เจาะ The Matter Suite: Agentic AI สำหรับค้าปลีกไทย

AI สำหรับธุรกิจค้าปลีกไทย: ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า••By 3L3C

ค้าปลีกไทยมี Big Data แต่ยังใช้ไม่คุ้ม เจาะ The Matter Suite ของ EGG Digital ที่ใช้ Agentic AI + ข้อมูล 720 องศา แก้เกมโปรโมชัน ขยายสาขา และ CX.

AI สำหรับค้าปลีกไทยAgentic AIData Analytics รีเทลEGG DigitalMarTech 2026โปรโมชันค้าปลีกDigital Transformation SME
Share:

เจาะ The Matter Suite: Agentic AI สำหรับค้าปลีกไทย ใช้ Data ให้ทำงานแทนคน

ปี 2025 ธุรกิจค้าปลีกไทยเสียเงินไปกับโปรโมชันที่ ROI ต่ำกว่าเป้าอยู่ราว 40–60% และการขยายสาขาใหม่พลาดเป้าถึง กว่า 50% ทั้งที่ทุกคนก็ประกาศตัวว่าเป็น “Data-Driven” กันหมด นี่คือสัญญาณชัดๆ ว่าเรา มี Data เยอะ แต่ใช้ไม่เป็นประโยชน์พอ

สำหรับซีรีส์ “AI สำหรับธุรกิจค้าปลีกไทย: ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า” บทความนี้จะโฟกัสว่าทำไม Big Data อย่างเดียวไม่พออีกต่อไป และอะไรคือบทบาทของ Agentic AI + ข้อมูล 720 องศา ที่ EGG Digital เพิ่งเปิดตัวในชื่อ “The Matter Suite” ซึ่งออกแบบมาเพื่อธุรกิจค้าปลีกไทยโดยเฉพาะ

ถ้าคุณกำลังเจอปัญหาโปรโมชันขาดทุน ยิงโฆษณาแล้วแป๊ก หรือขยายสาขาแล้วทราฟฟิกไม่เข้า บทความนี้จะช่วยให้เห็นภาพว่า AI ที่ฉลาดขึ้น + Data ที่ครบกว่า สามารถพลิกเกมให้ค้าปลีกไทยได้ยังไง และสำคัญกว่านั้นคือ SME ไทยจะเริ่มต้นใช้อย่างเป็นขั้นเป็นตอนแบบไม่หลงกับศัพท์เทคนิคได้ยังไง

จาก Big Data สู่ Agentic AI: ทำไมค้าปลีกไทยยัง “ใช้ Data ไม่คุ้ม”

หัวใจของปัญหาไม่ใช่แค่ “มีหรือไม่มี Data” แต่คือ Data พร้อมแค่ไหน และมี AI แบบไหนมาช่วยคิดแทน

จากข้อมูลภายในงานเปิดตัว The Matter Suite มีตัวเลขหนึ่งที่สะดุดตา:

  • 60% ของโปรเจกต์ AI ล้มเหลว ไม่ใช่เพราะ AI แย่ แต่เพราะ ข้อมูลไม่พร้อม
  • แม้องค์กรจำนวนหนึ่งเริ่มทดลองใช้ Agentic AI (AI ที่วางแผน ตัดสินใจ และลงมือทำแทนคนได้ในระดับหนึ่ง) แต่ กว่า 40% ยังติดอยู่ที่เฟสทดลอง เพราะขาดทั้ง Data ที่ดีและคนที่เข้าใจบริบทธุรกิจ

สำหรับค้าปลีก ตัวเลขก็แรงไม่แพ้กัน:

  • 45% ของผู้ประกอบการค้าปลีก ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่น้อยมาก
  • 40–60% ของโปรโมชันที่คาดว่าจะ “ปัง” ให้ ROI ต่ำกว่าที่คาดหวัง
  • 55% ของการตัดสินใจเปิดสาขาใหม่ ไม่เข้าเป้า

นี่สะท้อนชัดว่า Big Data อย่างเดียวไม่รอด เพราะถ้า Data กระจัดกระจาย ระบุไม่ตรงตัวลูกค้า หรือมองได้แค่มุมเดียว มันก็กลายเป็นเพียง “ตัวเลขในรีพอร์ต” ไม่ได้กลายเป็นยอดขายจริง หรือประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้น

AI สำหรับค้าปลีกยุคใหม่ต้องเป็น Agentic AI + Smart Data ที่แปลง Insight ให้กลายเป็น Action ได้จริง

และนี่คือช่องว่างที่ The Matter Suite พยายามเข้ามาเติมเต็ม

The Matter Suite คืออะไร? จาก 55M Telco + 22M Retail สู่มุมมอง 720 องศา

จุดแข็งที่สุดของ The Matter Suite ไม่ใช่แค่ “มี AI” แต่คือ ฐานข้อมูลที่ผสม Telco Data กับ Retail Data เข้าด้วยกันแบบลึกมาก จนเกิดมุมมอง 720 องศาเหนือกว่าการรู้จักลูกค้าแบบ 360 องศาทั่วไป

ฐานข้อมูล 720 องศา: รู้ทั้งตัวตนและบริบทชีวิตลูกค้า

สมการของ EGG Digital คือ:

55M Telco + 22M Retail = 720 Insights

อธิบายง่ายๆ คือ

  • 55 ล้านเลขหมายจากฝั่งโทรคมนาคม (Telco Data) ช่วยตอบว่า ลูกค้าคนนี้คือใคร อยู่แถวไหน ใช้มือถือแบบไหน พฤติกรรมออนไลน์คร่าวๆ เป็นยังไง
  • 22 ล้านโปรไฟล์การช้อปในระบบค้าปลีก (Retail Data) ช่วยตอบว่า เขาซื้ออะไร เท่าไร บ่อยแค่ไหน ซื้อช่องทางไหน โปรโมชั่นแบบไหนที่ตอบสนอง

รวมกันแล้วไม่ได้แค่เห็นว่า “ลูกค้าคือใคร” (360 องศาแรก) แต่ยังเห็น บริบทการใช้ชีวิต + ไลฟ์สไตล์ + พฤติกรรมเดินห้างและใช้จ่ายจริง (อีก 360 องศา รวมเป็น 720 องศา)

สำหรับธุรกิจค้าปลีก เรื่องนี้สำคัญมาก เพราะการใช้ AI แนะนำสินค้า (recommendation), Dynamic Pricing, ระบบสมาชิก หรือการทำแคมเปญแบบ segment ละเอียดๆ มันต้องอาศัย ข้อมูลพฤติกรรมทั้งออนไลน์และออฟไลน์ มาผสมกัน ไม่ใช่ดูอย่างใดอย่างหนึ่ง

4 โซลูชันหลักของ The Matter Suite: แก้ Pain Point รีเทลแบบตรงจุด

The Matter Suite ไม่ได้เป็นแค่ Dashboard สวยๆ แต่ใช้ EGG AI Agent ซึ่งเป็น Agentic AI เข้ามาคิด วิเคราะห์ และเสนอแนะนำเหมือนมี Data Scientist ส่วนตัว แยกเป็น 4 โซลูชันที่ตอบโจทย์ค้าปลีกชัดเจน

1. GeoMatter: ทำเลไหนคุ้ม เปิดแล้วไม่เจ๊ง

สำหรับค้าปลีกไทยโดยเฉพาะ SME การตัดสินใจเปิดสาขาใหม่คือเดิมพันใหญ่ ถ้าพลาดอาจกระทบกระแสเงินสดเป็นปีๆ

GeoMatter ออกแบบมาช่วยตอบคำถามว่า “ควรเปิดที่ไหน อย่างไร และสาขาปัจจุบันศักยภาพเท่าไร”

จุดเด่นของ GeoMatter

  • ใช้ Location Intelligence วิเคราะห์ทำเลตั้งแต่ระดับย่าน ไปจนถึง โซนในอาคาร เช่น ชั้น 1 ติดทางเข้าห้าง vs ชั้น 4 โซนลึก
  • วิเคราะห์ พฤติกรรมคนเดินผ่าน (Footfall) ไม่ใช่แค่นับจำนวน แต่ดู “คุณภาพ” ของคนที่เดิน เช่น กลุ่มรายได้ ไลฟ์สไตล์ ความถี่ในการมาแถวนั้น
  • ผสานข้อมูล Telco + Retail ทำให้รู้ว่า “คนที่เดินผ่าน” ใกล้เคียงกับลูกค้ากลุ่มเป้าหมายเรามากแค่ไหน

ประโยชน์สำหรับค้าปลีกไทย

  • ลดโอกาสเปิดสาขาผิดที่ (ที่งานระบุว่า 55% ของเคสขยายสาขาไม่เข้าเป้า)
  • รีดีไซน์สาขาเดิมได้ เช่น ย้ายโซนสินค้า ย้ายหน้าร้านไปโซนที่ Footfall ดีกว่า
  • วางแผนเปิด Pop-up Store หรือบูธชั่วคราวในช่วงเทศกาลปีใหม่ สงกรานต์ หรือ 11.11/12.12 โดยอิง Data จริง ไม่ใช่ “ความรู้สึก”

สำหรับ SME ที่อยากเริ่มง่ายๆ คุณอาจเริ่มจากถามตัวเองว่า:

  • ทำเลที่ขายดีตอนนี้มีอะไรเหมือนกันบ้าง? (ย่านที่พัก/ย่านออฟฟิศ/ย่านท่องเที่ยว)
  • สาขาที่แย่ มี pattern เดียวกันไหม? ถ้ารู้ pattern นี้เร็วขึ้น คุณจะกล้าปิด/ย้ายสาขาเร็วขึ้นแค่ไหน

GeoMatter ช่วยตอบคำถามเหล่านี้แบบใช้ Data มากกว่าความเคยชิน

2. MatterScoring: ยิงโปรให้คน “มีกำลังซื้อ” จริง

หนึ่งในปัญหาคลาสสิกของการทำโปรโมชันและแคมเปญ AI recommendation ในค้าปลีกคือ ยิงข้อเสนอไปหาคนที่ไม่มีเงินซื้อ หรือไม่สนใจอยู่แล้ว ทำให้เปลืองงบโฆษณาและส่วนลดโดยไม่จำเป็น

MatterScoring เน้นการให้คะแนนลูกค้า (Scoring) หลายมิติ เพื่อตอบว่า “คนนี้คุ้มค่าที่จะยิงแคมเปญหาไหม และควรยื่นข้อเสนออะไร”

ประเภท Scoring ที่น่าสนใจ เช่น

  • Credit Scoring – ประเมินความน่าเชื่อถือ โดยเฉพาะธุรกิจที่มีผ่อนชำระ เช่น เครื่องใช้ไฟฟ้า เฟอร์นิเจอร์ แฟชั่นผ่อน 0%
  • Income Scoring – คาดการณ์ศักยภาพรายได้ เพื่อไม่เสนอสินค้าราคาแพงเกินกำลัง หรือในทางกลับกัน ก็ไม่เสนอแต่ของถูกให้ลูกค้ากำลังซื้อสูง
  • Marketing Scoring – ให้คะแนนความน่าจะสนใจสินค้าหรือโปรโมชันบางประเภท เพื่อจัดลำดับความสำคัญเวลารีมาร์เก็ตติ้ง

ประโยชน์สำหรับค้าปลีกและสถาบันการเงิน

  • คัด Lead คุณภาพสูงสำหรับสินเชื่อส่วนบุคคล บัตรเครดิต หรือสินค้าผ่อน
  • ออกแบบแคมเปญ Dynamic Pricing หรือโปรโมชันเฉพาะบุคคล (Personalized Offer) บนฐานความสามารถในการจ่ายจริง
  • ปิดรูรั่ว “ส่วนลดเกินจำเป็น” เช่น ให้ส่วนลดแรงมากกับลูกค้าที่จริงๆ ก็จะซื้ออยู่แล้วแม้ไม่ลดเยอะขนาดนั้น

นี่เชื่อมกับหัวข้อใหญ่ในซีรีส์ของเราเรื่อง Dynamic Pricing และระบบแนะนำสินค้า (recommendation) เพราะถ้าไม่มี Scoring แบบลึก ข้อเสนอที่ AI ส่งออกไปก็ยังเป็นแค่ Mass Offer ที่หว่านกว้าง ไม่ได้ใช้ Data อย่างฉลาดจริงๆ

3. RetailMatter: ผู้ช่วยผู้จัดการร้านแบบ Real-time

ในโลกค้าปลีก ลูกค้าเปลี่ยนเร็วมาก พฤติกรรมเมื่อ 3 เดือนก่อนอาจใช้ไม่ได้กับเดือนนี้ โดยเฉพาะช่วงปลายปีอย่างพฤศจิกายน–ธันวาคม ที่มีทั้ง Singles’ Day, Black Friday, 12.12 และปีใหม่

RetailMatter ถูกออกแบบมาให้ “คนหน้าร้านใช้ได้จริง” แบบ Self-Serve ไม่ต้องเป็น Data Scientist ก็ถามคำถามกับ Data ได้

ฟีเจอร์หลักที่น่าสนใจ:

  • AI Categorization – ให้ AI ช่วยจัดกลุ่มลูกค้าอัตโนมัติ เช่น แม่ลูกอ่อน คนทำงานออฟฟิศสายฟินเทค นักเรียน-นักศึกษา สายท่องเที่ยว ฯลฯ จากพฤติกรรมการซื้อจริง
  • AI Talk – พูดง่ายๆ คือคุยกับ Data ได้ในภาษาคน เช่น “เดือนนี้ลูกค้ากลุ่มไหนหยุดซื้อไปเยอะสุด” หรือ “โปรโมชันไหนดึงลูกค้าใหม่เข้ามาได้มากสุด”

สำหรับผู้จัดการร้าน/Marketing Manager สิ่งที่เปลี่ยนไปคือ

  • ไม่ต้องรอรีพอร์ตปลายเดือนค่อยรู้ว่าแคมเปญพลาดแล้ว แก้ไม่ทัน
  • สามารถปรับการจัดสินค้า หน้าร้าน หรือ Cross-sell บนแคชเชียร์ได้แทบ Real-time
  • เชื่อมต่อกับระบบ CRM / Point-of-Sale / ระบบสมาชิก เพื่อออกแบบ Journey ลูกค้าตั้งแต่เข้าห้างจนจบการซื้อ

ถ้าคุณทำร้านแฟชั่น SME ซัก 5–10 สาขา คุณอาจใช้ RetailMatter เพื่อดูได้เลยว่า:

  • ลูกค้าที่ซื้อบ่อยใน Q2 หายไปเท่าไรใน Q3–Q4
  • กลุ่มไหนมีโอกาสกลับมา ถ้าใช้คูปอง หรือส่งแคมเปญแนะนำสินค้าใหม่

นี่คือพื้นฐานของการยกระดับ ประสบการณ์ลูกค้า (Customer Experience) ด้วย AI ที่เชื่อมโยงกับหัวข้อใหญ่ของซีรีส์เราโดยตรง

4. PromoMatter: เลิกเผาเงินกับโปรโมชันที่ไม่ทำกำไร

โปรโมชันคือหลุมดำงบประมาณที่หลายแบรนด์ไม่กล้าส่อง เพราะรู้แค่ว่า “ยอดขายขึ้น” แต่ไม่รู้ว่ากำไรหายไปแค่ไหน

PromoMatter ถูกออกแบบมาเป็น “เครื่องคิดกำไรโปรโมชันแบบละเอียด” ไม่ใช่แค่วัดยอดขาย แต่เชื่อมกับต้นทุนและพฤติกรรมลูกค้าแบบลึก

สิ่งที่ PromoMatter ช่วยได้ เช่น

  • เจาะว่าโปรไหน เพิ่มยอดแต่กินกำไร กับโปรไหนทั้ง ดึงลูกค้าใหม่ + กระตุ้นลูกค้าเดิม แบบยังมีกำไร
  • เปรียบเทียบแคมเปญกับคู่แข่งในตลาดเดียวกัน เพื่อดูว่าเรา “ลดแรงเกินจำเป็น” แค่ไหน
  • วิเคราะห์ผลกระทบต่อสต็อก เช่น โปรไหนทำให้เกิด Dead Stock หลังจบแคมเปญ

สำหรับธุรกิจค้าปลีกไทยที่กำลังทำ AI สำหรับ Dynamic Pricing หรือระบบคูปองในแอป ถ้าไม่มีเลเยอร์วิเคราะห์ระดับนี้ งบโปรโมชันจะบานไม่รู้ตัว และลูกค้าอาจชินกับการ “รอโปรแรงเท่านั้นค่อยซื้อ” ซึ่งระยะยาวไม่ดีต่อแบรนด์เลย

เป้าหมายที่ EGG Digital วางไว้คือช่วยลูกค้าธุรกิจให้ ยอดขายโต 3–6% และ เวลาวิเคราะห์ข้อมูลลดลง 3 เท่า ถ้ามองจากประสบการณ์ทำงาน Analytics จริง ตัวเลขนี้ถือว่าอยู่ในโซนที่ “ทำได้ถ้าองค์กรยอมเปลี่ยนวิธีคิดและวิธีทำงานกับ Data” ไม่ใช่ตัวเลขฝันลอยๆ

Human Intelligence ยังสำคัญ: AI เป็น Co‑pilot ไม่ใช่หัวหน้า

แม้ GenAI และ Agentic AI จะเก่งขึ้นมาก แต่ EGG Digital ก็ย้ำชัดว่า Human Intelligence ยังเป็นจิ๊กซอว์สำคัญ โดยเฉพาะในบริบทไทยที่วัฒนธรรม ลูกเล่นทางการตลาด และสภาพเศรษฐกิจซับซ้อนกว่าที่ AI จะเข้าใจเองทั้งหมด

ข้อมูลในงานระบุว่า 75% ของงาน Analytics ในอนาคตจะถูกขับเคลื่อนด้วย GenAI แต่การตีความว่า “ตัวเลขแบบนี้ควรเดินเกมธุรกิจแบบไหน” ยังต้องพึ่งคนอยู่ดี

The Matter Suite จึงออกแบบมาในบทบาทของ “Co‑pilot” ไม่ใช่ “Auto‑pilot” คือ

  • มีโหมด Self-Serve ให้ทีมการตลาด/ทีมหน้าร้านใช้เองได้
  • มีโหมด Customizable + ทีมผู้เชี่ยวชาญ ของ EGG Digital มาช่วยออกแบบ Use Case ให้เหมาะกับธุรกิจไทยแต่ละประเภท

สำหรับ SME ที่กำลังสนใจ AI สิ่งที่ควรโฟกัสไม่ใช่แค่ว่า “AI ทำอะไรได้บ้าง” แต่คือ

  1. ทีมคุณพร้อมแค่ไหนที่จะใช้ Insight ตัดสินใจจริง ไม่ใช่แค่ดูแล้วจบ
  2. ข้อมูลคุณสะอาดและเชื่อมกันดีพอหรือยัง ระหว่าง POS, ระบบสมาชิก, Online Store, Social Commerce
  3. คุณมีคนที่เข้าใจทั้งธุรกิจและ Data พอที่จะถาม AI ให้ถูกคำถามหรือยัง

AI ทำให้หลายอย่างง่ายขึ้น แต่ถ้า Human Intelligence ไม่พร้อม AI ก็กลายเป็นแค่ของเล่นราคาแพงได้เหมือนกัน

แล้วค้าปลีกไทยควรเริ่มยังไงกับ Agentic AI & 720° Data?

ถ้าจะมอง The Matter Suite ในมุมคนทำธุรกิจ สิ่งที่น่าสนใจคือมัน ต่อยอดจากสิ่งที่ค้าปลีกไทยมีอยู่แล้ว ไม่ได้บังคับให้เริ่มจากศูนย์ เพียงแต่ต้องจัดลำดับขั้นให้ดี

แนวทางเริ่มต้นแบบเป็นขั้นสำหรับ SME / รีเทลไทย

  1. เช็กก่อนว่ามี Data อะไรอยู่แล้ว
    ระบบ POS, CRM, สต็อก, ข้อมูลสมาชิก, ข้อมูลจาก Line OA ทั้งหมดนี้คือทองคำดิบ รวบรวมให้อยู่ในที่เดียวกันก่อน

  2. เลือก Pain Point เดียวที่อยากแก้
    เช่น ตอนนี้โปรโมชันขาดทุนหนัก ก็เริ่มจาก PromoMatter ถ้ากำลังจะขยายสาขา ก็เริ่มจาก GeoMatter อย่าพยายามทำทุกอย่างพร้อมกัน

  3. วัดผลแบบชัดๆ เป็นตัวเลข
    เช่น ตั้งเป้าว่า “ทดลองใช้ 3 เดือน ต้องลดงบโปรโมชันที่ไม่ทำกำไรได้ 15%” หรือ “ยอดขายสาขาใหม่ต้องไม่ต่ำกว่า benchmark เดิม 10%”

  4. ให้ทีมได้ลองใช้จริง ไม่ใช่แค่ฝ่ายไอที
    ผู้จัดการร้าน ฝ่ายการตลาด ฝ่ายสินค้าต้องได้ใช้ Dashboard/AI Talk ด้วยตัวเอง แล้ว Feedback ว่า Insight แบบไหนช่วยตัดสินใจได้จริง

ถ้าทำครบทั้ง 4 ข้อนี้ คุณจะเริ่มเห็นว่าการใช้ AI และ Data ไม่ได้เป็นเรื่องไกลตัวสำหรับ SME ไทยเลย แถมยังเชื่อมกับแผน Digital Transformation ขององค์กรแบบจับต้องได้มากกว่าการซื้อระบบแพงๆ แล้วไม่มีคนใช้

ปิดท้าย: อนาคตค้าปลีกไทยคือความแม่นยำ ไม่ใช่แค่ความดัง

ทิศทางที่ The Matter Suite วางไว้สอดคล้องกับแนวโน้ม MarTech ปี 2026 ชัดเจนมาก คือเรากำลังผ่านพ้นยุค “มี Big Data แล้วภูมิใจ” ไปสู่ยุค “ใช้ Smart Data + Agentic AI ให้เกิดยอดขายจริงและประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้น”

สำหรับซีรีส์ “AI สำหรับธุรกิจค้าปลีกไทย: ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า” บทบาทของโซลูชันแบบ The Matter Suite คือเป็น โครงสร้างพื้นฐานด้าน Data & AI ที่ทำให้สิ่งต่างๆ ที่เราคุยกันบ่อยอย่าง

  • ระบบแนะนำสินค้าอัจฉริยะ
  • การคาดการณ์ความต้องการและบริหารสต็อก
  • Dynamic Pricing และโปรโมชันเฉพาะบุคคล
  • Chatbot ภาษาไทยที่เข้าใจบริบทลูกค้า

ไม่ใช่แค่ไอเดียบนสไลด์ แต่เป็นสิ่งที่ร้านค้าปลีกไทยทุกขนาดทำได้จริง

คำถามที่เจ้าของกิจการและผู้บริหารควรถามตัวเองในช่วงปลายปี 2025 ก่อนก้าวสู่ปี 2026 คือ:

วันนี้คุณใช้ Data เพื่อ “ดูย้อนหลัง” หรือใช้เพื่อ “ตัดสินใจล่วงหน้า” แล้ว?

ถ้าคำตอบยังเป็นแบบแรก นี่อาจเป็นจังหวะดีที่จะเริ่มคุยเรื่อง Agentic AI และ Data 720 องศาอย่างจริงจัง เพื่อให้ปี 2026 ไม่ใช่อีกหนึ่งปีที่งบโปรโมชันและการขยายสาขาเป็นแค่การลองผิดลองถูก แต่เป็นปีที่ AI ทำงานหนักแทนคุณ และทีมของคุณใช้เวลาไปกับการออกแบบประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้นจริงๆ