Prompt: Phân tích lộ trình khách hàng – Phân tích Dữ liệu và Báo cáo AI – AI Marketing

Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn cung cấp, tuân thủ theo cấu trúc yêu cầu và sử dụng định dạng HTML, trình bày bằng tiếng Việt.

1. Phân tích Cấu trúc Prompt

Prompt template này được thiết kế để yêu cầu một phân tích chuyên sâu về hành trình khách hàng (customer journey) dựa trên một nguồn dữ liệu cụ thể. Cấu trúc của nó rất rõ ràng và có mục tiêu, bao gồm:

• Mục đích chính: Phân tích lộ trình khách hàng.
• Nguồn dữ liệu: Một biến placeholder [NGUỒN_DỮ_LIỆU_LỘ_TRÌNH] được sử dụng để chỉ định dữ liệu đầu vào sẽ được cung cấp. Điều này cho phép tính linh hoạt cao, vì prompt có thể được áp dụng cho nhiều tập dữ liệu khác nhau.
• Các yêu cầu cụ thể: Prompt chia nhỏ nhiệm vụ thành các hành động rõ ràng và có thể đo lường được:
  • Xác định các điểm chạm quan trọng (touchpoints).
  • Phân tích các mẫu hình chuyển đổi (transition patterns) giữa các điểm chạm.
  • Tìm kiếm các điểm nghẽn (bottlenecks) hoặc các giai đoạn khó khăn.
  • Đề xuất các giải pháp tối ưu hóa cho từng giai đoạn.
• Mục tiêu cuối cùng: Cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng tỷ lệ chuyển đổi.

Về mặt kỹ thuật, đây là một prompt có cấu trúc tốt, bao gồm tất cả các yếu tố cần thiết để một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiểu và thực hiện nhiệm vụ một cách hiệu quả.

2. Ý nghĩa & Cách hoạt động

Về mặt kỹ thuật, prompt này hoạt động bằng cách hướng dẫn LLM thực hiện một chuỗi các phân tích và suy luận dựa trên dữ liệu được cung cấp. Các thành phần chính và cách chúng hoạt động như sau:

• "Sử dụng dữ liệu từ [NGUỒN_DỮ_LIỆU_LỘ_TRÌNH]": Phần này chỉ định bối cảnh và nguồn thông tin mà LLM cần tham chiếu. LLM sẽ truy cập và xử lý dữ liệu từ nguồn đã được cung cấp (ví dụ: một bảng dữ liệu về tương tác khách hàng, tệp log, kết quả khảo sát, v.v.) để rút ra thông tin.
• "để phân tích lộ trình (customer journey) của khách hàng.": Đây là mục tiêu bao trùm. LLM cần hiểu “customer journey” bao gồm các giai đoạn từ khi khách hàng biết đến sản phẩm/dịch vụ cho đến khi họ mua hàng và quay trở lại (hậu mãi).
• "Xác định các điểm chạm (touchpoints) quan trọng trong hành trình từ nhận thức đến mua hàng và hậu mãi.": LLM sẽ tìm kiếm trong dữ liệu các sự kiện hoặc tương tác cụ thể mà khách hàng có với thương hiệu/sản phẩm/dịch vụ. Các điểm chạm này có thể là truy cập website, xem quảng cáo, đọc bài viết blog, tương tác trên mạng xã hội, gửi email, gọi điện thoại, mua hàng, sử dụng sản phẩm, liên hệ hỗ trợ, v.v. “Quan trọng” ở đây ám chỉ các điểm chạm có ảnh hưởng lớn đến quyết định của khách hàng.
• "Phân tích các mẫu hình chuyển đổi giữa các điểm chạm.": LLM sẽ phân tích trình tự các điểm chạm mà khách hàng trải qua. Ví dụ: khách hàng thường xem quảng cáo (nhận thức) -> truy cập website (cân nhắc) -> thêm vào giỏ hàng (ý định mua) -> thanh toán (mua hàng). LLM cần nhận diện các luồng di chuyển phổ biến.
• "Tìm kiếm các điểm nghẽn hoặc các giai đoạn gây khó khăn cho khách hàng.": Dựa trên dữ liệu, LLM sẽ xác định nơi mà khách hàng có xu hướng dừng lại, từ bỏ, hoặc thể hiện sự bất mãn. Điều này có thể bao gồm tỷ lệ thoát cao ở một trang cụ thể, số lần tương tác nhiều nhưng không dẫn đến chuyển đổi, hoặc phản hồi tiêu cực.
• "Đề xuất cách tối ưu hóa từng giai đoạn của lộ trình để cải thiện trải nghiệm và tăng tỷ lệ chuyển đổi.": Đây là phần hành động. Dựa trên các phân tích trước đó, LLM sẽ đưa ra các đề xuất cụ thể, có tính ứng dụng để giải quyết các vấn đề tìm thấy và nâng cao hiệu quả ở mỗi bước của hành trình khách hàng.

Tổng thể, prompt hoạt động như một “bản thiết kế” cho LLM, yêu cầu nó thực hiện một quy trình phân tích dữ liệu logic và có hệ thống để đưa ra những hiểu biết sâu sắc và giải pháp hữu ích.

3. Ví dụ Minh họa

Để minh họa, giả sử [NGUỒN_DỮ_LIỆU_LỘ_TRÌNH] là một tệp CSV có tên du_lieu_khach_hang.csv với các cột như `ma_khach_hang`, `thoi_gian`, `hanh_dong`, `diem_cham`, `thong_tin_bo_sung`.

Ví dụ 1: Với dữ liệu đã được chuẩn bị sẵn

Nếu người dùng cung cấp dữ liệu dạng bảng về các tương tác của khách hàng:

Prompt sau khi điền biến:


Sử dụng dữ liệu từ tệp "du_lieu_khach_hang.csv" (chứa các cột: ma_khach_hang, thoi_gian, hanh_dong, diem_cham, thong_tin_bo_sung) để phân tích lộ trình (customer journey) của khách hàng. Xác định các điểm chạm (touchpoints) quan trọng trong hành trình từ nhận thức đến mua hàng và hậu mãi. Phân tích các mẫu hình chuyển đổi giữa các điểm chạm. Tìm kiếm các điểm nghẽn hoặc các giai đoạn gây khó khăn cho khách hàng. Đề xuất cách tối ưu hóa từng giai đoạn của lộ trình để cải thiện trải nghiệm và tăng tỷ lệ chuyển đổi.


Phản hồi mong đợi từ LLM (trích đoạn):

Dựa trên dữ liệu từ du_lieu_khach_hang.csv, lộ trình khách hàng của chúng ta có thể được mô tả như sau:

1. Nhận thức:

• Điểm chạm: Quảng cáo trên Facebook, Bài viết trên Blog (tỷ lệ tương tác cao nhất).
• Mẫu hình chuyển đổi: 60% khách hàng click vào quảng cáo Facebook và 80% trong số đó truy cập trang Blog liên quan.

2. Cân nhắc:

• Điểm chạm: Trang Sản phẩm (Product Page), Đánh giá sản phẩm (Product Reviews).
• Mẫu hình chuyển đổi: 75% khách hàng từ Blog truy cập trang Sản phẩm. Tuy nhiên, tỷ lệ rời bỏ trang Sản phẩm là 45%, cho thấy đây có thể là một điểm nghẽn.

3. Mua hàng:

• Điểm chạm: Giỏ hàng (Cart), Trang thanh toán (Checkout Page).
• Mẫu hình chuyển đổi: Chỉ 30% khách hàng thêm sản phẩm vào giỏ hàng, và chỉ 50% trong số đó hoàn tất thanh toán.

4. Hậu mãi:

• Điểm chạm: Email xác nhận đơn hàng, Trang Hỗ trợ (Support Page), Cuộc khảo sát sau mua hàng.

Điểm nghẽn và Đề xuất:

• Điểm nghẽn: Tỷ lệ rời bỏ cao tại trang Sản phẩm.
• Đề xuất: Tối ưu hóa mô tả sản phẩm, thêm video demo, và hiển thị rõ ràng lợi ích cốt lõi.
• Điểm nghẽn: Tỷ lệ bỏ giỏ hàng (cart abandonment) cao.
• Đề xuất: Đơn giản hóa quy trình thanh toán, cung cấp tùy chọn thanh toán linh hoạt, và gửi email nhắc nhở giỏ hàng.

Ví dụ 2: Yêu cầu LLM tự suy luận và đặt câu hỏi nếu thiếu dữ liệu

Nếu người dùng không rõ cấu trúc dữ liệu nhưng có thể mô tả bối cảnh:

Prompt sau khi điền biến:

Xem thêm prompt

Prompt: Dự đoán CLV Cho Khách Hàng Mới – Phân tích Dữ liệu và Báo cáo AI – AI Marketing

Prompt: Tối ưu hóa Chiến lược Giữ chân Khách hàng dựa trên CLV – Phân tích Dữ liệu và Báo cáo AI – AI Marketing

Prompt: Dự đoán Tác động của Marketing đến CLV – Phân tích Dữ liệu và Báo cáo AI – AI Marketing

Prompt: Xử lý Dữ liệu Thiếu trong Mô hình CLV – Phân tích Dữ liệu và Báo cáo AI – AI Marketing