เมื่อ AI ช่วยลูกค้าเลือก แบรนด์ต้องทำอย่างไรให้ถูกเลือก แกะเทคนิคการตลาดที่ควรรู้ จากงาน MKTCON2026

ทุกวันนี้แบรนด์ผลิตคอนเทนต์ได้เร็วขึ้น วิเคราะห์ข้อมูลได้มากขึ้น และมีช่องทางเข้าถึงลูกค้ามากกว่าเดิม แต่ลูกค้าก็มีตัวเลือกมากขึ้นเช่นกัน ก่อนซื้อสินค้า เขาอาจดูว่าคุ้มไหม, ถาม AI ให้ช่วยเปรียบเทียบ, อ่านความเห็นของคนอื่น แล้วค่อยตัดสินใจในอีกช่องทางหนึ่ง เส้นทางจากการเห็นโฆษณาไปถึงการจ่ายเงินจึงไม่ใช่เส้นตรงที่แบรนด์ควบคุมได้ทั้งหมด

ประเด็นจากงาน Marketing Conference 2026 หรือ MKTCON2026 ทำให้เห็นว่า Agentic Marketing ไม่ได้จบที่การมี AI มาช่วยทำงาน แต่เกี่ยวกับการออกแบบให้เทคโนโลยี ข้อมูล และคนทำงานร่วมกันได้จริง ๆ เพื่อเข้าใจว่าลูกค้าต้องการอะไร และช่วยให้เขาตัดสินใจได้ง่ายขึ้น นี่คือ 6 โจทย์ที่นักการตลาดสามารถหยิบกลับไปทบทวนกับธุรกิจของตัวเองได้

1. ลูกค้าไม่ได้มองแค่ราคา แต่กำลังประเมินว่าอะไรคุ้มกับชีวิตเขา

ในเซสชัน Marketing Trends 2026–2027 ชี้ว่าความไม่แน่นอนทางเศรษฐกิจทำให้ผู้บริโภคคิดก่อนจ่ายมากขึ้น สินค้าที่จำเป็นยังถูกให้ความสำคัญ ส่วนรายจ่ายอื่นอาจถูกเลื่อนออกไป และโปรโมชันยังช่วยเร่งการตัดสินใจได้ แต่ส่วนลดเพียงอย่างเดียวอาจตอบคำถามไม่ได้ว่า “ทำไมฉันควรซื้อสิ่งนี้?”

สิ่งที่แบรนด์นำไปทำต่อได้ คือกลับไปดูข้อความขายของตัวเองว่าอธิบายคุณค่าที่คนตามหาชัดพอหรือยัง สินค้าช่วยประหยัดเวลา ลดความยุ่งยาก เพิ่มความมั่นใจ หรือสร้างประสบการณ์ที่ลูกค้าเห็นว่าคุ้มเงินอย่างไร หากเป็นสินค้าที่คนต้องคิดนาน การมีคอนเทนต์เปรียบเทียบ วิธีใช้จริง และคำตอบต่อข้อกังวลนั้น ๆ อาจสำคัญกว่าการย้ำเรื่องราคาพิเศษ

2. ถ้าลูกค้าถาม AI ก่อนซื้อ ข้อมูลของแบรนด์ต้องตอบคำถามได้

AI Search กำลังเพิ่มบทบาทในช่วงที่คนค้นหาข้อมูล จากเดิมที่ค้นด้วยคีย์เวิร์ดสั้น ๆ ผู้ใช้อาจถามเป็นโจทย์ยาว เช่น สินค้ารุ่นไหนเหมาะกับความต้องการ งบประมาณ หรือเงื่อนไขเฉพาะของตัวเอง ข้อมูลจาก ANGA Bangkok ซึ่งรวบรวมจากเว็บไซต์กว่า 500 แห่งในช่วงกันยายน 2568 ถึงกันยายน 2569 พบว่า Traffic จาก AI Search ในชุดข้อมูลนี้เพิ่มจาก 59,702 เป็น 133,592 หรือราว 123.8% ขณะที่ Organic Search ในชุดเดียวกันยังเติบโตราว 5.9%

ตัวเลขนี้ไม่ได้บอกให้แบรนด์เลิกทำ SEO แต่ชวนให้ดูว่าหน้าเว็บไซต์ บทความ ข้อมูลสินค้า และข้อมูลจากแหล่งสาธารณะตอบคำถามจริงของลูกค้าได้หรือยัง ลองรวบรวมคำถามก่อนซื้อจากทีมขาย แชต และรีวิว แล้วทำคำตอบที่มีรายละเอียดตรวจสอบได้ เพื่อให้ทั้งคนและระบบค้นหาเข้าใจตรงกัน

3. การถูก AI พูดถึงเป็นจุดเริ่มต้น แต่ต้องดูด้วยว่าถูกแนะนำในบริบทใด

เซสชัน 3 Unexpected ROI Wins from AI Search & SEO เสนอให้มองผลลัพธ์สามด้านพร้อมกัน คือ Intelligence หรือสิ่งที่เรียนรู้จากพฤติกรรมการค้นหา, Revenue หรือผลต่อรายได้ และ Trust หรือความเชื่อถือที่เกิดกับแบรนด์ ตัวชี้วัดอย่าง Brand Mentions, AI Visibility และ Share of Voice ช่วยบอกว่าแบรนด์ปรากฏในคำตอบมากน้อยเพียงใด แต่ยังต้องดูด้วยว่า AI อธิบายแบรนด์อย่างไร อ้างอิงแหล่งใด และคำตอบนั้นถูกต้อง หรือชวนให้เข้าใจผิดไหม

วิธีเริ่มต้นคือเลือกชุดคำถามที่ลูกค้าจะใช้จริง แยกตามกลุ่มลูกค้าและความตั้งใจซื้อ แล้วทดสอบหลายครั้งในแต่ละแพลตฟอร์ม จากนั้นบันทึกชื่อแบรนด์ที่ปรากฏ แหล่งอ้างอิง และข้อความที่ AI ใช้บรรยาย จากนั้นนำสิ่งที่ขาดหรือคลาดเคลื่อนไปปรับข้อมูลต้นทาง นอกจากนี้การวัดผลต้องต่อไปถึงคลิก ลีด และยอดขายเท่าที่ติดตามได้ โดยยอมรับว่าบางคนอาจได้รับคำตอบจาก AI แล้วไปซื้อที่หน้าร้านหรือช่องทางอื่นโดยไม่ได้คลิกเข้าเว็บไซต์

4. คอนเทนต์ที่ผลิตได้ง่ายขึ้น ต้องมีมุมมองและบริบทที่ชัดขึ้น

เมื่อหลายแบรนด์ใช้ AI ช่วยสร้างงาน ความเร็วเพียงอย่างเดียวทำให้คอนเทนต์แตกต่างได้ยาก เซสชัน Content & Communication ย้ำบทบาทของคนในการกำหนดเป้าหมาย ตัดสินคุณภาพ เข้าใจภาษาและวัฒนธรรม และอ่านอินไซต์ของผู้ชม แนวทางสื่อสารอย่างจริงใจ รวมถึงการเล่าเบื้องหลังวิธีคิดและวิธีทำงาน อาจช่วยให้คนเห็นตัวตนของแบรนด์มากกว่าชิ้นงานที่เรียบร้อยแต่คล้ายกันไปหมด

ก่อนเผยแพร่คอนเทนต์ ลองถามสามข้อนี้คือ

- เรื่องนี้ตอบความสงสัยหรือปัญหาอะไรของคนดู

- มีรายละเอียดจริงอะไรที่แบรนด์เท่านั้นเล่าได้

- ถ้า AI ช่วยร่าง ใครเป็นคนตรวจความถูกต้อง น้ำเสียง และความเหมาะสมกับบริบท

5. Data มีค่า เมื่อเชื่อมให้เห็นการเดินทางของลูกค้า

การรู้ยอดขายรวมบอกผลลัพธ์ปลายทาง แต่ยังไม่บอกว่าลูกค้ารู้จัก และกลับมาซื้อได้อย่างไร แนวคิดจากเซสชัน Data Analytics & Activation ชวนให้ใช้ Look มองพฤติกรรมจริง, Listen ฟังความรู้สึกและข้อกังวล แล้ว Learn เรียนรู้ว่าจะเปิดบทสนทนาเรื่องใดกับลูกค้า อย่างกรณี Onetouch ที่ถูกยกในงานเริ่มจากการสังเกตความเขินอายขณะซื้อหน้าเคาน์เตอร์ ก่อนต่อยอดเป็นพื้นที่ให้คนหาข้อมูลและวัดขนาดด้วยตัวเอง อินไซต์จึงเกิดจากการเห็นอุปสรรคที่ตัวเลขยอดขายอย่างเดียวบอกไม่ได้

สำหรับทีมการตลาด ลองนำข้อมูลจากเว็บไซต์ E-commerce, ระบบสมาชิก, การขายหน้าร้าน และเสียงจากลูกค้ามาวางบน Customer Journey เดียวกัน แล้วระบุจุดที่คนหยุด, จุดที่กลับมา และคำถามที่ยังไม่ได้รับคำตอบ แล้วเลือกแก้ปัญหาทีละจุด การสะสมข้อมูลให้มากที่สุดไม่ใช่เป้าหมาย หากยังไม่มีใครนำข้อมูลนั้นไปเปลี่ยนประสบการณ์ของลูกค้า

6. Agentic AI จะช่วยธุรกิจได้ เมื่อรู้ว่าต้องให้มันทำงานไหน

AI ที่เชื่อมระบบและช่วยลงมือทำงานมีศักยภาพมากกว่าการตอบคำถามทีละครั้ง ในงานมีการพูดถึงการเชื่อมเครื่องมือการตลาด ข้อมูลลูกค้า และกระบวนการทำงานให้ต่อเนื่องกัน รวมถึงการพัฒนาจาก Prompting ไปสู่ Workflow ที่กดใช้ซ้ำได้ และ AI Advisor ที่เสนอสิ่งที่ควรทำจากข้อมูล อย่างไรก็ตาม การสร้างเครื่องมือขึ้นมาเองยังต้องคิดถึงปริมาณงานที่ระบบรองรับ ความปลอดภัยข้อมูล และค่าใช้จ่ายเมื่อใช้งานจริง

จุดเริ่มที่จับต้องได้คือเลือกงานซ้ำหนึ่งอย่าง เช่น สรุปคำถามลูกค้า จัดกลุ่มลีด หรือแจ้งเตือนแคมเปญที่ผลงานผิดปกติ กำหนดข้อมูลที่ใช้ เกณฑ์ความถูกต้อง ผู้อนุมัติ และผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ต้องการ แล้วจึงทดลองให้ AI เข้ามาช่วย งานที่ดีขึ้นไม่ได้วัดจากจำนวนเครื่องมือที่ใช้ แต่วัดจากเวลาที่ประหยัด คุณภาพที่รักษาได้ และปัญหาของลูกค้าที่แก้ได้จริง

ทิศทางจาก MKTCON2026 จึงชวนให้นักการตลาดกลับมาทำสิ่งพื้นฐานให้แม่นกว่าเดิม: เข้าใจเหตุผลที่คนซื้อหรือไม่ซื้อ ตอบคำถามในจุดที่เขาค้นหา เชื่อมข้อมูลข้ามช่องทาง และให้มนุษย์ตัดสินใจในเรื่องที่ต้องใช้วิจารณญาณ เมื่อรากฐานเหล่านี้ชัด AI จึงมีโอกาสช่วยให้แบรนด์ทำงานได้เร็วขึ้นโดยยังมีความหมายกับคนที่ต้องการสื่อสารด้วย

ติดตามชมเซสชันย้อนหลังได้ที่ https://creativetalkonline.com/

หากยังไม่มีบัตร บัตร Rerun ราคา 990.-

สามารถซื้อได้ที่ https://www.zipeventapp.com/e/mktcon2026