แก้ปมมากกว่า 5,000 ลีดในเช้าเดียว: AI ช่วย NexaFlow ทำความสะอาดโมดูลลีดได้อย่างไร

ABMS

แก้ปมมากกว่า 5,000 ลีดในเช้าเดียว: AI ช่วย NexaFlow ทำความสะอาดโมดูลลีดได้อย่างไร

ดูเว็บไซต์|

เกี่ยวกับ NexaFlow

Lead ไหลเข้ามาจาก 5 แหล่งที่แตกต่างกัน: Website, Zalo OA, Facebook Ads, SMS Broadcast, Telesales แต่ละแหล่งมาพร้อมชุดฟิลด์ของตัวเอง แต่ทั้งหมดถูก "เท" ลงในบล็อกเดียว — ทำให้ UI กลายเป็นที่เก็บทั้งข้อมูลธุรกิจและข้อมูลทางเทคนิค ข้อมูลสำคัญจมอยู่ท่ามกลางฟิลด์นำเข้า ทีมขายต้อง "ขุด" ข้อมูลแทนที่จะจัดการ lead

ผลลัพธ์ที่ได้รับ

โครงสร้างบล็อก: จาก 1 บล็อกที่ยุ่งเหยิงเป็น 10 บล็อกที่มีจุดประสงค์ชัดเจน. ลบฟิลด์ซ้ำ: ตัดออก 10 คู่. แยกฟิลด์นำเข้า: 22 ฟิลด์ในบล็อกเฉพาะ (สามารถซ่อนได้). ส่วนหัวเมื่อเปิดบันทึก: ชื่อ · บริษัท · สถานะ. สร้างด่วน: 6 ฟิลด์ตามลำดับธรรมชาติ. ความปลอดภัยของข้อมูล: 0 บันทึกสูญหาย. เวลา: ใช้เวลาเพียงครึ่งเช้า แทนที่จะเป็น 'ไม่มีใครกล้าแตะต้อง'.

ผลลัพธ์สำคัญ

10

ข้อมูลซ้ำซ้อนที่ซ่อนอยู่

22

ฟิลด์นำเข้าที่แยกออก

10

บล็อกโครงสร้างใหม่

6

ฟิลด์ QuickCreate

0

บันทึกที่สูญหาย

1

เช้า

ความท้าทายทางธุรกิจ

1 บล็อกที่ยุ่งเหยิง

ข้อมูลทั้งหมดจาก 5 แหล่งถูกเทลงไปในบล็อกเดียว พนักงานขายไม่รู้ว่าควรดูตรงไหนก่อน ข้อมูลสำคัญจมอยู่ในฟิลด์ทางเทคนิค

ข้อมูลซ้ำซ้อนที่ซ่อนอยู่ 10 รายการ

มีฟิลด์ซ้ำซ้อน 10 ฟิลด์แต่ไม่มีใครสังเกต ข้อมูลเดียวกันแต่ชื่อต่างกันทำให้เกิดความไม่สอดคล้องกันในการกรองและรายงาน

ฟิลด์นำเข้า 22 ฟิลด์ปนใน UI

ฟิลด์ติดตามทางเทคนิค (uid, tracking_code, sms_batch_id...) ปนกับฟิลด์ธุรกิจ ทำให้界面无序且难以使用

QuickCreate Sequence = 0

ฟิลด์ทั้งหมดมี quickCreateSequence = 0 ทำให้ฟอร์มสร้างด่วนใช้งานไม่ได้ ไม่มีใครมีเวลาแก้ไข "เรื่องพื้นฐาน" เหล่านี้

01

อ่านโครงสร้างข้อมูลจาก PostgreSQL

AI read entire structure: blocks, fields, column names, data types

Cross-checked with Prisma schema to detect inconsistencies

SQL query: SELECT fieldname, fieldlabel, block, typeofdata...

อ่านโครงสร้างข้อมูลจาก PostgreSQL
02

ตรวจจับซ้ำ — ฟิลด์อยู่ตรงหน้าแต่ไม่มีใครจัดการ

AI compared labels/fieldnames, checked data patterns

Example: salutation vs salutationType — both store titles but different names

Prevented errors in filters and reports

ตรวจจับซ้ำ — ฟิลด์อยู่ตรงหน้าแต่ไม่มีใครจัดการ
03

แยกฟิลด์นำเข้า 22 ตัวออกจากอินเทอร์เฟซหลัก

Metadata from SMS broadcast: uid, tracking_code, timestamp, batch_id

For power users, this is 'junk drawer'

Moved all to Block 10 (hidden) — kept for traceability, can hide/collapse

แยกฟิลด์นำเข้า 22 ตัวออกจากอินเทอร์เฟซหลัก
04

ตรวจสอบตัวเองและตรวจจับฟิลด์ที่ตกหล่น (cf_1764)

After restructuring, AI re-ran checklist

Found cf_1764 (Position/Title) still visible in old block, not moved yet

Didn't just fix, also verified after fixing

ตรวจสอบตัวเองและตรวจจับฟิลด์ที่ตกหล่น (cf_1764)
05

QuickCreate: ครั้งแรกที่ 'เร็ว' จริงๆ

6 fields in actual input order

Name → Company → Phone → Email → Source → Owner

Before: sequence = 0. After: purposeful sequence.

QuickCreate: ครั้งแรกที่ 'เร็ว' จริงๆ

คำรับรองจากลูกค้า

Client

"ลีดไหลเข้ามาจาก Facebook, Zalo, เว็บไซต์, SMS... แต่ละช่องทางแตกต่างกัน พนักงานเปิดบันทึกแต่ไม่รู้ว่าควรดูตรงไหนก่อน AI อ่านโครงสร้างข้อมูล วิเคราะห์ และจัดเรียงใหม่ ไม่ต้องบรีฟมาก มันเข้าใจโลจิกการดำเนินงานอย่างรวดเร็ว"

ตัวแทน NexaFlow
กรณีศึกษา: แก้ปมมากกว่า 5,000 ลีดในเช้าเดียว: AI ช่วย NexaFlow ทำความสะอาดโมดูลลีดได้อย่างไร | Innocom