AIEvent/Conference

Avatar

Thesky October 28, 2025

TAO BIN Data-driven Marketing ทำการตลาดด้วยข้อมูลแบบเข้าใจลูกค้า ในงาน DATA + AI DAY: EMPOWERING INTELLIGENCE

TAO BIN Data-driven Marketing ทำการตลาดด้วยข้อมูลแบบเข้าใจลูกค้า ในเซสชัน The Data-Driven TAO BIN: How Smart Vending Beats The Race ส่องเบื้องหลังกระดอง เมื่อเต่าชนะกระต่ายด้วยพลังของ DATA และ AI โดย คุณพีระรัชต์ ศิริอัมพัน | Forth Vending (TAO BIN) จากงาน DATA + AI DAY: EMPOWERING INTELLIGENCE

🔖 Quick Facts ทำความรู้จัก “TAO BIN”

  • 200M+ ล้านแก้วที่ขายได้
  • ขยายสาขา 6 ประเทศ
  • 8000+ ตู้ทั่วทุกสาขาทั่วโลก
  • 200+ เมนูให้เลือกสรร
  • 5+ Years ในการจัดการแบบ Operations
  • Data Attribute ใช้ข้อมูลทำการตลาด

💡 TAO BIN Machine

  1. TAO BIN
  2. TAO BIN STATION
  3. TAO BIN Premium
  4. TAO BIN Cafe

📗 ทำการตลาดด้วยอินไซต์แบบ TAO BIN

  1. รู้ว่าตลาดต้องการอะไรบ้าง
  2. มีการลองตลาดจนตามหาความแปลกใหม่ของตัวเองได้
  3. รักษามาตรฐานให้ทุกแก้วเหมือนเดิมได้มากที่สุด
  4. Research Trends จากความสนใจของผู้บริโภคเสมอ
  5. ถ้าไม่มี Data หรือ Insight ก็จะไม่สามารถ Scale-up ในการวางแผนวันต่อวันได้

📂 Tech Stack 2025 ฉบับ TAO BIN

May be an image of ‎text that says '‎ISAOIT mIN TAOBIN TAO BIN SEVERAOE TECH STACK TECHSTACK2025 2025 Architecture Distributed DistributedMonolith Monolith Event-driven Cloud Platforms aws AWS Frontend API& Messagin TigerCloud AP API TS Typescript REST API Backend GraphQL ReactJs Ka TS Typescript NestJs Python Database IT Monitoring ගා Sentry Grafana Prometheus PostgresQL Clic مممه กซิก Workflow እ AWS Lambda TimescaleDB Me‎'‎

  • Architecture: Distributed Monolith / Event-driven
  • Cloud Platforms: AWS / TigerCloud
  • Frontend: Typescript / ReactJS
  • Monitoring: Sentry / Grafana / Prometheus
  • Backend: Typescript / NestJS / Python
  • Workflow: n8n / AWS lambda
  • API & Messaging: REST API / GraphQL / Kafka / RabbitMQ
  • Database & BI Tool: PostgreSQL / ClickHouse / TimeScaleDB / Metabase

🫟 Our Pains

การเติบโตในระยะเวลาที่จำนวนเครื่องหรือตู้เต่าบินที่เพิ่มขึ้น ก็คือความสามารถในการ Operate 24/7 พร้อมบริการ ความสะอาด เพื่อลูกค้าเสมอ และวางแผนล่วงหน้าก่อนเกิดปัญหาเสมอ
  1. Timing Mismatch: บางโลเคชั่นปิดเลยทำให้เสียโอกาสในการขาย
  2. Out-of-Stock Before Refill: แต่ละตู้สินค้าหมดไม่เหมือนกัน โดยเฉพาะเมนูยอดนิยมจะหมดไว
  3. Overload Routes: หลายตู้มีความต้องการเติมของแตกต่างกัน

เทคนิคการใช้ Data ไว้วางแผน

May be an image of ‎map, segway and ‎text that says '‎How we are using data TAESIN 사유 東造対冻 TAO TAOBIN BIN 0 维 4용3에 TABBIN Customer Behavior Sales Transactions - Client Feedback ن Campaign Response Operational Insights o Material Consumption Weekend/Weekday/Holiday O Location Access Time Environment Environment&Conte & Context 함어 Zoning Data TET Location Type‎'‎‎

💳 Customer Behavior
  • Sales Transactions
  • Client Feedback
  • Campaign Response
⚙️ Operational Insights
  • Material Consumption
  • Weekend / Weekend / Holiday
  • Location Access Time
🏢 Environment & Context
  • Zoning Data
  • Location Type

💖 What’s Next? กลยุทธ์รักษาลูกค้า

May be an image of text that says 'Preventive Maintenance predict & prevent machine issues using sensors & data TAOBIN BIN IN Personalized Marketing tailor promotions & menu recommendations 君 Just-in-Time Refilling optimize refill timing & routes i Auto Smart Campaigns launch data-driven nchdata-driven.campaigns campaigns Weather-An -Aware Insights adjust refilling recommendation & maintenance using weather data'

  • Preventive Maintenance: คำนวณอายุการใช้งานของเครื่องจักร เพื่อลดปัญหาการเกิดก่อนลูกค้าจะมาใช้งาน
  • Personalized Marketing: เรียนรู้ลูกค้าจากเครื่องดื่มที่เลือก ต่อยอดการสร้างแคมเปญเพื่อดึงดูดลูกค้าได้
  • Just-in-Time Refilling: เช็กลิสต์เวลารีฟิลเครื่องดื่มที่แตกต่างไปตามสถานที่และเวลา
  • Auto Smart Campaign: เพิ่มแคมเปญแบบ Data-driven และใส่ความ Local ไปตามที่ตู้อยู่เพื่อดึงดูดลูกค้ากลุ่มใหม่
  • Weather-Aware Insights: วางแผนถึงอนาคตตามสภาพอากาศ เช่น พื้นที่ฝนตกแต่ตู้อยู่ข้างนอกลูกค้าจะเข้าไม่ถึง และนำไปทำ Insight Marketing ต่อ

📊 Data Empowers สู่ความสำเร็จในการทำธุรกิจ

  1. From Data to Decitions: ทุก ๆ การกระทำของเต่าบินเริ่มจากอินไซต์ของลูกค้าเสมอ ใช้ Data แปลผลเป็น Action และการตัดสินใจ
  2. Predict, not react: ทำให้ทุกตู้พร้อมบริการ โดยใช้ Data คำนวณความน่าจะเป็นและนำหน้าปัญหาที่จะเกิดขึ้นล่วงหน้าไป 1 ก้าวเสมอ
  3. Know Every Customer: ทำความเข้าใจลูกค้า และมอบสิ่งนั้นให้ลูกค้าแบบ Personalized สู่ Scale-up ที่ใหญ่ขึ้น
Copyright © 2025 RAiNMaker. All rights reserved.

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ ตั้งค่า

Privacy Preferences

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

Allow All
Manage Consent Preferences
  • Always Active

Save