Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn cung cấp, theo yêu cầu định dạng và cấu trúc tiếng Việt:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này có cấu trúc khá rõ ràng và được thiết kế để thu thập thông tin chi tiết về một khách hàng tiềm năng, sau đó yêu cầu hệ thống AI đánh giá và giải thích mức độ sinh lời của khách hàng đó. Cấu trúc bao gồm:
- **Mệnh lệnh chính:** “Xem xét thông tin về khách hàng tiềm năng…”
- **Các biến/tham số đầu vào:**
[TÊN_KHÁCH_HÀNG]: Biến này dùng để chỉ định tên cụ thể của khách hàng tiềm năng cần phân tích.[QUY_MÔ_DOANH_NGHIỆP]: Biến này đại diện cho thông tin về quy mô của doanh nghiệp (ví dụ: số nhân viên, doanh thu ước tính, ngành nghề…).[LỊCH_SỬ_THANH_TOÁN_TRƯỚC_ĐÓ]: Biến này thu thập thông tin về các giao dịch hoặc lịch sử thanh toán trước đây của khách hàng (nếu có). Việc có nó hay không có thể ảnh hưởng đến đánh giá rủi ro và tiềm năng.[NHU_CẦU_DỰ_KIẾN]: Biến này mô tả những nhu cầu hoặc mong đợi mà khách hàng tiềm năng có thể có đối với sản phẩm/dịch vụ đang được chào bán.
- **Yêu cầu cốt lõi:** “Chấm điểm khả năng sinh lời của lead này từ 1 đến 5 (1 là thấp, 5 là cao).”
- **Yêu cầu phụ trợ:** “Giải thích lý do đưa ra điểm số này.”
Sự kết hợp này giúp đảm bảo rằng AI nhận được đủ ngữ cảnh cần thiết để đưa ra một đánh giá có cơ sở và có thể giải thích được.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, đây là một dạng phân loại có giải thích (explained classification) hoặc đánh giá dựa trên ngữ cảnh (contextual evaluation). Prompt hoạt động như sau:
- Thu thập đầu vào: Khi bạn sử dụng template này, bạn sẽ thay thế các biến trong ngoặc vuông (
[...]) bằng thông tin thực tế về khách hàng. Ví dụ,[TÊN_KHÁCH_HÀNG]sẽ được thay bằng “Công ty ABC”,[QUY_MÔ_DOANH_NGHIỆP]có thể là “Doanh nghiệp nhỏ, ~50 nhân viên, ngành công nghệ”, v.v. - Nhận diện nhiệm vụ: Hệ thống AI sẽ nhận diện yêu cầu chính là “chấm điểm khả năng sinh lời” và “giải thích”.
- Phân tích dữ liệu đầu vào: AI sẽ xử lý từng phần thông tin bạn cung cấp:
[TÊN_KHÁCH_HÀNG]: Có thể dùng để xác định đối tượng, nhưng thường không ảnh hưởng trực tiếp đến điểm sinh lời trừ khi tên đó mang ẩn ý về ngành nghề/vị thế.[QUY_MÔ_DOANH_NGHIỆP]: Quy mô lớn thường có tiềm năng chi tiêu cao hơn, nhưng cũng có thể phức tạp hơn để bán hàng. Quy mô nhỏ có thể nhanh chốt đơn nhưng giá trị hợp đồng thấp hơn. AI sẽ cân nhắc điều này.[LỊCH_SỬ_THANH_TOÁN_TRƯỚC_ĐÓ]: Đây là yếu tố cực kỳ quan trọng. Lịch sử thanh toán tốt => điểm cao. Lịch sử xấu => điểm thấp, rủi ro cao. Nếu không có thông tin, AI có thể bỏ qua hoặc coi là không có yếu tố rủi ro/tích cực từ mục này.[NHU_CẦU_DỰ_KIẾN]: Nếu nhu cầu của khách hàng phù hợp và lớn so với giải pháp bạn cung cấp, điểm sinh lời sẽ cao. Ngược lại, nếu nhu cầu không tương thích hoặc nhỏ, điểm sẽ thấp.
- Áp dụng logic đánh giá: Dựa trên các yếu tố đã phân tích, AI sẽ sử dụng các mô hình đã được huấn luyện để đưa ra một điểm số từ 1-5. Tiêu chí “sinh lời” có thể bao gồm: giá trị tiềm năng của hợp đồng, sự phù hợp của sản phẩm/dịch vụ, khả năng khách hàng ký kết, mức độ rủi ro về thanh toán, và tiềm năng bán thêm/bán chéo (upsell/cross-sell) trong tương lai.
- Tạo giải thích: AI sẽ tổng hợp lại cách các thông tin đầu vào đã ảnh hưởng đến quyết định chấm điểm, từ đó đưa ra lý do rõ ràng cho điểm số đã cho.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là 2 ví dụ minh họa về cách prompt này có thể được sử dụng và kết quả mà AI có thể trả về:
Ví dụ 1: Khả năng sinh lời cao
Prompt sử dụng:
Xem xét thông tin về khách hàng tiềm năng Công ty XYZ, bao gồm: Doanh nghiệp lớn, ~500 nhân viên, ngành Tài chính - Ngân hàng, Lịch sử thanh toán trước đó: Luôn thanh toán đúng hạn và vượt kế hoạch trong 3 năm qua, Nhu cầu dự kiến: Đang tìm kiếm giải pháp bảo mật dữ liệu toàn diện và tự động hóa quy trình nghiệp vụ. Chấm điểm khả năng sinh lời của lead này từ 1 đến 5 (1 là thấp, 5 là cao). Giải thích lý do đưa ra điểm số này.
Kết quả có thể từ AI:
Điểm khả năng sinh lời: 5/5
Giải thích:
Công ty XYZ được chấm điểm 5/5 vì các lý do sau:
1. Quy mô doanh nghiệp: Là một doanh nghiệp lớn với 500 nhân viên trong ngành Tài chính - Ngân hàng, họ có tiềm năng tài chính và nhu cầu chi tiêu cao cho các giải pháp phức tạp.
2. Lịch sử thanh toán: Việc luôn thanh toán đúng hạn và vượt kế hoạch trong 3 năm qua cho thấy sự ổn định tài chính, uy tín và khả năng chi trả cao, giảm thiểu rủi ro cho chúng ta.
3. Nhu cầu dự kiến: Nhu cầu về giải pháp bảo mật dữ liệu toàn diện và tự động hóa quy trình nghiệp vụ là rất phù hợp với các sản phẩm/dịch vụ cốt lõi mà chúng ta có thể cung cấp, cho thấy sự tương thích cao và tiềm năng cho một hợp đồng giá trị lớn.
Ví dụ 2: Khả năng sinh lời trung bình
Prompt sử dụng:
Xem xét thông tin về khách hàng tiềm năng Quán Cafe An Nhiên, bao gồm: Doanh nghiệp nhỏ, ~10 nhân viên, ngành Dịch vụ ăn uống, Lịch sử thanh toán trước đó: Không có thông tin cụ thể, Nhu cầu dự kiến: Cần một hệ thống quản lý bán hàng đơn giản và giá cả phải chăng. Chấm điểm khả năng sinh lời của lead này từ 1 đến 5 (1 là thấp, 5 là cao). Giải thích lý do đưa ra điểm số này.
Kết quả có thể từ AI:
Điểm khả năng sinh lời: 3/5
Giải thích:
Quán Cafe An Nhiên được chấm điểm 3/5 vì các lý do sau:
1. Quy mô doanh nghiệp: Là một doanh nghiệp nhỏ với 10 nhân viên, tiềm năng giá trị hợp đồng có thể không quá lớn so với các doanh nghiệp lớn.
2. Lịch sử thanh toán: Việc không có thông tin cụ thể về lịch sử thanh toán khiến chúng ta không đánh giá được rủi ro hoặc lợi thế từ yếu tố này. Cần có thêm thông tin để xác định rõ hơn.
3. Nhu cầu dự kiến: Nhu cầu về một hệ thống quản lý bán hàng đơn giản và giá cả phải chăng là phù hợp, nhưng có thể không mang lại biên lợi nhuận cao hoặc cơ hội bán thêm các giải pháp phức tạp. Điểm số phản ánh tiềm năng hợp lý nhưng không đột phá.
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ hữu ích để
