กลยุทธ์การตลาดสำหรับธุรกิจการขนส่งที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้าง
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเสนอกลยุทธ์การตลาดสำหรับธุรกิจการขนส่งที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้าง เนื่องจากธุรกิจการขนส่งมีบทบาทสำคัญต่อเศรษฐกิจและการดำรงชีวิต เป็นส่วนสำคัญในการเชื่อมโยงผู้คน ตลาด และทรัพยากรทั่วโลกเข้าด้วยกัน โดยธุรกิจการขนส่งขับเคลื่อนธุรกิจเกี่ยวกับการเคลื่อนย้ายสินค้า ผู้โดยสารและวัตถุดิบจากสถานที่หนึ่งไปยังอีกสถานที่หนึ่ง ซึ่งความท้าทายของการดำเนินธุรกิจในปัจจุบันคือ การปรับตัวให้เท่าทันและสร้างขีดความสามารถในการแข่งขัน โดยปรับใช้เทคโนโลยีและนวัตกรรมสมัยใหม่ในรูปแบบปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้าง (Gen AI) ให้สอดคล้องกับกระบวนการในการดำเนินงาน อย่างไรก็ตามการแข่งขันในตลาดธุรกิจจำเป็นต้องอาศัยกลยุทธ์การตลาดซึ่งเปรียบเสมือนแผนการในการดำเนินงานที่ธุรกิจต้องใช้เพื่อดึงดูดลูกค้าและเพิ่มยอดขายได้อย่างมีประสิทธิภาพกลยุทธ์การตลาดสำหรับธุรกิจการขนส่งที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้าง ประกอบด้วย 1) Generative AI Driven Marketing and Business 2) Customer Segmentation 3) Personalized Marketing และ 4) Media Optimization อันเป็นตัวแปรที่สำคัญให้ธุรกิจจำเป็นต้องเตรียมความพร้อมและปรับใช้ปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้างได้อย่างชาญฉลาด ภายใต้บริบทของการเปลี่ยนแปลงและความท้าทายในโลกยุคใหม่ที่จะเข้ามามีบทบาทในวิถีของการดำเนินธุรกิจมากยิ่งขึ้นในอนาคต
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน
ข้อความที่ปรากฏในบทความแต่ละเรื่องในวารสารวิชาการเล่มนี้เป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแต่ละท่านไม่เกี่ยวข้องกับมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสานและคณาจารย์ท่านอื่นๆในมหาวิทยาลัยฯ แต่อย่างใด ความรับผิดชอบองค์ประกอบทั้งหมดของบทความแต่ละเรื่องเป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน หากมีความผิดพลาดใดๆ ผู้เขียนแต่ละท่านจะรับผิดชอบบทความของตนเองแต่ผู้เดียว
เอกสารอ้างอิง
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
