Phân Tích Phản Hồi Khách Hàng với GenAI – Hiểu Khách Sâu, Hành Động Nhanh
Mục tiêu - Sứ mệnh

✅ Tóm tắt xu hướng, phân nhóm cảm xúc, phát hiện “nỗi đau khách hàng”

✅ Xây dựng hệ thống báo cáo phân tích phản hồi tự động

✅ Đề xuất hành động cải tiến dựa trên dữ liệu thực tế từ khách hàng

  • Phân Tích Phản Hồi Khách Hàng với GenAI – Hiểu Khách Sâu, Hành Động Nhanh, Nâng Trải Nghiệm

    Thời lượng: 40 giờ

    Lớp cấp tốc: 16 giờ

    Kết quả đầu ra:

    ✅ Phân tích được hàng trăm – hàng ngàn phản hồi bằng công cụ AI
    ✅ Trích xuất insight, tóm tắt xu hướng và gợi ý hành động cải tiến
    ✅ Hiểu khách hàng theo chiều sâu: cảm xúc, nhu cầu, kỳ vọng
    ✅ Thiết lập hệ thống báo cáo phân tích phản hồi định kỳ tự động
    ✅ Tăng điểm hài lòng (CSAT, NPS), giảm churn rate bằng hành động dữ liệu hóa

Chi tiết khóa học

Bài 1: Tổng quan về phân tích phản hồi khách hàng bằng GenAI

  • Các loại phản hồi khách hàng: trực tiếp – gián tiếp – ngữ cảnh

  • Tại sao phân tích phản hồi định tính (text) là thách thức lớn

  • Vai trò của GenAI trong trích xuất insight, cảm xúc, hành vi

  • Thu thập phản hồi khách hàng từ Google Form, Zalo, Email để chuẩn bị phân tích

Bài 2: Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu phản hồi

  • Tiền xử lý dữ liệu phản hồi: loại bỏ spam, chuẩn hóa định dạng

  • Gắn nhãn: sản phẩm, vấn đề, cảm xúc, giai đoạn hành trình

  • Công cụ: Google Sheets + OpenAI API / Claude + Python cơ bản

  • Làm sạch 50 phản hồi thực tế và gắn nhãn tự động bằng GenAI

Bài 3: Phân tích cảm xúc và trích xuất insight từ phản hồi

  • Phân tích ngữ điệu, từ khóa cảm xúc, và chủ đề thường lặp lại

  • Tóm tắt phản hồi theo chủ đề, mức độ hài lòng

  • Phát hiện xu hướng “nỗi đau” hoặc “cơ hội cải tiến”

  • Dùng GenAI để phân loại và tóm tắt 200 phản hồi thành 5 insight hành động

Bài 4: Trực quan hóa và báo cáo phân tích phản hồi

  • Thiết kế báo cáo: word cloud, biểu đồ cảm xúc, bảng chủ đề

  • Tự động tạo báo cáo tuần/tháng bằng GenAI

  • Tích hợp kết quả với PowerBI, Looker, Google Data Studio

  • Tạo dashboard phản hồi khách hàng tích hợp AI

Bài 5: Đề xuất hành động cải tiến từ phản hồi khách hàng

  • Tạo đề xuất cải tiến sản phẩm/dịch vụ dựa vào phản hồi

  • Dùng GenAI để viết đề xuất cải tiến kèm lý do thuyết phục

  • Phân tích A/B phản hồi trước và sau khi hành động

  • Tạo 3 đề xuất cải tiến và mô phỏng hiệu quả bằng dữ liệu phản hồi

Đăng ký khóa học