เจาะ Insights เมื่อความไว้วางใจต่อ AI ยังไม่เต็มร้อย แล้วแบรนด์ควรทำอย่างไร?

แม้วันนี้ AI จะไม่ใช่แค่เทคโนโลยีแห่งอนาคตอีกต่อไป แต่ได้กลายเป็น “ผู้ช่วยประจำวัน” ของคนไทยไปแล้ว ไม่ว่าจะเป็นการถามสูตรอาหารกับ ChatGPT หรือให้ Gemini ช่วยร่างแผนเที่ยว ทว่า…การใช้งานบ่อย ไม่ได้หมายความว่าผู้ใช้จะ “ไว้วางใจ” AI อย่างเต็มที่โดยอัตโนมัติ

ผลสำรวจล่าสุดจาก Milieu Insight ซึ่งเก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างคนไทย 1,000 คน พบว่า 47% ใช้ AI อย่างน้อยหลายครั้งต่อสัปดาห์ (รวม 16% ที่ใช้ทุกวัน) แต่เมื่อถามถึงระดับความพึ่งพา กลับมีเพียง 24% เท่านั้นที่ระบุว่าพึ่งพา AI มากกว่ามนุษย์ในเรื่องส่วนตัว ขณะที่อีก 40% ยังชัดเจนว่าพึ่งพามนุษย์มากกว่า นี่จึงสะท้อนถึง “ช่องว่างความเชื่อมั่น” หรือ Trust Gap ที่เกิดขึ้นระหว่างการใช้งานกับการวางใจจริง

Trust Gap นี้กำลังกลายเป็นประเด็นสำคัญสำหรับทุกธุรกิจที่พัฒนา AI หรือวางกลยุทธ์บริการผ่าน AI โดยเฉพาะในวันที่แบรนด์ต่าง ๆ แข่งขันกันเข้าถึงผู้ใช้งาน Gen AI บนสมาร์ทโฟน ที่มีอยู่ถึง 82% ของกลุ่มผู้ใช้ในไทย บทความนี้จะพาคุณเจาะลึก Insight ผู้ใช้ไทย พฤติกรรมการใช้งาน ความรู้สึกเชื่อมั่น ความกังวล พร้อม 5 แนวทางที่แบรนด์สามารถลงมือทำได้ทันที เพื่อสร้าง “Trust-First AI” ที่คนไทยอยากใช้ และไว้ใจได้ในระยะยาว

ภาพรวมการใช้งาน AI ของคนไทยในปี 2025

ก่อนจะลงลึกถึงความไว้วางใจ เราลองมาดูกันก่อนว่า คนไทยใช้งาน AI ในชีวิตประจำวันอย่างไรบ้าง เพราะระดับความ “คุ้นเคย” อาจเป็นหนึ่งในปัจจัยที่ส่งผลต่อ “ความเชื่อใจ”

จากผลสำรวจของ Milieu Insight ในปี 2025 พบข้อมูลที่น่าสนใจเกี่ยวกับพฤติกรรมการใช้งาน AI ของผู้บริโภคชาวไทย ดังนี้

• เครื่องมือยอดนิยมที่สุดคือ ChatGPT (61%) ตามด้วย Gemini (19%) และ Meta AI (9%)
• 47% ใช้งาน AI ทุกวันหรือหลายครั้งต่อสัปดาห์ ขณะที่มีเพียง 19% เท่านั้นที่ไม่เคยใช้เลย
• 82% เข้าถึง AI ผ่านสมาร์ตโฟน เพราะสะดวก และไวทซึ่งสอดคล้องกับพฤติกรรมระหว่างวัน เช่น การถามคำถามสั้น ๆ หรือใช้ขณะเดินทาง
• ระยะเวลาใช้งานส่วนใหญ่ไม่เกิน 30 นาที/วัน โดย 44% ใช้งานประมาณ 5–15 นาที และ 25% ใช้งาน 15–30 นาที
• วัตถุประสงค์หลักของการใช้งาน ได้แก่
  
  • ค้นหาข้อมูลทั่วไป (76%)
  • สร้างสรรค์ผลงาน เช่น เขียนหรือคิดไอเดีย (39%)
  • โต้ตอบหรือพูดคุยในลักษณะเหมือนเพื่อน (26%)

ตัวเลขเหล่านี้สะท้อนให้เห็นว่า คนไทยจำนวนมากเริ่มผสมผสาน AI เข้ากับกิจวัตรประจำวันได้อย่างกลมกลืน แต่อย่างที่กล่าวไปในช่วงต้น การใช้งานไม่เท่ากับความไว้วางใจ นี่จึงเป็นที่มาของประเด็นสำคัญที่เราจะลงลึกต่อไปในบทความนี้

Trust Gap: ใช้ AI บ่อย แต่ยังไม่กล้าวางใจเต็มที่

แม้ AI จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของคนไทย ไม่ว่าจะใช้ค้นหาข้อมูล ร่างแผนท่องเที่ยว หรือคิดไอเดียสร้างสรรค์ แต่ผลสำรวจของ Milieu Insight สะท้อนว่า “ความคุ้นเคย” ไม่ได้หมายความว่า “เชื่อใจได้” เสมอไป ผู้ใช้งานจำนวนมากยังคงลังเล เมื่อถึงเวลาที่ต้องเชื่อข้อมูลหรือคำแนะนำจาก AI อย่างเต็มที่

จากข้อมูลล่าสุด พบว่าเกิดช่องว่างสำคัญระหว่าง “การใช้งานจริง” กับ “ระดับความไว้วางใจ” ซึ่งสามารถเรียกได้ว่าเป็น Trust Gap หรือ “ช่องว่างความเชื่อมั่น” ที่กำลังกลายเป็นอุปสรรคสำคัญของการเติบโตของ AI ในสังคมไทย

ระดับการพึ่งพา AI สำหรับเรื่องส่วนตัว

เมื่อเปรียบเทียบระหว่างการพึ่งพา AI และมนุษย์ในเรื่องที่เกี่ยวข้องกับการใช้วิจารณญาณ เช่น คำแนะนำด้านสุขภาพ การเงิน หรือชีวิตประจำวัน พบว่า

• 24% พึ่งพา AI มากกว่ามนุษย์
• 32% ใช้ AI และมนุษย์พอ ๆ กัน
• 40% พึ่งพามนุษย์มากกว่า AI อย่างชัดเจน

กล่าวได้ว่า มีช่องว่าง 16% ระหว่างกลุ่มที่ “เอนเอียงไปทาง AI” กับกลุ่มที่ “ยังเลือกมนุษย์” ซึ่งสะท้อนถึงระดับความลังเลและความไม่มั่นใจที่แบรนด์ควรใส่ใจ

มุมมองต่อ “ความแม่นยำ” ของข้อมูลจาก AI

การยอมรับคำแนะนำจาก AI ยังขึ้นอยู่กับ perception ต่อความแม่นยำของข้อมูล โดยผลสำรวจพบว่า

• 62% มองว่า AI ค่อนข้างแม่นยำ หรือแม่นยำมาก (ประเมินความแม่นยำ 51–79% หรือ >80%)
• 26% ประเมินว่า AI แม่นยำ “พอใช้” (ประมาณ 50%)
• 12% มองว่า AI ไม่แม่นยำ (ประเมินต่ำกว่า 50%)

🧠 Insight: แม้ผู้ใช้งานส่วนใหญ่จะเห็นว่า AI ให้ข้อมูลที่ “เชื่อถือได้ในระดับหนึ่ง” แต่ยังมีสัดส่วนไม่น้อยที่ไม่กล้าเชื่อสนิทใจ โดยเฉพาะในบริบทที่ข้อมูลส่งผลต่อสุขภาพ การเงิน หรือคุณภาพชีวิต

ความมั่นใจในการ “ทำตามคำแนะนำ” จาก AI

ในกลุ่มผู้ที่เคยใช้ AI เพื่อขอคำแนะนำด้านสุขภาพ การเงิน หรือโภชนาการ

• 86% รู้สึก “มั่นใจมาก” หรือ “มั่นใจพอสมควร” ในการทำตามคำแนะนำ
• 14% ยังไม่ค่อยมั่นใจ หรือยังลังเล

📌 ข้อนี้สะท้อนมุมมองเชิงจิตวิทยาที่สำคัญ ว่าแม้ผู้ใช้จะอยากเชื่อ แต่ยังต้องการ “ความมั่นใจเพิ่มเติม” โดยเฉพาะในคำแนะนำที่มีผลกระทบเป็นอย่างมากต่อชีวิตหรือความรู้สึก

ก่อนสร้าง Trust ต้องเข้าใจ Pain Point: 5 ความกังวลหลักของผู้ใช้งาน AI ชาวไทย

แม้ผู้บริโภคชาวไทยจะเริ่มใช้ AI เป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันมากขึ้น แต่ระดับ “ความไว้วางใจ” ที่มีต่อเทคโนโลยีนี้ยังคงตามหลังการใช้งานจริงอยู่หลายช่วงตัว ผลสำรวจจาก Milieu Insight เผยว่าเบื้องหลัง Trust Gap นี้ ไม่ได้เกิดจากการไม่เข้าใจเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่สะท้อนถึง Pain Point ที่หลากหลาย ทั้งในเชิงเทคนิค ความรู้สึกไม่มั่นใจ และประสบการณ์ที่ยังไม่ตอบโจทย์ผู้ใช้ทั้งหมด

หากแบรนด์ต้องการสร้าง Trust ให้เกิดขึ้นอย่างยั่งยืน การเริ่มต้นจากการ “เข้าใจ Pain Point เหล่านี้อย่างลึกซึ้ง” คือก้าวแรกที่สำคัญ

5 ความกังวลหลักของผู้ใช้ AI ชาวไทย

• การพึ่งพา AI มากเกินไป (41%) ผู้ใช้กลัวว่าตนเองจะ “ขาดการตัดสินใจด้วยตนเอง” หากใช้ AI แก้ปัญหาทุกเรื่องจนเกินความจำเป็น
• ความผิดพลาดของข้อมูล (39%) ความแม่นยำยังเป็นจุดอ่อนที่คนจับตา เพราะหาก AI ให้คำตอบผิดในเรื่องสำคัญ เช่น สุขภาพหรือการเงิน ผลกระทบที่เกิดขึ้นอาจจะไม่ดีนัก
• ความเป็นส่วนตัว (31%) หลายคนยังไม่แน่ใจว่า AI เข้าถึงข้อมูลอะไรของพวกเขาบ้าง และจะถูกนำไปใช้อย่างไร จึงทำให้ยังมีความกังวลในส่วนนี้พอสมควร
• AI ยังไม่เข้าใจ Prompt ที่ส่งไปมากพอ (28%) โดยเฉพาะเวลาต้องการคำตอบเฉพาะเจาะจงหรือมีบริบทเฉพาะตัว AI ยังอาจจะไม่เข้าใจบริบทของคำถาม หรือตอบไม่ตรงคำถามบ่อยครั้ง
• AI ยังขาดความรู้สึกในรูปแบบของมนุษย์ (21%) เพราะถึงแม้ว่า AI จะใช้ง่ายและเร็ว แต่ก็ยังไม่สามารถทดแทนมนุษย์ได้ในแง่ของความเข้าอกเข้าใจ หรือความรู้สึกต่าง ๆ ที่ได้รับในแบบการพูดคุยกับเพื่อนมนุษย์ด้วยกันเอง

สรุป Insight สำคัญ

แม้ผู้ใช้หลายคนจะเห็นว่า AI ช่วยเพิ่มความสะดวกและประหยัดเวลาได้จริง แต่ก็ยังมีหลายจุดที่ทำให้รู้สึก “ไม่มั่นใจเต็มร้อย” โดยเฉพาะประเด็นที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลส่วนตัว หรือความสามารถในการเข้าใจบริบทเฉพาะของแต่ละคน

ดังนั้น ความโปร่งใส ความเข้าใจง่าย และความยืดหยุ่นของระบบ AI จึงเป็นกุญแจสำคัญ ที่จะช่วยให้ผู้ใช้งานรู้สึกมั่นใจมากขึ้น พร้อมเปิดใจใช้งานอย่างต่อเนื่อง และมีประสบการณ์ที่ดีมากขึ้นในระยะยาว

โอกาสเชิงบวกที่ซ่อนอยู่: เมื่อความลังเล ไม่เท่ากับ การปฏิเสธ

แม้ผู้ใช้งานหลายคนยังมีข้อกังวลเกี่ยวกับความแม่นยำ ความเข้าใจ หรือความเป็นส่วนตัวของ AI แต่ในอีกด้านหนึ่ง ข้อมูลจากผลสำรวจสะท้อนว่า คนไทยจำนวนมากมองเห็น “คุณค่า” ของ AI อย่างชัดเจน และพร้อมจะเปิดรับมากขึ้น หากได้รับประสบการณ์ที่ดีและน่าไว้วางใจ

Insight ที่น่าสนใจ

• 69% ของผู้ใช้รู้สึกว่า AI มีส่วนช่วยให้ชีวิตหรือพฤติกรรมของตน “ดีขึ้น” ไม่ว่าจะในระดับเล็กน้อยหรืออย่างเห็นได้ชัด
• 83% มีแนวโน้มจะแนะนำ AI ให้กับเพื่อนหรือคนรู้จัก ซึ่งบ่งบอกถึงความพึงพอใจในภาพรวม
• 74% ระบุว่า “รู้สึกสบายใจมาก” หรือ “ค่อนข้างสบายใจ” หาก AI เข้ามาช่วยในบทบาทที่เคยพึ่งพามนุษย์ เช่น การให้คำแนะนำเบื้องต้น หรือการโต้ตอบในเรื่องส่วนตัว

แม้จะยังมีช่องว่างความเชื่อมั่น (Trust Gap) อยู่ แต่ตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า “ความลังเล” ของผู้ใช้ ไม่ได้หมายถึงการปฏิเสธ AI อย่างถาวร ตรงกันข้าม หากธุรกิจสามารถลด Pain Point และสร้างประสบการณ์ที่ไว้วางใจได้ ผู้ใช้ที่เคยไม่แน่ใจก็พร้อมจะก้าวไปอีกขั้น กลายเป็นผู้สนับสนุนที่แนะนำ AI ต่อให้ผู้อื่นด้วยตนเอง

นี่จึงไม่ใช่แค่โอกาสในการขยายฐานผู้ใช้ แต่คือโอกาสในการสร้างความไว้วางใจ ซึ่งเป็นรากฐานสำคัญของการเติบโตที่ยั่งยืนในยุคที่ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน

ปิดช่องว่าง สร้างความมั่นใจ: 5 กลยุทธ์สร้าง Trust ให้ผู้ใช้ AI

แม้เทคโนโลยี AI จะก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง และคนไทยจำนวนไม่น้อยก็เริ่มใช้งานเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน แต่ “ระดับความไว้วางใจ” ที่มีต่อระบบ AI กลับยังไม่เติบโตเท่าทัน บางคนยังรู้สึกลังเล ไม่มั่นใจ หรือยังมีคำถามค้างคาเกี่ยวกับข้อมูลและผลลัพธ์ที่ได้รับ

ดังนั้น สิ่งที่แบรนด์ควรโฟกัสจึงไม่ใช่แค่การพัฒนาฟีเจอร์ใหม่หรือปรับโมเดลให้ตอบเก่งขึ้นเท่านั้น แต่คือการ “ออกแบบประสบการณ์ที่น่าไว้วางใจ” ในทุกจุดสัมผัส ตั้งแต่การสื่อสาร ไปจนถึงกระบวนการจัดการข้อมูลและการตอบสนองต่อสถานการณ์ที่ซับซ้อน ผ่าน 5 กลยุทธ์เหล่านี้ที่ Milieu Insight อยากชวนคุณมาเริ่มทำไปด้วยกัน

1. แยกบทบาท AI และมนุษย์ให้ชัดเจน (Transparent Handoff)

หนึ่งใน Pain Point หลักของผู้ใช้คือ ไม่แน่ใจว่า “ตอนนี้กำลังคุยกับใคร?” เมื่อเกิดคำถามสำคัญหรือประเด็นอ่อนไหว ความคลุมเครืออาจทำให้เกิดความไม่สบายใจ ดังนั้นควรพิจารณาในการแยกบทบาทระหว่าง AI กับมนุษย์ให้ลูกค้าหรือผู้ใช้งานรู้อย่างชัดเจน

แนวทางที่ควรทำ

• ใช้สี ไอคอน หรือคำอธิบายเพื่อแสดงชัดเจนว่าเป็น AI หรือมนุษย์
• เพิ่มปุ่ม “ติดต่อเจ้าหน้าที่” ให้เด่นชัด เมื่อระบบตรวจพบคำถามซับซ้อนหรือเกินขอบเขตที่ AI จะดูแลลูกค้าได้

ผลลัพธ์: สร้างความโปร่งใสในการสื่อสาร ช่วยให้ผู้ใช้รู้สึกว่าแบรนด์มีความรับผิดชอบ และพร้อมดูแลเมื่อจำเป็น

2. ตรวจสอบคุณภาพคำตอบเป็นประจำ (Dual-Loop QA)

แม้ AI จะตอบได้เร็วและครอบคลุม แต่คำตอบที่ไม่แม่นยำอาจบั่นทอนความเชื่อมั่นได้ทันที ดังนั้นควรมีระบบการตรวจสอบคุณภาพเพื่อให้มั่นใจว่าคำตอบที่ลูกค้าหรือผู้ใช้งานได้รับนั้นมีความน่าเชื่อถือ

แนวทางที่ควรทำ

• สุ่มตรวจแชตโดยทีมงานจริงในสัดส่วนที่เหมาะสม (5–10%)
• นำ Feedback จากผู้ใช้มาปรับปรุง prompt และ fine-tune ให้ตรงกับบริบทแบรนด์

ผลลัพธ์: ควบคุมคุณภาพการตอบสนองให้สอดคล้องกับมาตรฐานขององค์กร และลดความเสี่ยงด้านความน่าเชื่อถือ

3. ออกแบบให้ปกป้องข้อมูลลูกค้า (Privacy-by-Process)

ความกังวลด้านข้อมูลส่วนตัวยังเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความเชื่อมั่นของผู้ใช้ โดยเฉพาะเมื่อไม่แน่ใจว่า AI เข้าถึงข้อมูลใดบ้าง ดังนั้นจึงควรออกแบบ AI ให้สามารถปกป้องข้อมูลของลูกค้า เพื่อเพิ่มความมั่นใจในการใช้งาน

แนวทางที่ควรทำ

• เก็บข้อมูลเท่าที่จำเป็น และทำ anonymization โดยอัตโนมัติ
• ซ่อนข้อมูลส่วนบุคคล เช่น เบอร์โทร เลขบัตร ตั้งแต่ต้นทาง
• กำหนดอายุการเก็บข้อมูล เช่น ลบ log ภายใน 30 วัน

ผลลัพธ์: ทำให้ผู้ใช้รู้สึกว่าข้อมูลของตนเองได้รับการดูแลอย่างจริงจัง โดยไม่ต้องรอไปตั้งค่าเองทีหลัง

4. ใส่บริบทและเหตุผลประกอบคำตอบ (Explain-in-Context)

ผู้ใช้ยุคใหม่ไม่ได้ต้องการแค่ “คำตอบที่เร็ว” แต่ยังอยากรู้ว่า “คำตอบนี้มาจากไหน” เพื่อประกอบการตัดสินใจได้มั่นใจยิ่งขึ้นว่าข้อมูลเหล่านี้มีความน่าเชื่อถือมาก-น้อยเพียงใด

แนวทางที่ควรทำ

• เพิ่มลิงก์แหล่งข้อมูลหรืออ้างอิงประกอบคำตอบ
• ใช้ฟีเจอร์ confidence score หรืออธิบาย logic เบื้องหลังคำแนะนำ

ผลลัพธ์: ยกระดับความโปร่งใส ทำให้ผู้ใช้เข้าใจที่มาที่ไป และเชื่อมั่นมากขึ้นในการนำข้อมูลไปใช้งานจริง

5. ฝึกให้ AI พูดเหมือนคนในองค์กร (Human-Augmented Training)

ความไว้วางใจไม่ได้มาจากข้อมูลที่ถูกต้องเท่านั้น แต่ยังรวมถึง “น้ำเสียง” และ “บุคลิก” ที่ผู้ใช้รู้สึกเข้าถึงได้ ดังนั้นควรอาจจะมีการพัฒนาให้ AI พูดและสื่อสารในแบบที่องค์กรทำ เพื่อให้รูปแบบการสื่อสารเป็นอันหนึ่งอันเดียวกัน 

แนวทางที่ควรทำ

• สร้างชุดคำถาม–คำตอบที่สะท้อนโทนภาษาของแบรนด์
• เชิญพนักงานที่ถนัดด้านการสื่อสารมาช่วยปรับโทนให้เหมาะสม
• ปรับเสียงของ AI ให้เข้าใจง่าย อบอุ่น และเข้าถึงได้มากขึ้น

ผลลัพธ์ที่ได้: AI จะสื่อสารได้ “เหมือนทีมงานจริง” มากขึ้น และลดความรู้สึกห่างเหินในสายตาผู้ใช้

การสร้าง Trust ไม่ใช่เรื่องของฟีเจอร์เพียงอย่างเดียว แต่คือการสร้าง "ความรู้สึกไว้วางใจ" ในทุกจุดที่ผู้ใช้มีปฏิสัมพันธ์กับ AI หากแบรนด์สามารถเข้าใจ Pain Point อย่างลึกซึ้ง และตอบโจทย์ได้อย่างตรงจุด โอกาสในการเปลี่ยน “ผู้ใช้ทั่วไป” ให้กลายเป็น “ผู้สนับสนุนที่ไว้วางใจ” ก็อยู่ไม่ไกล

เริ่มจากสิ่งที่ “จับต้องได้” ก่อน

สำหรับแบรนด์ที่เพิ่งเริ่มต้น ยังไม่จำเป็นต้องลงมือครบทั้ง 5 ข้อในทันที การเริ่มจากกลยุทธ์ที่เห็นผลไว เช่น การแยกให้ชัดระหว่าง AI–มนุษย์ และการอธิบายที่มาของคำตอบ ก็สามารถเปลี่ยนมุมมองของผู้ใช้จาก “สงสัย” ไปสู่ “เชื่อใจ” ได้แล้ว จากนั้นจึงค่อยต่อยอดด้วยกลยุทธ์เชิงลึก เช่น การฝึกให้ AI พูดในโทนที่เป็นมิตร หรือวางระบบคัดกรองคำตอบแบบ 2 ชั้น เพื่อสร้าง Trust Layer ที่มั่นคงยิ่งขึ้นในระยะยาว ถ้าพร้อมแล้ว แบรนด์ของคุณก็สามารถเปลี่ยน “เครื่องมือ AI” ให้กลายเป็น “คู่คิดที่ไว้วางใจได้” ของผู้บริโภคไทยในทุกโมเมนต์ของการใช้งาน ✨

สรุปทำไมคนไทยใช้ AI เยอะ แต่ยังไม่กล้าวางใจเต็มที่?

• คนไทยเริ่มใช้ AI มากขึ้นในชีวิตประจำวัน แต่ “ระดับความไว้วางใจ” ยังไม่ตามทัน
• มี “Trust Gap” ระหว่างการใช้งานจริงกับความเชื่อใจ โดยเฉพาะเรื่องข้อมูลส่วนตัว ความแม่นยำ และอารมณ์ร่วม
• ผู้ใช้ไม่ได้ปฏิเสธ AI แต่ยังมีความลังเลที่รอการแก้ไข
• Milieu Insight ชี้ว่า 69% มองว่า AI ทำให้ชีวิตดีขึ้น และ 83% พร้อมแนะนำให้คนอื่นใช้ ถ้าประสบการณ์ใช้งานดี
• แบรนด์ควรเร่ง “ออกแบบความเชื่อมั่น” ไม่ใช่แค่อัปเกรดเทคโนโลยี
• กลยุทธ์ที่ควรเริ่มทำทันที: สื่อสารให้ชัดว่า AI หรือคนตอบ, ใส่เหตุผลในคำแนะนำ, เคารพข้อมูลส่วนตัว, ตรวจคุณภาพคำตอบ และฝึก AI ให้พูดเหมือนทีมงานจริง
• เป้าหมายคือไม่ใช่แค่ให้คน “ใช้” AI แต่ทำให้เขา “ไว้วางใจที่จะใช้ซ้ำ” และกลายเป็นผู้สนับสนุนในระยะยาว

เป็นอย่างไรบ้างกับ Insights สุดพิเศษที่ Milieu Insight สำรวจมาให้กับทุก ๆ คน และนี่เป็นเพียงบางส่วนของ Study เรื่องนี้เท่านั้น หากคุณสนใจในการทำ Custom Study ที่พิเศษเฉพาะแบรนด์และธุรกิจของคุณ ผ่านผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ทั่วภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ 👉 ติดต่อขอ Demo เพื่อคุณได้ที่นี่เลย 👈