IdeasLabs, AI และ Omakase Influencer สำหรับค้าปลีกไทย

AI สำหรับธุรกิจค้าปลีกไทย: ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า••By 3L3C

Influencer Marketing สำหรับค้าปลีกไทยยุคใหม่ ต้องจับคู่ AI, Data, Omakase Agency และรีวิวจากผู้ใช้จริง เพื่อได้ทั้งยอดขายและความน่าเชื่อถือ.

Influencer MarketingMarTech ไทยAI สำหรับค้าปลีกCustomer ExperienceNano Micro InfluencerSeeding ผู้ใช้จริง
Share:

Featured image for IdeasLabs, AI และ Omakase Influencer สำหรับค้าปลีกไทย

ทำไม Influencer ยุคนี้ถึงไม่พอแค่ยอดไลก์อีกต่อไป

ตัวเลขเดียวที่สะดุ้งทุกครั้งที่คุยกับเจ้าของแบรนด์ค้าปลีกคือ งบ Influencer หลักแสน–หลักล้าน แต่ยอดขายขึ้นไม่ถึง 5–10% หรือบางแคมเปญแทบไม่ขยับเลย แล้วคำถามจากผู้บริหารก็มาเต็ม ๆ ว่า “จ่ายไปแล้ว ได้ยอดขายจริงไหม?” และ “คนที่รีวิว ใช้ของจริงหรือเปล่า?”

นี่คือเหตุผลที่หลายแบรนด์เริ่มหันมามอง MarTech + AI เป็นเครื่องมือหลักในการทำ Influencer Marketing โดยเฉพาะในธุรกิจค้าปลีกไทย ที่ต้องแข่งกันทั้งราคา โปรโมชัน และประสบการณ์ลูกค้าในเวลาเดียวกัน

บทความนี้จะชวนดูเคสของ IdeasLabs ธุรกิจ MarTech สัญชาติไทยที่ปรับตัวจากเอเจนซี่สู่ Tech Company เต็มตัว ใช้แนวคิด “Omakase Influencer” และทีม Seeding จากผู้ใช้จริง ผสมกับ AI และ Data ให้แบรนด์ค้าปลีกวัดผลได้ทั้ง Awareness และ Conversion แบบจับต้องได้ พร้อมไอเดียว่าคุณจะเอาโมเดลนี้ไปต่อยอดในร้านค้าปลีกของตัวเองยังไง

โมเดล Omakase สำหรับ Influencer: ให้ “เชฟข้อมูล” ออกแบบแทนเรา

หัวใจของ IdeasLabs คือการยอมรับว่า เอเจนซี่แบบเดิมที่ “ซื้อ–ขาย Influencer” ตามความรู้สึก มันไม่ทันโจทย์ธุรกิจอีกต่อไป จึงแบ่งธุรกิจออกเป็น 3 ส่วน และส่วนแรกถูกออกแบบเป็น Agency Base แบบ Omakase

Omakase สำหรับ Influencer Marketing คืออะไรในมุมค้าปลีก?

คือการที่แบรนด์บอกเป้าหมายชัด ๆ เช่น

  • อยากผลักดันยอดขายสินค้ากลุ่มสกินแคร์ใน 30 วัน
  • อยากดัน Private Brand ในหมวดของกินในร้านสะดวกซื้อ
  • อยากปั้นสินค้าใหม่ให้คนจำภาพลักษณ์ได้

จากนั้น “เชฟ” ซึ่งก็คือทีมเอเจนซี่ที่มี Data, KOL, Media และ AI Analytics อยู่ในมือ จะเป็นคนออกแบบเมนูให้ทั้งหมด ตั้งแต่เลือกแพลตฟอร์ม เลือกประเภท Influencer ไปจนถึงจังหวะปล่อยคอนเทนต์และวิธีวัดผล

ถ้าเอาไปใช้ในบริบทค้าปลีก ผมว่ามี 3 จุดที่เห็นผลชัดเจน:

  1. ลดการเดาสุ่ม – ไม่ต้องนั่งเถียงกันว่าคนนี้ดัง คนนี้ไม่ดัง แต่ใช้ข้อมูลยอดขาย, กลุ่มลูกค้า, พฤติกรรมออนไลน์มาช่วยเลือกแทน
  2. วัดผลเชื่อมกับยอดขายได้ – โดยเฉพาะบนแพลตฟอร์มที่ผูกตะกร้าสินค้าและ Affiliate ได้ เช่น TikTok ทำให้เห็นว่า ใครทำยอดขายจริง ไม่ใช่แค่ยอดวิว
  3. ต่อยอดกับ AI แนะนำสินค้า (Recommendation) – ถ้าคุณมีระบบแนะนำสินค้าในเว็บหรือแอปอยู่แล้ว Data จากแคมเปญ Influencer สามารถเอาไปปรับโมเดลให้ฉลาดขึ้นได้ เช่น รู้ว่า Content แบบไหนดันให้ลูกค้าซื้อเพิ่มจาก 1 ชิ้นเป็น 3 ชิ้น

สำหรับเจ้าของธุรกิจ SME หรือค้าปลีกที่ยังไม่มีทีมการตลาดใหญ่ ๆ แนวคิด Omakase แบบนี้ช่วยประหยัดเวลาและลดความเสี่ยง เพราะคุณใช้ “ทีมเชฟข้อมูล” มาทำงานแทน แค่ต้องตั้ง KPI ให้ชัด และยอมรับการวัดผลแบบ Data-Driven จริง ๆ

จากเอเจนซี่สู่แพลตฟอร์ม: KOLNNEX, KOLAXY และโมเดล No Markup

สิ่งที่ทำให้ IdeasLabs น่าจับตามองสำหรับวงการค้าปลีกไทยคือ การไม่หยุดอยู่แค่เอเจนซี่ แต่สร้าง Technology & Platform ของตัวเองขึ้นมา

KOLNNEX และ KOLAXY: จากเชฟ Omakase สู่ “ร้านสะดวกซื้ออินฟลูเอนเซอร์”

ภาพที่เขาใช้เปรียบเทียบชัดมาก: Agency คือร้าน Omakase ส่วนแพลตฟอร์มคือ “ร้านสะดวกซื้อ” ที่มีชั้นวาง KOL ให้แบรนด์เลือกเองได้

  • KOLNNEX – แพลตฟอร์มช่วยบริหารจัดการ KOL ในเชิงระบบ เหมาะกับแคมเปญที่ต้องใช้ Data หนัก ๆ
  • KOLAXY (เปิดปี 2026) – ไฮไลต์คือโมเดล No Markup แบรนด์เห็นราคาที่ KOL ตั้งเอง 100% แพลตฟอร์มไม่บวกเพิ่ม

ทำไม No Markup ถึงสำคัญกับค้าปลีก?

เพราะค้าปลีกคือธุรกิจมาร์จินบาง ทุกบาทที่บวกเพิ่มในค่าคอมมิชชั่น หรือค่าตัว Influencer คือการกินกำไรที่ควรจะลงไปเพิ่มในโปรโมชันหรือประสบการณ์ลูกค้า แพลตฟอร์ม No Markup ทำให้คุณ:

  • คุมต้นทุนแคมเปญ Influencer ได้แม่นขึ้น
  • เปรียบเทียบราคา KOL ที่ระดับใกล้เคียงกันได้ง่ายขึ้น
  • วาง Budget แบบผูกกับยอดขายและ ROI ได้จริง

ถ้าคุณทำร้านออนไลน์บน Social Commerce หรือมีระบบ AI แนะนำสินค้าอยู่แล้ว การรู้ต้นทุน Influencer แบบโปร่งใสช่วยให้คุณออกแบบ Dynamic Pricing ได้ฉลาดขึ้น เช่น ปรับส่วนลดเฉพาะลูกค้าที่มาจาก Influencer กลุ่ม A เพื่อให้ ROI คงที่

SD Team: เปลี่ยน “หน้าม้า” ให้เป็น “ผู้ใช้จริง” ด้วย Data และ AI

ส่วนที่ผมมองว่าโหดสุดของโมเดล IdeasLabs คือการจัดการเรื่อง Seeding หรือที่คนวงการเรียกกันตรง ๆ ว่า “หน้าม้า”

คนไทยเฉียบมากเรื่องดูรีวิวปลอม เราเห็นประโยคซ้ำ ๆ ชมเวอร์เกินจริง หรือโปรไฟล์ไม่มีตัวตนจริง แบรนด์เลยเริ่มเสียเครดิตทุกครั้งที่รีวิวดูไม่จริงใจ

IdeasLabs เลยสร้าง SD Team (Seeding Team) ที่คัดคนทั่วไปมารีวิวแบบผู้ใช้งานจริง ไม่ใช่อวตาร โดยใช้ Data + AI Matchmaking ช่วยเลือกคนที่เหมาะกับสินค้า

ตัวอย่างเช่น

  • สินค้าผ้าอ้อมเด็ก → ระบบจะไปหา “คุณแม่ตัวจริง” ที่มีลูกในวัยใกล้เคียง
  • อาหารพร้อมทานราคาประหยัด → ยิงไปที่ “กลุ่มพนักงานโรงงาน” หรือ “นักศึกษา” ที่สนใจของกินสะดวก ราคาคุ้ม

สำหรับค้าปลีกไทย นี่คือทองคำถ้าใช้ให้เป็น

  1. รีวิวที่ Real สุด ๆ บนจุดขายสำคัญ

    • ให้ SD Team รีวิวประสบการณ์ซื้อของในสาขา ใส่รูปตะกร้าจริง ใบเสร็จจริง
    • ให้ลองใช้บริการเดลิเวอรี หรือ Click & Collect แล้วเล่าฟีดแบ็กจริง ๆ

  2. เจาะ Niche Market ที่โฆษณาทั่วไปเข้าไม่ถึง

    • ร้านขายอุปกรณ์ช่าง อาจให้คนทำงานโรงงานหรือช่างฟรีแลนซ์มาเล่าประสบการณ์จริง
    • ร้านขายอาหารสุขภาพ ให้กลุ่มคุณแม่หลังคลอด หรือคนออกกำลังกายมาเล่าเรื่องการปรับพฤติกรรม

  3. ผูกกับ AI Recommendation และ Chatbot ภาษาไทย

    • เอาข้อความรีวิวจริง (หลังลบข้อมูลส่วนบุคคล) ใส่เข้าไปเป็น Knowledge Base ของ Chatbot
    • เวลา Chatbot แนะนำสินค้า จะตอบด้วยภาษาที่ใกล้เคียงภาษาลูกค้า ไม่ใช่ภาษาโฆษณาแข็ง ๆ

ด้านรายได้ SD Team ก็ Win-Win: คนทั่วไปมีรายได้เสริมเฉลี่ย 4,000–6,000 บาท/เดือน โดยเฉพาะกลุ่มพนักงานโรงงานที่เงินเดือนหมื่นต้น ๆ ตัวเลขนี้ช่วยคุณภาพชีวิตได้จริง แถมแบรนด์ได้รีวิวที่สะอาดและน่าเชื่อถือกว่าเดิมมาก

สื่อของตัวเอง + Influencer + AI: สามเหลี่ยมทองของค้าปลีก

นอกจากเป็นเอเจนซี่และแพลตฟอร์มแล้ว IdeasLabs ยังสร้าง Publisher Network ของตัวเอง เช่น

  • ProHub – เพจโปรโมชัน สายลดราคา คนตามกว่า 5 ล้านคน
  • เลือกซื้อเก่ง – เพจรีวิวสินค้าแบบเจาะลึก คุณภาพ ส่วนผสม รายละเอียดต่าง ๆ
  • Cafe Story X ติดเล่า, ป้ายเหลือง – เน้นไลฟ์สไตล์และ Real-time Content

โมเดลเนื้อหาที่เขาวางไว้ ผมมองว่าเอามาปรับใช้กับค้าปลีกได้ตรงมาก:

  1. Promotion Content – บอกโปรเด็ด ลดแลกแจกแถม เหมาะกับลูกค้าที่พร้อมซื้ออยู่แล้ว
  2. Product Deep Dive – เจาะลึกตัวสินค้า เช่น วัตถุดิบ ออริจิน สายเฮลท์ตี้ สายออร์แกนิก
  3. Emotional / Lifestyle Content – สร้างบรรยากาศให้อยากไปที่ร้าน หรืออยากลองสินค้าในบริบทชีวิตจริง

สำหรับธุรกิจค้าปลีกไทย ถ้าคุณมีทั้ง สื่อของตัวเอง (Owned Media) + Influencer ที่ตรงกลุ่ม + AI ที่รู้จักลูกค้า คุณจะทำอะไรได้มากกว่าการ “ยิงโฆษณาทั่วไป” เยอะมาก เช่น

  • ใช้ AI วิเคราะห์ Data ว่ากลุ่มไหนชอบดูคอนเทนต์แบบโปรโมชัน กลุ่มไหนชอบแบบรีวิวเจาะลึก แล้วส่งคอนเทนต์ให้เหมาะกับแต่ละคนแบบ Personalization
  • ผูกระบบแนะนำสินค้า (Recommendation Engine) กับพฤติกรรมการอ่านและดูคลิปของลูกค้า เช่น ลูกค้าที่ดูคลิปกาแฟพิเศษบ่อย ๆ เวลามาในแอป จะถูกแนะนำเมล็ดกาแฟหรืออุปกรณ์เพิ่มเติม
  • ใช้ Chatbot ภาษาไทยดึงรีวิวจริงจาก SD Team หรือสื่อของตัวเองมาตอบคำถาม เช่น “ครีมตัวนี้เหมาะกับคนผิวแพ้ง่ายไหม?” Chatbot สามารถยกตัวอย่างรีวิวลูกค้าจริงมาเสริมความมั่นใจได้

นี่คือการยกระดับประสบการณ์ลูกค้าจาก “แค่เห็นโฆษณา” ไปสู่ “รู้สึกเชื่อ และกล้าลองซื้อ”

ภูมิทัศน์ Influencer 2568: TikTok, Nano-Micro และ Conversion จริง

จาก Data ที่ IdeasLabs ใช้ทำงาน มุมมองต่อ Influencer Marketing ในปี 2568 เปลี่ยนไปไกลจากภาพเดิมมาก โดยเฉพาะสำหรับธุรกิจค้าปลีกที่ต้องเอายอดขายจริงเป็นหลัก

ประเด็นหลักมี 3 ข้อที่คุณควรรู้:

  1. TikTok คือพระเอกของ Nano-Micro Influencer
    ลูกค้าแบรนด์กว่า 50–60% ขอ TikTok เป็นแพลตฟอร์มหลัก เพราะวัดยอดขายผ่านระบบตะกร้าและ Affiliate ได้ตรง ๆ นั่นหมายความว่า ร้านค้าปลีกที่ยังไม่คิดเรื่อง TikTok Shop หรือ Live ขายของ รอช้าแทบทุกมิติ

  2. YouTube เป็นของแพงและปั้นยาก
    ถ้างบจำกัด YouTube มักจะถูกจัดไว้ท้าย ๆ เพราะค่าผลิตและค่าตัว Influencer สูง แถมการปั้นหน้าใหม่ให้เกิดต้องใช้เวลาและ Resource เยอะมาก ร้านค้าปลีกส่วนใหญ่ควรใช้ YouTube แบบเฉพาะกิจ หรือใช้กับคอนเทนต์ที่ลงทุนสูงจริง ๆ เช่น แคมเปญใหญ่ประจำปี

  3. Nano-Micro กำลังแย่งพื้นที่จาก Macro
    แบรนด์ระดับโลกอย่าง Nike หรือ Adidas เองยังโดนผู้เล่น Niche ที่ใช้ Nano-Micro Influencer แทรกตลาดได้ เพราะกลุ่มเล็ก ๆ มักเชื่อคนใกล้ตัวมากกว่าคนดัง

สำหรับธุรกิจค้าปลีกไทย ผมแนะนำแนวทางปฏิบัติง่าย ๆ:

  • แบ่งงบ Influencer ออกเป็น 3 กระปุก: Awareness (Macro/Creator ใหญ่), Conversion (Nano-Micro บน TikTok/IG), Review จากผู้ใช้จริง (SD Team หรือ Customer Review Program ของตัวเอง)
  • วางระบบติดตามผลแบบชัดเจน
    • ใช้ UTM, Affiliate, หรือรหัสส่วนลดแยกตาม Influencer
    • ผูกข้อมูลกับระบบหน้าร้าน / POS หรือแพลตฟอร์ม E-commerce เท่าที่ทำได้
  • ใช้ AI มาช่วยจัดกลุ่ม Influencer ตามผลงานจริง: ใครปิดการขายเก่ง, ใครเก่งเรื่องสร้างรีวิวระยะยาว, ใครเหมาะกับสินค้าใหม่

ถ้าแบรนด์ของคุณยังใช้เมตริก “ยอดไลก์ ยอดวิว” เป็นตัวตัดสินหลัก คุณกำลังเสียเปรียบคู่แข่งที่วัดผลแบบ Conversion และต่อยอด Data เข้ากับระบบ AI ของตัวเอง

จาก MarTech สัญชาติไทย สู่การยกระดับประสบการณ์ลูกค้าค้าปลีก

สิ่งที่ IdeasLabs ทำ ไม่ได้แค่เป็นกรณีศึกษาของเอเจนซี่ที่เปลี่ยนตัวเองเป็น Tech Company แต่สะท้อนภาพใหญ่ของอุตสาหกรรมการตลาดไทยว่า Data, AI และ Influencer Marketing เริ่มหลอมรวมกันเป็นโครงหลักของธุรกิจค้าปลีกยุคใหม่แล้ว

ผมมองว่า สำหรับเจ้าของธุรกิจค้าปลีกไทย ถ้าจะเริ่มวันนี้ มี 4 ขั้นที่ทำได้เลย:

  1. เริ่มเก็บ Data ให้เชื่อมกับการขายจริง – ไม่ว่าจะผ่าน POS, E-commerce หรือ Social Commerce แล้วค่อยคิดต่อว่าจะใช้ AI วิเคราะห์อะไรได้บ้าง
  2. ทบทวนกลยุทธ์ Influencer – ลดการหว่านเงินกับ Macro ที่วัดยอดขายไม่ได้ หันมาใช้ Nano-Micro + ผู้ใช้จริง + แพลตฟอร์มที่ Tracking ยอดขายได้ชัด
  3. ใช้รีวิวจริงเป็นทรัพยากร AI – ป้อนรีวิวลูกค้าเข้าไปเป็นฐานความรู้ของ Chatbot ภาษาไทย และระบบแนะนำสินค้า ช่วยให้การตอบคำถามลูกค้าน่าเชื่อถือขึ้นมาก
  4. คิดแบบ Omakase เมื่อร่วมงานกับเอเจนซี่หรือ MarTech – อย่ายึดติดว่า “ต้องใช้คนนี้ แบรนด์คู่แข่งใช้แล้วดังดี” แต่ให้โจทย์ที่ชัดและขอให้เขาออกแบบแคมเปญบนฐาน Data

ตลาด Influencer Marketing ไทยปี 2568 ถูกประเมินมูลค่าราว 5,000 ล้านบาท แต่ผู้เล่นที่ได้ประโยชน์จริงจะไม่ใช่คนที่เสียงดังที่สุดในโลกออนไลน์ จะเป็นคนที่ใช้ Data + AI + ความจริงใจของผู้ใช้จริง ประกอบกันเป็นประสบการณ์ลูกค้าที่รู้สึก “ใช่” ทั้งก่อนซื้อ ระหว่างซื้อ และหลังซื้อ

คำถามคือ ร้านค้าปลีกของคุณจะอยู่ฝั่งไหนบนเส้นนี้ — ฝั่งที่ยังใช้งบ Influencer แบบเดา ๆ หรือฝั่งที่เอา Influencer, MarTech และ AI มาเป็นระบบเดียวกันที่ขับเคลื่อนยอดขายและสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าในระยะยาว