الذكاء الاصطناعي لصوت العميل وتحليل الملاحظات

تُعد ملاحظات العملاء منجمًا للمعلومات، لكن قراءة آلاف المراجعات يدويًا مهمة مستحيلة. يتيح الذكاء الاصطناعي الحديث لفرق ضمان الجودة والدعم معالجة كميات هائلة من بيانات العملاء بكفاءة ودقة. تعلمك هذه الدورة كيفية الاستفادة من Large Language Models (LLMs) وتقنيات تحليل النصوص الحديثة لأتمتة المهام الشاقة في أبحاث Voice of Customer (VoC). ستتعلم كيفية تحويل النصوص غير المنظمة إلى مقاييس واضحة، وتصنيف الملاحظات تلقائيًا، ورصد الاتجاهات الناشئة قبل أن تصبح مشكلات كبيرة. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية لبيانات الأعمال. - تطبيق تقنيات prompt engineering الحديثة لاستخراج المشاعر والنوايا من المراجعات المعقدة. - تحليل مجموعات البيانات الكبيرة لاستطلاعات CSAT لتحديد المحركات الرئيسية لرضا العملاء. - تصنيف الملاحظات غير المنظمة إلى تحسينات قابلة للتنفيذ في المنتجات والخدمات. - استكشاف المفاهيم التأسيسية مثل vector search للاستعلام عن قواعد بيانات ملاحظات العملاء بكفاءة. - تصميم سير عمل مؤتمت لتلخيص تفاعلات دعم العملاء اليومية أو الأسبوعية. يبدأ المنهج بمصطلحات الذكاء الاصطناعي الأساسية والمفاهيم التأسيسية قبل الانتقال إلى تمارين عملية قائمة على النصوص. ستطلع على سيناريوهات من العالم الحقيقي، وتفحص استراتيجيات تنسيق البيانات، وتدرس قوالب prompt التي توضح كيفية هيكلة الملاحظات لتحليلها بواسطة الذكاء الاصطناعي. تم تصميم هذه الدورة التدريبية القائمة على النصوص بالكامل للمبتدئين، وهي لا تتطلب أي خبرة سابقة في البرمجة أو علوم البيانات - فقط الرغبة في فهم عملائك بشكل أفضل. ابدأ التعلم اليوم لتغيير الطريقة التي تستمع بها مؤسستك لعملائها.