-
ปัญหาที่ CEO ค ้าปลีก-ค้าส่งทุกคนเจอ
ทุกเดือน CEO ตอบคำถามนี้ "ด้วยการเดา"
ทุกวันที่ไม่มีระบบการตัดสินใจมีต้นทุน ปัญหาทั้งสามนี้คิดเป็น 80% ของการสูญเสียสินค้าคงคลังที่หลีกเลี่ยงได้
01
สั่งสินค้ามากเกินไป
เงินทุนถูกล็อคในสต็อกที่ขายช้า ค่าคลังสินค้าสะสม การลดราคากลายเป็นทางออกเดียว ทำลายมาร์จิ้นที่สร้างมาหลายเดือน
02
ความเสี่ยงสินค้าหมด
ชั้นวางสินค้าว่างเปล่า ลูกค้าไปหาคู่แข่ง ความเชื่อใจในแบรนด์ลดลง เหตุการณ์สินค้าหมดครั้งเดียวมีต้นทุนมากกว่าสต็อกความปลอดภัยทั้งหมด
03
การจัดซื้อตามความรู้สึก
ประสบการณ์ สเปรดชีต และสัญชาตญาณ ไม่มีกรอบการทำงาน ไม่มีการสร้างแบบจำลองการเงิน ไม่มีการตรวจสอบ AI มีแค่ความหวัง
-
THE FRAMEWORK · GOLDEN EQUILIBRIUM
โอกาส + ความพร้อมการเงิน = Sweet Spot
ผสาน Data Science กับ Financial Expertise — บอกได้ว่าธุรกิจคุณเป็น Magical Creature ตัวไหน และเดินเกมยังไง
Calculated Ambition
การเงินแน่น ขาดเลนส์หาโอกาส — โอกาสกำลังโตอย่างมั่นคง
LOW OS · HIGH FRS
Handle the Ski
สมดุลที่หายาก ทั้งโอกาสและการเงินพร้อม — ลงทุนรุกได้
HIGH OS · HIGH FRS
Dinosaur
ทั้งสองด้านเหนื่อย ต้อง reset ก่อนเดินต่อ
LOW OS · LOW FRS
Unicorn
โต้คลื่นโอกาสสูง แต่ burn rate น่าห่วง — เสี่ยงเกินตัว
HIGH OS · LOW FRS
← คะแนนโอกาส(OS) →
← ความพร้อมทางการเงิน (FRS) →
-
HOW IT WORKS · STEP-BY-STEP
จาก 4 แหล่งข้อมูล สู่ Purchase Order ที่ปลอดภัย
ทุกขั้นตอนรันบน Streamlit-in-Snowflake — ข้อมูลของคุณไม่เคยออกจาก Snowflake account
01
ระบบบอกตัวเลข ปลอด ภัยที่สุด ที่ลงทุนได้ตอนนี้
ไม่ใช่แค่ ควรซื้อ — แต่ ซื้อได้กี่บาท โดยไม่ทำให้ Quick Ratio หลุดเกณฑ์ปลอดภัย
-
ใช้ 89% ของ Budget Cap (฿1.2M) — ตาม V2 Rule 1.1 Sweet Spot
-
Expected ROI +27% · Quick Ratio หลังลง = 1.18 (safe ≥ 1.0)
-
Cash Runway ยังเหลือ 5.2 เดือน หลังอนุมัติ
02
SKU ไหน Winner · SKU ไหน Cash Trap
ทุก SKU ผ่าน Knapsack ตาม Unit Margin DESC · SKU ที่ Cost สูงและ ROI ต่ำ ถูกตัดออกอัตโนมัติพร้อมเหตุผลที่ผู้ตรวจสอบเข้าใจได้
-
3 SKU funded — เริ่มที่ ฿670,000 วันนี้ + ฿400,000 รอ Feb 1
-
2 SKU rejected ด้วยเหตุผลเชิงตัวเลข ไม่ใช่ความรู้สึก
-
กดปุ่มเดียวก็ export เป็น Purchase Order CSV ให้ Procurement ได้
03
ตรวจกระทบกับ Balance Sheet ก่อนสั่งซื้อ
Cash · AR · Debt · Procurement Cap — ทั้ง 4 ตัวอัปเดตสด พร้อมบอกว่าหลังลงทุนแล้ว ธุรกิจคุณยังอยู่ในโซนปลอดภัยมั้ย
-
ถ้า Procurement Cap แตะ Hard cap → ระบบจะ trigger Diminishing Returns warning
-
ทุกตัวเลขกดเข้าไปแก้ได้ตามสมมติฐานของ CEO
-
คะแนน Sweet Spot คำนวณใหม่ทันทีหลังแก้
04
ถาม Smart Camel ได้ทุกอย่าง — ทุกคำตอบยึดกับ Business Play ของคุณ
ไม่ใช่ ChatGPT ที่เริ่มจากศูนย์ทุกครั้ง · ทุกคำตอบของ Smart Camel มาจาก OS, FRS, Sweet Spot และ V2 Rule ของคุณเอง
-
อธิบายได้ทุกตัวเลข · ทำไม SKU นี้ถูกตัด ถ้าเพิ่ม budget ผลจะเป็นยังไง
-
เสนอ scenario ทดสอบ Quick Ratio sensitivity ได้ทันที
-
Export ผลสนทนาเข้า audit log ของคุณได้
-
WHY SNOWFLAKE · NOT GENERIC AI
ChatGPT คือ แว่นขยาย ·
Business Play บน Snowflake คือ ระบบประสาท
AI ทั่วไปเริ่มจากศูนย์ทุกครั้งที่เปิดใหม่ — Business Play เรียนรู้ทุกวันจากข้อมูลของคุณ
01 - DATA
Data Sovereignty
ข้อมูลของคุณ ไม่ออก security perimeter ของ Snowflake account · ไม่มี data leak risk
02 · LEARNING
Do · Learn · Improve
ทุก Business Play เปรียบเทียบ prediction กับ actual ทุกวัน
· ปรับ business play ครั้งถัดไปอัตโนมัติ
03 · HUMAN
คน + AI ทำงานในแอพเดียวกัน
Data Scientist ของ Power Ladder ฝัง annotation ใน ผลลัพธ์ · Head of Consultant sign-off ทุก verdict ก่อนเป็น action
-
SOP DECISION GATES
ขั้นตอนมาตรฐานก่อนสั่งซื้อสินค้า
เนื้อหา SOP ถูกย่อยเป็น gate ที่ CEO อ่านง่ายและทีมปฏิบัติการใช้ต่อได้ทันที
01
02
03
04
ระบุโอกาสทางธุรกิจ
กำหนด SKU และจำนวนที่ต้องตัดสินใจ จาก sales data, marketing stream, forecast และ inventory on hand
วัดความไม่แน่นอนของ Forecast
ดูความคลาดเคลื่อนของ prediction และผลกระทบหากยอดขายไม่เป็นไปตามคาด
ตรวจ Financial Readiness
เทียบเงินสดที่ต้องใช้กับ cash balance, debt obligation, quick ratio และ runway
คำนวณ Sweet Spot Score
รวม Opportunity และ Financial Readiness เพื่อบอกระดับความปลอดภัยของ order
05
06
07
08
ตรวจผลกระทบต่อ Cash Flow
ดู quick ratio post-purchase, cash runway และขนาดงบที่ไม่ทำให้ธุรกิจเสียสภาพคล่อง
เลือก SKU ที่ควรสั่ง
ระบบจัดลำดับ SKU ตาม demand, margin, ROI และ Cash Trap rule
ยืนยันด้วย AI Chat
ถามเหตุผล, จำนวน, ความเสี่ยง และเงื่อนไขที่ต้องรอก่ อนซื้อ batch ถัดไป
อนุมัติบน Cloud
รันผ่าน Snowflake และ Streamlit เพื่อให้ข้อมูล, model และ approval trace อยู่บน platform เดียว