AI-Lead OS
สำหรับทีมขายเลิกวิ่งตามแต่จำนวนลีด แต่อยากเห็น Pipeline แบบชัด ๆ จริง ๆ
ส่วนใหญ่แล้ว องค์กรไม่ได้มีปัญหา “ลีดไม่พอ” แต่มีปัญหา “ระบบลีด” มากกว่า ด้วย AI-Lead OS, Vault Mark ช่วยให้แบรนด์ในไทยและ APAC สร้าง “ระบบปฏิบัติการ lead, qualification และ pipeline ที่ขับเคลื่อนด้วย AI” เพื่อให้การตลาด ฝ่ายขาย และช่องทางต่าง ๆ ทำงานบนชุดสัญญาณเดียวกัน และขับเคลื่อนไปสู่รายได้ ไม่ใช่แค่จำนวนลีด
วันที่คำว่า “ได้ลีดเพิ่ม” ไม่ได้ทำให้ทีมเซลส์ยิ้มอีกต่อไป
ในหลายองค์กร “lead gen” ยังแปลว่า:
- ยิงสื่อ/แคมเปญให้ได้ form fill, chat, call, inbox เยอะที่สุด
- ส่งลิสต์นั้นต่อให้ sales / dealer / call center
- รอดูว่าจะมีคนหยิบไปโทรเมื่อไหร่
- ถือว่าประสบความสำเร็จ ถ้า CPL ดูโอเคใน report
AI-Lead OS เริ่มจากคำถามคนละชุด:
- สำหรับแต่ละ product / segment / market / channel “ลีดที่ดี” จริง ๆ คือใคร?
- สัญญาณแบบไหนบอกว่า พร้อมซื้อ, fit และ timingดี ไม่ใช่แค่ “สนใจนิดหน่อย”?
- AI จะช่วย scoring, routing, prioritisation ยังไง โดยที่คนยังคุม decision ได้?
- การตลาด ฝ่ายขาย และพาร์ตเนอร์ จะดู pipeline & performance จากภาพเดียวกันได้ยังไง?
มันมอง lead เป็นส่วนหนึ่งของ Revenue Operating System ไม่ใช่แค่เลขของฝ่ายการตลาด
ทำไมเครื่องจักรปั๊มลีดถึงพังง่าย ถ้าไม่มี “ระบบปฏิบัติการลีด” คอยกำกับ
playbook เดิมที่เราเห็นบ่อย:
- ทีมการตลาด brief เอเจนซี่ว่า “ขอเน้น lead เป็นหลัก”
- ช่องทางต่าง ๆ (Google / Meta / Line OA / Marketplace / Event ฯลฯ) ถูก optimize เพื่อ CPL และจำนวน lead
- ลิสต์ “ลีด” ยาว ๆ ถูกส่งให้ sales, dealer หรือ call center
- ความเร็ว คุณภาพ และวิธีการตามผล แตกต่างกันมากในแต่ละทีม/แต่ละพื้นที่
พอทำไปเรื่อย ๆ จะเริ่มเห็นอาการ:
ฝ่ายขายรู้สึก “ล้น” ไม่ได้รู้สึก “ได้รับการสนับสนุน”
เห็นลิสต์ยาว ๆ ที่เต็มไปด้วยลุกค้าที่ ยังไม่พร้อมซื้อ หรือ ซื้อไม่ได้ ไม่มี context และไม่มี priority
การตลาดรู้สึก “ไม่ถูกนับเครดิต”
ฝั่ง marketing ชี้ให้ดู dashboard ว่า lead target ถึงแล้ว แต่พอ revenue ไม่โต ก็โดนโทษว่า “ลีดไม่ดี”
ไม่มีใครตกลงกันเลยว่า “ลีดที่ดี” คืออะไร
คำว่า lead, MQL, SQL, Opportunity, Pipeline ถูกใช้เต็มไปหมด แต่แต่ละทีม/แต่ละตลาดตีความคนละแบบ
สัญญาณดี ๆ ถูกทิ้งไว้กลางทาง
พฤติกรรมบนเว็บ/แอป, product interest, interaction บน Line OA, note จาก call, การกระทำบน marketplace, pattern การจ่ายเงิน – แทบไม่เคยถูกเอามาใช้ scoring หรือ routing จริงจัง
ในขณะเดียวกัน AI ก็เริ่มเข้ามาใน:
- bidding และ lead gen formats
- chat และ conversation flows
- CRM scoring & recommendation
ถ้าไม่มี AI-Lead OS, สิ่งเหล่านี้จะยิ่ง ขยาย ปัญหา:
- ลีดเยอะขึ้น
- noise เยอะขึ้น
- friction ระหว่างทีมก็เยอะขึ้น
AI-Lead OS เลยย้ายโฟกัสจาก “เอาให้เยอะเข้าไว้” ไปที่ “เอาให้ใช่และพร้อมปิดดีล” – จาก “lead count” → “คุณภาพ pipeline และรายได้”
ภาพคุ้นตา: ฝั่งมาร์เก็ตติ้งดีใจ แต่ฝั่งเซลส์เงียบสนิท
ลองนึกภาพ:
แบรนด์ในไทยหรือ regional สร้าง demand จาก Google, Meta, Line OA, เว็บไซต์, Marketplace, งาน event และ referral
ฝั่ง marketing report ว่า “มี lead เข้ามาหลายพัน และ CPL ต่ำมาก”
ฝั่ง sales, dealer, call center บอกว่า
“ลีดจำนวนมากซื้อไม่ได้, ไม่ตรงกลุ่ม, เบอร์ซ้ำ, โทรไม่ติด เปลืองเวลา”
ไม่มีใครตอบได้ชัด ๆ ว่า:
- ช่องทาง/แคมเปญ/สัญญาณแบบไหนกันแน่ที่ทำให้ดีลปิดได้จริง?
- วันนี้เราควรโทรหา “ใครก่อน” ถึงจะคุ้มค่าที่สุด?
หลังมี AI-Lead OS:
- Marketing และ Sales ตกลงกันชัด ว่ามี lead types / stages อะไรบ้าง แยกตาม segment และ product
- สัญญาณจากช่องทางและพฤติกรรม ถูกรวมเข้า model scoring ที่ทั้งสองฝั่งเข้าใจและเชื่อใจ
- routing rules ส่งลีดไปยังทีม/สาขา/dealer/partner ที่ “เหมาะที่สุด” ตามมูลค่าและพื้นที่
- speed-to-lead และวิธีตามผล ถูกกำหนดให้สอดคล้องทั้ง value และ capacity
- การ review โฟกัสที่ pipeline และ revenue ไม่ใช่แค่จำนวน lead
AI-Lead OS ถูกสร้างมาเพื่อใครในทีมรายได้ของคุณ
เหมาะที่สุด ถ้าคุณ…
AI-Lead OS ถูกออกแบบมาสำหรับองค์กรที่:
- พึ่ง “ลีด” เป็นเส้นทางหลักสู่รายได้ – B2B, B2B2C, high-value B2C หรือ hybrid model
- สร้างลีดจากหลายแหล่ง: เว็บไซต์, social, paid media, marketplaces, Line OA, event, inbound call, referral, partner
- รู้สึกถึง friction ระหว่าง marketing, sales, dealer, partner หรือ contact center เรื่อง lead quality และการตามผล
- อยากใช้ AI ช่วย scoring และ routing แบบโปร่งใส ควบคุมได้ ไม่ใช่กล่องดำ
บทบาทที่มักร่วมโต๊ะ:
- CMO / Head of Marketing / Head of Digital
- Head of Sales / Commercial Director / Country Manager
- ผู้นำฝั่ง CRM, Contact Center, Dealer/Partner Management
- Data, Analytics, CRM, Marketing Ops และ Sales Ops stakeholders
คำถามจริงที่ได้ยินบ่อย:
- “ทำไม lead volume โต แต่ revenue แทบไม่ขยับ?”
- “ตกลงลีดแบบไหนคือดีสำหรับเรากันแน่ แล้วใครเป็นคนตัดสิน?”
- “จะออกแบบ scoring และ routing ข้ามสาขา dealer หรือ partner ยังไง?”
- “จะใช้ AI ให้ช่วย pipeline ได้ โดยไม่ทำให้ระบบกลายเป็น black box ได้ยังไง?”
อาจยังไม่ใช่จุดเริ่ม ถ้าคุณ…
AI-Lead OS อาจยังไม่ใช่ก้าวแรกที่เหมาะ ถ้า:
- โมเดลธุรกิจคุณเป็น low-touch ecommerce แทบทั้งหมด ไม่มี lead journey
- ต้องการเพียงแค่ “แคมเปญ lead gen ครั้งเดียว” ไม่ได้คิดจะสร้างระบบระยะยาว
- ยังไม่พร้อม align marketing, sales, operations และ partner
- ยังมอง lead เป็นแค่ตัวเลขของฝ่ายการตลาด ไม่ใช่ส่วนหนึ่งของ revenue operations
ปัญหาลีดที่เพิ่มฟอร์ม เพิ่มแอดเท่าไหร่ก็ไม่ดีขึ้นสักที
ในองค์กรไทยและ APAC เราเห็น pattern คล้าย ๆ กัน:
ศึก “ปริมาณ vs คุณภาพ” ไม่เคยจบ
Marketing พูดว่า “ยิงแล้ว target ถึงตาม brief”
Sales บอกว่า “นี่ไม่ใช่ opportunity จริง”
ไม่มีภาษากลางเรื่อง lead
ทุกคนใช้คำว่า lead, MQL, SQL, Opportunity, Pipeline
แต่ในแต่ละระบบ/ทีม/ประเทศ หมายถึงคนละอย่าง
การตามผลช้า ไม่สม่ำเสมอ หรือ prioritize ผิด
ลีดร้อนรออยู่ แต่ดันโทรหาลีดเย็นก่อน
บางลีดโดนโทรซ้ำ 5–6 ครั้ง บางลีดไม่เคยมีใครโทรเลย
CRM และรายงานไม่น่าเชื่อถือ
ข้อมูลซ้ำ, field ไม่ครบ, stage ไม่คงเส้นคงวา, user ไม่อยากใช้ → dashboard กลายเป็นสิ่งที่ทุกคนกึ่ง ๆ เชื่อ กึ่ง ๆ ไม่เชื่อ
เปิดใช้ AI แบบโดด ๆ
เปิด scoring feature ใน CRM, ทดลอง chatbot ตัวนึง – แต่ไม่มี OS ที่เชื่อมสิ่งเหล่านี้เข้ากับชีวิตจริงของทีม
AI-Lead OS แก้ด้วยการให้คุณมี:
- definition และมาตรฐานร่วมกัน
- signal & scoring blueprint ที่ปรับตามความจริงของธุรกิจคุณ
- routing & follow-up rules ที่ทำงานได้กับโครงสร้างจริง
- และ rhythm การ review ที่เชื่อม marketing, sales, ops ไว้บน pipeline เดียวกัน
ก่อน & หลัง: จาก “นับจำนวนลีด” สู่ “เห็นภาพรายได้ทั้ง Pipeline”
- แคมเปญ judge กันที่จำนวน lead และ CPL
- กติกาการส่งต่อไม่ชัด หรือไม่มีใครทำตามจริง
- Sales / dealer / partner รู้สึกล้น และไม่เชื่อในคุณภาพลิสต์
- CRM เป็นเพียงบันทึกที่ไม่ครบ ไม่ real-time และใช้ไม่ทั่วองค์กร
- AI scoring หรือ chat experiment แทบไม่เปลี่ยนพฤติกรรมใคร
- คำจำกัดความ lead และ stage ถูกตกลงกันระหว่าง marketing, sales, ops
- สัญญาณและ scoring ออกแบบร่วมกัน ทั้งจาก data และ feedback หน้างาน
- routing & follow-up rules สนับสนุนทั้งเรื่อง value และ capacity
- CRM กลายเป็นภาพ pipeline ที่ทุกคนเชื่อและใช้ตัดสินใจ
- AI เข้ามาช่วย scoring และ routing ในแบบที่คนเข้าใจและยอมรับ
AI-Lead OS เชื่อม Paid, Search, CX และ Sales Ops เข้าด้วยกันยังไง
AI-Lead OS อยู่ใน Layer Lead & Commerce ของ Vault Mark AI Marketing OS มันเชื่อม demand ที่มาจาก AI-Search, AI-Social, AI-Paid, AI-Influencer และช่องทางออฟไลน์ เข้ากับทีมขาย dealer, contact center และ partner จากนั้นทำงานร่วมกับ AI-Data & Measurement OS เพื่อสัญญาณและ scoring, ร่วมกับ AI-Ecom OS สำหรับ hybrid journey และร่วมกับ AI-CX & Retention OS เพื่อให้คำสัญญากับการส่งมอบเป็นเรื่องเดียวกัน
ในภาพของ AI Marketing OS:
- AI-Strategy OS กำหนดว่า segment / product / market ไหนจะใช้ lead-based growth เป็นหลัก
- AI-Brand & GEO OS ทำให้ lead ผูกกับ context ของแบรนด์, entity และ location อย่างชัดเจน
- AI-Search, AI-Social, AI-Paid, AI-Influencer OS สร้าง demand และ inquiry
- AI-Lead OS แปลง inquiry เหล่านั้นให้กลายเป็น qualified pipeline และ opportunities
- AI-Ecom OS ดูแลเส้นทาง direct / self-serve สำหรับลูกค้าที่อยากซื้อเองผ่าน ecommerce / marketplace
- AI-CX & Retention OS รับช่วงต่อหลังการขาย และ feed ประสบการณ์กลับเข้าไปใน scoring / qualification
- AI-Data & Measurement OS ให้ data, signals, dashboard สำหรับ lead scoring & routing
- AI-GrowthLab & AI-Ops OS ช่วยทดสอบ, scale และ embed lead process ให้เป็นวิธีทำงานประจำ
เราออกแบบ AI-Lead OS ให้ lead อยู่ในจุดที่ควรจะอยู่: จุดตัดระหว่าง demand, sales และมูลค่าลูกค้าในระยะยาว
เมื่อมอง Lead เป็น OS ไม่ใช่แค่แคมเปญ คุณจะได้อะไรเพิ่ม
กลุ่มที่ 1: Lead definitions, signals & scoring blueprint
- Lead, Stage & Outcome Definitions
คำจำกัดความชัดเจนร่วมกันของ lead (แยกตาม type), MQL, SQL, Opportunity และ stage ต่าง ๆ ใน pipeline – ปรับตาม product, segment, market - Signal Architecture
โครงสร้างสัญญาณที่ต้องเก็บ: source, campaign, behaviour (web/app/Line OA), product interest, fit attributes, recency, history และข้อมูลจากช่องทางอื่น ๆ - Scoring Model Blueprint
blueprint ที่ใช้งานได้จริงสำหรับ scoring แบบ rule-based + AI-based (fit + intent) ที่สอดคล้องกับ volume, data และความยาว sales cycle ของคุณ
กลุ่มที่ 2: Routing, follow-up & operating model
- Routing Strategy & Rules
กติกาการส่ง lead ไปยังทีมภายใน, สาขา, dealer, partner หรือ automation sequence – ตาม criteria เช่น segment, value, territory, product, capacity - Speed-to-Lead & Follow-up Standards
มาตรฐานความเร็ว วิธี และจำนวนครั้งที่ควรตามผล lead แต่ละ type และ priority – ผ่านช่องทางใด (call, Line, email ฯลฯ) - AI-Lead OS Operating Model
กำหนดบทบาทและ decision rights ระหว่าง marketing, sales, contact center, partner, data, IT – รวมถึง feedback loop ที่ใช้จริงในวันทำงาน
กลุ่มที่ 3: Measurement, dashboards & improvement
- Lead & Pipeline KPI Framework
เฟรมเวิร์กตัวชี้วัดที่เชื่อม volume, quality, speed, conversion และ revenue เข้าด้วยกัน – ในแบบที่ marketing และ sales ใช้ร่วมกันได้ - Dashboards & Review Rhythms
requirement ของ dashboard/report (ร่วมกับ AI-Data & Measurement OS) และ cadence การ review pipeline ร่วมกันระหว่างทีม - Improvement & Experiment Plan
แผนการทดลองและปรับปรุง signal, scoring, routing, script, sequence – ผูกเข้ากับ AI-GrowthLab OS
90 วัน…เพื่อ “คืนความเชื่อใจ” ระหว่างมาร์เก็ตติ้งกับเซลส์
ใน 90 วันแรก เราจะพาคุณจาก “น้ำท่วมลีด” ไปสู่ AI-Lead OS ที่ทุกทีมเชื่อใจ เราจะ map lead sources, definition, flow และ CRM setup ที่มีอยู่ จากนั้น co-design นิยาม lead & stage, signal & scoring strategy, routing rules และ review rhythm ที่เหมาะกับธุรกิจของคุณ ภายใน 90 วัน คุณจะมีเครื่องยนต์ lead ที่ชัดและน่าเชื่อถือขึ้น ซึ่งการตลาดและฝ่ายขายใช้ร่วมกันได้จริง
เราเข้าไปช่วยให้ทีม Marketing, Sales และ RevOps มอง Lead ด้วยสายตาเดียวกันได้ยังไง
Lead system จะอยู่ได้หรือไม่ อยู่ที่ ความเชื่อใจและนิสัยการใช้ในแต่ละวัน ไม่ใช่แค่ model สวย ๆ
ดังนั้นเราจึง:
- Co-design กับ marketing และ sales พร้อมกัน
เราไม่ออกแบบเพื่อฝั่งเดียวแล้วค่อยไป “ขายฝัน” ให้อีกฝั่งมารับทีหลัง แต่ให้ทั้งสองฝ่ายอยู่ในห้องตั้งแต่ต้น - ดึง contact center, dealer และ partner เข้ามาร่วมออกแบบ
ถ้า lead ไปลงที่ third party เราจะดีไซน์ routing, visibility, feedback บนข้อจำกัดที่มีอยู่จริง ทั้งเรื่องสัญญา, data access, capacity - ทำงานกับทีม CRM, Data และ IT
เราใช้ระบบที่คุณมีอยู่ – CRM, marketing automation, CDP, BI – ไม่แกล้งทำเหมือนไม่สำคัญ และระบุจุดที่ data flow ควรดีขึ้นเมื่อถึงเวลา - โฟกัส adoption ไม่ใช่แค่ architecture
เราคิดถึง training, communication, incentives, expectation ตั้งแต่วันแรก เพื่อให้ AI-Lead OS เป็นของที่คน “อยากใช้” ไม่ใช่ “ต้องใช้ตามคำสั่ง”
ทำไมทีมขายที่เบื่อ “ตัวเลขลีดในฝัน แต่ปิดจริงไม่ได้” ถึงเลือก Vault Mark
Vault Mark มอง lead เป็นส่วนหนึ่งของระบบรายได้ (revenue OS) ไม่ใช่แค่ output จากการตลาด เรารวมมุมมอง demand gen, ความจริงของทีมขาย, CRM, AI และบริบทไทย/APAC เข้าด้วยกัน เพื่อออกแบบ AI-Lead OS ที่ทีมคุณรันเองได้ ผลลัพธ์คือวงจร “โทษกันเรื่อง lead quality” ลดลง pipeline โปร่งใสขึ้น และเส้นทางจากกิจกรรมการตลาดไปสู่รายได้ที่ตรงไปตรงมาขึ้น
“Lead gen & CRM setup แบบทั่วไป” vs Vault Mark AI-Lead OS
แบบทั่วไป – lead gen & CRM
- การตัดสินใจส่วนใหญ่ขับเคลื่อนด้วย lead volume และ CPL
- กติกา handover ไม่ชัด / เป็น non-formal หรือไม่มีใครทำตาม
- field และ stage ใน CRM ถูกออกแบบครั้งแรกแล้วแทบไม่ได้แตะอีก
- AI scoring feature ถูกลองเปิดใช้บ้าง แต่ไม่ค่อยมีใครเชื่อ
- วนลูปโทษกันระหว่าง marketing และ sales
Vault Mark AI-Lead OS
- definition ของ lead และ stage ถูกตกลงและบันทึกร่วมกัน
- สัญญาณและ scoring ถูกออกแบบจากทั้ง data และประสบการณ์หน้างาน
- routing และ follow-up rules align กับทั้ง capacity และ value
- ใช้ AI แบบโปร่งใส มี human in the loop และ override ได้
- pipeline view ร่วมกัน ที่ใช้ตัดสินใจทั้งฝั่ง marketing และ sales
คำถามพบบ่อยเกี่ยวกับ AI-Lead OS, Lead Scoring, Qualification และการส่งต่อ
AI-Lead OS ต่างจากแค่ติดตั้ง CRM หรือ marketing automation ยังไง?
CRM และ marketing automation คือ เครื่องมือ
AI-Lead OS คือ วิธีที่คุณใช้เครื่องมือเหล่านั้น:
- ตกลงกันว่า lead แบบไหนคือ “ดีจริง”
- จะเก็บสัญญาณอะไรบ้าง
- จะ scoring และ routing ยังไง
- ทีมต่าง ๆ จะทำงานร่วมกันยังไง
- จะ review performance และปรับปรุงยังไง
มันสามารถนั่งอยู่ “ด้านบน” ของหลาย tools พร้อมกันได้
ต้องใช้ CRM หรือ CDP ตัวพิเศษถึงจะทำ AI-Lead OS ได้ไหม?
ไม่จำเป็น AI-Lead OS เป็น platform-agnostic เราออกแบบให้ทำงานได้กับ:
- Salesforce, HubSpot, Microsoft, Zoho
- CRM local หรือระบบ in-house
- หรือ combination ของหลายระบบ
และจะชี้ให้เห็นว่า ถ้าปรับ data flow ตรงไหน จะปลดล็อก value เพิ่มขึ้นได้ในอนาคต
AI ปรากฏตัวตรงไหนใน AI-Lead OS?
AI สามารถช่วย:
- scoring (fit + intent)
- routing recommendations
- next-best-action suggestion
- conversational flow ผ่าน chat/Line OA
ใน AI-Lead OS เราจะกำหนดให้ชัดว่า:
- AI ช่วยตรงไหน
- ควร train มันด้วยสัญญาณอะไร
- คนจะ review และ override ได้ยังไง
- จะป้องกันไม่ให้ระบบกลายเป็นกล่องดำได้ยังไง
ถ้า data ปัจจุบันของเราค่อนข้างเละ/ไม่ครบ จะเริ่มยังไง?
เกือบทุกคนเริ่มจากจุดนั้น เราไม่รอ “perfect data” ก่อนค่อยเริ่มสร้าง OS แต่จะ:
- ใช้สัญญาณที่มีอยู่จริงตอนนี้
- นิยามให้ชัดว่า “ดีขึ้น” หมายถึงอะไร
- ทำงานร่วมกับ AI-Data & Measurement OS เพื่อค่อย ๆ ยกระดับคุณภาพ
สำคัญสุดคือ “ซื่อสัตย์กับข้อจำกัด” แล้วออกแบบ scoring & routing ให้เหมาะกับความจริง
ใช้เวลานานแค่ไหนกว่าจะเห็นผล?
โดยทั่วไป:
- 1–3 เดือนแรก → impact ภายใน: คุยกันรู้เรื่องขึ้น, definition ชัดขึ้น, friction ระหว่างทีมลดลง
- 3–9 เดือน → เห็นผลชัดขึ้นใน speed-to-lead, conversion rate, revenue ขึ้นกับ sales cycle และความเร็วในการ rollout
AI-Lead OS เกี่ยวอะไรกับ AI-Ecom OS?
- AI-Lead OS → โฟกัส journey ที่ต้องมี “มนุษย์ตามผล” หรือ high-touch sales
- AI-Ecom OS → โฟกัส journey ที่ลูกค้าซื้อเองบน digital channel
หลายแบรนด์อยู่ตรงกลาง เราจึงออกแบบให้ทั้งสอง OS:
- ส่งลูกค้าข้ามกันได้ (lead ไป ecom, ecom behaviour กลับมาช่วย scoring)
- และไม่แย่งกันจน pipeline และ revenue สับสน
ถ้าลีดเพิ่ม…แต่รายได้ไม่ได้เพิ่มตาม แปลว่าคุณต้องมี Lead OS แบบจริงจังแล้ว
AI-Lead OS เหมาะกับองค์กรที่อยากมีมุมมองแบบ “ตรงไปตรงมา” เรื่องคุณภาพและเส้นทางของลีด
👉 ให้เราทำ “Lead Truth Review” ให้คุณสักรอบ
เราจะช่วยไล่ดูตั้งแต่ลีดเข้ามายังไง ถูกให้คะแนนยังไง ส่งต่อยังไง และสุดท้ายหายไปตรงไหนบ้าง แล้วแสดงให้เห็นว่าถ้าใช้ AI-Lead OS วิธีคิดเรื่องลีดทั้งระบบจะเปลี่ยนไปยังไง
