โปรดอัพเดตเบราว์เซอร์

เบราว์เซอร์ที่คุณใช้เป็นเวอร์ชันเก่าซึ่งไม่สามารถใช้บริการของเราได้ เราขอแนะนำให้อัพเดตเบราว์เซอร์เพื่อการใช้งานที่ดีที่สุด

ไอที ธุรกิจ

Trip.com เปิดข้อมูลเทรนด์เที่ยวคนไทยเปลี่ยนไป แนวครอบครัว-เมืองรองมาแรง

TODAY

อัพเดต 1 วันที่แล้ว • เผยแพร่ 1 วันที่แล้ว • TODAY

ภาพรวมการท่องเที่ยวต่างประเทศของคนไทยในปี 2025 กำลังสะท้อนภาพใหม่ที่แตกต่างจากอดีตอย่างชัดเจน ความสนใจเดินทางท่องเที่ยวต่างแดนของนักท่องเที่ยวไทย ตอนนี้ไม่ได้กระจุกตัวอยู่ที่เมืองยอดนิยมเดิมๆ อีกต่อไป แต่เริ่มขยับไปสู่เมืองดาวรุ่งของเอเชียตะวันออก โดยเฉพาะจีน ที่หลายเมืองทำสถิติยอดนักท่องเที่ยวเติบโตสูง ทั้งเซี่ยงไฮ้ ปักกิ่ง เฉิงตู กวางโจว ไปจนถึงฉงชิ่ง ที่มียอดค้นหาและการจองเพิ่มขึ้นหลายร้อยเปอร์เซ็นต์ต่อปี

กระแสนี้สะท้อนให้เห็นความเปลี่ยนแปลงสำคัญอย่างน้อยสองด้าน หนึ่งคือ “พฤติกรรมนักท่องเที่ยวไทย” ที่เริ่มเปิดรับประสบการณ์ใหม่ๆ มากขึ้น จากเดิมที่นิยมเดินทางซ้ำไปยังจุดหมายที่คุ้นเคย เช่น โตเกียว ฮ่องกง สิงคโปร์ หรือโอซาก้า มาสู่การค้นหาเสน่ห์ของเมืองรองและเมืองวัฒนธรรมที่กำลังถูกจับตาทั่วเอเชีย

อีกจุดหนึ่งคือการแข่งขันในอุตสาหกรรมท่องเที่ยวหลังโควิด ที่ทำให้แพลตฟอร์มท่องเที่ยว เร่งดึงดูดนักเดินทางด้วยเส้นทาง วัฒนธรรม อาหาร และประสบการณ์เฉพาะถิ่นมากขึ้น และกำลังนิยามให้เห็นนิสัยการท่องเที่ยวใหม่ๆ ของคนไทยขึ้นมา

TODAYBizview มีโอกาสได้เข้าร่วมงาน Trip. Best Roadshow: Southeast Asia Travel Trends Unpacked ที่เพิ่งจัดขึ้นที่สิงคโปร์เมื่อต้นเดือนธันวาคม โดยในงานนี้ ‘’เอ็ดมันด์ ออง’ ผู้อำนวยการอาวุโสประจำภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ และผู้จัดการทั่วไป Trip. com ประเทศสิงคโปร์ ได้นำเสนอข้อมูลด้านการท่องเที่ยวในตลาดอาเซียน และประเทศไทย ซึ่งเป็นอินไซต์จากผู้ให้บริการด้านการท่องเที่ยวระดับโลก

โดยเขาระบุว่าพฤติกรรมนักท่องเที่ยวไทยเปลี่ยนไปจากการเที่ยวชมสถานที่แบบเดิมๆ มาสู่การท่องเที่ยวแบบมีส่วนร่วมกับวัฒนธรรมมากขึ้นอย่างมีนัยยะสำคัญ

“ข้อมูลจาก Trip.Best พบว่า ผู้ใช้งานชาวไทยใช้เวลาเฉลี่ย 6 วัน ในการค้นคว้าข้อมูลก่อนตัดสินใจจองการเดินทาง สะท้อนให้เห็นถึงความต้องการประสบการณ์ที่วางแผนมาอย่างดี เมื่อเทียบกับผู้ใช้งานจากประเทศอื่น ๆ” เอ็ดมันด์ฉายภาพ

จากข้อมูลจะพบรูปแบบของนักท่องเที่ยวไทยในปี 2568 ที่น่าสนใจ เป็นต้นว่า

– เซี่ยงไฮ้ครองอันดับ 1 จุดหมายปลายทางของนักท่องเที่ยวไทย ด้วยการเติบโต 334% YoY ตามด้วยฮ่องกง (เติบโต 52%) โตเกียว (71%) และโอซาก้า (132%)

– ประสบการณ์สำคัญกว่าการชมสถานที่ การค้นหา “กิจกรรม” เติบโต 808% YoY โดย “สถานที่หลบร้อน (Cool Escape Attractions)” พุ่งสูงถึง 1,941%

– การท่องเที่ยวในประเทศเติบโตต่อเนื่อง การท่องเที่ยวภายในประเทศของไทยเติบโต 25% YoY โดยมีกรุงเทพฯ เชียงใหม่ และภูเก็ต เป็นเมืองยอดนิยม

[ อิทธิพลของ KOL กำหนดการตัดสินใจท่องเที่ยวของคนไทย ]

สอดคล้องกับระบบนิเวศดิจิทัลของไทยที่ผู้บริโภคกว่า 95% ค้นหาผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ผ่านคำแนะนำของอินฟลูเอนเซอร์ โดยจากข้อมูล Trip. Best พบว่า

• 47% ของผู้ใช้งานแบบครอบครัวเลือกติดตามอินฟลูเอนเซอร์ท่องเที่ยวที่แชร์ประสบการณ์จริง
• 45% ของนักท่องเที่ยวที่สำรวจในปี 2568 ค้นหาไอเดียทริปล่าสุดจากโพสต์โซเชียลมีเดียของ KOL ไทย เพิ่มขึ้นจาก 28% ในปี 2567
• ยอดสั่งซื้อโดยตรงผ่านรหัสโปรโมชั่นของ KOL เพิ่มขึ้นสูงถึง 120%

[ ความพึงพอใจต่อแพลตฟอร์ม Trip.Best พุ่งสูงในหมู่ผู้ใช้ชาวไทย ]

‘เอ็ดมันด์’’ เล่าต่อว่า แพลตฟอร์ม Trip.Best ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้รับการตอบรับอย่างดีเยี่ยมในไทย โดยคะแนนความพึงพอใจสุทธิ (NPS) โดยรวมเพิ่มขึ้น 35% เมื่อเทียบกับปีก่อน ผู้ใช้งานชาวไทยให้ความสำคัญต่อความน่าเชื่อถือและการคัดสรรอย่างมืออาชีพของแพลตฟอร์มมากเป็นพิเศษ

“แสดงให้เห็นว่าผู้คนใช้ TripBest แบบตั้งใจใช้เพื่อค้นหาจุดหมายปลายทางสำคัญเพื่อเป็นแรงบันดาลใจในการท่องเที่ยว และเรามักจะแนะนำสถานที่เหล่านั้น ซึ่งสถานที่ที่จะเข้ามาอยู่ใน Trip.Best ได้ต้องเป็น 1% แรกของการค้นหาสูงสุด โดยอิงจากข้อมูลการจองจริงและคะแนนความพึงพอใจ”

มาถึงตรงนี้อินไซต์เทคโนโลยี AI ของ Trip.Best ทำงานอย่างไรในการคัดสรรคำแนะนำเพื่อมารีวิว ‘เอ็ดมันด์ ออง’ อธิบายว่าหลักๆ คือ

1.การวิเคราะห์ปริมาณการจอง โดยติดตามแบบเรียลไทม์ว่านักท่องเที่ยวไทยกำลังจองอะไร ไม่ใช่แค่ค้นหาอะไร

2.ประมวลผลความรู้สึก (Sentiment processing) จากรีวิว โดยใช้ AI ประมวลผลรีวิวมากกว่า 100 ล้านรีวิวในหลายภาษา รวมถึงภาษาไทย

3.มีการจับคู่ตามธีม (Thematic matching) เพื่อจัดคำแนะนำให้ตรงกับประเภทของนักท่องเที่ยว เช่น ครอบครัว, หรูหรา, หรือผจญภัย

4.การตรวจสอบคุณภาพ ซึ่ง Trip.Best มีนักรีวิวทั่วโลกและผู้เชี่ยวชาญในท้องถิ่นประมาณ 2,200 คน เพื่อยืนยันการคัดเลือกจาก AI

5.การอัปเดต มีการรีเฟรชข้อมูลทุกวันเพื่อให้มั่นใจว่าเฉพาะตัวเลือกที่เยี่ยมที่สุดในปัจจุบันเท่านั้นที่จะได้รับการแนะนำ

ด้วยระบบนี้ ทำให้มีผลลัพธ์ที่วัดผลได้ โดยพาร์ทเนอร์กว่า 20,000 รายที่ได้รับคัดเลือกมียอดเข้าชมเพิ่มขึ้น 20% และยอดจองโตขึ้น 10% สิ่งนี้พิสูจน์ได้ว่านักท่องเที่ยวไทยเชื่อมั่นและวางใจในการคัดสรรโดย AI ของเรา

ขณะที่‘ซันนี่ ซัน’ รองประธาน Trip. com Group กล่าวเสริมว่า นักท่องเที่ยวไทยแสดงให้เห็นถึงพฤติกรรมการวางแผนท่องเที่ยวที่ละเอียดและซับซ้อน โดยให้ความสำคัญกับประสบการณ์ที่สมดุลระหว่างการผจญภัยและความสะดวกสบาย โดยระบบแนะนำด้วย AI และข้อมูลเรียลไทม์ของ Trip.Best ออกแบบมาเพื่อตอบโจทย์ความต้องการที่เปลี่ยนแปลงของนักเดินทางยุคใหม่โดยเฉพาะ

โดยข้อมูลชี้ให้เห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของนักท่องเที่ยวไทย ที่หันมาสนใจท่องเที่ยวไปยังเมืองรองของจีนมากขึ้น พร้อมปรับสไตล์การท่องเที่ยวจากการท่องเที่ยวแบบเข้าชมสถานที่ ไปเป็นการท่องเที่ยวเชิงประสบการณ์แทน

จากข้อมูลของ Trip.Best ในปี 2568 พบว่า ฉงชิ่ง กลายเป็นจุดหมายปลายทางที่เติบโตเร็วที่สุดในหมู่นักท่องเที่ยวไทย โดยยอดการเข้าชมบน Trip.Best เพิ่มขึ้นถึง 395% เมื่อเทียบกับปีก่อน และยอดจองพุ่งสูงถึง 828% เมืองบนภูเขาแห่งนี้ขึ้นชื่อเรื่องอาหารรสจัดคล้ายอาหารไทย พร้อมสถานที่ท่องเที่ยวทางวัฒนธรรมที่เป็นเอกลักษณ์ จึงกลายเป็นปลายทางยอดนิยมของนักท่องเที่ยวไทยที่กำลังมองหาประสบการณ์อย่างแท้จริง นอกเหนือจากจุดหมายปลายทางแบบดั้งเดิม

เมื่อมาดูการเติบโตของการค้นหาและการจอง (YoY Growth) ผ่าน Trip.Best พบว่ามีการเติบโตของยอดจองในฉงชิ่งจากนักเดินทางไทย มาเลเซีย และสิงคโปร์ เพิ่มสูงมาก

ภาพรวมจะเห็นได้ว่านักท่องเที่ยวในอาเซียนนิยมเดินทางท่องเที่ยวภายในภูมิภาคมากขึ้น ซึ่งหนึ่งในนั้นก็เป็นผลมาจากนโยบายยกเว้นวีซ่า (Visa-free) ระหว่างจีนกับประเทศอาเซียน ที่ช่วยดึงนักท่องเที่ยวจีนเข้าภูมิภาคอาเซียนเพิ่มขึ้นนั่นเอง

ดูข่าวต้นฉบับ
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...