Tuyệt vời! Với vai trò là chuyên gia kỹ thuật tạo câu lệnh (prompt engineering), tôi sẽ phân tích chi tiết mẫu câu lệnh bạn cung cấp.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu câu lệnh này là một ví dụ điển hình về kỹ thuật tạo câu lệnh có cấu trúc, sử dụng các biến có thể thay thế để tạo ra các yêu cầu cụ thể và linh hoạt. Cấu trúc chung bao gồm:
- Mở đầu: Câu lệnh bắt đầu bằng một mệnh lệnh rõ ràng: “Xem xét các yếu tố như…”
- Biến (Placeholders):
[SỰ_THAY_ĐỔI_VỀ_NGÂN_SÁCH]: Biến này dùng để chỉ các yếu tố liên quan đến sự biến động của ngân sách. Ví dụ: ngân sách tăng, giảm, trì hoãn, hoặc không có thay đổi.[CẠNH_TRANH_TỪ_ĐỐI_THỦ]: Biến này đại diện cho mức độ và bản chất của cạnh tranh từ các đối thủ. Ví dụ: đối thủ tăng cường hoạt động marketing, có chiến dịch mới, hoặc giảm giá.[PHẢN_HỒI_CHẬM_TRỄ]: Biến này mô tả tình trạng phản hồi chậm trễ từ phía khách hàng tiềm năng. Ví dụ: khách hàng không trả lời email, yêu cầu thông tin chậm, hoặc có dấu hiệu thiếu quan tâm.[TÊN_KHÁCH_HÀNG]: Biến này dùng để xác định khách hàng tiềm năng cụ thể đang được xem xét.
- Yêu cầu cốt lõi: “Chấm điểm rủi ro chuyển đổi từ 1 đến 5 (1 là rất thấp, 5 là rất cao).” Đây là nhiệm vụ chính mà AI cần thực hiện.
- Yêu cầu bổ sung: “Giải thích các yếu tố rủi ro chính.” Yêu cầu này nhằm cung cấp ngữ cảnh và lý do cho điểm số đã đưa ra, giúp người dùng hiểu rõ hơn về đánh giá.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Mẫu câu lệnh này hoạt động bằng cách cung cấp cho mô hình ngôn ngữ một “khung” để phân tích. Khi bạn điền các giá trị cụ thể vào các biến, bạn đang cung cấp cho AI thông tin đầu vào (input) về các tình huống cụ thể ảnh hưởng đến khả năng chuyển đổi của một khách hàng tiềm năng.
Mô hình sẽ sử dụng kiến thức của mình về hành vi khách hàng, quy trình bán hàng, và các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng để:
- Phân tích tương quan: Đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đã cung cấp (ngân sách, cạnh tranh, phản hồi chậm trễ) đến khả năng khách hàng đó sẽ chuyển đổi thành khách hàng thực sự.
- Chấm điểm: Tổng hợp các phân tích này để đưa ra một điểm số rủi ro trên thang điểm 1-5. Điểm số càng cao, rủi ro khách hàng “bỏ đi” hoặc không chuyển đổi càng lớn.
- Giải thích: Đưa ra những lý do cụ thể, dựa trên các yếu tố đầu vào và kiến thức chung, để minh chứng cho điểm số đã cho. Điều này giúp người dùng hiểu rõ “tại sao” điểm số lại như vậy và có thể đưa ra hành động phù hợp.
Ví dụ, nếu [SỰ_THAY_ĐỔI_VỀ_NGÂN_SÁCH] là “Ngân sách bị cắt giảm mạnh”, [CẠNH_TRANH_TỪ_ĐỐI_THỦ] là “Đối thủ đang có chương trình khuyến mãi lớn”, và [PHẢN_HỒI_CHẬM_TRỄ] là “Khách hàng đã không phản hồi email trong 2 tuần”, thì AI có khả năng cao sẽ đưa ra điểm rủi ro cao (ví dụ: 4 hoặc 5) và giải thích rằng sự kết hợp của hạn chế ngân sách, cạnh tranh gay gắt và thiếu phản hồi từ khách hàng là những tín hiệu rất tiêu cực.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách bạn có thể sử dụng mẫu câu lệnh này:
Ví dụ 1: Khách hàng tiềm năng có dấu hiệu quan tâm nhưng gặp rào cản ngân sách.
Prompt đã điền đầy đủ:
Xem xét các yếu tố như [SỰ_THAY_ĐỔI_VỀ_NGÂN_SÁCH] là "Ngân sách có thể bị điều chỉnh giảm nhẹ vào cuối quý", [CẠNH_TRANH_TỪ_ĐỐI_THỦ] là "Đối thủ có sản phẩm tương tự với giá thấp hơn một chút", [PHẢN_HỒI_CHẬM_TRỄ] là "Khách hàng phản hồi email trung bình sau 2 ngày, nhưng đã đặt câu hỏi về chi tiết kỹ thuật" đối với những khách hàng tiềm năng [TÊN_KHÁCH_HÀNG] là "Công ty ABC". Chấm điểm rủi ro chuyển đổi từ 1 đến 5 (1 là rất thấp, 5 là rất cao). Giải thích các yếu tố rủi ro chính.
Ví dụ 2: Khách hàng tiềm năng đang mất dần sự quan tâm.
Prompt đã điền đầy đủ:
Xem xét các yếu tố như [SỰ_THAY_ĐỔI_VỀ_NGÂN_SÁCH] là "Ngân sách đã được phê duyệt và ổn định", [CẠNH_TRANH_TỪ_ĐỐI_THỦ] là "Không có đối thủ cạnh tranh trực tiếp nổi bật", [PHẢN_HỒI_CHẬM_TRỄ] là "Khách hàng không phản hồi bất kỳ cuộc gọi hay email nào trong hơn một tuần qua, và đã hủy cuộc họp trực tuyến sắp tới" đối với những khách hàng tiềm năng [TÊN_KHÁCH_HÀNG] là "Tập đoàn XYZ". Chấm điểm rủi ro chuyển đổi từ 1 đến 5 (1 là rất thấp, 5 là rất cao). Giải thích các yếu tố rủi ro chính.
👉 Tóm lại
Mẫu câu lệnh này là một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt để đánh giá rủi ro chuyển đổi của khách hàng tiềm năng. Bằng cách sử dụng các biến có thể tùy chỉnh, nó cho phép người dùng cung cấp các thông tin đầu vào chi tiết và cụ thể. Mô hình AI sau đó sẽ phân tích các yếu tố này, chấm điểm rủi ro và đưa ra giải thích rõ ràng, giúp người dùng có cái nhìn sâu sắc hơn về tình hình và đưa ra các quyết định kinh doanh, bán hàng hoặc marketing hiệu quả hơn.
