โมเดล Omakase + AI ของ IdeasLabs คือบทเรียนสำคัญให้ธุรกิจประกันภัยไทยออกแบบ Influencer, Seeding และสื่อของตัวเองให้วัดยอดขายได้จริง
อินฟลูเอนเซอร์ 5,000 ล้าน กับบทเรียนตรงสำหรับธุรกิจประกัน
งบโฆษณาอินฟลูเอนเซอร์ในไทยปี 2568 ถูกประเมินว่าแตะราว 5,000 ล้านบาท แต่ถามจริง ๆ ว่าในจำนวนนี้ มีงบเท่าไรที่กลายเป็น “ยอดขาย” หรือ “เบี้ยประกัน” กลับมาแบบชัด ๆ
ฝั่งแบรนด์ FMCG อาจตอบได้เร็ว เพราะ TikTok, Affiliate, คูปอง ทำให้วัด Conversion ง่าย แต่ฝั่ง ธุรกิจประกันภัยไทย ส่วนใหญ่ยังติดอยู่กับภาพจำ: โฆษณาใหญ่ ตัวแทนภาคสนาม Event และอินฟลูเอนเซอร์สายภาพลักษณ์มากกว่าสายยอดขาย
นี่แหละคือเหตุผลที่โมเดลของ IdeasLabs บริษัท MarTech ไทยที่ปรับตัวจากเอเจนซี่ KOL มาเป็น Tech Company เต็มตัว น่าสนใจมากสำหรับคนทำ InsurTech, AI ในธุรกิจประกัน, Digital Marketing ในบริษัทประกัน และนายหน้า/โบรคเกอร์ที่อยากโตบนออนไลน์
บทความนี้จะเล่าผ่านเคส IdeasLabs แล้วแปลเป็นภาษาธุรกิจประกันแบบตรง ๆ ว่า
- แนวคิด Omakase Agency + แพลตฟอร์ม No Markup จะช่วยให้ประกันวัดผลแคมเปญดิจิทัลได้จริงยังไง
- โมเดล Seeding Team ที่ใช้ AI จับคู่คนธรรมดาให้เป็นผู้รีวิวจริง นำมาปรับใช้กับรีวิวกรมธรรม์และเคลมประกันได้แบบไหน
- ทำไม Nano / Micro Influencer และกลุ่มพนักงานโรงงาน – นักศึกษา – คุณแม่ กำลังกลายเป็นตัวละครสำคัญของการขายประกันยุคใหม่
1. จากเอเจนซี่โฆษณา สู่ MarTech ที่คิดแบบ “Omakase”
หัวใจของการเปลี่ยนผ่าน IdeasLabs คือมุมมองว่า “งานเอเจนซี่อย่างเดียวไม่พอแล้ว ต้องเป็น Tech Company ด้วย” ซึ่งผมมองว่าตรงกับทิศทางที่บริษัทประกันกำลังเดิน: จาก Insurer ธรรมดา ไปสู่ InsurTech ที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ Data
โมเดล Omakase สำหรับธุรกิจประกันคืออะไร
ฝั่ง IdeasLabs เขาเปรียบ Business Unit แรกที่เป็นเอเจนซี่ว่าเหมือนร้าน Omakase: ลูกค้าบอกงบ บอก KPI แล้ว “เชฟ” จะจัดวัตถุดิบที่ดีที่สุดให้เอง ตั้งแต่ KOL, ช่องทาง, Data ไปจนถึงรูปแบบคอนเทนต์
สำหรับบริษัทประกัน ถ้าแปลงโมเดลนี้มาจะได้ประมาณนี้:
- คุณตั้ง KPI: เบี้ยใหม่, จำนวนลีด, จำนวนคนสมัครทดลองคำนวณเบี้ย, จำนวนคน Add LINE เพื่อคุยกับตัวแทน
- ทีม “เชฟการตลาด” ใช้ Data เลือก Influencer และช่องทางให้ เช่น TikTok สำหรับประกันอุบัติเหตุนักศึกษา, Facebook Group สำหรับประกันสุขภาพคุณแม่, YouTube Short สำหรับความรู้เรื่องประกันรถ
- แทนที่จะไปเลือกดาราเบอร์ใหญ่หนึ่งคน เขาจะลงลึกที่ Nano/Micro Influencer + Seeding ที่เป็นผู้ใช้จริง เพื่อให้ Conversion สูงกว่า
ประเด็นคือ: โมเดลแบบนี้คิดจาก KPI ธุรกิจ ไม่ใช่จากความชอบส่วนตัวของผู้บริหารที่ “รู้สึกว่าคนนั้นดัง” หรือ “ชอบคนนั้นเป็นการส่วนตัว” ซึ่งเป็นกับดักที่บริษัทประกันหลายแห่งยังติดอยู่
Tech & Platform: จากเอเจนซี่สู่เครื่องยนต์ AI
Business Unit ที่สองของ IdeasLabs คือ Technology & Platform ที่เปลี่ยนจากงาน “แมนวล” ไปเป็นแพลตฟอร์ม เช่น KOLNNEX และ KOLAXY ที่จะมาในปี 2569 พร้อมสโลแกนในทางปฏิบัติว่า “No Markup”
เงื่อนไข No Markup หมายถึง:
- KOL ตั้งราคาเอง 100%
- แพลตฟอร์มไม่บวกเพิ่ม ทำให้ราคาใกล้เคียง “ราคาจริง” ที่เขารับงานกัน
- แบรนด์เห็นราคาชัด สามารถวางแผน ROI ได้ตรงไปตรงมา
ถ้าคุณคือบริษัทประกันหรือโบรคเกอร์ที่เริ่มใช้ AI สำหรับการจัดการงบโฆษณา โมเดลแบบนี้ช่วยได้เยอะ เพราะข้อมูลราคาที่โปร่งใสทำให้
- สร้างโมเดล Media Mix + Attribution ได้แม่นขึ้น
- เอาไปต่อกับ AI MarTech ของบริษัทเอง เพื่อดูว่า KOL แบบไหน, แพลตฟอร์มไหน ทำให้เกิดเบี้ยจริงมากสุด
ผมเชื่อว่าภายในไม่เกิน 2–3 ปี ถ้าบริษัทประกันไหนยังซื้อโฆษณาแบบ “เดา ๆ” โดยไม่มี Data จากแพลตฟอร์มลักษณะนี้มาประกอบการตัดสินใจ คุณจะเสียต้นทุนโอกาสหนักมาก
2. SD Team: จาก “หน้าม้า” สู่ “ผู้ใช้จริง” ที่ AI จับคู่ให้
ส่วนที่ผมชอบที่สุดในโมเดล IdeasLabs คือ SD Team (Seeding Team) ที่ออกแบบมาเพื่อฆ่าคำว่า “หน้าม้า” ให้เหลือแต่ “ผู้ใช้จริง” เท่านั้น
เขาทำยังไงในโลกสินค้าทั่วไป
IdeasLabs เปิดรับสมัครคนทั่วไป: นักเรียน นักศึกษา แม่บ้าน พนักงานโรงงาน ให้เข้ามาเป็นทีมรีวิว โดยระบบจะใช้ Data + AI จับคู่สินค้าให้ตรงกับคน เช่น
- สินค้าผ้าอ้อมเด็ก → จับคู่ไปที่คุณแม่จริง ๆ
- สินค้าอาหารเสริมผู้สูงอายุ → จับคู่ไปที่ลูกหลานที่ดูแลพ่อแม่
- สินค้าแมสราคาย่อมเยา → เจาะพนักงานโรงงานที่มีรายได้มั่นคง
คนกลุ่มนี้
- ได้ประสบการณ์ใช้สินค้าฟรี
- มีรายได้เสริมเฉลี่ย 4,000 – 6,000 บาทต่อเดือน
แบรนด์ได้อะไรกลับมา
- รีวิวที่ “เนียนเพราะจริง” ไม่ใช่สคริปต์
- Content แบบ Human Language ไม่ใช่โทนโฆษณาแข็ง ๆ
- กระจายรีวิวไปใน Niche Community ได้ดี
ถ้าเอา SD Team มาใช้กับธุรกิจประกันจะเกิดอะไรขึ้น
สำหรับซีรีส์ AI ในอุตสาหกรรมประกันภัยไทย: InsurTech ตรงนี้คือทองคำเลย เพราะธุรกิจประกันมี Pain Point ใหญ่คือ “คนไม่เชื่อประกัน เพราะไม่เคยเห็นเคสจริงรอบตัว”
ผมมองว่าบริษัทประกันหรือ InsurTech Startup สามารถสร้าง “SD Team เวอร์ชันประกันภัย” ได้แบบนี้:
- รับสมัครลูกค้าที่เคยเคลมจริง หรือครอบครัวที่เคยได้รับเงินชดเชย
- ใช้ AI จับคู่ให้เหมาะ เช่น
- คนที่เคยเคลมประกันรถจากอุบัติเหตุ → ไปเล่าในกลุ่มคนใช้รถทางไกล
- คนที่เคยเคลมประกันสุขภาพโรงพยาบาลเอกชน → ไปเล่าในกลุ่มคุณแม่วัยทำงาน
- เจ้าของกิจการ SME ที่เคยใช้ประกันธุรกิจ → ไปเล่าในกลุ่มผู้ประกอบการ
- ให้ค่าตอบแทนตามรูปแบบเดียวกับ Seeding Team ของ IdeasLabs แต่เปลี่ยนจาก “รีวิวสินค้า” เป็น “แชร์ประสบการณ์เคลม / การใช้กรมธรรม์จริง”
ผลลัพธ์ที่ตามมา:
- รื้อภาพลักษณ์ “หน้าม้ารีวิวประกัน” ทิ้ง แล้วแทนที่ด้วย เคสจริงที่ตรวจสอบได้
- ทำให้คอนเทนต์ด้านประกันเข้าไปอยู่ในวงสนทนาจริงใน Pantip, Facebook Group, TikTok แบบไม่ฝืน
- ใช้ AI ในการ เก็บ, วิเคราะห์, และจัดหมวดหมู่เคส ให้กลายเป็น Knowledge Base สำหรับปรับผลิตภัณฑ์ประกันใหม่
นี่ไม่ใช่แค่ Marketing แต่มันคือการสร้าง Brand Trust + Customer Education + Social Impact ในเวลาเดียวกัน คล้ายที่ IdeasLabs มองว่า SD Team ของเขามีมิติ CSR ในตัว เพราะสร้างรายได้เสริมให้คนตัวเล็กในระบบ
3. Publisher Network: ถ้าบริษัทประกันมี “สื่อของตัวเอง” แบบ ProHub
อีกขาหนึ่งที่ทำให้ IdeasLabs น่าสนใจคือการไม่ยอมเป็นแค่ตัวกลาง แต่สร้าง Publisher Network ของตัวเอง เช่น
- เพจโปรโมชั่น ProHub ผู้ติดตามกว่า 5 ล้านคน
- เพจรีวิวสินค้า “เลือกซื้อเก่ง”
- เพจไลฟ์สไตล์อย่าง “Cafe Story X ติดเล่า”
- และเพจ Real-time Content อย่าง “ป้ายเหลือง”
เขาออกแบบคอนเทนต์เป็น 3 แกนเพื่อปิดการขายให้จบใน Ecosystem เดียว:
- Promotion – เน้นราคา โปร แคมเปญ
- Product Deep Dive – เจาะลึกคุณภาพ รายละเอียดสินค้า
- Emotional / Mood – เล่าเรื่องชีวิต ไลฟ์สไตล์ ความรู้สึก
ถ้าบริษัทประกันทำแบบเดียวกัน
ตอนนี้หลายบริษัทประกันเริ่มมีเพจสาระการเงิน สุขภาพ ท่องเที่ยว แต่ส่วนใหญ่ยังไม่เป็น “ระบบ” แบบที่ IdeasLabs สร้าง ผมมองว่าอนาคตของ InsurTech Marketing จะต้องเดินเข้าโมเดลคล้าย ๆ กัน:
- สร้างเพจ/สื่อของตัวเองที่แยกบทบาทชัดเจน
- เพจ “โปรดีมีทุกเดือน” – รวมโปรประกันสุขภาพ, ประกันรถ, ประกันเดินทาง
- เพจ “อ่านเงื่อนไขให้จบ” – เจาะลึกกรมธรรม์แบบภาษาคนธรรมดา
- เพจ “เล่าเรื่องเคลม” – เล่าเคสจริง สร้างความเข้าใจเรื่องขั้นตอนเคลม + ใช้ AI ทำสรุป
- ใช้ AI วิเคราะห์ว่าคอนเทนต์แบบไหนพาคนไปสู่
- การคำนวณเบี้ย
- การแอดไลน์/อินบ็อกซ์หาตัวแทน
- การกรอกข้อมูลเพื่อขอใบเสนอราคา
พอคุณมี “สื่อของตัวเอง” แข็งแรงพอ คุณจะไม่ต้องพึ่งพาแพลตฟอร์มหรือ Publisher ต่างชาติ 100% และค่อย ๆ สร้าง 1st Party Data ของลูกค้าในมือ ซึ่งจำเป็นมากสำหรับ AI ด้านประกัน ทั้งการพิจารณารับประกัน การออกแบบเบี้ยเฉพาะบุคคล และระบบแนะนำผลิตภัณฑ์ (Recommendation)
4. อินฟลูเอนเซอร์ยุคใหม่: จากดาราดัง สู่ Nano / Micro + คนธรรมดา
Data จาก IdeasLabs บอกชัดว่าเม็ดเงินในตลาด Influencer Marketing เริ่มไหลจากดาราเบอร์ใหญ่ ไปสู่ Nano / Micro Influencer บน TikTok เป็นหลัก เพราะ
- วัด Conversion ได้ง่ายผ่านระบบตะกร้าและ Affiliate
- คนรู้สึกว่าครีเอเตอร์ตัวเล็ก “จริงกว่า” และเข้าถึงง่ายกว่า
- เนื้อหาเจาะ Niche ได้ลึก เช่น สายแม่ลูกอ่อน, สายคนทำงานโรงงาน, สายคนขับ Grab
YouTube กลับกลายเป็นของแพง ใช้ยากสำหรับคนงบจำกัด เพราะต้องใช้เวลาปั้นฐานแฟนคลับให้หนักกว่าจะคุ้มทุน
เซกเมนต์ที่บริษัทประกันมองข้าม
กลุ่มที่ IdeasLabs โฟกัสใน SD Team และ KOL Niche หลายกลุ่มคือคนที่วงการประกันชอบมองข้าม แต่จริง ๆ มีกำลังซื้อและ Pain Point สูงมาก เช่น
- หนุ่มสาวโรงงาน – รายได้ประจำ มีความเสี่ยงอุบัติเหตุและสุขภาพ แต่เข้าถึงข้อมูลประกันน้อย
- นักเรียน / นักศึกษา – กลุ่มเริ่มต้นใช้บัตรเครดิต ท่องเที่ยว เรียนต่อ ต่างประเทศ เหมาะกับประกันเดินทางและประกันอุบัติเหตุเบี้ยไม่แพง
- คุณแม่วัยทำงาน – กำลังตัดสินใจเรื่องประกันสุขภาพลูก, การวางแผนการศึกษา, การคุ้มครองครอบครัว
สำหรับธุรกิจประกัน ถ้าคุณเอาเลนส์แบบ IdeasLabs มาดู คุณจะเห็นว่า
“อินฟลูเอนเซอร์ของคุณ อาจไม่ใช่ดารา แต่คือผู้ใช้จริงในโรงงาน มหาวิทยาลัย หรือชุมชนออนไลน์เล็ก ๆ ที่มีคนเชื่อเขาจริง”
ใช้ AI ของคุณวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าในมือ ผสานกับ Data จากแพลตฟอร์ม Influencer คุณจะเริ่มมองเห็นว่า ใครกันแน่คือ Micro Influencer ธรรมชาติที่อยู่ในฐานลูกค้าคุณอยู่แล้ว และสามารถพัฒนาเป็น Ambassador หรือ SD Team ด้านประกันได้
5. เชื่อมต่อกับภาพใหญ่: AI + MarTech คือกระดูกสันหลังของ InsurTech
Thumbsup มองว่าไดเรกชันของ IdeasLabs เป็นภาพสะท้อนของวงการโฆษณาไทยที่กำลังยอมรับความจริงว่า Data และ Technology ไม่ใช่ของแถม แต่คือโครงสร้างหลักของธุรกิจ
ในฝั่งประกัน ผมว่ากำลังเกิดสิ่งเดียวกัน:
- คุณเริ่มใช้ AI เพื่อพิจารณารับประกัน (Underwriting)
- ใช้ Machine Learning จับ Pattern การฉ้อโกงเคลม (Fraud Detection)
- ใช้ AI ช่วยสรุปเคสเคลมสำหรับ Call Center และ Back Office
ขั้นต่อไปที่มักถูกมองข้ามคือ AI + MarTech ฝั่งการหาลูกค้าและบริหารแบรนด์ ซึ่งโมเดลของ IdeasLabs ให้บทเรียนชัด:
- ทุกบาทที่ลงกับ Influencer ต้องผูกกับ Conversion ไม่ใช่แค่ยอดไลก์
- คนธรรมดาที่เคยใช้ผลิตภัณฑ์จริง คือทรัพยากรทองสำหรับการรีวิวและสร้างความเชื่อใจ
- การเป็นเจ้าของสื่อเอง ทำให้คุณคุม Narrative และ Data ได้ยาว ๆ
- โมเดลราคาโปร่งใส (No Markup) ทำให้ AI วัด ROI ได้จริง และช่วยตัดงบที่ไม่คุ้มค่าออกไป
ถ้าคุณวาง AI แค่ในห้อง Underwriting กับห้อง Claim แต่ไม่เอา AI เข้ามาอยู่ในห้องการตลาดและฝ่ายขาย คุณกำลังใช้พลังของ InsurTech แค่ครึ่งเดียวเท่านั้น
สรุป: ถ้าอยากโตบนออนไลน์ อย่ามองแค่โฆษณา ให้มองทั้งระบบ
IdeasLabs ตั้งเป้ารายได้ปี 2567 ที่ 250 ล้านบาท โต 25% และเตรียมเข้าตลาด MAI ใน 5 ปีข้างหน้า โดยรายได้กว่า 60% มาจาก Tech / Platform ไม่ใช่งานเอเจนซี่ล้วน ๆ อีกต่อไป ภาพนี้สะท้อนอนาคตชัดเจนว่า ใครถือ Data และ Tech ในมือมากกว่า คนนั้นขยับเกมตลาดได้มากกว่า
สำหรับฝั่งประกันภัยไทย โมเดลนี้ให้แรงบันดาลใจหลายอย่าง:
- ลองมองแคมเปญประกันแบบ Omakase: เริ่มจาก KPI ธุรกิจ แล้วค่อยเลือก Influencer และช่องทาง
- สร้าง SD Team ของตัวเองจากลูกค้าจริง เคสเคลมจริง ใช้ AI ช่วยจับคู่ให้เหมาะกับ Community ต่าง ๆ
- ลงทุนสร้างสื่อของตัวเองให้ครบทั้ง Promotion, Deep Dive, และ Emotional แล้วต่อยอดด้วย AI MarTech
คำถามที่น่าถามตัวเองในวันที่ AI และ MarTech วิ่งเร็วขนาดนี้คือ:
“อีก 2 ปีข้างหน้า แบรนด์ประกันของคุณจะเป็นแค่ผู้ซื้อสื่อบนแพลตฟอร์มคนอื่น หรือจะกลายเป็น InsurTech ที่มีทั้ง AI ด้านประกัน และ AI ด้านการตลาดอยู่ในมือเอง?”
ถ้าคุณอยากให้แบรนด์อยู่ในกลุ่มหลัง นี่คือช่วงเวลาที่ต้องเริ่มวางโครงสร้าง Data + MarTech ให้จริงจัง ไม่ใช่แค่ทดลองทำแคมเปญสั้น ๆ แล้วจบไปเหมือนปีที่ผ่านมา