เมื่อ AI กลายเป็นเครื่องมือหลักที่หลายองค์กรคาดหวังให้ช่วยเพิ่มยอดขาย ตัดสินใจแม่นยำ และสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจ คำถามที่ตามมาคือ…
ทำไมหลายโครงการ AI ถึงยังล้มเหลว ทั้งที่ลงทุนทั้งเวลา ทีม และเทคโนโลยี?
คำตอบหนึ่งที่มักถูกมองข้าม คือ การไม่มี “Data Strategy” ที่พร้อมรองรับ AI ตั้งแต่ต้น (Data Strategy for AI)
ในขณะที่หลายบทความเน้นว่า “การเตรียมข้อมูล” เป็นปัจจัยสำคัญในระดับเทคนิค เช่น ความสะอาด ความครบถ้วน ความไม่มีอคติ — บทความนี้จะพาคุณก้าวไปอีกระดับ กับแนวคิดที่ว่า:
“Data Strategy ที่ดี คือตัวตัดสินว่า AI จะสร้าง Impact ได้จริง หรือเป็นแค่ของเล่นราคาแพง”
เลือกอ่านหัวข้อที่คุณสนใจ
5 แกนหลักของการวาง Data Strategy ที่ช่วยให้ AI ใช้งานได้จริงในองค์กร
1. เป้าหมายชัดเจน = AI ใช้ได้จริง
AI ไม่ควรเป็นของเล่น หรือแค่ “ลองใช้ดู”
ก่อนลงทุนในเครื่องมือใด ๆ สิ่งแรกที่องค์กรต้องตอบให้ได้คือ AI จะเข้ามาช่วยในเป้าหมายธุรกิจอย่างไร?
- จะช่วยเพิ่ม conversion rate จากแคมเปญได้ไหม?
- จะช่วยค้นหาโอกาสในการ upsell / cross-sell ได้มากขึ้นหรือเปล่า?
- จะลด churn ของลูกค้าประจำได้แค่ไหน?
เมื่อองค์กรกำหนด Business KPIs ได้ชัดเจน AI ก็จะมีบทบาทชัดว่าเข้ามา support ตรงไหน
ซึ่งสอดคล้องกับงานวิจัยของ McKinsey ที่ชี้ว่าองค์กรที่ผูก AI กับ business value ได้ชัดเจน จะเห็น ROI จาก AI ได้มากกว่าองค์กรที่แค่ “ทดลองใช้” โดยไม่มีเป้าหมายที่วัดผลได้ (Source: McKinsey – The State of AI in 2023)
2. ข้อมูลต้องพร้อม = Insight ต้องแม่น
AI ที่ดีจะไม่มีประโยชน์เลย ถ้าไม่มีข้อมูลที่ดีป้อนให้ การวาง Data Strategy for AI จึงต้องเน้นที่การรวบรวมข้อมูลจากทุก touchpoint ของลูกค้า และเชื่อมโยงให้เห็นภาพรวมแบบ 360 องศา
- ใครคือกลุ่มลูกค้าหลัก?
- เขาซื้ออะไร จากช่องทางไหน?
- เส้นทางของลูกค้าก่อนซื้อ (Customer Journey) เป็นอย่างไร?
ข้อมูลเหล่านี้ควรถูกจัดเก็บในรูปแบบที่ clean, connect และ พร้อมใช้งาน เพื่อให้ AI วิเคราะห์และให้คำแนะนำที่แม่นยำได้จริง ไม่ใช่แค่คาดเดา
Gartner ระบุว่า “Data quality & integration” เป็นหนึ่งในสาเหตุหลักที่ทำให้หลายโครงการ AI ล้มเหลว (Source: Gartner – Top Reasons Why AI Projects Fail)
3. สร้าง Data Infrastructure ที่ Scale ได้
องค์กรจำนวนมากมักเริ่มต้นเก็บข้อมูลเฉพาะที่จำเป็นในแคมเปญเดียว เช่น ข้อมูล Leads จาก Facebook หรือ LINE OA โดยไม่มีการวางระบบรองรับการใช้งานในระยะยาว
แต่ Data Infrastructure ที่ดี ควรรองรับการทำงานของทั้ง:
- CRM (Customer Relationship Management)
- CDP (Customer Data Platform)
- AI model สำหรับการทำ personalization
- Marketing Automation ที่สื่อสารได้แบบ real-time
ไม่ใช่แค่ “เก็บข้อมูลได้” แต่ต้อง “ต่อยอดได้” และ “เชื่อมโยงกันได้”
4. ทำให้ Data ใช้ได้ “หลายทีม” ไม่ใช่แค่ทีมเดียว
ข้อมูลลูกค้าไม่ควรเป็นของทีมใดทีมหนึ่ง แต่ควรเป็น ทรัพยากรร่วม ที่ทุกทีมในองค์กรสามารถใช้ประโยชน์ได้
- ทีมการตลาดเข้าใจว่าใครควรได้รับแคมเปญไหน
- ทีมขายรู้ว่าลูกค้าคนนี้สนใจสินค้ากลุ่มไหน
- ทีม CX เห็นประวัติการใช้งาน / ปัญหาเดิมของลูกค้าทันที
เมื่อทุกทีมเห็น “ลูกค้าภาพเดียวกัน” (Single Customer View) องค์กรก็สามารถส่งมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดให้ลูกค้าได้ในทุกจุดสัมผัส
5. วาง Roadmap ที่เชื่อม Business + Tech
หนึ่งในกับดักของการใช้ AI คือการปล่อยให้เป็นเรื่องของ “ทีม IT หรือ Data Scientist” เพียงฝ่ายเดียว
ในความเป็นจริง AI ที่สร้างมูลค่าทางธุรกิจได้จริง ต้องเกิดจากการร่วมมือกันระหว่าง
- ผู้บริหาร / Business Owner ที่วางเป้าหมายธุรกิจ
- ทีม Marketing / Sales ที่เข้าใจลูกค้า และรู้ว่าจะใช้ AI กับการตลาดอย่างไร
- ทีม IT / Data ที่วางโครงสร้างและเลือกเทคโนโลยี
ทุกฝ่ายต้องร่วมกันวาง Roadmap ของ Data Strategy for AI ไปพร้อมกัน เพื่อให้เทคโนโลยีตอบโจทย์จริง และไม่หลุดจากบริบทธุรกิจ
สรุป: ข้อมูลดีอย่างเดียวไม่พอ ถ้า “กลยุทธ์ข้อมูล” ไม่ชัด
การวาง Data Strategy คือสถาปนิกที่กำหนดว่า AI จะสร้างอะไรขึ้นมาได้ AI ไม่ใช่พระเอกเดี่ยว ๆ ที่จะมาช่วยองค์กรเปลี่ยนเกมได้เสมอไป
แต่คือ “ผู้เล่นคนสำคัญ” ที่จะสร้างผลลัพธ์ได้เต็มศักยภาพ เมื่อมีสนาม (Data) ที่พร้อม และแผนการเล่น (Strategy) ที่ชัดเจน
บทความอ้างอิง: https://www.pluralsight.com/resources/blog/ai-and-data/leaders-guide-data-strategy-for-AI#what-is-a-modern-data-strategy?
พร้อมเริ่มต้นวาง Data Strategy for AI ที่ตอบโจทย์ธุรกิจคุณหรือยัง?
หากคุณยังไม่แน่ใจว่าองค์กรมีพื้นฐานด้าน Data พร้อมแค่ไหน หรืออยากรู้ว่าควรเริ่มต้นวาง Data Strategy อย่างไรให้สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ เราพร้อมช่วยวิเคราะห์ และร่วมวางแผนไปกับคุณ
How we can help
Fill out the form below to discuss your needs or learn more about our services
"*" indicates required fields