Tuyệt vời! Với vai trò là chuyên gia về Prompt Engineering, tôi sẽ phân tích chi tiết prompt template bạn cung cấp theo yêu cầu.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được cấu trúc rất rõ ràng và có khả năng thu thập thông tin cần thiết để thực hiện một phân tích hiệu quả. Nó sử dụng các biến được đặt trong dấu ngoặc vuông (`[]`) để đánh dấu các thông tin động mà người dùng cần cung cấp.
-
[Tên chương trình khuyến mãi]: Đây là biến quan trọng nhất, xác định chương trình cụ thể cần được phân tích. -
[Ngày bắt đầu]: Xác định thời điểm bắt đầu của chương trình khuyến mãi. -
[Ngày kết thúc]: Xác định thời điểm kết thúc của chương trình khuyến mãi. -
[Sản phẩm/Danh mục liên quan]: Xác định các mặt hàng hoặc nhóm sản phẩm mà chương trình khuyến mãi tập trung vào. Điều này giúp thu hẹp phạm vi phân tích, tránh phân tích toàn bộ dữ liệu bán hàng không liên quan. -
[Khoảng thời gian tham chiếu]: Biến này cực kỳ quan trọng để tạo cơ sở so sánh. Nó yêu cầu người dùng chỉ định một khoảng thời gian trước khi chương trình khuyến mãi diễn ra để làm mốc đối chiếu.
Cấu trúc này tuân theo nguyên tắc “input rõ ràng, output mong muốn”. Nó yêu cầu đầy đủ thông tin ngữ cảnh và các chỉ số cụ thể cần đánh giá.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, template này sẽ hoạt động như một khuôn mẫu để tạo ra một yêu cầu (prompt) chi tiết cho một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc một hệ thống phân tích dữ liệu. Khi người dùng điền đầy đủ các thông tin vào các vị trí `[]`, họ đang cung cấp ngữ cảnh và dữ liệu ban đầu cho mô hình.
Cách hoạt động cụ thể:
- Xác định phạm vi: Các biến như `[Tên chương trình khuyến mãi]`, `[Ngày bắt đầu]`, `[Ngày kết thúc]` giúp xác định rõ ràng khoảng thời gian và sự kiện cần phân tích.
- Thu thập dữ liệu liên quan: `[Sản phẩm/Danh mục liên quan]` hướng dẫn mô hình tập trung vào dữ liệu bán hàng của những mặt hàng chính.
- Thiết lập điểm so sánh: `[Khoảng thời gian tham chiếu]` là yếu tố then chốt để thực hiện phân tích so sánh hiệu quả. Nó cho phép tính toán sự thay đổi hoặc tăng trưởng.
-
Yêu cầu các chỉ số phân tích: Prompt yêu cầu rõ ràng các chỉ số cần đánh giá:
- Doanh số bán hàng.
- Số lượng đơn hàng.
- Mức tăng trưởng doanh thu.
- Tác động đến lợi nhuận.
- Tỷ lệ khách hàng mới/quay lại.
- Định hướng kết luận và đề xuất: Yêu cầu “Đưa ra kết luận về sự thành công của chương trình và đề xuất cho các chương trình tương lai” cho thấy người dùng mong muốn không chỉ là phân tích dữ liệu mà còn là những hành động và bài học kinh nghiệm.
Mô hình sẽ sử dụng thông tin được cung cấp để truy vấn dữ liệu (nếu có tích hợp khả năng truy cập dữ liệu), tính toán các chỉ số đã nêu và sau đó tổng hợp thành một báo cáo phân tích có cấu trúc.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ minh họa về cách người dùng có thể điền vào prompt template này:
Ví dụ 1: Giảm giá ngày Black Friday
Phân tích hiệu quả của chương trình khuyến mãi [Black Friday 2023 - Giảm giá 30% toàn bộ sản phẩm điện tử] diễn ra từ [24/11/2023] đến [26/11/2023]. So sánh doanh số bán hàng và số lượng đơn hàng của [Sản phẩm điện tử (Laptop, Điện thoại)] trong thời gian khuyến mãi với giai đoạn trước đó ([Khoảng thời gian tham chiếu: 17/11/2023 - 19/11/2023]). Đánh giá mức tăng trưởng doanh thu, tác động đến lợi nhuận và tỷ lệ khách hàng mới/quay lại. Đưa ra kết luận về sự thành công của chương trình và đề xuất cho các chương trình tương lai.
Ví dụ 2: Chương trình tích điểm cho khách hàng thân thiết
Phân tích hiệu quả của chương trình khuyến mãi [Tích điểm gấp đôi cho thành viên VIP] diễn ra từ [01/12/2023] đến [31/12/2023]. So sánh doanh số bán hàng và số lượng đơn hàng của [Danh mục thời trang nữ] trong thời gian khuyến mãi với giai đoạn trước đó ([Khoảng thời gian tham chiếu: 01/11/2023 - 30/11/2023]). Đánh giá mức tăng trưởng doanh thu, tác động đến lợi nhuận và tỷ lệ khách hàng mới/quay lại. Đưa ra kết luận về sự thành công của chương trình và đề xuất cho các chương trình tương lai.
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ mạnh mẽ để yêu cầu phân tích hiệu quả của các chương trình khuyến mãi một cách có cấu trúc và toàn diện. Bằng cách cung cấp rõ ràng các biến như tên chương trình, thời gian, sản phẩm liên quan và khoảng thời gian tham chiếu, người dùng cho phép mô hình tập trung vào các khía cạnh quan trọng nhất của việc đánh giá. Yêu cầu cụ thể về các chỉ số (doanh số, đơn hàng, lợi nhuận, khách hàng mới/quay lại) và mong muốn về kết luận, đề xuất đảm bảo rằng kết quả phân tích sẽ mang lại giá trị thực tiễn cao, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn trong tương lai.
