ในเซสชัน "Social Spy ภารกิจลับ จับสัญญาณคู่แข่ง" ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของงาน Creative Talk Conference 2026 (CTC2026) กล้า ตั้งสุวรรณ ซีอีโอ Wisesight ได้ฉายภาพให้เห็นว่า นักการตลาดจำนวนมากยังใช้เวลาส่วนใหญ่ไปกับการทำรายงานจากข้อมูลของตัวเอง แต่ผู้บริหารกลับต้องการเห็นภาพที่กว้างกว่านั้น คือภาพของตลาด คู่แข่ง เทรนด์ และโอกาสใหม่ ๆ ที่แบรนด์ยังไม่เคยมองเห็น
นักการตลาดมี Data เยอะ แต่ทำไมยังคุยกับผู้บริหารไม่รู้เรื่อง
กล้า เริ่มต้นด้วยการอธิบายว่า ปัจจุบัน แบรนด์มีข้อมูลจำนวนมากอยู่ในมือ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลจาก Social Media ของแบรนด์เอง ข้อมูลของ Influencer ที่ทำหน้าที่เป็นตัวกลางระหว่างแบรนด์กับผู้บริโภค ไปจนถึงข้อมูล E-Commerce ที่สะท้อนราคาสินค้า การเปลี่ยนแปลงของตลาด และพฤติกรรมการซื้อขาย
แต่ปัญหาที่เกิดขึ้นในองค์กรจำนวนมากคือ นักการตลาดที่เป็นทีมปฏิบัติการทำรายงานขึ้นไปแล้ว “คุยกับเจ้านายไม่ค่อยรู้เรื่อง” ขณะที่ผู้บริหารเองก็รู้สึกว่า รายงานที่ทีมส่งมาไม่ใช่ข้อมูลที่ตัวเองอยากได้
นี่คือช่องว่างสำคัญระหว่าง “คนทำรายงาน” กับ “คนใช้รายงานตัดสินใจ”
โดยข้อมูลที่นักการตลาดใช้เวลาส่วนใหญ่ไปกับมัน มักแบ่งออกเป็น 3 กลุ่มใหญ่
- Own Data หรือข้อมูลของแบรนด์เอง เช่น Campaign วันนี้ทำผลงานอย่างไร, CTA เป็นแบบไหน, CTR เท่าไหร่, Comment, Like, Share, Reach, Impression, Engagement หรือ Post Performance เป็นอย่างไร นี่คือข้อมูลที่นักการตลาดจำเป็นต้องตอบให้ได้ เพราะเป็นข้อมูลพื้นฐานของงานประจำวัน และมักเกี่ยวข้องโดยตรงกับ KPI
- Competitor Data หรือข้อมูลของคู่แข่ง เช่น Engagement, Like, Share, Comment หรือรูปแบบการสื่อสารของคู่แข่ง แต่ข้อมูลส่วนนี้มักถูกใช้ไม่มากนัก เพราะนักการตลาดจำนวนมากไม่มีเวลา หรือไม่มีเครื่องมือที่รวบรวมข้อมูลเหล่านี้ให้เห็นง่ายพอ
- Insight Data เช่น Consumer Behavior, Platform Trend, Social Media Trend และภาพรวมของตลาด ซึ่งมักถูกใช้ในการมองแนวโน้ม หรือวางแผนแคมเปญถัดไป
ปัญหาคือ ในรายงานประจำวัน นักการตลาดมักใช้ Own Data มากถึง 60-70% เพราะเป็นข้อมูลที่อัปเดตทุกวันและถูกใช้ตอบ KPI เป็นหลัก ขณะที่ Competitor Data และ Consumer Insight กลับถูกใช้น้อยกว่า ทั้งที่เป็นข้อมูลสำคัญสำหรับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
เมื่อรายงานขยับจาก Daily Report ไปเป็น Monthly Report ข้อมูลของคู่แข่งและ Insight จะเริ่มมีบทบาทมากขึ้น แต่เมื่อข้อมูลถูกส่งถึงระดับผู้บริหาร สิ่งที่ผู้บริหารอยากเห็นกลับไม่ใช่ Own Data จำนวนมาก แต่เป็นภาพของตลาด ภาพของคู่แข่ง และแนวโน้มในอนาคต 3 เดือน 6 เดือน หรือ 1 ปีข้างหน้า
Better or Best Metric: Framework ที่ช่วยแปล Data ให้เป็น Strategy
ความต่างระหว่างนักการตลาดกับผู้บริหารคือ นักการตลาดมักตั้งคำถามในระดับงานประจำวัน เช่น แคมเปญนี้เวิร์กไหม, คอนเทนต์แบบนี้ทำงานดีหรือเปล่า แต่ผู้บริหารมักตั้งคำถามอีกระดับหนึ่ง โดยเฉพาะคำถามที่เกี่ยวกับการ เทียบกับตลาดและคู่แข่ง ดังนั้น ข้อมูลของแบรนด์จะมีความหมายมากขึ้นก็ต่อเมื่อถูกนำไปเทียบกับ 3 สิ่ง
- หนึ่ง เทียบกับคู่แข่ง
- สอง เทียบกับอดีตของตัวเอง
- สาม แปลให้ได้ว่านี่คือโอกาส ความเสี่ยง หรือภัยคุกคาม
เพราะตัวเลขเดียวกันอาจมีความหมายต่างกันอย่างสิ้นเชิง ขึ้นอยู่กับว่าเราเทียบกับใคร และตลาดกำลังเคลื่อนไปทางไหน
เพื่อให้เห็นภาพง่ายขึ้น Wisesight เสนอ Framework ที่เรียกว่า Better or Best Metric โดยใช้การวิเคราะห์ 2 แกน
- แกนแรกคือ เมื่อเทียบกับคู่แข่งแล้ว เราอยู่ในสถานะ Best หรือ Behind
- แกนที่สองคือ เมื่อเทียบกับอดีตของตัวเอง เรา Better หรือ Worse
เมื่อนำ 2 แกนนี้มาตัดกัน จะเกิดเป็น 4 สถานการณ์ ที่ช่วยบอกทิศทางกลยุทธ์ ได้แก่
- Better and Best หมายถึงเราดีขึ้นจากเดิม และยังดีกว่าคู่แข่งด้วย สถานะนี้คือสถานะที่ทุกแบรนด์อยากอยู่ เพราะแปลว่าสิ่งที่ทำอยู่ได้ผลและยังนำตลาดอยู่ กลยุทธ์คือทำต่อ รักษาความแข็งแรง และอาจใช้ทรัพยากรส่วนที่เหลือไปพัฒนาเรื่องอื่น
- Better but Behind หมายถึงเราดีขึ้นจากเดิม แต่ยังตามหลังคู่แข่งอยู่ สถานะนี้สะท้อนว่าแบรนด์มาถูกทางแล้ว แต่ยังต้องเร่งสปีดให้มากขึ้น เพื่อให้ทันหรือแซงตลาด
- Worse but Best หมายถึงเราทำผลงานแย่ลงจากเดิม แต่ยังนำคู่แข่งอยู่ สถานะนี้ต้องระวังเป็นพิเศษ เพราะแม้วันนี้ยังเป็นผู้นำ แต่หากแนวโน้มยังแย่ลงต่อเนื่อง วันหนึ่งอาจตกลงไปเป็นผู้ตามได้
- Worse and Behind หมายถึงแย่ลงจากเดิมและยังตามหลังตลาดด้วย นี่คือสถานะที่ต้องแก้อย่างจริงจัง เพราะทั้ง Performance ของตัวเองและตำแหน่งเมื่อเทียบกับคู่แข่งกำลังส่งสัญญาณลบพร้อมกัน
Framework นี้ชี้ให้เห็นว่า การดูข้อมูลของตัวเองอย่างเดียวอาจบอกได้แค่ว่า ดีขึ้นหรือแย่ลง แต่ถ้าไม่เห็นคู่แข่ง เราจะไม่รู้เลยว่า ดีพอหรือยัง
การส่องคู่แข่งไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่ต้องทำให้เป็นระบบ
กล้า ย้ำว่า นักการตลาดทุกคนมีทักษะการ ส่อง อยู่แล้ว เพราะในชีวิตประจำวันเราส่อง Facebook เพื่อน ส่อง Social ดารา หรือส่องเรื่องที่ตัวเองสนใจอยู่ตลอดเวลา สิ่งที่ต้องทำคือเอาทักษะเดียวกันนี้มาใช้กับงานอย่างเป็นระบบ
ปัญหาคือ การส่องคู่แข่งในโลกจริงไม่ได้ง่าย เพราะต้องดูหลายแพลตฟอร์มพร้อมกัน เช่น Facebook, TikTok, Google, Instagram, YouTube รวมถึงต้องดูว่า Influencer คนไหนลงโพสต์ให้คู่แข่งบ้าง ใช้ Hashtag อะไร สื่อสาร Message แบบไหน และแคมเปญไหนทำ Engagement ดี
ข้อมูลเหล่านี้มีอยู่แล้วในพื้นที่สาธารณะ แต่กระจัดกระจาย และต้องใช้เวลาคลิกจำนวนมากกว่าจะรวบรวมได้
Brand Scan: สแกนแบรนด์ผ่าน Own, Earned, Ad, Influencer และ Social Score
จากปัญหาดังกล่าว Wisesight จึงได้พัฒนาเครื่องมือใหม่ชื่อว่า Brand Scan ที่ออกแบบมาเพื่อรวบรวมข้อมูลของแบรนด์และคู่แข่งให้อยู่ในแพลตฟอร์มเดียว เพื่อดูว่าพวกเขากำลังทำอะไรบนโลกออนไลน์ โดยข้อมูลหลักที่ Brand Scan ใช้แบ่งออกเป็น 5 แกน ได้แก่
- Own Data หรือข้อมูลจากช่องทางของแบรนด์เอง ครอบคลุม 5 แพลตฟอร์ม เช่น Facebook, Instagram, TikTok, YouTube และช่องทาง Social อื่น ๆ เพื่อดูว่าแบรนด์โพสต์อะไร Top Post คืออะไร Hashtag ไหนถูกใช้บ่อย Engagement สูงสุดมาจากอะไร และ Content แบบไหนทำงานได้ดี
- Earned Data หรือการพูดถึงแบรนด์จากคนอื่น เช่น Keyword Mention, Hashtag, Sentiment ทั้งเชิงบวกและเชิงลบ รวมถึงการแซะ การวิจารณ์ หรือการพูดถึงที่เกิดขึ้นนอกช่องทางของแบรนด์
- Ad Data หรือข้อมูลโฆษณาของคู่แข่ง ซึ่งเป็นสิ่งที่นักการตลาดจำนวนมากอยากเห็น โดย Brand Scan สามารถเก็บข้อมูลโฆษณาจาก Meta Network, Google Network และ TikTok ได้
- Influencer Data โดย Wisesight มีฐานข้อมูล Influencer เกือบแสนคน และสามารถดูได้ว่า Influencer คนใด Mention แบรนด์ใด หรือทำงานร่วมกับแบรนด์ใดบ้าง โดยเฉพาะบน Facebook, Instagram และ TikTok
- Social Score หรือ Social Metrics for Brand ซึ่งใช้หลักการคำนวณเดียวกับระบบที่ใช้ใน Thailand Social Awards เพื่อสรุปภาพรวมว่าแบรนด์ใดทำผลงานบน Social ได้ดีกว่ากัน
ปัจจุบัน Brand Scan มีข้อมูลประมาณ 3,200 แบรนด์ และสามารถเพิ่มแบรนด์ที่ต้องการติดตามเข้าไปได้ เมื่อมีข้อมูล Own, Earned, Ad และ Influencer แล้ว Brand Scan ยังสรุปออกมาเป็น Social Metrics เพื่อใช้ทำ Competitor Benchmarking
“สิ่งสำคัญคือ Social Score ไม่ได้เกิดจากตัวเลขเดียว แต่เกิดจากการรวมหลายมิติของข้อมูลเข้าด้วยกัน ทำให้ภาพที่ได้ไม่ใช่แค่ใครโพสต์เยอะกว่า หรือใครมี Engagement สูงกว่า แต่สะท้อนความแข็งแรงโดยรวมของแบรนด์บน Social Media”
ดูคู่แข่ง ไม่ใช่เพื่อทำตาม แต่เพื่อหาทางที่เขายังไม่ทำ
กล้า ทิ้งท้ายว่า การดูคู่แข่งไม่ได้มีไว้เพื่อ ทำเหมือนคู่แข่ง ตรงกันข้าม เราดูคู่แข่งเพื่อหาว่าอะไรที่เขาทำอยู่แล้ว อะไรที่เขาทำแล้วไม่เวิร์ก และอะไรคือ ช่องว่างที่ทั้งตลาดยังไม่ได้แตะ
“ซุนวู ไม่ได้บอกว่า รู้เขารู้เรา ทำให้รบร้อยครั้งชนะร้อยครั้ง แต่ชัยชนะที่ดีที่สุดคือ ชนะโดยไม่ต้องรบ”
ในอดีต นักการตลาดอาจรู้สึกว่าคู่แข่งน่าจะทำทุกอย่างไปหมดแล้ว แต่ความจริงคือ ทั้งเราและคู่แข่งต่างก็เห็นข้อมูลไม่ครบเหมือนกัน เมื่อแบรนด์มีข้อมูลมากพอ ทั้งข้อมูลของตัวเอง ข้อมูลคู่แข่ง ข้อมูลตลาด ข้อมูล Influencer ข้อมูลโฆษณา และข้อมูล Social Listening จะเริ่มเห็นช่องว่างที่ไม่เคยมองเห็นมาก่อน
ยิ่งเมื่อรวมกับความสามารถของ AI ในปัจจุบัน การวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากจะทำได้เร็วขึ้น ลึกขึ้น และช่วยให้แบรนด์ค้นพบ Audience Segment ใหม่ ๆ ที่คู่แข่งยังเข้าไม่ถึง หรือแม้แต่ตัวแบรนด์เองก็ไม่เคยนึกถึง
สุดท้ายแล้ว Data ที่ดีจึงไม่ใช่แค่ Data ที่เยอะ แต่คือ Data ที่ช่วยให้แบรนด์ตัดสินใจได้ชัดขึ้นว่า ควรทำอะไรต่อ ควรหยุดอะไร ควรเร่งอะไร และควรหลบสนามแข่งขันแบบไหน การรู้แค่ตัวเองอาจไม่พออีกต่อไป แบรนด์ที่ได้เปรียบจริง คือแบรนด์ที่รู้ว่าตัวเองอยู่ตรงไหน คู่แข่งกำลังทำอะไร ตลาดยังขาดอะไร และจะชนะอย่างไรโดยไม่ต้องลงไปรบในสนามเดียวกับทุกคน