AI จะมาแทนที่นักการตลาดดิจิทัลหรือไม่?

สรุป: AI จะมาแทนที่นักการตลาดดิจิทัลหรือเพียงแค่ปรับเปลี่ยนรูปแบบงาน? ค้นหาว่างานใดจะถูกทำให้เป็นอัตโนมัติ ทักษะใดที่สำคัญยิ่งขึ้น และวางแผนก้าวต่อไปของคุณอย่างไร

ประเด็นสำคัญ

AI จะมาแทนที่นักการตลาดดิจิทัลได้จริงหรือ?

AI จะไม่ทำลายอาชีพของนักการตลาดดิจิทัล แต่จะลดและรวมบทบาทที่เป็นเพียงการปฏิบัติงานซ้ำๆ หรือระดับเริ่มต้นเข้าด้วยกัน

ตำแหน่งที่เน้นกลยุทธ์ ผลลัพธ์เชิงพาณิชย์ และการวางแผนแบบบูรณาการมีความยืดหยุ่นมากกว่า ในขณะที่บทบาทของผู้ดำเนินการช่องทางแคบเผชิญกับแรงกดดันมากที่สุด

ทั่วทั้งระบบ AI กำลังเข้ามารับงานการผลิตและการเพิ่มประสิทธิภาพที่เป็นกิจวัตร ตั้งแต่การสร้างสินทรัพย์พื้นฐานไปจนถึงการปรับแต่งแคมเปญและการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่เรียบง่าย การมีส่วนร่วมของคุณจะเปลี่ยนไปสู่การกำหนดทิศทาง การตัดสินใจแลกเปลี่ยน และการรับรองคุณภาพและความสมบูรณ์

โดยรวมแล้ว บทบาทนี้มีความซับซ้อนมากขึ้น แม้ว่าจะมีบางตำแหน่งในระดับล่างที่อาจลดลงก็ตาม

ผลกระทบในโลกจริง: สิ่งที่ได้ถูกทำให้เป็นอัตโนมัติแล้ว

ก่อนที่เครื่องมือ AI จะมีในปัจจุบัน นักการตลาดดิจิทัลใช้เวลาส่วนใหญ่ในแต่ละสัปดาห์ไปกับการสร้างเนื้อหา การตั้งค่าแคมเปญ และการดึงข้อมูลประสิทธิภาพการทำงาน งานเหล่านี้มักจำกัดจำนวนไอเดียที่พวกเขาสามารถทดสอบได้ และระดับความลึกในการคิดวิเคราะห์กลยุทธ์

ปัจจุบัน เครื่องมือทั่วไปสามารถสร้างร่างแรกได้ จัดการตั้งค่าให้ง่ายขึ้น และให้มุมมองที่อ่านได้อย่างรวดเร็วของผลลัพธ์ ในหลายทีม สิ่งนี้ช่วยลดระยะเวลาการผลิตและลดงานประจำที่ไม่จำเป็น

นักการตลาดที่ใช้ความสามารถเหล่านี้ได้ดีจะใช้เวลาส่วนใหญ่ไปกับการกำหนดทิศทาง การปรับปรุง และการเรียนรู้จากการทดลอง โดยคาดหวังว่าส่วนสำคัญของงานที่เคยทำมาก่อนจะสามารถทำให้เป็นอัตโนมัติได้เมื่อเวลาผ่านไป

แนวโน้ม AI ที่กำลังกำหนดทิศทางการตลาดและการโฆษณา

ปัญญาประดิษฐ์กำลังกลายเป็นชั้นพื้นฐานในกระบวนการซื้อโฆษณา ระบบเนื้อหา และการวิเคราะห์ข้อมูล ไม่ใช่เพียงเครื่องมือเสริม การเข้าใจแนวโน้มหลักช่วยให้ผู้ทำการตลาดดิจิทัลตัดสินใจได้ว่าควรลงทุนความพยายามที่ไหน และกระบวนการทำงานใดที่จะเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ

1. แคมเปญที่ขับเคลื่อนด้วยเป้าหมายและให้ความสำคัญกับ AI เป็นอันดับแรก

แพลตฟอร์มอย่าง Google และ Meta ดำเนินการประเภทแคมเปญที่จัดการการประมูล, ตำแหน่งโฆษณา, และการหมุนเวียนของสื่อโฆษณาโดยอัตโนมัติ หากคุณป้อนเป้าหมายที่ชัดเจนและสินทรัพย์ที่เหมาะสม

ในทางปฏิบัติ คุณจะเปลี่ยนจากการจัดการรายละเอียดปลีกย่อยไปสู่การกำหนดวัตถุประสงค์ การติดตามคุณภาพ และการออกแบบปัจจัยนำเข้าที่ดีขึ้น ลูกค้าและผู้นำคาดหวังให้ผู้ทำการตลาดกำหนดกลยุทธ์ในขณะที่ระบบดำเนินการ

2. ระบบเนื้อหา AI เจนเนอเรทีฟที่ทำงานตลอดเวลา

หลายทีมใช้ AI ในการสร้างเนื้อหาและรูปแบบโฆษณาที่หลากหลายอย่างต่อเนื่องสำหรับบล็อก, โฆษณา, และแคมเปญตามวงจรชีวิตของลูกค้า ซึ่งการเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้ความคาดหวังเปลี่ยนไป: คุณจะถูกประเมินจากความสามารถในการตัดสินใจทางบรรณาธิการ, แผนการทดสอบ, และความสอดคล้องของแบรนด์มากกว่าความเร็วในการเขียนแบบดิบ ๆ นักการตลาดบางคนอธิบายสัปดาห์ของพวกเขาว่า "พิมพ์น้อยลง แก้ไขและคิดมากขึ้น"

3. ผู้ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลและชั้นข้อมูลเชิงลึก

เครื่องมือวิเคราะห์และระบบช่วยงานอัจฉริยะสามารถตอบคำถามในภาษาธรรมชาติเกี่ยวกับประสิทธิภาพของแคมเปญและตรวจจับความผิดปกติได้ ทีมงานจำเป็นต้องมีทักษะการคิดวิเคราะห์เชิงวิพากษ์ที่เข้มข้นยิ่งขึ้นเกี่ยวกับสาเหตุ ผลลัพธ์ คุณภาพของการทดลอง และข้อมูลเชิงลึกที่ควรนำไปปฏิบัติ ระบบช่วยงานจะเสนอแนะ ส่วนนักการตลาดเป็นผู้ตีความ

4. การกำกับดูแลและการปฏิบัติตามข้อกำหนดของปัญญาประดิษฐ์

หน่วยงานกำกับดูแลและแพลตฟอร์มต่าง ๆ กำลังเข้มงวดกฎระเบียบเกี่ยวกับการติดตาม การปรับแต่งส่วนบุคคล และสื่อสังเคราะห์ นักการตลาดดิจิทัลจำเป็นต้องเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การขอความยินยอม การเปิดเผยเนื้อหาที่สร้างโดย AI และความเสี่ยงต่อแบรนด์ก่อนเริ่มแคมเปญ การกำกับดูแลได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของการวางแผนแคมเปญ ไม่ใช่สิ่งที่ทำภายหลัง

แนวโน้มเหล่านี้ทั้งหมดผลักดันให้ผู้ทำการตลาดดิจิทัลกลายเป็นผู้ประสานงาน ไม่ใช่เพียงผู้กดปุ่มเท่านั้น ส่วนถัดไปจะอธิบายอย่างชัดเจนว่าความสามารถใดที่ปัจจุบันมีความสำคัญมากขึ้น และความสามารถใดที่สามารถถ่ายโอนออกไปได้อย่างปลอดภัย

ทักษะที่ควรพัฒนาและยกเลิก

เมื่อ AI รับผิดชอบงานที่ซ้ำซากและวิเคราะห์ผิวเผินมากขึ้น ความได้เปรียบทางการแข่งขันจะเปลี่ยนไปสู่การตัดสินใจ กลยุทธ์ และการทำงานร่วมกัน นักการตลาดดิจิทัลควรปฏิบัติต่อ AI เป็นตัวคูณของทักษะที่แข็งแกร่ง ไม่ใช่สิ่งทดแทน

ทักษะที่ควรพัฒนาให้เชี่ยวชาญยิ่งขึ้น

ข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า การวางตำแหน่ง การทดลอง การตัดสินใจเกี่ยวกับแบรนด์ และการสื่อสารข้ามสายงานกลายเป็นสิ่งที่มีคุณค่ามากขึ้น เนื่องจาก AI ไม่สามารถครอบครองสิ่งเหล่านี้ได้อย่างสมบูรณ์

นักการตลาดจำนวนมากรายงานว่าใช้เวลาเพิ่มขึ้นในการแก้ไข, วางแผนการทดสอบ, และประสานงานกับทีมขายหรือทีมผลิตภัณฑ์

ทำให้ทักษะเหล่านี้มองเห็นได้ผ่านนิสัยประจำสัปดาห์: การทบทวนการทดลองที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ, การโทรหาลูกค้าเป็นประจำ, หรือการจัดสรรเวลาเพื่อปรับปรุงคำแนะนำและเปรียบเทียบผลลัพธ์ระหว่าง AI กับมนุษย์ ใช้ผลลัพธ์ของแคมเปญและกรณีศึกษาเพื่อแสดงให้เห็นถึงการเติบโตในด้านเหล่านี้

ทักษะที่ควรลดความสำคัญหรือถ่ายโอน

การผลิตเนื้อหาตามปกติ การสร้างคีย์เวิร์ดและรายการด้วยตนเอง การรายงานขั้นพื้นฐาน และการปรับแต่งช่องทางเดียวอย่างจำกัด มีความแตกต่างน้อยลงเมื่อเครื่องมือต่างๆ เข้ามาช่วย การเข้าใจงานเหล่านี้ยังคงมีความสำคัญสำหรับการควบคุมคุณภาพ (QA) แต่ไม่ใช่จุดขายหลักอีกต่อไป

ค่อยๆ มอบหมายงานเหล่านี้ให้กับเครื่องมือต่างๆ ในขณะที่ยังคงนิสัยการตรวจสอบอย่างเบามือเพื่อตรวจสอบคุณภาพ ตัวอย่างเช่น เปรียบเทียบแคมเปญที่ปรับให้เหมาะสมด้วย AI กับเกณฑ์มาตรฐานที่ทำด้วยตนเองในแต่ละสัปดาห์และบันทึกสิ่งที่เรียนรู้ สิ่งนี้จะเปลี่ยนงานที่ถ่ายโอนออกไปให้กลายเป็นวงจรการเรียนรู้

แนวโน้มอาชีพ

บทบาททางการตลาดกำลังเติบโตเร็วกว่าค่าเฉลี่ย โดยผู้จัดการด้านการโฆษณา การส่งเสริมการขาย และการตลาดคาดว่าจะเติบโตประมาณ 6-8% ในระยะเวลาหนึ่งทศวรรษ

รายงานอนาคตของงานประมาณการว่า AI จะทำให้มีการสูญเสียงาน 9 ล้านตำแหน่ง แต่จะสร้างงานใหม่ 11 ล้านตำแหน่งภายในปี 2030 ความต้องการงานด้านการตลาดเชิงกลยุทธ์กำลังเพิ่มขึ้นโดยรวม แม้ว่าบางตำแหน่งที่ต้องใช้การปฏิบัติงานหนักจะถูกบีบคั้นก็ตาม

การเติบโตอย่างต่อเนื่องของช่องทางดิจิทัล, กฎระเบียบความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวดขึ้น, และความคาดหวังที่สูงขึ้นสำหรับการปรับแต่งเฉพาะบุคคลและการวัดผลตอบแทนจากการลงทุน ล้วนเพิ่มความต้องการนักการตลาดดิจิทัลที่มีความสามารถ การทำงานอัตโนมัติช่วยลดปริมาณงานที่มีมูลค่าต่ำในขณะที่เพิ่มความคาดหวังเกี่ยวกับงานที่ซับซ้อนและข้ามช่องทาง

ค่าตอบแทนมักจะคงอยู่ในระดับสูงที่สุดเมื่อนักการตลาดดิจิทัลทำงานใกล้ชิดกับรายได้—เช่น ฝ่ายประสิทธิภาพ ฝ่ายการเติบโต ฝ่ายวงจรชีวิต—และในภาคส่วนที่มีความซับซ้อนหรืออยู่ภายใต้การกำกับดูแล การย้ายระหว่างภาคส่วน (เช่น จากอีคอมเมิร์ซไปยัง B2B SaaS) หรือเข้าสู่ฝ่ายปฏิบัติการการตลาดหรือฝ่ายวิเคราะห์ข้อมูล สามารถช่วยปรับปรุงทั้งความมั่นคงและค่าตอบแทนได้

เส้นทางที่แข็งแกร่งประกอบด้วยการตลาดเพื่อการเติบโต, วงจรชีวิตและการรักษาลูกค้า, บทบาทด้านประสิทธิภาพที่มีความรับผิดชอบต่อผลกำไรและขาดทุน, บทบาทการตลาดในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุม, และการดำเนินงานการตลาดแบบผสมผสานหรือตำแหน่งการกำกับดูแล AI

การเลือกกลุ่มเป้าหมายเฉพาะและการสร้างฐานไปสู่นั้นเป็นเครื่องมือสำคัญที่นักการตลาดยังคงควบคุมได้

อะไรต่อไป

ความไม่แน่นอนสามารถจัดการได้ดีที่สุดด้วยการทดลองเล็กๆ ที่ตั้งใจไว้ แทนที่จะเสี่ยงกับอาชีพครั้งใหญ่ ขั้นตอนเหล่านี้สามารถทำควบคู่ไปกับงานประจำและสร้างข้อได้เปรียบที่ทวีคูณ

1. รักษาเสถียรภาพในบทบาทปัจจุบันของคุณ

แผนที่ตำแหน่งที่ AI มีอยู่แล้วในชุดเครื่องมือของคุณ—แพลตฟอร์มโฆษณา เครื่องมือสร้างเนื้อหา ระบบ CRM—และอาสาช่วยบันทึกหรือปรับปรุงกระบวนการทำงานเหล่านั้น

ให้สอดคล้องกับผู้จัดการของคุณเกี่ยวกับวิธีที่ AI จะเปลี่ยนแปลงการตั้งค่าแคมเปญ, การรายงาน, และความคาดหวังของผลลัพธ์, เพื่อให้คุณถูกมองว่าเป็นส่วนหนึ่งของทางแก้ปัญหา.

2. สร้างทักษะเชิงลึกในหนึ่งด้าน

เลือกหนึ่งพื้นที่โฟกัส (เช่น วงจรชีวิต ประสิทธิภาพ กลยุทธ์เนื้อหา) และออกแบบการทดลองที่เสริมด้วย AI 1–2 ครั้งต่อไตรมาสในพื้นที่นั้น ใช้โครงการข้างเคียงหรือแคมเปญที่มีความเสี่ยงต่ำเพื่อฝึกฝนและจากนั้นรวบรวมผลลัพธ์เป็นกรณีศึกษา

3. เปิดโอกาสทางเลือกระยะยาว

เพิ่มจุดแข็งที่อยู่ใกล้เคียงอย่างต่อเนื่อง เช่น การวิเคราะห์การตลาด การดำเนินงานด้านการตลาด หรือการกำกับดูแล AI เพื่อเปิดเส้นทางสู่ตำแหน่งที่มีความยืดหยุ่นและอาวุโสมากขึ้น

คุณค่าในระยะยาวของคุณอยู่ที่การเป็นเจ้าของผลลัพธ์และระบบที่รวม AI ไว้ด้วย ไม่ใช่แค่การรู้จักรายการเครื่องมือเท่านั้น

ข้อคิดสุดท้าย

ปัญญาประดิษฐ์กำลังดูดซับงานการตลาดดิจิทัลที่เป็นกิจวัตรและยกระดับความคาดหวัง ไม่ใช่การกำจัดความต้องการมนุษย์ที่เข้าใจลูกค้าและรายได้

นักการตลาดดิจิทัลที่เต็มใจเรียนรู้ AI, พัฒนาทักษะการตัดสินใจ, และร่วมมือกับทีมต่าง ๆ มีแนวโน้มที่จะได้รับบทบาทที่ท้าทายมากขึ้น ไม่ใช่เพียงแค่ความเสี่ยง. ให้คุณมอง AI เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่คุณเรียนรู้ที่จะขับเคลื่อน ไม่ใช่การตัดสินอาชีพของคุณ.

คำถามที่พบบ่อย

มุ่งเน้นการเรียนรู้กลยุทธ์ การวัดผล และการเป็นบุคคลที่สามารถตรวจสอบคุณภาพและปรับปรุงผลลัพธ์ของ AI ในแคมเปญจริง อาสาบันทึกขั้นตอนการทำงาน ตรวจหาข้อผิดพลาด และเสนอการทดลองใหม่ ๆ คุณค่าของคุณจะเปลี่ยนจากการทำงานให้เสร็จเร็วไปสู่การตัดสินใจที่มีคุณภาพ

มุ่งเน้นการออกแบบสมมติฐาน การทดสอบเชิงสร้างสรรค์ และการประสานงานข้ามสายงานเกี่ยวกับข้อเสนอและกลุ่มเป้าหมาย AI จัดการกลไกต่าง ๆ ส่วนคุณดูแลคำถามที่เป็นแนวทาง แสดงให้เห็นว่าคุณสามารถกำหนดกรอบปัญหา ตีความผลลัพธ์ที่คลุมเครือ และสร้างความสอดคล้องกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

หน่วยงานอาจเผชิญกับแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับปริมาณการผลิตและชั่วโมงที่สามารถเรียกเก็บเงินได้ บทบาทภายในองค์กรมักเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับกลยุทธ์ทางธุรกิจและรายได้ ไม่ว่าในกรณีใด การเป็นเจ้าของผลลัพธ์และความเชี่ยวชาญด้าน AI จะช่วยได้ พิจารณาว่าสภาพแวดล้อมใดช่วยให้คุณเรียนรู้ได้เร็วขึ้น

ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านยังคงมีประโยชน์ แต่ควรเน้นการคิดแบบข้ามช่องทาง การทดลอง และการทำความเข้าใจว่าแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทำงานอย่างไร ผู้เชี่ยวชาญด้านช่องทางที่สามารถออกแบบการทดสอบและตีความการตัดสินใจของระบบได้นั้นมีคุณค่ามากกว่าผู้ที่เพียงแค่ปรับแต่งค่าต่างๆ เท่านั้น

การตลาดเพื่อการเติบโต การตลาดผลิตภัณฑ์ การดำเนินงานเพื่อความสำเร็จของลูกค้า หรือฝ่ายปฏิบัติการการตลาด ใช้ทักษะที่คล้ายคลึงกันและได้รับประโยชน์จากความคุ้นเคยกับ AI บทบาทเหล่านี้ให้ความสำคัญกับการคิดเชิงแคมเปญ ความเชี่ยวชาญด้านข้อมูล และการบริหารจัดการผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย—ซึ่งล้วนสามารถถ่ายทอดมาจากงานการตลาดดิจิทัลได้