Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn cung cấp:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để yêu cầu một phân tích hành vi khách hàng chi tiết, tập trung vào chuỗi các tương tác dẫn đến một hành động cuối cùng cụ thể. Cấu trúc của nó bao gồm các biến số được đặt trong ngoặc vuông để người dùng tùy chỉnh, giúp thu thập thông tin linh hoạt và phù hợp với nhiều ngữ cảnh khác nhau:
[LOẠI_KHÁCH_HÀNG]: Biến này dùng để chỉ định nhóm khách hàng cụ thể cần phân tích (ví dụ: khách hàng mới, khách hàng trung thành, khách hàng tiềm năng).[SẢN_PHẨM/DỊCH_VỤ]: Biến này xác định sản phẩm hoặc dịch vụ mà các tương tác của khách hàng liên quan đến.[THỜI_GIAN_BẮT_ĐẦU]và[THỜI_GIAN_KẾT_THÚC]: Hai biến này định nghĩa khoảng thời gian cụ thể mà dữ liệu tương tác cần được xem xét.[HÀNH_ĐỘNG_CUỐI_CÙNG]: Biến này là tâm điểm của phân tích, chỉ ra hành động mà chuỗi tương tác cần dẫn đến (ví dụ: mua hàng, đăng ký, rời bỏ trang, v.v.).
Ngoài các biến, prompt còn yêu cầu xác định rõ ràng các “mẫu hình” (patterns) trong chuỗi tương tác và các “điểm tiếp xúc” (touchpoints) quan trọng, đồng thời đưa ra đề xuất cải thiện. Điều này tạo nên một yêu cầu phân tích toàn diện, không chỉ mô tả mà còn đưa ra hành động.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Prompt này hoạt động bằng cách hướng dẫn một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thực hiện các bước phân tích dữ liệu sau:
- Thu thập và Lọc dữ liệu: Mô hình sẽ hiểu rằng cần truy xuất dữ liệu về các tương tác của nhóm khách hàng xác định (`[LOẠI_KHÁCH_HÀNG]`) với sản phẩm/dịch vụ (`[SẢN_PHẨM/DỊCH_VỤ]`) trong khoảng thời gian quy định (`[THỜI_GIAN_BẮT_ĐẦU]` đến `[THỜI_GIAN_KẾT_THÚC]`).
- Phân tích Chuỗi Tương tác: Trọng tâm là xác định các hành vi phổ biến mà khách hàng thực hiện trước khi đạt đến `[HÀNH_ĐỘNG_CUỐI_CÙNG]`. Điều này bao gồm việc nhận diện các bước trình tự như xem sản phẩm, thêm vào giỏ hàng, tìm kiếm, đọc đánh giá, thậm chí là liên hệ dịch vụ khách hàng.
- Xác định Các Điểm Tiếp Xúc Quan Trọng: Mô hình cần nhận diện những kênh hoặc thời điểm trong hành trình khách hàng có tác động lớn nhất đến việc thúc đẩy hoặc cản trở hành động cuối cùng.
- Đề xuất Cải Thiện: Dựa trên toàn bộ phân tích, mô hình sẽ đưa ra các khuyến nghị mang tính chiến lược nhằm tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng, từ đó tăng cường tỷ lệ chuyển đổi (ví dụ: cải thiện giao diện người dùng, cá nhân hóa khuyến mãi, tối ưu hóa kênh truyền thông).
Về mặt kỹ thuật, prompt này là một ví dụ về kỹ thuật “few-shot learning” hoặc “in-context learning” nếu được sử dụng với một LLM. Nó cung cấp một “khung” cho LLM để biết cần phải trả lời theo định dạng nào và nội dung gì, ngay cả khi không có ví dụ cụ thể nào được cung cấp trực tiếp trong prompt này (tức là nó giả định LLM đã được huấn luyện trên các tác vụ phân tích tương tự).
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt này có thể được điền và sử dụng:
Ví dụ 1: Phân tích hành vi mua hàng của khách hàng mới cho một ứng dụng mobile
Prompt đã điền:
“Phân tích dữ liệu về các lần tương tác của khách hàng khách hàng mới với ứng dụng mobile ‘BookApp’ trong khoảng thời gian 01/01/2023 đến 31/03/2023. Xác định các mẫu hình (patterns) phổ biến trong chuỗi các tương tác (ví dụ: tải ứng dụng, đăng ký tài khoản, xem danh sách sách, đọc mô tả sách, thêm vào danh sách yêu thích, liên hệ hỗ trợ) trước khi khách hàng thực hiện hành động cuối cùng là mua một cuốn sách (ví dụ: mua hàng, rời bỏ trang). Liệt kê các điểm tiếp xúc (touchpoints) có ảnh hưởng lớn nhất và đưa ra đề xuất để cải thiện tỷ lệ chuyển đổi dựa trên phân tích này.”
Ví dụ 2: Phân tích hành vi rời bỏ trang của người dùng sử dụng dịch vụ SaaS
Prompt đã điền:
“Phân tích dữ liệu về các lần tương tác của khách hàng người dùng thử nghiệm (trial users) với dịch vụ quản lý dự án ‘TaskMaster’ trong khoảng thời gian 01/04/2023 đến 30/06/2023. Xác định các mẫu hình (patterns) phổ biến trong chuỗi các tương tác (ví dụ: đăng ký tài khoản, tạo dự án đầu tiên, mời thành viên, sử dụng tính năng X, báo lỗi, xem lại bảng giá) trước khi khách hàng thực hiện hành động cuối cùng là hủy bỏ đăng ký dùng thử (ví dụ: mua hàng, rời bỏ trang). Liệt kê các điểm tiếp xúc (touchpoints) có ảnh hưởng lớn nhất và đưa ra đề xuất để cải thiện tỷ lệ chuyển đổi dựa trên phân tích này.”
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ mạnh mẽ để yêu cầu phân tích sâu về hành trình khách hàng. Nó có cấu trúc rõ ràng với các biến số linh hoạt, cho phép người dùng tùy chỉnh phạm vi phân tích theo nhu cầu cụ thể. Bằng cách hướng dẫn mô hình tập trung vào việc nhận diện các mẫu hình tương tác, các điểm tiếp xúc quan trọng và đưa ra đề xuất hành động, prompt này giúp tạo ra những thông tin chi tiết có giá trị, hỗ trợ doanh nghiệp trong việc đưa ra quyết định chiến lược để tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và nâng cao hiệu quả kinh doanh.
