เมื่อข้อมูลกลายเป็นหัวใจสำคัญของธุรกิจ การตัดสินใจด้วย “ความรู้สึก” หรือ “สัญชาตญาณ” อาจไม่เพียงพออีกต่อไป สิ่งที่ขาดหายไป คือ Insight แล้วผู้นำอย่างคุณจะใช้ข้อมูลมหาศาลที่มีอยู่ในมือ มาสร้างเป็นกลยุทธ์ที่แม่นยำและได้ผลลัพธ์จริงได้อย่างไร

สรุป Session: From Data to Decisions: The AI Revolution in MarTech จากงาน Martech Expo 2025 Visionary Stage โดย คุณอุกฤษฎ์ ตั้งสืบกุล บริษัท Real Smart

เนื้อหาทั้งหมด

คุณอุกฤษฎ์ เล่าว่า ในช่วง 2 ปีที่ผ่านมา มีการสร้างข้อมูลมากกว่า 90% ของ Data ทั้งหมดที่มนุษยชาติเคยสร้างมาตลอดประวัติศาสตร์ ลองคิดดูว่า ในทุกๆ 1 นาที คนทั่วโลกค้นหา Google 6 ล้านครั้ง อัปโหลดคลิปหลายพันชั่วโมง และโต้ตอบบนโซเชียลมีเดียแบบไม่หยุดหย่อน หรือแม้กระทั่งการ “หายใจ” บนแพลตฟอร์มดิจิทัล

แต่ปริมาณ Data มหาศาลเหล่านี้มักกลายเป็น “Noise” (เสียงรบกวน) แทนที่จะเป็น “Voice” (เสียงของผู้บริโภค) ที่องค์กรต้องการจริงๆ สิ่งที่เราขาดหายไปไม่ใช่ข้อมูล แต่คือ Insight หรือการนำ Data มาวิเคราะห์เพื่อให้เข้าใจพฤติกรรมและความต้องการของลูกค้าอย่างแท้จริง

ถ้าการตัดสินใจที่ก่อให้เกิดผลกระทบเนี่ยมันเกิดจาก Insight ที่มีคุณภาพแล้วมันก็เกิดจากปริมาณ Data ที่เหมาะสมและนำไปใช้ได้จริง ผมเรียกสิ่งนี้ว่า Impossible Triangle

Impossible ประกอบด้วย

1. Good ตัดสินใจต้องมีความแม่นยำ

2. Fast การตลาดเคลื่อนไหวแบบเรียลไทม์

3. Cheap ต้นทุนทางเวลา ที่ประหยัดแล้วทำให้องค์กรเสียหายน้อยลง

ยุคนี้ของพวกเราครับไม่ใช่การเก็บ Data ครับ Challenge ของปัจจุบันนี้คือทำอย่างไรผู้บริหารคนทำงานถึงจะตัดสินใจได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

ยกตัวอย่าง

ร้านกาแฟที่มีข้อมูลการขายจาก POS ระบบ หากไม่มีการวิเคราะห์เพื่อหาคำตอบว่าลูกค้าชอบสั่งอะไรในเวลาใด หรือโปรโมชันไหนที่กระตุ้นยอดขายได้ดีที่สุด ข้อมูลเหล่านั้นก็เป็นเพียงตัวเลขที่ไร้ค่า

ปัญหาหลักของการใช้ Data ในธุรกิจสามารถแบ่งออกเป็น 3 ประเด็นใหญ่:

1. ข้อมูลมาช้า = การตัดสินใจช้า

ธุรกิจที่ใช้เวลานานเกินไปในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล มักจะพลาดโอกาสทองในการแข่งขัน การตัดสินใจช้าอาจนำไปสู่ความเสียหายทางธุรกิจ เช่น การปล่อยให้คู่แข่งแซงหน้า หรือการตอบสนองต่อกระแสตลาดที่ล่าช้า

2. ไม่แน่ใจว่าตัดสินใจจาก Data จริงไหม?

บางครั้งเราไปพึ่งสัญชาตญาณ เพราะไม่แน่ใจว่าข้อมูลที่เรามีนั้นเป็นข้อมูลที่ถูกต้องหรือครอบคลุมเพียงพอหรือไม่ ความไม่แน่ใจนี้ที่ทำให้การตัดสินใจไม่มีประสิทธิภาพ

3. คู่แข่งเร็วกว่าและฉลาดกว่า

แม้ว่าคุณจะไม่ได้ทำอะไรผิดพลาด แต่หากคู่แข่งสามารถตัดสินใจได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากกว่า ก็อาจทำให้คุณเสียเปรียบในสนามแข่งขัน

คุณอุกฤษฎ์ เล่าตัวอย่าง ที่สามารถเปลี่ยนความซับซ้อนให้กลายเป็นความเรียบง่าย

ตัวอย่างที่สามารถเปลี่ยนความซับซ้อนให้กลายเป็นความเรียบง่าย

1. การดับเพลิงบนโซเชียลมีเดีย (Social Monitoring)

การตรวจสอบข้อความจำนวนมาก บนโซเชียลมีเดียแบบเรียลไทม์ เพื่อตรวจจับสัญญาณลบ (Negative Signals) เช่น คอมเมนต์ดราม่า หรือ Feedback ที่อาจเป็นวิกฤต หากไม่ได้รับการจัดการทันเวลา

ประโยชน์สำหรับกลุ่มเป้าหมาย:

  • ลดความเสี่ยงด้านชื่อเสียงของแบรนด์
  • ประหยัดต้นทุนจากการป้องกันวิกฤตที่อาจเกิดขึ้น
  • เพิ่มประสิทธิภาพในการตอบสนองต่อสถานการณ์ฉุกเฉิน

นำไปใช้อย่างไร:

  • ผู้นำสามารถใช้ AI ในการตรวจสอบและแจ้งเตือนเมื่อมีสัญญาณบ่งบอกถึงปัญหาที่อาจเกิดขึ้น
  • วางกลยุทธ์การสื่อสารเพื่อรับมือกับกระแสลบได้อย่างรวดเร็ว

2. การออกแบบสินค้าใหม่ (New Product Development)

การใช้ AI มาเพิ่มคุณค่าให้กับข้อมูลจากพฤติกรรมลูกค้า เช่น การโพสต์ของกลุ่มเป้าหมายบนโซเชียลมีเดีย เพื่อเข้าใจความต้องการที่แท้จริง เช่น เด็กรุ่นใหม่ต้องการ “รองเท้าที่ใส่สบายเหมือนไม่ได้ใส่” ซึ่งข้อมูลนี้ถูกนำมาใช้พัฒนาสินค้าใหม่ที่ตอบโจทย์ตลาด

ประโยชน์สำหรับกลุ่มเป้าหมาย:

  • เพิ่มโอกาสในการสร้างนวัตกรรมที่โดนใจผู้บริโภค
  • สร้างรายได้ใหม่จากผลิตภัณฑ์ที่ออกแบบมาตาม Insight ของลูกค้า
  • ลดความเสี่ยงในการพัฒนาสินค้าที่ไม่ตอบโจทย์ตลาด

นำไปใช้ได้อย่างไร:

  • ผู้บริหารสามารถนำ Insight จากข้อมูลมาวางแผนกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ใหม่

ใช้ AI วิเคราะห์เทรนด์และพฤติกรรมลูกค้า เพื่อทำนายความต้องการในอนาคต

ข้อสรุป:

การมีข้อมูลจำนวนมาก ไม่ได้หมายความว่า เราจะสำเร็จ สิ่งสำคัญคือ การนำข้อมูลนั้นมาวิเคราะห์เพื่อสร้าง Insight และใช้มัน เพื่อตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการสนับสนุนจาก AI จะก้าวข้ามข้อจำกัดเดิมๆ และสร้างผลลัพธ์ที่ยั่งยืนในระยะยาว

Source:

งาน Martech Expo 2025 ย้อนหลังจาก Futureskill