boom-vitt/claude-thai-business-skills/thai-unit-economics

Claude Code and agent skill by boom-vitt/claude-thai-business-skills

Trust tier 3
  • community
Source check pending

Checking that the SKILL.md file is still in the repository.

คำนวน CAC / LTV / payback period ด้วย benchmark Thai marketing channels 2026 (Meta, TikTok, LINE OA push, KOC/nano/mid-tier KOL ของ Tellscore/AnyMind/MEDIA Z) — ไม่ใช้ตัวเลข US

Install

npx vskill@latest install boom-vitt/claude-thai-business-skills/thai-unit-economics

SKILL.md

Thai Unit Economics — CAC/LTV/Payback

ปัญหา: ที่ปรึกษาเอา benchmark SaaS US มาใช้กับ SME ไทยที่ขายของกินของใช้ — CAC ที่ Meta จริง TH 2026 ห่างจาก US 5-10x. payback period ของ Thai e-commerce ไม่ใช่ 18 เดือนแบบ SaaS แต่เป็น 1-4 transactions.

Skill นี้ใช้ unit_econ.py ที่มี Thai 2026 benchmarks baked in: CPM Meta TH (subdivided by category), TikTok TH, LINE OA push cost at scale, และ KOL fees ตามขนาด tier.

เมื่อ Claude เห็นคำขอแบบนี้

ลง ad Meta 30k/เดือน ขายเครื่องสำอาง ROAS เท่าไหร่ถึงคุ้ม
KOC nano 5k-50k followers ราคา 1,200 บาท/โพสต์ — net new 12 คน CAC เท่าไหร่
LTV ของลูกค้าร้านชาบู ซื้อซ้ำเดือนละครั้ง average 800฿

ขั้นตอน (Claude ทำตามนี้)

  1. เก็บ input
  • Channel — Meta / TikTok / LINE OA / KOL nano / KOL mid / KOL macro
  • Spend ต่อแคมเปญหรือเดือน
  • Conversion rate ของ user (ถ้ารู้) — ถ้าไม่รู้ ใช้ default ตาม channel
  • AOV (average order value)
  • Repeat purchase: ความถี่/เดือน + retention 12-เดือน
  • Gross margin หลังหัก channel fee
  1. เรียก `unit_econ.py`

``python from unit_econ import cac, ltv, payback_periods ``

  1. คืน output 3 ส่วน
  • CAC ต่อ channel
  • LTV = AOV × frequency × retention × gross margin
  • Payback period = CAC / (AOV × gross margin) — เป็นจำนวน transactions
  1. ข้อสังเกต
  • LTV:CAC ratio < 3 → unhealthy, ต้องลดต้นทุน acquisition หรือเพิ่ม retention
  • Payback > 4 transactions → cash-flow trap สำหรับ SME (ต้องดู thai-cashflow-survival)
  • ถ้า single-channel เกิน 60% ของ acquisition → concentration risk

ตัวอย่าง

Input
แบรนด์ครีม cost 85 ขาย 250 หน้าร้าน + Shopee Mall
ลง Meta ads 30,000/เดือน
ลูกค้าซื้อซ้ำเฉลี่ย 1.4 ครั้ง/ปี (60% หายไปหลังครั้งแรก)
ตอนนี้ ad ได้ลูกค้าใหม่ ~38 คน/เดือน
Output
CAC (Meta TH, beauty, 2026 benchmark): 30,000 / 38 = 789 บาท/คน
AOV: 250฿
Gross margin: (250 - 85 - fee 10%) / 250 = 60% → 150฿/คน
LTV: 150 × 1.4 ครั้ง = 210฿
LTV:CAC = 0.27 ← unhealthy (ควร > 3)
Payback: 789 / 150 = 5.3 transactions ← เกิน 4, ตึงมือสำหรับ SME
ข้อสังเกต:
- Meta CPM ปี 2026 หมวด beauty TH = 180-320฿/1000 impressions. CAC 789฿ อยู่ในช่วงปกติ แต่ LTV ต่ำเกินไป.
- 60% churn หลังครั้งแรกคือปัญหาใหญ่กว่า CAC — ลอง LINE OA broadcast เพื่อขาย batch 2 (cost ต่อ message ต่ำกว่า Meta 8-10x)
- ถ้าแบรนด์มี subscription / repeat tier ที่ดึง frequency เป็น 4-6 ครั้ง/ปี LTV:CAC จะกลายเป็น 1.1-1.6 ยังไม่ถึง 3 แต่ดีขึ้น

Thai 2026 benchmarks (ใน unit_econ.py)

ChannelCost basisTH 2026 typical
Meta (beauty/personal care)CPM180-320฿/1000 imp
Meta (fashion)CPM120-220฿/1000 imp
Meta (food delivery)CPM80-180฿/1000 imp
TikTok Spark Ads (beauty)CPM150-280฿
TikTok Spark Ads (fashion)CPM100-200฿
LINE OA push (broadcast)per message0.20-0.30฿/recipient
LINE OA push (rich menu trigger)flat OA fee1,200-9,000฿/mo
KOC (nano, 5k-50k)flat per post800-3,000฿
KOL (micro, 50k-200k)flat per post8,000-35,000฿
KOL (mid, 200k-1M)flat per post50,000-250,000฿
KOL (macro, 1M+)flat per post300,000-1,500,000฿

ดู benchmarks.md ใน folder นี้สำหรับ source.

Common mistakes

  • ใช้ Meta CPM US ($8-15) — TH ต่ำกว่าครึ่ง
  • ลืม KOL post มี VAT 7% + WHT 3% ทำให้ total spend สูงกว่า nominal fee
  • คำนวน LTV เป็น "อายุการเป็นลูกค้า" ตัวเลขดูสวยแต่ใน SME ไทยส่วนใหญ่ลูกค้า churn ใน 6-12 เดือน
  • ลืมว่า KOC nano-tier บางครั้งรับเป็น product-only (ไม่ต้องจ่ายเงินสด) — ทำให้ CAC ดูถูกแต่ scale ไม่ได้

ข้อจำกัด

  • Benchmarks เป็น guide — actual CPM ของแบรนด์ใหม่จะสูงกว่า benchmark 2-3 เดือนแรก
  • ไม่รวม organic / SEO / direct — ส่วนนี้ต้องคำนวนแยก
  • KOL fees ขยับเร็ว — เช็คอัปเดตทุกครึ่งปีกับ Tellscore/AnyMind

Security

  • Security scanPassed, 95 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

Source

Popularity

Repository stars
18
Repository forks
2
7-day trend score
15

Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Not refreshed yet.

Works with

Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.

  • Claude Code
  • Cursor
  • GitHub Copilot
  • Windsurf
  • Codex
  • Gemini CLI
  • Cline
  • Amp
  • Roo Code
  • Goose
  • Continue
  • Kilo Code
  • Junie
  • Trae
  • OpenHands
  • Qwen Code
  • AI Agent
  • Tabnine Chat
  • Sourcegraph Cody
  • Amazon Q
  • Firebase Genkit
  • Sweep
  • Devin
  • Phind
  • Mentat
  • Claude Desktop
  • Aider
  • GPT Pilot
  • Plandex
  • bolt.new
  • v0
  • Replit Agent
  • Anse
  • TypingMind
  • BetterChatGPT
  • LibreChat
  • Warp AI
  • Pieces
  • Fig AI
Embed badge
vskill VERIFIED badge
[![vskill VERIFIED](https://verified-skill.com/api/v1/skills/boom-vitt/claude-thai-business-skills/thai-unit-economics/badge)](https://verified-skill.com/skills/boom-vitt/claude-thai-business-skills/thai-unit-economics)

Something wrong with this skill or its page? Tell us.