Our Service
1.Channel Planning
วิเคราะห์ช่องทางขาย และกำหนดกลยุทธ์การเข้าสู่ตลาด
2.Sales Strategy & Execution
วางกลยุทธ์ยอดขาย โปรโมชัน และกิจกรรมตลาดในแต่ละช่องทาง
3.Distribution Management
บริหารจัดการการกระจายสินค้าให้ครอบคลุมทุกภูมิภาค
4.Overseas Expansion
จัดหาพันธมิตร Distributor และนำแบรนด์ไทยสู่ตลาดต่างประเทศ
(เช่น จีน, อินโดนีเซีย)
Data & AI for Growth
เปลี่ยนข้อมูลลูกค้าให้เป็นยอดขาย
รวบรวมข้อมูลลูกค้าจากทุกช่องทาง วิเคราะห์ แบ่งกลุ่ม และคาดการณ์พฤติกรรมการซื้อ เพื่อให้ทุกแคมเปญยิงตรงคน และสร้างยอดขายซ้ำได้จริง Subpayanunt ไม ่ได้ทำแค่ Dashboard แต่ช่วยตีความว่าเกิดอะไรขึ้น และแนะนำว่าควรทำอะไรต่อ
.png)
Collect
Segment
Understand
Predict
Activate
01 Collect
Single Customer View
รวมข้อมูลลูกค้าจาก LINE OA, เว็บไซต์, POS, Marketplace และ CRM ให้เห็นลูกค้าคนเดียวกันในมุมเดียว รู้ว่าใครซื้อ ซื้ออะไร ซื้อบ่อยแค่ไหน และมูลค่าเท่าไร
02 Segment
Segmentation & RFM
แบ่งกลุ่มลูกค้าจากพฤติกรรมจริง เช่น VIP, Loyal, New, At Risk, Sleeping และ High Potential เพื่อทำ CRM, LINE Broadcast และโปรโมชันเฉพาะกลุ่ม แทนการยิงหาทุกคน
03 Understand
BI & Performance Dashboard
รวม Sales, Ads, Marketplace, CRM และ Product ไว้ใน Dashboard เดียว เห็น Revenue, GMV, CAC, ROAS, Repeat Rate และ CLV พร้อมตีความว่าเกิดอะไรขึ้น และควรทำอะไรต่อ
04 Insight
Customer & Product Insight
หาว่าลูกค้ากลุ่มไหนซื้ออะไรคู่กัน SKU ไหนดึงลูกค้าใหม่ SKU ไหนสร้างการซื้อซ้ำ และโปรโมชันแบบไหนทำกำไรจริง ต่อยอดสู่การพัฒนาสินค้า แคมเปญ ราคา และ Cross-sell
05 Predict & Activate
Predictive Data & AI Activation
สร้างโมเดล Churn Prediction, Repurchase Prediction, Customer Scoring และ Next Best Offer แล้วเชื่อมกลับไปทำ Marketing Automation เปลี่ยน Data เป็น Prediction, Action และ Revenue
เริ่มต้นด้วย
Data Health Check
ยังไม่แน่ใจว่าควรเริ่มตรงไหน? ให้ทีม Subpayanunt ช่วยตรวจว่าข้อมูลลูกค้าของคุณอยู่ที่ไหน ใช้งานได้แค่ไหน และควรเริ่มจากบริการใดก่อน
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Data & AI
Q : Single Customer View คืออะไร?
A : Single Customer View คือการรวมข้อมูลลูกค้าจากทุกช่องทาง เช่น LINE OA, เว็บไซต์, POS, Marketplace และ CRM ให้เป็นโปรไฟล์เดียวต่อลูกค้าหนึ่งคน ทำให้รู้ว่าใครซื้อ ซื้ออะไร ซื้อบ่อยแค่ไหน และมีมูลค่าเท่าไร แทนที่จะเห็นข้อมูลแยกกันคนละระบบ
Q : RFM Analysis คืออะไร และช่วยธุรกิจอย่างไร?
A : RFM คือการแบ่งกลุ่มลูกค้าจาก 3 มิติ ได้แก่ Recency (ซื้อล่าสุดเมื่อไร), Frequency (ซื้อบ่อยแค่ไหน) และ Monetary (ใช้จ่ายเท่าไร) ช่วยแยกลูกค้า VIP ลูกค้าประจำ และลูกค้าที่เสี่ยงหาย เพื่อส่งโปรโมชันให้ตรงกลุ่ม แทนการยิงหาทุกคน
Q : ธุรกิจ SME ที่ข้อมูลลูกค้ายังไม่เป็นระบบ เริ่มได้ไหม?
A : เริ่มได้ ธุรกิจส่วนใหญ่มีข้อมูลกระจายอยู่ใน LINE OA, Marketplace หรือไฟล์ Excel อยู่แล้ว ทีม Subpayanunt จะเริ่มจาก Data Health Check เพื่อตรวจว่าข้อมูลอยู่ที่ไหน ใช้งานได้แค่ไหน และควรรวมอะไรก่อน โดยไม่ต้องเปลี่ยนระบบทั้งหมดตั้งแต่แรก
Q : Dashboard ของ Subpayanunt ต่างจาก Dashboard ทั่วไปอย่างไร?
A : เราไม่ได้ทำแค่กราฟรวมตัวเลข แต่ช่วยตีความว่ายอดขาย ลูกค้า และโฆษณาเปลี่ยนไปเพราะอะไร พร้อมแนะนำว่าควรทำแคมเปญ โปรโมชัน หรือปรับสินค้าอย่างไรต่อ และเชื่อมกับความเข้าใจช่องทางขาย MT/TT และ Marketplace ที่ทีมดูแลอยู่
Q : ต้องมีข้อมูลมากแค่ไหน ถึงจะทำ Predictive Analytics หรือ AI ได้?
A : ขึ้นอยู่กับจำนวนลูกค้าและประวัติการซื้อย้อนหลัง โดยทั่วไปควรรวมข้อมูลลูกค้าเป็น Single Customer View ก่อน ทีมงานจะประเมินความพร้อมของข้อมูลก่อนเริ่มสร้างโมเดล เช่น Churn Prediction, Repurchase Prediction หรือ Next Best Offer