โมเดลธุรกิจของเอเจนซี่ในยุค AI: จากรีเทนเนอร์สู่เอเจนต์

AI เปลี่ยนโมเดลธุรกิจของเอเจนซี่อย่างไร: ทำไมรีเทนเนอร์แบบ FTE จึงใช้ไม่ได้เมื่อเอเจนต์เป็นผู้ผลิตงาน โมเดลราคาแบบใดมาแทนที่ และลูกค้ายังจ่ายเพื่ออะไร

อ่าน 6 นาที
ภาพประกอบ: โมเดลธุรกิจเอเจนซี่ในยุค AI: จากรีเทนเนอร์สู่เอเจนต์

เมื่อ AI รับหน้าที่ผลิตงาน โมเดลธุรกิจของเอเจนซี่จะเปลี่ยนจากการขายชั่วโมงทำงานไปเป็นการขายวิจารณญาณ ข้อมูลอัจฉริยะของหมวดหมู่ที่เป็นเจ้าของ และผลลัพธ์ที่รับผิดชอบได้ รีเทนเนอร์ที่คิดราคาตามจำนวนคนหมดเหตุผลทันทีที่ร่างแรกใช้เวลาเพียงไม่กี่นาที เอเจนซี่ที่ปรับราคาใหม่ตามสิ่งที่ลูกค้ายังต้องการจากคน และใช้เอเจนต์ทำส่วนที่เหลือ จะรักษาอัตรากำไรไว้ได้ ส่วนเอเจนซี่ที่เพียงลดราคาชั่วโมงทำงานให้เท่ากับที่ AI ประหยัดได้จะเล็กลง

ประเด็นสำคัญ

  • รีเทนเนอร์ที่อิงจำนวนพนักงานเต็มเวลา (FTE) เชิญให้ฝ่ายจัดซื้อถามคำถามง่ายๆ ว่า ถ้า AI ประหยัดเวลาได้หนึ่งในห้า ทำไมไม่ลดค่าบริการหนึ่งในห้า?
  • บริษัทโฮลดิ้งตอบด้วยแพลตฟอร์ม AI และสัญญาที่ผูกกับผลลัพธ์ ส่วนเอเจนซี่อิสระตอบด้วยการคิดราคาตามผลงาน
  • ลูกค้ายังคงจ่ายเพื่อวิจารณญาณ ความรับผิดชอบ และงานที่โดดเด่น และระแวงความเร็วที่ให้ผลงานทั่วๆ ไป
  • เอเจนซี่ที่ได้ประโยชน์จาก AI นำเวลาที่ประหยัดได้ไปลงทุนซ้ำกับการนำเสนองานมากขึ้น งานที่เรียกเก็บเงินได้ และข้อมูลอัจฉริยะที่เป็นเจ้าของ แทนที่จะยกให้ฟรี

ทำไมโมเดลรีเทนเนอร์จึงถูกกดดัน?

เพราะรีเทนเนอร์ส่วนใหญ่กำหนดราคาเป็นจำนวนคนคูณเวลา และ AI ทำให้เวลาลดลง เมื่ออินพุตลดลง ลูกค้าย่อมถามอย่างสมเหตุสมผลว่าทำไมราคาไม่ลดตาม

คำถามนั้นอยู่ในห้องประชุมแล้ว Digiday รายงานในปี 2025 ว่า CMO ถามเอเจนซี่ว่าการลดเวลาที่ใช้บริหารสื่อ 20% ควรหมายถึงการลดค่าบริการ 20% หรือไม่ ขณะที่ S4 Capital อธิบายการเปลี่ยนจากชั่วโมงทำงานที่เรียกเก็บเงินไปสู่การคิดราคาตามผลงาน (Digiday)

เอเจนซี่มักทำให้แย่ลงเอง ในบทความเดือนกรกฎาคม 2026 เรื่องสิ่งที่ผู้นำฝ่ายจัดซื้ออยากได้ ผู้นำฝ่ายจัดซื้อรายหนึ่งเล่าถึงเด็คของเอเจนซี่ที่สัญญาว่างาน “เร็วขึ้น 78% และถูกลง 40%” ซึ่งนำฝ่ายจัดซื้อไปสู่การขอลดค่าบริการทันที (Campaign) บทความเดียวกันระบุว่าเอเจนซี่เปิดรับทางเลือกอื่น รวมถึงการเปลี่ยนจากค่าบริการคงที่ไปสู่โมเดลที่อิงผลลัพธ์

บริษัทโฮลดิ้งทำอะไรเกี่ยวกับเรื่องนี้?

พวกเขากำลังสร้างแพลตฟอร์ม AI และเริ่มผูกค่าบริการกับผลลัพธ์ ทั้งสองการเคลื่อนไหวพยายามทำให้คุณค่าของเอเจนซี่เป็นอย่างอื่นนอกเหนือจากชั่วโมงทำงาน

ภาพรวมของ The Media Leader เมื่อเดือนเมษายน 2026 ระบุแพลตฟอร์มหลักไว้ ได้แก่ WPP Open, Marcel ของ Publicis Groupe, Omni ของ Omnicom, Dentsu.Connect, Havas Converged.AI, The Machine ของ Stagwell และ Pencil ของ Brandtech (The Media Leader) หลายแพลตฟอร์มตั้งอยู่บนสินทรัพย์ด้านข้อมูลตัวตนและข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น Epsilon ที่ Publicis และ Acxiom ภายใน Omni

WPP ก้าวไปไกลที่สุดในเรื่องการกำหนดราคาอย่างเปิดเผย ในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 บริษัทประกาศแผนสัญญาตามผลงานที่ผูกค่าบริการกับผลลัพธ์ทางธุรกิจ เช่น ยอดขายและผลงานของแบรนด์ แทนการคิดตามเวลาและวัสดุ และกล่าวว่าจะจ่ายค่าตอบแทนผู้นำลูกค้าระดับโลกตามการเติบโตของลูกค้า (Digiday) ในกลุ่มเอเจนซี่อิสระ Digiday รายงานว่าบางแห่ง เช่น Ace of Hearts คิดราคาตามผลงานโดยไม่มีใบบันทึกเวลาเลย (Digiday)

ลูกค้ายังจ่ายเงินให้เอเจนซี่เพื่ออะไร?

วิจารณญาณ ความรับผิดชอบ และงานที่ไม่ดูเหมือนของคนอื่น ความเร็วสำคัญ แต่ความเร็วเพียงอย่างเดียวตอนนี้ราคาถูกแล้ว

ข้อมูลของ SOMIN ชี้ให้เห็นว่าอุปสรรคอยู่ตรงไหน ในเวิร์กสเปซการเพิ่มประสิทธิภาพโฆษณาของเรา เอนจินอินไซต์มีแองเกิลเชิงกลยุทธ์ว่าด้วยเป้าหมายที่ไม่สอดคล้องกัน ซึ่งอิงตามทฤษฎีการตั้งเป้าหมาย: ผู้ลงโฆษณาพบว่าวัตถุประสงค์ของตนไม่ตรงกับตัวชี้วัดที่เอเจนซี่ให้ความสำคัญ อินไซต์ที่สร้างจากแองเกิลนี้อ้างอิงเอนเกจเมนต์ 36 ครั้งจากโพสต์ 10 โพสต์ สรุปความขัดแย้งในใจผู้บริโภคที่เกี่ยวข้องอธิบายว่าเอเจนซี่เพดมีเดียมุ่งไล่ตามตัวชี้วัดฉาบฉวย (vanity metrics) มากกว่าผลลัพธ์ทางธุรกิจ

ช่วงเวลาแห่งความจริงที่โมเดลสร้างขึ้นในเวิร์กสเปซเดียวกันระบุไว้อย่างตรงไปตรงมาว่า “ฉันต้องประเมินเอเจนซี่ของฉันจากผลลัพธ์จริง ไม่ใช่แค่ ROAS หรือ CPA” นี่เป็นการตีความของโมเดล ไม่ใช่คำพูดจริง แต่ก็คือบรีฟที่เอเจนซี่ทุกแห่งควรคาดหมายในการประเมินผลครั้งถัดไป หาก AI ทำให้การผลิตมีต้นทุนต่ำลง ลูกค้าก็จะตัดสินคุณจากสิ่งที่งานผลิตนั้นสร้างได้

โมเดลการกำหนดราคาแบบใดที่เหมาะกับการผลิตแบบเอเจนติก?

โมเดลที่คิดราคาตามผลงาน ผลลัพธ์ หรือข้อมูลอัจฉริยะ แทนที่จะคิดตามเวลา ความสัมพันธ์ส่วนใหญ่จะลงเอยด้วยการผสมผสานตัวเลือกด้านล่าง

โมเดลสิ่งที่ลูกค้าจ่ายให้เหมาะเมื่อข้อควรระวัง
รีเทนเนอร์แบบ FTEเวลาของบุคลากร ประเมินเป็นจำนวนคนหรือจำนวนชั่วโมงขอบเขตงานคงที่ และส่วนใหญ่ต้องใช้วิจารณญาณของมนุษย์เงินที่ประหยัดได้จาก AI กลายเป็นคำขอลดค่าบริการ
การคิดราคาตามผลงานชิ้นงานที่ส่งมอบ เช่น พิตช์ บรีฟ ชุดแอสเซ็ต หรือรายงานการผลิตทำซ้ำได้ และเอเจนต์ทำงานส่วนใหญ่แทนการตกลงเกณฑ์คุณภาพของผลงานแต่ละชิ้น
ค่าตอบแทนตามผลลัพธ์ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ตกลงกัน เช่น ยอดขายหรือตัวชี้วัดแบรนด์ทั้งสองฝ่ายเชื่อมั่นในการวัดผลข้อพิพาทเรื่องแอทริบิวชัน และปัจจัยที่อยู่นอกเหนือการควบคุมของเอเจนซี่
ค่าสมาชิกข้อมูลอัจฉริยะข้อมูลหมวดหมู่สินค้า การติดตามตรวจสอบ และการวิเคราะห์อย่างต่อเนื่องเอเจนซี่เป็นเจ้าของข้อมูลหรือเครื่องมือที่ลูกค้าเห็นคุณค่าต้องดีกว่าสิ่งที่ลูกค้าซื้อได้โดยตรงอยู่เสมอ
แบบผสมรีเทนเนอร์ด้านกลยุทธ์ ผลงานที่กำหนดราคาเป็นชิ้น และโบนัสตามผลลัพธ์ความสัมพันธ์กับลูกค้าขนาดกลางส่วนใหญ่ความซับซ้อน ควรจำกัดไว้ที่สามส่วนที่ลูกค้าอธิบายภายในองค์กรได้

รีเทนเนอร์ด้านกลยุทธ์ยังคงอยู่ในโมเดลส่วนใหญ่เหล่านี้ สิ่งที่เปลี่ยนไปคือรีเทนเนอร์นี้จ่ายเพื่อการคิดและความรับผิดชอบ ขณะที่งานผลิตเปลี่ยนไปคิดราคาต่อหน่วยที่สะท้อนวิธีทำงานจริง

การเปลี่ยนแปลงนี้ในเอเจนซี่อิสระมีหน้าตาเป็นอย่างไร?

ในกรณีศึกษาเอเจนซี่ที่เราเผยแพร่ เวลาที่ AI ช่วยประหยัดถูกนำไปใช้กับการพิตช์งานมากขึ้น งานที่เรียกเก็บเงินได้มากขึ้น และมุมมองที่คมชัดขึ้น

  • KPI Media ลดการเตรียมพิตช์จากสปรินต์หนึ่งสัปดาห์เหลือสองวัน และลดต้นทุนการเตรียมจาก $4,000 เหลือ $1,000 ต่อพิตช์ จากนั้นปิดดีลรีเทนเนอร์ใหม่ $5,000 ต่อเดือน (กรณีศึกษา KPI Media)
  • NEO360 เปลี่ยนจากใช้คนสามคนต่อข้อเสนอเป็นผู้จัดการบัญชีหนึ่งคน โดยต้นทุนต่อข้อเสนอลดจาก $1,000 เหลือ $700 ทำให้มีเดียบายเออร์และนักวิเคราะห์กลับไปทำงานลูกค้าที่เรียกเก็บเงินได้ (กรณีศึกษา NEO360)
  • Blak Labs ลดงานรายงานลูกค้าจาก 4 FTE เหลือ 1.75 FTE โดยต้นทุนรายเดือนของงานส่วนนี้ลดจาก $10,000 เหลือ $6,000 (กรณีศึกษา Blak Labs)
  • SAMY ใช้การอ่านหมวดหมู่สินค้าเชิงลึกเพื่อวางกรอบพิตช์ของ Nightcap Group ใหม่ให้เน้นผลกระทบทางธุรกิจ และชนะสัญญารีเทนเนอร์มูลค่าหลายล้านปอนด์ (กรณีศึกษา SAMY)

รูปแบบที่เกิดขึ้นสำคัญกว่าตัวเลขใดตัวเลขหนึ่ง เอเจนต์ย่นชั่วโมงทำงานลง ส่วนเอเจนซี่เลือกว่าจะนำชั่วโมงเหล่านั้นไปใช้ที่ใด ภายใต้สัญญาที่เพียงเรียกเก็บชั่วโมงน้อยลง มูลค่าส่วนใหญ่จะไหลกลับไปที่ลูกค้าทันที

เอเจนซี่ควรปรับราคาใหม่อย่างไรโดยไม่เสียมาร์จิน?

แยกงานตามว่าใครควรเป็นผู้ทำ แล้วกำหนดราคาแต่ละส่วนตามตรรกะของตัวเอง ลำดับที่นำไปปฏิบัติได้จริงมีดังนี้

  1. ตรวจสอบชั่วโมงทำงาน แบ่งงานปัจจุบันเป็นงานที่ใช้วิจารณญาณ งานผลิตที่ทำซ้ำได้ และงานวิจัย โดยแยกให้เข้มงวด
  2. ย้ายงานวิจัยและงานผลิตไปให้เอเจนต์ วัดเวลาที่ประหยัดได้จากบรีฟจริง ไม่ใช่จากการสาธิต
  3. คิดราคาตามผลงานสำหรับงานที่ทำซ้ำได้ การตรวจสอบหมวดหมู่สินค้า บรีฟ หรือชุดคอนเซปต์ที่ผ่านการทดสอบ แต่ละอย่างมีราคาต่อหน่วย
  4. คงรีเทนเนอร์ด้านกลยุทธ์ไว้สำหรับงานที่ใช้วิจารณญาณ ผูกส่วนหนึ่งของรีเทนเนอร์เข้ากับผลลัพธ์ที่คุณและลูกค้าวัดร่วมกัน
  5. เป็นเจ้าของสิ่งที่ลูกค้าซื้อเองไม่ได้ ข้อมูลหมวดหมู่สินค้า วิธีการ และบันทึกสิ่งที่ได้ผล คือสิ่งที่ทำให้ผลงานของคุณมีค่ามากกว่าเครื่องมือ
  6. เปิดเผยวิธีที่คุณใช้ AI ฝ่ายจัดซื้อจะถามอยู่แล้ว คำตอบที่ชัดเจนดีกว่าคำตอบเชิงตั้งรับ

ขั้นที่ห้าคือจุดที่เอเจนซี่จำนวนมากติดขัด เราจึงอธิบายแยกไว้ในทำไมข้อมูลหมวดหมู่สินค้าจึงชนะพรอมต์ที่ดีกว่า สำหรับวิธีที่เอเจนซี่ทำงานวิจัยและวงจรพิตช์บน SOMIN โปรดดูโซลูชันสำหรับเอเจนซี่ของเรา

FAQ

AI จะทำให้ระบบรีเทนเนอร์ของเอเจนซี่หมดไปหรือไม่?

ไม่ทั้งหมด รีเทนเนอร์สำหรับกลยุทธ์และความรับผิดชอบจะยังคงอยู่ แต่รีเทนเนอร์ที่คิดราคาตามชั่วโมงหรือจำนวนคนล้วน ๆ จะหดตัวลงเรื่อย ๆ เมื่อ AI เข้ามารับช่วงงานวิจัยและงานผลิต

การคิดราคาตามผลลัพธ์สำหรับเอเจนซี่คืออะไร?

คือการผูกค่าบริการส่วนหนึ่งของเอเจนซี่เข้ากับผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ตกลงกัน เช่น ยอดขาย ลีด หรือตัวชี้วัดแบรนด์ แทนการคิดตามเวลาที่ใช้ ได้ผลดีที่สุดเมื่อทั้งสองฝ่ายเชื่อมั่นในการวัดผล

เอเจนซี่ควรลดค่าบริการเพราะใช้ AI หรือไม่?

ไม่จำเป็นเสมอไป หาก AI ช่วยให้คุณส่งมอบงานได้มากขึ้นหรือดีขึ้น ให้คิดราคาตามผลงานและผลลัพธ์ แต่ถ้า AI เพียงทำให้งานเดิมเร็วขึ้น ก็ควรคาดว่าลูกค้าจะขอแบ่งส่วนที่ประหยัดได้

แพลตฟอร์ม AI ของโฮลดิ้งคอมพานีคืออะไร?

คือระบบระดับกลุ่ม เช่น WPP Open, Publicis Marcel, Omnicom Omni และ Dentsu.Connect ที่รวมข้อมูล โมเดล AI และเอเจนต์สำหรับการวางแผน การผลิตครีเอทีฟ และการเพิ่มประสิทธิภาพ

เอเจนซี่อิสระจะแข่งกับ AI ของโฮลดิ้งคอมพานีได้อย่างไร?

ด้วยการมีความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง คิดราคาตามผลงานแทนชั่วโมง และสร้างข้อมูลอัจฉริยะเชิงลึกเกี่ยวกับหมวดหมู่สินค้าในตลาดที่ให้บริการ เอเจนต์ AI สำเร็จรูปและข้อมูลหมวดหมู่สินค้าก็เข้าถึงได้สำหรับเอเจนซี่อิสระเช่นกัน

เลือกสายบริการหนึ่งในไตรมาสนี้ ซึ่งมักเป็นการวิจัยสำหรับพิตช์หรือรายงานรายเดือน แล้วให้เอเจนต์ทำงานกับบรีฟจริง ติดตามชั่วโมงที่ประหยัดได้ ตัดสินใจว่าจะนำไปใช้ที่ใด และเสนอราคาตามผลงานสำหรับบริการนั้นเมื่อถึงรอบต่อสัญญาครั้งถัดไป

ผู้ร่วมก่อตั้งและ CEO, SOMINอ่านเพิ่มเติมจาก Aleks →
สร้างโดยนักการตลาดมากประสบการณ์และศาสตราจารย์ด้าน AIงานวิจัยที่ตีพิมพ์ในดูงานวิจัย →