Salary Transparency TH · ฐานข้อมูลเงินเดือนคนไทย
>Levels.fyi เวอร์ชั่นไทย · ดูเงินเดือนจริงตามตำแหน่ง บริษัท ประสบการณ์ ก่อนสมัครงานหรือต่อรอง
คนไทยหา job ไม่รู้เงินเดือนตามตำแหน่งเท่าไหร่ที่แฟร์ → โดนกดราคาบ่อย หรือยื่นสูงเกินจริงจนเสีย offer
ปัญหาคือ
- ตำราเงินเดือนของ Adecco / Robert Walters ฯลฯ = สำหรับ recruiter, ไม่เปิดสาธารณะ
- Glassdoor / Levels.fyi = US-focused, data ไทยน้อยและไม่ accurate
- ถาม HR ไม่ได้ ถามเพื่อนเป็นกลุ่มเล็ก = bias
- กลุ่ม FB "เงินเดือนเท่านี้คุ้มไหม" = chaotic, ไม่ verified, ตอบช้า
ปัจจุบันทำยังไง
- Google "เงินเดือน [ตำแหน่ง] ไทย" → blog ปี 2018 ที่ outdated
- โพสต์ถามใน Reddit r/Thailand → ตอบช้า + sample size เล็ก
- ถามรุ่นพี่ที่ทำงานบริษัทเดียวกัน → bias สูง
ทำไมยังไม่มีคนทำให้ดี
- ตลาด Thai HR เน้น B2B (recruiter), ไม่เคย serve B2C
- supply side ยาก เพราะคนกลัวเปิดเงินเดือน
- ต้อง anonymize + verify โดยไม่ทำให้ user รู้สึกไม่ปลอดภัย → tech challenge
โอกาส
- gen Z รุ่นใหม่ open กับการเปิดเงินเดือน (ดู TikTok #salaryreveal)
- การ work-from-home ทำให้คนเปรียบเทียบ market rate ได้กว้างขึ้น
- รัฐบาลผลักดัน wage transparency (EU ตามแล้ว · TH น่าจะตามใน 3-5 ปี)
- AI ช่วย clean + validate data ที่ user submit ได้
AI Validation · 71/100 · passed
Market demand · 19/25
Demand จริงและพิสูจน์ได้ — กลุ่ม FB 'เงินเดือนเท่านี้คุ้มไหม' มีสมาชิกหลักแสน, Pantip ห้องชายคามีกระทู้ถามเงินเดือนทุกวัน, TikTok #salaryreveal ไทยมี views หลักล้าน. แต่ willingness to pay ฿199/mo ของพนักงานไทยยังไม่ได้ validate — คนไทยจ่าย subscription ข้อมูลน้อยกว่า US มาก อาจต้องพึ่ง B2B tier เป็นหลัก.
Competitors · 18/25
ตลาด B2C ว่างจริง — Adecco/Robert Walters/Michael Page salary guide เป็น PDF รายปีสำหรับ recruiter, Glassdoor TH data บางมาก, JobsDB มีแต่ range กว้างไป. คู่แข่งทางอ้อมคือกลุ่ม FB ฟรีและ Blind (ที่ยังไม่มี TH presence). ความเสี่ยงคือ JobsDB/JobThai มี data + brand อยู่แล้ว ถ้ากระโดดเข้ามาทำ B2C feature จะแข่งยาก.
Wrapper risk · 22/25 · level: low
ไม่ใช่ wrapper เลย — value อยู่ที่ proprietary dataset ที่ต้องสร้างจาก verified submissions + anonymization layer + Thai job title taxonomy (ที่ messy มาก เช่น 'Senior Dev' vs 'ผู้ชำนาญการ' vs 'AVP'). ChatGPT ตอบเรื่องนี้ไม่ได้เพราะไม่มี ground truth. AI เป็นแค่ tool ช่วย clean data ไม่ใช่ core.
Builder requirements · 12/25
จุดอ่อนใหญ่สุดของไอเดียนี้ — chicken-and-egg problem รุนแรงมาก. ต้องมี seed data 500-1000 submissions ก่อนถึงจะมี value ให้คนจ่าย, แต่คนไม่ submit ถ้ายังไม่มี data ให้ดู. ต้องการ founder ที่มี distribution อยู่แล้ว (HR influencer, tech community lead, หรือ ex-recruiter ที่มี network) — self-rated 'high' แต่ไม่ได้บอกว่ามี unfair advantage อะไร. Tech 10 สัปดาห์ทำได้ แต่ cold-start data อาจใช้ 6-12 เดือน.
Recommendation
Build แต่ flip strategy — อย่าเริ่มจาก SaaS subscription. (1) เริ่มจาก free public report เฉพาะ 1 vertical (แนะนำ tech/dev เพราะ Gen Z เปิดเผยที่สุด) seed ด้วยการสัมภาษณ์/Google form 200-300 คนเองก่อน. (2) ใช้ viral loop แบบ Levels.fyi — ต้อง submit ถึงจะ unlock ดูทั้งหมด. (3) Monetize B2B (฿9,999/mo recruiter tier) ก่อน B2C เพราะ recruiter จ่ายแน่นอนและเป็น revenue ที่ predictable — B2C ฿199/mo เก็บไว้ปีที่ 2. (4) Validate cold-start ภายใน 90 วัน: ถ้าได้ < 500 verified submissions แปลว่า distribution ไม่พอ ให้ pivot เป็น media/newsletter ก่อน. คู่แข่งที่ต้องระวังคือ JobsDB ถ้าตื่นตัว.
Comments (0)
เข้าสู่ระบบ เพื่อแสดงความเห็น
ยังไม่มี comment · เป็นคนแรก