โจทย์ลูกค้าแม่น ด้วย AI! เผย 3 เทคนิคใช้ ChatGPT วิเคราะห์ Customer Persona แบบลึกซึ้ง พร้อม 50 Template ให้ใช้ฟรี

คุณเคยรู้สึกหงุดหงิดกับการวิเคราะห์ลูกค้าที่ไม่ตรงเป้าหมายหรือไม่? วันนี้เรามีวิธีแก้ปัญหานี้ด้วย AI! มาดู 3 เทคนิคการใช้ ChatGPT เพื่อวิเคราะห์ Customer Persona อย่างแม่นยำกัน

ทำไมต้องใช้ AI วิเคราะห์ Customer Persona?

การเข้าใจลูกค้าคือหัวใจสำคัญของธุรกิจ แต่การวิเคราะห์แบบเดิมๆ อาจใช้เวลานานและไม่ครอบคลุม ChatGPT สามารถช่วยคุณ:

  1. ประหยัดเวลาในการรวบรวมข้อมูล
  2. วิเคราะห์ข้อมูลได้ลึกซึ้งมากขึ้น
  3. สร้าง Persona ที่สมจริงและนำไปใช้ได้จริง

3 เทคนิคใช้ ChatGPT วิเคราะห์ Customer Persona

1. สร้าง Prompt ที่ชาญฉลาด

  • ใช้คำถามเฉพาะเจาะจง
  • ระบุข้อมูลที่ต้องการให้ชัดเจน
  • ใส่ตัวอย่างเพื่อให้ AI เข้าใจความต้องการของคุณ

2. วิเคราะห์ข้อมูลจากหลายมุมมอง

  • ขอให้ ChatGPT วิเคราะห์ทั้งด้านประชากรศาสตร์ พฤติกรรม และจิตวิทยา
  • ใช้ AI สร้างสถานการณ์สมมติเพื่อเข้าใจลูกค้ามากขึ้น

3. ปรับแต่ง Persona ให้สมบูรณ์

  • ใช้ ChatGPT สร้างเรื่องราวชีวิตของ Persona
  • ขอคำแนะนำในการปรับปรุง Persona จาก AI

ท่านสามารถเลือกใช้งานAIจากค่ายไหนก็ได้ครับ

คุณสมบัติChatGPTMicrosoft CopilotClaudeGeminiPerplexity
ผู้พัฒนาOpenAIMicrosoftAnthropicGooglePerplexity AI
โมเดลพื้นฐานGPT-3.5/GPT-4GPT-4ClaudePaLM 2/GeminiGPT-3.5/GPT-4
การรองรับภาษาหลายภาษาหลายภาษาหลายภาษาหลายภาษาหลายภาษา
ความสามารถในการประมวลผลภาพมี (GPT-4)มีมีมีมี
การเข้าถึงข้อมูลเรียลไทม์ไม่มีมีไม่มีมีมี
ความสามารถในการเขียนโค้ดดีดีมากดีมากดีดี
การใช้งานฟรีมีแบบจำกัดมีมีแบบจำกัดมีมี
แพลตฟอร์มที่รองรับเว็บ, มือถือWindows, Edgeเว็บ, APIเว็บ, มือถือ, APIเว็บ, มือถือ
ความสามารถในการสร้างเนื้อหาดีมากดีมากดีมากดีมากดี
การอ้างอิงแหล่งข้อมูลไม่มีมีไม่มีมีมี


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

50 Template ฟรี! เริ่มใช้งานได้ทันที

  1. “สร้างแบบสอบถามสั้นๆ 5-10 คำถาม เพื่อเก็บข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ [กลุ่มลูกค้าเป้าหมาย] ของธุรกิจ [ชื่อธุรกิจ] โดยเน้นข้อมูลด้านไลฟ์สไตล์ ความต้องการ และปัญหาที่พวกเขาเผชิญ”
  2. “วิเคราะห์ข้อมูลจากโซเชียลมีเดียของ [แบรนด์คู่แข่ง] และสรุปลักษณะของกลุ่มลูกค้าที่มีปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์นั้นมากที่สุด เพื่อนำมาใช้ในการสร้าง Customer Persona ของเรา”
  3. “สร้าง Customer Journey Map สำหรับ [สินค้า/บริการ] ของเรา โดยระบุจุดสัมผัส (Touchpoints) ที่สำคัญ และความรู้สึกของลูกค้าในแต่ละขั้นตอน เพื่อเข้าใจประสบการณ์ของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น”
  4. “วิเคราะห์รีวิวออนไลน์ของ [สินค้า/บริการ] ในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมา และสรุปข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับความต้องการ ความคาดหวัง และปัญหาที่ลูกค้าพบบ่อย”
  5. “สร้างโปรไฟล์ Customer Persona ที่ละเอียด สำหรับกลุ่มลูกค้าหลัก 3 กลุ่มของ [ธุรกิจ] โดยระบุข้อมูลด้านประชากรศาสตร์ พฤติกรรม ความสนใจ และเป้าหมายของแต่ละกลุ่ม”
  6. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานแอพพลิเคชั่นของเราในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมา และสรุปพฤติกรรมการใช้งานที่โดดเด่นของผู้ใช้ เพื่อนำมาปรับปรุง Customer Persona”
  7. “สร้างแบบทดสอบสั้นๆ ที่สนุกและน่าสนใจ เพื่อให้ลูกค้าทำและเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับตัวเอง โดยไม่รู้สึกว่าถูกถามโดยตรง”
  8. “วิเคราะห์คำค้นหายอดนิยมที่เกี่ยวข้องกับ [สินค้า/บริการ] ของเราในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมา และสรุปความต้องการและปัญหาที่ลูกค้ากำลังเผชิญ”
  9. “สร้างชุดคำถามสัมภาษณ์เชิงลึกสำหรับลูกค้าที่ซื้อซ้ำ เพื่อเข้าใจเหตุผลที่พวกเขายังคงเลือกใช้ [สินค้า/บริการ] ของเรา”
  10. “วิเคราะห์ข้อมูลการทำธุรกรรมของลูกค้าในรอบ 1 ปีที่ผ่านมา และสร้างโปรไฟล์ลูกค้าที่มีมูลค่าสูงสุด (High-Value Customers) สำหรับธุรกิจของเรา”
  11. “สร้างแบบสำรวจความพึงพอใจหลังการใช้บริการ ที่สามารถเก็บข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความคาดหวังและประสบการณ์ของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ”
  12. “วิเคราะห์ข้อมูลการเข้าชมเว็บไซต์ของเราในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมา และสรุปลักษณะของผู้เข้าชมที่มีแนวโน้มจะกลายเป็นลูกค้า”
  13. “สร้างแบบสอบถามสั้นๆ เพื่อเก็บข้อมูล ‘Jobs to be Done’ ของลูกค้า ที่ทำให้พวกเขาตัดสินใจเลือกใช้ [สินค้า/บริการ] ของเรา”
  14. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้คูปองส่วนลดและโปรโมชั่นต่างๆ ในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมา และสรุปลักษณะของลูกค้าที่ตอบสนองต่อโปรโมชั่นมากที่สุด”
  15. “สร้างชุดคำถามสำหรับการทำ Focus Group กับกลุ่มลูกค้าเป้าหมาย เพื่อเข้าใจความต้องการและความคาดหวังที่แท้จริงของพวกเขา”
  16. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานฟีเจอร์ต่างๆ ของ [แอพพลิเคชั่น/เว็บไซต์] ของเรา และสรุปพฤติกรรมการใช้งานที่แตกต่างกันของแต่ละกลุ่มลูกค้า”
  17. “สร้างแบบสอบถามเพื่อเก็บข้อมูลเกี่ยวกับ ‘เส้นทางการตัดสินใจซื้อ’ ของลูกค้า ตั้งแต่การรับรู้ถึงปัญหาไปจนถึงการตัดสินใจซื้อ”
  18. “วิเคราะห์ข้อมูลการติดต่อ Customer Support ในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมา และสรุปปัญหาที่พบบ่อยและความต้องการของลูกค้าแต่ละกลุ่ม”
  19. “สร้างแบบทดสอบบุคลิกภาพสั้นๆ ที่สนุกและน่าสนใจ เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าตามลักษณะนิสัยและการตัดสินใจซื้อ”
  20. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน Live Chat บนเว็บไซต์ของเรา และสรุปคำถามที่พบบ่อยและความต้องการของลูกค้าที่ใช้บริการนี้”
  21. “สร้างแบบสอบถามเพื่อเก็บข้อมูลเกี่ยวกับ ‘ความเจ็บปวด’ (Pain Points) ที่ลูกค้าเผชิญก่อนใช้ [สินค้า/บริการ] ของเรา”
  22. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานโซเชียลมีเดียของแบรนด์เราในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมา และสรุปลักษณะของผู้ติดตามที่มีส่วนร่วมมากที่สุด”
  23. “สร้างชุดคำถามสำหรับการสัมภาษณ์ลูกค้าที่เลิกใช้บริการ เพื่อเข้าใจสาเหตุและนำมาปรับปรุง Customer Persona”
  24. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน Chatbot ของเราในช่วง 1 เดือนที่ผ่านมา และสรุปความต้องการและปัญหาที่ลูกค้าพบบ่อย”
  25. “สร้างแบบสอบถามเพื่อเก็บข้อมูลเกี่ยวกับ ‘ไลฟ์สไตล์และกิจกรรมยามว่าง’ ของลูกค้า เพื่อเข้าใจบริบทการใช้ชีวิตของพวกเขา”
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")

  1. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานแอพพลิเคชั่นของคู่แข่งจากรีวิวบน App Store และ Play Store และสรุปจุดแข็งและจุดอ่อนที่ลูกค้ากล่าวถึงบ่อย”
  2. “สร้างแบบสอบถามสั้นๆ เพื่อเก็บข้อมูลเกี่ยวกับ ‘แรงบันดาลใจและแรงจูงใจ’ ที่ทำให้ลูกค้าตัดสินใจใช้ [สินค้า/บริการ] ของเรา”
  3. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน Loyalty Program ของเราในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมา และสรุปลักษณะของลูกค้าที่มีความภักดีสูงสุด”
  4. “สร้างชุดคำถามสำหรับการสัมภาษณ์ลูกค้าใหม่ เพื่อเข้าใจกระบวนการตัดสินใจและปัจจัยที่ทำให้เลือกเรา”
  5. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานฟีเจอร์ ‘แนะนำเพื่อน’ ของเรา และสรุปลักษณะของลูกค้าที่มีแนวโน้มจะแนะนำบริการให้ผู้อื่น”
  6. “สร้างแบบสอบถามเพื่อเก็บข้อมูลเกี่ยวกับ ‘ค่านิยมและความเชื่อ’ ของลูกค้า ที่อาจส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อ [สินค้า/บริการ] ของเรา”
  7. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานฟีเจอร์ ‘ค้นหา’ บนเว็บไซต์ของเราในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมา และสรุปความสนใจและความต้องการของผู้ใช้”
  8. “สร้างชุดคำถามสำหรับการสำรวจความคิดเห็นของพนักงานที่มีปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าโดยตรง เพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้า”
  9. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานฟีเจอร์ ‘เปรียบเทียบสินค้า’ บนเว็บไซต์ของเรา และสรุปปัจจัยที่ลูกค้าให้ความสำคัญในการเลือกซื้อ”
  10. “สร้างแบบสอบถามเพื่อเก็บข้อมูลเกี่ยวกับ ‘แหล่งข้อมูลและอิทธิพล’ ที่มีผลต่อการตัดสินใจซื้อของลูกค้า”
  11. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน ‘วิดีโอสอนการใช้งาน’ ของเรา และสรุปลักษณะของลูกค้าที่ต้องการความช่วยเหลือเพิ่มเติม”
  12. “สร้างชุดคำถามสำหรับการสัมภาษณ์ลูกค้าที่ใช้บริการมานานกว่า 5 ปี เพื่อเข้าใจปัจจัยที่ทำให้พวกเขายังคงภักดีต่อแบรนด์”
  13. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน ‘ฟีเจอร์การแจ้งเตือน’ บนแอพพลิเคชั่นของเรา และสรุปพฤติกรรมการตอบสนองของลูกค้าแต่ละกลุ่ม”
  14. “สร้างแบบสอบถามเพื่อเก็บข้อมูลเกี่ยวกับ ‘ความคาดหวังในอนาคต’ ของลูกค้าที่มีต่อ [สินค้า/บริการ] ในอุตสาหกรรมของเรา”
  15. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน ‘ระบบการจองล่วงหน้า’ ของเรา และสรุปลักษณะของลูกค้าที่มีการวางแผนล่วงหน้า”
  16. “สร้างชุดคำถามสำหรับการทำ A/B Testing เพื่อเปรียบเทียบการตอบสนองของลูกค้าต่อรูปแบบการนำเสนอสินค้าที่แตกต่างกัน”
  17. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน ‘ฟีเจอร์การแชร์’ บนแพลตฟอร์มของเรา และสรุปลักษณะของเนื้อหาที่ลูกค้าชอบแชร์มากที่สุด”
  18. “สร้างแบบสอบถามเพื่อเก็บข้อมูลเกี่ยวกับ ‘ความกังวลและความกลัว’ ของลูกค้าที่อาจส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อ [สินค้า/บริการ] ของเรา”
  19. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน ‘ฟีเจอร์การให้คะแนน’ สินค้าหรือบริการของเรา และสรุปปัจจัยที่ส่งผลต่อความพึงพอใจของลูกค้า”
  20. “สร้างชุดคำถามสำหรับการสำรวจ ‘การรับรู้ต่อแบรนด์’ ของลูกค้าปัจจุบันและลูกค้าที่มีศักยภาพ เพื่อเข้าใจภาพลักษณ์ของแบรนด์ในสายตาของพวกเขา”
  21. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน ‘ฟีเจอร์การสร้างรายการโปรด’ บนแพลตฟอร์มของเรา และสรุปลักษณะของสินค้าหรือบริการที่ลูกค้าชื่นชอบมากที่สุด”
  22. “สร้างแบบสอบถามเพื่อเก็บข้อมูลเกี่ยวกับ ‘ทัศนคติต่อเทคโนโลยีใหม่ๆ’ ของลูกค้า เพื่อประเมินความพร้อมในการรับนวัตกรรมของ [สินค้า/บริการ] ของเรา”
  23. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน ‘ฟีเจอร์การตั้งค่าส่วนบุคคล’ บนแพลตฟอร์มของเรา และสรุปความต้องการด้านการปรับแต่งของลูกค้าแต่ละกลุ่ม”
  24. “สร้างชุดคำถามสำหรับการสัมภาษณ์ลูกค้าที่เคยร้องเรียนหรือมีปัญหาในการใช้บริการ แต่ยังคงเป็นลูกค้าของเรา เพื่อเข้าใจปัจจัยที่ทำให้พวกเขายังคงอยู่กับเรา”
  25. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน ‘ฟีเจอร์การแนะนำสินค้าที่เกี่ยวข้อง’ บนเว็บไซต์หรือแอพของเรา และสรุปพฤติกรรมการซื้อเพิ่มเติมของลูกค้าแต่ละกลุ่ม”

AI Master Class

(ใช้AIช่วยทำธุรกิจ การตลาด เพิ่มประสิทธิภาพ)

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

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

ไอเดียทำคลิปไม่มีตัน

ช่วยเราทำคลิป tiktok ยอดวิวพุ่งๆ ไม่ต้องยิงAds

FAQ

ทั้งหมดนี้เพียง 3,990 บาท ก่อนปรับเป็นราคาเต็ม 8,990 ในอนาคต

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *