Home InsightsCASE STUDY

CASE STUDY

Case Study Media Planning ทีมงาน พฤติกรรมผู้บริโภค

กรณีศึกษา Anthropic ข้อมูลว่าคนใช้ Claude วันไหนและเวลาใด

2 เมษายน 2567

อัปเดตล่าสุด 28 กันยายน 2569

เวลาอ่านประมาณ 13 นาที

กรณีศึกษา Anthropic ข้อมูลว่าคนใช้ Claude วันไหนและเวลาใด

KEY TAKEAWAYS

3 ประเด็น

รายงาน Anthropic Economic Index ฉบับ Cadences ลงวันที่ 26 มิถุนายน 2026 พบว่าบทสนทนาที่จัดเป็นเรื่องส่วนตัวเพิ่มจากราว 35% ในวันทำงานเป็นเกือบ 50% ในวันเสาร์อาทิตย์

คำถามเรื่องข่าวขึ้นสูงตอน 7 โมงเช้า และคำขอสูตรอาหารตอน 18.00 น. มีมากกว่าค่าเฉลี่ย 2.3 เท่า

93% ของบทสนทนาบนแชทและ Cowork ของ Claude จบด้วยผลงานที่ใช้ต่อได้

ที่พบมากสุดคือคำอธิบาย 17% เอกสารและรายงาน 15% และคำแนะนำ 11% งานที่จ่ายค่าจ้างสูงกว่าใช้ token มากกว่า และผู้ใช้โต้ตอบมากขึ้นตามไปด้วย

แบบสำรวจของ Anthropic ที่เชื่อมกับข้อมูลการใช้งานของผู้ตอบราว 9,700 คน

พบว่าเกินครึ่งหวังให้ AI ทำงานร่วมกับคนในงานที่มีความหมาย ส่วนผู้ที่ให้ AI ทำงานแทนมากที่สุดคาดหวังผลต่อรายได้และโอกาสหางานในทางบวกมากกว่ากลุ่มอื่น

กรณีศึกษา Anthropic จากรายงาน Economic Index ฉบับ Cadences บทสนทนาเรื่องส่วนตัวเพิ่มจากราว 35% วันทำงานเป็นเกือบ 50% วันหยุด พร้อมผลสำรวจคนทำงานราว 9,700 คน

ผู้จัดการที่กำลังวางแนวทางใช้ AI ในทีม มักเริ่มจากเลือกเครื่องมือ ก่อนรู้ว่าคนในทีมใช้ AI ทำอะไรอยู่จริง รายงาน Economic Index ฉบับหนึ่งของ Anthropic ให้ภาพการใช้งานแยกตามวันทำงานกับวันหยุด บทนี้อ่านข้อค้นพบในรายงาน แล้วปิดด้วยคำถามที่ผู้จัดการควรถามทีมก่อนวางแนวทาง

วันเสาร์และวันอาทิตย์ คนที่เปิด Claude ขอความช่วยเหลือเรื่องงานน้อยลง และถามเรื่องสุขภาพ การลงทุน และการประคองอารมณ์มากขึ้น ในวันทำงาน คำขอกลับไปเป็นร่างอีเมล คำโฆษณา และสไลด์ รูปแบบนี้เป็นหนึ่งในข้อค้นพบของรายงานที่ Anthropic บริษัทผู้พัฒนา Claude เผยแพร่เองจากข้อมูลการใช้งานที่จัดหมวดด้วยระบบปกป้องความเป็นส่วนตัว

บทนี้อ่านรายงาน Anthropic Economic Index ฉบับ Cadences ที่เผยแพร่วันที่ 26 มิถุนายน 2026 เป็นแหล่งหลัก และใช้ประกาศระดมทุน Series H ของ Anthropic เฉพาะตัวเลขของบริษัท ตัวเลขการใช้งานและผลสำรวจทุกตัวในบทมาจากรายงานฉบับนี้

รายงาน Cadences กับตัวเลขบริษัทที่มีวันที่กำกับ

รายงานฉบับนี้มีสามบท คณะผู้เขียนมีเจ็ดคน ชื่อแรกในรายชื่อคือ Maxim Massenkoff

Cadences ดูจังหวะการใช้งานตามวันและชั่วโมง
Artifacts จัดหมวดผลงานที่ได้จากแต่ละบทสนทนา
Perceptions รายงานผลแบบสำรวจคนทำงานที่ Anthropic เริ่มเก็บในเดือนเมษายน 2026

รายงานอธิบายว่าบริษัทเปลี่ยนวิธีเก็บข้อมูลจากฉบับก่อนสามอย่าง

สุ่มตัวอย่างถี่ขึ้น จนเห็นรูปแบบระดับชั่วโมง รายงานฉบับก่อนหน้าใช้ตัวอย่างเจ็ดวัน ฉบับนี้สุ่มบางส่วนของบทสนทนาทุกวัน
เพิ่มตัวจำแนกผลงาน ของแต่ละบทสนทนา
เปิดข้อมูลละเอียดขึ้น แยกระหว่างแชทกับ Cowork และการเรียกผ่าน API รายเดือน

ตัวเลขของบริษัทเปลี่ยนเร็ว บทนี้จึงใช้เฉพาะตัวเลขที่ประกาศพร้อมวันที่

วันที่ประกาศ	เหตุการณ์	มูลค่าหลังระดมทุน
12 กุมภาพันธ์ 2026	ระดมทุน Series G 30,000 ล้านดอลลาร์	380,000 ล้านดอลลาร์
28 พฤษภาคม 2026	ระดมทุน Series H 65,000 ล้านดอลลาร์	965,000 ล้านดอลลาร์

ประกาศ Series H ระบุด้วยว่ารายได้ต่อปีที่คำนวณจากอัตราปัจจุบัน หรือ run-rate revenue เกิน 47,000 ล้านดอลลาร์ในเดือนเดียวกัน และรวมเงินลงทุนที่ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ตกลงไว้ก่อนหน้า 15,000 ล้านดอลลาร์

Anthropic Economic Index คืออะไร

Anthropic Economic Index คือชุดรายงานที่ Anthropic เผยแพร่เป็นระยะ เพื่อแสดงว่าผู้ใช้ Claude ใช้ AI กับงานประเภทไหน โดยจัดหมวดบทสนทนาด้วยระบบที่ปกป้องความเป็นส่วนตัว แล้วเทียบกับฐานข้อมูลอาชีพของสหรัฐฯ ฉบับ Cadences เป็นฉบับแรกที่มีข้อมูลรายชั่วโมงและผลแบบสำรวจที่เชื่อมกับการใช้งานจริงของผู้ตอบ

จังหวะของวันทำงานและวันหยุด

ภาพที่ 1.1 ของรายงานแสดงสัดส่วนบทสนทนาเรื่องส่วนตัวบนแชทและ Cowork ที่ราว 35% ในวันทำงาน และขึ้นไปเกือบ 50% ในวันเสาร์อาทิตย์ รายงานระบุว่าการเปลี่ยนแปลงนี้ชัดที่สุดในประเทศรายได้สูง

ช่วงเวลา	เรื่องที่คนถามมากขึ้นตามรายงาน
วันทำงาน	ร่างจดหมายธุรกิจ คำโฆษณา สไลด์นำเสนอ
วันหยุด	การประคองอารมณ์ คำถามทางการแพทย์ คำแนะนำการลงทุน
วันหยุด (Claude Code)	ออกแบบเอเจนต์ AI การเทรดเชิงปริมาณ เกม
วันทำงาน (Claude Code)	สถาปัตยกรรมระบบหลังบ้าน แก้บั๊ก API การเก็บข้อมูล

เมื่อดูข้ามประเทศ รายงานพบอีกว่าบทสนทนาเรื่องการเริ่มธุรกิจขึ้นสูงสุดในวันเสาร์และวันอาทิตย์ ขณะที่งานสมัครงานลดลงในวันหยุดพร้อมงานอื่นที่เกี่ยวกับการทำงาน

คนใช้ AI ในวันหยุดเพื่อทำอะไร

รายงาน Cadences ของ Anthropic พบว่าวันเสาร์อาทิตย์ คำขอเปลี่ยนจากงานเอกสารธุรกิจไปเป็นเรื่องส่วนตัว เช่น การประคองอารมณ์ สุขภาพ และการลงทุน และบทสนทนาเรื่องการเริ่มธุรกิจสูงสุดในสองวันนี้ ส่วนงานที่ยังขอช่วงกลางคืนและวันหยุดมักเป็นงานของอาชีพค่าจ้างสูงกว่า เช่น ผู้จัดการฝ่ายการตลาดหรือนักเขียนโปรแกรม แม้รายงานบอกว่าระบุอาชีพของผู้ใช้ได้ไม่แน่ชัด

แต่ละชั่วโมงคนถามเรื่องอะไร

ภาพที่ 1.2 ของรายงานเทียบสัดส่วนของกลุ่มคำขอแต่ละชั่วโมงกับค่าเฉลี่ยทั้งวันตามเวลาท้องถิ่นของผู้ใช้

เวลาท้องถิ่น	กลุ่มคำขอที่ขึ้นสูง
ก่อนรุ่งสาง ราวตี 5	คำแนะนำเรื่องการนอน
7 โมงเช้า	ข่าว
10-11 โมง	ร่างอีเมลและจดหมายธุรกิจ
18.00 น.	สูตรอาหาร มากกว่าค่าเฉลี่ย 2.3 เท่า
ช่วงค่ำ	คำแนะนำหนัง เพลง และสื่ออื่น

ข้อมูลรายชั่วโมงบอกว่าคนหยิบ AI มาใช้ตามกิจวัตร ไม่ได้ใช้เฉพาะเวลางาน รายงานยังพบว่าช่วงกลางคืนและวันหยุด สัดส่วนงานของอาชีพกลุ่มค่าจ้างสองกลุ่มล่าง เช่น งานขายทางโทรศัพท์และงานธุรการ ลดลง ขณะที่สัดส่วนงานของกลุ่มค่าจ้างสูงเพิ่มขึ้น

คำขอเรื่องภาษีในรายงานของ Anthropic เปลี่ยนไปอย่างไรช่วงกำหนดยื่นภาษี

รายงาน Cadences พบว่าวันที่ 14 เมษายนในช่วงเก็บข้อมูล ซึ่งเป็นวันก่อนกำหนดยื่นภาษีเงินได้ของสหรัฐฯ บทสนทนาเรื่องภาษีมีมากเป็นแปดเท่าของวันทั่วไปในเดือนพฤษภาคม และยังสูงใกล้เคียงกันในวันที่ 15 เมษายน ก่อนลดลงชัดในวันที่ 16 ข้อมูลชุดนี้เป็นของสหรัฐฯ และไม่ได้บอกรูปแบบของผู้เสียภาษีในไทย

ผลงานที่คนได้จากแต่ละบทสนทนา

บทที่สองของรายงานจัดผลงานหลักของแต่ละบทสนทนาบนแชทและ Cowork เป็นกว่า 30 หมวด ตัวจำแนกของบริษัทพบว่า 93% ของบทสนทนาจบด้วยผลงาน

ผลงาน	สัดส่วนของบทสนทนา
คำอธิบาย	17%
เอกสารและรายงาน	15%
คำแนะนำ	11%
กลุ่มงานสนทนา เช่น คำอธิบายและคำแนะนำ	ราวหนึ่งในสาม
กลุ่มงานเขียนส่งมอบ เช่น เอกสารและสไลด์	ราวหนึ่งในสาม
กลุ่มโค้ดและงานเทคนิค	ราวหนึ่งในหก

เมื่อแยกตามวัตถุประสงค์ งานสร้างคอนเทนต์การตลาด 80% งานเขียนบล็อกและบทความ 81% และงานเขียนคำสั่งค้นฐานข้อมูล 82% เป็นงานเพื่อการทำงาน ส่วนงานเขียนเชิงสร้างสรรค์ คำแนะนำ และสูตรอาหาร เกิน 80% เป็นเรื่องส่วนตัว งานวางแผนและงานแปลแบ่งสองฝั่งพอ ๆ กัน

รายงานพบว่าบทสนทนาของอาชีพที่ค่าจ้างสูงใช้ token มากกว่า ผู้จัดการฝ่ายการตลาดได้ค่าจ้างราวสองเท่าของบรรณาธิการ (80 เทียบ 37 ดอลลาร์ต่อชั่วโมง) และบทสนทนาของงานผู้จัดการฝ่ายการตลาดใช้ token ราว 2.5 เท่า ในงานกลุ่มค่าจ้างสูง Claude ผลิตข้อความต่อรอบมากขึ้น 1.34 เท่า และผู้ใช้โต้ตอบมากขึ้น 1.53 เท่า รายงานตีความว่าเมื่อคนยังอยู่ในงานมูลค่าสูง รูปแบบนี้ใกล้กับการเสริมแรงงานมากกว่าการแทนที่

Claude Code กับแชทต่างกันอย่างไรในรายงาน Cadences

รายงาน Cadences วัดระดับที่ Claude ตัดสินใจเองในมาตราส่วน 1 ถึง 5 และพบว่าบน Claude Code ระดับนี้สูงกว่าบนแชทและ Cowork ใน 26 จาก 31 ประเภทผลงาน เมื่อเฉลี่ยทุกบทสนทนาสูงกว่า 0.37 จุด ตัวอย่างที่ชัดคือบล็อกและบทความ บทสนทนาบนแชทที่ผลิตบทความมีการโต้ตอบกลับไปมาเฉลี่ย 13 รอบ แต่บน Claude Code มักมีคำสั่งจากคนเพียงครั้งเดียว

เสียงของคนทำงานในแบบสำรวจ

แบบสำรวจ Anthropic Economic Index เริ่มเดือนเมษายน 2026 บริษัทเชื่อมคำตอบกับข้อมูลการใช้งานช่วงกลางพฤษภาคมถึงต้นมิถุนายน สุ่มไม่เกิน 20 เซสชันต่อคน และตัดผู้ที่ใช้น้อยกว่าห้าเซสชันออก กลุ่มตัวอย่างที่เชื่อมข้อมูลได้มีราว 9,700 คน

คำถามในแบบสำรวจ	คำตอบ
คาดว่า AI จะทำงานของตัวเองได้มากขึ้นในหนึ่งปี	เกือบ 6 ใน 10 คนเลือกระดับที่สูงขึ้น
คาดว่าอีกหนึ่งปี AI จะทำงานส่วนใหญ่หรือเกือบทั้งหมดได้	เกินหนึ่งในสาม
มีแนวโน้มหรือมีแนวโน้มมากที่จะเสียงานของตัวเอง	10%
งานเร็วขึ้น ทำได้กว้างขึ้น คุณภาพดีขึ้น	86% 82% และ 69%
ได้เรียนรู้มากขึ้นเมื่อใช้ AI	68%
รู้สึกว่าทักษะของตัวเองมีมูลค่าเพิ่มขึ้น	57%

ผู้ตอบกังวลเรื่องการเสียงานของคนอื่นมากกว่าของตัวเอง โดยเฉพาะเพื่อนร่วมงานรุ่นน้อง เกินหนึ่งในสามของผู้ตอบให้โอกาสที่รุ่นน้องจะเสียงานในปีหน้าเกิน 60% ผู้ที่มีประสบการณ์อย่างน้อย 15 ปีประเมินว่า AI ทำงานของตัวเองได้ต่ำกว่าคนในปีแรกของการทำงานราว 10 จุดร้อยละ และตอบว่า AI ยังขาดวิจารณญาณ ความเข้าใจบริบท และความสัมพันธ์กับผู้คน เช่น การสร้างความไว้ใจและการดูแลทีม

คำถามปิดท้ายของแบบสำรวจให้ผู้ตอบฝันว่าเศรษฐกิจที่ AI มีบทบาทในอีกสิบปีควรเป็นอย่างไร รายงานสรุปธีมที่พบมากที่สุดสามอันดับแรกไว้ดังนี้

ทำงานร่วมกับ AI ในงานที่มีความหมาย ผู้ตอบเกินครึ่งพูดถึง
ให้ AI รับงานน่าเบื่อไป เพื่อให้มีเวลาว่างมากขึ้น ผู้ตอบเกินครึ่งเล็กน้อยพูดถึง
ให้ผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจกระจายไปถึงคนจำนวนมาก ผู้ตอบราวหนึ่งในสามพูดถึง

คนที่ให้ AI ทำงานแทนมากกังวลเรื่องงานมากกว่าหรือไม่

แบบสำรวจของ Anthropic พบผลตรงข้าม ผู้ที่มีสัดส่วนเซสชันแบบให้ AI ทำงานแทนสูงกว่า คาดหวังผลของ AI ต่อค่าจ้าง ความมั่นคงในงาน โอกาสหางาน ความหมายของงาน ความเป็นอิสระ และการทำงานกับผู้คนในทางบวกมากกว่า ทั้งหกด้าน รายงานระบุว่าผลนี้อาจเกิดจากคนที่ชอบ AI อยู่แล้วเลือกมอบงานให้มากกว่า และบริษัทตัดความเป็นไปได้นี้ออกไม่ได้ทั้งหมด

ข้อจำกัดที่รายงาน Cadences เขียนไว้เอง

คณะผู้เขียนบอกข้อจำกัดของข้อมูลไว้หลายจุด ก่อนยกตัวเลขไปอ้างควรอ่านห้าข้อนี้ประกอบ

แบบสำรวจไม่ได้เป็นตัวแทนประชากรทั่วไป อาชีพด้านคอมพิวเตอร์และคณิตศาสตร์เป็นราว 30% ของผู้ตอบ เทียบกับ 4% ของการจ้างงานในสหรัฐฯ และผู้บริหารเป็น 23% เทียบกับ 7%
ข้อมูลมาจากผู้ใช้ Claude เท่านั้น ผู้ที่ไม่ได้ใช้ Claude หรือใช้ AI ของบริษัทอื่นไม่อยู่ในข้อมูล
ผลการเรียนรู้และทักษะเป็นการประเมินตัวเอง รายงานเขียนว่าข้อมูลชุดนี้ยังตัดความเป็นไปได้ที่ทักษะจะถดถอยออกไม่ได้
การจัดหมวดใช้ตัวจำแนกอัตโนมัติ รายงานยอมรับว่าการจัดหมวดงานที่ Claude ทำจะยากขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อ AI ทำงานร่วมกันเอง
ไม่มีข้อมูลรายประเทศของไทย ตัวอย่างวันยื่นภาษีและค่าจ้างรายอาชีพอ้างอิงข้อมูลของสหรัฐฯ

ผู้ตอบที่เป็นผู้หญิงมีเพียง 12% ของกลุ่มตัวอย่าง รายงานพบว่าผู้หญิงใช้ Claude แบบโต้ตอบกลับไปมามากกว่า และใช้ Claude Code กับการให้ AI ทำงานแทนน้อยกว่าผู้ชาย แม้คุมความต่างของอาชีพแล้ว ภาพที่ 3.8 ของรายงานแสดงช่วงความเชื่อมั่น 95% ของผลต่างนี้ไว้ด้วย

คำถามที่ผู้จัดการควรถามทีมก่อนวางแนวทางใช้ AI

ผู้จัดการในไทยใช้โครงรายงาน Cadences เป็นรายการคำถามคุยกับทีมได้ ก่อนออกนโยบายว่าใครใช้ AI กับงานอะไร

งานแต่ละชิ้นจบด้วยผลงานแบบไหน คำอธิบาย เอกสาร โค้ด หรือแผนงาน แต่ละแบบต้องตรวจก่อนส่งต่างกัน
งานไหนต้องให้คนตัดสินใจเอง รายงานพบว่างานที่มอบให้ AI ตัดสินใจมากคืองานที่มีตัวเลือกมากและใช้ทรัพยากรมาก
ใครในทีมกังวลเรื่องงานของตัวเอง ผู้ตอบในรายงานกังวลแทนรุ่นน้องมากที่สุด หัวหน้าควรคุยเรื่องนี้กับพนักงานใหม่โดยตรง
ทีมใช้ AI นอกเวลางานเพื่องานหรือไม่ ข้อมูลกลางคืนและวันหยุดชี้ว่างานนอกเวลาเอียงไปทางตำแหน่งค่าจ้างสูง
คนในทีมได้เรียนรู้หรือแค่ส่งงานเร็วขึ้น รายงานเตือนว่าการประเมินตัวเองอาจไม่เห็นทักษะที่ถดถอย

บทวิเคราะห์ว่างานโฆษณาส่วนไหนยังต้องใช้คนอยู่ในอนาคตวงการโฆษณายุค AI อะไรเปลี่ยน อะไรยังต้องใช้คน หน้าที่ของคนตัดสินว่างบสื่อจะลงที่ไหนอยู่ในMedia Planner คืออะไร คนตัดสินว่างบสื่อจะไปลงที่ไหน ส่วนบริษัทที่เปิดตัวเลขการใช้พลังงานของระบบประมวลผล AI อยู่ในกรณีศึกษา Nvidia ก๊าซจากไฟฟ้าที่นับได้ 568 หรือ 308,891 ตัน

สรุป

รายงาน Anthropic Economic Index ฉบับ Cadences ลงวันที่ 26 มิถุนายน 2026 ใช้ข้อมูลรายชั่วโมงแสดงว่าคนใช้ Claude ตามจังหวะชีวิต บทสนทนาเรื่องส่วนตัวขึ้นจากราว 35% ในวันทำงานเป็นเกือบ 50% ในวันหยุด คำขอสูตรอาหารตอน 18.00 น. มากกว่าค่าเฉลี่ย 2.3 เท่า และ 93% ของบทสนทนาจบด้วยผลงาน แบบสำรวจราว 9,700 คนพบว่าเกินหนึ่งในสามคาดว่า AI จะทำงานส่วนใหญ่ของตัวเองได้ในปีหน้า แต่ธีมที่พบมากสุดคือการทำงานร่วมกับ AI ในงานที่มีความหมาย ข้อมูลทั้งหมดมาจากผู้ใช้ Claude และไม่มีตัวเลขของไทย

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

Anthropic เขียนในรายงานว่าจัดหมวดบทสนทนาด้วยระบบที่ปกป้องความเป็นส่วนตัว และเปิดเผยเป็นข้อมูลรวม การเชื่อมผลแบบสำรวจกับข้อมูลการใช้งานก็ใช้วิธีที่ปกป้องความเป็นส่วนตัวเช่นกัน ส่วนรายละเอียดวิธีการอยู่ในภาคผนวกของรายงาน

รายงานระบุว่างานที่ต้องเลือกจากตัวเลือกจำนวนมาก เช่น สร้างแอปและเว็บไซต์ เกม และสไลด์นำเสนอ มีระดับการตัดสินใจเองสูงสุด ส่วนงานคำนวณ งานแปล และถามตอบ มีระดับต่ำสุด งานที่คนมอบให้ตัดสินใจมากยังเป็นงานที่ใช้ token มากด้วย

รายงานประเมินระดับการอ่านเป็นจำนวนปีการศึกษา และพบว่าคำตอบสูงกว่าคำถามราวหนึ่งปีโดยเฉลี่ย ช่องว่างกว้างที่สุดในงานภาพและกราฟิก 2.6 ปี เกม 1.9 ปี และแอปกับเว็บไซต์ 1.7 ปี ส่วนงานเขียนที่มีผู้อ่านปลายทาง เช่น บล็อกและอีเมล ช่องว่างแทบเป็นศูนย์

รายงานระบุว่า 54% ของเซสชัน Claude Code ใช้โมเดล Opus เทียบกับ 10% ของบทสนทนาบนแชทและ Cowork แต่เมื่อเทียบเฉพาะบทสนทนาที่ใช้โมเดล Sonnet เหมือนกัน Claude Code ยังมีระดับการตัดสินใจเองสูงกว่า 0.26 จุด รายงานจึงชี้ว่าผลิตภัณฑ์ที่ใช้น่าจะมีผลมากกว่าโมเดล

เกินหนึ่งในสามของผู้ตอบบอกว่ามีแนวโน้มที่หน้าที่ของตัวเอง เพื่อนร่วมงาน รุ่นน้อง และรุ่นพี่ จะเปลี่ยนไปอย่างมีนัยสำคัญ ในกลุ่มที่คิดว่าอาจเสียงาน 38% ระบุ AI เป็นเหตุผล รายงานเทียบว่าสัดส่วน 10% ที่คาดว่าจะเสียงานต่ำกว่าอัตราการเสียงานรายปีของสหรัฐฯ เล็กน้อย

ผู้ตอบในประเทศรายได้สูงประเมินว่า AI ทำงานของตัวเองได้ต่ำกว่าประเทศอื่นราว 10 จุดร้อยละ แต่ความคาดหวังเรื่องความก้าวหน้าของ AI ในหนึ่งปีข้างหน้าใกล้เคียงกันทุกกลุ่ม รายงานอ้างข้อสังเกตของ IMF ว่าแรงงานในประเทศรายได้ต่ำกว่าอาจเข้าถึงทักษะและโครงสร้างพื้นฐานที่ช่วยให้ AI เสริมงานได้น้อยกว่า

PHYGITAL INSIGHT

ฟิจิ⁠ทัลกำหนดชั่วโมงก่อนเลือกช่องทาง โดยหาว่ากลุ่มเป้าหมายเปิดรับเรื่องที่ลูกค้าจะสื่อสารตอนกี่โมง ข้อมูลของ Anthropic แสดงว่าคนคนเดียวกันถามข่าวตอน 7 โมงเช้า ร่างอีเมลช่วงสาย และหาสูตรอาหารตอน 18.00 น. เรื่องที่เขาสนใจจึงเปลี่ยนไปตามชั่วโมง บริการวางแผนสื่อของฟิจิ⁠ทัลแบ่งงบและตารางลงสื่อตามช่วงเวลาที่กลุ่มเป้าหมายของลูกค้าคิดเรื่องนั้นอยู่จริง

ให้ PHYGITAL AGENCY ช่วยต่อยอดเรื่องนี้สู่ผลลัพธ์จริง

MEDIA

จัดทำและวางแผนสื่อโฆษณา

CONTENT MARKETING

สร้างเนื้อหาทางการตลาด

MARKET RESEARCH

งานวิจัยทางการตลาด

SEO

การปรับแต่งเว็บไซต์เพื่อผลการค้นหา

คนที่กำลังหาสูตรอาหารตอนหกโมงเย็น ไม่ได้อยู่ในจังหวะที่จะอ่านข้อเสนอเรื่องงานของคุณ

ให้ PHYGITAL AGENCY วางแผนสื่อตามช่วงเวลาที่กลุ่มเป้าหมายของคุณเปิดรับเรื่องนั้นจริง ก่อนใช้งบรอบถัดไป

นัดประชุมผ่าน Google Meet เพิ่มเพื่อนใน LINE

WRITTEN BY

PARANATH PANARATANA

CHAIRMAN OF PHYGITAL AGENCY

ประธานกรรมการบริษัท ฟิจิทัล เอเจนซี จำกัด มีประสบการณ์ดูแลการตลาดที่ผสานโลกจริงและโลกออนไลน์เข้าด้วยกัน ตลอดจนเป็นที่ปรึกษาในการวินิจฉัยธุรกิจ อีกทั้งยังเคยทำงานในสายวิดีโอโปรดักชั่นและภาพยนตร์ไทยอีกด้วย

แนะนำบทความถัดไป

ดูทั้งหมดใน CASE STUDY

กรณีศึกษา Anthropic ข้อมูลว่าคนใช้ Claude วันไหนและเวลาใด

KEY TAKEAWAYS

93% ของบทสนทนาบนแชทและ Cowork ของ Claude จบด้วยผลงานที่ใช้ต่อได้

แบบสำรวจของ Anthropic ที่เชื่อมกับข้อมูลการใช้งานของผู้ตอบราว 9,700 คน

สารบัญ

รายงาน Cadences กับตัวเลขบริษัทที่มีวันที่กำกับ

Anthropic Economic Index คืออะไร

จังหวะของวันทำงานและวันหยุด

คนใช้ AI ในวันหยุดเพื่อทำอะไร

แต่ละชั่วโมงคนถามเรื่องอะไร

คำขอเรื่องภาษีในรายงานของ Anthropic เปลี่ยนไปอย่างไรช่วงกำหนดยื่นภาษี

ผลงานที่คนได้จากแต่ละบทสนทนา

Claude Code กับแชทต่างกันอย่างไรในรายงาน Cadences

เสียงของคนทำงานในแบบสำรวจ

คนที่ให้ AI ทำงานแทนมากกังวลเรื่องงานมากกว่าหรือไม่

ข้อจำกัดที่รายงาน Cadences เขียนไว้เอง

คำถามที่ผู้จัดการควรถามทีมก่อนวางแนวทางใช้ AI

สรุป

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

ข้อมูลในรายงาน Economic Index ระบุตัวผู้ใช้ได้หรือไม่

งานที่ Claude ต้องตัดสินใจเองมากที่สุดคืองานประเภทไหน

คำตอบของ Claude อ่านยากกว่าคำถามหรือไม่

ทำไม Claude Code ใช้โมเดลใหญ่มากกว่าแชท

ผู้ตอบแบบสำรวจคาดว่างานของตัวเองจะเปลี่ยนแค่ไหนในปีหน้า

ผลสำรวจของคนในประเทศรายได้สูงต่างจากประเทศอื่นอย่างไร

PHYGITAL INSIGHT

MEDIA

CONTENT MARKETING

MARKET RESEARCH

SEO

คนที่กำลังหาสูตรอาหารตอนหกโมงเย็น ไม่ได้อยู่ในจังหวะที่จะอ่านข้อเสนอเรื่องงานของคุณ

PARANATH PANARATANA

แนะนำบทความถัดไป

ถอดรหัสกรณีศึกษาแบรนด์ กรอบ 4 คำถามก่อนเชื่อตัวเลขในเคส

กรณีศึกษา Revolut ค่าธรรมเนียม 76% ของรายได้ปี 2568

กรณีศึกษา Ramp AI ตัดสินใจ 26 ล้านครั้งในเดือนเดียว

KEY TAKEAWAYS

93% ของ​บท​สนทนา​บน​แช​ท​และ Cowork ของ Claude จบ​ด้วย​ผล​งาน​ที่​ใช้​ต่อ​ได้

แบบ​สำรวจ​ของ Anthropic ที่​เชื่อม​กับ​ข้อมูล​การ​ใช้​งาน​ของ​ผู้​ตอบ​ราว 9,700 คน

สารบัญ

รายงาน Cadences กับ​ตัวเลข​บริษัท​ที่​มี​วัน​ที่​กำกับ

Anthropic Economic Index คือ​อะไร

จังหวะ​ของ​วัน​ทำงาน​และ​วัน​หยุด

คนใช้ AI ใน​วัน​หยุด​เพื่อ​ทำ​อะไร

แต่ละ​ชั่วโมง​คน​ถาม​เรื่อง​อะไร

คำขอ​เรื่อง​ภาษี​ใน​รายงาน​ของ Anthropic เปลี่ยน​ไป​อย่างไร​ช่วง​กำหนด​ยื่น​ภาษี

ผล​งาน​ที่​คน​ได้​จาก​แต่ละ​บท​สนทนา

Claude Code กับ​แชท​ต่าง​กัน​อย่างไร​ใน​รายงาน Cadences

เสียง​ของ​คน​ทำงาน​ใน​แบบ​สำรวจ

คน​ที่​ให้ AI ทำงาน​แทน​มาก​กังวล​เรื่อง​งาน​มากกว่า​หรือ​ไม่

ข้อ​จำกัด​ที่​รายงาน Cadences เขียน​ไว้​เอง

คำถาม​ที่​ผู้​จัดการ​ควร​ถาม​ทีม​ก่อน​วาง​แนวทาง​ใช้ AI

สรุป

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

ข้อมูล​ใน​รายงาน Economic Index ระบุ​ตัวผู้​ใช้ได้​หรือ​ไม่

งาน​ที่ Claude ต้อง​ตัดสิน​ใจ​เอง​มาก​ที่สุด​คือ​งาน​ประเภท​ไหน

คำ​ตอบ​ของ Claude อ่าน​ยาก​กว่า​คำถาม​หรือ​ไม่

ทำไม Claude Code ใช้​โมเดล​ใหญ่​มาก​กว่า​แชท

ผู้​ตอบ​แบบ​สำรวจ​คาด​ว่า​งาน​ของ​ตัว​เอง​จะ​เปลี่ยน​แค่​ไหน​ใน​ปี​หน้า

ผล​สำรวจ​ของ​คนใน​ประเทศ​ราย​ได้​สูง​ต่าง​จาก​ประเทศ​อื่น​อย่างไร

PHYGITAL INSIGHT

บริการที่เกี่ยวข้อง

MEDIA

CONTENT MARKETING

MARKET RESEARCH

SEO

PARANATH PANARATANA

แนะนำบทความถัดไป

ถอดรหัส​กรณี​ศึกษา​แบรนด์ กรอบ 4 คำถาม​ก่อน​เชื่อ​ตัวเลข​ใน​เคส

กรณี​ศึกษา Revolut ค่า​ธรรมเนียม 76% ของ​ราย​ได้​ปี 2568

กรณี​ศึกษา Ramp AI ตัดสิน​ใจ 26 ล้าน​ครั้ง​ใน​เดือน​เดียว

93% ของบทสนทนาบนแชทและ Cowork ของ Claude จบด้วยผลงานที่ใช้ต่อได้

แบบสำรวจของ Anthropic ที่เชื่อมกับข้อมูลการใช้งานของผู้ตอบราว 9,700 คน

รายงาน Cadences กับตัวเลขบริษัทที่มีวันที่กำกับ

Anthropic Economic Index คืออะไร

จังหวะของวันทำงานและวันหยุด

คนใช้ AI ในวันหยุดเพื่อทำอะไร

แต่ละชั่วโมงคนถามเรื่องอะไร

คำขอเรื่องภาษีในรายงานของ Anthropic เปลี่ยนไปอย่างไรช่วงกำหนดยื่นภาษี

ผลงานที่คนได้จากแต่ละบทสนทนา

Claude Code กับแชทต่างกันอย่างไรในรายงาน Cadences

เสียงของคนทำงานในแบบสำรวจ

คนที่ให้ AI ทำงานแทนมากกังวลเรื่องงานมากกว่าหรือไม่

ข้อจำกัดที่รายงาน Cadences เขียนไว้เอง

คำถามที่ผู้จัดการควรถามทีมก่อนวางแนวทางใช้ AI

ข้อมูลในรายงาน Economic Index ระบุตัวผู้ใช้ได้หรือไม่

งานที่ Claude ต้องตัดสินใจเองมากที่สุดคืองานประเภทไหน

คำตอบของ Claude อ่านยากกว่าคำถามหรือไม่

ทำไม Claude Code ใช้โมเดลใหญ่มากกว่าแชท

ผู้ตอบแบบสำรวจคาดว่างานของตัวเองจะเปลี่ยนแค่ไหนในปีหน้า

ผลสำรวจของคนในประเทศรายได้สูงต่างจากประเทศอื่นอย่างไร

ถอดรหัสกรณีศึกษาแบรนด์ กรอบ 4 คำถามก่อนเชื่อตัวเลขในเคส

กรณีศึกษา Revolut ค่าธรรมเนียม 76% ของรายได้ปี 2568

กรณีศึกษา Ramp AI ตัดสินใจ 26 ล้านครั้งในเดือนเดียว