StaffOS

นักขาย AI
ที่ฟังก่อนพูด

Lisa คุยกับทุกลีดใหม่ภายใน 30 วินาทีหลังส่งฟอร์ม คัดกรองด้วยภาษาของลีด จากนั้นเธอหยุด สังเกต และกลับมาคุยอีกครั้งเฉพาะเมื่อเกิดสัญญาณในโลกจริง เช่น ลีดกลับมาดูหน้าเว็บ คลิกโฆษณาซ้ำ หรือคำถามที่ KB ใหม่ของคุณเพิ่งตอบได้ ไม่มี drip ตามตัวจับเวลา ไม่มี "เช็คอินหน่อย" ไม่มีการยิงเทมเพลตหมู่

จ้าง Lisa ดู Lisa ทำงาน
L
Lisa
เอเจนต์ฝ่ายขายจากลีดขาเข้า
Live
Hi, saw your ad. How much is the recovery package?
Matching the ad this lead clicked
Pulling current package pricing
Hi Mei! You came through our Recovery Package ad. The six-session package is RM 1,200, and first visits include a posture assessment. Is this for yourself or someone else?
For my dad. He has knee pain, been going on for months.
Checking this week at the KL branch
For knee pain we start with the assessment so the therapist can tailor the sessions. I have Thursday 3pm or Saturday 11am in KL. Which suits him better?
Saturday. Can you confirm?
Booking Saturday 11am
Done. Saturday 11am at KL, under your father's name. I have sent the address and what to bring. Aisha from our team will look after him from here, and she has everything you told me.
Passing the lead to a rep

Handed off to a human

Booked, and passed to Aisha with the transcript, the ad it came from, and what Mei said about her father.

Ready
Real-time

การหล่อเลี้ยง AI แบบเดิมสืบทอด drip มาจากยุคก่อน LLM

ตอนสร้างเครื่องมือ marketing automation บอตจำอะไรไม่ได้ อุตสาหกรรมเลยเอา "ตารางเวลา" มาแทน "ความจำ" ผลคือ stack ที่ส่ง "Hi {name}, just following up!" ตามตัวจับเวลา ไม่ว่าฝั่งลีดจะเกิดอะไรขึ้น Lisa สร้างก้นกรวยใหม่ เธอฟังสัญญาณจริง: การกลับมาดูหน้าเว็บ คลิกโฆษณาซ้ำ การอัปเดต KB ที่แก้ข้อโต้แย้งเดิม รูปแบบเวลาที่ลีดสอนคุณเรื่องตัวเอง และกลับมาคุยอีกครั้งเฉพาะเมื่อสัญญาณหนึ่งคุ้มกับการเปิดปาก

ฟัง ระบุ ออกตัว

ฟัง

หลังการติดต่อครั้งแรก Lisa เข้าโหมดฟัง ไม่มีการตามล่วงหน้า บัสสัญญาณจัดทำดัชนีเหตุการณ์ต่อลีด: การกลับมาดูหน้าเว็บ คลิกโฆษณาซ้ำ ใบรับว่าอ่านแล้ว การเปลี่ยนความรู้สึก KB แก้ข้อโต้แย้ง

ระบุ

ทุกสัญญาณถูกตีความ ไม่ใช่ทุกสัญญาณจะกระตุ้นการติดต่อ การกลับมาดูหน้าเว็บในช่วงเวลาที่ลีดใช้งานเป็นการมีส่วนร่วม การกลับมาตอนตี 3 เมื่อลีดไม่เคยตอบตอนตี 3 คือรอ คำตอบว่า "stop pls" คือออกทันที

ออกตัว

เมื่อสัญญาณคุ้มกับการติดต่อ Lisa เขียนโดยใช้บริบททั้งหมดที่เธอมี: บทสนทนาก่อนหน้า แหล่งแคมเปญ บทความ KB ที่แก้ข้อโต้แย้ง เสียงแบรนด์ของคุณ ทุกข้อความมีเหตุผล คุณเห็นเหตุผลข้างข้อความ

Lisa ฟังอะไร และทำอะไรกับมัน

เอนจินหล่อเลี้ยงของ Lisa ลงทะเบียนกับบัสสัญญาณ หกประเภทสัญญาณเหล่านี้ขับเคลื่อนการตัดสินใจติดต่อใหม่ของเธอส่วนใหญ่ในปัจจุบัน

การกลับมาดูหน้าเว็บ

When it fires

ลีดเปิดหน้า landing ของคุณอีกครั้ง หลังจากเงียบไปหลายวัน

What Lisa does

"เห็นว่าคุณกลับมาที่เว็บของเราอีก ยินดีพาดูแปลนพื้นแบบสดเลย"

คลิกโฆษณาซ้ำ

When it fires

ลีดคลิกโฆษณา Meta ของคุณครั้งที่สอง

What Lisa does

จับคู่กับครีเอทีฟใหม่: "คุณเห็นโฆษณา Spring Launch ของเราอีก อยากให้ส่งสเปกห้องไหม?"

ลีดตอบกลับ

When it fires

ลีดตอบข้อความก่อนหน้า

What Lisa does

รับช่วงด้วยบริบทครบ Lisa จำข้อโต้แย้งที่ยกขึ้นเมื่อสามสัปดาห์ก่อน

ข้อโต้แย้งถูกแก้

When it fires

คุณเผยแพร่ KB อัปเดตที่ตอบข้อโต้แย้งที่ลีดเคยยกขึ้น

What Lisa does

"ครั้งก่อนคุณบอกว่า X เป็นอุปสรรค เพิ่งเปลี่ยนไป..."

อ่านแล้ว ไม่ตอบ

When it fires

ลีดอ่านข้อความล่าสุดของคุณแต่ไม่ตอบ

What Lisa does

บันทึกอย่างเดียว ปรับโมเดลการมีส่วนร่วม ไม่กดดัน

ความรู้สึกเชิงลบ

When it fires

ลีดตอบด้วยน้ำเสียงปัดออก ("stop pls" / "leave me alone")

What Lisa does

ออกจาก sequence แจ้งให้คนตรวจ บันทึก opt-out PDPA ในนาทีเดียวกัน

จากคลิกโฆษณาสู่รายได้ ครบวงจร

StaffOS ไม่หยุดอยู่แค่บทสนทนา แต่ติดตามเส้นทางทั้งหมด และรายงานว่าอะไรคือสิ่งที่สร้างรายได้จริง

  1. 01

    คลิกโฆษณา

    ลีดคลิกโฆษณาของคุณและเข้าสู่แชทโดยตรง

  2. 02

    บทสนทนา

    เอเจนต์คัดกรองและตอบกลับภายในไม่กี่วินาที

  3. 03

    การจองนัดหมาย

    จองนัดหมายลงในปฏิทินจริง

  4. 04

    คอนเวอร์ชัน

    ผลลัพธ์ถูกส่งกลับไปยังแพลตฟอร์มโฆษณาของคุณ

  5. 05

    ROI

    คุณเห็นค่าใช้จ่ายเทียบกับรายได้ในหน้าจอเดียว

"AI หล่อเลี้ยง" ส่วนใหญ่คือ drip ที่ข้อความดีขึ้น Lisa คือคนละอย่าง

Featureเครื่องมือ drip cadenceDrip ที่ LLM เขียนใหม่Workflow ระดับองค์กรLisa
รูปแบบ cadenceตามตัวจับเวลาตามตัวจับเวลา (ข้อความฉลาดขึ้น)โหนด workflowตามสัญญาณ
จัดการคำตอบนอกสคริปต์พังตกไปข้อความสำเร็จรูปส่งให้คนคิดแล้วตอบ
กลยุทธ์เทมเพลต WhatsAppยิงที่ +25 ชั่วโมงยิงที่ +25 ชั่วโมงยิงที่ +25 ชั่วโมงยิงเฉพาะเมื่อมีสัญญาณ
การทำงานเองต่อแคมเปญไม่มีทั้งหมดหรือไม่เลยไม่มีได้มาต่อแคมเปญ
วง Meta CAPIเฉพาะกรอกฟอร์มเฉพาะกรอกฟอร์มบางครั้งทำมือLead / Schedule / Purchase / LDU
Bahasa Melayu / Indonesiaบางส่วนอังกฤษเป็นหลักเสริมพื้นเมือง
รูปแบบราคาเป็นมิตรกับ RMUSD 3 ถึง 15k/เดือนสัญญาระดับองค์กรเป็นมิตรกับ RM

Lisa ได้สิทธิ์ทำงานเองต่อแคมเปญ ไม่ใช่ทีเดียวทั้งหมด

Lisa ไม่ขึ้นไปทำงานเองในวันแรก แต่ละแคมเปญสะสมความเชื่อมั่นของตัวเอง: อัตราอนุมัติแบบไม่แก้ ระยะทางการแก้ไข อัตราทิ้ง เมื่ออัตราอนุมัติของแคมเปญข้ามเกณฑ์ที่พนักงานตั้ง โดยมีตัวอย่างขั้นต่ำพอ Lisa เลื่อนขึ้นเป็นส่งเองในแคมเปญนั้น ธุรกิจที่มีข้อกำหนดเข้มอยู่ในโหมดอนุมัติตลอดไป ตามที่ออกแบบ

01

ร่าง

ทุกข้อความขาออกผ่านการอนุมัติของพนักงาน การแก้กลายเป็นข้อมูลฝึกของแคมเปญ

02

ควบคุม

ร่างความเชื่อมั่นสูงส่งเองในช่องทางที่เลื่อนขั้นแล้วของแคมเปญ พนักงานตรวจเฉพาะข้อยกเว้น

03

ทำงานเอง

ในแคมเปญที่เลื่อนขั้นแล้ว Lisa ส่งโดยไม่ต้องตรวจ พนักงานสุ่มตรวจ

คำถามแรกที่ผู้จัดการขายถาม

ถ้าผมอยากใช้ drip cadence ล่ะ?
เปิดต่อแคมเปญได้ สัญญาณ "ทลายความเงียบ" สามารถยิงหลังเงียบ N วัน เป็นพื้นต่ำสุด ปิดเป็นค่าเริ่มต้น ธุรกิจที่มีรอบตัดสินใจยาว (ประกัน อสังหา) บางครั้งได้ประโยชน์จาก cadence พื้นฐาน ผู้ใช้เหล่านั้นเปิดตาม playbook
Lisa รู้หน้าต่างเวลาตอบของลีดได้อย่างไร?
โมเดลหน้าต่างตอบต่อลีด Lisa บันทึก timestamp ทุกครั้งที่ตอบ หน้าต่างใช้งานปรากฏจากพฤติกรรมของลีดเอง ลีดใหม่ตั้งต้นที่ค่ามัธยฐานเวลาตอบของกลุ่มแคมเปญ
ถ้า Lisa สับสนกลางบทสนทนา?
มีสองชั้นความปลอดภัย หนึ่ง ทุกข้อความที่ลูกค้าเห็นผ่านระดับการทำงานเองของแคมเปญ แคมเปญใหม่เริ่มในโหมดอนุมัติ สอง ทุกเครื่องมือที่ Lisa ใช้มีเงื่อนไขก่อน เธอส่งลิงก์จองไม่ได้หากยังไม่มีสัญญาณ Interest และ Timing เครื่องมือเองจะปฏิเสธ
แล้ว outbound แบบเย็นล่ะ?
ผลิตภัณฑ์คนละตัว Lisa เป็นของ inbound ผู้ใช้ที่มีแหล่งลีดที่จ่ายเงินอยู่แล้ว (Meta ads, web form, walk-in WhatsApp) การ prospecting แบบเย็นเป็นผลิตภัณฑ์ในอนาคต โมเดล deliverability และสัญญาณต่างกันโดยพื้นฐาน
Bahasa Melayu? Singlish? Bahasa Indonesia?
พื้นเมือง Lisa สะท้อนภาษาและระดับภาษาของลูกค้า เอเจนต์เดียวกันจัดการลีดอสังหาริมทรัพย์ภาษาอังกฤษทางการจากปีนัง และตอบ Manglish สบายๆ จาก KL ในแคมเปญเดียวกัน และสลับระดับภาษาตามนั้น ความเร็วตอบลีดใช้ภาษาของพวกเขา ไม่ใช่ของคุณ
จริงๆ ประหยัดค่าเทมเพลต WhatsApp ได้เท่าไร?
สำหรับผู้ใช้ที่มี 200 ลีดต่อเดือนและทำ drip 4 จุดสัมผัสนอกหน้าต่าง 24 ชั่วโมง โมเดลทั่วไปยิงเทมเพลตประมาณ 600 ครั้งต่อเดือน ตามอัตรามาเลเซีย ณ กรกฎาคม 2025 คือ RM 300 ถึง 480 ต่อเดือน Lisa ปกติยิง 40 ถึง 80 ครั้งต่อเดือน RM 20 ถึง 65 ตัวเลขจริงขึ้นกับปริมาณลีดและความหนาแน่นของสัญญาณ
ดูได้ไหมว่าสัญญาณอะไรยิงและทำไม?
ทุกสัญญาณถูกบันทึก: ชนิด payload เวลา การตัดสินใจของเอนจิน และข้อความที่ส่ง (หรือไม่ส่ง) แดชบอร์ดพนักงานมี log สัญญาณต่อลีด พร้อมตรวจ
ถ้าเสียงแบรนด์ของเราเป็นเอกลักษณ์ล่ะ?
Lisa สืบทอด persona ของแบรนด์คุณ: บันทึกเสียง ตัวอย่างคำตอบ บรรทัดลายเซ็น คุณแก้แบบบทสนทนาในห้องคู่ของพนักงาน: "เลิกใช้เครื่องหมายอัศเจรีย์ และใช้ประโยคสั้นลงเวลาตอบลีดอสังหาริมทรัพย์" เธอเรียนรู้และอัปเดต prompt

ตอบลีดใน 30 วินาที จากนั้นเธอฟัง

Lisa ขึ้นงานได้ในหนึ่งวัน Meta ads CRM และเสียงแบรนด์ของคุณ ถูกเชื่อม ตั้งฐาน และเริ่มแปลงผลภายในวันพรุ่งนี้

จ้าง Lisa พบกับ Sam, ทีมดูแลลูกค้าของเรา