สรุป Session: Data Trends 2026: From Insights to Strategic Advantage การขับเคลื่อนธุรกิจด้วย Data ของเทรนด์ปี 2026 จากงาน Future Trends Ahead Summit 2026 โดย

  1. คุณม่วง ณัฐพล ม่วงทำ เจ้าของเพจการตลาดวันละตอน
  2. คุณบอล จิตติพงศ์ เลิศประดิษฐ์ ผู้ก่อตั้ง MarTech User Group Thailand
  3. คุณพอร์ช ณนันท์ วัฒนินธ์วงศ์, Marketing Manager, Moderator

คุณพอร์ชเล่าว่า ทุกวันนี้ Data เป็นคำที่ได้ยินทุกวัน แต่โจทย์จริงขององค์กรคือ มีข้อมูล + มีเครื่องมือ แล้วยังเปลี่ยนเป็นความได้เปรียบไม่ได้

Session นี้ตั้งใจคุยให้ครบภาพใหญ่ → ลง Pain Point → AI / PDPA / การวัดผล และปิดท้ายด้วย Q&A

เทรนด์ Data Tools ปี 2026 เปลี่ยนไปยังไง

  1. จาก CDP สู่ Unified Data Platform (UDP)
    • คุณม่วงมองว่า เทรนด์กำลังขยับจาก ยุคที่คนพูดเรื่อง CDP (Customer Data Platform) หนัก ๆ ช่วงประมาณ 2019–2020 สู่แนวคิดที่ใหญ่กว่า คือ UDP (Unified Data Platform)
    • เพราะวันนี้ธุรกิจไม่ได้ใช้แค่ Customer Data แล้ว แต่ต้องรวมข้อมูลทั้งองค์กร ทั้งความหลากหลาย (Variety) และความเร็ว (Velocity)
  2. Composable CDP = CDP แบบประกอบร่างตามธุรกิจ
    • คุณบอลเสริมว่า CDP ในปีถัดไปจะเป็น แนวคิดมากกว่าเครื่องมือเฉพาะทาง
    • องค์กรอาจเริ่มจากจุดที่ถนัดก่อน เช่น
      • เริ่มที่ ERP (Transactional Data) เช่น SAP, Oracle NetSuite, Odoo
      • หรือเริ่มที่ CRM เช่น Salesforce, HubSpot ฯลฯ
      • หรือธุรกิจร้านอาหารอาจเริ่มที่ Loyalty / POS
  3. 5 ประเด็นสำคัญที่สะท้อนทิศทาง Data ปี 2026
    • 1. Composable CDP
      • ไม่ยึดว่าต้องซื้อ CDP สำเร็จรูปอย่างเดียว
      • อาจเก็บข้อมูลใน SQL / POS / Loyalty แล้วค่อยต่อก้อนอื่นเพิ่มได้
    • 2. Zero Copy Data + Single Source of Truth
      • ลดการที่แต่ละทีมคัดลอกข้อมูลลูกค้าไปเก็บกันเอง จนข้อมูลซ้อนและเพี้ยน
      • แนวโน้ม คือ รวมไว้ที่เดียวให้เป็นแหล่งจริงชุดเดียว เพราะ Cloud Data Warehouse ถูกลงแล้ว
    • 3. SME ทำ Data ได้ด้วย Low-Code มากขึ้น
      • SME เริ่มทำระบบเก็บ/เชื่อมข้อมูลเองได้ ด้วยแนวทาง Low-Code / Automation (เช่น n8n, Make)
      • เริ่มต้นไม่ต้องลงทุนระดับ Enterprise
    • 4. Content/SEO เปลี่ยนเกม: จากทำให้คนอ่าน → ทำให้ AI อ่านแล้วหยิบไปตอบ
      • คุณม่วงย้ำว่า Journey เปลี่ยน เมื่อก่อนคนค้น Google → เข้าเว็บ
      • ตอนนี้คนเริ่มถาม ChatGPT / Gemini ก่อน แล้วจบในนั้นเลย
    • ดังนั้นโจทย์ไม่ใช่แค่ติด Keyword แต่ทำให้แบรนด์ถูกอ้างอิง/แนะนำ ในคำตอบ AI ได้
      • คุณบอลพูดต่อว่า KPI เดิมแบบติด Top 10 / Top 3 จะเริ่มไม่พอ ต่อไปจะเป็นการถูก Index แบบแบรนด์ + หมวดหมู่ + ทำเล + คุณสมบัติ เช่น
      • โครงการอสังหาที่สร้างดีที่สุดแล้ว AI จะยกชื่อแบรนด์ที่มีหลายแหล่งพูดตรงกัน
    • 5. Dashboard จะมี AI ฝังในตัวมากขึ้น
      • จากเดิมต้องให้ทีมแก้ Dashboard ตามสั่ง จะเริ่มไปสู่การถามเป็น Prompt ให้ AI สรุป Insight / Forecast / Weekly Report ได้
      • และอีกทาง คือ เอา AI ไปอ่าน Raw Data จากฐานข้อมูลองค์กร แล้วตอบคำถามผู้บริหารแบบแชทได้

Pain Point ขององค์กร: Data โคตรเยอะ แต่ใช้ไม่ออก

  • คุณม่วง บอกว่า มองแบบ Advisor)
  • เมื่อก่อนปัญหา คือ ไม่มี Data วันนี้ปัญหา คือ มีเยอะเกิน แต่ไม่มีคน/เวลาเอาไปใช้จริงจัง พอจะใช้ก็ต้องมานั่ง Cleansing หนักมาก เพราะไม่เคยจัดไว้ให้พร้อมใช้
  • อีกปัญหาที่เจอบ่อย: ผู้บริหารคาดหวังเร็วเกินไป และบางอย่างต้องใช้เวลา (เช่น Data Governance วางกันเป็นปีได้)

คุณบอลมองเป็น 4 เรื่องหลัก

  1. Data Quality มาก่อน
    • หลายองค์กรกระโดดไป GenAI/Agent ก่อน ทำให้ผลลัพธ์ “ตอบมั่ว” เพราะข้อมูลต้นทางไม่ดี
  2. Tools เยอะจนกลายเป็น Silo ยุคใหม่
    • จาก Shadow IT กลายเป็น Shadow AI แต่ละทีมทำของตัวเอง กระจัดกระจาย
  3. องค์กรกลัวความเสี่ยงจนไม่ได้เริ่ม
  4. ข้อมูลจำนวนมากเป็น Unstructured แต่ปัจจุบันเริ่มมีวิธีแปลง Unstructured ให้ใช้งานได้มากขึ้นแล้ว

คุณม่วงเสริมเรื่อง กลัวจนไม่ทำ ทางออกคือ

  • ตั้ง Data Governance ให้ชัด
  • ใครเข้าถึงอะไรได้ ไม่ต้องวนขออนุมัติจนงานช้า

AI Agent เข้ามาช่วยงาน Data/Marketing ยังไง

คุณม่วงแชร์ AI Agent = ลูกน้อง 24/7

  • ใช้ทำ MyGPT ช่วยคิด Data Strategy ตามวิธีคิดของตัวเอง
  • ทำงานแบบ Consequence ได้ เช่น
    • Social listening เจอคนพูดถึงแบรนด์
    • Map กับ Customer Data
    • ถ้าเป็นลูกค้า → ส่งแคมเปญ/การสื่อสารแบบเหมาะกับคนนั้นได้ทันที
  • แต่เน้นว่า จะดีหรือไม่ดีขึ้นอยู่กับเราสั่งและปรับมันเก่งแค่ไหน

คุณบอลแชร์ Use case ที่เริ่มใช้จริง

  • ช่วยวิเคราะห์ Insight / หา Outlier / ทำ Dashboard เบื้องต้น
  • ช่วย Cleansing ข้อมูลที่ Format ไม่ตรงกัน
  • ช่วยทำ Creative/Hyper-personalization โดยลดคอขวดจากการรอคนทำคอนเทนต์
  • Chatbot ยุคใหม่ทำง่ายขึ้น แต่ช่วงแรกนิยมให้ตอบแอดมินก่อน เพื่อคุมความแม่น
  • Internal Knowledge Agent: ช่วยร่างเอกสารเช่น Proposal / NDA แล้วคนตรวจทานอีกที

คุณม่วงย้ำจุดสำคัญมากในการใช้งาน Agent มี 2 อย่าง

  1. หน้าที่มนุษย์ยังต้องอยู่ที่ Approve
  2. เพราะสุดท้ายงานพลาด คนโดนด่าไม่ใช่ AI แต่เป็นเรา

วาง Data Strategy เริ่มยังไง

คุณม่วงสรุปเป็น 3 บรรทัดจำง่าย

  1. Think Big เป้าหมายใหญ่ต้องชัด ว่าจะใช้ Data ไปเพื่ออะไร
  2. Start Small / Start Fast เริ่มด้วยของที่เร็วและไม่แพงก่อน (เช่น CRM / POS / CDP แบบเบื้องต้น)
  3. Scale Fast ถ้าเห็นว่าเวิร์กจริง ค่อยขยายไปทั้งองค์กร (Marketing → Sales → Service)

อีกมุมที่ย้ำมาก คือ อย่าวัดแค่ Activity

  • มี Dashboard กี่อัน ไม่สำคัญเท่า Impact ตัวอย่าง Impact ที่จับต้องได้
    • ลูกค้าเพิ่มขึ้นจริงไหม
    • ต้นทุนลดลงไหม
    • ทำงานเร็วขึ้นไหม

ข้อสรุป:

ปี 2026 องค์กรที่ชนะไม่ใช่คนที่เก็บข้อมูลเยอะ แต่คือ คนที่รวมข้อมูลให้เป็นกองเดียวที่เชื่อได้ แล้วดึงออกมาใช้ได้ไวพอจะตัดสินใจทันเกม

แก่นของงาน คือ วัดให้เป็นเรื่องจริง เช่น ลูกค้าเดิมมูลค่าเพิ่มขึ้นไหม หาลูกค้าใหม่คุ้มขึ้นไหม ปล่อยแคมเปญไวขึ้นไหม และใช้เวลาหาคำตอบจากข้อมูลน้อยลงไหม

Source:

สดจากงาน Future Trends Ahead Summit 2026