กลยุทธ์การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์กับพฤติกรรมผู้บริโภคเจเนอเรชันอัลฟ่า
คำสำคัญ:
กลยุทธ์การตลาด , ปัญญาประดิษฐ์ , พฤติกรรมผู้บริโภค , เจเนอเรชันอัลฟ่าบทคัดย่อ
บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษากลยุทธ์การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์และความสัมพันธ์ต่อพฤติกรรมผู้บริโภคของกลุ่มเจเนอเรชันอัลฟา จากการศึกษารวบรวมข้อมูลเอกสารต่าง ๆ พบว่า กลยุทธ์การตลาดที่มีลักษณะเฉพาะบุคคลกับพฤติกรรมผู้บริโภคเจเนอเรชันอัลฟ่า มีความสัมพันธ์กันโดยมีปัญญาประดิษฐ์ทำหน้าที่เป็น กลไกขับเคลื่อนหลัก โดยที่พฤติกรรมผู้บริโภคเจเนอเรชันอัลฟ่า มีดังนี้
1) ต้องการความรวดเร็ว และความทันใจ 2) คุ้นเคยกับ เนื้อหาเฉพาะบุคคล 3) มีพฤติกรรมหลายหน้าจอ
และ 4) ใช้เทคโนโลยีเป็นเครื่องมือสื่อสารหลัก กลยุทธ์การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ประกอบด้วย การใช้ระบบแนะนำอัตโนมัติ แชทบอทอัจฉริยะ และการวิเคราะห์พฤติกรรมเชิงพยากรณ์ล้วนมีบทบาทสำคัญในการสร้างประสบการณ์ที่มีความหมายและตรงกับความคาดหวังของกลุ่มผู้บริโภคเจเนอเรชันใหม่นี้
จากการศึกษาเรื่องนี้ บทความมีข้อเสนอแนะที่นักการตลาดสามารถนำไปปฏิบัติเพิ่มเติมเพื่อตอบสนองต่อกลุ่มผู้บริโภคเจเนอเรชั่นอัลฟ่า ดังนี้ 1) การพัฒนาระบบวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก 2) ออกแบบประสบการณ์แบบ
การปรับเนื้อหาให้เหมาะสมเฉพาะบุคคลในระดับสูงสุด การผสานข้อมูลจากหลายช่องทาง 3) เสริมสร้างความโปร่งใสและความเชื่อมั่น 4) ออกแบบส่วนที่เกี่ยวข้องกับประสบการณ์และอินเตอร์เฟซของผู้ใช้ ให้ตอบโจทย์พฤติกรรมหลายหน้าจอ 5) การใช้ AI/ML และ Large Language Models (LLMs) 6) การพัฒนาเครื่องมือทดลองเชิงพฤติกรรม 7) การบูรณาการด้านจริยธรรม ความเป็นส่วนตัว และการนำไปใช้เชิงนโยบาย
เอกสารอ้างอิง
Adogy. (2024). One-to-One Marketing. Adogy. Retrieved from: https://www.adogy.com/terms/one-to-one-marketing/adogy.com.
Aksoy, L., Keiningham, T. L., Buoye, A., Larivière, B., and Williams, L. (2021). Managing customer relationships in the digital age. Journal of Service Management, 32(1), 123–144.
Aksoy, P., Ozturk, S., and Demirci Orel, F. (2021). Personalized marketing: An integrative review. Journal of Marketing Analytics, 9(2), 65–78.
Bhattacherjee, A. (2001). Understanding information systems continuance: An expectation-confirmation model. MIS quarterly, 25(3), 351-370.
Changchien, S. W., Lee, C. F., and Hsu, Y. J. (2004). Online personalized sales promotion in electronic commerce. Expert Systems with Applications, 27(1), 35–52.
Chatterjee, S., Rana, N. P., Tamilmani, K., and Sharma, A. (2021). The adoption of artificial intelligence in marketing: A bibliometric analysis and research agenda. Journal of Business Research, 124, 389–411.
Churchill, V., Li, H. A., and Xiu, D. (2024). Unraveling consumer purchase journey using neural network models. Journal of Machine Learning for Modeling and Computing, 5(1), 69-83.
Dawn, S. K. (2014). Personalized marketing: Concepts and framework. Productivity, 54(4), 370–377.
Deloitte. (2023). Understanding Generation Alpha: The next wave of consumers. Retrieved from: https://www.deloitte.com.
Engel, J. F., Blackwell, R. D., and Kollat, D. T. (1978). Consumer behavior. 4th ed. Holt, Rinehart and Winston.
Goldsmith, R. E., & Frieden, J. (2004). Have it your way: Consumer attitudes toward personalized marketing. Marketing Intelligence & Planning, 22(2), 228–239.
Grewal, D., Roggeveen, A. L., and Nordfalt, J. (2020). The future of retailing. Journal of Retailing, 96(1), 86–95.
Holloway, D., Green, L., and Livingstone, S. (2021). The parent–child–app learning assemblage: Guiding young children’s digital media use. Media International Australia, 178(1), 27–40.
Jarek, K., & Mazurek, G. (2019). Marketing and artificial intelligence. Central European Business Review, 8(2), 46–55.
Jha, A. K. (2020). Understanding Generation Alpha. Retrieved from: https://osf.io/preprints/osf/d2e8g_v1.
Liang, J., Li, J., Cao, X., and Zhang, Z. (2024). Generational differences in sustainable consumption behavior among Chinese residents: Implications based on perceptions of sustainable consumption and lifestyle. Sustainability, 16(10), 3976.
Liang, H., Khong khai, S., Leelapattana, W., and Tsai, C. F. (2024). Impact of AI chatbot enhanced customer satisfaction on customer loyalty: The mediating role of customer trust. Phuket Rajabhat Journal, 20(2), 1–18.
Martin, G. (2011). The importance of marketing segmentation. American Journal of Business Education, 4(6), 15-18.
McCrindle, M., & Fell, A. (2020). Generation Alpha: Understanding our children and helping them thrive. McCrindle Research.
Miller, C. C. (2020). How Gen Alpha is changing the rules of digital engagement. Harvard Business Review.
Modern Marketing. (2022, October 9). Understanding Gen Alpha’s purchasing power. Retrieved from: https://modernmarketing.co.za/understanding-gen-alphas-purchasingpower/.
Neiroukh, S., Emeagwali, O. L., and Aljuhmani, H. Y. (2024). Artificial intelligence capability and organizational performance: Unraveling the mediating mechanisms of decision-making processes. Management Decision, 62(4), 987-1005.
O'Fallon, C., & Sullivan, C. (2004). Personalized marketing‐improving evaluation. Transport Engineering in Australia, 9(2), 85–101.
Oliver, R. L. (1980). A cognitive model of the antecedents and consequences of satisfaction decisions. Journal of marketing research, 17(4), 460-469.
Page, M. J., and others (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n71.
Palfrey, J., & Gasser, U. (2016). Born digital: How children grow up in a digital age. Basic Books.
Patterson, C. L., Uhlin, B., and Anderson, T. (2008). Clients' pretreatment counseling expectations as predictors of the working alliance. Journal of Counseling Psychology, 55(4), 528-34.
Peppers, D., & Rogers, M. (1997). Enterprise one to one: Tools for competing in the interactive age. Currency Doubleday.
Peppers, D., Rogers, M., and Dorf, B. (1999). Is your company ready for one-to-one marketing. Harvard Business Review, 77(1), 151–160.
Prensky, M. (2001). Digital Natives, Digital Immigrants. On the Horizon, 9(5), 1-6.
Priporas, C. V., Stylos, N., and Fotiadis, A. K. (2020). Generation Z consumers' expectations of interactions in smart retailing: A future agenda. Computers in Human Behavior, 77, 374–381.
Sharma, K. K., Tomar, M., and Tadimarri, A. (2023). AI-driven marketing: Transforming sales processes for success in the digital age. Journal of Knowledge Learning and Science Technology, 2(2), 250-260.
Stone, M., and others (2020). Artificial intelligence (AI) in strategic marketing decision making: A research agenda. The Bottom Line, 33(2), 183–200.
Tam, K. Y., & Ho, S. Y. (2006). Understanding the impact of web personalization on user information processing and decision outcomes. MIS Quarterly, 30(4), 865–890. https://doi.org/10.2307/25148757.
Tang, J., Wang, C., and Liang, Y. (2013). Mobile marketing: Delivering hyper-contextual content via smartphone applications. Journal of Interactive Marketing, 27(3), 204–216.
Tong, Y., Luo, X., and Xu, B. (2020). Personalized mobile marketing in the age of big data: An empirical study of customer responses. Information & Management, 57(8), 103355.
Tussyadiah, I. P. (2020). A review of research into automation in tourism: Launching the Annals of Tourism Research curated collection on artificial intelligence and robotics in tourism. Annals of Tourism Research, 81, 102883.
Wang, W., Chen, Z., and Kuang, J. (2025). Artificial intelligence-driven recommendations and functional food purchases: Understanding consumer decision-making. Foods, 14(6), 976.
