Pinto / PLATFORM-FIRST STEP 1
Platform-First Board
Baseline Workstreams Next
Platform-First Step 1

Thai Recurring Meal Operations Pilot

Pinto เป็น codename ภายในสำหรับการสร้าง platform baseline ก่อนคุยลูกค้า: subscription, menu, production, packing, delivery, verification และ operations data ด้วย synthetic data.

เริ่มจากอะไรต่อ เปิด Brand Story เปิดเอกสาร
ภาพรวม shared food logistics ของ Pinto
From source proposal asset · used here as visual context for the operations loop.

Baseline Decision

สิ่งที่ล็อกได้แล้วสำหรับเริ่มสร้าง platform baseline ภายใน

Category Exists

Direct Platform / Meal Prep ERP มี pattern ชัดแล้ว ไม่ต้องพิสูจน์ว่าไม่มีใครทำ.

Similarity Is Useful

ความเหมือนกับ benchmark ใช้เป็น feature baseline ได้ ถ้าไม่ copy brand/code/content.

Build With Thai Assumptions

LINE, slip payment, package days, Thai delivery, PDPA และ operator workflow ต้องอยู่ใน internal demo.

Pinto Is Internal

ใช้ Pinto เป็น codename เท่านั้น เพราะ Pinto Delivery ERP อยู่ใน category เดียวกันแล้ว.

What We Are Building Evidence For

ไม่ใช่ full SaaS แต่คือ MVP Alpha ที่ใช้ synthetic data เพื่อเห็น workflow จริงก่อนคุยลูกค้า

1

Product Baseline

แปลง benchmark ให้เป็น module: customer, package, menu, order, production, packing, delivery, dashboard

→
2

Workflow Loop

ทดสอบ order-to-production-to-delivery-to-verification-to-dashboard loop ภายในก่อน

→
3

Synthetic Data

ใช้ข้อมูลจำลองลูกค้า แพ็กเกจ เมนู ออเดอร์ label route issue และ KPI โดยไม่ใช้ข้อมูลจริง

→
4

Demo Readiness

เมื่อตัว demo coherent แล้ว ค่อยใช้เป็น artefact ไปคุย operator/design partners

Step 1 Workstreams

desk-work package เสร็จแล้ว ตอนนี้เข้าสู่ Step 1B: platform baseline build

Completed

Brand / Name Due Diligence

ใช้ชื่อภายนอกชั่วคราวว่า Thai Recurring Meal Operations Pilot และเก็บ Pinto เป็น internal codename.

Open memo
Completed

Thai Operator Discovery Kit

มี longlist 30 ราย, scoring, outreach script, interview guide, WTP และ data-sharing questions.

Open kit
Completed

Benchmark Demo Review

Checklist สำหรับรีวิว Pinto Delivery ERP, GoPrep, CaterCamp, Sprwt, NutriBot, Bottle และ MealTrack.

Open checklist
Next

MVP Alpha Scope

สร้าง platform baseline ภายในก่อน: module scope, data objects, workflows, synthetic dataset และ demo path.

See next actions

Platform-First Inputs

1Benchmark featuresGoPrep / CaterCamp / NutriBot
2Synthetic customers30-50 records
3Package rules5 / 10 / 20 meals
4Menu calendar5 days / 2 choices
5Production loopsummary / labels / packing
6Delivery proofzones / QR / issue log

Gate Status

Gate 0

Category understanding ready

Gate 1

Desk-work complete; outreach parked

Gate 2A

MVP scope completed; data/event taxonomy next

Gate 2B

Internal demo not ready yet

Gate 3

Customer outreach waits for demo

Next Actions

เริ่มจากสิ่งที่ทีมทำเองได้ก่อน แล้วค่อยไปหาลูกค้าหลัง internal demo พร้อม

Define MVP Scope

เสร็จแล้ว: `14-product-platform-mvp-scope.md` เป็น brief สำหรับ module, role, flow, data object, UAT และ demo script.

Define Event Data

ทำ `15-data-event-and-kpi-taxonomy.md` สำหรับ order, production, delivery, verification และ dashboard.

Create Synthetic Dataset

สร้างข้อมูลจำลองลูกค้า แพ็กเกจ เมนู ออเดอร์ route issue และ KPI โดยไม่ใช้ข้อมูลจริง.

Build Internal Demo

ทำ operator-admin flow ให้กดจบหนึ่งวันทำงานจาก order ถึง dashboard ก่อนคุยลูกค้า.

problem chain ของ food operations
Problem chain: demand, kitchen, delivery, pickup, data.
cluster delivery และ route optimization
Clustered delivery remains a research-use case and later module.