📊 BI Analyst มือใหม่ต้องลอง! 60 Prompt วิเคราะห์ Business Intelligence 📈 พร้อม 10 Dashboard Template สวยๆ 🖼️ แปลงข้อมูลเป็นกลยุทธ์ธุรกิจได้ในพริบตา (Power BI Template ในลิงก์)

ท่านสามารถเลือกใช้งานAIจากค่ายไหนก็ได้ครับ

คุณสมบัติ	ChatGPT	Microsoft Copilot	Claude	Gemini	Perplexity
ผู้พัฒนา	OpenAI	Microsoft	Anthropic	Google	Perplexity AI
โมเดลพื้นฐาน	GPT-3.5/GPT-4	GPT-4	Claude	PaLM 2/Gemini	GPT-3.5/GPT-4
การรองรับภาษา	หลายภาษา	หลายภาษา	หลายภาษา	หลายภาษา	หลายภาษา
ความสามารถในการประมวลผลภาพ	มี (GPT-4)	มี	มี	มี	มี
การเข้าถึงข้อมูลเรียลไทม์	ไม่มี	มี	ไม่มี	มี	มี
ความสามารถในการเขียนโค้ด	ดี	ดีมาก	ดีมาก	ดี	ดี
การใช้งานฟรี	มีแบบจำกัด	มี	มีแบบจำกัด	มี	มี
แพลตฟอร์มที่รองรับ	เว็บ, มือถือ	Windows, Edge	เว็บ, API	เว็บ, มือถือ, API	เว็บ, มือถือ
ความสามารถในการสร้างเนื้อหา	ดีมาก	ดีมาก	ดีมาก	ดีมาก	ดี
การอ้างอิงแหล่งข้อมูล	ไม่มี	มี	ไม่มี	มี	มี

ใช้งานChatGPT https://chatgpt.com/
ใช้งาน microsoft Copilot https://copilot.microsoft.com/
ใช้งาน Gemini https://gemini.google.com/app
ใช้งาน perplexity https://www.perplexity.ai/

“วิเคราะห์ข้อมูลยอดขายของ [ผลิตภัณฑ์] ในช่วง [ระยะเวลา] และสร้าง dashboard แสดงแนวโน้มการเติบโต พร้อมระบุปัจจัยที่ส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลง”
“สร้าง customer segmentation จากข้อมูลลูกค้าของเรา โดยใช้ RFM analysis และนำเสนอผลลัพธ์ในรูปแบบ interactive dashboard พร้อมเสนอกลยุทธ์การตลาดสำหรับแต่ละกลุ่ม”
“วิเคราะห์ประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดออนไลน์ในช่วง [ระยะเวลา] โดยเปรียบเทียบ ROI ของแต่ละช่องทาง และสร้าง dashboard แสดงผลลัพธ์พร้อมข้อเสนอแนะในการปรับปรุง”
“ทำการวิเคราะห์ churn rate ของลูกค้าในธุรกิจ [ประเภทธุรกิจ] และสร้าง predictive model เพื่อคาดการณ์ลูกค้าที่มีความเสี่ยงจะ churn พร้อมนำเสนอกลยุทธ์การรักษาลูกค้า”
“สร้าง supply chain dashboard แสดงประสิทธิภาพของกระบวนการจัดส่งสินค้า โดยวิเคราะห์ lead time, inventory turnover และ order fulfillment rate พร้อมระบุจุดที่ควรปรับปรุง”
“วิเคราะห์ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงราคาสินค้าต่อยอดขายและกำไรในช่วง [ระยะเวลา] และสร้าง what-if scenario analysis เพื่อหาราคาที่เหมาะสมที่สุด”
“ทำการวิเคราะห์ sentiment ของลูกค้าจากข้อมูล social media และ customer reviews แล้วสร้าง dashboard แสดงผลลัพธ์พร้อมข้อเสนอแนะในการปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการ”
“สร้าง financial dashboard แสดงผลการดำเนินงานทางการเงินของบริษัท โดยวิเคราะห์ key financial ratios และเปรียบเทียบกับค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรม พร้อมระบุโอกาสในการเพิ่มประสิทธิภาพ”
“วิเคราะห์ประสิทธิภาพของทีมขายโดยใช้ sales funnel analysis และสร้าง dashboard แสดงผลงานของแต่ละทีมและพนักงานขาย พร้อมเสนอแนะกลยุทธ์ในการเพิ่มประสิทธิภาพ”
“ทำการวิเคราะห์ cross-selling และ up-selling opportunities จากข้อมูลการซื้อของลูกค้า และสร้าง recommendation engine เพื่อเพิ่มยอดขายต่อออเดอร์ พร้อมนำเสนอผลลัพธ์ในรูปแบบ interactive dashboard”
“วิเคราะห์ประสิทธิภาพของช่องทางการจัดจำหหน่ายต่างๆ (omnichannel analysis) และสร้าง dashboard แสดงผลการเปรียบเทียบ conversion rate, customer acquisition cost และ customer lifetime value”
“ทำการวิเคราะห์ seasonal trends ของยอดขายสินค้าในแต่ละหมวดหมู่ และสร้าง predictive model เพื่อคาดการณ์ความต้องการสินค้าในอนาคต พร้อมเสนอแนะกลยุทธ์การบริหารสินค้าคงคลัง”
“สร้าง HR analytics dashboard วิเคราะห์อัตราการลาออกของพนักงาน ประสิทธิภาพการทำงาน และความพึงพอใจของพนักงาน พร้อมเสนอแนะกลยุทธ์ในการเพิ่ม employee retention”
“วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ customer support team โดยใช้ข้อมูล response time, resolution rate และ customer satisfaction score พร้อมสร้าง dashboard แสดงผลและเสนอแนะแนวทางการปรับปรุง”
“ทำการวิเคราะห์ product profitability โดยคำนวณ gross margin และ net profit margin ของแต่ละสินค้า และสร้าง dashboard แสดงผลการจัดอันดับสินค้าที่ทำกำไรสูงสุดและต่ำสุด”
“สร้าง geo-spatial analysis dashboard แสดงการกระจายตัวของลูกค้าและยอดขายตามพื้นที่ พร้อมวิเคราะห์โอกาสในการขยายตลาดและเพิ่มประสิทธิภาพการกระจายสินค้า”
“วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ digital marketing funnel โดยติดตาม metrics ตั้งแต่ awareness ไปจนถึง conversion และ retention พร้อมสร้าง dashboard แสดงผลและเสนอแนะจุดที่ควรปรับปรุง”
“ทำการวิเคราะห์ cohort analysis ของลูกค้าเพื่อศึกษาพฤติกรรมการซื้อซ้ำและ customer lifetime value ตามช่วงเวลาที่เริ่มใช้บริการ พร้อมสร้าง dashboard แสดงผลการเปรียบเทียบ”
“สร้าง real-time monitoring dashboard สำหรับ KPIs หลักของธุรกิจ เช่น ยอดขาย จำนวนลูกค้าใหม่ และ website traffic พร้อมระบบแจ้งเตือนเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ”
“วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ email marketing campaigns โดยเปรียบเทียบ open rate, click-through rate และ conversion rate ของแต่ละแคมเปญ พร้อมสร้าง dashboard แสดงผลและเสนอแนะการปรับปรุง”

แจกระบบเทรดโดยAI (กดดูเพิ่มเติม)

ผมได้ไปเจอคลิปนี้ มีการแจกระบบเทรดของลุงโฉลก ซึ่งเป็น CDC ActionZone ก็เลยเอาไปปรับแต่งเพิ่มนิดๆหน่อยๆ ให้ทำการเปิดสัญญาณซื้อขาย กับเพิ่มสัญลักษณ์การใช้งานให้ง่ายขึ้น

1.เปิดบัญชีทดลอง
ทดลองเทรด Binaryoption (เหมาะก็ต่อเมื่อเปิดดูสัญญาณ TF 1H ขึ้นไป) ฝึกฝนเทรดฟรีคลิกที่นี่
ทดลองเทรดForex (ใช้ได้ดีกับสัญญาณนี้) ฝึกฝนเทรดฟรีคลิกที่นี่

2.ไปที่ https://www.tradingview.com/ แล้วเอาCodeที่ผมแจก ก็อปวางได้เลยครับ

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © piriya33
// Added Labels and alert conditions and other quality of life feature
// Updated compatability with pine script v4
// Based on improvements from "Kitti-Playbook Action Zone V.4.2.0.3 for Stock Market"

//@version=5
strategy('GPT Mod By CDC V3', overlay=true, precision=6, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
//****************************************************************************//
// CDC Action Zone is based on a simple EMA crossover 
// between [default] EMA12 and EMA26
// The zones are defined by the relative position of 
// price in relation to the two EMA lines
// Different zones can be use to activate / deactivate 
// other trading strategies
// The strategy can also be used on its own with 
// acceptable result, buy on the first green candle
// and sell on the first red candle
//****************************************************************************//
//****************************************************************************//
// Define User Input Variables

xsrc = input.source(title='Source Data', defval=close)
xprd1 = input.int(title='Fast EMA period', defval=12)
xprd2 = input.int(title='Slow EMA period', defval=26)
xsmooth = input.int(title='Smoothing period (1 = no smoothing)', defval=1)
fillSW = input.bool(title='Paint Bar Colors', defval=true)
fastSW = input.bool(title='Show fast moving average line', defval=true)
slowSW = input.bool(title='Show slow moving average line', defval=true)
labelSwitch = input.bool(title='Turn on assistive text', defval=true)
plotSigsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Signals? ', defval=true)
plotRibsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Ribbon', defval=false)
plotRibbonPos = input.string(title='Ribbon Position', options=['Top', 'Bottom'], defval='Top')

xfixtf = input.bool(title='** Use Fixed time frame Mode (advanced) **', defval=false)
xtf = input.timeframe(title='** Fix chart to which time frame ? **)', defval='D')

plotSig2sw = input.bool(title='Plot momentum based Buy/Sell Signals? ', defval=false)
plotSig2lv = input.int(title='Set signal threshold (higher = stricter)', defval=1, minval=0, maxval=1)

//****************************************************************************//
//Calculate Indicators

f_secureSecurity(_symbol, _res, _src) => request.security(_symbol, _res, _src[1], lookahead = barmerge.lookahead_on) // Using f_secureSecurity to avoid repainting

xPrice = ta.ema(xsrc, xsmooth)

 
FastMA = xfixtf ? 
 ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd1)), xsmooth) 
 :
 ta.ema(xPrice, xprd1)


SlowMA = xfixtf ?
 ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd2)), xsmooth)
 : 
 ta.ema(xPrice, xprd2)

Bull = FastMA > SlowMA
Bear = FastMA < SlowMA

//****************************************************************************//
// Define Color Zones

Green = Bull and xPrice > FastMA  // Buy
Blue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice > SlowMA  //Pre Buy 2
LBlue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice < SlowMA  //Pre Buy 1

Red = Bear and xPrice < FastMA  // Sell
Orange = Bull and xPrice < FastMA and xPrice < SlowMA  // Pre Sell 2
Yellow = Bull and xPrice < FastMA and xPrice > SlowMA  // Pre Sell 1

//****************************************************************************//
// Display color on chart


bColor = Green ? color.green :
 Blue ? color.blue : 
 LBlue ? color.aqua :
 Red ? color.red : 
 Orange ? color.orange : 
 Yellow ? color.yellow : 
 color.black
barcolor(color=fillSW ? bColor : na)

//****************************************************************************//
// Display MA lines

FastL = plot(fastSW ? FastMA : na, 'Fast EMA', color=color.new(color.red, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
SlowL = plot(slowSW ? SlowMA : na, 'Slow EMA', color=color.new(color.blue, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
fillcolor = Bull ? color.new(color.green,90) : Bear ? color.new(color.red,90) : color.new(color.black,90) // fillcolor = Bull ? color.green : Bear ? color.red : color.black
fill(FastL, SlowL, fillcolor) // fill(FastL, SlowL, fillcolor, transp=90)

//****************************************************************************//
// Define Buy and Sell condition
// This is only for thebasic usage of CDC Actionzone (EMA Crossover) 
// ie. Buy on first green bar and sell on first red bar

buycond = Green and Green[1] == 0
sellcond = Red and Red[1] == 0

bullish = ta.barssince(buycond) < ta.barssince(sellcond)
bearish = ta.barssince(sellcond) < ta.barssince(buycond)

buy = bearish[1] and buycond
sell = bullish[1] and sellcond

bColor_BullBear = bullish ? color.green : bearish ? color.red : color.black

//****************************************************************************//
// Plot Buy and Sell point on chart

plotshape(plotSigsw ? buy : na,
 style=shape.labelup,
 title='Buy Signal', 
 location=location.belowbar, 
 color=color.new(color.green, 0),
 text="BUY")
plotshape(plotSigsw ? sell : na, 
 style=shape.labeldown, 
 title='Sell Signal', 
 location=location.abovebar, 
 color=color.new(color.red, 0),
 text="SELL")

// Display Buy/Sell Ribbon


plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Top' ? close : na : na, 
 style=shape.square, 
 title='Buy/Sell Ribbon', 
 location=location.top, 
 color=bColor_BullBear)

plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Bottom' ? close : na : na,
 style=shape.square, 
 title='Buy/Sell Ribbon', 
 location=location.bottom, 
 color=bColor_BullBear)


//****************************************************************************//
// Label

labelstyle = close > SlowMA ? label.style_label_down : label.style_label_up
labelyloc = close > SlowMA ? yloc.abovebar : yloc.belowbar
labeltcolor = buy ? color.black : 
 sell ? color.white :
 close > close[1] ? color.green : 
 color.red
labelbgcolor = buy ? color.green : sell ? color.red : color.silver
labeltext = buy ? 'BUY next bar\n' : sell ? 'SELL next bar\n' : ' '
trendText = bullish ? 'bullish' : bearish ? 'bearish' : 'sideways'


l1 = label.new(bar_index, na,
 text=labeltext + syminfo.ticker + ' ' + str.tostring(close) + ' ' + syminfo.currency + '\n currently in a ' + trendText + ' trend \n', 
 color=labelbgcolor, 
 textcolor=labeltcolor, 
 yloc=labelyloc, 
 style=labelstyle)

label.delete(labelSwitch ? l1[1] : l1)

// Momentum Signal using StochRSI

// Adds a momentum based signal following trends to the script
// Default is hidden, only use with caution
// Parameters for STOCH RSI is hard-coded to avoid cluttering the input screen further
// If you need to change anything, make a copy of the code and change it.
// Inputs are commented out, to enable them comment out the hard coded variables first!

// fixed inputs //

smoothK = 3
smoothD = 3
RSIlen = 14
STOlen = 14
SRsrc = close
OSlevel = 30
OBlevel = 70

// User inputs // // COMMENT ABOVE VARIABLES FIRST!! 

// smoothK = input(3,"StochRSI smooth K",type=input.integer,minval=1)
// smoothD = input(3,"StochRSI smooth D",type=input.integer,minval=1)
// RSIlen = input(14,"RSI length",type=input.integer,minval=1)
// STOlen = input(14,"Stochastic length",type=input.integer,minval=1)
// SRsrc = input(close,"Source for StochasticRSI",type=input.source)
// OSlevel = input(30,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)
// OBlevel = input(70,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)

// calculations //
rsi1 = ta.rsi(SRsrc, RSIlen)
k = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, STOlen), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)

// storsiBuySig =  if bullish
//     if (d < OSlevel and crossover(k,d))
//         3
//     else if crossover(k,OSlevel)
//         2
//     else if d > OSlevel and crossover(k,d)
//         1
//     else
//         0
// else
//     0

crossover_1 = ta.crossover(k, d)
crossover_2 = ta.crossover(k, d)
iff_1 = d > OSlevel and crossover_2 ?
 1 : 0
iff_2 = d < OSlevel and crossover_1 ?
 2 : iff_1
storsiBuySig = bullish ? iff_2 : 0

crossunder_1 = ta.crossunder(k, d)
crossunder_2 = ta.crossunder(k, d)
iff_3 = d < OBlevel and crossunder_2 ? 
 1 : 0
iff_4 = d > OBlevel and crossunder_1 ? 
 2 : iff_3
storsiSellSig = bearish ? iff_4 : 0

plotshape(plotSig2sw ? storsiBuySig > plotSig2lv ? storsiBuySig : na : na, 
 'Buy more signals', style=shape.triangleup, 
  location=location.belowbar, color=color.new(color.teal, 0))
plotshape(plotSig2sw ? storsiSellSig > plotSig2lv ? storsiSellSig : na : na,
 'Sell more signals', style=shape.triangledown, 
  location=location.abovebar, color=color.new(color.orange, 0))


//****************************************************************************//
// Alert conditions

alertcondition(buy, 
 title='*Buy Alert', 
 message='Buy {{exchange}}:{{ticker}}')

alertcondition(sell,
 title='*Sell Alert',
 message='Sell {{exchange}}:{{ticker}}')

alertcondition(bullish,
 title='is Bullish')

alertcondition(bearish,
 title='is Bearish')

alertcondition(Green,
 title='is Green')

alertcondition(Blue, 
 title='is Blue (Strong Rally)')

alertcondition(LBlue,
 title='is Light Blue (Rally)')

alertcondition(Red,
 title='is Red')

alertcondition(Orange, 
 title='is Orange (Strong Dip)')

alertcondition(Yellow, 
 title='is Yellow (Dip)')


//****************************************************************************//

// Entry and Exit Strategy
if (buy)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sell)
    strategy.close("Buy")

“ทำการวิเคราะห์ A/B testing results ของ website design หรือ product features และสร้าง dashboard แสดงผลการเปรียบเทียบประสิทธิภาพ พร้อมเสนอแนะการนำผลลัพธ์ไปใช้ปรับปรุงธุรกิจ”
“สร้าง competitor analysis dashboard โดยเปรียบเทียบ market share, product pricing และ customer reviews ของเรากับคู่แข่งหลัก พร้อมวิเคราะห์จุดแข็งและจุดอ่อนเชิงกลยุทธ์”
“วิเคราะห์ customer journey map โดยใช้ข้อมูลจาก multiple touchpoints และสร้าง dashboard แสดง pain points และ opportunities ในแต่ละขั้นตอน พร้อมเสนอแนะการปรับปรุง customer experience”
“ทำการวิเคราะห์ ROI ของโครงการพัฒนาและฝึกอบรมพนักงาน โดยเปรียบเทียบต้นทุนกับผลลัพธ์ด้านประสิทธิภาพการทำงานและความพึงพอใจของลูกค้า พร้อมสร้าง dashboard แสดงผล”
“สร้าง inventory optimization dashboard วิเคราะห์ stock turnover ratio, safety stock levels และ stockout frequency พร้อมเสนอแนะกลยุทธ์การบริหารสินค้าคงคลังที่มีประสิทธิภาพ”
“วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ customer loyalty program โดยเปรียบเทียบพฤติกรรมการซื้อของสมาชิกและไม่ใช่สมาชิก พร้อมสร้าง dashboard แสดงผลและเสนอแนะการปรับปรุงโปรแกรม”
“ทำการวิเคราะห์ text mining จาก customer feedback และ support tickets เพื่อระบุปัญหาหลักและความต้องการของลูกค้า พร้อมสร้าง dashboard แสดงผลและเสนอแนะแนวทางการแก้ไข”
“สร้าง cash flow forecasting model และ dashboard แสดงผลการคาดการณ์กระแสเงินสดในอนาคต พร้อมวิเคราะห์ความเสี่ยงทางการเงินและเสนอแนะกลยุทธ์การบริหารสภาพคล่อง”
“วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ social media marketing efforts โดยเปรียบเทียบ engagement rate, reach และ conversion จากแต่ละแพลตฟอร์ม พร้อมสร้าง dashboard แสดงผลและเสนอแนะการปรับปรุง”
“ทำการวิเคราะห์ customer acquisition cost (CAC) และ customer lifetime value (CLV) ตามช่องทางการได้มาของลูกค้า และสร้าง dashboard แสดงผลการเปรียบเทียบ พร้อมเสนอแนะกลยุทธ์การลงทุนในแต่ละช่องทาง”
“สร้าง product recommendation dashboard โดยใช้ collaborative filtering และ content-based filtering เพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพของระบบแนะนำสินค้า พร้อมเสนอแนะการปรับปรุงอัลกอริทึม”
“วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ content marketing efforts โดยติดตาม metrics เช่น page views, time on page และ conversion rate ของแต่ละบทความ พร้อมสร้าง dashboard แสดงผลและเสนอแนะกลยุทธ์การสร้างคอนเทนต์”
“ทำการวิเคราะห์ customer segmentation โดยใช้ machine learning algorithms เช่น K-means clustering หรือ decision trees และสร้าง dashboard แสดงลักษณะเฉพาะของแต่ละกลุ่มลูกค้า”
“สร้าง supply chain risk assessment dashboard โดยวิเคราะห์ความเสี่ยงจากปัจจัยต่างๆ เช่น ภัยธรรมชาติ การเมือง และเศรษฐกิจ พร้อมเสนอแนะแผนรับมือและลดความเสี่ยง”
“วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ customer retention strategies โดยเปรียบเทียบ churn rate และ customer lifetime value ก่อนและหลังการใช้กลยุทธ์ต่างๆ พร้อมสร้าง dashboard แสดงผลและเสนอแนะการปรับปรุง”
“ทำการวิเคราะห์ pricing elasticity ของสินค้าแต่ละประเภทและสร้าง dynamic pricing model เพื่อหาราคาที่เหมาะสมในแต่ละช่วงเวลาหรือสถานการณ์ พร้อมนำเสนอผ่าน interactive dashboard”
“สร้าง brand health dashboard โดยวิเคราะห์ brand awareness, brand loyalty และ brand equity จากข้อมูลการสำรวจและ social media mentions พร้อมเสนอแนะกลยุทธ์การเสริมสร้างแบรนด์”
“วิเคราะห์ประสิทธิภาพของระบบ customer service chatbot โดยเปรียบเทียบ resolution rate, response time และ customer satisfaction ระหว่างการใช้ chatbot กับพนักงาน พร้อมสร้าง dashboard แสดงผล”
“ทำการวิเคราะห์ market basket analysis จากข้อมูลการซื้อสินค้าและสร้าง dashboard แสดงผลการจับคู่สินค้าที่มักถูกซื้อร่วมกัน พร้อมเสนอแนะกลยุทธ์การจัดวางสินค้าและโปรโมชัน”
“สร้าง product lifecycle management dashboard วิเคราะห์ยอดขายและกำไรของสินค้าในแต่ละช่วงของวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ พร้อมเสนอแนะกลยุทธ์การบริหารจัดการสินค้าในแต่ละช่วง”
“วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ influencer marketing campaigns โดยเปรียบเทียบ engagement rate, reach และ ROI ของแต่ละ influencer พร้อมสร้าง dashboard แสดงผลและเสนอแนะการปรับปรุงกลยุทธ์”
“ทำการวิเคราะห์ customer feedback sentiment ตาม product features และสร้าง dashboard แสดงผลความพึงพอใจของลูกค้าต่อแต่ละฟีเจอร์ พร้อมเสนอแนะแนวทางการพัฒนาผลิตภัณฑ์”
“สร้าง fraud detection dashboard โดยใช้ machine learning algorithms วิเคราะห์ patterns ของธุรกรรมที่ผิดปกติ พร้อมระบบแจ้งเตือนและเสนอแนะมาตรการป้องกันการทุจริต”
“วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ employee performance management system โดยเปรียบเทียบ KPI achievement rates กับ employee satisfaction และ turnover rates พร้อมสร้าง dashboard แสดงผล”
“ทำการวิเคราะห์ customer churn prediction โดยใช้ machine learning models และสร้าง dashboard แสดงผลการคาดการณ์ พร้อมเสนอแนะกลยุทธ์การรักษาลูกค้าแบบเฉพาะรายบุคคล”
“สร้าง sustainability performance dashboard วิเคราะห์ carbon footprint, energy efficiency และ waste reduction ของบริษัท พร้อมเสนอแนะแนวทางการพัฒนาความยั่งยืนทางธุรกิจ”
“วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ customer referral program โดยติดตาม referral rates, conversion rates และ customer acquisition cost พร้อมสร้าง dashboard แสดงผลและเสนอแนะการปรับปรุงโปรแกรม”
“ทำการวิเคราะห์ website user behavior โดยใช้ heatmaps, click tracking และ session recordings พร้อมสร้าง dashboard แสดงผลและเสนอแนะการปรับปรุง user experience”
“สร้าง competitive pricing intelligence dashboard วิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงราคาของคู่แข่งและผลกระทบต่อยอดขายของเรา พร้อมเสนอแนะกลยุทธ์การปรับราคาเพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขัน”
“วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ customer onboarding process โดยติดตาม time to value, activation rate และ early churn rate พร้อมสร้าง dashboard แสดงผลและเสนอแนะการปรับปรุงกระบวนการ”
“ทำการวิเคราะห์ return on marketing investment (ROMI) ของแต่ละช่องทางและแคมเปญ พร้อมสร้าง dashboard แสดงผลการเปรียบเทียบและเสนอแนะการจัดสรรงบประมาณการตลาด”
“สร้าง product quality assurance dashboard วิเคราะห์อัตราของเสีย, customer complaints และ product recalls พร้อมเสนอแนะมาตรการปรับปรุงคุณภาพและลดต้นทุนการผลิต”
“วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ customer support channels โดยเปรียบเทียบ resolution time, customer satisfaction และ cost per interaction ของแต่ละช่องทาง พร้อมสร้าง dashboard แสดงผล”
“ทำการวิเคราะห์ seasonality และ trend decomposition ของยอดขายสินค้าแต่ละประเภท และสร้าง time series forecasting model พร้อมนำเสนอผ่าน interactive dashboard”
“สร้าง customer lifetime value prediction dashboard โดยใช้ machine learning models วิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อ CLV พร้อมเสนอแนะกลยุทธ์การเพิ่มมูลค่าลูกค้าระยะยาว”
“วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ lead scoring model โดยเปรียบเทียบ conversion rates ของ leads ในแต่ละระดับคะแนน พร้อมสร้าง dashboard แสดงผลและเสนอแนะการปรับปรุงโมเดล”
“ทำการวิเคราะห์ text mining จาก customer reviews และ social media mentions เพื่อระบุ emerging trends และ customer preferences พร้อมสร้าง dashboard แสดงผลและเสนอแนะการพัฒนาผลิตภัณฑ์”
“สร้าง supply chain optimization dashboard วิเคราะห์ bottlenecks, idle capacity และ resource utilization ในกระบวนการผลิตและขนส่ง พร้อมเสนอแนะแนวทางการเพิ่มประสิทธิภาพ”
“วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ personalization algorithms บนเว็บไซต์และแอพพลิเคชัน โดยเปรียบเทียบ engagement rate และ conversion rate ระหว่างคอนเทนต์ที่ปรับแต่งและไม่ปรับแต่ง พร้อมสร้าง dashboard แสดงผล”

AI Master Class

(ใช้AIช่วยทำธุรกิจ การตลาด เพิ่มประสิทธิภาพ)

ดูเนื้อหาในคอร์สทั้งหมด

ขอขอบคุณที่ไว้วางใจ

เราอยู่ในยุคที่ AI กำลังจะมาพลิกโลกการทำงาน

คอร์สนี้เหมาะสำหรับ

ผู้ประกอบการ เจ้าของธุรกิจ ที่อยากนำ AI มาช่วยเพิ่มผลกำไร เพิ่มยอดขาย
มนุษย์เงินเดือน ที่ต้องการอัพสกิลตัวเอง เพื่อเพิ่มโอกาสในอาชีพการงาน
ผู้ที่สนใจเทคโนโลยี AI และต้องการนำไปประยุกต์ใช้ในชีวิตประจำวัน
นักลงทุน ที่ต้องการให้ AI ช่วยตัดสินใจในการลงทุน

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้ในคอร์ส

ปูพื้นฐาน AI และ ChatGPT จากระดับเริ่มต้นจนใช้งานเป็น
เทคนิคการ Prompt ให้ AI ทำงานตามที่เราต้องการ
ประยุกต์ใช้ AI ในด้านต่างๆ เช่น การตลาด, Content Creation, SEO
สร้างรูปภาพ วิดีโอ ด้วย AI อย่าง DALL-E
เรียนรู้การใช้ AI ช่วยเหลือในการลงทุน
AI อีกมากมายที่จะช่วยให้ชีวิดและธุรกิจของคุณง่ายขึ้น

Thailand-AI.com_ดาวน์โหลด

และยังมีการประยุกต์ใช้อื่นๆอีกมากมาย

ใช้ Gemini วางแผนการเรียน พร้อมตัวอย่างการใช้งาน
📝 Workshop เพจสอนพิเศษคณิตศาสตร์
💬 workshop เพจ ธุรกิจสอนภาษาอังกฤษ
📝 ลองให้ ChatGPT สอนเขียน HTML CSS สอนดีไม่พอสรุปได้ดีด้วย
🚀 สอนสร้างหน้าเวปใน5นาที ด้วย ChatGPT ไม่ต้องเขียนCodeเองแม้แต่ตัวเดียว
🎥 AI สรุปคลิป youtube
💡 ใช้ ChatGPT ออกไอเดียทำคลิปวีดีโอ
🗺️ ChatGPT เขียน Mind Mapping ได้ด้วย
🔍 ใช้ Chat GPT ช่วยหารูปได้ด้วย
📚 ล้ำจัด ให้ AI แต่งนิทาน พร้อมภาพประกอบ คอมโบ ChatGPT+Midjourney+Canva
🖌️ ทำรูปสมุดระบายสี ด้วย Midjourney
📈 ใช้ ChatGPT เขียน SEO ตั้งแต่เริ่ม
📊 50 marketing Prompt
🖼️ สร้างรูปฟรีๆผ่าน ChatGPT
🖥️ ใช้ ChatGPT สร้างslide แบบ powerpoint
📺 สร้างคำอธิบายคลิป Youtube เพิ่ม SEO

ดูเนื้อหาในคอร์สทั้งหมด

ไอเดียทำคลิปไม่มีตัน

ช่วยเราทำคลิป tiktok ยอดวิวพุ่งๆ ไม่ต้องยิงAds

FAQ

ทั้งหมดนี้เพียง 3,990 บาท ก่อนปรับเป็นราคาเต็ม 8,990 ในอนาคต

สนใจเรียนทักไลน์กดปุ่มนี้ได้เลยครับ

ผ่อนชำระผ่าน Shoppee

ท่านสามารถเลือกใช้งานAIจากค่ายไหนก็ได้ครับ

Related

Related

AI Master Class

ขอขอบคุณที่ไว้วางใจ

เราอยู่ในยุคที่ AI กำลังจะมาพลิกโลกการทำงาน

คอร์สนี้เหมาะสำหรับ

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้ในคอร์ส

และยังมีการประยุกต์ใช้อื่นๆอีกมากมาย

ไอเดียทำคลิปไม่มีตัน

ช่วยเราทำคลิป tiktok ยอดวิวพุ่งๆ ไม่ต้องยิงAds

FAQ

ทั้งหมดนี้เพียง 3,990 บาท ก่อนปรับเป็นราคาเต็ม 8,990 ในอนาคต

Related

Related

ใส่ความเห็น ยกเลิกการตอบ

ท่านสามารถเลือกใช้งานAIจากค่ายไหนก็ได้ครับ

Related

Related

AI Master Class

ขอขอบคุณที่ไว้วางใจ

เราอยู่ในยุคที่ AI กำลังจะมาพลิกโลกการทำงาน

คอร์สนี้เหมาะสำหรับ

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้ในคอร์ส

และยังมีการประยุกต์ใช้อื่นๆอีกมากมาย

ไอเดียทำคลิปไม่มีตัน

ช่วยเราทำคลิป tiktok ยอดวิวพุ่งๆ ไม่ต้องยิงAds

FAQ

ทั้งหมดนี้เพียง 3,990 บาท ก่อนปรับเป็นราคาเต็ม 8,990 ในอนาคต

Related

Share this:

Related

ใส่ความเห็น ยกเลิกการตอบ