AI Voice Bot สำหรับ Sales • Service • Call Center ที่ออกแบบจาก Conversation + Workflow จริงของธุรกิจ
Voice AI for Revenue & Customer Experience

AI Voice Bot ที่ไม่ได้แค่ “พูดได้”
แต่ถูกออกแบบให้ พาการขายไปต่อ

Cold Call Cloud ออกแบบ Voice Agent สำหรับรับสาย โทรออก คัดกรองลีด จองนัด Follow-up และส่งต่อทีมจริง โดยลงลึกถึง วิธีถาม วิธีฟัง วิธีจัดการข้อโต้แย้ง และ Next Best Action เพื่อให้บทสนทนาทางโทรศัพท์กลายเป็นผลลัพธ์ที่ธุรกิจใช้ต่อได้

ขอออกแบบ Demo จาก Use Case ของคุณ →ดู Conversation Framework
Inbound + OutboundThai Natural ConversationHuman HandoffCRM / API / WebhookCall QA & Transcript
เจ้าหน้าที่คอลเซ็นเตอร์ชาวเอเชียกำลังสนทนาด้วยชุดหูฟังในสำนักงาน
Conversation-firstเริ่มจากเป้าหมายการคุย
ไม่ใช่เริ่มจากเทคโนโลยี
C
Cold Call CloudSales qualification • Live call
● LIVE
AI: เข้าใจค่ะ ตอนนี้ทีมของคุณใช้คนโทร Follow-up เองทั้งหมดใช่ไหมคะ? ถ้าให้ช่วยลดงานส่วนนี้ สิ่งที่อยากเห็นมากที่สุดคือ “ได้นัดเพิ่ม” หรือ “ลดเวลาทีมขาย” คะ?
Discovery questionIntent detectedNext best question
Designed around real business conversations
Lead QualificationReceptionAppointmentFollow-upCustomer ServiceReminderSurvey
Capabilities

Voice Bot ที่พูดคุย
และลงมือทำต่อได้

เราออกแบบ Agent ให้เข้าใจบริบทของลูกค้า เลือกคำถามที่เหมาะสม และเชื่อมบทสนทนาเข้ากับ Workflow จริง ไม่ว่าจะเป็น CRM, Calendar, ระบบหลังบ้าน หรือทีมพนักงานที่ต้องรับช่วงต่อ

☎

รับสายและคัดแยกเรื่อง

รับสายด้วยภาษาธรรมชาติ ถามข้อมูลที่จำเป็น แยก Intent และ Routing ไปยัง Flow หรือทีมที่ถูกต้อง

↗

โทรออกเพื่อสร้าง Action

Follow-up Lead, ยืนยันนัด, แจ้งเตือน, สำรวจ หรือโทรคัดกรองก่อนส่งต่อให้พนักงานจริง

◉

ใช้ข้อมูลธุรกิจประกอบการตอบ

อ้างอิง Knowledge, Script, Customer Context และข้อมูลที่ระบบอนุญาต เพื่อให้คำตอบอยู่ในขอบเขตที่ควบคุมได้

⚡

Trigger ระบบหลังบทสนทนา

จองเวลา อัปเดต CRM เรียก API สร้าง Task เปิด Ticket หรือส่งต่อเจ้าหน้าที่พร้อม Transcript และ Context

Voice Bot Expertise

ความเป็นมืออาชีพอยู่ในรายละเอียด
ที่ลูกค้า “ได้ยิน” ทุกวินาที

Voice Bot ที่ดีไม่ได้วัดแค่ว่าตอบถูกหรือไม่ แต่ต้องฟังเป็น จังหวะดี ไม่พูดทับ เข้าใจชื่อ ตัวเลข และคำเฉพาะ พร้อมรับมือกรณีที่บทสนทนาไม่เดินตาม Script

เจ้าหน้าที่บริการลูกค้ากำลังใช้ชุดหูฟังและคอมพิวเตอร์
เราออกแบบประสบการณ์เสียงแบบ Human-firstน้ำเสียง จังหวะเว้นคำ การยืนยันข้อมูล และจังหวะส่งต่อคนจริง ถูกคิดเป็นส่วนหนึ่งของ Customer Experience ตั้งแต่ต้น
What we tune

Voice Experience Engineering

สิ่งที่ทำให้ Voice Agent ฟังดู “ใช้งานได้จริง” มักอยู่ในรายละเอียดด้าน Conversation และ Telephony มากกว่าคำตอบยาว ๆ เราจึงออกแบบและทดสอบองค์ประกอบเหล่านี้เป็นระบบ

Turn-taking & Interruptionรู้ว่าเมื่อไรควรพูด เมื่อไรควรรอ และรับมือเมื่อลูกค้าพูดแทรก
Thai Names, Numbers & Confirmationออกแบบการทวนชื่อ เบอร์โทร วันที่ เวลา รหัส และข้อมูลสำคัญแบบไม่สร้างความรำคาญ
Pronunciation & Brand Termsดูแลคำเฉพาะ ชื่อสินค้า ชื่อหน่วยงาน และศัพท์เทคนิคให้พูดได้สอดคล้องกับแบรนด์
Silence, Retry & Fallbackกำหนดพฤติกรรมเมื่อเงียบ ฟังไม่ชัด ลูกค้าตอบไม่ตรง หรือระบบปลายทางล้มเหลว
Human Handoffส่งต่อพนักงานในจังหวะที่เหมาะ พร้อมสรุปบริบทเพื่อไม่ให้ลูกค้าต้องเริ่มใหม่
Transcript QA & Test Casesใช้บทสนทนาจริงและ Edge Case เพื่อปรับ Prompt, Flow และ Business Rule อย่างต่อเนื่อง
Conversation Design for Sales

การขายทางเสียงไม่ใช่การอ่าน Script
แต่คือการจัดลำดับ “คำถาม” ให้ถูกจังหวะ

เราออกแบบบทสนทนาให้พาลูกค้าจาก “รับสาย” ไปสู่ “ยอมคุยต่อ” → “เปิดเผยความต้องการ” → “เห็นความเกี่ยวข้อง” → “ตกลง Next Step” โดยไม่บังคับให้ Voice Bot พูดขายยาวเหมือนสคริปต์คอลเซ็นเตอร์เดิม

Revenue conversation framework

จาก Hello
ไปถึง Next Step

สิ่งสำคัญไม่ใช่ให้ AI พูดทุกอย่าง แต่ให้รู้ว่าควรถามอะไรต่อ เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ช่วยตัดสินใจทางธุรกิจ

01
Context + Permissionเปิดสายให้ลูกค้าเข้าใจว่าโทรเรื่องอะไร และให้พื้นที่ลูกค้าเลือกคุยต่อ
02
Discoveryใช้คำถามสั้นที่เปิดเผย Pain, Current Process และ Desired Outcome แทนการ Pitch ยาว
03
Qualificationเก็บข้อมูลสำคัญ เช่น Fit, Timing, Volume, Existing System หรือ Decision Process ตามธุรกิจ
04
Objection Handlingรับฟังเหตุผลก่อนตอบ ไม่เถียง และเลือกข้อมูลที่ตรงกับข้อกังวลของลูกค้าเท่านั้น
05
Micro-commitmentขอ Next Step ที่ง่ายและสมเหตุผล เช่น นัด Demo, ส่งข้อมูล, หรือโอนทีมผู้เชี่ยวชาญ
06
Memory + Follow-upบันทึก Outcome และ Context เพื่อให้การติดตามครั้งถัดไปไม่เริ่มจากศูนย์
ตัวอย่าง: Lead QualificationGoal: ค้นหา Need และพาไปสู่ Demo โดยไม่รีบขาย
QUALIFYING
AI: สวัสดีค่ะ โทรจาก Cold Call Cloud เรื่องระบบ Voice Bot สำหรับงานติดตามลูกค้าค่ะ สะดวกคุยสั้น ๆ ประมาณหนึ่งนาทีไหมคะ?
ลูกค้า: ได้ครับ แต่ตอนนี้มีทีมขายอยู่แล้วนะ
AI: ได้เลยค่ะ เราไม่ได้ตั้งใจแทนทีมขายทั้งหมดค่ะ อยากถามนิดเดียวว่า งานโทรแบบไหนที่ทีมคุณต้องทำซ้ำเยอะที่สุดในแต่ละวันคะ?
ลูกค้า: หลัก ๆ โทรตามลีดเก่า แล้วก็โทรยืนยันนัดครับ
AI: เข้าใจค่ะ ถ้าลดสองงานนี้ลงได้ ทีมขายน่าจะมีเวลาไปคุยกับลูกค้าที่พร้อมซื้อขึ้น ถ้าดู Demo สั้น ๆ ที่จำลอง Flow ของทีมคุณโดยเฉพาะ จะสะดวกช่วงต้นหรือปลายสัปดาห์หน้าคะ?
WHY THIS WORKS

Agent ไม่รีบเสนอ Feature แต่เปลี่ยนจากข้อโต้แย้ง “มีทีมขายอยู่แล้ว” เป็นคำถาม Discovery แล้วเชื่อม Pain ไปสู่ Next Step ที่เล็กและชัดเจน

✓ Need identified✓ Use case captured✓ Demo intent→ Calendar check
Conversation Architecture

เราออกแบบ Agent
เหมือนออกแบบ Sales Process

ก่อนเขียน Prompt เราแยกสิ่งที่ Agent ต้อง “รู้”, “ถาม”, “ตัดสินใจ”, “ลงมือทำ” และ “หยุด” ให้ชัด เพื่อให้ Conversation มีโครงสร้างที่วัดผลและปรับปรุงได้

01 / OBJECTIVE

Define the Outcome

กำหนดให้ชัดว่าสายนี้ควรจบด้วยอะไร เช่น นัดหมาย Qualified Lead, Payment Reminder, Ticket หรือ Handoff

ผลลัพธ์ต้องวัดได้ก่อนเขียนบทสนทนา
02 / INFORMATION

Design the Questions

เลือกเฉพาะคำถามที่จำเป็นต่อการตัดสินใจ ลดคำถามที่ไม่สร้างคุณค่า และจัดลำดับจากง่ายไปลึก

ทุกคำถามต้องมีเหตุผลว่าถามไปทำไม
03 / BRANCHING

Map Intent & Branches

เตรียมเส้นทางเมื่อสนใจ ไม่สนใจ ยังไม่พร้อม ขอราคา มีข้อกังวล หรืออยากคุยกับคนจริง

Conversation จริงไม่เดินเป็นเส้นตรง
04 / OBJECTION

Handle Friction

ออกแบบ Response ตามสาเหตุของข้อโต้แย้ง เช่น เวลา ราคา ความเชื่อมั่น หรือความไม่เกี่ยวข้อง แทนการตอบแบบเดียวทุกกรณี

รับฟังก่อนตอบ — ไม่เถียงลูกค้า
05 / ACTION

Trigger the Next Step

เมื่อถึงเงื่อนไข ให้ Agent จองเวลา อัปเดต CRM ส่งต่อทีม หรือสร้าง Task โดยไม่ปล่อยให้บทสนทนาจบแบบไม่มี Action

เสียงต้องเชื่อมไปสู่ Workflow
06 / QA

Review Real Calls

ดู Transcript, Outcome และ Edge Case เพื่อหาจุดที่ลูกค้าหลุด คำถามที่สร้างแรงเสียดทาน และช่วงที่ควรส่งต่อมนุษย์เร็วขึ้น

Agent ดีขึ้นจากข้อมูลการใช้งานจริง
Use Cases

เริ่มจากงานที่ทำซ้ำสูง
และมีมูลค่าชัด

Voice AI ไม่จำเป็นต้องแทน Call Center ทั้งหมดในวันแรก Use Case ที่ดีควรมีขั้นตอนชัด เกิดซ้ำบ่อย และมี Outcome ที่วัดได้ แล้วค่อยขยายเมื่อ Flow มีข้อมูลมากขึ้น

เจ้าของธุรกิจกำลังคุยโทรศัพท์และบันทึกข้อมูลหน้าคอมพิวเตอร์OUTBOUND REVENUE
สำหรับทีมขาย

ให้ AI ทำ “งานก่อนปิดการขาย”
แล้วส่งโอกาสที่พร้อมให้คนจริง

ลดเวลาที่เซลส์ใช้กับการโทรซ้ำและการไล่ถามข้อมูลเบื้องต้น โดยให้ Voice Agent ช่วยทำ Discovery, Qualification และ Booking ก่อน Handoff

✓
Lead qualification — เก็บ Need, Timing, Volume, Current Process หรือ Criteria ที่ธุรกิจใช้จริง
✓
Warm handoff — โอนให้เซลส์เมื่อมี Intent พร้อมสรุปสิ่งที่ลูกค้าพูดไว้แล้ว
✓
Follow-up without reset — บันทึกเหตุผลและ Next Step เพื่อไม่ให้การโทรครั้งต่อไปเริ่มใหม่
เจ้าหน้าที่คอลเซ็นเตอร์กำลังให้บริการลูกค้าด้วยชุดหูฟังINBOUND EXPERIENCE
สำหรับงานบริการ

รับเรื่องเร็วขึ้น
แต่ไม่ทิ้งความเป็นมนุษย์

ให้ Agent รับเรื่องที่เป็น Routine ค้นข้อมูลที่อนุญาต และเก็บรายละเอียดก่อนส่งต่อ เพื่อให้เจ้าหน้าที่จริงรับช่วงได้พร้อม Context

✓
Reception & routing — เข้าใจจุดประสงค์ของสายและนำไปยังแผนกหรือ Flow ที่เหมาะสม
✓
Knowledge-assisted answer — ตอบจากข้อมูลที่องค์กรจัดเตรียมและอยู่ภายใต้ Guardrail
✓
Escalation — ส่งต่อคนจริงเมื่อเรื่องซับซ้อน มีความเสี่ยง หรือลูกค้าร้องขอ
Business View

ทีมคนควรใช้เวลากับ
บทสนทนาที่มีมูลค่าสูงกว่า

เป้าหมายไม่ใช่ “ให้ AI รับสายได้เยอะที่สุด” แต่คือจัดงาน Routine ให้เป็นระบบ แล้วส่งเฉพาะเคสที่ต้องใช้ Judgment, Relationship และความเชี่ยวชาญของพนักงานจริง

ทีมธุรกิจกำลังวิเคราะห์ยอดขายและวางแผนร่วมกัน
AI ทำ Repeatable Work — ทีมขายโฟกัส Revenue Conversationเมื่อข้อมูลจากสายถูกจัดโครงสร้างก่อนถึงทีม คนจริงจะเริ่มการสนทนาได้จาก Context ที่พร้อมกว่าเดิม
Sales
คัดกรองก่อนคุยจริง

ช่วยแยก Lead ที่เพียงอยากถามข้อมูล ออกจาก Lead ที่มี Need และพร้อมคุยขั้นต่อไป

Service
ลด Routine Conversation

รับเรื่องซ้ำ ๆ และเก็บรายละเอียดให้ครบก่อนถึงเจ้าหน้าที่ เพื่อลดการถามข้อมูลเดิมหลายรอบ

Management
เห็น Conversation เป็นข้อมูล

Transcript, Intent, Outcome และเหตุผลการปฏิเสธสามารถใช้เป็นข้อมูลเพื่อปรับ Sales Process และ Service Flow

Customer Experience
ส่งต่อเมื่อควรส่งต่อ

กำหนดจุดที่ AI ต้องหยุดและให้มนุษย์รับช่วง ลดความเสี่ยงจากการพยายามแก้ทุกเรื่องด้วย Automation

How we build it

เริ่มจาก Process ของคุณ
ไม่ใช่เริ่มจากเลือกเสียง

เราออกแบบจาก Customer Journey และ Outcome แล้วค่อยสร้าง Conversation, Knowledge, Tool และ Telephony ให้ทำงานสอดคล้องกัน

01 / DISCOVER

Map Use Case

ระบุ Caller, Trigger, Goal, ข้อมูลที่ต้องเก็บ, กฎธุรกิจ และจุดส่งต่อคนจริง

02 / DESIGN

Conversation Architecture

วาง Opening, Discovery, Branch, Objection, Confirmation และ Closing ให้ตรงกับ Tone ของแบรนด์

03 / CONNECT

Connect Systems

เชื่อม Telephony, CRM, Calendar, API, Webhook, Knowledge หรือระบบภายในตาม Workflow

04 / IMPROVE

QA & Optimize

ทดสอบ Edge Case ดู Transcript และ Outcome เพื่อปรับคำถาม จังหวะ และ Handoff ก่อนขยาย Scale

Connect your stack

เสียงเป็น Interface
แต่ระบบหลังบ้านคือ Engine

Cold Call Cloud ออกแบบให้ Voice Agent เรียกดูหรือบันทึกข้อมูลตามสิทธิ์ที่กำหนด เพื่อให้การโทรหนึ่งสายสร้าง Action ต่อในระบบธุรกิจได้ทันที

CRMCalendarREST APIWebhookSIP / PBXLead DatabaseERP / Back OfficeTicketingAnalytics / BICustom Workflow
Enterprise Ready Mindset

ให้ AI มีขอบเขต
มีหลักฐาน และมีทางออก

องค์กรไม่ควรพึ่งความฉลาดของโมเดลเพียงอย่างเดียว เราออกแบบ Guardrail, Business Rule, Fallback, Escalation และ QA ให้ตรวจสอบได้ตั้งแต่ระดับบทสนทนาไปจนถึง Action ที่ระบบทำต่อ

Control

Guardrails & Business Rules

กำหนดเรื่องที่ตอบได้ เรื่องที่ต้องถามยืนยัน สิ่งที่ห้ามทำ และจุดที่ต้องหยุด Automation หรือส่งต่อคนจริง

Observability

Transcript & Outcome Review

ตรวจสอบสิ่งที่เกิดขึ้นในสาย วิเคราะห์ Intent, Failure และ Edge Case เพื่อนำกลับไปปรับ Conversation Flow

Implementation

เริ่มจาก Use Case เดียวที่วัดผลได้ แล้วค่อย Scale

เราแนะนำให้เริ่มจากงานที่ Scope ชัด เช่น Reception, Qualification, Appointment หรือ Follow-up เพื่อพิสูจน์ Flow และ Integration ก่อนขยายไปยัง Conversation ที่ซับซ้อนขึ้น

Conversation FlowHandoff RuleKnowledge ScopeData MappingFailure HandlingQA Test CasesPermission DesignOutcome Tracking
FAQ

คำถามก่อนเริ่ม Voice Bot

ระบบโทรศัพท์ ข้อมูล และ Sales Process ของแต่ละบริษัทต่างกัน การออกแบบจริงจึงควรเริ่มจาก Use Case และเป้าหมายของบทสนทนาก่อนเลือก Integration

IVR แบบเดิมเดินตามเมนูคงที่ ส่วน Cold Call Cloud ออกแบบให้คุยด้วยภาษาธรรมชาติ เข้าใจ Context และเลือกคำถามหรือ Action ถัดไปตาม Intent, ข้อมูล และ Business Rule ที่กำหนด

สิ่งที่ออกแบบได้คือโครงสร้างบทสนทนาที่ช่วย Discovery, Qualification, Objection Handling และ Next Step อย่างเป็นระบบ โดยไม่รับประกันว่าทุกสายจะปิดการขาย การใช้งานที่เหมาะมักให้ AI ทำงานช่วงต้นและให้พนักงานจริงรับช่วงเมื่อดีลต้องใช้ Relationship หรือ Judgment สูง

ได้ สามารถวางเงื่อนไข Handoff เช่น ลูกค้าร้องขอ เจอเรื่องซับซ้อน มีความเสี่ยง ต้องอนุมัติ หรือถึงจังหวะที่ Sales Specialist ควรรับช่วง พร้อมส่ง Context ที่เก็บระหว่างสายไปด้วย

ได้ โดยออกแบบ Knowledge Scope และสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลให้เหมาะกับ Use Case รวมถึงกำหนดกรณีที่ Agent ควรบอกว่าไม่ทราบ ถามยืนยัน หรือส่งต่อเจ้าหน้าที่แทนการเดา

หากระบบปลายทางมี API, Webhook หรือวิธี Integration ที่รองรับ ก็สามารถออกแบบ Flow เช่น ค้นหาลูกค้า อัปเดตสถานะ จองเวลา สร้าง Task เปิด Ticket หรือบันทึก Outcome หลังจบสายได้

Start with a real conversation

ส่ง Script หรือ Use Case ที่ทีมคุณใช้อยู่
แล้วเริ่มจากการออกแบบบทสนทนาที่ “ควรเกิดขึ้นจริง”

เราจะช่วยวางภาพว่า Voice Agent ควรเปิดสายอย่างไร ถามอะไร ลำดับไหน จัดการข้อโต้แย้งแบบไหน เชื่อมระบบอะไร และจุดไหนควรส่งต่อให้คนจริง ก่อนค่อยกำหนดขอบเขตการพัฒนา

ขอ Demo สำหรับธุรกิจคุณดูขั้นตอนการออกแบบ
ดู Conversationขอ Demo