รายสัปดาห์ ก.ย. 2025 – ก.ย. 2026 · เฉพาะข้อมูลจริงจาก DB · ณ 9 ก.ย. 2026
ทำไมยอดไม่พอ — คำตอบจากเส้นแนวโน้ม 12 เดือน
หน้านี้สร้างขึ้นเพื่อตัดสิน 2 สมมติฐานที่ทีมถกกัน: (H1) "เรารั้งคนไม่เก่ง แต่ใครอยู่แล้วอยู่เลย" และ (H2) "ระบบฝากรองรับไม่พอ"
คำตัดสิน
H1 จริง — และเป็นจุดแข็ง ไม่ใช่จุดอ่อน
เดือนแรกเหลือ ~36% (รั้งไม่เก่ง = จริง) หลังเดือน 3 เส้น retention ไม่ได้แบนสนิทอย่างที่เคยสรุป แต่ลาดลงช้ามาก (M3 ราว 15–28% → M12 ราว 6–10% แล้วแต่รุ่น) คนที่รอดจึงอยู่เป็นปี ระบบยังเป็น "ratchet": คลื่นคนใหม่แต่ละรอบยกฐานลูกค้าประจำขึ้น — ยอดสัปดาห์โตเท่าตัวใน 1 ปี (~27–30M ก.ย. 2025 → ~60–75M ก.ค.–ส.ค. 2026) ด้วยกลไกนี้ แต่ฐานเก่าร่อยหรอลงเรื่อย ๆ ถ้าไม่มีคลื่นใหม่มาเติม
H2 แบบ "รับโหลดไม่ไหว" — ไม่จริง
อัตรา reject รายชั่วโมงอยู่ในกรอบ ~10–13.5% ตลอดกลางวัน ชั่วโมงพีค 19:00 (โหลดหนักสุด เกือบ x2 ของชั่วโมงข้างเคียง) reject 12.6% เท่าค่าเฉลี่ยทั้งวัน ไม่ใช่จุดสูงสุด (20:00 อยู่ที่ 13.5%) — ถ้าระบบรองรับไม่พอ ตัวเลขต้องพุ่งตอนพีค แต่มันไม่พุ่ง
H2 แบบ "friction" — มีจริง โตขึ้นเล็กน้อย แต่ยังเล็กกว่าที่ตัวเลขดิบบอก
รายการที่สร้างแล้วจบไม่สำเร็จ (ไม่รวม SLIP ซึ่งเทียบไม่ได้ — ดูตารางล่าง) = ~8% ของความพยายามฝาก 8 สัปดาห์ล่าสุด (รอบก่อน 6.9% — ขยับขึ้นทุกช่องทาง) และก้อนใหญ่สุดคือ GATEWAY 16.1% ซึ่งส่วนมากเป็น "ลูกค้าสร้าง QR แล้วไม่โอนจนหมดอายุ" (พฤติกรรม/ความลังเล ไม่ใช่ระบบล่ม) — สิ่งที่ยังมองไม่เห็นจาก DB เลยคือ create ที่ fail ก่อนเกิดแถว ต้องวัดจาก log ฝั่ง API เพิ่ม
ตัวการจริง: เครื่องยนต์คนใหม่แผ่ว
ยอดโตทุกครั้งที่มีคลื่นคนใหม่ (ก.ย.–ต.ค. 2025 และ เม.ย.–พ.ค. 2026) — ตั้งแต่ มิ.ย. คนใหม่เหลือ 1.9–5.1k/สัปดาห์ จากพีค 9.7–10.6k และ 3 สัปดาห์ล่าสุด (17 ส.ค.–6 ก.ย.) เหลือแค่ 1.9–3.2k โดยสัปดาห์ 24 ส.ค. (1,860 คน) ต่ำสุดตั้งแต่ พ.ย. 2025 ยอดสัปดาห์เริ่มสะท้อนแล้ว: 60M, 60M, 70M เทียบ ก.ค. ที่แตะ 75M ยอดวันนี้ยืนด้วยฐานคนเก่า ถ้าไม่มีคลื่นถัดไป การโตจะแบนแล้วค่อย ๆ ถอย — งบและแรงควรไปที่การหาคนใหม่ + activation ก่อน friction
ยอดฝากรายสัปดาห์ (ล้านบาท)
เส้นทึบ = ยอดรวม · พื้นที่ล่าง = เงินจากคนที่เพิ่งฝากครั้งแรกสัปดาห์นั้น (สังเกตว่าเป็นสัดส่วนเล็กมาก — ยอดยืนด้วยคนเก่า)
คนฝากรายสัปดาห์: ทั้งหมด vs หน้าใหม่
เห็นคลื่นหาลูกค้า 2 รอบชัดเจน และการแผ่วตัวหลัง มิ.ย. 2026 ที่ลากยาวถึงต้น ก.ย. (สัปดาห์ 24 ส.ค. เหลือหน้าใหม่ 1,860 คน)
อัตรา reject รายชั่วโมง (90 วัน: 12 มิ.ย. – 9 ก.ย. 2026, นับด้วย created_at) — ทดสอบ capacity
นิยาม reject ในหน้านี้: รายการที่ถูกสร้างในระบบสำเร็จแล้ว แต่จบแบบไม่สำเร็จภายหลัง (เช่น QR หมดอายุเพราะลูกค้าไม่โอน, gateway แจ้ง fail กลับมา, สลิปตรวจไม่ผ่าน) — ไม่รวมกรณียิงสร้างรายการไป gateway แล้ว error ตั้งแต่ต้น เพราะแบบนั้นไม่มีแถวใน DB เลย · ถ้าระบบรองรับไม่พอ อัตราต้องพุ่งช่วงพีค — ความจริง: แบนทั้งวัน (~10–13.5%) ยกเว้นหลังเที่ยงคืนที่พุ่ง 21–29% (น่าจะเกี่ยวรอบ limit รายวัน/หน้าต่างธนาคาร ควรไล่ต่อ — รอบก่อน 20–26% ขยับขึ้น)
อัตรา reject จริงต่อช่องทาง (8 สัปดาห์ล่าสุด 13 ก.ค. – 6 ก.ย. 2026 นับด้วย created_at)
| ช่องทาง | สำเร็จ | reject | อัตรา reject | หมายเหตุ |
|---|---|---|---|---|
| SMS | 849,284 | 26,307 | 3.0% | เสถียรสุด (รอบก่อน 2.2%) |
| PROMPTPAY | 227,464 | 28,976 | 11.3% | รอบก่อน 10.1% |
| GATEWAY | 416,839 | 79,787 | 16.1% | ส่วนใหญ่ = สร้าง QR แล้วลูกค้าไม่โอนจนหมดอายุ (funnel ที่ optimize ได้ ไม่ใช่ระบบล่ม) |
| SLIP | 62,407 | 101,770 | 62.0% | รอบก่อน 70.7% (สลิปสำเร็จเพิ่มขึ้น 52%) — เทียบข้ามช่องทางไม่ได้ — สลิปที่เงินเข้าผ่าน SMS/PROMPTPAY ไปก่อนจะถูกตัดซ้ำโดยดีไซน์ + การอัปซ้ำ/retry |
- นิยาม reject ของแต่ละช่องทางไม่เหมือนกัน: GATEWAY/PROMPTPAY = รายการที่สร้างแล้วไม่จบสำเร็จ (หลัก ๆ คือ QR หมดอายุ) · SLIP = ตรวจสลิปไม่ผ่าน ซึ่งรวมกรณี "เงินเข้าแล้วผ่านช่องทางอื่นก่อน" (ทำงานถูกต้องตามดีไซน์) · ห้ามเอาอัตรามาเทียบกันตรง ๆ
- สิ่งที่ตัวเลขนี้ยังไม่ครอบคลุม: การยิงสร้างรายการไป gateway แล้ว error ตั้งแต่ต้น — ไม่มีแถวใน DB วัดได้จาก log ฝั่ง wallet-api/Kibana เท่านั้น (งานต่อถ้าต้องการ)
- แก้ความเข้าใจจากหน้า "ช่องทาง & Whale": ตารางในหน้านั้นกรองด้วย transaction_time ซึ่งแถว reject ส่วนใหญ่ไม่มีค่า อัตรา reject จึงต่ำกว่าจริงมาก — ใช้ตัวเลขหน้านี้เป็นหลัก
- QR ที่ค้างสถานะ pending เกินอายุ ≈ 0 (3 รายการจาก 8 สัปดาห์) เพราะระบบปรับ pending ที่หมดอายุเป็น reject — รายการไม่จม แค่ย้ายไปโผล่ในตัวเลข reject
- โอกาสถัดไป: ไล่สาเหตุ reject พุ่งช่วง 00:00–01:00 (21–29%) และวัด GATEWAY QR abandonment แยกละเอียด (ทำไมลูกค้าสร้างแล้วไม่โอน ~16%)