สรุปเทรนด์ AI Agent ช่วยอะไร ในมุมการตลาด ได้บ้าง ? จากงาน Future Trends Ahead 2026

ล่าสุด ในงาน Future Trends Ahead Summit 2026 มีเซสชันชื่อว่า Data Trends 2026 : From Insights to Strategic Advantage ของคุณณัฐพล ม่วงทำ เจ้าของเพจการตลาดวันละตอน และคุณจิตติพงศ์ เลิศประดิษฐ์ ผู้ก่อตั้ง MarTech User Group Thailand

ที่น่าสนใจคือ ในเซสชันนี้มีการพูดถึงเทรนด์การใช้ AI Agent ที่สามารถเข้ามาช่วยนักการตลาด ทำงานให้ดีขึ้นได้

แล้วเทรนด์การใช้ AI Agent ในงานการตลาดยุคนี้ ทำอะไรได้บ้าง ?

1. AI Customer Segmentation

ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมและเจตนาที่แท้จริง แทนการใช้ข้อมูลประชากรทั่วไป ทำให้แบรนด์ระบุกลุ่มลูกค้าเป้าหมายที่มีโอกาสซื้อสูงได้อย่างถูกต้องแม่นยำมากขึ้น

2. Automated Data Cleaning & Preparation

เป็นระบบอัตโนมัติที่ช่วยคัดกรอง จัดรูปแบบ และแก้ไขข้อมูลที่ผิดพลาดในฐานข้อมูล ช่วยลดภาระงานในการจัดเตรียมข้อมูลมาวิเคราะห์ได้อย่างมาก

3. Hyper-Personalized Content Drafting

AI ช่วยร่างเนื้อหาการตลาด เช่น อีเมล บทความบนโซเชียล ที่ปรับเปลี่ยนโทนเสียงและข้อเสนอให้ตรงตามความสนใจเฉพาะบุคคล เพื่อเพิ่ม Conversion

4. Autonomous Customer Agents

AI ช่วยตัดสินใจและปฏิบัติงานแทนมนุษย์ได้จบทุกขั้นตอน เช่น การรับจองสินค้า แก้ไขคำสั่งซื้อ หรือสืบค้นข้อมูลให้ลูกค้า

5. Knowledge Agents for Terms

AI ผู้ช่วยทีมที่เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน เช่น ด้านกฎหมาย การเงิน ไอที ซึ่งจะช่วยแก้ไขปัญหาทางเทคนิค ทำให้นักการตลาดทำงานทางด้านเทคนิคได้ง่ายขึ้น

____________________

นอกจากนี้ เซสชันนี้ยังมีการพูดถึงอินไซต์การใช้ Data เข้ามาช่วยขับเคลื่อนธุรกิจ ในปี 2026 ด้วย โดยมีประเด็นที่น่าสนใจ ได้แก่

1. เทรนด์การใช้ Data Tools ในปี 2026

- แหล่งเก็บข้อมูลลูกค้าเน้นความยืดหยุ่น

ใช้ฟีเชอร์เฉพาะทางมาเชื่อมต่อกับคลังข้อมูลเดิม ทำให้ไม่ต้องพึ่งแพลตฟอร์มแบบปิด

- ข้อมูลลูกค้าเป็น “Source of Truth”

นำเครื่องมือ Martech มาใช้งาน ณ จุดที่จัดเก็บข้อมูล โดยไม่ต้องคัดลอกสำเนาข้อมูลซ้ำซ้อน

- ธุรกิจสร้าง Custom Apps ด้วยฐานข้อมูลอย่างง่าย

ธุรกิจขนาดกลางและขนาดเล็กสามารถแข่งขันกับองค์กรใหญ่ ได้ผ่าน Customer Apps หรือ Workflow Automation

- ระบบ Search ขับเคลื่อนด้วย AI

ตอนนี้ลูกค้าเซิร์ซข้อมูลจาก AI มากขึ้น การทำแค่ SEO ให้เว็บไซต์ติดหน้าแรกของการค้นหาจึงไม่เพียงพอ แบรนด์จึงต้องทำ AISEO เพื่อให้ AI ดึงและอ้างอิงข้อมูลของแบรนด์ไปใช้ได้อย่างถูกต้อง และรวดเร็ว

- เปลี่ยนจาก Dashboard เป็นระบบพยากรณ์อนาคต

ระบบ Dashboard ไม่เพียงพออีกต่อไป แต่ต้องใช้ระบบพยากรณ์อัจฉริยะมาทำนายความต้องการของลูกค้า, โอกาสเลิกใช้บริการ และข้อมูลอื่น ๆ เพื่อให้นักการตลาดปรับปรุงแคมเปญได้แบบเรียลไทม์

____________________

2. Pain Point ในการจัดเก็บข้อมูล ในยุคที่ข้อมูลล้น แต่หาอินไซต์ได้ยาก (Data Rich but Insight Poor)

- Data Quality

64% ของข้อมูลองค์กร เป็นข้อมูลไม่มีคุณภาพ ทำให้ AI ทำงานผิดพลาดได้

- Siloed Data

องค์กรส่วนใหญ่มีเครื่องมือกว่า 20-50 ตัว ข้อมูลจึงกระจัดกระจายและไม่เชื่อมโยง ทำให้คนทำงานได้ยาก

- Compliance & Regulatory

กฎหมายข้อมูลส่วนบุคคลมีความเข้มงวด ทำให้องค์กรเลือกให้ความสำคัญกับ Governance มากกว่า AI

- Unstructured Data Management

ข้อมูลกว่า 80-90% อยู่ในรูปของข้อความ เสียง และวิดีโอ ซึ่งเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ทำให้การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลทำได้ยาก

____________________

3. KPI ง่าย ๆ ที่ควรใช้วัดว่า Data Tools ที่ลงทุนไปนั้นคุ้มค่าหรือไม่ คือ ดูว่าลูกค้าเพิ่มไหม, ต้นทุนธุรกิจลดไหม และใช้เวลาในการทำงานน้อยลงหรือไม่

KPI อื่น ๆ ที่น่าใช้ เช่น

- Customer Lifetime Value (CLV)
- CAC-to-LTV Ratio
- Campaign Launch Velocity
- Time-to-Insight Reduction

ซึ่ง KPI ที่หลายองค์กรใช้ในปัจจุบัน เช่น เก็บข้อมูลลูกค้าให้ได้เยอะมากที่สุด ไม่ใช่ KPI ที่ดี เพราะการเก็บข้อมูลมากเกินจำเป็น ทำให้วิเคราะห์ได้ยาก และเกิดความเสี่ยงที่ลูกค้าจะไม่ยินยอมให้ข้อมูล

เช่น ข้อมูลเลขบัตรประจำตัวประชาชน เป็นข้อมูลที่อ่อนไหวต่อกฎหมายข้อมูลส่วนบุคคล ซึ่งแบรนด์ไม่จำเป็นต้องเก็บ

____________________

4. วิธีรับมือกับกฎหมายข้อมูลส่วนบุคคล หรือ PDPA และ AI Regulation

- นักการตลาดต้องจัดทำ “บัญชีรายชื่อเครื่องมือ AI” ทั้งหมดที่ใช้งาน

- สร้างความโปร่งใสให้ลูกค้าทราบชัดเจน เมื่อกำลังโต้ตอบกับ AI และติดป้ายกำกับ หากเป็นคอนเทนต์ที่สร้างจาก AI

- ไม่แอบเก็บข้อมูล แต่ใช้วิธี “แลกเปลี่ยนคุณค่า” ด้วย “Zero-Party Data” หรือเก็บข้อมูลที่ลูกค้าเต็มใจมอบให้กับแบรนด์โดยตรง ผ่าน Quiz, แบบสอบถาม, ระบบสมาชิก หรือการให้รางวัลจูงใจ

ซึ่งจะปลอดภัยจากข้อกฎหมายและมีความแม่นยำในการ Personalize สูงกว่า

- ถ้าใช้ระบบ Cloud หรือเอเจนซีภายนอก ความรับผิดชอบยังอยู่ที่ตัวแบรนด์ นักการตลาดจะต้องทำสัญญา DPA หรือสัญญาประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคลให้ชัดเจน

และตรวจสอบมาตรการความปลอดภัยของผู้ให้บริการ (SaaS) ว่าได้มาตรฐานหรือไม่