MKTCON2026 การตลาด AI กับข้อมูลแบรนด์ที่ช่วยลูกค้าเลือก

จากเวที MKTCON2026 การตลาด AI มีโจทย์สำคัญคือการเตรียมข้อมูลแบรนด์ที่ตรวจสอบได้และอธิบายคุณค่าสินค้าให้ชัด เมื่อผู้บริโภคใช้ AI ช่วยค้นหาและเปรียบเทียบสินค้า งาน Marketing Conference 2026 จัดโดย CREATIVE TALK ร่วมกับ Content Shifu เมื่อวันที่ 29 กันยายน 2569 ณ BITEC บางนา ภายใต้ธีม Agentic Marketing ตามข่าวประชาสัมพันธ์ของผู้จัดที่เผยแพร่ผ่าน ThaiPR¹

ข้อมูลแบรนด์ต้องตอบคำถามก่อนซื้อ

Techsauce รายงานประเด็นจากเซสชัน Marketing Trends 2026–2027 ว่า ผู้บริโภคพิจารณาความจำเป็นและความคุ้มค่าก่อนจ่ายมากขึ้น บทความของ Techsauce เสนอให้แบรนด์อธิบายว่าสินค้าช่วยประหยัดเวลา ลดความยุ่งยาก หรือสร้างความมั่นใจได้อย่างไร โดยเฉพาะสินค้าที่ต้องใช้เวลาตัดสินใจ เนื้อหาเปรียบเทียบและคำอธิบายการใช้งานอาจช่วยตอบข้อกังวลได้มากกว่าการย้ำส่วนลด²

แนวทางที่ Techsauce เสนอคือรวบรวมคำถามก่อนซื้อจากทีมขาย แชต และรีวิว แล้วนำมาจัดทำคำตอบที่มีรายละเอียดตรวจสอบได้ ทั้งบนเว็บไซต์ บทความ และข้อมูลสินค้า จุดเริ่มต้นจึงอยู่ที่คำถามของลูกค้า เช่น ความเหมาะสมกับการใช้งาน งบประมาณ และเงื่อนไขเฉพาะ เพื่อให้ข้อมูลต้นทางตอบโจทย์ที่ลูกค้าใช้พิจารณาสินค้า²

วัด AI Search ให้ถึงบริบทและผลทางธุรกิจ

ANGA Bangkok นำเสนอข้อมูลจากเว็บไซต์กว่า 500 แห่ง ครอบคลุมเดือนกันยายน 2568 ถึงกันยายน 2569 โดยทราฟฟิกจาก AI Search ในชุดข้อมูลนี้เพิ่มขึ้นราว 123.8% ขณะที่ Organic Search เพิ่มขึ้นราว 5.9% ตัวเลขที่ทั้งสองแหล่งรายงานจึงแสดงการเติบโตของช่องทาง AI Search ควบคู่กับการค้นหาแบบเดิมในกลุ่มเว็บไซต์ที่ศึกษา¹²

รัชวิทย์ หวังพัฒนธน ประธานเจ้าหน้าที่บริหารและกรรมการผู้จัดการ ANGA Bangkok เสนอกรอบประเมินสามด้าน ได้แก่ Intelligence หรือความเข้าใจพฤติกรรมและคำถามของผู้ใช้ Revenue หรือผลต่อรายได้ และ Trust หรือความน่าเชื่อถือของแบรนด์ การนับจำนวนครั้งที่ AI เอ่ยชื่อจึงเป็นเพียงส่วนหนึ่งของการวัดผล ยังต้องตรวจว่าแบรนด์ถูกอธิบายในบริบทใดและข้อมูลถูกต้องเพียงใด¹²

Techsauce เสนอให้เลือกคำถามที่ลูกค้าใช้จริง ทดสอบซ้ำในแต่ละแพลตฟอร์ม และบันทึกทั้งคำอธิบายแบรนด์กับแหล่งอ้างอิง ก่อนปรับข้อมูลต้นทางที่ขาดหรือคลาดเคลื่อน ส่วนผลทางธุรกิจควรติดตามต่อถึงคลิก การติดต่อจากผู้สนใจ และยอดขายเท่าที่วัดได้ เพราะลูกค้าอาจรับข้อมูลจาก AI แล้วซื้อผ่านหน้าร้านหรือช่องทางอื่น²

กรณี Onetouch กับอุปสรรคที่ยอดขายอธิบายไม่ครบ

รายงานของ Techsauce ระบุว่าเซสชัน Data Analytics & Activation ยกกรณี Onetouch ซึ่งเริ่มจากการสังเกตความเขินอายของลูกค้าขณะซื้อหน้าเคาน์เตอร์ ก่อนพัฒนาเป็นพื้นที่ให้ค้นข้อมูลและวัดขนาดด้วยตนเอง กรณีที่นำเสนอบนเวทีนี้ชี้ให้เห็นข้อกังวลระหว่างการซื้อ ซึ่งยอดขายรวมเพียงอย่างเดียวอาจไม่สะท้อน²

เมื่อเชื่อมกับโจทย์ข้อมูลแบรนด์ บทเรียนจากกรณีดังกล่าวคือการค้นหาเหตุผลที่ลูกค้าลังเล แล้วเตรียมข้อมูลหรือปรับประสบการณ์ให้ตรงกับอุปสรรคนั้น Techsauce ยังรายงานบทบาทของมนุษย์ในการกำหนดเป้าหมาย ตรวจคุณภาพเนื้อหา และเข้าใจบริบทผู้ชม จึงเป็นงานที่ต้องดำเนินควบคู่กับการนำ AI มาช่วยผลิตและวิเคราะห์ข้อมูล²

หมายเหตุบรรณาธิการ: บทความนี้เรียบเรียงจากแหล่งข้อมูลที่ระบุไว้ในเนื้อหา โดยอ้างอิงข้อมูลและคำกล่าวของผู้เผยแพร่ตามแหล่งที่มา