PARTNER-HUB Workspace — B2B Distributor Blueprint
Claude Cowork · B2B Trade Blueprint

PARTNER-HUB
Workspace

ออกแบบสำหรับบริษัทค้าปลีกที่มี Distributor ทั่วประเทศ หลายร้อยราย — Claude ดูแลลูกค้าได้ทุกคน โดยไม่ต้องใส่ข้อมูลทั้งหมดใน Workspace

500+
Distributors รองรับ
8
Automation Modules
4
Slash Commands
3
Customer Tiers
ปัญหาก่อนมีระบบ

Sales ทำไม่ทัน ดูแลได้ไม่ครบ

บริษัทที่มี Distributor 500+ ราย ทีม Sales 10 คน = คนละ 50 ราย — เป็นไปไม่ได้ที่จะดูแลได้ครบและสม่ำเสมอ

😤
ลูกค้าเงียบหายโดยไม่รู้ตัว
ไม่ซื้อ 45 วันแล้ว แต่ทีม Sales ไม่รู้ เพราะต้องดูแล 50 คน และไม่มีระบบแจ้งเตือน
📋
สื่อสารไม่สม่ำเสมอ
Distributor บางรายได้รับข้อมูลโปรโมชั่น บางรายไม่ได้ ขึ้นอยู่กับ Sales แต่ละคนจะนึกถึงหรือไม่
📊
รายงานทำช้าและผิดพลาด
ทำ Weekly Report ด้วยมือ ใช้เวลา 3-4 ชั่วโมง ข้อมูลบางส่วนล้าหลัง 1-2 วัน
💰
ติดตามหนี้ไม่ทั่วถึง
ยอดค้างชำระหลุด ไม่ได้ส่งเตือนตรงเวลา Sales ต้องโทรหาเอง ทำให้ความสัมพันธ์เสีย
🎯
ไม่รู้ว่าใครกำลังจะหาย
ไม่มีการวิเคราะห์ Churn Risk ตอนรู้ว่าลูกค้าจากไปก็สายเกินแก้แล้ว
🔄
Onboarding ไม่สม่ำเสมอ
Distributor ใหม่ได้รับการต้อนรับแตกต่างกันไปตาม Sales ที่รับผิดชอบ ไม่มีมาตรฐาน
หลักการออกแบบ

แยก "สมอง" กับ "ข้อมูล" ออกจากกัน

กฎข้อที่ 1 — สำคัญที่สุด
Workspace ไม่ใช่ที่เก็บข้อมูลลูกค้า — แต่เป็นที่เก็บ วิธีคิด ของ Claude
Workspace = Rules + Templates + Segments + Playbooks Sheets = Customer Data + Orders + Performance + Credit Claude = อ่าน Workspace ตลอด + ดึง Sheets เฉพาะเมื่อต้องการ

ถ้าใส่ข้อมูล 500 คนใน Workspace Files → Context ล้น Claude ช้า ผิดพลาด ค่า Token พุ่ง

Data Bridge Pattern — วิธีที่ระบบทำงานจริง
📊
Google Sheets
Database ลูกค้า 500+ ราย Orders, Credit, RFM
⚙️
Pabbly / n8n
Filter เฉพาะกลุ่มที่ต้องการ เช่น "ไม่ซื้อ 30 วัน = 43 ราย"
🧠
Claude Cowork
รับข้อมูล 43 ราย + Playbook → Draft ข้อความส่วนตัว
📱
LINE / Email
Broadcast ออก หลัง Human Approve หรืออัตโนมัติ
โครงสร้าง Workspace

8 โฟลเดอร์ ที่ขาดไม่ได้

แต่ละโฟลเดอร์มีหน้าที่ชัดเจน — ออกแบบให้ Claude ทำงานได้ทันทีโดยไม่ต้องถามซ้ำๆ

Layer 1 · Identity
🧠 brain/
  ├── persona.md
  ├── operating-rules.md
  ├── quality-gates.md
  └── decision-log.md
Layer 2 · Context
🏷️ intel/
  ├── segments/ (Tier A/B/C + RFM)
  ├── products/ (Catalog + Promos)
  └── policies/ (Credit + Return)
📋 playbooks/
  ├── onboarding/ routine/ recovery/
  └── growth/ service/
🌉 data-bridge/
  ├── sheets-schema.md
  └── query-templates.md
Layer 3 · Automation
⚡ automations/
  ├── scheduled/ (Daily/Weekly/Monthly)
  ├── triggered/ (Event-based)
  └── slash-commands/
🔗 connectors/
  ├── sheets-hub.md
  ├── line-broadcast.md
  └── pabbly-n8n.md
Layer 4 · Output
📤 deliverables/
  ├── _INDEX.md (Auto-updated)
  ├── reports/ (Daily/Weekly/RFM)
  ├── communications/ (Approved)
  └── analyses/ (Segment/Churn)
🌉 data-bridge/ — โฟลเดอร์พิเศษที่ทำให้ระบบ Scale ได้
sheets-schema.md
อธิบายโครงสร้าง Sheet Hub ทุก Tab ทุก Column — Claude รู้ว่าข้อมูลอยู่ที่ไหน เมื่อได้รับมา
query-templates.md
Template คำสั่งดึงข้อมูล เช่น "ไม่ซื้อ N วัน" หรือ "ยอดค้าง > X บาท" พร้อม Format ที่ส่งให้ Claude
data-format.md
Format JSON/CSV ที่ Pabbly/n8n ส่งให้ Claude — ทำให้ Claude Parse ข้อมูลได้ถูกต้องทุกครั้ง
Use Cases หลัก

8 สิ่งที่ Claude ทำแทนทีมได้ทันที

คลิกแต่ละ Module เพื่อดู Trigger, Flow, และ System Prompt ตัวอย่างที่นำไปใช้ได้จริง

Google Sheets Hub

โครงสร้าง Database ทั้งหมด

Sheets ทำหน้าที่เป็น CRM — ข้อมูลลูกค้า ออเดอร์ เครดิต ทุกอย่างอยู่ที่นี่ Claude ดึงผ่าน MCP หรือ Pabbly

DISTRIBUTORS
ORDERS
RFM_SCORES
CREDIT_LEDGER
COMMS_LOG
PROMOTIONS
ColumnTypeข้อมูลหมายเหตุ
dist_id PKTEXTD-00001 ถึง D-00999รหัสเฉพาะ ไม่เปลี่ยน
company_nameTEXTชื่อบริษัท / ร้านค้า
contact_nameTEXTชื่อผู้ติดต่อหลัก
line_uidTEXTLINE User ID สำหรับ Broadcastต้องมีเพื่อส่ง LINE
provinceTEXTจังหวัดใช้ Filter ตาม Territory
regionTEXTภาค: N/NE/C/S/E/WAuto จาก Province
tierTEXTA / B / CUpdate จาก RFM ทุกเดือน
sales_ownerTEXTชื่อ Sales ที่รับผิดชอบ
join_dateDATEวันที่สมัครเป็น DistributorTrigger Welcome Sequence
last_order_dateDATEวันสั่งสินค้าล่าสุดใช้คำนวณ Inactive Days
statusTEXTActive / Inactive / Suspended
ColumnTypeข้อมูลหมายเหตุ
order_id PKTEXTORD-2024-00001
dist_id FKTEXTLink ไป DISTRIBUTORS
order_dateDATEวันที่สั่ง
total_amountNUMBERยอดรวม (บาท)ใช้คำนวณ Monetary
payment_statusTEXTPaid / Pending / OverdueTrigger ทวงหนี้
due_dateDATEวันครบกำหนดชำระ
days_overdueNUMBERAuto คำนวณ=TODAY()-due_date
ColumnTypeข้อมูลหมายเหตุ
dist_id FKTEXTUpdate ทุกต้นเดือน
recency_daysNUMBERจำนวนวันนับจาก Order ล่าสุดน้อย = ดี
frequency_3mNUMBERจำนวนครั้งสั่งใน 3 เดือนมาก = ดี
monetary_3mNUMBERยอดรวม 3 เดือน (บาท)
r_scoreNUMBER1-5 (5=ดีที่สุด)Claude คำนวณ
f_scoreNUMBER1-5
m_scoreNUMBER1-5
rfm_segmentTEXTChampions / Loyal / At Risk / LostClaude กำหนด
recommended_actionTEXTคำแนะนำ Next ActionClaude เขียน
ColumnTypeข้อมูลหมายเหตุ
dist_id FKTEXT
credit_limitNUMBERวงเงินสูงสุด (บาท)ตาม Tier
outstanding_balanceNUMBERยอดค้างชำระปัจจุบันAuto Sum จาก ORDERS
available_creditNUMBER=credit_limit - outstandingAuto คำนวณ
overdue_flagBOOLTRUE ถ้าค้าง > 30 วันTrigger ทวงหนี้
last_warned_dateDATEวันที่ส่งเตือนล่าสุดป้องกันส่งซ้ำ
ColumnTypeข้อมูลหมายเหตุ
comm_id PKTEXTAuto Generated
dist_id FKTEXT
sent_dateDATETIMEวันเวลาที่ส่ง
comm_typeTEXTWelcome / Promo / Inactive / Overdue / Custom
channelTEXTLINE / Email / Call
message_previewTEXT150 ตัวแรกของข้อความสำหรับ Audit
approved_byTEXTชื่อผู้ Approve ก่อนส่งHuman-in-the-Loop
ColumnTypeข้อมูลหมายเหตุ
promo_id PKTEXTPROMO-2024-01
promo_nameTEXTชื่อโปรโมชั่น
eligible_tiersTEXTA, B หรือ A,B,CClaude Filter ตาม Tier
start_date / end_dateDATEช่วงเวลาโปรโมชั่น
descriptionTEXTรายละเอียดที่ Claude นำไป Draft ได้
min_orderNUMBERยอดสั่งขั้นต่ำ (ถ้ามี)
Automation Schedule

Claude ทำงาน เมื่อไหร่บ้าง

07:30 น.
Daily
Inactive Alert
ดึงลูกค้าที่ไม่ซื้อครบ 30, 45, 60 วัน → แจ้ง Sales พร้อม Context ลูกค้าแต่ละคน
LINE to Sales
08:00 น.
Daily
Morning Sales Dashboard
ยอดเมื่อวาน vs Target + Top 5 ออเดอร์ใหม่ + Overdue ที่ต้องติดตาม
LINE to Manager
จันทร์ 08:30
Weekly
Weekly Performance Report
Top 10 / Bottom 10 Distributor + Trend เทียบสัปดาห์ก่อน + แนะนำ Action 3 อย่าง
PDF + LINE
ศุกร์ 17:00
Weekly
Credit Risk Digest
สรุปยอดค้างชำระทั้งหมด + ลูกค้าที่เสี่ยง + แนะนำว่าควรระงับเครดิตใครบ้าง
Report to Finance
1 ของเดือน
Monthly
RFM Review + Tier Update
คำนวณ RFM ใหม่ → ปรับ Tier → Draft ข้อความแจ้งลูกค้าที่ Upgrade/Downgrade
Sheets + Draft
5 ของเดือน
Monthly
Monthly Statement Batch
Generate Statement ทุกรายอัตโนมัติ → Review → ส่ง Email/LINE ทีเดียว 500+ ฉบับ
Email Batch
On Event
Triggered
New Distributor → Welcome Sequence
มีรายใหม่ใน Sheet → ส่ง Welcome Day 1 → Day 3 → Day 7 → Day 14 → Day 30
LINE Sequence
On Event
Triggered
Payment Overdue Alert
ค้าง 7/14/30 วัน → Draft ทวงตาม Policy (Level 1 เตือน → 2 ทวง → 3 ระงับเครดิต)
LINE + Email
เปรียบเทียบเครื่องมือ

3 วิธี สำหรับงานเดียวกัน

ตัวอย่าง: งาน "Re-engage ลูกค้าที่ไม่ซื้อ 30 วัน" — ทำได้หลายวิธี เลือกตามความพร้อมของทีม

🖐️
Manual + /segment
เหมาะสำหรับ: ทีมที่เพิ่งเริ่ม ยังไม่มี Automation
  • ตั้งค่าเร็ว ไม่ซับซ้อน
  • ใช้ /segment + Paste ข้อมูลจาก Sheets
  • Claude Draft ข้อความให้ แล้วคัดลอกส่งเอง
⚠️ ต้องทำเองทุกสัปดาห์ ไม่ Scalable
🔧
n8n + Claude API
เหมาะสำหรับ: ทีม Tech ต้องการ Custom Logic
  • Logic ซับซ้อนได้ไม่จำกัด (Conditional, Branching)
  • ส่ง Batch 500 ข้อความในครั้งเดียว
  • เชื่อมกับ ERP / CRM เดิมได้
ต้องใช้คนเขียน n8n + ดูแลระบบ
วิธีตั้งค่า

เริ่มต้น ภายใน 1 สัปดาห์

1
สร้าง Sheets Hub และ Import ข้อมูลลูกค้า
Copy Template Sheets → Import รายชื่อ Distributor 500+ ราย → ตรวจสอบว่ามี LINE UID ครบ
💡 ถ้า LINE UID ยังไม่มี — ทำ LINE LIFF Form ให้ลูกค้า Register ก่อน
2
สร้าง Workspace และเขียน CLAUDE.md + brain/
Claude Cowork → New Project "PARTNER-HUB" → Upload CLAUDE.md, persona.md, tier-definition.md, policies ก่อน
ตัวอย่าง persona.md:

คุณคือ AI Key Account Manager ของ [บริษัท]
ดูแล Distributor ทั่วประเทศในนามของทีม Sales

โทน: สุภาพ เป็นมืออาชีพ เป็นกันเอง ไม่เป็นทางการเกินไป
ภาษา: ไทยเป็นหลัก ยกเว้นคำทางเทคนิค

กฎสำคัญ:
- ข้อความทวงหนี้ต้องผ่าน Supervisor Approve ก่อนส่งเสมอ
- อย่าเปิดเผยข้อมูลยอดซื้อของ Distributor รายหนึ่งให้อีกรายรู้
- Complaint ระดับ 3 ขึ้นไป ให้แจ้ง Sales Manager ทันที
3
Upload Playbooks ทั้งหมด
เริ่มจาก onboarding/welcome-sequence.md และ recovery/inactive-30d.md ก่อน — สองอันนี้ให้ผลลัพธ์เร็วที่สุด
💡 ทดสอบ Manual ก่อนเสมอ — Paste ข้อมูลลูกค้าทดสอบ 3-5 รายแล้วดู Output ก่อน Automate
4
ตั้งค่า 4 Slash Commands
Claude Cowork → Plugins → สร้าง /profile, /draft, /segment, /report พร้อม System Prompt ที่ระบุ Format ข้อมูลที่รับ
5
ตั้งค่า Pabbly Flow แรก — Inactive 30 วัน
Pabbly → Schedule Daily 07:30 → Google Sheets (Filter inactive_days ≥ 30) → Claude Cowork API → Human Approve → LINE Broadcast
💡 เริ่มจาก Flow เดียวก่อน รัน 2 สัปดาห์ แล้วค่อยเพิ่ม Flow อื่น
6
ตั้ง Scheduled Tasks ใน Claude Cowork
Morning Dashboard (08:00) + Weekly Report (จันทร์ 08:30) + Monthly RFM (1 ของเดือน) — Claude Desktop ต้องเปิดอยู่
7
วัดผลและปรับ Playbooks
ดู Open Rate / Response Rate ของข้อความแต่ละประเภท → Update Playbook ที่ทำงานได้ไม่ดี → Claude จะดีขึ้นเรื่อยๆ
💡 บันทึกสิ่งที่เรียนรู้ใน decision-log.md ทุกครั้ง — Workspace จะฉลาดขึ้นเรื่อยๆ
สรุประบบ

ภาพรวม ทุก Module

ModuleTriggerToolOutputHuman Approve
Morning DashboardDaily 08:00Scheduled TaskLINE to Manager
Inactive AlertDaily 07:30Pabbly + ClaudeLINE to Sales
Re-engage Message30 วันไม่ซื้อPabbly + ClaudeLINE to Distributor✓ ต้อง Approve
Payment Reminderค้างชำระ 7/14/30 วันPabbly + ClaudeLINE + Email✓ Level 2+ ต้อง Approve
Promo BroadcastManual + /draftClaude + LINELINE Broadcast ตาม Tier✓ ต้อง Approve
Weekly Reportจันทร์ 08:30Scheduled TaskReport ใน deliverables/
Monthly RFM1 ของเดือนScheduled TaskUpdate Sheets + Draft แจ้ง✓ ก่อนส่งแจ้ง Tier
Welcome SequenceNew DistributorPabbly + ClaudeLINE Day 1/3/7/14/30— Template Fixed
PARTNER-HUB Workspace Blueprint · B2B Distributor Edition Work 360 · skill360.co

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ ตั้งค่า

ตั้งค่าความเป็นส่วนตัว

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

ยอมรับทั้งหมด
จัดการความเป็นส่วนตัว
  • คุกกี้ที่จำเป็น
    เปิดใช้งานตลอด

    ประเภทของคุกกี้มีความจำเป็นสำหรับการทำงานของเว็บไซต์ เพื่อให้คุณสามารถใช้ได้อย่างเป็นปกติ และเข้าชมเว็บไซต์ คุณไม่สามารถปิดการทำงานของคุกกี้นี้ในระบบเว็บไซต์ของเราได้

  • คุกกี้เพื่อการวิเคราะห์

    คุกกี้ประเภทนี้จะทำการเก็บข้อมูลการใช้งานเว็บไซต์ของคุณ เพื่อเป็นประโยชน์ในการวัดผล ปรับปรุง และพัฒนาประสบการณ์ที่ดีในการใช้งานเว็บไซต์ ถ้าหากท่านไม่ยินยอมให้เราใช้คุกกี้นี้ เราจะไม่สามารถวัดผล ปรับปรุงและพัฒนาเว็บไซต์ได้
    รายละเอียดคุกกี้

  • คุกกี้เพื่อปรับเนื้อหาให้เข้ากับกลุ่มเป้าหมาย

    คุกกี้ประเภทนี้จะเก็บข้อมูลต่าง ๆ รวมทั้งข้อมูลส่วนบุคคลเกี่ยวกับตัวคุณเพื่อเราสามารถนำมาวิเคราะห์ และนำเสนอเนื้อหา ให้ตรงกับความเหมาะสมกับความสนใจของคุณ ถ้าหากคุณไม่ยินยอมเราจะไม่สามารถนำเสนอเนื้อหาและโฆษณาได้ไม่ตรงกับความสนใจของคุณ
    รายละเอียดคุกกี้

บันทึกการตั้งค่า