Prompt: Đánh giá tương tác theo giai đoạn phễu bán hàng – Quản lý Khách hàng Tiềm năng – AI Sales Assistant

Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn đã cung cấp, được trình bày theo yêu cầu:

1. Phân tích Cấu trúc Prompt

Prompt template này có cấu trúc khá đơn giản nhưng hiệu quả, tập trung vào việc phân tích và đánh giá hành vi của khách hàng tiềm năng trong một ngữ cảnh bán hàng cụ thể. Nó bao gồm các thành phần chính sau:

• Động từ hành động: “Xem xét” và “xác định” định hướng rõ ràng cho mô hình AI về nhiệm vụ cần thực hiện.
• Đối tượng chính: “các tương tác gần đây của khách hàng tiềm năng” là dữ liệu đầu vào mà mô hình cần tập trung phân tích.
• Biến chính:
  • [ID_KHÁCH_HÀNG]: Đây là một biến đại diện cho mã định danh duy nhất của khách hàng tiềm năng. Nó cho phép mô hình truy xuất hoặc tập trung vào dữ liệu tương tác của một cá nhân cụ thể.
  • [TÊN_GIAI_ĐOẠN_PHỄU]: Đây là một biến đại diện cho tên hoặc mô tả của giai đoạn hiện tại trong phễu bán hàng (ví dụ: “Nhận biết”, “Cân nhắc”, “Quyết định”, “Sau bán hàng”). Biến này cung cấp ngữ cảnh quan trọng để đánh giá sự phù hợp của các tương tác.
• Yêu cầu đầu ra: “Đưa ra nhận xét” là lời nhắc nhở rõ ràng rằng mô hình cần cung cấp một kết quả phân tích, có thể dưới dạng văn bản mô tả, đánh giá hoặc đề xuất.

2. Ý nghĩa & Cách hoạt động

Về mặt kỹ thuật, prompt này hoạt động dựa trên nguyên tắc cung cấp ngữ cảnh và dữ liệu để mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thực hiện một tác vụ phân tích có cấu trúc.

• Ý nghĩa: Mục tiêu của prompt này là tự động hóa việc đánh giá mức độ phù hợp giữa hành vi gần đây của một khách hàng tiềm năng với giai đoạn bán hàng mà họ đang ở, nhằm hỗ trợ đội ngũ bán hàng đưa ra các hành động tiếp theo phù hợp. Thay vì phải tự mình xem xét từng tương tác và đối chiếu với giai đoạn phễu, người dùng có thể sử dụng prompt này để có được một báo cáo nhanh chóng.
• Cách hoạt động:
  1. Nhận diện biến: Khi prompt này được đưa vào, hệ thống hoặc người dùng cần thay thế các biến giữ chỗ [ID_KHÁCH_HÀNG] và [TÊN_GIAI_ĐOẠN_PHỄU] bằng dữ liệu thực tế.
  2. Truy xuất dữ liệu: Mô hình (hoặc hệ thống tích hợp) sẽ sử dụng [ID_KHÁCH_HÀNG] để truy cập vào lịch sử tương tác của khách hàng đó (ví dụ: email đã gửi/nhận, cuộc gọi đã thực hiện, trang web đã truy cập, nội dung đã tải xuống, v.v.).
  3. Phân tích tương tác: Mô hình sẽ phân tích bản chất, tần suất, thời gian và nội dung của các tương tác gần đây.
  4. Đối chiếu với giai đoạn phễu: Mô hình so sánh các đặc điểm của tương tác với các hành vi điển hình hoặc mong đợi ở giai đoạn [TÊN_GIAI_ĐOẠN_PHỄU] được cung cấp. Ví dụ: ở giai đoạn “Cân nhắc”, các tương tác tìm hiểu thông tin chi tiết, so sánh sản phẩm, hoặc yêu cầu demo sẽ được coi là phù hợp. Ngược lại, các tương tác ban đầu như truy cập trang chủ có thể không phù hợp với giai đoạn này.
  5. Đưa ra nhấn xét: Dựa trên kết quả đối chiếu, mô hình sẽ tạo ra một đoạn văn bản (nhận xét) tóm tắt mức độ phù hợp, có thể bao gồm việc chỉ ra các tương tác nào là tích cực, tiêu cực hoặc trung tính, và liệu khách hàng có đang tiến triển tốt trong phễu hay không.

3. Ví dụ Minh họa

Dưới đây là 1-2 ví dụ về cách prompt template này có thể được sử dụng:

Ví dụ 1: Khách hàng ở giai đoạn Cân nhắc, có tương tác phù hợp

Prompt sau khi điền biến:

Xem xét các tương tác gần đây của khách hàng tiềm năng [KH00123] và xác định xem chúng có phù hợp với giai đoạn Cân nhắc hiện tại của họ trong quy trình bán hàng hay không. Đưa ra nhận xét.

Kết quả mong đợi từ mô hình AI:

Dựa trên các tương tác gần đây của khách hàng tiềm năng KH00123, chúng tôi nhận thấy sự phù hợp đáng kể với giai đoạn Cân nhắc trong quy trình bán hàng. Khách hàng đã truy cập ba lần vào trang so sánh sản phẩm, tải xuống tài liệu “Hướng dẫn sử dụng nâng cao” và tham gia webinar về tính năng XYZ. Các hành vi này cho thấy khách hàng đang chủ động tìm hiểu sâu hơn và đánh giá các lựa chọn, là dấu hiệu tích cực của giai đoạn Cân nhắc.

Ví dụ 2: Khách hàng ở giai đoạn Tuyển dụng, có tương tác chưa phù hợp

Prompt sau khi điền biến:

Xem xét các tương tác gần đây của khách hàng tiềm năng [LEAD987] và xác định xem chúng có phù hợp với giai đoạn Tuyển dụng hiện tại của họ trong quy trình bán hàng hay không. Đưa ra nhận xét.

Kết quả mong đợi từ mô hình AI:

Đối với khách hàng tiềm năng LEAD987, các tương tác gần đây có một số điểm chưa hoàn toàn phù hợp với giai đoạn Tuyển dụng. Mặc dù khách hàng có mở email giới thiệu ban đầu, nhưng sau đó lại không có bất kỳ tương tác nào trên website tư vấn chuyên sâu hoặc yêu cầu tài liệu chi tiết hơn. Hành vi chủ yếu chỉ dừng lại ở việc truy cập trang chủ một lần. Điều này cho thấy có thể khách hàng chưa thực sự quan tâm hoặc cần được tiếp cận với thông tin mục tiêu hơn để thúc đẩy họ tiến vào giai đoạn Tuyển dụng.

👉 Tóm lại

Prompt template “Xem xét các tương tác gần đây của khách hàng tiềm năng [ID_KHÁCH_HÀNG] và xác định xem chúng có phù hợp với giai đoạn [TÊN_GIAI_ĐOẠN_PHỄU] hiện tại của họ trong quy trình bán hàng hay không. Đưa ra nhận xét.” là một công cụ mạnh mẽ để tự động hóa việc phân tích hành vi khách hàng trong phễu bán hàng. Bằng cách sử dụng các biến đại diện rõ ràng cho mã khách hàng và giai đoạn phễu, nó cho phép mô hình AI tập trung vào dữ liệu liên quan, đối chiếu hành vi với ngữ cảnh kinh doanh và cung cấp những nhận xét giá trị. Điều này giúp đội ngũ bán hàng tiết kiệm thời gian, hiểu rõ hơn về từng khách hàng tiềm năng và đưa ra các chiến lược tương tác hiệu quả hơn.