Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, theo cấu trúc yêu cầu và định dạng HTML:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để yêu cầu mô hình ngôn ngữ thực hiện một tác vụ so sánh cụ thể liên quan đến hành vi tương tác của khách hàng. Cấu trúc của nó bao gồm các thành phần sau:
- Câu lệnh chính: “So sánh hành vi tương tác của khách hàng tiềm năng” – Đây là mệnh lệnh trực tiếp, định hướng cho hành động của mô hình.
- Biến số (Placeholders):
[ID_KHÁCH_HÀNG]: Đại diện cho mã định danh duy nhất của khách hàng tiềm năng cần phân tích.[GIAI_ĐOẠN_1]: Đại diện cho khoảng thời gian hoặc giai đoạn đầu tiên để thu thập và phân tích dữ liệu.[GIAI_ĐOẠN_2]: Đại diện cho khoảng thời gian hoặc giai đoạn thứ hai để so sánh với giai đoạn đầu tiên.
- Yêu cầu chi tiết/Tiêu chí so sánh: “Chỉ ra bất kỳ thay đổi đáng chú ý nào về tần suất, kênh hoặc chủ đề tương tác.” – Đây là phần hướng dẫn mô hình tập trung vào các khía cạnh cụ thể nào của hành vi tương tác, giúp kết quả trở nên sắc bén và hữu ích hơn.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động bằng cách cung cấp ngữ cảnh và các tham số rõ ràng cho một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). LLM sẽ diễn giải yêu cầu này và sử dụng kiến thức hoặc dữ liệu mà nó được đào tạo (hoặc được cung cấp thông qua các công cụ/API nếu tích hợp) để thực hiện các bước sau:
- Xác định khách hàng: Tìm nạp hoặc truy cập thông tin liên quan đến
[ID_KHÁCH_HÀNG]. - Thu thập dữ liệu cho từng giai đoạn: Trích xuất dữ liệu về các tương tác của khách hàng trong
[GIAI_ĐOẠN_1]và[GIAI_ĐOẠN_2]. Điều này có thể bao gồm:- Tần suất: Số lượng tương tác trong mỗi giai đoạn.
- Kênh: Các kênh mà khách hàng đã sử dụng để tương tác (ví dụ: email, điện thoại, mạng xã hội, website, v.v.).
- Chủ đề: Nội dung hoặc lý do chính của các tương tác (ví dụ: hỏi về sản phẩm A, yêu cầu hỗ trợ kỹ thuật, đánh giá dịch vụ, v.v.).
- Phân tích và So sánh: Tiến hành so sánh dữ liệu thu thập được giữa hai giai đoạn, tìm kiếm các xu hướng, sự thay đổi hoặc các điểm bất thường.
- Trình bày Kết quả: Tổng hợp và báo cáo lại các thay đổi đáng chú ý theo các tiêu chí đã nêu (tần suất, kênh, chủ đề).
Mẫu prompt này rất hiệu quả vì nó không chỉ đặt ra một yêu cầu chung mà còn chỉ định rõ ràng các yếu tố cần xem xét, điều này giúp LLM đưa ra câu trả lời tập trung và có cấu trúc. Nó giống như việc cung cấp một “bản đồ” chi tiết cho LLM để thực hiện nhiệm vụ.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách bạn có thể điền vào mẫu prompt để tạo ra các yêu cầu cụ thể:
Ví dụ 1: So sánh hành vi trước và sau chiến dịch marketing
Prompt đã điền:
So sánh hành vi tương tác của khách hàng tiềm năng KH00123 trong giai đoạn trước chiến dịch marketing (01/01/2023 - 31/01/2023) với giai đoạn sau chiến dịch marketing (01/02/2023 - 28/02/2023). Chỉ ra bất kỳ thay đổi đáng chú ý nào về tần suất, kênh hoặc chủ đề tương tác.
Ví dụ 2: So sánh hành vi giữa hai lần ghé thăm website
Prompt đã điền:
So sánh hành vi tương tác của khách hàng tiềm năng KH78901 trong giai đoạn lần ghé thăm website đầu tiên (20/03/2023) với giai đoạn lần ghé thăm website thứ hai (25/03/2023). Chỉ ra bất kỳ thay đổi đáng chú ý nào về tần suất, kênh hoặc chủ đề tương tác.
👉 Tóm lại
Mẫu prompt “So sánh hành vi tương tác của khách hàng tiềm năng [ID_KHÁCH_HÀNG] trong giai đoạn [GIAI_ĐOẠN_1] với giai đoạn [GIAI_ĐOẠN_2]. Chỉ ra bất kỳ thay đổi đáng chú ý nào về tần suất, kênh hoặc chủ đề tương tác” là một công cụ mạnh mẽ để yêu cầu mô hình ngôn ngữ thực hiện phân tích so sánh hành vi khách hàng. Cấu trúc rõ ràng, sử dụng biến số dễ thay thế và chỉ định các tiêu chí phân tích cụ thể giúp đảm bảo mô hình hiểu đúng yêu cầu và đưa ra kết quả chính xác, tập trung vào các khía cạnh quan trọng như tần suất, kênh và chủ đề tương tác. Mẫu này đặc biệt hữu ích trong các ngữ cảnh phân tích marketing, bán hàng hoặc dịch vụ khách hàng để theo dõi và hiểu rõ hơn sự thay đổi trong hành vi của khách hàng tiềm năng theo thời gian hoặc qua các sự kiện khác nhau.
