-
Voice AI và hỗ trợ hội thoại trong hệ thống hỗ trợ khách hàng
Voice AI thay thế các menu đó bằng cuộc hội thoại tự nhiên. Khách hàng nói, AI hiểu và điều đúng đắn sẽ diễn ra. Thị trường Voice AI được dự báo sẽ đạt 47,5 tỷ USD vào năm 2034 – đây không còn là công nghệ thử nghiệm nữa. -
Phân tích cảm xúc và chuyển giao công việc cho người thực
Khoảnh khắc chuyển giao – từ AI sang con người – là thời điểm quan trọng nhất trong hỗ trợ khách hàng bằng AI.
-
Cơ sở tri thức và AI tự phục vụ
Đây là bước đi mang lại lợi tức đầu tư (ROI) cao nhất trong hỗ trợ khách hàng: 77% lãnh đạo bộ phận hỗ trợ có kế hoạch đầu tư nhiều hơn vào dịch vụ tự phục vụ vì nó hiệu quả. Mỗi câu hỏi được cơ sở kiến thức tự động trả lời là một yêu cầu mà nhóm của bạn không cần phải xử lý. -
Phân loại và định tuyến yêu cầu hỗ trợ khách hàng bằng AI
Bài học này sẽ dạy bạn các nguyên tắc đằng sau định tuyến thông minh để bạn có thể cấu hình bất kỳ nền tảng nào một cách hiệu quả. -
Bức tranh tổng quan về hỗ trợ khách hàng tích hợp AI
So sánh các nền tảng hỗ trợ khách hàng dựa trên AI — Zendesk, Intercom, Freshdesk, Salesforce — và chọn nền tảng phù hợp với quy mô nhóm, ngân sách và nhu cầu của bạn.
-
Cuộc cách mạng trong hỗ trợ khách hàng bằng AI
Xây dựng hệ thống hỗ trợ khách hàng tích hợp AI giúp giải quyết yêu cầu nhanh hơn, định tuyến thông minh và duy trì mức độ hài lòng khách hàng cao — mà không cần thay thế đội ngũ nhân viên con người. -
Tạo hệ thống phân tích kinh doanh cho công ty bạn
Giờ đây, bạn sẽ tích hợp mọi khái niệm từ khóa học này vào một hệ thống hoàn chỉnh, có thể tái sử dụng. -
Kể chuyện và truyền đạt dữ liệu doanh nghiệp với AI
Kỹ năng quan trọng nhất là: truyền đạt những phát hiện của bạn để mọi người hành động dựa trên chúng. -
Chẩn đoán các vấn đề kinh doanh bằng dữ liệu từ AI
Giờ đây, bạn sẽ học các kỹ thuật chẩn đoán giúp trả lời câu hỏi phân tích khó nhất: Tại sao điều này lại xảy ra? -
Phân tích dữ liệu doanh nghiệp dựa trên AI
Giờ đây, bạn sẽ tích hợp AI vào quy trình phân tích của mình, biến hàng giờ phân tích thủ công thành vài phút khám phá thông tin chi tiết có mục tiêu.
-
Xây dựng dashboard hỗ trợ ra quyết định cho doanh nghiệp với AI
Hầu hết các dashboard là nghĩa địa dữ liệu — những hàng số, biểu đồ không ai đọc và báo cáo tồn tại vì ai đó đã từng yêu cầu chúng. Nghiên cứu cho thấy rằng khi các dashboard cố gắng hiển thị mọi thứ, cuối cùng chúng không truyền đạt được gì cả. -
Thiết kế các chỉ số đo lường có ý nghĩa cho doanh nghiệp
Giờ đây, bạn sẽ học kỹ năng giúp các framework này hoạt động hiệu quả: Thiết kế các chỉ số thực sự thúc đẩy các quyết định. -
Các framework phân tích doanh nghiệp hiệu quả với AI
Nắm vững ba framework phân tích mà các tổ chức hàng đầu sử dụng — Balanced Scorecard để điều chỉnh chiến lược, OKRs để tập trung vào thực thi và chỉ số North Star để có sự rõ ràng trên toàn công ty. -
Vì sao phân tích dữ liệu với AI thay đổi mọi thứ trong doanh nghiệp?
Biến dữ liệu thô thành những quyết định thúc đẩy sự phát triển doanh nghiệp — bằng cách sử dụng các framework phân tích, thiết kế KPI, thông tin chi tiết được hỗ trợ bởi AI và kể chuyện bằng dữ liệu để trở thành người nhìn thấy những gì người khác bỏ sót. -
Quy trình làm việc kết hợp 2 công cụ
Bạn sẽ tạo một thiết lập hai công cụ lai hoạt động hiệu quả, có thể tồn tại trong 6 tuần cập nhật mô hình tiếp theo.
-
Bảo mật, định tuyến dữ liệu và an toàn sản xuất
Bạn đã tối ưu hóa định tuyến để tiết kiệm chi phí. Giờ đây, chủ đề khó hơn là khi nào cấu hình này không phù hợp và nên làm gì thay thế. -
Định tuyến sub-agent và chế độ Think-Max
Bây giờ, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn về những gì đang xảy ra bên trong Claude Code khi nó phân phối công việc — và cách tinh chỉnh trình phân phối để tiết kiệm chi phí thực sự. -
Workflow ngữ cảnh dài cho cửa sổ 1 triệu token
Bây giờ, chúng ta sẽ tập trung vào khả năng đặc biệt của V4-Pro — cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token thực sự mở ra các danh mục workflow mới. -
Khi nào nên dùng V4-Pro? Khi nào nên chọn Opus 4.7?
Bạn đã xây dựng được phép tính chi phí. Bạn biết chi phí thực tế của V4-Pro và V4-Flash cho mỗi phiên. Bây giờ chúng ta sẽ đưa ra quyết định khó hơn: Khi nào nên sử dụng công cụ nào. -
Tính toán chi phí: Từ $25/triệu token xuống còn $3.48
Đến cuối bài học này, bạn sẽ biết chi phí thực tế mỗi giờ sử dụng V4-Pro cường độ cao, mô hình định giá 4 cấp, 60-80% khoản tiết kiệm của bạn đến từ đâu, cách thiết lập giới hạn ngân sách để ngăn chặn các phiên làm việc vượt quá giới hạn, cũng như cách xây dựng mức chi phí cơ bản cho mỗi nhiệm vụ.
Hướng dẫn AI
AI Tools
Học IT
Hàm Excel