การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าจากข้อมูลแชทของธุรกิจด้วย Machine Learning

ขับเคลื่อนธุรกิจด้วยการวิเคราะห์พฤติกรรม ความสนใจลูกค้า จากแชทออนไลน์ด้วย Machine Learning

ปัจจุบันโลกได้เข้าสู่ยุคดิจิทัลอย่างเต็มตัว ความต้องการของผู้บริโภคเองก็เปลี่ยนไปมาอย่างรวดเร็ว การที่ธุรกิจเข้าใจความต้องการของลูกค้าได้ก่อนคู่แข่ง จะถือว่าเป็นแต้มต่อได้อย่างมาก และด้วยเทคโนโลยีในปัจจุบันทำให้เราสามารถนำเอาข้อความการสนทนา (แชท) ระหว่างลูกค้าและแอดมินมาวิเคราะห์ด้วย Machine Learning เพื่อหาแนวโน้มหรือความต้องการของลูกค้าได้รวดเร็วและง่ายขึ้นนั่นเอง

‍

ความสำคัญของการวิเคราะห์แชทของลูกค้า

แล้วทำไมเราต้องเข้าใจความต้องการของลูกค้าล่ะ? เพราะการเข้าใจสิ่งนี้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้ธุรกิจสามารถปรับปรุงผลิตภัณฑ์หรือบริการให้ตอบโจทย์ได้อย่างเหมาะสม นอกจากนี้ ยังช่วยให้ธุรกิจเห็นโอกาสใหม่ ๆ ที่สามารถพัฒนาสินค้าหรือบริการใหม่เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า รวมถึงการนำความรู้ตรงนี้ไปใช้ในการปรับเปลี่ยนหน้าที่หรือตำแหน่งงานในองค์กรเพื่อให้สอดคล้องกับความต้องการและความพึงพอใจของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

แล้วทำไมข้อมูลแชทจึงเป็นข้อมูลที่สามารถบ่งบอกถึงความต้องการของลูกค้าได้? เมื่อเทียบกับวิธีการอื่น ๆ อย่างเช่น แบบสอบถามหรือการสัมภาษณ์ แชทระหว่างลูกค้าและแอดมินจะแสดงให้เห็นถึงความคิดเห็นและความต้องการของลูกค้าได้อย่างตรงไปตรงมามากที่สุด ทำให้เมื่อเอาข้อมูลจากแชทมาวิเคราะห์จึงได้ผลลัพธ์ที่ดีมากกว่าการใช้ข้อมูลจากวิธีการการอื่น ๆ นั่นเอง

ถ้าจะยกตัวอย่างให้เห็นภาพมากขึ้นคือ

• นาย เอ เปิดธุรกิจร้านเสื้อผ้า และนายเอได้ทราบจากแอดมินว่าลูกค้าที่ทักแชทเข้ามาหาทางร้าน จะเกี่ยวกับเรื่องเสื้อผ้า streetwear ของผู้หญิงและมีแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ สิ่งนี้ทำให้นายเอเห็นว่าแฟชั่นมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนเทรนด์ไปเป็นแนว streetwear มากขึ้น จึงจัดเตรียมสต็อกสินค้าได้ทันเวลา
• อีกตัวอย่างหนึ่งคือ นางสาว บี เปิดธุรกิจเสริมความงาม และหลังจากที่ได้คุยกับแอดมิน ก็ทราบว่าลูกค้าที่เข้ามาใช้บริการเสียเวลาระหว่างรอรับบริการอย่างมาก ทำให้ลูกค้าเกิดความไม่พอใจ และสิ่งนี้ทำให้นางสาวบีสามารถปรับการทำงานทีมงานทั้งแอดมินและทีมงานทางหน้าคลินิกก็สามารถรับมือกับการบริการให้ดีขึ้นนั่นเอง

จะเห็นได้ว่าจากทั้งสองตัวอย่าง แต่ละธุรกิจจะต้องใช้เวลาและจำนวนคนเพื่อให้ได้ insight ต่าง ๆ มา แต่เราสามารถลดเวลาในขั้นตอนนี้ลงได้ โดยนำระบบ AI หรือ Machine Learning มาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลแชทเหล่านี้ และ AI จะเข้ามาช่วยลดเวลาที่มนุษย์ใช้ในการวิเคราะห์และจัดหมวดหมู่ของข้อมูลแชทลง นอกจากนี้การใช้งาน AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ธุรกิจสามารถเข้าใจลูกค้าและเทรนด์ต่าง ๆ ได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้นซึ่งนำไปสู่การปรับปรุงสินค้าหรือบริการให้ตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้าได้ดีขึ้นอีกด้วย แต่คำถามที่สำคัญต่อมาก็คือ แล้วเราจะทำยังไงให้ข้อมูลแชทที่เรามีสามารถนำไปใช้กับ AI ได้

แต่ก่อนที่เราจะไปเตรียมข้อมูลกัน ผมอยากพาทุกคนมาทบทวนความเข้าใจเกี่ยวกับคำว่า AI ซะก่อน ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI (Artificial Intelligence) คือ ระบบคอมพิวเตอร์หรือเครื่องจักรที่มีความสามารถในการทำงานและตัดสินใจคล้ายกับมนุษย์ ไม่ว่าจะเป็น การเรียนรู้ (learning), การสรุปความคิด (reasoning), การรับรู้ (perception) และการแก้ไขปัญหา (problem-solving) ในขณะที่ Machine Learning เป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่มุ่งเน้นไปที่การสร้างวิธีการที่สามารถให้ AI เรียนรู้และปรับปรุงจากประสบการณ์โดยไม่ต้องโปรแกรมเฉพาะเจาะจงไว้อย่างชัดเจน นั่นคือ ระบบที่สามารถ "เรียนรู้" จากข้อมูลที่มีเพื่อทำนายหรือตัดสินใจในสถานการณ์ที่ไม่เคยพบเจอมาก่อน

‍

การเตรียมข้อมูลเพื่อที่จะนำมาใช้กับ AI และ Machine Learning

สำหรับการเตรียมข้อมูลเพื่อนำไปใช้งานกับ AI เราจะแบ่งเป็น 2 ขั้นตอนใหญ่ ๆ ด้วยกันคือ

ชั้นตอนที่ 1 : การกำหนดขอบเขต (Scope) ของแชท

‍ที่จะให้ AI ประมวลผล โดยสามารถแบ่งได้เป็น 3 ประเภทย่อยคือ

1. การกรองข้อมูลแชท : สิ่งแรกที่ต้องคำนึงเมื่อต้องนำข้อมูลแชทเข้ามาใช้งานคือ เราจะสนใจข้อมูลแชทที่ลูกค้าส่งเข้ามาซ้ำ ๆ กันหรือไม่? จะใช้อะไรเป็นข้อมูลที่จะนำมาวิเคราะห์ ข้อความแชทอย่างเดียวหรือสามารถมีรูปภาพได้? ข้อความแชทเป็นภาษาไทยอย่างเดียวหรือไม่?
2. การเลือกกลุ่มเป้าหมาย : เราสามารถกำหนดขอบเขตของผู้ใช้งานที่สนใจได้ โดยเลือกเพียงแชทของฝั่งลูกค้าอย่างเดียว หรือ แชทฝั่งแอดมินที่สนทนาตอบลูกค้าด้วย ซึ่งการกำหนดขอบเขตของผู้ใช้งานสามารถช่วยลดจำนวนของข้อมูลที่เราต้องนำไปใช้ในการสร้าง AI ได้ ยกตัวอย่างเช่น ในธุรกิจประเภทที่มักจะมีการสร้างนัดหมายผ่านแชทเป็นส่วนใหญ่ หรือธุรกิจประเภทที่ลูกค้าต้องการแจ้งข้อความบางอย่างเพื่อให้แอดมินรับทราบ ธุรกิจทั้งสองประเภทนี้การตอบกลับของแอดมินอาจจะมีเพียง “รับทราบครับ”, “เรียบร้อยแล้วค่ะ” หรือ “ครับ/ค่ะ” โดยข้อความเหล่านี้ไม่ได้บ่งบอกถึงหัวข้อของการสนทนา เราจึงสามารถใช้ข้อมูลในฝั่งของลูกค้าอย่างเดียวเพื่อใช้ในการสร้าง AI แต่กลับกันในธุรกิจที่แอดมินมีการโต้ตอบกับลูกค้าในเรื่องต่าง ๆ จึงต้องใช้ข้อมูลแชทจากทั้งสองฝั่งนั่นเอง
3. การเลือกลักษณะการประมวลผลของแชท : อีกหนึ่งส่วนสำคัญที่จะกำหนดความแม่นยำของ AI ในการแยกหัวข้อแชท ซึ่งจะแตกต่างกันไปในแต่ละประเภทของธุรกิจ เช่น ในธุรกิจที่ในหนึ่งเคสมีการพูดคุยกันเพียงหัวข้อเดียว ก็อาจจะนำข้อความจากทั้งเคสมาใช้เป็น input ของ AI ได้ แต่กลับกันถ้าในเคสนั้นเกิดการพูดคุยขึ้นในหลาย ๆ หัวข้อ การที่จะนำข้อความทั้งหมดในเคสไปเป็น input ของ AI ก็อาจจะลดความแม่นยำของ AI ลงได้

ขั้นตอนที่ 2 : การตัดคำ

เป็นเทคนิคที่ช่วย AI ในการประมวลผลแชท โดยที่ AI จะต้องเข้าใจคำที่ถูกพูดถึงในแชทนั้น ๆ โดยเราสามารถเลือกแบ่งคำด้วยการแบ่งตามพยางค์ของคำ หรือแบ่งตามกลุ่มคำที่ใหญ่ที่สุด

จากรูปตัวอย่างจะเห็นได้ว่าถ้าเราแบ่งคำว่า “เชียงราย” ด้วยเทคนิดการตัดคำด้วยกลุ่มคำที่ใหญ่ที่สุดจะได้ผลลัพธ์เป็นคำว่า “เชียงราย” เหมือนเดิม แต่เมื่อเทียบกับการแบ่งด้วยพยางค์คำว่า “เชียงราย” จะถูกแบ่งออกเป็น 2 คำคือ “เชียง” และ “ราย” ที่ไม่ได้มีความหมายในตัวเองเมื่อไม่ได้อยู่รอบข้างคำอื่น ๆ แต่คำที่แบ่งด้วยกลุ่มคำ (เชียงราย) เมื่อไม่สังเกตคำรอบข้าง คำแต่ละคำก็ล้วนมีความหมายในตัวเอง จึงทำให้เราได้ข้อสรุปว่าในตัวอย่างนี้การตัดคำด้วยกลุ่มคำสามารถช่วยให้เราเข้าใจหัวข้อของข้อความมากกว่านั่นเอง

‍

การสร้างโมเดลสำหรับ Topic Modeling สำหรับ AI

การสร้างโมเดล Topic modeling สามารถทำได้หลายวิธี แต่วิธีที่นิยมมากที่สุดคือ Latent Dirichlet Allocation (LDA) โดยข้อดีของเทคนิคนี้คือ LDA เป็นเทคนิคที่สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเองจากข้อมูลที่มีอยู่โดยไม่จำเป็นที่จะต้องระบุหมวดหมู่ของข้อมูลมาก่อน (unsupervised learning) ซึ่งจะเหมาะกับโจทย์ในการแบ่งหัวข้อข้อมูลแชทเป็นอย่างยิ่ง เพราะข้อมูลแชทเป็นข้อมูลที่ไม่ได้มีการระบุหมวดหมู่ไว้ตั้งแต่แรก และในการที่จะระบุประเภทก็จำเป็นที่จะต้องใช้เวลาและความเข้าใจกับข้อมูลเป็นอย่างมากและ LDA เป็นก็สามารถเข้ามาตอบโจทย์ตรงส่วนนี้ได้ นอกจากนี้จุดเด่นอีกข้อของเทคนิค LDA คือสามารถที่จะช่วยให้ค้นพบหมวดหมู่ที่อาจจะไม่ได้แสดงให้เราเห็นอย่างเด่นชัดตั้งแต่แรกนั่นเอง

สำหรับการสร้างโมเดล Topic Modeling สำหรับ AI เราจะแบ่งเป็น 2 ขั้นตอนหลัก ๆ ด้วยกันคือ

1. การสร้างโมเดล LDA จากข้อมูลที่เตรียมไว้ : ด้วยลักษณะของเทคนิค LDA ทำให้การที่จะสร้างโมเดลจำเป็นที่จะต้องระบุจำนวนหัวข้อหรือหมวดหมู่ที่เราต้องการจะแยกเสียก่อน แต่เมื่อเราอยากให้โมเดลทำหน้าที่ในการหาจำนวนหัวข้อให้เรา เราจึงสามารถสร้างโมเดลที่แบ่งหมวดหมู่ไว้ให้เราตั้งแต่น้อยไปจนถึงมากเพื่อที่จะหาว่าโมเดลควรแบ่งหมวดหมู่ออกเป็นทั้งหมดกี่หมวดหมู่
2. การหาจำนวนหมวดหมู่ที่เหมาะสมที่สุดกับธุรกิจ : โดยวิธีที่ได้รับความนิยมในการหาว่าการแบ่งข้อมูลเป็นกี่หมวดหมู่จึงเหมาะสมที่สุด คือการใช้ค่า Coherence และ Perplexity โดย Coherence จะบอกถึงระดับของความคล้ายคลึงทางความหมายระหว่างคำในแต่ละหัวข้อ Coherence ที่สูงบ่งบอกถึงหัวข้อที่มีความหมายและสามารถตีความได้ง่ายกว่าสำหรับมนุษย์ และ Perplexity ใช้ในการวัดค่าการกระจายของคำในข้อความแชทนั้น ๆ Perplexity ที่ต่ำบ่งบอกถึงประสิทธิภาพการทำนายที่ดีกว่า

จากรูปตัวอย่างจะเห็นได้ว่าจำนวนหมวดหมู่ที่มีค่า Coherence ที่สูงและ Perplexity ที่ต่ำคือจำนวน 10 หมวดหมู่แต่หลังจากนำโมเดล LDA ไปใช้กับข้อมูลแล้วการแบ่งหมวดหมู่เป็นหมวดหมู่ที่ละเอียดเกินไปเพราะหมวดหมู่บางประเภทสามารถรวมเป็นหมวดหมู่ที่ใหญ่ขึ้นได้ และจำนวนหมวดหมู่ที่เหมาะสมในอันดับถัดมาก็คือ 6 หมวดหมู่และสามารถนำไปใช้กับข้อมูลได้อย่างเหมาะสมอีกด้วย ทั้งนี้จะเห็นได้ว่าค่าที่ดีที่สุดอาจไม่ใช่จำนวนหมวดหมู่ที่เหมาะสมกับชุดข้อมูลเสมอไป โดยเราสามารถใช้ค่าทั้งสองตัวนี้ประกอบกับข้อมูลเพื่อช่วยในการตัดสินใจนั่นเอง

‍

การระบุหมวดหมู่ของโมเดล LDA และการนำไปใช้งานในสถานการณ์ต่าง ๆ

หลังจากที่เราได้โมเดลที่เหมาะสมที่สุดกับธุรกิจแล้วสิ่งที่จะขาดไปไม่ได้คือการนำโมเดลไปประยุกต์ใช้ให้เกิดประโยชน์ต่อธุรกิจมากขึ้น โดยการที่เราจะสามารถนำโมเดลไปใช้งานได้เราต้องเข้าใจหมวดหมู่ที่โมเดลแยกออกมาให้ได้เสียก่อน ซึ่งเราสามารถให้ผู้ที่มีความเข้าใจในธุรกิจกลุ่มนั้น ๆ เป็นคนเข้ามาระบุหัวข้อของหมวดหมู่ หรือเราสามารถที่จะใช้โมเดลของภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model) ไม่ว่าจะเป็น chatGPT หรือ Google Gemini ในการมาช่วยกำหนดหมวดหมู่ของหัวข้อได้เช่นกัน และเมื่อเราเข้าใจหมวดหมู่ของข้อความแล้วสิ่งต่อไปคือ การนำโมเดลมากำหนดหมวดหมู่ของข้อความ โดยเราสามารถกำหนดค่าความมั่นใจ (Confidence score) ของโมเดล ถ้าโมเดลมีความมั่นใจเกินค่าที่กำหนดไว้เราก็สามารถมั่นใจได้ว่าข้อความแชทนั้นอยู่ในหมวดหมู่อะไรนั่นเอง

โดยโมเดลที่สำเร็จออกมาสามารถนำไปใช้ได้ในหลาย ๆ สถานการณ์ เช่น

• สร้าง Operational หรือ Analytical dashboard เพื่อสรุปข้อมูลแชท
• รายงานสำหรับผู้บริหาร (executive reports) ที่ใช้สำหรับการประชุมต่าง ๆ ในบริษัท

จากรูปตัวอย่างจะเป็นการนำข้อมูลของธุรกิจที่ใช้ Oho Chat อยู่ในปัจจุบันมาสรุปผล จะเห็นได้ว่าในธุรกิจนี้ ลูกค้าต้องเสียเวลาตั้งแต่เวลาในการรอรับบริการไปจนจบการรับบริการจากแอดมินเฉลี่ยแล้วมากกว่า 10 ชั่วโมงด้วยกัน โดยจากข้อสรุปนี้จะทำให้ธุรกิจทราบว่าจำนวนแอดมินที่ให้บริการนั้นไม่เพียงพอต่อสำหรับการดำเดินธุรกิจ แต่เมื่อนำข้อมูลจากส่วนที่สองที่อธิบายถึงพฤติกรรมของลูกค้าที่ทักแชทเข้ามาทำให้ทราบเพิ่มเติมว่า ลูกค้ากว่า 60% นั้นทักเข้ามาสอบถามเกี่ยวกับบริการต่าง ๆ ของธุรกิจนี้ และเกินกว่า 80% เมื่อรวมข้อความที่เกี่ยวกับปัญหาในการใช้งาน โดยถ้าเรานำข้อมูลทั้งสองส่วนมาประกอบกันทำให้ทราบว่า ในธุรกิจนี้นอกจากจำเป็นที่จะต้องเพิ่มแอดมินในการให้บริการแล้วยังต้องเทรนให้แอดมินมีความรู้และความเข้าใจในบริการต่าง ๆ เพื่อที่จะช่วยลดเวลาในการบริการเมื่อลูกค้าได้ทักเข้ามานั่นเอง

สุดท้ายนี้การทำงานของ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลแชทจะมีประสิทธิผลแตกต่างกันไปตามลักษณะธุรกิจ และ วิธีการกำหนดขอบเขตข้อมูล และการเลือกจำนวนหมวดหมู่ที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลนั้น ๆ หวังว่าข้อมูลที่นำเสนอวันนี้จะช่วยให้ทุกคนเห็นถึงคุณค่าของการใช้ AI และ Machine Learning ในการค้นหาข้อมูลจากการสนทนาของลูกค้าเพื่อปรับปรุงและพัฒนาธุรกิจให้ตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างเหมาะสมนะครับ

‍

Oho Chat โปรแกรมรวมแชทพร้อมวิเคราะห์ลูกค้า

Oho Chat เป็นโปรแกรมรวมแชทที่สามารถรวมแชท Facebook, Instagram, LINE OA, TikTok ได้หลายแอคเคาท์ หลายบัญชี ในที่เดียว มาพร้อมกับฟีเจอร์อื่น ๆ อีกมากมายที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานแอดมิน ช่วยให้ธุรกิจวัด Performance การทำงานของแอดมินได้สะดวก ติดตามการทำงานแอดมินได้ มี CRM เก็บข้อมูลลูกค้า ลดการตกหล่นของแชทให้เป็น 0 ระบบสร้างโดยคนไทย ทำให้โปรแกรมเข้าใจความต้องการธุรกิจไทยเป็นอย่างดี ราคาไม่แพง แต่ละฟีเจอร์มีประโยชน์ใช้ได้จริง ติดต่อทีมซัพพอร์ตง่าย ใช้งานได้จริงทั้งบนคอมและมือถือมีแอปให้โหลดได้บน iOS, Andriod

2 ฟีเจอร์ที่น่าสนใจของ Oho Chat คือ แดชบอร์ด และ Meta Ads ใช้ในการวิเคราะห์ลูกค้าจากแชทได้

• แดชบอร์ด : เป็นฟีเจอร์ที่สามารถวิเคราะห์เรื่องราวที่ลูกค้าสนใจได้ผ่านการติดแท็ก ธุรกิจสามารถดูได้เลยว่าวันนี้เรื่องที่ลูกค้าทักเข้ามาเยอะที่สุดคือเรื่องอะไร, ลูกค้าทักมาจาก Ads ตัวไหน, มีลูกค้าทักมากี่คน, สินค้าหรือบริการไหนบ้างที่ลูกค้าทักมาถามแต่ไม่ซื้อมากที่สุด, เฉลี่ยแต่ละช่วงเวลามีคนทักมาจำนวนกี่คน โดยสามารถวิเคราะห์แชททุกช่องทางพร้อมกันได้ ธุรกิจมองเห็นภาพรวม ไม่ต้องแยกดูทีละช่องทางให้ยุ่งยาก
• Meta Ads : เป็นสุดยอดฟีเจอร์ใหม่ของพวกเรา ที่ช่วยให้คุณยิง Ads Facebook ได้ตรงเป้ายิ่งขึ้น! โดยเรามี AI ที่สามารถวิเคราะห์ได้ว่าลูกค้าคนไหนคือลูกค้าที่มี Potential หรือมีคุณภาพ เช่น ลูกค้าที่ทักมาแล้วจ่ายเงินซื้อสินค้าจริง, ลูกค้าที่มีโอกาสกลับมาซื้อซ้ำ, ลูกค้าที่มีโอกาสบอกต่อสินค้า เมื่อ AI จับลูกค้าที่มี Potential เหล่านั้นได้แล้ว จะทำการส่งสัญญาณไปให้ Facebook เมื่อธุรกิจเลือกยิง Ads แบบ Lookalike Audience ก็จะสามารถค้นหากลุ่มคนที่มีลักษณะพฤติกรรมคล้ายกับกลุ่มคนที่มี Potential เหล่านั้นได้มากขึ้น เพียงเท่านี้ Ads ของธุรกิจคุณก็จะมีคุณภาพเพิ่มขึ้น ค้นหากลุ่มลูกค้าได้ตรงเป้ากว่าที่เคย!

นอกจากนี้เรายังมีฟีเจอร์อีกมากมายไม่ว่าจะเป็น รวมแชท (Omnichannel), แชทบอท (Chat Bot), รายชื่อ (CRM), แดชบอร์ดวัดผล (Dashboard), เคส (Ticketing System), คลังข้อมูล, ส่งแชทอัตโนมัติ (Auto assign), บรอดแคสต์ (Broadcast) และบทบาทสมาชิกปิดกั้นการมองเห็นแชท (Sales Visibility) แชทจะเยอะแค่ไหนก็เอาอยู่ ลดปัญหาระบบทีมภายใน ช่วยให้ธุรกิจสามารถสร้างความเชื่อมั่นให้กับคนไข้ ได้อย่างดีเยี่ยม
‍

ทดลองใช้ฟรี 14 วันเลย

ให้ Oho Chat ช่วยคุณจัดการแชทอย่างมืออาชีพ พร้อมเพิ่มโอกาสเติบโตให้ธุรกิจคุณ สมัครใช้งานฟรีวันนี้ ไม่มีค่าใช้จ่าย ไม่ต้องผูกบัตรเครดิต มีทีมซัพพอร์ตคอยให้การดูแล

คลิกเลย!  >> ทดลองใช้ฟรี
‍

สอบถามข้อมูลเพิ่มเติม หรือนัดสาธิตการใช้งาน

สามารถติดต่อสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม หรือนัดเดโมกับทีมซัพพอร์ตของเราได้ผ่านช่องทาง

• นัดสาธิตการใช้งาน:  จองเวลาสาธิตการใช้งาน
• LINE ID:  @ohochat
• Facebook:  Oho chat ระบบจัดการแชทบริการลูกค้า
• Email:  hello@oho.chat

ทักเลย! มั่นใจว่าตอบไว เพราะเราก็ใช้ Oho Chat

‍

โปรย้ายค่าย ย้ายมาใช้ Oho Chat เลย

หรือหากคุณใช้ระบบอื่นที่ไม่ตอบโจทย์อยู่ เราก็มี โปรย้ายค่าย พร้อมให้คุณย้ายมาใช้ Oho Chat ได้เลยตอนนี้! อย่ารอให้ธุรกิจอื่นแซงหน้าคุณ

‍