ผมมีโอกาสได้พูดคุยกับ Mike Williams จาก Everything Marketplaces เกี่ยวกับสถานการณ์ของมาร์เก็ตเพลสในยุค AI

0:04 บทนำ
‍0:58 ประวัติของ Fabrice
‍1:44 สิ่งที่ Fabrice มองหาในมาร์เก็ตเพลสเวลาเลือกลงทุน
‍4:46 สถานการณ์ของมาร์เก็ตเพลสกับ AI
‍17:28 กลยุทธ์ใหม่สำหรับมาร์เก็ตเพลสแบบ AI-native
‍19:03 อัตราการเติบโตของมาร์เก็ตเพลสที่ใช้ AI
‍22:50 AI กำลังเปลี่ยนความต้องการด้านเงินทุนสำหรับมาร์เก็ตเพลสอย่างไร
‍25:40 ความสามารถในการป้องกันธุรกิจ (Defensibility) ของมาร์เก็ตเพลสในยุค AI
‍28:13 เคล็ดลับสำหรับผู้ก่อตั้งที่เริ่มทำมาร์เก็ตเพลสในปี 2026
‍31:08 ช่วงถาม-ตอบ: นักลงทุนประเมิน Managed Marketplaces อย่างไร
‍33:44 ช่วงถาม-ตอบ: เคล็ดลับการเปลี่ยนผ่านสู่การเป็น AI-native
‍34:55 ช่วงถาม-ตอบ: การคำนวณ LTV
‍36:45 ช่วงถาม-ตอบ: CAC ฝั่งผู้ขาย
‍38:17 ช่วงถาม-ตอบ: เกณฑ์มาตรฐานการระดมทุนในปี 2026
‍40:10 คำแนะนำทิ้งท้ายสำหรับคนทำมาร์เก็ตเพลส

นอกจากวิดีโอ YouTube ข้างต้นแล้ว คุณยังสามารถฟังพอดแคสต์บน iTunes และ Spotify ได้อีกด้วย

บทถอดความ

Mike Williams: ยินดีต้อนรับกลับสู่ Everything Marketplaces ที่ที่เราพูดคุยกับเหล่าผู้ก่อตั้งและผู้นำในมาร์เก็ตเพลสชั้นนำของวันนี้ครับ นี่คืออีพีที่ 209 ซึ่งเป็นการพูดคุยกลุ่มที่ยอดเยี่ยมมากกับ Fabrice Grinda พาร์ทเนอร์ของ FJ Labs ครับ โดย FJ Labs เป็นกองทุน Venture Capital ระยะเริ่มต้นที่หนุนหลังสตาร์ทอัพมาแล้วกว่า 1,200 แห่ง รวมถึงมาร์เก็ตเพลสอย่าง Alibaba, Flexport, Clutch และอีกมากมาย

Fabrice เคยมาเป็นแขกรับเชิญในรายการเราแล้วครับ ครั้งนี้ยินดีมากที่ได้เขากลับมาอีกครั้ง โดยเราเริ่มจากการสรุปภาพรวมของกองทุน FJ Labs และสิ่งที่เขามองหาในมาร์เก็ตเพลสเวลาเลือกลงทุน จากนั้นเราเจาะลึกเรื่องมาร์เก็ตเพลสในยุค AI เราคุยกันในหัวข้ออย่าง AI ช่วยให้มาร์เก็ตเพลสสร้างความได้เปรียบที่ยั่งยืนได้อย่างไร และสถานการณ์การระดมทุนในปัจจุบัน

Fabrice ได้แชร์เคล็ดลับมากมายสำหรับเหล่าผู้ก่อตั้ง และเรายังมีช่วงถาม-ตอบกลุ่มที่น่าสนใจมากด้วย ผมสนุกกับการสนทนานี้จริงๆ และเชื่อว่าคุณจะได้รับประโยชน์มากถ้าดูจนจบครับ

เอาละครับ Fabrice ดีใจมากที่คุณกลับมาคุยกับเราอีกครั้งในวันนี้ ผมรู้สึกว่ามีอะไรเปลี่ยนไปเยอะมากตั้งแต่ครั้งล่าสุดที่เราคุยกันเมื่อไม่กี่ปีที่แล้ว และแน่นอนว่าตอนนี้เรามีเรื่องต้องเจาะลึกกันเยอะเลย โดยเฉพาะเรื่องมาร์เก็ตเพลสในยุค AI แต่ก่อนอื่น ผมว่าคงจะดีถ้าคุณช่วยทบทวนประวัติสั้นๆ สำหรับคนที่อาจจะยังไม่รู้จักหรือเพิ่งเข้ามาฟังครับ

Fabrice Grinda: ผมเป็นทั้งผู้ก่อตั้งบริษัทเทคและนักลงทุนมาตั้งแต่ปี 1998 รวมๆ ก็ 28 ปีแล้วครับ ผมสร้างบริษัทใหญ่ๆ ที่มี VC หนุนหลังมา 3 แห่ง โดยแห่งล่าสุดผมปั้นจนมีพนักงานถึง 11,000 คนใน 30 ประเทศ และมีผู้ใช้งาน (uniques) กว่า 300 ล้านคน มันเหมือนเป็น Craigslist สำหรับประเทศอื่นๆ ทั่วโลกครับ และตลอดเวลาที่ผ่านมาตั้งแต่ปี 98 ผมก็เริ่มลงทุนในมาร์เก็ตเพลสมาโดยตลอด

แล้วผมก็ทำให้มันเป็นมืออาชีพมากขึ้นในปี 2016 ด้วยการตั้ง FJ Labs ซึ่งเป็นกองทุน VC ที่เน้นธุรกิจแบบ asset-light ที่เน้นด้านเทคโนโลยีและมาร์เก็ตเพลสเป็นหลัก เราลงทุนไปแล้วใน 1,300 ธุรกิจ มีการ exit ไปแล้วกว่า 300 ครั้ง และจนถึงตอนนี้เราทำกำไรสะสม (realized IRR) ได้ประมาณ 30% ครับ

Mike Williams: เป็นประวัติที่น่าทึ่งมากครับ แน่นอนว่ามีหลายเรื่องที่เราจะคุยกันต่อจากนี้ งั้นขอเริ่มจากการทบทวนสั้นๆ ช่วยสรุปภาพรวมของ FJ Labs ในฐานะกองทุน VC และสิ่งที่คุณมองหาในมาร์เก็ตเพลสเวลาเลือกลงทุนหน่อยครับ

Fabrice Grinda: FJ Labs คือภาพสะท้อนตัวตนของผมเลยครับ ผมเคยเป็น Super Angel มาก่อนที่จะมาเป็น VC ผมไม่เคยใช้วิธีสร้างกองทุนแบบ top-down แต่ผมจะลงทุนเมื่อเห็นดีลที่ใช่ เจอผู้ก่อตั้งที่ผมชอบและโน้มน้าวผมได้ เพราะผมเป็นคนที่มีความอยากรู้อยากเห็นทางสติปัญญา และผมมองว่าเทคโนโลยีคือเครื่องมือแก้ปัญหาของโลก ในศตวรรษที่ 21 นี้ ผมคิดว่ามี 3 ปัญหาหลักที่เราต้องแก้ คือ การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ, ความเหลื่อมล้ำทางโอกาส, และวิกฤตสุขภาพจิตและกาย ผมชอบใช้เทคโนโลยี โดยเฉพาะแบบ asset-light เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า ถูกกว่า และเร็วกว่าทางเลือกเดิมๆ ส่วนสิ่งที่ผมมองหาก็ไม่ได้เปลี่ยนไปจากเดิมเลยครับ

ผมมีเกณฑ์การเลือก 4 ข้อที่ยังเหมือนเดิมจนถึงทุกวันนี้ แม้จะมีบางอย่างเปลี่ยนไปบ้างในยุค AI แต่เกณฑ์ 4 ข้อหลักคือ: หนึ่ง “ผมชอบผู้ก่อตั้งไหม?” สำหรับผมคือคนที่มีวาทศิลป์ (eloquent) เพราะไม่ว่าคุณจะชอบหรือไม่ ในฐานะผู้ก่อตั้ง คุณคือพนักงานขาย คุณต้องขายไอเดียให้พนักงาน, พาร์ทเนอร์ธุรกิจ, นักลงทุน, หรือแม้แต่สื่อ

ดังนั้นไม่ว่าคุณจะเป็นคนเก็บตัวหรือชอบเข้าสังคม คุณต้องสื่อสารให้เก่ง ข้อสองคือ “คุณทำตามวิสัยทัศน์ที่วางไว้ได้จริงไหม?” ทั้งสองอย่างนี้จำเป็นแต่ไม่เพียงพอถ้าแยกกัน คุณต้องมีทั้งคู่ถึงจะเป็นผู้ก่อตั้งที่ยอดเยี่ยม วิธีที่ผมใช้ทดสอบในเวลา 1 ชั่วโมงว่าใครทำได้จริงไหมคือข้อสอง “ผมชอบธุรกิจนั้นไหม?” ซึ่งเป็นการดูขนาดตลาด (TAM) และที่สำคัญกว่าสำหรับมาร์เก็ตเพลสคือ Unit Economics ต้นทุนการได้ลูกค้ามา (CAC) ทั้งฝั่งซัพพลายและดีมานด์เป็นอย่างไร? กำไรขั้นต้นต่อลูกค้า (net contribution margin) เป็นเท่าไหร่? พฤติกรรมลูกค้าแต่ละกลุ่ม (cohorts) เมื่อเวลาผ่านไปเป็นอย่างไร?

ค่า LTV ต่อ CAC บนพื้นฐาน CM2 เป็นอย่างไร? ไม่ว่าคุณจะอยู่ในสเตจไหน ผมคาดหวังว่าคุณต้องตอบเรื่องนี้ได้ แม้จะยังไม่เปิดตัว ผมก็อยากให้คุณคิดเรื่องนี้ไว้ก่อน ถ้าคุณยังไม่คิดเรื่องนี้ ก็ยากมากที่คุณจะทำไอเดียนั้นให้สำเร็จได้จริง

ข้อสาม: เงื่อนไขของดีล (deal terms) เป็นอย่างไร? ผมเป็นคนให้ความสำคัญกับราคาครับ ไม่ได้หมายความว่าผมต้องการของถูกนะ แต่ผมต้องการราคาที่ยุติธรรม ยุติธรรมเมื่อเทียบกับผลตอบแทนที่ทำได้ (traction), โอกาสเติบโต, และปัญหาที่คุณกำลังแก้

ข้อสี่ ซึ่งสำคัญมากเช่นกันคือ “คุณกำลังแก้ปัญหาที่ผมให้ความสำคัญและทำให้โลกดีขึ้นในมุมมองของผมหรือเปล่า?” แน่นอนว่ามันมีความลำเอียงส่วนตัวอยู่บ้าง แต่ผมมีภาพที่ชัดเจนว่าโลกกำลังมุ่งไปทางไหน ทั้งเรื่องอนาคตของการเดินทาง, หุ่นยนต์, อาหาร และอื่นๆ ไอเดียของคุณควรจะสอดคล้องกับกระแสหลัก (mega waves) เพื่อที่จะไปตามกระแสประวัติศาสตร์ ไม่ใช่ทวนกระแส

ถ้าครบทั้ง 4 ข้อนี้ ผมก็ลงทุนครับ และเราลงทุนค่อนข้างเร็ว คุยกัน 1 ชั่วโมง 2 ครั้งภายในหนึ่งสัปดาห์ ก็ตัดสินใจได้เลยว่าจะเอาหรือไม่เอา ซึ่งตรงนี้ยังไม่เปลี่ยนครับ

Mike Williams: เกณฑ์เหล่านี้น่าจะเป็นประโยชน์กับทุกคนมากครับ ผมเชื่อว่าจะมีคำถามตามมาเยอะแน่ในช่วงถาม-ตอบกลุ่ม แต่ตอนนี้ผมอยากเปลี่ยนไปคุยเรื่องมาร์เก็ตเพลสในยุค AI ที่เราอยู่นี้ แน่นอนว่าคุณเห็นผลกระทบที่เกิดขึ้นแล้ว งั้นขอเริ่มจากจุดนี้เลยครับว่า ตอนนี้สถานการณ์เป็นอย่างไรบ้าง?

Fabrice Grinda: ผมว่าตอนนี้เราอยู่ในช่วงที่ผู้ก่อตั้งมาร์เก็ตเพลสและนักลงทุนในตลาดหุ้นกังวลเรื่องผลกระทบของ AI ต่อมาร์เก็ตเพลสกันสุดๆ เลยครับ หลายคนคิดว่าคนจะหันไปใช้พวก AI Agent กันหมด ทำให้มาร์เก็ตเพลสไม่มีกำไร โดนกดดันเรื่องมาร์จิ้นอย่างหนัก หรือโดนตัดตัวกลางออกไป หรือคิดว่าพวก LLM อย่าง GPT หรือ Claude จะเข้ามาทำเองทุกอย่างจนไม่เหลือที่ว่างให้มาร์เก็ตเพลสเลย หรือแม้กระทั่งคิดว่าการค้าขายจะกลายเป็นแบบ Agentic Commerce ที่ไม่มีมนุษย์มาเกี่ยวข้องจนมาร์เก็ตเพลสหมดความหมาย

ซึ่งผมไม่เห็นด้วยอย่างยิ่งกับทุกประเด็นที่ว่ามาเลยครับ อย่างแรกเลย เมื่อผมดูพฤติกรรมผู้ใช้ในมาร์เก็ตเพลสวันนี้ ผมยังไม่เห็นการเปลี่ยนไปใช้ LLM และผมก็ไม่คิดว่ามันจะเกิดขึ้นด้วย เพราะพฤติกรรมการซื้อในมาร์เก็ตเพลสมี 3 แบบครับ

แบบแรกคือ คุณเข้ามาดูเพื่อความเพลิดเพลิน เหมือนเดินเล่นแถว Broadway หรือ SOHO ที่เดินเข้าออกร้านนั้นร้านนี้ไปเรื่อยๆ ถ้าคุณอยู่ในเว็บประเภทนี้ อย่าง Vinted ที่ขายแฟชั่นมือสอง มันคือการดูเพื่อความบันเทิง ผู้ใช้จะดูเฉลี่ย 20-30 หน้าต่อการเข้าชมหนึ่งครั้ง

พวกเขาเข้ามาดูหลายครั้งต่อเดือน ไม่ได้ตั้งใจจะซื้ออะไรเป็นพิเศษ แต่มักจะเป็นของที่ราคาไม่สูงมาก เป็นการซื้อด้วยอารมณ์ (impulse buy) ซึ่งไม่มีทางเลยที่พฤติกรรมแบบนี้จะย้ายไปอยู่ใน LLM เพราะการสร้างฟีดสินค้าแฟชั่นมือสองราคาเฉลี่ย 30 ยูโรให้คนมานั่งไถดูเล่นๆ ไม่ใช่สิ่งที่ LLM ให้ความสำคัญเลยครับ พวกนั้นเน้นเรื่องประสิทธิภาพ ไม่ได้เน้นให้คนมาเดินเล่น ต่อให้ทราฟฟิกย้ายไปที่นั่น ผมก็ไม่คิดว่าจะเป็นเรื่องใหญ่อะไร

แบบที่สอง ถ้าคุณรู้แน่ชัดว่าต้องการอะไร ก็ไม่มีเหตุผลที่จะต้องไปใช้ LLM เหมือนกัน พฤติกรรมปัจจุบันคือคุณเข้า Amazon หรือ eBay โดยตรง หรืออาจจะเข้า Google บ้าง แล้วพิมพ์ชื่อรุ่นไปเลย เช่น ทีวี LG รุ่น C3 65 นิ้ว OLED แล้วก็จบ

และต่อให้คุณไปค้นใน Google มูลค่าที่ Google จะดึงไปได้ก็น้อยมาก เพราะผลการค้นหากว่า 43% สุดท้ายก็ส่งไปที่ Amazon หรือ eBay อยู่ดี สภาพคล่อง (liquidity) ยังคงเกิดจากการรวมผู้คนไว้ที่หลังบ้านครับ ทีนี้มาถึงหมวดที่สาม คือการซื้อที่ต้องคิดเยอะหน่อย (considered purchases) ซึ่งตรงนี้ผมยอมรับว่า LLM อาจจะเข้ามามีบทบาทมากขึ้น

เพราะถ้าคุณไม่รู้ว่าควรซื้อรถรุ่นไหนที่เหมาะกับตัวคุณ หรือควรไปอยู่ที่ไหน การคุยกับ LLM ก็ดูสมเหตุสมผล แต่คำถามคือ ระหว่าง Carvana กับ GPT ใครจะให้ข้อมูลคุณได้ดีกว่ากัน? เรื่องนี้ยังไม่ชัดเจนครับ

เป็นไปได้ว่าอาจจะเป็น GPT แต่ถึงอย่างนั้น ผมก็ไม่คิดว่าทราฟฟิกส่วนใหญ่จะย้ายไป LLM อยู่ดี อย่างไรก็ตาม ตอนนี้ LLM มีทราฟฟิกประมาณ 1 ใน 3 ของการค้นหาแล้ว และมันฟรี ดังนั้นคุณควรเอาข้อมูลตัวเองเข้าไปอยู่ในดัชนีของ LLM อย่างไม่ต้องสงสัย และควรทำ AEO (AI Engine Optimization) อย่างจริงจังด้วย

พวกที่เริ่มทำ AEO ก่อนจะเป็นผู้ชนะในสงครามทราฟฟิกฟรีครับ ดังนั้นเอาตัวเองเข้าไปอยู่ในนั้นเถอะ อย่าให้เขาเอาข้อมูลคุณไปเทรนฟรีๆ แต่ให้เขาดึงรายการสินค้าของคุณไปแสดงในผลการค้นหาได้ โอเค ทีนี้ลองสมมติสถานการณ์ที่แย่ที่สุดดูครับ

สมมติว่าผมผิด และทราฟฟิกช่วงต้น (top of funnel) ทั้งหมด 100% ย้ายไปอยู่ที่ GPT และการค้นหาทั้งหมดเริ่มจากที่นั่น ทีนี้ลองมาคิดดูว่า GPT จะดึงมูลค่าไปได้เท่าไหร่เมื่อเทียบกับมาร์เก็ตเพลส? คำตอบมันอยู่ที่ “งานที่ต้องทำให้สำเร็จ” (job to be done) ครับ

ถ้าคุณบอกว่าเป็นการจองตั๋วเครื่องบินที่มีสายการบินแค่ 5 เจ้า ครองตลาดไป 99% และเป็นตลาดกึ่งผูกขาด แบบนั้นคุณจบเห่แน่ แต่ถามหน่อยว่าในโลกวันนี้ Expedia ทำเงินจากตั๋วเครื่องบินได้เท่าไหร่? แทบไม่ได้เลยครับ พวกเขาไม่ใช่แค่มาร์เก็ตเพลส แต่เป็นตัวแทนจำหน่าย และนี่คือเรื่องจริงสำหรับทุกคนที่กำลังสร้างมาร์เก็ตเพลส ถ้าซัพพลายของคุณกระจุกตัว คุณไม่ใช่คนทำมาร์เก็ตเพลส แต่คุณเป็นแค่ตัวแทนจำหน่ายให้ใครก็ตามที่คุณกำลังขายของให้ และเขาจะมีอำนาจเหนือคุณจนคุณทำกำไรไม่ได้

แต่ลองนึกถึง Airbnb ที่มีที่พักเป็นล้านแห่ง หรือ DoorDash ที่มีร้านอาหารเป็นแสนร้าน ซัพพลายที่ถูกรวบรวมมาขนาดนี้มันเลียนแบบยากมาก ไม่มีทางที่ GPT จะไปทำแบบนั้นได้ และยิ่งถ้าคุณทำหน้าที่จับคู่พวกเขากับคนส่งของด้วย

DoorDash มีมาร์เก็ตเพลสสามฝั่ง คือ ผู้ซื้อ, ร้านอาหาร และคนส่งของ ยิ่งคุณทำเรื่องการชำระเงิน โลจิสติกส์ และอื่นๆ มากเท่าไหร่ คุณก็ยิ่งดึงมูลค่าไว้ได้มากเท่านั้น และอย่าลืมว่ามาร์เก็ตเพลสส่วนใหญ่เป็นแบบผู้ชนะกินรวบ (winner takes most) ในเกือบทุกหมวดหมู่ อย่างที่เห็นว่ามีแค่ Airbnb หรือมีแค่ DoorDash กับ Uber Eats เท่านั้น

มีแค่ Uber กับ Lyft แล้วก็จบ ยิ่งเป็นธุรกรรมเล็กๆ ที่เกิดซ้ำและมีซัพพลายกระจัดกระจายมากเท่าไหร่ คุณก็ยิ่งมีมูลค่ามากขึ้นเท่านั้น ดังนั้นอย่างมากที่สุดที่ผมเห็น GPT จะทำได้คือเป็นเหมือน Google SEM ในช่วงต้น และนั่นคือสมมติว่าทราฟฟิก 100% ไปอยู่ที่นั่น ซึ่งผมไม่คิดว่ามันจะเป็นแบบนั้น

ดังนั้น ผมจะไม่กังวลเรื่องผลกระทบของ “Agentic Commerce” เลยครับ และจะบอกให้ว่าตอนนี้ Agentic Commerce ยังเป็นศูนย์อยู่เลยในแง่ของปริมาณการซื้อขาย การที่ AI Agent จะมาซื้อของแทนมนุษย์โดยตรงนั้นน้อยมาก แล้วมันจะโตขึ้นไหม? ใช่. ผมคาดหวังว่ามันจะเกิน 10% ของการค้าทั้งหมดในอีก 5 ปีข้างหน้าไหม? ไม่เลยครับ เลขที่

ข้อสอง ผมว่าอย่าไปกังวลกับภัยคุกคามที่ผมเพิ่งพูดถึงเลย แต่ให้มาสนใจที่ “โอกาส” ดีกว่า สำหรับผม สิ่งที่คนกำลังประเมินต่ำไปคือ ในฐานะผู้ก่อตั้งมาร์เก็ตเพลส คุณสามารถทำอะไรได้บ้างด้วย AI ในวันนี้ ซึ่งมันน่าทึ่งมากครับ เดี๋ยวผมยกตัวอย่างให้ดูสัก 6 หมวดหมู่

อย่างแรกคือ การค้าข้ามพรมแดน เรื่องนี้อาจจะไม่ค่อยเห็นชัดถ้าคุณขายแค่ในอเมริกา แต่ในอินเดียที่มีหลายภาษามาก ทั้งเบงกาลี, ทมิฬ, ฮินดี และอื่นๆ เมื่อก่อนมาร์เก็ตเพลสแบบกระจายตัวที่ขายเฉพาะท้องถิ่นแบบที่ CDC ทำนั้นไปไม่รอด คุณไม่สามารถขายของจากผู้บริโภคในภูมิภาคหนึ่งไปให้อีกภูมิภาคหนึ่งได้เพราะคุยกันไม่รู้เรื่อง

ในยุโรปก็เหมือนกัน ยุโรปไม่เคยเป็นหนึ่งเดียวจริงๆ มีทั้งฝรั่งเศส เยอรมนี อังกฤษ คนฝรั่งเศสก็พูดอังกฤษหรือเยอรมันไม่ได้ ทำให้ส่งของข้ามพรมแดนลำบาก แต่ตอนนี้ Vinted มาร์เก็ตเพลสแฟชั่นที่ผมพูดถึงก่อนหน้านี้ ซึ่งมียอดขายรวม (GMV) กว่าหมื่นล้านดอลลาร์ รายได้สุทธิพันล้าน และกระแสเงินสดอิสระหลายร้อยล้าน

พวกเขาฉลาดมากที่ใช้ AI แปลรายการสินค้าและบทสนทนาระหว่างผู้ซื้อกับผู้ขายโดยอัตโนมัติ พวกเขาเลยใช้สภาพคล่องจากฝรั่งเศสที่เขาชนะอยู่แล้ว ขยายไปสเปนและอิตาลีได้ทันที มีสภาพคล่องทันทีและกลายเป็นเจ้าตลาดได้เลย เราลงทุนในมาร์เก็ตเพลสอย่าง CarOnSale ในเยอรมนีที่เป็น B2B รถมือสอง ตอนนี้เขาขยายไปฝรั่งเศสแล้ว ภายในปีเดียวมียอดขายจากที่นั่นถึง 30% สรุปคือคุณสามารถขยายธุรกิจข้ามพรมแดนและเพิ่มยอดขายได้ 30% ในปีเดียวด้วย AI ครับ

ข้อสอง การลงประกาศขาย (listing) ในมาร์เก็ตเพลสส่วนใหญ่ สัดส่วนคือคนขาย 1% คนซื้อ 99% ไม่ว่าจะเป็นบริการหรือสินค้าก็ตาม ส่วนหนึ่งเพราะขั้นตอนการลงขายมันค่อนข้างยุ่งยาก

ถ้าผมต้องถ่ายรูป 20 รูป เขียนหัวข้อ เขียนคำบรรยาย เลือกหมวดหมู่ และตั้งราคา มันคืองานที่เยอะพอสมควร และคนส่วนใหญ่ก็ขี้เกียจเกินกว่าจะทำ โดยเฉพาะกับของที่ราคาไม่สูงมาก หรือหมวดหมู่ที่การซื้อขายมีความซับซ้อน

แต่ตอนนี้ด้วย AI คุณแค่ถ่ายรูปปุ๊บ หมวดหมู่และคำบรรยายก็มาปั๊บ เสร็จเลย แถมยังช่วยปรับปรุงรายการสินค้าให้มีอัตราการซื้อ (conversion rate) สูงขึ้นด้วย ดังนั้นคุณควรใช้ AI ที่เทรนมาอย่างดีสำหรับหมวดหมู่ของคุณ เพื่อทำให้การลงขายง่ายที่สุด เพิ่มสัดส่วนผู้เยี่ยมชมให้กลายเป็นคนขาย และปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้โดยรวม ซึ่งจะช่วยเพิ่มยอดขายได้ครับ

ข้อสาม คุณสามารถเปลี่ยนโครงสร้างต้นทุนได้อย่างสิ้นเชิง เราลงทุนในบริษัทชื่อ Ace Waves ที่ทำ AI สำหรับบริการลูกค้าในมาร์เก็ตเพลส มาร์เก็ตเพลสที่เอาไปใช้สามารถลดต้นทุนด้าน Customer Care ได้ถึง 50% ภายใน 6 เดือน แถมคะแนนความพึงพอใจ (NPS) ยังสูงขึ้นด้วย

ในขณะเดียวกัน การใช้ Vibe Coding ก็ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโปรแกรมเมอร์ได้มหาศาล คุณควรจะเพิ่มผลงานของโปรแกรมเมอร์และลดต้นทุนลงได้อย่างมากครับ

เลขสี่. มาร์เก็ตเพลสสมัยนี้มีช่องทางรายได้มากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อก่อนอาจจะแค่เก็บค่าคอมมิชชั่นแล้วจบ แต่เดี๋ยวนี้อาจจะมีทั้งค่าสมาชิกแบบ SaaS บวกกับค่าคอมมิชชั่นเล็กน้อย และหนึ่งในรายได้หลักคือการขายโฆษณา ให้คนขายมาซื้อโฆษณาเอง หลายคนอาจไม่รู้ว่า Amazon คือมาร์เก็ตเพลส สินค้าส่วนใหญ่ที่ขายบน Amazon มาจากบุคคลที่สาม Amazon จัดการเรื่องการชำระเงิน การหยิบแพ็คและส่งของ รวมถึงการคืนสินค้าและบริการลูกค้า แต่พื้นฐานพวกเขาคือมาร์เก็ตเพลสครับ

การที่ผู้ขายหรือร้านค้าซื้อโฆษณาบน Amazon เพื่อให้สินค้าตัวเองขึ้นเป็นรายการแนะนำ (sponsored listings) ตอนนี้กลายเป็นหมวดหมู่ที่มีมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ไปแล้ว และความสวยงามของโฆษณาคือมันเป็นผลิตภัณฑ์ที่มีมาร์จิ้นสูงถึง 95% อย่างบริษัท Instacart รายได้ 5% ของ GMV มาจากโฆษณาแบบ self-service และนั่นคือที่มาของกำไรส่วนใหญ่เลยครับ

ดังนั้นเมื่อมาร์เก็ตเพลสขยายตัวขึ้น ก็ควรจะทำระบบโฆษณา โดยเฉพาะให้ผู้ขายในระบบซื้อโฆษณาเพื่อโปรโมทตัวเอง โดยใช้บริการจากบริษัทอย่าง Topsort และแน่นอนว่าต้องใช้ AI ครับ เพราะการทำเรื่องนี้มันยาก คุณจะขายให้คนที่ให้ราคาต่อคลิก (CPC) สูงสุดอย่างเดียวไม่ได้ เพราะสิ่งที่คุณต้องปรับจูนจริงๆ ไม่ใช่ CPC แต่เป็น eCPM

คุณกำลังปรับแต่งเพื่อหาค่า CPC คูณกับอัตราการคลิก (CTR) ดังนั้นคุณจึงต้องมี AI ที่ฉลาดมาก ๆ เพื่อคำนวณว่าควรแสดงโฆษณาตัวไหนที่จุดไหน ถึงจะให้ค่า CPC คูณกับ CTR ที่สูงที่สุด ซึ่งในฝั่งของการสร้างรายได้นั้นขับเคลื่อนด้วย AI ทั้งหมดเลย

ยังมีอีกหลายล้านอย่างที่คุณทำได้ในการติดตามรายการสินค้า ผมหมายความว่าโดยพื้นฐานแล้วบริษัทของคุณควรถูกสร้างขึ้นโดยเน้น AI เป็นหลักและให้ความสำคัญกับ AI เป็นอันดับแรก พร้อมทั้งผสานรวม AI เข้าไปตั้งแต่เริ่มต้น ซึ่งสิ่งนี้สามารถเปลี่ยนทิศทางของธุรกิจได้ ดังนั้นผมจะมองหาโอกาสของ AI ในระยะยาว

จริงๆ แล้วไม่ใช่สิ อีกเรื่องหนึ่ง มีหลายหมวดหมู่ที่ตลาดกลาง (marketplace) ไม่สามารถเกิดขึ้นได้ในอดีต เพราะต้องใช้แรงงานคนมากเกินไปในการทำให้ธุรกรรมเกิดขึ้น ลองนึกภาพว่าคุณเป็นผู้รับเหมาทั่วไปและกำลังก่อสร้างที่ไหนสักแห่ง

จำนวนผู้รับเหมาช่วงที่คุณทำงานด้วยนั้นน่าตกใจมาก และทุกอย่างก็อยู่ใน iMessage หรือ WhatsApp แถมไม่มีแผนภูมิ Gantt หรืออะไรเลย ตอนนี้คุณสามารถใช้ AI และเอเจนต์เพื่อเข้ามาแทนที่งานของมนุษย์และช่วยปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดต้นทุนลง ผมรู้จักบริษัทก่อสร้างที่ตอนนี้กลายเป็นบริษัทเทคโนโลยีไปแล้ว ไม่ใช่บริษัทก่อสร้างอีกต่อไป พวกเขาขายเทคโนโลยีเพื่อช่วยคนที่กำลังประมูลงาน RFP สำหรับการสร้างอาคารพาณิชย์หรือคลังสินค้า หรือตอบกลับ RFP จากเมืองต่างๆ โดยพื้นฐานแล้วพวกเขาสร้าง RFP ที่เอเจนต์สามารถช่วยให้ผ่านกระบวนการออกใบอนุญาตทั้งหมดของเมืองได้

พวกเขาสามารถย่นระยะเวลาจากหลายปีหรือหลายเดือนให้เหลือเพียงไม่กี่สัปดาห์ได้ และนั่นคือเหตุผลที่มีธุรกิจมากมายที่ไม่สามารถทำได้มาก่อน แต่คุณสามารถสร้างมันขึ้นมาได้ในยุคของ AI

Mike Williams: เป็นการวิเคราะห์ที่ยอดเยี่ยมมากครับ ว่า AI ส่งผลกระทบต่อตลาดกลางอย่างไร และผมดีใจที่เราได้ใช้เวลาพูดถึงวิธีที่ตลาดกลางสามารถทำอะไรได้มากขึ้น รวมถึงเหตุผลที่ว่าทำไมต้องเป็นตอนนี้สำหรับตลาดกลางด้วย ซึ่งหัวข้อเหล่านี้เรามักจะพูดคุยกันในชุมชนอยู่เสมอ

และอีกหัวข้อหนึ่งที่ผมอยากจะเปลี่ยนไปพูดถึงคือกลยุทธ์ใหม่ๆ บางอย่าง เพราะตลาดกลางที่เน้น AI เป็นหลักเหล่านี้ บางครั้งไม่ได้ใช้วิธีการแบบดั้งเดิมในการเริ่มต้นตลาดกลาง ดังนั้นกลยุทธ์ใหม่ๆ อะไรบ้างที่คุณอาจจะเห็นว่าตลาดกลางเริ่มนำมาใช้ในปัจจุบันและกำลังได้ผล?

Fabrice Grinda: ใช่ครับ แต่ผมจะบอกว่ามันเป็นเรื่องของกลยุทธ์เฉพาะหน้า (tactical) ผมรู้จักตลาดกลางหลายแห่งที่ตอนนี้พวกเขากำลังใช้งานอยู่ ผมเดาว่าคุณอาจจะใช้ Claude Co-work ได้ แต่ก่อนที่ Claude Co-work จะออกมา พวกเขาใช้ OpenClaw ซึ่งหาลีดทั้งหมดของฝั่งซัพพลายและดีมานด์บน LinkedIn จากนั้นก็สร้างบัญชี LinkedIn InMail แล้วติดต่อออกไป โดยพื้นฐานแล้วแทบจะไม่มีต้นทุนในการหาลูกค้า (CAC) หรือใช้เครดิตเพียงเล็กน้อย อาจจะไม่ใช่ศูนย์ซะทีเดียว

และสามารถสร้างได้ทั้งฝั่งซัพพลายและดีมานด์ของตลาดกลางในหมวดหมู่นั้นๆ ผมเคยเห็นตัวอย่างที่คนเขียนโค้ด OpenClaw ของพวกเขาเพื่อทำเทเลเซลล์ โดยเขียนโค้ดอินเทอร์เฟซเสียง เช่น ใช้ Whisper หรืออะไรก็ตาม จากนั้นพวกเขาก็จะโทรออกโดยใช้เบอร์ Twilio และสามารถทำ Cold Calling ได้ในราคาที่ค่อนข้างต่ำ ไม่ว่าจะเป็นฝั่งซัพพลายหรือดีมานด์ที่พวกเขากำลังพยายามหา

ดังนั้นจึงมีหลายสิ่งที่คุณสามารถทำได้เพื่อสร้างสภาพคล่อง (liquidity) โดยใช้ AI ในโลกปัจจุบัน แต่สำหรับผม มันเป็นเรื่องของกลยุทธ์เฉพาะหน้า คุณกำลังใช้เครื่องมือเพื่อทำสิ่งที่น่าสนใจ หรือใช้เอเจนต์เพื่อทำหน้าที่ในบทบาทที่เมื่อก่อนอาจจะไม่คุ้มค่าทางเศรษฐกิจและคุณไม่สามารถสร้างตลาดกลางให้ได้ในอดีต แต่ตอนนี้คุณสามารถทำให้ตลาดกลางนั้นเกิดขึ้นจริงได้

Mike Williams: ใช่ครับ ยอดเยี่ยมมาก มันเป็นทั้งเรื่องกลยุทธ์เฉพาะหน้าและมีความละเอียดอ่อนด้วย และอีกอย่างหนึ่งสำหรับตลาดกลางที่เน้น AI เป็นหลักเหล่านี้ เราเห็นพวกเขาเริ่มต้นและสร้างสภาพคล่องรวมถึงเติบโตได้เร็วกว่าที่เคย ดังนั้นสิ่งนี้เปลี่ยนวิธีที่คุณประเมินพวกเขาตอนลงทุนอย่างไร และเกณฑ์มาตรฐาน (benchmarks) สำหรับการเติบโตเหล่านั้นเป็นอย่างไรบ้าง

Fabrice Grinda: ทุกวันนี้การระดมทุนสำหรับตลาดกลางเป็นเรื่องยาก และเหตุผลที่มันยากในระดับ Series A และ B ก็เพราะ AI ได้ดึงความสนใจไปหมดแล้ว (captured all the oxygen in the room) เรามีตัวอย่างบริษัทที่เติบโตจากศูนย์ไปถึง 100 ล้านในแง่ของ ARR และมีมาร์จิ้น 90% อย่างพวก Lovable และ Cursor ในขณะที่ตลาดกลางเล็กๆ ของคุณเติบโตจากศูนย์ไปถึง 3 ล้านในแง่ของ GMV แล้วจาก 3 ล้านไปเป็น 15 ล้าน และไปเป็น 50 ล้านในช่วงเวลา 3 ปี มันยากที่จะทำให้ VC รายใหญ่ที่เขียนเช็คใบโตๆ รู้สึกตื่นเต้น

ที่พูดมานั้น คุณสามารถทำอะไรได้มากขึ้นด้วยทรัพยากรที่น้อยลงมาก ดังนั้นสิ่งที่ผมเห็นมากขึ้นเรื่อยๆ คือตลาดกลางข้ามขั้นตอน Pre-seed ไปเลย เมื่อก่อนช่วง Pre-seed ของคุณอาจจะอยู่ที่ประมาณ 1 ล้านเหรียญ

ถ้าคุณอยู่ใน YC มันอาจจะเป็น 30 หรือ 40 ล้าน แต่มันก็มีช่วงของมันอยู่ เดี๋ยวนี้อาจจะเป็น 8 ล้านหรืออะไรก็ว่าไป และคุณต้องการเงินล้านเพื่อสร้างแรงส่ง (traction) ให้ได้ก่อนที่จะไประดมทุนรอบ Seed และจะว่าไป มูลค่าบริษัท (valuation) ในรอบ Seed สำหรับธุรกิจตลาดกลางก็ไม่ได้เปลี่ยนไปมากนัก

มันขยับขึ้นนิดหน่อย แต่พูดตามตรง เรายังเห็นรอบ Seed จำนวนมากที่บริษัททำ GMV ได้ 150,000 เหรียญต่อเดือน มี Take Rate 15% และมาร์จิ้น 70% โดยระดมทุนที่มูลค่าก่อนลงทุน (pre-money valuation) ที่ 12 ล้านเหรียญ และค่ามัธยฐานของ Series A ตอนนี้ที่มี Take Rate 15% อาจจะอยู่ที่ 10 ล้านเหรียญที่มูลค่าก่อนลงทุน 30 ล้าน โดยมี GMV 750,000 ถึง 1 ล้านเหรียญต่อเดือน ดังนั้นผมคิดว่าความคาดหวังเรื่องแรงส่งนั้นสูงขึ้นเพราะคุณควรจะทำได้มากกว่าเดิม และเราไม่ค่อยลงทุนในระดับไอเดียแล้ว คนที่มาหาเรามักจะเปิดตัวไปแล้ว มีแรงส่งแล้ว พร้อมที่จะจ่ายตามเศรษฐศาสตร์ต่อหน่วย (unit economics) เพราะคุณสามารถสร้างอะไรก็ได้จากที่ไม่มีอะไรเลย และจริงๆ แล้วถ้าคุณไม่สามารถเปิดตัวและสร้างแรงส่งได้ด้วยเงินเพียงเล็กน้อย

มันสะท้อนถึงความไม่สามารถของคุณในการลงมือทำในหมวดหมู่ที่คุณอยู่ และผมจะบอกว่าเทรนด์ใหญ่คือการข้ามรอบ Pre-seed และตรงไปที่รอบ Seed พร้อมกับแรงส่งเลย แต่ก็มีข้อยกเว้นบางประการที่คนสามารถขยายขนาดได้อย่างรวดเร็วมาก ซึ่งเมื่อก่อนแบบเดิมคือคุณอยู่ที่ 150,000 เหรียญต่อเดือน

คุณระดมทุน 3 ล้าน แล้วไปที่ 750,000 เหรียญต่อเดือน จากนั้นระดมทุน 10 หรือ 7 ล้าน แล้วไปที่ 2.5 ถึง 5 ล้านต่อเดือน แล้วระดมทุนอีก 15, 20 หรือ 25 ล้าน บางครั้งคุณสามารถเร่งกระบวนการนั้นได้ แต่ประเด็นคือผมยังไม่เห็นการเร่งตัวในธุรกิจเหล่านี้มากนักเมื่อเทียบกับบริษัทที่เป็น AI Native แบบสมัครสมาชิก (SaaS) แท้ๆ ซึ่งสามารถขยายขนาดได้เร็วอย่างเหลือเชื่อ

ผมยังไม่เห็นแบบนั้นมากนัก จุดเดียวที่ GMV ขยายตัวอย่างบ้าคลั่งคือในตลาดกลางแบบ B2B แต่ก็นั่นแหละ ถ้า Take Rate ของคุณคือ 1% ผมก็ไม่สน ผมสนที่รายได้สุทธิ ไม่ใช่การเติบโตของ GMV ดังนั้นถ้า Take Rate ของคุณคือ 15% จาก 1 ล้านเหรียญ รายได้สุทธิคือ 150,000 เหรียญ แต่ถ้า Take Rate ของคุณคือ 1% ผมต้องการให้คุณอยู่ที่ 10 ล้าน ไม่ใช่ 1 ล้าน เพื่อให้อยู่ในระดับแรงส่งเดียวกับ Series A

Mike Williams: แน่นอนครับ และคุณได้พูดถึงการข้ามรอบ Pre-seed และการไปได้ไกลกว่าเดิมมาก ดังนั้นผมเดาว่าในเรื่องที่เกี่ยวข้องกัน คุณคิดว่า AI จะเริ่มเปลี่ยนความต้องการด้านเงินทุนสำหรับสตาร์ทอัพและตลาดกลางโดยเฉพาะในอนาคตอย่างไร?

Fabrice Grinda: ตัว AI เองนั้นใช้เงินทุนสูงมาก (capital intensive) ส่วนหนึ่งที่ทำให้การระดมทุนสำหรับตลาดกลางในตอนนี้ทำได้ยากก็เพราะความสนใจทั้งหมดถูกดึงไปที่เรื่องที่เกี่ยวข้องกับ AI เช่น 95% ของบริษัทใน YC เป็นบริษัท AI, 75% ของเงินทุนในปี 2025 ไปที่ AI ซึ่งผมหมายถึงบริษัทประเภท AI LLM และเงินทุนเกือบทั้งหมดไปอยู่ที่บริษัทเพียง 5 แห่ง

ดังนั้นไม่เพียงแต่จะเป็นเรื่อง AI ตลอดเวลาเท่านั้น แต่ยังเป็น Claude หรือ Anthropic และ ChatGPT ที่ดึงเงินทุนส่วนใหญ่ไป ตามมาด้วยพวก Lovable, Cursor และ ElevenLabs แล้วก็เทคโนโลยีด้านความมั่นคงอย่าง Anduril ซึ่งก็ใกล้เคียงกับ AI และ Figure ซึ่งมีส่วนประกอบของ AI ขนาดใหญ่

คำตอบค่อนข้างปกติครับ คือมันแล้วแต่กรณี ผมคิดว่ามันขึ้นอยู่กับว่าลูกค้าของคุณเป็นอย่างไร ท้ายที่สุดแล้ว ตลาดกลางอย่างที่ผมกล่าวไว้ก่อนหน้านี้คือธุรกิจที่เน้นเศรษฐศาสตร์ต่อหน่วย ดังนั้นมันจึงเป็นคำถามที่ว่าคุณสามารถทำให้เศรษฐศาสตร์ต่อหน่วยใช้งานได้เร็วแค่ไหน และบ่อยครั้งที่เศรษฐศาสตร์ต่อหน่วยยังไม่ชัดเจนในช่วงแรกๆ จริงๆ แล้วสัญญาณที่ชัดเจนว่าคุณมี Product Market Fit และคุณกำลังสร้างผลกระทบเครือข่ายของตลาดกลางจริงๆ คือ CAC ของคุณกำลังลดลง ผู้ซื้อที่มากขึ้นนำมาซึ่งผู้ขายที่มากขึ้น และผู้ขายที่มากขึ้นก็นำมาซึ่งผู้ซื้อที่มากขึ้น

สัญญาณที่ชัดเจนว่าคุณไม่มีสิ่งนั้นคือ เมื่อเวลาผ่านไปคุณต้องจ่ายเงินมากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อดึงผู้ใช้รายใหม่เข้ามา และนั่นทำให้คุณเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยการขายมากกว่า และในแง่ที่คุณมีเศรษฐศาสตร์ที่เป็นบวก CAC ลดลง และคุณสามารถทำให้กระบวนการต่างๆ เป็นอัตโนมัติได้มากขึ้น ผมคิดว่าคุณจะไปได้ไกลกว่าเดิมมากด้วยเงินทุนที่น้อยลงไหม?

อย่างแน่นอน. แต่ก็นั่นแหละ ผมยังคงลงทุนในตลาดกลางประมาณ 150 แห่งต่อปี ผมยังไม่เห็นตัวอย่างตลาดกลางที่ขยายขนาดได้อย่างมหาศาลด้วยเงินทุนที่จำกัดมากนัก ผมเห็นพวกเขาขยายขนาดด้วยจำนวนคนเพียงไม่กี่คน เพราะตอนนี้พวกเขาใช้เอเจนต์เพื่อให้ทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่พวกเขายังคงใช้เงินทุนเพื่อขยายฝั่งซัพพลายและดีมานด์ และคุณต้องการขยายทั้งสองฝั่งไปพร้อมๆ กันเสมอ ไม่สำคัญว่ามันจะขับเคลื่อนด้วยการขาย การตลาด หรือเอเจนต์ ทั้งหมดล้วนมีต้นทุนที่เกี่ยวข้อง ดังนั้นผมยังไม่เห็นอะไรที่เติบโตจากศูนย์ไปถึงพันล้านในแง่ GMV โดยที่ไม่มีการระดมทุนเลย ยกเว้นอาจจะเป็น OnlyFans

Mike Williams: ใช่ครับแน่นอน และคุณได้กล่าวถึงความรู้สึกของตลาดและการระดมทุนไปสั้นๆ ก่อนหน้านี้ แต่ผมคิดว่าหัวข้อที่ตอนนี้เริ่มมีบทบาทมากขึ้นคือเรื่องของความสามารถในการป้องกันธุรกิจ (defensibility) ใช่ไหมครับ?

แล้วคุณคิดอย่างไรเกี่ยวกับความสามารถในการป้องกันธุรกิจในยุคของ AI โดยเฉพาะกับตลาดกลางในตอนนี้

Fabrice Grinda: ก่อนอื่นเลย ทุกคนควรไปที่บล็อกของผมและดูตอนที่ 52 เรื่อง Marketplaces in the Age of AI ผมมีสไลด์สองสามแผ่นที่นั่นซึ่งดูว่าสิ่งใดที่ทำให้คุณป้องกันธุรกิจได้ในยุค AI และในระยะยาว

อย่างแรกเลย เมื่อใดก็ตามที่คุณเปิดตัวตลาดกลาง คุณจะไม่มีความสามารถในการป้องกันธุรกิจเลย คูเมือง (moat) ของคุณคือสภาพคล่อง ท้ายที่สุดแล้วมันคือสภาพคล่อง และเมื่อคุณมีสภาพคล่องแล้ว คุณก็แทบจะไม่มีใครมาแทนที่ได้ ลองดู Craigslist สิ ซึ่งยังคงมีความสำคัญอย่างน่าตกใจในปี 2026

และในแง่ของปริมาณในบางหมวดหมู่ เช่น งานแรงงานฝีมือ (blue collar) แม้ว่าจะมี UX UI ที่แย่ที่สุด และจงใจทำลายสภาพคล่องด้วยการทำสิ่งต่างๆ เช่น การเก็บค่าธรรมเนียม ฯลฯ วิธีที่ผมจะคิดคือ ข้อแรก คุณทำงานมากแค่ไหนในฐานะตลาดกลาง?

คุณเป็นเพียงตลาดกลางสำหรับหาลีด (lead gen) อย่าง Zillow หรือ Angie ที่ไม่ได้ทำอะไรมากนัก หรือคุณเป็นแบบ Managed Marketplace ที่จัดการอย่างหนักหน่วงอย่าง DoorDash หรือ Amazon ที่คุณมีคลังสินค้า การดูแลลูกค้า การคืนสินค้า การชำระเงิน และการจัดการการจัดส่งโดยบุคคลที่สาม

ยิ่งคุณมีการจัดการมากเท่าไหร่ และซัพพลายของคุณมีความกระจัดกระจายมากเท่าไหร่ ผลกระทบก็จะยิ่งน้อยลง และคุณก็จะป้องกันธุรกิจได้มากขึ้น อีกอย่างที่ผมจะคิดคือ ผู้คนซื้อผลิตภัณฑ์บ่อยแค่ไหน? และพวกเขาใช้เวลาคิดมากแค่ไหนก่อนจะซื้อ? ยิ่งพวกเขาใช้เวลาคิดน้อยลง หมายความว่าไม่ต้องหาข้อมูลมาก

และยิ่งพวกเขาซื้อผลิตภัณฑ์บ่อยเท่าไหร่ คุณก็ยิ่งป้องกันธุรกิจได้มากขึ้นเท่านั้น เช่น Instacart, DoorDash, Uber, Amazon ส่วน Etsy น่ะเหรอ ผมไม่ค่อยกังวลเท่าไหร่ แต่ถ้าคุณเป็นสินค้าที่ต้องใช้การพิจารณาสูง (high consideration purchase) คือคนใช้เวลาคิดนานมากก่อนจะซื้อหรือจ้างงาน และมันไม่ได้เกิดขึ้นซ้ำบ่อยๆ นั่นอาจจะเสี่ยงกว่ามาก

ดังนั้นผมคิดว่ามีหลายสิ่งที่คุณสามารถทำได้เพื่อป้องกันตัวเองในตลาดจากพวก LLM เพียงแค่ทำอะไรให้มากขึ้นและเลือกหมวดหมู่ที่ความจริงข้อนี้เป็นจริง แต่ท้ายที่สุดแล้ว เมื่อคุณมีสภาพคล่องแล้ว มันก็ไม่สำคัญ ต่อให้ต้นทางของกรวยการขาย (top of funnel) จะไปอยู่ที่ LLM แต่ธุรกรรมก็จะยังคงเกิดขึ้นผ่านคุณ แม้ว่าจะเป็นผ่านเอเจนต์ก็ตาม และคุณก็จะเป็นผู้เก็บเกี่ยวคุณค่าส่วนใหญ่ไว้

Mike Williams: นั่นเป็นการวิเคราะห์ที่เป็นประโยชน์มากสำหรับเราครับ เยี่ยมเลย ผมได้รับคำถามบางส่วนจากเหล่าผู้ก่อตั้ง และผมสัญญาว่าจะเหลือเวลาไว้สำหรับการถามตอบช่วงท้าย ก่อนที่เราจะเริ่มกัน คุณมีเคล็ดลับเล็กๆ น้อยๆ สำหรับผู้ก่อตั้งที่กำลังเริ่มต้นทำตลาดกลางในวันนี้ไหมครับ?

Fabrice Grinda: ใช้เครื่องมือ AI ในแบบที่ผมกล่าวไว้ก่อนหน้านี้ ใช้เงินทุนให้มีประสิทธิภาพสูงสุด เพราะเงินทุนจะหายากขึ้นเรื่อยๆ พยายามไปให้ไกลที่สุด ทำให้ตัวเองอยู่ในสถานะที่อยู่รอดได้เอง (default alive) และน่าลงทุน ถ้าแรงส่งของคุณนั้นชัดเจนจนปฏิเสธไม่ได้และธุรกิจดีมากจน VC บางรายต้องยอมให้เงินทุนไม่ว่าจะเกิดอะไรขึ้นก็ตาม

ถ้าคุณเติบโตจากศูนย์ไปถึง 10 ล้านเหรียญต่อเดือนในแง่ GMV ด้วยเงินทุนเพียงเล็กน้อยและมีเศรษฐศาสตร์ที่ดี มันไม่สำคัญหรอกว่าขั้นต่อไปจะเป็น 30 ล้านต่อเดือน ไม่ใช่ 100 ล้าน มันโอเค ยังไงก็จะมีคนมาลงทุนในสิ่งนี้ และยังมี VC ที่ชอบตลาดกลางเพราะมันป้องกันธุรกิจได้

สิ่งที่คนไม่ตระหนักคือ ผมคิดว่าประมาณ 46% ของบริษัท AI ที่เคยถูกสร้างขึ้นมานั้นตายไปแล้ว คุณมีบริษัทที่มีมูลค่าถึง 4 พันล้านเหรียญเหมือนบริษัท AI ทั่วไป แล้วพวกเขาก็ตาย ดังนั้นบริษัทของคุณป้องกันธุรกิจได้มากกว่ามาก แต่เพื่อให้ทำสำเร็จได้ ให้ใช้เครื่องมือ ใช้เงินทุนอย่างมีประสิทธิภาพ มีเศรษฐศาสตร์ต่อหน่วยที่ยอดเยี่ยม และหาจุดที่มีสภาพคล่องของผลิตภัณฑ์จริงๆ และวิธีที่ผมจะหาสภาพคล่องและพิสูจน์ Product Market Fit ผมจะแชร์ความผิดพลาดครั้งใหญ่ที่สุดที่ผมคิดว่าผู้ก่อตั้งตลาดกลางมักจะทำ ความผิดพลาดครั้งใหญ่ที่สุดคือ เนื่องจากผู้ขายในตลาดกลาง ไม่ว่าพวกเขาจะขายสินค้า บริการ หรืออะไรก็ตาม มักจะถูกขับเคลื่อนด้วยแรงจูงใจทางการเงินจากตลาดกลาง มันจึงง่ายมากที่จะทำให้ตลาดกลางของคุณเต็มไปด้วยซัพพลาย ใครก็ตามที่คุณไปหา แม้ว่าคุณจะบอกว่าไม่มีทราฟฟิกเลย คุณก็แค่บอกว่า “เฮ้ ผมกำลังเปิดตลาดกลาง คุณอยากลงประกาศที่นี่ไหม? มันฟรีนะ” ทุกคนจะตอบตกลง ปัญหาคือถ้าคุณมีซัพพลายไม่จำกัดแต่ไม่มีดีมานด์เลย

คุณจะไม่มีการโต้ตอบกับผู้ขายเลย พวกเขาจะไม่สนใจ ถ้ามีใครเผลอซื้ออะไรบางอย่างโดยบังเอิญ พวกเขาก็จะไม่ตอบกลับ และจะทำให้เกิดประสบการณ์ที่แย่ มันดีกว่ามากถ้าคุณมีซัพพลายที่มีคุณภาพดีที่สุดและผ่านการคัดสรรมาอย่างดีที่สุด คุณดูแลพวกเขาอย่างดี ทำให้พวกเขามีความสุข

ขึ้นอยู่กับหมวดหมู่ ถ้าเป็นสินค้าที่พวกเขาขาย อาจจะเป็นสินค้าใช้แล้ว พวกเขาอาจจะขายได้สัก 25% ซึ่งถือเป็นสภาพคล่องระดับต่ำ แต่ถ้าเป็นบริการ คุณต้องการเป็นตัวแทนของรายได้อย่างน้อย 25% ของพวกเขา หรือถ้าให้ดีคือ 100% เหมือน Uber แต่สัก 25% ก็ยังดี จากนั้นคุณค่อยเริ่มขยายซัพพลาย แล้วค่อยเพิ่มดีมานด์และขยายไปพร้อมๆ กัน

คุณไม่ควรทำให้ตลาดกลางของคุณมีซัพพลายมากเกินไปจนสภาพคล่องลดลง มันคือเรื่องของสภาพคล่อง สภาพคล่อง และสภาพคล่อง และเมื่อได้จุดนั้นแล้วก็เพิ่มสภาพคล่องเข้าไปอีก

Mike Williams: ใช่ครับ นั่นยอดเยี่ยมมาก ผมดีใจที่เราได้เน้นย้ำความสำคัญของเรื่องนี้ และผมเองก็พูดจากประสบการณ์ของตัวเองได้เลยว่า ผมเคยขยายซัพพลายในช่วงแรกโดยแลกกับดีมานด์ โอเคครับ เราจะเข้าสู่ช่วงถามตอบกัน ลิซ่า ผมเห็นคุณยกมือ คุณอยากจะถามอะไรไหมครับ?

Lisa: ค่ะ สวัสดีค่ะคุณ Fabrice ยินดีที่ได้รู้จักนะคะ ฉันชื่อลิซ่าค่ะ ฉันกำลังสร้าง Buddy ซึ่งเป็นตลาดกลางสำหรับโลหะรีไซเคิลแบบ B2B ฉันรู้ว่าคุณเป็นกองทุนดัชนีที่มีโอกาสมากมายผ่านเข้ามา ทั้งแบบ Managed Marketplace และแบบ True Marketplace ใช่ไหมคะ?

ทั้งสองแบบมีอยู่จริง แต่ฉันคิดว่าคุณคงเห็นแล้วว่าความหมายของรายได้อาจแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงระหว่างแบบ True และแบบ Managed ตัวอย่างเช่น เราใช้ระบบ Take Rate ในขณะที่คนอื่นๆ ในอุตสาหกรรมของเราใช้วิธีซื้อมาขายไปเป็นหลัก

Fabrice Grinda: ใช่ครับ แต่เราไม่ได้มองแค่ตัวเลขผิวเผิน หมายความว่าถ้าใครซื้อมาขายไปและนับนั่นเป็นรายได้ แน่นอนว่าผมยังคงดูที่มาร์จิ้นที่พวกเขามี และดูเรื่องประสิทธิภาพของเงินทุนด้วยถ้าพวกเขามีสต็อกสินค้า

ดังนั้นท้ายที่สุดแล้ว ผมจะเปรียบเทียบสิ่งที่เหมือนกันจริงๆ (apples to apples) ถ้ารายได้ของคุณคือ Take Rate ผมจะดูว่าโครงสร้างมาร์จิ้นของ Take Rate นั้นเป็นอย่างไร และผมจะเปรียบเทียบกับสิ่งที่พวกเขาทำอย่างชัดเจน ดังนั้นผมจะไม่คิดมากเกินไป ผมจะทำสิ่งที่ถูกต้องสำหรับธุรกิจจากมุมมองของ KPI และ OKR และจะไม่กังวลเรื่องนี้มากนัก นักลงทุนไม่ได้มองข้ามเรื่องนี้ และนักลงทุนในตลาดกลางก็เข้าใจความแตกต่างดีครับ

Lisa: ขอบคุณค่ะ และฉันรู้ว่าคุณเป็นนักลงทุนในตลาดกลาง คุณจึงคุ้นเคยกับเรื่องนี้ดี แต่ประสบการณ์ของเราคือ นักลงทุนที่ไม่ได้เน้นตลาดกลางอาจจะไม่ได้ประเมินในแบบเดียวกับคุณ และฉันสงสัยว่าคุณมีคำแนะนำเกี่ยวกับการวางโครงเรื่อง (framing) ในการเป็นสิ่งที่มีศักยภาพที่จะกลายเป็นเลเยอร์ของธุรกรรม (transaction layer) เพราะมันเป็นธรรมชาติของ True Marketplace เมื่อเทียบกับการรับรายได้จากธุรกรรมที่จับต้องได้เท่านั้นไหมคะ

Fabrice Grinda: ในแง่ที่คุณติดตามมันได้ คุณควรระบุ GMV ทั้งหมดที่ผ่านแพลตฟอร์มครับ เพราะนั่นจะทำให้มันเปรียบเทียบได้ง่ายขึ้นมากกับรายได้รวมของพวกที่ซื้อมาขายไป

Lisa: ตกลงค่ะ

Fabrice Grinda: พยายามอ้างอิงพวกมันกับ GMV ครับ แล้วคุณค่อยมาคุยกันว่าเปอร์เซ็นต์ของธุรกรรมที่คุณสามารถสร้างรายได้ได้ในวันนี้เทียบกับในอนาคตเป็นอย่างไรและเพราะอะไร อัตราค่าธรรมเนียม (take rate) ปัจจุบันคือเท่าไหร่ และทำไมคุณถึงคิดว่ามันจะขยับสูงขึ้นได้ในตลาด B2B ซึ่งอัตราค่าธรรมเนียมนั้นอาจแตกต่างกันไปตามความยืดหยุ่นของอุปสงค์และอุปทาน และมีบางหมวดหมู่ที่พูดตามตรงคือคุณเก็บอะไรไม่ได้เลย เป็นศูนย์ แต่ก็มีบางหมวดหมู่ที่คุณเริ่มที่ 1, 2 หรือ 3 เปอร์เซ็นต์ แต่เมื่อเวลาผ่านไปเมื่อคุณมีสภาพคล่องมากขึ้นและมอบคุณค่าได้มากขึ้น คุณก็สามารถเริ่มขยับขึ้นไปเป็น 6, 7, 8 หรือ 9 ได้ครับ

แล้วคุณก็สามารถเพิ่มสิ่งต่างๆ อย่างการให้สินเชื่อ การประกันภัย หรือบริการเสริมอื่นๆ เพื่อให้อัตราค่าธรรมเนียมสุทธิ (blended effective take rate) ของคุณไปอยู่ที่ประมาณ 10 ถึง 15 ได้

Mike Williams: เฮ้ Fabrice ผมอยากจะถามคำถามแทนผู้ก่อตั้งคนหนึ่งที่มาร่วมไม่ได้ และเรื่องนี้ก็ค่อนข้างเป็นประเด็นทั่วไปในชุมชนของเราด้วยครับ มันคือเรื่องการเปลี่ยนผ่านไปสู่การเป็น AI native หรือการพิจารณาว่า AI ส่งผลกระทบต่อธุรกิจของคุณอย่างไร

เรามีมาร์เก็ตเพลสจำนวนมากที่ก่อนหน้านี้ เช่น เมื่อปีครึ่งที่แล้ว เพิ่งระดมทุนรอบ pre-seed ไป พอจะมีแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดหรือเคล็ดลับอะไรไหมครับ สำหรับธุรกิจที่ระดมทุนไปก่อนยุค AI แล้ววันนี้กำลังคิดว่ามันจะส่งผลต่อธุรกิจของพวกเขาอย่างไร และควรจะเปลี่ยนผ่านอย่างไรดี

Fabrice Grinda: สำหรับผม มันคือคำแนะนำเดียวกับตอนที่คุณกำลังสร้างสตาร์ทอัพใหม่ในวันนี้นั่นแหละครับ คือใช้เครื่องมือเหล่านั้น ผสานรวม AI เข้าไป ให้ความสำคัญกับ AI เป็นหลัก (AI forward) และถ้าคุณจำเป็นต้องเขียนระบบใหม่ (rewrite your stack) ก็ทำเลยครับ แต่ก็นั่นแหละ บ่อยครั้งที่คุณไม่จำเป็นต้องทำ และจะว่าไป มาร์เก็ตเพลสของเราหลายแห่งก็ใช้เครื่องมือสำเร็จรูปที่มีขายทั่วไปอยู่แล้วจริงไหมครับ

ใช้ Shopify เพราะท้ายที่สุดแล้ว มันไม่ใช่เรื่องเทคโนโลยีเสียทีเดียว แม้ว่าคุณจะทำเรื่องอย่างการลงประกาศด้วยรูปถ่ายใบเดียว (single photo listing) อะไรพวกนั้นก็ตาม แต่มันเป็นเรื่องของ unit economics และสภาพคล่องมากกว่า นั่นคือตัวสร้างความแตกต่างที่สำคัญกว่าแพลตฟอร์มเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลัง แต่ใช่ครับ ให้ความสำคัญกับเครื่องมือ ทำ AEO และทำให้ตัวเองไปอยู่ในดัชนีของพวก LLM ซะ

Mike Williams: เฮ้ ผมเห็น Molly ยกมือ คุณอยากจะพูดอะไรไหมครับ

Molly: ได้ค่ะ ใช่. สวัสดีค่ะ ฉันเป็นผู้ก่อตั้ง Recess ค่ะ มันเหมือนกับ booking.com สำหรับคลาสเรียนและแคมป์เด็ก เราระดมทุนได้ 4 ล้านเหรียญจนถึงปัจจุบัน เรามีรายได้มาไม่ถึงปีแต่เติบโตเร็วมาก ดังนั้นเรากำลังจะออกไประดมทุนรอบหน้าเร็วๆ นี้ค่ะ

คำถามหนึ่งที่เกิดขึ้นในการพูดคุยกับนักลงทุนคือเรื่อง LTV ซึ่ง LTV ของเราค่อนข้างยาวเมื่อพิจารณาจากช่วงอายุของเด็กที่เราให้บริการ แต่ในความเป็นจริง ICP ของเราไม่มีข้อมูลที่จะมาสนับสนุน LTV นั้นเลย มีอะไรอย่างอื่นนอกจากการวิจัยผู้ใช้เกี่ยวกับรอบการซื้อปกติของผลิตภัณฑ์ที่นักลงทุนจะยอมรับสำหรับ LTV ไหมคะ

Fabrice Grinda: จริงๆ ผมไม่ได้ยินชัดว่าคุณขายอะไร แต่ตราบใดที่อัตราการเลิกใช้งาน (churn) ต่ำ และผู้คนจ่ายเงินรายเดือน ตัวอย่างเช่น พวกเขาจะยอมรับ LTV ของคุณเพราะ churn มันต่ำครับ ดังนั้นการรักษาความเติบโตของรายได้สุทธิ (net revenue retention) หลังจาก 6 เดือน 12 เดือน 18 เดือน อะไรพวกนี้จะเป็นตัวบ่งบอก แม้ว่าสตาร์ทอัพส่วนใหญ่ที่เราดูในรอบ seed จะเปิดมาไม่เกิน 18 เดือน แต่เราก็สามารถคาดการณ์ LTV ต่อ CAC ในระยะ 5 หรือ 10 ปีได้โดยอิงจาก churn ครับ

ดังนั้นตราบใดที่คุณมี net revenue retention ที่เป็นบวก หรือมีสัก 150% หลังจาก 18 เดือน และคุณรู้ว่าอัตรา churn รายเดือนหรือรายปีเป็นอย่างไร คุณก็สามารถคาดการณ์สิ่งนั้นได้ และเราจะยอมรับมันครับ

เราจะยอมรับภาพรวม LTV ต่อ CAC ในระยะยาวของคุณ เพราะมันขับเคลื่อนโดยกลุ่มผู้ใช้งาน (cohorts) และตราบใดที่ cohorts ยังดูดีและ churn ยังคงที่และอยู่ในระดับที่ดี มันก็ไม่มีปัญหาครับ ผมไม่ต้องการให้คุณเปิดมาแล้ว 10 ปีเพื่อจะเชื่อว่าคุณมีผู้ใช้ที่จะจ่ายเงินไปอีก 10 ปี ตราบใดที่มีข้อมูลสนับสนุนเรื่องนั้น

Mike Williams: เฮ้ Julius เห็นคุณยกมือ อยากจะเข้ามาร่วมวงไหมครับ

Julius: อยากถามเรื่อง CAC ฝั่งผู้ขาย (seller) ครับ อะไรคือเกณฑ์มาตรฐานที่คุณมี หรือจุดไหนที่คุณจะบอกว่า CAC นั้นดีจริงๆ และรวมถึงอัตราการเปลี่ยนเป็นลูกค้า (conversion rate) ด้วย หมายถึงการที่เราดึงผู้ขายเข้ามาแล้วเขาก็ลงประกาศขายของบนแพลตฟอร์มจริงๆ

เรามีผู้ใช้งานรายเดือน (MAU) อยู่ 16,000 ราย นั่นคือจุดที่เราเป็นอยู่ในปัจจุบัน ผมแค่สงสัยเรื่อง CAC ในฝั่งผู้ขายครับ

Fabrice Grinda: CAC ที่คุณยินดีจะจ่ายนั้นถูกขับเคลื่อนโดย LTV ที่ผู้ใช้คนนั้นมีให้ครับ

ดังนั้นผมตอบคำถามนี้ไม่ได้ถ้าไม่เข้าใจมูลค่าคำสั่งซื้อเฉลี่ย (average order value) พวกเขาขายของกี่ชิ้น ฯลฯ คุณต้องการตัวเลขเศรษฐกิจที่ดี (good economics) ใช่ไหมครับ และโดยปกติแล้วตัวเลขฝั่งผู้ขายจะดีกว่าฝั่งผู้ซื้อมาก เพราะผู้ขายหนึ่งรายมักจะขายสินค้าจำนวนมากในช่วงเวลาที่ยาวนาน

โดยปกติแล้ว เพราะมันหาผู้ขายได้ง่ายกว่าผู้ซื้อ unit economics ในฝั่งผู้ขายจึงมักจะเป็น 20 ต่อ 1 หรือ 50 ต่อ 1 หรือแม้แต่ 100 ต่อ 1 เมื่อเทียบกับผู้ซื้อ ส่วน unit economics ฝั่งผู้ซื้ออาจจะแค่ 3 ต่อ 1 หรือ 4 ต่อ 1 เพราะคุณต้องจ่ายเงินมหาศาลให้กับ Google และคนพวกนี้ก็ซื้อแค่ครั้งสองครั้งขึ้นอยู่กับหมวดหมู่ ในขณะที่ผู้ขายจะขายซ้ำแล้วซ้ำเล่าครับ

และผมจะตรวจสอบให้แน่ใจว่าตัวเลขฝั่งผู้ขายของคุณอยู่ที่ประมาณ 10 ต่อ 1 หรือ 20 ต่อ 1 ในแง่ของ unit economics ครับ

Mike Williams: เฮ้ Godfrey ขอโทษที เห็นคุณยกมือ อยากจะแจมไหมครับ เราจะพยายามตอบคำถามสุดท้ายที่นี่

Godfrey: ครับ Godfrey ครับ เป็นผู้ก่อตั้งมาร์เก็ตเพลสขนส่งข้ามพรมแดนที่ช่วยให้คนส่งออกรถยนต์มือสองหาโบรกเกอร์ขนส่งสินค้าที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว เพื่อส่งรถจากลานประมูลในสหรัฐฯ และแคนาดาไปต่างประเทศครับ

คุณพูดว่าหนึ่งในสี่เกณฑ์การระดมทุนของคุณคือดีลที่ดี (good deals) และผมได้ดูเกณฑ์การระดมทุนของ FJ Labs มาแล้ว คำถามของผมคือเกณฑ์การระดมทุนเหล่านี้เปลี่ยนไปอย่างไรบ้างครับ

Fabrice Grinda: จริงๆ แล้วในกลุ่มมาร์เก็ตเพลสแทบไม่เปลี่ยนเลยครับ อาจจะขยับขึ้นนิดหน่อยทั้งขนาดการระดมทุนและการประเมินมูลค่า แต่ก็ไม่มากนัก สิ่งที่เปลี่ยนไปจริงๆ คือบริษัท AI ที่คุณเห็นบริษัทอย่าง AMI labs ระดมทุนรอบ seed ได้พันล้านที่มูลค่าบริษัทก่อนระดมทุน 3.5 พันล้านอะไรแบบนั้น

และเมื่อคุณดูค่าเฉลี่ยหรือค่ามัธยฐานในอุตสาหกรรม มันจะดูไม่สมเหตุสมผลเลย เพราะคุณมีดีลบ้าๆ ในกลุ่ม AI ที่ทำให้สถิติมันพุ่งสูงเกินจริงหรือปนเปกันไปหมด นอกจากความจริงที่ว่าผู้คนเริ่มข้ามรอบ pre-seed กันไปแล้ว โดยส่วนใหญ่เรายังไม่เห็นการเปลี่ยนแปลงที่ใหญ่มากนักครับ

แต่สิ่งที่เราเห็นคือความยากในการระดมทุน ดังนั้นคุณต้องมีเรื่องราวการเติบโตที่มีตัวเลขเศรษฐกิจที่ดี (good economics) ซึ่งมันต้องน่าดึงดูดมากจน VC ไม่มีทางเลือกอื่นนอกจากต้องให้ความสำคัญและลงทุนในตัวคุณครับ

Mike Williams: เป็นการสรุปที่ดีมากครับ Fabrice ผมรู้ว่าเราหมดเวลาแล้ว แต่ผมขอบคุณจริงๆ ที่สละเวลามาจอยกลุ่มแชทในวันนี้ครับ

ผมรู้ว่าเราอัดแน่นมาก และบางหัวข้อกับคำถามก็มีความละเอียดอ่อนและขึ้นอยู่กับบริบทใช่ไหมครับ แต่ผมคิดว่านี่เยี่ยมมากและจะเป็นประโยชน์กับทุกคนสุดๆ ผมมีคำถามสุดท้ายซึ่งเป็นคำถามปิดท้ายปกติของผม ผมจะปรับคำถามนิดหน่อยในครั้งนี้ คือถ้าคุณสามารถย้อนกลับไปช่วงก่อนปี 2026 และยุคใหม่ของ AI ที่เราอยู่นี้ได้ คุณจะบอกอะไรกับตัวเองเกี่ยวกับเรื่องมาร์เก็ตเพลสโดยเฉพาะครับ

Fabrice Grinda: พูดตามตรง ถ้าจะมีธุรกิจประเภทหนึ่งที่ผมคิดว่าจะปลอดภัยจากการปฏิวัติของ AI มากที่สุด มันคือมาร์เก็ตเพลสครับ และถ้ามีหมวดหมู่ไหนที่ผมคิดว่าผู้คนยังประเมินค่าต่ำไปว่ามันจะใหญ่ได้แค่ไหน มันก็คือมาร์เก็ตเพลสนี่แหละ อย่างตอนนี้ ในชีวิตผู้บริโภคของเรา เราได้รับบริการที่ดีมากแล้ว ทั้ง Lime, Instacart, Amazon, eBay, Uber และ Airbnb เรามีมาร์เก็ตเพลสครอบคลุม 15, 20, 25% ของการค้าในแต่ละหมวดหมู่หลักๆ แล้ว

แต่พอคุณไปดูฝั่ง B2B กลับยังไม่มีอะไรถูกทำเลย เรามีการเข้าถึง (penetration) ต่ำกว่า 1% ในเกือบทุกหมวดหมู่ และต่ำกว่า 5% แน่นอนในหมวดหมู่ที่มีมูลค่าหลายล้านล้านเหรียญ และที่ที่ผมคิดว่าเพราะคุณต้องทำงานหนักกว่ามากและเพราะมันเคลื่อนที่ช้า ฯลฯ คุณจะมีความสามารถในการป้องกันธุรกิจ (defensability) ที่น่าทึ่ง ดังนั้นผมยังคิดว่ามาร์เก็ตเพลสคือทางที่ควรไป มันเป็นโมเดลแบบ asset light คุณจะสร้างปราการล้อมรอบมันได้ และมันจะป้องกันคู่แข่งได้ครับ

แค่ใช้เครื่องมือทั้งหมดที่มี แต่อย่าเอาตัวเองไปผูกติด และอย่าให้พวกเขาใช้คุณเพื่อเทรนข้อมูล (training data) อันนี้ต้องชัดเจน และใช่ครับ คุณยังอยู่ในที่ที่ใช่และทำในสิ่งที่ถูกต้องแล้ว

Mike Williams: เยี่ยมเลยครับ เป็นคำแนะนำทิ้งท้ายที่ยอดเยี่ยมมาก และหลายคนก็พยักหน้าเห็นด้วยกับเรื่องนี้ อีกครั้งนะครับ ขอบคุณจริงๆ ที่สละเวลามาจอยกับเรา และแน่นอน ผมจะแชร์ลิงก์บล็อกของคุณและ FJ เพื่อให้ทุกคนได้ติดตามข่าวสารและติดต่อสอบถามได้ครับ

ขอบคุณที่มาร่วมกับเรา และขอบคุณทุกคนสำหรับคำถามดีๆ ในวันนี้ครับ