MR. LIVING แบรนด์เฟอร์นิเจอร์ดีไซน์สไตล์นอร์ดิกชั้นนำของไต้หวัน ให้ความสำคัญกับการสร้าง Customer Journey คุณภาพสูงมาโดยตลอด ผ่านการขับเคลื่อนกลยุทธ์ OMO (Online-Merge-Offline) เพื่อส่งมอบบริการที่ดีที่สุด
อย่างไรก็ตาม ท่ามกลางการขยายตัวของตลาดและธุรกิจที่เติบโตอย่างต่อเนื่อง ปริมาณคำสั่งซื้อที่เพิ่มขึ้น ความท้าทายใหม่ก็เกิดขึ้นตามมา นั่นก็คือข้อความบน LINE Official Account พุ่งสูงกว่า 16,000 ข้อความต่อเดือน ส่งผลให้ทีมบริการลูกค้าต้องรับภาระและแรงกดดันอย่างหนัก
"ทุกวันมีคำถามซ้ำๆ จำนวนมากหลั่งไหลเข้ามา และทีมบริการลูกค้าของเราก็รับมือไม่ไหว แต่ในขณะเดียวกัน เคสที่ซับซ้อนก็ยังต้องอาศัยมนุษย์ในการจัดการ" คุณ Lin Yufan (CTO ของ MR. LIVING) กล่าวย้อนถึงจุดเริ่มต้นที่แบรนด์เริ่มตัดสินใจมองหาโซลูชันจาก Crescendo AI ที่ไม่ได้ทำหน้าที่แค่ตอบคำถาม แต่ยังช่วยจัดการ journey การเข้าชมเว็บไซต์ของแบรนด์ พร้อมสนับสนุนการปิดการขายได้ในเวลาเดียวกัน
จากการร่วมมือกับ Crescendo Lab แบรนด์ MR. LIVING ได้นำโซลูชัน AI Agent บนแพลตฟอร์ม CAAC (Conversation Analytics and Automation Cloud) มาใช้งาน ในช่วงทดลอง (POC) พบว่า AI สามารถ จัดการข้อความทั่วไปได้ถึง 75% และคาดการณ์ว่าจะช่วยประหยัดเวลาการทำงานที่ซ้ำซ้อนได้ถึง 160 ชั่วโมงต่อเดือน เปลี่ยนทุกการโต้ตอบกับลูกค้าให้กลายเป็นโอกาสในการเติบโตของแบรนด์
การตอบคำถามซ้ำซากที่ถาโถม ทำให้ทีมบริการกลายเป็นแค่ "คนส่งสาร" ไม่ใช่ "ผู้ให้บริการ"
ก่อนนำ AI มาใช้ MR. LIVING ได้วิเคราะห์ประวัติการสนทนาบน LINE มากกว่า 10,000 แชต และพบว่า เวลาของทีมบริการลูกค้าส่วนใหญ่ถูกใช้ไปกับคำถามพื้นฐานซ้ำ ๆ โดย 86.8% ของข้อความแรกจากลูกค้าเป็นข้อความตัวอักษร (text message) ซึ่งในจำนวนนั้น 43% เป็นคำถามพื้นฐานทั่วไป เช่น ข้อมูลสาขา, ใบแจ้งหนี้, การชำระเงิน, การรับประกัน และสถานะการจัดส่ง
แม้คำถามเหล่านี้จะไม่ซับซ้อน แต่กลับกินเวลาทำงานของทีมเกือบครึ่งหนึ่ง โดยเฉลี่ยแล้วพวกเขาต้องจัดการข้อความมากกว่า 16,000 ข้อความ ต่อวัน เจ้าหน้าที่ต้องวุ่นกับการตอบ FAQ ซ้ำ ๆ คัดลอกเทมเพลตข้อความ และตรวจสอบคำสั่งซื้อ จนบทบาทของทีมบริการค่อยๆ เปลี่ยนจาก "ผู้สร้างความสัมพันธ์กับลูกค้า" กลายเป็นเพียง "ตัวกลางส่งข้อมูล" ทำให้ไม่มีเวลาทำความเข้าใจความต้องการที่แท้จริงของลูกค้าหรือแนะนำการสั่งซื้อเชิงรุกได้ปัญหานี้ไม่เพียงกระทบคุณภาพการให้บริการ แต่ยังลดคุณค่าทางวิชาชีพและแรงจูงใจของทีมอีกด้วย
“เราไม่ต้องการให้ทีม Customer Service ติดอยู่ในวงจรการตอบ FAQ โดยไม่มีเวลาเข้าใจความต้องการที่แท้จริงของลูกค้า” คำกล่าวนี้ไม่ได้เป็นเพียงเสียงสะท้อนของ Mr. Living แต่คือความกังวลร่วมของธุรกิจในทุกอุตสาหกรรมดั้งเดิมในช่วงเริ่มต้น Digital Transformation
ช่องว่างในการสื่อสารระหว่างแผนก ต้นเหตุของประสบการณ์ลูกค้าที่ไม่ต่อเนื่อง
นอกจากภาระงานซ้ำซ้อนแล้ว ปัญหาที่แก้ยากกว่านั้นคือ การประสานงานข้ามแผนก จากข้อมูลหลังบ้านของ MR. LIVING พบว่า 57% ของคำถามลูกค้าจัดเป็นความต้องการระดับสูง เช่น การแก้ไขคำสั่งซื้อ, การนัดหมายซ่อมแซม, ข้อเสนอความร่วมมือ หรือการขอคำแนะนำเรื่องการแต่งบ้าน
ปัญหาเหล่านี้มักเกี่ยวข้องกับ 3 ฝ่าย ทั้งฝ่ายบริการลูกค้า, ฝ่ายขาย และที่ปรึกษาด้านการออกแบบ อย่างไรก็ตาม ในกระบวนการเดิมนั้น ข้อมูลจะถูกส่งต่อเป็นทอดๆ ทำให้ลูกค้าต้องอธิบายปัญหาเดิมซ้ำ ๆ และรอการตอบกลับนานขึ้น ซึ่งส่งผลให้ประสบการณ์ที่ลูกค้าได้รับแย่ลงอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้
ความท้าทายที่ลึกไปกว่านั้นคือ “เป้าหมายที่ต่างกัน” ทีมบริการลูกค้าจะเน้นความเร็วในการตอบลูกค้า, ฝ่ายขายเน้นที่อัตรา conversion, ส่วนทีมออกแบบ จะให้ความสำคัญกับความพึงพอในโดยรวม เมื่อไม่มีแพลตฟอร์มและข้อมูลที่เชื่อมต่อกัน ทำให้การทำงานไม่สอดประสานกัน และเกิดช่องว่างในประสบการณ์ของลูกค้า
ปัญหา “ช่องว่างในการสื่อสารระหว่างแผนก” เช่นนี้พบได้บ่อยในอุตสาหกรรมที่ต้องปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าสูง แม้จะดูเหมือนเป็นเพียงบทสนทนาง่าย ๆ แต่ในความเป็นจริงกลับเชื่อมโยงหลายขั้นตอนของกระบวนการทำงาน และกลายเป็นหนึ่งในรอยต่อสำคัญที่ Mr. LIVING ต้องการเร่งแก้ไขมากที่สุด
เคสละเอียดอ่อนยังต้องพึ่งพามนุษย์: ความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพ และความไว้วางใจจากการใช้ AI
ในธุรกิจเฟอร์นิเจอร์ บริการหลังการขาย เช่น การคืนสินค้า ความล่าช้า การรับประกัน หรือการซ่อมแซม ล้วนมีมูลค่าสูงและเกี่ยวข้องกับความอ่อนไหวทางอารมณ์ของลูกค้า หากจัดการไม่ดี อาจลุกลามบนโซเชียลมีเดียได้อย่างรวดเร็ว
ด้วยเหตุนี้ Mr. LIVING จึงวางหลักการชัดเจนตั้งแต่ต้นที่ร่วมมือกับ Crescendo Lab ในการนำ AI มาใช้ ในขณะที่แบรนด์คาดหวังประสิทธิภาพจากเทคโนโลยี แต่ยังคงให้ความสำคัญกับ "มนุษย์" ในการควบคุมดูแล จึงได้นิยามโมเดลการทำงานว่า “AI ทำหน้าที่คัดกรองและจัดการข้อมูล ส่วนมนุษย์ทำหน้าที่ตัดสินใจและสร้างความมั่นใจให้ลูกค้า”
หลักการทำงานนี้ช่วยลบภาพจำเดิม ๆ ที่หลายคนมีต่อ AI จากเครื่องมือที่ทำหน้าที่แทนมนุษย์ ไปสู่การเป็น “สุดยอดผู้ช่วยของแบรนด์” ซึ่งสามารถสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและการบริหารความเสี่ยงได้อย่างเหมาะสม โดย AI จะช่วยวิเคราะห์เจตนาของลูกค้าและสรุปประวัติการสนทนา เพื่อให้เจ้าหน้าที่เข้าใจที่มาที่ไปของแต่ละแชตได้อย่างรวดเร็ว แต่หากระบบตรวจพบถ้อยคำเชิงอารมณ์หรือคีย์เวิร์ดที่ละเอียดอ่อน ระบบก็จะส่งเคสนั้นต่อให้เจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์เข้าดูแลในทันที
โซลูชันที่ 1: AI Agent ลดความซับซ้อน ประหยัดชั่วโมงการทำงานซ้ำซาก
หลังใช้งาน CAAC AI Agent ระบบสามารถจำแนกประเภทข้อความและตอบคำถามทั่วไปได้ถึง 75% เช่น เวลาทำการ สถานะการจัดส่ง และเงื่อนไขการรับประกัน ส่วนเคสที่ AI ไม่สามารถตัดสินใจได้หรือมีความละเอียดอ่อน ระบบก็จะตรวจจับคีย์เวิร์ด เพื่อส่งต่อแชตเหล่านั้นให้เจ้าหน้าที่ทันที
ผลลัพธ์คือทีมบริการสามารถประหยัดเวลาได้กว่า 160 ชั่วโมงต่อเดือน เพื่อไปโฟกัสการดูแลลูกค้าที่มีมูลค่าสูงมากขึ้น
โซลูชันที่ 2: ควบคุมการฝึกฐานความรู้ AI ภายในองค์กร เพื่อสร้าง AI Agent เฉพาะสำหรับแบรนด์
เพื่อให้ AI ทำหน้าที่เป็น “สมองที่สอง” ของแบรนด์ สิ่งแรกที่สำคัญที่สุดคือการรวบรวมข้อมูลแบรนด์และคลังความรู้ด้านบริการลูกค้า (Knowledge Base) ให้กับระบบอย่างครบถ้วน
ในช่วงเริ่มต้นของการพิจารณานำ AI มาใช้ แบรนด์ Mr. Living เคยเผชิญกับความท้าทายเรื่อง "ความยุ่งยากในการอัปเดตคลังความรู้" เนื่องจาก FAQ เดิมถูกจัดเก็บในรูปแบบไฟล์ CSV และต้องส่งผ่านอีเมลหรือ LINE ให้พาร์ตเนอร์ด้านเทคนิคช่วยอัปเดต ซึ่งทำให้เกิดต้นทุนในการสื่อสารที่สูงและเกิดความล่าช้าด้วยเหตุนี้ Crescendo Lab จึงได้นำระบบ Chatbase หลังบ้าน ช่วยให้ทีมงานสามารถอัปโหลดลิงก์เว็บไซต์และไฟล์ ๆ ได้ด้วยตนเอง พร้อมทั้งตรวจสอบและให้ฟีดแบ็กกับคำตอบของ AI ได้แบบเรียลไทม์
ตัวอย่างเช่น เมื่อ AI เคยตอบคำถามผิดพลาดเกี่ยวกับ “โซฟารุ่น Puff มีขนาดอะไรบ้าง” ทีมงานก็จะสามารถเข้าไปทำเครื่องหมายระบุจุดผิดพลาดและเพิ่มเข้าไปใน FAQ ของระบบได้อย่างถูกต้องทันที หลังจากนั้น AI ก็สามารถตอบคำถามได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น วิธีนี้ทำให้คลังความรู้ของ AI พัฒนาอย่างต่อเนื่อง และช่วยให้คำตอบของ AI ค่อย ๆ สอดคล้องกับโทนภาษาและมาตรฐานของแบรนด์มากขึ้น ราวกับแบรนด์มี “เพื่อนร่วมงานคนใหม่” ที่เรียนรู้และเติบโตไปพร้อมกัน มากกว่าจะเป็นเครื่องมือเทคโนโลยีที่ควบคุมได้ยาก
โซลูชันที่ 3: สร้างทีม "ครูฝึก AI" ข้ามแผนก เพื่อให้ AI Agent เป็นที่ปรึกษามืออาชีพ
Mr. Living ตั้งเป้าให้ AI Agent ไม่ใช่แค่ตอบคำถามพื้นฐาน แต่รองรับความต้องการเชิงลึกของลูกค้า แบรนด์จึงจัดตั้ง ทีมครูฝึก AI (AI Teacher Team) จากหลายฝ่าย ได้แก่ ฝ่ายบริการลูกค้า ฝ่ายการตลาด ฝ่ายผลิตภัณฑ์ และฝ่ายวิศวกร เพื่อร่วมกันบริหารจัดการฐานความรู้และกำหนดกลยุทธ์ต่างๆ
จะเห็นได้ว่า การทำงานร่วมกันของทีมจากหลากหลายแผนก ทำให้แบรนด์สามารถสร้างกระบวนการทำงานที่ครบวงจร ตั้งแต่การฝึกระบบ การทดสอบ ไปจนถึงการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้ทั้งความแม่นยำและความลึกในการใช้งานของ AI พัฒนาขึ้นอย่างต่อเนื่อง อีกทั้งยังช่วยยกระดับความถูกต้องของคำตอบจาก AI Agent และลดความคลาดเคลื่อนในการส่งต่อเคสให้เจ้าหน้าที่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
กลยุทธ์ “ทีมครูฝึก AI” สะท้อนให้เห็นถึงทัศนคติเชิงรุกของ Mr. Living ในการเปิดรับและขับเคลื่อนการใช้งาน AI อย่างจริงจัง พร้อมพิสูจน์ให้เห็นอย่างเป็นรูปธรรมว่า การนำ AI เข้ามาใช้ไม่ได้เป็นเพียงการอัปเกรดเทคโนโลยี แต่คือการเปลี่ยนผ่านระดับองค์กรอย่างแท้จริง
จากการวิเคราะห์มากกว่า 10,000 แชตบน LINE เราพบว่ากว่า 43% ของข้อความแรกคือคำถามพื้นฐานซ้ำๆ ซึ่งกินเวลาทีมบริการลูกค้าอย่างมาก สิ่งที่เราต้องการจึงไม่ใช่แค่แชตบอทตอบคำถาม แต่เป็น 'ผู้ช่วย AI ระดับองค์กร' ที่แยกแยะเคสได้แม่นยำและช่วยส่งเสริมการขายได้ การเลือกใช้ CAAC AI Agent จาก Crescendo Lab คือการตัดสินใจสำคัญในการแก้ปัญหาคอขวดด้านบุคลากรและยกระดับคุณภาพบริการได้
MR. LIVING ให้ความสำคัญกับ "มิติความเป็นมนุษย์" ในงานบริการลูกค้า โดยมุ่งมั่นที่จะสร้างแนวทางการเติบโตไปพร้อมกับเทคโนโลยี AI เพื่อยกระดับประสิทธิภาพและคุณภาพการบริการอย่างต่อเนื่อง ทางแบรนด์จึงเลือกใช้โมเดล "Co-pilot" เป็นแกนหลัก ให้ AI ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยสำคัญของทีมงาน แทนที่จะเป็นตัวแทนด่านหน้าโดยลำพัง และค่อย ๆ ขยายการใช้งานแนวทางดังกล่าวไปยังร้านค้าต่าง ๆ
“เราไม่ได้ต้องการให้ AI เข้ามาแทนที่คน แต่ต้องการให้ AI ช่วยให้ทีมงานเข้าใจลูกค้าได้เร็วขึ้น และกลับไปโฟกัสหัวใจสำคัญของการบริการที่แท้จริง”
การทำงานร่วมกันลักษณะนี้ไม่เพียงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานของแต่ละวัน แต่ยังสร้างการเรียนรู้ร่วมกันระหว่าง AI และทีมงาน โดยข้อมูลที่พนักงานคอยปรับปรุงจะกลายเป็นบทเรียนให้ AI พัฒนาขึ้นอย่างต่อเนื่อง ในขณะที่คำแนะนำจาก AI ก็ช่วยยกระดับคุณภาพการตอบกลับของทีมโดยรวมอย่างสม่ำเสมอ
ที่น่าสนใจคือ โมเดลการทำงานร่วมกันระหว่าง MR. LIVING และ AI นี้ สอดคล้องกับวิสัยทัศน์ของ AI Copilot จาก Crescendo Lab ที่กำลังจะเปิดตัวเร็วๆ นี้
AI Copilot เสริมศักยภาพทีมงาน: แนะนำการตอบกลับ + สรุปข้อความอัตโนมัติ" ปรับโฉมกระบวนการบริการ
ฟีเจอร์ความร่วมมือของ CAAC AI Copilot จาก Crescendo Lab ที่กำลังจะเปิดตัวนี้ มีความแตกต่างจาก AI Agent ที่ใช้ตอบโต้กับลูกค้าโดยตรง เพราะ AI Copilot ถูกออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและคุณภาพการทำงานของพนักงาน (Human Agent) ภายในองค์กรโดยเฉพาะฟีเจอร์หลักของ AI Copilot มีดังนี้
ด้วย AI Copilot พนักงานจะสามารถมอบหมายงานซ้ำๆ ให้ AI จัดการ และหันไปทุ่มเวลาให้กับงานที่ต้องใช้ ความเห็นอกเห็นใจ (Empathy) การตัดสินใจอย่างมืออาชีพ และบทบาทที่ปรึกษาการขาย ซึ่งเป็นงานที่มีมูลค่าสูงกว่า ทำให้การทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI สร้างคุณค่าสูงสุด
อัปเกรด AI Agent จาก "ผู้ช่วยบริการ" (Support) สู่ "ที่ปรึกษาการขาย" (Sales)
เมื่อประสิทธิภาพของ AI เริ่มเสถียร Mr. Living จึงวางแผนพัฒนา AI Agent จากผู้ช่วยตอบคำถาม ให้กลายเป็น "ที่ปรึกษาการขายระดับสูง" ที่สามารถช่วยขับเคลื่อนยอดขายเชิงรุก ในอนาคต นอกจาก AI Support Agent ที่ตอบคำถามทั่วไปแล้ว แบรนด์ยังเตรียมใช้งาน AI Sales Agent เพื่อช่วยแนะนำสินค้า โปรโมชั่น โดยใช้วิธีการขายอัจฉริยะ เพื่อผลักดัน conversion ได้จริง
ตัวอย่างเช่น เมื่อลูกค้าสอบถามเกี่ยวกับวัสดุ ขนาด หรือราคาของโซฟา AI จะวิเคราะห์บทสนทนาและนำเสนอ การ์ดสินค้า ข้อมูลเปรียบเทียบ และคำแนะนำเชิงที่ปรึกษา ช่วยให้ทุกข้อความมีโอกาสในการปิดการขาย
นอกจากนี้ ฟีเจอร์ ค้นหาสินค้าอัจฉริยะ (Search Product) ของ AI Copilot ยังช่วยเปลี่ยนบทสนทนาธรรมดาให้กลายเป็นโอกาสในการขายได้อย่างลงตัว โดยมีจุดเด่น ดังนี้
ยกระดับทั้งก่อนและหลังการขาย สร้างวงจร OMO อัจฉริยะที่เชื่อมต่อโลกออนไลน์และออฟไลน์
หลังจากที่ระบบ CAAC AI Agent สร้างผลลัพธ์ที่ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัดในระยะทดลอง (POC) เป้าหมายความร่วมมือระหว่าง MR. LIVING และ Crescendo Lab จึงก้าวจากการ “เพิ่มประสิทธิภาพ” ไปสู่การ ขับเคลื่อนการเติบโตทางธุรกิจและนวัตกรรมบริการ พร้อมสร้างระบบ OMO อัจฉริยะที่ยกระดับทั้งก่อนและหลังการขาย
“เราไม่ได้ต้องการให้ AI มาแทนที่คน แต่ต้องการให้ AI เป็นเหมือนมืออีกคู่หนึ่ง ที่ช่วยให้ทีมเข้าใจลูกค้าได้เร็วขึ้น และโฟกัสกับสิ่งที่ต้องใช้การตัดสินใจและความรู้สึก”
ในอนาคต MR. LIVING จะทยอยนำระบบ CAAC นี้ไปใช้ในทุกสาขา เพื่อให้ AI Agent, ทีมบริการออนไลน์ และที่ปรึกษาหน้าร้าน ทำงานร่วมกันอย่างเป็นระบบ รักษาสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและความไว้วางใจ และทำให้ ทุกบทสนทนาเป็นส่วนหนึ่งของคุณค่าแบรนด์
ท้ายที่สุดแล้ว AI จะทำงานร่วมกับแบรนด์ต่างๆ เพื่อบรรลุภารกิจ—“การส่งมอบเฟอร์นิเจอร์สไตล์นอร์ดิกในราคาที่ทุกคนเข้าถึงได้ เพื่อคุณภาพชีวิตที่ดียิ่งขึ้น”
AI ตอบกลับข้อความประจำวัน
ความแม่นยำในการส่งต่อเคสละเอียดอ่อนให้เจ้าหน้าที่
ชั่วโมงทำงานที่ทีมบริการประหยัดได้ต่อเดือน
MR. LIVING ให้ความสำคัญกับ "มิติความเป็นมนุษย์" ในงานบริการลูกค้า โดยมุ่งมั่นที่จะสร้างแนวทางการเติบโตไปพร้อมกับเทคโนโลยี AI เพื่อยกระดับประสิทธิภาพและคุณภาพการบริการอย่างต่อเนื่อง ทางแบรนด์จึงเลือกใช้โมเดล "Co-pilot" เป็นแกนหลัก ให้ AI ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยสำคัญของทีมงาน แทนที่จะเป็นตัวแทนด่านหน้าโดยลำพัง และค่อย ๆ ขยายการใช้งานแนวทางดังกล่าวไปยังร้านค้าต่าง ๆ
“เราไม่ได้ต้องการให้ AI เข้ามาแทนที่คน แต่ต้องการให้ AI ช่วยให้ทีมงานเข้าใจลูกค้าได้เร็วขึ้น และกลับไปโฟกัสหัวใจสำคัญของการบริการที่แท้จริง”
การทำงานร่วมกันลักษณะนี้ไม่เพียงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานของแต่ละวัน แต่ยังสร้างการเรียนรู้ร่วมกันระหว่าง AI และทีมงาน โดยข้อมูลที่พนักงานคอยปรับปรุงจะกลายเป็นบทเรียนให้ AI พัฒนาขึ้นอย่างต่อเนื่อง ในขณะที่คำแนะนำจาก AI ก็ช่วยยกระดับคุณภาพการตอบกลับของทีมโดยรวมอย่างสม่ำเสมอ
ที่น่าสนใจคือ โมเดลการทำงานร่วมกันระหว่าง MR. LIVING และ AI นี้ สอดคล้องกับวิสัยทัศน์ของ AI Copilot จาก Crescendo Lab ที่กำลังจะเปิดตัวเร็วๆ นี้
AI Copilot เสริมศักยภาพทีมงาน: แนะนำการตอบกลับ + สรุปข้อความอัตโนมัติ" ปรับโฉมกระบวนการบริการ
ฟีเจอร์ความร่วมมือของ CAAC AI Copilot จาก Crescendo Lab ที่กำลังจะเปิดตัวนี้ มีความแตกต่างจาก AI Agent ที่ใช้ตอบโต้กับลูกค้าโดยตรง เพราะ AI Copilot ถูกออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและคุณภาพการทำงานของพนักงาน (Human Agent) ภายในองค์กรโดยเฉพาะฟีเจอร์หลักของ AI Copilot มีดังนี้
ด้วย AI Copilot พนักงานจะสามารถมอบหมายงานซ้ำๆ ให้ AI จัดการ และหันไปทุ่มเวลาให้กับงานที่ต้องใช้ ความเห็นอกเห็นใจ (Empathy) การตัดสินใจอย่างมืออาชีพ และบทบาทที่ปรึกษาการขาย ซึ่งเป็นงานที่มีมูลค่าสูงกว่า ทำให้การทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI สร้างคุณค่าสูงสุด
อัปเกรด AI Agent จาก "ผู้ช่วยบริการ" (Support) สู่ "ที่ปรึกษาการขาย" (Sales)
เมื่อประสิทธิภาพของ AI เริ่มเสถียร Mr. Living จึงวางแผนพัฒนา AI Agent จากผู้ช่วยตอบคำถาม ให้กลายเป็น "ที่ปรึกษาการขายระดับสูง" ที่สามารถช่วยขับเคลื่อนยอดขายเชิงรุก ในอนาคต นอกจาก AI Support Agent ที่ตอบคำถามทั่วไปแล้ว แบรนด์ยังเตรียมใช้งาน AI Sales Agent เพื่อช่วยแนะนำสินค้า โปรโมชั่น โดยใช้วิธีการขายอัจฉริยะ เพื่อผลักดัน conversion ได้จริง
ตัวอย่างเช่น เมื่อลูกค้าสอบถามเกี่ยวกับวัสดุ ขนาด หรือราคาของโซฟา AI จะวิเคราะห์บทสนทนาและนำเสนอ การ์ดสินค้า ข้อมูลเปรียบเทียบ และคำแนะนำเชิงที่ปรึกษา ช่วยให้ทุกข้อความมีโอกาสในการปิดการขาย
นอกจากนี้ ฟีเจอร์ ค้นหาสินค้าอัจฉริยะ (Search Product) ของ AI Copilot ยังช่วยเปลี่ยนบทสนทนาธรรมดาให้กลายเป็นโอกาสในการขายได้อย่างลงตัว โดยมีจุดเด่น ดังนี้
ยกระดับทั้งก่อนและหลังการขาย สร้างวงจร OMO อัจฉริยะที่เชื่อมต่อโลกออนไลน์และออฟไลน์
หลังจากที่ระบบ CAAC AI Agent สร้างผลลัพธ์ที่ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัดในระยะทดลอง (POC) เป้าหมายความร่วมมือระหว่าง MR. LIVING และ Crescendo Lab จึงก้าวจากการ “เพิ่มประสิทธิภาพ” ไปสู่การ ขับเคลื่อนการเติบโตทางธุรกิจและนวัตกรรมบริการ พร้อมสร้างระบบ OMO อัจฉริยะที่ยกระดับทั้งก่อนและหลังการขาย
“เราไม่ได้ต้องการให้ AI มาแทนที่คน แต่ต้องการให้ AI เป็นเหมือนมืออีกคู่หนึ่ง ที่ช่วยให้ทีมเข้าใจลูกค้าได้เร็วขึ้น และโฟกัสกับสิ่งที่ต้องใช้การตัดสินใจและความรู้สึก”
ในอนาคต MR. LIVING จะทยอยนำระบบ CAAC นี้ไปใช้ในทุกสาขา เพื่อให้ AI Agent, ทีมบริการออนไลน์ และที่ปรึกษาหน้าร้าน ทำงานร่วมกันอย่างเป็นระบบ รักษาสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและความไว้วางใจ และทำให้ ทุกบทสนทนาเป็นส่วนหนึ่งของคุณค่าแบรนด์
ท้ายที่สุดแล้ว AI จะทำงานร่วมกับแบรนด์ต่างๆ เพื่อบรรลุภารกิจ—“การส่งมอบเฟอร์นิเจอร์สไตล์นอร์ดิกในราคาที่ทุกคนเข้าถึงได้ เพื่อคุณภาพชีวิตที่ดียิ่งขึ้น”
.jpg)
การจ้างพนักงานบริการลูกค้าเพียงไม่กี่คนมาดำเนินการและคิดว่าการใช้ AI จะประสบความสำเร็จนั้นแทบเป็นไปไม่ได้เลย เราไม่สามารถรวบรวม FAQ หรือเอกสารกระบวนการบริการลูกค้าที่มีอยู่ แล้วนำมาใช้เป็นฐานความรู้ได้ ฐานความรู้ของ AI ที่แท้จริงต้องถูกสร้างขึ้นเหมือนครูที่สอนนักเรียน โดยต้องคิดว่าจะจัดตั้งทีมที่สามารถทำงานเอง และปรับปรุงสื่อการสอนได้อย่างต่อเนื่องได้อย่างไร เป้าหมายของเราคือทำให้ 1+1 มากกว่า 2 ผ่านความร่วมมือของหลายทีม เพื่อค้นหารูปแบบองค์กรที่สามารถพัฒนาและปรับปรุงได้อย่างยั่งยืน
