Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn cung cấp, theo đúng cấu trúc yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để yêu cầu một hệ thống hoặc mô hình AI thực hiện nhiệm vụ đề xuất sản phẩm cá nhân hóa cho một khách hàng cụ thể. Cấu trúc của prompt bao gồm các phần cố định và các biến số (được biểu thị bằng dấu ngoặc vuông `[]`) cần được điền vào để tạo ra một yêu cầu hoàn chỉnh:
- Yêu cầu chính: “Xác định khách hàng [ID_KHÁCH_Hàng] có hồ sơ sở thích phù hợp với danh mục sản phẩm [DANH_MỤC_SẢN_PHẨM_MỚI].” Đây là phần khởi đầu, định rõ đối tượng (khách hàng) và phạm vi đề xuất (danh mục sản phẩm mới).
- Hành động phân tích: “Phân tích các thuộc tính của các sản phẩm mới ra mắt hoặc ít hiển thị trong lịch sử của khách hàng.” Phần này mô tả quá trình xử lý dữ liệu cần thực hiện.
- Phương pháp đề xuất: “Sử dụng thuật toán đề xuất để tìm ra các sản phẩm mới có khả năng cao được khách hàng này ưa chuộng, tương tự với các sản phẩm họ đã thích trước đây ([DANH_SÁCH_SẢN_PHẨM_ĐÃ_THÍCH]).” Phần này nhấn mạnh việc sử dụng thuật toán và cung cấp dữ liệu tham chiếu (sản phẩm đã thích).
- Đầu ra mong muốn: “Đề xuất 3-5 sản phẩm mới nhất, có thể kèm theo ưu đãi ra mắt hấp dẫn.” Phần này xác định rõ số lượng và định dạng của kết quả đầu ra.
Các biến số cần được chú ý:
[ID_KHÁCH_HÀNG]: Định danh duy nhất của khách hàng mục tiêu.[DANH_MỤC_SẢN_PHẨM_MỚI]: Tập hợp các danh mục hoặc loại sản phẩm mà hệ thống nên tập trung tìm kiếm sản phẩm mới.[DANH_SÁCH_SẢN_PHẨM_ĐÃ_THÍCH]: Danh sách các sản phẩm mà khách hàng đã thể hiện sự ưa thích (ví dụ: đã mua, đã xem nhiều, đã thêm vào giỏ hàng, đã đánh giá cao).
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Theo góc độ kỹ thuật, prompt này có thể được hiểu như sau:
- Objective (Mục tiêu): Hệ thống cần “đề xuất sản phẩm”.
- Target User (Người dùng mục tiêu): Khách hàng có ID là
[ID_KHÁCH_HÀNG]. - Constraint (Ràng buộc):
- Chỉ xem xét sản phẩm thuộc
[DANH_MỤC_SẢN_PHẨM_MỚI]. - Ưu tiên các sản phẩm mới ra mắt hoặc ít hiển thị trong lịch sử.
- Kết quả phải là 3-5 sản phẩm.
- Có thể bao gồm ưu đãi ra mắt.
- Chỉ xem xét sản phẩm thuộc
- Input Data (Dữ liệu đầu vào):
- Hồ sơ sở thích của khách hàng (suy luận từ
[ID_KHÁCH_HÀNG]). - Các thuộc tính của các sản phẩm mới.
- Danh sách các sản phẩm khách hàng đã thích (
[DANH_SÁCH_SẢN_PHẨM_ĐÃ_THÍCH]) làm cơ sở cho việc học hỏi sở thích.
- Hồ sơ sở thích của khách hàng (suy luận từ
- Methodology (Phương pháp): “Thuật toán đề xuất” (recommendation algorithm). Điều này ngụ ý việc sử dụng các kỹ thuật như:
- Collaborative Filtering: Tìm kiếm những khách hàng có sở thích tương tự và đề xuất những sản phẩm mà họ thích.
- Content-Based Filtering: Phân tích thuộc tính của các sản phẩm khách hàng đã thích và tìm kiếm các sản phẩm mới có thuộc tính tương tự.
- Hybrid Approaches: Kết hợp cả hai phương pháp trên.
- Sequence Modeling: Nếu xem xét lịch sử tương tác theo trình tự.
Hệ thống sẽ thu thập dữ liệu về khách hàng mục tiêu, các sản phẩm mới trong danh mục chỉ định, và lịch sử tương tác của khách hàng. Sau đó, các thuật toán đề xuất sẽ được áp dụng để tính toán mức độ phù hợp của từng sản phẩm mới với hồ sơ sở thích của khách hàng, dựa trên sự tương đồng với các sản phẩm họ đã thích. Cuối cùng, top 3-5 sản phẩm có điểm số cao nhất, đáp ứng các tiêu chí về sự mới mẻ và có thể đi kèm thông tin ưu đãi, sẽ được trả về.
3. Ví dụ Minh họa
Để tạo ra các ví dụ minh họa, chúng ta sẽ thay thế các biến số bằng dữ liệu cụ thể.
Ví dụ 1: Đề xuất mỹ phẩm cho khách hàng yêu thích sản phẩm chăm sóc da
Giả sử:
[ID_KHÁCH_HÀNG]= “KH007”[DANH_MỤC_SẢN_PHẨM_MỚI]= [“Serum chống lão hóa”, “Kem dưỡng ẩm”, “Mặt nạ ngủ”][DANH_SÁCH_SẢN_PHẨM_ĐÃ_THÍCH]= [“Serum Vitamin C X”, “Toner hoa cúc Y”, “Kem mắt Z”]
Prompt hoàn chỉnh:
Xác định khách hàng KH007 có hồ sơ sở thích phù hợp với danh mục sản phẩm Serum chống lão hóa, Kem dưỡng ẩm, Mặt nạ ngủ. Phân tích các thuộc tính của các sản phẩm mới ra mắt hoặc ít hiển thị trong lịch sử của khách hàng. Sử dụng thuật toán đề xuất để tìm ra các sản phẩm mới có khả năng cao được khách hàng này ưa chuộng, tương tự với các sản phẩm họ đã thích trước đây là Serum Vitamin C X, Toner hoa cúc Y, Kem mắt Z. Đề xuất 3-5 sản phẩm mới nhất, có thể kèm theo ưu đãi ra mắt hấp dẫn.
Ví dụ 2: Đề xuất sách thể loại khoa học viễn tưởng cho người dùng có lịch sử đọc sách tương tự
Giả sử:
[ID_KHÁCH_HÀNG]= “USER_9876”[DANH_MỤC_SẢN_PHẨM_MỚI]= [“Tiểu thuyết khoa học viễn tưởng”, “Truyện tranh viễn tưởng”][DANH_SÁCH_SẢN_PHẨM_ĐÃ_THÍCH]= [“Dune”, “Foundation”, “Neuromancer”, “A Canticle for Leibowitz”]
Prompt hoàn chỉnh:
Xác định khách hàng USER_9876 có hồ sơ sở thích phù hợp với danh mục sản phẩm Tiểu thuyết khoa học viễn tưởng, Truyện tranh viễn tưởng. Phân tích các thuộc tính của các sản phẩm mới ra mắt hoặc ít hiển thị trong lịch sử của khách hàng. Sử dụng thuật toán đề xuất để tìm ra các sản phẩm mới có khả năng cao được khách hàng này ưa chuộng, tương tự với các sản phẩm họ đã thích trước đây là Dune, Foundation, Neuromancer, A Canticle for Leibowitz. Đề xuất 3-5 sản phẩm mới nhất, có thể kèm theo ưu đãi ra mắt hấp dẫn.
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ mạnh mẽ để tự động hóa quy trình đề xuất sản phẩm cá nhân hóa. Nó hướng dẫn rõ ràng hệ thống AI xác định khách hàng mục tiêu, phạm vi sản phẩm cần xem xét, dữ liệu lịch sử để học hỏi sở thích, phương pháp xử lý, và định dạng đầu ra mong muốn. Bằng cách thay thế các biến số bằng dữ liệu thực tế, doanh nghiệp có thể dễ dàng tạo ra các yêu cầu đề xuất sản phẩm chi tiết và hiệu quả, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng và thúc đẩy doanh số bán hàng.
