยข้อจำกัดทางเทคโนโลยี AI ที่ยังใช้งานยาก มีความซับซ้อน ต้องมีทักษะ Hard Skills เฉพาะทางมากมาย ทำให้การเข้าถึง AI เป็นเรื่องเฉพาะกลุ่มสุดๆ

แต่พอเข้าวันที่ 22 พฤศจิกายน 2022 โลกก็ได้เกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ จากการเปิดตัวของ ChatGPT ซึ่งเป็น Generative AI ตัวแรกที่คนทั่วไปเข้าถึงได้ ใช้งานง่าย และก็เข้าใจได้ไม่ยาก นับจากนั้นมาวิธีการทำงานของโลกใบนี้ก็ไม่เหมือนเดิมอีกต่อไป

ส่วนตัวผมมองว่านี่คือยุคปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 5 The Fifth Industrial Revolution เพราะนับจากนี้ไป AI จะเข้ามาปฏิวัติโลกทั้งใบและไลฟสไตล์เราทุกคน เหมือนที่เราเริ่มคิดไม่ออกแล้วว่าถ้าไม่มีโทรศัพท์มือถือ ไม่มีอินเทอร์เน็ต เราจะใช้ชีวิตอย่างไรได้บ้าง นั่นคือการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 และถ้าเราไม่มีไฟฟ้าใช้ เราก็ยิ่งไม่รู้ว่าจะมีชีวิตอยู่ได้อย่างไร และไฟฟ้าก็คือการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งก่อนๆ

แล้วแบบนี้ AI ยุคใหม่จะส่งผลต่อนักการตลาดอย่างเราขนาดไหน เราจะรู้ใจลูกค้าได้มากขึ้น เร็วขึ้น และลึกขึ้นได้อย่างไร ?

ต้องบอกว่าด้วยความง่ายของ Generative AI ทุกตัวอย่างที่เราคุ้นเคยกัน ไม่ว่าจะ ChatGPT หรือ Gemini หรือไม่ว่าจะค่ายไหนก็แล้วแต่ วันนี้เราสามารถใช้งาน AI ได้ง่ายๆ แค่ “แชท” คุยกับเอไอเหล่านั้น หรือจะพูดเป็นเสียงเสมือนคุยกับใครสักคนที่ปลายสายก็ได้ เพียงเท่านี้คุณสามารถใช้งาน AI อัจฉริยะได้โดยไม่ต้องเก่งเรื่องเทคโนโลยีในระดับอัจฉริยะแต่อย่างไร

และทุกวันนี้การใช้งาน AI ก็ยิ่งง่ายกว่าเดิมมาก เพราะในช่วงปีแรกๆ ของ Generative AI เรายังต้องฝึกการพิมพ์ Prompt รูปแบบคำสั่งต่างๆ ที่มีความเฉพาะเจาะจงลงไปสักนิดนึง เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีพอ แต่มาวันนี้ในปี 2025 เป็นต้นไปดูเหมือนทักษะการเขียน Prompt จะไม่ใช่เรื่องจำเป็น เพราะเราแค่พิมพ์ง่ายๆ ก็สามารถได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าเดิมมาก หรือเอาเป็นว่าถ้าสามารถสื่อสารกับคนปกติได้ดี สื่อสารได้ครบ ได้ชัด ได้เคลียร์ เท่านี้คุณก็สามารถใช้ AI ได้ผลลัพธ์ที่ดีเยี่ยมกว่าคนทั่วไปแล้ว

เคยมีอดีตน้องฝึกงานผมคนหนึ่งชื่อหลิน เธอไปอยู่บริษัท Consulting fitm ระดับโลก Big 4 มา เธอบอกว่าหัวหน้าเธอสั่งเลยว่าเวลาใช้ AI ช่วยทำงานห้าม Prompt ต่ำกว่า 200 คำ ทั้งนี้ทั้งนั้นไม่ได้หมายความว่าการพิมพ์แบบใช้คำฟุ่มเฟือยจะให้ผลลัพธ์ดีแต่อย่างไร แต่ประเด็นมันคือเราพิมพ์ใส่รายละเอียดลงไปให้มันมากพอจะคลอดคำตอบที่ดีออกมาหรือเปล่าครับ

AI-Driven Data ทำดาต้าได้เร็วขึ้นมากเพราะเอไอ

อีกเรื่องหนึ่งคือเรื่อง Data ปฏิเสธไม่ได้ว่านักการตลาดวันนี้ทุกคนรู้ว่าดาต้านั้นสำคัญและเป็นหัวใจหลักในการตัดสินใจ หมดยุค “พี่ว่า…” ในห้องประชุมอีกต่อไป เพราะทุกคนต่างเรียกหา Data ว่าตกลงแล้วที่ทำมาเป็นอย่างไร ลูกค้าจริงๆ เป็นใคร เพื่อจะได้รู้ว่าเราควรทำอะไรต่อ หรือควรหยุดทำอะไรได้แล้ว

แต่ปัญหาดั้งเดิมของการใช้ Data คือ “การทำ Data ให้พร้อมใช้” หรือที่เรียกว่า Data Preparation เป็นหนึ่งในขั้นตอนการทำงานกับดาต้าที่ใช้เวลามากที่สุด แถมยังน่าเบื่อที่สุด แต่ถ้าเราไม่ทำดาต้าให้ดีก็วิเคราะห์ออกมาไม่ได้ หรือได้ก็ไม่แม่น

แต่พอตั้งแต่ Generative AI เข้ามาก็ทำให้งานดาต้าส่วนนี้ลดเวลาลงไปมาก จนถึงแทบไม่ต้องทำเองอีกต่อไปแล้ว อย่างผมเองใช้ AI ช่วยวาง Data Strategy Guideline ให้กับลูกค้ามากมายหลายองค์กร (สามารถเข้าไปลองเล่น GPTs ที่ผมสร้างสำหรับงานนี้ได้ที่ลิงก์นี้ครับ https://bit.ly/AiDrivenData

เจ้า GPTs หรือ AI ตัวนี้ที่ผมสร้างขึ้นมาสามารถช่วยลดเวลาเดิมที่เคยต้องใช้กับการวางแผนว่าจะต้องเก็บดาต้าอะไรบ้าง เก็บในรูปแบบไหน เก็บแล้วเอาไปใช้อย่างไร ลดเวลาการทำงานเดิมได้เกือบ 1,000 เท่า จากเดิมอาจต้องใช้เวลาประมาณ 9 เดือนในการวางแผน สรุป พูดคุย เหลือแค่ไม่กี่ชั่วโมงคุณก็ได้แผน Data Strategy Guideline ที่พร้อมเอาไปทำงานต่อได้แล้ว แถมเดิมทีต้องจ้างผู้เชี่ยวชาญด้วยเงินหลายแสน ก็เหลือแค่ค่า ChatGPT เดือนละไม่กี่ร้อยบาท

ดังนั้นในด้านการเอา AI มาใช้กับงาน Data คือลดขั้นตอนที่ยุ่งยาก ลดงานที่ซ้ำซาก แต่สุดท้ายนักการตลาดอย่างเราก็ยังคงต้องเป็นคนตั้งคำถาม วิเคราะห์ และต่อยอดไอเดียใหม่จากดาต้าด้วยตัวเองอยู่ดี

อย่างการเขียนสูตรสมการต่างๆ ที่เคยต้องใช้ความจำ ความรู้ ทักษะเฉพาะทาง เช่น สูตร Excel ยากๆ ที่อาจต้องเปิด Google หาแล้วลองผิดลองถูกไปเรื่อยๆ เราสามารถใช้ ChatGPT ช่วยเขียนสูตรนั้นให้แบบง่ายๆ ในไม่กี่วินาทีแล้วก็เอาไปเทสได้เลย

หรือเดิมทีพอทำ Data ให้พร้อมใช้แล้วก็ต้องมีการหยิบ Data เอาไปใช้ทำเป็นภาพ หรือที่เรียกว่า Data Visualization ด้วย เดิมนักการตลาดคนไหนที่อยากอ่าน Data ได้ก็ต้องเรียนรู้การใช้ Power BI หรือ Looker ของ Google เพื่อจะได้ทำกราฟ ทำพายชาร์ทในรูปแบบต่างๆ เพื่อจะได้เห็นว่าสัดส่วนเป็นอย่างไร ตรงไหนมาก ตรงไหนน้อย ตรงไหนคือจุดที่ต่ำกว่าปกติ หรอสูงกว่าปกติ

แต่ทั้งหมดนี้ก็หายไป หรือแทบจะไม่ต้องทำเองแล้วเพราะเราสามารถโยนดาต้าให้ AI ช่วยทำกราฟให้ เพียงแค่เราอาจต้องรู้ศัพท์ชื่อเรียกกราฟแต่ละชนิดสักเล็กน้อย เพื่อให้มันสามารถทำ Dashboard ออกมาได้ตรงกับภาพในหัวเราได้ไวขึ้น

แน่นอนว่างานทุกอย่างเร็วขึ้น ง่ายขึ้น แต่เราก็ต้องมีความรู้มากพอที่จะรู้ว่าควรสั่งอะไร ควรดูอะไรไปพร้อมกัน

AI-Driven Personalized Content

การทำ Personalized Content ก็เหมือนกัน ก่อนยุค AI มันคืองานที่ต้องวางแผนไว้ล่วงหน้าเป็นอย่างดี มันคือการเตรียมวัตถุดิบทุกอย่างให้พร้อม ก่อนจะส่งออกไปให้ลูกค้ารู้สึกว่าแบรนด์เราช่างรู้ใจพวกเขาเหลือเกิน

สมมติว่าคุณต้องการทำการตลาดกับกลุ่มเป้าหมายที่หลากหลาย ผู้หญิง ผู้ชาย วัยรุ่น วัยกลางคน สูงวัย เท่ากับว่าอย่างน้อยคุณต้องเตรียมคอนเทนต์ไว้ไม่ต่ำกว่า 6 ชิ้นงาน เพื่อจะได้ Personalization จาก Segment จากนั้นการตลาดที่รู้ใจที่ดีก็ต้องปรับเนื้อหาในคอนเทนต์ที่จะส่งไปให้ตรงกับ Insight ที่น่าจะเป็นด้วย คุณอาจดูจาก Customer Journey ว่าตอนนี้ลูกค้าน่าจะกำลังสนใจอะไรอยู่ เช่น คนที่ดูสินค้ารองเท้า ก็ควรได้เห็นการตลาดที่มีเนื้อหาเป็นรองเท้าที่เพิ่งดูมา ส่วนคนที่ดูหน้าสินค้าชุดกีฬา ก็ควรได้เห็นการตลาดที่มีเนื้อหาเป็นชุดกีฬา เป็นต้น

คิดง่ายๆ มันคือการเอา Segmentation x Interest Based by SKU ถ้าสินค้าคุณมี 20 SKU จาก 6 Segment ตอนต้นเท่ากับว่าคุณต้องทำคอนเทนต์เตรียมไว้ราวๆ 120 ชิ้น ยังไม่นับอีกว่าหนึ่งคอนเทนต์ของคุณไม่สามารถส่งได้ฟิตกับทุกช่องทางการตลาดที่คุณมีกับลูกค้า เช่น ถ้าเป็น LINE ก็ต้องทำชิ้นงานแบบสัดส่วน 1:1 ถ้าเป็น SME ก็ต้องเป็น Text Based ถ้าเป็น Email Marketing ก็อาจจะต้องมีรูปแบบทั้งแนวนอน แนวตั้ง หรือสี่เหลี่ยมจุตรัสผสมกัน

แล้วทีนี้คุณก็เอา Segmentation x SKU x Channel จากตัวอย่างคร่าวๆ ที่เล่าให้ฟังอย่างน้อยก็ต้องมีชิ้นงานคอนเทนต์เตรียมไว้ไม่ต่ำกว่า 360 ชิ้น

พอเห็นภาพความยากลำบากของนักการตลาดที่อยากรู้ใจลูกค้าก่อนยุค AI ไหมครับ มันคือการทำงานล่วงหน้าเตรียมไว้ ซึ่งบางอันอาจถูกเรียกใช้บ่อยมาก แต่บางอันกลับแทบไม่ได้ถูกนำมาใช้งานเลย แต่ก็ต้องทำเตรียมไว้ถ้าเราไม่อยากทำการตลาดแบบหว่านๆ เหมือนที่แบรนด์ส่วนใหญ่ทำกัน

แต่ในยุค AI วันนี้เราสามารถใช้ Agentic AI ช่วยทำงานตามแนวทางคำสั่งที่เรากำหนดไว้ล่วงหน้าได้ เราไมต้องลงรายละเอียดในชิ้นงานเองทุกอย่าง แต่เราต้องให้สโขปของการทำงานที่ชัดเจน เช่น ถ้าเมื่อไหร่มีคนกดอ่านหน้าชุดกีฬาผ่านไป 30 นาทีแล้วยังไม่กดซื้อ ก็ทำการตลาดออกไป ปรับคอนเทนต์ที่จะส่งให้ตรงกับความสนใจโดยอัตโนมัติ เมื่อไหร่มีสินค้าใหม่เพิ่มเข้ามาก็ไม่ต้องไปทำคอนเทนต์เตรียมไว้ทั้งหมด แค่อัปโหลดภาพเหล่านั้นเข้าไปให้ AI รู้ จากนั้นมันจะไปจัดการสร้าง Content หรือ Art work เอง แล้วก็จะ Adapt ปรับดีไซน์ของคอนเทนต์นั้นให้เข้ากับช่องทางที่จะส่งออกไปหาลูกค้าแต่ละคนโดยอัตโนมัติ

เราอาจสั่งให้ Agent AI กลับไปดู Data ลูกค้าคนนั้นย้อนหลังว่าที่ผ่านมาเขาเคยซื้ออะไรบ้าง หรือเคยดูสินค้าตัวไหนไว้บ้างแต่ยังไม่ตัดสินใจซื้อ ก็เอามาเป็นส่วนหนึ่งในการทำชิ้นงานว่าควรให้มีอะไรในภาพ มีข้อความอะไร และมีแคปชั่นแบบไหน ทั้งหมดนี้คือการตลาดแบบรู้ใจที่ใช้ AI-Driven Personalized Content

ลดการเตรียมชิ้นงาน Content มากมายเพื่อรู้ใจทุกคน เหลือแค่กำหนดกฏเกณฑ์การคิดและทำงานให้กับ Agent AI แล้วคอยตรวจสอบปรับแต่งให้ฉลาดขึ้นอยู่เรื่อยๆ

AI-Driven Creativity

แต่ทั้งหมดที่เล่ามาก็เป็นแค่เรื่องของการทำชิ้นงานการตลาดแบบรู้ใจยิ่งขึ้นกว่าเดิมด้วย AI ซึ่งไม่ใช่ประเด็นหลักที่เราจะโฟกัสกันในวันนี้นั่นก็คือ “เราจะใช้ AI เพื่อยกระดับ Customer Experience อย่างไรได้บ้าง ?” และนั่นก็จะมีคำถามก่อนหน้าก็คือว่า “เราจะใช้ AI เพื่อทำให้เราเป็นนักการตลาดที่เก่งขึ้นกว่าเดิม Creative กว่าเดิมได้อย่างไร ?”

จากประสบการณ์ที่ผมเล่นกับ Generative AI มาพอสมควรก็ทำให้เข้าใจได้อย่างหนึ่งว่า ทุกวันนี้คิดอะไรก็สามารถทำได้เลย เช่น ผมมีข้อมูลหน้าหนึ่งผมโยนเข้า Nano Banana Pro ใน Gemini 3 แล้วบอกว่าช่วยย่อยข้อมูลนี้เป็น Infographic ให้หน่อย

รอไม่ถึงนาทีผมก็ได้ Infographic ที่พอใช้งานได้ จะเห็นว่าถูก เร็ว ดี(ประมาณนึง) เกิดขึ้นได้ด้วย AI แต่ประเด็นถัดมาถ้าเราสังเกตคือ เมื่อใครๆ ก็ Gen Infographic ขึ้นมาได้ด้วยการพิมพ์คำสั่งง่ายๆ ไม่กี่คำ กลายเป็นเราจะได้งานที่ซ้ำๆ ซากๆ ดูคล้ายกันไปหมดแบบไร้ชีวิตชีวา งานเราจะจมอยู่ท่ามกลางงานมากมายที่ใครๆ ก็ใช้ AI ทำออกมากัน ดังนั้นสิ่งที่จะทำให้งานเราแตกต่างจากคนใช้ AI ทั่วไปได้ก็คือ Creativity

สั่งอย่างไรให้ต่างกว่า แต่ไม่ได้หมายความว่าต้องพิมพ์อะไรก็ไม่รู้เข้าไปเยอะๆ ให้เปลือง Token และสำคัญยิ่งกว่าคือการ “เลือก” ตัดสินใจว่าจะเอาส่วนไหนของ AI ไปใช้ ส่วนไหนควรต้องตัดทิ้ง และส่วนที่คิดว่าดีพอจะเอาไปใช้งานได้ เราจะใช้ Creativity ต่อยอดไอเดียจากเอไอให้ดีขึ้นกว่าเดิมได้อย่างไรจนใครๆ ก็คิดไม่ถึงว่าเราใช้เอไอช่วยทำงาน เพราะมันคือการใส่ Character ของเราครอบ AI อีกทีนึง

และในวันที่ใครๆ ก็ใช้ AI-Driven Marketing กัน คนที่พา Idea จาก AI ไปได้ไกลกว่าเท่านั้นถึงจะกลายเป็นผู้ชนะในโลกการตลาดยุคใหม่ ยุค AI-Driven Personalization

ฉะนั้นเราจะมาดูกันว่านักการตลาดเก่งๆ ครีเอทีฟเจ๋งๆ แบรนด์ใหญ่ๆ ระดับโลกนั้นเขาใช้ AI-Driven Personalization อย่างไรกันบ้าง เผื่อว่าจะจุดประกายไอเดียให้เพื่อนๆ นักการตลาดได้เห็นแนวทางว่า “เอ…ถ้าเขาใช้ AI ทำแบบนั้น งั้นเราลองใช้ AI ทำแบบนี้ดูบ้างดีไหมนะ ?”

มาดูเคสการใช้ AI ช่วยเรื่อง Brand Experience ช่วยหา Consumer Insight ใหม่ๆ ช่วยหาวิธีกระตุ้นให้ลูกค้าอยากมี Engagement กับเรามากขึ้นกว่าเดิม ไปจนถึงสิ่งสำคัญที่สุดของนักการตลาดสายดาต้าอย่างเราคือ ทำอย่างไรให้ลูกค้าอยากให้ดาต้ากับเราด้วยความเต็มใจมากขึ้น เพื่อทำให้เรามีดาต้าที่คู่แข่งไม่มีและกลายเป็นจุดได้เปรียบของแบรนด์ในระยะยาวครับ

Personalized Marketing ไม่ใช่เทรนด์ แต่มันคือ Core Business Strategy ของธุรกิจที่อยากอยู่รอดและเติบโตในระยะยาว

เป็นที่รู้กันดีว่าถ้าอยากให้ลูกค้าอยู่กับเรานานๆ ตัวเลขในส่วนของ Customer Loyalty สูงๆ นักการตลาดอย่างเราก็ต้องพยายามทำความเข้าใจ เพื่อจะได้ทำการตลาดแบบรู้ใจ Personalization กับลูกค้าให้ได้มากที่สุด

Personalization วันนี้ไม่ใช่แค่เทรนด์การตลาด แต่มันคือ Strategy, Foundation หรือแก่นของการตลาดที่กลายเป็นเรื่องพื้นฐานที่ทุกคนต้องทำกัน ก่อนทำการตลาดอะไรออกไปผมเชื่อว่าวันนี้นักการตลาดทุกคนคิดแล้วคิดอีกอยู่หลายรอบว่า เรากำลังทำการตลาดแบบหว่านๆ ให้ลูกค้ารู้สึกว่าแบรนด์เราน่ารำคาญ หรือเรากำลังทำการตลาดด้วยความใส่ใจที่จะทำให้ลูกค้ารู้สึกประทับใจว่าเราช่างเป็นแบรนด์ที่รู้ใจเขาจริงๆ

จากรายงานของ Deloitte เองก็บอกไว้ตั้งแต่ปี 2022 ว่ามีมากกว่า 50% ของแบรนด์ที่เลือก Personalization เป็น Strategy หลักขององค์กร บริษัทเหล่านี้ตั้งต้นในการทำทุกอย่างด้วยคำถามว่า “เราจะรู้ใจลูกค้ามากขึ้นกว่าเดิมในทุกๆ Touchpoint ได้อย่างไร ?” และในส่วนของตัวลูกค้าเองก็มีมากถึง 71% ที่คาดหวังว่าการตลาดที่จะได้เห็น ได้ดู ได้ยิน ได้รับต่อไปนี้ต้องรู้ใจและเข้าใจพวกเขาจริงๆ ไม่ใช่ส่งอะไรมาก็ไม่รู้จนทำให้รู้สึกอยากบล็อคขึ้นมา

แบบผมที่ทุกวันนี้ยังได้รับ SMS จากโทรศัพท์มือถือค่ายที่ใช้เสนอขาย แพคเกจอินเทอร์เน็ตความเร็วสูงเพิ่ม ทั้งที่ตัวผมเองก็ใช้แพคเกจอินเทอร์เน็ตอันลิมิตอยู่แล้ว ?!

และนอกจาก 71% ที่บอกว่าคาดหวังจะได้แต่การตลาดแบบรู้ใจเท่านั้น ยังมีลูกค้าอีกมากถึง 76% ที่บอกว่าเวลาเห็นโฆษณาอะไรก็ไม่รู้ที่ไม่เกี่ยวกับตัวเขา ต่อให้เป็นแบรนด์ที่ตัวเองกำลังสนใจหรือชื่นชอบอยู่ก็ตาม แต่ถ้า Marketing ที่ส่งมาไม่ว่าจะทั้งข้อความ เนื้อหา หรือโปรโมชั่นที่ได้รับไม่ใช่สิ่งที่ตรงกับ Insight ในเวลานั้น พวกเขาก็พร้อมจะบล็อคแบรนด์นั้นไปในทันที

“คุณกำลังทำการตลาดเพื่อเพิ่มโอกาสขาย หรือคุณกำลังทำการตลาดออกไปเพื่อทำให้ลูกค้าบล็อค ?”

จาก Personalization สู่ AI-Driven Personalization

อย่างที่บอกไปตอนต้นครับว่าวันนี้ใครๆ ก็ใช้ AI ได้ เพราะ AI มันใช้ง่าย ทำให้นักการตลาดอย่างเราสามารถทำ Personalization at Scale ได้ง่ายๆ

จากเดิมจะทำ Personalization ทีต้องมีการเตรียมชิ้นงานไว้ล่วงหน้ามากมายเพื่อให้ครอบคลุมทุกกลุ่ม Segment ซึ่งกว่าจะทำชิ้นงานได้มากพอที่ต้องการต้องมีการใช้ทั้งคนและเวลามหาศาล แต่มาวันนี้เราสามารถสั่ง AI ไว้ล่วงหน้าได้ไม่ยาก จากนั้น AI ก็จะทำ Personalization ในระดับ Real-time จากการรวบรวม CustomerData จากแหล่งต่างๆ มาวิเคระห์ทำ Data Analytics ด้วยตัวเอง

จากนั้นมันก็จะคิด Caption หรือเขียน Copy Writing ด้วยตัวเองตามแนวทางคำสั่งที่เรากำหนดไว้ให้ล่วงหน้า หรือตาม CI Branding ที่เราสอนมันไว้ แล้วมันก็จะเจนภาพขึ้นมาเองในเวลาไม่กี่วินาที แล้วมันก็จะทำการปรับดีไซน์หรือขนาดของภาพให้เหมาะสมกับช่องทางที่มันกำลังจะทำการตลาดนั้นออกไป

ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นในระยะเวลาไม่กี่วินาที หรืออย่างช้าก็อาจแค่หลักสองสามนาที ลูกค้าทุกคนก็จะได้การตลาดแบบรู้ใจของตัวเองแล้ว

ตัวอย่างเช่น Starbucks มีการใช้ AI-Driven Personalization ให้กับกลุ่มคนที่อยู่ใกล้กับร้านในแต่ละสาขาที่คำนวนแล้วสามารถเดินมาที่ร้านได้ภายใน 5 นาที แต่จะทำการตลาดกับเฉพาะคนที่ยังไม่ได้ซื้อกาแฟของ Starbucks เท่านั้น คำถามคือการจะทำแบบนี้ได้แสดงว่า AI ต้องเอา Data จากแอปที่มีการขออนุญาต Location Based เอาไว้ จากนั้นก็เอาไปวิเคราะห์ร่วมกับ Transaction Data ว่ามีการซื้อเกิดขึ้นหรือยัง

จากนั้นทีมการตลาดก็อาจกำหนด Marketing Algorithm ไว้ล่วงหน้าว่า “ถ้าคนที่อยู่ในระยะเดิน 5 นาที แต่ยังไม่ได้เดินมาซื้อกาแฟ ภายในระยะเวลา 30 นาที” ก็จะทำการตลาดแบบรู้ใจ Personalization ออกไป

หลังจากกำหนด Algorithm ไว้เรียบร้อยเจ้า AI ก็จะค้นหาลูกค้าเหล่านั้นแบบ Real-time อยู่ตลอดเวลา เมื่อไหร่เจอว่ามีคนเข้า 3 Condition ที่กำหนดไว้ทั้งในเรื่องของระยะเดิน การซื้อ และระยะเวลา ก็จะทำ Personalization ออกไปหาลูกค้ากลุ่มนั้นผ่าน App Notification ด้วยเมนูพิเศษของสาขานั้น พร้อมกับให้ส่วนลดเล็กน้อย บวกกับบอกตำแหน่งที่ตั้งของร้านให้ชัดว่าอยู่ชั้นไหน โซนใด หรือหัวมุมถนนเส้นใด

จากนั้นก็ทำการวัดผลว่าภายในระยะเวลาที่กำหนดไว้ อาจจะ 30 นาทีนับจาก Notification ถูกส่งไปลูกค้าคนไหนมีการเปิดอ่านบ้าง ลูกค้าคนไหนเดินไปซื้อบ้าง ถ้ายังก็ค่อยมาเข้า Process การทำ CRM ต่อว่าจะพาลูกค้าไปให้ได้ยังไง หรือจะทำยังไงต่อกับลูกค้าที่เกิดการซื้อแล้ว

เห็นไหมครับว่านี่คือการตลาดแบบรู้ใจยุคเอไอ Personalized Marketing 2.0 ที่การตลาดแบบรู้ใจเดิม Personalized Marketing 1.0 ไม่สามารถทำได้ เพราะมันมีความละเอียดละออในรายละเอียดมากมาย แต่ด้วย AI ทำให้เราสามารถทำการตลาดแบบรู้ใจที่ลึกขึ้นกว่าเดิมได้อย่างรวดเร็วทันใจครับ

3 Level ของการใช้ AI-Driven Personalized Marketing

การตลาดแบบรู้ใจยุค AI เราจะไม่ได้ใช้มันแค่ช่วยให้เราทำงานได้เร็วขึ้น หรือทำได้เยอะขึ้นแบบที่ใครๆ ก็ทำกัน แต่เราจะใช้มันเพื่อช่วยทำให้ไอเดียการตลาดของเราดีขึ้นกว่านักการตลาดคนอื่นที่ก็ใช้ AI เหมือนกันได้อย่างไร

ทั้งนี้มีการบอกว่าการใช้ AI มีอยู่ 3 ระดับ ลองมาดูว่าคุณกำลังใช้ AI-Driven Marketing อยู่ในระดับไหนครับ

Level 1: AI-Driven Speed and Scale

ใช้เพื่อช่วยให้งานเราเร็วขึ้น และทำงานได้เยอะขึ้น เดิมเราใช้เวลาคิดหาไอเดียการตลาดกว่าครึ่งวัน มาวันนี้เหลือแค่พิมพ์ Prompt ง่ายๆ ถาม ChatGPT แล้วภายในไม่กี่วินาทีเราก็มีคำตอบไอเดียที่ดูดีพรั่งพรูออกมามากมาย

เราอยากได้สิบไอเดียหรอ พิมพ์ถาม AI เลยไม่ยาก ถ้ายังไม่พอใจไอเดียที่ได้มาก็แค่พิมพ์สั่งขอไอเดียใหม่ไปเรื่อยๆ จนกว่าจะได้ไอเดียที่ถูกใจ

ลองคิดภาพว่าถ้าเป็นคนทำงานแบบเดิม ถ้าคิดไอเดียมาเป็นสิบแล้วขอใหม่เพราะยังไม่มีไอเดียที่ถูกใจคุณ ผมว่าทีมงานคงลาออกหมดจนไม่เหลือคนทำงานแน่ๆ

Level 2: AI-Driven Quality

ใช้เอไอเพื่อช่วยให้งานดีขึ้น และละเอียดขึ้น เมื่อใครๆ ก็ใช้ AI ช่วยคิดงานออกไอเดียต่างๆ หรือว่าใช้เอไอช่วยทำงาน Art Work เป็นปกติ หรือจะเป็นการใช้ AI ช่วยทำ Marketing Plan เปิดตัวสินค้าใหม่ก็ตาม คนที่สั่งเอไอได้ดีกว่า ละเอียดกว่า ปรับแต่งคำตอบมากกว่า จะทำให้ผลลัพธ์ที่ได้นั้นแตกต่างกันมหาศาล ลดความผิดพลาดที่ป้องกันได้อย่างมากมาย

ดังนั้นแม้จะใช้ AI เหมือนกัน แต่ไม่ใ่ช่ทุกคนจะได้ผลลัพธ์ที่เหมือนกัน

Level 3: AI-Driven Creativity

เป็นการใช้ AI ไม่ใช่เพื่อขอความคิด แต่ใช้เพื่อให้มันช่วยจุดประกายความคิด หรือไอเดียใหม่ๆ ที่เราคิดไม่ถึงมาก่อน ใช้เพื่อให้มันนำเราไปสู่การสร้างสิ่งใหม่ที่ไม่เคยมี อย่างตอนที่ผมใช้ AI ช่วยทำภาพ Infographic จาก Information ที่มี

ถ้าคุยแค่ครั้งแรก สั่งแค่ครั้งเดียวแบบใครๆ ก็สั่งกัน ผมก็จะได้ภาพ Infographic แบบที่คนทั่วไปก็ทำกัน แต่พอผมเริ่มชวนมันคุยเรื่องคอนเซป ไอเดีย ความเป็นไปได้ใหม่ๆ มันก็ช่วยเปิดมุมมองที่ผมเองก็คิดไม่ถึงมาก่อน แล้วพอให้ AI ทำงานชิ้นนั้นออกมาปรากฏว่าน่าสนใจเกินคาด และผลลัพธ์ที่ได้เมื่อโพสก็คือปังกว่าที่คิด

อ่านถึงตรงนี้คุณคงพอเห็นภาพแล้วว่าถ้าจะใช้ AI เพื่อแค่ให้คุณทำงานได้เร็วขึ้น นั่นคือเรื่องพื้นฐานที่ใครๆ ก็ทำกัน คำถามคือถ้าคุณใช้ AI ทำงานแบบนั้นแล้วมันจะต่างอะไรกับที่คนส่วนใหญ่ก็ใช้ AI ใน Level 1 เหมือนคุณ ?

แรกเริ่มตอน AI เข้ามาใครใช้ก่อนก็ย่อมได้เปรียบเรื่องความเร็วอย่างปฏิเสธไม่ได้ แต่ทุกวันนี้แบรนด์ไหนทำงานได้เร็วกว่าหาใช่สาระสำคัญไม่ เพราะมันกลายเป็นเรื่องพื้นฐานสามัญทั่วไปแล้ว

แต่นักการตลาดที่แตกต่าง โดยเฉพาะเวลาเอา AI มาช่วยทำ Personalization คือการคิดหลักการหรือ Logical Thinking ไว้ให้ AI รู้ว่าถ้าเกิดเหตุการณ์แบบนี้ต้องทำอย่างไร ถ้า Data ออกมาแบบนี้ต้องทำการตลาดแบบไหน

เพราะ AI สามารถวิเคราะห์ Data จำนวนมากได้ในระยะเวลาสั้นๆ แล้วก็สามารถเอาสิ่งที่วิเคราะห์ได้นั้นไปพูดคุยตอบโต้กับลูกค้าผ่าน Chatbot ได้ในทันที แถมยังสามารถปรับสไตล์การพูดคุยให้เข้ากับ Customer Data จากทุกๆ Touchpoint ช่องทางที่รวบรวมมาแล้วก็วิเคราะห์แบบ Real-time ควบคู่กับแชทที่ลูกค้ากำลังพิมพ์คุยอยู่กับเราว่าตอนนี้น่าจะกำลังรู้สึกอย่างไร น่าจะกำลังต้องการสิ่งไหน เพื่อประเมินว่าควรจะตอบลูกค้ากลับไปอย่างไรเพื่อให้ลูกค้ารู้สึกประทับใจได้ Customer Experience ที่ดี

นี่คือการตลาดแบบ Personalization x Contextual และเสริมด้วยพลังของ AI ในแบบที่นักการตลาดเมื่อ 5 ปีก่อนคงได้แต่จินตนาการฝันว่าสักวันมันคงเกิดขึ้นจริง

คุณลองคิดภาพว่าถ้าผมกำลังแชทถามแบรนด์ Uniqlo เพื่อหาว่าเสื้อที่ผมอยากได้ ไซส์นี้ สีนี้ มีขายที่สาขาไหนที่ไกล้ผมบ้าง แล้วมันประเมินจาก Contextual Data จากข้อมูลสภาพอากาศเพิ่มเติมแล้วพบว่าพื้นที่ที่ผมอยู่นั้นฝนกำลังตกอยู่ นอกจากแชทบอทจะให้ข้อมูลที่ผมถามไป มันยังอาจแนะนำเพิ่มเติมให้ซื้อร่วมด้วย และเลือกแนะนำไปยังสาขาที่เดินไปได้โดยไม่เปียก ที่อาจจะอยู่ไกลกว่าสาขาใกล้สุดแต่อาจเปียกได้ถ้าเดินไป

นี่แหละครับคือการตลาดแบบรู้ใจยุค AI-Driven Personalization หรือ Personalized Marketing 2.0

ทันทีที่ผมได้รับข้อความผมคงรู้สึกดีกับแบรนด์นี้มากๆ แบบว่าไม่ใช่แค่แบรนด์นี้รู้ใจ แต่ยังใส่ใจ แล้วแบบนี้ผมจะปันใจไปหาแบรนด์อื่นที่ไม่สามารถเข้าใจผมขนาดนี้ได้ได้ลงคอหรอ

ทั้งหมดที่เล่ามาคือความแตกต่างระหว่างนักการตลาดที่ “แค่ใช้ AI ให้งานเสร็จไวขึ้น” กับนักการตลาดที่ “อยากใช้ AI เพื่อทำให้ลูกค้ามี Customer Experience ที่ดีขึ้น เพราะเป็นที่รู้กันว่ายิ่งลูกค้าแฮปปี้กับเรามากเท่าไหร่ โอกาสที่เขาจะเป็นลูกค้าเรานานๆ ใช้เงินกับเราเยอะๆ ก็จะยิ่งมีเพิ่มมากขึ้นเท่านั้น

ดังนั้นอย่าใช้ AI แค่ให้งานเสร็จแล้วกลับบ้านไวขึ้น เพราะนั่นคือสิ่งที่คนส่วนใหญ่ทำกัน แต่จงใช้ AI ให้ลูกค้าเรารักมากขึ้น เป็นลูกค้าเรานานขึ้นแทน แล้วเราจะเป็นแบรนด์ที่อยู่รอดต่อไปได้ไม่ว่าเศรษฐกิจจะย่ำแย่แค่ไหนก็ตามครับ

และก่อนจะไปดู Success Case Study AI-Driven Personalization ลองมาดูเคสที่ใช้ AI แล้วพัง เพื่อจะได้เป็นข้อควรระวังอย่าเผลอทำกันก่อนครับ

Personalization ด้วย AI พังเพราะมัวแต่ให้ความสำคัญกับ Technology แทน Creativity

ในช่วงแรกของการใช้ AI เพื่อเอามาทำ Personalization ที่มักผิดพลาดกันก็เพราะมัวแต่ไปให้ความสำคัญกับ Technology แทนที่จะเป็น Creativity อย่าง Spotify ที่ออกแคมเปญส่งท้ายปีกับ Warpped AI Podcast ด้วยการหยิบเอาฟีเจอร์หลักของ Notebook LM ของ Google มาทำ Personalized Podcast สรุปพฤติกรรมการฟังเพลงของผู้ใช้งานแต่ละคนออกมา ผ่านพิธีกร AI สองคนนั่งคุยกันจาก Data ของเรา วิจารณ์สไตล์การฟังเพลงของเราส่งท้ายปี 2024

ผลลัพธ์กลับไม่ปังค่อนไปทางแป๊ก เพราะผู้ใช้งานรู้สึกว่าข้อมูลที่พูดมั่วก็มี แถมยังมีความพยายามจะทำให้เหมือนคนคุยกัน แต่อย่างไรมันก็คือ AI ที่ถือวิสาสะมาวิจารณ์เราเสมือนเป็นคนคนหนึ่ง

ทีมงานคิดว่าจากเดิมสรุปพฤติกรรมการฟังส่งท้ายปีที่เคยเห็นเป็นแค่ Visual & Stat ที่เป็น Personalized Infographic มานาน ถ้าได้เป็น Personalized Podcast ก็น่าจะชอบยิ่งขึ้นไปซิ กลายเป็นว่าไม่เลยสักนิด นี่คือความผิดพลาดจากการเอาเทคโนโลยีเป็นตัวตั้ง แทนที่จะเป็นครีเอทีฟความคิดสร้างสรรค์ซึ่งเป็นหัวใจของการตลาดครับ

หรือที่เกิดกับ Snapchat ก็ให้ผลลัพธ์ในด้านลบไม่ต่างกัน ในปี 2023 ในแอป Snapchat มีการใส่ AI Chatbot ที่ชื่อว่า My AI มาจาก OpenAI โดยพวกเขาคาดหวังว่าผู้ใช้งานโดยเฉพาะกลุ่มคนรุ่นใหม่ วัยรุ่น น่าจะชอบคุยกับ AI ของพวกเขามากแน่ๆ

เพราะเจ้า AI ตัวนี้จะทำหน้าที่เป็นเพื่อนคุยได้ตลอด 24 ชั่วโมง จะช่วยแนะนำได้ว่าคอนเทนต์แบบนี้ควรเลือกใช้ AR Filter แบบไหน ทีมงานคาดหวังว่าในแง่ของ User Experience น่าจะเพิ่มขึ้นจากการตอบทันใจ ตอบแบบกึ่งรู้ใจด้วยเอไอแน่นอน

แต่กลายเป็นว่าเกิดกระแสตีกลับในด้านของ Personal Data เพราะมีผู้ใช้งานกลุ่มหนึ่งจับสังเกตได้ว่าเจ้า AI Chatbot นี้ได้ถามข้อมูลต่างๆ ที่ดูเป็นส่วนตัวมากเกิน ไปจนถึงพวกเขาพบว่า My AI ตัวนี้แอบเอาข้อมูล Location Based ไปใช้งานโดยไม่ได้รับอนุญาต จากการที่ผู้ใช้งานถามกับ AI Chatbot ว่า “คุณได้เอาข้อมูลอย่างที่อยู่ หรือสถานที่อยู่ในปัจจุบันไปใช้งานบ้างไหม ?”

เจ้า AI Chatbot ตอบว่าไม่ แต่พอถามเรื่องตำแหน่งร้านค้าใกล้ๆ กลับตอบได้อย่างแม่นยำว่าสาขาไหนอยู่ใกล้เรามากที่สุด ทั้งที่เจ้า AI Chatbot ยังไม่ได้ถามผู้ใช้งานเลยว่าตอนนี้คุณอยู่ตรงไหน หรือไม่ได้มีการขอ Permission เพิ่มเติมแต่อย่างไร

สาเหตุหนึ่งก็เพราะการทำงานเบื้องหลังของแอปน่าจะมีการขอ Permission เรื่อง Location Based อยู่แล้ว เพียงแต่พอมีบริการ AI Chatbot ขึ้นมาใหม่ พวกเขาก็มองว่ามันเป็นคนละบริการ แม้จะเป็นบริการย่อยในบริการหลักก็ตาม ดังนั้นถ้าจะเอาข้อมูลตำแหน่งที่อยู่ไปใช้งานก็ควรจะขออนุญาตใหม่อีกครั้ง ไม่ใช่ถือวิสาสะเข้าไปใช้ข้อมูลเลย ก็เป็นหนึ่งในข้อเล็กน้อยที่ควรระวัง เพราะมันจะส่งผลต่อ Customer Experience ไม่น้อยแน่ๆ ในยุค Privacy First ครับ

ฉะนั้นประเด้นหลักของนักการตลาดที่คิดจะใช้ AI-Driven Personalization เพื่อทำให้การตลาดแบบรู้ใจไวขึ้น และลึกขึ้นคือ เราต้องไม่หลงประเด็นว่างานหลักของเราคือการเข้าใจผู้คน เข้าใจลูกค้า เพื่อจะได้ทำให้พวกเขารู้สึกประทับใจเรามากขึ้น อยากเป็นลูกค้าเรานานๆ มันคือการใช้ Creativity-Driven Experience ด้วยการหาเครื่องมือ Technology ใหม่ๆ ที่เหมาะสม

งานของเราไม่ใช่การเอา Technology ใหม่ๆ มานำเสนอกับลูกค้าแต่อย่างไร งานของพวกเราไม่ใช่แค่สร้างความแปลกใหม่ แต่มันคือการทำให้คนประทับใจด้วยวิธีการใหม่ๆ ที่ดีขึ้นกว่าเดิม

แน่นอนว่าอาจมีลูกค้าบางคนที่ชอบลองของใหม่ ยอมรับกับความผิดพลาด ความไม่เสถียร ความไม่แม่นยำได้ แต่นั่นไม่ใช่คนส่วนใหญ่ที่ยังตามเทคโนโลยีใหม่ๆ ไม่ทัน การหยิบเอาเทคโนโลยีใหม่มาสร้างแบรนด์เป็นเรื่องดี แต่ต้องไม่ลืมว่าทั้งหมดนี้คือเรื่องของ Customer Centric ไม่ใช่ AI Centric หรือ Technology Centric แต่อย่างไร

เราเห็นตัวอย่างที่ใช้ AI​-Driven Personalization แบบไม่เวิร์คมาแล้วในบทความถัดไป เราจะมาลองดูตัวอย่างที่ดีกันบ้างครับ

รวมเคสการตลาดแบบรู้ใจยุคเอไอ Personalization 2.0

• Facebook
• X
• Line