-
Nhập vai, mô phỏng và các kịch bản thực hành AI trong đào tạo doanh nghiệp
Giờ đây, bạn sẽ học phương pháp đào tạo phát triển các kỹ năng mà microlearning đơn thuần không thể xây dựng: Kỹ năng giao tiếp cần thực hành, không chỉ kiến thức. -
Microlearning và lộ trình học tập thích ứng với AI
Bạn đã học quy trình kiểm định chất lượng ba lớp và tầm quan trọng của các bài kiểm tra dựa trên tình huống so với các câu hỏi ghi nhớ. Giờ đây, bạn sẽ học cách cung cấp nội dung đó theo định dạng mang lại tỷ lệ hoàn thành và ghi nhớ cao nhất: học tập vi mô với cá nhân hóa thích ứng.
-
Xây dựng nội dung đào tạo bằng AI
Bạn đã tiến hành đánh giá nhu cầu đào tạo — xác định những thiếu hụt kỹ năng thực sự, phân biệt chúng với các vấn đề mang tính hệ thống và lập bản tóm tắt nhu cầu đào tạo được ưu tiên. Bây giờ bạn sẽ sử dụng AI để xây dựng nội dung đào tạo thực tế dựa trên những phát hiện đó. -
Đánh giá nhu cầu đào tạo bằng AI
Bạn đã thấy rằng giai đoạn Phân tích xác định xem đào tạo có phải là giải pháp phù hợp hay không và cần nhắm đến những kỹ năng cụ thể nào. Bây giờ bạn sẽ học cách tiến hành phân tích đó: Đánh giá nhu cầu đào tạo. -
Framework ADDIE: Thiết kế hướng dẫn được tăng tốc bởi AI
Nắm vững framework thiết kế đào tạo ADDIE — Phân tích, Thiết kế, Phát triển, Triển khai, Đánh giá — với các công cụ AI giúp tăng tốc từng giai đoạn từ nhiều tuần xuống còn vài ngày.
-
Vì sao đào tạo doanh nghiệp đang thay đổi dưới sự ảnh hưởng của AI?
Thiết kế, triển khai và đo lường các chương trình đào tạo doanh nghiệp bằng AI — từ đánh giá nhu cầu và tạo nội dung đến học tập vi mô, các kịch bản đóng vai với AI và đánh giá Kirkpatrick. -
Hoàn thành dự án nghiên cứu khách hàng với AI
Bài tập cuối khóa này sẽ hướng dẫn bạn thực hiện một dự án nghiên cứu khách hàng hoàn chỉnh, từng bước một. Bạn có thể sử dụng kịch bản được cung cấp hoặc thay thế bằng doanh nghiệp của riêng bạn để có một dự án cá nhân hóa. -
Phân tích cạnh tranh trong nghiên cứu khách hàng với AI
Sản phẩm của bạn không tồn tại trong môi trường độc lập. Khi một khách hàng tiềm năng đánh giá sản phẩm của bạn, họ đang so sánh nó - một cách có ý thức hoặc vô thức - với mọi lựa chọn thay thế mà họ biết. -
Lập bản đồ hành trình khách hàng với sự hỗ trợ từ AI
Hồ sơ khách hàng cho bạn biết khách hàng của bạn là ai. Bản đồ hành trình khách hàng cho bạn biết trải nghiệm của họ như thế nào. -
Xây dựng hồ sơ khách hàng với sự hỗ trợ của AI
Dữ liệu phỏng vấn thô và kết quả khảo sát rất có giá trị - nhưng các nhóm khó có thể hành động dựa trên chúng. Chân dung khách hàng (personas) biến dữ liệu đó thành những hồ sơ dễ nhớ, thúc đẩy quyết định.
-
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.
Hướng dẫn AI
AI Tools
Học IT
Hàm Excel