ในช่วงสองปีที่ผ่านมา การมาถึงของ Generative AI ได้เปลี่ยนวิธีการทำงานขององค์กรอย่างรวดเร็ว

วันนี้ AI สามารถช่วย

• ค้นหาข้อมูลภายในไม่กี่วินาที
• สรุปรายงานขนาดหลายร้อยหน้า
• วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก
• สร้างกราฟและ Dashboard
• เขียนบทวิเคราะห์เบื้องต้น

ความสามารถเหล่านี้ทำให้หลายองค์กรเริ่มตั้งคำถามว่า

“ถ้า AI หาข้อมูลได้ทุกอย่าง แล้วเรายังต้องทำ Market Research อีกหรือ?”

คำถามนี้ฟังดูสมเหตุสมผล

แต่ในความเป็นจริง คำตอบอาจไม่ได้ง่ายอย่างที่คิด

เพราะสิ่งที่ AI ค้นหาได้ กับสิ่งที่ธุรกิจ “จำเป็นต้องรู้” อาจไม่ใช่เรื่องเดียวกัน

AI เก่งเรื่อง “ข้อมูล”

แต่ Market Research เก่งเรื่อง “คำตอบ”

หลายคนเข้าใจว่า Market Research คือการค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับตลาด

แต่แท้จริงแล้ว งานวิจัยตลาดไม่ได้มีเป้าหมายเพียงการเก็บข้อมูล

สิ่งที่องค์กรต้องการจริง ๆ คือ

• ทำไมลูกค้าจึงเลือกแบรนด์นี้
• อะไรคือเหตุผลที่ลูกค้าไม่ซื้อ
• ลูกค้าคาดหวังอะไรจากสินค้า
• คู่แข่งกำลังเปลี่ยนพฤติกรรมตลาดอย่างไร

สิ่งเหล่านี้เรียกว่า Insight

ซึ่งแตกต่างจาก Information อย่างมาก

Information ไม่เท่ากับ Insight

AI สามารถตอบได้ว่า

“ตลาดอาหารเสริมมีมูลค่าเท่าไร”

แต่ AI ไม่สามารถรู้ได้ว่า

“ลูกค้าของคุณเลือกซื้อเพราะอะไร”

AI อาจบอกได้ว่า

• ผู้บริโภคอายุ 30–45 ปีนิยมซื้อสินค้าออนไลน์

แต่ไม่สามารถตอบได้ว่า

• อะไรคือเหตุผลเชิงอารมณ์ที่ทำให้ลูกค้าตัดสินใจเลือกแบรนด์ของคุณแทนคู่แข่ง

เพราะคำตอบเหล่านี้ยังต้องอาศัยข้อมูลจากลูกค้าจริง

AI ใช้ข้อมูลในอดีต

Market Research สร้างข้อมูลใหม่

นี่คือความแตกต่างที่สำคัญที่สุด

AI ทำงานจาก

• ข้อมูลที่มีอยู่
• ข้อมูลที่เผยแพร่แล้ว
• ฐานข้อมูลที่สามารถเข้าถึงได้

แต่ Market Research สามารถสร้างข้อมูลที่ “ยังไม่มีอยู่”

ตัวอย่างเช่น

องค์กรต้องการทราบว่า

• ลูกค้าคิดอย่างไรกับ Packaging ใหม่
• ลูกค้าจะยอมจ่ายเพิ่มหรือไม่
• ฟีเจอร์ใดที่ลูกค้าต้องการในปีหน้า

คำถามเหล่านี้ไม่มีอยู่บนอินเทอร์เน็ต

จึงไม่มี AI ตัวใดตอบได้

จนกว่าองค์กรจะทำการวิจัยด้วยตนเอง

ธุรกิจที่เติบโตเร็ว ไม่ได้ใช้ AI แทน Market Research

แต่ใช้ AI เพื่อทำ Market Research ให้ดีขึ้น

องค์กรชั้นนำเริ่มใช้ AI ในหลายขั้นตอน เช่น

• ช่วยออกแบบคำถาม
• วิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ
• สรุปบทสัมภาษณ์
• วิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า
• จัดกลุ่มคำตอบแบบอัตโนมัติ

แต่ยังคงใช้

• Survey
• Focus Group
• In-depth Interview
• Customer Interview
• Voice of Customer

เพื่อเก็บข้อมูลจริงจากตลาด

กล่าวคือ

AI ช่วยให้การวิจัยเร็วขึ้น

แต่ไม่ได้แทนการวิจัย

สิ่งที่ AI ยังทำไม่ได้

เข้าใจบริบทของธุรกิจ

AI อาจรู้ข้อมูลของอุตสาหกรรม

แต่ไม่รู้ว่า

• ลูกค้าของบริษัทคุณแตกต่างจากคู่แข่งอย่างไร
• วัฒนธรรมขององค์กรเป็นแบบใด
• กลยุทธ์ทางธุรกิจคืออะไร

Market Research ที่ดี จึงต้องออกแบบให้ตอบโจทย์ของแต่ละองค์กร

ตั้งคำถามที่ถูกต้อง

คุณภาพของงานวิจัยไม่ได้ขึ้นอยู่กับจำนวนข้อมูล

แต่ขึ้นอยู่กับ “คำถาม”

ตัวอย่างเช่น

คำถามว่า

ลูกค้าพึงพอใจหรือไม่

อาจให้ข้อมูลน้อยกว่าคำถามว่า

อะไรคือเหตุผลที่ลูกค้าเลือกแบรนด์คู่แข่งในครั้งล่าสุด

การตั้งคำถามที่ดี ยังคงต้องอาศัยประสบการณ์ของนักวิจัย

เข้าใจความหมายที่ซ่อนอยู่

ผู้บริโภคหลายคนตอบแบบสอบถามว่า

“ราคาสูง”

แต่เมื่อนักวิจัยสัมภาษณ์เชิงลึก

กลับพบว่า

ปัญหาที่แท้จริงไม่ใช่ราคา

แต่คือ

ลูกค้า “ยังไม่เห็นคุณค่า”

นี่คือ Insight ที่ AI ไม่สามารถสรุปจากตัวเลขเพียงอย่างเดียว

Market Research กำลังเปลี่ยนจาก “การเก็บข้อมูล” เป็น “การค้นหา Insight”

ในอดีต

งานวิจัยใช้เวลาส่วนใหญ่กับ

• แจกแบบสอบถาม
• คีย์ข้อมูล
• สรุปผล

แต่ในปัจจุบัน AI สามารถช่วยลดเวลาของงานเหล่านี้ได้อย่างมาก

บทบาทของนักวิจัยจึงเปลี่ยนไปเป็น

• ตั้งคำถามที่ใช่
• วิเคราะห์เชิงลึก
• เชื่อมโยงข้อมูลหลายแหล่ง
• แปลผลเพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจ

Data Analytics + Market Research คืออนาคต

หลายองค์กรเริ่มผสาน

ข้อมูลภายใน

เช่น

• CRM
• Sales
• Contact Center
• Website Analytics

เข้ากับ

ข้อมูลจากการวิจัยตลาด

เช่น

• Survey
• Customer Interview
• Focus Group

เมื่อรวมข้อมูลทั้งสองด้าน

องค์กรจะเข้าใจทั้ง

“ลูกค้าทำอะไร”

และ

“ทำไมลูกค้าจึงทำเช่นนั้น”

นี่คือสิ่งที่เรียกว่า Customer Insight

ตัวอย่างการใช้ AI ร่วมกับ Market Research

สมมติว่าองค์กรต้องการเปิดตัวสินค้าใหม่

AI สามารถช่วย

• วิเคราะห์แนวโน้มตลาด
• สรุปรายงานคู่แข่ง
• วิเคราะห์รีวิวสินค้า
• ค้นหาเทรนด์

แต่ก่อนเปิดตัวจริง

องค์กรยังต้องการรู้ว่า

• ลูกค้าจะซื้อหรือไม่
• ราคาเหมาะสมหรือไม่
• Packaging แบบใดน่าสนใจกว่า
• ข้อความโฆษณาแบบใดสื่อสารได้ดีที่สุด

ข้อมูลเหล่านี้ต้องอาศัยการวิจัยกับกลุ่มเป้าหมายจริง

องค์กรควรใช้ AI อย่างไรในงาน Market Research

แนวทางที่มีประสิทธิภาพคือ

AI ช่วย

• รวบรวมข้อมูล
• วิเคราะห์ข้อมูล
• สรุปข้อมูล
• สร้างรายงาน

นักวิจัยช่วย

• ออกแบบการศึกษา
• ตั้งคำถาม
• วิเคราะห์เชิงธุรกิจ
• ค้นหา Insight
• ให้คำแนะนำในการตัดสินใจ

ทั้งสองส่วนทำงานร่วมกัน

ไม่ใช่แข่งขันกัน

อนาคตของ Market Research จะเปลี่ยนไปอย่างไร

ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

งานวิจัยตลาดจะ

• รวดเร็วขึ้น
• ใช้ AI มากขึ้น
• ใช้ข้อมูลแบบ Real-time มากขึ้น

แต่สิ่งหนึ่งที่ไม่เปลี่ยนคือ

“ธุรกิจยังต้องเข้าใจลูกค้าจริง”

เพราะไม่มี AI ตัวใดสามารถเดาความคิดของลูกค้าในอนาคตได้ หากไม่มีข้อมูลจริงมาสนับสนุน

สรุป

AI กำลังเปลี่ยนวิธีการทำ Market Research อย่างมาก แต่ไม่ได้ทำให้งานวิจัยตลาดหมดความสำคัญ

ในทางกลับกัน AI ทำให้บทบาทของ Market Research มีคุณค่ามากขึ้น

จากเดิมที่เน้นการเก็บข้อมูล

สู่การสร้าง Insight ที่ช่วยให้องค์กรตัดสินใจได้แม่นยำกว่าเดิม

ในยุคที่ข้อมูลหาได้ง่าย ความได้เปรียบขององค์กรจะไม่ได้อยู่ที่ “ใครมีข้อมูลมากกว่า”

แต่อยู่ที่

ใครสามารถเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็น Insight และนำ Insight นั้นไปสร้างการตัดสินใจที่ดีกว่า

นั่นคือเหตุผลที่ Market Research ยังคงเป็นหนึ่งในเครื่องมือสำคัญที่สุดของธุรกิจ แม้จะอยู่ในยุค AI ก็ตาม

🚀 Call to Action (CTA)

หากองค์กรของคุณกำลังมองหาแนวทางใช้ Market Research, Data Analytics และ AI เพื่อทำความเข้าใจลูกค้าและสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ

ทีม Affinity พร้อมให้คำปรึกษาด้าน Market Research, Customer Insight, Voice of Customer และ Data Analytics เพื่อช่วยให้องค์กรของคุณเปลี่ยนข้อมูลให้เป็น Insight ที่นำไปใช้ได้จริง

📩 ปรึกษาเราได้ที่ LINE
👉 https://lin.ee/TzhmJq5