ThaiMart SmartRewards & ตะกร้าอัจฉริยะ

9:41

สวัสดี, คุณ! 👋

แต้มและสินค้าแนะนำสำหรับคุณ

แต้มสะสม SmartRewards

2,480 แต้ม

⭐ Silver

Silver อีก 520 แต้มถึง Gold Gold

กำลังช้อปแบบ

สินค้าแนะนำสำหรับคุณ

เลือกตามดีล

ทำไมต้องมีฟีเจอร์นี้ 📈

ผลลัพธ์จริงของโปรแกรม เทียบกับการลดราคาแบบหว่าน

อัตราการซื้อซ้ำ

48% 42%

▲ +15% เทียบกับเดิม

ยอดสั่งซื้อเฉลี่ย

฿352 ฿320

▲ +10%

ตะกร้าอัจฉริยะ

เตรียมไว้ให้คุณแล้ว

ใช้แต้มของคุณ 💰

มี 2,480 แต้ม · 100 แต้ม = ฿10

ยอดรวมสินค้า฿0

ส่วนลดสมาชิก−฿0

ยอดสุทธิ฿0

🛒 ออเดอร์นี้: ฿0 · เทียบเฉลี่ย ฿320

✓

ยืนยันคำสั่งซื้อแล้ว!

จัดส่งไปสุขุมวิท 31 · ถึงภายในประมาณ 45 นาที

แต้มที่ได้รับจาก SmartRewards

+0 แต้ม

แต้มสะสมล่าสุด

0 แต้ม

ยอดสั่งซื้อ฿0

เทียบยอดเฉลี่ยของคุณ ฿320+฿0

🚚 สิ่งที่ควรทำต่อ ปลดล็อก

ปัญหา

ลูกค้าซื้อครั้งเดียวจบ ส่วนลดกัดกินกำไร

ลูกค้าบนแอป ThaiMart ถึง 58% ไม่เคยกลับมาสั่งซื้อครั้งที่สอง และเครื่องมือรักษาลูกค้าเดียวที่มีอยู่ตอนนี้คือ คูปองลด 10% แบบหว่านให้ทุกคน รวมถึงลูกค้าที่ยังไงก็ซื้ออยู่แล้ว วิธีนี้สอนให้ลูกค้าเทียบราคา กัดกินกำไรขั้นต้น และไม่ช่วยอะไรเลยกับกลุ่มสายสะดวกที่ไม่ได้สนใจราคา

SmartRewards และตะกร้าอัจฉริยะ เปลี่ยนจากคูปองแบบหว่าน มาเป็นระบบสะสมแต้มและสั่งซื้อซ้ำเฉพาะบุคคล ที่ปรับตาม เหตุผล ที่ลูกค้าแต่ละคนช้อป เพิ่มทั้งอัตราการซื้อซ้ำและขนาดตะกร้า โดยไม่ต้องลดราคาแบบไม่เจาะจง

กลุ่มผู้ใช้ — สลับดูได้สดในตัวอย่าง

เหตุผลสองแบบที่คนช้อป ThaiMart

💸 น้อง — นักช้อปสายคุ้ม

อ่อนไหวเรื่องราคา · นักเรียนและครอบครัวรุ่นใหม่

แนะนำ ดีล แพ็กคุ้ม และตัวเลือกราคาถูกที่สุด
นำเสนอแต้มในรูปแบบ ส่วนลดเป็นเงินสด (100 แต้ม = ฿10)
สินค้าแนะนำเพิ่มเลือกมาเพื่อเพิ่มยอดตะกร้า และ ให้รู้สึกประหยัด

⏱️ คุณพลอย — สายสะดวก

อ่อนไหวเรื่องเวลา · คนทำงานที่ยุ่ง

แนะนำ สั่งซื้อซ้ำของใช้ประจำในแตะเดียว
เน้นข้อความเรื่อง รอบจัดส่งด่วนและสินค้าระดับพรีเมียม
ตะกร้าอัจฉริยะเติมของในตะกร้าประจำสัปดาห์ให้อัตโนมัติ

ตัวชี้วัดเป้าหมาย — ก่อน → หลัง

ความสำเร็จหน้าตาเป็นอย่างไร

อัตราการซื้อซ้ำ

42%→48%

+15% เทียบกับเดิม

ยอดสั่งซื้อเฉลี่ย (AOV)

฿320→฿352

+10%

เกณฑ์ควบคุม: กำไรขั้นต้นรวมต้องไม่ลดลง — การเจาะกลุ่มเฉพาะบุคคลหมายความว่าเราใช้งบรางวัลกับลูกค้าที่ต้องการแรงกระตุ้นจริง ๆ ไม่ใช่ทุกคน

สถาปัตยกรรมระบบ

สินค้าแนะนำหนึ่งรายการเกิดขึ้นได้อย่างไร

flowchart TB subgraph client[" "] APP["📱 วิดเจ็ตบนแอปมือถือ
SmartRewards + ตะกร้าอัจฉริยะ"] end RE["⚡ เครื่องมือแนะนำสินค้า
ประมวลผลแบบเรียลไทม์"] UPDB[("👤 ฐานข้อมูลโปรไฟล์ผู้ใช้
ประวัติการซื้อ · คุณลักษณะกลุ่มผู้ใช้")] ES["🔀 สตรีมเหตุการณ์
คลิก · เพิ่มสินค้า · สั่งซื้อ"] FS[("🧮 คลังคุณลักษณะ")] TRAIN["🛠️ เทรนโมเดลแบบออฟไลน์
เทรนซ้ำทุกคืน"] APP -->|"ขอสินค้าแนะนำ (ผู้ใช้, กลุ่มผู้ใช้)"| RE RE -->|"สินค้าจัดอันดับ + ข้อเสนอรางวัล"| APP RE <-->|"อ่านโปรไฟล์ / เขียนความชอบ"| UPDB APP -->|"ส่งเหตุการณ์การโต้ตอบ"| ES ES --> FS ES --> UPDB FS -->|"คุณลักษณะแบบเรียลไทม์"| RE FS --> TRAIN UPDB --> TRAIN TRAIN -->|"ปรับใช้โมเดลจัดอันดับ"| RE classDef widget fill:#e32321,stroke:#b91c1c,color:#fff; classDef engine fill:#00a63e,stroke:#15803d,color:#fff; classDef store fill:#fef3c7,stroke:#f59e0b,color:#171717; classDef stream fill:#fef2f2,stroke:#e32321,color:#171717; classDef train fill:#171717,stroke:#000,color:#fff; class APP widget; class RE engine; class UPDB,FS store; class ES stream; class TRAIN train;

วงจรหลักที่ขับเคลื่อนระบบ (ระบุไว้ในโจทย์): เครื่องมือแนะนำสินค้าและฐานข้อมูลโปรไฟล์ผู้ใช้แลกเปลี่ยนข้อมูลกัน สองทิศทาง — เครื่องมือ อ่าน ประวัติการซื้อและคุณลักษณะกลุ่มผู้ใช้เพื่อจัดอันดับสินค้า และ เขียนกลับ ความชอบล่าสุดที่สังเกตได้ เพื่อให้คำขอครั้งถัดไปแม่นยำขึ้น คลิกและคำสั่งซื้อแบบเรียลไทม์ไหลผ่านสตรีมเหตุการณ์เข้าสู่ทั้งคลังคุณลักษณะแบบเรียลไทม์ (สำหรับการประมวลผลทันที) และวงจรเทรนแบบออฟไลน์ (เทรนซ้ำทุกคืน) ซึ่งจะปรับใช้โมเดลจัดอันดับกลับเข้าสู่เครื่องมืออีกครั้ง

MVP / ขอบเขต

สิ่งที่จะปล่อยก่อน

อยู่ในขอบเขต (v1): วิเคราะห์กลุ่มผู้ใช้จากประวัติการซื้อ (2 กลุ่ม), คาดการณ์การสั่งซื้อซ้ำสำหรับสินค้าหลัก 50 อันดับแรก, แลกแต้มเป็นส่วนลด, วิดเจ็ตในแอปบนหน้าแต้มสะสมและตะกร้าอัจฉริยะ
อยู่ในขอบเขต: การเก็บตัวชี้วัด (อัตราการซื้อซ้ำ, ยอดสั่งซื้อเฉลี่ย, เกณฑ์ควบคุมกำไร) เชื่อมกับสตรีมเหตุการณ์ตั้งแต่วันแรก
นอกขอบเขต (ทำตามทีหลัง): กลุ่มผู้ใช้มากกว่า 2 กลุ่ม / การแบ่งกลุ่มแบบต่อเนื่อง, การตั้งราคาแบบไดนามิกรายสินค้า, ML จัดแพ็กข้ามหมวด, ระบบสะสมต่อเนื่องแบบเกม, แคตตาล็อกเฉพาะระดับสมาชิก
นอกขอบเขต: ตรรกะหาสินค้าทดแทนกรณีของหมด และการจัดรอบจัดส่งวันเดียวกันให้เหมาะสมที่สุด

ThaiMart SmartRewards · ตัวอย่างกรณีศึกษาสำหรับ PM · ตัวเลขทั้งหมดเป็นเพียงตัวอย่าง