Khóa Học AI Marketing Thực Chiến: Content, Data Python, Tự Động Hóa

Mục Tiêu Khóa Học AI Marketing:

• Ứng dụng AI Marketing để nghiên cứu thị trường, phân tích đối thủ và xây dựng chiến lược Marketing có thể triển khai thực tế.
• Xây hệ thống Content Marketing bằng AI: từ ý tưởng, lịch đăng 30 ngày đến bài viết hoàn chỉnh phục vụ chiến dịch.
• Sản xuất hình ảnh và video Marketing bằng AI giúp tăng tốc độ sản xuất nội dung và giảm chi phí truyền thông.
• Chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu chiến dịch Marketing bằng Python để đảm bảo dữ liệu chính xác.
• Phân tích các chỉ số KPI Marketing quan trọng như CTR, CPC, CPL, ROAS để tối ưu hiệu quả chiến dịch.
• Trực quan hóa dữ liệu Marketing và tạo báo cáo giúp ra quyết định nhanh hơn.
• Xây dựng trợ lý AI hỗ trợ công việc Marketing như phân tích dữ liệu, đề xuất nội dung và hỗ trợ tối ưu chiến dịch.
• Thiết lập workflow AI giúp tự động hóa một phần công việc Marketing và tăng hiệu suất làm việc.

Nội Dung Khóa Học AI Marketing:

 Chương 1: Giới thiệu
Bài 1: Giới thiệu giảng viên
Bài 2: Giới thiệu nội dung khóa học
Bài 3: Tham Gia Nhóm Hỗ Trợ Học Viên Trên Zalo
—–
 Chương 2: Bối Cảnh Doanh Nghiệp Việt Ứng Dụng AI
Bài 4: Bối Cảnh Doanh Nghiệp Việt Đang Sử Dụng AI
Bài 5: Lộ Trình Ứng Dụng AI Cho Doanh Nghiệp Việt.
—–
 Chương 3: Ứng Dụng AI Nghiên Cứu Thị Trường & Phân Tích Đối Thủ
Bài 6: Ứng Dụng AI Phân Tích Đối Thủ Cạnh Tranh
Bài 7: Thực Hành AI Phân Tích Đối Thủ Từ Dữ Liệu Thực
Bài 8: Đúc Kết Quy Trình Nghiên Cứu Thị Trường Phân Tích Đối Thủ
—–
 Chương 4: Ứng Dụng AI Lập Chiến Lược Marketing
Bài 9: Tư Duy Chiến Lược Marketing Trong Thời Đại AI
Bài 10: Thực Chiến Lập Chiến Lược Marketing Bằng AI
—–
 Chương 5: Ứng Dụng AI Trong Viết Content
Bài 11: Ứng Dụng AI Trong Sáng Tạo Content Marketing
Bài 12: Thực Chiến Xây Dựng Lịch Đăng Bài Trong 30 Ngày
Bài 13: Tối Ưu Tốc Độ Viết Content Để Tiết Kiệm Thời Gian & Ngân Sách
—–
 Chương 6: Ứng Dụng AI Trong Sản Xuất Hình Ảnh
Bài 14: Sản Xuất Hình Ảnh Marketing Chuyên Nghiệp Bằng AI
Bài 15: Tạo Ảnh Sản Phẩm Nhanh – Đẹp – Tiết Kiệm Nhờ AI
Bài 16: Quy Trình Vibe Coding Tạo Ứng Dụng Từ Ý Tưởng Đến Sản Phẩm
Bài 17: Hoàn Thiện Ứng Dụng: Tạo Ảnh Sản Phẩm Nhanh, Đẹp, Chuẩn
Bài 18: Hướng Dẫn Sửa Lỗi Font Chữ Khi Tạo Ảnh Bằng AI
—–
 Chương 7: Ứng Dụng AI Sản Xuất Video Truyền Thông Quảng Bá Sản Phẩm
Bài 19: Những Kênh Kiếm Tiền Hiệu Quả Với AI Hiện Nay
Bài 20: Quy Trình Làm Video AI Cho Truyền Thông & Marketing
Bài 21: Hướng Dẫn Công Cụ Nhân Bản Giọng Nói Chính Mình
Bài 22: Hướng Dẫn Tạo Giọng Nói 3 Miền Bắc – Trung – Nam Bằng AI
Bài 23: Hướng Dẫn Làm Video Tạo Bản Sao Của Chính Mình
Bài 24: Hướng Dẫn Làm Video Bán Hàng Chuyên Nghiệp Cho Doanh Nghiệp
Bài 25: Hoàn Thiện Quy Trình Video Bán Hàng Chuyên Nghiệp & Hiệu Quả
Bài 26: Tổng Hợp Các Dạng Video AI & Ý Tưởng Sáng Tạo
—–
 Chương 8: Ứng Dụng AI Automation Trong Hoạt Động Marketing & Sale
Bài 27: Demo Hệ Thống AI Tự Động Sản Xuất Video Từ A-Z
Bài 28: Demo Hệ Thống AI Chăm Sóc Khách Hàng Tự Động 24/7
—–
 Chương 9: Thực chiến với dữ liệu Marketing
Bài 29: Giới thiệu học phần làm việc với dữ liệu và trợ lý ảo
Bài 30: Làm việc với dữ liệu Marketing
Bài 31: Thực hành đặt tên Folder – File – Dữ liệu có cấu trúc
Bài 32: Thực hành ẩn danh khối dữ liệu lớn trong Marketing
—–
 Chương 10: Phân tích và trực quan dữ liệu cùng Python+AI: Từ số liệu thô tới ra quyết định
Bài 33: Giới thiệu học phần làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu
Bài 34: Ẩn danh dữ liệu nhạy cảm với VBA + AI
Bài 35: Từ File thô tới báo cáo sạch bằng AI + python
Bài 36: Đọc hiểu các chỉ số Performance Marketing quan trọng
Bài 37: Phân tích và trực quan hóa dữ liệu phục vụ báo cáo toàn diện

 Chương 11: Tạo trợ lý chatbot tối ưu chiến dịch Marketing
Bài 38: Thấu hiểu 1 chatbot hỗ trợ công việc
Bài 39: Tại sao chọn xây dựng trợ lý GEM trên Gemini
Bài 40: Phân biệt và bắt đầu thiết lập cấu hình cho GEM
Bài 41: Giải thích và thiết kế cấu hình System Prompt
Bài 42: Thiết lập cơ sở tri thức cho trợ lý GEM
Bài 43: Tìm hiểu trợ lý NotebookLM nâng cao
Bài 44: Đọc hiểu toàn bộ nguồn tài liệu Marketing cho NotebookLM
Bài 45: Thiết lập cấu hình cho trợ lý NotebookLM và kiểm tra, đánh giá
Bài 46: Tạo các Output đầu ra từ Studio của NotebookLM
Bài 47: Tạo chatbot trực tiếp từ NotebookLM
Bài 48: Kết nối trợ lý NotebookLM với trợ lý GEM để xây dựng Knowledge
Bài 49: Kiểm tra hoạt động của trợ lý GEM với các bài toán thực tế
—–
 Chương 12: Tạo trợ lý tự động hóa “khám bệnh” cho chiến dịch Marketing
Bài 50: Giải thích về trợ lý tự động hóa “khám bệnh” cho chiến dịch Marketing
—–
 Chương 13: Tổng kết
Bài 51: Tổng kết