ค้าปลีกไทยมี Data เพียบแต่ใช้ไม่คุ้ม มาดูว่า Agentic AI และ The Matter Suite ของ EGG Digital ช่วยเปลี่ยนข้อมูล 720 องศาให้เป็นกำไรจริงได้ยังไง
ธุรกิจค้าปลีกไทยเสียเงินกับโปรโมชันที่ไม่เวิร์คและสาขาที่เปิดพลาดไปปีละหลายร้อยล้านบาท ทั้งที่ทุกคนบอกว่าตัวเอง “ทำการตลาดด้วย Data” แล้วก็ตาม ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ไม่มีข้อมูล แต่คือมีข้อมูลเยอะมาก…แล้วใช้ไม่เป็น
นี่คือจุดที่ Agentic AI และแพลตฟอร์มอย่าง The Matter Suite จาก EGG Digital เข้ามาเปลี่ยนเกม โดยเฉพาะสำหรับธุรกิจค้าปลีกไทยที่กำลังกดดันกับยอดขายปลายปี 2568 และเตรียมแผนปี 2569 อยู่ตอนนี้
บทความนี้อยู่ในซีรีส์ “AI สำหรับธุรกิจค้าปลีกไทย: ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า” เราจะคุยกันแบบเน้นใช้งานจริง ว่า The Matter Suite ช่วยให้ค้าปลีกไทยใช้ AI, Big Data และ Agentic AI ไปยกระดับ Customer Experience ได้ยังไงบ้าง ตั้งแต่การเลือกทำเล เปิดสาขา ไปจนถึงการออกโปรโมชันที่ไม่เผางบเล่นอีกต่อไป
จาก Big Data เยอะ แต่ไม่เคยใช้ ค้าปลีกไทยกำลังพลาดอะไร
ธุรกิจค้าปลีกไทยส่วนใหญ่ “มี Data แต่ไม่มี Decision” ตัวเลขจากฝั่ง EGG Digital สะท้อนชัดว่า:
- ประมาณ 45% ของผู้ประกอบการค้าปลีก ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่น้อยมาก
- 40–60% ของโปรโมชัน ROI ต่ำกว่าที่คาด
- ประมาณ 55% ของการขยายสาขาใหม่ ไม่เข้าเป้าหรือสะดุด
พูดง่ายๆ คือเรากำลังยิงโฆษณา ยิงโปรฯ และเปิดสาขา ด้วยสมมติฐานและความรู้สึก มากกว่าหลักฐานจากข้อมูลจริง ทั้งที่มี Big Data อยู่เต็มมือ
สิ่งที่หลายแบรนด์ทำผิดคือ:
- เน้นเก็บข้อมูล แต่ไม่ออกแบบว่าจะใช้ข้อมูลไปตอบคำถามธุรกิจอะไร
- ใช้ Dashboard ดูสวย แต่ไม่มีคำแนะนำเชิงปฏิบัติ (Actionable Insight)
- ทำ AI แบบ POC (ทดลองเล็กๆ) แต่ไม่เคย Scale ให้ใช้ได้จริงทั้งองค์กร
Agentic AI เข้ามาเติมช่องว่างตรงนี้ เพราะไม่ได้แค่ “วิเคราะห์” แต่ช่วย “คิด วางแผน และลงมือทำบางส่วน” ได้เหมือนมี Data Scientist และ Marketing Analyst อยู่ข้างๆ ทีมหน้าร้านตลอดเวลา
The Matter Suite คืออะไร และต่างจากแพลตฟอร์ม Data ทั่วไปยังไง
The Matter Suite เป็นแพลตฟอร์ม Data & AI จาก EGG Digital ที่ออกแบบมาสำหรับธุรกิจค้าปลีกและบริการในไทยโดยเฉพาะ จุดที่โดดเด่นมี 2 เรื่องใหญ่ ๆ:
- ฐานข้อมูล 720 องศา รวม Telco Data 55 ล้านเลขหมาย กับ Retail Data 22 ล้านราย ทำให้เข้าใจทั้งตัวตน และบริบทการใช้ชีวิตของลูกค้าในแบบที่แบรนด์ทั่วไปไม่มีทางเก็บเองได้ครบขนาดนี้
- Agentic AI – EGG AI Agent ทำงานเหมือนผู้ช่วยอัจฉริยะ ช่วยวิเคราะห์ เสนอทางเลือก และเตรียม Action ให้ทีมธุรกิจ ไม่ต้องเริ่มจาก Excel เปล่าๆ อีกแล้ว
แนวคิด 720 องศาที่ EGG ใช้คือ
- 360 องศาแรก: เข้าใจตัวลูกค้า – โปรไฟล์, พลังซื้อ, พฤติกรรมการใช้งานมือถือและดิจิทัล
- 360 องศาหลัง: เข้าใจบริบท – เขาเดินที่ไหน ใช้ชีวิตในโซนไหนของเมือง เข้าไปห้างไหนบ่อย เวลาไหน ซื้ออะไร
สำหรับค้าปลีกไทย นี่คือทองคำแท้ เพราะช่วยตอบคำถามสำคัญ เช่น:
- กลุ่มลูกค้าหลักของเราจริงๆ อยู่โซนไหนของกรุงเทพฯ และต่างจังหวัด
- สาขาไหนมีลูกค้า High Value เยอะ แต่เราใส่โปรฯ ผิดกลุ่มอยู่
- ลูกค้าที่ซื้อออนไลน์บ่อย ไปเดินสาขาไหนในห้างบ่อยที่สุด
ทั้งหมดนี้ถูกแพ็กเป็น 4 โซลูชันหลัก ที่ออกแบบตรงกับ Pain Point ค้าปลีกโดยตรง
4 โซลูชันของ The Matter Suite ที่ค้าปลีกไทยควรรู้จัก
1. GeoMatter – เลือกทำเลและขยายสาขาแบบใช้ข้อมูลจริง
GeoMatter ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหา “เปิดสาขาผิดที่” โดยใช้ Location Intelligence ที่ละเอียดถึงระดับ “โซนในอาคาร” ไม่ใช่แค่จังหวัดหรือย่านกว้างๆ
GeoMatter ตอบโจทย์อะไรได้บ้าง
- วิเคราะห์ Footfall คนเดินผ่านหน้าโซนหรือหน้าร้านในแต่ละช่วงเวลา
- แยกประเภทคนที่เดินผ่าน: คนทำงาน, นักศึกษา, ครอบครัว, นักท่องเที่ยว ฯลฯ
- ประเมินศักยภาพยอดขายของทำเลก่อนตัดสินใจเปิดสาขา หรือย้ายสาขา
ตัวอย่างการใช้ในชีวิตจริง
- เชนคาเฟ่ต้องเลือกระหว่างโซนหน้าลิฟต์กับโซนติดทางเชื่อม BTS ในห้างเดียวกัน GeoMatter จะบอกได้ว่าโซนไหนมีคนกลุ่มพรีเมียมเดินผ่านเยอะกว่า และมีกำลังซื้อสูงกว่า
- แบรนด์แฟชั่นต้องตัดสินใจเปิดสาขาใหม่ในต่างจังหวัด สามารถดูได้ว่าเขตไหนมีลูกค้าที่เคยซื้อสินค้าในหมวดใกล้เคียง และมีกำลังซื้อสอดคล้องกับราคาสินค้า
ผลลัพธ์เชิงธุรกิจ คือธุรกิจลดความเสี่ยงการขยายสาขาพลาด ซึ่งเดิมมีโอกาสล้มเหลวประมาณ 55% ให้กลายเป็นการลงทุนที่คาดการณ์ได้มากขึ้น
2. MatterScoring – ยิงโปรไม่พลาดเป้า รู้ทั้งกำลังซื้อและความน่าจะซื้อ
ยิงโฆษณาให้คนที่ไม่มีงบซื้อ หรือเสนอโปรฯ ผ่อน 0% ให้คนที่ไม่ผ่านเครดิต คือการใช้เงินโฆษณาไปกับกลุ่มที่ไม่ใช่
MatterScoring ทำอะไรให้ค้าปลีกได้บ้าง
- Credit Scoring ประเมินความน่าเชื่อถือสำหรับสินเชื่อหรือการซื้อผ่อน
- Income Scoring ประมาณระดับรายได้และกำลังซื้อของลูกค้า
- Marketing Scoring ประเมินโอกาสตอบรับแคมเปญหรือโปรโมชัน
สำหรับธุรกิจค้าปลีกที่ขายสินค้าราคาสูง เช่น อิเล็กทรอนิกส์ เฟอร์นิเจอร์ หรือยานยนต์ MatterScoring ช่วยคัดแยก Lead คุณภาพ ให้เซลส์โฟกัสกลุ่มที่มีทั้งกำลังซื้อและความสนใจจริง ลดเวลาที่ต้องใช้กับลูกค้าที่ “ดูเล่นๆ” ลงไปเยอะมาก
ต่อยอดไปสู่ประสบการณ์ลูกค้า (Customer Experience)
- ลูกค้าที่มีคะแนน Marketing Scoring สูง อาจได้รับข้อเสนอพิเศษก่อน
- ลูกค้าที่กำลังซื้อสูง จะได้รับการแนะนำสินค้าระดับพรีเมียมที่เหมาะสม
- ปรับ Dynamic Pricing หรือ Personalised Offer ให้เหมาะกับกลุ่มแต่ละแบบ (ในเชิงกลยุทธ์และตามข้อกฎหมายที่เกี่ยวข้อง)
3. RetailMatter – ผู้ช่วยผู้จัดการร้านแบบ Real-time Insight
จุดแข็งของ RetailMatter คือทำให้ทีมหน้าร้านและทีมการตลาด “คุยกับข้อมูลได้” โดยไม่ต้องเป็น Data Scientist
ฟีเจอร์หลัก ๆ เช่น
- AI Categorization – ระบบจัดกลุ่มลูกค้าอัตโนมัติจากพฤติกรรม เช่น กลุ่มซื้อถี่แต่มูลค่าต่อบิลต่ำ, กลุ่มซื้อน้อยแต่ตะกร้าใหญ่, กลุ่มใกล้เลิกซื้อ ฯลฯ
- AI Talk – คุยกับข้อมูลด้วยภาษาคน เช่น พิมพ์ถามว่า “เดือนที่แล้วลูกค้ากรุงเทพฯ ซื้อหมวด Beauty ลดลงเท่าไหร่” แล้วให้ AI ดึงคำตอบออกมาให้เลย
สำหรับค้าปลีก นี่แปลว่า:
- ผู้จัดการสาขาไม่ต้องรอรายงานสิ้นเดือน สามารถเปิดหน้า RetailMatter แล้วรู้เลยว่าวันนี้ลูกค้ากลุ่มไหนหายไป หรือหมวดไหนโตผิดปกติ
- ทีม CRM ออกแคมเปญ Re-engagement ได้เร็วขึ้น เช่น เห็นว่าลูกค้ากลุ่ม Family หายไป 2 เดือนหลังเปิดเทอม ก็จัดโปรสำหรับครอบครัวช่วงหยุดยาวทันที
นี่คือแกนหลักของการใช้ AI เพื่อ ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า ให้ทันกับพฤติกรรมที่เปลี่ยนเร็วมาก โดยเฉพาะในยุคที่ลูกค้าช้อปทั้งหน้าร้านและออนไลน์สลับกันตลอดเวลา
4. PromoMatter – หยุดโปรโมชันเผางบ เริ่มโปรที่มีกำไรจริง
Budget โปรโมชันของค้าปลีกมักเป็นก้อนเงินใหญ่ที่ “รู้สึกว่าต้องทำ” แต่ไม่ค่อยมีใครรู้แบบชัดๆ ว่าโปรไหนกำไรจริง โปรไหนเผาเงินเพื่อยอดขายหลอกตา
PromoMatter ช่วยให้คุณ:
- วิเคราะห์โปรโมชันย้อนหลังว่าตัวไหนให้ ROI เท่าไหร่ กำไรแท้จริงหลังหักส่วนลดเป็นยังไง
- เชื่อมโยงข้อมูลโปรฯ กับยอดขายจริง แยกให้เห็นว่าลูกค้าซื้อเพิ่มเพราะโปร หรือแค่แยกยอดจากเดือนอื่นมา
- เปรียบเทียบกับแคมเปญคู่แข่งเพื่อดู “จังหวะ” ที่เหมาะสมในการออกโปรใหม่
ตัวอย่างการใช้ในร้านค้าปลีกไทย
- ซูเปอร์มาร์เก็ตอาจพบว่า โปร 1 แถม 1 ในวันธรรมดา ให้กำไรดีกว่าโปรลด 30% ช่วงเสาร์อาทิตย์ เพราะไม่ดึงยอดขายจากวันอื่นมากนัก
- แบรนด์แฟชั่นอาจพบว่า โปรลดเคลียร์สต็อกปลายเดือน ดีกว่าโปรลดกลางเดือน เพราะลูกค้าเงินเดือนออกแล้วมีแรงซื้อมากกว่า
ผลที่ได้คือ วิธีกำหนดโปรโมชันไม่ได้มาจาก “ความเคยชิน” แต่เกิดจากข้อมูลจริง ทำให้ลดสัดส่วนโปรฯ ROI ต่ำ 40–60% ลงได้อย่างมีนัยสำคัญ
Agentic AI + Human Intelligence: ทำไมต้องเดินไปด้วยกัน
แม้ The Matter Suite จะใช้ GenAI และ Agentic AI หนักมาก แต่ EGG Digital ย้ำชัดว่า Human Intelligence ยังเป็นจิ๊กซอว์สำคัญ
ผมเองเห็นด้วยเต็มๆ เพราะในร้านค้าปลีกจริง มีบริบทที่ AI มองไม่เห็น เช่น
- ความสัมพันธ์ระหว่างแบรนด์กับห้าง หรือแลนด์ลอร์ด
- ข้อจำกัดด้านบุคลากรในบางสาขา เปิดเพิ่มได้แต่ไม่มีคนดูแล
- กลยุทธ์แบรนด์ในระยะยาว อยากสร้างภาพลักษณ์กลุ่มไหน ให้เติบโตในภูมิภาคไหน
The Matter Suite จึงถูกออกแบบเป็น Co-pilot มากกว่าจะมาแทนทีมงาน
- โหมด Self-Serve: ให้ทีมการตลาด, ผู้จัดการสาขา, ทีม CRM ใช้ Dashboard และ AI Talk ได้เองทุกวัน
- โหมด Customizable + Team Support: สำหรับเคสที่ซับซ้อน เช่น ดีไซน์โมเดล Scoring พิเศษ หรือวางแผนขยายสาขาระดับประเทศ ก็ใช้ทีมที่ปรึกษาจาก EGG เข้าช่วยวิเคราะห์ร่วมกับทีมภายใน
มุมสำคัญคือ เมื่อให้ AI ทำงานวิเคราะห์ 70–80% งานที่ซ้ำซ้อน ทีมมนุษย์จะมีเวลามากขึ้นไปโฟกัสเรื่องที่สำคัญจริง เช่น กลยุทธ์ประสบการณ์ลูกค้า การออกแบบบริการในสาขา หรือการเทรนพนักงานหน้าเคาน์เตอร์
เชื่อมต่อกับกลยุทธ์ AI สำหรับค้าปลีก: จากข้อมูลสู่ประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้น
ในซีรีส์ “AI สำหรับธุรกิจค้าปลีกไทย: ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า” เราพูดถึงหลายเรื่อง ตั้งแต่การคาดการณ์ความต้องการสินค้า, ระบบแนะนำสินค้า (Recommendation), Dynamic Pricing, การบริหารสต็อกอัจฉริยะ ไปจนถึง Chatbot ภาษาไทย
The Matter Suite สามารถเป็น “ฐานข้อมูลและสมองกลาง” ให้ทั้งหมดนี้ได้ เช่น
- ใช้ GeoMatter + RetailMatter คาดการณ์สต็อกต่อสาขาได้แม่นขึ้น ลดปัญหาของขาด/ของล้น
- ใช้ MatterScoring ป้อนข้อมูลให้ Recommendation Engine รู้ว่าใครมีความเป็นไปได้ซื้อสินค้าราคาไหน ช่วยเสนอสินค้าที่เหมาะทั้งความสนใจและกำลังซื้อ
- ใช้ PromoMatter เชื่อมกับระบบ POS และ Loyalty Program เพื่อออกโปรฯ รายบุคคล เช่น ส่วนลดสินค้าเฉพาะหมวดที่ลูกค้าสนใจจริง
- เชื่อมกับ Chatbot ภาษาไทย ให้บอทแนะนำสาขาใกล้บ้านที่มีสต็อกสินค้า พร้อมโปรฯ ที่เหมาะกับลูกค้าแต่ละคน
เป้าหมายที่ EGG Digital วางไว้คือช่วยลูกค้า เพิ่มยอดขาย 3–6% และ ลดเวลาวิเคราะห์ข้อมูลลงประมาณ 3 เท่า ซึ่งสำหรับค้าปลีกที่มาร์จิ้นไม่สูง ตัวเลข 3–6% นี้มีผลกับกำไรปลายปีอย่างชัดเจนมาก
ถ้าคุณเป็นผู้บริหารค้าปลีกไทย วันนี้ควรเริ่มตรงไหน
ถ้าคุณอ่านมาถึงตรงนี้ แปลว่าคุณเริ่มรู้สึกเหมือนผมว่า “การมีแค่ Big Data โดยไม่มี Agentic AI และทีมที่ใช้ข้อมูลเป็น” มันไม่พอแล้วจริงๆ
ผมแนะนำให้เริ่มแบบนี้:
-
เช็กก่อนว่า ตอนนี้คุณใช้ Data แบบไหน
- ดูรายงานแค่ยอดขายรวม หรือมองลึกถึงกลุ่มลูกค้า, ทำเล, โปรฯ รายตัว
- มีใครในทีมที่ “คุยกับข้อมูล” เก่งพอจะเป็นเจ้าของโปรเจกต์ AI ไหม
-
เลือก Pain Point เดียวมาทำให้จบด้วย AI
เช่น ขยายสาขา, โปรโมชัน, การรักษาลูกค้าเก่า เลือกอย่างเดียว แล้วดูว่าฟีเจอร์ไหนของ The Matter Suite ตอบโจทย์ที่สุด -
ให้ทีมหน้าร้านมีส่วนร่วมตั้งแต่ต้น
เพราะคนที่เจอลูกค้าทุกวันคือคนที่รู้ว่า Insight ไหนใช้ได้จริง อย่าปล่อยให้โปรเจกต์ AI อยู่แค่ในห้องประชุมของทีมการตลาดหรือ IT -
ตั้งตัวชี้วัดชัดเจน
เช่น ลดสัดส่วนโปรฯ ที่ ROI ติดลบ, เพิ่ม Basket Size เฉลี่ย, ลดเวลาตัดสินใจเปิดสาขาใหม่ เปลี่ยน AI จากของเล่น เป็นเครื่องมือทำกำไร
โลกค้าปลีกไทยกำลังเข้าสู่เฟสใหม่ที่ ความแม่นยำ ชนะ ความรู้สึก แบรนด์ที่ใช้ Agentic AI และ Data 720 องศาได้ดีกว่า จะเข้าใจลูกค้ามากกว่า ออกประสบการณ์ที่ใช่กว่า และสุดท้ายก็จะชนะในตลาดที่แข่งขันดุเดือดขึ้นทุกปี
คำถามจริงๆ ที่ควรถามในปลายปี 2568 คือ:
คุณกำลัง “เก็บ Data ไว้ดูในรีพอร์ต” หรือ “ใช้ Data และ AI เพื่อขยับธุรกิจทั้งระบบ” กันแน่
ถ้าเป้าหมายปี 2569 ของคุณคือยอดขายที่โตอย่างยั่งยืนและประสบการณ์ลูกค้าที่เหนือกว่าคู่แข่ง เครื่องมืออย่าง The Matter Suite ก็ควรอยู่ในลิสต์การคุยของบอร์ดบริหารตั้งแต่ไตรมาสแรก ไม่ใช่แค่โปรเจกต์ทดลองเล็กๆ อีกต่อไป