Data Strategy For AI

Data Strategy for AI-Driven Organization: 5 แกนหลัก วางหมากการเตรียมข้อมูลอย่างไรให้ขยายผลได้ในระยะยาว

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”

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

📋 แบบฟอร์มด้านล่าง หรือ

📞โทร. 02-096-6362 กด 2 เพื่อติดต่อฝ่ายขาย

📱 Line: @predictive (มี @ ด้วยนะคะ)

✉️ Email : marketing@predictive.co.th

How we can help

Fill out the form below to discuss your needs or learn more about our services

"*" indicates required fields

Name*
Please let us know what's on your mind. Have a question for us? Ask away.