Dưới đây là phân tích chi tiết của bạn về mẫu prompt được cung cấp, tuân thủ cấu trúc và định dạng yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để yêu cầu tạo ra một báo cáo tự động về Giá trị Vòng đời Khách hàng (CLV). Cấu trúc của prompt khá mạch lạc và bao gồm các yếu tố chính sau:
- Mục tiêu chính: “Tạo một báo cáo tự động ước tính Giá trị Vòng đời Khách hàng (CLV)…” Đây là hành động chính mà AI cần thực hiện.
- Dữ liệu đầu vào: “…dựa trên dữ liệu lịch sử mua hàng và tương tác của khách hàng (
[NGUỒN_DỮ_LIỆU_KHÁCH_HÀNG]).” Biến[NGUỒN_DỮ_LIỆU_KHÁCH_HÀNG]là một placeholder quan trọng, chỉ ra nơi người dùng cần cung cấp thông tin về nguồn dữ liệu mà AI sẽ sử dụng. Điều này có thể là tên tệp CSV, tên bảng trong cơ sở dữ liệu, hoặc mô tả chi tiết về cấu trúc dữ liệu. - Yêu cầu về phân loại: “Báo cáo cần phân loại khách hàng thành các nhóm giá trị khác nhau (ví dụ: Cao, Trung bình, Thấp)…” Phần này yêu cầu AI không chỉ tính toán CLV mà còn phải gom nhóm các khách hàng dựa trên mức độ giá trị của họ. Việc đưa ra ví dụ “Cao, Trung bình, Thấp” giúp định hướng cho AI về cách phân loại.
- Yêu cầu về phân tích sâu: “…và phân tích các đặc điểm chung của mỗi nhóm.” Ngoài việc phân loại, prompt còn yêu cầu AI đi sâu vào việc hiểu “tại sao” các nhóm này lại có CLV khác nhau bằng cách phân tích các đặc điểm đi kèm của họ trong dữ liệu.
- Yêu cầu về trực quan hóa: “Trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ phân tán hoặc biểu đồ phân bổ để thể hiện sự phân bố CLV và các yếu tố ảnh hưởng.” Đây là một yêu cầu quan trọng giúp báo cáo trở nên dễ hiểu và trực quan hơn, đồng thời nhấn mạnh việc thể hiện cả sự phân bố CLV lẫn các yếu tố dẫn đến sự phân bố đó.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt này yêu cầu AI thực hiện một quy trình phân tích dữ liệu nhiều bước, liên quan đến các khái niệm cốt lõi trong marketing và khoa học dữ liệu:
- Ước tính CLV: AI sẽ cần áp dụng các mô hình hoặc phương pháp thống kê để tính toán CLV cho từng khách hàng. Các phương pháp phổ biến có thể bao gồm mô hình RFM (Recency, Frequency, Monetary), mô hình Probabilistic/Non-contractual, hoặc các mô hình học máy phức tạp hơn tùy thuộc vào loại dữ liệu được cung cấp.
- Phân loại khách hàng (Segmentation): Sau khi có CLV, AI sẽ sử dụng kỹ thuật phân nhóm (clustering) hoặc phân ngưỡng (thresholding) dựa trên các giá trị CLV đã tính để tạo ra các phân khúc khách hàng (ví dụ: nhóm khách hàng “kim cương”, “vàng”, “bạc”, “đồng”).
- Phân tích đặc điểm: Đối với mỗi phân khúc, AI sẽ cần phân tích các biến còn lại trong
[NGUỒN_DỮ_LIỆU_KHÁCH_HÀNG]để tìm ra các đặc điểm chung. Ví dụ: nhóm CLV cao có xu hướng mua sản phẩm gì nhiều nhất? Họ tương tác với kênh nào nhiều nhất? Họ đến từ khu vực địa lý nào? - Trực quan hóa: Các biểu đồ được yêu cầu, như biểu đồ phân tán (scatterplot) và biểu đồ phân bổ (histogram/density plot), sẽ giúp minh họa:
- Biểu đồ phân tán: Có thể dùng để thể hiện mối quan hệ giữa CLV ước tính và một hoặc hai đặc điểm khác của khách hàng (ví dụ: CLV theo tần suất mua hàng).
- Biểu đồ phân bổ: Sẽ hiển thị phân bố của giá trị CLV trên toàn bộ tập khách hàng hoặc trong từng phân khúc, giúp hiểu rõ khách hàng tập trung ở mức CLV nào.
- Biến
[NGUỒN_DỮ_LIỆU_KHÁCH_HÀNG]: Đây là điểm mấu chốt. AI sẽ không thể thực hiện yêu cầu nếu không có thông tin về dữ liệu này. Người dùng cần điền vào đây, ví dụ: “tệp `customer_data.csv` chứa các cột `customer_id`, `order_date`, `order_amount`, `last_login_date`, `product_category`, `email_opens`.”
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử người dùng cung cấp dữ liệu dưới dạng tệp CSV có tên `data_khach_hang.csv` với các cột `id_khach_hang`, `ngay_mua_hang`, `so_tien_mua`, `lan_cuoi_dang_nhap`, `loai_san_pham_ua_thich`. Dưới đây là cách prompt có thể được điền và giả định kết quả đầu ra:
Ví dụ 1: Điền biến và hình dung đầu ra
Prompt sau khi điền:
Tạo một báo cáo tự động ước tính Giá trị Vòng đời Khách hàng (CLV) dựa trên dữ liệu lịch sử mua hàng và tương tác của khách hàng (tệp `data_khach_hang.csv` chứa các cột `id_khach_hang`, `ngay_mua_hang`, `so_tien_mua`, `lan_cuoi_dang_nhap`, `loai_san_pham_ua_thich`). Báo cáo cần phân loại khách hàng thành các nhóm giá trị khác nhau (ví dụ: Cao, Trung bình, Thấp) và phân tích các đặc điểm chung của mỗi nhóm. Trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ phân tán hoặc biểu đồ phân bổ để thể hiện sự phân bố CLV và các yếu tố ảnh hưởng.
Giả định kết quả đầu ra của AI:
- Phần Tính toán CLV: Danh sách các khách hàng kèm theo CLV ước tính (ví dụ: Khách hàng A: $500, Khách hàng B: $120, Khách hàng C: $950).
- Phân loại:
- Nhóm Cao (CLV > $600): Khách hàng C, …
- Nhóm Trung bình ($200 < CLV <= $600): Khách hàng A, ...
- Nhóm Thấp (CLV <= $200): Khách hàng B, ...
- Phân tích đặc điểm:
- Nhóm Cao: Thường xuyên mua sản phẩm thuộc “Điện tử”, thời gian kể từ lần tương tác cuối cùng ngắn nhất.
- Nhóm Trung bình: Mua đa dạng các “Thời trang” và “Gia dụng”, tần suất mua vừa phải.
- Nhóm Thấp: Ít mua hàng, chủ yếu là “Sách và Văn phòng phẩm”, thời gian tương tác cuối cùng đã lâu.
- Trực quan hóa:
- (Hình ảnh) Biểu đồ phân bổ CLV: Một biểu đồ histogram cho thấy phần lớn khách hàng có CLV ở mức thấp đến trung bình, với ít khách hàng có CLV rất cao.
- (Hình ảnh) Biểu đồ phân tán: Một scatter plot với trục X là “Số tiền mua trung bình” và trục Y là “CLV ước tính”, có các điểm màu khác nhau đại diện cho các nhóm Cao/Trung bình/Thấp, cho thấy mối tương quan với tiền mua trung bình.
Ví dụ 2: Với nguồn dữ liệu là kết nối API tới cơ sở dữ liệu
Prompt sau khi điền:
Tạo một báo cáo tự động ước tính Giá trị Vòng đời Khách hàng (CLV) dựa trên dữ liệu lịch sử mua hàng và tương tác của khách hàng (truy vấn SQL sau để lấy dữ liệu: SELECT customer_id, purchase_date, amount, last_activity FROM orders WHERE order_date >= '2022-01-01'). Báo cáo cần phân loại khách hàng thành các nhóm giá trị khác nhau (ví dụ: VIP, Tiềm năng, Định kỳ) và phân tích các
