Thai unit economics
Skill Boom-Vitt/claude-thai-business-skills/skills/thai-unit-economics
12 Claude Code skills ที่ปรึกษาธุรกิจสำหรับ SME ไทย — pricing waterfall, SME tax tier, Thai VC map, KOL deal w/ WHT, landed cost, 90-day cashflow
npx -y skills add Boom-Vitt/claude-thai-business-skills --skill thai-unit-economicsAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
One thing to look at
- 14 stars14 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.
What its author says it does
Copied from the file, not written here
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
SKILL.md
6.4 KB, as published. Nobody here has run it
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)
-
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
-
เรียก
unit_econ.pyfrom unit_econ import cac, ltv, payback_periods -
คืน output 3 ส่วน
- CAC ต่อ channel
- LTV = AOV × frequency × retention × gross margin
- Payback period = CAC / (AOV × gross margin) — เป็นจำนวน transactions
-
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)
| Channel | Cost basis | TH 2026 typical |
|---|---|---|
| Meta (beauty/personal care) | CPM | 180-320฿/1000 imp |
| Meta (fashion) | CPM | 120-220฿/1000 imp |
| Meta (food delivery) | CPM | 80-180฿/1000 imp |
| TikTok Spark Ads (beauty) | CPM | 150-280฿ |
| TikTok Spark Ads (fashion) | CPM | 100-200฿ |
| LINE OA push (broadcast) | per message | 0.20-0.30฿/recipient |
| LINE OA push (rich menu trigger) | flat OA fee | 1,200-9,000฿/mo |
| KOC (nano, 5k-50k) | flat per post | 800-3,000฿ |
| KOL (micro, 50k-200k) | flat per post | 8,000-35,000฿ |
| KOL (mid, 200k-1M) | flat per post | 50,000-250,000฿ |
| KOL (macro, 1M+) | flat per post | 300,000-1,500,000฿ |
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