ภาพรวมโปรเจกต์
เบื้องหลัง MAYA OS

สถานะโปรเจกต์

Evolving Prototype

ปัญหาทางธุรกิจ

องค์กรมีข้อมูลการตลาด การขาย และ CRM อยู่แล้ว แต่ข้อมูลกระจายอยู่หลายระบบและวัดผลด้วยตัวชี้วัดที่ไม่ตรงกัน การประชุมจึงจบลงด้วยความเห็นมากกว่าข้อสรุปที่ตรวจสอบได้

ทำไมปัญหานี้จึงสำคัญ

เมื่อไม่ทราบว่ารายได้รั่วไหลที่ขั้นตอนใด การเพิ่มงบโฆษณาจะกลายเป็นคำตอบเริ่มต้น และปัญหาเดิมจะถูกขยายให้ใหญ่ขึ้นแทนที่จะถูกแก้

เหมาะสำหรับใคร

เหมาะสำหรับผู้บริหาร เจ้าของธุรกิจ และทีม Marketing, Sales, CRM หรือ Data ที่ต้องการมองเห็นปัญหาของธุรกิจอย่างเป็นระบบ ก่อนกำหนดแนวทางแก้ไขและลำดับสิ่งที่ควรดำเนินการ

วัตถุประสงค์ของโปรเจกต์

สร้างกรอบการทำงานที่บังคับให้เกิดการวินิจฉัยก่อนเสนอวิธีแก้ โดยให้ AI ช่วยวิเคราะห์และตั้งสมมุติฐาน แต่ให้มนุษย์เป็นผู้ตัดสินใจ

บทบาทของชนิกานต์

ออกแบบกรอบการทำงานทั้งห้าขั้น กำหนดโครงสร้างคำถามเชิงวินิจฉัย ออกแบบจุดตรวจทานของมนุษย์ และทดสอบกับชุดข้อมูลสมมุติที่สร้างขึ้นเอง

เครื่องมือและเทคโนโลยี

• Large language model สำหรับการวิเคราะห์และร่างข้อเสนอ
• Google Sheets สำหรับชุดข้อมูลสมมุติ
• เทมเพลตโครงสร้าง Prompt ที่ออกแบบเอง
• เอกสารบันทึกการตรวจทาน

ภาพรวม Workflow

ขั้นตอนการทำงาน

1. Collect & Connect Data — รวบรวมข้อมูลที่มีและปรับให้อยู่ในภาษาการวัดผลเดียวกัน
2. AI Analysis — หาความสัมพันธ์ ความผิดปกติ และสมมุติฐานที่ควรตรวจสอบ
3. Human Review — ตรวจทานสมมุติฐานกับบริบทจริงและตัดข้อที่ไม่เกี่ยวข้องออก
4. Action Plan — แปลงข้อสรุปเป็นลำดับความสำคัญ เจ้าภาพ และตัวชี้วัด
5. Review Rhythm — กำหนดจังหวะทบทวนให้การตัดสินใจต่อเนื่อง

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

• รายงานการวินิจฉัยที่ระบุขั้นตอนที่รายได้รั่วไหล
• ชุดสมมุติฐานที่จัดลำดับตามผลกระทบ
• แผนลำดับความสำคัญพร้อมเจ้าภาพ

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้

ขั้นตอนตรวจสอบโดยผู้รับผิดชอบ

AI ไม่สรุปผลด้วยตัวเอง ทุกสมมุติฐานต้องผ่านการตรวจทานของมนุษย์ในขั้นที่สาม โดยผู้ตรวจทานต้องระบุเหตุผลที่รับหรือปฏิเสธแต่ละข้อ และบันทึกไว้ให้ตรวจสอบย้อนหลังได้

การใช้ AI อย่างรับผิดชอบและขอบเขตข้อมูล

• ใช้ข้อมูลสาธารณะ ข้อมูลตัวอย่าง หรือข้อมูลสังเคราะห์
• ไม่ควรใส่ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลส่วนบุคคล หรือข้อมูลลับใน Public Demo
• ผลลัพธ์จาก AI ต้องได้รับการตรวจสอบก่อนนำไปใช้
• โปรเจกต์นี้เป็นการสาธิตแนวทาง ไม่ใช่ระบบองค์กรที่ทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบ

ข้อจำกัดในปัจจุบัน

• ยังไม่มีการใช้งานกับลูกค้าที่ชำระเงิน
• ทดสอบกับชุดข้อมูลสมมุติเท่านั้น ยังไม่ผ่านการทดสอบกับข้อมูลขนาดใหญ่
• ไม่มีการเชื่อมต่อระบบอัตโนมัติกับ CRM หรือแพลตฟอร์มโฆษณา
• คุณภาพผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับคุณภาพข้อมูลที่นำเข้า

ขั้นตอนการพัฒนาต่อไป

จัดทำเทมเพลตการวินิจฉัยให้ใช้ซ้ำได้ และทดสอบกรอบการทำงานในรอบทดลองแบบกลุ่มเล็กด้วยข้อมูลสมมุติ

แนวทางของชนิกานต์

ชนิกานต์ กาญจนสาลี

นักกลยุทธ์ธุรกิจแบบ AI Native และถนัดด้าน Commercial Growth

มีประสบการณ์บริหารงานข้ามสายงานทั้ง Commercial Growth, Marketing, Sales, CRM, Data และ Operations

โปรเจกต์ที่เกี่ยวข้อง

สำรวจต่อ

• โปรเจกต์ AI ทั้งหมด
• MAYA OS
• แนวคิดและความเชี่ยวชาญ