ท่านสามารถเลือกใช้งานAIจากค่ายไหนก็ได้ครับ

ใช้งานChatGPT https://chatgpt.com/
ใช้งาน microsoft Copilot https://copilot.microsoft.com/
ใช้งาน Gemini https://gemini.google.com/app
ใช้งาน perplexity https://www.perplexity.ai/

1. “วิเคราะห์รายงาน Google Analytics ของเว็บไซต์ [ชื่อเว็บไซต์] ในช่วง [ระยะเวลา] และสรุปข้อมูลสำคัญ 5 ประการที่ควรนำไปปรับปรุงเว็บไซต์”
2. “สร้างแดชบอร์ดใน Google Data Studio สำหรับติดตามประสิทธิภาพของแคมเปญ [ชื่อแคมเปญ] โดยแสดงข้อมูลสำคัญจาก Google Analytics และ Google Ads”
3. “วิเคราะห์ Social Media Insights ของ [แพลตฟอร์ม] ในช่วง [ระยะเวลา] และเสนอกลยุทธ์การสร้างคอนเทนต์ที่จะช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ติดตาม”
4. “ออกแบบการทดสอบ A/B สำหรับหน้า Landing Page ของ [สินค้า/บริการ] เพื่อเพิ่มอัตราการแปลงผู้เข้าชมเป็นลูกค้า (Conversion Rate)”
5. “วิเคราะห์เส้นทางการเข้าถึงเว็บไซต์ (User Flow) จาก Google Analytics และเสนอวิธีการปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้เพื่อลดอัตราการออกจากเว็บไซต์ (Bounce Rate)”
6. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแคมเปญอีเมลมาร์เก็ตติ้ง โดยเปรียบเทียบอัตราการเปิดอ่าน คลิกผ่าน และการแปลงผลเป็นยอดขาย”
7. “วิเคราะห์พฤติกรรมการใช้งานแอพพลิเคชั่นมือถือของ [ชื่อแอพ] ด้วย Firebase Analytics และเสนอแนวทางการปรับปรุง User Retention”
8. “สร้างโมเดลการวิเคราะห์ Customer Lifetime Value (CLV) จากข้อมูลการซื้อซ้ำของลูกค้าใน [ช่องทางขาย] และเสนอกลยุทธ์เพิ่ม CLV”
9. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Paid Search Campaigns ใน Google Ads และเสนอแนวทางการปรับปรุง Quality Score และลดต้นทุนต่อการได้มาซึ่งลูกค้า (CAC)”
10. “สร้างรายงานวิเคราะห์ Cross-Channel Attribution Model เพื่อเข้าใจเส้นทางการตัดสินใจซื้อของลูกค้าและจัดสรรงบประมาณการตลาดอย่างมีประสิทธิภาพ”
11. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Content Marketing จาก Google Analytics และ Social Media Insights เพื่อระบุประเภทเนื้อหาที่สร้าง Engagement สูงสุด”
12. “สร้างแดชบอร์ดติดตาม ROI ของแคมเปญ Influencer Marketing บน [แพลตฟอร์ม] โดยวัดจากยอดขาย การเข้าถึง และการมีส่วนร่วม”
13. “วิเคราะห์ข้อมูล Heatmap และ Scrollmap จาก Hotjar เพื่อปรับปรุง UI/UX ของเว็บไซต์ [ชื่อเว็บไซต์] ให้เพิ่มอัตราการแปลงผล”
14. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Retargeting Ads บน Facebook และ Google Display Network พร้อมเสนอแนวทางการปรับปรุง”
15. “วิเคราะห์ข้อมูลการค้นหาภายในเว็บไซต์ (Site Search) จาก Google Analytics เพื่อปรับปรุงโครงสร้างเนื้อหาและ SEO ภายในเว็บไซต์”
16. “สร้างโมเดลการวิเคราะห์ Churn Prediction สำหรับบริการสมาชิกแบบ Subscription โดยใช้ข้อมูลจากระบบ CRM และพฤติกรรมการใช้งาน”
17. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Landing Page ต่างๆ ใน Google Analytics และเสนอแนวทางการ A/B Testing เพื่อเพิ่ม Conversion Rate”
18. “สร้างรายงานวิเคราะห์ Social Listening จากแพลตฟอร์ม [ชื่อเครื่องมือ] เพื่อเข้าใจ Brand Sentiment และเสนอกลยุทธ์การตอบสนองต่อลูกค้า”
19. “วิเคราะห์ข้อมูล Cohort Analysis จาก Google Analytics เพื่อเข้าใจพฤติกรรมการใช้งานของลูกค้าในแต่ละกลุ่มและปรับปรุงกลยุทธ์การรักษาลูกค้า”
20. “สร้างแดชบอร์ดวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ SEO จาก Google Search Console และ Google Analytics พร้อมเสนอแนวทางการปรับปรุง Organic Traffic”
21. “วิเคราะห์ข้อมูล User Feedback และ Customer Support Tickets เพื่อระบุปัญหาหลักของผู้ใช้และเสนอแนวทางการปรับปรุงผลิตภัณฑ์”
22. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Chatbot ในการให้บริการลูกค้า โดยวัดจากอัตราการแก้ปัญหาสำเร็จและความพึงพอใจของลูกค้า”
23. “วิเคราะห์ข้อมูล Cart Abandonment จาก Google Analytics Enhanced Ecommerce และเสนอกลยุทธ์การลดอัตราการทิ้งตะกร้าสินค้า”
24. “สร้างโมเดลการวิเคราะห์ Customer Segmentation โดยใช้ข้อมูลจาก CRM และพฤติกรรมการซื้อ เพื่อปรับแต่งกลยุทธ์การตลาดให้เหมาะกับแต่ละกลุ่ม”
25. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Video Marketing บน YouTube และ Facebook โดยเปรียบเทียบ View Time, Engagement Rate และ Conversion”
26. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Progressive Web App (PWA) เทียบกับเว็บไซต์ปกติ โดยวัดจาก User Engagement และ Conversion Rate”
27. “วิเคราะห์ข้อมูล Voice of Customer (VOC) จากแบบสำรวจ NPS และรีวิวออนไลน์ เพื่อระบุจุดแข็งและจุดอ่อนของผลิตภัณฑ์”
28. “สร้างแดชบอร์ดวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Affiliate Marketing Program โดยติดตาม Traffic, Conversion และ ROI ของแต่ละ Affiliate”
29. “วิเคราะห์ข้อมูล Session Replay จาก [ชื่อเครื่องมือ] เพื่อระบุปัญหาในการใช้งานเว็บไซต์และเสนอแนวทางการปรับปรุง UX”
30. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Dynamic Pricing Strategy ในธุรกิจ E-commerce โดยวัดผลกระทบต่อยอดขายและกำไร”
31. “วิเคราะห์ข้อมูล App Store Optimization (ASO) และเสนอแนวทางการปรับปรุงการจัดอันดับและการดาวน์โหลดแอพพลิเคชั่น”
32. “สร้างโมเดลการวิเคราะห์ Predictive Lead Scoring โดยใช้ข้อมูลจาก CRM และพฤติกรรมการมีส่วนร่วมกับแบรนด์”
33. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Personalization Engine บนเว็บไซต์ E-commerce โดยเปรียบเทียบอัตราการแปลงผลก่อนและหลังการใช้งาน”
34. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Micro-Moments Marketing Strategy โดยวัดจากการมีส่วนร่วมและการแปลงผลในแต่ละช่วงของ Customer Journey”
35. “วิเคราะห์ข้อมูล User Behavior Flow จาก Google Analytics เพื่อออกแบบ Customer Journey Map และปรับปรุงประสบการณ์การใช้งาน”
36. “สร้างแดชบอร์ดวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Content Personalization บนเว็บไซต์ โดยเปรียบเทียบ Engagement Rate และ Conversion Rate ของเนื้อหาแบบปกติและแบบ Personalized”
37. “วิเคราะห์ข้อมูล Competitive Intelligence จาก [ชื่อเครื่องมือ] เพื่อเปรียบเทียบส่วนแบ่งการตลาดออนไลน์และเสนอกลยุทธ์การแข่งขัน”
38. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ AR/VR Marketing Campaigns โดยวัดจากการมีส่วนร่วม ระยะเวลาการใช้งาน และการแปลงผล”
39. “วิเคราะห์ข้อมูล Customer Feedback Loop จากระบบ CRM และ Social Media เพื่อปรับปรุงกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์”
40. “สร้างโมเดลการวิเคราะห์ Customer Propensity Model เพื่อทำนายโอกาสในการซื้อสินค้าหรือบริการใหม่ของลูกค้าปัจจุบัน”
41. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Voice Search Optimization โดยติดตามการเปลี่ยนแปลงของ Organic Traffic และ Conversion จาก Voice Search Queries”
42. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Omnichannel Marketing Strategy โดยติดตาม Customer Touchpoints และ Conversion across channels”
43. “วิเคราะห์ข้อมูล Site Speed และ Core Web Vitals จาก Google PageSpeed Insights และ Google Search Console เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของเว็บไซต์”
44. “สร้างแดชบอร์ดวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Programmatic Advertising Campaigns โดยติดตาม Impressions, CTR, และ ROAS”

แจกระบบเทรดโดยAI (กดดูเพิ่มเติม)

ผมได้ไปเจอคลิปนี้ มีการแจกระบบเทรดของลุงโฉลก ซึ่งเป็น CDC ActionZone ก็เลยเอาไปปรับแต่งเพิ่มนิดๆหน่อยๆ ให้ทำการเปิดสัญญาณซื้อขาย กับเพิ่มสัญลักษณ์การใช้งานให้ง่ายขึ้น

1.เปิดบัญชีทดลอง
ทดลองเทรด Binaryoption (เหมาะก็ต่อเมื่อเปิดดูสัญญาณ TF 1H ขึ้นไป) ฝึกฝนเทรดฟรีคลิกที่นี่
ทดลองเทรดForex (ใช้ได้ดีกับสัญญาณนี้) ฝึกฝนเทรดฟรีคลิกที่นี่

2.ไปที่ https://www.tradingview.com/ แล้วเอาCodeที่ผมแจก ก็อปวางได้เลยครับ

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © piriya33
// Added Labels and alert conditions and other quality of life feature
// Updated compatability with pine script v4
// Based on improvements from "Kitti-Playbook Action Zone V.4.2.0.3 for Stock Market"

//@version=5
strategy('GPT Mod By CDC V3', overlay=true, precision=6, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
//****************************************************************************//
// CDC Action Zone is based on a simple EMA crossover 
// between [default] EMA12 and EMA26
// The zones are defined by the relative position of 
// price in relation to the two EMA lines
// Different zones can be use to activate / deactivate 
// other trading strategies
// The strategy can also be used on its own with 
// acceptable result, buy on the first green candle
// and sell on the first red candle
//****************************************************************************//
//****************************************************************************//
// Define User Input Variables

xsrc = input.source(title='Source Data', defval=close)
xprd1 = input.int(title='Fast EMA period', defval=12)
xprd2 = input.int(title='Slow EMA period', defval=26)
xsmooth = input.int(title='Smoothing period (1 = no smoothing)', defval=1)
fillSW = input.bool(title='Paint Bar Colors', defval=true)
fastSW = input.bool(title='Show fast moving average line', defval=true)
slowSW = input.bool(title='Show slow moving average line', defval=true)
labelSwitch = input.bool(title='Turn on assistive text', defval=true)
plotSigsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Signals? ', defval=true)
plotRibsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Ribbon', defval=false)
plotRibbonPos = input.string(title='Ribbon Position', options=['Top', 'Bottom'], defval='Top')

xfixtf = input.bool(title='** Use Fixed time frame Mode (advanced) **', defval=false)
xtf = input.timeframe(title='** Fix chart to which time frame ? **)', defval='D')

plotSig2sw = input.bool(title='Plot momentum based Buy/Sell Signals? ', defval=false)
plotSig2lv = input.int(title='Set signal threshold (higher = stricter)', defval=1, minval=0, maxval=1)

//****************************************************************************//
//Calculate Indicators

f_secureSecurity(_symbol, _res, _src) => request.security(_symbol, _res, _src[1], lookahead = barmerge.lookahead_on) // Using f_secureSecurity to avoid repainting

xPrice = ta.ema(xsrc, xsmooth)

 
FastMA = xfixtf ? 
 ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd1)), xsmooth) 
 :
 ta.ema(xPrice, xprd1)


SlowMA = xfixtf ?
 ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd2)), xsmooth)
 : 
 ta.ema(xPrice, xprd2)

Bull = FastMA > SlowMA
Bear = FastMA < SlowMA

//****************************************************************************//
// Define Color Zones

Green = Bull and xPrice > FastMA  // Buy
Blue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice > SlowMA  //Pre Buy 2
LBlue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice < SlowMA  //Pre Buy 1

Red = Bear and xPrice < FastMA  // Sell
Orange = Bull and xPrice < FastMA and xPrice < SlowMA  // Pre Sell 2
Yellow = Bull and xPrice < FastMA and xPrice > SlowMA  // Pre Sell 1

//****************************************************************************//
// Display color on chart


bColor = Green ? color.green :
 Blue ? color.blue : 
 LBlue ? color.aqua :
 Red ? color.red : 
 Orange ? color.orange : 
 Yellow ? color.yellow : 
 color.black
barcolor(color=fillSW ? bColor : na)

//****************************************************************************//
// Display MA lines

FastL = plot(fastSW ? FastMA : na, 'Fast EMA', color=color.new(color.red, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
SlowL = plot(slowSW ? SlowMA : na, 'Slow EMA', color=color.new(color.blue, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
fillcolor = Bull ? color.new(color.green,90) : Bear ? color.new(color.red,90) : color.new(color.black,90) // fillcolor = Bull ? color.green : Bear ? color.red : color.black
fill(FastL, SlowL, fillcolor) // fill(FastL, SlowL, fillcolor, transp=90)

//****************************************************************************//
// Define Buy and Sell condition
// This is only for thebasic usage of CDC Actionzone (EMA Crossover) 
// ie. Buy on first green bar and sell on first red bar

buycond = Green and Green[1] == 0
sellcond = Red and Red[1] == 0

bullish = ta.barssince(buycond) < ta.barssince(sellcond)
bearish = ta.barssince(sellcond) < ta.barssince(buycond)

buy = bearish[1] and buycond
sell = bullish[1] and sellcond

bColor_BullBear = bullish ? color.green : bearish ? color.red : color.black

//****************************************************************************//
// Plot Buy and Sell point on chart

plotshape(plotSigsw ? buy : na,
 style=shape.labelup,
 title='Buy Signal', 
 location=location.belowbar, 
 color=color.new(color.green, 0),
 text="BUY")
plotshape(plotSigsw ? sell : na, 
 style=shape.labeldown, 
 title='Sell Signal', 
 location=location.abovebar, 
 color=color.new(color.red, 0),
 text="SELL")

// Display Buy/Sell Ribbon


plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Top' ? close : na : na, 
 style=shape.square, 
 title='Buy/Sell Ribbon', 
 location=location.top, 
 color=bColor_BullBear)

plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Bottom' ? close : na : na,
 style=shape.square, 
 title='Buy/Sell Ribbon', 
 location=location.bottom, 
 color=bColor_BullBear)


//****************************************************************************//
// Label

labelstyle = close > SlowMA ? label.style_label_down : label.style_label_up
labelyloc = close > SlowMA ? yloc.abovebar : yloc.belowbar
labeltcolor = buy ? color.black : 
 sell ? color.white :
 close > close[1] ? color.green : 
 color.red
labelbgcolor = buy ? color.green : sell ? color.red : color.silver
labeltext = buy ? 'BUY next bar\n' : sell ? 'SELL next bar\n' : ' '
trendText = bullish ? 'bullish' : bearish ? 'bearish' : 'sideways'


l1 = label.new(bar_index, na,
 text=labeltext + syminfo.ticker + ' ' + str.tostring(close) + ' ' + syminfo.currency + '\n currently in a ' + trendText + ' trend \n', 
 color=labelbgcolor, 
 textcolor=labeltcolor, 
 yloc=labelyloc, 
 style=labelstyle)

label.delete(labelSwitch ? l1[1] : l1)

// Momentum Signal using StochRSI

// Adds a momentum based signal following trends to the script
// Default is hidden, only use with caution
// Parameters for STOCH RSI is hard-coded to avoid cluttering the input screen further
// If you need to change anything, make a copy of the code and change it.
// Inputs are commented out, to enable them comment out the hard coded variables first!

// fixed inputs //

smoothK = 3
smoothD = 3
RSIlen = 14
STOlen = 14
SRsrc = close
OSlevel = 30
OBlevel = 70

// User inputs // // COMMENT ABOVE VARIABLES FIRST!! 

// smoothK = input(3,"StochRSI smooth K",type=input.integer,minval=1)
// smoothD = input(3,"StochRSI smooth D",type=input.integer,minval=1)
// RSIlen = input(14,"RSI length",type=input.integer,minval=1)
// STOlen = input(14,"Stochastic length",type=input.integer,minval=1)
// SRsrc = input(close,"Source for StochasticRSI",type=input.source)
// OSlevel = input(30,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)
// OBlevel = input(70,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)

// calculations //
rsi1 = ta.rsi(SRsrc, RSIlen)
k = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, STOlen), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)

// storsiBuySig =  if bullish
//     if (d < OSlevel and crossover(k,d))
//         3
//     else if crossover(k,OSlevel)
//         2
//     else if d > OSlevel and crossover(k,d)
//         1
//     else
//         0
// else
//     0

crossover_1 = ta.crossover(k, d)
crossover_2 = ta.crossover(k, d)
iff_1 = d > OSlevel and crossover_2 ?
 1 : 0
iff_2 = d < OSlevel and crossover_1 ?
 2 : iff_1
storsiBuySig = bullish ? iff_2 : 0

crossunder_1 = ta.crossunder(k, d)
crossunder_2 = ta.crossunder(k, d)
iff_3 = d < OBlevel and crossunder_2 ? 
 1 : 0
iff_4 = d > OBlevel and crossunder_1 ? 
 2 : iff_3
storsiSellSig = bearish ? iff_4 : 0

plotshape(plotSig2sw ? storsiBuySig > plotSig2lv ? storsiBuySig : na : na, 
 'Buy more signals', style=shape.triangleup, 
  location=location.belowbar, color=color.new(color.teal, 0))
plotshape(plotSig2sw ? storsiSellSig > plotSig2lv ? storsiSellSig : na : na,
 'Sell more signals', style=shape.triangledown, 
  location=location.abovebar, color=color.new(color.orange, 0))


//****************************************************************************//
// Alert conditions

alertcondition(buy, 
 title='*Buy Alert', 
 message='Buy {{exchange}}:{{ticker}}')

alertcondition(sell,
 title='*Sell Alert',
 message='Sell {{exchange}}:{{ticker}}')

alertcondition(bullish,
 title='is Bullish')

alertcondition(bearish,
 title='is Bearish')

alertcondition(Green,
 title='is Green')

alertcondition(Blue, 
 title='is Blue (Strong Rally)')

alertcondition(LBlue,
 title='is Light Blue (Rally)')

alertcondition(Red,
 title='is Red')

alertcondition(Orange, 
 title='is Orange (Strong Dip)')

alertcondition(Yellow, 
 title='is Yellow (Dip)')


//****************************************************************************//

// Entry and Exit Strategy
if (buy)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sell)
    strategy.close("Buy")

1. “วิเคราะห์ข้อมูล Customer Effort Score (CES) เพื่อระบุจุดที่ลูกค้าพบความยากลำบากในการใช้บริการและเสนอแนวทางการปรับปรุง”
2. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Interactive Content (เช่น Quizzes, Polls) เทียบกับ Static Content โดยวัดจาก Engagement Rate และ Lead Generation”
3. “วิเคราะห์ข้อมูล Customer Data Platform (CDP) เพื่อสร้าง 360-degree Customer View และเสนอแนวทางการใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตลาด”
4. “สร้างโมเดลการวิเคราะห์ Price Elasticity of Demand สำหรับสินค้าหรือบริการออนไลน์ เพื่อหาจุดราคาที่เหมาะสมที่สุด”
5. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Conversational Marketing Chatbots โดยติดตาม Engagement Rate, Conversion Rate และ Customer Satisfaction”
6. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ User-Generated Content (UGC) Campaigns โดยวัดจาก Reach, Engagement และผลกระทบต่อยอดขาย”
7. “วิเคราะห์ข้อมูล Micro-Conversions บนเว็บไซต์ (เช่น การดูวิดีโอ, การดาวน์โหลดเอกสาร) เพื่อปรับปรุง Overall Conversion Funnel”
8. “สร้างแดชบอร์ดวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Loyalty Program โดยติดตาม Member Acquisition, Engagement และ Customer Lifetime Value”
9. “วิเคราะห์ข้อมูล Social Proof Marketing (เช่น รีวิว, testimonials) และผลกระทบต่อ Conversion Rate บนเว็บไซต์ E-commerce”
10. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Gamification Elements บนแพลตฟอร์มออนไลน์ โดยวัดจาก User Engagement และ Retention”
11. “วิเคราะห์ข้อมูล Cross-Sell และ Up-Sell opportunities จากพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า และเสนอกลยุทธ์การเพิ่มมูลค่าตะกร้าสินค้าเฉลี่ย (Average Order Value)”
12. “สร้างแดชบอร์ดวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Seasonal Marketing Campaigns โดยเปรียบเทียบ ROI ของแต่ละช่วงเทศกาล”
13. “วิเคราะห์ข้อมูล Customer Touchpoints จาก Omnichannel Marketing เพื่อสร้าง Attribution Model ที่เหมาะสมกับธุรกิจ”
14. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Micro-Influencer Marketing เทียบกับ Macro-Influencer โดยวัดจาก Engagement Rate และ Conversion”
15. “วิเคราะห์ข้อมูล User Onboarding Flow ของแอพพลิเคชั่นหรือแพลตฟอร์มออนไลน์ และเสนอแนวทางการปรับปรุงเพื่อเพิ่ม User Activation Rate”
16. “สร้างโมเดลการวิเคราะห์ Customer Satisfaction Index (CSI) โดยใช้ข้อมูลจากแบบสำรวจความพึงพอใจและพฤติกรรมการใช้งาน”
17. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Content Syndication Strategy โดยติดตาม Referral Traffic, Engagement และ Lead Generation จากแต่ละแพลตฟอร์ม”
18. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Push Notification Campaigns บนแอพพลิเคชั่นมือถือ โดยวัดจาก Open Rate, Click-through Rate และ Conversion”
19. “วิเคราะห์ข้อมูล Customer Feedback ด้วย Text Mining และ Sentiment Analysis เพื่อระบุปัญหาหลักและโอกาสในการปรับปรุงผลิตภัณฑ์”
20. “สร้างแดชบอร์ดวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Referral Marketing Program โดยติดตาม Referral Rate, Conversion Rate และ Customer Acquisition Cost”
21. “วิเคราะห์ข้อมูล Exit Intent Popups บนเว็บไซต์ E-commerce และเสนอแนวทางการปรับปรุงเพื่อลด Cart Abandonment Rate”
22. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Personalized Email Marketing Campaigns โดยเปรียบเทียบ Open Rate, Click-through Rate และ Conversion กับแคมเปญทั่วไป”
23. “วิเคราะห์ข้อมูล Customer Support Interactions เพื่อระบุ Common Pain Points และเสนอแนวทางการปรับปรุง Self-Service Options”
24. “สร้างโมเดลการวิเคราะห์ Customer Churn Prediction สำหรับธุรกิจ SaaS โดยใช้ข้อมูลการใช้งานและพฤติกรรมของลูกค้า”
25. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Social Media Advertising แยกตามประเภทของ Ad Format (เช่น Image, Video, Carousel) และเสนอแนวทางการ

70. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Retargeting Campaigns โดยแบ่งตาม Customer Segments และระยะเวลาหลังจากการเยี่ยมชมเว็บไซต์ครั้งล่าสุด”
71. “วิเคราะห์ข้อมูล Site Search จาก Google Analytics เพื่อปรับปรุง Internal Search Functionality และ Content Strategy”
72. “สร้างแดชบอร์ดวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Multichannel Attribution Model โดยเปรียบเทียบ Last-Click, First-Click และ Custom Attribution Models”
73. “วิเคราะห์ข้อมูล User Behavior ใน Mobile App เทียบกับ Mobile Website และเสนอแนวทางการปรับปรุงประสบการณ์การใช้งานบนอุปกรณ์มือถือ”
74. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Content Marketing Strategy โดยวัดจาก Traffic, Engagement, Lead Generation และ Conversion Rate ของแต่ละประเภทเนื้อหา”
75. “วิเคราะห์ข้อมูล Customer Feedback Loop จากระบบ CRM และ Social Media เพื่อปรับปรุงกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการหลังการขาย”
76. “สร้างโมเดลการวิเคราะห์ Predictive Customer Lifetime Value (CLV) โดยใช้ข้อมูลประวัติการซื้อและพฤติกรรมการมีส่วนร่วมกับแบรนด์”
77. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Chatbot Marketing บน Messaging Platforms ต่างๆ (เช่น Facebook Messenger, LINE) โดยวัดจาก Engagement Rate และ Conversion”
78. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Influencer Marketing Campaigns โดยเปรียบเทียบ ROI ระหว่าง Micro-, Macro- และ Nano-Influencers”
79. “วิเคราะห์ข้อมูล User Feedback และ Feature Requests เพื่อจัดลำดับความสำคัญของการพัฒนาผลิตภัณฑ์ตาม User Needs และ Business Impact”
80. “สร้างแดชบอร์ดวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Abandoned Cart Email Campaigns โดยติดตาม Recovery Rate และ Revenue Generated”
81. “วิเคราะห์ข้อมูล Customer Service Interactions เพื่อระบุโอกาสในการ Upsell และ Cross-sell ระหว่างการให้บริการลูกค้า”
82. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ SEO Strategy โดยติดตามการเปลี่ยนแปลงของ Organic Rankings, Traffic และ Conversions สำหรับ Target Keywords”
83. “วิเคราะห์ข้อมูล User Engagement กับ Interactive Content (เช่น Quizzes, Calculators) และเสนอแนวทางการใช้ข้อมูลเพื่อ Personalize User Experience”
84. “สร้างโมเดลการวิเคราะห์ Customer Segmentation โดยใช้ RFM (Recency, Frequency, Monetary) Analysis เพื่อปรับแต่งกลยุทธ์การตลาดให้เหมาะกับแต่ละกลุ่ม”
85. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Social Proof Elements บนเว็บไซต์ (เช่น Reviews, Testimonials, Trust Badges) และผลกระทบต่อ Conversion Rate”
86. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Localized Marketing Campaigns โดยเปรียบเทียบ Performance ระหว่างภูมิภาคหรือประเทศต่างๆ”
87. “วิเคราะห์ข้อมูล User Behavior Flow จาก Google Analytics เพื่อระบุ Drop-off Points และเสนอแนวทางการปรับปรุง Conversion Funnel”
88. “สร้างแดชบอร์ดวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Voice of Customer (VOC) Program โดยติดตาม Customer Satisfaction, Net Promoter Score และ Customer Effort Score”
89. “วิเคราะห์ข้อมูล A/B Testing Results ของ Email Subject Lines และเสนอแนวทางการปรับปรุง Open Rates ของ Email Marketing Campaigns”
90. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Remarketing Lists for Search Ads (RLSA) Campaigns โดยเปรียบเทียบ Conversion Rates และ Cost per Acquisition กับ Regular Search Campaigns”
91. “วิเคราะห์ข้อมูล User Behavior บน Product Pages ของเว็บไซต์ E-commerce และเสนอแนวทางการปรับปรุง Product Information Architecture เพื่อเพิ่ม Conversion Rate”
92. “สร้างโมเดลการวิเคราะห์ Customer Loyalty Score โดยใช้ข้อมูลความถี่ในการซื้อ มูลค่าการซื้อ และการมีส่วนร่วมกับแบรนด์”
93. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Seasonal Pricing Strategy ในธุรกิจ E-commerce โดยวัดผลกระทบต่อยอดขาย ปริมาณการขาย และกำไรขั้นต้น”
94. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Social Media Content Strategy โดยเปรียบเทียบ Engagement Rates และ Conversion Rates ของแต่ละประเภทเนื้อหา (เช่น Text, Image, Video, Live)”
95. “วิเคราะห์ข้อมูล Customer Support Tickets เพื่อระบุ Common Issues และเสนอแนวทางการปรับปรุง Knowledge Base และ Self-Service Options”
96. “สร้างแดชบอร์ดวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Personalized Product Recommendations บนเว็บไซต์ E-commerce โดยติดตาม Click-through Rates และ Conversion Rates”
97. “วิเคราะห์ข้อมูล User Behavior บน Mobile App และเสนอแนวทางการปรับปรุง App Store Optimization (ASO) เพื่อเพิ่มยอดดาวน์โหลดและ User Retention”
98. “สร้างรายงานวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Cross-Device Tracking และ Attribution โดยวิเคราะห์ Customer Journey across Devices และผลกระทบต่อ Conversion”
99. “วิเคราะห์ข้อมูล Customer Feedback และ Usage Patterns เพื่อสร้าง Product Roadmap ที่สอดคล้องกับ User Needs และ Business Goals”

ขอขอบคุณที่ไว้วางใจ

ตัวอย่างการใช้งาน AI จริง

1. ใช้ AI ทำการตลาดออนไลน์

ทุกวันนี้นอกจากค่าต้นทุนสินค้าและบริการ ยังต้องมีค่าการตลาด ยิงAdsโฆษณา ซึ่งต้นทุกในส่วนนี้มีราคาแพงมาก แต่ถ้าเราประยุกต์ใช้AI ในการทำการตลาด เราสามารถลดต้นทุนตรงนี้ไปได้เยอะมาก หรือแทบไม่เสียเลย

💡 ไม่ได้เพียงแค่ช่วยได้แค่เพิ่มยอดวิวใน TikTok แต่ยังนำมาปรับใช้ใน Facebook IG ได้ด้วยครับ เรียกได้ว่า AI มันฉลาดล้ำลึกมากๆ เข้าใจว่าลูกค้าต้องการอะไร

📱

TikTok

เพิ่มยอดวิวอย่างรวดเร็ว

📘

Facebook

เพิ่มการมีส่วนร่วม

📷

Instagram

สร้างคอนเทนต์ไวรัล

💰

ประหยัดค่าโฆษณาได้อย่างไร?

✅ ไม่ต้องจ้าง Social Media Manager
✅ ไม่ต้องเสียค่า Ads มหาศาล
✅ AI ช่วยสร้างคอนเทนต์ที่ตรงใจกลุ่มเป้าหมาย
✅ เพิ่ม Organic Reach แบบธรรมชาติ

2. ใช้ AI ทำ Automation ง่ายกว่าเดิมหลายเท่า

หลังจากเราผ่านยุคของ ChatGPT มา โลกก็ไม่ได้หยุดแค่ตรงนั้นครับ — ตอนนี้ AI พัฒนาไปอีกขั้น คือ AI Automation

นึกภาพง่าย ๆ นะครับ… จากเดิมเราใช้ ChatGPT มาช่วยตอบคำถามหรือสร้างคอนเทนต์ มันก็ว่าสะดวกแล้ว แต่ต้องมากดเองทุกขั้นตอน บางทีก็กดไปงงไป เหนื่อยจนขี้เกียจใช้ไปซะงั้น

💡 แล้วถ้าผมบอกว่า… ตอนนี้เราสามารถ ตั้งระบบให้ AI ทำงานแทนเราแบบอัตโนมัติ ได้เลยล่ะ?

🚀 ยกตัวอย่างง่าย ๆ —

AI + Make.com = ผู้ช่วยส่วนตัวที่โพสต์คอนเทนต์ลงเพจให้คุณ ทุกวัน แบบที่ไม่ต้องแตะเลย!

AI จะช่วยคิดแคปชั่น หาไอเดีย แล้วโพสต์ให้ตรงเวลา ไม่ต้องมานั่งคิด นั่งทำเองให้เสียเวลา

🤔 ลองถามตัวเองดูครับว่า…

❌ เบื่อไหมกับการคิดคอนเทนต์ทุกวัน?

❌ เคยไหมโพสต์ไม่สม่ำเสมอ คนเห็นน้อย ยอดขายไม่มา?

❌ รู้สึกว่าเสียเวลาไปกับการทำคอนเทนต์ซ้ำ ๆ?

✅ ถ้าใช่… ถึงเวลาปล่อยให้ AI Automation ทำงานแทนแล้วครับ

เซ็ตแค่ครั้งเดียว แล้วปล่อยให้ระบบวิ่งเองทุกวัน สบายกว่าเดิมเยอะ

📸 Screenshot ระบบ Automation

⚙️

ตั้งค่าครั้งเดียว

เซ็ตระบบแค่ครั้งแรก แล้วปล่อยให้ทำงานเอง

🤖

AI ทำงานแทน

คิดเนื้อหา สร้างโพสต์ และกำหนดเวลาอัตโนมัติ

📈

ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

โพสต์สม่ำเสมอ เพิ่ม Engagement และยอดขาย

3. ใช้ AI ทำ Presentation สุดสวย

แค่พิมพ์หัวข้อ หรือโยนข้อมูลเข้าไป — ได้สไลด์สวยระดับมือโปรในไม่กี่คลิก ประหยัดเวลาไปได้เป็นชั่วโมง

ตัวอย่าง: อาหารตามสั่งยอดนิยม

📊 สไลด์ที่สร้างด้วย AI ใน 5 นาที

ดูตัวอย่าง Presentation

ตัวอย่าง: Part 2

📊 สไลด์เพิ่มเติมที่สร้างด้วย AI

ดูตัวอย่าง Presentation

✨ ได้ผลลัพธ์แบบนี้:

✅ ได้ดีไซน์ที่ดูดี ทันสมัย ไม่ต้องมีพื้นฐานก็พรีเซนต์ได้แบบมืออาชีพ
✅ ประหยัดเวลาไปได้เป็นชั่วโมง เอาไปทำอย่างอื่นที่สำคัญกว่า
✅ เหมาะกับทั้งงานเรียน งานขาย งานพรีเซนต์ลูกค้า

4. ใช้ AI ช่วยทำ “อินโฟกราฟิก” สวย ๆ แบบมือโปร ไม่ต้องมีสกิลดีไซน์!

หลายคนเริ่มรู้แล้วว่า AI ไม่ได้หยุดแค่การพิมพ์คำตอบครับ

ตอนนี้เราสามารถ “สร้างภาพที่สื่อสารได้ดีกว่าคำพูด” ด้วย AI ได้แล้ว โดยเฉพาะ ภาพแนวอินโฟกราฟิก

🤔 เพราะอะไรถึงควรเริ่มใช้?

🧠

การจดจำภาพ

✅ คนเราจดจำ “ภาพ” ได้มากถึง 65% แม้ผ่านไปแล้ว 3 วัน — ขณะที่ข้อความล้วนจำได้แค่ 10% เท่านั้น!

(ที่มา: Brain Rules, John Medina)

📤

การแชร์โซเชียล

✅ อินโฟกราฟิกช่วยให้ “เนื้อหาแชร์บนโซเชียล” มากขึ้นถึง 3 เท่า

(ที่มา: HubSpot)

📖

อัตราการอ่าน

✅ เนื้อหาที่มี “ภาพประกอบเหมาะสม” ช่วยให้ อัตราการอ่านพุ่งขึ้นถึง 80%

(ที่มา: Nielsen Norman Group)

🎨 ตัวอย่างอินโฟกราฟิกที่สร้างด้วย AI

ดูไม่ออกเลยใช่ไหมว่าทำด้วย AI? สวยแบบมืออาชีพเลย!

✨ สร้างด้วย AI

✨ สร้างด้วย AI

🚀 ประโยชน์ของการใช้ AI สร้างอินโฟกราฟิก

⚡

รวดเร็ว

สร้างใน 5 นาที
แทนที่จะใช้เวลาหลายชั่วโมง

💰

ประหยัด

ไม่ต้องจ้างดีไซเนอร์
หรือซื้อโปรแกรมแพง

🎯

ง่ายใช้

ไม่ต้องมีความรู้ดีไซน์
พิมพ์คำสั่งได้เลย

🔥

คุณภาพสูง

ได้ผลงานระดับมืออาชีพ
พร้อมใช้ทันที

💡 พร้อมเริ่มสร้างอินโฟกราฟิกสวยๆ ด้วย AI แล้วหรือยัง?

ในคอร์สจะสอนเทคนิคการสร้างอินโฟกราฟิกระดับมืออาชีพ
แบบที่ไม่ต้องมีพื้นฐานดีไซน์เลย!

5. สร้างคลิปวิดีโอ และเพลง ด้วย AI

AI บางตัวแค่เราใส่ไอเดียเข้าไปไม่กี่คำ ก็สามารถสร้างวิดีโอพร้อมภาพ เสียง และการตัดต่อเบื้องต้นให้อัตโนมัติ หรือถ้าอยากได้เพลงที่แต่งขึ้นใหม่หมด แค่พิมพ์ว่าอยากได้อารมณ์แบบไหน AI ก็จะสร้างเมโลดี้ ทำนอง และแม้กระทั่งเสียงร้องมาให้เสร็จ!

8. สร้างหนังสั้นโดยใช้ตัวเราเองเป็นพระเอกได้

คุณยังได้รับสิทธิ์เข้าเรียนสดแบบ “จับมือทำ”

📌 ไม่ต้องกลัวว่าจะใช้ไม่เป็น
📌 ไม่ต้องนั่งงมคนเดียว
เพราะเราจะสอนทุกขั้นตอน พร้อมตอบทุกคำถาม
ให้คุณใช้งาน AI ได้คล่องเหมือนมืออาชีพ ตั้งแต่วันแรกที่เริ่มเรียน!

🔥 ถามตอบได้ทันที

ไม่ต้องมานั่งงงเองที่บ้าน

🔥 ฝึกจริงกับเคสตัวอย่าง

พร้อมไฟล์ Workshop ให้กลับไปทบทวน

🔥 กลุ่มเล็กเพียง 8 คน

ดูแลอย่างเต็มที่

เนื้อหาการสอนสด (Workshop 4 ชั่วโมง)

1. ChatGPT & Prompt ระดับมืออาชีพ

• รู้จักการเขียน Prompt ที่ได้ผลลัพธ์ตรงใจ ไม่ใช่แค่ถามแบบทั่วไป
• เทคนิคปรับ Prompt ให้ AI ทำงานแทนคุณได้อย่างแม่นยำ

2. สร้างรูปโฆษณาสินค้าโดย AI

• ใช้ AI ออกแบบภาพโฆษณา สร้างแบรนด์ สินค้าได้เองในคลิกเดียว
• เทคนิคปรับรายละเอียดให้ตรงกับความต้องการ

3. แต่งเพลงด้วย AI ในไม่กี่นาที

• สร้างเมโลดี้ เนื้อเพลง สไตล์ที่ชอบแบบไม่ต้องมีพื้นฐานดนตรี

4. สร้างนิทาน AI สไตล์คุณ

• ใช้ AI ช่วยแต่งนิทานพร้อมคลิปประกอบ สำหรับทำคอนเทนต์หรือขายอีบุ๊ก

5. Make Automation – ทำงานอัตโนมัติด้วย AI

• ปลดล็อกการทำงานซ้ำๆ ให้ AI ทำแทน ตั้งแต่ตอบแชท สร้างรายงาน จัดการข้อมูล

🏢 สถานที่เรียน

ร้าน Paulsteak house เลี่ยงเมืองปากเกร็ด 46 นนทบุรี

📌 แผนที่: https://g.co/kgs/riH9PMw

📅 รอบเรียนครั้งต่อไป

กันยายน 2568

อา

จ

อ

พ

พฤ

ศ

ส

31

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

11

28

12

29

30

1

2

3

4

📋 รายละเอียดการเรียน

🎯 รอบเรียนที่เปิด:

รุ่น 11: เสาร์ที่ 27 ก.ย. 2568

รุ่น 12: อาทิตย์ 28 ก.ย. 2568

⏰ เวลาเรียน

13:00 – 17:00 น. (4 ชั่วโมง)

👥 จำนวนผู้เรียน

จำกัดแค่ 8 คนต่อรอบ

💰 ราคา

4,990 บาท (รวมคอร์สออนไลน์)

🎯 ที่นั่งจำกัด!

จองด่วน เพื่อรับสิทธิ์เข้าเรียนสด

💡 หมายเหตุ: หากยังไม่สะดวกมาในรอบที่กำหนด สามารถเก็บสิทธิ์ไว้เรียนรอบถัดไปได้ครับ