ผู้บริหารหลายองค์กรกำลังเร่งลงทุนในเครื่องมือ AI ตัวใหม่ แต่ทีม Operations กลับต้องเจอความจริงข้อหนึ่ง: AI เป็นตัวเร่งการลงมือทำ ไม่ใช่กลยุทธ์

ถ้าป้อนข้อมูลลูกค้าที่กระจัดกระจายหรือยังไม่ได้ตรวจสอบให้ AI Agent ผลที่ได้คือการตัดสินใจผิดแบบอัตโนมัติในวงกว้าง คนทำผิดพลาดหนึ่งครั้งอาจกระทบลูกค้าแค่ไม่กี่ราย แต่ AI Agent ที่ทำงานบนข้อมูลไม่เรียบร้อย สามารถทำให้ลูกค้าคนสำคัญหลายพันรายเสียความรู้สึกได้ภายในไม่กี่วินาที

วันนี้ใครก็เข้าถึงโมเดลและแพลตฟอร์ม AI ได้ ซอฟต์แวร์จึงไม่ใช่จุดต่างอีกต่อไป ความได้เปรียบที่แท้จริงขององค์กรอยู่ที่ First-party Data ของคุณเอง ว่ามีความลึก ความแม่นยำ และเชื่อมต่อแบบ Real-time ได้ดีแค่ไหน

ทำไมต้องเข้าร่วม

Webinar นี้ไม่ได้ขายเครื่องมือ แต่จะพาคุณดูวิธีเชื่อม Data Warehouse เข้ากับการใช้งาน AI แบบ Real-time และคุณจะได้เรียนรู้:

  • ทำไมโปรเจกต์ AI ส่วนใหญ่ในองค์กรถึงมีปัญหา และวิธีเลี่ยง 3 กับดักหลักที่ทำให้ไม่เกิดผลลัพธ์ ROI ที่คาดหวัง
  • วิธีวาง Validation Layer เพื่อกันไม่ให้ระบบอัตโนมัติทำงานบนข้อมูลที่ผิดพลาด
  • Framework ที่ใช้ได้จริง สำหรับเริ่มจากปัญหาธุรกิจที่ชัดเจน แทนการนำเทคโนโลยีไปครอบกระบวนการที่ยังมีปัญหาอยู่
  • เบื้องหลังโปรเจกต์จริง: Digital Alchemy ใช้ Databricks, Genie Space และ Claude เปลี่ยนข้อมูลฟิตเนสที่กระจัดกระจาย ให้กลายเป็น Conversational Analytics Engine ที่พัฒนาตัวเองได้

เหมาะกับใคร

ผู้บริหารและผู้นำด้าน Data และ Marketing Operations ที่ต้องการให้โครงสร้างข้อมูลที่มีอยู่ เป็นตัวขับเคลื่อนการเติบโตที่ไว้ใจได้

รายละเอียด Webinar

  • วันที่: วันพฤหัสที่ 3 ธันวาคม 2569
  • เวลา: 10:00 น. (เวลาประเทศไทย)
  • รูปแบบ: ออนไลน์
  • ระยะเวลา: 60 นาที

เลิกฝากความหวังไว้กับเครื่องมือ AI ที่ดูเหมือนจะแก้ได้ทุกปัญหา แล้วเริ่มสร้างความได้เปรียบด้าน AI ที่ยั่งยืนร่วมกันกับ Digital Alchemy

Session นี้เน้นการลงมือทำ เราจะแสดงให้เห็นว่า Raw Data เชื่อมเข้ากับ Conversational AI แบบ Real-time ได้อย่างไร เพื่อให้โปรเจกต์ของคุณผ่านช่วง Pilot ไปได้ และสร้าง ROI ที่วัดผลได้

ลงทะเบียนโดยกรอกแบบฟอร์ม

กำหนดการ

The Landscape

00–05 นาที
องค์กรใช้ AI กันอย่างไรในวันนี้ และทำไมการนำ AI มาใช้ยังไม่สร้าง Impact เท่าที่ควร

05–15 นาที
เจาะสาเหตุที่ AI Pilot ล้มเหลวถึง 95% ซึ่งมาจาก 3 ข้อหลัก:
  1. เริ่มจากเทคโนโลยีก่อน (Shiny Object Syndrome)
  2. ข้อมูลไม่ดี
  3. ต้นทุนแฝง

15–25 นาที
บทเรียนจากเคสจริง เปรียบเทียบระหว่างความผิดพลาดของคนกับความผิดพลาดที่มีความเร็วระดับเครื่องจักร พร้อมแนะนำ 4 ขั้นตอนของ AI Experiment Trail เพื่อวางกลยุทธ์ให้ชัดก่อนเลือกเทคโนโลยี

25–45 นาที
เจาะลึกเคสเครือฟิตเนสกว่า 490 สาขา ที่จัดระเบียบข้อมูลเป็น 3 ชั้น ตั้งแต่ข้อมูลดิบไปจนถึงข้อมูลพร้อมใช้ แล้วต่อยอดเป็น AI ที่ผู้บริหารถามคำถามธุรกิจได้เหมือนคุยกับคน ด้วย Databricks และ Claude

45–55 นาที
ช่วงถาม-ตอบ แล้วปิดท้ายด้วยความต่างระหว่าง Transformation กับ Automation และเหตุผลที่ต้องเริ่มจากข้อมูลก่อน

Want to know your marketing automation proficiency?

Take our FREE Automation by Design Assessment!