Standard · เฟส 1 วิเคราะห์ & วางแผน ดูแพ็กเกจทั้งหมด
1วิเคราะห์ & วางแผนคุณอยู่ที่นี่
2ลงมือ Build & ส่งมอบเฟสถัดไป
Standard Package · ฿11,500 · งานใหญ่ แบ่ง 2 เฟส

ก่อนลงมือ เราต้อง เข้าใจโจทย์
และวางแผนให้แม่นก่อน

งานระดับ Standard มี scraping + API + dashboard — พลาดตั้งแต่ออกแบบ คือพังทั้งระบบ. เฟสนี้เราจึงรับโจทย์ → วิเคราะห์เชิงลึก → ออกแบบสถาปัตยกรรม → ประเมินความเสี่ยง → วางแผน 3 วัน ให้คุณเอกชัยอนุมัติก่อน แล้วค่อยเขียนโค้ดจริงในเฟส 2

150
SKU ที่เฝ้า
4
เว็บคู่แข่ง
3 วัน
แผนงาน
5
ความเสี่ยงที่ประเมิน
01 · รับโจทย์

ลูกค้า & โจทย์ที่ได้รับ

เข้าใจธุรกิจและความเจ็บปวดให้ลึกก่อน — นี่คือจุดเริ่มของงานที่ดี

🛠️
คุณเอกชัย
เจ้าของ PowerTools Thailand · เครื่องมือช่าง/DIY ออนไลน์
ช่องทางขาย
Shopee · Lazada · TikTok Shop
SKU โฟกัส
~150 รายการ
คู่แข่งหลัก
4 เจ้า (ตัดราคาทุกสัปดาห์)
งบ / เทคนิค
฿1 หมื่นต้น ๆ · ใช้ Sheets ได้
“

ตอนนี้แอดมินเสียเวลาวันละ 2–3 ชม. เปิดเว็บคู่แข่ง 4 เจ้าดูว่าวันนี้เขาลดราคาสว่านตัวท็อปแข่งเราไหม บางทีรู้ตัวอีกที ยอดตกไปแล้วเพราะโดนตัดราคาตัดหน้า 2 วัน ผมอยากได้ระบบเช็คราคา+สต็อกคู่แข่งทุกเช้าอัตโนมัติ ถ้าใครถูกกว่าเราเกิน 10% ให้ทักเข้า Telegram ทันที และอยากได้หน้าจอสรุปว่าราคาตลาดเป็นยังไง จะได้วางแผนสต็อก+โปรถูก

— คุณเอกชัย, PowerTools Thailand
02 · ทำไม Standard

ทำไมโจทย์นี้ต้อง Standard

ไม่ใช่งานเชื่อมแอปธรรมดา — มีทั้ง scraping, การคำนวณ, แจ้งเตือนอัจฉริยะ และ dashboard

🕸️

Multi-step + Scraping

ดึงข้อมูลจากภายนอก (เว็บคู่แข่ง) มาประมวลผลกับข้อมูลภายใน (Sheet) — Basic/Express ทำไม่ได้

🧮

Data Transformation

คำนวณ Price Diff และ % การเปลี่ยนแปลงอัตโนมัติ ไม่ใช่แค่ย้ายข้อมูล

🔔

Error Handling + Alert

เว็บคู่แข่งเปลี่ยนตลอด ต้องมี error handling ฉลาด + แจ้งเตือน Telegram เมื่อผิดปกติ

📈

Visualization

ต้องมี Looker Studio ดูแนวโน้มราคา — ต้องออกแบบ Data Model รองรับ · แต่ยังไม่ถึงขั้น Premium (cloud DB/24-7)

03 · Discovery

คุยเก็บโจทย์แบบ ที่ปรึกษา

คำถามที่ดีในวันนี้ = ระบบที่ไม่พังในวันหน้า

· Discovery call
AICE
สวัสดีครับคุณเอกชัย ขอถามให้ระบบแม่นที่สุด — คู่แข่ง 4 เจ้านี้เป็นหน้าเว็บแบบไหนครับ (Marketplace หรือ Web Store ของเขาเอง)?
คุณเอกชัย
เป็น Web Store ของเขาเอง 3 เจ้า อีกเจ้าเป็นหน้าหมวดหมู่ในเว็บรวมอุปกรณ์ช่างครับ
AICE
เข้าใจครับ เวลากดเปลี่ยนรุ่นสินค้า URL เปลี่ยนตามไหม หรือต้องกด dropdown ก่อนราคาถึงโชว์?
คุณเอกชัย
URL เปลี่ยนครับ ผมมีลิงก์ตรงของแต่ละ SKU เตรียมไว้ให้แล้ว
AICE
ดีเลยครับ คู่แข่งเปลี่ยนราคาบ่อยแค่ไหน ต้องเช็คทุกชั่วโมงไหม หรือวันละครั้งตอนเช้าพอ?
คุณเอกชัย
วันละครั้งตอน 8 โมงเช้าพอครับ จะได้ประชุมทีมขาย 9 โมง
AICE
รับทราบครับ มีประเด็นสำคัญคือ "Selector Drift" — คู่แข่งปรับหน้าเว็บจนบอทหาราคาไม่เจอ เป็นเรื่องปกติของการ scrape ผมจะใส่ Alert แจ้งทาง Telegram ทันทีถ้าอ่านค่าไม่ได้ เพื่อแก้ได้เร็ว โอเคไหมครับ?
คุณเอกชัย
อ้าว มันมีสิทธิ์พังด้วยเหรอ? แต่ถ้าบอกล่วงหน้า+มีวิธีแก้ก็โอเคครับ
AICE
ใช่ครับ เป็นข้อจำกัดทางเทคนิค เราจะใช้ Tenacity ช่วย retry ถ้าเว็บล่มชั่วคราว เพื่อลด false alarm ส่วนเกณฑ์แจ้งเตือน อยากให้เตือนที่กี่ %?
คุณเอกชัย
ถ้าเขาถูกกว่าเรา 10% เตือนทันทีครับ และถ้าเขาของหมดก็เตือนด้วย ผมจะได้รับมือถูก
AICE
ได้ครับ ผมจะออกแบบให้เช็คทั้ง ScrapedPrice และ ScrapedStock เลยครับ
04 · วิเคราะห์ความต้องการ

แตกโจทย์เป็น Requirement

แยกสิ่งที่ระบบ "ต้องทำได้" ออกจากสิ่งที่ระบบ "ต้องเป็น"

ระบบต้องทำอะไรได้ Functional

  1. Scrape ราคา+สถานะสต็อก จาก URL คู่แข่ง 4 เว็บ (รวม 150 SKU)
  2. เทียบราคาคู่แข่งกับราคาของเราใน Google Sheets
  3. คำนวณ ส่วนต่าง (Price Diff) และ % การเปลี่ยนแปลง
  4. ส่ง แจ้งเตือน Telegram เมื่อถูกกว่าเรา ≥10% หรือคู่แข่งเติมของ
  5. อัปเดต Looker Studio dashboard ทุกวันอัตโนมัติ

ระบบต้องเป็นแบบไหน Non-functional

  1. Reliability: มี retry เมื่อ request ล้ม (exponential backoff)
  2. Maintainability: โค้ดแยกส่วน (modular) ระหว่าง scraper กับ logic คำนวณ
  3. Compliance: ตั้ง User-Agent + rate limit ไม่กระทบ server คู่แข่ง กัน IP โดนแบน
🔁 แก้ฟรี 3 ครั้ง (ในขอบเขตเดิม)
05 · ถามให้ชัด

คำถามที่ต้อง เคลียร์ก่อน build

คำถามที่มือสมัครเล่นไม่ถาม — แต่มืออาชีพถามก่อนเสมอ

เช่น ราคาสมาชิก — เพื่อกำหนดว่าจะเก็บ "ราคาไหน" มาเทียบให้ตรง ไม่งั้น alert จะเพี้ยน
ถ้าใช่อาจต้องใช้เทคนิคสูงขึ้น (headless) — เบื้องต้นใช้ BeautifulSoup เพื่อความเร็ว ต้องเช็คก่อน
เพื่อออกแบบการลบข้อมูลเก่าใน Sheet ไม่ให้ไฟล์อืดและ Looker ช้า
scraper เห็นแค่ตัวเลขราคาหลัก ต้องตกลงวิธีบันทึก/ตีความโปรล่วงหน้า
เพื่อเตรียมคู่มือ (handover) ให้ถูกระดับความรู้ของผู้ใช้จริง
06 · ออกแบบระบบ

สถาปัตยกรรมที่ เสนอ

ทุกกล่องมีเหตุผล — ออกแบบให้เสถียร ประหยัด และดูแลง่าย

⏰
Cloud Scheduler
ปลุกทุกวัน 08:00
→
🐍
GCF (Python)
scrape 4 คู่แข่ง
→
⚖️
เทียบราคา
vs SKU ของเรา
→
📋
Results Sheet
gspread เขียนผล
→
📈
Looker Studio
dashboard
📨
Telegram Alert
เตือนเมื่อ ≥10%
⏰
Cloud Scheduler — ตั้งเวลาแม่น ไม่ต้องเปิดคอมทิ้งไว้
🐍
Google Cloud Function — serverless จ่ายตามจริง scale ง่าย
🍜
BeautifulSoup4 — เบา เร็ว เหมาะกับ static HTML
📗
gspread — เขียน Google Sheets ได้เสถียร
🔁
Tenacity — auto-retry เมื่อ network error ระบบไม่ล่มง่าย
📨
Telegram Bot API — ฟรี เสถียร ส่งลิงก์/rich text ได้ดี
07 · โครงข้อมูล

Data Model — ชีต Results

ออกแบบคอลัมน์ให้ Looker เอาไปทำกราฟได้ทันที

คอลัมน์ความหมาย
Timestampวัน/เวลาที่เช็ค
Competitorชื่อร้านคู่แข่ง
SKUรหัส/ชื่อสินค้า
ScrapedPriceราคาที่ดึงมาได้
ScrapedStockสถานะสต็อก (In/Out of Stock)
ClientPriceราคาปัจจุบันของเรา
PriceDiffส่วนต่าง (บาท)
PriceChange%ส่วนต่าง (%)
StockChangedสต็อกเปลี่ยนไหม
Statusสถานะระบบ (Success / Selector Error / Timeout)
08 · ขอบเขต

กรอบงานชัด เพื่อไม่ให้บานปลาย

ตกลงเส้นแบ่งตั้งแต่ต้น — ปกป้องทั้งลูกค้าและทีม

✅ ในขอบเขต (In Scope)

  • Scrape เว็บคู่แข่ง 4 เว็บ (static HTML)
  • แจ้งเตือน Telegram (1 bot, 1 group)
  • Google Sheets: Master + Results
  • Looker Studio dashboard (1 หน้าหลัก)
  • คู่มือใช้งาน + วิธีแก้เบื้องต้น (runbook)
  • แก้ไขฟรี 3 ครั้ง (ในขอบเขตเดิม)
ส่งใน 3 วัน · แก้ 3 ครั้ง

⛔ นอกขอบเขต (Out of Scope)

  • เว็บที่ต้อง login หรือมี CAPTCHA ซับซ้อน
  • เว็บ SPA (React/Vue) ที่ต้องใช้ headless browser
  • สั่งปรับราคาบน marketplace อัตโนมัติ (auto-pricing)
  • วิเคราะห์ด้วย AI/Machine Learning
งานเหล่านี้ → ขยับไป Premium
09 · ประเมินความเสี่ยง

Risk Matrix + วิธีรับมือ

คลิกจุดในตาราง หรือการ์ดด้านขวา เพื่อดูความเชื่อมโยง — โอกาสเกิด × ผลกระทบ

โอกาสต่ำ
โอกาสกลาง
โอกาสสูง
ผลกระทบสูง
1
ผลกระทบกลาง
2
3
ผลกระทบต่ำ
45
1
Selector Drift
โอกาส: สูง · ผลกระทบ: สูง
รับมือ: Alert แจ้งทันทีเมื่อ scrape ไม่ได้ + เสนอ retainer
2
IP Block
โอกาส: ต่ำ · ผลกระทบ: กลาง
รับมือ: สุ่ม User-Agent + ตั้ง time delay ระหว่าง request
3
Data Format Change
โอกาส: กลาง · ผลกระทบ: กลาง
รับมือ: ฟังก์ชัน clean data (regex) ยืดหยุ่นต่อสัญลักษณ์สกุลเงิน
4
Google API Limit
โอกาส: ต่ำ · ผลกระทบ: ต่ำ
รับมือ: ใช้ batch update แทนการเขียนทีละแถว
5
Internet/Cloud Outage
โอกาส: ต่ำมาก · ผลกระทบ: ต่ำ
รับมือ: Cloud Scheduler มี log ตรวจย้อนหลังได้
10 · แผนงาน

แผน 3 วัน · คลิกดูแต่ละวัน

มี milestone ชัดทุกวัน — รู้ว่าจ่ายเงินไปแล้วได้อะไรกลับมา

🔧 Day 1 — พัฒนา Scraper

  • วิเคราะห์โครงสร้าง HTML ของคู่แข่งทั้ง 4 เจ้า
  • หา CSS selectors ของราคา/สต็อกแต่ละ SKU
  • เขียน Python script ดึงข้อมูล (scraping logic) + parse ราคา
🎯 Milestone: ดึงราคาจากทุกเว็บลง console ได้สำเร็จ

🔗 Day 2 — เชื่อมระบบ & ประมวลผล

  • เชื่อม Google Sheets API + Telegram Bot
  • เขียน logic เทียบราคา + คำนวณ diff/% + error handling (tenacity)
  • เชื่อมต่อ Looker Studio dashboard
🎯 Milestone: ระบบทำงานครบ loop ตั้งแต่ต้นจนจบ

✅ Day 3 — ทดสอบ & ส่งมอบ

  • รันเทส edge cases (เว็บล่ม, ราคาหาย, selector พัง)
  • ตั้ง monitoring + จัดทำคู่มือ/runbook
  • ส่งมอบงาน + สอนการดู dashboard
📦 Deliverable: ระบบพร้อมใช้ + เอกสารคู่มือครบ
11 · ดูแลต่อ

ข้อเสนอ Maintenance รายเดือน

ซื่อสัตย์ตั้งแต่ต้น: scraping พังได้เป็นเรื่องปกติ — มีคนดูแลคือคำตอบ

♾️ Maintenance Package

โลกของ web scraping เปลี่ยนตลอด คู่แข่งอาจเปลี่ยนดีไซน์เว็บทุก 1–3 เดือน นี่คือเหตุผลที่ระบบ scraping ทุกที่ต้องมีคนดูแล

  • ตรวจความเสถียรทุกสัปดาห์
  • แก้ selector ทันทีที่พัง
  • เพิ่มรายการ SKU ได้เดือนละ 10 รายการ
⚠️ ทำไมสำคัญ: เพื่อให้คุณเอกชัยมั่นใจว่าระบบจะไม่ "บอด" ในวันที่คู่แข่งจัดแคมเปญใหญ่ — วันที่คุณต้องการข้อมูลมากที่สุด
12 · ผลลัพธ์ที่คาด

คาดการณ์ ก่อน → หลัง

เป้าหมายที่วัดได้ของระบบนี้

เวลาเช็คราคาต่อสัปดาห์
0 ชม.
เดิม ~15 ชม./สัปดาห์
รู้ตัวเมื่อโดนตัดราคา
0 นาที
เดิม ช้าไป 1–2 วัน
SKU ที่เฝ้าได้ครบทุกวัน
0
เดิม สุ่มได้บางตัว
Human error การพิมพ์ราคา
0%
เดิม มีพลาดประจำ
↩ AICE Hub🔎 ตรวจ AI ฟรี