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