การใช้งานรายทีม

เอกสารนี้อธิบายว่าทีมแต่ละทีมในองค์กรจะใช้ระบบ AI ยังไง ต้องการข้อมูลอะไรบ้าง และมี Use Cases อะไรบ้าง

ทีมบริหาร

สำหรับใคร/ได้อะไร

คู่มือนี้สำหรับทีมบริหารที่ต้องการดูภาพรวมการทำงานของทุกทีมและตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

สิ่งที่ทีมบริหารจะได้:

Dashboard สรุป KPI ของทุกทีมในที่เดียว
รายงานงบประมาณและการใช้จ่ายแบบเรียลไทม์
การวิเคราะห์แคมเปญและคำแนะนำเชิงกลยุทธ์
Early Warning System สำหรับปัญหาที่อาจเกิดขึ้น

ปัญหา

ข้อมูลกระจัดกระจายอยู่หลายระบบ - ต้องรวบรวมเอง
KPI และ Metrics ไม่มี Dashboard รวบรวม
งบประมาณติดตามยาก - ไม่เห็นภาพรวม
การวิเคราะห์แคมเปญใช้เวลานาน

แนวทางแก้ไข

ใช้ Management Agent (MCP Server) เพื่อรวบรวมข้อมูลจากทุกทีมและวิเคราะห์ผลลัพธ์

ขั้นตอน/Flow

ดูรายละเอียด Flow ที่ Flow: ทีมบริหาร

ข้อมูลที่ต้องมี/เชื่อมต่อ

KPI ของทุกทีม (Admin, การตลาด, บริการ)

จำนวนลูกค้าใหม่, Retention Rate, Customer Satisfaction

งบประมาณที่ใช้จริง vs วางแผน (แต่ละทีม, แต่ละแคมเปญ)

Performance แคมเปญโฆษณา (ROI, CTR, Conversions)

ยอดธุรกรรม รายได้ กำไร

ปัญหาหรือ Issues ที่เกิดขึ้นบ่อย

Trends และ Patterns ของการทำงาน

การใช้งาน AI (Cost, Efficiency, Time Saved)

Use Cases

สรุป KPI รายวัน/สัปดาห์

AI รวบรวมข้อมูลจากทุกทีม สรุปเป็น Dashboard หรือ Report ที่อ่านง่าย
Output: สรุป KPI, สีเขียว/แดงสำหรับ Metrics ที่ดี/แย่, แนวโน้มเปรียบเทียบกับช่วงก่อน

วิเคราะห์งบประมาณ

AI วิเคราะห์งบประมาณที่ใช้จริง vs วางแผน แจ้งเตือนเมื่อใช้เกินหรือมีโอกาสประหยัด
Output: Budget Report, Alerts, Recommendations

วิเคราะห์แคมเปญ

AI วิเคราะห์ Performance ของแคมเปญโฆษณาแต่ละแคมเปญ แนะนำแคมเปญที่ควรเพิ่ม/ลดงบ
Output: Campaign Analysis, ROI Comparison, Suggestions

Early Warning System

AI วิเคราะห์ข้อมูลและแจ้งเตือนเมื่อมีปัญหาที่อาจเกิดขึ้น
Output: Alerts (Slack/Email) เมื่อ KPI ตก, งบเกิน, Customer Complaints เพิ่ม

MCP Tools ที่ต้องสร้าง:

get_kpi_data(team, date_range) - ดึง KPI ของทีมตามช่วงเวลา
get_budget_usage(team, period) - ดึงงบประมาณที่ใช้
analyze_campaigns(date_range) - วิเคราะห์แคมเปญ
generate_executive_summary(date_range) - สรุปภาพรวม

ดูรายละเอียดการเชื่อมต่อระบบที่ Architecture - Integrations

ข้อควรระวัง

ข้อมูลต้องถูกต้องและเป็นปัจจุบัน: ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลก่อนตัดสินใจ
การวิเคราะห์ต้องครอบคลุม: ดูข้อมูลจากหลายมุมมอง ไม่ตัดสินใจจากตัวเลขเพียงอย่างเดียว
Context สำคัญ: AI แนะนำได้ แต่ต้องใช้บริบทและประสบการณ์ประกอบการตัดสินใจ

ดูต่อ

Flow: ทีมบริหาร - รายละเอียด Flow การทำงาน
Architecture - Integrations - การเชื่อมต่อระบบ

งานที่ลดลง

รวมรายงานจากหลายทีม → ได้สรุปเดียวพร้อมไฮไลต์

ขั้นตอนที่ลดลง (ก่อน → หลัง)

ก่อน: ขอรายงานหลายฝ่าย → รวมเอง
หลัง: ได้สรุปอัตโนมัติรายวัน/สัปดาห์

ทีม Admin

สำหรับใคร/ได้อะไร

คู่มือนี้สำหรับทีม Admin ที่ต้องติดต่อลูกค้าผ่าน LINE OA และตอบคำถามลูกค้าจำนวนมากทุกวัน

สิ่งที่ทีม Admin จะได้:

ระบบช่วยคิดคำตอบอัตโนมัติ ลดเวลาตอบลูกค้า 50-70%
รวบรวม LINE OA หลายแบรนด์ (10+ Account) → เหลือแค่ Chatwoot หน้าเดียวแทนการเปิดหน้าต่าง LINE OA 10 หน้าต่าง
เข้าถึงข้อมูลลูกค้า, FAQ, และประวัติการสนทนาได้ทันที
คำตอบที่สม่ำเสมอและมีคุณภาพมากขึ้น

ปัญหาปัจจุบัน

ต้องตอบลูกค้าจำนวนมาก ทุกวัน
LINE OA มีหลายแบรนด์ (10+ Account) → ต้องเปิดหน้าต่าง LINE OA 10 หน้าต่างสลับไปมา
ต้องคิดคำตอบเองทุกครั้ง - ใช้เวลานาน
คำถามซ้ำๆ ต้องตอบเหมือนเดิม
ไม่มีระบบเก็บ FAQ หรือ Best Practices

แนวทางแก้ไข

รวบรวม LINE OA หลายแบรนด์ → Chatwoot
- แต่ละ LINE OA แบรนด์เชื่อมกับ Chatwoot Channel 1 อัน
- ปกติต้องเปิด LINE OA 10 หน้าต่าง → เหลือแค่ Chatwoot หน้าเดียวจัดการลูกค้า 10 แบรนด์ได้เลย
- Admin เห็นทุกข้อความจากทุกแบรนด์ใน Dashboard เดียว
Chatwoot ใช้ OpenAI API (Built-in) เพื่อช่วยคิดคำตอบ
- AI ช่วยคิดคำตอบเบื้องต้น
- ใช้ FAQ ที่อัพโหลดใน Chatwoot
- ใช้ Context จากบทสนทนา
Admin ตรวจและแก้ไข → ส่ง
- Human-in-the-Loop: Admin ตรวจสอบก่อนส่ง
OpenWebUI + Admin Agent (MCP) - เมื่อต้องการข้อมูลเพิ่มเติม
- ถ้าต้องการข้อมูลเชิงลึก (CRM, ประวัติ) → Admin เปิด OpenWebUI
- ใช้ Admin Agent ดึงข้อมูล → AI ช่วยวิเคราะห์ → Admin Copy กลับไป Chatwoot

ขั้นตอน/Flow (ตัวอย่างใช้งาน)

Flow หลัก: ดูรายละเอียด Flow การทำงานแบบละเอียดที่ Flow หลัก: การตอบลูกค้า (Admin)

AI ช่วยคิดคำตอบเบื้องต้น

Flow:
1. ลูกค้าถาม "ฉันฝากเงินแล้ว แต่มันยังไม่เข้า"
2. Chatwoot + OpenAI API (Built-in) สร้าง Draft คำตอบอัตโนมัติ
3. Admin ตรวจและแก้ไข → ส่ง
ผลลัพธ์: ลดเวลา 50-70%, คำตอบสม่ำเสมอขึ้น

Auto-tagging และ Sentiment Analysis

AI วิเคราะห์ข้อความลูกค้า: รู้สึกอย่างไร (พอใจ/ไม่พอใจ/โกรธ), ประเภทปัญหา (ฝาก-ถอน/เทคนิค/อื่น)
Output: Tags, Priority Level, Urgency

Knowledge Base Search

AI ค้นหาจาก FAQ, Knowledge Base เพื่อหาคำตอบที่เกี่ยวข้อง
Output: Relevant FAQs, Similar Cases, Solutions

Analytics และ Insights

AI วิเคราะห์: คำถามที่พบบ่อย, ปัญหาที่เกิดซ้ำ, ช่วงเวลาที่ลูกค้าถามมากที่สุด
Output: Reports, Trends, Recommendations

ข้อมูลที่ต้องมี/เชื่อมต่อ

ประวัติลูกค้า (CRM) - ชื่อ, เบอร์, ประวัติการทำธุรกรรม

ข้อมูลบัญชีลูกค้า - ยอดเงิน, ประวัติฝาก-ถอน, Status

บทสนทนาก่อนหน้านี้ (Chatwoot History) - ปัญหาเดิม, วิธีแก้ที่ใช้

FAQ และ Knowledge Base - คำถามที่พบบ่อย, คำตอบมาตรฐาน

Best Practices - ตัวอย่างคำตอบที่ดี, Tone ที่เหมาะสม

ปัญหาที่เคยเกิดขึ้น - วิธีแก้ปัญหาเดิมๆ

MCP Tools ที่ต้องสร้าง:

get_customer_info(customer_id) - ดึงข้อมูลลูกค้าจาก CRM
get_customer_history(customer_id) - ประวัติการสนทนา, ปัญหาเดิม
get_account_info(customer_id) - ข้อมูลบัญชี (ยอดเงิน, ธุรกรรม)
search_faq(query) - ค้นหา FAQ และ Knowledge Base
get_conversation_context(conversation_id) - บทสนทนาปัจจุบัน
generate_response(customer_id, message) - สร้าง Draft คำตอบ
analyze_sentiment(message) - วิเคราะห์อารมณ์ลูกค้า

ดูรายละเอียดการเชื่อมต่อระบบที่ Architecture - Integrations

ข้อควรระวัง

ตรวจสอบคำตอบก่อนส่งเสมอ: AI ช่วยคิด แต่ Admin ต้องตรวจและแก้ไขก่อนส่ง
ข้อมูลส่วนตัว: ระวังการเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวของลูกค้า - ใช้เฉพาะข้อมูลที่จำเป็น
Tone และ Context: ตรวจสอบว่า Tone เหมาะสม และเข้าใจปัญหาได้ถูกต้อง
Error Handling: ถ้า AI ไม่สามารถตอบได้ ให้แจ้งลูกค้าว่ากำลังตรวจสอบเพิ่มเติม

ดูรายละเอียด Best Practices ที่ Best Practices - Human-in-the-Loop

ดูต่อ

Flow หลัก: การตอบลูกค้า (Admin) - รายละเอียด Flow การทำงาน
Architecture - Integrations - การเชื่อมต่อระบบ
Best Practices - Prompt Engineering - วิธีเขียน Prompt ที่ดี

งานที่ลดลง

ตอบคำถามซ้ำๆ → ใช้คำตอบร่างจาก AI แล้วแก้ไข

ขั้นตอนที่ลดลง (ก่อน → หลัง)

ก่อน: ค้นแชตเก่า/FAQ เอง
หลัง: Chatwoot สร้างร่าง + ค้น Knowledge Base ให้

ทีมการตลาด

สำหรับใคร/ได้อะไร

คู่มือนี้สำหรับทีมการตลาดที่ต้องจัดการแคมเปญโฆษณาและวิเคราะห์ Performance

สิ่งที่ทีมการตลาดจะได้:

การวิเคราะห์ Performance แคมเปญอัตโนมัติและคำแนะนำ
ไอเดีย Content สำหรับ Social Media
การวิเคราะห์ Audience และคำแนะนำ Targeting
การจัดสรร Budget อัตโนมัติตาม Performance

ปัญหา

ต้องวิเคราะห์ Performance แคมเปญหลายแคมเปญเอง - ใช้เวลานาน
ต้องคิดไอเดีย Content ใหม่บ่อยๆ
ติดตาม Budget และ ROI ยาก
ข้อมูลกระจัดกระจายอยู่หลาย Platform

แนวทางแก้ไข

ใช้ Marketing Agent (MCP Server) เพื่อเชื่อมต่อกับ Ad Platforms และวิเคราะห์ข้อมูลอัตโนมัติ

ขั้นตอน/Flow

ดูรายละเอียด Flow ที่ Flow: ทีมการตลาด

ข้อมูลที่ต้องมี/เชื่อมต่อ

Performance แคมเปญ - CTR, CPC, CPM, ROI, Conversions

Budget ที่ใช้จริง vs วางแผน - แต่ละแคมเปญ

Audience Insights - Demographics, Interests, Behaviors

Conversion Data - จำนวนคนที่คลิกแล้วสมัคร, ทำธุรกรรม

Competitor Analysis - ข้อมูลคู่แข่ง (ถ้ามี)

Trends และ Patterns - ช่วงเวลาที่โฆษณาผลดีที่สุด

Content Performance - Post ที่ Engagement สูง

Use Cases

วิเคราะห์ Performance แคมเปญ

AI วิเคราะห์แคมเปญแต่ละแคมเปญ: เปรียบเทียบ ROI, แนะนำแคมเปญที่ควรเพิ่มงบ/ลดงบ/pause
Output: Campaign Report, Recommendations, Priority List

สร้าง Content Ideas

AI ช่วยสร้างไอเดีย Post, Captions, Headlines สำหรับ Social Media
Output: Content Ideas, Captions, Headlines

Audience Analysis

AI วิเคราะห์ Audience: ช่วงอายุ, เพศ, ความสนใจ ที่ Convert ดีที่สุด
Output: Audience Insights, Targeting Recommendations

Budget Optimization

AI แนะนำการจัดสรร Budget ใหม่ตาม Performance
Output: Budget Reallocation Plan, Expected ROI

MCP Tools ที่ต้องสร้าง:

get_campaign_performance(campaign_id, date_range) - Performance แคมเปญ
get_ad_spend(date_range) - งบที่ใช้จริง
get_conversions(campaign_id) - จำนวน Conversions
analyze_audience(campaign_id) - Audience Insights
generate_content_ideas(topic, tone) - สร้าง Content Ideas
optimize_budget(campaigns) - แนะนำ Budget Optimization

ดูรายละเอียดการเชื่อมต่อระบบที่ Architecture - Integrations

ข้อควรระวัง

ตรวจสอบข้อมูลก่อนตัดสินใจ: AI แนะนำได้ แต่ต้องตรวจสอบข้อมูลจริงก่อน
การทดสอบ Content: ควรทดสอบ Content ใหม่กับกลุ่มเล็กก่อนขยาย
Budget Allocation: อย่าเปลี่ยน Budget มากเกินไปในครั้งเดียว

ดูต่อ

Flow: ทีมการตลาด - รายละเอียด Flow การทำงาน
Architecture - Integrations - การเชื่อมต่อระบบ

งานที่ลดลง

รวมตัวเลขและเทียบแคมเปญ → ได้รายงานพร้อมข้อเสนอแนะ

ขั้นตอนที่ลดลง (ก่อน → หลัง)

ก่อน: ดึงข้อมูลหลายแพลตฟอร์ม → รวมเอง
หลัง: ได้สรุปและคำแนะนำในช่องเดียว

ทีม Content/Graphic

สำหรับใคร/ได้อะไร

คู่มือนี้สำหรับทีม Content/Graphic ที่ต้องผลิตเนื้อหาตามคำขอจากทีมต่างๆ

สิ่งที่ทีมจะได้:

ไอเดีย Content ใหม่จาก AI
การค้นหา Assets จาก Library ได้รวดเร็ว
Script สำหรับวิดีโอที่สร้างอัตโนมัติ
การวิเคราะห์ Performance และคำแนะนำ

ปัญหา

ต้องรับ Brief จากหลายทีม - บางครั้งไม่ชัดเจน
ต้องหาไอเดียใหม่ๆ บ่อย - อาจใช้เวลานาน
Assets กระจัดกระจาย - หายาก
ต้องทำ Content ซ้ำๆ - ไม่มี Template ที่ดี

ข้อมูลที่ต้องการจาก AI

Content Brief จากทีมการตลาด (Campaign Goals, Target Audience, Key Messages)

Brand Guidelines และ Style Guide

Templates และ Assets ที่เคยใช้ (รูปภาพ, วิดีโอ, กราฟิก)

Performance ของ Content ที่ผ่านมา (Engagement, CTR)

Trending Topics, Keywords สำหรับ SEO

Use Cases

AI ช่วยสร้าง Content Ideas

ทีมส่ง Brief → AI วิเคราะห์ → สร้างไอเดียสำหรับคลิป/รูป/กราฟิก
Output: Content Ideas พร้อม Concept, Visual Suggestions, Key Elements

AI ช่วยค้นหา Assets

"ต้องการรูปที่ใช้ธีมสีฟ้าเกี่ยวกับเกม" → AI ค้นหาจาก Asset Library
Output: รายการ Assets ที่เกี่ยวข้อง พร้อม Metadata

AI ช่วยสร้าง Script สำหรับวิดีโอ

ส่ง Topic และ Duration → AI สร้าง Script Structure พร้อม Key Points
Output: Video Script Outline, Talking Points, CTA Suggestions

AI วิเคราะห์ Performance และแนะนำ

AI วิเคราะห์ Content ที่ผ่านมา → แนะนำแนวทางที่ดีที่สุด
Output: Best Practices, Trends, Optimization Suggestions

MCP Tools ที่ต้องสร้าง:

search_assets(keywords, category) - ค้นหา Assets จาก Library
generate_content_ideas(brief, format) - สร้าง Content Ideas
analyze_content_performance(content_id) - วิเคราะห์ Performance
get_trending_topics(category) - ดึง Trending Topics
generate_script(topic, duration, style) - สร้าง Script สำหรับวิดีโอ

ดูรายละเอียดการเชื่อมต่อระบบที่ Architecture - Integrations

ข้อควรระวัง

ตรวจสอบ Brand Guidelines: ตรวจสอบว่า Content ตรงกับ Brand Guidelines
Testing: ทดสอบ Content ใหม่ก่อนใช้งานจริง
Quality Control: AI ช่วยสร้าง แต่ทีมต้องตรวจสอบคุณภาพก่อน

ดูต่อ

Architecture - Integrations - การเชื่อมต่อระบบ

งานที่ลดลง

คิดไอเดียใหม่จากศูนย์ → ได้ไอเดีย/สคริปต์ตั้งต้น

ขั้นตอนที่ลดลง (ก่อน → หลัง)

ก่อน: รอ Brief/หา Asset เอง
หลัง: ใช้เทมเพลต + ค้น Asset จากคำอธิบาย

ทีม SEO/DevOps/Technical

สำหรับใคร/ได้อะไร

คู่มือนี้สำหรับทีม Technical ที่ต้องพัฒนาและดูแลระบบ

สิ่งที่ทีมจะได้:

AI ช่วยวิเคราะห์ Requirements และเสนอ Solution
การ Debug และหา Root Cause ที่เร็วขึ้น
Code และ Documentation ที่สร้างอัตโนมัติ
การ Research เทคโนโลยีใหม่ๆ

ปัญหา

รับ Requirements จากหลายทีม - บางครั้งไม่ชัดเจนหรือขัดแย้งกัน
ต้องแก้ปัญหาเร่งด่วนบ่อย - ใช้เวลามาก
ต้องทำ Research เทคใหม่ๆ - ใช้เวลานาน
Documentation ไม่ครบ - ต้องไล่หาเอง
Debugging Issues - หาสาเหตุนาน

ข้อมูลที่ต้องการจาก AI

Requirements จากทุกทีม (Use Cases, Features, Priorities)

System Logs, Error Reports, Performance Metrics

Documentation ของระบบและโค้ด

Best Practices สำหรับเทคโนโลยีที่ใช้

Known Issues และ Solutions

Technical Specs และ Architecture Diagrams

Use Cases

AI ช่วยวิเคราะห์ Requirements และเสนอ Solution

รับ Requirements จากทีม → AI วิเคราะห์ → เสนอแนวทาง Architecture, Tech Stack, Implementation Plan
Output: Technical Specification, Architecture Proposal, Timeline

AI ช่วย Debug และหา Root Cause

ส่ง Error Log → AI วิเคราะห์ → หาสาเหตุและเสนอวิธีแก้
Output: Root Cause Analysis, Suggested Fixes, Similar Past Issues

AI ช่วยเขียน Code และ Documentation

ส่ง Specification → AI สร้าง Code Structure, Functions, Tests + Documentation
Output: Code Draft, Documentation, Test Cases

AI ช่วย Research เทคใหม่ๆ

"ต้องการใช้ Database ใหม่สำหรับ Analytics" → AI วิเคราะห์ Options → เสนอเทคโนโลยีที่เหมาะสม
Output: Technology Comparison, Pros/Cons, Migration Plan

AI ช่วย Review Code และ Security

ส่ง Code → AI ตรวจสอบ Security Issues, Best Practices, Performance
Output: Code Review, Security Recommendations, Optimization Suggestions

MCP Tools ที่ต้องสร้าง:

analyze_requirements(requirements_text) - วิเคราะห์ Requirements และเสนอ Solution
debug_error(error_log, context) - วิเคราะห์ Error และหา Root Cause
search_documentation(query, system) - ค้นหา Documentation
generate_code_spec(requirements, language) - สร้าง Code Specification
research_technology(use_case, requirements) - Research เทคโนโลยี
review_code(code, language) - Review Code และ Security
get_system_metrics(system, metric_type) - ดึง System Metrics

ดูรายละเอียดการเชื่อมต่อระบบที่ Architecture - Integrations

ข้อควรระวัง

Code Review จำเป็น: AI สร้าง Code ได้ แต่ต้องมีการ Review และ Test
Security: ตรวจสอบ Security Issues อย่างละเอียด
Testing: ทดสอบโค้ดที่ AI สร้างก่อนใช้งานจริง

ดูต่อ

Architecture - Integrations - การเชื่อมต่อระบบ
Best Practices - Code Structure - โครงสร้างโค้ดที่ดี

งานที่ลดลง

ไล่เอกสาร/ล็อกนาน → ได้ข้อสรุป/แนวแก้เร็วขึ้น

ขั้นตอนที่ลดลง (ก่อน → หลัง)

ก่อน: ค้นเอกสาร/ล็อกหลายระบบ
หลัง: ใช้เอเยนต์ช่วยค้น/สรุป พร้อมข้อเสนอแนวแก้

สรุปข้อมูลที่แต่ละทีมต้องการ

ทีม	ข้อมูล Input	Output / ผลลัพธ์
ทีมบริหาร	KPI ทุกทีม, งบประมาณ, แคมเปญ	Executive Dashboard, Reports, Alerts
ทีม Admin	ประวัติลูกค้า, FAQ, บทสนทนา	Draft คำตอบ, Sentiment Analysis, Tags
ทีมการตลาด	Performance แคมเปญ, Budget, Conversions	Campaign Analysis, Content Ideas, Optimizations
ทีม Content/Graphic	Content Brief, Brand Guidelines, Assets	Content Ideas, Scripts, Asset Recommendations
ทีม SEO/DevOps/Technical	Requirements, Logs, Documentation	Solutions, Code, Debug Analysis