Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, theo đúng cấu trúc yêu cầu và sử dụng định dạng HTML:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để phân tích tác động của một chiến dịch marketing cụ thể lên trải nghiệm khách hàng dựa trên các phản hồi thực tế. Cấu trúc của nó bao gồm các phần chính sau:
- Mục tiêu chính: “Xem xét các phản hồi khách hàng sau đây, tập trung vào giai đoạn gần đây khi
[TÊN_CHIẾN_DỊCH_MARKETING]được triển khai. Đánh giá xem chiến dịch này đã ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng như thế nào (tích cực hay tiêu cực) và cung cấp bằng chứng từ các phản hồi.” - Dữ liệu đầu vào: Người dùng cần cung cấp danh sách các phản hồi khách hàng vào biến
[DANH_SÁCH_PHẢN_HỒI]. - Cấu trúc đầu ra mong muốn: Phần này định nghĩa rõ ràng các trường thông tin mà mô hình ngôn ngữ cần xuất ra, bao gồm:
[TÁC_ĐỘNG_CHUNG]:Phân loại tác động (tích cực, tiêu cực, trung tính).[ĐIỂM_TÍCH_CỰC]:Các yếu tố tích cực được nhận diện từ phản hồi.[ĐIỂM_TIÊU_CỰC]:Các yếu tố tiêu cực hoặc hiểu lầm được nhận diện từ phản hồi.[ĐỀ_XUẤT_CHIẾN_DỊCH]:Gợi ý để cải thiện chiến dịch marketing.
- Các biến (Placeholders): Các phần nằm trong ngoặc vuông (ví dụ:
[TÊN_CHIẾN_DỊCH_MARKETING],[DANH_SÁCH_PHẢN_HỒI],[TÁC_ĐỘNG_CHUNG], v.v.) là những phần mà người dùng cần điền thông tin cụ thể để tùy chỉnh prompt cho từng trường hợp.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động như sau:
- Định hướng ngữ cảnh (Context Setting): “Xem xét các phản hồi khách hàng sau đây, tập trung vào giai đoạn gần đây khi
[TÊN_CHIẾN_DỊCH_MARKETING]được triển khai.” – Câu lệnh này hướng dẫn mô hình AI phải tập trung vào dữ liệu phản hồi của khách hàng trong một khung thời gian cụ thể liên quan đến một sự kiện marketing nhất định. Điều này giúp loại bỏ sự nhiễu từ các phản hồi không liên quan hoặc từ các giai đoạn khác. - Yêu cầu Phân tích (Analytical Task): “Đánh giá xem chiến dịch này đã ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng như thế nào (tích cực hay tiêu cực) và cung cấp bằng chứng từ các phản hồi.” – Đây là yêu cầu cốt lõi, buộc mô hình phải thực hiện hai nhiệm vụ: đánh giá mức độ ảnh hưởng (tích cực/tiêu cực) và trích xuất các “bằng chứng” cụ thể (trích dẫn hoặc tóm tắt ý kiến) từ dữ liệu đầu vào để minh họa cho đánh giá đó.
- Nhập liệu có cấu trúc (Structured Input):
[DANH_SÁCH_PHẢN_HỒI]– Việc cung cấp phản hồi dưới dạng một danh sách giúp mô hình dễ dàng xử lý và phân tích từng phản hồi một cách có tổ chức. - Đầu ra có cấu trúc (Structured Output): Các trường như
[TÁC_ĐỘNG_CHUNG],[ĐIỂM_TÍCH_CỰC],[ĐIỂM_TIÊU_CỰC],[ĐỀ_XUẤT_CHIẾN_DỊCH]. Yêu cầu đầu ra theo cấu trúc này đảm bảo rằng kết quả phân tích sẽ dễ dàng được sử dụng cho các báo cáo, dashboard hoặc các quy trình tự động khác. Mô hình sẽ cố gắng điền đầy đủ các trường này dựa trên thông tin được cung cấp và khả năng suy luận của nó. - Biến tùy chỉnh (Customizable Variables): Các placeholder cho phép người dùng tùy chỉnh prompt mà không cần viết lại toàn bộ. Chỉ cần thay thế các phần trong ngoặc vuông bằng thông tin liên quan.
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử chúng ta có chiến dịch marketing tên là “Ưu đãi Mùa Hè Bất Tận” và các phản hồi khách hàng sau:
Ví dụ 1: Tác động tích cực
Xem xét các phản hồi khách hàng sau đây, tập trung vào giai đoạn gần đây khi Ưu đãi Mùa Hè Bất Tận được triển khai. Đánh giá xem chiến dịch này đã ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng như thế nào (tích cực hay tiêu cực) và cung cấp bằng chứng từ các phản hồi.
Phản hồi khách hàng:
- “Tôi rất thích chương trình giảm giá 50% cho mùa hè, tôi đã mua được món đồ yêu thích với giá hời!” – Nguyễn Văn A
- “Cảm ơn vì ưu đãi hấp dẫn, banner quảng cáo rất bắt mắt và thông tin rõ ràng.” – Trần Thị B
- “Chất lượng sản phẩm vẫn tuyệt vời như mọi khi, chương trình khuyến mãi này càng làm tôi hài lòng hơn.” – Lê Minh C
Đánh giá tác động:
- Tác động chung: [TÍCH_CỰC]
- Chi tiết:
- Các điểm tích cực (nếu có): Các phản hồi đều cho thấy sự hài lòng cao với chương trình ưu đãi, đặc biệt là mức giảm giá 50%. Khách hàng đánh giá cao sự rõ ràng của thông tin quảng cáo và sự hấp dẫn của ưu đãi này.
- Các điểm tiêu cực/hiểu lầm (nếu có): Không có.
- Đề xuất điều chỉnh chiến dịch: Tiếp tục duy trì các chương trình ưu đãi lớn và có hình thức quảng cáo trực quan, dễ hiểu tương tự.
Ví dụ 2: Tác động tiêu cực/trung tính
Xem xét các phản hồi khách hàng sau đây, tập trung vào giai đoạn gần đây khi Ra Mắt Sản Phẩm Mới XYZ được triển khai. Đánh giá xem chiến dịch này đã ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng như thế nào (tích cực hay tiêu cực) và cung cấp bằng chứng từ các phản hồi.
Phản hồi khách hàng:
- “Tôi thấy quảng cáo sản phẩm mới XYZ rất nhiều, nhưng khi vào xem thì giá lại cao hơn mong đợi và chưa thấy có ưu đãi gì đặc biệt.” – Phạm Thị D
- “Chiến dịch ra mắt hơi ồn ào nhưng thông tin về tính năng thực tế của sản phẩm mới lại không đủ rõ ràng, tôi vẫn còn nhiều băn khoăn.” – Hoàng Văn E
- “Sản phẩm cũ của các bạn vẫn tốt, không rõ sản phẩm mới có gì vượt trội để đáng đồng tiền bát gạo không.” – Vũ Thị F
Đánh giá tác động:
- Tác động chung: [TIÊU_CỰC]
- Chi tiết:
- Các điểm tích cực (nếu có): Sự nhận diện về chiến dịch là tốt, thu hút được sự chú ý ban đầu.
- Các điểm tiêu cực/hiểu lầm (nếu có): Khách hàng cảm thấy giá sản phẩm mới cao, thiếu ưu đãi hấp dẫn. Thông tin về tính năng và lợi ích thực tế của sản phẩm mới chưa đủ rõ ràng, gây ra sự băn khoăn và so sánh với sản phẩm cũ.
- Đề xuất điều chỉnh chiến dịch: Cần làm rõ hơn các giá trị cốt lõi và lợi ích vượt trội của sản phẩm mới so với các sản phẩm cùng loại hoặc sản phẩm cũ. Cân nhắc đưa thêm các gói ưu đãi giới thiệu hoặc chương trình dùng thử để giảm bớt rào cản về giá cho khách hàng.
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một công cụ mạnh
