สอบถามหลักสูตรเลือกช่องทางที่สะดวก ทีมงานตอบเองทุกช่อง
LINE @itgeniusตอบเร็วที่สุด · จ–ศ 9:00–17:00 น.
โทรศัพท์
02-570-8449สำนักงาน088-807-9770มือถือ
อีเมลและโซเชียล
contact@itgenius.co.thสำหรับใบเสนอราคาและเอกสารFacebookitgeniusonlineYouTubeitgeniusengขอคำปรึกษาจัดอบรมให้ทีม
AI · AIC-26

AI for Customer Service

หลักสูตร AI for Customer Service เป็นการอบรมใช้ AI กับงานบริการลูกค้า ตั้งแต่ตอบแชต อีเมล และโซเชียล จัดการข้อร้องเรียน ทำ Knowledge Base และ FAQ สร้างแชตบอต บริการหลายภาษา จนถึงวิเคราะห์ Feedback เหมาะกับทีม Customer Service, Call Center, Social Media Admin และเจ้าของ SME

อัปเดตล่าสุด
ราคาเริ่มต้น 6,210 บาท / ท่าน 6,900 −10% ยังไม่รวม VAT 7% · มีราคาหมู่คณะ
PDFดาวน์โหลด Course Outline
  • ระยะเวลา12 ชั่วโมง · 2 วัน
  • รูปแบบออนไซต์ / ออนไลน์สด
  • รอบถัดไปเปิดตามคำขอ
  • ใบรับรองมี Certificate

ภาพรวมหลักสูตร

งานบริการลูกค้าเป็นงานที่มีปริมาณข้อความและคำถามซ้ำจำนวนมาก ทั้งการตอบแชต อีเมล คอมเมนต์ และข้อความในโซเชียล การจัดการข้อร้องเรียนและลูกค้าที่ไม่พอใจ การค้นหาข้อมูลมาตอบให้ถูกต้อง และการรักษาโทนการสื่อสารให้สม่ำเสมอทั้งทีม งานเหล่านี้ใช้เวลามากและกดดัน โดยเฉพาะเมื่อต้องตอบให้เร็วและถูกต้องพร้อมกันหลายช่องทาง Generative AI

ช่วยให้ทีมบริการตอบได้เร็วขึ้น สม่ำเสมอขึ้น และลดภาระงานซ้ำ ทำให้มีเวลาไปดูแลลูกค้าในเรื่องที่ต้องใช้คนจริง ๆ มากขึ้น หลักสูตรนี้ออกแบบมาเพื่อให้ทีมบริการลูกค้าใช้ AI ในงานจริงได้อย่างมั่นใจและเป็นระบบ ครอบคลุมทั้งกระบวนการ ตั้งแต่การเขียนข้อความบริการและตอบลูกค้า การจัดการเรื่องยากและข้อร้องเรียน การทำ Knowledge Base และ FAQ การสร้างแชตบอตและผู้ช่วยตอบอัตโนมัติ

การบริการหลายภาษา การวิเคราะห์ Feedback และ Sentiment ของลูกค้า ไปจนถึงการวางงานบริการอัตโนมัติด้วย n8n พร้อมแนวปฏิบัติด้านคุณภาพการบริการ ความปลอดภัย และ PDPA สำหรับข้อมูลลูกค้า เนื้อหาทั้งหมดสอนผ่าน Workshop ที่ใช้โจทย์งานบริการลูกค้าจริง และปิดท้ายด้วย Capstone Project ที่ผู้เรียนจะได้วางชุดเครื่องมือ AI สำหรับงานบริการของตนเองแบบครบวงจร (อบรม 2 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 12 ชั่วโมง ระดับ Beginner ถึง Intermediate ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานด้าน AI หรือการเขียนโปรแกรม)

สิ่งที่คุณจะได้รับ

  • เข้าใจว่า AI เปลี่ยนงานบริการลูกค้าอย่างไร และเลือกใช้เครื่องมือ AI ให้เหมาะกับแต่ละงาน
  • ออกแบบ Prompt สำหรับงานบริการ และกำหนดโทนการสื่อสารให้ตรงกับแบรนด์
  • ใช้ AI เขียนข้อความบริการและตอบลูกค้าในหลายช่องทาง ทั้งแชต อีเมล และโซเชียล
  • ใช้ AI ช่วยจัดการเรื่องยากและข้อร้องเรียนอย่างมืออาชีพ (De-escalation)
  • ใช้ AI ทำ Knowledge Base และ FAQ ให้ทีมตอบได้ถูกต้องและสม่ำเสมอ
  • สร้างแชตบอตและผู้ช่วยตอบอัตโนมัติด้วย Custom GPT/Gems
  • ใช้ AI ช่วยบริการลูกค้าหลายภาษา (Multilingual Support)
  • ใช้ AI วิเคราะห์ Feedback และ Sentiment ของลูกค้า พร้อมจัดทำรายงาน
  • วางงานบริการอัตโนมัติด้วย n8n เช่น การจัดคิว Ticket และการตอบอัตโนมัติ
  • วางแนวปฏิบัติด้านคุณภาพการบริการ ความปลอดภัย และ PDPA สำหรับข้อมูลลูกค้า

หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับ

  • เจ้าหน้าที่และผู้จัดการฝ่ายบริการลูกค้า (Customer Service / Support)
  • ทีม Call Center, Contact Center และ Live Chat
  • ทีม Social Media Admin และ Community ที่ตอบลูกค้าผ่านโซเชียล
  • เจ้าของกิจการและผู้ประกอบการ SME ที่ดูแลงานบริการลูกค้าด้วยตนเอง
  • ผู้บริหารที่ต้องการวางระบบการใช้ AI ให้ทีมบริการลูกค้า

พื้นฐานของผู้เข้าอบรม

  • ใช้งานคอมพิวเตอร์และอินเทอร์เน็ตในระดับทั่วไปได้
  • เข้าใจงานบริการลูกค้าหรือกระบวนการทำงานของทีมตนเอง เพื่อนำมาใช้เป็นโจทย์ระหว่างอบรม
  • เคยใช้งานช่องทางบริการ เช่น อีเมล แชต หรือโซเชียลมีเดียในการทำงาน
  • ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานด้าน AI หรือการเขียนโปรแกรมมาก่อน

หัวข้อการฝึกอบรม

รายละเอียดหลักสูตร

อบรม 2 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 12 ชั่วโมง รูปแบบบรรยายพร้อมปฏิบัติจริง (Hands-on Workshop) และ Capstone Project ระดับ Beginner ถึง Intermediate ไม่ต้องมีพื้นฐานด้าน AI ผู้เรียนจะได้ Prompt Library งานบริการ, ผู้ช่วยบริการ (Custom GPT/Gem), Template ข้อความบริการ, ชุด FAQ และ Knowledge Base ตัวอย่าง และ Checklist ด้านคุณภาพ Security และ PDPA กลับไปใช้งานจริง

Day 1 AI กับการตอบลูกค้าและการจัดการเรื่องยาก

Section 1: AI กับงานบริการลูกค้า

  • ภาพรวม Generative AI กับงานบริการลูกค้า และสิ่งที่เปลี่ยนไปในกระบวนการทำงาน
  • Use Case ของ AI ในงานบริการ: ตอบลูกค้า จัดการเรื่องยาก Knowledge Base แชตบอต และวิเคราะห์
  • การเลือกเครื่องมือ AI ให้เหมาะกับแต่ละงาน
  • ข้อจำกัดของ AI และ Verification Mindset สำหรับงานที่สื่อสารกับลูกค้าโดยตรง

Section 2: Prompt ที่ได้ผลสำหรับงานบริการ

  • โครงสร้าง Prompt ที่ดีสำหรับงานบริการ: บทบาท บริบทลูกค้า สถานการณ์ และรูปแบบผลลัพธ์
  • การกำหนดโทนการสื่อสารและ Voice ของแบรนด์ให้สม่ำเสมอทั้งทีม
  • การใช้ตัวอย่างเพื่อคุมสไตล์การตอบให้คงที่
  • การสร้าง Prompt Library ของทีมบริการสำหรับสถานการณ์ที่พบบ่อย

Section 3: การตอบลูกค้าและการเขียนข้อความบริการ

  • การใช้ AI เขียนข้อความตอบลูกค้าในแชต อีเมล และโซเชียล
  • การปรับข้อความให้เหมาะกับอารมณ์และบริบทของลูกค้า
  • การร่างข้อความมาตรฐาน (Template) สำหรับคำถามที่พบบ่อย
  • Workshop: เขียนชุดข้อความตอบลูกค้าสำหรับสถานการณ์จริงของผู้เรียนด้วย AI

Section 4: การจัดการเรื่องยากและข้อร้องเรียน

  • การใช้ AI ช่วยร่างคำตอบสำหรับข้อร้องเรียนและลูกค้าที่ไม่พอใจ
  • เทคนิคการลดความตึงเครียด (De-escalation) และการสื่อสารเชิงบวก
  • การขอโทษ ชี้แจง และเสนอทางแก้อย่างมืออาชีพ โดยไม่ให้คำมั่นเกินจริง
  • Workshop: ร่างคำตอบสำหรับข้อร้องเรียนตัวอย่างที่ยาก พร้อมปรับโทนให้เหมาะสม

Section 5: Knowledge Base และ FAQ ด้วย AI

  • การใช้ AI สร้างและปรับปรุง Knowledge Base และ FAQ ให้ครบและอ่านง่าย
  • การเปลี่ยนเอกสารและข้อมูลภายในให้เป็นคำตอบมาตรฐานสำหรับทีม
  • การจัดหมวดหมู่คำถามและการทำให้ทีมค้นหาคำตอบได้เร็ว
  • Workshop: สร้างชุด FAQ หรือ Knowledge Base สำหรับบริการของผู้เรียนด้วย AI
Day 2 แชตบอต การวิเคราะห์ และงานบริการอัตโนมัติ

Section 6: แชตบอตและผู้ช่วยตอบอัตโนมัติ

  • การสร้าง Custom GPT หรือ Gem เป็นผู้ช่วยบริการเฉพาะองค์กร
  • การฝัง Knowledge Base และแนวทางการตอบให้ผลลัพธ์คงที่และตรงแบรนด์
  • แนวทางการเชื่อมผู้ช่วยตอบเข้ากับช่องทางบริการ เช่น LINE OA และการส่งต่อให้พนักงานเมื่อจำเป็น
  • Workshop: สร้างผู้ช่วยบริการหนึ่งตัวสำหรับตอบคำถามลูกค้าที่พบบ่อย

Section 7: การบริการลูกค้าหลายภาษา

  • การใช้ AI แปลและตอบลูกค้าหลายภาษาโดยรักษาโทนการบริการ
  • การปรับข้อความให้เหมาะกับวัฒนธรรมและบริบทของลูกค้าแต่ละกลุ่ม
  • ข้อควรระวังในการแปลข้อความบริการและการตรวจทานก่อนส่ง

Section 8: การวิเคราะห์ Feedback และ Sentiment

  • การใช้ AI สรุปและจัดหมวดหมู่ Feedback รีวิว และข้อร้องเรียนจำนวนมาก
  • การวิเคราะห์อารมณ์ความรู้สึกของลูกค้า (Sentiment) และแนวโน้มปัญหาที่พบบ่อย
  • การจัดทำรายงานเสียงของลูกค้า (Voice of Customer) สำหรับทีมและผู้บริหาร

Section 9: งานบริการอัตโนมัติด้วย n8n

  • การวางงานอัตโนมัติของทีมบริการด้วย n8n เช่น การจัดคิวและจัดหมวดหมู่ Ticket
  • การตอบรับอัตโนมัติและการแจ้งเตือนทีมเมื่อมีเรื่องเร่งด่วน
  • การเชื่อมข้อมูลระหว่างช่องทางบริการเพื่อให้เห็นภาพลูกค้าครบถ้วน
  • Workshop: ออกแบบ Flow งานบริการอัตโนมัติอย่างง่ายหนึ่งชุด

Section 10: คุณภาพ, Security และ PDPA

  • การควบคุมคุณภาพและความถูกต้องของคำตอบก่อนส่งถึงลูกค้า
  • ข้อมูลลูกค้าที่ห้ามใส่ AI และการปกป้องข้อมูลอ่อนไหว
  • ข้อมูลส่วนบุคคลตาม PDPA สำหรับงานบริการ และการวางแนวปฏิบัติการใช้ AI ของทีม (AI Usage Guideline)

Section 11: Capstone Project และการนำไปใช้จริง

  • โจทย์: วางชุดเครื่องมือ AI สำหรับงานบริการลูกค้าของผู้เรียนแบบครบวงจร ตั้งแต่การตอบลูกค้า Knowledge Base ผู้ช่วยตอบ ไปจนถึงการวิเคราะห์ Feedback
  • นำเสนอผลงานและรับ Feedback จากวิทยากรและเพื่อนร่วมชั้น
  • แนวทางการนำไปใช้จริงใน 30 วันแรก และการวางระบบใช้ AI ให้ทั้งทีมบริการ

รอบอบรมและรูปแบบการอบรม

สำหรับบุคคล — รอบอบรมทั่วไป

ขณะนี้ยังไม่มีรอบอบรมเปิดรับสมัคร ลงชื่อจองไว้ได้เลย ทีมงานจะติดต่อกลับเป็นกลุ่มแรกเมื่อเปิดรอบถัดไป หรือสอบถามทางไลน์ หรือโทร 02-570-8449 หรือ 088-807-9770

สำหรับองค์กร — In-house / Private Training

  • ปรับเนื้อหาให้ตรงกับเครื่องมือและงานจริงของทีม
  • เลือกวันเอง อบรมที่บริษัทหรือออนไลน์สด
  • ออกใบเสนอราคาในนามนิติบุคคลให้ฝ่ายจัดซื้อ
ขอใบเสนอราคาอบรมองค์กร

วิทยากรผู้สอน

คำถามที่พบบ่อย

ใช้ AI ร่างคำตอบลูกค้าที่ไม่พอใจอย่างไรให้ลดความตึงเครียด

ให้ AI รู้บริบทให้ครบ เช่น ลูกค้าเจอปัญหาอะไร เกิดขึ้นเมื่อไร และองค์กรแก้ไขอะไรได้บ้าง แล้วสั่งให้ร่างคำตอบตามลำดับ คือรับรู้ความรู้สึกของลูกค้า ขอโทษในส่วนที่เป็นความผิดพลาดจริง อธิบายสั้น ๆ ว่าเกิดอะไรขึ้น และบอกสิ่งที่จะทำต่อพร้อมกำหนดเวลา หลีกเลี่ยงคำที่ฟังเหมือนโทษลูกค้า และตรวจว่าไม่สัญญาเกินกว่าที่นโยบายอนุญาตก่อนส่ง

สร้าง Knowledge Base และ FAQ สำหรับทีมบริการด้วย AI มีขั้นตอนอย่างไร

เริ่มจากรวบรวมคำถามที่ลูกค้าถามบ่อยจากแชต อีเมล หรือ Ticket ย้อนหลัง แล้วให้ AI จัดกลุ่มคำถามที่ซ้ำกันและเรียงตามความถี่ จากนั้นร่างคำตอบมาตรฐานจากคู่มือ นโยบาย และข้อมูลสินค้าจริง ให้หัวหน้าทีมตรวจความถูกต้อง แล้วจัดเก็บเป็นหมวดที่ค้นง่าย และกำหนดรอบทบทวนเมื่อนโยบายหรือสินค้าเปลี่ยน ทีมจะตอบได้ถูกต้องและสม่ำเสมอขึ้น

Sentiment Analysis คืออะไร ใช้วิเคราะห์ Feedback ลูกค้าอย่างไร

Sentiment Analysis คือการจำแนกว่าข้อความของลูกค้าแสดงความรู้สึกเชิงบวก กลาง หรือลบ เมื่อใช้ร่วมกับการจัดกลุ่มหัวข้อ เช่น ความเร็วในการตอบ คุณภาพสินค้า หรือการจัดส่ง จะเห็นว่าเรื่องใดทำให้ลูกค้าไม่พอใจมากที่สุด ทำได้โดยส่งรีวิวหรือแชตให้ AI จัดหมวดและให้คะแนน แล้วสรุปเป็นตารางและรายงานแนวโน้ม ควรสุ่มตรวจผลจัดหมวด เพราะ AI อาจตีความคำประชดหรือภาษาพูดผิด

หลักสูตร AI for Customer Service เหมาะกับใคร ต้องมีพื้นฐานอะไรมาก่อน

เหมาะกับเจ้าหน้าที่และผู้จัดการฝ่ายบริการลูกค้า ทีม Call Center Contact Center และ Live Chat ทีม Social Media Admin ที่ตอบลูกค้าผ่านโซเชียล และเจ้าของ SME ที่ดูแลลูกค้าเอง ควรใช้คอมพิวเตอร์และอินเทอร์เน็ตได้ เคยใช้ช่องทางบริการอย่างอีเมล แชต หรือโซเชียลในงาน และเข้าใจงานบริการของทีม ไม่ต้องมีพื้นฐาน AI หรือการเขียนโปรแกรม

เรียนจบหลักสูตร AI for Customer Service แล้วทำอะไรได้บ้าง

ใช้ AI เขียนข้อความตอบลูกค้าในแชต อีเมล และโซเชียลด้วยโทนแบรนด์เดียวกัน รับมือข้อร้องเรียนอย่างมืออาชีพ ทำ Knowledge Base และ FAQ ให้ทีม สร้างแชตบอตด้วย Custom GPT หรือ Gems ให้บริการหลายภาษา วิเคราะห์ Feedback และ Sentiment ของลูกค้า และวางงานอัตโนมัติด้วย n8n เช่น การจัดคิว Ticket ผู้ผ่านการอบรมได้รับใบประกาศนียบัตร (Certificate of Completion) ที่มีเลขที่ของตัวเองและตรวจสอบออนไลน์ได้

จัดอบรมหลักสูตร AI for Customer Service ให้ทีมในองค์กรได้ไหม

ได้ หลักสูตรนี้จัดเป็นการอบรมแบบ In-house ให้ทีมในองค์กรได้ และปรับตัวอย่างให้ตรงกับงานของทีม เช่น ใช้คำถามที่ลูกค้าถามบ่อยและกรณีร้องเรียนจริงขององค์กรเป็นโจทย์ และสร้างชุดข้อความมาตรฐานร่วมกันทั้งทีม ขอใบเสนอราคาได้จากหน้านี้ หรือติดต่อทาง LINE @itgenius โทร 02-570-8449