Marketing Strategies for the Transportation Business Driven by Generative AI

Main Article Content

Peravich Singkhala
Chalearmkiart Feongkeaw

Abstract

This article aims to propose marketing strategies for the transportation business driven by Generative AI as transportation business plays a crucial role in economy and life, serving as a key component in connecting people, markets, and resources worldwide. It provides services related to the movement of goods, passengers, and raw materials from one place to another. The challenge for running business nowadays is to adapt and build competitiveness by integrating modern technologies and innovations, such as Generative AI, into its operational processes. However, the competition in the market requires effective marketing strategies, which act as operational plans that businesses deploy to attract customers and increase sales. For these reasons, marketing strategies for the transportation business driven by Generative Artificial Intelligence (Generative AI) encompass four key components: 1) Generative AI Driven Marketing and Business, 2) Customer Segmentation, 3) Personalized Marketing, and 4) Media Optimization. These components are critical variables requiring business to prepare and intelligently adopt Generative AI within the context of evolving challenges and transformations in the modern world. Such readiness will enable business to navigate the increasing influence of this technology on its operations in the future.

Article Details

How to Cite
Singkhala, P., & Feongkeaw, C. (2026). Marketing Strategies for the Transportation Business Driven by Generative AI. RMUTI Journal Humanities and Social Sciences, 13(1), 115–126. retrieved from https://so05.tci-thaijo.org/index.php/RMUTI_SS/article/view/278657
Section
Academic Articles

References

กมลชัย ศรีอรุณ. (2568). AI กับการปฏิวัติการสร้างแบรนด์และการตลาดดิจิทัลในประเทศไทย: โอกาส ความท้าทาย และอนาคต. วารสารนิเทศศาสตร์ มสธ. 15(1). 58-73. https://so02.tci-thaijo.org/index.php/JOCASTOU/article/view/279695

จินตนา สีหาพงษ์. (2567). ปัญญาประดิษฐ์เพื่อการจัดการโลจิสติกส์และห่วงโซ่อุปทานที่ยั่งยืน: แนวโน้ม และทิศทางในอนาคตด้านการขนส่งและการกระจายสินค้า. วารสารโลจิสติกส์และดิจิทัลซัพพลายเชน. 16(2). 78-100. https://ph03.tci-thaijo.org/index.php/JLDSC/article/view/4425

ฉัตรชัย ตวงรัตนพันธ์. (2567). เทคโนโลยี AI ค้าปลีกไม่รู้ไม่ได้แล้ว. เข้าถึงเมื่อ (16 ธันวาคม 2567). เข้าถึงได้จาก https://www.bangkokbiznews.com/blogs/business/business/1125007

ชนันท์ธิพัฒน์ พรหมสนธิ, สิริภัทร หลุ่มบางล้า, วิชานันท์ เลิสปัญญาเมธี, สมหญิง กรเจริญพร และวรัตตินันท์ ทองเนียม. (2568). การใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าในระบบโลจิสติกส์อีคอมเมิร์ซ. วารสารส่งเสริมและพัฒนาวิชาการสมัยใหม่. 3(2), 980-999. https://so12.tci-thaijo.org/index.php/MADPIADP/article/view/2353

ชเนตตี พุ่มพฤกษ์ และนันทนิธิ์ เอิบอิ่ม. (2564). การตลาดอัตโนมัติ : เครื่องมือสู่ความสำเร็จในธุรกิจสำหรับนักการตลาดยุคดิจิทัล. วารสารวิทยาการจัดการปริทัศน์, 23(1), 221-230. https://so03.tci-thaijo.org/index.php/msaru/article/view/249533

ทัศนีย์ เทียมถนอม. (2565). วิถีชีวิตใหม่กับสื่อสารการตลาดดิจิทัล. วารสารมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏอุบลราชธานี, 13(1), 297-304. https://so01.tci-thaijo.org/index.php/humanjubru/article/view/250733

บุญเลิศ วงศ์เจริญแสงสิริ และกิตติชัย อธิกุลรัตน์. (2568). ปัญญาประดิษฐ์ตัวแทนในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน: เส้นทางสู่ระบบโลจิสติกส์อัตโนมัติ. วารสารปัญญาภิวัฒน์. 17(1), 288-303. https://so05.tci-thaijo.org/index.php/pimjournal/article/view/277545

ปวรนันท์ ธัมมัญญุตานันท์. (2568). อิทธิพลของ Influencer Marketing ต่อพฤติกรรมผู้บริโภคและจริยธรรมในการสื่อสารการตลาด. วารสารสหวิทยาการ มหาวิทยาลัยชินวัตร. 2(2), 68-90. https://li04.tci-thaijo.org/index.php/mjs/article/view/4660

พงษ์ศักดิ์ ผกามาศ, อุดมวิทย์ ไชยสกุลเกียรติ และสรายุทธ์ เศรษฐขจร. (2562). การจัดการการตลาดแบบองค์รวมยุคใหม่ : วิถีการตลาดสำหรับธุรกิจยุคเศรษฐกิจดิจิทัล. วารสารนวัตกรรมการบริหารและการจัดการ, 7(1), 68-79. https://so02.tci-thaijo.org/index.php/RCIM/article/view/201318

พิพัฒน์ ประภาพรรณพงศ์. (2566). เมื่อ Generative AI เปลี่ยนเกมธุรกิจ จะพลิกกลยุทธ์การตลาดอย่างไรให้เหนือคู่แข่ง. เข้าถึงเมื่อ (15 ธันวาคม 2567). https://thestandard.co/when-generative-ai-changes-the-business-game/?fbclid=IwAR1IEh-ZVFCmM8TVDlS3uLF98w7RSUE1Xe_P1Qs8CKkI3PFDBwC0smCksq4

ภัทริฐา สอนซื่อ. (2566). นวัตกรรมการตลาดดิจิทัลของธุรกิจออนไลน์. วารสารสหศาสตร์วิชาการและการวิจัย, 3(6), 29-40. https://so03.tci-thaijo.org/index.php/IARJ/article/view/270890

รัตนาภรณ์ ศรีลาชัย, คงศักดิ์ ชมชุม และอภิรดา นามแสง. (2566). การศึกษาการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในการขนส่งพัสดุภัณฑ์ทางอากาศ. วารสารวิชาการศรีปทุม ชลบุรี, 19(4), 15-26. https://so05.tci-thaijo.org/index.php/SPUCJ/article/view/263539

ศิริอมร กาวีระ และภัทรนันท์ กัญจน์วิภาพร. (2568). อิทธิพลของการยอมรับเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์และทรัพยากรองค์กรต่อสมรรถนะการตลาดดิจิทัลของผู้ประกอบการร้านคาเฟ่ในจังหวัดตาก. วารสารส่งเสริมและพัฒนาวิชาการสมัยใหม่. 3(6), 1045-1063. https://so12.tci-thaijo.org/index.php/MADPIADP/article/view/5183

ศิโรตม์ ภาคสุวรรณ. (2564). บทบาทของประเทศไทยในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์. วารสารปรัชญาปริทรรศน์, 26(1), 137-145. https://so05.tci-thaijo.org/index.php/phiv/article/view/252691

สุดาว เลิศวิสุทธิไพบูลย์. (2564). เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์กับงานการยศาสตร์. วารสารความปลอดภัยและสุขภาพ, 14(1), 1-4. https://he01.tci-thaijo.org/index.php/JSH/article/view/251792

Amazon Web Services (AWS). (2024). What Is Generative AI?. Access (16 December 2024). https://aws.amazon.com/what-is/generative-ai/?nc1=h_ls

Bluebik. (2023). Transforming Marketing Strategy with Generative AI. Access (19 December 2024). https://bluebik.com/insights/7194

Chaffey, D. (2022). Digital Marketing Trends: AI-Powered Predictions. Pearson

Davenport, T.H., Guha, A., Grewal, D. and Bressgott, T. (2020). How Artificial Intelligence Will Change the Future of Marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48, 24-42. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00696-0

Dhamani, N. and Engler, M. (2024). Introduction to Generative AI. Manning Publications.

Gartner. (2024). Emerging Technologies and Trends for Tech Product Leaders. Access (5 January 2025). https://www.gartner.com/en/industries/high-tech/topics/emerging-tech-trends

Jin, Y., Martinez-Maldonado, R., Gasevic, D. and Yan, L. (2024). GLAT: The Generative AI Literacy Assessment Test. Access (20 December 2024). https://www.researchgate.net/publication/385510828_GLAT_The_Generative_AI_Literacy_Assessment_Test

Kardinal. (2024). Generative AI in Logistics: use cases and benefits. Access (19 December 2024). https://kardinal.ai/generative-ai-in-logistics-use-cases-and-benefits/

Kotler, P., Keller, K.L. and Chernev, A. (2020). Marketing Management (15th ed.). Pearson.

Martineau, K. (2023). What is generative AI?. Access (16 December 2024). https://research.ibm.com/blog/what-is-generative-AI

McKinsey and Company. (2023). The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year. Access (4 January 2025). https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/business%20functions/quantumblack/our%20insights/the%20state%20of%20ai%20in%202023%20generative%20ais%20breakout%20year/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year_vf.pdf

Mizell-Pleasant, A. (2024). Half of Supply Chain Organizations Plan to Implement GenAI in the Next Year. Access (14 December 2024). Supply & Demand Chain Executive. https://www.sdcexec.com/software-technology/emerging-technologies/news/22883596/gartner-inc-half-of-supply-chain-organizations-plan-to-implement-genai-in-the-next-year

Neuman, Y. (2024). AI for Understanding Context. Springer.

Potwora, M., Vdovichena, O., Semchuk, D., Lipych, L. and Saienko, V. (2024). The Use of Artificial Intelligence in Marketing Strategies: Automation, Personalization and Forecasting. Access (14 December 2024). Research Gate. https://www.researchgate.net/publication/380423097_The_use_of_artificial_intelligence_in_marketing_strategies_Automation_personalization_and_forecasting

Royce, T. (2024). The Generative Revolution: How Artificial Intelligence is Changing the World. Independently Published.

Upadhyay, M.A. (2024). Generative AI for Marketing. Business Expert Press.

Wiles, J. (2023). Demand Grows for Intelligent Applications Powered by AI. Access (4 January 2025). Gartner. https://www.gartner.com/en/articles/demand-grows-for-intelligent-applications-powered-by-ai

Zhuhadar, L.P. and Lytras, M.D. (2023). The Application of AutoML Techniques in Diabetes Diagnosis: Current Approaches, Performance, and Future Directions. Sustainability, 15(18), 13484. https://doi.org/10.3390/su151813484