🚀 Product-Market Fit Analyzer! 50+ Prompt วิเคราะห์และปรับปรุง Product-Market Fit 🎯 พร้อม AI Customer Feedback Clustering 🧩 พัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าต้องการจริงๆ

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/

  1. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานของลูกค้าสำหรับ [ผลิตภัณฑ์] และระบุฟีเจอร์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด 5 อันดับแรก พร้อมเหตุผลที่ทำให้ฟีเจอร์เหล่านั้นประสบความสำเร็จ”
  2. “สร้างแบบสอบถามสั้นๆ เพื่อวัดระดับความพึงพอใจของลูกค้าที่มีต่อ [ผลิตภัณฑ์] โดยใช้ Net Promoter Score (NPS) เป็นเกณฑ์”
  3. “วิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าจาก [แหล่งข้อมูล เช่น โซเชียลมีเดีย, รีวิว] และจัดกลุ่มข้อเสนอแนะเพื่อการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ออกเป็นหมวดหมู่”
  4. “สร้าง Customer Persona สำหรับกลุ่มลูกค้าที่ใช้ [ผลิตภัณฑ์] บ่อยที่สุด โดยระบุความต้องการ ความคาดหวัง และปัญหาที่พวกเขาต้องการแก้ไข”
  5. “วิเคราะห์คู่แข่งหลักของ [ผลิตภัณฑ์] และระบุจุดแข็งและจุดอ่อนของแต่ละราย เพื่อหาโอกาสในการสร้างความแตกต่าง”
  6. “สร้างแผนภูมิ Feature Prioritization Matrix โดยใช้เกณฑ์ Impact vs Effort เพื่อจัดลำดับความสำคัญของฟีเจอร์ใหม่ที่จะพัฒนา”
  7. “วิเคราะห์ข้อมูลการยกเลิกการใช้บริการของลูกค้า (Churn Rate) และระบุสาเหตุหลักที่ทำให้ลูกค้าเลิกใช้ [ผลิตภัณฑ์]”
  8. “สร้างแบบจำลอง Customer Journey Map สำหรับ [ผลิตภัณฑ์] เพื่อระบุจุดสัมผัสที่สำคัญและโอกาสในการปรับปรุงประสบการณ์การใช้งาน”
  9. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และระบุกลุ่มลูกค้าที่มีแนวโน้มจะกลายเป็น Power Users พร้อมเสนอกลยุทธ์ในการสนับสนุนและรักษากลุ่มลูกค้านี้”
  10. “สร้างแบบสอบถามเพื่อประเมิน Product-Market Fit โดยใช้คำถาม ‘How would you feel if you could no longer use [ผลิตภัณฑ์]?’ และวิเคราะห์ผลลัพธ์”
  11. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และระบุฟีเจอร์ที่ไม่ได้รับความนิยมหรือใช้งานน้อย พร้อมเสนอแนวทางในการปรับปรุงหรือยกเลิก”
  12. “สร้างแผนการทดสอบ A/B Testing สำหรับฟีเจอร์ใหม่ของ [ผลิตภัณฑ์] เพื่อวัดผลกระทบต่อการใช้งานและความพึงพอใจของลูกค้า”
  13. “วิเคราะห์ข้อมูลการสมัครใช้งานและการอัพเกรดแพ็คเกจของ [ผลิตภัณฑ์] เพื่อระบุปัจจัยที่ส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อของลูกค้า”
  14. “สร้างแบบสอบถามเพื่อประเมินความเข้าใจของลูกค้าเกี่ยวกับคุณค่าหลัก (Core Value Proposition) ของ [ผลิตภัณฑ์] และวิเคราะห์ผลลัพธ์”
  15. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] ในแต่ละอุตสาหกรรมหรือกลุ่มธุรกิจ และระบุโอกาสในการปรับแต่งผลิตภัณฑ์ให้เหมาะสมกับแต่ละกลุ่ม”
  16. “สร้างแบบจำลอง Total Addressable Market (TAM) สำหรับ [ผลิตภัณฑ์] และประเมินส่วนแบ่งตลาดปัจจุบันเทียบกับโอกาสในการเติบโต”
  17. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และระบุ ‘Aha Moment’ หรือจุดที่ลูกค้าเริ่มเห็นคุณค่าของผลิตภัณฑ์อย่างชัดเจน”
  18. “สร้างแผนการสัมภาษณ์ลูกค้าเชิงลึก (In-depth Interview) เพื่อค้นหาความต้องการที่ยังไม่ได้รับการตอบสนองจาก [ผลิตภัณฑ์]”
  19. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และสร้าง Cohort Analysis เพื่อดูพฤติกรรมการใช้งานและการเติบโตของแต่ละกลุ่มลูกค้า”
  20. “สร้างแบบจำลอง Product-Market Fit Canvas สำหรับ [ผลิตภัณฑ์] เพื่อวิเคราะห์ความสอดคล้องระหว่างปัญหาของลูกค้าและโซลูชันที่นำเสนอ”
  21. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และระบุ ‘Magic Number’ หรือตัวชี้วัดหลักที่บ่งบอกถึงการบรรลุ Product-Market Fit”
  22. “สร้างแผนการทำ User Testing สำหรับฟีเจอร์ใหม่ของ [ผลิตภัณฑ์] โดยเน้นการสังเกตพฤติกรรมและการรับฟังความคิดเห็นของผู้ใช้”
  23. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และสร้าง Heat Map ของฟีเจอร์ต่างๆ เพื่อดูว่าส่วนไหนของผลิตภัณฑ์ได้รับความสนใจมากที่สุด”
  24. “สร้างแบบสอบถามเพื่อประเมิน Customer Effort Score (CES) สำหรับการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และวิเคราะห์ผลลัพธ์”
  25. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และระบุ ‘Sticky Features’ หรือฟีเจอร์ที่ทำให้ลูกค้ากลับมาใช้งานซ้ำ”
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. “สร้างแผนการทำ Focus Group เพื่อรวบรวมความคิดเห็นเชิงลึกจากกลุ่มลูกค้าเป้าหมายเกี่ยวกับการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์]”
  2. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และสร้าง Funnel Analysis เพื่อดูอัตราการคงอยู่ของลูกค้าในแต่ละขั้นตอนของการใช้งาน”
  3. “สร้างแบบจำลอง Value Proposition Canvas สำหรับ [ผลิตภัณฑ์] เพื่อวิเคราะห์ความสอดคล้องระหว่างคุณค่าที่นำเสนอและความต้องการของลูกค้า”
  4. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และระบุ ‘Power Features’ หรือฟีเจอร์ที่สร้างความแตกต่างอย่างชัดเจนจากคู่แข่ง”
  5. “สร้างแผนการทำ Usability Testing สำหรับ [ผลิตภัณฑ์] โดยเน้นการวัดประสิทธิภาพและความพึงพอใจในการใช้งาน”
  6. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และสร้าง Retention Curve เพื่อดูอัตราการคงอยู่ของลูกค้าในระยะยาว”
  7. “สร้างแบบสอบถามเพื่อประเมิน Product-Market Fit Score โดยใช้เกณฑ์ของ Sean Ellis และวิเคราะห์ผลลัพธ์”
  8. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และระบุ ‘Engagement Loops’ หรือกลไกที่ทำให้ลูกค้ามีส่วนร่วมกับผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่อง”
  9. “สร้างแผนการทำ Customer Advisory Board เพื่อรับฟังความคิดเห็นและข้อเสนอแนะจากลูกค้าหลักเกี่ยวกับการพัฒนา [ผลิตภัณฑ์]”
  10. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และสร้าง Feature Adoption Rate Analysis เพื่อดูอัตราการยอมรับฟีเจอร์ใหม่ของลูกค้า”
  11. “สร้างแบบจำลอง Jobs-to-be-Done Framework สำหรับ [ผลิตภัณฑ์] เพื่อวิเคราะห์ความต้องการที่แท้จริงของลูกค้า”
  12. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และระบุ ‘Habit-Forming Features’ หรือฟีเจอร์ที่สร้างพฤติกรรมการใช้งานเป็นประจำ”
  13. “สร้างแผนการทำ Beta Testing สำหรับฟีเจอร์ใหม่ของ [ผลิตภัณฑ์] โดยเน้นการรวบรวมข้อเสนอแนะและการแก้ไขปัญหาก่อนเปิดตัวจริง”
  14. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และสร้าง Customer Segmentation Analysis เพื่อระบุกลุ่มลูกค้าที่มีความเหมาะสมกับผลิตภัณฑ์มากที่สุด”
  15. “สร้างแบบสอบถามเพื่อประเมิน Feature Satisfaction Score สำหรับฟีเจอร์หลักของ [ผลิตภัณฑ์] และวิเคราะห์ผลลัพธ์”
  16. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และระบุ ‘Viral Loops’ หรือกลไกที่ทำให้ลูกค้าแนะนำผลิตภัณฑ์ต่อให้ผู้อื่น”
  17. “สร้างแผนการทำ Competitive Feature Analysis เพื่อเปรียบเทียบฟีเจอร์ของ [ผลิตภัณฑ์] กับคู่แข่งหลักในตลาด”
  18. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และสร้าง Customer Lifetime Value (CLV) Model เพื่อประเมินมูลค่าระยะยาวของลูกค้าแต่ละกลุ่ม”
  19. “สร้างแบบจำลอง Blue Ocean Strategy Canvas สำหรับ [ผลิตภัณฑ์] เพื่อวิเคราะห์โอกาสในการสร้างตลาดใหม่หรือสร้างความแตกต่าง”
  20. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และระบุ ‘Friction Points’ หรือจุดที่ทำให้ลูกค้าเกิดความไม่สะดวกในการใช้งาน พร้อมเสนอแนวทางแก้ไข”
  21. “สร้างแผนการทำ Customer Feedback Loop เพื่อรวบรวมและจัดการข้อเสนอแนะจากลูกค้าอย่างเป็นระบบสำหรับการพัฒนา [ผลิตภัณฑ์]”
  22. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และสร้าง Feature Usage Correlation Analysis เพื่อดูความสัมพันธ์ระหว่างการใช้งานฟีเจอร์ต่างๆ”
  23. “สร้างแบบสอบถามเพื่อประเมิน Brand Perception สำหรับ [ผลิตภัณฑ์] และวิเคราะห์ผลกระทบต่อ Product-Market Fit”
  24. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และระบุ ‘Tipping Point Features’ หรือฟีเจอร์ที่มักทำให้ลูกค้าตัดสินใจซื้อหรืออัพเกรด”
  25. “สร้างแผนการทำ Product Analytics Dashboard เพื่อติดตามตัวชี้วัดสำคัญที่เกี่ยวข้องกับ Product-Market Fit ของ [ผลิตภัณฑ์]”
  26. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และสร้าง Customer Support Ticket Analysis เพื่อระบุปัญหาที่พบบ่อยและโอกาสในการปรับปรุง”
  27. “สร้างแบบจำลอง Kano Model สำหรับฟีเจอร์ของ [ผลิตภัณฑ์] เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างความพึงพอใจของลูกค้าและการมีฟีเจอร์นั้นๆ”
  28. “วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน [ผลิตภัณฑ์] และระบุ ‘Ecosystem Features’ หรือฟีเจอร์ที่สร้างระบบนิเวศน์รอบผลิตภัณฑ์และเพิ่มความผูกพันของลูกค้า”
  29. “สร้างแผนการทำ Product-Led Growth Strategy สำหรับ [ผลิตภัณฑ์] โดยวิเคราะห์วิธีการใช้ตัวผลิตภัณฑ์เองในการขับเคลื่อนการเติบโตและปรับปรุง Product-Market Fit”
LINE
AI Master Class 2026

ใช้ AI ทำงานได้จริง ตั้งแต่พื้นฐานถึง Automation

หลักสูตรออนไลน์สำหรับเจ้าของธุรกิจ นักการตลาด ครีเอเตอร์ ฟรีแลนซ์ และคนทำงานที่อยากใช้ AI ช่วยคิดงาน ทำคอนเทนต์ วางแผนการตลาด สร้างภาพ วิดีโอ และเริ่มต่อระบบอัตโนมัติอย่างเป็นขั้นตอน

[01] ผลลัพธ์หลังเรียน

เรียนแล้วควรนำ AI ไปใช้กับงานจริงได้ทันที

คอร์สนี้ออกแบบให้เริ่มจากพื้นฐานที่จำเป็น แล้วค่อยพาไปสู่การประยุกต์ใช้กับงานธุรกิจ การตลาด คอนเทนต์ และระบบอัตโนมัติ โดยมีตัวอย่างให้ทำตามเป็นขั้นตอน

01 / Foundation

เลือกใช้เครื่องมือ AI ได้ถูกงาน

เข้าใจ ChatGPT, Gemini, Perplexity, My GPTs และพื้นฐานการเขียน Prompt ให้ได้คำตอบที่นำไปใช้ต่อได้

02 / Production

ทำคอนเทนต์ได้เป็นระบบขึ้น

ใช้ AI ช่วยคิดโพสต์ เขียนแคปชั่น ทำภาพ วิดีโอ สคริปต์ และจัดเตรียมไอเดียคอนเทนต์สำหรับใช้งานต่อเนื่อง

03 / Business

ต่อยอดกับงานขายและการตลาด

มีตัวอย่างสำหรับ SEO เพจขายของ YouTube Customer Service การวางแผนธุรกิจ และ Prompt สำหรับงานการตลาดหลายรูปแบบ

04 / Automation

เริ่มลดงานซ้ำด้วย Automation

เรียนแนวคิดและตัวอย่างการใช้ n8n, Make, Claude Code, Workflow การโพสต์ และระบบอัตโนมัติที่นำไปปรับใช้กับงานของตัวเองได้

ตัวอย่างบทเรียน AI ในคอร์ส ตัวอย่างเนื้อหาการตลาดด้วย AI
[02] หลักสูตรทั้งหมด

9 Module ที่พาคุณใช้ AI ได้ครบกว่าแค่ถามตอบ

เนื้อหาถูกจัดจากพื้นฐาน เครื่องมือหลัก ตัวอย่างธุรกิจ Prompt สร้างสื่อ เครื่องมือเสริม การเงิน และ Automation เพื่อให้เรียนต่อเนื่องได้โดยไม่กระโดดข้ามขั้น

Module 01

ปูพื้นฐาน AI

เริ่มจากเครื่องมือหลักและวิธีคิดที่ต้องมี เพื่อไม่ให้ใช้ AI แบบลองผิดลองถูก

  • ChatGPT, Gemini/Bard, Bing และ Perplexity
  • พื้นฐาน Prompt, Plugin และ My GPTs
  • Midjourney, KLING AI และ Meta AI
Module 02

โปรเจกต์ฝึกทำธุรกิจจริง

ตัวอย่างงานที่ใกล้กับธุรกิจจริง ช่วยให้เห็นวิธีนำ AI ไปปรับใช้กับงานของตัวเองได้ง่ายขึ้น

  • ธุรกิจสอนภาษา การตลาด เพจข่าว YouTube
  • Customer Service, DALL-E, Gemini, Dashboard
  • สคริปต์ช่วยทำคลิปและงานซ้ำบน Mac
Module 03

การประยุกต์ใช้ AI

รวมบทเรียนใช้งานจริงหลากหลายสาย ตั้งแต่งานเขียน งานเว็บ การตลาด ภาพ วิดีโอ และงานข้อมูล

  • เขียนเว็บ SEO สคริปต์ YouTube และบทความขาย
  • สร้าง Logo, Pixel Art, ห้อง 3D, Video และ Avatar
  • Make.com, Gamma, Qwen, Claude, Deepseek
Module 04

คลัง Prompt พร้อมใช้

มี Prompt จัดหมวดสำหรับงานขาย งานการตลาด งานวางแผน และงานวิเคราะห์ เพื่อช่วยให้เริ่มงานได้เร็วขึ้น

  • Marketing, Blog, Ads, YouTube, Facebook
  • High-ticket Sales, Copywriting, Strategy
  • Data Analytics, Finance และ Research
Module 05

คำสั่งสร้างรูป AI

คลังคำสั่งสำหรับคนทำแบรนด์ คอนเทนต์ ร้านค้า และนักออกแบบที่อยากผลิตภาพไวขึ้น

  • Sticker, Wallpaper, ท่องเที่ยว, ร้านกาแฟ
  • Prompt ภาพการตลาดและภาพคุมโทน
  • รวม Prompt สร้างรูป 1,000+ สไตล์
Module 06

รวม eBook และไฟล์เสริม

คลังอ่านต่อสำหรับเพิ่มผลิตภาพ วางแผนธุรกิจ การตลาด การเงิน และการใช้ ChatGPT ในชีวิตจริง

  • 600+ Business Prompts และ 299 Marketing Prompts
  • 300 ไอเดียต่อยอดงานและธุรกิจด้วย ChatGPT
  • Productivity, Customer Support, LINE, TikTok, Facebook
Module 07

AI การเงินและ Trading

เรียนรู้การใช้ AI เพื่อช่วยศึกษาแนวคิดการวิเคราะห์ตลาดและเครื่องมือเทคนิคอลอย่างเป็นระบบ

  • Pinescript, RSI/MFI, แนวรับแนวต้าน
  • Golden Cross, Zigzag, Kernel, Volume Profile
  • Candlestick Pattern และระบบเทรดจาก ChatGPT
Module 08

รวมเครื่องมือ AI

ช่วยประหยัดเวลาหาเครื่องมือ มีหมวดให้เลือกตามงานจริงที่ต้องทำ

  • เขียนและสร้างเนื้อหา, ดีไซน์, ภาพ, วิดีโอ, เสียง
  • ธุรกิจ การตลาด Productivity และ Chatbot
  • เว็บ No-code, PDF, Quiz และเครื่องมือเฉพาะทาง
Module 09

AI Automation

ต่อยอดจากการใช้ AI ทีละงาน ไปสู่การเชื่อมเครื่องมือและลดขั้นตอนซ้ำๆ ด้วยระบบอัตโนมัติ

  • Claude Code, Skill, Antigravity และงานโค้ด
  • Caption Auto, ข่าวอัตโนมัติ, Adverra, แชร์โพสต์
  • n8n, Make, Podcast to YouTube และตัวอย่างระบบ E-commerce
[03] สิ่งที่จะได้รับ

คอร์สออนไลน์พร้อมทรัพยากรสำหรับนำไปใช้ต่อ

นอกจากวิดีโอเรียน ยังมี Prompt, eBook, รายชื่อเครื่องมือ และตัวอย่าง Workflow เพื่อให้ผู้เรียนนำไปปรับใช้กับงานจริงได้ง่ายขึ้น

01

ระบบเรียนออนไลน์ครบชุด

เรียนตั้งแต่พื้นฐาน เครื่องมือหลัก การประยุกต์ใช้ ไปจนถึง Automation ดูซ้ำได้ตามเวลาที่สะดวก

02

Prompt และ Template พร้อมใช้

ครอบคลุมงานขาย โฆษณา แคปชั่น บทความ SEO, YouTube, Research และการวางกลยุทธ์

03

เครื่องมือและไฟล์เสริม

รวม eBook, รายชื่อเครื่องมือ AI, Prompt สร้างรูป และตัวอย่าง Workflow สำหรับศึกษาเพิ่มเติม

04

อัปเดตเนื้อหาใหม่ตลอดชีพ

เมื่อมีการเพิ่มบทเรียนใหม่ ผู้เรียนสามารถกลับมาเรียนเนื้อหาอัปเดตได้ตามสิทธิ์ของคอร์ส

แพ็กเกจเดียว คอร์สออนไลน์เท่านั้น
Online Masterclass
฿4,990
ราคาเต็ม ฿8,990
  • คอร์สออนไลน์ AI Master Class 2026 ครบทุก Module
  • ดูซ้ำได้ตลอดชีพ ไม่มีหมดอายุ
  • รับอัปเดตบทเรียนใหม่ในอนาคต
  • Prompt, eBook, เครื่องมือ และไฟล์ Workflow ที่เกี่ยวข้อง
  • เหมาะกับคนทำธุรกิจ ครีเอเตอร์ ฟรีแลนซ์ และคนทำงาน
[04] ชุดเนื้อหาในคอร์ส

สิ่งที่ได้ในราคา 4,990

รวมเนื้อหาเรียนและทรัพยากรประกอบที่ช่วยให้เริ่มใช้ AI กับงานได้หลายด้าน โดยไม่ต้องเสียเวลารวบรวมเองจากหลายแหล่ง

พื้นฐาน AI และ Prompt

พื้นฐาน ChatGPT, Gemini, Perplexity, Prompt, My GPTs และการใช้งาน AI ตัวหลัก

โปรเจกต์ตัวอย่างธุรกิจ

เคสสอนภาษา การตลาด เพจข่าว YouTube Customer Service และ Dashboard

คลัง Prompt พร้อมใช้

คลัง Prompt สำหรับ Marketing, Ads, SEO, Sales, Finance, Research และ Strategy

ชุดคำสั่งสำหรับครีเอเตอร์

Prompt สร้างรูป 1,000+ แบบ, ไอเดียคอนเทนต์, ภาพ, วิดีโอ และคำสั่งสำหรับครีเอเตอร์

เริ่มต้น Automation

n8n, Make, Claude Code, Caption Auto, Podcast to YouTube และตัวอย่าง Workflow ต่อระบบ

เครื่องมือ AI และ eBook

รวมเครื่องมือ AI หลายหมวดและ eBook สำหรับ Productivity, Business, Marketing และ Finance

[05] เหมาะกับใคร

คอร์สนี้เหมาะกับใคร

เหมาะกับคนที่อยากเรียน AI แบบนำไปใช้กับงานประจำ ธุรกิจ หรือคอนเทนต์ของตัวเอง มากกว่าการเรียนทฤษฎีอย่างเดียว

เจ้าของธุรกิจ / SME
ใช้ AI ช่วยทำคอนเทนต์ วางแผนการตลาด วิเคราะห์ลูกค้า และลดงานซ้ำ
นักการตลาด / แอดมินเพจ
สร้างโพสต์ แคปชั่น วาง Funnel, ทำ SEO, Facebook, TikTok, YouTube และวางระบบแชร์โพสต์
ครีเอเตอร์ / YouTuber
คิดไอเดีย ทำสคริปต์ สร้างภาพ วิดีโอ คลิปคำคม และระบบ Content Bank
ฟรีแลนซ์ / คนทำงาน
ลดเวลางานเขียนเอกสาร ทำพรีเซนต์ วิเคราะห์ข้อมูล และจัดแพ็กเกจบริการให้เป็นระบบขึ้น
คนที่เริ่มสนใจ Automation
เริ่มจากเครื่องมือ No-code แล้วค่อยต่อยอดไป n8n, Make, Claude Code และ Workflow ที่นำไปปรับใช้ได้
[06] FAQ

ตอบข้อสงสัยก่อนสมัคร

ไม่มีพื้นฐาน AI เรียนได้ไหม?

เรียนได้ เพราะ Module 1 ปูตั้งแต่เครื่องมือหลัก วิธีเขียน Prompt และวิธีเลือกใช้ AI ให้เหมาะกับงาน ก่อนพาไปโปรเจกต์ฝึกทำและ Automation

ราคา 4,990 ได้อะไรบ้าง?

ได้คอร์สออนไลน์ทั้ง 9 Module, Prompt Library, eBook, รายชื่อเครื่องมือ AI, คำสั่งสร้างภาพ, เนื้อหา Automation และอัปเดตใหม่ในอนาคต

สมัครแล้วดูได้นานแค่ไหน?

ดูซ้ำได้ตลอดชีพ ไม่มีรายเดือน และเมื่อมีบทเรียนอัปเดตใหม่ก็สามารถเรียนเพิ่มได้ตามสิทธิ์ของคอร์ส

Enrollment Open

เริ่มใช้ AI กับงานจริงอย่างเป็นระบบ

สมัครคอร์สออนไลน์ AI Master Class 2026 ราคา 4,990 บาท เรียนได้ตามเวลา และกลับมาดูซ้ำได้เมื่อต้องใช้งาน

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *