Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn đã cung cấp, tuân thủ cấu trúc yêu cầu và sử dụng định dạng HTML.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để hướng dẫn AI thực hiện một nhiệm vụ phức tạp liên quan đến việc tích hợp và phân tích dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau. Nó bao gồm các thành phần cốt lõi và các biến số có thể thay thế, cho phép tùy chỉnh:
- Mục tiêu chính: Trích xuất, tích hợp và phân tích dữ liệu giao dịch từ các kênh bán hàng khác nhau để tạo ra các ưu đãi cá nhân hóa.
- Các nguồn dữ liệu chính:
- Dữ liệu giao dịch từ hệ thống POS tại cửa hàng.
- Dữ liệu bán hàng trực tuyến từ nền tảng thương mại điện tử.
- Các biến số (Placeholders): Chúng ta có thể coi các phần trong ngoặc vuông như các biến số cần được điền đầy đủ để prompt trở nên cụ thể.
[TÊN_HỆ_THỐNG_POS]: Biến này yêu cầu người dùng chỉ định tên hoặc loại hệ thống POS đang được sử dụng (ví dụ: “Square POS”, “Sapo POS”, “hệ thống POS nội bộ”).[NỀN_TẢNG_ECOMMERCE]: Biến này yêu cầu người dùng chỉ định nền tảng thương mại điện tử đang được sử dụng (ví dụ: “Shopify”, “Shopee”, “Lazada”, “website riêng”).- Các bước hành động yêu cầu:
- Trích xuất dữ liệu giao dịch từ các nguồn chỉ định.
- Tích hợp dữ liệu theo mã khách hàng hoặc thông tin nhận dạng khác.
- Phân tích sự khác biệt/bổ sung giữa hành vi mua sắm offline và online.
- Tích hợp thêm dữ liệu chương trình khách hàng thân thiết.
- Tạo ưu đãi cá nhân hóa dựa trên thông tin đã phân tích.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt này hoạt động như một bộ hướng dẫn logic cho một mô hình AI xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến (như GPT-3.5, GPT-4 hoặc các mô hình tương tự có khả năng phân tích dữ liệu và logic). AI sẽ diễn giải các yêu cầu tuần tự và thực hiện chúng:
- Trích xuất dữ liệu: AI sẽ cần “hiểu” được cấu trúc dữ liệu điển hình của các hệ thống POS và nền tảng e-commerce để đề xuất các phương pháp trích xuất hiệu quả (ví dụ: thông qua API, truy vấn cơ sở dữ liệu, đọc file CSV). Nếu AI có khả năng truy cập trực tiếp, nó sẽ thực hiện. Nếu không, nó sẽ đưa ra hướng dẫn về cách trích xuất.
- Tích hợp dữ liệu: Đây là bước then chốt. AI sẽ tìm cách ánh xạ các trường dữ liệu từ hai nguồn khác nhau (POS và e-commerce) dựa trên các định danh chung như `customer_id`, `email`, `phone_number`. Nếu có sự thiếu nhất quán trong định danh giữa các hệ thống, AI có thể đề xuất các chiến lược “làm sạch” hoặc “chuẩn hóa” dữ liệu.
- Phân tích hành vi: Sau khi dữ liệu được tích hợp, AI sẽ thực hiện các phép so sánh. Ví dụ:
- Khách hàng mua gì ở cửa hàng so với trên mạng?
- Giá trị đơn hàng trung bình của mỗi kênh?
- Tần suất mua hàng?
- Sản phẩm nào thường được mua cùng nhau ở mỗi kênh? (Phân tích giỏ hàng)
- Các yếu tố nhân khẩu học sau cách mua sắm ở mỗi kênh.
- Tích hợp dữ liệu KHTT: Dữ liệu từ chương trình như điểm tích lũy, cấp độ thành viên, lịch sử đổi quà sẽ được gộp vào hồ sơ khách hàng tổng thể.
- Tạo ưu đãi cá nhân hóa: Dựa trên tất cả các dữ liệu tích hợp và phân tích, AI sẽ đề xuất các chiến lược ưu đãi. Ví dụ:
- Gửi mã giảm giá cho sản phẩm “bán chạy” trên kênh mà khách hàng ít mua.
- Đề xuất sản phẩm bổ sung dựa trên lịch sử mua sắm liên kênh.
- Dựa vào cấp độ thành viên KHTT, đưa ra ưu đãi đặc biệt (ví dụ: miễn phí vận chuyển cho khách hàng VIP mua online sau khi họ thường xuyên mua tại cửa hàng).
Prompt này giả định rằng AI có khả năng làm việc với dữ liệu có cấu trúc và có thể thực hiện các phép phân tích chuyên sâu, không chỉ là xử lý văn bản đơn thuần.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là 2 ví dụ về cách prompt này có thể được điền và cách AI có thể phản hồi hoặc yêu cầu thêm thông tin.
Ví dụ 1: Điền đầy đủ thông tin
Prompt đã điền:
“Sử dụng AI để trích xuất dữ liệu giao dịch từ các hệ thống POS tại cửa hàng (Sapo POS) và dữ liệu bán hàng trực tuyến từ (Shopify). Tích hợp hai nguồn dữ liệu này dựa trên mã khách hàng hoặc thông tin nhận dạng khác (email). Phân tích sự khác biệt hoặc bổ sung giữa hành vi mua sắm **tại cửa hàng và trực tuyến**. Tích hợp với dữ liệu chương trình khách hàng thân thiết (LoyaltyPlus) để tạo ưu đãi cá nhân hóa.”
Phản hồi giả định của AI:
“Đã hiểu yêu cầu. Để bắt đầu, tôi cần biết cấu trúc dữ liệu bạn có từ Sapo POS và Shopify, cũng như định dạng dữ liệu từ LoyaltyPlus. Cụ thể, tôi cần biết các trường dữ liệu cho từng hệ thống sau:
1. **Sapo POS:**
* `TransactionID`
* `CustomerID` (hoặc trường tương đương cho mã khách hàng)
* `Email`
* `PhoneNumber`
* `TransactionDate`
* `ProductID`
* `ProductName`
* `Quantity`
* `Price`
* `TotalAmount`
2. **Shopify:**
* `OrderNumber`
* `CustomerOrderID` (hoặc trường tương đương)
* `CustomerEmail`
* `CustomerPhone`
* `OrderDate`
* `LineItemsProductSKU`
* `LineItemsProductName`
* `LineItemsQuantity`
* `LineItemsPrice`
* `TotalLineItemsPrice`
3. **LoyaltyPlus:**
* `CustomerID`
* `CustomerEmail`
* `LoyaltyPointsBalance`
* `TierLevel` (ví dụ: Bronze, Silver, Gold)
* `LastRewardRedemptionDate`
Sau khi nhận được cấu trúc dữ liệu này, tôi có thể tiến hành các bước sau:
* **Trích xuất:** Đề xuất cách truy xuất dữ liệu từ API hoặc xuất file CSV.
* **Tích hợp:** Xây dựng logic ánh xạ dựa trên `Email` để hợp nhất hồ sơ khách hàng.
* **Phân tích:** So sánh giá trị đơn hàng trung bình, số lượng sản phẩm mua, loại sản phẩm phổ biến giữa kênh POS và Shopify. Xác định xem khách hàng nào chỉ mua sắm ở một kênh và có xu hướng chuyển đổi sang kênh còn lại không.
* **Tạo ưu đãi:** Dựa trên hồ sơ khách hàng hợp nhất và hành vi đã phân tích, tôi sẽ đề xuất các chiến dịch marketing, ví dụ:
* “Khách hàng [Tên Khách Hàng] thường mua [Sản phẩm A] tại cửa hàng, chúng tôi có ưu đãi đặc biệt [Giảm giá X%] cho [Sản phẩm B] trên Shopify cho lần mua tiếp theo của bạn.”
* “Với cấp độ [TierLevel] trong chương trình LoyaltyPlus, bạn nhận được [Ưu đãi độc quyền] khi mua sắm online.”
Vui lòng cung cấp cấu trúc chi tiết của các tệp dữ liệu bạn có.
Ví dụ 2: Yêu cầu làm rõ thông tin định danh
Prompt đã điền:
“Sử dụng AI để trích xuất dữ liệu giao dịch từ các hệ thống POS tại cửa hàng (hệ thống nội bộ) và dữ liệu bán hàng trực tuyến từ (Lazada). Tích hợp hai nguồn dữ liệu
