-
Tiến hành phỏng vấn người dùng trong nghiên cứu khách hàng bằng AI
Một cuộc phỏng vấn tuyệt vời có thể thay đổi toàn bộ hiểu biết của bạn về một phân khúc khách hàng. Đó là sự khác biệt giữa việc biết "30% người dùng rời bỏ sản phẩm trong tháng thứ ba" và hiểu "người dùng rời bỏ sản phẩm vì quá trình giới thiệu không cho họ thấy tính năng sẽ khiến họ ở lại." -
Thiết kế khảo sát hiệu quả trong nghiên cứu khách hàng bằng AI
Sự khác biệt giữa một cuộc khảo sát tốt và một cuộc khảo sát tồi không nằm ở độ dài hay độ phức tạp. Mà nằm ở chất lượng của các câu hỏi.
-
Tổng quan về các phương pháp nghiên cứu khách hàng bằng AI
Tìm hiểu các phương pháp nghiên cứu khách hàng chính - khảo sát, phỏng vấn, phân tích và quan sát - và một khung lý thuyết để lựa chọn phương pháp phù hợp cho bất kỳ câu hỏi nào. -
Những phương pháp nghiên cứu khách hàng với sự hỗ trợ của AI
Nắm vững các phương pháp nghiên cứu khách hàng với sự hỗ trợ của AI. Học về khảo sát, phỏng vấn, lập hồ sơ khách hàng, bản đồ hành trình khách hàng. -
Phân tích dữ liệu từ đầu đến cuối với AI
Bài học này sẽ hướng dẫn bạn thực hiện một phân tích đầy đủ - từ câu hỏi kinh doanh đến đề xuất. Bạn sẽ thấy mỗi kỹ năng trong khóa học này kết nối với nhau như thế nào trong một quy trình làm việc.
-
Xây dựng kế hoạch phân tích dữ liệu có thể tái sử dụng
Trong bài học trước, chúng ta đã tìm hiểu về việc tạo báo cáo cho các đối tượng khác nhau. Bây giờ, hãy xây dựng dựa trên nền tảng đó. Hầu hết các công việc phân tích đều mang tính lặp lại. -
Báo cáo dành cho các đối tượng khác nhau khi phân tích dữ liệu bằng AI
Trong bài học trước, chúng ta đã khám phá cách tìm hiểu sâu dữ liệu phân tích bằng AI, chứ không chỉ là những con số. Bây giờ, hãy xây dựng trên nền tảng đó. Cùng một phân tích cần được trình bày khác nhau cho những đối tượng khác nhau. -
Tìm hiểu sâu dữ liệu phân tích bằng AI
Trong bài học trước, chúng ta đã khám phá những cách trực quan hóa dữ liệu bằng AI. Bây giờ, hãy xây dựng trên nền tảng đó. Đây là những gì hầu hết các quá trình phân tích dữ liệu tạo ra. -
Trực quan hóa dữ liệu bằng AI
Hình ảnh trực quan tốt làm cho một mô hình trở nên rõ ràng. Một hình ảnh trực quan tồi khiến người xem phải nỗ lực để hiểu những gì họ đang thấy. -
Khám phá dữ liệu nhanh chóng khi phân tích bằng AI
Trong bài học trước, chúng ta đã tìm hiểu cách đặt câu hỏi tốt hơn. Bây giờ, hãy xây dựng trên nền tảng đó. Trước khi có thể trả lời các câu hỏi về dữ liệu, bạn cần hiểu chính dữ liệu đó.
-
Đặt câu hỏi tốt hơn khi phân tích dữ liệu bằng AI
Đặt ra các câu hỏi phân tích dẫn đến những hiểu biết có thể hành động được. Câu hỏi quyết định chất lượng của câu trả lời. -
Tư duy phân tích có sự hỗ trợ của AI
Biến dữ liệu thô thành những hiểu biết rõ ràng — làm chủ việc khám phá dữ liệu, các kỹ thuật phân tích, trực quan hóa và thuyết trình cho những bên liên quan với AI. -
Xây dựng hệ thống cộng tác nhóm với AI
Bạn đã học cách kết hợp các chỉ số quy trình với các chỉ số kết quả và chuyển đổi những cải tiến thành giá trị kinh doanh. Giờ đây, bạn sẽ kết hợp tất cả mọi thứ vào một hệ thống tích hợp duy nhất. -
Phân tích và tối ưu hóa hợp tác nhóm bằng AI
Bạn đã học được rằng giao tiếp bất đồng bộ có cấu trúc (các kênh được xác định, thực thi bằng AI, những quy tắc rõ ràng) hoạt động hiệu quả hơn cả các cuộc họp và tin nhắn không có cấu trúc. Bây giờ, bạn sẽ đo lường xem tất cả những cải tiến này có thực sự hiệu quả hay không. -
Giao tiếp bất đồng bộ và nhóm làm việc từ xa
Giờ đây, bạn sẽ áp dụng những nguyên tắc đó vào chính việc giao tiếp: Thiết kế các hệ thống bất đồng bộ giúp giảm tải những cuộc họp trong khi vẫn giữ cho các nhóm phân tán được phối hợp nhịp nhàng.
-
Xây dựng cơ sở kiến thức nhóm với AI
Giờ đây, bạn sẽ giải quyết khía cạnh khác của năng suất nhóm: Đảm bảo rằng kiến thức, quyết định và quy trình được ghi lại, có thể tìm kiếm và luôn được cập nhật. -
Quản lý dự án với AI
Quản lý dự án bằng AI không thay thế công cụ quản lý dự án của bạn. Nó làm cho dữ liệu trong công cụ của bạn thực sự hữu ích — bằng cách tự động theo dõi trạng thái, phát hiện rủi ro và cân bằng công việc trong nhóm của bạn. -
Các cuộc họp nhóm được hỗ trợ bởi AI
Giờ đây, bạn sẽ trực tiếp giải quyết các cuộc họp bằng quy trình làm việc AI giúp mỗi cuộc họp ngắn hơn, hiệu quả hơn và được ghi chép đầy đủ. -
Chẩn đoán các điểm nghẽn trong hợp tác nhóm bằng AI
Kiểm tra khả năng cộng tác của nhóm bạn trên các khía cạnh như cuộc họp, giao tiếp, chia sẻ kiến thức và quản lý dự án — xác định những điểm nghẽn có tác động lớn nhất và tìm giải pháp AI phù hợp cho từng điểm. -
Cuộc khủng hoảng hợp tác nhóm
Hãy sử dụng AI để chuyển đổi cách nhóm của bạn làm việc cùng nhau — từ các cuộc họp thông minh hơn và theo dõi dự án tự động đến cơ sở kiến thức được chia sẻ.
Hướng dẫn AI
Học IT
Hàm Excel