คลังข้อมูลเดียวสำหรับโฆษณา ออเดอร์ และ CRM
พร้อม AI analyst ที่ตอบด้วยตัวเลข
ธุรกิจส่วนใหญ่มีข้อมูลแต่ไม่มีภาพรวม: โฆษณาอยู่ใน dashboard หนึ่ง ออเดอร์อยู่อีกที่ CRM อยู่อีกที่ แต่ละแหล่งบอกเรื่องราวคนละแบบ เรารวมทุกอย่างไว้ในฐานข้อมูลเดียว ทำให้ตัวเลขตรงกัน และมอบ analyst ให้คุณ ทั้งที่เป็นมนุษย์และ AI ที่ตอบคำถามด้วย SQL ไม่ใช่ความเห็นส่วนตัว
สิ่งที่เราเชื่อมต่อ
Meta Ads, Google Ads, TikTok Ads และ TikTok Shop, LINE OA, Shopify, WooCommerce และร้านค้าแบบกำหนดเอง, amoCRM, KeyCRM, HubSpot และ Google Sheets, GA4 และ PostHog, แชนแนลสั่งซื้อใน Telegram, มาร์เก็ตเพลส และ ERP ของคุณเพื่อต้นทุนสินค้าที่แท้จริง แต่ละแหล่งข้อมูลจะมีเลเยอร์ดิบของตัวเองและซิงค์รายวันพร้อม backfill เพื่อไม่ให้ประวัติข้อมูลสูญหาย
สิ่งที่คุณจะได้รับ
สมุดบัญชีออเดอร์เดียว ที่ตรงกับบัญชีธนาคารของคุณ ไม่ใช่ตรงกับ attribution ของแพลตฟอร์ม ในโปรเจกต์หนึ่งเราสร้างประวัติทั้งหมดของแชนแนลขายขึ้นใหม่จากแชท Telegram: 571 ออเดอร์ แปลงได้ครบ 571 จาก 571 และพบว่าแพลตฟอร์มวิเคราะห์เห็นการซื้อจริงเพียงประมาณ 15%
Dashboard ที่พูดภาษาเงิน งบโฆษณา รายได้ ROAS, CAC, LTV, retention, รอบการซื้อซ้ำ, เศรษฐศาสตร์ของสินค้าและบันเดิล การวิเคราะห์ market-basket จาก 568 ออเดอร์ครั้งหนึ่งพบว่าตะกร้าขนาดครอบครัวคิดเป็น 36% ของออเดอร์และ 48% ของรายได้ ซึ่งเปลี่ยนกลยุทธ์บันเดิลทั้งหมด
AI analyst ใน Telegram “สามเมืองอันดับต้นตามรายได้เดือนที่แล้ว”, “แคมเปญไหนที่นำมาซึ่งลูกค้าซื้อซ้ำ”, “มาร์จิ้นตามกลุ่มสินค้าพร้อมต้นทุนจริง” ตอบด้วยตัวเลขจากมาร์ท พร้อมแสดง SQL ที่ใช้
การมอนิเตอร์ โฆษณาและราคาคู่แข่ง รายการสินค้าในมาร์เก็ตเพลส การตัดราคาจากดิสทริบิวเตอร์ (ตรวจจับได้ 184 จาก 218 เหตุการณ์ โดยไม่มีการแจ้งเตือนผิดพลาดเลยในการติดตั้งครั้งหนึ่ง) รีวิว และเทรนด์การค้นหา การแจ้งเตือนส่งเข้า Telegram
Unit economics และงานวิจัย โมเดล CAC, LTV, churn และ payback บนข้อมูลจริงของคุณ การประเมินขนาดตลาดและวิเคราะห์คู่แข่งที่ดำเนินการโดย research agent และตรวจสอบโดยมนุษย์ เราเคยทำสิ่งนี้ให้แอปเทรดดิ้ง แบรนด์ผลิตภัณฑ์เสริมอาหาร และแผนธุรกิจเซิร์ฟเวอร์เกมที่อ้างอิง 113 แหล่งข้อมูล
ขั้นตอนการทำงาน
- ตรวจสอบ มีอะไรอยู่แล้ว ติดตามอะไรอยู่ อะไรผิดพลาด ใช้เวลาหนึ่งสัปดาห์
- ออกแบบโมเดล ธุรกิจต้องตอบคำถามอะไรบ้าง มาร์ทจะถูกออกแบบจากคำถามเหล่านั้น ไม่ใช่จากแหล่งข้อมูลที่มีอยู่
- ตัวเชื่อมต่อและซิงค์ เลเยอร์ดิบ งานรายวัน backfill และการตรวจสอบความถูกต้อง
- Dashboard และการแจ้งเตือน สร้างร่วมกับคนที่จะใช้งานจริง
- AI analyst และ monitoring สิทธิ์แบบอ่านอย่างเดียว SQL ที่มีการ์ดป้องกัน ทดสอบกับคำถามที่บันทึกไว้ก่อนเปิดใช้งานจริง
Stack
PostgreSQL 16, Python, FastAPI, APScheduler, platform API, มาร์ท SQL แบบ dbt-style, Metabase หรือแผง Next.js แบบกำหนดเอง, PostHog, GA4, Claude, Telegram Bot API, Docker, สำรองข้อมูลรายวัน
แพ็กเกจและราคา
ค้นหาว่าระบบวิเคราะห์ของคุณเห็นอะไรจริงๆ และพลาดอะไรไปบ้าง พร้อมรายการแก้ไข
- ตรวจสอบ Pixel, GA4, CAPI, UTM
- กระทบยอดออเดอร์กับตัวเลขของแพลตฟอร์ม
- รายการแก้ไขให้ทีมพัฒนาของคุณหรือเรา
- Dashboard แสดงจุดที่ขาดหาย
ฐานข้อมูลเดียวสำหรับโฆษณา ออเดอร์ CRM และ event บนเว็บไซต์ พร้อม dashboard ที่ตัวเลขตรงกัน
- ตัวเชื่อมต่อ: Meta, Google, TikTok, Shopify, WooCommerce, CRM, GA4, PostHog
- ซิงค์ข้อมูลรายวันพร้อม backfill
- Mart: ออเดอร์, งบโฆษณา, cohort, สินค้า
- Dashboard: ROAS, CAC, LTV, retention
- แจ้งเตือนเข้า Telegram
- เอกสารประกอบและการส่งมอบ
ถามคำถามใน Telegram ได้คำตอบเป็นตัวเลข บวกการมอนิเตอร์คู่แข่ง ราคา และดิสทริบิวเตอร์
- ทุกอย่างในแพ็กเกจคลังข้อมูล
- AI analyst พร้อม SQL แบบอ่านอย่างเดียวที่มีการ์ดป้องกัน
- ตัวรวบรวมโฆษณา ราคา และรีวิวของคู่แข่ง
- แจ้งเตือนการตัดราคาและความผิดปกติ
- วิเคราะห์ market-basket และกลุ่มลูกค้า
- รีวิวรายเดือนกับนักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์
ราคาที่แสดงเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับขอบเขตงานทั่วไป ตัวเลขที่แน่นอนจะมาพร้อมแผนงานเป็นลายลักษณ์อักษรหลังคุยกัน 30 นาที และจะไม่เปลี่ยนแปลงอีกเมื่อตกลงกันแล้ว
โครงสร้าง เอกสาร และการทดสอบมาพร้อมทุกงาน นักพัฒนาคนไหนหรือคนที่มีผู้ช่วย AI ก็ทำต่อได้โดยไม่ต้องมีเรา หากต้องการให้ทีมเราดูแลการแก้ไขต่อ: ซัพพอร์ตและพัฒนาต่อเริ่มที่ $500 ต่อเดือน
FAQ
AI analyst จะหลอนตัวเลขได้หรือไม่?
มันรัน SQL แบบอ่านอย่างเดียวบนมาร์ทข้อมูลที่เตรียมไว้แล้วเท่านั้น ครั้งละหนึ่ง query พร้อมจำกัดจำนวนแถวและเวลา และมันแสดง query ที่รันให้เห็นด้วย เราตรวจสอบ SQL guard ของเราเองและปิดช่องโหว่แปดจุดก่อนนำไปใช้กับข้อมูลจริง คำตอบจะดีได้แค่ไหนก็ขึ้นอยู่กับมาร์ท นี่คือเหตุผลที่เราสร้างมาร์ทก่อนเสมอ
ใช้เครื่องมืออะไรบ้าง?
PostgreSQL เป็น warehouse, ตัวเชื่อมต่อ Python กับ API ของแต่ละแพลตฟอร์ม, มาร์ทแบบ dbt-style, dashboard ในเครื่องมือที่คุณเลือก (Metabase, Looker Studio, แผง Next.js แบบกำหนดเอง), PostHog หรือ GA4 สำหรับ event บนเว็บไซต์, Claude สำหรับ analyst
ธุรกิจเราเล็ก จะเกินความจำเป็นไปไหม?
เริ่มจาก tracking audit ก่อน สำหรับร้านที่มีออเดอร์ไม่กี่ร้อยต่อเดือน แค่ audit ก็มักจะคุ้มค่าในตัวเองจากการเจอออเดอร์ที่แพลตฟอร์มมองไม่เห็น