
ปี 2026 การเลือกแพลตฟอร์ม E-commerce ไม่ใช่เรื่อง “เว็บสวย” หรือ “ธีมไหนขายดี” แล้วจบ เพราะต้นทุนที่ทำให้โปรเจกต์พังจริง ๆ มักอยู่ที่ ระบบหลังบ้าน, การเชื่อมข้อมูล, การทำโปรโมชันให้ไม่ฆ่ากำไร, และการวัดผลเพื่อทำ CRM/Automation
หลายแบรนด์เริ่มจากคำถามว่า “Shopify หรือ WooCommerce ดี?” แล้วค่อย ๆ โตจนเจอปัญหาเดิม ๆ เช่น สต๊อกหลายช่องทางไม่ตรง, ออเดอร์กระจัดกระจาย, โปรโมชันซับซ้อนทำไม่ได้, ทีมแอดมินทำงานมือเยอะ, แชตลูกค้าถล่มช่วงแคมเปญ และสุดท้ายอยากทำ RPA/AI Chatbot แต่ติดที่ “ข้อมูลไม่พร้อม” หรือ “เชื่อมระบบไม่เป็นระบบ”
บทความนี้จะช่วยคุณเลือก Shopify vs Woo vs Magento vs Custom แบบชัด ๆ โดยดูจาก 3 เรื่องที่สำคัญที่สุด:
- ความซับซ้อนของธุรกิจ และแผนเติบโตใน 12 เดือน
- ภาระการดูแลระบบ + ต้นทุนรวม (Cost of Ownership)
- ความพร้อมด้าน Integration / Automation / AI (เช่น ERP/POS/ขนส่ง/CRM และ AI Chatbot ก่อนขาย–หลังขาย)
ถ้าคุณอยากข้ามรายละเอียดส่วนถัดไปคือ “ตอบไวและชัดเจน” สรุปให้ใน 30 วินาที
(แล้วค่อยย้อนมาอ่านข้อมูลรายละเอียดเชิงเทคนิคทีหลังก็ได้)
ขี้เกียจอ่าน? ขอแบบตอบไวและชัดเจน
- ถ้าอยาก เริ่มเร็ว / ทีมเล็ก / ไม่ดูแลเซิร์ฟเวอร์ → Shopify
- ถ้าอยาก คอนเทนต์+SEO หนัก / ยืดหยุ่น / จัดการโฮสติ้งเอง → WooCommerce
- ถ้าเป็น สเกลใหญ่ / โปรซับซ้อน / หลายสโตร์ / B2B → Magento
- ถ้าต้องการ เชื่อมระบบหนัก + workflow เฉพาะ + RPA/AI เชิงลึก → Custom/Composable
ตารางเปรียบเทียบ
Shopify vs WooCommerce vs Magento vs Custom
แบรนด์มักเลือกผิดตรงไหนบ่อยที่สุด

หลายโปรเจกต์ไม่ได้พังเพราะ “ทำเว็บไม่ได้” แต่พังเพราะ ข้อมูลไม่ไหล และ กระบวนการหลังบ้านไม่ถูกออกแบบให้สเกล โดยจุดพังที่เจอบ่อยคือ
- สต๊อกหลายช่องทางไม่ตรง (เว็บ/Marketplace/หน้าร้าน/คลัง)
เวลาคุณขายพร้อมกันหลายที่ เช่น เว็บตัวเอง Marketplace หน้าร้าน และคลังสินค้า ถ้าระบบสต๊อกไม่ได้อัปเดตจาก “จุดเดียวกัน” จะเกิดภาพที่ขายได้ทั้งที่ของหมด (oversell) หรือบางช่องทางโชว์ว่ายังมีของทั้งที่ถูกขายไปแล้ว ผลลัพธ์คือยกเลิกออเดอร์ ส่งช้า ลูกค้าไม่พอใจ และรีวิวตก ซึ่งกระทบยอดขายยาว ๆ มากกว่าที่คิด
- ออเดอร์กระจัดกระจาย ไม่มี OMS
ถ้าออเดอร์มาจากหลายช่องทางแต่ไม่มีระบบรวมออเดอร์ (OMS) ทีมต้องสลับไปมาหลายหน้าจอและทำงานมือมากขึ้น เช่น จัดคิวแพ็กของ พิมพ์ใบปะหน้า แจ้งเลขพัสดุ หรือเช็คสถานะลูกค้า งานจะช้าและผิดพลาดง่าย โดยเฉพาะช่วงแคมเปญ พอมีเคสคืน/เคลมก็ยิ่งสับสนเพราะข้อมูลไม่อยู่ที่เดียว ทำให้ตอบลูกค้าช้าและแก้ปัญหาไม่ทัน
- โปรโมชันทำให้กำไรหาย เพราะไม่มี policy ชัด
หลายธุรกิจตั้งใจทำโปรเพื่อดันยอด แต่พอไม่มี “กติกาโปร” ที่ชัดเจน เช่น ส่วนลดซ้อนคูปองได้ไหม ฟรีค่าส่งเมื่อไหร่ หรือให้สิทธิ์กับกลุ่มไหนบ้าง สุดท้ายระบบจะลดซ้อนกันจนกำไรต่อออเดอร์หายไปแบบไม่รู้ตัว ยอดขายดูโต แต่เงินสดไม่เหลือ และทีมต้องมานั่งไล่แก้เงื่อนไขทีหลังซึ่งยากกว่าเริ่มต้นให้ถูก
- Tracking ไม่ครบ ทำ CRM/Automation และวัดผลไม่ได้
ถ้าคุณไม่รู้ว่าลูกค้า “ดูอะไร–เพิ่มตะกร้าเมื่อไหร่–หลุดตรงไหน–ซื้อจากแคมเปญอะไร” คุณจะทำการตลาดแบบแม่น ๆ ไม่ได้ เช่น รีมาร์เก็ตติ้งคนทิ้งตะกร้า แยกกลุ่มลูกค้าใหม่/เก่า หรือทำแคมเปญให้คนกลับมาซื้อซ้ำ และที่สำคัญคือคุณจะวัดต้นทุนหาลูกค้า (CAC) กับมูลค่าตลอดอายุลูกค้า (LTV) ไม่ได้ ทำให้ตัดสินใจงบโฆษณาแบบ “เดา” มากกว่า “รู้”
- Customer support ถล่มช่วงแคมเปญ
ช่วงโปรคำถามจะพุ่งทั้งเรื่องสินค้า สถานะจัดส่ง เปลี่ยนที่อยู่ คืน/เคลม ถ้าทีมต้องตอบมือทุกเคส จะช้าและหลุดง่าย ทำให้ลูกค้าหงุดหงิดและเกิดคอมเพลนจำนวนมาก ทางที่เวิร์กคือให้ระบบช่วยงานซ้ำ ๆ ด้วย automation และ AI chatbot (เช่น ตอบ FAQ/เช็คสถานะ/คัดกรองเรื่อง) แล้วค่อยส่งต่อเคสที่ซับซ้อนให้คนดูแล เพื่อให้ทั้งเร็วและจบปัญหาได้จริง
แนวคิดที่ช่วยเลือกแพลตฟอร์มแบบนักพัฒนา
จาก 5 ประเด็นที่คุณเพิ่งวิเคราะห์ไป คุณจะเห็นภาพเดียวกันชัดมากว่า “อีคอมเมิร์ชไม่รอด” หรือ “สเกลไม่ขึ้น” มักไม่ได้เกิดจากเลือกแพลตฟอร์มผิดเพียงอย่างเดียว แต่เกิดจากการที่ระบบทั้งก้อน ไม่ถูกออกแบบให้ข้อมูลไหลและทำงานร่วมกันได้จริง

วิธีคิดแบบนักพัฒนาคือให้มองอีคอมเมิร์ชเป็น 5 ชั้น (Layer)
แล้วค่อยถามว่าแพลตฟอร์มไหนตอบโจทย์ธุรกิจคุณที่สุด:
- Storefront (หน้าบ้าน): หน้าเว็บ/ประสบการณ์ซื้อ
คือทุกอย่างที่ลูกค้า “เห็นและกดซื้อ” ตั้งแต่หน้า Landing, หน้าหมวด, หน้าสินค้า, ตะกร้า, ไปจนถึง Checkout จุดนี้ตัดสินใจเรื่อง Conversion โดยตรง เช่น เว็บโหลดเร็วไหม มือถือใช้งานง่ายไหม ค้นหาสินค้าเจอไหม รีวิว/ข้อมูลสินค้าชัดไหม และขั้นตอนจ่ายเงินลื่นหรือสะดุด
- Commerce Core: สินค้า ราคา โปร ตะกร้า ออเดอร์
คือ “เครื่องยนต์การค้า” ที่ทำให้ร้านขายได้จริง เช่น โครงสร้างสินค้า (SKU/Variant/Bundle), การตั้งราคา, กติกาโปรโมชัน/คูปอง, เงื่อนไขจัดส่ง, ภาษี, การสร้างออเดอร์ และสถานะออเดอร์ทั้งหมด ถ้าแกนนี้ไม่แข็ง จะเกิดปัญหาโปรซ้อนจนกำไรหาย ออเดอร์ผิดเงื่อนไข หรือจัดการคืน/เคลมยุ่งจนสเกลไม่ขึ้น
- Data & Tracking: event tracking, customer profile, attribution
คือชั้นข้อมูลที่ทำให้คุณ “รู้จริง” ว่าลูกค้าเข้ามาจากไหน ทำอะไรบนเว็บ และหลุดตรงไหน เช่น view → add to cart → checkout → purchase พร้อมผูกเป็นโปรไฟล์ลูกค้าเพื่อทำ segmentation และวัดผลแคมเปญ (attribution) ถ้าชั้นนี้ไม่ครบ คุณจะทำ CRM/automation แบบแม่น ๆ ไม่ได้ และการตัดสินใจเรื่องโฆษณาจะกลายเป็นการเดา มากกว่าดูจากข้อมูล
- Integration: ERP/POS/บัญชี/ขนส่ง/Marketplace/OMS
คือการทำให้ระบบต่าง ๆ “คุยกันรู้เรื่อง” เพื่อไม่ให้ทีมทำงานมือ เช่น ซิงก์สต๊อกจาก ERP/คลัง, ดึงออเดอร์รวมจากหลายช่องทางเข้า OMS, ส่งข้อมูลไปออกเอกสารบัญชี/ภาษี, เชื่อมขนส่งเพื่อพิมพ์ใบปะหน้าและอัปเดตเลขพัสดุอัตโนมัติ ชั้นนี้คือหัวใจของ Multi-channel เพราะถ้าเชื่อมไม่ดีจะเกิดสต๊อกไม่ตรง ออเดอร์กระจัดกระจาย และงานหลังบ้านหนักขึ้นทุกครั้งที่ยอดโต
- Automation & AI: RPA งานหลังบ้าน + AI chatbot ก่อนขาย/หลังขาย
คือชั้นที่ทำให้ทีม “ทำงานน้อยลงแต่ได้ผลมากขึ้น” โดย RPA/Automation ช่วยงานซ้ำ ๆ เช่น อัปเดตสถานะออเดอร์ ส่งข้อความแจ้งเตือน สร้างเอกสาร หรือจัดคิวเคสคืน/เคลม ส่วน AI Chatbot ช่วยทั้งก่อนขาย (ตอบคำถาม/แนะนำสินค้า/เก็บลีด) และหลังขาย (เช็คสถานะ/นโยบาย/รับเรื่องเบื้องต้น) แต่จะทำงานได้ดีต้องพึ่งข้อมูลและการเชื่อมระบบจาก 2 ชั้นก่อนหน้า—ถ้าข้อมูลไม่พร้อม แชตบอทก็จะตอบได้แค่ FAQ และช่วยปิดงานจริงยาก
Shopify เหมาะกับใคร ?
และต้องระวังเชิงเทคนิคอะไร
เหมาะเมื่อ
- อยากเริ่มขายเร็ว ทีมเล็ก ไม่อยากดูแลเซิร์ฟเวอร์
- ต้องการระบบเสถียร และมี ecosystem ต่อของได้
จุดที่ทีมเทคนิคควรวางให้ดี
- Data layer / event tracking: ให้ครบตั้งแต่วันแรก (เพื่อทำ CRM/Automation และ AI chatbot)
- Integration pattern: จะเชื่อม ERP/สต๊อก/ขนส่ง แบบเรียลไทม์หรือ batch? มีตัวกลางไหม?
- Promotion policy: ออกแบบกติกาโปรไม่ให้ลดทับจน margin หาย
เหมาะกับการทำ RPA/AI ไหม?
เหมาะ ถ้าคุณจัดการ “ข้อมูล + event + การเชื่อมออเดอร์/สถานะ” ให้ครบ — แล้ว AI chatbot จะตอบสถานะ/แนะนำสินค้า/เก็บลีดได้จริง
WooCommerce เหมาะกับใคร ?
และต้องระวังเชิงเทคนิคอะไร
เหมาะเมื่อ
- เน้นคอนเทนต์/SEO หนัก อยากยืดหยุ่น และคุมโฮสติ้งเอง
- ต้องการปรับแต่ง flow มากกว่าที่ SaaS ให้
จุดที่ทีมเทคนิคควรวางให้ดี
- Performance: แคช, รูปภาพ, DB, ปลั๊กอินไม่ชนกัน (ไม่งั้นช้าและพังช่วงแคมเปญ)
- Security & maintenance: แพตช์/อัปเดต/ปลั๊กอินที่เชื่อถือได้
- Integration: ทำให้ข้อมูลสต๊อก/ออเดอร์ไหลเสถียร ไม่พึ่งงานมือ
เหมาะกับการทำ RPA/AI ไหม?
เหมาะ โดยเฉพาะงานที่ต้อง “ยืดหยุ่น + ทำ automation แปลก ๆ” แต่ต้องคุมคุณภาพระบบและปลั๊กอินให้ดี
Magento เหมาะกับใคร ?
และเด่นเรื่องไหนในเชิงระบบ
เหมาะเมื่อ
- สเกลใหญ่, โปรโมชัน/ราคา “ซับซ้อนจริง”, หลายสโตร์, B2B
- ต้องการความสามารถระดับ enterprise ที่ออกแบบมาเพื่อ commerce หนัก ๆ
จุดที่ต้องรู้ก่อนเลือก
- ต้องมีทีม dev/ops ที่รับมือความซับซ้อนได้
- ต้องวาง architecture, performance, และการดูแลระยะยาวให้ชัด (ไม่ใช่ทำเสร็จแล้วปล่อย)
เหมาะกับการทำ RPA/AI ไหม?
เหมาะมากในองค์กรที่ต้องการ process ชัด + integration หนัก แต่ค่าใช้จ่ายรวม/ทีมดูแลจะสูงกว่า
Custom/Composable เหมาะกับใคร ?
ทำไมบางทีม “ต้อง” ไปทางนี้
จุดที่ต้องรู้ก่อนเลือก
- มี workflow เฉพาะ (ราคา/สิทธิ์/การอนุมัติ/การจัดส่ง) ที่แพลตฟอร์มสำเร็จรูปทำแล้วติดเพดาน
- ต้องเชื่อมระบบหนักมาก (ERP/OMS/WMS/หลายช่องทาง) และต้องคุม performance/logic เอง
ข้อควรระวัง
- ต้องมี requirement ชัด + ออกแบบเฟส (MVP → Phase 2) ไม่งั้น scope บาน
- ต้องมีแผนดูแลและ observability ตั้งแต่ต้น
เหมาะกับ RPA/AI ไหม?
เหมาะสุด เพราะคุณออกแบบ data+workflow เพื่อ automation ได้ตั้งแต่โครงสร้าง
เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง:
ปรึกษารายละเอียดเพิ่มเติม เว็บอีคอมเมิร์ช, ทำเว็บขายของ, พัฒนาเว็บไซต์อีคอมเมิร์ช จากทีมงาน TNT












