ในแวดวงการตลาดยุคดิจิทัล ปฏิเสธไม่ได้เลยว่าการโฆษณาเป็นเรื่องที่ฝ่ายการตลาดของทุกแบรนด์ต้องใช้เป็นเครื่องมือในการสร้างผลตอบแทนทางธุรกิจ จึงเป็นเรื่องจำเป็นมากที่ต้องเข้าใจการทำงานของระบบอัลกอริทึมของแพลตฟอร์มต่าง ๆ การทำงานของเครื่องมือ AdTech เพื่อการใช้งานให้มีประสิทธิภาพมากที่สุด หรือแม้กระทั่งการเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าผ่านการเก็บรวบรวมข้อมูลเพื่อวิเคราะห์หาไอเดียที่กระตุ้นความต้องการซื้อของลูกค้ามากที่สุด
ภายในงาน MARKETING INSIGHT & TECHNOLOGY CONFERENCE 2024 ในหัวข้อ “Future of AdTech อนาคตของเทคโนโลยีของการทำโฆษณา” จิตติพงศ์ เลิศประดิษฐ์ President MarTech Association และภารุจ ดาวราย Chairman Publicis Groupe Thailand ได้มาเผยมุมมองเรื่องราวด้าน AdTech ไม่ว่าจะเป็นความแตกต่างระหว่าง MarTech กับ AdTech ประโยชน์การทำงาน แนวโน้มการใช้งานเครื่องมือต่างๆ เพื่อดึงความสามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด และอนาคตของ AdTech ที่นักการตลาดต้องรู้
ความแตกต่างระหว่าง AdTech กับ MarTech
เทคโนโลยีที่ใช้ในกระบวนการทางการตลาดไม่ว่าจะเป็น AdTech (Advertising Technology) และ MarTech (Marketing Technology) แม้ว่าทั้งสองเครื่องมือจะเป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้นักการตลาดบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจเหมือนกัน แต่แนวทางการใช้งานและกลุ่มเป้าหมายมีความแตกต่างกันอย่างชัดเจน
มาเริ่มทำความ AdTech กันก่อน AdTech (Advertising Technology) คือชุดของเครื่องมือและเทคโนโลยีที่ใช้ในการวางแผน, จัดการ, ซื้อขาย, วิเคราะห์ และ เพิ่มประสิทธิภาพ การโฆษณาดิจิทัลผ่านช่องทางต่าง ๆ เช่น เว็บไซต์, โซเชียลมีเดีย, และแอปพลิเคชันต่าง ๆ เป้าหมายหลักของ AdTech คือการช่วยให้นักการตลาดสามารถเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพในเวลาที่เหมาะสม พร้อมกับการวัดผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำ โดย AdTech มุ่งเน้นไปที่การเข้าถึงผู้ชมในวงกว้าง โดยการทำงานกับAnonymous Audiences หรือกลุ่มเป้าหมายที่ไม่มีข้อมูลส่วนตัว หรืออาจจะใช้กับแคมเปญโฆษณาที่มุ่งเน้นการแสดงโฆษณาให้กับผู้ชมที่มีพฤติกรรมคล้ายกัน หรือเคยมีปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์มาก่อน เช่น การใช้ Contextual Advertising ที่โฆษณาตามเนื้อหาของเว็บไซต์ หรือ Retargeting ที่ทำการติดตามผู้ที่เคยเข้าชมเว็บไซต์ เป็นต้น ตัวอย่างเครื่องมือหลักที่ใช้ใน AdTech เช่น DSPs หรือ Trading Desks ช่วยให้ผู้โฆษณาสามารถซื้อพื้นที่โฆษณาในหลากหลายแพลตฟอร์มอย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมทั้งใช้ Clean Rooms เพื่อการรวมข้อมูลโดยไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัว หรือเครื่องมืออื่นๆ อย่าง Google Ads, Facebook Ads, The Trade Desk ฯลฯ
ส่วน MarTech (Marketing Technology) เป็นชุดของเทคโนโลยีที่ใช้ในการจัดการกระบวนการทางการตลาดทั้งหมด ไม่จำกัดเฉพาะโฆษณา แต่รวมถึงทุกส่วนของการสร้างและจัดการแคมเปญการตลาด ตั้งแต่การดึงดูดลูกค้าไปจนถึงการสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้า (Customer Relationship Management – CRM) หรือช่วยในการสื่อสารการตลาดผ่านอีเมล, การตลาดผ่านโซเชียลมีเดีย, การสร้างและจัดการเนื้อหา (Content Management System – CMS) หรือการทำ Marketing Automation ไปจนถึงการทำ CDPs (Customer Data Platforms) เพื่อรวบรวมข้อมูลจากช่องทางต่าง ๆ มาวิเคราะห์อย่างละเอียดโดยเน้นทำงานกับ Consented Audiences หรือกลุ่มเป้าหมายที่ให้ความยินยอมในการใช้ข้อมูลส่วนตัว ทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและปรับแต่งการสื่อสารให้ตรงกับบุคคลได้มากขึ้น ตัวอย่างเครื่องมือ MarTech เกี่ยวกับ CRM (Customer Relationship Management), Marketing Automation Platforms, Email Marketing Tools, Social Media Management Tools, Content Management Systems (CMS) เช่น HubSpot, Salesforce, Marketo, MailChimp ฯลฯ
อย่างไรก็ตาม ทั้ง AdTech และ MarTech ก็มีการทำงานร่วมกันในหลาย ๆ ด้าน ข้อมูลจาก AdTech สามารถใช้ใน MarTech เพื่อนำมาปรับปรุงการตลาด เช่น ข้อมูลจากแพลตฟอร์มที่เป็นตัวกลางในการรวมรวมข้อมูลของกลุ่มเป้าหมาย (Data Management Platform: DMP) อาจถูกใช้เพื่อสร้างโปรไฟล์ลูกค้าและนำไปปรับใช้ในแคมเปญการตลาดอัตโนมัติ ก่อนเข้าสู่ MarTech อาจช่วยในเรื่องการจัดการข้อมูล ก่อนสื่อสารและสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้า หลังจากที่พวกเขามีปฏิสัมพันธ์กับโฆษณาที่แสดงผลผ่าน AdTech
มาเช็กทักษะการทำงานด้าน AdTech กัน
จิตติพงศ์ เลิศประดิษฐ์ President MarTech Association ได้แบ่งระดับผู้ปฏิบัติการในงานด้านการโฆษณาตั้งแต่ระดับเริ่มต้น (Ads Bidder) ไปจนถึงการเป็นผู้นำในด้านเทคโนโลยีโฆษณา (Chief AdTech Officer) พร้อมทั้งระบุทักษะที่จำเป็นในแต่ละระดับ ไว้ดังนี้
1. Ads Bidder (ยิงเป็นยิง) เน้น Tactical Execution มีทักษะในการสร้างแคมเปญและตั้งค่าชุดโฆษณา มีประสบการณ์ในการกำหนดคีย์เวิร์ดและกำหนดกลุ่มเป้าหมาย รู้จักและเข้าใจตัวชี้วัดหลัก เช่น Click Through Rate (CTR) หรือ อัตราการคลิกต่อจำนวนการมองเห็น, Cost per Click (CPC) หรือต้นทุนต่อคลิกเป็นจำนวนเงินที่ต้องชำระให้กับแพลตฟอร์มที่คุณลงโฆษณา, ROAS (Return on Advertising Spend) ผลตอบแทนจากค่าโฆษณา และเข้าใจการทำงานของ Advertising Pixels ซึ่งเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ชั้นเลิศ ที่ช่วยให้คุณวัดประสิทธิภาพของโฆษณาได้ด้วยการทำความเข้าใจกับพฤติกรรมผู้คนโฆษณาของคุณ
2. Ad Optimizer (ยิงเข้าเป้า) มีความสามารถในการทำ A/B Testing และปรับปรุงโฆษณาให้สร้างสรรค์ เข้าใจการทำงานของแพลตฟอร์มโฆษณาต่าง ๆพร้อมจัดการงบประมาณและวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแคมเปญ และทำรายงานและวิเคราะห์ผลลัพธ์หลังจบแคมเปญ เข้าใจภาพรวม ปรับการทำงาน ตัดสินใจเพื่อโฆษณาที่ตรงตามความต้องการลูกค้ามากที่สุด
3. Marketing Analyst (ชี้เป้าเน้น) ใช้เครื่องมือเชิงวิเคราะห์ เช่น Google Sheets, Looker Studio, Power BI เพื่อวิเคราะห์การดำเนินงาน ไปจนถึงจัดการแคมเปญแบบหลายช่องทาง เช่น Conversion Pixel และ UTM Tracking ติดตามและทำรายงานการวัดผลประสิทธิภาพแคมเปญเป็นรายสัปดาห์หรือรายเดือนอย่างสม่ำเสมอ
4. Performance Marketer (เลือกทำเล เลือกเป้าได้) สามารถปรับแต่งกลยุทธ์ให่เหมาะสมกับ Marketing Funnel ให้มีประสิทธิภาพสูงสุด เข้าใจ Attribution ซึ่งก็คือการให้น้ำหนักว่าช่องทาง สื่อ หรือข้อความ อะไรบ้างที่มีผลทำให้เกิด Goal Action ที่เราต้องการ แบบหลายช่องทาง ตัดสินใจจากข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย Data-Driven ผสานข้อมูลข้ามแพลตฟอร์ม เช่น eCommerce, GA4 ได้อย่างมีประสิทธิผล
5. AdTech Data Engineer (เลือกอาวุธ ถนัดเครื่องมือ) ใช้การวิเคราะห์เชิงทำนาย เช่น Customer Lifetime Value (CLV หรือ CLTV) คือมูลค่าที่ลูกค้าแต่ละรายใช้จ่ายไปกับสินค้าหรือบริการของธุรกิจนั้นๆ ตั้งแต่เริ่มเป็นลูกค้าจนถึงวันที่เลิกเป็นลูกค้า และ Churn Prediction เป็นการทำนายลักษณะลูกค้าที่กำลังจะยกเลิกบริการ โดยเชื่อมต่อข้อมูลด้วย AI ในการปรับแต่งเวิร์กโฟลว์ของการโฆษณาให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
6. Chief AdTech Officer (หัวหน้ากุม) – Strategic Leadership เป็นระดับขั้นสุดเสมือนผู้นำในการเปลี่ยนแปลงด้านการโฆษณา มีความเชี่ยวชาญในเทคโนโลยีด้านโฆษณาและ MarTech Stack อย่างลึกซึ้ง เข้าใจกฎการใช้ข้อมูลอย่างถูกต้องชัดเจน และวางแผนโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI เองเพื่อทำงานด้านโฆษณาแบบอัตโนมัติ
นอกจากทักษะของผู้ที่ทำงานด้านการโฆษณาไม่ว่าจะอยู่ในระดับไหนก็ตาม แนวคิดที่มาแรกในยุคนี้คือการผสมผสานระหว่าง AdTech (Advertising Technology) และ Idea (ความคิดสร้างสรรค์) ซึ่งหมายความว่าการนำเทคโนโลยีทางการโฆษณา (AdTech) เข้ามาใช้ในแคมเปญโฆษณาเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอ การสร้างความสำเร็จในการโฆษณาดิจิทัลต้องใช้ทั้งเทคโนโลยีและความคิดสร้างสรรค์ในการสร้างสรรค์แคมเปญที่โดดเด่น เพื่อตอบโจทย์ลูกค้าเป้าหมาย (Personalized Ads) ตัวอย่างเช่น ในแคมเปญโฆษณาแบรนด์หนึ่งมีการนำ AI มาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้อย่างละเอียดเพื่อจัดส่งโฆษณาที่ตรงกับความสนใจของแต่ละบุคคล จากนั้นแนวคิดที่สร้างสรรค์สามารถปรับให้เข้ากับความสนใจเหล่านั้น ทำให้โฆษณามีความเป็นส่วนตัวมากขึ้น
ตัวอย่างการตลาด Pedigree ทำแคมเปญ Adoptable พาหมาหาบ้านสำเร็จ 50% ภายใน 2 อาทิตย์โดยการสร้างภาพน้องหมา 3 มิติ ให้สมารถปรับเปลี่ยนท่าทาง พร้อมใส่ข้อมูลการดูแลให้ตรงกับแต่ละตัวและใช้ภาพนั้นเพื่อการโฆษณา จากเคสกรณีนี้แสดงให้เห็นความสามารถในการใช้เครื่องมือ AdTech + Idea โดยเริ่มจากการใช้ Machine Learning เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้งานและพฤติกรรม เพื่อปรับปรุงแคมเปญโฆษณาแบบเรียลไทม์ รวมถึงการคาดการณ์พฤติกรรมของกลุ่มเป้าหมาย และการเลือกโฆษณาที่เหมาะสมที่สุดต่อมาใช้ AI ในการช่วยสร้าง 3D Models ที่ซับซ้อนและสมจริง เพื่อใช้ในโฆษณาดิจิทัลในรูปแบบที่ดึงดูดผู้ชมมากยิ่งขึ้น มีการปรับแต่งข้อมูล/ข้อความให้เหมาะสมเฉพาะบุคคลโดยใช้ AI ให้ตรงกับความสนใจและความต้องการของผู้บริโภคไปพร้อมกับการจับคู่สินค้าหรือผลิตภัณฑ์กับกลุ่มเป้าหมายเฉพาะ รวมถึงงานหลังบ้าน AI ช่วยจัดการสินค้าคงคลังวิเคราะห์สินค้าที่มีอยู่ในสต็อกเพื่อควบคุมการแสดงผลโฆษณา และหยุดการโฆษณาสินค้าที่หมดสต็อกหรือตอบสนองต่อการสั่งซื้อของลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว ในด้านของแพลตฟอร์มโฆษณามีการปรับแต่งโฆษณาและหน้า Landing Page ให้ตรงกับผู้ใช้แต่ละคน เพื่อสร้างประสบการณ์ที่ต่อเนื่องเช่น เมื่อคลิกโฆษณา ผู้ใช้จะถูกนำไปยังหน้า Landing Page ที่ปรับแต่งเนื้อหาให้ตรงกับความสนใจของเขาและแทร็กตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ (Geo-Location) เพื่อปรับแต่งโฆษณาให้เหมาะสมกับผู้ใช้ในพื้นที่ต่าง ๆ เช่น การแสดงโฆษณาที่เกี่ยวข้องกับโปรโมชั่นท้องถิ่นหรือสถานที่ใกล้เคียง
แนวโน้มที่กำลังมาถึงในวงการ AdTech
AdTech Landscape ของเทคโนโลยีโฆษณาดิจิทัล มีหลายองค์เพื่อทำงานร่วมกันในกระบวนการซื้อขายและจัดการโฆษณาออนไลน์ เช่น Advertisers & Agencies : ผู้โฆษณาและเอเจนซีที่เป็นผู้สร้างแคมเปญและซื้อพื้นที่โฆษณาในแพลตฟอร์มดิจิทัลต่างๆ, Ad Networks : เครือข่ายที่รวบรวมพื้นที่โฆษณาจากหลาย ๆ เว็บไซต์เพื่อขายให้กับผู้โฆษณา Ad Networks ทำหน้าที่เชื่อมต่อระหว่างผู้โฆษณากับผู้เผยแพร่ (Publishers), Demand-Side Platforms (DSP) แพลตฟอร์มที่ผู้โฆษณาใช้ในการซื้อโฆษณาโดยการประมูลพื้นที่โฆษณาแบบเรียลไทม์ผ่านกระบวนการ RTB (Real-Time Bidding) หรือ Publishers ผู้เผยแพร่โฆษณา เช่น เว็บไซต์หรือแอปพลิเคชันที่ให้พื้นที่สำหรับแสดงโฆษณา และอีกมากมาย
ภารุจ ดาวราย Chairman Publicis Groupe Thailand กล่าวว่า แนวโน้มของ AdTech ที่สำคัญในยุคปัจจุบันมี 3 ประเด็นหลัก ได้แก่
1. Personalized Ad Powered by AI = New Norm หมายถึง การโฆษณาแบบปรับแต่งเพื่อบุคคลเฉพาะพร้อมกับการขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังกลายเป็นมาตรฐานใหม่ของอุตสาหกรรมโฆษณาดิจิทัล เนื่องจากเทคโนโลยี AI ช่วยให้นักการตลาดสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง และปรับโฆษณาให้ตรงกับความต้องการและความสนใจของแต่ละบุคคลได้แบบเรียลไทม์ แถมยังสามารถเพิ่มความครีเอทีพให้กับชิ้นงานโฆษณาได้อย่ารวดเร็วและจำนวนมาก ซึ่งช่วยเพิ่มโอกาสในการสร้างผลลัพธ์ทางการตลาดให้สำเร็จได้มากกว่าเดิม
2. Cross-Channel (Platform) Measurement หมายถึงการวัดผลโฆษณาข้ามช่องทางและแพลตฟอร์มกำลังมีความสำคัญมากขึ้น แคมเปญโฆษณามักจะถูกแสดงบนหลายช่องทาง เช่น โซเชียลมีเดีย เว็บไซต์ แอปพลิเคชัน และอุปกรณ์ต่าง ๆ การวัดผลการทำงานของโฆษณาในหลายแพลตฟอร์มจะช่วยให้นักการตลาดสามารถวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแคมเปญในภาพรวม และปรับกลยุทธ์ให้มีความสอดคล้องกับเป้าหมายของธุรกิจ ซึ่งแน่นอนว่าความท้าทายที่เกิดขึ้นคือการเชื่อมโยงข้อมูลเหล่านั้นและนำมาวิเคราะห์อย่างลึกซึ้ง หาความเป็นเหตุเป็นผลของผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น และนำมาปรับปรุงหรือต่อยอดในการทำโฆษณาในครั้งถัดไป
3. Privacy-First Strategy หมายถึงความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้งาน การรักษาความปลอดภัยของข้อมูลและการเคารพความเป็นส่วนตัวเป็นปัจจัยที่ต้องคำนึงถึงในการวางกลยุทธ์โฆษณา การใช้เทคโนโลยีที่สามารถปกป้องข้อมูลของผู้ใช้ได้อย่างเหมาะสมจะเป็นจุดที่ช่วยสร้างความเชื่อมั่นและความน่าเชื่อถือให้กับแบรนด์ ต้องเลือกพาร์ทเนอร์ที่เชื่อใจได้เพื่อรักษาความเป็นส่วนตัวที่ลูกค้าหวงแหนให้ได้ดีที่สุด หากข้อมูลส่วนตัวของลูกค้ารั่วไหลผลที่ตามมาคือความเสี่ยงต่อธุรกิจด้วยเช่นกัน
เรื่องเกี่ยวกับ AdTech ต้องรู้
จะมีการทำงานร่วมกันระหว่าง มนุษย์, AI และ AdTech โดยมีลักษณะเป็น Workflow ที่เชื่อมต่อกันเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการโฆษณาในโลกดิจิทัล เริ่มต้นด้วยมนุษย์การตั้งสมมติฐานจากข้อมูลเบื้องต้น เช่น แนวคิดทางการตลาดและเป้าหมายของแคมเปญ จากนั้นมีหน้าที่ในการตรวจสอบและตัดสินใจ โดยอิงจากข้อมูลที่ได้รับจากการวิเคราะห์แคมเปญ ซึ่งในระหว่างนั้นมนุษย์จะมีบทบาทในการสังเกตการทำงานและผลลัพธ์ของแคมเปญเพื่อปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ตามความจำเป็นอยู่ตลอดเวลา ส่วน AI ช่วยในการสร้างไอเดียเบื้องต้นจากข้อมูลที่มีอยู่และแนวโน้มต่าง ๆ เพื่อเสนอกลยุทธ์ใหม่ ๆ รวมไปถึงการทำ Personalization หรือการปรับแต่งโฆษณาให้ตรงกับผู้บริโภคแต่ละคนตามข้อมูลที่รวบรวมมาแบบจำนวนมาก สุดท้าย AdTech มีหน้าที่ในการกระจายโฆษณาผ่านช่องทางต่าง ๆ โดยใช้เครื่องมือที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการแสดงผล พร้อมกับวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับจากการโฆษณาและวัดผลประสิทธิภาพแคมเปญช่วยวัด Benchmarksพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแคมเปญ และส่งข้อมูลนี้กลับไปยังมนุษย์เพื่อทำการปรับปรุง รวมเป็นวงจรการทำงานที่ปรับเปลี่ยนไปตามความต้องการของบริโภคอยู่เสมอ
สุดท้ายนี้จิตติพงศ์ และภารุจ ฝากไว้ว่า อย่าให้คน (ในที่นี้หมายถึงผู้บริโภค) จับได้ว่าคุณใช้ AdTech ต้องรักษา “กาลเทศะ” ของโฆษณาให้ดีควรทำอย่างแนบเนียนและไม่ควรทำให้ผู้บริโภครู้สึกว่ากำลังถูกเทคโนโลยีติดตามหรือควบคุมมากเกินไป การโฆษณาควรเป็นไปอย่างมีความคิดสร้างสรรค์และมีการรักษากาลเทศะ ให้ผู้บริโภครู้สึกว่าโฆษณาเป็นการสื่อสารที่จริงใจและตรงกับความต้องการของพวกเขา ไม่ใช่เป็นเพียงการใช้เทคโนโลยีเพื่อแสวงหาผลกำไรโดยตรง เน้นว่าเป้าหมายที่ชัดเจนคือสิ่งใด และต้องเข้าใจถึงผลลัพธ์ที่ต้องการในระยะยาวแทนที่จะเน้นเพียงผลลัพธ์ระยะสั้น และสุดท้ายคือมุ่งเน้นที่ “ผู้คน” หรือ Consumer-Centric เป็นหลัก แม้ว่าโลกจะมีเทคโนโลยีที่ซับซ้อน แต่ควรคำนึงถึงความต้องการและความรู้สึกของผู้บริโภคเป็นหลัก การโฆษณาที่เน้นความเป็นมนุษย์และมีความเข้าใจในความต้องการของผู้บริโภคจะทำให้แคมเปญประสบความสำเร็จได้มากกว่าแคมเปญที่ใช้เทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว
