สัมภาษณ์ Baania Start Up อสังหาฯ สุดเจ๋ง ใช้ Data เข้าใจ Insight ลูกค้า จนได้ Raise Fund ใน Series B

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

วันนี้แอดมูนมีโอกาสดีมากๆ ที่ได้สัมภาษณ์ Start Up สุดเจ๋ง อย่าง Baania ซึ่งเป็นผู้นำด้าน Property Tech ที่มีการนำ Data มาขับเคลื่อนจนสามารถ Raise Fund ใน Series B ได้ 

บทความนี้ได้รับเกียรติจากหัวหอกใหญ่ อย่างน้องเต๋า และ น้องจริง ที่สละเวลานอน เอ้ย เวลาทำงานมาเล่าถึง แนวคิดการทำงานด้านข้อมูล กระบวนการทำงาน รวมถึงทริคเด็ดๆ ว่าเขาทำยังไงให้ ‘รวดเร็ว’ และ ‘ตรงใจลูกค้า’ มากที่สุด 

ใครที่สนใจด้าน Tech-Start up กระบวนการทำงานรูปแบบใหม่ และเรืองการใช้ ‘ข้อมูล’ นั้น ไม่ควรพลาดเนื้อหาบล็อคนี้ด้วยประการทั้งปวงจ้า เริ่มกันได้เลย

baania data science team
คุณเต๋า และคุณจริง จาก Baania

แอดมูน : สวัสดีจ๊ะน้องๆทั้งสองคน แนะนำตัว และ งานที่ตัวเองดูแลสั้นๆหน่อยจ้า

น้องเต๋า : สวัสดีครับ ชื่อเต๋า จักรพันธ์ จุลลโพธิ์ จบป.โท วิศวกรรมโยธา จุฬาฯ ตอนนี้ทำ Team Lead of DataOps & Data Science ที่ Baania ครับ หน้าที่หลักๆก็คือ วางแผนงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำ ตั้งแต่ทำความสะอาดข้อมูล จัดเก็บข้อมูล จนกระทั่งนำข้อมูลไปใช้เพื่อสร้าง value ให้กับธุรกิจ และเป็น Project Manager กับ Product Owner ของงานต่างๆ ใน Baania ครับ  

น้องจริง : จุมพล กุลโท เรียกสั้นๆว่าจริงครับ จบป.โทที่เศรษฐศาสตร์จุฬาฯ ตอนนี้ทำ Senior Data Scientist ที่ Baania หน้าที่หลักๆคือ รับผิดชอบ การออกแบบ Machine Learning และ Mathematics Model ที่ใช้งานในระบบของ Baania สืบเนื่องจากงานนี้เลยต้องรับผิดชอบงานร่วมกับ Data Engineer Team เพื่อออกแบบโครงสร้างระบบการจัดเก็บข้อมูล (Data Management Platform: DMP) และ Automated Normalize Data ที่สอดรับกับการใช้งานในอนาคต  หรือมีคำนิยามงานสั้นๆคือ คือ การออกแบบวิจัยและพัฒนาผลิตภัณฑ์จากข้อมูลเพื่อสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับธุรกิจครับ

แอดมูน : เล่า Journey ของแต่ละคนให้ฟังหน่อย ว่าทำไมถึงหันมาสนใจงานด้านข้อมูลได้ 

น้องเต๋า : จุดเริ่มต้นเริ่มจากตอนที่เรียนปริญญาโท ได้เรียนวิชาที่เกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลและการใช้แบบจำลองเพื่อวิเคราะห์ จากนั้นได้มีโอกาสทำงานวิจัยและงานที่ปรึกษาร่วมกับอาจารย์ ทำตั้งแต่วางแผน เก็บข้อมูลและวิเคราะห์หลายอย่าง รู้สึกสนุกดีครับได้ทำอะไรหลากหลาย และยังช่วยแก้ไขปัญหาต่างๆ ให้กับสังคมด้วย  

น้องจริง : ตอนที่ผมเรียน ป.โทที่เศรษฐศาสตร์ที่ทำวิจัยเกี่ยวกับการหาความสัมพันธ์ของ ทำเล กับรายได้ โดยการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์หางาน และพบสิ่งที่น่าใจจากการใช้ข้อมูลเยอะมาก ตั้งแต่นั้นมาพอเจอข้อมูลอะไรที่น่าสนุก ผมก็ชอบเอาข้อมูลเหล่านั้นมาลองทำดูครับ 

แอดมูน : เพื่อนๆ อาจจะยังไม่รู้จัก Baania น้องๆเล่าให้ฟังหน่อยว่า Baania คืออะไร และเกิดขึ้นมาได้ยังไงเอ่ย

น้องจริง : เรามอง Baania เป็นคนกลางที่สนับสนุนกับใครก็ตามที่อยากใช้ข้อมูลด้านอสังหาริมทรัพย์ ซึ่งประกอบไปด้วย 

  • ผู้พัฒนาอสังหาริมทรัพย์ (Property Developer)
  • ธุรกิจตกแต่ง ต่อเติมที่อยู่อาศัย (Decoration)
  • นายหน้าอสังหาริมทรัพย์ (Broker)
  • ธนาคาร (ฺBank)
  • ศูนย์วิจัย (Research Center) 
  • คนซื้อบ้าน (Consumer)

ซึ่งแต่ละคนที่วิ่งเข้ามาหาเรา ก็จะมี painpoint ที่แตกต่างกัน หน้าที่ของเราคือ Solve Problems ให้กับลูกค้า ในแบบที่แตกต่างกัน ซึ่งในโลกของธุรกิจนั้นการทำ Modeling หรือ Prediction นั้นก็ไม่ใช่คำตอบของทุกอย่าง เนื่องจาก pain point บางอย่าง Baania สามารถช่วยแก้ pain point ง่ายๆโดยให้ข้อมูลเพียงเล็กน้อยครับ 

โดยรวมแล้วความยากในการจัดการข้อมูลอสังหาริมทรัพย์ในประเทศไทยมีหลายอย่าง เช่น คุณภาพของข้อมูลที่ไม่ครบถ้วน, ปัจจัยที่มีผลต่อการประเมินค่าทรัพย์นั้นๆ มีความแตกต่างกันในแต่ละบุคคลหรือผู้ใช้งานครับ 

น้องเต๋า : เสริมว่าเราคือแพลทฟอร์มที่นำ ‘เทคโนโลยี’ และ ‘ข้อมูล’ มาผสานกัน เพื่อ Solve ปัญหาให้กับทั้ง B2B (ฺBusiness to Business) และ B2C (Business to Consumers)

น้องจริง : สำหรับที่มาของ Baania เนี่ย ต้องเล่ากลับไปที่ปี 2015 ตอนนั้นเราทำนิตยสารเกี่ยวกับอสังหาริมทรัพย์ ซึ่งเป็นการสื่อสารกับลูกค้าในรูปแบบ Offline จนเมื่อกระแสเทคโนโลยีเข้ามามากๆ พฤติกรรมลูกค้าเปลี่ยนไป ไปอยู่บนโลกอินเตอร์เน็ตมากขึ้น เราจึงอยู่เฉยๆรอโดน Disrupt ไม่ได้ จึงทำ Digital Transformation ตัวเอง

Disrupt yourself before someone else does. 

ในจังหวะนั้นพี่แจ๊ส อัญชนา วัลลิภากร CEO ของเราก็เล็งเห็นว่าในตลาดอสังหาริมทรัพย์เนี่ย ไม่ได้มีการเปลี่ยนแปลงที่เป็น Big Change มาเกือบๆ 30 ปีแล้ว กุญแจที่จะช่วยสร้างความเปลี่ยนแปลงก็คือ ‘ข้อมูล’ ครับ Baania จึงเกิดขึ้นเพื่อรวบรวมข้อมูลด้านอสังหาฯขนาดใหญ่ และ เทคโนโลยี มาผสานกันเกิดเป็นแพลทฟอร์มที่แก้ปัญหาต่างๆให้กับ Stakeholders  

โดยกระบวนการ Transformation ปรับโครงสร้างองค์กรนี้ใช้เวลาประมาณ 1 ปี เพื่อเตรียมตัวให้พร้อมกับการเปลี่ยนแปลงครับ

แอดมูน : น่าสนใจมากค่ะ แล้วทาง Baania มีการนำข้อมูลมาใช้ Function ไหนบ้าง 

น้องเต๋า : การทำงานของ Baania จะมีการเก็บข้อมูลซึ่งประกอบด้วย 3P หลักๆคือ

baania data insight tools
บริการต่าง ๆ ของ Baania
  1. People Behavior การเข้าใจคนและพฤติกรรมของเขา
  2. Proximity Insight เข้าใจสิ่งข้างเคียงที่แวดล้อมอสังหาฯ เช่น สวนสาธารณะ หรือ โรงพยาบาล
  3. Property Insight  เข้าใจข้อมูลเกี่ยวกับอสังหาฯ ในแต่ละแห่ง แต่ละพื้นที่ อาทิ ราคาเฉลี่ยต่อตารางเมตรของที่อยู่อาศัย

จนเมื่อเรามีข้อมูลทั้ง 3P แล้ว จะเกิดอีกหนึ่ง P สำคัญขึ้นมาคือ

มีการ Personalization สินค้า ตามพฤติกรรม ความชอบ ความต้องการของลูกค้าแต่ละคน เพื่อตอบสนอง Lifestyle Search โดยการใช้ big data ที่มีผ่านไปในโมเดล recommendation system ของ Baania 

น้องจริง : ซึ่งเราเปรียบเสมือนกับ Netflix ของตลาดอสังหาริมทรัพย์ ที่มีการแบ่ง Segment ของลูกค้าตามความต้องการ และใช้ฐานข้อมูล big data มาทำการ recommend ให้กับลูกค้าแต่ละคน เพื่อช่วย solve ปัญหาเขาได้อย่างตรงจุด 

น้องเต๋า : ซึ่ง Baania เองมี Products สำหรับ B2B และ B2C หลายอย่าง เช่น 

  • Baania Decor รวบรวมแนวคิดการออกแบบโครงการ บ้าน คอนโดมิเนียม ทาวน์โฮม และการตกแต่งที่อยู่อาศัยทุกรูปแบบ ด้วยข้อมูลนับหมื่นรายการ โดยเรามีทีมที่เก็บข้อมูล และทำ Image Processing เพื่อช่วยให้ลูกค้าออกแบบและแต่งบ้านได้ง่ายและตรงใจขึ้น
bestimate tool data
Bestimate เครื่องมือประมาณมูลค่าอสังหาฯ จาก Baania
  • Bestimate โปรแกรมประมาณมูลค่าอสังหาริมทรัพย์โดยใช้ข้อมูลอสังหาริมทรัพย์จากการเก็บรวบรวมโดย Baania และข้อมูลทุติยภูมิจากแหล่งข้อมูลที่ได้มาตรฐาน โดยอ้างอิงมูลค่าจากคุณลักษณะพิเศษและทําเลที่ตั้งของอสังหาริมทรัพย์ที่ใกล้เคียงกันครับ

แอดมูน : แต่ละโปรเจ็คต์น่าใช้มากๆค่า แล้ว Baania มี Workflow การทำงานกันยังไง

น้องเต๋า :  Baania ตอนนี้ ในส่วนของการทำข้อมูลเรามีทีมหลักๆ ชื่อว่า Data Insight โดยมีหน้าที่เกี่ยวกับการจัดการข้อมูลทั้งหมด มีฝ่ายย่อย ๆ ในทีมได้แก่ 

  • Data Operations หรือ DataOps มีหน้าที่เก็บข้อมูลแบบออฟไลน์ผ่านการลงพื้นที่ (Field Survey) และแบบออนไลน์  
  • Data Engineer เมื่อได้ข้อมูลจากทีมแรกแล้ว ทีมนี้ก็จะนำข้อมูลดังกล่าวไปจัดเก็บและดัดแปลงข้อมูลที่ได้รับให้เหมาะสมกับการนำไปใช้งาน และการส่งออกข้อมูลด้วย
  • Data Scientist รับข้อมูลมาเพื่อวิเคราะห์ปัญหาและหาสิ่งที่เหมาะสม อาทิ การสร้างโมเดลการวิเคราะห์ ที่เหมาะสมกับข้อมูลหรือการแก้ไขปัญหานั้นๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์หรือ prediction ที่เหมาะสม ซึ่งช่วยแก้ปัญหาของ users หรือ clients ได้
  • Data Analyst เป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลนำข้อมูลที่ผ่านโมเดลการวิเคราะห์มาตีความและอธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นด้วยเหตุและผล เพื่อให้เกิดองค์ความรู้ใหม่ๆ หรือสิ่งที่เป็นประโยชน์แก่ users และ clients

โดย Baania จะมีโปรเจ็กต์ย่อยๆเยอะมาก ซึ่งในแต่ละโปรเจ็กต์ก็จะประกอบด้วย Role ต่างๆ ที่ทำงานสอดประสานงานกัน โดยมีวิธีการและแนวคิดแบบ Design Thinking เพื่อออกแบบโปรเจ็กต์โดยมี User เป็นจุดศูนย์กลาง และ Agile เพื่อตอบสนองสิ่งต่างๆอย่างรวดเร็วครับ

น้องจริง : เปรียบเทียบให้เห็นง่ายๆ กระบวนการทำงานของทีม Data Insight ตั้งแต่ต้นน้ำ ยันปลายน้ำโดย

ทีมต้นน้ำ ประกอบด้วยฝ่าย Data Operation ซึ่งมีหน้าที่เก็บผักที่เป็นวัตถุดิบในการประกอบอาหาร

ทีมกลางน้ำ ประกอบด้วยฝ่าย Data Scientist และ Data Analyst ซึ่งมีหน้าที่แปรรูปผักให้ตรงตามความต้องการของปลายน้ำ แน่นอนว่าก็ต้องเลือกผักและวัตถุดิบก็ต้องเหมาะสมในการทำอาหารจานนั้นๆ เราจะเอาผักที่ทิ้งไว้นานจนเสียมาทำไม่ได้ 

ซึ่งระหว่างทั้งสองฝ่ายนี้ จะมีฝ่าย Data Engineer คอยดูแลผักให้สดใหม่ และ จัดการแปรรูปผักให้พร้อมใช้งาน

และทีมสุดท้ายคือ Business Consultant ทีมเสิร์ฟอาหารให้กับลูกค้าโดยทีมนี้จะเข้าใจลักษณะของอาหารแต่ละอย่างที่ทำออกมา เข้าใจลูกค้า และเสนออาหารที่ตอบโจทย์ลูกค้ามากที่สุด ทีมนี้เปรียบเสมือนหลอดเลือดที่หล่อเลี้ยงคนทั้งบริษัท เพราะต้องหาเงินครับ 55  

น้องเต๋า : ในแต่ละโปรเจ็กต์ที่ Baania จะเริ่มมาจาก Customer centric หรือการออกแบบการแก้ปัญหาโดยอิงจากปัญหา หรือความต้องการของลูกค้าครับ 

เราใช้เครื่องมือ Design Thinking เพื่อให้เข้าใจลูกค้ามากขึ้น โดยถอด Layer กระบวนการคิดของลูกค้าออกมา เป็น Customer Journey ว่าลูกค้ายังติดปัญหา หรือมีความต้องการอะไรบ้าง แล้วจากปัญหาตรงนั้นเนี่ย เราจะเอาเทคโนโลยีไปช่วยแก้ให้ชีวิตลูกค้าเราดีขึ้นยังไงได้บ้าง 

ดังนั้นการ Empathize จึงเป็นสิ่งที่ทีมให้ความสำคัญมากๆ เพราะถ้าสินค้าที่ออกมา ถึงแม้จะมีเทคโนโลยีที่ล้ำแค่ไหน แต่ถ้ามันไม่ตอบโจทย์ลูกค้า มันก็เป็นสินค้าที่ขายไม่ได้นั่นเองครับ

Customers don’t buy products. Customers buy SOLUTIONS to PROBLEMS

เมื่อเรารู้ปัญหาของลูกค้า และโปรเจ็กต์ที่เราจะทำแล้ว เราก็ใช้กระบวนการทำงานแบบ Agile ซึ่งหลักๆมันคือ Mindset ที่มีร่วมกัน เพื่อให้ทีมบรรลุสิ่งที่ต้องการอย่างมีประสิทธิภาพ โดยเน้นที่การคุยกันในทีม และการตั้งคำถาม สื่อสารกันในทีมให้เขาเห็นเป้าหมายเดียวกับเรา

น้องจริง : อย่างตอนที่เราจะมีการออก Product ใหม่ๆ ก่อนอื่นเราต้องเข้าใจ Customer journey ของ Users ว่า painpoint ที่มีจุดไหน และเราสามารถเข้าไปแก้ไขได้บ้าง ซึ่ง Criteria หลักๆที่เราเลือกให้ Priority หลักๆคือ Impact และ Feasibility ครับ 

ด้วยความที่เราเน้นการทำงานแบบ Customer Centric และเน้นความรวดเร็ว เราจะมีการออก Prototype ออกไปให้ ลูกค้า Test ก่อน

จุดประสงค์ของการทำแบบนี้คือการ Fail Fast , Fail Cheap , Fail Forward ครับ คือรีบลงมือทำ Prototype ถูกๆ รีบออกไปเทสต์ เพื่อให้รู้ว่า user ชอบ/ไม่ชอบตรงไหน และนำไปปรับปรุงใหม่ และก็ลูปวนไปแบบนี้ เพื่อให้เราเก็บ Feedback อย่างรวดเร็ว  และพัฒนาให้ตอบโจทย์ลูกค้ามากที่สุด โดยที่เราลงทุนทรัพยากรต่างๆ เช่น ค่า Dev prototype , Time น้อยที่สุด 

ซึ่งตรงนี้ก็มีเทคนิคเล็กๆน้อยๆ ครับ นั่นก็คือ ‘เทคนิคการตั้งคำถาม’ ครับ เพราะถ้าตั้งคำถามไม่ดี ก็มีโอกาสสูงมากที่คำตอบที่ได้จะเกิด Bias และไม่มีประโยชน์ครับ ยกตัวอย่างเช่น เพื่อนๆลองดูการตั้งคำถามกัน User 2 ข้อนี้ครับ  

  1. นี่เป็น Product ที่เราพัฒนากันมาเป็นเวลาหลายเดือนเลยนะครับ คิดว่าถ้าสินค้าตัวนี้ออกขาย พี่จะซื้อไหมครับ
  2. นี่เป็นตัวทดลองแบบคร่าวๆ ครับ ใช้เวลาทำแปปเดียว ให้พี่ลองใช้ พี่ลองใช้แล้วฟีดแบคได้เลยนะครับ ว่าชอบ หรือ ไม่ชอบตรงไหน

หลายๆครั้งที่เรามักจะพลาดไปถามคำถามกับ User แบบคำถามข้อที่ข้อ 1 ซึ่งส่วนใหญ่คำตอบที่ได้มักจะเป็นคำตอบแบบ ‘ถนอมน้ำใจ’ ตาม Culture คนไทย ทำให้เราไม่ได้ Insight จาก User จริงๆ ต่างจากคำถามกับ User ตามคำถามแบบข้อ 2 ครับ ดังนั้นการตั้งคำถามจึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะทำให้ได้คำตอบที่มีประโยชน์ต่อการนำไปพัฒนาสินค้าต่อครับ

แอดมูน : น้องๆคิดว่า  Baania มี Impact ต่อ Stakeholders ยังไงบ้างคะ

น้องเต๋า : Baania เน้นทำความเข้าใจกับปัญหาของลูกค้า ยิ่ง Stakeholders ให้ข้อมูลที่เยอะและมีประโยชน์มากเท่าไหร่ Baania ก็สามารถหา Solutions ที่ตอบโจทย์ได้มากขึ้น

ซึ่งถ้าทุกคนในวงการโต Baania ก็โตไปด้วยกัน

แอดมูน : ถ้าเพื่อนๆที่อ่าน อยากที่จะเป็น Data Scientist เหมือนน้องเต๋า และ น้องจริงเนี่ย ต้องมี Mindset ยังไงบ้างคะ 

น้องเต๋า : การที่จะเป็นผู้นำในสมัยนี้นั้น สิ่งสำคัญคือการไม่หยุดที่จะเรียนรู้ ไม่หยุดที่จะคำถาม อย่างผมกับจริงเนี่ย ก็นั่งพูดคุย สื่อสาร และ ตั้งคำถามกันตลอด เพื่อหาแนวทางใหม่ๆ ที่จะช่วยแก้ปัญหาให้ดีขึ้นครับ

สิ่งสำคัญคือการลงมือทำ อย่ากลัวความล้มเหลว อย่าคิดว่ามันเป็นไปไม่ได้ ต้องกล้าที่จะลองผิดลองถูก ไม่มีใครเกิดมาแล้วทำเป็นเลยหรอกครับ แต่ต้องนำทุกอย่างที่ได้ทำมาเป็นบทเรียนเพื่อพัฒนางานในครั้งต่อไป

Nothing is a mistake. There’s no win and no fail. There’s only MAKE.

แอดมูน : สุดท้ายแล้ว น้องๆมีอะไรอยากฝากอะไรถึงเพื่อนๆ ที่อยากมาทำงานสายนี้ไหมคะ

น้องเต๋า : ผมเห็นหลายๆเพจ ชอบมีคนส่งคำถามว่า ‘คนที่จะมางานด้านนี้ ต้องเรียนจบด้านนั้นมาโดยตรงมั้ย’ ในฐานะที่ผมทำงานด้านนี้ ผมเชื่อว่าทุกคนสามารถเป็น Data Scientist หรืออะไรก็ตามที่เราตั้งเป้าหมายไว้ เพราะทุกๆคนมีจุดแข็ง (Strength) ที่เป็นของตัวเองครับ

ยกตัวอย่างง่ายๆ คือองค์ประกอบของ Data Scientist ประกอบด้วย 3 ส่วนหลักคือ

  • Computer Science – ความรู้ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ เช่น การเขียนโปรแกรม, อัลกอริธึม, โครงสร้างข้อมูล (Data Structure)
  • Maths & Statistics – ความรู้ด้านคณิตศาสตร์ และสถิติ
  • Business / Domain Expertise – ความรู้ด้านธุรกิจ
data science venn diagram 1
Data Science Venn Diagram เครื่องมือช่วยเลือกสายอาชีพ Data อ่านเพิ่มเติมได้ที่นี่

ซึ่งการเป็น Data Scientist นั้นต้องอาศัยความรู้ / ทักษะหลากหลายแง่มุม ไม่ใช่การที่เอะอะจะรันแต่โมเดลอย่างเดียว เพราะถ้าทำแบบนี้มีโอกาสสูงมากที่โมเดลผลลัพธ์จะไม่ตอบโจทย์ทางธุรกิจและตอบโจทย์ลูกค้าเลย อย่างผมที่จบด้านวิศวะโยธามา จึงมีจุดแข็งด้าน กระบวนการคิดเชิงตรรกะ (Logical Thinking) และการวางแผนและบริหารงาน มาต่อยอดในการทำงานครับ

ดังนั้นถึงเรียนจบไม่ตรงสาย ก็สามารถมาทำงานสายนี้ได้ ขอแค่มีความพยายาม ขยันเรียนรู้ และสิ่งสำคัญคือเป้าหมาย 

น้องจริง : ถ้ายังไม่มีเป้าหมาย ก็ให้ลองลงมือทำสิ่งต่างๆไปเรื่อยๆ เพื่อตอบตัวเองให้ได้ว่าได้ลองแล้วชอบจริงหรือเปล่า ถึงสุดท้ายทำไปแล้วค่อยพบว่าไม่ชอบ มันก็ยังเป็นประโยชน์กับเราในอนาคต เพราะอย่างน้อยก็ได้เริ่มต้นทำแล้ว และเราได้เก็บเกี่ยวประสบการณ์ในระหว่างทางที่ได้เรียนรู้มา ซึ่งให้ความหมายและประสบการณ์ในชีวิต ที่อาจเป็นสิ่งสำคัญมากกว่าเป้าหมายก็เป็นไปได้  และจงเชื่อในความสามารถของตัวเอง (skill) ที่มี อย่ายึดติดกับชื่อตำแหน่ง เพราะทุกคนสามารถทำงานกับข้อมูลได้ ไม่ใช่ต้องเป็น Data Scientist หรือ Data Analyst ถึงจะทำได้

Life is Prototyping

คอนเทนท์นี้เรียกได้ว่าได้สาระกันแบบจัดเต็มมากๆ ใครที่กำลังเล็งหาทำเลบ้านเจ๋งๆ หรือมีโจทย์เกี่ยวกับอสังหาฯ ก็เข้าไปลองใช้ที่ Baania ได้เลยจ้า เจ๊รับประกันว่าจะได้สิ่งที่โดนใจ และแก้ painpoint ได้ถูกจุดแน่นอน

สำหรับวันนี้เจ๊ขอตัวก่อน ใครอยากให้แอดเขียน / สัมภาษณ์ใครเป็นพิเศษก็ทัก Inbox มาได้ที่เพจ Data Science ชิลชิล ได้เลยจ้า

Leave a comment

อ่านจบแล้วอยากพูดคุยต่อ? พิมพ์ไว้ตรงนี้ได้เลย แอดมาอ่านทุกอันครับ