แผนการพัฒนา

แผนการพัฒนาแบ่งเป็น 3 Phase โดยเริ่มจากทีม Admin ก่อน (เพราะมี Impact สูงสุด) แล้วค่อยขยายไปทีมอื่นๆ

Timeline Overview

Phase 1: เริ่มใช้งาน (1 เดือน)

ตั้งระบบพื้นฐาน + ทีม Admin ให้ใช้งานได้จริง

Phase 2: ขยาย (1 เดือน)

เพิ่มทีมการตลาด และสรุปรายงานบริหาร

Phase 3: สมบูรณ์ (1 เดือน)

Dashboard ผู้บริหาร และปรับปรุงประสิทธิภาพ

Phase 1: เริ่มใช้งาน - ทีม Admin

เดือน 1: ตั้งระบบพื้นฐานและช่วยทีม Admin ตอบลูกค้า

Week 1: ตั้งค่าระบบพื้นฐาน

ติดตั้งระบบ AI ติดตั้งระบบ AI (OpenWebUI) บนเซิร์ฟเวอร์ ตั้งค่าผู้ใช้ และเชื่อมต่อ AI (GPT-4/Claude)

ติดตั้ง Chatwoot ติดตั้ง Chatwoot, เชื่อมต่อ LINE OA หลายแบรนด์, สร้างกล่องขาเข้าสำหรับทีม Admin

ตั้งค่าฐานข้อมูล
ฐานข้อมูล (PostgreSQL) สำหรับข้อมูลโครงสร้าง, ฐานข้อมูลค้นหาเอกสาร (Vector DB) สำหรับฐานความรู้

เชื่อมต่อระบบจัดการลูกค้า
เชื่อมต่อระบบ CRM เพื่อดึงข้อมูลลูกค้า (ถ้ามีระบบ CRM อยู่แล้ว)

Week 2: สร้างระบบเชื่อมต่อข้อมูล

ระบบเชื่อมต่อ CRM
สร้างระบบเชื่อมต่อข้อมูล (MCP Server) สำหรับเข้าถึงข้อมูล CRM: ดึงข้อมูลลูกค้า, ข้อมูลบัญชี, ประวัติการสนทนา

ระบบเชื่อมต่อ Chatwoot
สร้างระบบเชื่อมต่อข้อมูล (MCP Server) สำหรับ Chatwoot: ดึงบริบทการสนทนา, ค้นหาบทสนทนา

ระบบค้นหาจากเอกสาร
ระบบค้นหาจากเอกสาร (RAG) สำหรับค้นหา FAQ และฐานความรู้: ค้นหา FAQ, ค้นหาข้อมูลจากฐานความรู้

เชื่อมต่อกับระบบ AI
ตั้งค่าระบบ AI (OpenWebUI) ให้ใช้ระบบเชื่อมต่อข้อมูล (MCP Servers), ทดสอบการเรียกใช้งาน

Week 3: อบรมและทดสอบ

สร้างฐานความรู้
รวบรวม FAQ, Best Practices, ตัวอย่างคำตอบที่ดี → จัดเก็บในฐานข้อมูลค้นหาเอกสาร (Vector DB)

อบรมทีม Admin
สอนวิธีการใช้ Chatwoot + ระบบ AI, ขั้นตอนการตอบลูกค้า, วิธีปฏิบัติที่ดี

ขั้นตอนการทดสอบ
Trial Run กับทีม Admin กลุ่มเล็ก (5-10 คน), เก็บ Feedback, ปรับปรุง

Week 4: Launch

Production Launch
เปิดให้ทีม Admin ทั้งหมดใช้งาน, Monitor Performance

ติดตามและปรับปรุง
ติดตาม Usage, Accuracy, Time Saved, ปรับ Prompts และ Knowledge Base

ผลลัพธ์ Phase 1:

ทีม Admin เริ่มใช้ Chatwoot + OpenWebUI
ลดเวลาในการตอบลูกค้า 50-70%
AI Accuracy ~80% (คำตอบที่ใช้ได้โดยไม่ต้องแก้)
ระบบพื้นฐานทำงานได้

Phase 2: ขยายไปทีมอื่นๆ

เดือน 2: เพิ่มทีมการตลาด และสรุปรายงานบริหาร

Week 1: ทีมการตลาด

ระบบเชื่อมต่อแพลตฟอร์มโฆษณา
เชื่อมต่อ Facebook Ads, Google Ads → ดึงข้อมูลผลแคมเปญ, งบที่ใช้, จำนวนคนที่ทำตามที่ต้องการ (conversions)

เครื่องมือวิเคราะห์แคมเปญ
เครื่องมือ AI สำหรับวิเคราะห์ผลลัพธ์, แนะนำการปรับปรุง, สร้างไอเดียเนื้อหา

อบรมทีมการตลาด
สอนการใช้ระบบ AI สำหรับวิเคราะห์แคมเปญ, สร้างเนื้อหา

Week 2: สรุปรายงานบริหาร

ระบบเชื่อมต่อข้อมูลวิเคราะห์
เชื่อมต่อกับฐานข้อมูลและระบบอื่นๆ → รวมข้อมูล, คำนวณ KPI, คำนวณงบประมาณ

เครื่องมือสร้างรายงาน
เครื่องมือ AI สำหรับสร้างรายงาน, สรุป KPI, วิเคราะห์แนวโน้ม

อบรมทีมบริหาร (การอ่านรายงาน/แผงควบคุม)
สอนการสร้างรายงานอัตโนมัติ, วิเคราะห์แนวโน้ม

ผลลัพธ์ Phase 2:

ทีมการตลาดใช้ AI วิเคราะห์แคมเปญ
ชุดรายงานบริหารทำงานอัตโนมัติ
AI Accuracy ~85%
ประหยัดเวลาเพิ่มขึ้น

Phase 3: สมบูรณ์

เดือน 3: แผงควบคุมสำหรับทีมบริหาร และการปรับปรุง

Week 1: ทีมบริหาร Dashboard

แผงควบคุมผู้บริหาร
สร้างแผงควบคุม (Dashboard) แสดงภาพรวม: KPI ทุกทีม, งบประมาณ, แคมเปญ, แนวโน้ม

รายงานสรุปอัตโนมัติรายสัปดาห์
AI สรุปรายสัปดาห์อัตโนมัติ → ส่ง Email/Slack ให้ทีมบริหาร

Early Warning System
ระบบแจ้งเตือนเมื่อ KPI ตก, งบเกิน, มีปัญหา

Week 2: ปรับปรุงและพัฒนาต่อยอด

ปรับปรุงคำถามให้ AI
ปรับคำถามให้ AI (Prompts) จาก Feedback, เพิ่มความแม่นยำ

ขยายฐานความรู้
เพิ่ม FAQ, วิธีปฏิบัติที่ดี, เรียนรู้จากบทสนทนาที่ดี

ลดต้นทุน
ปรับปรุงการเรียกใช้ AI, ใช้ระบบเก็บข้อมูลชั่วคราว (Caching), ลดต้นทุน

ฟีเจอร์ขั้นสูง
Sentiment Analysis, Auto-tagging, Auto-routing (ถ้าจำเป็น)

ผลลัพธ์ Phase 3:

ทีมบริหารมีแผงควบคุม (Dashboard) ครบถ้วน
AI Accuracy ~90%
ระบบสมบูรณ์ ใช้ได้ทุกทีม

ตัวชี้วัดสำคัญ

ลดเวลาหาข้อมูล ≥ 30%
สัดส่วนคำตอบร่างจาก AI ที่ถูกนำไปใช้ ≥ 50%
สรุปรายวันส่งตรงเวลา ≥ 90%

Success Metrics

Phase	ทีมที่ใช้	AI Accuracy	Time Saved	User Satisfaction
Phase 1 (MVP)	Admin	80%	50-70%	4/5
Phase 2	Admin + Marketing + Service	85%	100+ ชม/สัปดาห์	4.2/5
Phase 3	All Teams	90%	150+ ชม/สัปดาห์	4.5/5

งบประมาณประมาณการ

Infrastructure

เพิ่มขึ้นประมาณ $100/เดือน

ค่าใช้จ่ายขึ้นกับสเปคและผู้ให้บริการ Cloud
รายการหลัก: เซิร์ฟเวอร์/โฮสติ้ง, ฐานข้อมูล (PostgreSQL), ฐานข้อมูลค้นหาเอกสาร (Vector DB), ระบบเก็บข้อมูลชั่วคราว (Redis)
เริ่มเล็ก ปรับเพิ่มทรัพยากรเมื่อใช้งานมากขึ้น

ค่าใช้จ่าย AI

ระยะแรกประเมินไม่เกิน ~$30/เดือน

ขึ้นอยู่กับปริมาณการใช้งานจริง (รุ่นโมเดล/ความถี่เรียกใช้)
เริ่มจากงานสำคัญ ลดต้นทุนด้วยการเลือกโมเดลเหมาะสม
มีแผนขยายตามการใช้งานในอนาคต

Development

หลักๆ ทำคนเดียว — หากงานซับซ้อนมากหรือใช้เวลานานเกินไป อาจมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม (ขึ้นกับงาน)

ดูแลงานหลัก: สร้างระบบเชื่อมต่อข้อมูล (MCP Servers), การเชื่อมต่อระบบ, การทดสอบ
งานพิเศษ: จ้างเสริมเฉพาะจุดเมื่อจำเป็น
บริหารความเสี่ยงด้วยการหั่นงานเป็นชิ้นเล็ก ตรวจรับเป็นรอบๆ

แนวทางใช้จ่าย & ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

เริ่มเล็ก-คุมต้นทุน: เพิ่มทรัพยากรเท่าที่จำเป็น มอนิเตอร์ค่าใช้จ่ายทุกเดือน
โฟกัสงานที่ได้ผลเร็ว: ลดเวลาตอบลูกค้า, รวมงานใน Slack, รายงานอัตโนมัติ
ขยายตามการใช้งานจริง: เพิ่มงบ AI/Infra เมื่อทีมหรือปริมาณงานโตขึ้น

ความเสี่ยงและแนวทางแก้ไข

AI แม่นยำต่ำ → เริ่ม Phase 1 ด้วยทีมเล็ก, ปรับคำถามให้ AI, เพิ่มฐานความรู้
ทีมไม่ยอมใช้ → อบรมที่ดี, แสดงผลประโยชน์, ให้เวลาเรียนรู้
ค่าใช้จ่าย AI สูง → ติดตามการใช้งาน, ใช้ระบบเก็บข้อมูลชั่วคราว, จำกัดจำนวนการเรียกใช้
ปัญหาการเชื่อมต่อระบบ → ทดสอบอย่างละเอียด, มีแผนสำรอง
ความปลอดภัยข้อมูล → ใช้เซิร์ฟเวอร์ของตัวเอง, เข้ารหัสข้อมูล, ควบคุมการเข้าถึง