ในวันที่องค์กรทั่วโลกกำลังเร่งลงทุนใน AI เพื่อทำให้บริการลูกค้าเร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และเป็นอัตโนมัติมากขึ้น คำถามสำคัญอาจไม่ใช่อีกต่อไปว่า “แบรนด์ใช้ AI หรือยัง” แต่คือ “AI ที่แบรนด์ใช้ กำลังทำให้ชีวิตลูกค้าง่ายขึ้นจริงหรือไม่”
เพราะข้อมูลล่าสุดจาก Ipsos CX Global Insights 2026: 360 View of CX in Thailand กำลังสะท้อนภาพที่น่าสนใจ เมื่อสัดส่วนผู้บริโภคไทยที่บอกว่าได้รับประสบการณ์ที่ดีจากแบรนด์ลดลงจาก 73% เหลือเพียง 64% ขณะที่ผู้ที่เคยเจอประสบการณ์แย่เพิ่มขึ้นจาก 15% เป็น 16%
ตัวเลขนี้น่าสนใจตรงที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาเดียวกับที่องค์กรจำนวนมากกำลังทุ่มลงทุนด้านเทคโนโลยีเพื่อยกระดับ Customer Experience ทั้งแชตบอตที่ตอบได้เร็วขึ้น ระบบวิเคราะห์ข้อมูลที่ฉลาดขึ้น ไปจนถึง Automation ที่เข้ามารับงานแทนมนุษย์
เทคโนโลยีเก่งขึ้น แต่ทำไมลูกค้าไม่ได้รู้สึกดีขึ้นตามไปด้วย?
พิมพ์ทัย สุวรรณศุข, Senior Client Officer, Ipsos in Thailand มองว่า คำตอบอาจไม่ได้อยู่ที่องค์กรควรใช้ AI ไหม แต่กลับกลายเป็นการ 'ใช้ไม่ถูกจุด' เพราะการออกแบบเทคโนโลยีของหลายองค์กร ไม่ได้เริ่มจากคำถามว่า "ลูกค้ากำลังเจอปัญหาอะไร"
“ลูกค้าอาจลืมว่าคุณใช้เทคโนโลยีอะไร แต่จะไม่ลืมว่าคุณทำให้เขารู้สึกว่าสำคัญ หรือถูกปล่อยไว้ลำพัง”
ในโลกของ CX องค์กรมักให้ความสำคัญกับคำว่า “ความพึงพอใจ” แต่ข้อมูลจาก Ipsos กำลังชี้ให้เห็นอีกตัวแปรที่สำคัญไม่แพ้กัน นั่นคือ Customer Effort หรือแรงที่ลูกค้าต้องใช้เพื่อให้เรื่องของตัวเองได้รับการแก้ไข
ข้อมูลพบว่า มีลูกค้าเพียง 35% ที่รู้สึกว่าปัญหาของตัวเองได้รับการแก้ไขอย่างสมบูรณ์ ขณะที่ 70% มองว่าการแก้ปัญหาต้องอาศัยความพยายามจากทั้งลูกค้าและแบรนด์พอ ๆ กัน และประมาณ 1 ใน 5 ของลูกค้ารู้สึกว่าตัวเองต้องออกแรงมากกว่าแบรนด์
"ผู้บริโภคมองว่า เมื่อไหร่ที่มีปัญหาเข้ามา ทำไมแบรนด์ไม่แก้ปัญหาให้เขา แต่เป็นฝั่งเขาที่ต้องพยายามจี้ให้แบรนด์แก้ปัญหา เมื่อลูกค้าต้องทำงานหนักกว่าแบรนด์เพื่อแก้ปัญหาของตัวเอง นั่นไม่ใช่การบริการ แต่คือการผลักภาระ” พิมพ์ทัย กล่าว
ปัญหาของ CX ไม่ได้เกิดจากการไม่มีช่องทางให้บริการอีกต่อไป ตรงกันข้าม หลายองค์กรมีทั้งแอป เว็บไซต์ แชตบอต Call Center และสาขา แต่การมีช่องทางจำนวนมากไม่ได้หมายความว่าประสบการณ์จะดีขึ้น หากช่องทางเหล่านั้นไม่สามารถเชื่อมต่อกันได้
ปัจจัยที่ทำให้ CX สะดุดจึงยังวนอยู่กับเรื่องพื้นฐานที่ดูเหมือนง่าย แต่กลับสร้างความหงุดหงิดให้ลูกค้าได้มากที่สุด คือ
1. บริการไม่ตอบโจทย์ ลูกค้าเข้าถึงพนักงานได้ยาก คำตอบไม่ตรงกับปัญหา หรือไม่มีใครเข้าใจสิ่งที่ลูกค้าต้องการจริง ๆ
2. ความล่าช้า ตั้งแต่การรอสาย รอคำตอบ รอการแก้ไข ไปจนถึงการรอส่งมอบบริการ
3. ความไม่โปร่งใส เงื่อนไข ค่าธรรมเนียม หรือรายละเอียดที่ซับซ้อนและสื่อสารไม่ชัดเจน
4. เทคโนโลยีที่ทำงานไม่สมบูรณ์ ไม่ว่าจะเป็นระบบล่ม ข้อมูลไม่เชื่อมกัน หรือ Automation ที่รับมือกับกรณีซับซ้อนไม่ได้
ทั้งหมดนี้ไม่ได้หมายความว่า “เทคโนโลยีคือปัญหา” แต่สะท้อนว่าองค์กรอาจกำลังออกแบบบริการจากมุมของกระบวนการภายใน มากกว่ามองจาก Customer Journey จริง ๆ
คำถามจึงไม่ควรเป็นเพียงว่า “เราจะเอา AI มาใช้ตรงไหนได้บ้าง?” แต่ควรเป็นว่า “ตรงไหนใน Customer Journey ที่ลูกค้าต้องออกแรงมากที่สุด และเราจะใช้ AI ลดแรงนั้นได้อย่างไร?”
เมื่อสินค้าเริ่มเหมือนกัน CX จึงกลายเป็นสนามแข่งขันใหม่
เหตุผลที่เรื่องนี้สำคัญขึ้นเรื่อย ๆ เพราะลูกค้าไม่ได้ตัดสินแบรนด์จากสินค้า ราคา หรือโฆษณาเพียงอย่างเดียวอีกต่อไป
เมื่อสินค้าและฟังก์ชันสามารถถูกเลียนแบบได้เร็วขึ้น ประสบการณ์ที่ลูกค้าได้รับในทุกจุดสัมผัสจึงกลายเป็นส่วนหนึ่งของความแตกต่างระหว่างแบรนด์
ข้อมูลของ Ipsos พบว่า ผู้บริโภคที่บอกว่าจะเลือกแบรนด์จากประสบการณ์ที่เคยได้รับมีสัดส่วนสูงขึ้นเรื่อย ๆ อาทิ
81% ในอินโดนีเซีย
78% ในสิงคโปร์
72% ในไทย
64% ในเวียดนาม
สำหรับประเทศไทย ตัวเลข 72% จึงสะท้อนว่า CX ไม่ใช่งานหลังบ้านของฝ่ายบริการลูกค้าอีกต่อไป แต่เกี่ยวข้องโดยตรงกับการตัดสินใจว่า ลูกค้าจะกลับมาซื้อซ้ำหรือเดินไปหาคู่แข่ง
“สินค้าอาจทำให้ลูกค้าตัดสินใจซื้อครั้งแรก แต่ประสบการณ์จะเป็นตัวตัดสินว่าเขาจะกลับมาอีกหรือไม่” พิมพ์ทัยกล่าว
เมื่อเป็นเช่นนี้ CX จึงไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของ “การทำให้ลูกค้าพอใจ” แต่เป็นเรื่องของ การรักษาความสัมพันธ์และมูลค่าของลูกค้าในระยะยาว
อย่าเพิ่งสร้างประสบการณ์เหนือความคาดหมาย ถ้าพื้นฐานยังทำไม่ได้
หนึ่งในกับดักขององค์กรยุค AI คือการพยายามสร้างประสบการณ์ที่ “ว้าว” ก่อนที่จะทำให้ประสบการณ์พื้นฐาน “ไม่พัง”
กรอบ Ipsos Building Blocks of Great CX จึงมอง CX เป็นลำดับขั้น
ขั้นแรกคือ Hygiene Factors หรือสิ่งที่ลูกค้าคาดหวังเป็นพื้นฐาน เช่น คุณภาพ ความชัดเจน ความเป็นธรรม และการเข้าถึงบริการ หากสิ่งเหล่านี้ทำไม่ได้ ลูกค้าจะไม่พอใจทันที
จากนั้นจึงค่อยไปสู่ Added Value เช่น การให้บริการที่สม่ำเสมอ การรักษาคำมั่นสัญญา และการแสดงความรับผิดชอบ
ก่อนจะไปถึงระดับ Differentiators ซึ่งเป็นเรื่องของความเข้าใจเฉพาะบุคคล การยอมรับ และการทำให้ลูกค้ารู้สึกว่าตัวเองเป็นส่วนหนึ่ง
ปัญหาคือหลายองค์กรกำลังกระโดดไปสู่ Personalisation และ AI ทั้งที่ปัญหาในชั้นแรกยังไม่ถูกแก้
ระบบอาจรู้ว่าลูกค้าชื่ออะไร เคยซื้ออะไร และน่าจะสนใจสินค้าอะไร แต่ถ้าลูกค้าติดต่อเข้ามาแล้วต้องเล่าเรื่องเดิมสามรอบ Personalisation เหล่านั้นก็แทบไม่มีความหมาย
เพราะท้ายที่สุด ลูกค้าไม่ได้ต้องการให้แบรนด์ “รู้จัก” เขามากขึ้นเพียงอย่างเดียว แต่ต้องการให้แบรนด์ “เข้าใจ” เขามากขึ้นด้วย
ความรู้สึกไม่ใช่เรื่อง Soft แต่กำลังกลายเป็น Business Driver
ความเข้าใจลูกค้าไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของความรู้สึก เพราะความรู้สึกสามารถสะท้อนออกมาเป็นพฤติกรรมทางธุรกิจได้
ข้อมูลประกอบการนำเสนอของ Ipsos พบว่า กลุ่มลูกค้าที่มีความผูกพันทางอารมณ์กับแบรนด์มีคะแนน Net Promoter Score หรือ NPS สูงถึง 63 ขณะที่กลุ่มที่รู้สึกว่าไม่ได้รับการตอบสนองอย่างเหมาะสมมี NPS ต่ำถึง -29
ช่องว่างเกือบ 100 คะแนนนี้สะท้อนว่า Emotional Connection ไม่ได้เป็นเพียงเรื่อง Soft Skill แต่เกี่ยวข้องกับความภักดี การบอกต่อ และโอกาสที่ลูกค้าจะกลับมาใช้บริการอีก
ความผูกพันดังกล่าวไม่ได้เกิดจากการแจกส่วนลดเพียงครั้งเดียว แต่สะสมจากประสบการณ์ในทุกจุดสัมผัส โดยเฉพาะช่วงเวลาที่ลูกค้ามีปัญหา
สิ่งที่สำคัญจึงประกอบด้วย Empathy การเข้าใจสถานการณ์ของลูกค้า, Rapid Support การช่วยเหลืออย่างรวดเร็ว, Reliability การรักษาคำมั่นสัญญา และ Recognition การทำให้ลูกค้ารู้สึกว่าตัวเองมีคุณค่า
และนี่คือเหตุผลที่ “คน” ยังมีความสำคัญ แม้ AI จะตอบคำถามได้เร็วกว่าและประมวลผลข้อมูลได้มากกว่า เพราะในช่วงเวลาสำคัญ ลูกค้าไม่ได้ต้องการเพียง “คำตอบ” เขาต้องการ ความมั่นใจว่ามีใครบางคนรับผิดชอบเรื่องของเขาอยู่
ลูกค้าไม่ได้ต่อต้าน AI แต่ไม่อยากให้ AI กลายเป็นกำแพง
โจทย์จึงไม่ใช่การเลือกระหว่าง “AI หรือมนุษย์” แต่คือการรู้ว่า เมื่อไรควรใช้ AI และเมื่อไรควรส่งต่อให้คน
ข้อมูล Ipsos พบว่า มีผู้บริโภคไทยเพียง 10% ที่ยอมรับให้ AI ทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบเป็นค่าเริ่มต้น ขณะที่ 24% ไม่ต้องการใช้ AI เลย และมีเพียง 25% ที่มองว่าลูกค้าจะเป็นผู้ได้ประโยชน์สูงสุดจาก AI
ตัวเลขเหล่านี้ไม่ได้หมายความว่าคนไทยต่อต้าน AI แต่สะท้อนความต้องการเรื่อง Control และ Transparency ในเรื่องง่าย ๆ เช่น เช็กยอดเงิน ดูกำหนดชำระ หรือติดตามสถานะบริการ AI อาจเป็นทางเลือกที่ดีที่สุด เพราะลูกค้าต้องการความรวดเร็วและไม่จำเป็นต้องคุยกับพนักงาน
แต่เมื่อเรื่องมีความเสี่ยงหรือมีมูลค่าสูง ความต้องการก็เปลี่ยนไป เช่น หากลูกค้าถามว่า “จะปิดสินเชื่อบ้านต้องจ่ายเท่าไหร่” หรือ “โอนเงินไปแล้ว แต่ปลายทางยังไม่ได้รับเงิน” สิ่งที่ลูกค้าต้องการอาจไม่ใช่ระบบที่ให้เขากดตรวจสอบสถานะซ้ำๆ แต่คือ คนที่สามารถบอกได้ว่าเกิดอะไรขึ้น เงินอยู่ที่ไหน และปัญหาจะจบเมื่อไร
“ลูกค้าไม่ได้ปฏิเสธ AI แต่จะปฏิเสธ AI ทันทีเมื่อมันกลายเป็นกำแพงระหว่างเขากับการแก้ปัญหา” พิมพ์ทัยกล่าว
ดังนั้น AI ที่ถูกนำไปวางไว้ตรงหน้าลูกค้าในวันที่เขากำลังเดือดร้อน แต่กลับไม่สามารถทำให้ปัญหาจบได้ อาจไม่ได้ช่วยลดความไม่พอใจ แต่กลับเพิ่มความรู้สึกว่า “ไม่มีใครพร้อมช่วยฉันเลย”
AI ที่ลูกค้าต้องการ อาจไม่ใช่ AI ที่ขายเก่งที่สุด
อีกด้านหนึ่งที่น่าสนใจคือ เมื่อ AI ถูกใช้เพื่อ “ปกป้อง” ลูกค้า ความรู้สึกของผู้บริโภคกลับเปลี่ยนไปอย่างชัดเจน
ผลสำรวจ Ipsos Digital FastFacts เดือนเมษายน 2026 พบว่า
84% ต้องการระบบตรวจจับและบล็อกการโอนเงินที่น่าสงสัยแบบเรียลไทม์
83% ต้องการการแจ้งเตือนเมื่อมีการโอนเงินไปยังบัญชีที่ถูกขึ้นบัญชีดำ
83% ต้องการระบบช่วยระบุข้อความหรือลิงก์ที่อาจเป็นการหลอกลวง
สิ่งนี้กำลังบอกว่า ลูกค้าอาจไม่ได้ต้องการให้ AI เข้ามา “ทำทุกอย่างแทน” แต่พร้อมเปิดรับ AI เมื่อรู้สึกว่าเทคโนโลยีนั้นกำลัง เพิ่มความปลอดภัยและลดความเสี่ยงให้ตัวเอง
AI ที่ตรวจจับธุรกรรมผิดปกติอาจสร้างคุณค่าได้มากกว่า AI ที่พยายามขายสินค้าให้ตรงใจ เช่น AI ที่เตือนว่าลิงก์นี้อาจเป็นมิจฉาชีพ อาจสร้างความไว้วางใจได้มากกว่า AI ที่จำได้ว่าลูกค้าชอบซื้ออะไร เพราะสำหรับลูกค้า คุณค่าของ AI ไม่ได้อยู่ที่ว่ามันฉลาดแค่ไหน แต่อยู่ที่ว่ามันช่วยอะไรเขาได้จริง
3A ของ CX ยุค AI: เข้าถึงง่าย ฉลาดอย่างมีความหมาย และต้องมี “คน” อยู่เบื้องหลัง
จากโจทย์ทั้งหมด องค์กรจึงอาจต้องกลับมาออกแบบ CX ใหม่ โดยไม่ได้มอง AI เป็นปลายทาง แต่เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ช่วยลดแรงของลูกค้า
แนวทาง 3A สามารถใช้เป็นกรอบคิดได้
Accessibility — เข้าถึงง่าย
ไม่ว่าลูกค้าจะเริ่มต้นจากแอป แชต เว็บไซต์ Call Center หรือสาขา ข้อมูลควรเดินทางต่อกันได้ ลูกค้าไม่ควรถูกบังคับให้เริ่มต้นใหม่ทุกครั้งที่เปลี่ยนช่องทาง
Algorithmic — ฉลาดอย่างมีความหมาย
ใช้ข้อมูลและ AI ในจุดที่สร้างคุณค่าให้ลูกค้าจริง ลดขั้นตอน ลดความเสี่ยง และช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้น ไม่ใช่ใช้เพียงเพราะองค์กรมีเทคโนโลยีที่สามารถทำได้
Authenticity — จริงใจและมีผู้รับผิดชอบ
เมื่อเกิดปัญหา ลูกค้าต้องรู้ว่ามีใครรับผิดชอบ และต้องสามารถเข้าถึงมนุษย์ได้เมื่อเรื่องนั้นซับซ้อน สำคัญ หรือมีผลกระทบสูง
ท้ายที่สุด AI ไม่ควรมีหน้าที่แทน “คน” ทุกจุด
แต่ควรทำให้ “คน” เข้ามาช่วยลูกค้าได้ถูกจังหวะมากขึ้น
ในวันที่ทุกแบรนด์มี AI สิ่งที่แตกต่างอาจไม่ใช่ความฉลาดของ AI
การแข่งขันด้าน AI กำลังทำให้ความสามารถทางเทคโนโลยีบางอย่างกลายเป็นเรื่องที่ทุกแบรนด์มีได้เหมือนกัน
- ทุกคนสามารถมี Chatbot ได้
- ทุกคนสามารถทำ Personalisation ได้
- ทุกคนสามารถวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าได้
คำถามจึงเปลี่ยนจาก “ใครมี AI ที่ฉลาดกว่า?” ไปเป็น “ใครออกแบบ AI โดยเข้าใจลูกค้ามากกว่า?”
โจทย์ของ CX ไทยในปี 2026 จึงไม่ใช่การเร่งนำ AI เข้าไปอยู่ในทุก Touchpoint แต่คือการย้อนกลับไปดู Customer Journey แล้วถามให้ตรงจุดว่า ช่วงเวลาไหนที่ลูกค้าต้องออกแรงมากที่สุด?
จากนั้นจึงใช้ AI เพื่อลดขั้นตอน ป้องกันความเสี่ยง และสนับสนุนพนักงาน ขณะเดียวกันก็ต้องมีเส้นทางส่งต่อถึงมนุษย์ที่ชัดเจนในเรื่องที่ต้องใช้ความเข้าใจ ความรับผิดชอบ และดุลยพินิจ
เพราะท้ายที่สุดแล้ว ลูกค้าอาจจำไม่ได้ว่าแบรนด์ใช้ AI รุ่นไหน หรือระบบเบื้องหลังทำงานซับซ้อนแค่ไหน
แต่พวกเขาจะจำได้ว่า ในวันที่มีปัญหา แบรนด์ทำให้พวกเขารู้สึกว่าต้องแก้เรื่องนี้ด้วยตัวเอง หรือทำให้รู้สึกว่ายังมีใครบางคนกำลังช่วยอยู่ และนั่นอาจเป็นความหมายที่แท้จริงของ Customer Experience ในยุค AI