
Nếu bạn đã theo dõi các bài học trước, bạn đã biết cách sử dụng NotebookLM như một "trợ lý nghiên cứu" cá nhân. Nhưng sức mạnh thực sự của nó không chỉ dừng lại ở đó. Nó là một công cụ phân tích mạnh mẽ, có thể biến những dữ liệu thô, rời rạc thành những thông tin chi tiết có giá trị. Bài học này sẽ hướng dẫn bạn cách tôi đã áp dụng NotebookLM vào một lĩnh vực cụ thể: phân tích dữ liệu khách hàng để xây dựng chiến lược tiếp thị. Chúng ta sẽ cùng nhau đi từ những phản hồi lộn xộn đến một kế hoạch hành động rõ ràng.
Bài học 1: Đưa dữ liệu thô vào NotebookLM

Để có thể phân tích, bạn cần phải có dữ liệu. Một trong những sai lầm phổ biến nhất là nghĩ rằng NotebookLM chỉ xử lý được các file Word hay PDF. Thực tế, nó hoạt động hiệu quả với nhiều loại dữ liệu phi cấu trúc mà chúng ta thường gặp trong công việc.
Cách làm của tôi:
- Thu thập dữ liệu: Tôi thường thu thập các file phản hồi từ khách hàng, email góp ý, kết quả khảo sát, thậm chí cả bình luận từ các trang mạng xã hội. Tôi lưu tất cả chúng vào một thư mục trên Google Drive.
- Tải lên NotebookLM: Sau đó, tôi chỉ cần tạo một Notebook mới và tải toàn bộ các file đó lên. NotebookLM sẽ tự động đọc, xử lý và lập chỉ mục nội dung của tất cả các file. Điều này giúp tôi tiết kiệm hàng giờ đồng hồ so với việc phải đọc từng file một.
Lưu ý: Bạn nên đặt tên các file một cách có tổ chức (ví dụ: Phản hồi khảo sát Q3-2024, Email góp ý từ khách hàng A) để dễ dàng quản lý và tham chiếu sau này.
Bài học 2: Phân tích dữ liệu để tìm ra "insight"

Đây là lúc NotebookLM thể hiện sự khác biệt. Thay vì phải tự mình đọc và tổng hợp, tôi sử dụng tính năng "Q&A" để đặt câu hỏi trực tiếp cho toàn bộ kho dữ liệu.
Cách làm của tôi:
- Tìm kiếm chủ đề chính: Tôi sẽ bắt đầu với những câu hỏi tổng quát: "Khách hàng thường gặp những vấn đề gì khi sử dụng sản phẩm X?", "Điểm nào khách hàng đánh giá cao nhất?". NotebookLM sẽ tự động rà soát tất cả các file và tổng hợp câu trả lời, kèm theo trích dẫn nguồn cụ thể.
- Khám phá các điểm đau (Pain Points): Tôi sẽ đi sâu hơn vào các vấn đề cụ thể bằng cách hỏi: "Có phản hồi nào về giá sản phẩm không?", "Khách hàng có phàn nàn về dịch vụ hỗ trợ không?". NotebookLM giúp tôi nhanh chóng xác định được các vấn đề lặp đi lặp lại.
Phân tích đối thủ: Nếu tôi có dữ liệu về đối thủ, tôi có thể hỏi: "Khách hàng so sánh sản phẩm của chúng ta với đối thủ A như thế nào?", "Điều gì khiến khách hàng chuyển sang dùng sản phẩm của đối thủ?".
Bí quyết: Đặt câu hỏi càng cụ thể, câu trả lời bạn nhận được càng chính xác và hữu ích.
Bài học 3: Xây dựng chiến lược từ những "insight" đã thu được

Sau khi đã có những "insight" quý giá, tôi không để chúng nằm yên. Tôi sẽ sử dụng NotebookLM để biến chúng thành một kế hoạch hành động.
Cách làm của tôi:
- Tóm tắt và phác thảo: Tôi sẽ yêu cầu NotebookLM tóm tắt các điểm chính đã tìm được và phác thảo một dàn ý cho báo cáo chiến lược. Ví dụ: "Dựa trên các phân tích ở trên, hãy phác thảo một dàn ý chi tiết cho báo cáo chiến lược tiếp thị, bao gồm các mục tiêu, đối tượng khách hàng mục tiêu và thông điệp chính."
- Sử dụng các trích dẫn: NotebookLM cho phép bạn kéo và thả các đoạn trích dẫn trực tiếp vào khung làm việc. Tôi sử dụng tính năng này để chèn những phản hồi tiêu biểu của khách hàng vào báo cáo của mình. Điều này giúp cho báo cáo trở nên chân thực và có sức thuyết phục hơn.
- Soạn thảo nội dung: Tôi sẽ viết các phần nội dung chính của báo cáo ngay trong NotebookLM, tận dụng khả năng tự động tạo câu hỏi gợi ý để mở rộng ý tưởng.
NotebookLM - hơn cả một công cụ
Sử dụng NotebookLM để phân tích dữ liệu không chỉ giúp tôi tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao chất lượng công việc. Nó cho phép tôi tập trung vào việc tư duy chiến lược thay vì chìm trong đống tài liệu.
Hãy bắt đầu ngay hôm nay. Tải lên những file phản hồi khách hàng của bạn và thử đặt những câu hỏi đầu tiên. Tôi tin rằng bạn sẽ bất ngờ trước những "insight" mà NotebookLM có thể tìm ra.