คนและภาวะผู้นำ
การสื่อสาร จิตวิทยาองค์กร ความร่วมมือ และการรับมือการเปลี่ยนแปลง
Custom Training & Consulting
เห็นจุดแก้ก่อนลงทุน พาทีมฝึกกับงานที่ติดจริง
วินิจฉัยกระบวนการ จัดลำดับโอกาส และออกแบบเวิร์กช็อปหรือการทดลองปรับงานร่วมกับทีม พร้อมขอบเขต ผู้รับผิดชอบ และวิธีวัด
เริ่มจากหนึ่งกระบวนการ แล้วคุยให้ชัดว่าอะไรต้องดีขึ้น ใครรับผิดชอบ และจะวัดอย่างไร
Custom Training คือการนำแนวทาง TailorFitมาใช้กับทีมของคุณ: วินิจฉัยโจทย์ ออกแบบกิจกรรม และทำชิ้นงานที่ตกลงร่วมกัน
เชื่อมเป้าหมาย คน กระบวนการ และเทคโนโลยี
เราจัดทีมความร่วมมือตามโจทย์และความเชี่ยวชาญ ข้อเสนอแต่ละงานระบุวิทยากร บทบาท ระยะเวลา และขอบเขตก่อนตกลง
เลือกเวิร์กช็อป งานปรับกระบวนการ หรือการนำ AI มาใช้ตามปัญหาที่พบ งานที่ปรึกษาประเมินตามขอบเขตแยกจากแพ็กเกจอบรม
ทีมและวิธีทำงาน →พัฒนาคนให้พร้อมกับวิธีทำงานที่เปลี่ยน
กระบวนการและการบริหาร
Business Process Improvement, Kaizen, BSC, KPI และ OKR
ระบบและเทคโนโลยี
ข้อมูล ระบบองค์กร AI และ Automation
การสื่อสารเพื่อให้งานเดิน · จิตวิทยาองค์กรเพื่อการทำงานร่วมกัน · Resilience Leadership
ความรู้สึกที่หลายองค์กรคุ้นเคย
มีระบบแล้ว แต่งานยังย้อนกลับมารอคุณ?
สไลด์ถูกเก็บไว้ ความตั้งใจค่อย ๆ หายไป และสุดท้ายองค์กรต้องเริ่มเรื่องเดิมใหม่อีกครั้ง เราจึงออกแบบให้ทีมได้ลงมือกับโจทย์จริง และเห็นทางไปต่อก่อนออกจากห้อง
สิ่งที่มักเกิดขึ้นเรียนรู้จบคอร์สยังไม่รู้จะเริ่มอย่างไร
แนวทางของเราโจทย์จริงลงมือทำชิ้นงานพร้อมใช้
ลูกค้าได้อะไร
สิ่งที่ทีมฝึกจัดทำ เพื่อให้คุณเห็นทางไปต่อ
โจทย์ที่คมขึ้น
ช่วยแยกอาการออกจากสาเหตุจริง เพื่อให้การเรียนรู้ไม่หลงไปแก้เรื่องที่ไม่ใช่ปัญหาหลัก
แผนปฏิบัติการ
ทีมได้ roadmap, priority, owner และ next step ที่ชัดพอจะเริ่มทำต่อในวันทำงานถัดไป
เครื่องมือทำงาน
เช่น template, checklist, canvas, dashboard outline, prompt framework หรือ workflow ที่ปรับให้เข้ากับองค์กร
ภาษาเดียวกันทั้งทีม
ลดความเข้าใจคนละทางระหว่างผู้บริหาร หัวหน้างาน และทีมปฏิบัติการ
ข้อเสนอเชิงบริหาร
สรุปเป็น decision brief หรือ action brief สำหรับใช้ตัดสินใจและสื่อสารต่อกับผู้เกี่ยวข้อง
ความมั่นใจในการลงมือ
ไม่ปล่อยให้ผู้เรียนกลับไปลุยเองแบบงง ๆ แต่ช่วยจัดโครงคิด วิธีใช้ และจังหวะเริ่มต้นให้ชัด
ความมั่นใจก่อนเริ่ม
รู้ว่ากำลังแก้อะไร เห็นความคืบหน้าอย่างไร และใครพางานเดินต่อ
กำหนดโจทย์ ขอบเขต ชิ้นงาน และหลักฐานความคืบหน้าร่วมกัน เพื่อให้คุณตัดสินใจจากสิ่งที่ตรวจสอบได้
ตกลงภาพที่อยากเปลี่ยน
ทำโจทย์ ขอบเขต จุดตั้งต้น และสิ่งที่ถือว่า “ดีขึ้น” ให้ชัดร่วมกัน
ลงมือกับงานของทีมจริง
ใช้ข้อมูล กระบวนการ และข้อจำกัดที่ทีมต้องเจอจริง ไม่ใช่กรณีศึกษาที่ไกลตัว
ตรวจของที่จะนำไปใช้ต่อ
เช็กชิ้นงาน เจ้าของงาน ขั้นตอนถัดไป และวิธีติดตามผลให้พร้อมเดินต่อ
วิธีทำงาน
เหมือนช่างตัดเสื้อ: วัดตัวก่อน แล้วค่อยออกแบบสิ่งที่พอดี
01
1. Diagnose
เข้าใจบริบทก่อนสอน
สัมภาษณ์ผู้เกี่ยวข้อง ดูเป้าหมายงานจริง ข้อจำกัด เครื่องมือเดิม และความพร้อมของทีม
02
2. Design
ออกแบบหลักสูตรเฉพาะราย
เลือกหัวข้อ กิจกรรม กรณีศึกษา และ workshop ที่สัมพันธ์กับโจทย์ธุรกิจของลูกค้าโดยตรง
03
3. Build
ทำ output ระหว่างเรียน
ผู้เรียนไม่ได้แค่ฟัง แต่ลงมือสร้างแผน เครื่องมือ หรือ prototype ที่เป็นงานขององค์กรตัวเอง
04
4. Finish
สรุปเป็นงานที่ใช้ต่อได้
จัดสิ่งที่ได้ให้พร้อมใช้ พร้อมนำเสนอ หรือพร้อมส่งต่อให้ทีมที่เกี่ยวข้องรับช่วงต่อ
ตัวอย่างสิ่งที่ส่งมอบ
จบแล้วควรมีของจริงอยู่บนโต๊ะ ไม่ใช่แค่สไลด์อยู่ในอีเมล
รูปแบบ output จะขึ้นกับโจทย์ของแต่ละองค์กร แต่หลักคิดเหมือนกันคือ ต้องช่วยให้ทีมตัดสินใจง่ายขึ้น ทำงานง่ายขึ้น และขับเคลื่อนได้ต่อ
AI Use Case Portfolio สำหรับองค์กร
OKR/KPI และตัวชี้วัดที่เชื่อมกับงานจริง
Workflow ใหม่พร้อมจุดที่ควรใช้ AI หรือ Automation
Executive Brief สำหรับเสนอผู้บริหาร
Team Playbook สำหรับนำไปใช้ซ้ำ
Implementation Roadmap 30-60-90 วัน
30วัน · เริ่มทดลอง
60วัน · ปรับจากผลจริง
90วัน · สรุปและวางแผนต่อ
Digital Transformation × Kaizen
ลงทุนให้ตรงคอขวด เห็นจุดแก้ก่อนซื้อระบบเพิ่ม
ทางเริ่มต้นนี้เป็นเวิร์กช็อปปรับปรุงกระบวนการร่วมกับทีม ไม่ใช่ข้อเสนอให้ติดตั้งระบบทั้งองค์กรทันที เราตามงานหนึ่งกระบวนการตั้งแต่ต้นจนจบ เห็นเวลารอ งานซ้ำ และจุดส่งต่อ ก่อนตัดสินใจว่าจะตัดขั้นตอน ปรับวิธีทำงาน หรือใช้เครื่องมือดิจิทัลตรงไหน
ขอบเขตที่ตกลงร่วมกัน
เลือกกระบวนการ ผู้เกี่ยวข้อง ข้อมูลตั้งต้น และตัวชี้วัดก่อนเริ่ม จากนั้นทำแผนผังก่อน–หลัง จัดลำดับโอกาสแบบ Kaizen และร่างแผนทดลองเล็กที่มีเจ้าของงาน เกณฑ์วัด และจุดตัดสินใจ
คนที่ควรร่วมวง
เจ้าของกระบวนการ คนหน้างาน และหัวหน้าทีมช่วยยืนยันงานจริง; ทีม IT หรือผู้ดูแลข้อมูลร่วมประเมินเมื่อมีระบบ ข้อมูล หรือการเชื่อมต่อเกี่ยวข้อง ขอบเขต ชิ้นงาน และค่าใช้จ่ายยืนยันหลังคุยโจทย์
ตัวอย่างสถานการณ์สมมติ
จากความกังวลที่ยังไม่รู้จะเริ่มตรงไหน สู่ชิ้นงานและทางเดินที่ทีมเห็นร่วมกัน
ทั้ง 9 กรณีต่อไปนี้เป็นสถานการณ์สมมติ ไม่ใช่ผลงานลูกค้าหรือผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นแล้ว แต่ละกรณีแสดงว่าทีมอาจใช้เวิร์กช็อปเพื่อวิเคราะห์โจทย์ ใช้ AI อย่างเหมาะสม และออกแบบเอกสาร หน้าจอ หรือกระบวนการใหม่อย่างไร
Workflow ตัวเลขตั้งต้น และเป้าหมายทั้งหมดเป็นข้อมูลสมมติสำหรับอธิบายวิธีวัดผล
ตัวชี้วัดและเป้าหมายของโครงการจริงต้องกำหนดจากข้อมูลตั้งต้น ปริมาณงาน และข้อจำกัดขององค์กร
Manufacturing
โรงงานผลิต
โรงงานผลิตชิ้นส่วน
ลด defect ซ้ำด้วย A3 report ที่ทุกฝ่ายร่วมกันเขียน ไม่ใช่โยนกันไปมา
หากของเสียเกิดซ้ำในบางไลน์ผลิต แต่ฝ่ายผลิต QA และวิศวกรรมมีสมมุติฐานคนละชุด ในเวิร์กช็อป ทีมจะนำข้อมูล defect ขององค์กรไปจัดลำดับ ตั้งสมมุติฐาน ตรวจหลักฐาน และออกแบบการทดลองเล็ก ๆ ก่อนเปลี่ยน process ใหญ่
AI จะช่วยอย่างไร: ทีมอาจใช้ AI ช่วยสรุป defect log, จัดกลุ่มอาการเสีย, เสนอสมมุติฐานที่ต้องพิสูจน์ และช่วยร่าง A3 report ให้ครบ problem, root cause, countermeasure, owner
ชิ้นงานที่ทีมจะออกแบบ: defect priority, experiment plan, A3 report ฉบับใช้งานจริง และ daily quality review format
ตัวเลขสมมติ: ค่าตั้งต้นและเป้าหมายใช้สาธิตวิธีวัดผล ต้องกำหนดใหม่จากข้อมูลจริงขององค์กร
3.8% -> 2.4%ลด defect rate วัดต้นทุนของเสียเทียบก่อนและหลังทดลองแก้ไข 5 วัน -> 1 วันลดเวลาสรุปสาเหตุเบื้องต้นก่อน
3.8 %
เป้าหมาย
2.4 %
ข้อมูลและตัวเลขในภาพนี้เป็นตัวอย่างสมมติ ไม่ใช่ผลลัพธ์ของลูกค้า
ตัวอย่างเอกสาร: A3 Problem Solving
DefectScratch
LineNight shift
Cost/monthบันทึกต้นทุนจริง
Problem
รอยขีดบนชิ้นงาน Evidence
เกิดกะกลางคืนสูงกว่า Cause
แรงกด fixture ไม่นิ่ง Action
ทดลองปรับ setting 7 วัน
รอยขีดบนชิ้นงาน Evidence
เกิดกะกลางคืนสูงกว่า Cause
แรงกด fixture ไม่นิ่ง Action
ทดลองปรับ setting 7 วัน
โรงงานอาหาร / FMCG
ทำให้ทีมขาย planning และโรงงานประชุมด้วยข้อมูลชุดเดียวกัน
หากยอดสั่งซื้อเปลี่ยนเร็ว วัตถุดิบบางตัวขาด แต่ทุกฝ่ายมีไฟล์ forecast คนละเวอร์ชัน ทีมจะใช้ workshop เพื่อดู process ตั้งแต่ demand signal, stock, capacity, lead time จนถึงกติกาว่าเมื่อใดต้อง escalate และใครเป็นเจ้าของการตัดสินใจ
AI จะช่วยอย่างไร: ทีมอาจใช้ AI ช่วยสรุป forecast note, ตรวจ anomaly เบื้องต้น, สร้าง scenario ถ้ายอดขึ้นหรือลง และร่าง agenda สำหรับ S&OP meeting ให้คุยเรื่อง decision ไม่ใช่คุยเรื่องไฟล์
ชิ้นงานที่ทีมจะออกแบบ: planning rhythm, exception rule, data checklist, S&OP template และ decision log สำหรับติดตามมติ
ตัวเลขสมมติ: ค่าตั้งต้นและเป้าหมายใช้สาธิตวิธีวัดผล ต้องกำหนดใหม่จากข้อมูลจริงขององค์กร
6 ชม. -> 90 นาทีลดเวลาประชุม planning -18%ลดการเปลี่ยนแผนผลิตฉุกเฉิน 96%เป้าหมาย fulfillment ของสินค้าหลักในสถานการณ์จำลองก่อน
360 นาที
เป้าหมาย
90 นาที
ข้อมูลและตัวเลขในภาพนี้เป็นตัวอย่างสมมติ ไม่ใช่ผลลัพธ์ของลูกค้า
ตัวอย่างโปรเซส: S&OP Decision Flow
Demand change+22%
Material riskHigh
Decision due24 hr
Demand Signal
Capacity Check
Material Risk
Decision Log
โรงงานที่เริ่มใช้ AI / Automation
เปรียบเทียบ AI use case ก่อนลงทุนระบบใหญ่
หากผู้บริหารอยากใช้ AI แต่ทีมยังมี use case กระจัดกระจาย ทีมจะเปรียบเทียบคุณค่าของแต่ละเรื่องกับต้นทุนและความเสี่ยง ในเวิร์กช็อป ทีมจะรวบรวมไอเดียจากหน้างาน ให้คะแนน impact, feasibility, data readiness, risk และเลือก pilot ที่เหมาะกับ 90 วันแรก
AI จะช่วยอย่างไร: ทีมอาจใช้ AI ช่วยแปลง pain point เป็น use case, ตรวจความซ้ำซ้อนของไอเดีย, ร่าง pilot charter และสร้าง prompt/workflow ต้นแบบสำหรับงานที่เลือกทดลอง
ชิ้นงานที่ทีมจะออกแบบ: AI use case portfolio, scoring matrix, pilot charter, risk guardrail และ roadmap 30-60-90 วัน
ตัวเลขสมมติ: ค่าตั้งต้นและเป้าหมายใช้สาธิตวิธีวัดผล ต้องกำหนดใหม่จากข้อมูลจริงขององค์กร
24 use casesคัด 3 pilot เพื่อทดลองก่อน ลดความเสี่ยงลงทุนผิดก่อนซื้อระบบใหญ่ คำนวณความคุ้มค่าจากต้นทุน pilot และผลที่วัดได้จริง24แนวคิด use case
3โครงการนำร่อง
พิจารณาผลกระทบ ความเป็นไปได้ ข้อมูล และความเสี่ยง
ข้อมูลและตัวเลขในภาพนี้เป็นตัวอย่างสมมติ ไม่ใช่ผลลัพธ์ของลูกค้า
ตัวอย่างหน้าจอ: AI Use Case Portfolio
Budget guardrailกำหนดตามงบจริง
Paybackคำนวณหลังทดลอง
RiskControlled
ตรวจ defect จากภาพImpact สูงData กลาง
สรุปรายงานกะImpact กลางพร้อมทดลอง
ช่วยวางแผน PMImpact สูงต้องเตรียมข้อมูล
ดูตัวอย่างสถานการณ์เพิ่มเติม
Service Business
ธุรกิจบริการ
โรงพยาบาล / คลินิก
ลดเวลารอและทำให้ทุกสาขาเห็นปัญหาบริการด้วยภาษาเดียวกัน
หากคลินิกหลายสาขามีคนไข้บ่นเรื่องรอนาน ทีมหน้าบ้าน พยาบาล และผู้จัดการสาขาอาจอธิบายปัญหาคนละแบบ ในเวิร์กช็อป ทีมจะวาด journey ตั้งแต่จองคิว เข้าสาขา ตรวจ รับยา จ่ายเงิน จนถึง follow-up แล้วเทียบกับข้อมูลเวลารอและจุดที่ข้อมูลตกหล่นขององค์กร
AI จะช่วยอย่างไร: ทีมอาจใช้ AI ช่วยสรุปเสียงลูกค้าและ complaint เป็นกลุ่ม pain point, ช่วยร่างคำถามสัมภาษณ์คนไข้, และช่วยจัดลำดับ quick win จาก impact-effort matrix
ชิ้นงานที่ทีมจะออกแบบ: service blueprint, dashboard ตัวชี้วัดหน้าสาขา, checklist ลดงานซ้ำ และแผนปรับปรุง 30 วัน
ตัวเลขสมมติ: ค่าตั้งต้นและเป้าหมายใช้สาธิตวิธีวัดผล ต้องกำหนดใหม่จากข้อมูลจริงขององค์กร
42 -> 28 นาทีลดเวลารอเฉลี่ย 18% -> 9%ลดงานรับเรื่องซ้ำ วัดชั่วโมงงานซ้ำเทียบก่อนและหลังปรับขั้นตอนก่อน
42 นาที
เป้าหมาย
28 นาที
ข้อมูลและตัวเลขในภาพนี้เป็นตัวอย่างสมมติ ไม่ใช่ผลลัพธ์ของลูกค้า
ตัวอย่างหน้าจอ: Branch Service Pulse
Queue28 min
Repeat form9%
Top bottleneckPayment desk
28 นาทีเป้าหมายเวลารอ
9%เป้าหมายงานซ้ำ
4.2/5ความพึงพอใจ
ใช้ประชุมสาขารายสัปดาห์และติดตาม quick win
โรงแรม / Hospitality
ออกแบบบทสนทนาขายบริการเสริมที่ไม่ทำให้แขกรู้สึกถูกยัดเยียด
หากทีมหน้าเคาน์เตอร์มีบริการเสริมหลายอย่างแต่เสนอขายไม่สม่ำเสมอ บางคนอาจกลัวเสียบรรยากาศ บางคนอาจพูดเร็วเกินไปจนแขกไม่เข้าใจ ทีมจะใช้ข้อมูลประเภทแขก เหตุผลการเข้าพัก และสถานการณ์หน้าเคาน์เตอร์ มาสร้าง persona และฝึกบทสนทนาแบบ consultative selling
AI จะช่วยอย่างไร: ทีมอาจใช้ AI ช่วยสร้าง role play หลายสถานการณ์, ร่าง script ตาม persona, สรุป objection ที่เจอบ่อย และปรับภาษาพูดให้สุภาพ กระชับ เป็นธรรมชาติ
ชิ้นงานที่ทีมจะออกแบบ: upsell playbook, conversation script, objection handling sheet และ KPI รายสัปดาห์ที่ทีมใช้โค้ชกันเองได้
ตัวเลขสมมติ: ค่าตั้งต้นและเป้าหมายใช้สาธิตวิธีวัดผล ต้องกำหนดใหม่จากข้อมูลจริงขององค์กร
12% -> 18%เพิ่ม conversion บริการเสริม วัดรายได้เสริมเทียบกับต้นทุนและอัตราการตอบรับ -30%ลดเวลาสอนงานพนักงานใหม่ก่อน
12 %
เป้าหมาย
18 %
ข้อมูลและตัวเลขในภาพนี้เป็นตัวอย่างสมมติ ไม่ใช่ผลลัพธ์ของลูกค้า
ตัวอย่างเอกสาร: Guest Conversation Card
Business Guest
สัญญาณ: เช็กอินเร็ว ขอใบกำกับภาษี ถาม Wi-Fi
ประโยคเสนอ: “ถ้าต้องการพื้นที่คุยงานเงียบ ๆ วันนี้ lounge ยังมีที่ว่างครับ”
OfferBusiness lounge
TriggerEarly check-in
KPIUpsell rate
Goal: ช่วยแขกก่อนขาย
Call Center / Customer Support
เปลี่ยน complaint จำนวนมากให้เป็น insight สำหรับแก้ root cause
หากทีม support รับเรื่องทุกวัน แต่รายงานรายเดือนมีเพียงจำนวนเคสและหัวข้อกว้าง ๆ ผู้บริหารอาจไม่เห็นว่าอะไรควรแก้ก่อน ในเวิร์กช็อป ทีมจะนำ complaint ที่ลบข้อมูลส่วนบุคคลแล้วมาจัดหมวดใหม่ แยกอาการ สาเหตุ เจ้าของปัญหา และผลกระทบต่อลูกค้า
AI จะช่วยอย่างไร: ทีมอาจใช้ AI ช่วยสรุปข้อความ complaint, จับ pattern คำสำคัญ, เสนอ taxonomy เบื้องต้น และช่วยร่าง monthly improvement brief ให้ผู้บริหารอ่านง่าย
ชิ้นงานที่ทีมจะออกแบบ: complaint taxonomy, root cause board, prompt template สำหรับสรุปรายงาน และ improvement backlog รายเดือน
ตัวเลขสมมติ: ค่าตั้งต้นและเป้าหมายใช้สาธิตวิธีวัดผล ต้องกำหนดใหม่จากข้อมูลจริงขององค์กร
4 ชม. -> 45 นาทีลดเวลาสรุปรายงานรายสัปดาห์ -22%ลด complaint ซ้ำในหัวข้อเดิม +15 จุดเพิ่ม first contact resolutionก่อน
240 นาที
เป้าหมาย
45 นาที
ข้อมูลและตัวเลขในภาพนี้เป็นตัวอย่างสมมติ ไม่ใช่ผลลัพธ์ของลูกค้า
ตัวอย่างบอร์ด: Complaint Root Cause
ข้อมูลไม่ตรง
รออนุมัตินาน
สื่อสารไม่ครบ
Cases320
Repeat issue72
PriorityHigh
Owner: Operations + IT
Next action: แก้ข้อความแจ้งเตือนในระบบ
Trading & Distribution
ธุรกิจซื้อมาขายไป / ตัวแทนจำหน่าย
ผู้นำเข้าและกระจายสินค้า
ดูสินค้าแบบมีกำไรจริง ไม่ใช่มองแค่ตัวเลขยอดขาย
หากบริษัทมียอดขายหลายกลุ่มสินค้า แต่บาง SKU กินพื้นที่คลัง หมุนช้า และใช้เงินจมสูง ในห้อง workshop ทีมขาย คลังสินค้า การเงิน และจัดซื้อจะนำข้อมูลชุดเดียวกันมาดูร่วมกัน แล้วจัดกลุ่มสินค้าเป็นตัวทำกำไร ตัวดึงเงินสด ตัวสร้างปัญหา และสินค้าที่ควรถอยอย่างมีแผน
AI จะช่วยอย่างไร: ทีมอาจใช้ AI ช่วยอ่านตารางสินค้าเบื้องต้น, เสนอคำถามวิเคราะห์ margin/turnover, สรุป pattern ของ slow-moving SKU และช่วยร่าง clearance message ให้ทีมขายใช้
ชิ้นงานที่ทีมจะออกแบบ: product portfolio matrix, stock policy, clearance plan, reorder rule และ decision brief สำหรับผู้บริหาร
ตัวเลขสมมติ: ค่าตั้งต้นและเป้าหมายใช้สาธิตวิธีวัดผล ต้องกำหนดใหม่จากข้อมูลจริงขององค์กร
วัดเงินจมในสต็อกก่อนและหลังปรับแผนสินค้า 120 -> 45 วันลดวันถือ stock กลุ่ม Clear +4.5%เพิ่ม gross margin จากสินค้าที่ควรดันก่อน
120 วัน
เป้าหมาย
45 วัน
ข้อมูลและตัวเลขในภาพนี้เป็นตัวอย่างสมมติ ไม่ใช่ผลลัพธ์ของลูกค้า
ตัวอย่างเอกสาร: SKU Decision Matrix
Slow SKU86 รายการ
Cash tiedคำนวณจากสต็อกจริง
Clear target45 days
Grow
กำไรดี หมุนเร็ว Protect
กำไรดี หมุนช้า Push
กำไรต่ำ หมุนเร็ว Clear
กำไรต่ำ หมุนช้า
กำไรดี หมุนเร็ว Protect
กำไรดี หมุนช้า Push
กำไรต่ำ หมุนเร็ว Clear
กำไรต่ำ หมุนช้า
ค้าปลีกหลายช่องทาง
จัดบทบาทหน้าร้าน Marketplace TikTok และตัวแทนให้ไม่แย่งกันเอง
หากแต่ละช่องทางเร่งยอดของตัวเอง โปรโมชั่นชนกัน และทีมไม่รู้ว่าลูกค้ากลุ่มไหนควรไปช่องทางไหน ทีมจะเริ่มเวิร์กช็อปด้วยการ map customer segment, channel role, margin และพฤติกรรมซื้อซ้ำ ก่อนออกแบบจังหวะโปรโมชันและ weekly sales review ใหม่
AI จะช่วยอย่างไร: ทีมอาจใช้ AI ช่วยสรุปรีวิวลูกค้า, แยกคำถามที่พบบ่อยตามช่องทาง, ร่าง content angle สำหรับแต่ละ segment และช่วยเตรียม template ประชุมยอดขายรายสัปดาห์
ชิ้นงานที่ทีมจะออกแบบ: channel role map, promotion calendar, customer segment brief, review template และ rule ว่าช่องทางไหนควรขายอะไร
ตัวเลขสมมติ: ค่าตั้งต้นและเป้าหมายใช้สาธิตวิธีวัดผล ต้องกำหนดใหม่จากข้อมูลจริงขององค์กร
+12%เพิ่มยอดขายช่องทางออนไลน์รวม -25%ลดโปรโมชันชนกันเอง +9%เพิ่ม repeat order จากลูกค้าเดิมTikTokสร้างการรับรู้Marketplaceเทียบและเลือกซื้อLine / Dealerดูแลการซื้อซ้ำ
ข้อมูลและตัวเลขในภาพนี้เป็นตัวอย่างสมมติ ไม่ใช่ผลลัพธ์ของลูกค้า
ตัวอย่างโปรเซส: Omnichannel Flow
SegmentRepair shop
OfferBundle
OwnerDealer team
Awareness
TikTok Compare
Marketplace Repeat
Line / Dealer Review
Weekly Sales
TikTok Compare
Marketplace Repeat
Line / Dealer Review
Weekly Sales
B2B Sales / Dealer Network
ทำ account plan ให้ทีมขายรู้ว่าลูกค้ารายไหนควรดูแลแบบไหน
หากลูกค้าร้านค้าเดิมบางรายซื้อถี่น้อยลง หรือถูกคู่แข่งดึงไป แต่ทีมขายยังใช้วิธีเยี่ยมแบบเท่ากันทุกคน ใน workshop ทีมจะสร้าง dealer health score จากยอดซื้อ ความถี่ซื้อ ประเภทสินค้า ปัญหาค้างคา และโอกาสเติบโต แล้วเปลี่ยนเป็นแผน follow-up รายบัญชี
AI จะช่วยอย่างไร: ทีมอาจใช้ AI ช่วยสรุปประวัติลูกค้าจาก note การขาย, สร้าง next-best-action เบื้องต้น, ร่างข้อความ follow-up และช่วยจัดกลุ่มลูกค้าตามสัญญาณเสี่ยง
ชิ้นงานที่ทีมจะออกแบบ: dealer health score, account plan, pipeline review board และ follow-up cadence สำหรับทีมขาย
ตัวเลขสมมติ: ค่าตั้งต้นและเป้าหมายใช้สาธิตวิธีวัดผล ต้องกำหนดใหม่จากข้อมูลจริงขององค์กร
35 รายพบลูกค้าเสี่ยงหลุดก่อนยอดหาย +8%ฟื้นยอดซื้อจาก dealer กลุ่ม Watch list 2 วัน -> 3 ชม.ลดเวลาทำ account review35รายที่พบสัญญาณเสี่ยง
ตรวจข้อมูลการซื้อจัดกลุ่มและวางแผนติดตามเป็นรายบัญชี
ข้อมูลและตัวเลขในภาพนี้เป็นตัวอย่างสมมติ ไม่ใช่ผลลัพธ์ของลูกค้า
ตัวอย่างหน้าจอ: Dealer Health Score
78
Watch list: ซื้อถี่ลดลง 3 เดือน
โทรเช็ก stock
เสนอ bundle margin สูง
นัดรีวิวเดือนหน้า
Last order41 days
Basket-18%
RiskMedium
เหมาะกับใคร
ความสบายใจที่ผู้เกี่ยวข้องแต่ละคนควรได้จากโครงการเดียวกัน
ผู้บริหาร: เห็นทิศทาง ความเสี่ยง และสิ่งที่ต้องตัดสินใจได้ชัดขึ้น
HR / L&D: มั่นใจว่าโปรแกรมเชื่อมกับงานและอธิบายคุณค่าต่อผู้บริหารได้
หัวหน้าทีม: รู้ว่าจะเริ่มตรงไหน ใครรับผิดชอบ และติดตามงานอย่างไร
ทีมปฏิบัติการ: ได้เครื่องมือที่ทำให้งานง่ายขึ้น และเห็นว่าความเปลี่ยนแปลงเกี่ยวกับตัวเองอย่างไร
งบประมาณเบื้องต้น
หนึ่งหลักสูตรต่อรุ่น · อบรมภาษาไทยในวันทำงาน ณ สถานที่ขององค์กร
พัฒนาคนและการทำงานร่วมกัน
การสื่อสาร · จิตวิทยาองค์กร · Resilience Leadership
39,000 บาท / รุ่น
1 วัน / 6 ชั่วโมง: 39,000 บาท · 2 วัน / 12 ชั่วโมง: 75,000 บาท · ไม่เกิน 25 คน
ขอข้อเสนอสำหรับทีมคุณ →พัฒนาระบบบริหารและกระบวนการ
BSC / KPI / OKR · Digital Transformation × Kaizen
49,000 บาท / รุ่น
1 วัน / 6 ชั่วโมง: 49,000 บาท · 2 วัน / 12 ชั่วโมง: 95,000 บาท · ไม่เกิน 20 คน
ขอข้อเสนอสำหรับทีมคุณ →ออกแบบการใช้ AI กับงานจริง
AI Agent · AI Automation · Hermes Agent
59,000 บาท / รุ่น
1 วัน / 6 ชั่วโมง: 59,000 บาท · 2 วัน / 12 ชั่วโมง: 115,000 บาท · ไม่เกิน 15 คน
ขอข้อเสนอสำหรับทีมคุณ →- สิ่งที่รวม
- วิทยากร เอกสารดิจิทัล แม่แบบ และการทบทวนชิ้นงานในเวลาอบรม
- สิ่งที่ได้กลับไป
- ชิ้นงานและแผนทดลองหรือแผนฝึกสำหรับทีมใช้ต่อ ตามขอบเขตของหลักสูตร
- หลังอบรม
- ไม่รวมบริการติดตามหลังอบรมหรือการติดตั้งระบบ production งานเพิ่มเติมตกลงขอบเขตแยกกัน
- VAT และราคาสุทธิ
- VAT หากมี และค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมแยกประเมิน แจ้งยอดในใบเสนอราคาก่อนตกลง
เตรียมโจทย์และเรียน 1 หรือ 2 วันต่างกันอย่างไร?
คุยเตรียมโจทย์ออนไลน์หนึ่งครั้งไม่เกิน 45 นาที ปรับกิจกรรมจากหลักสูตรเดิมสำหรับหนึ่งโจทย์หลัก วิทยากร การประสานงาน เอกสารดิจิทัล แม่แบบ และการทบทวนชิ้นงานในเวลาอบรม
กลุ่ม AI รวมผู้ช่วยเวิร์กช็อปหนึ่งคน
1 วัน: เรียนแนวทาง ฝึก และร่างชิ้นงาน · 2 วัน: ลงลึกกับโจทย์ทีม รับข้อเสนอแนะ และปรับชิ้นงานในหลักสูตรเดียว
ค่าใช้จ่ายใดต้องประเมินเพิ่มเติม?
แยกประเมินค่าสถานที่ อาหาร เดินทาง ที่พัก VAT หากมี ซอฟต์แวร์ ภาษาอังกฤษ วันหยุด ผู้เรียนเกินจำนวน และการออกแบบหลักสูตรใหม่ทั้งหมด แจ้งยอดในใบเสนอราคาก่อนตกลง
ถ้าต้องการที่ปรึกษาหรือให้ช่วยทำต่อหลังอบรม?
ไม่รวมการติดตั้งระบบ production หรือบริการติดตามหลังอบรม แผนทดลองและแผนฝึกเป็นชิ้นงานสำหรับทีมใช้ต่อ
งานที่ปรึกษาการเปลี่ยนแปลงองค์กร AI Adoption และงานปรับกระบวนการเฉพาะองค์กร ประเมินตามขอบเขตงาน
ราคาประเมินตามขอบเขตข้างต้น ราคาสุทธิและทีมผู้สอนยืนยันในข้อเสนอก่อนตกลง
เริ่มจากโจทย์ของคุณ
การคุยครั้งแรกมีไว้ช่วยทำให้โจทย์ชัดขึ้น
ไม่ต้องเลือกหลักสูตร ไม่ต้องรู้งบประมาณ และไม่มีแรงกดดันให้ตัดสินใจทันที เพียงเล่าว่าทีมกำลังติดอะไรผ่านฟอร์มกลาง เราจะช่วยกันมองทางเริ่มต้นที่เหมาะสม
1เล่าโจทย์
2นัดคุยสั้น ๆ
3รับแนวทางเริ่มต้น
ข้อมูลใช้เพื่อติดต่อกลับเรื่องโจทย์นี้เท่านั้น และการส่งแบบฟอร์มยังไม่มีข้อผูกมัดใด ๆ
เล่าโจทย์ธุรกิจของคุณ →
ใช้แบบฟอร์มกลางของ ThinkToFinish เพื่อให้ทีมได้รับบริบทครบถ้วนและติดต่อกลับได้เร็วขึ้น