Nuttakorn

34.4K posts

Nuttakorn banner
Nuttakorn

Nuttakorn

@nuttakorn

CEO & Founder at Predictive. Google Marketing Platform Certified Sales Partner, Google Cloud Partner and Salesforce Partner

Thailand Katılım Nisan 2008
3.5K Takip Edilen2.6K Takipçiler
Sabitlenmiş Tweet
Nuttakorn
Nuttakorn@nuttakorn·
Tagturbo.com is a cutting-edge data collection tool that allows for seamless integration with a single tag installation. It enables data transmission across various platforms like Google Analytics 4, Google Ads, Facebook, and more. The tool's design is based on a no-code concept, requiring just a single line of script installation for immediate use. It's highly user-friendly, with click and input capabilities, making it ideal for marketers without coding skills. Tagturbo.com supports both static and dynamic data collection, including E-Commerce events. Moreover, users can access a custom dashboard directly from the tool, which presents data from Google Analytics 4 in unique widget formats, enhancing accessibility for marketers. Try it out with a free 14-day trial! #ga4 #measure #tagmanagement
English
0
0
2
281
Aryan Mahajan
Aryan Mahajan@aryanXmahajan·
I replaced my $400K/year strategy team with an AI Executive Board... 7 frontier models. 5 countries. $0.30 per verdict. 34 seconds per decision. → No more shipping copy that one AI rubber-stamped → No more pricing decisions made with zero pushback → No more proposals that felt right but lost the deal → No more positioning gaps you only discover after the client says no Just paste your draft → 7 models argue independently → 1 synthesis verdict delivered. Here's how it works: → Claude (Anthropic) — strategic narrative + positioning → GPT (OpenAI) — structure + persuasion gaps → Gemini (Google) — logic flow + audience framing → DeepSeek — contrarian pressure-testing → Qwen (Alibaba) — market angle + commercial framing → Kimi (Moonshot AI) — risk flags + blind spots → MiniMax — final synthesis + verdict No cross-talk. No model sees the other's answer. One chairman model reads all 7 and delivers the final call. Built for decisions that cost you money if you get them wrong. Runs in your terminal. One command. $0.30. Results from real deployments: → $400K strategy function replaced completely → 34-second average verdict per decision → 7 independent opinions vs 1 AI hallucination → Catches the 1 line that quietly kills your sale Want the complete system? Like + comment "BOARD" + repost, and I'll DM it to you. (must be following)
Aryan Mahajan tweet media
English
386
187
558
37.3K
Nuttakorn
Nuttakorn@nuttakorn·
ผมมักได้รับคำถามจาก CEO และผู้บริหารหลายท่านว่า "เราลงทุนทำ Data Foundation ไปมหาศาล และมี AI ที่เก่งที่สุด แต่ทำไมมันถึงยังช่วยตัดสินใจทางธุรกิจจริงๆ ไม่ได้?" หรือ "ทำไม Agent ที่เราสร้างถึงยังตอบคำถามลึกๆ เชิงกลยุทธ์ไม่ได้?" คำตอบของผมอาจจะฟังดูแปลก: ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ AI ของคุณไม่ฉลาดพอ แต่ปัญหาคือ "เรากำลังพยายามสร้างความอัจฉริยะบนระบบที่ขาดบริบท" ผมเชื่อเสมอว่าข้อมูลที่มีคุณภาพ (High Quality Data) คือรากฐานที่ขาดไม่ได้ แต่ในยุค AI สิ่งที่เราต้องเติมเต็มบนรากฐานนั้นคือสิ่งที่เรียกว่า "Context Graph" บทความนี้ผมจะพาไปเจาะลึกว่า Context Graph คืออะไร และทำไมองค์กรที่สร้างสิ่งนี้ได้ จะเปลี่ยนจากแค่ "องค์กรที่มีข้อมูล" เป็น "องค์กรที่มีปัญญา" (Intelligent Enterprise) อย่างแท้จริง 1. The Two Clocks Problem: กับดักของระบบเวลาสองมิติ เพื่อให้เห็นภาพ ผมขอแนะนำให้รู้จักกับแนวคิด "The Two Clocks Problem" ตลอด 20 ปีที่ผ่านมา เราใช้ซอฟต์แวร์ราคาแพง (CRM, ERP, HR System) โดยยึดติดกับเวลาเพียงมิติเดียว นั่นคือ State Clock (ผลลัพธ์ ณ ปัจจุบัน) CRM บอกว่าลูกค้ารายใหญ่ "ยกเลิกสัญญา" (ผลลัพธ์) Excel งบการตลาดบอกว่าไตรมาสนี้ "ลดงบลง 20%" (ผลลัพธ์) ระบบ HR บอกว่าพนักงานดาวรุ่ง "ลาออก" (ผลลัพธ์) แต่เราแทบไม่มีระบบที่บันทึก Event Clock (เวลาแห่งเหตุผลและการกระทำ) CRM ไม่ได้บอกว่า "ลูกค้ายกเลิกเพราะคู่แข่งเสนอส่วนลด 15% และฝ่ายบริการลูกค้าของเราตอบอีเมลช้าไป 2 วัน" Excel ไม่ได้บอกว่า "งบการตลาดถูกตัดเพราะต้องโยกเงินไปแก้วิกฤต Supply Chain แทน" ระบบ HR ไม่ได้บันทึก "บทสนทนาที่พนักงานคนนั้นบ่นเรื่อง Work-life balance มาตลอด 3 เดือนใน Slack" นี่คือ "ค่าภาษีความแตกแยก" (Fragmentation Tax) ที่ทุกองค์กรกำลังจ่าย เราคาดหวังให้ AI ตัดสินใจเหมือนผู้บริหารมืออาชีพ แต่เรากลับป้อนข้อมูลให้มันแค่ "ตัวเลขสุดท้าย" โดยไม่มี "ที่มาที่ไป" ให้มันเรียนรู้ 2. Strong Foundation, Living Documentation: รากฐานต้องแกร่ง แต่บริบทต้อง "มีชีวิต" นี่คือจุดที่หลายคนเข้าใจผิด ผมขอย้ำว่า Data Foundation และ Data Governance ยังคงเป็นสิ่งที่ "ต้องมี" หากข้อมูลดิบของคุณไม่ถูกต้อง ไม่มีมาตรฐาน หรือไม่มีความปลอดภัย (Security) ต่อให้มี AI ที่ฉลาดแค่ไหน ผลลัพธ์ก็คือขยะ (Garbage In, Garbage Out) แต่สิ่งที่ต้องเปลี่ยนคือ "วิธีการเชื่อมโยงและจัดการข้อมูล" ในอดีต เราพยายามทำ Static Documentation: จ้างคนมานั่งเขียน Data Dictionary วาดผัง ER Diagram เชื่อมโยงระบบด้วยมือ ซึ่งพอทำเสร็จ... ธุรกิจก็เปลี่ยนไปแล้ว เอกสารพวกนั้นก็กลายเป็นของตายที่ไม่อัปเดต แนวคิดใหม่ของ Context Graph คือการสร้าง "Living Structure" บนรากฐานข้อมูลที่แข็งแรง: Foundation is the Input: เรายังต้องวางโครงสร้างข้อมูลพื้นฐาน (Standardized IDs, Clean Data, Single Source of Truth) ให้แน่นปึ้ก เพื่อให้ AI มี "วัตถุดิบ" ที่ดี Context is the Output: แต่แทนที่จะให้คนมานั่งโยงความสัมพันธ์ของข้อมูลด้วยมือ เราปล่อยให้ AI Agents ทำหน้าที่เป็น "Active Auditor" ที่เรียนรู้ความสัมพันธ์ผ่านการใช้งานจริง Self-Documenting Reality: เมื่อ Agent วิ่งดึงข้อมูลจาก ยอดขาย (Sales) ไปเทียบกับ ต้นทุน (Finance) มันกำลังทำหน้าที่ Mapping ความสัมพันธ์ให้เราเห็น ณ เวลานั้นจริงๆ สรุป: เราไม่ได้เลิกทำ Data Management แต่เรากำลังยกระดับจาก "เอกสารที่คนเขียน" (Manual & Static) ไปสู่ "โครงสร้างที่ AI ค้นพบและบันทึกให้" (Automated & Living) เพื่อให้มั่นใจว่า Data Foundation ของเราจะไม่มีวันล้าสมัย และพร้อมใช้งานจริงตลอดเวลา 3. Agents As Informed Walkers: ให้ AI เป็นผู้สำรวจกระบวนการธุรกิจ เมื่อเรามีรากฐานข้อมูลที่ดีแล้ว เราจะสร้าง Context Graph ได้อย่างไร? คำตอบอยู่ที่ AI Agents ให้มอง Agents ในมุมใหม่ ไม่ใช่แค่ "Chatbot ตอบคำถาม" แต่เป็น "Informed Walkers" (นักสืบธุรกิจ) อ่านต่อ facebook.com/share/p/1GQHbu…
ไทย
0
0
0
48
Nuttakorn
Nuttakorn@nuttakorn·
Google’s Elizabeth Reid: ‘Human curiosity is boundless and people ask a lot of questions’ on.ft.com/4jxm8xU
English
0
0
1
38
Nuttakorn
Nuttakorn@nuttakorn·
Join Predictive – A Leader in Data Analytics & AI Consulting and Implementation Current Opportunities Innovation & Development • AI Engineer • Cloud Engineer • Senior Data Engineer Service Operations • Advance Data Analytics • Senior Data Analytics • Data Analytics Manager • Software Tester Growth Business • Senior Business Development • Senior Client Success • Solutions Sales Manager • Industry Solutions Consultant Manager • Senior Marketer & Content Creator Platform Business • Business Development Specialist Submit your CV to recruit@predictive.co.th
Nuttakorn tweet media
English
0
0
1
82
Nuttakorn
Nuttakorn@nuttakorn·
@chiefmartec I think we should less focus on those labeling and focus on three fundamentals: 1.Data Handling (breadth, speed, governance) 2.Use-Case Alignment (marketing activation, analytics, personalization, etc.) 3.Ease of Integration (composable architecture or open APIs
English
1
0
4
59
Scott Brinker
Scott Brinker@chiefmartec·
The Martech Weekly newsletter by Keanu Taylor and Juan Mendoza is always a good read. I really like this graphic in this week's issue on the re-bundling of CDPs — been quite an spree of M&A in that category recently! Categories in #martech are messy, which makes it hard to do comparisons. This chart illustrates that challenge perfectly.
Scott Brinker tweet media
English
2
3
14
1.6K
Nuttakorn
Nuttakorn@nuttakorn·
ในขณะที่เราปิดฉากปี 2024 ผมขอใช้โอกาสนี้ขอบคุณจากใจไปถึง ลูกค้า ทีมงาน พาร์ทเนอร์ ผู้ถือหุ้น ที่ได้เข้ามามีส่วนร่วมและสนับสนุนเราในปีนี้ ความไว้วางใจและการสนับสนุนของทุกท่านเป็นแรงผลักดันสำคัญที่ทำให้ปีนี้เป็นปีที่โดดเด่นอย่างแท้จริง 🎉ความสำเร็จสำคัญที่เราบรรลุร่วมกันในปี 2024 ✅ ครบรอบ 12 ปีของ Predictive เครื่องพิสูจน์ความแข็งแกร่งและนวัตกรรมของเรา ✅ บรรลุ ยอดขายสูงสุดในประวัติการณ์ สร้างมาตรฐานใหม่แห่งความสำเร็จ ✅ EBITDA เติบโตมากกว่า 200% จากปี 2023 สะท้อนถึงความแข็งแกร่งของกลยุทธ์และการดำเนินงานของบริษัท เมื่อก้าวเข้าสู่ปี 2025 เราพร้อมเดินหน้าสร้างสรรค์ Data และ AI Solutions ที่จะพลิกโฉมอุตสาหกรรมและสร้างผลลัพธ์ที่ทรงพลัง ความมุ่งมั่นของเราต่อ Make Data Matter ยังคงหนักแน่น เรามุ่งมั่นที่จะสร้าง Impact อย่างมีความหมายไปพร้อมกับ ลูกค้า ทีมงาน พาร์ทเนอร์ และ ผู้ถือหุ้น ทุกท่าน ขอให้ทุกท่านมีความสุขและประสบความสำเร็จในปี 2025! Happy New Year 🎉🎉🥰🥰 ณัฐกรณ์ รัตนชัยสิทธิ์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท พรีดิกทิฟ จำกัด Predictive As we close the chapter on 2024, I want to take a moment to express my heartfelt gratitude to our clients, team members, partners, and shareholders. Your trust and support have been the driving forces behind making 2024 truly exceptional. 🎉 Key milestones we achieved together in 2024: ✅ Celebrating 12 years of Predictive, a testament to our resilience and innovation. ✅ Achieving record-breaking sales, setting new benchmarks for success. ✅ Driving EBITDA growth of over 200% from 2023, reflecting the strength of our strategy and execution. As we step into 2025, we are ready to drive transformative Data and AI solutions that will redefine industries and deliver powerful results. Our unwavering commitment to Make Data Matter remains at the core of everything we do, as we strive to create meaningful impact alongside our clients, team, partners, and shareholders. Here’s to a future of bold possibilities and shared success. Thank you for being an essential part of our journey. Wishing you all a happy and prosperous 2025! 🎉🎉🥰🥰 Nuttakorn Rattanachaisit Chief Executive Officer Predictive Co., Ltd. #Predictive #MakeYourDataMatter #StrongerTogether
Nuttakorn tweet media
ไทย
0
0
0
80
Nuttakorn
Nuttakorn@nuttakorn·
@OpenAI will you plan to support for file upload capabilities for o1 pro mode soon? Currently it supports only image but not pdf or other type of files? When you plan to roll out?
English
0
0
2
90
Nuttakorn
Nuttakorn@nuttakorn·
Could you clarify the attribution model used in this analysis and how it accounts for the discrepancies observed between traffic and revenue across channels, such as SEO and Ads having high traffic but differing revenue? Specifically, how were multi-touch interactions, channel weightings, particularly for less traditional channels like influencers and podcasts or the ‘Other’ category?”
English
0
0
0
20
Neil Patel
Neil Patel@neilpatel·
Windows shoppers versus buyers: which channels actually provide visitors that convert into customers? Not all traffic is equal. Some sources provide visitors that rarely ever buy. While other sources provide visitors that convert into customers at a high rate. We looked at the channels that drive traffic and customers to websites. Here are the ones that performed the best and worst.
Neil Patel tweet media
English
21
12
103
10.7K
Nuttakorn
Nuttakorn@nuttakorn·
1.Does “minutes per day” include overlapping media usage? For example, if someone is watching TV and using their mobile phone simultaneously, are those minutes counted separately for each device, or are they counted once as “media consumption time”? 2.How is multitasking with multiple media types accounted for in this data? Given the trend of multitasking, particularly with mobile devices while watching TV or using connected TVs, is there an adjustment in the total minutes to avoid double-counting?
English
0
0
0
14
McKinsey Global Institute
McKinsey Global Institute@McKinsey_MGI·
Consumers are still shifting to digital media📱💻 In the US, digital media accounted for 40% of consumers’ media consumption in 2016. That could grow to 66% by 2026. Learn more: mck.co/arenas
McKinsey Global Institute tweet media
English
1
0
2
1.4K