1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt này được thiết kế để định hướng AI thực hiện một nhiệm vụ phức tạp trong lĩnh vực Marketing, cụ thể là xây dựng hệ thống dự đoán và giữ chân khách hàng có nguy cơ rời bỏ. Cấu trúc của prompt có thể được chia thành các phần chính sau:
- Vai trò được giao: “Là một chuyên gia AI Marketing” – Phần này đặt AI vào một vai trò chuyên môn cụ thể, giúp định hình giọng điệu, kiến thức và cách tiếp cận của AI.
- Nhiệm vụ chính (Giai đoạn 1): “hãy phân tích dữ liệu về hành vi và tương tác của khách hàng để xây dựng một mô hình dự đoán khả năng rời bỏ (churn).” – Đây là bước đầu tiên, tập trung vào việc xây dựng mô hình dự đoán churn dựa trên dữ liệu khách hàng.
- Nhiệm vụ phụ (Giai đoạn 2): “Sau khi xác định những khách hàng có nguy cơ cao, hãy sử dụng AI để phân tích các yếu tố dẫn đến nguy cơ rời bỏ đó và nhóm các khách hàng này thành các phân khúc dựa trên lý do tiềm ẩn (ví dụ: chất lượng sản phẩm, dịch vụ khách hàng, giá cả, cạnh tranh).” – Sau khi có kết quả dự đoán, AI cần phân tích sâu hơn nguyên nhân và phân loại khách hàng theo các nguyên nhân này.
- Nhiệm vụ cuối cùng (Giai đoạn 3): “Đề xuất các biện pháp can thiệp và giữ chân phù hợp cho từng phân khúc khách hàng có nguy cơ rời bỏ.” – Đây là bước hành động, yêu cầu AI đưa ra các giải pháp cụ thể và cá nhân hóa cho từng nhóm khách hàng đã được phân loại.
Prompt này không chứa các biến rõ ràng được định nghĩa bằng ký hiệu (ví dụ: [tên biến]), tuy nhiên, nó ngầm hiểu rằng AI sẽ cần truy cập hoặc giả định có sẵn các loại dữ liệu sau để thực hiện nhiệm vụ:
- Dữ liệu về hành vi khách hàng (lịch sử mua hàng, tần suất sử dụng, tương tác trên nền tảng, v.v.).
- Dữ liệu về tương tác khách hàng (lịch sử liên hệ với bộ phận hỗ trợ, phản hồi khảo sát, v.v.).
- Thông tin về các yếu tố tiềm ẩn có thể dẫn đến rời bỏ (chất lượng sản phẩm, dịch vụ khách hàng, giá cả, hoạt động của đối thủ cạnh tranh).
- (Nếu có) Dữ liệu lịch sử về các chiến dịch giữ chân khách hàng đã triển khai.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt này là một yêu cầu phân tích và hành động đa giai đoạn, áp dụng kiến thức về AI và Marketing. Nó yêu cầu AI thực hiện các quy trình sau:
- Mô hình hóa dự đoán (Predictive Modeling): AI cần sử dụng các thuật toán học máy (machine learning) để xây dựng mô hình dự đoán, chẳng hạn như hồi quy logistic, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên, hoặc các mô hình mạng nơ-ron, để ước tính xác suất một khách hàng sẽ rời bỏ dựa trên lịch sử dữ liệu của họ.
- Phân tích nguyên nhân (Root Cause Analysis): Sau khi có danh sách khách hàng có nguy cơ, AI sẽ phân tích các đặc trưng và hành vi của nhóm này để xác định những yếu tố nào đóng góp nhiều nhất vào nguy cơ rời bỏ. Các kỹ thuật như phân tích độ quan trọng của đặc trưng (feature importance) trong các mô hình cây, hoặc phân tích hồi quy có thể được sử dụng.
- Phân khúc khách hàng (Customer Segmentation): Dựa trên các yếu tố nguyên nhân đã xác định, AI sẽ gom nhóm các khách hàng có vấn đề tương tự nhau. Ví dụ: một nhóm có thể rời bỏ do giá cả, nhóm khác do chất lượng sản phẩm kém, nhóm khác nữa do trải nghiệm dịch vụ khách hàng tồi tệ. Các thuật toán gom nhóm (clustering) như K-means hoặc phân tích yếu tố (factor analysis) có thể được áp dụng.
-
Đề xuất chiến lược (Strategy Recommendation): Với mỗi phân khúc khách hàng, AI cần đề xuất các hành động can thiệp cụ thể. Điều này đòi hỏi sự hiểu biết về các chiến lược Marketing giữ chân khách hàng. Ví dụ:
- Phân khúc “giá cả”: Có thể đề xuất giảm giá, gói khuyến mãi, chương trình khách hàng thân thiết.
- Phân khúc “dịch vụ khách hàng”: Có thể đề xuất đào tạo lại nhân viên, cải thiện quy trình hỗ trợ, cung cấp kênh hỗ trợ nhanh hơn.
- Phân khúc “chất lượng sản phẩm”: Có thể đề xuất cải tiến sản phẩm, thu thập phản hồi chi tiết về tính năng.
Cách hoạt động của AI khi nhận prompt này là xử lý tuần tự các yêu cầu, sử dụng lượng kiến thức đã được huấn luyện về Marketing, phân tích dữ liệu, học máy và các mô hình kinh doanh.
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử AI đã được cung cấp dữ liệu khách hàng bao gồm các trường như: so_lan_dat_hang, thoi_gian_su_dung_dich_vu, muc_chi_tieu_trung_binh, so_lan_lien_he_CSKH, loai_phan_hoi_CSKH (ví dụ: tích cực, tiêu cực, trung lập), lich_su_khuyen_mai, và một biến mục tiêu cot_roi (1 nếu khách hàng đã rời bỏ, 0 nếu không).
Ví dụ 1: Đầu ra dự đoán và phân tích nguyên nhân
Sau khi AI xây dựng mô hình và chạy trên dữ liệu mới, đây có thể là một phần kết quả đầu ra:
Dữ liệu phân tích khách hàng có nguy cơ rời bỏ cao:
Tổng số khách hàng được xác định có nguy cơ rời bỏ: 1,250/10,000
Phân tích các yếu tố đóng góp chủ yếu vào nguy cơ rời bỏ (độ quan trọng giảm dần):
1. Số lần liên hệ bộ phận Chăm sóc Khách hàng (CSKH) cao và phản hồi tiêu cực.
2. Tần suất sử dụng dịch vụ giảm dần trong 3 tháng gần nhất.
3. Không nhận được ưu đãi hoặc khuyến mãi trong vòng 6 tháng qua.
4. Mức chi tiêu trung bình giảm.
Do đó, chúng tôi đề xuất phân khúc khách hàng dựa trên 2 nhóm chính:
Nhóm A: Khách hàng có vấn đề với dịch vụ CSKH.
Nhóm B: Khách hàng cảm thấy giá trị sử dụng giảm hoặc ít nhận được ưu đãi.
Ví dụ 2: Đề xuất biện pháp can thiệp cho từng phân khúc
Dựa trên phân khúc ở Ví dụ 1, AI có thể đưa ra các đề xuất chi tiết như sau:
Đề xuất biện pháp can thiệp giữ chân cho các phân khúc khách hàng có nguy cơ rời bỏ:
Phân khúc 1: Khách hàng có vấn đề với dịch vụ CSKH (Chiếm 60% nhóm nguy cơ cao)
Lý do tiềm ẩn: Trải nghiệm tiêu cực với bộ phận hỗ trợ, cảm thấy không được lắng nghe/hỗ trợ hiệu quả.
Đề xuất can thiệp:
* Chủ động liên hệ cá nhân với nhóm khách hàng này trong vòng 48 giờ để xin lỗi về trải nghiệm CSKH và tìm hiểu sâu hơn vấn đề cụ thể.
* Cung cấp mã giảm giá đặc biệt (ví dụ: 15% cho lần mua hàng tiếp theo) như một sự bù đắp.
* Thực hiện khảo sát nhanh sau khi giải quyết vấn đề của họ để đo lường sự hài lòng và ngăn ngừa tái diễn.
* Xem xét phân công một chuyên viên CSKH ưu tiên hoặc quản lý cấp cao hơn tiếp nhận các trường hợp khó khăn của nhóm này trong tương lai.
Phân khúc 2: Khách hàng ít nhận ưu đãi hoặc cảm thấy giá trị giảm (Chiếm 40% nhóm nguy cơ cao)
Lý do tiềm ẩn: Cảm thấy sản phẩm/dịch vụ
