หลายปีที่ผ่านมา ธุรกิจและนักการตลาดใช้การแบ่งกลุ่มลูกค้าตามตัวแปรพื้นฐาน เช่น อายุ รายได้ เพศ ภูมิศาสตร์ หรืออาชีพ เพื่อวิเคราะห์กลุ่มเป้าหมายและสร้างกลยุทธ์ทางการตลาด แต่เมื่อโลกเปลี่ยน ลูกค้าใช้สื่อหลายช่องทาง มีความสนใจหลากหลาย และมีพฤติกรรมการซื้อที่ซับซ้อนขึ้น การแบ่งกลุ่มแบบเดิมเริ่ม “ตอบคำถามไม่ได้แล้ว”
ตัวอย่างเช่น:
- ลูกค้าที่อายุ 35 ปีอาจซื้อวิตามินจากร้านขายยา
แต่ลูกค้าวัยเดียวกันอีกคนอาจซื้อจาก TikTok Shop เพราะ Influencer แนะนำ - คนรายได้สูงไม่ได้ซื้อเฉพาะสินค้าพรีเมียม
บางคนซื้อสินค้า mass เพราะ “เชื่อรีวิวคนใช้จริงมากกว่าโฆษณาแบรนด์”
นี่คือเหตุผลที่วงการ Research และ Marketing กำลังก้าวเข้าสู่ยุคใหม่ของ segmentation เรียกว่า:
Segmentation 4.0 — การแบ่งกลุ่มลูกค้าตามตัวตน (Identity), พฤติกรรม (Behavior) และแรงจูงใจ (Motivation) ผ่าน AI Clustering
ทำไม Demographic Segmentation ถึงไม่เพียงพออีกต่อไป?
Demographic บอกเราแค่ “ลูกค้าเป็นใคร” แต่ไม่ได้บอกว่า:
- เขาตัดสินใจซื้อแบบไหน?
- เขาให้คุณค่ากับอะไร?
- อะไรเป็นเหตุผลสำคัญที่ทำให้ซื้อครั้งแรก หรือหยุดซื้อ?
ตัวอย่าง:
คนอายุ 40 ปี = คนหนึ่งซื้อผลิตภัณฑ์สุขภาพเพราะต้องการแก้ปัญหา
อีกคนซื้อเพราะต้องการป้องกัน
และอีกคนไม่ซื้อเพราะ “ยังไม่รู้สึกป่วย”
ผลคือ demographic เดียว แต่ motivation ต่างกันอย่างสิ้นเชิง
Segmentation 4.0 คืออะไร?
Segmentation 4.0 ใช้การรวมข้อมูลหลายประเภท และให้ AI หรือ Machine Learning Clustering ช่วยค้นหารูปแบบกลุ่มลูกค้าโดย ไม่เริ่มต้นจากสมมุติฐานการแบ่งกลุ่มของมนุษย์
Clustering จะใช้ข้อมูล เช่น:
- พฤติกรรมออนไลน์
- ประวัติการซื้อ
- ความถี่การใช้งาน
- ตัวกระตุ้นทางอารมณ์
- ความคาดหวังต่อแบรนด์
- ความสัมพันธ์ระหว่าง Touchpoints
และสร้างกลุ่มที่มีชื่อเฉพาะ เช่น:
“The Researchers”, “The Emotional Buyers”, “The Price Hunters”, “The Trust-Led Segment”
แทนคำเดิมอย่าง:
18–24 ปี / Working Woman / Gen X / High income
รูปแบบข้อมูลที่ทำให้ AI Clustering ทำงานได้ดี
Segmentation 4.0 จะมีข้อมูลหลัก 4 มิติ:
| ประเภทข้อมูล | ตัวอย่าง |
| Demographic (พื้นฐาน) | อายุ รายได้ เพศ อาชีพ |
| Behavioral Data | clickstream, repeat usage, abandoned cart |
| Psychographic + Emotion | value, belief, emotional driver |
| Contextual Experience | channel preference, touchpoint sensitivity |
ยิ่งข้อมูลหลายมิติเชื่อมกันมากเท่าไหร่ ผล segmentation จะยิ่งแม่นยำ และ actionable มากขึ้น
ตัวอย่างจากอุตสาหกรรม Healthcare
Healthcare เป็นหมวดที่ segmentation แบบเก่าใช้ไม่ได้ผลมากที่สุด เพราะลูกค้ามี health mindset และระดับ sensitivity ต่อการตัดสินใจที่ต่างกันมากกว่าเพศและอายุ
มาดูตัวอย่าง segmentation ของผู้ซื้อ อาหารเสริมปรับสมดุลฮอร์โมนสำหรับผู้หญิงวัย 30–55 ปี:
❌ ถ้าแบ่งแบบเดิม:
- อายุ 30–39
- อายุ 40–49
- อายุ 50+
จะไม่ทำให้แบรนด์รู้ว่าใคร “พร้อมซื้อ” หรือ “ลังเล”
✔ ถ้าแบ่งแบบ AI Behavioral + Psychographic Clustering:
เราอาจพบ 4 กลุ่ม เช่น:
| กลุ่ม | ตัวตน | ลักษณะพฤติกรรม |
| The Researcher | อ่านข้อมูลก่อนซื้อ เปรียบเทียบหลายแบรนด์ | ใช้เวลาเฉลี่ย 5–10 วันก่อนตัดสินใจ |
| The Symptom Reactor | ซื้อทันทีเมื่อรู้สึกว่ามีปัญหา | Conversion สูงเมื่อมี Call to Action แบบ urgency |
| The Natural Lifestyle Group | เลือกสินค้าเพราะส่วนผสมธรรมชาติ | ตอบสนองดีต่อ content แบบ expert endorsement |
| The Trust Seekers | ต้องการ feedback จากแพทย์หรือเภสัช | ซื้อหลังเห็น proof & clinical credibility |
ผลลัพธ์แบบนี้นำไปใช้ได้ทั้งใน:
- Messaging strategy
- Product education
- Content marketing
- Packaging & Product format
- Promotion strategy
และแสดงให้เห็นว่า segmentation ยุคใหม่ไม่ได้แบ่งที่อายุ — แต่แบ่งที่ เหตุผลการซื้อและ Journey ของลูกค้า
ความแตกต่างสำคัญระหว่าง Segmentation แบบเก่า vs 4.0
| ประเภทธุรกิจ | Segmentation เดิม | Segmentation 4.0 |
| มุมมอง | กลุ่มคนเหมือนกัน | กลุ่มคนที่ “คิดและตัดสินใจเหมือนกัน” |
| ตัวแปร | เพศ อายุ รายได้ อาชีพ | พฤติกรรม อารมณ์ ความเชื่อ funnel pattern |
| Output | Static persona | Dynamic persona / adaptive targeting |
| ผลลัพธ์ | Marketing message เดียว | Personalized experience และ content mapping |
เครื่องมือที่ใช้ใน AI Segmentation
Depending on resource level, segmentation จะเริ่มจากเครื่องมือเหล่านี้:
- Machine Learning Clustering (k-means, DBSCAN, Random Forest classifier)
- AI Sentiment Analysis
- Customer Journey Analytics
- Predictive modeling (future conversion or churn)
- RFM + psychographic layered clustering
ไม่จำเป็นต้องเป็นองค์กรใหญ่ถึงใช้ได้ — ปัจจุบันธุรกิจ SME/แบรนด์สุขภาพ/Beauty/Wellness ก็เริ่มใช้จริงแล้ว
ทำไม Segmentation 4.0 ใหญ่กว่าการตลาด — แต่เป็นเรื่องของกลยุทธ์ธุรกิจ
Segmentation แบบเก่าใช้เพื่อ:
“เลือกกลุ่มที่จะสื่อสาร”
แต่ Segmentation 4.0 ช่วยตอบคำถามใหญ่กว่า:
- ควรพัฒนาสินค้าแบบไหนก่อน?
- ควรปรับ packaging เพื่อใคร?
- ลูกค้าแบบไหนมี lifetime value สูงสุด?
- ควรลงทุนช่องทางไหนมากที่สุด?
- แบรนด์ควรเล่าเรื่องแบบไหนจึงมี impact?
เพราะ segmentation ใหม่มาพร้อม insight ที่ คาดการณ์อนาคต ได้ ไม่ใช่แค่บอกว่า “ตอนนี้ลูกค้าอยู่ตรงไหน”
สรุป
โลกไม่เหมือนเดิม ลูกค้าก็ไม่เหมือนเดิม
ดังนั้น segmentation ที่แบรนด์ใช้ก็ต้อง “อัปเกรดเช่นกัน”
Segmentation 4.0 ไม่ได้แบ่งลูกค้าตาม:
❌ อายุ
❌ รายได้
❌ เพศ
แต่แบ่งตาม:
✔ ความคิด
✔ การตัดสินใจ
✔ ความเชื่อ
✔ พฤติกรรมที่เกิดขึ้นจริง
✔ emotional driver
และสุดท้าย — แบ่งตาม ความหมายและคุณค่าที่ลูกค้ามีต่อแบรนด์
ต้องการสร้าง Segmentation 4.0 ที่นำไปใช้จริงทั้งใน Product, Marketing และ Customer Experience?
📩 ปรึกษาเราได้เลย
🔗 LINE: https://lin.ee/TzhmJq5
👉 เริ่มเข้าใจลูกค้าแบบลึกกว่า Demographic — และเปลี่ยน Insight เป็นกลยุทธ์ที่ใช้ได้จริง
