ถ้าถามว่า! ทำไมหลายแบรนด์ทุ่มงบกับ Influencer Marketing แล้วยังไม่เห็นผล หนึ่งใน Insight ที่น่าสนใจจาก Workshop: AI Influencer Marketing Workshop เจาะกลยุทธ์อินฟลูฯ ยุคใหม่ โดยคุณกุลนันท์ ชโลธร Head of Creator Growth, EGG Digital Influmatch.AI
ซึ่งปัญหามักเกิดจาก 2 จุดเดิมซ้ำ ๆ จุดแรกคือการเลือก Influencer จากตัวเลขที่ดูดี แทนตัวเลขที่ทำงานได้จริง และจุดที่สองคือการใช้ AI เพื่อให้ได้ไอเดียเร็ว แต่ไม่ได้ไอเดียที่เอาไปทำงานได้จริง วันนี้เราจะพาทุกคนไปรู้จักกับ 2 เทคนิคเจาะกลยุทธ์อินฟลูฯ ยุคใหม่ ที่จะเปลี่ยนวิธีการใช้ AI ในงาน Influencer Marketing ให้แม่นขึ้น เร็วขึ้น และเอาไปลงมือทำได้จริงมากขึ้น เพราะ Influencer Marketing ที่ดีในยุคนี้ต้องเริ่มจากการเลือกคนให้ถูกก่อน ด้วยการดูตัวเลขที่สะท้อนความเชื่อมั่นและพฤติกรรมของ Audience จริงๆ ไม่ใช่ตัวเลขที่ดูดีบนหน้ากระดาษ จากนั้นจึงนำ AI มาช่วยวางแผนแคมเปญด้วย Prompt ที่มีระบบและมีกลยุทธ์ ก่อนใช้ AI ทุกครั้ง
1.ทลายกำแพง Followers Trap เลิกซื้อยอดฟอลลวงตา แล้วหันมาโฟกัส Data ที่ปิดการขายได้จริง
มีข้อมูลที่น่าสนใจใน Workshop นี้ โดยประเทศไทยมี Creator และ Influencer มากกว่า 3 ล้านคนในปี 2025 และตัวเลขนี้กำลังเติบโตขึ้นทุกวัน แต่ที่น่าสนใจกว่านั้นคือ 88% ของคนไทยดูคอนเทนต์จาก Creator ก่อนตัดสินใจซื้อ และ 60% บอกว่าวิดีโอรีวิวคือปัจจัยสำคัญที่สุดในการตัดสินใจซื้อ นั่นหมายความว่า Influencer Marketing ไม่ใช่แค่เรื่องของ Awareness แต่คือเครื่องมือปิดการขาย ที่ทรงพลังที่สุดในยุคนี้ ถ้าใช้ให้ถูก
แต่ก็มีความจริงที่หลายแบรนด์ไม่อยากยอมรับ นั่นคือ Influencer ที่มีผู้ติดตาม 1 ล้านคน กับยอดขาย 0 ชิ้น มีอยู่จริง
“เพราะ Followers ไม่เท่ากับคนที่เชื่อ และคนที่เชื่อไม่เท่ากับคนที่ซื้อเสมอไป กับดักที่เรียกว่า Followers Trap นี้เกิดขึ้นเมื่อเราใช้ตัวเลขผิดตัวในการตัดสินใจ”
แล้วคำถามคือ เราควรดูตัวเลขไหน ถึงจะเกิดประสิทธิภาพสูงสุด เรามี 3 เรื่องสำคัญมาให้ทุกคนเข้าใจกันมากขึ้น โดยเริ่มจาก
ตัวเลขที่ 1: Engagement Rate (ER%)
ตัวเลขนี้บอกว่าคนที่เห็นโพสต์ 'ทำอะไรต่อ' ไม่ใช่แค่เลื่อนผ่าน สูตรการคำนวณคือ
👉 (Likes + Comments + Shares + Saves) ÷ Total Views × 100
ข้อควรระวัง: ยิ่ง Creator ตัวโต (Mega) ค่า ER เฉลี่ยจะยิ่งต่ำลง (Avg ER%= 1-2%) แต่ถ้าเป็น Nano/Micro Creator ค่า ER ควรจะอยู่ที่ 3-7% ขึ้นไปถึงจะเรียกว่ามีประสิทธิภาพ ดังนั้นตัวเลขนี้สะท้อนให้เห็นว่าขนาดของ Audience ไม่ได้การันตีว่าจะตอบสนองต่อสิ่งที่ Influencer พูดเสมอไป
ตัวเลขที่ 2: Audience Demographics
หลายแบรนด์ข้ามขั้นตอนนี้เพราะคิดว่าดู Category ก็พอ แต่ความจริงคือ Influencer ผู้ชายที่ดูเผิน ๆ เหมือนไม่เกี่ยวกับสินค้าความงาม อาจมีผู้ติดตามที่เป็นผู้หญิงถึง 70% ซึ่งถ้าแบรนด์ขาย Skincare หรือ Sunscreen นั่นคือ Goldmine ที่คนอื่นมองข้ามไป การดู Demographics ให้ลึกสำคัญมาก โดยสิ่งที่ต้องโฟกัสคือ
Gender: Buyer vs. Viewer อย่าดูแค่สัดส่วนตัวเลขธรรมดา แต่ต้องระบุให้ได้ว่าใครคือ "ผู้มีอำนาจตัดสินใจซื้อ (Decision Maker)" ตัวจริง ตัวอย่างเช่น ครีเอเตอร์ผู้ชายบางคนอาจมีผู้ติดตามเป็นผู้หญิงสูงถึง 70%
ซึ่งถือเป็นโอกาสที่สมบูรณ์แบบมากสำหรับแบรนด์บิวตี้ที่ต้องการเจาะกลุ่มเป้าหมายที่เป็นผู้หญิง
Location: Local Nuances ผู้ติดตามของครีเอเตอร์อยู่ในเมืองไหน ข้อมูลตรงนี้จะช่วยให้แบรนด์สามารถออกแบบ Content เช่นการใช้ภาษาถิ่นได้อย่างเหมาะสม ตัวอย่างเช่น ภาคเหนือ ภาคกลาง ภาคใต้ ภาคอีสาน เป็นต้น
Age: Tone & Habitคนแต่ละกลุ่มวัย ต้องการโทนเสียงและการนำเสนอคอนเทนต์ที่ต่างกันโดยสิ้นเชิง และ รวมถึงมีพฤติกรรมการจ่ายเงินที่ต่างกันด้วย ตัวอย่างเช่น:กลุ่ม Gen Z (TikTok) กับกลุ่ม Millennials (IG/FB)
Interests: Cross-Affinity ทำความเข้าใจว่าคนดูรักไลฟ์สไตล์แบบไหน ตัวอย่างเช่น คนที่ตามช่องท่องเที่ยวมักสนใจแบรนด์รักษ์โลก (Eco-friendly) ช่วยแบรนด์สามารถทำการ Cross-Selling ไปหา Audience ได้มากขึ้น
ตัวเลขที่ 3: Audience Sentiment
ไม่ใช่ทุก Comment ที่มีความหมายเท่ากัน คำว่า น่ารักมากเลย! อาจแปลว่าแค่ชอบ แต่ไม่ได้แปลว่าอยากซื้อ ในขณะที่ สั่งแล้ว รอรับอยู่! หรือ Link ซื้อได้ที่ไหนคะ? คือสัญญาณชัดเจนว่า Community ของ Influencer คนนี้คือ ลูกค้าที่พร้อมจ่าย การอ่าน Sentiment ให้ออกจึงช่วยให้เราเลือก Influencer ที่มี Community ที่มีคุณภาพ ไม่ใช่แค่ปริมาณ
Pro Tips
เคล็ดไม่ลับอีกเรื่องคือ Smart Sourcing Workflow หรือขั้นตอนการทำงานเพื่อเลือกคนรีวิวสินค้าให้คุ้มค่าเงินและตรงเป้าหมายที่สุด โดยเปลี่ยนจากการใช้ความรู้สึก (Feeling) มาใช้ข้อมูล (Data) และกลยุทธ์ในการตัดสินใจ โดย มี 4 Step ง่าย ๆ ดังนี้
Step 1: Define Target (กำหนดกลุ่มเป้าหมาย)
เริ่มต้นด้วยการระบุกลุ่มเป้าหมายที่แบรนด์ต้องการเข้าถึงให้ชัดเจนที่สุด ตัวอย่างเช่น สมมติว่าต้องการเข้าถึงกลุ่มที่เป็น ผู้หญิง, อายุ 25-34 ปี และมีไลฟ์สไตล์ชอบแต่งบ้าน
Step 2: Filter by Data (คัดกรองด้วยข้อมูล)
นำกลุ่มเป้าหมายจากขั้นตอนแรกมาใช้เป็นฟิลเตอร์ (Filter) เพื่อค้นหา Creator ที่มีฐานผู้ติดตามตรงตามโจทย์นั้นจริง ๆ เช่น เจาะจงเลือก Creator ในหมวดหมู่ Home Decor และมีสัดส่วนช่วงอายุของผู้ติดตาม (Audience Age) อยู่ที่ 25-34 ปี
Step 3: Cross-Check Quality (ตรวจสอบคุณภาพเชิงลึก)
เมื่อได้ลิสต์ที่ผ่านเกณฑ์ดาต้าแล้ว ให้คัดเลือกคนที่เข้ารอบสุดท้ายมาประมาณ 5-10 คน เพื่อตรวจเช็กคุณภาพเชิงลึกใน 2 มิติ คือ คุณภาพคอมเมนต์ (Sentiment) เข้าไปดูว่ากระแสตอบรับในช่องของ Creator คนนั้นเป็นอย่างไร คอมเมนต์ไปในทิศทางบวกหรือลบ และ เช็กงานคู่แข่ง (Exclusivity Check) ตรวจสอบว่า Creator คนนั้นเคยรับงานจากแบรนด์คู่แข่งโดยตรงภายในระยะเวลา 1 เดือนที่ผ่านมาหรือไม่ เพื่อไม่ให้เกิดความซ้ำซ้อนหรือลดความน่าเชื่อถือ
Step 4: Match Campaign Objective (จัดสรรให้ตรงเป้าหมายแคมเปญ)
ขั้นตอนสุดท้ายคือการทำ Media Planning หรือวางสัดส่วนงบประมาณ (Budget Allocation) เพื่อกระจายความเสี่ยงและเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด ตัวอย่างเช่น หากมีงบ 100% อาจจะแบ่งไปจ้าง Macro Influencer 1-2 คน เพื่อสร้างกระแสและความปัง (Awareness) ส่วนงบที่เหลือทั้งหมดให้นำไปกระจายจ้าง Micro / Nano Influencer อีก 15 คน เพื่อเน้นการป้ายยาแบบทั่วถึงและช่วยกระตุ้นยอดขาย (Conversion)
2. Think Before You Prompt เปลี่ยน AI จากคนรับคำสั่งกว้าง ๆ ให้คิดแบบนักกลยุทธ์ด้วย MEGA Framework
หลังจากเลือก Influencer ถูกคนแล้ว ขั้นตอนต่อมาที่สำคัญไม่แพ้กันคือการวางแผนแคมเปญ และนี่คือจุดที่ AI เข้ามามีบทบาทมากขึ้นในทุกวันนี้ แต่ปัญหาของหลายทีมมักจะเกิดจาก การสั่งงาน AI กว้างเกินไป จนได้คำตอบที่ใคร ๆ ก็คิดได้ ลองนึกภาพว่าถ้าเราพิมพ์ว่า "ช่วยคิดกลยุทธ์คอนเทนต์ให้หน่อย" เราจะได้ไอเดียกลับมาเร็วก็จริง! แต่ส่วนใหญ่จะเป็นคำตอบที่กว้าง ตื้น และไม่สามารถนำไปทำแคมเปญจริงได้เลย โดยใน Workshop คุณกุลนันท์ (EGG Digital) จึงชวนทุกคนมาเปลี่ยนวิธีคิดใหม่ว่า ก่อนจะ Prompt ต้อง Think Before You Prompt และต้อง Prompt ให้เหมือน Strategist ไม่ใช่แค่คนขอไอเดีย
MEGA Framework คือโครงสร้างที่ช่วยให้เราสั่ง AI ได้ครบ ไม่หลุดบริบท และได้คำตอบที่ใกล้เคียงกับงานจริงมากขึ้น ประกอบด้วย 4 องค์ประกอบ
M - Master ให้ AI สวมบทบาทผู้เชี่ยวชาญก่อนเสมอ
สุดยอดคำคลาสสิกของหลายคนที่มักจะป้อนคำสั่งให้ AI ว่า ‘ช่วยคิดให้หน่อย’ หลักจากนี้หยุด! แต่ให้เริ่มจากการ ‘กำหนดบทบาท’ เพราะบทบาทที่ต่างกันจะทำให้วิธีคิดของ AI ต่างกันด้วย ถ้าอยากได้ไอเดียคอนเทนต์ต้องให้ AI คิดแบบ Creative Director ถ้าอยากได้ Media Plan ต้องให้ AI คิดแบบ Strategic Planner และถ้าอยากคัด Creator ต้องให้ AI คิดแบบคนดู Data ก่อนสั่งงาน AI ทุกครั้ง ให้ถามตัวเองก่อนว่า "งานนี้ควรให้ใครเป็นคนคิด?" แค่นั้นก็เปลี่ยนคุณภาพของคำตอบได้แล้ว
E - Environment ใส่บริบทแบรนด์ให้มากพอ
AI จะตอบดีแค่ไหน ขึ้นอยู่กับบริบทที่เราให้ ต้องบอกให้ชัดว่า
- แบรนด์ขายอะไร
- จุดเด่นคืออะไร
- ราคาเท่าไหร่
- ลูกค้าคือใคร
- คู่แข่งเป็นใคร
- และต้องสื่อสารบนแพลตฟอร์มไหน
เช่น ถ้าจะให้ AI คิด Content Pillar สำหรับแบรนด์ลิปมัน อย่าบอกแค่ว่าขายลิปมัน แต่ควรบอกว่า“ฉันมีงบประมาณ 500,000 บาท เป้าหมายคือดันยอดคอนเวอร์ชันสินค้า LIPZ ที่ขายสินค้า ลิปมันแก้เอฟเฟครอบเดือน ให้กลุ่มลูกค้าวัยรุ่นผู้หญิงอายุ 18-25 ปี ราคา 300 บาทต่อแท่ง ต้นทุนแท่งละ 120 บาท”
เพราะยิ่งบริบทชัด AI ยิ่งช่วยคิดได้ใกล้กับพฤติกรรมคนซื้อจริง และสิ่งที่ต้องจำไว้คือ อย่าให้ AI เดาแบรนด์เราเอง เพราะสิ่งที่ AI เดา อาจไม่ใช่สิ่งที่ลูกค้าเราคิดจริง ๆ
G - Goal ระบุเป้าหมายให้เฉพาะเจาะจง
แทนที่จะสั่งว่า ‘ช่วยคิดคอนเทนต์ให้หน่อย’ ลองเปลี่ยนเป็น
- ต้องการ 3 Content Pillars พร้อมหัวข้อคลิป TikTok แกนละ 3 ไอเดีย และ Hook ดึงดูดในช่วง 3 วินาทีแรก
หรืออีกตัวอย่างในการวางแผนการตลาด เช่น
- ช่วยคำนวณและแบ่งสัดส่วน % งบประมาณระหว่าง (1) การจ้างอินฟลูเอนเซอร์แต่ละ Tier และ (2) งบสำหรับยิงแอดพ่วงรีวิวอินฟลูฯ พร้อมประมาณการผลลัพธ์ ROI ในระยะเวลา 3 เดือน
เป้าหมายที่ดีต้องตอบได้ว่าไอเดียนั้นจะถูกใช้เพื่ออะไร Awareness, Engagement, Conversion หรือเพื่อเขียน Creator Brief หรือทำ Campaign Plan เพราะถ้า Goal ไม่ชัด คำตอบของ AI จะกลายเป็นแค่ไอเดียรวม ๆไม่ใช่แผนที่ทำงานได้จริง
A - Alignment: กำหนดหน้าตาของ Output ที่ต้องการ
ขั้นสุดท้ายคือการบอก AI ว่าอยากได้คำตอบในรูปแบบไหน เช่น ตาราง, Bullet Point, Brief สำหรับ Creator หรือ Media Plan ที่แบ่งตาม Funnel ถ้าจะให้คิด Content Pillar ลองบอกต่อว่า สรุปเป็นตาราง โดยมีคอลัมน์ Pillar, Consumer Insight, Content Idea, Hook และ Objective แค่นี้ AI จะไม่เพียงคิดไอเดีย แต่จะจัดระเบียบความคิดให้พร้อมใช้งานได้เลย และสิ่งที่ต้องจำไว้คืออยากได้ Output แบบไหน ต้องบอกตั้งแต่ต้น อย่ารอให้ AI ตอบมาก่อนแล้วค่อยให้แก้หลายรอบ
Pro Tips
นอกจาก MEGA แล้ว อีกหนึ่งเคล็ดลับสำคัญที่อยากให้ทุกคนลองไปปรับใช้กันคือ The Golden Prompt Formula ที่ทำให้ Prompt สมบูรณ์ขึ้น ด้วยสูตร “Context + Strategy + Prompt” โดย
- Context คือการบอกข้อมูลพื้นฐานและสถานการณ์ให้ครบ
- Strategy คือการบอกทิศทางเชิงกลยุทธ์ว่าต้องการเพิ่มยอดขาย สร้าง Trust หรือเจาะ Micro Community
- Prompt คือการสั่งงานให้ชัดว่าต้องการผลลัพธ์อะไร สูตรนี้ทำให้ AI เข้าใจโจทย์ธุรกิจมากขึ้น และสร้างคำตอบที่เอาไปลงมือทำต่อได้จริง ต่างจาก Prompt ธรรมดาที่แค่ขอให้ AI ช่วยคิด
และยังมีอีกประเด็นสำคัญที่มักถูกมองข้าม นั่นคือ AI แต่ละตัวเก่งคนละแบบ ถ้าต้องการหา Insight หรืออ่านเทรนด์ตลาด ควรใช้เครื่องมือที่ถนัดด้าน Research ถ้าต้องการวาง Media Plan หรือคิดเชิงโครงสร้าง ChatGPT มักให้ผลดี และถ้าต้องการแตก Content Pillar หรือเขียน Brief ให้ละเอียด Claude คือตัวเลือกที่เหมาะ ดังนั้นแทนที่จะถามว่า "ใช้ AI ตัวไหนดี ให้เปลี่ยนมาถามว่า งานนี้ต้องการผลลัพธ์แบบไหน? แล้วค่อยเลือกเครื่องมือให้ตรงกับโจทย์นั้น
การเลือก Influencer ด้วยข้อมูลที่ถูกต้อง คือความแตกต่างระหว่าง "แคมเปญที่ใช้เงิน" กับ "แคมเปญที่สร้างยอดขาย"
Influmatch.AI ช่วยลดเวลาการทำงาน เพิ่มความแม่นยำในการคัดเลือก Influencer และทำให้ทุกงบประมาณการตลาดถูกใช้กับคนที่มีโอกาสสร้างผลลัพธ์ได้จริง
เพราะบางครั้ง... Influencer ที่ใช่ สร้างผลลัพธ์ได้มากกว่าที่คุณคาดคิด และเปลี่ยนทุกการลงทุนด้านการตลาดให้กลายเป็นการเติบโตที่วัดผลได้จริง
สนใจรายละเอียด ดูข้อมูล Influmatch.AI หรือแอดไลน์ได้ที่ @influmatch.ai
