✅ Ứng dụng GenAI để phân tích dữ liệu khách hàng và đưa ra đề xuất hành động
✅ Xây dựng hệ thống phản hồi, chăm sóc và gợi ý thông minh trong CRM
✅ Tối ưu hóa hiệu quả bán hàng, giữ chân và tăng giá trị khách hàng suốt vòng đời
Lớp cấp tốc: 16 giờ
✅ Biết cách tích hợp GenAI vào CRM để phân tích và phản hồi khách hàng theo ngữ cảnh
✅ Xây dựng được hệ thống tự động hóa CSKH dựa trên hành vi và lịch sử mua hàng
✅ Thiết lập các kịch bản chăm sóc, bán hàng lại (winback) bằng AI
✅ Tối ưu hóa phân nhóm khách hàng, dự báo hành vi và cá nhân hóa ưu đãi
✅ Trình bày báo cáo CRM có chiều sâu, giàu insight, thuyết phục lãnh đạo
Vai trò chiến lược của CRM trong tăng trưởng kinh doanh
Từ CRM truyền thống → CRM tích hợp GenAI
Cấu trúc hệ thống CRM hiện đại: phân lớp dữ liệu, phân quyền, phản hồi tự động
Mapping quy trình chăm sóc khách hàng hiện tại để nhận diện điểm có thể tích hợp GenAI
Phân tích hành vi, lịch sử tương tác để phân nhóm khách hàng
Sử dụng GenAI để tìm insight ẩn từ dữ liệu CRM
Tự động cập nhật thẻ khách hàng theo hành vi mới
Tạo chân dung 3 nhóm khách hàng chính và đề xuất hành động tương ứng
Tự động hóa email, tin nhắn, chatbot CSKH theo hành trình khách hàng
Viết nội dung cá nhân hóa theo nhu cầu, thời điểm, cảm xúc
Kết nối phản hồi từ khách hàng với hành động tiếp theo
Thiết lập 3 chuỗi CSKH tự động: onboarding, khuyến mãi, chăm sóc hậu mua
Cách sử dụng API/No-code để kết nối GenAI vào CRM
Tự động hóa báo cáo, phân tích và gợi ý hành động
Quản lý bảo mật, phân quyền và lưu trữ hội thoại AI
Thiết lập workflow CRM: khách tiềm năng → chốt đơn → chăm lại bằng AI
Các chỉ số đo hiệu quả CRM thông minh: CLV, CAC, churn rate, NPS
Cách dùng GenAI để đề xuất thay đổi, cập nhật hệ thống phản hồi
Hướng dẫn A/B testing nội dung chăm sóc và chiến dịch winback
Phân tích hiệu quả của 2 kịch bản chăm khách và tối ưu dựa vào phản hồi