Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, được trình bày theo cấu trúc yêu cầu và sử dụng định dạng HTML.
“`html
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này tuân theo một cấu trúc rõ ràng, kết hợp giữa việc cung cấp bối cảnh, dữ liệu đầu vào và yêu cầu cụ thể. Nó được thiết kế để trích xuất thông tin từ người dùng hoặc hệ thống và chuyển đổi thành một yêu cầu hành động rõ ràng cho mô hình AI.
Các thành phần chính của mẫu prompt bao gồm:
- Bối cảnh: “Dựa trên dữ liệu bán hàng gần đây và mức tồn kho cho các danh mục sản phẩm…” – Phần này thiết lập ngữ cảnh cho yêu cầu, cho biết thông tin nền tảng mà mô hình cần xem xét.
- Biến đầu vào (Placeholders):
[DANH_SÁCH_DANH_MỤC]: Biến này đại diện cho danh sách các danh mục sản phẩm cụ thể mà chiến dịch đang tập trung. Đây là thông tin cần được cung cấp chi tiết bởi người dùng.[TÊN_CHIẾN_DỊCH]: Biến này cho phép định danh tên chiến dịch mua sắm, giúp mô hình hiểu được mục tiêu và phạm vi của hoạt động.[NGÂN_SÁCH_TỔNG]: Biến này đại diện cho tổng ngân sách có sẵn để phân bổ.[KHOẢNG_THỜI_GĨAN]: Biến này xác định khoảng thời gian mà việc phân bổ ngân sách sẽ được áp dụng (ví dụ: tuần tới, tháng tới).
- Yêu cầu hành động: “Đề xuất cách phân bổ ngân sách cho từng danh mục trong…” – Đây là lệnh chính yêu cầu mô hình đưa ra đề xuất cụ thể.
- Tiêu chí ưu tiên: “Ưu tiên những danh mục có tốc độ bán cao, biên lợi nhuận tốt hoặc sắp hết hàng.” – Phần này cung cấp các tiêu chí rõ ràng để mô hình sử dụng trong quá trình đề xuất phân bổ ngân sách, đảm bảo đề xuất mang tính chiến lược và hiệu quả.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động bằng cách sử dụng các biến giữ chỗ (placeholders) để tạo ra một câu lệnh động và linh hoạt. Khi người dùng hoặc một hệ thống khác điền thông tin vào các khu vực được đánh dấu bằng dấu ngoặc vuông ([]), prompt sẽ trở thành một yêu cầu chi tiết và cụ thể.
Cách hoạt động của nó có thể được mô tả như sau:
- Tạo lệnh: Mô hình ngôn ngữ sẽ nhận toàn bộ câu lệnh sau khi các biến được thay thế. Ví dụ: “Dựa trên dữ liệu bán hàng gần đây và mức tồn kho cho các danh mục sản phẩm Điện tử, Thời trang, Gia dụng trong chiến dịch Mua sắm Hè. Đề xuất cách phân bổ ngân sách 10.000.000 VNĐ cho từng danh mục trong tuần tới. Ưu tiên những danh mục có tốc độ bán cao, biên lợi nhuận tốt hoặc sắp hết hàng.”
- Phân tích ngữ cảnh và dữ liệu: Mô hình sẽ xử lý yêu cầu, hiểu rằng nó cần xem xét dữ liệu bán hàng và tồn kho đã được cung cấp (hoặc dựa trên kiến thức chung nếu dữ liệu chi tiết không được cung cấp trực tiếp trong prompt).
- Áp dụng tiêu chí: Mô hình sẽ áp dụng các tiêu chí ưu tiên đã nêu (tốc độ bán cao, biên lợi nhuận tốt, sắp hết hàng) để đánh giá từng danh mục.
- Sinh kết quả: Dựa trên phân tích và tiêu chí, mô hình sẽ đưa ra một đề xuất phân bổ ngân sách chi tiết cho mỗi danh mục, có thể kèm theo lý do cho từng đề xuất.
Sự linh hoạt của mẫu này cho phép tái sử dụng nó cho nhiều kịch bản khác nhau chỉ bằng cách thay đổi giá trị của các biến, giúp tiết kiệm thời gian và đảm bảo tính nhất quán trong các yêu cầu.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ minh họa về cách prompt này có thể được sử dụng:
Ví dụ 1: Phân bổ ngân sách cho chiến dịch cụ thể
Người dùng điền thông tin vào prompt:
Dựa trên dữ liệu bán hàng gần đây và mức tồn kho cho các danh mục sản phẩm [Điện tử tiêu dùng, Phụ kiện công nghệ] trong chiến dịch mua sắm [Black Friday 2023]. Đề xuất cách phân bổ ngân sách [50.000.000 VNĐ] cho từng danh mục trong [2 tuần tới]. Ưu tiên những danh mục có tốc độ bán cao, biên lợi nhuận tốt hoặc sắp hết hàng.
Kết quả dự kiến từ AI:
Dựa trên dữ liệu bán hàng gần đây và mức tồn kho cho các danh mục “Điện tử tiêu dùng” và “Phụ kiện công nghệ” trong chiến dịch “Black Friday 2023”, với tổng ngân sách 50.000.000 VNĐ cho 2 tuần tới, đề xuất phân bổ như sau:
- Điện tử tiêu dùng: 30.000.000 VNĐ. Ưu tiên vì đây là nhóm sản phẩm có tốc độ bán cao và biên lợi nhuận tốt trong các dịp khuyến mãi lớn như Black Friday. Cần đảm bảo đủ hàng để đáp ứng nhu cầu tăng đột biến.
- Phụ kiện công nghệ: 20.000.000 VNĐ. Ưu tiên vì các sản phẩm này thường có biên lợi nhuận tốt, có thể bán kèm hoặc là các mặt hàng phụ trợ cho điện tử tiêu dùng. Kiểm tra tồn kho để đảm bảo không bị hết hàng đột ngột.
Ví dụ 2: Phân bổ ngân sách theo quý
Người dùng điền thông tin vào prompt:
Dựa trên dữ liệu bán hàng gần đây và mức tồn kho cho các danh mục sản phẩm [Mỹ phẩm, Chăm sóc da, Nước hoa] trong chiến dịch mua sắm [Giáng Sinh An Lành]. Đề xuất cách phân bổ ngân sách [100.000.000 VNĐ] cho từng danh mục trong [quý 4 năm 2023]. Ưu tiên những danh mục có tốc độ bán cao, biên lợi nhuận tốt hoặc sắp hết hàng.
Kết quả dự kiến từ AI:
Với ngân sách 100.000.000 VNĐ cho chiến dịch “Giáng Sinh An Lành” trong quý 4 năm 2023, tập trung vào các danh mục “Mỹ phẩm”, “Chăm sóc da”, “Nước hoa”, đề xuất phân bổ như sau:
- Nước hoa: 40.000.000 VNĐ. Đây thường là mặt hàng có biên lợi nhuận cao và là lựa chọn quà tặng phổ biến trong dịp lễ Giáng Sinh.
- Mỹ phẩm: 35.000.000 VNĐ. Danh mục này có tốc độ bán cao trong các dịp khuyến mãi, đặc biệt là các combo quà tặng.
- Chăm sóc da: 25.000.000 VNĐ. Mặc dù biên lợi nhuận có thể thấp hơn, nhưng đây vẫn là một danh mục quan trọng với nhu cầu ổn định và có thể kết hợp với các ưu đãi khác để tăng doanh số.
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một công cụ hiệu quả để yêu cầu mô hình AI thực hiện phân tích và đề xuất chiến lược phân bổ ngân sách. Cấu trúc rõ ràng, kết hợp việc cung cấp bối cảnh, các biến đầu vào cần thiết và tiêu chí hành động cụ thể, cho phép nó tạo ra những đầu ra có tính ứng dụng cao. Khả năng tùy chỉnh thông qua các biến như [DANH_SÁCH_DANH_MỤC], [TÊN_CHIẾN_DỊCH], [NGÂN_SÁCH_TỔNG] và [KHOẢNG_THỜI_GĨAN] làm cho nó trở thành một mẫu prompt linh hoạt, có thể được sử dụng cho nhiều chiến dịch và khoảng thời gian khác nhau, đồng thời đảm bảo các đề xuất luôn tập trung vào các yếu tố quan trọng về doanh số, lợi nhuận và
