Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, được trình bày theo yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này có cấu trúc rõ ràng, bao gồm các biến số được định nghĩa rõ ràng để người dùng điền vào. Cấu trúc chung tuân theo một quy trình logic, từ việc xác định loại khuyến mãi đến việc đề xuất sản phẩm cụ thể. Các phần tử chính trong cấu trúc bao gồm:
- Ngữ cảnh ban đầu: “Cho loại khuyến mãi cụ thể là [LOẠI_KHUYẾN_MÃI]…” – Thiết lập bối cảnh và xác định loại hình ưu đãi chính.
- Đối tượng phân tích: “…hãy phân tích dữ liệu lịch sử mua hàng và tương tác của khách hàng [DANH_SÁCH_ID_KHÁCH_HÀNG].” – Chỉ định rõ nguồn dữ liệu và nhóm khách hàng cần phân tích.
- Mục tiêu phân tích: “Xác định những khách hàng có khả năng cao sẽ thực hiện giao dịch khi nhận được ưu đãi cho các sản phẩm thuộc danh mục [DANH_MỤC_SẢN_PHẨM_KHUYẾN_MÃI].” – Nêu bật mục tiêu cốt lõi là nhắm đúng đối tượng khách hàng tiềm năng.
- Yêu cầu hành động: “Đề xuất danh sách các sản phẩm cụ thể trong danh mục này để áp dụng khuyến mãi, nhằm tối đa hóa tỷ lệ chuyển đổi và giá trị đơn hàng.” – Đưa ra yêu cầu cuối cùng về kết quả mong muốn, tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu quả.
Các biến số chính là:
[LOẠI_KHUYẾN_MÃI]: Xác định hình thức khuyến mãi (ví dụ: “giảm giá 20%”, “mua 1 tặng 1”, “miễn phí vận chuyển”).[DANH_SÁCH_ID_KHÁCH_HÀNG]: Một danh sách các mã định danh duy nhất của khách hàng (ví dụ: “KH001, KH005, KH012”).[DANH_MỤC_SẢN_PHẨM_KHUYẾN_MÃI]: Tên của danh mục sản phẩm mà khuyến mãi sẽ áp dụng (ví dụ: “Điện thoại di động”, “Quần áo thời trang”).
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này yêu cầu một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thực hiện một tác vụ phức tạp dựa trên việc phân tích dữ liệu. Mô hình sẽ cần:
- Hiểu ngữ cảnh: Nhận diện và xử lý loại khuyến mãi được cung cấp.
- Truy cập và xử lý dữ liệu (giả định): Mặc dù LLM không trực tiếp truy cập database, prompt này giả định rằng dữ liệu lịch sử mua hàng và tương tác của khách hàng *sẽ được cung cấp hoặc mô hình có khả năng mô phỏng/suy luận dựa trên kiến thức đã được huấn luyện*. LLM sẽ cần phân tích các mô hình hành vi như tần suất mua hàng, giá trị đơn hàng trung bình, các sản phẩm/danh mục đã mua trước đây, các tương tác (click, xem, thêm vào giỏ hàng) liên quan đến các danh mục sản phẩm nhất định.
- Phân tích dự đoán: Sử dụng các thông tin thu thập được để dự đoán khách hàng nào trong danh sách cung cấp có khả năng phản hồi tích cực nhất với loại khuyến mãi đã cho, đặc biệt là đối với các sản phẩm trong danh mục chỉ định. Điều này liên quan đến việc xác định “khách hàng mục tiêu”.
- Đề xuất chiến lược: Dựa trên phân tích, mô hình sẽ đề xuất các sản phẩm cụ thể từ danh mục được chọn để đưa vào chương trình khuyến mãi. Mục tiêu là chọn những sản phẩm có khả năng sinh lời cao nhất, hoặc thúc đẩy việc bán các mặt hàng ít phổ biến hơn nhưng vẫn phù hợp với hành vi khách hàng.
- Tối ưu hóa: Yêu cầu cuối cùng là “tối đa hóa tỷ lệ chuyển đổi và giá trị đơn hàng”, nghĩa là các đề xuất cần được đưa ra với mục tiêu kinh doanh rõ ràng, không chỉ đơn thuần là liệt kê sản phẩm.
Cách hoạt động của nó dựa trên khả năng suy luận, kết hợp thông tin và tạo ra các đề xuất có tính chiến lược của LLM, dựa trên một tập hợp các tham số đầu vào được xác định trước.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ minh họa cho các đầu vào được điền vào mẫu prompt:
Ví dụ 1: Giảm giá cho Điện thoại di động
Điền vào mẫu prompt:
Cho loại khuyến mãi cụ thể là giảm giá 15% (ví dụ: giảm giá %, mua 1 tặng 1, miễn phí vận chuyển), hãy phân tích dữ liệu lịch sử mua hàng và tương tác của khách hàng KH001, KH003, KH007, KH015. Xác định những khách hàng có khả năng cao sẽ thực hiện giao dịch khi nhận được ưu đãi cho các sản phẩm thuộc danh mục Điện thoại di động. Đề xuất danh sách các sản phẩm cụ thể trong danh mục này để áp dụng khuyến mãi, nhằm tối đa hóa tỷ lệ chuyển đổi và giá trị đơn hàng.
Kết quả mong đợi từ LLM (minh họa):
Dựa trên dữ liệu phân tích, các khách hàng KH003 và KH007 cho thấy lịch sử quan tâm và mua sắm các thiết bị điện tử, đặc biệt là điện thoại di động trong 6 tháng gần đây. Khách hàng KH001 có xu hướng mua các phụ kiện điện thoại thay vì thiết bị chính, và KH015 ít tương tác với danh mục này.
Đề xuất sản phẩm để áp dụng khuyến mãi 15% cho danh mục Điện thoại di động:
- Điện thoại A (Mã SP: DT005): Là mẫu điện thoại tầm trung bán chạy, khách hàng KH003 đã xem sản phẩm này 2 lần trong tháng trước. Giảm giá 15% dự kiến sẽ thúc đẩy quyết định mua.
- Điện thoại B (Mã SP: DT012): Là mẫu điện thoại cao cấp, khách hàng KH007 có lịch sử mua sắm các sản phẩm công nghệ đắt tiền và đã thêm sản phẩm này vào danh sách yêu thích. Mức giảm giá có thể là yếu tố quyết định cuối cùng.
- Điện thoại C (Mã SP: DT020): Dù không có hành vi rõ ràng với sản phẩm này, nhưng đây là sản phẩm mới ra mắt trong danh mục và có biên lợi nhuận tốt, việc áp dụng khuyến mãi có thể giúp tăng cường nhận diện và doanh số ban đầu.
Ví dụ 2: Mua 1 Tặng 1 cho Sữa bột trẻ em
Điền vào mẫu prompt:
Cho loại khuyến mãi cụ thể là mua 1 tặng 1 (ví dụ: giảm giá %, mua 1 tặng 1, miễn phí vận chuyển), hãy phân tích dữ liệu lịch sử mua hàng và tương tác của khách hàng KH002, KH004, KH010, KH018. Xác định những khách hàng có khả năng cao sẽ thực hiện giao dịch khi nhận được ưu đãi cho các sản phẩm thuộc danh mục Sữa bột trẻ em. Đề xuất danh sách các sản phẩm cụ thể trong danh mục này để áp dụng khuyến mãi, nhằm tối đa hóa tỷ lệ chuyển đổi và giá trị đơn hàng.
Kết quả mong đợi từ LLM (minh họa):
Khách hàng KH004 và KH010 thường xuyên mua sữa bột trẻ em và có lịch sử đặt hàng các sản phẩm thuộc thương hiệu X và Y. Khách hàng KH002 có mua lẻ các món đồ cho bé nhưng không phải sữa bột, còn KH018 ít có tương tác liên quan đến danh mục trẻ em.
Đề xuất sản phẩm để áp dụng khuyến mãi Mua 1 Tặng 1 cho danh mục Sữa bột trẻ em:
- Sữa bột X loại lớn (Mã SP: SB001): Khách hàng KH00
